Главная

Популярная публикация

Научная публикация

Случайная публикация

Обратная связь

ТОР 5 статей:

Методические подходы к анализу финансового состояния предприятия

Проблема периодизации русской литературы ХХ века. Краткая характеристика второй половины ХХ века

Ценовые и неценовые факторы

Характеристика шлифовальных кругов и ее маркировка

Служебные части речи. Предлог. Союз. Частицы

КАТЕГОРИИ:






Метрические (шкалы отношений, интервальные).




Номинальные,

Порядковые (ранговые),

метрические (шкалы отношений, интервальные).

Номинальная шкала это шкала соответствия социальных свойств равенства и неравенства соответствующим числовым отношениям с целью отличия одного социального объекта от другого, то есть выявление непересекающихся классов - каждый класс соответствует определенной позиции на шкале. Например, пол: мужской - 1, женский - 2; мужчины: холостой - 1, женатый - 2, разведенный - 3, вдовец - 4. Это закрытые вопросы, то есть все возможные ответы предлагаются респонденту. При этом решаются следующие задачи: во-первых, измеряется количество каждого признака; во-вторых, определяется различие между ними. Для выполнения второй задачи достаточно решить математическое уравнение сравнения равенства или неравенства, при этом первая задача решается методом выбора той или иной категории или числового балла на шкале или применением открытых вопросов, то есть вопросов, в которых дается респонденту возможность дать свой ответ, например, “Ваш возраст?”, “Ваше образование?”, “Ваше отношение к коллективному отдыху? - 1. Мне нравится отдыхать коллективом, 2. Предпочитаю отдыхать один, 3. Предпочитаю незнакомую компанию, 4. Другое, напишите свой ответ” и т.п.

Порядковая (ранговая) шкала это шкала соответствия социальных свойства равенства или неравенства и их степени выраженности с соответствующими числовыми отношениями. Например, удовлетворенность чем-либо: полностью - 5, скорее да чем нет - 4, трудно сказать - 3, скорее нет - 2, полностью не удовлетворен - 1. Для этого помимо задач, приведенных в номинальных шкалах, необходимо измерить интенсивность выраженности признаков. Чтобы решить эту задачу, достаточно выполнить математического сравнение "больше", "меньше" и расположить признаки в порядке возрастания или убывания, то есть проранжировать.

Метрическая шкала это шкала соответствия социальных свойств равенства или неравенства и пропорций внутри них с соответствующими числовыми отношениями. Например, равных пропорций - определение возрастных групп: 16-20 лет - 1, 21-25 лет - 2, 26-30 лет - 3; неравных пропорций - срок службы: 1-2 года - 1, 2-5 лет - 2, 5-20 лет - 3, 20-25 лет - 4, более 25 лет - 5. Если на шкале ноль условный, то это интервальная шкала, если естественный - шкала отношений (возраст, заработанная плата и т.д.). Метрические шкалы помимо задач, решаемых с помощью номинальных и порядковых шкал, позволяют ответить на вопрос: на сколько или во сколько раз интенсивность выраженности одного признака больше или меньше другого.

Обращение к респонденту с целью получения от него информации по теме исследования называется вопросом. Вопросы отражают интерпретацию основных понятий исследования.

При составлении анкет, карточек наблюдения и т.п. наиболее часто встречаются такие ошибки, как обнаружение установки исследователя, неадекватность терминов и ошибка несоразмерности, состоящая в предложении выбрать одну или несколько ценностей, несопоставимых между собой. Правильно составленный опросник - важное условие успешного решения задач социологического исследования, обеспечения его качества, надежности результатов.

Качество измерения зависит от регистрации характеристик отобранных единиц исследования
Надежность заключается в гарантии однозначности получаемой социологической информации. Вероятность отсутствия систематических ошибок - обоснованность (употребляется так же термин “валидность”) выражается в том, что шкала должна измерять те свойства и характеристики, которые планируются для измерения, не смешивая их с другими. Вероятность отсутствия случайных ошибок обеспечивается устойчивостью и точностью измерения. Устойчивость это способность шкалы давать однозначную информацию при любом повторном измерении, точность - степень совпадения полученных данных с истинной величиной. Чувствительность измерения заключается в способности выявлять отношение респондентов к изучаемому явлению с той или иной степенью достоверности, она основана на полноте - учете всех значений индикаторов. Основными способами проверки измерения являются: обоснованности - логические рассуждения, тест по известной группе (например, экспертные оценки для отбора пунктов шкалы и т.д.), поиск независимого критерия (регистрация приборами, данные документов и т.д.);устойчивости - повторные измерения, использование нескольких лиц (групп) для измерения одного свойства, расщепление шкалы (каждому индикатору присваиваются два синонима);точности - устранение явных погрешностей (то, что в шкале лишнее, не работает), установление оптимальной величины дробности шкалы при высокой устойчивости.

В социологическом исследовании применяются количественный и качественный способы измерения, сущность которых заключается в выборе респондентами той или иной категории или цифрового балла из серии предложенных ответов, с последующей логико-математической обработкой полученных статистических результатов. При этом основными способами проверки обоснованности и надежности измерительных шкал являются: логико-математический и статистический анализ; определение системы независимых критериев, например сведения документов, результаты экспертиз, апробированных методик и т.д.

 

2)Выборочный метод статистического исследования. Генеральная и выборочная совокупности. Репрезентативность выборочной совокупности.
Статистические исследования очень трудоемки и дороги, поэтому возникла мысль о замене сплошного наблюдения выборочным.

