Обработка, презентация и интерпретация результатов.

2018-07-06

616

Обсуждений (0)

0.00 из 5.00 0 оценок

⇐ Предыдущая 1 2 3 4 5 678 9 10 Следующая ⇒

Кодирование данных при контент-анализе обычно осуществляется с помощью достаточно простых анкет или компьютерных программ, в которых фиксируется каждое появление в анализируемом тексте искомой единицы. Очевидно, что такие данные могут быть представлены с помощью разнообразных графических средств – диаграмм, графиков и т.д., обеспечивающих наглядность.

Содержательная интерпретация результатов зависит от целей анализа; она является прежде всего творческим актом, результаты которого во многом предопределены политологической квалификацией и интуицией аналитиков.

Способ статистического измерения был известен гораздо раньше, чем контент – анализ, но он и значительно сложнее. Историк постоянно сталкивается с тремя проблемами.

- Первая – точность и достоверность статистических данных вообще.

- Вторая – как, пользуясь доставшимися от прошлого выборочными данными, получить на их основе правильные выводы обо всем изучаемом явлении (как, имея выборочную совокупность – выборку, сделать вывод о генеральной совокупности).

- Третья – разные по происхождению источники сообщают об одном и том же явлении разные сведения. Возникает вопрос – какой источник предпочтительнее?

Попытаемся рассмотреть способы разрешения этих проблем.

В отношении точности историческая статистика имеет как общее, так и особенное по сравнению с другими науками. Общее состоит в том, что существуют неизбежные погрешности, ввиду неадекватности способов сбора характеру данных, неполноты наблюдения, отсутствия четких определений, ошибок приборов и др.

Особенное в данных исторической статистики связано с социально – экономическим характером этих данных.

Это во – первых длительность временного и географического охвата. Историки обычно стремятся объединить сведения, характеризующие однородные явления (цены на хлеб, объем торговли, жизненный уровень населения и др.) во временные (за определенный период) или пространственные ряды, чтобы показать динамику или выявить специфику региона. Но когда статистические ряды имеют значительную протяженность, то составляющие их данные оказываются, как правило, неоднородными, трудносопоставимыми. Меняются единицы измерения (сажени и метры, пуды и килограммы, десятины и гектары и т. д.). Меняется товарное наполнение рубля, меняются границы государств и регионов. Собирались эти ряды по разным методикам, в разных системах классификации.

Во - вторых, историческая статистика относится к социально – экономической сфере, непосредственно затрагивает деятельность людей. Вследствие этого, данные социально – экономической статистики нередко преднамеренно фальсифицируются. Недостоверность сведений проистекает из стремления людей, которые собирают или сообщают сведения, скрыть или исказить их. Мотивы могут быть самыми различными.

Историк практически всегда пользуется готовыми, кем – то собранными данными, ему неизвестны ни методика сбора и обработки первичной информации, ни условия в которых она собиралась. Проверить их качество он не в состоянии.

Эти положения характерны для исторической статистики всех стран мира без исключения. Вследствие этого, в практике научной работы в области истории приходится признать достоверными те имеющиеся статистические данные, разброс которых не превышает 10 - 20%.

А) Проверка достоверности данных, связанная с тем, что историк оперирует, как правило, выборочными, а не сплошными данными и на их основании выносит суждение о всем изучаемом явлении (генеральной совокупности), достаточно удовлетворительно решается на основании теории выборки.

Выборкаили выборочная совокупность — часть генеральной совокупности элементов, которая охватывается экспериментом (наблюдением, опросом).

Необходимость выборки:

Выборочный метод в историческом исследовании - метод исследования, при котором обобщающие показатели изучаемой совокупности определяются по некоторой ее части, сформированной на основе принципов случайного отбора. Статистическая совокупность, из которой производится отбор единиц, называется генеральной совокупностью. Отобранная из генеральной совокупности часть единиц, подвергающаяся обследованию, называется выборочной совокупностью или выборкой. Выборка должна быть:

1) пропорциональной, т. е. представлять генеральную совокупность в целом и все ее части;

2) случайной - каждая единица наблюдения (документ) должна иметь равный шанс попасть в выборку;

3) репрезентативной, то есть представительной по отношению к генеральной совокупности.

