Компьютерные технологии в социологических исследованиях Лекция 1

Компьютерные технологии в социологических исследованиях Лекция 1

Объем дисциплины и виды учебной работы в часах Лекции - 17 часов; Практические занятия – 17 часов; Самостоятельная работа – 17 часов: > домашние задания – 10 часов; > проработка лекц. материала – 7 часов.

Рекомендованная литература: 1. Курникова Е. J 1. Основы статистики / Е. JI. Курникова, Л. В. Тарлецкая. - М. : Изд-во МГИМО-Университет, 2008. - 144 с. 2. Громыко Г. Л. Теория статистики. Практикум / Г. Л. Громыко. - М. : Изд-во Инфра-М, 2008. - 240 с. 3. Мелкумов Я. С. Социально-экономическая статистика: учеб. пособие / Я. С. Мелкумов. - М. : Изд-во Инфра-М, 2008. - 240 с. 4. Добреньков В. И. Методы социологического исследования: учебник / В. И. Добреньков, А. И. Кравченко. - М. : Изд-во Инфра. М, 2009. - 768 с. 5. Бондаренко С. Excel 2007: Популярный самоучитель / С. Бондаренко, М. Бондаренко. - СПб. : Изд-во Питер, 2007. - 224 с. 6. Яковлев В. Б. Статистика. Расчеты Microsoft Excel / В. Б. Яковлев. - М. : Изд-во Колос. С, 2005. - 352 с.

6. Вадзинский Р. Статистические вычисления в среде Excel / Р. Вадзин- ский. - СПб. : Изд-во Питер, 2008. - 608 с. 7. Кириллов В. В. Введение в реляционные базы данных / В. В. Кирилов. - СПб. : BHV-Санкт-Петербург, 2009. - 464 с. 8. Кликушина Н. Ю. Компьютерные технологии в связях с общественностью. Практикум. – Омск: Изд-во Ом. ГТУ, 2011. – 59 с. 9. Таганов Дмитрий. SPSS: статистический анализ в маркетинговых исследованиях / Д. Таганов. – Спб. : Изд-во Питер, 2005. – 192 с.

Необходимость применения компьютера в социологических исследованиях В основе грамотного проведения социологических исследований лежит наука, называемая теорией статистики. Статистика (государствоведение) возникла как наука в XVII веке. Само название появилось в XVIII в. Авторство этого термина принадлежит немецкому ученому Готфриду Ахенвалю. Он принадлежал к немецкой описательной школе статистиков. Представители описательной школы (Г. Копринг (1606 – 1661), Г. Ахенваль (1719 -1772), А. Бюшинг (1724 -1793)) считали задачей статистики описать в словесной форме особенности государства на момент наблюдения. Можно считать продолжением этого направления описание в словесной форме тех или иных особенностей окружающей действительности. Для нашего курса более интересно второе направление (вторая научная школа) зародившееся в то же время и получившее в истории название английской школы политических арифметиков.

Политические арифметики (В. Петти (1623 -1687)) стремились изучать общественные явления с помощью числовых характеристик. Они видели основное назначение статистики в исследовании массовых общественных явлений, в основу которых был положен закон больших чисел. То, что предложила эта школа и ее последователи является сегодня алгоритмической основой практически всех пакетов программ, предназначенных для автоматизации сбора и обработки результатов социологических исследований. Во-первых, потому что компьютер – это вычислитель, а политические арифметики первыми предложили не только описывать, но и обсчитывать общественные явления. Во-вторых, с массовостью общественных явлений тесно связана необходимость многократного выполнения однотипных вычислений, то есть присутствует условие, которое из теории программирования является основным критерием для обоснования целесообразности автоматизации вычислительных процессов.

Закон больших чисел Закон был сформулирован около 300 лет тому назад. Тогда понятие «случайности» рассматривалось как «воля божья» , «рок» . Попытки понять, предугадать «провидение» заставляли людей исследовать процессы, которые мы сегодня называем «случайными» . Закон больших чисел был сформулирован в рамках теории вероятностей. Первым руководством по теории вероятностей был трактат Гюйгенса «О расчетах в азартной игре» , вышедший в 1657 году. Предмет этого трактата – игральные кости и карточные игры.

Словно предвидя дальнейшее развитие событий, Гюйгенс писал: «Я полагаю, что при внимательном изучении предмета читатель заметит, что имеет дело не только с игрой, но что здесь закладываются основы очень интересной и глубокой теории» . Трактат Гюйгенса известен также тем, что в нем впервые вводится понятие математического ожидания, которое было включено позднее Якобом Бернулли в знаменитую книгу «Искусства предположений» , опубликованную уже после его смерти в 1713 г. С этой книгой связано понятие схемы Бернулли и доказательство первой предельной теоремы теории вероятностей – закона больших чисел. (П. Л. Чебышева, А. А. Маркова, А. Н. Колмогорова и др. )

Наблюдаемые нами в окружающем нас мире события (явления) можно условно разделить на три вида: - достоверные; - невозможные; - случайные. Достоверным называют событие, которое непременно произойдет, если будет осуществлена определенная совокупность условий V. Например, выпадение не более шести очков на кости и единственное подбрасывание составляют совокупность условий V. Невозможным называют событие, которое заведомо не произойдет, если будет осуществлена совокупность условий V. Например, появление 12 очков при бросании одной игральной кости, если будет осуществлена совокупность V условий предыдущего примера. Случайным называют событие, которое при осуществлении совокупности условий V может либо произойти, либо нет. Например, если брошена монета, то она может упасть так, что сверху будет либо герб, либо «решетка» .

