Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Государственный Академический Университет Гуманитарных Наук»
Рецензенты:
Григорьев Дмитрий Сергеевич – кандидат психологических наук,
научный сотрудник НИУ ВШЭ;
Кученкова Анна Владимировна – кандидат социологических наук,
старший научный сотрудник Института социологии ФНИСЦ РАН,
доцент РГГУ и ГАУГН;
Стрельникова Анна Владимировна – кандидат социологических наук,
доцент НИУ ВШЭ,
старший научный сотрудник Института социологии ФНИСЦ РАН,
доцент ГАУГН
© Воронина Н. С., 2024
© Рачко Г. Н., иллюстрации. 2024
В данном пособии читатель найдет краткий и простой в использовании курс по применению социологами статистических методов для анализа данных.
Акцент в учебном пособии сделан на практическом использовании навыка анализа данных и интерпретации полученных результатов. При описании назначения методов мы пытались сделать материал максимально понятным. Изучив приведенные примеры гайдов по выполнению статистических операций в SPSS и примеры интерпретации данных для конкретных социологических задач, читатель сможет применять полученные знания к своим исследованиям.
Очень часто в рабочем процессе автор данного учебного пособия сталкивался со студентами и коллегами, «убежденными качественниками», которые считали, что для анализа данных необходимо обладать неординарными математическими способностями и им никогда не овладеть таким навыком. Мы написали практическое руководство так, чтобы человек, даже без специальной математической подготовки, понял, что анализ данных можно освоить и успешно применять в исследовательской практике.
Книга адресована студентам бакалавриата и магистратуры, исследователям и специалистам, а также может быть полезна для преподавателей дисциплин по анализу данных, SPSS, так как содержит большое количество практических заданий и тестов.
Учебное пособие состоит из 12 глав. Каждая из глав о методах анализа данных включает в себя разделы:
1) для чего нужен метод,
2) требования и ограничения / условия применения метода,
3) как выполнить анализ в SPSS, а также интерпретацию полученных результатов.
Каждая из глав содержит вопросы для самопроверки, практические задания, список рекомендуемой литературы по теме и список примеров работ, где можно посмотреть, как другие авторы проводили аналогичный анализ.
Глава 1 посвящена объяснению того, как практически применять навыки анализа данных в научных работах, отчетах, дипломах, где предполагается применение количественной методологии. Для того чтобы показать место анализа данных в структуре научной работы, автор приводит описание каждого из пунктов структуры. На примерах показано, как приступить к анализу литературы, как написать введение, что должно быть описано в актуальности, как найти аргументы в пользу актуальности изучаемой темы, что позволяет выявить проблему исследования, как сформулировать цель и задачи исследования, как нащупать гипотезы исследования, описать данные и методы исследования и, наконец, интерпретировать результаты, привести основные выводы и обсудить полученные результаты. Также глава содержит описание наиболее распространенных ошибок при составлении анкеты для социологического исследования. После прочтения этой главы читатель поймет, что анализ данных не может существовать без проработки всех пунктов, описанной структуры и должен обязательно служить решением поставленной научной проблемы.
Главы 2-12 посвящены технологическим аспектам применения SPSS для анализа данных в социологических исследованиях.
Глава 2 знакомит читателя с программой SPSS, позволяет овладеть навыком ввода и загрузки данных. Автор показывает на конкретных примерах, как определять уровень измерения шкал в социологических исследованиях и правильно их применять в соответствии с той или иной задачей. Компьютерная программа производит анализ данных по тем данным, которые мы вводим, соответственно, задача исследователя в том, чтобы все виды анализа осуществлялись для тех шкал, для которых каждый из них предназначается. Автор показывает, как вводить данные по вопросам с множественными ответами, а также как вводить данные по «табличным вопросам». Большое количество практических примеров позволяет понять данную тему и не сомневаться в выборе шкал, что очень важно для исследователя.
Глава 3. Прежде чем выполнять расчеты, часто необходимо подготовить данные. Поэтому эта глава посвящена преобразованию данных и отбору по условиям. Глава включает разделы о взвешивании данных, создании фильтров (когда необходимо анализировать лишь часть выборки), описывает процедуру расщепления файла, функцию объединения данных, перекодировку в те же и другие переменные, освещает процедуру ранжирования наблюдений, вычисления новой переменной с примером расчета социологического индекса и описывает процедуру проверки индекса на надежность.
Глава 4 посвящена одномерному анализу данных, без которого не обходится ни одно количественное исследование. Данный вид анализа, в частности, позволяет получить представление о распределении частоты ответов респондентов на интересующий исследователя вопрос. В этой главе рассматривается выполнение частотного анализа, описательных статистик, расчет мер центральной тенденции, разброса, а также анализ множественных ответов. Читатель знакомится с выполнением расчета средних значений. Методы сравнения средних значений рассматриваются в главах 5 и 6.
Глава 5 посвящена сравнению средних значений для параметрических данных. Глава включает в себя рассмотрение одновыборочного T-критерия, T-критерия для независимых выборок, Т-критерия для парных выборок, а также однофакторный дисперсионный анализ (ANOVA).
Глава 6 рассматривает процедуры сравнения средних значений, но для непараметрических данных. Глава включает в себя рассмотрение критерия Манна – Уитни, критерия Краскела – Уоллиса, критерия Вилкоксона, критерия Фридмана.
Глава 7 описывает методику двумерного анализа данных. Из главы читатель узнает, как анализировать таблицы сопряженности, а также как правильно применять коэффициенты связи для разных шкал. Для определения связи между номинальными данными в главе подробно рассматривается критерий Хи-квадрат, для количественных шкал – коэффициент корреляции Пирсона, для порядковых – коэффициенты корреляции Спирмена и Кендалла. А также глава содержит раздел о частных корреляциях.
Глава 8 рассматривает регрессионный анализ, который позволяет выявить связь между одной зависимой и одной или несколькими независимыми переменными. В отличие от коэффициентов корреляции регрессионный анализ позволяет выявить влияние независимых переменных на зависимую переменную.
