Массовые опросы в социологии

В планировании выборочного опроса исследователи исходят приблизительно из тех же соображений: сравнение «случаев», подгрупп, сравнение типа «до — после». Здесь мы рассмотрим лишь самые общие типы исследовательских планов, используемых в выборочных опросах.

Первый шаг в планировании опроса — это принятие решения о том, что считать единицей анализа. В простейшем случае мы стремимся приписать

каждому индивиду (респонденту) определенное значение по каждой переменной. Предположим, наша цель заключается в том, чтобы на основании опроса 2000 респондентов узнать, как распределены в генеральной совокупности «партийная принадлежность», «судимость» и некоторые другие переменные, а кроме того, мы собираемся проанализировать связь этих переменных с полом, возрастом и семейным статусом. Некоторые из переменных будут строго количественными, другие будут описываться как качественные признаки. В любом случае нам нужно будет охарактеризовать каждого респондента по каждой переменной. В результате мы сможем построить структурированную матрицу данных, подобную той, что изображена в табл. 1. В столбцах этой матрицы содержится вся информация о респондентах, которые здесь и являются единицами анализа (или «случаями»). Именно их свойства нам предстоит оценивать, сравнивать в поисках взаимосвязей и т. п.

Таблица 1

Пример матрицы данных типа «респонденты х переменные»

Обычно единицами анализа, т. е. теми, кого исследуют, бывают именно люди. Однако единицами анализа могут быть и семьи, и организации, и регионы, и государства. Например, в матрице данных столбцы могли бы соответствовать городам, а строки — переменным типа «уровень преступности», «население», «число безработных» и т. п. Некоторые из переменных были бы получены путем агрегирования, «объединения», индивидуальных данных (например, о наличии дополнительных источников дохода), другие характеризовали бы город как целое (наличие аэропортов, доля прямых налоговых поступлений в бюджете). В любом случае исследователю нужно заранее представить себе, как будет выглядеть матрица данных и какие приемы анализа он собирается к ней применить. Любое конкретное исследование может предполагать и использование различных единиц анализа, т.е. полученная в нем эмпирическая информация может характеризовать и отдельных индивидов, и семьи, и — в результате использования агрегированных показателей — регионы или государства. Важно лишь, чтобы все единицы анализа, которые вы намерены использовать, были определены заранее. В ином случае в матрице данных «единица анализа х переменная» неизбежно возникнут пропуски или дублирование одной и той же информации. Так как количество матриц данных равно количеству предполагаемых единиц анализа (хотя размерность их будет разной), можно заранее создать соответствующее количество отдельных массивов данных (файлов), содержащих те данные, которые относятся к данной единице анализа. Скажем, сведения о возрасте попадут в массив «респонденты», а сведения о составе семьи — в массив «семьи» (даже если последние и были получены в результате беседы с одним из членов семьи).

Описанная выше двумерная матрица данных типична для одномоментного, «срезового» исследования, характеризующего ситуацию в момент опроса. Целью такого исследования может быть, во-первых, описание распределения каких-то переменных в совокупности. Например, мы можем узнать, сколько человек собирается проголосовать за демократов при условии, что выборы будут проведены тотчас же (типичный «гэллаповский» опрос). Во-вторых, мы можем попытаться использовать «срезовые» данные для характеристики отдельных подвыборок — например, «работающих пенсионеров», «высококвалифицированных рабочих в возрасте от 30 до 45 лет» и т. п. Далее, применяя различные методы статистического анализа, можно проверить какие-то гипотезы о взаимосвязи переменных (в данный момент времени). В последнем случае исследование становится объяснительным. Однако даже в чисто описательном исследовании мы столкнемся с необходимостью каких-то сравнений, делающих полученные нами оценки осмысленными. Если, например, мы узнаем, что 15% подростков читают медицинские журналы не реже 1 раза в месяц, то для того, чтобы понять много это или мало, нам нужно будет с чем-то сопоставить этот показатель. Скажем, мы можем сравнить подростков 2011 года с подростками 1954 года. (зменениям во времени подвержены не только отдельные показатели, но и взаимоотношения между переменными. Так, глобальные социально-экономические изменения — экономический кризис, сдвиг в социально-классовой структуре — могут привести к тому, что высокая зависимость дохода от продолжительности образования станет незначимой. Следовательно, изучение сложного причинного механизма воздействия образовательного уровня на доходы требует какой-то серии разделенных во времени обследований, позволяющих проследить динамику интересующего нас отношения под влиянием существенных внешних переменных.

Исследовательские планы, позволяющие анализировать данные во временной перспективе, называют лонгитюдными. Данные получают многократно, в разные моменты времени, причем цели исследования могут быть сугубо дескриптивными (доля голосующих за коммунистов, распределение положительных и отрицательных установок по отношению к «мыльным операм») и объяснительными.

 Скачать реферат