Теория вероятностей – математическая наука, изучающая закономерности случайных явлений (событий, величин, функций, процессов и др. ) Потому теория вероятностей не ставит перед собой задачу предсказать, произойдет единичное событие или нет: увы, она не в силах это сделать. Предметом теории вероятностей является изучение закономерностей массовых однородных случайных событий. Математическая статистика – раздел математики, изучающий методы обработки результатов случайных явлений с целью выявления статистических закономерностей. Опирается МС в своих выводах на теорию вероятностей.

• Случайное событие - любой факт, который может либо произойти либо не произойти при выполнении некоторого комплекса условий. Операции над событиями – сложение, произведение, противоположные события. Классическое определение вероятности: Вероятность события - численная мера объективной возможности его появления. Вероятность Р(А) события А равняется отношению числа случаев М, благопрятствующих событию А, к общему числу всех возможных исходов испытания N. Р(А) = М/N При этом полагают, что: - испытание содержит конечное число исходов; - все исходы испытания равновозможны и несовместимы. Свойства вероятности: > 0 ≤ P(A) ≤ 1, т. к. число благоприятных исходов не может превышать общего числа исходов испытаний. > Вероятность достоверного события равна 1. > Вероятность невозможного события равна 0.

Рассмотрим закон больших чисел на примере, соответствующем рассматриваемой нами теме. Проводится социологическое исследование и людям задают вопрос, на который можно ответить однозначно «да» или «нет» . Опрошено n респондентов. Из них m человек сказали «да» . Соответственно, число сказавших «нет» будет равно (n-m). Согласно теории Бернулли вероятность осуществления события m раз при n испытаниях (или вероятность того, что m человек из n опрошенных скажут «да» ) определяется как где число сочетаний из n элементов по m определяется по известной формуле p и q – вероятности осуществления того или другого события при однократном испытании.

Кривая распределения вероятностей, вычисленная для случая n =10 и p=q=0, 5 приведена на рис. 1.

Это распределение вероятностей называют биномиальным. Что следует из этого графика? Поскольку вероятности p и q были приняты равными, то график получился симметричным. Наиболее вероятно, что из десяти опрошенных 5 скажут «да» и 5 – «нет» . Число случаев, когда голоса респондентов в результате одного опроса распределятся именно так, не будет превышать 24, 6% от всех проведенных нами аналогичных опросов. В 20, 5% случаев мы будем иметь результат, когда 4 человека скажут «да» , а 6 – «нет» , или наоборот. Еще меньше вероятность того, что 3 человека скажут «да» , а 7 – «нет» . Она равна 11, 7%. С такой же вероятностью можно ожидать и случая, когда 7 человек скажут «да» , а 3 – «нет» и т. д.

Терминология В настоящее время термин «статистика» употребляется в трех значениях. - отрасль практической деятельности, цель которой сбор, обработка, анализ и публикация данных о явлениях общественной жизни. Эту деятельность в нашей стране возглавляет и координирует Госкомстат РФ. - цифровые материалы, служащие для характеристики какой либо области общественных явлений или территориального распределения какого-либо показателя, публикуемые в периодической прессе, справочниках, сборниках и пр. - научная дисциплина, разрабатывающая методы сбора, систематизации, анализа, интерпретации и отображения результатов наблюдения массовых случайных явлений и процессов с целью выявления существующих в них закономерностей.

Если проанализировать эти значения термина статистика, то будет понятно, что в каком бы значении мы не употребляли данный термин, все равно есть непосредственная связь статистики с деятельностью по связям с общественностью. В рамках нашей дисциплины основное внимание мы уделим вопросам практической деятельности по сбору, обработке и анализу данных, компьютерным технологиям, позволяющим повысить эффективность проведения этих работ. Естественно, что не все виды социологических исследований требуют применения статистических методов. Часть исследовательских работ выполняется на качественном уровне. Поэтому такие качественные методы исследований как экспертный опрос, фокус-группа, дидактическое интервью, ECG (расширенная креативная группа), глубинное интервью и пр. , требующие менее 10 – 15 участников, как правило, не требуют статистической обработки, хотя и дают очень важную информацию для дальнейших количественных методов исследований.

Основная задача исследований – это выявление статистических закономерностей. Они выявляются на основе массового наблюдения. Проявляются лишь в большой массе явлений через преодоление свойственной ее единичным элементам частности. Исследование закономерностей возможно только в том случае, если изучаются не отдельные явления, а совокупности явлений. Статистическая совокупность – множество единиц изучаемого явления, объединенных качественной однородностью, определенной целостностью, взаимозависимостью состояний отдельных единиц и наличием вариаций. Совокупность называется однородной, если один или несколько изучаемых существенных признаков являются общими для всех единиц. В противном случае совокупность считается разнородной.

Обобщающими характеристиками статистической совокупности являются статистические показатели, являющиеся количественной характеристикой какоголибо свойства совокупности. Эти показатели подразделяют на два вида: - учетно-оценочные – показывающие размеры, объемы, уровни изучаемого явления; - аналитические – показывающие как развивается изучаемое явление. Из каких частей состоит целое, в каком соотношении находятся эти части, как распределяется явление в пространстве. Методы статистических исследований предполагают, что общественные явления изучаются в их взаимосвязи, в движении и изменении, с выделением их форм и типов, в соответствии с соблюдением принципа места и времени.

Методология статистики – это совокупность приемов, пользуясь которыми проводятся исследования. Она включает в себя три основных метода: метод массовых наблюдений, метод группировок, метод обобщающих показателей. • Статистическое наблюдение заключается в сборе первичного статистического материала, в научно организованной регистрации всех существенных факторов, относящихся к рассматриваемому объекту. • Метод группировок дает возможность все собранные в результате массового статистического наблюдения факты подвергать систематизации и классификации. • Метод обобщающих показателей позволяет характеризовать изучаемые явления и процессы при помощи статистических величин – абсолютных относительных и средних.