<<<     ΛΛΛ     >>>   

[46]

записывается с помощью видео- и аудиотехники, для того чтобы в последующем подвергнуть качественному анализу не только суждения, но и интонации, мимику, жесты участников. С образцами программы, сценария, правилами отбора участников, мето дикой проведения и формой отчета по результатам проведения фокус-групп можно подробно познакомиться в книге [Дмитриева, 106-130].

Анализ документов бывает двух типов: традиционный и форма лизованный (контент-анализ). Традиционный анализ документов — это вид качественного анализа, включающий осмысление и пони мание содержания документальных источников (летописей, свиде тельств очевидцев исторических событий, фонограмм, кинолент, видеозаписей, решений и протоколов заседаний официальных органов, писем, дневников, биографий). Документы делятся на ста тистические, текстовые и иконографические, официальные и личные. Формализованный анализ документов (писем, стенограмм, газет, радио- и телепередач) основан на переводе качественных ха рактеристик их содержания в количественные. В процессе кон тент-анализа выбираются смысловые единицы (фиксирующие фрагменты содержания документов) и единицы счета (фиксирую щие регулярность появления смысловых единиц в документе). Смысловыми единицами могут быть имена, термины, суждения.

С помощью контент-анализа можно изучать, например, традиционные для той или иной страны каналы рекрутирования правящей элиты на основе обработки справочников вроде «Кто есть кто?». Смысловыми единицами в данном случае будут географи ческие названия, профессии, должности. Единицей счета здесь может служить частота упоминания указанных смысловых единиц. Аналогичным образом можно выявить отношение газет к опреде ленному кандидату в депутаты, частоту появления и объем пози тивных или негативных материалов, посвященных ему. В отечест венной социологии накоплен большой опыт использования контент-анализа при изучении средств массовой информации [см., например: Методы сбора информации, 2, 118—130].

2.3. Методы анализа данных

В процессе анализа данных осуществляются следующие опера ций: расчет одномерного распределения признаков, построение группировок признаков, выявление зависимостей между признака ми. |При обработке данных прежде всего выявляют одномерные Распределения признаков (частоты появления различных значений

э тих признаков в полученном массиве данных). Например, в ходе

[47]

одного из массовых опросов 1993 г. было установлено, что полностью доверяли правительству 5% респондентов, в основном доверя ли 25%, не очень доверяли 36%, совсем не доверяли 25% (осталь ные затруднились ответить). На основе изучения этого распределе ния можно получить лишь предварительную информацию об отношении к правительству. Для всесторонней его оценки важно выяс нить специфику распределения ответов на указанный вопрос у представителей различных социальных групп, включенных в вы борку исследования: руководителей, специалистов, предпринимателей, военнослужащих, рабочих, учащихся, студентов, пенсионеров, безработных. Первым шагом на этом пути служит построение таблиц сопряженности (двумерных распределений) признаков. Анализ этих распределений обнаруживает, что руководители и служащие управленческого аппарата сильнее доверяют правительству, чем, например, рабочие, а среди последних преобладают люди, одно значно не доверяющие правительству. Это уже более точная харак теристика отношения населения к правительству. На основе дву мерных распределений признаков можно строить различные группировки опрошенных в соответствии с их социальными характе ристиками (профессия, квалификация, доход, образование и пр.). В итоге получаются простые и комбинированные таблицы данных, а также графики, диаграммы, гистограммы и др.

Однако все эти процедуры на самом деле представляют собой лишь подготовку к настоящему анализу данных. Главное в этом анализе — выявление зависимостей между признаками. Основны ми методами изучения зависимостей являются анализ статистичес ких таблиц, корреляционный, факторный, кластерный анализ и многомерное шкалирование.

Анализ статистических таблиц основан на оценке отсутст вия/наличия взаимосвязи признаков по критерию хи-квадрат [Ра бочая книга социолога, 194—195] и вычислении стандартизованных остатков (величин, которые указывают на степень отклонения на блюдаемых частот от ожидаемых) [ Сатаров Г.А. Структура полити ческих диспозиций россиян // Российский монитор. Архив совре менной политики. Вып. 1. 1992. С. 145]. Вычисление критерия хи-квадрат и стандартизованных остатков осуществляется с помощью пакета 8Р88 (опции: 8т.ат.1г.1с8\сго881аЪ$). Показателем наличия взаи мосвязи признаков служит значение критерия хи-квадрат, превы шающее табличное [Рабочая книга социолога, 507; Мангейм и Рич, 519] для соответствующего числа степеней свободы — ^(зна чение выдается 8Р85 в результатах (оигрш.) вместе со значением хи-квадрат) и уровня значимости. Принимаются во внимание аб солютные значения остатков, превышающие 1,65. Это служит ин-

[48]

дикатором существования значимой статистической зависимости между изучаемыми признаками. Знак «плюс» в стандартизованных остатках свидетельствует о том, что реальное количество наблюде ний больше ожидаемого, знак «минус» — о том, что оно меньше ожидаемого. Следует учитывать, что величина стандартизованных остатков указывает лишь на вероятность наличия линейной зависимости между изучаемыми переменными, но не на направление и интенсивность этой зависимости.

Рассмотрим особенности использования данной процедуры на примере анализа таблицы сопряженности альтернатив ответа на вопрос о возрасте респондентов и альтернатив ответа на вопрос о голосовании за избирательные объединения на парламентских вы борах 19 декабря 1999 г. (табл. 1).

Таблица 1 Взаимосвязь электоральных предпочтений и возраста респондентов

Объединение

Величина

Возраст респондента

 <<<     ΛΛΛ     >>>   

чем голосование на выборах участия протеста
вляется существенной причиной политической дифференциаций населения
Работники служб соцобеспечения инженеры специалисты работники
Основными ценностями единства
5 партийные активисты 6