Сущность и виды группировок. Таблицы и графики: их роль в анализе социологических данных

Наиболее простой формой обобщения первичной социологической информации является группировка. На этом этапе выделяются существенные признаки или один какой-либо признак (например, пол, возраст, образование), и респондент зачисляется в ту или иную группу в соответствии с выбранным признаком. Когда суммируются ответы респондентов с учетом, например, пола, то осуществляется простая группировка. Точно такую же работу можно проделать, взяв в качестве важнейшего признака уровень образования. Но в данном случае групп будет не две, а как минимум три или четыре.

Выделенные группы можно сопоставить, сравнить, а следовательно, глубже и обстоятельнее проанализировать то или иное социальное явление, мотивы, интересы опрашиваемых. Выбор признака группировки предопределяется задачами социологического исследования, а так же его гипотезами. Ошибка в выборе признака группировки приводит к ошибкам при анализе групп. Исследую один и тот же эмпирический материал, разные исследователи могут сделать диаметрально противоположные выводы.

Социологическая информация может быть сгруппирована по:

- номинальному признаку (род занятий, национальность и т.д.);

- признакам, соответствующим ранговым шкалам (например, по характеру труда: ручной труд, работа с механизмом, наладка станков, интеллектуальный труд);

- количественному признаку (группы характеризуются числовым значением, они качественно сравнимы между собой, например группировка по возрастным интервалам: 18-20 лет, 21-25 лет, 26-30 лет и т.д.).

Работа с номинальными и ранжированными группами ведется с использованием приемов математики, а группы, распределенные по количественному признаку, изучаются с помощью математической статистики.

Если опрашиваемых необходимо сгруппировать по двум и более признакам (например, по полу, возрасту и образованию), тогда речь может идти о перекрестной, или комбинированной группировке. Она может быть структурной, типологической, аналитической – все зависит от решаемых в ходе исследования задач. Например, надо установить возрастной состав опрашиваемых. В этом случае применяется структурная группировка по возрастным интервалам, т.е. респондентов классифицируют по объективному признаку, присущему всей совокупности опрашиваемых. Если же необходимо из респондентов группы по такому, например, признаку, как «отношение к частной собственности», тогда осуществляется типологическая группировка (выделяются соответствующие типы респондентов). И, наконец, аналитическая группировка производится по двум и более признакам и служит для выявления их взаимосвязи. Если проверить, имеется ли связь между интересом к вопросам нравственного воспитания и чтением литературы (газет, журналов, монографий по данной проблеме), то группировку следует сделать по этим двум признакам.

В социологическом исследовании, как правило, выделяется не одна, а несколько групп респондентов (по возрасту, образованию, месту проживания и т.п.). Каждой группе соответствует некоторое выделенное число (n1, n2, n3,..., nx), которое характеризует количественный состав группы. Такой ряд чисел, получаемый в результате группировки, социологи называют рядом распределения. Существует два вида распределений: вариационный и атрибутивный. Вариационный ряд распределения основывается на количественных признаках изучаемых явлений, процессов, атрибутивный – отражает результаты группировки опрашиваемых по количественным признакам.

Более глубоко проанализировать социологическую информацию позволяют широко применяемые в эмпирических исследованиях статистические и математические методы анализа получаемой информации. Однако при всем значении получаемых распределений, математических и статистических методов, используемых в исследовании, решающую роль в интерпретации полученных данных играет, прежде всего, сама концепция проводимого исследования, научная эрудиция социолога.

Общая логика интерпретации состоит в превращении статистических данных в показатели, которые выступают уже не в качестве цифровых величин (процент, среднее арифметическое и т.п.), а как социологические данные. Такие показатели – результат интерпретации, несущей определенную смысловую нагрузку.

От возможных крайностей, неумышленных заблуждений исследователя предохраняют ранее выдвинутые гипотезы. Характер проверки гипотез определяется видом исследования.

При пилотажном исследовании гипотеза проверяется соотнесением предполагаемого утверждения с выясненной в результате исследования числовой величины. Например, вероятность утверждения о неудовлетворительном состоянии морально-психологического климата в коллективе не вызывает сомнения, если мы располагаем данными полученными в пилотажном исследовании, о том, что 50% опрошенных идут на работу с полным безразличием, а 12% - ожидая неприятности.

Что касается описательного (а тем более аналитического) исследования, то здесь процедура проверки гипотез значительно усложняется. Так, приведенные выше данные (о состоянии морально-психологического климата в коллективе) сами по себе не дают информации о том, кто эти люди, так как в инструментарии отсутствуют конкретные социально-демографические данные. Следовательно, средние величины – лишь первый шаг на пути исследования. Надо сделать второй, и третьи шаги, чтобы подойти как можно ближе к истине. Для этого из всей совокупности следует выделить однородные по социально-демографическим характеристика подгруппы.