В исторических исследованиях выборочный метод используется при изучении массовых источников, реже - для изучения массовых исторических явлений. Обращение историка к выборочному методу актуально в следующих случаях: когда от прошлого осталось сравнительно мало или, наоборот, очень много документов, относящихся к категории массовых. В первом случае встает задача доказательства репрезентативности (достоверности) сохранившегося объема данных (естественной выборки), во втором - организация полноценного выборочного исследования.

Основным условием достоверности выборки должно быть то, что объекты обследования должны попасть туда случайно (по жребию или наудачу). При распространении результатов выборочного обследования на все изучаемое явление, при вынесении суждения о целом по части, историк может допустить ошибку репрезентативности. Но определить случайность этой ошибки можно лишь при условии, когда объекты в выборку попадают случайно. Выборка только тогда случайна, когда каждый член генеральной совокупности имел равный шанс быть отобранным, когда на его включение или не включение в выборку не мог повлиять какой – либо иной фактор, кроме случая.

Выборка обеспечивает почти столь же надежные результаты, как и сплошное исследование. В этом проявляется действие закона больших чисел.

Закон больших чисел - общий принцип в силу которого совокупные действия большого числа случайных факторов приводит при некоторых общих условиях к результату почти независящему от случая.

Закон больших чисел порожден особыми свойствами массовых явлений. Массовые явления последние в свою очередь с одной стороны в силу своей индивидуальности отличаются друг от друга, а с другой имеет нечто общее определяющее их принадлежность к определенному классу.

Общая закономерность, которой подчиняется исследуемое явление, хорошо прослеживается и в небольшом количестве данных, если они получены методом случайного отбора. Б.Н.Мироновиллюстрирует действие закона больших чисел следующим примером. Во время одного социологического опроса определенный вопрос был задан сначала 500 человекам, на которые ответили отрицательно 54,9 % опрошенных. Затем опросили 1000 человек, отрицательный ответ получили от 53,9%, затем еще 5 тыс. человек – 55.4%, Наконец, когда опросили 30 тыс. человек, то отрицательный ответ дали 55,5 % опрошенных. Отсюда видно, что для того, чтобы узнать мнение людей по данному вопросу, не нужно опрашивать всех людей, а можно ограничиться частью.

Следует отметить, что закон больших чисел действует лишь в массовых явлениях, в которых каждый отдельно взятый элемент является случайной величиной. Этот элемент не только проявление общей закономерности, но и результат влияния множества факторов, не зависящих от этой закономерности. Поэтому выборочный метод, основанный на законе больших чисел, нельзя применять при изучении отдельных объектов, отдельных оригинальных явлений. Его можно использовать лишь для исследования массовых процессов, которое опирается на массовое наблюдение фактов.

Случайность сохранившихся данных – главное условие их представительности. Следует, однако, иметь в виду, что случайность не гарантирует достоверности полученных сведений, а только представительность выборочных данных. Если выборочные данные неточны, то наши суждения о генеральной совокупности будут недостоверны.

Объём выборки — число случаев, включённых в выборочную совокупность. Выборки можно условно разделить на большие и малые, так как в математической статистике используются различные подходы в зависимости от объёма выборки. Считается, что выборки объёма больше 30 можно отнести к большим.

Репрезентативность. Репрезентативнаявыборка, или, как еще говорят, представительнаявыборка, — это такая выборка, в которой все основные признаки генеральной совокупности представлены приблизительно в той же пропорции и с той же частотой, с которой данный признак выступает в данной генеральной совокупности. Иными словами, репрезентативная выборка представляет собой меньшую по размеру, но точную модель той генеральной совокупности, которую она должна отражать. В той степени, в какой выборка является репрезентативной, выводы, основанные на изучении этой выборки, можно с большой долей уверенности считать применимыми ко всей генеральной совокупности. Это распространение результатов называется генерализуемостью.

