Данные, полученные в ходе социологического исследования, при помощи методов сбора социологической информации: опроса (анкетирования или интервьюирования), наблюдения, изучения документов, эксперимента – еще не позволяют сделать верные выводы, обнаружить закономерности и тенденции, а также прверить выдвинутые в программе исследования гипотезы. Полученную первичную социологическую информацию следует обобщить, проанализировать, научно интегрировать. Для этого все собранные анкеты, опросы, карточки наблюдения или бланки интервью необходимо проверить, закодировать, ввести в ЭВМ, сгруппировать полученные данные, составить таблицы, графики, диаграммы и т. д. Иными словами, необходимо применить методы анализа и обработки эмпирических данных.

В социологии под методами анализа и обработки социологической информации понимают способы преобразования эмпирических данных, полученных в ходе социологического исследования с целью сделать их обозримыми, компактными и пригодными для содержательного анализа, проверки исследовательских гипотез и интерпретации [3,с.190]. Хотя невозможно провести достаточно четкую границу между методами анализа и методами обработки, под первыми обычно понимают более сложные процедуры преобразования данных, которые переплетаются с интерпретацией, а под вторыми – в основном рутинные, механические процедуры преобразования полученной информации.

Между тем анализ и обработка социологической информации как целостное образование составляют этап прикладного социологического исследования, в процессе которого с помощью логико-содержательных процедур и математико-статистических методов на основе первичных данных раскрываются связи исследуемых переменных. С определенной долей условности методы обработки информации можно разделить на первичные и вторичные. Для первичных методов обработки исходной информацией служат данные, полученные в ходе эмпирического исследования, т. е. так называемая первичная информация: ответы респондентов, оценки экспертов, данные наблюдения и т. п. Примерами таких методов являются группировка, табулирование, расчет многомерных распределений признаков, классификация.

Вторичные методы обработки используют, как правило, для данных первичной обработки, т. е. это методы получения показателей, рассчитываемых по частотам, сгруппированным данным и кластерам, (средних величии, мер рассеяния, связей показателей значимости и т. д.). К методам вторичной обработки относятся также методы графического представления данных, исходной информацией для которых служат проценты, таблицы, индексы.

Кроме того, методы анализа и обработки социологической информации подразделяют также па универсальные, пригодные для анализа большинства видов информации, и специальные, пригодные лишь для анализа данных, представленных в специальном виде (например, анализ социометрических данных или контент-анализ текстов).

В зависимости от применяемых технических средств различают два вида обработки социологической информации: ручную и машинную (с использованием средств вычислительной техники). Ручную обработку используют в основном как первичную при небольших массивах информации (до сотни анкет), а также при относительно простых алгоритмах ее анализа. Вторичную обработку информации при этом осуществляют с помощью микрокалькуляторов и других средств вычислительной техники. Примером прикладных социологических исследований, в которых часто прибегают к ручной обработке, являются пилотажные, экспертные и социометрические опросы.

Однако основным средством анализа и обработки данных в настоящее время являются ЭВМ, в том числе персональные компьютеры, на которых осуществляется первичная и большинство видов вторичной обработки и анализа социологической информации. При этом анализ и обработка социологической информации на ЭВМ осуществляется, как правило, посредством специально разрабатываемых машинных программ, которые реализуют методы анализа и обработки социологических данных.

Процесс анализа и обработки социологической информации, а также се представления происходит по определенному алгоритму:

1) редактирование и кодирование информации;

2) перенесение данных на магнитные носители;

3) ввод информации в ЭВМ;

4) проверка качества данных и исправление ошибок;

5) создание переменных;

6) статистический анализ информации.

Анализ полученных при социологическом исследовании данных начинается с контроля за качеством заполнения инструментария, исправления ошибок и отбраковки некачественно заполненных анкет, бланков, карточек и т. п.

Допущенные к обработке документы нумеруются, начиная с единицы в целях контроля за их прохождением. В дальнейшем массив документов передастся кодировщикам. Кодировка является связующим звеном между качественной и количественной информацией. На данной основе как раз и осуществляются числовые операции с информацией, введенной в память ЭВМ. Если во время кодировки произойдет сбой, замена или потеря кода, то информация окажется неправильной.

Сущность обработки первичной информации заключается в ее обобщении. Решение о способе обработки (вручную или на ЭВМ) инструментария принимают заранее.

При обработке на ЭВМ результаты представляют в виде табуляграмм, структура которых зависит от заложенной в ЭВМ программы, поэтому здесь нужна помощь программиста.

