Логические процедуры анализа данных

💸 Как сделать бизнес проще, а карман толще?

Тот, кто работает в сфере услуг, знает — без ведения записи клиентов никуда. Мало того, что нужно видеть свое раписание, но и напоминать клиентам о визитах тоже. Проблема в том, что средняя цена по рынку за такой сервис — 800 руб/мес или почти 15 000 руб за год. И это минимальный функционал. Нашли самый бюджетный и оптимальный вариант: сервис VisitTime.
⚡️ Для новых пользователей первый месяц бесплатно. А далее 290 руб/мес, это в 3 раза дешевле аналогов. За эту цену доступен весь функционал: напоминание о визитах, чаевые, предоплаты, общение с клиентами, переносы записей и так далее.
✅ Уйма гибких настроек, которые помогут вам зарабатывать больше и забыть про чувство «что-то мне нужно было сделать».
Сомневаетесь? нажмите на текст, запустите чат-бота и убедитесь во всем сами!

Статистический анализ данных не является самодостаточным, он тесно связан с логическими исследовательскими процедурами, содержательной интерпретацией полученной информации. Более того, выбор и использование статистических процедур определяются рядом факторов.

Во-первых, видом исследования: чем выше уровень его сложности, тем более многообразными и сложными статистическими методами пользуются.

Во-вторых, целями и задачами исследования: сформулированные в нем задачи описания, объяснения социального явления или прогноза тенденций его развития требуют различных способов статистического анализа.

В-третьих, выбор процедур статистического анализа предопределен способами эмпирической и операциональной интерпретации понятий, особенностями методики, которые изначально разрабатываются с учетом возможностей последующих обработки и анализа данных.

В-четвертых, на выбор статистических процедур влияет характер полученных данных (например, качественных или количественных).

И, наконец, в-пятых, их применение обусловливается рядом субъективных характеристик самого исследователя. К ним можно отнести такие, как уровень профессионализма, наличие опыта проведения социологических исследований, сложившиеся стереотипы исследовательской практики.

В целом анализ данных представляет собой комплекс логических и статистических процедур, которые завершают исследование, выступая в качестве его последнего, третьего этапа. Функциональное предназначение данного этапа исследования заключается в проверке гипотез, интерпретации, объяснении, истолковании полученных эмпирических данных.

Результат исследования во многом определяется «погруженностью» социального работника в проблему, глубиной его знаний об объекте, от чего зависит содержательная интерпретация данных. Качественный анализ связан с уровнем профессиональной компетентности и профессиональной честности исследователя. Так, социальный работник не должен пренебрегать процедурами контроля на уровне методологии, методики и техники исследования. Добросовестность на всех этапах проведения работ исключает манипуляции с информацией - ее замалчивание, подгонку под желаемый результат и др.

При анализе данных и используют логические процедуры, которые различаются по степени сложности и в зависимости от вида исследования (разведывательного, описательного, аналитического, проектно-конструкторского).

Наиболее простой и универсальной по своей применимости процедурой является описание, этот базовый элемент любых, но прежде всего описательных исследований. Описание - это комплексная, полная, логически завершенная фиксация структурных характеристик объекта исследования. Оно начинается с анализа линейных распределений (в абсолютных значениях и процентах), т.е. с применения простых группировок данных. Для полноценного рассмотрения объекта используются также сложные группировки, которые, как правило, представляют собой соотнесение какого-либо признака с социально-демографическими характеристиками объекта (пол, возраст, стаж, квалификация, образование, профессия и др.) и дают дифференцированное описание отдельных групп исследуемой совокупности.

Одной из важных предпосылок процедуры описания выступает обобщение информации посредством расчета логических индексов, средних величин, позволяющих сделать ее обозримой, компактной. Обобщенная таким образом информация дает возможность увидеть уровневые характеристики объекта: уровень удовлетворенности студентов учебой, уровень информированности о различных аспектах будущей профессиональной деятельности и т.д. Компактное представление информации углубляет интерпретацию полученных данных, придает им новые смысловые значения, создает базу для процедур сравнения, которые позволяют осуществить переход от описания объекта к его объяснению.