В идеале репрезентативная выборка должна быть такой, чтобы каждая из основных изучаемых характеристик, черт, особенностей и т.п. была бы представлена в ней пропорционально этим же особенностям в генеральной совокупности. Согласно этим требованиям процедура формирования выборки должна иметь внутреннюю логику, способную убедить исследователя, что при сравнении с генеральной совокупностью она действительно окажется репрезентативной, представительной.

Выборка может рассматриваться в качестве репрезентативной или нерепрезентативной. Выборка будет репрезентативной при обследовании большой группы людей, если внутри этой группы есть представители разных подгрупп, только так можно сделать верные выводы. Одно дело когда проводят опрос о вреде курения в среди и курильщиков и некурящих, и по возрастам, и по профессиях, и по полу и т. д. А второй способ - это когда задают вопросы о курении только бабушкам, сидящим на лавках во дворе.

Пример нерепрезентативной выборки. В США одним из наиболее известных исторических примеров нерепрезентативной выборки считается случай, происшедший во время президентских выборов в 1936 году. Журнал «Литрери Дайджест», успешно прогнозировавший события нескольких предшествующих выборов, ошибся в своих предсказаниях, разослав десять миллионов пробных бюллетеней своим подписчикам, а также людям, выбранным по телефонным книгам всей страны и людям из регистрационных списков автомобилей. В 25 % вернувшихся бюллетеней (почти 2,5 миллиона) голоса были распределены следующим образом:

57 % отдавали предпочтение кандидату-республиканцу Альфу Лэндону

40 % выбрали действующего в то время президента-демократа Франклина Рузвельта

На действительных же выборах, как известно, победил Рузвельт, набрав более 60 % голосов. Ошибка «Литрери Дайджест» заключалась в следующем: желая увеличить репрезентативность выборки, — так как им было известно, что большинство их подписчиков считают себя республиканцами, — они расширили выборку за счёт людей, выбранных из телефонных книг и регистрационных списков. Однако они не учли современных им реалий и в действительности набрали ещё больше республиканцев: во время Великой депрессии обладать телефонами и автомобилями могли себе позволить в основном представители среднего и высшего класса (то есть большинство республиканцев, а не демократов).

Единичное явление в большей степени подвержено влиянию случайных и несущественных факторов, чем масса явлений в целом. При определенных условиях значение признака у отдельной единицы можно рассматривать как случайную величину, учитывая, что она подчиняется не только общей закономерности, но и формируется под воздействием условий не зависящих от этой закономерности. Именно по этой причине статистика широко использует средние показатели, одним числом характеризующие всю совокупность. Только при большом числе наблюдений случайные отклонения от основного направления развития уравновешиваются, взаимно погашаются, и статистическая закономерность проявляется более отчетливо. Таким образом, сущность закона больших чисел заключается в том, что в числах обобщающих результат массового статистического наблюдения закономерность развития социально-экономических явлений выявляется более отчетливо, чем при небольшом по объему статистическом исследовании.

В анализе исторических явлений исключительно важную роль играют средние величины. Любое изучаемое статистикой явление обладает как общими для всей совокупности, так и особенными, индивидуальными свойствами. Различие между индивидуальными явлениями называют вариацией.Другое свойство массовых явлений – присущая им близость характеристик отдельных явлений. В этом свойстве заключается причина широчайшего применения средних величин. Главное значение средних величин состоит в их обобщающей функции, то есть замене множества различных индивидуальных значений признака средней величиной, характеризующей всю совокупность явлений.

