Методические материалы к практическим занятиям по дисциплине «современные методы социологического исследования» для магистрантов 2015

Скачать 0.53 Mb.

Название	Методические материалы к практическим занятиям по дисциплине «современные методы социологического исследования» для магистрантов 2015
страница	1/5
Тип	Документы

rykovodstvo.ru > Руководство эксплуатация > Документы

1 2 3 4 5

Рахманова Ю.В.

МЕТОДИЧЕСКИЕ МАТЕРИАЛЫ К ПРАКТИЧЕСКИМ ЗАНЯТИЯМ ПО ДИСЦИПЛИНЕ « СОВРЕМЕННЫЕ МЕТОДЫ СОЦИОЛОГИЧЕСКОГО ИССЛЕДОВАНИЯ» ДЛЯ МАГИСТРАНТОВ

2015
Источники:

Рахманова Ю.В. Социологическое исследование: методология, методика, техника: Учебное пособие. – СПб. 2005.

Дж.Б.Мангейм, Р.К.Рич. Политология. Методы исследования. - М.: Издательство «Весь Мир», 1997.

ИЗМЕРЕНИЕ В СОЦИОЛОГИИ: ШКАЛЫ

Измерение представляет собой приписывание числовых значений для представления свойств, задаваемых понятиями. В результате измерения в каждом конкретном случае с переменной ассоциируется некоторое точное значение. (Подр. см.: Дж.Б.Мангейм, Р.К.Рич. Политология. Методы исследования. - М.: Издательство «Весь Мир», 1997. С. 72-117).

В социологических исследованиях используются 4 типа шкал: номинальное измерение (номинальная шкала); порядковое измерение (порядковая, ранговая шкала); интервальное измерение (интервальная шкала) и пропорциональное измерение (пропорциональная шкала). Каждый последующий тип шкалы обладает всеми свойствами предыдущей, плюс свое свойство.

Шкала наименований (номинальная шкала). Данное измерение устанавливает отношение тождества между объектами, точнее, между конкретным признаком, проявляющимся у конкретного объекта, и соответствующей позицией шкалы.

Примером данного типа шкалы можно считать шкалу профессий: в опросном листе перечисляются основные профессии, респондент выбирает ту позицию шкалы (т.е. устанавливает отношения тождества), которая соответствуют его профессиональной сфере.
Пример шкалы профессиональной занятости респондента:

Род занятий:

Владелец / Совладелец собственной фирмы
Руководитель высшего / среднего звена
Специалист-техник / специалист-гуманитарий
Обслуживающий персонал
Работник сферы услуг
Рабочий
Военный / Милиционер
Учащийся
Пенсионер
Домохозяйка
Безработный

Шкала порядка (ранговая шкала). Данное измерение помимо установления отношений тождества обладает и отношением порядка, т.е. каждая позиция шкалы упорядочена относительно других; в отличие от номинальной шкалы, позиции порядковой шкалы нельзя менять местами.

В качестве примера данной шкалы можно рассмотреть шкалу образования:

незаконченное среднее
законченное среднее
незаконченное высшее
законченное высшее.

Если респондент выбирает позицию «незаконченное высшее», можно с уверенностью утверждать, что у него есть законченное среднее образование.

Интервальная шкала. Это измерение обладает свойствами порядковой шкалы, плюс содержит допущение о том, что имеется единица измерения, а значит, шкальные значения признаков могут складываться. Интервальная шкала (точнее, ее свойства) описывается уравнением y=ax+b (т.е. данную шкалу можно сдвигать, растягивать, сжимать).

Например, шкалы от 0 до 100 можно преобразовать (: 100) в шкалу от 0 до 1, шкалу от –50 до 50 можно сдвинуть и она примет вид шкалы от 0 до 100.

С некоторыми оговорками в качестве интервальной шкалы можно рассмотреть семантический дифференциал. Данный тип измерения активно используется и в социологии, и в психологии.
Пример:

Люди по-разному оценивают свои возможности повлиять на изменение собственной жизни. Используя шкалу от 1 до 10, оцените, пожалуйста, насколько, по Вашему мнению, Вы имеете возможность повлиять на Вашу дальнейшую жизнь?