Сравнение как необходимый элемент описания полученных эмпирических данных позволяет их интерпретировать через включение в широкий социальный контекст. Полноценный анализ количественной информации возможен через сравнение данных собственного исследования:

· с данными других исследований (при условии сопоставимости методик);

Сравнение состояния одного и того же объекта в разные периоды позволяет выявить динамику, тенденции его развития. Например, речь может идти об изменении отношения студентов к выбранной профессии за период обучения в вузе.

Сопоставление данных, полученных на разных объектах, дает возможность детализировать их описание, проанализировать сходство и различия основных характеристик. Так, целесообразно сравнить мотивы обращения в государственные и негосударственные учреждения здравоохранения.

Сравнивая полученную в ходе исследования информацию с данными статистики, можно увидеть объект в широком контексте социальной информации, проанализировать его специфические особенности, отличающиеся от нормативных.

Сравнение - очень сложная процедура описания, требующая корректности в реализации. Основная проблема заключается в сопоставимости методологии, методики и техники исследований, данные которых сравниваются между собой.

Сравнение тесно связано с эмпирической типологизацией - еще одним важным методом описания результатов исследования. В его основе лежит разбиение совокупности объектов на группы, результатом которого становится типология. Например, можно создать типологию семей по уровню дохода. Структурный элемент типологии - тип.

В основе типологии - проблема выбора критериев типологизации. Критерием может выступать не один, а совокупность признаков при наличии корреляционной связи между ними. Типологии часто строятся с использованием такого статистического метода многомерной классификации, как кластерный анализ.

Более сложной процедурой логического анализа информации является объяснение. Оно выступает базовым элементом аналитического исследования и представляет собой способ познания объекта через установление его сущностных связей и отношений.

В аналитическом исследовании характер объяснительных процедур определяется уже на уровне методологии при формулировке объяснительных гипотез и разработке системного анализа объекта. Типы операционализации - факторный, функциональный, генетический - задают способы работы с информацией и помогают объяснить полученные данные.

В рамках исследования выяснить причинно-следственные связи явлений можно через анализ факторов, их обусловливающих. Например, причины отсева студентов из вуза можно изучать, исследуя факторы дезадаптации (внешние и внутренние; объективные и субъективные; социально-экономические, социально-психологические, социально-педагогические, демографические и др.).

Функциональные связи объекта позволяют увидеть его место в определенной социальной системе, соотнести его функциональное предназначение с реальной поведенческой практикой. Все исследования, направленные на оптимизацию управленческой сферы, улучшение социально-психологического климата коллектива, снятие конфликтов, предполагают анализ функциональных связей объекта.

Генетические связи часто выявляют при проведении лонгитюдных исследований, когда социолог длительное время следит за становлением какой-то социальной группы (например, молодежи), изучая причинно-следственные связи этапов ее социализации.

Пожалуй, самой сложной процедурой анализа информации, реализуемой в рамках аналитического и проектно-конструкторского исследования, является прогноз. Прогнозирование практикуется в исследованиях разной проблематики в политической, экономической, культурной, социальной сферах. Возможно прогнозирование спроса на определенную профессию, прогнозирование увеличение рождаемости и др. Анализ данных в этих видах исследований представляет собой подтверждение прогнозных гипотез, которое осуществляется через исследование динамики развития объекта, выявление тенденций его изменения, а также через установление причинно-следственных связей данного объекта с другими, обусловливающими его развитие.

Анализ социологической информации этого уровня сложности предполагает проведение целой серии повторных исследований, которые позволят выявить тенденции в изменении объекта, изучение статистических данных (построение рядов динамики), исследование результатов экспертных опросов.