Основная цель несплошного наблюдения состоит в получении характеристик изучаемой статистической совокупности по обследованной ее части.

Выборочное наблюдение – это метод статистического исследования, при котором обобщающие показатели совокупности устанавливаются только по отдельно взятой части на основе положений случайного отбора.

При выборочном методе изучению подвергается только некоторая часть изучаемой совокупности, при этом подлежащая изучению статистическая совокупность называется генеральной совокупностью.

Выборочной совокупностью или просто выборкой можно называть отобранную из генеральной совокупности часть единиц, которая будет подвергаться статистическому исследованию.Значение выборочного метода: при минимальной численности исследуемых единиц проведение статистического исследования будет происходить в более короткие промежутки времени и с наименьшими затратами средств и труда.

В генеральной совокупности доля единиц, которая обладает изучаемым признаком, называется генеральной долей (обозначается р), а средняя величина изучаемого варьирующего признака – это генеральная средняя (обозначается х).

В выборочной совокупности долю изучаемого признака называют выборочной долей, или частью (обозначается w), средняя величина в выборке – это выборочная средняя.

Если в период обследования будут соблюдены все правила его научной организации, то выборочный метод даст довольно точны результаты, и поэтому данный метод целесообразно применять для проверки данных сплошного наблюдения.

Этот метод получил широкое распространение в государственной и вневедомственной статистике, потому что при исследовании минимальной численности изучаемых единиц позволяет тщательно и точно провести исследование.

Изучаемая статистическая совокупность состоит из единиц с варьирующими признаками. Состав выборочной совокупности может отличаться от состава генеральной совокупности, это расхождение между характеристиками выборки и генеральной совокупности составляет ошибку выборки.

Ошибки, свойственные выборочному наблюдению, характеризуют размер расхождения между данными выборочного наблюдения и всей совокупности. Ошибки, возникающие в ходе выборочного наблюдения, называются ошибками репрезентативности и делятся на случайные и систематические.Если выборочная совокупность недостаточно точно воспроизводит всю совокупность из–за несплошного характера наблюдения, то это называют случайными ошибками, и их размеры определяются с достаточной точностью на основании закона больших чисел и теории вероятностей.Систематические ошибки возникают в результате нарушения принципа случайности отбора единиц совокупности для наблюдения. Статистическая совокупность - множество единиц, обладающих массовостью, типичностью, качественной однородностью и наличием вариации.

Статистическая совокупность состоит из материально существующих объектов (Работники, предприятия, страны, регионы), является объектом статистического исследования.

Единица совокупности — каждая конкретная единица статистической совокупности.

Одна и таже статистическая совокупность может быть однородна по одному признаку и неоднородна по другому.

Качественная однородность — сходство всех единиц совокупности по какому-либо признаку и несходство по всем остальным.

В статистической совокупности отличия одной единицы совокупности от другой чаще имеют количественную природу. Количественные изменения значений признака разных единиц совокупности называются вариацией.

Вариация признака — количественное изменение признака (для количественного признака) при переходе от одной единицы совокупности к другой.

Признак - это свойство, характерная черта или иная особенность единиц, объектов и явлений, которая может быть наблюдаема или измерена. Признаки делятся на количественные и качественные. Многообразие и изменчивость величины признака у отдельных единиц совокупности называется вариацией.

Атрибутивные (качественные) признаки не поддаются числовому выражению (состав населения по полу). Количественные признаки имеют числовое выражение (состав населения по возрасту).

Показатель — это обобщающая количественно качестванная характеристика какого-либо свойства единиц или совокупности в цельм в конкретных условиях времени и места.

Система показателей — это совокупность показателей всесторонне отражающих изучаемое явление.

Например, изучается зарплата:

Признак — оплата труда

Статистическая совокупность — все работники

Единица совокупности — каждый работник

Качественная однородность — начисленная зарплата

Вариация признака — ряд цифр

Генеральная совокупность и выборка из нее

Основу статистического исследования составляет множество данных, полученных в результате измерения одного или нескольких признаков. Реально наблюдаемая совокупность объектов, статистически представленная рядом наблюдений случайной величины, является выборкой, а гипотетически существующая (домысливаемая) — генеральной совокупностью. Генеральная совокупность может быть конечной (число наблюдений N = const) или бесконечной (N = ∞), а выборка из генеральной совокупности — это всегда результат ограниченного ряда наблюдений. Число наблюдений, образующих выборку, называется объемом выборки. Если объем выборки достаточно велик (n → ∞) выборка считается большой, в противном случае она называется выборкой ограниченного объема. Выборка считается малой, если при измерении одномерной случайной величины объем выборки не превышает 30 (n <= 30), а при измерении одновременно нескольких (k) признаков в многомерном пространстве отношение n к k не превышает 10 (n/k < 10). Выборка образует вариационный ряд, если ее члены являются порядковыми статистиками, т. е. выборочные значения случайной величины Х упорядочены по возрастанию (ранжированы), значения же признака называются вариантами.

Пример. Практически одна и та же случайно отобранная совокупность объектов — коммерческих банков одного административного округа Москвы, может рассматриваться как выборка из генеральной совокупности всех коммерческих банков этого округа, и как выборка из генеральной совокупности всех коммерческих банков Москвы, а также как выборка из коммерческих банков страны и т.д.






Не нашли, что искали? Воспользуйтесь поиском:

vikidalka.ru - 2015-2024 год. Все права принадлежат их авторам! Нарушение авторских прав | Нарушение персональных данных