ПРИКЛАДНАЯ СОЦИОЛОГИЯ
    
    1.Метод семантического дифференциала.
    Этот метод разработан Осгудом. Он основан на принципе ассоциации между понятием, обозначающим объект оценки, и теми или иными вербальными антонимами, характеризующими направленность и интенсивность оценки. Примеры подобных сочетаний: приятный - раздражающий, чистый - грязный, добрый - жестокий. Для повышения точности измерения установки при помощи семантического дифференциала между антонимами располагают числовую ось, в результате чего для каждой пары антонимов получают 5- или 7-балльную шкалу. Приведём пример измерения социально-психологического климата коллектива. "Какие качества характерны для отношений в вашем отделе?" Отметьте крестиком соответствующую оценку в каждой строке. Общая оценка интенсивности и направленности измеренной установки рассчитывается по формуле:
    
    где xi - средняя арифметическая по i-ой шкале; i - число шкал (в нашем случае - 3); z - число позиций шкалы (в наше случае - 7); W изменяется от +1 (полностью положительная установка) до -1 (полностью отрицательная установка).
    Для построения сложных шкал измерения установок, семантического дифференциала и тестов целесообразно прибегать к помощи психологов.
    
    2.Подготовка данных к обработке.
    Данные соц исс сами по себе не позволяют сделать обобщённые выводы, выявить тенденции, проверить гипотезы. Необходимо данные (полученных на предыдущем этапе) путём обработки превратить в соответствующий вид. Информация собранная на предыдущем этапе может представлять собой не просто прямые ответы на вопросы соц исс , а быть в форме индикаторов, полученных в процессе операционализации. Сейчас необходимо проделать обратную операцию и перевести индикаторы в форму, которая отвечала бы на вопросы соц ис. Кроме того обработка больших объемов проводится на ЭВМ, поэтому необходимо закодировать информацию. Подготовка данных к обработке - один из наиболее трудоемких процессов соц исс. В нем можно условно выделить несколько шагов, например: сбор и кодировка данных; ввод данных в компьютер; проверка и чистка данных; специальная подготовка данных. Одновременно с вводом данных обычно производится проверка на допустимость значения и логическую совместимость, но это может делаться и после. В первом случае исправления обнаруженных ошибок производятся немедленно, во втором - исправление выделяют в отдельный этап, который называют чисткой данных. Специальная подготовка данных представляет собой преобразование их к виду, удобному для обработки и анализу. При сборе информации стараются обеспечить максимальную полноту и точность информации, которая впоследствии может оказаться избыточной. На этапе подготовки окончательно формируются измерительные шкалы, вычисляют вторичные переменные - индексы, осуществляют всевозможные группировки данных. Все это осуществляется с помощью ЭВМ и позволяет опробывать несколько вариантов подготовки данных с целью выбора оптимального варианта. После того как данные приведены к виду удобному для исследования, можно приступать к их обработке и анализу.
    
    3.Группировка. Ряды распределений. Составление таблиц и графиков.
    После того как данные приведены к виду удобному для исследования, можно приступать к их обработке и анализу. ............