КАТЕГОРИИ: Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748) |
Вибіркової сукупності 2 страница
Після визначення районів відбір одиниць аналізу здійснюється вірогідним, випадковим способом або проводиться загальне опитування. Районування разом з тим не означає відхилення від принципів випадковості при побудові вибірки, тобто кожна одиниця сукупності має рівні шанси “потрапити” у вибірку. Але використання районованого відбору дозволяє значно зменшити дисперсію оцінок, ніж у вірогідній вибірці. Випадкові помилки вибіркових оцінок складаються із двох величин: дисперсії показника районування між районами та дисперсії по середині окремих районів. У тому випадку, коли вибірка відбувається після попереднього районування сукупності, дисперсія показника між районами не впливає на точність отриманої вибірки, оскільки така складова дисперсії показника враховується в самій процедурі районування. Найбільш точні результати можна отримати тоді, коли типові групи виділені таким способом, що одиниці посередині кожної із них мають найбільшу подібність, у той же час одиниці із різних районів помітно вирізняються, позаяк помилка районування вибірки обумовлена лише варіацією всередині виділених типових груп. Районування за показниками, які не мають відношення до предмета дослідження, не дає виграшу в точності. Незважаючи на великі переваги районованого відбору, цей метод використовується не досить часто, тому що він вимагає повної інформації про характер зв’язків між параметрами генеральної сукупності, що, в свою чергу, пов’язується з необхідністю попереднього аналізу об’єкта дослідження, його детального вивчення. Наведемо приклад побудови районованої вибірки. Так, основна мета опитування – вивчення задоволеності, нахилів, мотивів діяльності, думки громадян щодо широкого кола питань, тобто отримання інформації про суб’єктивний світ людей. Наразі основне завдання на підготовчому етапі формування вибіркової сукупності – визначення множинності показників, які репрезентують вплив чинників на психічний стан респондентів та які формують їхню свідомість. Як відомо, специфіка сприйняття інформації завдяки масовій комунікації та формуванню громадської думки перш за все залежить від ціннісних орієнтацій населення. Разом з тим, формування ціннісних орієнтацій та установок також відбувається під впливом цілої системи показників, які можна згрупувати в такі блоки: 1. Блок соціально-демографічних показників, які безпосередньо корелюють із ціннісними орієнтаціями особистості: стать, вік, освіта, професійна приналежність, сімейний стан, рівень матеріального та економічного благополуччя тощо. 2. Блок показників соціального оточення особистості, які впливають на його свідомість за допомогою міжособистісного спілкування: питома вага людей різної національності серед населення регіону, кількість жінок, які мають вищу освіту, кількість молоді, яка закінчила навчальні заклади різного типу тощо. 3. Блок характеристик рівня благополуччя та ступінь задоволення матеріальних потреб населення регіону. Це можуть бути показники споживання на одного респондента продовольчих та непродовольчих товарів, забезпечення житлом, побутовими умовами, характеристиками діяльності закладів громадського харчування, дитячих ясел та інших позашкільних установ тощо. 4. Блок показників, які пояснюють ступінь доступності культурних цінностей для населення. Це можуть бути кількість театрів, музеїв, клубів, бібліотек, телевізорів, газет та журналів тощо. 5. Блок показників рівня розвитку промисловості регіону. Цей фактор може діяти як опосередковано, так і безпосередньо. Наприклад, зміна структури зайнятості в регіоні в різних галузях впливає на рівень офіційного безробіття тощо. Також можуть бути показники розвитку різних галузей – сільського кооперативного та фермерського господарювання, становлення та розширення підприємництва, міграція населення тощо. Районована вибірка в основному проектується як багатоступенева. На першому ступені відбору об’єктів репрезентації можуть виступати області України, які характеризуються вище наведеними показниками. Групування в страти можна здійснювати двома способами. У першому можна використати факторний аналіз, за допомогою якого визначаються групи, показники яких мають тісні кореляційні зв’язки; ці показники потім можна типологізувати в системі отриманих факторів. У другому варіанті спочатку розраховуються підсумкові показники на основі даних державної статистики та проведення кластерного аналізу областей у просторі виділених показників. При групуванні областей двома способами можна отримати в загальному подібні між собою групи. Потім у цих подібних групах відбираються найбільш типові області, які за більшістю характеристик наближаються до середніх характеристик показників у визначених типових групах. На другому ступені у відібраних областях здійснюється вибірка адміністративних районів. Схема вибірки майже аналогічна схемі вибірці областей. Потім відбираються райони, типи населених пунктів та респонденти. Потрібно зазначити, що точність районованого відбору визначається дисперсією показника окремих районів, які вивчаються. Для отримання ефективного районування сукупності, яка підлягає вивченню, велике значення має характеристика середньоквадратичного відхилення показника районування всередині окремих районів. Тому важливе значення має наявність достовірних статистичних характеристик про сукупність, яка вивчається, та правильного відбору показників районування соціологом.
