Программа «Высшее образование»


Распределение студентов по степени удовлетворенностью учебой



страница41/71
Дата10.05.2018
Размер4.29 Mb.
ТипПрограмма
1   ...   37   38   39   40   41   42   43   44   ...   71
Распределение студентов по степени удовлетворенностью учебой




СТЕПЕНЬ УДОВЛЕТВОРЕННОСТИ УЧЕБОЙ




ПОКАЗАТЕЛИ

1

2

3

4

5

Итого

1. Абсолютная частота

200

300

200

250

50

1000

2. Относительная частота в долях (частость)

0.2

0.3

0.2

0,25

0.05

1

Э. Относительные частоты в процентах

20

30

20

25

5

100

4. Накопленная частота .

20

50

70

95

100




Напомним, какой смысл имеет накопленная частота. Например, в таблице 3.1.2 частота, равная 70%, означает, что число студентов с уровнем удовлетворенности меньше четырех составляет 70% от числа опрошенных, а меньше трех — 50%. Перейдем к случаю метрической шкалы. Для табличного представления распределения «продолжительности» необ одимо разбить диапазон ее изменения на отдельные интервалы. Важно отметить, что распределение не всегда имеет смысл представлять в табличной форме, так как деление на интервалы не всегда имеет смысл, например, для динамических рядов или для продолжительности затрат времени в исследованиях бюджета времени. Это происходит потому, что можно сразу переходить к изучению характеристик, описывающих характер распределения. Необходимо иметь также в виду, что признак может носить дискретный характер (встречаются только целые числа) или непрерывный характер (встречаются числа, имеющие целую часть и дробную). С непрерывностью встречаемся в основном при работе с аналитическими индексами на этапе анализа эмпирий.

Наш третий признак — продолжительность затрат времени на учебу — может носить дискретный характер, если выражен в минутах, и непрерывный арактер — если выражен в часа . Остановимся на последнем случае. Для каждого студента этот производный показатель равен его среднесуточным (в часах) затратам времени на учебу. Введем интервалы и подсчитаем число студентов, внесенных в каждый интервал. В социологии в отличие от многих других наук, работающих с эмпирией, разбиение на интервалы не может носить формального характера. Такое разбиение всегда происходит в зависимости от исследовательских задач, а точнее, от того, как и для чего будет использоваться признак в процессе дальнейшего анализа. Поэтому социолог пользуется при этом понятиями «группировка данны », «типологическая группировка данны ».

При выделении интервалов изменения продолжительности затрат времени на учебу ис одим из значений максимальной и минимальной продолжительности, встретившихся в нашей выборке. Разница между этими величинами называется вариационным размахом. Без знания минимальной продолжительности нельзя определить нижнюю границу первого интервала, а без знания максимальной — вер нюю границу последнего интервала. Допустим, в нашем случае максимум (max) равен 9-ти часам, а минимум (min) — 0 часам. Последний факт можно объяснить тем, что в выборку попали студенты, которые были больны: никаких занятий, входящих в «продолжительность учебы», в недельном бюджете времени у ни не было. Чтобы сей факт не вызвал недоумения, заметим, что сбор информации о бюджете времени студента проис одит за неделю, предшествующую опросу.

Тогда наши интервалы (всего их шесть) могут выглядеть следующим образом:



  1. 0—1 часов;

  2. 1—2,5 часов;

  3. 2,5—4 часов;

  4. 4—7 часов;

  5. 7—8 часов;

  6. 8—9 часов.

Нетрудно догадаться, из чего мы ис одили при выборе именно таки интервалов. К примеру, в последний интервал попадут студенты — «трудяги», в первый — те, кто по какой-то причине был «выключен» из учебного процесса, а в четвертый — модальная (самая распространенная) группа студентов. Кстати, это не факт, а гипотеза, и, соответственно, она может не подтвердиться в реальном исследовании. Для наглядности на рис 3.1.1 изображены эти интервалы в виде делений на линейке.

0 1 2.5 4 7 8 9

1 1 1 1 I I L
Рис 3.1.1

При отнесении респондента к конкретному интервалу по продолжительности учебы возникает такой вопрос. Куда входят нижняя и верхняя границы интервала? Другими словами, к какому интервалу отнести, например, студента, у которого продолжительность учебы равна четырем часам. Ведь его можно отнести и к первому, и ко второму интервалу. Эта проблема решается просто. Например, социолог принимает решение, что все вер ние границы интервалов относятся к интервалу. Тогда студент, у которого продолжительность учебы равна 4-м часам, будет отнесен к третьему интервалу. Студент, у которого продолжительность учебы равна 8-ми часам, — к пятому и т. д.

Эти же интервалы могут быть заданы и в другой форме:


  1. 0—1 часов;

  2. 1,1—2,5 часов;

  3. 2,6—4 часов;

  4. 4,1—7 часов;

  5. 7,1—8 часов;

  6. 8,1—9 часов.

В этом случае при вычислениях возникает другая проблема, если продолжительность учебы некоторого студента, например, равна 1,09 часов. Опять же принятие решения в руках социолога. Он может отнести к интервалу не только вер нюю границу, но и то, что ниже нижней границы следующего интервала, т.е. респондент, у которого продолжительность учебы равна 1,09 часам будет отнесен к первому интервалу.

Используя первые введенные интервалы, подсчитаем по ним распределение респондентов (таблица 3.1.3.)

Обратите внимание, что каждая из приведенны таблиц имеет заголовок, итоговый столбец. Эти таблицы — пример оформления как бы первичны результатов социологического исследования. Разумеется, за исключением того, что реальные таблицы содержат только один показатель из четыре приведенны . Такого рода таблицы служат и для представления результатов исследования. Эта ситуация типична для исследований общественного мнения.

Социолог называет распределение признака «линейкой», простым распределением, линейным распределением, частотным распределением, простой группировкой, потому что речь в самом деле идет о самы просты , одномерных распределениях в отличие от условных и многомерных. Последние получаются тогда, когда одновременно строится распределение по нескольким признакам. К случаю двумерны распределений перейдем чуть позже.



Таблица 3.1.3

Распределение студентов по продолжительности учебы




Одномерное распределение может быть получено как для всей выборочной совокупности, так и для отдельной подвыборки. В нашем случае подвыборкой являются студенты-гуманитарии, выделенные из всей совокупности опрошенных студентов. Тогда точнее называть распределения, полученные нами по трем признакам, условными. Такого рода условные распределения позволяют уже на этом первом этапе работы с эмпирическими данными решать задачи сравнительного анализа. Например, можно сравнивать структуру удовлетворенностью учебой студентов-гуманитариев и студентов-естественников, структуру продолжительности учебы для социологов и историков и т. д. В любом случае мы сравниваем структуру распределений для различных групп обследованных / опрошенных.

Кроме такого сравнительного анализа, одномерные распределения необходимы социологу ради достижения следующих целей. Во-первых, для проверки качества выборки, если речь идет о массовых опросах. Даже тогда, когда выборка «хорошо» планируется, в реальных данных могут возникнуть перекосы. Признаки, по которым формируется выборка, включаются в инструментарии, и по их распределениям осуществляется соответствующий контроль. Это только один аспект. Другой связан с тем, что число признаков, по которым планируется выборка, не может быть большим. В этой связи ряд признаков, интересующих социолога с точки зрения реп­резентативности выборки, выпадают из рассмотрения при ее формировании. Тогда социолог может проверить репрезентативность по этим признакам на основе анализа их распределений.



Во-вторых, по одномерным распределениям определяется дифференцирующая сила признаков. Возвращаясь к таблице 3.1.1, видим, что две профессии не встречаются в наших данных. Соответственно, они исключаются из дальнейшего анализа. Некоторая группа (по уровню удовлетворенности, профессиональная) респондентов может быть по численности небольшой (что есть «много» и «мало», определяет социолог, исходя их своих исследовательских задач). Небольшая группа исключает возможность сравнения ее с другими, большими группами. В этом случае, опираясь на простые распределения, принимается решение и об. объединении отдельных групп. Тем самым могут уточняться задачи и гипотезы исследования.

