Реферат обработка результатов исследования

Обновлено: 08.07.2024

Реферат по теме: Анализ данных в социологическом исследовании

Введение
1. Сущность, виды и методика социологического исследования
2. Обработка и анализ результатов социологического исследования
3. Анализ эмпирических данных социологии
Заключение
Список используемой литературы.

Введение
Развитие социологии означает и развитие эмпирических исследований, обогащающих теорию и позволяющих разрабатывать механизмы регулирования социальных процессов. Социологические исследования обеспечивают обратную связь, дополняя статистическую информацию конкретными данными об интересах и запросах, мнениях и настроениях людей, о жизненных планах, уровне и качестве жизни, ценностных установках. Идея таких исследований была заимствована у тех наук, в которых экспериментальные исследования утвердились ранее (экономики, психологии, этнографии). Эмпирические социологические исследования не тождественны социологическим обследованиям. Первые направлены на увеличение социологического знания, характеристику исходной познавательной ситуации, разработку гипотез, контролируемое применение методик, полноту отчетов об исследовании и др., составляющие в совокупности программу; вторые предполагают просто сбор и обобщение социальной информации (опросы, зондажи, статистические обследования и т.д.), теоретической цели они не ставят. В XX в. с совершенствованием социологии как науки в условиях интенсивного социально-экономического и политического развития общества эмпирическая социология стала приобретать все более важное значение.
Анализ и обобщение результатов социологического исследования позволяют предсказать возможные варианты развития социальных процессов и явлений. Одной из форм предвидения является социальное прогнозирование - научное исследование перспектив развития иди возможного состояния исследуемого объекта. Социальное прогнозирование может осуществляться во всех сферах жизнедеятельности общества.
Актуальность темы не вызывает сомнений и поэтому в данной работе рассматриваются формы и способы анализа эмпирических данных социологии.

1. Сущность, виды и методика социологического исследования

Эмпирическое социологическое исследование - это система логически последовательных методологических, методических и организационно-технических процедур, направленных на реализацию единой цели - получения объективно достоверных данных об исследуемом социальном процессе или явлении для их последующего практического использования.
В зависимости от многих оснований, в том числе целей, глубины и специфики требуемого анализа предмета, выделяют следующие виды эмпирических социологических исследований (табл. 1).

Таблица 1 - Виды социологических исследований
Теоретические По цели Эмпирические
По задачам По частоте проведения По масштабности
Разведывательные Описательные Аналитические Разовые Повторные Международные Общенациональные Региональные Отраслевые Локальные
Пилотажные Панельные Лонгитюдные Монографические

2. Обработка и анализ результатов социологического исследования

3. Анализ эмпирических данных социологии

Список используемой литературы
1. Голенкова З.Т. и др. Общая социология: учеб. пособие – М.: Гардарики, 2005. – 474 с.
2. Елисеева Е.В. Социальная информатика: учебно-методические материалы. – Брянск: СЭИ БГУ, 2003 г. – 240 с.
3. Зарубина И.Н. Социология хозяйственной жизни: проблемный анализ в глобальной перспективе: учеб. пособие – М.: ЛОГОС, 2006. – 392 с.
4. Зборовский Т.Е. Прикладная социология: учеб. пособие – М.: Гардарики, 2004. – 176 с.
5. Нартов Н.А. Социология: учеб. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2005-511с.
6. Немировский В.Г. История социологии: уч. пос. - М.:ИЦ ВЛАДОС, 2005 - 318с.
7. Сидоренко Е.В. Методы математической обработки. СПб.: СПЦ. 1996. – С.297.
8. Ядов В.А. Стратегия социальных исследований. Описание, объяснение, понимание социальной реальности – М.: Добросвет, 2000. – 596 с.

Эффективность исследования систем управления (СУ) зависит от того, насколько полной оказалась информационная база процесса, и насколько точно были обработаны результаты такого исследования. В связи с этим большое значение имеют методы обработки результатов, которые также необходимо дифференцировать, в зависимости от цели и задач исследования. При этом методы и в целом методика обработки результатов не могут быть одними и теми же для разных типов исследования систем управления, а потому значимым также является процесс разработки собственных, на основе существующих, методов обработки результатов [2].

Как правило, для обработки результатов исследования СУ пользуются методиками, преследующими различные цели, в зависимости от этапов. Так, если рассматривать этап количественного анализа, то он состоит из первичного и вторичного подэтапов. На первичном полученные данные оформляются в читаемый вид – таблицы, графики, гистограммы и т.д. В таблицах, как правило, расположены сведения, представляющие собой текстовые и цифровые данные, соотнесенные между собой. В гистограммах результаты исследования располагаются в диапазоне изменения их значений.

Вторичный этап предусматривает анализ представленных в различных формах данных, из интерпретацию, выявление количественных характеристик, которые будут наиболее информативны. Цель вторичного этапа заключается не только в анализе, но в подготовке данных к оценке достоверности сведений способом параметрической статистики.

Методы, которые используются при количественном анализе, представлены [3]:

− дисперсионным анализом, который позволяет выявить, насколько диапазон зависимой переменной имеет соотношение с диапазоном такой же размерности независимой переменной;

− факторным анализом, который состоит в том, что выявляется влияние факторов на зависимые переменные. При этом в качестве факторов используются независимые переменные;

− регрессионного анализа, который заключается в том, что осуществляется построение модели связей зависимых переменных, представляющей определенный психометрический фактор. Данная модель является отражением воздействия независимой переменной на объект исследования, в данном случае на систему управления;

− кластерного анализа, который дает возможность исследователю выявлять важнейшие характеристики объектов по характеристикам их переменных.

Не менее важными являются количественные методы анализа результатов исследования СУ, под которым понимается набор определенных методов и способов описания объекта на основании обобщений, практического опыта, умозаключений, применения логических приемов.

Можно выделить такие приемы качественного анализа, как категоризация (распределение полученного материала по категориям) и казуистика (описание типичных ситуаций, которые входят в типологию, и описание нетипичных, которые являются исключением), систематизация, периодизация, а также классические методы классификации и систематизации.

При проведении качественного анализа исследователи пользуются, как правило, следующими методами: анализ по аналогии (с применением опыта, логики, интуиции исследователя) и непараметрических методов (которые, к слову, имеют меньшую статистическую мощность), сущность которой заключается в преобладании статистики над данными.

Также можно выделить среди методов статистический анализ данных, который предусматривает выявление причинных связей между заданными параметрами. Однако, поскольку исследование строится на проверке определенной гипотезы, возникшей в виде основания проведения исследования, то, по сути, статистический анализ является методом проверки этой гипотезы о наличии или отсутствии каких−либо связей между параметрами. При этом выделяют принципы причинности, которым должны соответствовать те или иные связи между параметрами [1, c . 72]:

− причина и следствие коррелируют друг с другом;

− причины предшествуют следствию, выявляется очевидность инициации возникновения следствия;

− связь между причиной и следствием находится в изоляции от иных факторов.

Практическая реализация указанных методов определяется конечной целью и задачами исследования. Как правило, полученные эмпирические материалы, подлежащие обработке и переводу в исчисляемый вид, могут быть проанализированы при помощи программных средств. Эти средства можно дифференцировать по категориям: специализированные программные средства и универсальные.

Следует заметить, что вообще подготовка данных для обработки, больше, чем собственно обработка, занимает времени и требует знаний, в том числе и специализированных. В рамках использования компьютерных программ можно выделить ввод данных, их проверка, удаление ошибочных параметров, подготовка данных в виде распределения по категориям и т.д.

В плане компьютерной обработки в последние годы произошли значительные изменения. Современные программные средства позволяют не только в автоматическом режиме обрабатывать любые данные, но и вводить в неподготовленные сведения с тем, чтобы программы самостоятельно распознавали и дифференцировали введенные (или сканированные) сведения. Это дает возможность субъекту исследования не иметь специализированных знаний по обработке данных, а значит исследование систем управления, вопреки сложившемуся мнению и практике привлечения консалтинговых организаций к исследованиям, заниматься этим могут сотрудники компании без ущерба времени и должностным обязанностям.

Между тем, полученные данные, связи между ними и степень влияния, необходимо для того, чтобы не провести анализ, но и составить прогноз развития, разработать рекомендации и предложения по совершенствованию систем управления.

Таким образом, выбор методов обработки результатов исследования систем управления зависит от того, какие задачи будут решаться в ходе исследования, и какая цель стоит перед субъектом. Тем не менее, наиболее целесообразным представляется использование специализированных и универсальных компьютерных программ, что позволит, не привлекая сторонние организации для проведения исследований, самостоятельно, внутри организации, провести исследование. При этом полученные данные могут быть обработаны программными средствами, затраты на которые могут считаться эффективными в случае периодического использования программ для подобных исследований.

Список источников

Коротков Э. М. Исследование систем управления: учебник и практикум для академического бакалавриата / Э. М. Коротков. – 3-е изд., перераб. и доп. – М.: Издательство Юрайт, 2018. – 226 с.

Курлов А.Б. Базовые стратагемы управления знаниями в процессе научного исследования / А.Б. Курлов // Вестник Уфимского государственного авиационного технического университета. – 2012. – Т. 16. − № 6 (51). – С. 256−262.

Хорольцева Е.Б., Федорова А.В. Исследование систем управления: методологический аспект // Вестник Поволжского института управления. – 2013. − № 2 (35). – С. 110−117.

Реферат по теме: Анализ данных в социологическом исследовании

1. Сущность, виды и методика социологического исследования

2. Обработка и анализ результатов социологического исследования

3. Анализ эмпирических данных социологии

Результаты практического исследования — это итог научно-исследовательской деятельности. Их представляют в виде конкретных качественных или количественных показателей. Оформляют результаты в таблицы и диаграммы. В статье рассказываем как проанализировать, описать результаты исследования, выявить их практическую значимость.

Как проанализировать и описать результаты практического исследования обновлено: 29 октября, 2021 автором: Научные Статьи.Ру

Виды результатов практического исследования

Результаты практического исследования — конкретные значения и показатели, которые можно описать.

по времени фиксирования: итоговые, промежуточные, текущие;
по факту преднамеренности: планируемые и незапланированные;
по отношению к целям: соответствующие полно или частично и несоответствующие поставленным целям и задачам;
в зависимости от субъекта: непосредственные и опосредованные, прямые и косвенные;
по качеству: позитивные и негативные;
по степени значимости: значимые и незначимые

Нужна помощь в написании работы?

Мы - биржа профессиональных авторов (преподавателей и доцентов вузов). Наша система гарантирует сдачу работы к сроку без плагиата. Правки вносим бесплатно.

Разница между результатами практического исследования и выводами

Результаты объективны (указываются в практической части работы), а выводы — субъективны (описываются в заключении). Часто два этих понятия путают.

Результаты практического исследования — конкретные значения и показатели, которые получил исследователь. Это факты, которые необходимо зафиксировать.

Выводы по итогам практического исследования — это объяснение результатов, собственные размышления автора. Выводы по одному и тому же результату могут сильно различаться у разных авторов. Так как на выводы влияет мировоззрение автора, эпоха, страна в которой он живет и тд. Имея на руках точные результаты, можно изменить выводы.

Пример вывода

На основе теоретического анализа были выделены три подхода к осуществлению стратегического энергоменеджмента на промышленном предприятии: технократический, системный и инновационный. Каждый из указанных подходов обладает своими преимуществами и ориентирован на различное использование производственно-технических и интеллектуальных ресурсов развития. Подходы являются основой для реализации отдельных функциональных стратегий, отражающих процессы закупки энергоресурсов, их потребления по источникам и контроля энергоэффективности на всех уровнях.

Анализ результатов исследования

Анализируя результаты практического исследования, автор сравнивает их с уже имеющимися в науке. Важно учитывать тут не только итоговые результаты, но и промежуточные.

В ходе анализа могут обнаружиться ошибки или результаты, которые противоречат друг другу (объяснять эти ошибки и противоречия автор будет в выводах). Часто такое бывает, когда использовались разные методы исследования.

Выбор методов анализа результатов зависит от конкретной дисциплины:

статистические методы анализа;
описание корреляционных связей между изучаемыми переменными;
корреляционный, дисперсионный или факторный анализ для проверки исследовательских гипотез.

Для обработки массивных данных полевых исследований используются специальные программы — Vortex, SPSS, Statistica. Но для обработки результатов исследования в небольших работах, например, в курсовой, достаточно будет и обработки в Exsel.

Пример анализа

Для реализации подобного мероприятия необходимо предложить алгоритм выработки ключевых показателей, с помощью которых будет измеряться энергоэффективность человеческого капитала. Предложенный нами алгоритм (рисунок 3.6) включает последовательную выработку ключевых показателей энергоэффективности с соблюдением требования сохранения качества продукта (процент извлечения, выход годного, химический состав и иные показатели качества) на выходе и сокращением удельных норм расхода ТЭР всех видов.

Практическая значимость результатов исследования

Практическая значимость — это ответ на вопрос, как можно использовать полученные результаты на практике.

Чем выше практическая значимость результатов исследования, тем выше ценность работы. У докторской диссертации практическая значимость будет выше, чем у курсовой работы.

Описание практической значимости должно быть конкретным. Нужно емко и понятно объяснить, в какой отрасли, кому и каким образом помогут результаты исследования.

У вас должны быть доказательства и аргументы, которые наглядно показывают важность и преимущества вашего исследования перед аналогичными.

И самое главное, нужно доказать, что предлагаемый вами способ действительно даст результат и решит проблему. Сделать это можно, например, проведя сравнительный анализ ситуации “до” и “после”.

Пример практической значимости

Практическая значимость исследования подтверждается определением набора практических рекомендаций по совершенствованию внутренней системы энергетического менеджмента в части энергоанализа, планирования ресурсов и управления энергоэффективным человеческим капиталом. В работе приведены показатели эффективности, которые могут дополнить существующую систему ключевых энергоиндикаторов и выявить роль человеческого капитала предприятия в энергосбережении.

Описание результатов исследования

Научные и практические результаты исследования описывают в краткой и понятной форме в виде таблиц, графиков, диаграмм и схем.

Важно! Все результаты практического исследования описываются только в самой работе. В приложение их не выносят.

И только если размер и объем графического материала слишком большой, его выносят в приложение. А в самом тексте дают на него ссылку.

Оформление таблиц

Название таблицы пишется в начале с указанием порядкового номера, выравнивается справа.

Обязательно нужно указать единицы измерения числовых данных. Если они общие для всей таблицы, то их указывают в заголовке (через запятую от названия или в скобках). Если в таблице встречаются разные единицы, их прописывают в заголовке нужной графы или строки

Требования к таблицам:

Таблицы должны быть компактными. Лучше несколько маленьких таблиц, чем одна большая.
Нумерацию указывают справа перед таблицей.
Названия строк и граф должны быть емкими и без сокращений.
Если отдельные графы повторяются или содержат одни и те же термины, несут одинаковый смысл, их указывают под одним заголовком.
В одной графе все цифры должны быть одинаково точны. Для этого можно округлить их до целого числа или 1-2 цифры после запятой.
Одна клетка таблицы должна вмещать одно число.
Таблица не должна содержать пустых клеток.
Если в таблице есть примечания, их набирают шрифтом по размеру на 1-2 значения меньше

Оформление графических материалов

Рисунок подписывается снизу с указанием порядкового номера, подпись и рисунок выравниваются по середине.

Любая приведенная в графических материалах информация должна быть описана в основном тексте

Требования к иллюстрациям:

Название изображений, графиков и диаграмм помещают под материалом.
Единицы измерения и названия смысловых осей всегда указываются.
Условные обозначения обязательны.
Если графический материал сопровождается большим количеством текста, его выносят в приложении. Например, анкеты, опросники, рисунки испытуемых.

Вывод

Исследование не считается завершенным, пока не описаны и не проанализированы его результаты. Результаты практического исследования — значения, которые получил и зафиксировал автор. Выводы на основе исследования — объяснение результатов автором, его собственные рассуждения.

Читайте также: