Чтение онлайн

Гипотезы исследования обычно строятся исходя из вашего анализа современных исследований и вашей выбранной теории. Например, вы в обзоре выделяете факторы, которые в теории могут влиять на отношение россиян к иммигрантам (строите гипотезы об их возможном влиянии. Например, чем старше респондент, тем хуже отношение к иммигрантам), затем операционализируете (находите аналог теоретическим показателям в эмпирической базе) выделенные факторы и проверяете эмпирически. Однако следует разделять статистические и исследовательские гипотезы. Статистические гипотезы проверяются на основании имеющихся эмпирических данных, мы имеем дело с взаимоисключающими гипотезами: нулевой и альтернативной. Нулевая гипотеза – это «основное проверяемое предположение, которое обычно формулируется как отсутствие различий, отсутствие влияния фактора, отсутствие эффекта, равенство нулю значений выборочных характеристик и т. п.» [17] . Противоположное по смыслу (наличие статистически значимых различий, наличие влияния и т. п.) называется альтернативной гипотезой (подробнее см. пункт 4.3). Исследовательская гипотеза [18] – это «научно обоснованное предположение о структуре социальных объектов, о характере элементов и связей, образующих эти объекты, о механизме их функционирования и развития» [19] .

Цель данного раздела заключается в том, чтобы описать параметры эмпирического исследования, которые вы используете для своей работы. Откуда же нам взять эмпирические данные? Мы можем самостоятельно провести исследование, но как это сделать? Чтобы ответить на эти вопросы, понадобилось бы написать отдельную книгу, так как дать короткие рекомендации было бы недостаточно. На тему того, как самостоятельно провести количественное исследование, написано немало учебников и различной специальной литературы, с которой можно ознакомиться (например, учебное пособие А. В. Кингсбургского [20] или известная и до сих пор актуальная «Рабочая книга социолога» [21] и др.). Если вы решите провести авторское исследование, то в статье / диссертации / ВКР необходимо будет указать, что это был массовый опрос, в какой период времени он проводился, подробно описать, как строилась выборка в вашем исследовании.

Если вы выберете использование вторичных данных, необходимо описать базу данных [22] , на которых вы собираетесь проводить анализ данных. Существует множество эмпирических баз, которые выложены в открытом доступе и которые можно легко скачать в Интернете после регистрации на сайте. Вы можете использовать их для вторичной концептуализации в рамках своего исследования. К таким базам относятся, например: ESS [23] , WVS [24] , RLMS [25] , ISSP [26] , EVS [27] , PISA [28] , Банк социологических данных Института социологии [29] и др.

После описания эмпирической базы, которую вы используете, следует прописать методологию исследования: привести формулировки вопросов из анкеты (тех переменных, которые будут задействованы в анализе данных), а также описать методы анализа данных, которые будут нужны, чтобы эмпирически проверить выдвинутые вами гипотезы исследования. Здесь же можно указать ограничения исследования (ошибки выборки, ограничения используемой базы данных).

В данном разделе приводится описание статистических процедур, которые вы провели для проверки гипотез. Например, в рамках исследования вам необходимо изучить, есть ли связь между двумя количественными переменными (количеством времени, проведенном в Интернете, и доходом), вы описываете результаты корреляционного анализа. Следует указать, какие были шкалы, какой коэффициент корреляции был применен и почему, связаны ли переменные на статистически значимом уровне. Также следует указать, чему равен коэффициент корреляции и каково направление связи. Подробнее о каждом из видов анализов будет написано далее. Суть в том, чтобы подробно описать получившийся результат.

Также следует отметить, что не стоит делать расчетов, которые не направлены на решения исследовательских задач. Например, если задача состоит в поиске связи, то необходимо подобрать метод для этой задачи с учетом того, какие шкалы используют, является ли распределение нормальным. Очень часто я сталкиваюсь с высказываниями вроде «Я не знаю всех этих сложных методов, поэтому вероятно, что мою статью не примут, ведь там присутствует только одномерный анализ» и т. п. Мы бы не рекомендовали делить анализы данных на сложные / простые. Следует руководствоваться принципом «бритвы Оккама»: выбирать наиболее простой способ, но главное – подходящий для решения вашей исследовательской задачи. Поэтому не стоит стесняться частотного анализа или таблиц сопряженности – иногда это все, что нужно, чтобы сделать исследование завершенным. Поэтому при формулировке задач так важно понимать, какие из них под силу решить статистическими методами, а какие – нет. И, конечно, вышесказанное не означает, что нужно пользоваться только одномерными или двумерными методами анализа данных, в идеале освоить разные методы, для того чтобы иметь возможность ставить задачи разного порядка. Тогда придет понимание, что анализ данных – это несложно, это лишь инструмент для решения исследовательских задач.

Статистические расчеты могут быть представлены в виде таблиц, графиков, диаграмм в зависимости от выбранного метода визуализации данных [30] .

По каждому из анализов необходимо описать полученные закономерности, например процентные соотношения или связи между переменными в зависимости от выбранного метода анализа данных.

В данном разделе необходимо сформулировать общие выводы по всей научной работе, не повторяя предыдущий текст, а именно ответить на основной вопрос, поставленный в вашей работе. Если исследование называется «Социокультурные и социоструктурные факторы, влияющие на установки россиян по отношению к иммигрантам», то необходимо ответить на вопросы: 1) каковы установки россиян по отношению к иммигрантам согласно вашему исследованию, 2) какие факторы из числа социокультурных и социоструктурных оказывают влияние на установки по отношению к иммигрантам в России (согласно полученным эмпирическим результатам).

Попробуйте проинтерпретировать полученные результаты по каждой гипотезе (ваши результаты повторяют чей-то результат, который был получен ранее? Или противоречат им?). Сошлитесь на авторов, которые получали схожие / не схожие закономерности по похожим вопросам, приведите обсуждение (почему, например, могли получиться различные тенденции с предыдущими исследованиями: различные методологии? Различный контекст проведения исследования, например, в условиях экономического кризиса и т. п.). Что лежит в основе механизма закономерностей, которые вы получили? Постарайтесь связать выводы, полученные вами, с той теоретической рамкой, которую вы выбрали в своем исследовании. Необходимо «подняться» над эмпирикой и произвести рефлексию, осмысление ваших результатов.

Можно также пояснить, что удалось сделать, а что осталось за рамками работы, и указать возможные направления дальнейшей работы.

• Бессодержательная тема / слишком широкая тема (например, социальные взаимодействия в Российском обществе).

• Тема, содержащая ненаучные термины (например, ментальные ценности в социологических исследованиях).

• Несоответствие темы и содержания.

• Не раскрыта тема.

• Утверждение, что нет объясняющей теории / нет литературы по вашей теме (в 99 % случаев литература есть, вы просто ее пока не нашли).

• Частые отклонения от главной темы при написании работы.

• Нечеткая структура, отсутствие логики, несформулированная проблема исследования.

• Описательный характер всего текста без содержательных выводов (столько-то процентов выбрали этот вариант ответа, столько-то – этот).

• Несвязанность частей текста между собой.

• Недостаточное описание процесса анализа данных (иногда возникает иллюзия, что все, что вы описываете подробно, и так будет понятно, в результате чего возникает что-то похожее на сказку про Колобка, когда вместо всей истории вы пишете, что жил Колобок и лиса его съела. Конец. Необходимо подробно и основательно описывать все этапы анализа данных, это применимо и к остальным частям научной работы, все надо описывать максимально понятно).

Конец ознакомительного фрагмента.