Статистическая совокупность состоит из множества единиц, объектов или явлений однородных в некотором отношении и одновременно отличных по величине признаков. Величина признаков каждого объекта определяется как общими для всех единиц совокупности, так и индивидуальными ее особенностями.

Средней величинойв статистике называют обобщающий показатель, характеризующий типичный размер признака в качественно однородной совокупности в конкретных условиях места и времени. В статистической науке и практике средние величины имеют исключительно большое значение. Метод средних величин является одним из важнейших статистических методов, а средняя величина - одной из основных категорий статистической науки. Теория средних величин занимает одно из центральных мест в теории статистики.

Вычисляется средняя величина в большинстве случаев путем деления общего объема признака на число единиц, обладающих этим признаком. Если, например, известный фонд месячной заработной платы и количество рабочих за месяц, то среднюю месячную заработную плату можно определить путем деления фонда заработной платы на количество рабочих.

В качестве средних величин выступают такие показатели как средняя продолжительность рабочего дня, недели, года, средний тарифный разряд рабочих, средний уровень производительности труда, средний национальный доход на душу населения, средняя урожайность зерновых культур по стране, среднее потребление продуктов питания на душу населения и т.д.

Каждая средняя характеризует изучаемую совокупность по одному какому-либо признаку, но для характеристики любой совокупности, описания ее типичных черт и качественных особенностей нужна система средних показателей. Поэтому в практике отечественной статистики для изучения социально-экономических явлений, как правило, используется система средних показателей.Так, например, показатели средней заработной платы оцениваются совместно с показателями производительности труда (средней выработки продукции за единицу рабочего времени), фондовооруженностью и энерговооруженностью, уровнем механизации и автоматизации работ и др.

Средние величиныпредставляют собой характеристику качественно однородной совокупности по определенному количественному признаку (нельзя вычислить среднюю специальность или среднюю национальность, так как это качественно разнородные явления). Чтобы применять выборочный метод, нужно знать важнейшие характеристики статистической совокупности: среднее арифметическое, моду, медиану.

Среднее арифметическое – Самый распространенный вид средней величины. Исчисляется как сумма отдельных значений признака, деленная на их число. Под средней арифметическойпонимается такое значение признака, которое имела бы каждая единица совокупности, если бы общий итог всех значений признака был распределен равномерно между всеми единицами совокупности. Вычисление данной величины сводится к суммированию всех значений варьирующего признака и делению полученной суммы на общее количество единиц совокупности.

Медиана – мера среднего положения, величина признака у единицы наблюдения, находящегося в середине ранжированного или упорядоченного ряда

Например:

- Всего в опросе участвовало 54 человека;

- На «отлично» учится 5 человек;

- на «хорошо» - 18 человек;

- на «удовлетворительно» - 22 человека;

- на «неудовлетворительно» - 6 человек.

Отсюда делается вывод, что больше половины учащихся учатся ниже оценки «хорошо», медиана находится между «хорошо» и «удовлетворительно».

Мода – наиболее часто встречающееся значение признака среди других значений.

Например:

- Всего в опросе участвовало 533 человека;

- свободно владеют иностранным языком - 25;

- могут объясняться – 54;

- испытывают трудности при общении – 253;

- понимаю с трудом - 173;

Не владею – 28.

Наиболее типичным значением является «испытываю трудности при общении», которое и будет модальным. Мода равна 253.

Б) Анализ достоверности любых данных включает:

а) способ сбора сведений, а также добросовестность, компетентность и незаинтересованность лиц, собиравших сведения;

б) показания одного, обычно заслуживающего доверия источника, сравниваются с показаниями других источников. Если основной источник сведений заслуживает доверия, а его показания совпадают с показаниями других источников, то данные, извлеченные из этого источника, надежны. В противном случае делается вывод о недостоверности этих данных.

При сравнении показателей разных источников, применяется иная методика.