Низкая возможность влияния					Высокая возможность влияния
1	2	3	4	5	6	7	8	9	10

Источник: Гэллап; анкета «Качество жизни»
Формулируя полярные позиции шкалы, следует делать это таким образом, чтобы обе позиции были равноценны, иначе респонденты будут выбирать социально одобряемые или комплиментарные для себя позиции. В качестве примера некорректного построения семантического дифференциала приведу фрагмент анкеты, которая предлагалась молодежи:
Пример:

К какому типу людей Вы себя относите? (Пожалуйста, в каждой паре дайте оценку качества по 5-баллльной шкале, где «5» - наивысшая степень развития данного качества, «1» - наименьшая)

1) Предприимчивый 5 4 3 2 1 Непредприимчивый

2) Самостоятельный 5 4 3 2 1 Зависимый

3) Рискованный 5 4 3 2 1 Осторожный

4) Прагматичный 5 4 3 2 1 Непрактичный

5) Трудолюбивый 5 4 3 2 1 Ленивый

6) Разносторонний 5 4 3 2 1 Ограниченный

7) Ведущий 5 4 3 2 1 Ведомый

8) Аккуратный 5 4 3 2 1 Небрежный

9) Оптимист 5 4 3 2 1 Пессимист

10) Коллективист 5 4 3 2 1 Индивидуалист

11) Организованный 5 4 3 2 1 Неорганизованный

12) Общительный 5 3 3 2 1 Замкнутый

13) Доброжелательный 5 4 3 2 1 Агрессивный

14) Принципиальный 5 4 3 2 1 Беспринципный

15) Оригинальный 5 4 3 2 1 Стандартный
Конечно, далеко не все респонденты обладают достаточной степенью самокритики, чтобы выбрать большую часть позиций из правого столбца. Кроме того, нельзя признать удачным использование в качестве крайних позиций однокоренных слов, различающихся только приставкой «не» («организованный - неорганизованный», «предприимчивый - непредприимчивый» и т.п.).

Другой способ формулирования крайних позиций шкалы, который можно рекомендовать, – это выбор «наименьшего из двух зол».
Пример:

Вы являетесь читателем нашего журнала. Какой из предложенных вариантов является для Вас более приемлемым («3» - наиболее приемлемый вариант, «2» - более-менее приемлемый вариант, «1» - не очень приемлемый вариант, «0» - затрудняюсь сделать выбор):

Повышение стоимости журнала при сохранении объема рекламы	Увеличение объема рекламных материалов при сохранении стоимости
3 2 1 0 1 2 3

Шкала отношений (пропорциональная шкала). Помимо свойств интервальной шкалы, данное измерение содержит непроизвольную нулевую точку, т.е. имеет свою единицу измерения (часы, годы, рубли и т.п.). Такой шкалой измеряют возраст, бюджеты времени и денег и т.п.

Интервалы в пропорциональной шкале могут быть как равными, так и разными. Главное – четко обозначить границы интервалов. Например, если в шкале возраста предыдущий интервал заканчивается позицией «20 лет», то следующий должен начинаться с позиции «21 год».

Построив шкалу, социолог должен проверить ее по 3-м критериям:

валидность
полнота
чувствительность.

Валидность шкалы – это свойство измерять именно то, что задумано исследователем (Подр. см.: Операционализация понятий).

Полнота шкалы характеризуется подбором всех возможных значений измеряемого признака. Например, выявляя сферу занятости респондентов, социолог забыл указать такие позиции, как «пенсионер», «домохозяйка», «безработный», соответственно, такая шкала является неполной, респондент, относящийся к одной из перечисленных выше категорий, не сможет ею воспользоваться.

Чувствительность шкалы определяется тем, насколько чутко данная шкала «настроена» по отношению к нюансам проявления того или иного признака у объекта исследования. Чаще всего данная характеристика существенна для шкал, отражающих отношение респондента к чему-либо или кому-либо. Начинающий социолог часто совершает такую ошибку: он предполагает, что чем длиннее шкала, тем она чувствительней. На самом деле, если шкала будет слишком длинной (например, 17-21 позиция), респондент не сможет точно оценить разницу между ближайшими позициями шкалы. В таком случае респондент чаще всего выбирает крайние позиции шкалы. Оптимальное количество позиций шкалы зависит от измеряемого признака. Можно посоветовать использовать шкалы, содержащие от 5 до 7-11 позиций.
Пример:

Сейчас я зачитаю названия различных организаций и институтов власти. Оцените, пожалуйста, какую степень доверия Вы испытываете к каждой из названных организаций?

	Совершенно не доверяю	Скорее не доверяю	Нечто среднее	Скорее доверяю	Полностью доверяю
Церковь
Армия
Милиция
Судебная система
СМИ
Политические партии
Парламент
Президент

Источник: Гэллап; анкета «Качество жизни»
Как и при каждом измерении, при измерении в социологии могут возникать ошибки. Такие ошибки могут носить как случайный, так и систематический характер.

Систематические ошибки возникают из-за путаницы переменных в реальном мире или из-за особенностей самого инструмента. Такие ошибки делают измерения невалидными. Случайные ошибки появляются вследствие ситуационных различий в применении измерительного инструмента (например, респондент торопится, поэтому не слишком подробно отвечает на вопросы), ошибками в проведении измерения и обработке данных (например, ошибки кодировщика при обработке данных), изменчивостью самого объекта исследования. Случайные ошибки делают измерения невалидными и ненадежными.

Основные источники ошибок измерения
1. Различия в распределении между объектами других относительно постоянных характеристик, которые были непреднамеренно выявлены нашими измерениями. Например, для понимания вопросов, предназначенных для измерения политической идеологии, и ответа на них может понадобиться определенный уровень интеллекта. Если это так, то ответы на вопросы будут отражать не только политико-идеологические, но и интеллектуальные различия между людьми. Не всегда эти возмущающие воздействия можно выявить и измерить.

2. Различия в распределении между объектами временных характеристик, которые отражаются в наших измерениях. Характер ответов на вопросы анкеты может определяться настроением или состоянием здоровья респондента. Недавние события в политической жизни города могут создавать временные, но систематические различия в том, как жители этих городов отвечают на вопросы исследования. Способ уберечься от воздействия такого рода - внимательно относиться к сигналам, предупреждающим о том, что отдельные объекты находятся под влиянием таких преходящих факторов.

3. Различия, проявляющиеся при интерпретации измерительного инструмента разными людьми. Если вопросы сформулированы неоднозначно, то респонденты дадут им разные интерпретации, которые могут привести к различиям в оценках по измерениям, составленным на основании этих вопросов. Например, вопрос: «Вы принимали участие в последних выборах?»: респондент может быть не знает, что недавно проводились выборы, например в МСУ, поэтому ответит утвердительно, имея в виду последние федеральные выборы.

4. Различия в условиях проведения измерения. Точно установлено, что на характер ответов респондента оказывают влияние пол, возраст, раса (национальность) интервьюера. Кроме того, такие ошибки встречаются и при проведении исследований, не включающих опрос респондентов. Например, контент-анализ выпусков новостей: неправомерно измерять выпуски новостей, предназначенные для внутреннего вещания, и передачи новостей, предназначенные для зарубежного вещания. То есть мы будем применять один и тот же инструмент к совершенно различным условиям. Избежать этой ошибки можно путем стандартизации ситуаций, в которых мы проводим измерения.

5. Различия в процессе применения измерительных инструментов. Приписываемые объектам оценки могут различаться в результате разнообразных ошибок, возникающих при сборе и записи информации (ошибки кодировщиков, анкетеров, усталость респондентов, технические неполадки в записывающих устройствах и т.п.)

6. Различия в обработке и анализе данных. Прежде чем информация анализируется, она подвергается тщательной обработке. В ходе этой обработки информация несколько раз меняет форму, например, превращение слов в цифры (коды). На каждом из этапов анализ данных становится все проще, однако, с каждым этапом увеличивается возможность ошибок.

7. Различия в характере реакции индивидуумов на форму измерительных инструментов (интервью требует от респондента умения свободно говорить, анкета - читать и писать; некоторые респонденты стесняются включенного диктофона и т.п.).

Подр. см.: Дж.Б.Мангейм, Р.К.Рич. Политология. Методы исследования. - М.: Издательство «Весь Мир», 1997. С. 95-98.

Задание для самостоятельной работы: привести примеры на 4 типа шкал:

номинальная шкала – шкала занятости;
порядковая шкала – шкала уровня образования;
семантический дифференциал – две шкалы: выбор предпочтительного варианта и выбор «наименьшего из двух зол»;
пропорциональная шкала – две шкалы: шкала доходов и шкала возраста.

