ВУЗ:
Составители:
Рубрика:
20
контент-анализ. Относительная надежность таких данных может быть
обеспечена за счет тщательной подготовки исследователя. Однако сделать
эту информацию валидной чрезвычайно трудно. Главное препятствие
этому – полнота отчетности. Нельзя поручиться, что ни одно имевшее
место событие изучаемого типа не избежало регистрации, одновременно
детали информации могут оказаться намеренно или ненамеренно
искаженными.
6.
Экспертные данные. При исследовании каких-либо определенных
совокупных свойств данных может просто не существовать. В этих
случаях исследователь прибегает к использованию суждений экспертов или
лиц, хорошо знакомых с предметом исследования. Экспертные оценки,
очевидно, страдают определенными недостатками. Прежде всего, степень
точности таких данных ограничена рамками личного опыта экспертов.
Трудности, встречающиеся при
анализе сводных данных, связаны с
построением валидных показателей. Чаще всего исследователь имеет дело
с числами, представляющими такие переменные, которые можно
рассматривать как часть общего явления, связывающего некоторые
базовые понятия. Такие значения называют «сырыми» необработанными
данными. Перед исследователем стоит задача найти поддающиеся
теоретическому и методологическому обоснованию пути превращения
необработанных данных в пригодные
для использования меры.
Существует два основных подхода к этому – формирование индексов
и преобразование данных.
Построение индекса заключается в сведении сложных данных в
единый показатель, отражающий значение понятия полнее, чем любой из
его компонентов. Широко используются типы индексов: аддитивные,
мультипликативные и взвешенные.
Аддитивный индекс употребляется в тех случаях, когда доступные
исследователю данные отражают различные меры одной и той же базовой
переменной:
∑
=
=
n
k
kk
iaI
1
,
где a
k
- числовые коэффициенты.
Например, для выяснения размеров религиозного сообщества в
некотором регионе можно просуммировать все числовые данные,
отражающие количество приверженцев различных религий, исповедуемых
в этом регионе.
Мультипликативный индекс нужен в тех случаях, когда измеряются
различные аспекты некоторого понятия:
∏
=
=
n
k
k
c
k
k
ibI
1
,
где b
k ,
c
k
– числовые коэффициенты.
Страницы
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 18
- 19
- 20
- 21
- 22
- …
- следующая ›
- последняя »