Если необходимо превратить в показатель какую-либо среднюю величину, а сравнить ее с другими величинами затруднительно или вообще не представляется возможным (например, из-за новизны), то эталоном оценки выступают знания исследователя или эксперта по данной проблеме. Допустим, коллектив переведен на новые условия оплаты и стимулирования труда. После года его функционирования проведен опрос, задача которого – оценить ответ на главный вопрос инструментария: удовлетворены ли опрашиваемые новой формой оплаты труда. При этом 57% опрошенных ответили положительно. Оценить этот результат (показатель) можно с оптимистической или пессимистической точки зрения. Для получения объективной оценки нужно хорошо знать проблему и конкретные условия, в которых проходит эксперимент. Это делает или сам исследователь, или приглашенный эксперт.

Другой способ превращения описательного исследования в показатель – сравнение рядов распределения по относительно однородным группам из обследуемой совокупности с помощью внутреннего и внешнего соотнесения. Внутреннее соотнесение – это сравнение между собой элементов числового ряда, внешнее – сравнение двух или более рядов распределения, построенным по двум или более признакам, из которых один – общий для соотносимых рядов. Например, распределение двух разных групп – работающих в новых условиях и по прежним формам оплаты – можно сравнить по уже упомянутому признаку: с каким чувством они ежедневно идут на работу.

Внутреннее соотнесение позволит однозначно оценить результаты группировки в тех случаях, когда в числовом ряде четко видна наибольшая (модальная) величина. Соотнесение элементов числового ряда в подобном положении заключается в их ранжировании. При ответе на вопрос: «Как вы относитесь к своей работе?» 58% респондентов выбрали альтернативу (ответ): «стремлюсь отдать работе все силы, знания», 37% высказались: «выполняю все, что от меня требуется, но не более», 5% ответили: «как правило, работаю без желания, по необходимости». Из этих ответов видно, как выстроится ранг опрошенных.

Если внутреннее сравнение затруднено, то применяют внешнее сравнение числового ряда.

Для большей наглядности и читабельности данных прибегают к табличному или графическому отображению данных. Стремление к компактности и «читабельности» данных не должно вести к крайностям. Руководствуясь соображениями здравого смысла, исследователь должен избегать ситуаций, когда перегруппировка ведет к тому, что полученная переменная оказывается слишком грубым средством классификации наблюдений, не позволяющим выявить существенные для анализа различия. Важно также следить за тем, чтобы объединение категорий или числовых градаций переменной-признака не привело к искусственному созданию отношений и взаимосвязей, которые в действительности отсутствуют в данных.

Помимо табличного представления частотных распределений обычно используют и различные методы графического представления. Самый распространенный метод графического представления одномерных распределений - это гистограмма, или столбиковая диаграмма. Каждый столбик соответствует интервалу значений переменной, причем его середина совмещается с серединой данного интервала. Высота столбика отражает частоту (абсолютную или относительную) попадания наблюдавшихся значений переменной в определенный интервал. При построении гистограмм часто приходится использовать некоторые конвенции, основанные на сугубо практических соображениях. Так, используя при группировке значений переменной неравные интервалы либо оставляя крайние градации открытыми («старше 65 лет», «свыше 24000 рублей» и т. д.), мы все же отображаем эти интервалы на гистограмме с помощью столбиков, имеющих одинаковую ширину. Другое практическое правило позволяет сделать гистограмму визуально уравновешенной, т. е. более привлекательной: масштаб шкалы обычно выбирают так, чтобы общая высота гистограммы составляла приблизительно 40-60% ее ширины. Пример гистограммы приведен на рис. 1.

социологический исследование группировка

Если просто соединить между собой точки, соответствующие абсолютным или относительным частотам (ось ординат) для середин интервалов, мы получим так называемый полигон распределения. Эта операция, разумеется, будет иметь какой-то смысл лишь для количественных переменных, которые мы в принципе можем представить себе как непрерывные. На рисунке 2 изображен полигон распределения для экспертных оценок телегеничности политического лидера (50 экспертов оценивали политика в процентах по отношению к некоторому абсолютному эталону телегеничности).

Еще один популярный способ графического представления, обычно используемый для качественных данных (т. е. для номинальных или ординальных измерений),- это круговая диаграмма. Каждый сектор круговой диаграммы представляет дискретную категорию переменной. Величина сектора пропорциональна частоте категории для данной выборки. На рисунке 3 приведена круговая диаграмма, иллюстрирующая распределение подростков, страдающих вялотекущей формой шизофрении, по возрасту на момент начала («дебюта») заболевания.