Технології соціологічних дослідження

Міністерство освіти і науки України

ДВНЗ «Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана»

Кафедра управління персоналом та економіки праці

МЕТОДИЧНІ РЕКОМЕНДАЦІЇ

щодо використання

Технології соціологічних дослідження

при написанні магістерських дипломних робіт

Розроблено: доцентом кафедри,

кандидатом економічних наук,

Ільніцькою Оксаною Іванівною

Київ, 2013

  Анотація Методична розробка містить рекомендації студентам щодо використання технології соціологічних досліджень при аналізі…

Загальна інформація про технологію соціологічних досліджень

Реалізація технології соціологічних досліджень (далі – ТСД) передбачає обов’язкове проходження ряду етапів та видів робіт. Організацію та проведення… Рис.1. Технологія соціологічного дослідження в трудовій сфері

Методичні рекомендації щодо використання ТСД при написанні МДР

Розроблення програми СД

Проведення будь-якого соціологічного дослідження обов´язково починається з розробки його програми. Програма СДє стратегічним документом… - визначення загальних вимог до програми; - формування методологічного розділу програми;

Розроблення стратегічного і робочого плану СД

Рис.3. Схема розроблення стратегічного і робочого плану СД У свою чергу, принциповий (стратегічний) план соціологічного дослідження залежно від його виду має чотири варіанти: …

Пошук і встановлення індикаторів соціологічного виміру

Процедура пошуку індикаторів (рис.4.): визначається операційним поняттям; супроводжується збігом індикатора і операційного поняття (стать, вік…  

Підготовка та опрацювання соціологічної інформації

Для успішного проведення підготовки та опрацювання інформації потрібна певна послідовність (рис.5).

Рис.5. Схема підготовки та опрацювання соціологічної інформації

На першій стадії весь масив методичного інструментарію перевіряється на предмет: 1) його точності, повноти і якості заповнення, виявлення помилок у відповідях на запитання та їх корекції, вибракування тих анкет, які заповнені менш ніж на третину, контролю чіткості й адекватності відповідей, обведення цифрових кодів; 2) кодування інформації, її формалізації, присвоєння кожному варіанту відповідей певних умовних чисел-кодів, створення системи чисел, у якій вирішальне значення має сам порядок кодів (чисел).

Отже, кодування — важливий чинник опрацювання соціологічних даних, який є невід´ємною складовою їх всебічного аналізу. Кодування інформації відбувається ще до початку дослідження, коли певні коди одержують ті варіанти відповідей на запитання анкети, які закладено в концепцію загальної проблеми. Після опитування проводиться кодування відповідей у такій послідовності: а) виписуються всі варіанти відповідей та визначається їх частота; б) здійснюється їх класифікація, зведення в певні змістові групи; в) розроблюється формалізований список варіантів — кодифікатор; г) за допомогою кодифікатора кодуються всі варіанти відповідей.

Слід зауважити, що для кодування інформації використовують два види процедур: 1) наскрізну нумерацію всіх позицій (порядкова система кодування); 2) нумерацію варіантів лише в межах одного запитання (позиційна система кодування). Вибір того чи іншого виду процедур (способів кодування) залежить від характеру програмного забезпечення ЕОМ.

Тільки після проведення кодування можна переходити безпосередньо до опрацювання інформації. Існує два вивірених практикою способи такого опрацювання: 1)ручний; 2) машинний, якому в сучасних умовах віддається більша перевага. При цьому найчастіше використовують персональні комп´ютери, за допомогою яких можна опрацювати досить значні масиви соціологічної інформації. Технологічна процедура такої роботи повторює загальні правила, але соціолог, окрім цього, повинен знати технічні можливості ЕОМ, уміти правильно й своєчасно скласти завдання для опрацювання. Результати розрахунків за допомогою ЕОМ одержують у вигляді табуляграм. Їх зміст і форма запису соціологічної інформації визначаються гіпотезами дослідження та технічними можливостями.

Отже, як бачимо з рис.5, спочатку весь масив методичного інструментарію перевіряється на предмет його точності, повноти і якості заповнення, виявлення помилок у відповідях на запитання та їх корекції, вибракування тих анкет, які заповнені менш ніж на третину, контролю чіткості й адекватності відповідей, позначення цифрових кодів. Потім здійснюється кодування інформації, її формалізація, присвоєння кожному варіанту відповідей певних умовних чисел-кодів, створення системи чисел, у якій вирішальне значення має сам порядок кодів (чисел). Після чого формується електронна база даних дослідження.