Каждый из примеров должен представлять собой законченный вопрос опросного листа: т.е. содержать формулировку вопроса; варианты ответа (собственно шкала) и, если необходимо, инструкции по выбору вариантов ответа.

ОПЕРАЦИОНАЛИЗАЦИЯ ПОНЯТИЙ

В СИ

Процесс сбора наблюдаемых явлений для представления абстрактных понятий - операционализация; уточнение шагов, которые следует предпринять при проведении наблюдения (получении информации об объекте исследования - Ю.Р.) - инструментализация; результат инструментализации - измерение.
Операционализация
Из чего состоит операционализация понятия?

1. Уточнение набора процедур, которым надо следовать, или операций, которые надо выполнять для получения эмпирического показателя проявления понятия в каждом отдельном случае. Эти процедуры дают операционное определение понятия и соответствующей ему переменной (например, понятие «академическая успеваемость» можно свести к переменной «средняя оценка за учебный год»). Далее необходимо уточнить критерии отбора единиц для учета (в нашем примере: студенты, чью успеваемость мы будем учитывать: войдут ли сюда коммерческие студенты; студенты, которые по результатам года отчислены из вуза; те, кто перевелся из другого вуза или факультета в течение года и т.п.).

2. Появляется инструмент для выполнения измерений. Типичные инструменты для СИ: инструкции по проведению и описанию наблюдений (наблюдение здесь понимается предельно широко, т.е. включает все методы сбора информации).
Необходимо помнить, что операционализация практически всегда приводит к некоторому упрощению или частичной утрате смысла.
Измерение

Измерение представляет собой приписывание числовых значений для представления свойств, задаваемых понятиями. В результате измерения в каждом конкретном случае с переменной ассоциируется некоторое точное значение. Уровни измерения - это уже известные 4 типа шкал: номинальное измерение (номинальная шкала); порядковое измерение (порядковая, ранговая шкала); интервальное измерение (интервальная шкала и пропорциональная шкала - объединены Ю.Р.);
Рабочая гипотеза
Измерение приписывает объектам значения в соответствии с данными переменными. Именно эти значения используются для представления понятий при сравнении наших наблюдений. Формулируются рабочие гипотезы для установления ожидаемых отношений между измерениями или показателями.
Пример: Уточнение отношений между понятиями, переменными и показателями.

ПОНЯТИЕ:  доминация  По мере роста понятия переменная возрастает 	УТВЕРЖДЕНИЕ: чем более  сильное влияние одно государство испытывает со стороны другого, тем в большей степени его внешняя политика будет согласована с внешней политикой доминирующего государства	ПОНЯТИЕ: согласованность  По мере роста понятия переменная возрастает 
ПЕРЕМЕННАЯ:  степень экономической зависимости   По мере роста переменной показатель возрастает 	ГИПОТЕЗА: чем выше степень  экономической зависимости, тем сильнее поддержка внешней политики государства-покровителя	ПЕРЕМЕННАЯ: поддержка внешней политики государства-покровителя  По мере роста переменной показатель уменьшается 
ПОКАЗАТЕЛЬ:  процент экспорта государству-покровителю	РАБОЧАЯ ГИПОТЕЗА: чем  больший процент экспорта государства идет государству-покровителю, тем меньше процент голосований этого государства в ООН, не совпадающих с голосованием государства-покровителя	ПОКАЗАТЕЛЬ: процент голосований в ООН, не совпадающих с голосованием государства-покровителя

Отношение, предсказанное утверждением и гипотезой, является положительным. А рабочая гипотеза предсказывает отрицательное отношение.
Любая операционализация - это, в сущности, гипотеза. Когда мы говорим: «Пусть данное понятие обозначается таким-то показателем», - мы выдвигаем гипотезу, что объекты, которые мы имеем в виду, используя данное понятие, действительно отражаются в выбранном показателе. Поиск валидных и надежных процедур измерения в социальных науках - это во многом процесс проверки гипотез.

Валидность

Для обозначения степени соответствия измерений понятиям, которые эти измерения должны отражать, используется термин валидность. (действительно ли мы измеряем то, что предполагали измерять).

Чтобы быть валидным, измерение должно быть исчерпывающим и полным. Например, исследуя систему образования, нельзя считать показателем качества системы образования количество преподавателей в школах. Это - неуместное измерение, т.к. количество работающих в системе школьного образования зависит от количества учащихся и размера города. Если за показатель качества системы образования принять отношение количества учащихся к количеству учителей, то измерение будет более уместное, но недостаточное, так как учитывает лишь один фактор - обеспеченность преподавателями. Другие факторы - учебные пособия, здания, школьные задания и т.п. здесь не измеряются. Ошибочно утверждать, что данная система образования не отличается от системы с таким же соотношением учащихся/ преподавателей И прекрасными средствами обучения и учебными материалами.

Возникает 2 вопроса: как осуществить исчерпывающие, полные и уместные измерения и как убедиться в том, что нам удалось это сделать.

Ответ на 1-ый вопрос начинается с операционализации. Мы можем определить валидность как степень, в которой различия оценок измерения отражают только различия в распределении значений переменной, которую мы собираемся измерять. Так как мы, вероятно, никогда не сможем достичь полной и всеобщей валидности, наша цель должна заключаться в выборе измерений, которые были бы минимально чувствительны к воздействию всех иных различий, кроме различий, обусловленных интересующей нас переменной.

Однако проверить валидность наших измерений для определения того, хороши ли они, можно лишь ПОСЛЕ того, как собраны данные. Процесс оценки валидности измерений называется валидизацией.

Существует 4 основных подхода к валидизации.

1. Прагматическая валидизация. Валидность измерения оценивается на основе данных о том, насколько хорошо оно позволяет предсказывать поступки и события. Измерения, позволяющие предсказать будущие события, обладают прогностической валидностью. Прагматическая валидизация требует наличия у переменных некоторого альтернативного показателя, который, по нашему убеждению, является их валидным отражением. Мы проверяем наши измерения по этому альтернативному показателю (например, точность сообщения о возрасте по свидетельству о рождении). Такие явно валидные альтернативные показатели редко встречаются в соц. иссл., поэтому, обычно приходится использовать конструктную валидизацию.

2. Конструктную валидизацию осуществляют, выводя валидность измерения из данных о степени соответствия реальных соотношений между оценками по различным измерениям ожиданий, следующих из теории, предписывающей нам использовать данный показатель.

Внешняя конструктная валидизация. «Если понятие X положительно связано с понятием Y и отрицательно - с понятием Z (как и предсказывает наша теория), верно будет также и то, что оценки понятия X в валидном измерении будут положительно связаны с оценками понятия Y в валидном измерении и отрицательно - с оценками понятия Z в валидном измерении». То есть мы можем судить о валидности по тому, в какой степени использование данного измерения в качестве показателя переменной создает те же типы отношений между данной переменной и другими переменными, которые мы ожидаем в соответствии с нашей теорией. Поскольку использование данного метода требует включения в наше исследование измерения других переменных, обдумывать способы валидизации наших измерений следует уже на ранних этапах процесса исследования.

Внутренняя (конвергентная) конструктная валидизация. Данный тип валидизации включает разработку нескольких измерений для одной и той же переменной и сравнение между собой этих разных измерений. Данный тип валидизации напоминает взвешивание одного и того же предмета на 3-х различных весах. Если каждые весы показывают точный вес и у нас нет оснований подозревать, что в ходе эксперимента вес объекта изменился, мы вправе ожидать, что все эти весы покажут один и тот же вес. Если какие-то весы показывают другой вес, значит они не отрегулированы.
Формы конструктной валидизации:

_Понятие Х_____

  

Оценки в Оценки в Оценки в

измерении А измерении В измерении С

  Связаны?   Связаны?  

Связаны? 