22.4. Гніздовий відбір одиниць аналізу
Під гніздом у соціологічній літературі можна розуміти проміжний об’єкт, який відбирається на кожному ступені та слугує вихідною сукупністю для наступного відбору [1, с. 5 – 9]. Гніздами можуть бути різні одиниці відбору, починаючи з таких об’єктів репрезентації, як область, місто, район, підприємство, сім’я тощо. Використання гнізд суттєво ускладнює методику вибіркового дослідження перш за все тому, що вивчення одиниць дослідження, які належать до одного й того ж гнізда, дає значно менше інформації, ніж вивчення такої ж кількості одиниць, які розміщені в різних гніздах. При розподіленні генеральної сукупності на гнізда необхідно звернути увагу на такі обставини: 1. Кожний елемент генеральної сукупності може належати тільки одному гнізду; 2. Гнізда повинні бути між собою по можливості однорідними за декількома показниками; 3. Самі гнізда повинні мати однорідну структуру за цими ж показниками. Таким чином, гніздова вибірка представляє собою пряму протилежність районованій. Для неї потрібно, щоб виділені страти мали однорідний склад, але між собою вони повинні значно різнитися. Гніздовий відбір має суттєві організаційні переваги як перед вірогідним, так і перед районованим відбором. Адже простіше здійснити відбір та вивчити декілька колективів, бригад, цехів, які перебувають на одному місці, ніж декілька сотень просторово розташованих респондентів. Процедура відбору дозволяє сконцентрувати вибірку в невеликих за чисельністю пунктах. Ефективність гніздового відбору залежить також від того, які структурні одиниці вибрані в якості гнізд. Особливе значення має співвідношення числа відібраних гнізд та обсяг вибірки з кожного гнізда. При рівних умовах можна збільшити чисельність гнізд, які включені у вибірку, але в такому разі потрібно зменшити обсяг вибірки з кожного гнізда. Потрібно зазначити, що гнізда великої чисельності мають більш високу дисперсію, тому при рівних умовах вони мають певні переваги над малими гніздами. Використання великих гнізд супроводжується меншими матеріальними витратами та ресурсами часу, ніж у малих гніздах. Разом з тим, використання великих гнізд вимагає передусім виділення всередині гнізда нових стадій відбору, що значно ускладнює проведення дослідження та збільшує загальну помилку вибірки за рахунок помилок, які виникають на нових ступенях. До цього потрібно додати, що маленькі гнізда можна вивчати на більш великій території та врахувати більшою мірою специфіку різних регіонів.
22.5. Статистичний відбір одиниць об’єкта дослідження
Український соціолог М.М.Чурилов пропонує для проведення соціологічних досліджень методику статистичного відбору [11, с. 20]. Підґрунтям такої вибірки можуть бути різні списки за абеткою, картотеки тощо. Відбір одиниць здійснюється через один і той же інтервал (крок) у висхідному алфавітному або списком за номерами, але перший номер у списку вибирається випадковим способом. Зокрема такий спосіб використовується в опитуванні виборців. Спочатку із списку виборців відбираються дві дільниці (якщо в населеному пункті немає розподілення на округи чи райони; у тому випадку, коли в місті є райони, із кожного району відбираються по дві дільниці). Потім з кожної виборчої дільниці відбирається по 100 або 200 адрес респондентів. Відбір виборчих дільниць та адрес респондентів здійснюється за схемами систематичного відбору. Так, при відборі виборчих дільниць спочатку визначається крок відбору h. Для цього загальне число виборчих дільниць населеного пункту ділимо на 2, число, яке отримуємо, заокруглюємо до цілого:
Потім визначаємо номер першої дільниці, із списків виборців вибираємо адреси. Для цього отриманий крок відбору ділимо пополам (у випадку, коли h – непарне число, до h додаємо одиницю):
У цьому разі номер другої дільниці буде рівнятися (x + h). За такою ж схемою здійснюється відбір необхідного числа респондентів із списку виборців по кожній виборчій дільниці. М.М.Чурилов вважає, що називати систематичну вибірку варіантом вірогідної неправомірно, оскільки при систематичній виборці порушується основне обмеження, яке існує при відборі одиниць генеральної сукупності [11, с. 14 –16]. Відбір першої одиниці, по суті справи, визначає всю вибіркову сукупність. Тому в цьому разі не всі елементи генеральної сукупності мають рівну вірогідність потрапити у вибірку. Таких відборів можна організувати певну кількість, але щоб вони не перевищували кількість елементів, які складають крок вибірки, і не стільки, ніж міг би дозволити випадковий відбір. При систематичній вибірці відбір наступного елемента залежить від відбору попереднього елемента, разом з тим при випадковій вибірці такої залежності немає. Використання систематичної вибірки можна також пояснити тим, що порядок розташування елементів відбору у списках можна розглядати як більш-менш випадковий або як такий, коли ознака, за якою впорядковується список, не має відношення до предмета дослідження. Систематична вибірка найбільш розповсюджена. Це можна пояснити тим, що вона найпростіша. Вона, по-перше, простіша за вірогідну, яка вимагає наявності в соціолога вмінь користуватися таблицями випадкових чисел. По-друге, систематична вибірка – досить економна та придатна для вибіркової сукупності помилок зміщення, тому що списки одиниць спостереження, які використовуються для систематичної вибірки, часто-густо мають певні коливання. В одних випадках наявність певних тенденцій у формуванні списків допомагає поліпшити вибірку за рахунок наближення систематичного відбору до районованого. Наприклад, якщо потрібно формувати вибіркову сукупність для вивчення проблем навчально-виховного процесу вузу за допомогою систематичного відбору респондентів із загального списку студентів цього вузу (причому цей список складений не за абеткою, а по факультетах та курсах). При такому відборі зберігається пропорційне представництво студентів з усіх курсів та факультетів. Можна стверджувати, що у вибірковій сукупності в тих же пропорціях, як і в генеральній сукупності, збережені основні соціально-демографічні показники. Такий систематичний відбір часто порівнюється з районованим відбором, тому в багатьох випадках помилка репрезентативності при систематичних відборах може бути нижчою, ніж при вірогідному відборі. Разом із тим, якщо у складеному списку елементів генеральної сукупності існує періодичність, яка збігається з кроком систематичного відбору, виникає ризик зміщення результатів та виникнення загрози систематичних помилок. Поряд з цим, існують прийоми та методи, які дозволяють повністю ліквідувати систематичні помилки зміщення або звести їх до мінімуму. Перш за все потрібно спрямувати зусилля на використання випадкових чисел для визначення першої одиниці відбору. Використовується також прийом зміни початкової одиниці через певне число інтервалів. Можна також вибрати на початку списку декілька вихідних одиниць та здійснити відбір через однакові або різні інтервали майже паралельно.
22.6. Квотна вибірка
Квотна вибірка формується в декількох варіантах. Спочатку створюється модель вибірки на основі багатьох показників як певних пропорцій, які відповідають основним характеристикам генеральної сукупності в цілому. Такими показниками можуть бути стать, вік, освіта, соціальний статус, місце проживання, приналежність до певної конфесії тощо. Якщо створена модель вибірки відповідає в основному генеральній сукупності за вибраними параметрами, можна допустити, що така вибіркова сукупність відтворить у цілому генеральну сукупність за іншими показниками, які з тієї чи іншої причини не увійшли у вибіркову сукупність. Використання вибіркової сукупності стає можливим тільки при умові достатнього уявлення про генеральну сукупність (наявність статистичних даних, матеріалів спостереження або офіційна інформація щодо штатного розпису з відділу кадрів – кількість працюючих за статтю, за віком, за освітою, у змінах, цехах, бригадах тощо). Потім відбираються одиниці опитування, які відповідають пропорціям у генеральній сукупності. Наприклад, генеральна сукупність складається з 400 чоловіків та 600 жінок. Якщо взяти 10% вибірку, потрібно опитати відповідно 40 чоловіків та 60 жінок. Опитуванню підлягають інші групи населення, але у відповідності до основних характеристик генеральної сукупності, тобто зберігаються рівні пропорції у вибірковій сукупності (за статтю, віком, освітою, місцем проживання тощо). Безперечно, всі характеристики генеральної сукупності у вибірковій сукупності відтворити не завжди можливо; дослідник змушений опитувати респондентів, які презентують основні соціальні спільноти, групи, галузі, території, виробництва, способи відпочинку, дозвілля тощо. При формуванні квотної вибірки виникають складнощі пошуку респондентів, що відтворюють певні характеристики генеральної сукупності. Інколи дуже тяжко відтворити певні характеристики вибіркової сукупності, тому в майбутньому виникає потреба підвищити надійність та репрезентативність інформації. У такому випадку дослідник повинен виходити із завдань дослідження, а також використовувати перехресні методи підвищення достовірної соціальної інформації про об’єкт у цілому. При проведенні типологічних досліджень усі одиниці аналізу розбивають по групах на основі певних показників. Потім з кожної групи відбираються типові представники. Передбачається, що представники певної групи мають певні якісні характеристики в середньому для групи, тому вірогідно, що вони можуть мати і наступні характеристики в середньому для групи. Звідси робимо висновок, що аналіз результатів про окремі групи повинен подати інформацію, яка в основі є характерною (репрезентативною) для всієї генеральної сукупності. Наведені приклади типологічних досліджень використовуються як попередні, з метою апробації програми та методики, з подальшим проведенням повномасштабних соціологічних досліджень.
2.7. Вимірювання соціальних характеристик респондентів у соціологічному дослідженні
У соціологічних дослідженнях використовуються різні прийоми кількісного та якісного відображення й аналізу соціальних явищ, їх основних характеристик – динаміки, інтенсивності, структури. Зрозуміло, що для адекватного відображення таких характеристик потрібна процедура вимірювання, тобто фіксація ознак предмета дослідження у певній площині координат. Вимірювання – це процедура порівняння об’єкта дослідження зі створеним емпіричним еталоном числового вираження його характеристик у певному масштабі та на шкалі. На шкалі може фіксуватися тривалість протікання процесу чи явища, чисельність або обсяг аудиторії радіо, телебачення, друкованих засобів масової інформації тощо. Зрозуміло, що соціальні явища можуть бути співвіднесені у загальностандартних показниках: одиницях часу, розташуванні в просторі, фізичній чисельності конкретних об’єктів, частоті відвідування соціальних інститутів виховання – бібліотек, музеїв, спортивних залів, концертів тощо. Разом із тим, часто-густо соціальні факти не мають загальновживаних еталонів для оцінки їх кількісних та якісних параметрів. У такому випадку виникає необхідність у створенні таких емпіричних еталонів, які можна назвати соціологічними шкалами. Відомий російський соціолог Г.І.Саганенко пропонує для вимірювання ознак та характеристик соціальних процесів і явищ такі шкали: – “ назв”, “порядку”, “інтервальна”, “відносин” [9, с. 17 – 28]. В.О.Ядов розглядає процедуру вимірювання так: спочатку надає характеристики різним типів шкал: 1 – невпорядкована шкала назв (проста номінальна шкала); 2 – впорядкована шкала назв (порядкова шкала); 3 – метрична шкала рівних інтервалів [12, с. 33 – 47].
Проста номінальна шкала
Коли виникає потреба впорядкувати події та явища у певному порядку, можна запропонувати схему групування цих елементів за подібністю. Так, можна зафіксувати в такій шкалі класифікацію мотивації навчання у вузі: “отримати диплом про вищу освіту”, “здобути знання, вміння та навички професії”, “отримати престижну професію”, “вирішувати власну долю самостійно” тощо. У цьому випадку неможливо впорядкувати запропоновані судження в певній системі координат у тому сенсі, що один мотив кращий, а інший гірший, вони просто різні. Разом з тим, кількісна репрезентація даних, які згруповані в номінальній шкалі, може бути підґрунтям для здійснення певного аналізу мотивації навчання у вузі. У номінальній шкалі існують такі можливості числових операцій: 1. Визначення частот у натуральних величинах. Наприклад, скільки респондентів із конкретної сукупності вибрали певний варіант відповіді в анкеті щодо мотивації навчання у вузі. Відповідно це можна зробити у відсотковому варіанті до загальної чисельності або у показниках моди розподілень (М), тобто групування з найбільшою чисельністю. Наприклад, зі 1450 респондентів, які мали можливість вибрати певний варіант відповіді, варіант “А” відзначили 850 чоловік., “В” – 1100 респондентів, “С” – 420 студентів. Від загальної чисельності отриманих відповідей (850+1100+420=2370) це становить для “А” – 850:2370=36,3%, для “В” – 46,3% і для “С” – 18,4%. Таким чином, можна виділити групу найбільшої чисельності, яка називається модальною, тобто варіант “В”. 1. За допомогою таких шкал можна вивчати взаємодію між собою різних груп або класів явищ. Наприклад:
2. Утворені такі шкали дозволяють виявити наявність або відсутність зв’язків між ознаками, які зафіксовані в шкалах, тобто можна побудувати перехресні таблиці сумісності. Наприклад, можуть бути відмінності у відповідях юнаків та дівчат, які зафіксовані у таблиці. Аналіз таблиці дозволяє виявити значно менші пропорції чисельності відповідей чоловіків від жінок у варіанті “С” та значного домінування їх у варіанті “А”. Розрахунок відсоткових пропорцій дозволяє візуально це помітити.
. Порядкова шкала
Упорядкована номінальна шкала може відображати відносини між класами об’єктів, але не фіксувати відстані між різними градаціями (класами). Наприклад, виникає потреба побудувати шкалу для фіксації активності в певній діяльності та запропонувати класи, які впорядковані за критерієм активності: А – максимально активні, В – помірно активні, С – мало активні. Разом з тим відмінності між високоактивними та малоактивними не такі ж, як між помірно активними та малоактивними. У цьому випадку просто фіксується порядок. Такі шкали можна також назвати ранговими. У рангових шкалах використовуються такі градації: “повністю згоден”, “радше згоден”, “більше згоден, ніж не згоден”, “важко сказати однозначно”, “радше не згоден”, “більше не згоден, ніж згоден”; або: “повністю підтримую”, “підтримую частково”, “важко сказати”, “в основному не підтримую”, “зовсім не підтримую”; або: “так буває завжди”, “так, інколи буває”, “буває і так, і інколи не так”, “так радше не буває”, “так ніколи не буває”; або: “повністю задоволений”, “задоволений”, скоріше задоволений, ніж не задоволений”, “важко сказати”, “скоріше не задоволений, ніж задоволений”, “не задоволений”, “зовсім не задоволений”; або: “дуже важливо”, “важливо”, “важко сказати, важливо чи ні”, “не зовсім важливо”, “ повністю не важливо ”. Рангові шкали передбачають впорядкування певних об’єктів від найбільш до менш важливих характеристик. Наприклад, можна надати ранг переваг заняттям під час дозвілля, певним ціннісним судженням, важливості тих чи інших методів вирішення суспільних проблем. Завдання експерту або респонденту щодо визначення рангу звичайно формулюється так: “ З даного переліку суджень (видів занять, можливих рішень проблем…) виберіть найбільш важливий для Вас, потім менш важливий, решта від попереднього до останнього”. Потім пропонуються об’єкти для визначення рангу та вказується місце, де потрібно приписати потрібний ранговий порядок:
Наведені в лапках зліва значення рангів – результат оцінок респондента (експерта). Важливо зазначити, що при обробці даних шкала у цифровому варіанті повинна бути “перевернута” у зворотному порядку, тобто останньому, нижчому рангу потрібно приписати найменше числове значення – 1, а першому – найбільше. Внаслідок цього послідовність 1, 2,… буде відповідати зростанню значимості об’єктів. Якщо число впорядкованих об’єктів дуже велике, можна використати метод побудови шкали парними порівняннями. Так, наприклад, респондентам пропонуються оцінити 25 видів занять у час дозвілля, яким, зазвичай, надати ранг важливості досить важко. У цьому разі можна запропонувати таке завдання для респондентів: “ Із запропонованих занять у вільний час у кожній парі виберіть вид, який для Вас найважливіший. Будь ласка, не пропускайте жодного рядка. Заняття, якому Ви надаєте перевагу, обведіть кружечком”. Наприклад, якщо в переліку в наявності лише 5 назв занять А, В, С, D, Е, потрібно скласти 10 пар, в кожній із них здійснюється вибір заняття, яке до вподоби респонденту.
Аналізуючи відповіді респондентів, можна здійснити розташування об’єктів у ранговій послідовності:
Потрібно пам’ятати, що інтервали в шкалі не рівні, тому числа визначають лише порядок чергування показників – рангів, а операції з числами – це маніпуляції з рангами, але не з кількісними показниками певних ознак у кожному пункті. Числа можуть підлягати “монотонній” трансформації, тобто їх можна замінити іншими, але зі збереженням попереднього порядку (на думку В.О.Ядова, шкали такого типу і називаються порядковими). Так, можна замінити ранг від 1 до 5 в числах від 2 до 10 або від (-) до (+). Відношення між рангами залишаться незмінними [12, с. 38]:
Такі ознаки важливі у випадках, коли дані, які “виміряні” шкалами з різними інтервалами, потрібно привести до “загального знаменника”, тобто виразити в одній шкалі з постійною величиною заданих інтервалів.
