іально-професійних та інших) з тим, щоб зрозуміти, яким чином особливості вибірок будуть позначатися на інтерпретації того чи іншого приватного виводу і узагальнюючих висновків;
) для того щоб у наступних операціях з даними не втратити уявлення про складові більш складних залежностей і комбінацій, якими згодом будемо оперувати [1, с. 358-387]. p align="justify"> Наприклад, у підсумкових або проміжних висновках знаходять, що такі-то умови діяльності або характеристики людей важливіші, ніж деякі інші. Щоб правильно інтерпретувати цей висновок, слід згадати, які основні характеристики вибірки, чи немає в ній помітних аномалій. Дуже можливо, що в загальній вибірці домінують представники певного соціального статусу, вікової когорти, національної приналежності і т.п. З цими їх особливостями пов'язані соціальні функції, інтереси, спосіб життя. У результаті може виявитися, що сумарні висновки безпідставні: вони переважно пояснюються специфікою домінуючої підвибірки обстежених. Щоб перевірити цю робочу гіпотезу, треба розчленувати масив інформації на відповідні підвибірки і повторити аналіз окремо для кожної з них, включаючи домінуючу. p align="justify"> Так встановлюються обмеження висновків. Звернення до "простий структурі" даних потрібно і для того, щоб при всіляких комбінаціях і складних побудовах не втратити уявлення про їх першооснові. Раптом "вискакує" найцікавіший факт, якісь явища несподівано тісно корелюють. При спробі пояснити, що відбувається, возможн про було забуто, що відомості про ці явища отримані за відповідями респондентів на два питання однакової конструкції, що є сусідами в анкеті, і що це, мабуть, наслідок монотонного реагування на схожі за формою питання - вони подібні саме в силу психологічного ефекту "відлуння". Відкриття не відбулися. Друга стадія - "ущільнення" вихідної інформації, тобто укрупнення шкал, формування агрегованих ознак-індексів, виявлення типових груп, жорстких підвибірок загального масиву і т.п.
Генеральна мета всіх цих операцій - скорочення числа ознак, потрібних для підсумкового аналізу. Одночасно досягається первинне узагальнення даних, потрібне для більш глибокого розуміння істоти досліджуваних процесів. Припустимо, наприклад, що при контент-аналізі за смисловим одиниці "а" практично інформації не було отримано (2% всього масиву відомостей). Зберігши цей пункт, ми потім будемо постійно натрапляти на нульові значення. Якщо можна, доцільно об'єднати дану смислову одиницю з подібною їй, укрупнити шкалу. Тоді слід дати уточнену інтерпретацію нового ознаки, тепер досить ємного за статистикою наповнення. Формування зведених, агрегатних ознак звільняє від необхідності утомливо інтерпретувати малоістотні зокрема, підвищує рівень узагальнень, веде до більш ємним теоретичним умовиводів. Одна справа, коли в прикладному - "інженерному" - дослідженні аналізують співвідносне значення кожного з елементів виробничої ситуації у його впливі на ставлен...