а) Внутренняя (конвергентная) валидизация

Понятие Х Понятие У Понятие Z

  

Оценки в Связаны?Оценки в Оценки в

измерении х измерении y измерении z

_______________Связаны?___________________
б) Внешняя валидизация

Основной источник невалидности - это систематические и случайные ошибки измерения. Разные измерения подвержены ошибкам разных типов. Чем больше показателей для некоторой переменной у нас имеется и чем сильнее они отличаются друг от друга, тем менее вероятно , что во всех показателях проявится одна и та же ошибка измерения.
3. Дискриминантная валидизация. Задавая вопрос, обладает ли измерение дискриминантной валидностью, мы интересуемся главным образом тем, возможно ли, используя данное измерение в качестве показателя некоторого понятия, отличить это понятие от других. Например, если мы измеряем понятие «доверие к политическим лидерам» с помощью ряда вопросов, предназначенных для измерения понятия «доверие к людям (вообще)», то, сравнивая оценки двух измерений, мы не можем быть уверены, что первый набор вопросов отражает лишь иной способ измерения доверия к людям. Если оценки очень близки, то мы скажем, что измерение политического доверия не обладает дискриминантной валидностью, поскольку не позволяет отличить понятие «доверие к полит. лидерам» от понятия « доверие к людям».
4. Очевидная валидность. Некоторые измерения основаны на столь прямом наблюдении за объектом, что задавать вопрос об их валидности представляется неразумным: такое измерение кажется валидным «по внешнему виду». Например, соблюдение некоего закона требует вывешивать на дверях каждой фирмы патента на деятельность. Проверить соблюдение этого закона можно обучив наблюдателей просто отмечать наличие/отсутствие таких патентов и разработав каждому наблюдателю маршрут.
Типы валидизации

Прагматическая валидизация	Конструктная валидизация	Дискриминантная валидизация	Очевидная валидизация
Сверить результаты, полученные путем использования показателя, с результатам, полученными путем использования другого показателя, признанного в качестве валидного измерения соответствующего понятия; или проверить прогностическую валидность показателя, использовав его для предсказания событий, отражающих измеряемое понятие.	Внутренняя (конвергентная) валидизация: сделать вывод о валидности показателя на основании его соотношения с другими показателями для того же самого понятия, использующего множественные показатели. Внешняя валидизация: сделать вывод о валидности показателя на основании его соотношения с показателями для других понятий, с которыми измеряемое понятие теоретически должно быть связано.	Сделать вывод о валидности показателя на основании степени несоответствия показателям для других понятий, теоретически отличных от измеряемого понятия.	Признать валидность, исходя из непосредственной очевидности показателя. (Можно ли убедить людей, находящихся в курсе дела, что это валидный показатель для данного понятия?).

Надежность
Когда мы говорим о надежности измерения, нас интересует устойчивость получаемых с его помощью значений.

Измерение может быть вполне надежным, но невалидным. Например, спрашивая жителей разных государств о том, одобряют ли они политику своего правительства, мы можем получить достаточно устойчивые результаты опросва среди граждан тоталитарных государств, так как люди будут бояться говорить правду. Данный фактор обусловливает скорее систематическую, чем случайную ошибку, поэтому результаты будут устойчивы, а измерение надежным, но невалидным.

Итак,

Измерение может быть надежным, не будучи валидным, но не может быть валидным, не будучи надежным. В то время как валидность уязвима и со стороны систематической, и со стороны случайной ошибки, надежность подвергается опасности лишь со стороны последней.
В социальных науках имеется 3 типа методов установления надежности измерений.

1. Метод неоднократного тестирования. Одно и то же измерение снова и снова применяется в отношении одного и того же набора объектов. Трудности в данном методе связаны с опросом людей: если мы повторяем вопросы через короткий промежуток времени, интервьюируемые могут помнить данные им ранее ответы и будут повторять эти ответы, вместо того, чтобы правдиво отвечать на поставленный вопрос. (тест-эффект). Если же повторить опрос через значительный промежуток времени, то истинные значения переменной могут измениться, и мы можем оказаться не в состоянии отличить изменения в оценках, возникающие из-за ненадежности измерения, от действительных изменений переменной.

2. Метод альтернативной формы. В один и тот же момент разные формы измерения применяются к одной и той же группе объектов либо одно и то же измерение применяется к разным группам объектов. Однако, если в нашем распоряжении нет сравнимых измерений или групп, мы не можем использовать данный метод.

3. Метод подвыборки. Сформировав выборку из объектов, мы делим ее на несколько подвыборок таким образом, чтобы все они были похожи друг на друга. Затем применяем одно и то же измерение ко всем подвыборкам и используем сходство или различие результатов для подвыборок как показатель надежности измерения.
Предварительное тестирование валидности и надежности измерения должно быть составной частью любого исследовательского проекта, если в нем используются измерения, которые не были где-нибудь убедительно валидизированы, или если этот проект полагается на измерения, которые были валидизированы только в условиях , очень сильно отличающихся от тех, в которых они будут использоваться.