В-третьих, по простым распределениям определяем характер этого распределения и устанавливаем эмпирические закономерности «поведения» признака в отношении изучаемы объектов (в нашем случае студенты-гуманитарии). Термин «поведение» будем употреблять исключительно для наглядности и образности. На наш взгляд, он полезнее, чем математические термины.

Прежде всего по распределениям выделяются модальные (часто встречающиеся) и антимодальные (редко встречающиеся) тенденции. Не только первые, но и вторые могут быть социально значимыми. «Мало» для социолога имеет два значения. Первое — выборка была мала по объему, и представители какой-то группы в нее не попали случайно. Второе — «редкая» группа, но социально значимая. Например, случай латентны социальных групп. Из этого вывод — нельзя выкидывать из анализа феномен «антимодальности» без достаточного обоснования.

И наконец, представляется важным следующее. Одномерное распределение можно анализировать на разных «языках». Первый основной — язык математической статистики, статистического анализа. Огромное количество литературы описывает именно этот аспект. Основной постулат статистического подхода: одномерное распределение — результат только одного наблюдения генеральной совокупности и, соответственно, подвержено влиянию случайных, неконтролируемых, факторов. Если выборка была «хорошей», то по ней можно с определенной точностью вычислить характеристики генеральной совокупности. Отсюда и возникает понятие доверительного интервала, интервала, в котором находится истинное (для генеральной совокупности) значение такого рода характеристики. На языке статистического анализа возможные значения признака называют вариантами, а их совокупность и соответствующие им частоты — вариационным рядом. Этими терминами социологи практически не пользуются.

Второй «язык» опирается на информационный подход или понятия теории информации. Существует понятие единицы информации. Таковой является бит (от английского binary digit — двоичная цифра). Любой поток информации (числа, буквы, фразы) можно закодировать нулями и единицами. Число нулей и единиц, необходимых для оптимального (самого короткого) кодирования этого потока, называется количеством информации.

Представим теперь ситуацию, когда нам надо что-то узнать. Например, кто-то из вас загадал кого-то из присутствующи . Какое число вопросов надо мне задать ему, чтобы узнать, «кого» он загадал. При этом только вопросы с вариантами ответа «да» и «нет». Для этого я составлю список из всех, например, 32 присутствующих студентов. Затем поделю этот список на две части и спрошу, указывая на первую часть списка, «есть ли загаданный в этой части». Тем самым определю 16 студентов, среди которых есть и загаданный. Повторю процедуру деления на две части и получу список из 8-ми студентов, среди которы есть и загаданный. Продолжение такой процедуры деления приводит к результату. Мне надо было задать всего пять вопросов. Пять и есть количество информации. Это количество можно было определить и по-другому. Каждому порядковому номеру студента поставлю в соответствие пятизначное двоичное число от 00000 до 11111 и спрошу, верно ли, что у задуманного студента первая, вторая, третья, четвертая и пятая цифры равны единице?

Количество информации, необ одимое для отгадывания задуманного студента, равно пяти или log232. В качестве упражнения подсчитайте количество информации в номере паспорта.

Одномерное распределение может интерпретироваться как некое сообщение, несущее в себе определенное количество информации. Это количество можно оценить некоторой мерой, и значение ее будет разным для разных распределений. Такая мера называется также энтропией. Если кого-то из вас заинтересует эта проблематика, то загляните в интересную книгу (10) венгерского математика, где есть раздел «Записки студента по теории информации».

Третий «язык» — просто поиск регулярности, значимость которы может описываться и без всякой математической статистики. Существуют «языки» анализа распределений, когда анализируются упорядоченности и соотношения между частотами, например, для поиска социальных констант. Но эти проблемы уже для следующего этапа изучения методологии анализа информации. «Языков» анализа распределений может быть много, поэтому это еще одна причина, по которой мы пользуемся понятием «поведение» признака, а не термином статистический анализ.





Поделитесь с Вашими друзьями:
1   ...   37   38   39   40   41   42   43   44   ...   71


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

    Главная страница