Придать выявленным данным вид статистического ряда, то – есть ряда цифр, показывающего изменение явления во времени или пространстве. Изменение социально-экономических явлений во времени изучается статистикой методом построения и анализа статистических рядов. Ряды динамики - это значения статистических показателей, которые представлены в определенной хронологической последовательности.

Каждый статистический ряд содержит две составляющие:

1) показатели периодов времени (годы, кварталы, месяцы, дни или даты);

2) показатели, характеризующие исследуемый объект за временные периоды или на соответствующие даты, которые называют уровнями ряда.

Уровни ряда выражаются как абсолютными, так и средними или относительными величинами. В зависимости от характера показателей строят динамические ряды абсолютных, относительных и средних величин. Ряды динамики из относительных и средних величин строят на основе производных рядов абсолютных величин. Различают интервальные и моментные ряды динамики

Динамический интервальный ряд содержит значения показателей за определенные периоды времени. В интервальном ряду уровни можно суммировать, получая объем явления за более длительный период, или так называемые накопленные итоги.

Динамический моментный ряд отражает значения показателей на определенный момент времени (дату времени). В моментных рядах исследователя может интересовать только разность явлений, отражающая изменение уровня ряда между определенными датами, поскольку сумма уровней здесь не имеет реального содержания. Накопленные итоги здесь не рассчитываются.

Важнейшим условием правильного построения динамических рядов является сопоставимость уровней рядов, относящихся к различным периодам. Уровни должны быть представлены в однородных величинах, должна иметь место одинаковая полнота охвата различных частей явления.

Для того, чтобы избежать искажения реальной динамики, в статистическом исследовании проводятся предварительные расчеты (смыкание рядов динамики), которые предшествуют статистическому анализу динамических рядов. Под смыканием рядов динамики понимается объединение в один ряд двух и более рядов, уровни которых рассчитаны по разной методологии или не соответствуют территориальным границам и т.д. Смыкание рядов динамики может предполагать также приведение абсолютных уровней рядов динамики к общему основанию, что нивелирует несопоставимость уровней рядов динамики.

Для характеристики интенсивности развития во времени используются статистические показатели, получаемые сравнением уровней между собой, в результате чего получаем систему абсолютных и относительных показателей динамики: абсолютный прирост, коэффициент роста, темп роста, темп прироста, абсолютное значение 1% прироста. Для характеристики интенсивности развития за длительный период рассчитываются средние показатели: средний уровень ряда, средний абсолютный прирост, средний коэффициент роста, средний темп роста, средний темп прироста, среднее абсолютное значение 1% прироста.

Статистические ряды распределения являются одним из наиболее важных элементов статистики. Они представляют собой составную часть метода статистических сводок и группировок, но, по сути ни одно из статистических исследований невозможно произвести, не представив первоначально полученную в результате статистического наблюдения информацию в виде статистических рядов распределения. Первичные данные обрабатываются в целях получения обобщенных характеристик изучаемого явления по роду существенных признаков для дальнейшего осуществления анализа и прогнозирования; производится сводка и группировка; статистические данные оформляются с помощью рядов распределения в таблицы, в результате чего информация представляется в наглядном рационально изложенном виде, удобном для использования и дальнейшего исследования; строятся различного рода графики для наиболее наглядного восприятия и анализ информации.

На основе статистических рядов распределения вычисляются основные величины статистических исследований: индексы, коэффициенты; абсолютные, относительные, средние величины и т.д., с помощью которых можно проводить прогнозирование, как конечный итог статистических исследований/

Таким образом, статистические ряды распределения являются базисным методом для любого статистического анализа. Понимание данного метода и навыки его использования необходимы для проведения статистических исследований. Рассмотрим данный вопрос на следующем примере:

2018-07-06

616

Обсуждений (0)

0.00 из 5.00 0 оценок

⇐ Предыдущая 1 2 3 4 5 678 9 10 Следующая ⇒

Обсуждение в статье: Обработка, презентация и интерпретация результатов.

Обсуждений еще не было, будьте первым... ↓↓↓