Тут особливу увагу потрібно приділити виборові інструментів для комп'ютерної математико-статистичної обробки соціологічних даних. Існує чимала їх пропозиція. Серед тих, що широко використовуються для проведення аналізу масиву даних і дозволяють повно і всебічно аналізувати зібрану інформацію, можна виділити електронні таблиці (Microsoft Excel, Lotus 1-2-3, QuattroPro) і в математичні пакети загального призначення (Mathсad), до яких включені стандартні статистичні методи обробки даних. Великими можливостями володіють спеціалізовані статистичні пакети, що дозволяють застосовувати найсучасніші методи математичної статистики для обробки даних. Аналіз ринку програмних продуктів для опрацювання даних соціологічних опитувань дозволив серед програмних засобів даного типу виділити вузькоспеціалізовані статистичні пакети – Statistica , SPSS, STADIA, STATGRAPHICS, які мають великий набір статистичних функцій.

Особливості реалізації технології соціологічних досліджень у трудовій сфері зумовлюють необхідність при виборі оптимального статистичного програмного забезпечення врахування таки критеріїв: зручність управління даними (експорт / імпорт даних, їх реструктуризація); статистичне різноманіття (кількість статистичних модулів); графічні можливості (наявність вбудованого графічного редактора, можливість показу окремих елементів графіка, можливості експорту графіків) тощо. Аналіз за цими критеріями спеціалізованих програмних продуктів, які використовуються на практиці, дав можливість зробити висновок щодо оптимальності для використання при опрацюванні даних соціологічних досліджень у трудовій сфері універсального статистичного пакету SPSS, який спеціалізується на обробці результатів опитувань.

Узагальнення соціологічної інформації

Опрацювання інформації дає надійні підстави для її узагальнення, яке є ще одним елементом її загального аналізу. У свою чергу, узагальнення здійснюється у кількох формах, що фіксують різний рівень аналізу (рис.6.).

Рис.6. Схема узагальнення соціологічної інформації

Найпростішою з них є групування даних, тобто віднесення респондента до тієї чи іншої групи залежно від обраного показника. Згруповані таким чином однорідні за складом групи стають об´єктом аналізу. Основна проблема, що виникає у разі використання простого групування, — правильний вибір показника, за яким здійснюється групування.

Поглиблення аналізу досягається за рахунок використання комбінаційного групування, яке полягає в тому, що респондентів розподіляють за двома та більше показниками. Залежно від завдань дослідження таке групування може бути: 1) структурним; 2) типологічним; 3) аналітичним. При структурному групуванні проводиться класифікація за певним показником, об´єктивно властивим усій сукупності даних. Якщо ж за основу групування береться показник, створений самим дослідником, або суб´єктивний за своєю природою, то проводиться типологічне групування. У випадку, коли групування здійснюється за двома чи більше показниками з метою їх взаємозалежності, воно визначається як аналітичне.

У процесі групування отримують ряд чисел, який називається рядом розподілу. Ряди, одержані при використанні якісних показників, характеризуються як атрибутивні, а при використанні кількісних показників — як варіаційні. Останні, у свою чергу, поділяються на такі: а) дискретні (переривчасті) та б) безперервні. Ряди мають як числову, так і текстову характеристики. Відповідне відображення даних досягається за допомогою таблиць. Таблична форма доповнюється графіками, серед яких найчастіше застосовують: 1) полігони (для дискретних рядів); 2) гістограми (для безперервних рядів).

Для глибинного узагальнення інформації використовують спеціальні статистичні одиниці (величини). Середня арифметична — інтегральна характеристика ряду розподілу, яка дозволяє порівнювати їх один з одним у випадку, коли вони мають спільну основу. Дисперсія має визначати ступінь рівномірності розподілу тієї чи іншої характеристики, яку одержують за допомогою спеціальних формул. Коефіцієнти кореляції Дозволяють аналізувати взаємозв´язки різних характеристик, що досягається порівнянням різних видів розподілу. Реалізація цього завдання вимагає досить складних розрахунків, які найчастіше виконують за допомогою ЕОМ.

Слід зазначити, що цим не вичерпуються математичні методи узагальнення даних. Окрім традиційних статистичних процедур, запроваджуються також якісно нові підходи, які ґрунтуються на принципово інших математичних засадах, орієнтовані на використання новітніх комп´ютерних систем. Але при всій актуальності математичного забезпечення соціологічного аналізу, зокрема узагальнення даних, остаточний результат усього дослідження залежить насамперед від того, наскільки дослідник зможе правильно, глибоко й всебічно інтерпретувати отриманий матеріал.

Отже, ще один елемент соціологічного аналізу — інтерпретація даних. її процедура повинна відповідати певним вимогам:

1) характер оцінки та інтерпретація мають визначатися в загальних рисах уже на стадії розробки програми та концепції дослідження, де окреслюються принципові характеристики досліджуваного соціального об´єкта;

2) треба максимально повно визначити цей об´єкт та відповідний предмет соціологічного дослідження;

3) слід пам´ятати про багатозначність одержаних даних і потребу їх інтерпретації з різних позицій.

Процедура інтерпретації — це перетворення певних числових величин у логічну форму — показники (індикатори) за допомогою гіпотез, які визначаються ще на стадії розробки програми соціологічного дослідження, а включаються в роботу дослідника лише на стадії інтерпретації. Характер перевірки гіпотез залежить від типу дослідження. Наприклад, у розвідувальному дослідженні йдеться про просте зіставлення виявлених числових даних з уявними, в описувальному — про узагальнення характеристик неоднорідного за складом об´єкта.

Слід пам´ятати, що найчастіше застосовується такий метод інтерпретації, як порівняння рядів розподілу за відносно однорідними підгрупами досліджуваної сукупності. Це досягається: а) внутрішнім співвідношенням (порівнянням елементів числового ряду); б) зовнішнім співвідношенням (порівнянням двох чи більше рядів розподілу, побудованих за двома чи більше показниками, один з яких є для них обов´язково спільним). Процедура внутрішнього співвідношення дозволяє однозначно інтерпретувати результати групування у випадках, коли числовий ряд має модельну (найбільшу) величину. За неможливості такого підходу використовують метод зовнішнього порівняння числового ряду.

Ці процедури дозволяють дослідникам робити висновки про стан і зміни соціального об´єкта, але поза рамками залишаються відповідні причини. Останні з´ясовуються за допомогою аналітичних досліджень, у яких схема перевірки гіпотез спирається на пошук взаємозв´язку між характеристиками соціального об´єкта. Така схема складається з двох послідовних етапів інтерпретації, де перший характеризується використанням методу порівняння числових рядів розподілу, а другий —пошуками факторного показника (показників). Другий етап аналітичного дослідження — більш суттєвий, адже саме на ньому реалізуються основні цілі та завдання наукового пошуку.

Таким чином, логіко-теоретичний інструментарій реалізації таких цілей і завдань є багатоаспектним. У його структурі важливе місце належить методу послідовного виключення — порівняння впливу різних чинників на досліджувану характеристику соціального об´єкта. Таке порівняння здійснюється на базі таблиць парного розподілу або більш складних формально-логічних процедур, зокрема кореляційного та факторного аналізу. Об´єктивній перевірці аналітичної гіпотези сприяє також чітке та однозначне виявлення носія проблеми дослідження, в тому числі засобом використання таблиці парного розподілу.

Отже, процедура аналізу соціологічної інформації, зокрема опрацювання, узагальнення та інтерпретація отриманих соціологічних даних містить органічно взаємопов´язані компоненти аналізу цих даних у їх взаємодіях і взаємозв’язках, що відтворює відповідні характеристики досліджуваного соціального об´єкта. Такий аналіз дозволяє переходити до формулювання основних висновків та розробки практичних рекомендацій з метою конкретного застосування їх у науково-дослідній або практичній діяльності.

Оцінювання надійності та достовірності отриманої інформації

Для підтвердження можливості екстраполювати результати дослідження на всю генеральну сукупність дуже важливо оцінити надійність та достовірність отриманої інформації (рис.7.).

Рис.7. Схема оцінювання надійності та достовірності отриманої інформації

Надійність соціологічної інформації передбачає, що всі емпіричні дані, отримані під час проведення соціологічних досліджень: по-перше, не мають неврахованих помилок; по-друге, кількість врахованих помилок у ниє не перевищує деякої заданої величини. Соціологічна інформація вважається валідною (обґрунтованою) , якщо в ній відсутні теоретичні помилки; точною – якщо в ній відсутні випадкові помилки; правильною за умови відсутності систематичних помилок. Таким чином, соціологічна інформація вважається надійною, якщо вона обґрунтована (валідна), точна і правильна.

