Подготовка данных к обработке, ввод, первичные процедуры обработки

Подготовка данных к обработке, кодирование, ввод.

Последовательность при обработке информации:

• Чистка массива данных

• Собственно описание

• Сокращение числа признаков, необходимых для итогового анализа

• Анализ взаимосвязей существенных признаков

• Интерпретация данных и построение моделей

• Прогнозирование развития событий.

Выбор стратегии обработки информации зависит от типа эмпирических данных.

1. государственная статистика. Любые документальные источники, описывающие социум. Эта информация собирается регулярно и фиксируется в архивах. На основании этих данных можно конструировать индексы, позволяющие проводить сравнительные исследования. Как меняется объект в течение времени (динамические ряды). Перепись населения используют для формирования и контроля выборочной совокупности.

2. данные, полученные с помощью анкеты просто структуры. Используют простые, однозначно интерпретируемые вопросы (маркетинговые исследования для избирательных кампаний, мониторинги рейтинга политиков и властных структур). Основная задача: описание состояния отдельных эмпирических индикаторов. Можно использовать множество анализов.

3. опросы общественного мнения. Анкетирование, тестирование, нестандартизированные интервью, наблюдение, эксперименты. Исследует политические установки, стереотипы. Используют статистические методы многомерного шкалирования + качественные методы.

4. текстовые данные. Нарративное интервью в биографическом методе, игротехники, фокус-групп, контент-анализ, методик неоконченных предложений и тестов по типу 20 самоопределений (я – это …). Трансакционный анализ (простая интерпретация, которая не поддается формализации).

5. данные исследования, выполненные другими исследователями. Вторичный анализ. Если есть только отчет или статья об исследовании, то проверяется логичность исследования; поиск проколов в логике доказательств. Если есть методологический инструментарий, тогда функция эксперта. Анализ самой методики.

Схема обработки данных:

1. информация систематизируется

2. вводится в компьютер для хранения и последующей обработки, формирования производных от эмпирических показателей индикаторов, поиска латентных характеристик, анализа взаимосвязи феноменом политической жизни, структурирования социальной реальности.

3. обработка и оформление результатов в виде схем, графиков, статистических расчетов.

4. составление отчета.

Подготовка данных:

1. проверка методического инструментария на точность, полноту, качество заполнения. Проверка на точность заполнения – проверка правильности ответом на каждый вопрос. (вопросы-фильтры). Выбраковке подлежат документы, в которых пропущен 1 вопрос паспортички и 10-15 % содержательных вопросов.

2. оставшиеся документы нумеруются.

3. ремонт выборки. Исследователи сравнивают идеальную выборочную модель с реальной выборкой и проводят дополнительный опрос, ликвидируя перекосы в выборке. Если количество отбракованных анкет невелико, то для восстановления необходимого объема и параметров выборки возможна повторная обработка незначительного количества анкет.

4. кодирование – процесс присвоения количественных значений информации. Кодируется не само содержание информации, а факт ее наличия или отсутствия. Это позволяет применять к ней математические методы обработки. При приписывании кодов важно помнить, что нужно сохранять непрерывность (ни один номер не должен быть потерян) и порядок приписывания кодов градациям переменных.

5. ввод данных в электронную таблицу. Количество колонок в таблице – количество анализируемых переменных, число строк – количество опрошенных респондентов.

В статистическом пакете SPSS предусмотрено 8 типов кодирования переменных.

Строчных (STRING) и числовых (NUMERIC) переменных. Строчные переменные используются достаточно редко, например, для введения ответов на открытые вопросы или фамилий респондентов.

Техника анализа переменных, измеренных в количественных шкалах (интервальной и шкале отношений) обычно одинакова. В соответствии с типом шкалы измерения переменные относят к номинальным, ординальным (ранговым) и количественным типам переменных.

К особому типу относят переменные, имеющие два ответа - "да" и "нет" (например, "Имеете ли Вы телевизор?"). Эти переменные называют дихотомическими. Их удобно кодировать цифрами 1 ("да") и 0 ("нет").

Часто встречаются вопросы: "Какие варианты ответов, предлагаемых анкетой, Вам кажутся разумными?". В анкете на такой вопрос предлагается несколько ответов. В этих случаях признаки принято называть неальтернативными или многозначными. Неальтернативный признак можно кодировать одним из двух способов:

1. Для каждой подсказки заводится переменная, которая соответствует столбцу матрицы и кодируется с помощью 0 и 1.

2. Кодирование порядковых номеров подсказок из текста анкеты, указанных респондентом.