Метрична шкала
Метричні шкали дозволяють зафіксувати величину інтервалу між різними пунктами. На жаль, метричні шкали дуже рідко використовуються в соціологічних дослідженнях. Адже головна складність у побудові такої шкали – обґрунтування рівності або різниці і дистанції між різними пунктами. Найбільш поширений прийом встановлення рівності інтервалів – використання методу “експертів-суддів”. Насамперед, відбираються близько 50 арбітрів, які повинні вирішити, якою мірою судження, які потрібно оцінити позитивно (або негативно), характеризують даний предмет. Потім готуються картки з різними оцінками суджень про певний захід у вузі з метою побудувати шкалу оцінок ставлення до нього. Це можуть бути судження такого характеру: “Мені сподобалося, було досить цікаво”, “Я дізнався(лася) про новини, які корисні для мене”, “Було досить нецікаво”, “ Якби я знав (знала) заздалегідь про цей захід, я б краще надала (надав) перевагу іншим заняттям”, “Жаль, що мої друзі не були на цьому заході”, “На мою думку, час пройшов майже непомітно”, “Запитайте мене, про що я дізнався (дізналася), я не зможу сказати”, “ В мене дуже багато справ для вирішення, тому мені жаль часу, який можна було потратити на інші заняття”, “Це було досить корисно для мене”, “Жаль, що такі заходи бувають не часто”, “У порівнянні з іншими заходами це було найкраще”… Завдання експертів полягає в тому, щоб визначити у запропонованій шкалі, наскільки те чи інше судження свідчить про позитивне (негативне) ставлення до заходу. Зазвичай використовують шкалу, яка складається з 11 пунктів (така шкала, на думку В.О.Ядова, найбільш раціональна) [12, с. 41]. Потім судді спочатку аналізують судження, які вони вважають досить “позитивними”, і розташовують у групу під номером 1, а найбільш “негативні” – в групу з числом 11, решта – ближче або далі від полюсів (1……………11). У відповідності до найбільшої згоди та подібності оцінок суддів відбираються судження респондентів, які можна використати для побудови шкали. Судження, які викликають найбільші розходження оцінок експертів, для побудови шкали не використовуються. Після відбору суджень, які отримали найбільш подібні оцінки (наприклад, 5-8), створюється шкала, яка складається з 11-бальних оцінок. На основі таких оцінок кожного судження, яке було вибране завдяки мінімальним розходженням в оцінках про нього, воно отримує “ціну” на шкалі з 11 пунктів. “Ціна” судження встановлюється як “середня оцінка суддів”, яка практикується на спортивних змаганнях. Оцінки суджень можуть мати вираз не тільки цілих чисел, але й дробових, наприклад, 2,7; 5,5; 8,6 і т.д. При опитуванні експерт повинен повідомити, які судження він підтримує, а з якими не погоджується. Сума балів за визначеними судженнями, поділена на загальне число суджень, показує шкальну оцінку позиції кожного опитаного. Наприклад, якщо приймаються судження з “оцінками” 6,7; 8,4 та 9,1, загальна оцінка шкали відношення даної людини буде становити: 6,7 + 8,4 + 9,1: 3 = 24,2: 3 = 8,7. Кожна шкала повинна мати відповідну обґрунтованість, надійність та стійкість отриманої інформації. Обґрунтованість шкали визначається адекватністю способів, які допомагають отримати заплановану згідно з програмою інформацію у відповідності до завдань та гіпотез дослідження. Надійність шкали залежить від стійкості отриманої інформації; тобто, при повторенні процедури збору інформації отримуються аналогічні розподілення відповідей. Зрозуміло, що можлива дисперсія (відхилення) у відповідях, але вона повинна бути мінімальною. Надійність отриманих даних залежить також від ступеня точності та правильності вимірювання вихідної інформації. Правильність визначається завдяки критерію відсутності систематичної помилки, зміщення у певну сторону або, наприклад, наявності пропусків у відповідях на запитання анкети. Якщо респонденту запропонувати 5 варіантів відповіді на певне запитання, але жоден варіант “не працює” у пілотажному дослідженні, потрібно змінити формулювання запитання або поміркувати над створенням шкали, яка повинна бути адекватна цілям, завданням, гіпотезі дослідження та фіксувати об’єктивну й надійну соціальну інформацію.
Дата добавления: 2017-02-01; Просмотров: 132; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы! |