Модель процесса исследования
Теория

(абстрактные предположения

 в логической форме) 

 

Формулировка понятий и Утверждения (абстрактные

утверждений, связывающих прогнозы об отношениях

понятия между понятиями)

 

 Дедукция

 

Распространение наблюдаемых - - - - - - - - - -  Гипотезы (конкретные

отношений между переменными прогнозы об отношениях

 |- - - - - - - - между переменными)

 | 

 | Операционализация

 | 

Индукция | Инструментализация

 | 

 | Рабочие гипотезы

 | (прогнозы об отношениях

 | между показателями)

Анализ данных | 

(установление наблюдаемых  - - - - | 

отношений между измерениями) 

 Проект исследования

 (организующий наблюдения)

 

 Наблюдения 

 (измерения 

 эмпирических 

событий)
Источник: Дж.Б.Мангейм, Р.К.Рич. Политология. Методы исследования. М.,1997. С. 72-117.

1 2 3 4 5

	Методические указания по дисциплине пд. 02 Химия для выполнения лабораторных... Методические указания и задания к лабораторно-практическим занятиям для студентов специальности 35. 02. 05 Агрономия по дисциплине...		Методические указания к практическим занятиям по дисциплине «Экономика организации» Экономика организации [Текст]: методические указания к практическим занятиям для студентов очной формы обучения по специальностям...
	В. И. Добреньков, А. И. Кравченко методы социологического исследования учебник Д 55 Методы социологического исследования: Учебник. — М.: Инфра-м, 2004. — 768 с. — (Классический университетский учебник)		Материалы для подготовки к практическим занятиям по дисциплине «медицина катастроф» Для подготовки к занятиям студентов необходимо рекомендовать учебник Сахно или его электронную версию
	Методические рекомендации к практическим занятиям по дисциплине «Программирование... Методические рекомендации к практическим занятиям по учебной дисциплине «Программирование для автоматизированного оборудования»		Тема современные методы системных исследований Основные направления социологических исследований. Методы, используемые в рамках социологических исследований. Методологическая стратегия...
	Методическое пособие для подготовки к практическим занятиям по дисциплине... Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования		Методические указания по дисциплине оп. 06 Основы аналитической химии... Методические указания и задания к лабораторно-практическим и самостоятельным занятиям по оп. 06 Основы аналитической химии для студентов...
	А. И. Мансурова, Р. Р. Зиннатов методы кха в экологическом мониторинге учебное пособие Методы кха в экологическом мониторинге: Методическое пособие к лабораторным и практическим занятиям для студентов направления подготовки...		А. И. Мансурова, Р. Р. Зиннатов методы кха в экологическом мониторинге учебное пособие Методы кха в экологическом мониторинге: Методическое пособие к лабораторным и практическим занятиям для студентов направления подготовки...
	Методические рекомендации по практическим занятиям для студентов... Направляющие системы электросвязи: методические рекомендации по практическим занятиям для студентов специальностей 210400. 62, 210406....		Методические указания для самостоятельной подготовки к практическим... Налетов С. В., Абрамец И. И., Зиньковськая Л. Я., Образцова О. Г., Самойлович, И. М., Зайка Т. О., Сидорова Ю. В., Тихонов В. Н....
	Методические указания к практическим занятиям по дисциплине Безопасность... Оказание первой медицинской (доврачебной) помощи пострадавшим в чрезвычайных ситуациях		Методические указания к практическим занятиям по общей, неорганической... Методические указания к практическим занятиям по общей, неорганической химии и органической предназначены для студентов специальности...
	Психолого-педагогического факультета Методические материалы к семинарским занятиям по дисциплине «социология» для студентов		Методические указания к практическим занятиям по дисциплине Иностранный язык (английский) Техническая эксплуатация подъемно-транспортных, строительных, дорожных машин и оборудования

Методические материалы к практическим занятиям по дисциплине «современные методы социологического исследования» для магистрантов 2015

ИЗМЕРЕНИЕ В СОЦИОЛОГИИ: ШКАЛЫ

Похожие: