Программа «Высшее образование»


Распределение студентов по их будущей профессии



страница40/71
Дата10.05.2018
Размер4.29 Mb.
ТипПрограмма
1   ...   36   37   38   39   40   41   42   43   ...   71
Распределение студентов по их будущей профессии




БУДУЩАЯ ПРОФЕССИЯ СТУДЕНТА




ПОКАЗАТЕЛИ

1

2

3

4

5

6

7

Я

Итого

1. Абсолютная частота

к»

200

300

too










250

1000

2. Относительная чистота β долях (частость)

0.1

0-2

0.3

0.1







0.05

0.25

1

Ϊ. Относительная частота в процентах

10

20

30

10







5

25

1(Х)

4. Накопленная частота в процентах

не имеет смысла



Второй показатель в таблице — относительная частота в долях, или частость, т. е. это доля респондентов определенной профессии среди всех опрошенных студентов-гуманитариев. Очень часто в социологических исследованиях наряду или вместо числа опрошенных используется число ответивших. Для нашего примера не имеет значения, по отношению к какому «числу» считается доля, ибо число ответивши совпадает с числом опрошенны . В массовы опроса различение эти величин носит принципиальный характер, так как число неответивших бывает достаточно большим. Сама же проблема неответивших является серьезной проблемой в массовых опросах. Мы касались этой проблемы при обсуждении так называемой (нами) проблемы социологического нуля. Относительная частота в доля — это важный показатель для последующи этапов работы с данными.



Доля интерпретируется как оценка вероятности обладать опре­деленной профессией. Последняя фраза только для тех, кто случайно прослушал курс по теории вероятности.

Третий показатель — относительная частота в процентах

определяет, какой процент респондентов будет иметь ту или иную профессию. Это самый любимый показатель социолога, и вы в этом могли убедиться, если уже успели принять участие в каком-нибудь социологическом исследовании. Процент и частость — составные элементы языка анализа социолога.

И наконец, четвертый показатель — накопленная частота в процентах. С такой частотой мы сталкивались при построении шкалы Терстоуна. Для номинального уровня измерения она почти никогда не имеет смысла. Чисто технически ее можно подсчитать для нашей таблицы. Это и будет маленьким примером неадекватности математики. Прямо говоря — чушь. Отсюда и вывод, что, живя в век потрясающих компьютеров, слепо нажимать на кнопки для запуска «модерновых» математических методов недопустимо. Компьютер может подсчитать все, только есть ли в этом смысл. Вот в чем вопрос.

Накопленная частота имеет «прозрачный» содержательный смысл только для шкал начиная с порядковых. Рассмотрим распределение студентов по степени и удовлетворенности учебой, полученной с помощью применения логического квадрата. В таблице 3.1.2 представлено распределение респондентов по степени «удовлетворенности» по тем же четырем показателям (и в этом случае цифры не реальные, а модельные). Все показатели имеют смысл. Число опрошенных так же, как и в случае первого признака, совпадает с числом ответивших. Степени удовлетворенности обозначены цифрами от 1 до 5. При этом 1 соответствует минимальному уровню удовлетворенности, а 5 — максимальному.

Таблица 3.1.2







Поделитесь с Вашими друзьями:
1   ...   36   37   38   39   40   41   42   43   ...   71


База данных защищена авторским правом ©znate.ru 2019
обратиться к администрации

    Главная страница