정성적 및 정량적 분석. 정량적 및 정성적 분석 정량적 또는 정성적 분석

지금까지 불이 가장 중요한 "노동 수단"이었던 화학 공정을 고려했다면 이제 다음과 같은 반응을 살펴보겠습니다. 큰 중요성, Hermann Kopp이 언급했듯이 "습식 분석"을 의미합니다. 이러한 반응은 주로 용액 내 물질의 자발적인 상호 작용의 결과로 진행된다는 사실이 특징입니다. 동시에 상호작용하는 물질은 '노동의 대상'인 동시에 '노동의 수단'이기도 ​​하다. 이 경우 연구의 과제는 다양한 물질의 반응성을 분석하고 상호 작용 조건을 연구하는 것입니다. 실험 작업의 결과는 광범위한 일반화와 물질 구성 및 변형에 대한 이론 생성의 전제 조건이되었습니다.
화학 공예와 무역의 필요성이 "습식 방식"에 의해 수행되는 반응 연구에서 큰 역할을 했다는 사실을 잊어서는 안 됩니다. 고대에도 사람들은 페인트, 효모, 의약품의 품질을 평가하기 위해 후각, 시각 및 촉각을 사용했습니다. 그러나 화학적 실천에 중요한 화합물(예: 보라색, 많은 약물, 금속)이 점점 더 많이 등장했으며 그 품질은 촉각, 맛 및 색상으로 결정될 수 없습니다. 따라서 널리 사용되는 물질을 분석하기 위해서는 보다 정확한 방법이 필요했습니다.
이미 우리 시대가 시작될 때 고대보다 물질을 분석하는 방법이 더 많이 알려졌습니다. 예를 들어, 디오스코리데스와 플리니우스는 가짜 보석 제조에 사용되는 녹청을 발견하는 방법을 설명했습니다.
고대부터 사람들은 색깔, 냄새, 맛으로 액체(“물”)를 구별하는 법을 배웠습니다. 그러나 고대에는 이미 솔루션의 속성을 평가하기 위한 보다 객관적인 기준을 찾으려고 노력했습니다. 히포크라테스는 가장 순수한(그리고 가장 마실 수 있는) 물은 가장 빨리 식고 뜨거워지는 물이라고 지적했습니다. 의사 Archigen(AD 1세기)은 알칼리, 철, 염, 황을 포함하는 물을 구별했습니다. Vitruvius는 물을 증발시킨 다음 응축하여 다양한 불순물로부터 "정제"할 것을 제안했습니다.
1572년에 Leonard Tourneisser(1530-1596)는 On Cold, Warm, Mineral and Metallic Waters라는 작품을 출판했습니다. 이 연구에서는 다양한 물의 구성을 연구하는 방법, 빗물과 다양한 출처의 물의 무게[질량] 비교, 물의 증발 및 침전의 결정화, 가열 시 침전에 대한 연구 등을 설명했습니다. 안드레아스 리바비우스 ​​(1540-1616)은 1597년에 다양한 곳에서 방출되는 가스를 연구했습니다. 미네랄 워터. 또한 그는 물 속의 명반, 질산염 또는 황산염의 함량을 증명할 수 있는 새로운 방법을 제안했습니다. Libavy는 탄닌 주스를 철 검출용 시약으로 사용하고, 암모니아 측정용 구리 용액을 사용했습니다.
1685년에 로버트 보일은 『광천수의 자연사 검토』라는 책을 출판했습니다. 그는 다양한 광천수의 특성과 구성을 연구한 결과를 보고하고 물 분석 방법을 설명했습니다. 온도와 밀도 측정, 색, 냄새, 피부에 미치는 영향 연구, 현미경으로 물 속 불순물 입자의 이동성 관찰, 그리고 공기가 물에 미치는 영향. 다양한 종류의 물에 포함된 금속 불순물은 탄닌 너트 즙을 사용하여 확인해야 합니다. 물에 철분이 포함되어 있으면 주스가 검게 변했습니다. 구리 불순물로 인해 용액이 붉어지거나 침전물이 침전되었습니다. Boyle은 동시에 녹색으로 변하는 보라색 주스를 첨가하여 알칼리성 물을 연구할 것을 제안했습니다. 프리드리히 호프만(1660-1742)은 1703년에 출판된 책에서 물의 구성을 연구하는 방법을 설명했습니다. 예를 들어 탄닌산이나 참나무 껍질 추출물, 석회와 잘게 으깬 껍질의 혼합물을 첨가하여 철을 검출하는 방법을 설명했습니다. 후자의 경우 강수량이 발생합니다). Hoffmann에 따르면 물 속의 식염은 질산은, 황은 은 등을 사용하여 결정되었습니다. 13세기 초에 가장 중요한 무기산이 발견되었습니다. 젖은 경로 분석의 상당한 개선에 기여했습니다. 이들 산은 다양한 용액의 조성을 화학적으로 조사하는 데 널리 사용되는 수단이 되었습니다. 13세기 과학자들 - Geber, Albert the Great, Raymond Lull, Vitalis de Fourno (1247-1327) - 황산 (명반을 가열하여 얻음) 및 질산 (명반, 황산구리 및 질산염의 혼합물을 가열하여 형성됨)은 이미 알려져 있습니다. 이러한 산의 도움으로 처음으로 금을 "습식" 은에서 분리하고 수은과 철을 산화시키는 것이 가능해졌습니다. 13세기 과학자들 그들은 또한 질산과 암모니아에서 얻어지는 금과 황을 녹이는 '왕수'의 존재에 대해서도 알고 있었습니다. 무기산의 도움으로 수행되는 화학 공정의 관찰은 과학자들이 많은 반응 과정의 세부 사항에 대한 근본적인 아이디어를 창출하는 데 도움이 되었습니다. 이러한 아이디어는 습식 경로 분석 방법의 기초를 형성했습니다. 그러한 반응 과정의 특징에 대한 지식은 산업 화학과 자연 현상에 대한 아이디어 확장에 중요했습니다.
화학 지식의 발전은 금속의 특성에 따라 금속을 분류하려는 시도에 직접적인 영향을 받았습니다. 파라셀수스(1493-1541)는 수은이 금속과 아말감을 형성하는 속도에 따라 금속의 등급을 매겼습니다. 이 행의 첫 번째 위치는 금이었고, 그 다음은 은, 납, 주석, 구리, 철이었습니다. 이러한 결과는 실질적으로 매우 중요했습니다. 1617년에 Angelo Sala는 금속의 염 용액에서 침전되는 능력을 비교했습니다. 침전법은 파라켈수스(Paracelsus) 시대부터 "실험 예술"의 중요한 방법으로 사용되어 왔습니다. I. Glauber는 1649년에 금속을 산에 대한 용해도에 따라 비교했습니다. 그 후, 구리선을 담그거나 은 용액에 구리 및 철염 용액을 첨가함으로써 용액에서 은을 분리할 가능성이 발견되었습니다.
Georg Ernst Stahl은 산에 대한 용해도와 용액으로부터의 다양한 치환 분석을 기반으로 수년 동안 금속의 "친화성"을 체계적으로 연구했습니다. 스탈은 산의 용해 속도로 표현되는 "친화도" 값에 따라 금속을 아연, 철, 구리, 납(또는 주석), 수은, 은, 금의 줄로 배열했습니다. Geoffroy, Bergman 및 Guiton de Morveau도 금속을 "친화성"에 따라 체계화하려고 시도했으며 이를 기반으로 "친화성" 테이블을 작성하기 시작했습니다.
새로운 실험 방법을 개발하고 반응 과정에 대한 아이디어를 개선하려면 금속이 산에 "용해"되는 동안 형성된 염의 구성과 특성을 연구하는 것도 필요했습니다. 이미 Paracelsus는 구리, 납, 은, 수은, 안티몬 및 비소 화합물의 염을 치료제로 널리 사용했습니다. 매우 적은 양의 이러한 물질(대부분 독성이 높음)을 사용하여 Paracelsus는 환자를 성공적으로 치료했습니다. 약물을 투여하고 순도를 확인해야 하는 필요성으로 인해 과학자들은 물질 용액을 연구하기 위한 점점 더 발전된 방법을 찾아야 했습니다. 동시에 이로 인해 Paracelsus에 따르면 신중하게 정제되고 효과적인 제품을 준비할 수 있어야 했던 의사와 약사의 업무에 대한 요구가 높아졌습니다. 약물. 파라셀수스는 연금술사가 자연이 창조한 모든 것을 재현할 수 있다고 믿었습니다. 그는 자연이 밤을 대체하는 낮을 창조하지 않았다면 낮이 "연금술 예술"의 도움으로 사람을 창조해야 할 것이라고 말했습니다.
Paracelsus, Andreas Libavius, Angelo Sala, Otto Tahenii, Johann Rudolf Glauber, Robert Boyle은 색상, 맛, 냄새, 비중, 결정 모양 및 용해도. XVIII 세기에. 소금에 대한 실험적 연구는 매우 발전하여 Tachenius는 이미 소금을 산과 알칼리의 화합물로 정의했습니다. Takheny는 존재했던 다양한 실험적 연구 방법을 분류했습니다. 그는 상호작용 중에 형성된 화합물에만 특정 물질이 존재한다는 증거를 보았습니다.
XVII 세기의 "습식"분석. 연구자들은 의도적으로 염 형성 반응과 염의 상호 교환 반응을 침전과 함께 수행할 정도로 높은 수준에 도달했습니다. Sala, Glauber, Kunkel은 다양한 화합물의 반응 결과로 원래 물질과 다른 특성을 가진 새로운 물질이 발생할 수 있음을 분명히 이해했습니다. 또한 당시 화학자들은 역과정을 수행하여 반응 생성물로부터 출발 물질을 다시 얻는 방법을 배웠습니다.
정성적 및 정량적 분석. XVIII 세기의 분석 방법 수. 너무 중요해서 축적된 자료를 폭넓게 일반화할 필요가 있었습니다. 많은 화학자들은 그러한 일반화를 시도했습니다. Thorburn Bergman은 물질을 분석하는 방식에 따라 그룹으로 분류하는 특히 성공적인 견해 시스템을 개발했습니다. Bergman은 "습식" 분석을 두 가지 유형으로 구분했습니다. 1) 증발 및 분별 결정화; 2) 분석된 물질의 다양한 특정 반응을 수행합니다(리트머스, 보라색 주스, 탄닌 추출물, 황산, 옥살산, 탄산칼륨, 석회수, 질산은, 아세트산납, 에틸알코올 함유 물질에 대한 작용). Bergman은 이러한 모든 물질을 얻는 방법, 그 반응, 분석 수행 방법 및 결과 설명 방법을 자세히 설명했습니다. "습식" 광물 분석을 설명하는 책(1780)에서 Bergman은 이러한 모든 방법을 체계화하려고 노력했습니다. 이 책의 서문에서 당시의 "실험 예술"에서 액체 분석이 얼마나 중요한 위치를 차지했는지 알 수 있습니다. Bergman은 “우리 시대에는 스파기릭 예술이 다양한 솔루션의 도움을 받아 광물의 성분을 결정할 수 있습니다. 그러나 광물 분석은 "습식"으로 수행되는 경우가 매우 드물다는 점을 기억해야 합니다. 광물의 구성을 결정하려면 부분적으로는 "건식", 부분적으로는 "습식"인 혼합 분석을 수행하는 것이 훨씬 더 일반적입니다. 금속은 액체 방식으로 추출된 다음 가열되면 용액에서 방출됩니다. 그러나 나의 목표는 금속을 가열하여 녹이거나 어닐링할 필요가 없는 "습식 경로" 분석 방법을 개발하는 것입니다. 나는 건식 연구 방법의 중요성을 전혀 과소평가하고 싶지 않지만 실험 실습에서는 가장 힘들이지 않고 가장 신뢰할 수 있는 방법을 사용해야 합니다.
'실험예술'의 가장 중요한 방법은 정성 분석- 19세기 말쯤. 높은 완성도에 이르렀습니다. 이 무렵에는 정량 분석(가중치 분석 포함)이 널리 사용되고 상당히 잘 발달된 연구 방법이 되었습니다. 이는 프랑스, ​​독일, 영국, 스웨덴, 러시아의 많은 화학자들의 연구에 의해 촉진되었습니다. 본격적인 연구 방법으로서의 정량 분석은 현대 화학의 창시자 중 한 명인 A. Lavoisier에 의해 과학에 도입되었습니다.
고대에도 비늘은 의약품 생산, 야금 및 기타 화학 공예에 사용되었습니다. 물론 실험 실습에서도 저울이 널리 사용되었습니다. 많은 화학자들은 반응물의 정량적 구성에 대한 연구에 관심을 기울였습니다. Lemery, Kunkel, Wilson(1746년 저서 "Course of Practical Chemistry"에서) 및 나중에 Marggraf, Black, Bergman 및 기타 과학자들은 반응에 관련된 물질의 구성을 정량화하는 것의 중요성을 강조했습니다. 17세기에 그러한 결정은 체계적으로 이루어지기보다는 가끔씩 이루어졌습니다. 시간이 지남에 따라 정량적 분석 방법이 널리 사용되었습니다. 더욱이 이는 공기의 성분, 가스의 밀도, 양 등의 가스 분석 실험에서 특히 두드러졌습니다. 이산화탄소탄산염 등에서 방출됩니다.
XVIII 세기의 마지막 1/3에. 앙투안 로랑 라부아지에(1743-1794)의 연구 덕분에 정량적 분석 방법의 발전이 특히 두드러졌습니다. 라부아지에는 계량을 제어 및 연구 방법으로 사용하여 무게(질량) 보존의 법칙을 확인했습니다. 그는 화학 공정에 포함된 물질의 총 중량(질량)은 이 공정이 어떤 방식으로 진행되든 상관없이 일정하다는 예를 통해 증명했습니다. . 용액의 정량 분석 ​​방법을 개선하기 위한 다른 화학자들의 연구는 다음과 같은 결과를 가져왔습니다. 초기 XIX V. 화학 지식 수준이 크게 향상되었습니다.
Carl Friedrich Wenzel(1740-1793)은 그의 저서 "The Doctrine of Affinity"(1777)에서 200개 이상의 소금의 구성을 매우 정확하게 설명했습니다. 그러나 그의 연구는 화학자들 사이에서 관심을 불러일으키지 못했습니다. 중화의 법칙을 발견하고 화학양론의 원칙을 세운 Jeremiah Benjamin Richter(1762-1807)의 연구에서도 마찬가지였습니다. Richter의 책은 1801년 Ernst Gottfried Fischer가 재계산하여 Richter의 실험 결과를 총 당량, 즉 "황산"의 당량을 100으로 계산했을 때만 화학자들의 관심을 끌었습니다. 그러나 Richter의 작품은 특히 널리 퍼졌습니다. 클로드 루이 베르톨레(Claude Louis Berthollet, 1748-1822)의 이름을 따서 알려진 이 책은 그의 저서 Essays on Chemical Statics(1803)의 부록에 등가 중량 표를 포함시켰으며, 이를 화합물 조성의 불변성 법칙에 대한 논쟁 중에 사용했습니다. 이 논쟁(1801-1808) 과정에서 구성의 불변의 법칙은 Jean Louis Proust(1755-1826)에 의해 승인되었으며, 이후 John Dalton은 그의 원자론적 아이디어와 그가 발견한 단순배수비의 법칙에 비추어 설명했습니다. 그는 1803년에 "습식" 정량 분석은 화학 실험에서 "도구"로서 매우 중요하므로 이 방법으로 얻은 결과는 가장 중요한 화학 법칙의 발견을 준비했습니다.
"실험 예술"은 오랫동안 공예 발전과 자연 과학 개념의 개선에 유익한 것으로 입증되었지만, 18세기 말에도 일반적으로 잘 갖춰진 실험실은 없었습니다. 독일의 대학에서는 기술과 기술 연구에 중점을 두었습니다. 인문학. 학생들이 "예술"을 마스터할 수 있는 최초의 실험실 화학 분석"는 Langensalza의 Wigleb과 Erfurt의 Trommsdorf가 편곡했습니다. 영국의 Priestley와 Cavendish는 자체 개인 실험실에서 일했으며 스웨덴의 Scheele은 약국 구내에서 실험을 수행하여 약사의 조수로 일했습니다.
16세기부터 유럽 여러 나라의 다양한 학회와 과학학회가 등장하기 시작했습니다. 그들은 과학자들에게 자금, 건물, 장비를 제공하여 화학 연구를 지원했습니다. 학계와 과학 학회는 차례로 국가 지원을 받았습니다. 1560 년에 자연의 비밀 아카데미는 1603 년 로마에서 Lynx-eyed 아카데미 (dei Linci), 1657 년 피렌체에서 실험 아카데미 (del Cimento)에 설립되었습니다. 1663년 런던에 왕립학회가 설립되었고, 1666년에는 파리에 과학 아카데미, 1700년에는 베를린에 과학 아카데미, 1713년에는 마드리드에 왕립 스페인 아카데미, 1724년에는 페테르스부르크에 과학 아카데미가 설립되었습니다. 그러나 이러한 모든 과학 조직은 발전하는 화학 실험의 이론과 실제에 대한 급속도로 증가하는 요구를 완전히 충족시킬 수 없었습니다.
XIX 세기의 2/3부터입니다. 여러 나라의 정부는 산업 혁명의 요구 사항과 농업의 요구에 따라 화학 실험실 장비에 상당한 금액을 할당하기 시작했습니다. 그러나 이것은 실험의 이론과 실천의 발전만이 자연과학 지식과 화학생산의 진보로 이어진다는 것을 사람들이 분명히 이해한 후에야 일어났습니다.

나. 이미 연구 과정에서 결과에 대해 추측할 수 있지만 일반적으로 이러한 결론은 예비적인 것으로 간주되며 철저한 분석의 결과로만 보다 신뢰할 수 있고 철저한 데이터를 얻을 수 있습니다.

사회사업에서 데이터 분석은 수집된 모든 정보를 통합하여 설명하기 편리한 형태로 만드는 것입니다.

소셜 정보를 분석하는 방법은 해당 정보가 표시되는 형식에 따라 두 가지 큰 클래스로 나눌 수 있습니다.

– 품질자연적인 방법 주로 제시된 정보 분석에 중점을 두었습니다. 언어 적형태.

– 양적행동 양식 본질적으로 수학적이며 처리 기술을 나타냅니다. 디지털정보.

정성적 분석은 정량적 방법을 적용하기 위한 전제 조건이며, 데이터의 내부 구조를 밝히는 것, 즉 연구된 현실 영역을 설명하는 데 사용되는 범주를 명확히 하는 것을 목표로 합니다. 이 단계에서는 철저한 설명에 필요한 매개변수(변수)의 최종 정의가 이루어집니다. 명확한 설명 카테고리가 있으면 가장 간단한 측정 절차인 계산으로 쉽게 이동할 수 있습니다. 예를 들어, 도움이 필요한 사람들의 그룹을 선택하면 특정 소구역에 있는 그러한 사람들의 수를 계산할 수 있습니다.

정성적 분석에서는 다음이 필요하다. 압축 정보마시아,즉, 보다 컴팩트한 형태로 데이터를 얻는 것입니다.

정보를 압축하는 주요 기술은 다음과 같습니다. 코딩- 정성적 정보를 분석하는 과정 의미론적 세그먼트의 선택을 포함합니다.텍스트 또는 실제 행동, 분류(이름 지정) 및개편.

이렇게 하려면 텍스트 자체에서 찾아서 표시하세요. 열쇠단어,즉, 주요 의미 부하를 전달하는 단어와 표현은 텍스트 내용 전체 또는 별도의 부분을 직접 나타냅니다. 다양한 유형의 강조 표시가 사용됩니다. 하나 또는 두 줄의 밑줄, 색상 코딩, 여백에 메모 작성(추가 아이콘 및 설명 형식일 수 있음). 예를 들어 고객이 자신에 대해 말하는 부분을 강조 표시할 수 있습니다. 반면에 건강과 관련된 모든 것을 골라 낼 수 있고, 고객이 스스로 해결할 수 있는 문제와 외부 도움이 필요한 문제를 분리할 수 있습니다.

내용이 유사한 조각에는 비슷한 방식으로 레이블이 지정됩니다. 이를 통해 쉽게 식별하고 필요한 경우 함께 수집할 수 있습니다. 그런 다음 선택한 조각을 다른 제목 아래에서 검색합니다. 텍스트를 분석하면 개별 조각을 서로 비교하여 유사점과 차이점을 드러낼 수 있습니다.

이렇게 처리된 재료는 쉽게 눈에 띄게 됩니다. 마치 수많은 세부 사항 위에 우뚝 솟은 것처럼 주요 순간이 전면에 나타납니다. 그들 사이의 관계를 분석하고, 그들의 일반적인 구조를 밝히고, 이를 바탕으로 몇 가지 설명적인 가설을 제시하는 것이 가능해졌습니다.

여러 대상을 동시에(최소 2개) 연구하고, 유사점과 차이점을 찾는 목적으로 비교하는 것이 주된 분석 방법이 될 때, 비교 방법디. 여기서 연구되는 대상의 수는 적으며(대부분 2~3개) 각 대상은 충분히 깊이 있고 포괄적으로 연구됩니다.

분석에 가장 편리한 데이터 표현 형식을 찾는 것이 필요합니다. 여기서 주요 접근 방식은 다음과 같습니다. 도식화.이 계획은 항상 실제 관계를 단순화하고 실제 그림을 거칠게 만듭니다. 이런 의미에서 관계의 도식화는 동시에 정보의 압축이기도 합니다. 그러나 여기에는 시각적이고 쉽게 볼 수 있는 정보 표시 형식을 찾는 것도 포함됩니다. 이는 데이터를 조합하는 목적입니다. 테이블또는 다이어그램.

비교의 용이성을 위해 재료를 다음과 같이 줄였습니다. 테이블. 테이블의 일반적인 구조는 다음과 같습니다. 각 셀은 행과 열의 교차점입니다. 이 표는 정량적 데이터와 정성적 데이터를 모두 포함할 수 있어 편리합니다. 테이블의 요점은 그것을 볼 수 있다는 것입니다. 따라서 일반적으로 테이블은 한 장에 맞아야 합니다. 분석에 사용되는 피벗 테이블은 큰 종이에 그려지는 경우가 많습니다. 그러나 큰 테이블은 항상 여러 부분으로 나눌 수 있습니다. 즉, 여러 테이블을 만들 수 있습니다. 대부분의 경우 행은 하나의 사례에 해당하고 열은 다양한 측면(특징)을 나타냅니다.

정보를 간결하고 시각적으로 표현하는 또 다른 기술은 다음과 같습니다. 다이어그램. 다양한 유형의 다이어그램이 있지만 거의 모든 다이어그램은 요소가 조건부 그림(직사각형 또는 타원)으로 표시되고 요소 사이의 링크가 선이나 화살표로 표시되는 구조 다이어그램입니다. 예를 들어, 다이어그램을 사용하면 조직의 구조를 표현하는 것이 편리합니다. 그 요소는 사람, 더 정확하게는 위치이다. 조직의 규모가 크면 더 큰 구조 요소(세분류)가 요소로 선택됩니다. 다이어그램을 사용하면 관계의 계층 구조(종속 시스템)를 쉽게 표현할 수 있습니다. 다이어그램의 위쪽에는 고위 직위가 있고 아래에는 하위 직위가 있습니다. 요소를 연결하는 선은 누가 누구에게 직접 보고하는지를 정확하게 나타냅니다.

이벤트나 텍스트의 논리적 구조를 식별하는 데 다이어그램 형태의 표현을 사용할 수도 있습니다. 이 경우 먼저 의미 분석을 수행하고 주요 이벤트나 구성 요소의 개요를 설명한 다음 이들 사이의 연결이 최대한 명확하도록 그래픽 형식으로 표시합니다. 많은 세부 사항이 생략되어 도식화가 그림을 거칠게 만드는 것은 분명합니다. 그러나 정보가 압축되어 인식과 암기에 편리한 형태로 변환됩니다.

따라서 질적 분석의 주요 방법은 정보의 코딩과 시각적 표현입니다.

II. 정량적 분석에는 표본의 통계적 설명 방법과 통계적 추론 방법(통계적 가설 테스트)이 포함됩니다.

정량적(통계적) 분석 방법은 일반적으로 과학 연구에 널리 사용됩니다. 사회 과학특히. 사회학자들은 대중 여론조사 결과를 처리하기 위해 통계적 방법을 사용합니다. 심리학자들은 수학적 통계 장치를 사용하여 신뢰할 수 있는 진단 도구인 테스트를 만듭니다.

모든 정량 분석 ​​방법은 일반적으로 두 개의 큰 그룹으로 나뉩니다. 통계적 방법누구의 설명특정 연구에서 얻은 데이터의 정량적 특성을 얻는 것을 목표로 합니다. 통계적 방법산출특정 연구에서 얻은 결과를 전체 현상으로 올바르게 확장하여 일반적인 성격의 결론을 도출할 수 있습니다. 통계적 방법을 사용하면 안정적인 추세를 식별하고 이를 설명하기 위한 이론을 기반으로 구축할 수 있습니다.

과학은 항상 현실의 다양성을 다루지만, 관찰된 다양성 내에서 사물의 질서와 안정성을 발견하는 것이 자신의 임무라고 생각합니다. 통계는 이러한 분석을 위한 편리한 방법을 제공합니다.

통계를 사용하려면 두 가지 기본 조건이 필요합니다.

a) 특정 그룹(샘플)에 대한 데이터가 필요한 경우

b) 이러한 데이터는 공식화된(코드화된) 형식으로 표시되어야 합니다.

개인 응답자만 연구에 참여하므로 표본 오류가 발생할 수 있다는 점을 고려해야 합니다. 이들이 전형적인 대표자라는 보장은 없습니다. 사회 집단일반적으로. 표본 추출 오류는 두 가지, 즉 표본 크기와 연구자가 관심을 갖는 특성의 변동 정도에 따라 달라집니다. 표본이 클수록 연구 대상 변수의 극단값을 가진 개인이 포함될 가능성이 줄어듭니다. 반면, 특성의 변동 정도가 낮을수록 일반적으로 각 값은 실제 평균에 더 가까워집니다. 표본 크기를 알고 관측치의 분산을 측정하면 다음과 같은 지표를 도출하는 것이 어렵지 않습니다. 평균의 표준오차.이는 모집단의 실제 평균이 있어야 하는 간격을 제공합니다.

통계적 추론은 가설을 테스트하는 과정입니다. 더욱이 처음에는 관찰된 차이가 무작위라고 항상 가정합니다. 즉, 표본이 동일한 그룹에 속합니다. 인구. 통계에서는 이 가정을 다음과 같이 부릅니다. 제로기가설.

경험적 데이터의 분석은 사회학 연구의 가장 중요한 단계 중 하나이며, 그 성공은 주로 연구자의 전문 교육 수준, 즉 논리적이고 방법론적인 사고 문화, 대상과 주제에 대한 지식, 사회학적 경험에 따라 결정됩니다. 따라서 표와 다이어그램에 포함된 정보를 "읽는" 완성도, 논리적 처리 및 의미 있는 해석은 본질적으로 그가 다루고 있는 대상과 주제에 대한 사회학자의 지식의 깊이에 달려 있습니다. 데이터를 객관적으로 분석하는 능력도 매우 중요합니다. 정보의 질적 분석을 수행하는 사회학자의 객관성과 전문적 성실성은 특히 다음으로 구성됩니다.

연관성이나 패턴을 밝힌 후에는 이를 이전에 확립된 사실과 비교해야 하며, 또한 자신이 선택한 해석 방식을 지지(또는 반박)하는 첨부 데이터를 참조해야 합니다.

식별된 링크와 추세를 설명하려면 어떤 조건과 상황에서 발생하는지 명시해야 합니다.

정보의 질적 분석을 수행하면서 연구자는 획득한 데이터 뒤에 있는 사회적 문제를 공식화하려고 노력해야 합니다.

어떤 경우에도, 어떤 상황에서도 경험적 데이터를 원하는 결과로 "조정"해서는 안됩니다.

이러한 규칙을 준수해야만 경험적 정보에 대한 질적 분석을 충분히 신뢰할 수 있고 의미 있고 정확하게 만들 수 있습니다.

연구자는 경험적 자료를 수학적 처리하고 모든 변수(특성)에 대한 선형 분포(일반적으로 백분율)를 얻은 후 이 작업 단계를 진행합니다. 데이터 분석을 직접 진행하기 전에 수신된 정보에 대한 일반적인 품질 관리를 수행해야 합니다. 즉, 데이터 수집 중에 발생한 오류 및 누락을 식별하고 샘플링 모델에 해당하지 않는 관찰 단위를 거부하는 등의 작업을 수행해야 합니다.

프로그램 목표에 따라 데이터 분석은 "전체 계획"에 따라 수행되거나 특정 단계에서 중단될 수 있습니다. 안에 전부여기에는 획득된 데이터에 대한 설명, 설명, 연구 대상이었던 사회 현실의 단편에서 가능한 변화에 대한 예측이라는 세 가지 연속 단계가 포함됩니다. 각 단계에는 해당 클래스의 분석 절차가 사용됩니다. 설명 절차의 클래스에는 그룹화 및 유형이 포함됩니다. 두 번째 클래스는 논리적 분석 절차에 의해 형성되며 이를 통해 사회적 관계와 결정론적 종속성이 드러납니다. 예후 절차의 세 번째 클래스는 추정, 모델링 및 전문 지식입니다.

이러한 각 분석 방법을 더 자세히 고려해 보겠습니다.

나. 설명 절차. 일반적으로 설명은 연구 대상(현상, 프로세스)의 요소 구성, 속성 및 관계, 즉 경험적 정보를 얻었습니다. 설명 계획에 따른 정성 분석의 주요 목표는 다음과 같습니다.

초기 경험적 데이터의 순서 지정;

객체(현상, 프로세스) 변화의 안정적인 링크와 추세를 검색합니다.

연구 대상의 안정적인 특성 조합(현상)을 검색합니다.

설명 계획에 따른 사회학적 정보 분석에는 여러 단계가 포함됩니다. 첫 번째로는 개인의 특성에 따라 순서를 정하고, 간단한 분포를 연구하고, 왜곡 가능성을 확인합니다. 이를 통해 두 가지 문제를 해결하는 데 필요한 샘플 세트 및 개인 하위 샘플(성별 및 연령, 지역, 민족, 직업 등)에 대한 일반적인 평가를 제공할 수 있습니다. "첫 번째 원칙", 두 번째로 샘플의 특징이 특정 결론의 해석에 어떻게 영향을 미칠 수 있는지 이해하는 것입니다.

예를 들어, 한 선거구의 유권자 표본에 대한 평균 선형 분포 데이터는 응답자에 따르면 대의원 후보가 가져야 할 주요 자질이 지능과 업무 창의성임을 나타냅니다. 이 결론을 해석하기 전에 사회학자는 표본의 주요 특성을 다루어야 합니다. 아마도 표본은 높은 수준의 교육을 받은 사람들이나 창의적인 직업을 가진 사람들이 지배할 수도 있습니다.

기술 분석의 다음 단계는 경험적 정보의 "압축" 절차, 즉 초기 척도 확대, 추가 분석 대상이 되는 전형적인 그룹 식별, 지수 특징 형성 등으로 구성됩니다. 이를 통해 한편으로는 변수의 수를 줄이고 다른 한편으로는 자료를 기본 수준에서 일반화하여 연구자가 "관찰 가능"하게 만들 수 있습니다. 이 절차는 중요하지 않은 세부 사항에 대한 미묘한 해석을 의미하지 않는 OSI에서 특히 중요합니다. 예를 들어, 추가 분석에서 공개 조치의 지지자와 반대자 그룹에 관심이 있는 경우 이 조치에 대한 응답자의 태도를 측정하는 데 사용된 원래 4개 기간 척도(“나는 완전히 승인합니다” – “오히려 승인하다” – “약간 반대하다” – “완전히 비난한다”), 응답자를 이벤트 지지자와 반대자라는 두 그룹으로 나누어 확대하는 것이 좋습니다. 또한, 초기 정보를 확대하고 정성적 특징을 정량적(즉, 측정 가능한) 지표로 전환하기 위해 이 분석 단계에서 지표가 구성됩니다. 사회학에서 지수는 척도를 사용하여 측정된 특성의 발달 또는 발현 수준을 나타내는 통합 지표로 이해됩니다. 이는 다음과 같이 표현될 수 있습니다:

a) 순위 척도에서 각 답변 옵션 값의 가중 평균;

b) 질적 특성(대조 지수)의 높음과 낮음, 긍정적 및 부정적 표현 사이의 차이 값(예: 이벤트를 완전히 승인하고 완전히 비난하는 사람들 그룹 수의 차이).

정성적 정보를 정량적 정보로 변환하기 위해 각 속성 값에는 먼저 하나 또는 다른 표현의 기본 지표 역할을 하는 특정 숫자 값(“완전히 승인합니다” - 1, “차라리 승인합니다” - 2 등)이 할당됩니다. 이 속성의. 그런 다음 보조 인덱스는 일종의 적분으로 구성됩니다. 수치, 1차 지수를 사용한 수학적 연산의 결과로 얻습니다(산술 평균값 계산 또는 극단값 간의 차이 등). 2차 지수는 전체적으로 연구 중인 특성의 정량적 표현, 즉 여러 변수에 의해 반영되는 지원 수준, 인식, 동의, 만족도를 나타냅니다.

더 큰 구조에 대한 정보를 일반화하려면 집계된 기능에 대한 중간 해석이 필요합니다. 이는 특정 방식으로 해석해야 하는 새로운 속성이기 때문입니다. 그들에게 어떤 의미를 부여하십시오. 일반적으로 기본 개념에 대한 초기 경험적 해석은 연구 프로그래밍 단계에서 수행됩니다. 따라서 정성적 분석 과정에서 얻은 새로운 종합 지표는 개발된 해석 체계에 "포함"되어야 합니다.

예를 들어, 학생들의 강의 출석률이 낮은 원인을 연구하는 경우 분석의 첫 번째 단계에서 학생 A, B, C...의 강의 출석에 대한 초기 데이터 세트를 특정 항목으로 변환해야 합니다. 이 그룹의 강의 출석 수준을 나타내는 지수입니다. 그런 다음 이를 높음, 중간 또는 낮음으로 평가(해석)하여 연구 중인 현상에 대한 사회적 지표로 전환해야 합니다.

기술 통계 절차의 도움으로 획득된 사회적 지표를 기반으로 기술 가설을 테스트하기 위해 사회학적 연구 데이터의 의미 있는 해석이 수행됩니다.

기술 분석 방법. 여기에는 우선 단순 및 교차 그룹화 방법과 경험적 유형론이 포함됩니다.

그룹화.선형 분포 데이터를 통해 특정 정치적 사건에 대해 응답자의 의견이 60%가 찬성하고 40%가 반대하는 것으로 나타났다고 가정해 보겠습니다. 이 수치 자체로는 이러한 의견 양극화의 이유, 이러한 과정의 추세 및 향후 여론 변화 예측에 대해 아무 것도 말하지 않습니다. 이러한 모든 질문에 답하기 위해 사회학자는 가능하다면 어떤 사회 인구통계학적 그룹이 특정 의견의 전달자를 대표하는지, 즉 과거(또는 다른 곳)에서 유사한 사건에 어떻게 반응했는지 등을 알아야 합니다.

이 목표를 달성하기 위해 분석의 첫 번째 단계에서 간단한 그룹화가 수행됩니다. 즉, 중요한(이 연구의 목적을 위해) 특징에 따라 조사 대상 인구 내에서 동질적인 그룹을 선택합니다. 이러한 표시는 사회 인구학적 특성(성별, 연령, 교육, 거주지)이나 응답자가 표현한 판단 또는 일부 행동 형태 등일 수 있습니다.

예를 들어, 청소년의 비정상적인 행동 문제를 연구할 때, 조사 대상 인구에서 특정 형태의 편차 징후가 있는 그룹과 이 징후가 없는 그룹(즉, 정상적인 십대)을 선별하는 것이 논리적입니다. .

정량적 지표는 속성이 증가하거나 감소함에 따라 순위 계열로 그룹화되고, 정성적 지표는 무질서한 명목척도 구성 원리에 따라 그룹화됩니다.

그룹의 구성원 수를 빈도라고 하며, 해당 그룹의 크기에 대한 비율을 나타냅니다. 총 수관찰 - 공유 또는 상대 빈도. 그룹에 대한 가장 간단한 분석은 빈도를 백분율로 계산하는 것입니다.

설명 계획에 따른 다음 분석 절차에는 그룹화된 데이터를 비교하는 작업이 포함됩니다. 1) 다른 연구의 데이터와; 2) 그들 사이; 3) 관련된 외부 기능.

1. 사회학적 정보의 비교 가능성에 따라 다른 연구의 데이터와의 비교는 두 가지 가능한 형태로 수행됩니다.

a) 동일한 대상과 관련되어 있지만 서로 다른 기간에 얻은 데이터의 비교 형식(예: 반복 연구) 이를 통해 개체 변화의 역학 및 주요 추세를 식별할 수 있습니다.

b) 서로 다른 대상에 대해 동일한 기간 내에 수행된 연구 결과의 비교 형식. 이를 통해 특정 유보를 통해 일회성 연구에서 얻은 결과의 정확성에 대한 가설을 확인할 수 있습니다. 예를 들어, 1994년 벨로루시 공화국의 종교 문제를 연구하는 BSU 사회학자들은 인구 중 신자의 비율이 33%라는 결과를 얻었습니다. "). 이 데이터는 1992-1993년에 발표된 러시아 사회학자의 연구 데이터와 비교되었습니다. 러시아인 중 신자의 비율은 40%였다. 이러한 비교를 통해 우리는 벨로루시 공화국에서 얻은 수치가 우연이 아니며 연구 분야의 실제 상황을 어느 정도 적절하게 반영한다고 가정할 수 있었습니다.

2. 숫자 계열의 요소 간 비율을 비교하면 숫자 계열에서 모달(최대) 값이 명확하게 구분되는 경우 그룹화 결과를 상당히 안정적으로 해석할 수 있습니다. 그런 다음 요소 간의 비교는 순위로 구성됩니다(예: 교육 과정 구성에 대한 학생들의 만족도 기준).

3. 계열의 수치 분포로 인해 서로 상관 관계가 어려운 경우 관련 외부 특성과 데이터를 비교합니다. 예를 들어, TV 시청자의 우선 관심사를 평가하려면 특정 날짜에 정보 및 정치 프로그램을 시청한 사람들의 비율과 장편 영화, 스포츠 프로그램 등을 시청한 사람들의 비율을 비교할 필요가 있습니다.

따라서, 비교 분석단순 그룹화 방법으로 얻은 데이터를 사용하면 연구 중인 현상의 변화 상태와 성격에 대한 결론을 내릴 수 있지만 개별 특성 간의 안정적인 관계와 그에 따른 원인에 대한 아이디어를 제공하지 않습니다. 변화가 일어나고 있습니다.

안정적인 관계와 상호의존성을 찾는 작업, 프로세스 추세는 다음 방법으로 해결됩니다. 교차 그룹화 -두 가지 기준에 따라 이전에 정렬된 사실 분류. 교차 그룹화는 일치하는 기능과 그룹화에 포함된 총 개체 수를 나타내는 테이블 형식으로 수행됩니다.

표 5.9

연령에 따른 종교적 신앙에 대한 태도(%)

이 표는 추세, 프로세스 역학을 찾기 위해 교차 그룹화를 사용하는 방법을 보여줍니다. 여기에 제시된 데이터는 응답자의 연령에 따라 신자 수가 단조롭게 증가한다는 것을 입증합니다. 반대로, 불명확하고 흔들리는 의식을 가진 사람들의 비율은 나이가 들수록 감소합니다. 사람이 나이가 들수록 신앙과 관련된 그의 위치는 더욱 명확해집니다. 분명히 이는 60세 이상 인구 집단에서 불신자의 수가 증가한다는 사실도 설명할 수 있습니다. 이 그룹에는 신자와 불신자 모두가 가장 많고, 흔들리는 사람도 가장 적습니다.

교차 그룹화를 기반으로 작성된 테이블을 읽을 때 100%로 간주되는 것이 무엇인지 아는 것이 중요합니다. 데이터는 행별입니까 아니면 열별입니까? V.A. Yadov, “두 가지 상황, 즉 표본의 성격과 분석 논리에 따라 달라집니다.... 표본이 대표성이 있고 일반 인구 중 연구 대상 그룹의 비율을 반영하는 경우 분석이 가능합니다. "원인에서 결과로"와 "결과에서 이유로"라는 논리에 따라 데이터를 두 가지 방식으로 처리합니다.

다음 예를 고려하십시오. 1000명의 십대를 인터뷰했는데 그 중 200명은 어떤 형태로든 사회적 일탈(일탈)을 발견했고 800명은 발견하지 못했다고 가정해 보세요. 가설: 비정상적인 행동의 성장에 영향을 미치는 요인 중 하나는 가족 중 부모 중 한 명이 없다는 것입니다.

가족 유형(완전-미완)에 따라 응답자가 다음과 같이 분포되었다고 가정해 보겠습니다.

표 5.10

데이터의 초기 교차 그룹화: 가족 유형 및 사회적 행동 유형(N=1000명)

원인에서 결과까지의 논리에 따라 분석해 보겠습니다. 우리는 청소년의 일탈이 발생하는 이유 중 하나가 불완전한 가족 구성일 수 있다고 제안했습니다. 이 접근법을 사용하면 한 줄당 데이터를 100%로 간주합니다. 즉, 완전한 가족에 거주하는 "일탈자"의 비율과 한부모 가족에 거주하는 "일탈자"의 비율을 비교합니다(표 5.11 참조).

표 2a

가족 유형이 청소년의 사회적 행동에 미치는 영향(%)

결론: 불완전한 가정의 청소년은 사회적 행동에 편차가 있을 가능성이 더 높습니다.

이제 "결과에서 원인까지"라는 논리에 따라 분석하겠습니다. 여기서는 열 데이터를 100%로 간주합니다. 우리는 비정상적인 행동을 보이는 청소년 그룹 내에서 온전한 가족에 살고 있는 사람의 수와 편부모 가족에 살고 있는 사람의 수를 비교합니다(표 5.12 참조).

표 5.12

10대 비율 다른 유형완전가족 및 한부모가족의 사회적 행동(%)

결론: 조사 대상 청소년 중 일탈 행동을 보이는 청소년의 4분의 3은 불완전한 가정에 살고 있습니다. 이 경우, 회고적 분석과 설계 분석 모두 가족 유형이 청소년의 사회적 행동 유형에 미치는 영향에 대한 초기 가설을 확인했습니다.

표본이 대표적이지 않은 경우 각 하위 표본에 대해 별도로 백분율을 계산해야 합니다. 일반적으로 이러한 하위 샘플은 다음과 같은 기능을 수행하는 기능을 기반으로 형성됩니다. 가능한 이유연구 중인 현상: 성별, 연령, 사회적 지위 등 여기서 하위 표본 비율과 모집단 분포 간의 불일치는 결론을 왜곡하지 않습니다(표 5.11의 논리).

그러나 실제 실제로 사회학자는 원칙적으로 연구중인 현상에 영향을 미치는 하나가 아닌 여러 요소의 상호 결정을 동시에 식별하고 고려해야 할 필요성에 직면합니다. 이 절차는 다음과 같이 수행됩니다.

연구의 목적이 모든 학문 분야에서 학생들의 낮은 학업 성취도에 영향을 미치는 요인을 찾는 것이라고 가정해 보겠습니다. 학생들의 학업 성취도가 낮은 주된 이유는 다음과 같다는 가설이 제시됩니다. 과정 내용에 대한 관심 부족; 교사와의 관계가 좋지 않습니다. 학생들의 낮은 준비로 인해 교육 자료를 습득할 수 없습니다.

분석을 통해 학업성취도와 수업내용에 대한 관심도 사이에 안정적인 관계가 존재함을 밝힐 가능성이 있다. 발견된 연결은 겉모습일 뿐일 수도 있습니다. 그것은 수반되거나 후속되는 성격을 가지지만 인과적 의존성은 아닙니다. 이 경우 두 징후 모두 세 번째 요소에 따라 변경되거나 학생들의 관심 부족이 예를 들어 낮은 준비 상태와 결과적으로 낮은 학업 성적을 중재하는 기능입니다. 이 경우 2차원 분포표를 3차원 분포표로 바꾸는 관계 분석을 수행한다. 예를 들어 보겠습니다. 생활 조건 만족도에 대한 연구 결과에 따르면 이 변수와 응답자의 성별 사이에 관계가 있는 것으로 나타났습니다. 일반적으로 남성이 여성보다 생활 조건에 더 만족합니다. 그러나 아직 최종 결론을 내리기에는 이르다. 여성 중에는 노인과 외로운 사람이 더 많은 것으로 알려져 있습니다 (자연 기대 수명이 길고 남성에 비해 사고, 전쟁 등으로 인한 사망률이 낮기 때문에). 우리 사회에서 이러한 범주의 사람들은 경제적으로 제대로 보호받지 못하고 그들의 생활 조건은 다른 사회 집단보다 열악한 경우가 많습니다. 따라서 2차원 그룹화 데이터는 여성 중 노년층의 비율이 높은 것으로 설명될 수 있다. 우리는 독립변수(성별)와 종속변수(생활환경 만족도) 외에 제어요소(연령)를 도입하는 3차원 행렬을 구성합니다.

표 5.13

생활여건에 대한 만족도

성별 및 연령별(%)

표에 제시된 데이터는 우리의 예비 결론이 45세에서 59세, 특히 60세 이상인 노년층에만 유효하다는 것을 나타냅니다. 더 많은 어린 나이응답자의 성별에 따른 생활환경 만족도에는 큰 차이가 없는 것으로 나타났다.

경험적 유형학. 이것은 a) 동시에 지정된 여러 기준에 따라 유형 그룹을 형성할 수 있는 설명 계획에 따른 가장 강력한 분석 방법입니다. b) 다차원적인 사회적 공간에서 고려되는 사회적 대상의 속성(현상)의 안정적인 조합을 찾습니다.

첫 번째 절차는 연구 프로그래밍 단계에서 수행되며, 그 목적은 연구할 가장 안정적인 질적 특성을 가진 동질적인 그룹을 식별하는 것입니다. 사실 대중의 일반적인 의식은 이동성, 절충주의, 내부 불일치가 특징입니다. 그의 의견과 평가는 안정된 신념과 가치에 기초한 것이 아니라 외부 요인, 순간적인 사건의 영향을 받아 형성되는 경우가 많습니다. 예를 들어, 대하는 태도 정치가전날 텔레비전에서 그가 얼마나 성공했는지 실패했는지에 따라 결정될 수 있습니다. 또한 응답자의 답변은 개인적인 지위보다는 사회적 패션, 특정 사회 집단의 규범적 생각 등에 따라 결정될 수 있습니다. (예를 들어, 종교는 1990년대 초 이러한 유행의 대상이 되었으며, 이와 관련하여 소련 이후 공간에서 신자 수 또는 오히려 신자라고 부르는 사람들의 수가 크게 증가한 것이 관찰되었습니다.) 운영사회학 연구에서는 목표 특성으로 인해 특정 견해를 갖고 있는 특정 그룹의 수와 그들의 행동 태도에 대한 정확한 정보를 얻는 것이 매우 중요합니다. 이 경우 무작위, 성실하지 않거나 충동적인 선택을 필터링하기 위해 하나가 아닌 논리적으로 관련된 질문 블록에 대한 응답자의 답변을 기반으로 그룹이 형성됩니다. 예를 들어, 선거 연구에서 D.G. Rotman과 같은 블록에는 다음 변수가 포함됩니다.

b) 정치적 개방성(당선될 기회)의 척도

c) 정치인(정당)의 전망에 대한 믿음

d) 현재 이 리더의 구체적인 행동에 대한 평가.

또한, 받은 답변을 바탕으로 "강한 지지자" 그룹(여기에는 모든 질문에 대한 모든 기준에 따라 이 리더에게 가장 긍정적인 평가를 한 응답자가 포함됨), "강한 반대자"(모든 경우에 이 사람을 신뢰하기를 거부하고 그의 활동을 부정적으로 평가했습니다.) 나머지는 "변동" 그룹에 포함됩니다.

마찬가지로, 인구의 종교성 수준을 평가하기 위해 자기 식별을 통해 하나님을 믿는 사람들의 수를 고정하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 왜냐하면 신앙은 순전히 외부적이고 선언적일 수 있기 때문입니다. 성격. 진정한 신자의 비율을 확실하게 결정하기 위해서는 특정 고백에 속하는 표시 및 안정적인 숭배 행위와 같은 그룹 형성 기준의 수를 도입해야합니다. 그리고 오늘날 벨로루시 공화국 인구의 약 절반이 자신을 신자라고 생각하면 세 가지 징후를 조합하여 그 비율이 7-8%로 감소합니다.

경험적 유형론의 두 번째 절차는 연구 중인 현상의 속성의 안정적인 조합을 찾는 것입니다.

연구 관심 대상인 사회적 현실의 모든 단편은 동시에 수많은 상호 연결되고 상호 의존적인 속성을 가지고 있습니다. 더욱이 이 관계는 종종 반복적으로 매개됩니다. 예를 들어 두 특징 사이의 상관관계는 사회학자의 시야 밖에 남아 있던 세 번째 특징으로 인해 발생할 수 있습니다.

클러스터 분석– 객체의 다차원 분류 방법, 즉 한 번에 여러 기준에 따라 분류할 수 있는 방법입니다. 정량적, 정성적 특성을 모두 활용하는 것이 매우 중요하며, 이는 정량적 정보와 정성적 정보가 모두 포함된 혼합 데이터를 분석할 때 특히 중요합니다.

군집 분석을 사용하면 동일한 그룹의 개체 간의 차이가 다른 그룹의 개체 간의 차이보다 훨씬 작은 방식으로 데이터 세트를 동종 그룹으로 나눌 수 있습니다. 정량적 특성에 대한 차이(유사성) 기준은 유클리드 공간의 거리 측정값인 경우가 가장 많고, 정성적 특성의 경우 연결 또는 유사성 측정값(카이제곱, 성탄절 계수 등)입니다.

요인 분석- 다수의 특징에 대한 통계 분석 방법으로 구조적 관계를 식별할 수 있습니다. 요인 분석을 통해 해결되는 주요 문제는 연구 중인 현상의 상대적으로 쉽게 측정할 수 있는 특정 수의 특징에서 그 뒤에 있는 특정 수의 잠재적(외관적으로 관찰할 수 없는) 요인으로 전환하는 방법을 찾는 것입니다. 가정된다. 이 방법을 사용하면 복잡한 사회 현상(프로세스)의 구조를 밝히고 이를 결정하는 요소를 결정할 수 있습니다. 선택된 요인에 부여되는 이름은 원칙적으로 조건부이며 이 요인과 가장 밀접하게 연관된 기능과의 연관성에 의해 선택됩니다. 가장 높은 인자 로딩을 갖습니다. 요인 부하는 구별된 변수 그룹에서 하나 또는 다른 속성의 중요성으로 이해됩니다. 따라서 요인 분석을 통해 연구 중인 현상(프로세스)의 각 요소가 후자의 전체 구조에서 갖는 중요성을 평가할 수 있습니다.

경험적 유형학의 절차를 통해 안정적인(즉, 연구 목적에 중요한) 관계 분석을 직접 진행할 수 있으며 수집된 데이터에 대한 의미 있는 해석의 구현이 포함됩니다.

해석- 이것은 연구자가 수신된 경험적 정보 또는 사회적 지표에 부여하는 일련의 가치, 의미입니다. 일반적으로 이러한 데이터는 사회적 현실을 이해하는 데 적합해야 하는 의식의 이미지를 통해 해석됩니다. 한편, 실제 사물과 그 이미지 사이의 관계는 항상 대략적이고 불완전합니다. 그리고 이러한 의미에서, 모든 해석이 상대적으로 정확하기 위해서는 그것이 속한 사회 생활 영역의 구체적인 내용과 불가분의 관계가 있어야 하며, 이것이 바로 해석이 항상 상황적이며 독특한 이유입니다. "받은 정보가 아무리 완전하고 구체적이더라도"라고 G.S. Batygin - 항상 특정 "좌표계"에 배치되며 더 큰 그림의 단편 역할을 하며 그 내용은 사회학자의 과학적 및 삶의 경험입니다.

물론, 데이터를 해석하고 설명하기 위한 기초는 다음과 같이 놓여야 합니다. 연구 프로그램경험적 조작화와 기본 개념의 해석 단계에서. 그 전체는 연구자에게 문제에 대한 특정 "관점"을 제공하는 특정 의미 매트릭스 역할을 하는 특정 해석 체계를 형성합니다. 그러한 계획의 구축은 사회학자의 높은 수준의 이론적, 방법론적, 분석적 문화를 의미하는 비공식적인 작업입니다.

그런 다음 개발된 해석 체계를 기반으로 초기 가설을 테스트하고 필요한 경우 해당 가설을 추가하고 개선합니다.

그러나 여러 가지 이유로 설문조사 데이터를 해석하는 데 심각한 어려움이 있는 경우가 많습니다. 그들 중 일부의 이름을 말해 보겠습니다.

1. 일반적으로 OSI에서는 무언가에 대한 사람들의 고정관념을 연구합니다. 프로그래밍 단계에서 이러한 표현은 논리적-언어적 처리 및 변형을 거치며, 사람들의 일상적인 행동에서 고정관념의 기능은 일반적으로 무의식적 수준에서 수행됩니다. 결과적으로, 응답자에게 하나 또는 다른 질문을 하고 기성 답변 세트를 제공함으로써 우리는 그의 의식을 "프로그램"합니다. 생애 처음으로 이 문제에 대해 이야기를 나눴습니다. 이 경우, 답변은 무작위이거나, 자기모순적이거나, 설문지에서 그에게 부과된 용어로 제시될 수 있습니다.

2. 독특한 개성을 지닌 각 개인은 동시에 특정 사회 집단 의식의 전달자 역할을 합니다. 자신이 속한 사회 집단의 규범, 가치, 의견을 공유합니다. 결과적으로 사회학자들은 의식의 "분할" 현상에 자주 직면합니다. 동일한 응답자가 부정적인 평가를 표현할 수 있고 동시에 두 가지 "참조 시스템"(규범적)에 존재하는 모든 가치에 대해 긍정적인 태도를 가질 수 있습니다. 그룹 및 개인-실용적.

이 두 가지 의식 수준이 항상 서로 일치하지는 않는다는 사실 V.A. Yadov는 개인 및 집단 이익의 내용과 구조의 차이를 연결합니다. 전자는 "행동 프로그램"의 전제 조건으로 작용하는 반면, 후자는 종종 전자와 일치하지 않는 "규범적 처방"의 기초 역할을 합니다.

사회학적 연구 수행에 사용되는 데이터를 수집하고 분석하는 도구는 자연과학에서 발전한 가설에 대한 "엄격한" 테스트 전통을 기반으로 합니다. 이 전통은 가설이 모호하지 않아야 하며 배제된 중간의 법칙에 기초해야 함을 시사합니다. 이러한 요구 사항을 충족하지 않는 모든 자료는 정보 "노이즈"로 간주되어 분석에서 제외되는 경우가 많습니다. 그러나 사회학에서는 가설에 대한 "엄격한" 테스트 기술이 항상 정당화되는 것은 아니며, 연구원에게 단순화된 결과를 초래하고 결과적으로 특정 규범 모델에서 모든 상황적 편차가 발생하는 잘못된 해석 체계를 부과할 수 있다는 점을 기억해야 합니다. 오류나 우발적인 것으로 간주됩니다.

이러한 의미에서 가설을 테스트하는 엄격한 방법은 연구된 관계의 깊은 사회적 맥락에 대한 아이디어를 제공할 수 없으며 추가 해석 및 설명을 위한 소스 자료로만 작용합니다. G.S. Batygin은 “실제 사회학적 해석은 경험적 데이터를 넘어서며 연구되는 현상이나 과정의 세부 사항에 따라 결정됩니다. 여기에는 측정 행위가 '새겨지는' 특정 상황(관찰, 질문, 실험)에 대한 아이디어가 포함됩니다. 이 경우 후자는 생활 상황의 요소 중 하나가됩니다. 연구대상"이다.

따라서 사회학적 해석 체계에는 가설의 직접적인 형식화된 검증과 함께 연구자의 일부 비형식화된 아이디어, 지식 및 직관도 포함되며, 이는 경험적 해석의 가능한 많은 "독해" 중에서 선택할 수 있는 특정 사회적 맥락을 형성합니다. 현실에 가장 적합한 데이터.

II . 설명 절차. 설명적 유형의 연구 프레임워크 내에서 정보를 분석하는 경우, 우리는 설명적 절차에만 국한할 권리가 없으며, 집계된 속성, 식별된 사회적 유형, 식별된 사회적 유형에 대한 가능한 영향을 식별하여 해석을 심화하고 사실을 설명해야 합니다. 등.

아래에 설명과학적 지식의 기능은 연구 대상이 적용되는 법칙을 이해하거나 본질적인 특징을 구성하는 연결 및 관계를 설정함으로써 이해되고 수행됩니다. 본질적으로 과학에서의 설명은 더 넓은 이론적 지식의 맥락에서 설명하고자 하는 대상(과정, 현상)에 대한 경험적 지식을 포함시키는 행위이다.

물체와 그것을 결정하는 요인, 조건 등의 연결 유형에 따라 과학적 설명에는 몇 가지 기본 형태가 있습니다.

인과관계, 언제:

a) 하나의 대상(현상, 과정)은 시간상 선행하는 다른 대상과 규칙적인 연결을 설정하여 설명됩니다.

b) 객체의 현재 상태는 과거 상태로 설명됩니다.

유전적설명되는 대상이 인과관계의 사슬에 포함될 때, 그 안에서 한 현상의 결과로서 그 자체가 다른 현상의 원인이 됩니다. 이 체인을 따라 객체의 초기 상태로 이동하면 객체의 기원을 전체적으로 재구성할 수 있으며, 이를 통해 미래의 변화에 ​​대해 가장 신뢰할 수 있는 예측을 제공할 수 있습니다.

구조적 기능, 사회적 객체가 구조적으로 분리된 완전성으로 간주될 때 각 요소는 시스템에서 특정 역할을 수행합니다. 그 자체의 기능적 목적이 있습니다. 즉, 객체의 구조 내 위치에 따라 자연스러운 방식으로 동작한다는 의미입니다.

신뢰도 기준에 따라 다음과 같이 구분할 수 있습니다. 자신감그리고 혐의설명.

대상과 대상에 영향을 미치는 요인 간의 인과 관계를 확립하는 데 필요한 경험적 정보가 연구 원본 자료에 완전히 포함되어 있는 경우에 자신감 있는 설명이 수행됩니다. 그러나 이런 종류의 설명은 시공간적 매개변수가 제한된 일부 특정 경향과 관련해서만 가능합니다. 또한 OSI에서 확실한 설명을 위한 필요(그러나 충분하지는 않음) 조건은 모니터링 유형에 대한 일련의 반복 측정 결과가 존재하는 것입니다. 이는 상태 변화의 명백한 추세를 보여줍니다. 사회적 대상.

그러나 일반적으로 사회 현상을 연구할 때 설명에는 2차 데이터 분석, 연구 중인 현상의 특정 사회적 맥락에 대한 호소, 문화-역사적 비교 등 사용 가능한 경험적 정보의 경계를 넘어서는 것이 필요합니다. 이 경우, 위의 모든 절차가 결론을 확인하는 경우 가설적 성격의 설명에 대해서만 이야기할 수 있지만 해당 절차(절차)에서 얻을 수 있는 정보는 이 연구의 원본 자료에 직접 포함되어 있지 않습니다. .

1994년 벨로루시 주립대학교 사회학자들이 방사능 오염 지역에 거주하는 인구의 종교 성장에 대한 체르노빌 요인의 영향을 연구할 때 수행한 이러한 종류의 질적 분석의 예를 들어 보겠습니다. 여기서 초기 가설은 어떤 식으로든 많은 사람들의 삶(전쟁, 혁명, 경제 위기)에 날카롭고 장기적인 부정적인 변화를 일으키는 재앙적 성격의 모든 대격변이 어떤 방식으로든 종교 강화에 기여한다는 것입니다. 사회. 이는 세계의 데이터와 국가사. 조사 중 가설을 테스트하기 위해 두 개의 하위 표본이 형성되었습니다. 첫 번째는 건강(때로는 생명)이 지속적인 위협을 받고 있는 체르노빌 지역에 거주하는 사람들로 구성되었습니다. 두 번째는 "깨끗한" 장소에 사는 사람들로 구성되었습니다. 기본적인 사회·인구학적 특성이 동등하다는 점을 감안할 때, 종교성 수준의 차이는 체르노빌 요인의 충격적인 영향에 기인할 수 있습니다. 그러나 조사 결과는 예상되는 차이를 드러내지 않았습니다. 두 하위 표본의 신자 수는 거의 동일한 것으로 나타났습니다. 이러한 사실을 설명하는 가설로서 다음과 같은 가정을 제시하였다.

1. 아마도 체르노빌 재해가 대중 의식 상태에 미친 영향은 간접적이고 복잡한 성격일 것입니다. 페레스트로이카의 첫 해에 이 재앙(재앙)이 상대적인 정치적, 경제적 안정성을 배경으로 한 독특한 사건이었다면, 1991년 이후 이러한 안정성은 급격히 상실되었습니다. 경제적으로 부정적인 요인과 정치 생활(소련의 붕괴, 경제 붕괴 등), 이는 그 중요성 측면에서 개인적인 운명의 사람들이 체르노빌과 비교할 수 있는 것으로 밝혀졌고 어떤 면에서 그들은 그것을 "차단"했습니다. 이러한 가정을 증명하기 위해 1990년과 1994년에 BSU의 서로 다른 연구 그룹에서 수행된 두 연구에 대한 비교 분석이 수행되었습니다. 두 조사 모두 벨로루시 공화국의 "깨끗한" 지역과 오염된 지역 모두에서 실시되었습니다(표 5.14 참조).

표 5.14

벨로루시 공화국 인구에 대한 체르노빌 문제의 중요성(%)

표에 제공된 데이터는 다음을 입증합니다. 체르노빌 문제를 자신에게 가장 중요한 문제로 평가하는 사람들의 수는 거의 동일하지만, 시간이 지남에 따라 사건의 중요성이 사라질 것이라고 예상하는 것이 더 논리적입니다. 그러나 이런 일은 일어나지 않았습니다. 반대로, 체르노빌 문제가 배경으로 물러난 사람들의 비율은 절반으로 줄었습니다(29.7%에서 13.7%). 동시에 이러한 문제가 매우 심각하지만 다른 똑같이 중요한 문제와 함께 심각한 문제를 겪는 사람들의 수도 크게 증가했습니다(30.9%에서 47.5%).

따라서 표 5.14에 제시된 비교 데이터를 기술적으로 분석하면 다음과 같은 설명이 나옵니다.

대중 의식에서 체르노빌 요인의 중요성은 시간이 지남에 따라 감소하지 않지만 일반적인 체계적 위기 상황에서 경제적, 정치적 요인의 역할이 증가하고 체르노빌 문제 및 형태의 중요성을 "따라잡는" 것처럼 보입니다. 사람들의 정신-정서적 상태에 부정적인 영향을 미치는 주관적 인식의 단일 위기 증후군.

즉, 체르노빌 요인은 "순수한" 형태로 피해 인구의 의식에 영향을 미치는 것을 중단하고 사회 경제적 요인(물질적 어려움, 환경 친화적인 제품을 구입할 수 없음)의 조합을 통해 간접적으로 영향을 미치기 시작합니다. , 건강이 좋지 않음 등). 그리고 이러한 생활 조건 요소는 거주지에 관계없이 벨로루시 공화국 전체 인구에게 공통적입니다.

2. 체르노빌 요인이 인구의 종교성에 가시적인 영향을 미치지 않음을 설명하기 위해 고안된 두 번째 가설은 다양한 고백 경향을 가진 신자들이 사고 원인에 대한 비전의 세부 사항과 관련이 있습니다.

두 하위 표본 모두에서 신자의 2/3가 정교회 신자이고 약 17%가 가톨릭 신자입니다. 다른 고백의 대표자 비율은 통계적으로 신뢰할 수 없는 것으로 판명되었으므로 데이터를 제어하기 위해 "더러운" 및 "깨끗한" 구역에 거주하는 인구 외에도 세 교구민을 대상으로 설문 조사가 수행되었습니다. 민스크의 주요 기독교 종파: 정교회, 가톨릭, 개신교. 비교 결과를 분석한 결과, 매우 우수한 것으로 나타났습니다. 다양한 방법으로체르노빌 재해의 원인을 평가한다(표 5.15 참조). 설문 조사에서 이러한 이유로 판단의 주요 양극 이분법이 나타났는데, 그 중 하나는 합리적-세속적 성격을 띠었고 (“이것은 인간의 무책임의 결과이며 신은 그것과 아무 관련이 없습니다”) 두 번째는 다음과 같이 축소되었습니다. 종교적으로 신성한 해석 (“이것은 신의 섭리의 결과이며 사람들의 죄에 대한 형벌입니다).

물질의 분석은 그 물질의 정성적 또는 정량적 구성을 확립하기 위해 수행될 수 있습니다. 따라서 정성적 분석과 정량적 분석이 구분됩니다.

정성 분석을 통해 분석된 물질이 어떤 화학 원소로 구성되어 있는지, 어떤 이온, 원자 그룹 또는 분자가 구성에 포함되어 있는지 확인할 수 있습니다. 알려지지 않은 물질의 구성을 연구할 때 정성 분석은 항상 정량 분석보다 우선합니다. 왜냐하면 분석된 물질의 구성 부분을 정량적으로 결정하는 방법의 선택은 정성 분석 중에 얻은 데이터에 달려 있기 때문입니다.

정성적 화학 분석 대부분의 경우분석된 물질을 색상, 특정 물리적 상태, 결정질 또는 무정형 구조, 특정 냄새 등의 특징적인 특성을 갖는 일부 새로운 화합물로 변환하는 것을 기반으로 합니다. 이 경우 발생하는 화학적 변형을 정성적이라고 합니다. 분석 반응, 이러한 변형을 일으키는 물질을 시약(시약)이라고 합니다.

정성적 화학 분석의 또 다른 예는 분석물을 수산화나트륨 수용액으로 가열하여 암모늄염을 검출하는 것입니다. OH-이온이 존재하는 암모늄 이온은 암모니아를 형성하며, 이는 냄새나 젖은 붉은색 리트머스 종이의 푸른색으로 인식됩니다.

유사한 여러 물질의 혼합물을 분석할 때 화학적 특성, 사전에 분리된 후 개별 물질(또는 이온)에 대해 특징적인 반응이 수행되므로 정성 분석은 이온을 검출하기 위한 개별 반응뿐만 아니라 분리 방법도 다룹니다.

정량 분석을 통해 특정 화합물 또는 물질 혼합물의 구성 부분의 정량적 비율을 설정할 수 있습니다. 정성분석과 달리 정량분석은 분석물질의 개별 성분 함량이나 시험약물 내 분석물질의 전체 함량을 알아내는 것이 가능하다.

분석된 물질의 개별 원소 함량을 결정할 수 있는 정성 및 정량 분석 ​​방법을 원소 분석, 기능 그룹 - 기능 분석이라고 합니다. 특정 분자량을 특징으로 하는 개별 화합물 - 분자 분석.

이종의 개별 구조(상) 구성 요소를 분리하고 결정하기 위한 다양한 화학적, 물리적, 물리화학적 방법 세트! 속성과 물리적 구조가 다르고 인터페이스에 의해 서로 제한되는 시스템을 위상 분석이라고 합니다.

정성적(비정형화된) 분석 방법은 엄격한 분석 종속성이 아닌 논리적 수준의 분석 절차 설명을 기반으로 합니다. 여기에는 전문가 평가, 시나리오, 형태학, 지표 시스템 비교 등의 방법이 포함됩니다. 분석가의 직관, 경험 및 지식이 매우 중요하기 때문에 이러한 방법의 적용은 특정 주관성을 특징으로 합니다.

전문가 평가는 직접 측정할 수 없는 프로세스나 현상에 대한 정량적 또는 순서적 평가입니다. 이는 전문가의 판단에 근거한 것이므로 완전히 객관적이라고 볼 수는 없습니다. 다소 객관적인 답변을 제공하는 방식으로 개별 전문가 평가를 처리하기 위해 과학적 방법이 개발되고 있습니다(사려 깊은 형태의 질문과 답변을 사용하여 이후에 컴퓨터로 처리됨).

시나리오 - 추가 분석 및 가장 현실적인 조건 선택을 목적으로 특정 조건(미리 선택)의 다양한 조합 하에서 연구 대상 개체 개발에 가능한 옵션에 대한 설명입니다.

형태학적 분석은 복잡한 프로세스를 예측하는 데 사용됩니다. 이는 연구 중인 시스템의 개별 요소 개발에 대한 모든 가능한 조합을 체계적으로 검토하는 전문적인 방법입니다. 이는 시스템의 객체, 현상, 속성 및 매개변수에 대한 완전하고 엄격한 분류를 기반으로 하며, 이를 통해 전체 개발을 위한 가능한 시나리오를 구축하고 평가할 수 있습니다.

정량적(공식화된) 분석 방법은 상당히 엄격한 공식화된 분석 종속성을 기반으로 합니다. 그것들을 나열해 봅시다:

고전적인 분석 방법 - 체인 대체 방법, 대차 대조표, 백분율 숫자, 미분, 적분, 할인 등의 방법.

경제 통계 방법 - 평균 및 상대 값, 그룹화, 그래픽, 지수, 시계열 처리를 위한 기본 방법

관계 연구를 위한 수학적 및 통계적 방법 - 상관 분석, 회귀 분석, 분산 분석, 요인 분석, 주성분 분석, 공분산 분석 등

계량 경제학 방법 - 매트릭스 방법, 조화 분석, 스펙트럼 분석, 생산 기능 이론 방법, 입출력 균형 이론 방법;

경제적 사이버네틱스 및 최적 프로그래밍 방법 - 시스템 분석 방법, 선형 프로그래밍, 비선형 프로그래밍, 동적 프로그래밍 등;

운영 연구 및 의사결정 이론 방법 - 그래프 이론 방법, 게임 이론, 트리 방법, 베이지안 분석, 큐잉 이론, 네트워크 계획 및 관리 방법.

수학적 방법대략적인 계산을 정확한 계산으로 대체하여 수동으로 거의 불가능한 다변량 비교 분석을 수행할 수 있습니다.

3. 재무 분석 방법: 수평적, 수직적, 추세 분석

수평적 분석 방법- 역학 지표의 변화를 평가하는 데 사용됩니다. 표시기의 절대 변화를 결정하기 위해 값은 다음과 같이 계산됩니다.

ΔЗ = З 1 - З 0,

여기서 Z 1 -보고 기간의 지표 값입니다.

З 0 - 기본 기간의 지표 값입니다.

지표의 성장률을 평가하기 위해 값이 계산됩니다.

T p (Z) \u003d Z 1: Z 0.

지표 값은 기준 기간과 비교하여 보고 기간 동안 지표 값이 몇 배나 변경되었는지를 나타냅니다.

상대적 변화를 평가하기 위해 다음 공식을 사용하여 성장률을 계산합니다.

T pr (Z) \u003d (Z 1: Z 0 - 1) x 100% \u003d ΔZ: Z 0 x 100%.

T pr(Z)의 성장률은 기준 기간과 비교하여 보고 기간 동안 지표 값이 몇 퍼센트 변경되었는지 나타냅니다.

수직분석방법- 복잡한 경제 지표를 분석하는 데 사용되며 전체 인구에서 복잡한 지표의 각 구성 요소가 차지하는 비율을 확인할 수 있습니다.

구조를 평가하기 위해 다음 공식이 사용됩니다.

어디 디 - i 번째 공유요소;

Zi - 절대 i 번째 값복합 지표에 포함된 구성요소;

Z - 이 복합 지표의 값입니다.

복잡한 경제 지표 구조의 역학을 평가하기 위해 각 구성 요소의 절대 및 상대 변화가 결정되는 수평 방법이 사용됩니다.

ΔDi \u003d Di 1 - Di 0, T pr (Di) \u003d ΔDi: Di ​​​​0 x 100%.

조직의 장부가치에 대한 수직적 분석을 통해 경제 활동에서 특정 유형의 자원 사용 품질을 결정하고 산업 특성 및 기타 특성을 고려하여 조직에 대한 비교 분석을 수행할 수 있습니다. Di 유형의 상대 지표는 절대 지표와 달리 인플레이션 측면에서 조직 활동을 분석할 때 더 편리하며 역학 구성 요소의 변화를 객관적으로 평가할 수 있습니다.

추세 분석 방법- 예를 들어 대차대조표, 조직의 자산 및 부채 구조와 같이 연구된 요소의 역학에 대한 데이터 시리즈의 사용을 기반으로 합니다. 용법 이 방법현재와 ​​향후 기간 모두에서 조직 개발의 주요 방향을 평가할 수 있습니다.

조직의 활동을 특징 짓는 각 주요 지표에 대해 성장률 변화, 고려중인 기간 (월, 분기, 반기, 연도)의 평균 성장률을 분석하고 이러한 지표의 주요 변화 방향을 식별합니다. 주요 지표 간의 연관성을 고려하여 성장률(성장률)의 평균값을 계산한 결과를 통해 향후 연구 중인 지표의 예측 값을 계산할 수 있습니다. 추세 모델을 기반으로 한 예측을 통해 어느 정도의 신뢰성으로 예측 요소의 값을 계산하고 가장 합리적인 관리 결정을 선택하며 조직의 재무 및 경제 활동에 대한 이러한 결정의 결과를 평가할 수 있습니다.