Практикум по анализу данных в социологии в программе SPSS. Н. С. Воронина

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.

      1.6. Обсуждение результатов / выводы / заключение

      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

30

Существует много литературы о том, как представить данные в различных программах, см., например: Мастицкий С. Э., Шитиков В. К. Статистический анализ и визуализация данных с помощью R. – М.: ДМКПресс, 2015. С. 496: цв. ил. ISBN 978-5-97060-301-7; Бурнаева Э. Г. Обработка и представление данных в MS Excel: Учебное пособие / Э. Г. Бурнаева, С. Н. Леора. Электрон. дан. – СПб.: Лань, 2018. С. 156.