Каждый вопрос в анкете или бланке интервью представляет собой в определенной степени шкалу измерений. Единицами измерений являются соответствующие альтернативы (позиции, варианты ответов). По этим позициям (вариантам ответов) проводится группировка респондентов. Кроме того, определенную шкалу измерений представляют объективные характеристики опрашиваемых, их субъективные оценки, предпочтения и пр. При этом измерения производятся с помощью различных шкал, которым соответствуют различные правила математического анализа данных. В социологических исследованиях применяются, как правило, шкалы трех основных типов: номинальная, ранговая (порядковая) и интервальная.

Номинальной шкале в анкете обычно соответствуют вопросы, способствующие выявлению мнений, установок, объективных характеристик респондента (пола, возраста, национальности т. д.). Ранговой (порядковой) шкале соответствует большинство вопросов анкеты или бланка интервью. Варианты ответов в таком вопросе распределены в строгом порядке убывания или возрастания интенсивности признака. Интервальная шкала более детальна, глубока и допускает обстоятельную математическую обработку информации. В социологическом исследовании с ее помощью измеряют характеристики, которые можно выразить числами: возраст, образование, стаж работы, учебы и др. По этой шкале можно вычислять различные величины.

Наиболее простой формой обобщения первичной социологической информации является группировка. На этом этапе выделяют существенные признаки или один какой-либо признак (например, пол, возраст, образование), и в соответствии с ними респондента зачисляют в ту или иную группу. Выделенные группы можно легко сопоставить, сравнить, а следовательно, глубже и обстоятельнее проанализировать то или иное социальное явление, мотивы, интересы или ценности опрашиваемых.

Если опрашиваемых необходимо сгруппировать по двум или более признакам (например полу, возрасту и образованию), тогда речь может идти о перекрестной, или комбинированной, группировке. Она может быть структурной, типологической и аналитической все зависит от решаемых в ходе исследования задач.

В социологическом исследовании, как правило, выделяют не одну, а несколько групп респондентов (по возрасту, образованию, месту проживания и т. п.). Каждой такой группе соответствует некоторое выделенное число, характеризующее количественный состав группы. Такой ряд чисел, получаемый в результате группировки, социологи называют рядом распределения. Существует два вида рядов распределения вариационный и атрибутивный. Вариационный ряд распределения основывается на количественных признаках изучаемых явлений и процессов, а атрибутивный отражает результаты группировки опрашиваемых по количественным признакам.

Глубже проанализировать социологические данные позволяет широко применяемые в эмпирических исследованиях статистические и математические методы анализа получаемой информации. Однако при всей значимости получения в социологическом исследовании распределений, использования математических и статистических методов решающую роль в интерпретации полученных данных играет прежде всего сама концепция проводимого исследования, а также научная эрудиция и квалификация социолога-исследователя. Ведь каждая числовая величина обладает свойством многозначности и может быть проинтерпретирована с различных точек зрения.

Итоги анализа полученной информации отражаются, как правило, в отчете о проведенном социологическом исследовании, который содержит в себе информацию, интересующую заказчика (исследователя), а также научные выводы и рекомендации.

Исследование – необходимый элемент любой деятельности, но в зависимости от вида деятельности реализуется в той или иной мере. Оно помогает глубже понять ситуацию, определить проблему и, следовательно, найти наиболее эффективное ее решение. Очевидно, что достоверность фактов и выводов, полученных исследователем, зависит от того, каким способом последний пришел к данным фактам и выводам, то есть от использованного им метода. Универсальной классификации методов используемых в прикладных социологических исследованиях не существует, но возможны классификации по разным основаниям.

Так, в соответствии с этапами исследования выделяют: методы сбора, обработки и анализа информации.

Методы сбора информации непропорционально делятся на две группы – опросные и неопросные. К опросным методам относятся только анкетирование и интервью, к неопросным– наблюдение, анализ документов, эксперимент.

Анализ и обработка собранной информации как целостное образование составляют этап прикладного социологического исследования, в процессе которого с помощью логико-содержательных процедур и математико-статистических методов на основе первичных данных раскрываются связи исследуемых переменных.

Рассмотренные методы в реальном исследовании всегда работают во взаимодействии. Их конкретная системная организация определяется, во-первых, особенностями изучаемого объекта, во-вторых, спецификой того или иного этапа исследования.

Вместе с тем необходимо иметь в виду, что, во-первых, все методы важны и необходимы, каждый должен применяться там и тогда, где и когда он проявит себя более рационально и эффективно. Во-вторых, ни один из методов исследования в отрыве от других способов не может оптимально и эффективно решать проблемы истины. Понимание этого создаст более благоприятные возможности как для приобретения новых знаний о явлениях реальной действительности, так и для более эффективного решения задач в ходе осуществления научно-исследовательской работы.

Кроме того, рассмотренные методы целесообразно активно применять как в общественных, так и в естественных науках, а также во всех формах и видах исследовательской деятельности.