Оцінювання достовірності результатів СД здійснюється на основі критерію достовірності – результату порівняння отриманої внаслідок тих чи інших розрахунків величини і табличного значення при даній кількості спостережень (або рівнів свободи) і при заданому рівні безпомилкового прогнозу.

Як бачимо з рис.6. оцінювання достовірності результатів соціологічного дослідження передбачає такі операції: оцінювання з допомогою параметричних методів оцінювання – визначення помилки репрезентативності; визначення довірчих меж середніх та відносних величин; оцінювання достовірності відмінностей (критерій Стьюдента).

Детальніше див. Методичні рекомендації щодо оцінювання достовірності результатів дослідження

 

Методичні рекомендації щодо визначення вибіркової сукупності, що обстежується

Вибіркова сукупність — це частина генеральної, безпосередній об’єкт вивчення за розробленою програмою відбору, відтворення характеристики… Обсяг і структура вибірки залежать від завдань і ресурсів організації, що… В літературі є безліч підходів, які обґрунтовують скільки респондентів треба опитати з прийнятною точністю, щоб їх…

Приклади обчислень обсягів вибірки залежно від довірчої імовірності та довірчого інтервалу

  4. Методичні рекомендації щодо розроблення інструментарію дослідження (анкети… Диференціація соціологічних методів дозволяє розглянути кожен з них окремо, підкреслюючи його специфіку. Така…

Види запитань в анкеті.

1) результативні (змістові) — щодо змісту об´єкта; 2) функціональні, за допомогою яких упорядковується сам процес опитування,… 3) контрольні запитання (для перевірки вірогідності даних).

Методичні рекомендації щодо оцінювання достовірності результатів дослідження

При застосуванні параметричних методів передбачається, що при проведенні вибіркових досліджень отриманий результат не обов'язково збігається з результатом, який міг би бути отриманий при дослідженні всієї генеральної сукупності. Між цими величинами існує певна різниця, звана помилкою репрезентативності, тобто це похибка, обумовлена перенесенням результатів вибіркового дослідження на всю генеральну сукупність. Використання параметричних методів ґрунтується на визначенні похибки (табл.3.).

Таблиця 3

Математичний апарат оцінювання достовірності результатів СД

Оцінка достовірності різниці результатів дослідження застосовується в тих випадках, коли необхідно визначити, випадкові або достовірні (істотні),…

Довідково: Середні величини і критерії різноманіття варіаційного ряду

Оцінити розмір ознаки в сукупності, що змінюється по своїй величині, дозволяє лише його узагальнююча характеристика, звана середньою величиною. Для детальнішого аналізу сукупності, що вивчається, за якою-небудь ознакою окрім середньої величини необхідно також обчислити критерії різноманітності ознаки, які дозволяють оцінити, наскільки типова для даної сукупності її узагальнююча характеристика.

Визначення варіаційного ряду

Варіаційний ряд - це числові значення ознаки, представлені в ранговому порядку з відповідними цим значенням частотами.

Основні позначення варіаційного ряду

V — варіанта, окреме числове вираження досліджуваної ознаки;

р — частота ("вага") варіанти, кількість її повторів у варіаційному ряді;

n — загальна кількість спостережень (тобто, сума всіх частот, n = Σр);

V_max і V_min — крайні варіанти, що обмежують варіаційний ряд (ліміти ряду);

А — амплітуда ряді (тобто різниця між максимальною і мінімальною варіантами, А = V_max — V_min)

Види варіації

а) простий — це ряд, в якому кожна варіанта зустрічається по одному разу (р=1);

6) зважений — ряд, в якому окремі варіанти зустрічаються неодноразово (з різною частотою).

Призначення варіаційного ряду

Варіаційний ряд необхідний для визначення середньої величини (М) і критеріїв різноманіття ознаки, яка підлягає дослідженню (σ, С_v).

5. Середня величина — це узагальнююча характеристика розміру ознаки, що вивчається. Вона дозволяє одним числом кількісно охарактеризувати якісно однорідну сукупність.

Методика розрахунку простої середньої арифметичної

· Суму варіант поділити на загальну кількість спостережень: М = Σ V / n 7. Методика розрахунку зваженої середньої арифметичної (табл. 1) · Отримати добуток кожної варіанти на її частоту — Vp

Застосування середнього квадратичного відхилення

· для реконструкції варіаційного ряду, тобто відновлення його частотної характеристики на основі правила "трьох сигм". В інтервалі М±3σ знаходиться 99,7% всіх варіант ряду, в інтервалі М±2σ — 95,5% і в інтервалі М±1σ — 68,3% варіант ряду;

· для розрахунку коефіцієнта варіації;

· для розрахунку середньої помилки середньої арифметичної величини.

