Название: Стратегия социологического исследования - Ядов В.А.

Жанр: Социология

Рейтинг:

Просмотров: 1492


 

Например, в исследованиях образа жизни важно проверить ряд гипотез относительно взаимосвязи между производственной и досуговой деятельностью людей. Согласно так называемой "компенсаторной" гипотезе, люди стремятся возместить в досуге то, что им недоступно в работе. Отсюда следует, что структура досуга работников малоквалифицированного и монотонного труда должна быть более разнообразной, чем работников сложного, разнообразного труда. Если следовать "инерционной" концепции взаимосвязей труда и досуга, то, наоборот, монотонная работа должна сопровождаться аналогичным досугом, а творческая и разнообразная влечет более разнообразный тип досуга. Наконец, следуя гипотезе относительной независимости этих двух сфер человеческой деятельности, мы вообще не обнаружим определенной связи, а вводя поправку на детерминацию отношения к труду и к досугу типом личности (социально обусловленными и индивидуальными свойствами личности), мы должны выявить иные взаимосвязи [249. Гл. IV].

Очевидно, что каждая из названных гипотез предполагает проверку на основе конструированных типологий и трудовой деятельности (типизация профессионально-квалификационных групп обследованных) и досуговой активности (по критериям разнообразия, избирательности, насыщенности творческой деятельностью). Подтверждение или опровержение такого рода гипотез — указание на некоторую закономерность, тогда как приэмпирической типологизации анализ вполне может ограничиться описанием найденных типов и лишь ретроспективно — их истолкованием в духе названных гипотез. Но убедительность такого истолкования определенно будет недостаточна, так как в этом случае нельзя заранее предусмотреть нужные "идеальные сочетания" свойств, требуемых строгими правилами обоснования теоретического вывода.

Короче говоря, метод теоретической типологизации ведет к объяснению, сформулированному в гипотезах, вытекающих из данной теории, тогда как эмпирическая типологизация допускает лишь описание полученных данных и их интерпретацию, что позволяет формулировать более общие гипотезы, продвигает исследование в сторону разработки теории. В первом случае "теория на входе", во втором — "теория на выходе" — как результат анализа эмпирических данных.

3. ПОИСК ВЗАИМОСВЯЗЕЙ МЕЖДУ ПЕРЕМЕННЫМИ

 

Перекрестная группировка по двум и более признакам — прямой путь к обнаружению возможных взаимосвязей между переменными. Для этого нужно составить таблицу определенным образом, например, подсчитать пропорции частот одного признака в зависимости от частот другого. Для неискушенного читателя при изложении результатов социологических обследований разумнее использовать процентные отношения группировок. В научной публикации следует указывать статистические критерии взаимосвязей и их значимости.

Правила процентирования[107] вовсе не так просты, как может показаться неопытному исследователю. Основной вопрос: принимать ли за 100% данные по строке или по столбцу? Это зависит от двух обстоятельств: от характера выборки обследованных и от логики анализа. Выборка может быть либо репрезентативной (выборочная совокупность есть микромодель генеральной совокупности), либо нерепрезентативной. В последнем случае нам как минимум неизвестны пропорции существенных характеристик в генеральной совокупности, или мы знаем, что эти пропорции в выборке не соблюдаются. Возможна двоякая логика анализа "от причин к следствию" или "от следствий к причинам", что определяется гипотезой и содержанием данных.

Если выборка представительна и отражает пропорции изучаемых групп в генеральной совокупности (данного завода, например), тогда можно вести двоякий анализ данных: по логике "от причин к следствию" и "от следствия к причинам".

Рассмотрим пример. Предположим, что 1000 человек, работающих на акционерном предприятии, где акции принадлежат исключительно его сотрудникам, распределились в зависимости от того, участвуют или не участвуют они в технической и организационной модернизации производства, следующим образом (табл. 10).

Таблица 10

Исходная перекрестная группировка данных:

статус и участие в инновациях (N= 1000 чел.)

Статус Участие в инновациях (чел.) Итого

Статус

Участие в инновациях (чел.)

Итого

 

 

участвуют

не участвуют

 

 

Рабочие                250

455                                               705

ИТР                      140

120                                               260

Служащие             10

25                                                   35

Итого                   400

600                                              1000


Оцените книгу: 1 2 3 4 5