10. Коефіцієнт варіації (С_v) - це процентне відношення середньо квадратичного відхилення до середньоарифметичної величини: С_v = σ / M x 100%. Коефіцієнт варіації — це відносний вимірник коливання варіаційного ряду.

Використання коефіцієнта варіації

· для оцінки різноманітності кожного конкретного варіаційного ряду і, відповідно, думки про типовість окремої середньої (тобто її здібності бути повноцінною узагальненою характеристикою даного ряду). При С_v <10% різноманітність ряду вважається слабкою, при С_v від 10 до 20% — середньою, а при С_v >20% — сильною. Сильна різноманітність ряду свідчить про малу показність (типовості) відповідної середньої величини і, отже, про недоцільність її використання в практичних цілях;

· для порівняльної оцінки різноманітності різнойменних варіаційних рядів і виявлення більш і менш стабільних ознак, що має значення в диференціальній діагностиці

Таблиця 3.

Результати виміру плинності кадрів на підприємствах швейної промисловості в 2010 році.

Задача – приклад.

Умова. В 2010 році проведено розрахунок плинності кадрів підприємств швейної промисловості (дані представлені в табл. 1). По даних аналогічного дослідження, здійсненого в в 1997 році, середня плинність становила 23,8 %, σ ± 3,6 %.

Завдання.

· Розрахувати середню арифметичну величину (М) і критерії різноманіття варіаційного ряду (σ, С_v).

· Оцінити отримані результати, порівняти їх з даними попереднього дослідження, зробити висновки.

Розв’язання.

В згрупованому варіаційному ряду центральна варіанта розраховується як півсума початкових варіант сусідніх інтервалів:

М = Σ V_p / n = 2400 / 100 = 24,0 (%);

σ = √ Σ d²р / n = √ 2188 / 100 = ± 4,68 (%);

С_v = σ / M x 100% = (4,68 / 24,0 х 100) = 19,5%.

Висновки

· Середня плинність кадрів швейних підприємств в 2010 році складає 24,0 %,

· σ = ±4,68 (%).

· Величина коефіцієнта варіації, дорівнює 19,5% , що свідчить про середнє різноманіття ознаки (наближене да сильного)

Таким чином, можна вважати, що отримана середня величина плинності кадрів є достатньо представленою (типовою).

Порівняно з 1997 р., в 2010 г. спостерігалась значніша варіабельність плинності кадрів (±4,68 % проти 3,6 %).

Аналогічний висновок слідує і з співставлення коефіцієнтів варіації (С_v в 1997 році = (3,6 / 23,8 х 100 = 15,1%).

Вимоги до представлення результатів СД в МДР

   

Приклад

Припустимо внаслідок аналізу проблеми, Вами було отримано наступний результат (рис.8.)

Рис.8. Приклад побудови деревовидної діаграми для аналізу проблеми «Висока плинність кадрів»

Відповідно до виявлених проблем, може бути розроблено наступну анкету .

Приклад Анкети

Анкета

Для визначення причин плинності кадрів

Структурний підрозділ

Посада

Чи хотіли б Ви змінити Ваше місце роботи

Якщо Ви маєте інші причини, то вкажіть їх_______________________________________________ … __________________________________________________________________________________

При прийнятті Вами рішення про звільнення з організації, які з чинників матимуть для Вас значення?

Розрахунок оптимальної репрезентативної вибірки

Де обсяг вибірки; нормоване відхилення, яке визначається виходячи з обраного… Таблиця 1.

Інтерпретація результатів

Таблиця 4 Інтерпретація числових значень (I) Числове значення 0-0,20 …  

Ранжування факторів за рівнем впливу на мотивацію до звільнення

Примітка: сірим кольором можна виділити показники з високим і середнім рівнем впливу, що потребують відповідних управлінських рішень.

Узагальнення (групування) результатів

Умовні позначення

- оплата праці - 1

- умови праці - 2

- корпоративна культура - 3

- можливості для розвитку - 4

Таблиця 7.

Групування факторів за рівнем впливу на мотивацію до звільнення

  Висновок: найбільший рівень впливу на мотивацію працівників до звільнення чинить оплата праці та умови праці.