Статистические методы изучения общественного мнения - курсовая работа готовая
Приём заказов:
Круглосуточно
Москва
ул. Никольская, д. 10.
Ежедневно 8:00–20:00
Звонок бесплатный

Статистические методы изучения общественного мнения

Диплом777
Email: info@diplom777.ru
Phone: +7 (800) 707-84-52
Url:
Логотип сайта компании Диплом777
Никольская 10
Москва, RU 109012
Содержание

Введение

статистический выборка опрос

Опрос является ведущим методом изучения сферы сознания людей. Этот метод особенно важен в исследовании явлений и процессов в обществе, малодоступных непосредственному наблюдению, а так же в случаях, когда изучаемая сфера слабо обеспечена документальной информацией. Социологический опрос в отличие от других методов сбора информации позволяет уловить оттенки настроения и структуры мышления людей.

Поэтому многие исследователи считают опрос наиболее простым и доступным методом сбора первичной социологической информации. В самом деле, оперативность, простота, экономичность данного метода делают его весьма популярным и приоритетным по сравнению с другими методами социологических исследований. Однако проблема состоит не в проведении самого опроса, а в получении качественных данных. А для этого необходимы соответствующие условия, соблюдение определенных требований.

Целью курсовой работы является исследование методов подхода к изучению общественного мнения, т.е. изучению выборки, применения статистического аппарата к ней, а также демонстрация возможностей использования среды разработки Delphi 7 для обработки и визуализации статистических данных.

Курсовая работа состоит из разделов. В первом разделе дана общая информация о роли общественного мнения в современном мире и об основном методе подхода к ее изучению – опросе. Второй раздел посвящен непосредственно понятию выборки по данным опроса, методов ее изучения, подходов к анализу. Третий раздел описывает базовые статистические формулы, а именно, средние величины, вариационные показатели и ошибки выборки. Так же приведена задача, показывающая как правильно применять формулы статистики при анализе выборки по данным опроса.

1. Понятие общественного мнения

Общественное мнение – специфическое проявление общественного сознания, которое выражается в оценках и характеризует отношение социальных групп (в первую очередь большинства народа) к всевозможных проблемам, спорам, вопросам, представляющие общественный интерес.

Иными словами, общественное мнение – это совокупность индивидуальных мнений по конкретному вопросу, затрагивающему группу людей, где мнение одного человека – сформированное отношение по какому-либо вопросу в определенной форме.

Отношение человека к проблеме определяется набором следующих факторов:

1) личные – физические, социальные и умственные компоненты человека (возраст, социальный статус, умственные способности)

2) культурные – жизненный стиль и традиции конкретной страны или города.

3) семейные – учитывают происхождение людей и семейные традиции (дети часто имеют навязанное родителями мировоззрение и жизненные позиции, ценности и сохраняют их в будущем).

4) социальный класс – позиция в обществе. Изменение социального статуса людей влечет изменять из жизненные позиции и взгляды. (Студенты учебных заведений могут изменить свое отношение к общественным явлениям после вхождения на рынок труда и начала профессиональной деятельности)

Общественное мнение в его современном значении и понимании появилось с развитием буржуазного строя и формированием гражданского общества как сферы жизни, независимой от политической власти. В средние века принадлежность человека к тому или иному сословию имела непосредственное политическое значение и жестко определяла его социальную позицию. С зарождением буржуазного общества на смену сословиям пришли открытые классы, состоящие из формально свободных и независимых индивидов. Наличие таких свободных, независимых от государства индивидов, индивидов-собственников (пусть даже это собственность только на свою рабочую силу) – необходимая предпосылка формирования гражданского общества и общественного мнения как его особого института.

В условиях тоталитарного режима, где все социальные отношения жестко политизированы, где нет гражданского общества и частного индивида как субъекта независимого, т.е. не совпадающего со стереотипами господствующей идеологии, гласно выражаемого мнения, там нет и не может быть общественного мнения. В этом смысле наше общественное мнение – это дитя эпохи гласности, имеющее очень небольшой по историческим меркам опыт существования. За годы перестройки наше общество очень быстро прошло путь от приказного единомыслия через так называемые гласность и плюрализм мнений к реальному политическому плюрализму и свободе слова. За этот период сформировалось и независимое в своих оценках и суждениях общественное мнение.

При анализе и изучении общественного мнения необходимо учитывать следующие его особенные черты:

1) общественное мнение динамично – недостаточно его сформировать единожды, требуется постоянный его мониторинг.

2) потенциальная направленность поведения общественности определяется реальностями действительности

3) общественное мнение обычно меняется в большей степени непосредственными событиями, изменяющие ценности этого общества.

4) мнение общественности полностью определяется её интересами и ценностями.

1.1 Опрос как основной статистический метод изучения общественного мнения

Опрос – метод получения информации о субъектах – респондентах опроса. Опрос заключается в том, что респонденту задают вопросы, ответы на которые позволяют получить необходимые сведения в зависимости от поставленных задач исследования. К основным признакам опроса можно причислить его массовость, которая обуславливается тем, что исследователю чаще всего требуется получить сведения о целый группе индивидов, их усредненное мнение, а не мнение отдельного индивида. Опрос является наиболее популярным методом исследования массовой коммуникации.

При создании опросов сначала формулируют программные вопросы, соответствующие решению задачи, доступные только лишь специалистам, а потом эти вопросы переводятся в анкетные, которые сформулированы для респондентов на понятном, доступном языке.

Основные методы проведения опроса:

· Анкетирование

· Метод лестницы

· Свободный

· Устный

· Письменный

Интервью относят как и к методу опроса, так и к методу беседы.

Классификация опросов по способу взаимодействия с респондентом:

· Личные опросы. Особенность личных опросов – непосредственный контакт исследователя с респондентом.

· Дистанционные опросы. Проведение таких опросов возможно при опосредованном участии исследователя, либо же вовсе без его участия.

Одними из наиболее активно используемых в современном мире дистанционных методов являются телефонный или интернет-опрос.

2. Понятие выборки

Использование количественных и статистических методик изучения общественного мнения предполагает предварительное построение выборки.

Выборка – представительная часть генеральной совокупности, в которой интересующий нас признак распределяется по тому же закону, что и в самой генеральной совокупности.

В то же время, выборка должна представлять исключительно объект исследования. Вид выборки должен лучшим образом показать и описать объект исследования. Существует несколько основных видов выборки:

· Случайная выборка – способ отбора, при котором каждый элемент генеральной совокупности имеет одинаковую вероятность быть выбранным. Реализовать случайную выборку можно, используя такие приемы, как лотерейный метод и / или таблицу случайных чисел. С помощью этого типа выборки проводится большинство телефонных опросов и опросов по каким-либо спискам (например, избирательным). Для построения случайной выборки необходим список всех элементов генеральной совокупности.

· Систематическая выборка – процедура отбора каждого n-го элемента из списка элементов генеральной совокупности. По этому принципу формируются разного рода адресные выборки, например – квартирные, когда квартиры для проведения анкетирования / интервьюирования отбираются по определенной схеме (первая от лифта, первая слева, и т.д.)

· Квотная выборка формируется на основе определенных параметров (квот) – например, социально-демографических характеристиках индивидов. Этот тип выборки применяется, как правило, в случае небольшой генеральной совокупности. Важной особенностью является то, что для квотной выборки не вычисляется ошибка.

· Спонтанная выборка – этот тип выборки, респонденты для которой отбираются случайным образом или с определенным шагом, например – в местах массовых скоплений. Как правило, используется при уличных опросах в местах массового скопления людей (у метро, культурных памятников, развлекательных центров, и т.д.).

Важным понятием, связанным с применением количественных методик, является ошибка выборки. Ошибка может быть систематической – тогда, когда она заложена в саму процедуру отбора респондентов, и случайной, которая неизбежно возникает в силу того обстоятельства, что опрошена не вся генеральная совокупность, однако всегда может быть рассчитана и представлена.

2.1 Выборочный метод. Ошибка выборки

Статистическое исследование может осуществляться по данным несплошного наблюдения. Основная цель несплошного наблюдения – получение характеристик изучаемой совокупности по обследованной её части. Один из наиболее распространённых в статистике методов, применяющий несплошное наблюдение – выборочный метод.

Под выборочным понимается такой метод статистического исследования, при котором обобщающие показатели изучаемой совокупности устанавливаются по некоторой её части (обычно 5 – 15%) на основе случайного отбора.

Значение выборочного метода состоит в следующем:

1) при минимальной численности обследуемых единиц исследование проводится в более короткие сроки и с минимальными затратами ресурсов и денежных средств. Это повышает оперативность статистической информации, уменьшает ошибки регистрации;

2) при проведении ряда исследований выборочный метод является единственно возможным;

3) применяется для проверки данных сплошного учёта.

Выборочный метод имеет важную особенность по сравнению с другими методами несплошного наблюдения: в основу отбора единиц для обследования положен принцип равновероятного попадания в выборку каждого элемента генеральной совокупности. В результате исключается возможность образования выборки только за счёт лучших или худших значений. Это является хорошим показателем возникновения систематических ошибок при оценке.

Поскольку любая статистическая совокупность состоит из единиц с варьирующими признаками, то состав выборочной совокупности может в той или иной мере отличаться от состава генеральной совокупности. Это расхождение между выборкой и генеральной совокупности составляет ошибку выборки.

Мера ошибки выборки зависит от ряда факторов:

1) степени вариации изучаемого признака;

2) численности выборки;

3) методов отбора единиц в выборочную совокупность;

4) принятого уровня достоверности результата исследования.

Систематические ошибки могут возникать в связи с особенностями принятой системы отбора и обработки данных наблюдения, или в связи с нарушениями установленных правил отбора единиц для обследования.

Возникновение случайных ошибок репрезентативности объясняется неравномерным распределением единиц в генеральной совокупности. Поэтому распределение отобранной для обследования совокупности единиц (выборки) не вполне точно воспроизводит распределение единиц генеральной совокупности.

Величина ошибки выборки характеризует степень надёжности результатов обследования выборочной совокупности и необходима для оценки параметров генеральной совокупности. Для каждого конкретного выборочного наблюдения величина ошибки выборки может быть определена по соответствующим формулам.

2.2 Задачи, решаемые выборочным методом

статистический выборка опрос

При применении выборочного наблюдения возникают три основные задачи:

* определение объема выборки, необходимого для получения требуемой точности результатов с заданной вероятностью;

* определение возможного предела ошибки репрезентативности, гарантированного с заданной вероятностью, и сравнение его с величиной допустимой погрешности.

* определение вероятности того, что ошибка выборки не превысит допустимой погрешности.

Объем выборки рассчитывается на стадии проектирования выборочного обследования. Так как

, то ,

где ? – допустимая погрешность, которая задается исследователем исходя из требуемой точности результатов проектируемой выборки;

t – табличная величина, соответствующая заданной доверительной вероятности F(t), с которой будут гарантированы оценки генеральной совокупности по данным выборочного обследования;

 – генеральная дисперсия.

Последняя величина, как правило, неизвестна. Используются какие-либо ее оценки: результаты прошлых обследований той же совокупности, если ее структура и условия развития достаточно стабильны, или же зная примерную величину средней, находят дисперсию из соотношения

;

если известны минимальные и максимальные значения переменной x, то можно определить среднее квадратическое отклонение в соответствии с правилом «трех сигм»

,

так как в нормальном распределении в размахе вариации «укладывается» 6у(±3у). Если распределение заведомо асимметричное, то

При расчете п не следует гнаться за большими значениями t и малыми значениями ?, так как это приведет к увеличению объема выборки, а следовательно, к увеличению затрат средств, труда и времени, вовсе не являющемуся необходимым.

Формула не учитывает бесповторности отбора и дает максимальную величину выборки, которую можно скорректировать «на бесповторность». Так как , то на основе формулы для n получаем выражение скорректированного объема выборки , где .

При больших размерах генеральной совокупности скорректированный Объем выборки незначительно отличается от .

2.3 Основные способы формирования выборочной совокупности

Способ отбора определяет конкретный механизм или процедуру выборки единиц из генеральной совокупности и зависит от степени вариации изучаемого признака в исследуемой совокупности.

В практике выборочных обследований наибольшее распространение получили следующие способы формирования выборки.

Собственно-случайная выборка заключается в отборе единиц из генеральной совокупности наугад или наудачу без каких-либо элементов системности. Применяется в случае незначительной вариации изучаемого признака в пределах исследуемой совокупности.

При проведении отбора этим способом следует принять во внимание, что все единицы генеральной совокупности имеют равные шансы попадания в выборку. Следует также установить чёткие границы генеральной совокупности таким образом, чтобы включение или невключение в неё отдельных единиц не вызывало сомнений.

Например, при обследовании студентов, необходимо чётко определиться, будут ли приниматься во внимание лица, находящиеся в академическом отпуске, студенты негосударственных вузов и т.п.

Технически собственно-случайный отбор проводится путём жеребьёвки или с помощью таблиц случайных чисел.

Собственно-случайный отбор может быть как повторным, так и бесповторным (выпавшие жребии обратно в исходную совокупность не возвращаются и в дальнейшем отборе не участвуют).

Механическая выборка применяется в случаях, когда генеральная совокупность каким-либо образом упорядочена, т.е. имеется определённая последовательность в расположении единиц (например, телефонные номера респондентов, списки избирателей, номера домов, квартир).

Для проведения механической выборки устанавливается пропорция отбора, которая устанавливается соотнесением объёмов выборочной и генеральной совокупности. Например, при пропорции 1:50 (2%-ная выборка) отбирается каждая 50-я единица; при пропорции 1:20 (5%-ная выборка) – каждая 20 единица и т.д.

Типический отбор используется в тех случаях, когда все единицы генеральной совокупности можно разбить на типические группы; вариация исследуемого признака от группы к группе – значительная.

При обследованиях населения такими группами могу быть, например, районы, социальные, возрастные или образовательные группы; при обследовании предприятий – отрасль и подотрасль, форма собственности и т.д.

Типический отбор предполагает выборку из единиц из каждой типической группы собственно-случайным или механическим способом.

Отбор единиц в типическую выборку может быть организован либо пропорционально объёму типических групп, либо пропорционально внутригрупповой дифференциации признака. При выборке, пропорциональной объёму типических групп, число единиц, подлежащих отбору из каждой группы, определяется следующим образом: ni = n * Ni/N, где ni – объём выборки из i-й группы; Ni – объём i-й группы. n – численность выборочной совокупности.

Отбор, пропорциональный внутригрупповой дифференциации признака, осуществляется на основе использования внутригрупповых дисперсий по каждой типической группе.

Серийный отбор удобен в тех случаях, когда единицы совокупности объединены в небольшие группы или серии.

В качестве таких серий могут рассматриваться упаковки с определённым количеством готовой продукции, партии товара, студенческие группы, бригады и другие объединения.

Сущность серийной выборки заключается в собственно-случайном, либо механическом отборе серий, внутри которых производится сплошное обследование единиц.

Комбинированный отбор предполагает применение различных способов формирования выборки в комбинации.

Например, можно комбинировать типическую выборку и серийную: серии отбираются в установленном порядке из нескольких типических групп.

Возможна также комбинация серийного и собственно-случайного отбора: отдельные единицы отбираются внутри серии в собственно-случайном порядке.

Средняя и предельная ошибки выборки

После проведения отбора для определения возможных границ генеральных характеристик рассчитываются средняя и предельная ошибки выборки.

Средняя ошибка выборки показывает величину возможных отклонений характеристик выборочной совокупности от соответствующих характеристик генеральной совокупности.

Ошибки выборки могут быть рассчитаны для среднего значения признака и для доли альтернативного признака. В математической статистике доказывается, что генеральная средняя будет отличаться от выборочной средней на величину средней ошибки выборки (±m) только в 68,3% случаев. В 95% случаев ошибка выборки не выйдет за пределы ±2m. В 99,7% случаев разность между генеральной и выборочной средней на превзойдёт трёхкратной средней ошибки выборки (±3m) и т.д.

2.4 Теория малой выборки

Большинство приемов расчета характеристик выборочной совокупности предусматривают достаточно большую численность выборки, однако, не всегда и возможен и целесообразен большой объем выборки. В практике производственных наблюдений и в научно-исследовательской работе часто приходится пользоваться небольшими по объему выборками, численность которых не превышает 30 единиц. В статистике они получили название малых выборок, соответственно выборки с численностью более 30 единиц называют большими выборками.

Небольшой объем выборки уменьшает ее точность по сравнению с большой выборкой, однако доказано, что результаты (в некоторых случаях), полученные за малыми выборками, можно распространять на генеральную совокупность.

Основы теории малых выборок разработал английский математик-статистик Стьюдент. Исследования Стьюдента показали, что при небольшой численности совокупности среднее квадратическое отклонение в выборке значительно отличается от среднего квадратического отклонения в генеральной совокупности.

Поскольку среднее квадратическое отклонение генеральной совокупности является одним из параметров кривой нормального распределения, то использовать функцию нормального распределения для оценки параметров генеральной совокупности по данным малых выборок в силу получения больших ошибок неправомерно (При расчете средней ошибки по выборкам малой численности всегда надо пользоваться несмещенной оценкой дисперсии).

Стьюдент обосновал закон распределения отклонений выборочных средних от генеральной средней для малых выборок. Согласно распределению Стьюдента, вероятность того, что предельная ошибка не превысит среднюю ошибку в малых выборках, зависит от величины и численности выборки.

Малые выборки в силу своей небольшой численности даже при тщательной организации наблюдения не отражают достаточно точно показатели генеральной совокупности, поэтому результаты малых выборок редко используются для установления надежных границ, в которых находятся характеристики генеральной совокупности.

3. Основные формулы статистики для анализа выборки опроса

3.1 Определение необходимого объёма выборки

При проектировании выборочного наблюдения возникает вопрос о необходимой численности выборки. Эта численность может быть определена на базе допустимой ошибки при выборочном наблюдении исходя из вероятности, с которой гарантируется величина устанавливаемой ошибки, и наконец, на базе способа отбора.

Для определения необходимой численности выборки исследователь должен задать уровень точности характеристики выборочной совокупности с определённой вероятностью.

Необходимый объём выборки для различных способов формирования выборочной совокупности определяется исходя из формул для расчёта предельной ошибки выборки (табл.).

Метод отбора

Формула для определения необходимой численности выборки

При определении среднего размера признака

При определении доли признака

Собственно-случайный и механический отбор

Повторный

Бесповторный

Типический отбор

Повторный

Бесповторный

Серийная выборка

Повторный

Бесповторный

3.2 Основные средние величины

n – число единиц совокупности

– значение признака.

Средняя гармоническая:

Средняя арифметическая:

Средняя геометрическая:

Средняя квадратическая: .Среднее квадратическое отклонение показывает, на сколько в среднем отклоняются отдельные варианты от их среднего значения.

Средняя арифметическая взвешенная: . Средняя арифметическая взвешенная – это один из самых распространенных статистических показателей, который от средней арифметической простой отличается лишь способом расчета, но не сутью и интерпретацией. Средняя арифметическая взвешенная применяется в том случае, когда отдельные значения признака встречаются в ряду распределения не с одинаковой частотой и число вариантов не совпадает с частотой их появления.

3.3 Показатели вариации

Среднее линейное отклонение:

Простое: . Среднее линейное отклонение простое применяется для простых, однородных данных.

Взвешенное: . Среднее линейное отклонение взвешенное применяется для сгруппированных данных.

Дисперсия: . Показывает меру разброса, т.е. отклонение от мат. ожидания.

Среднее квадратическое отклонение: . Показывает на сколько в среднем отклоняются конкретные варианты от их среднего значения.

Коэф. осцилляции:

Относительное линейное отклонение:

Коэф. вариации:

3.4 Выборочное наблюдение (ошибки).

Предельная ошибка выборки:

Средняя ошибка для средней (повторный отбор):

Средняя ошибка доли признака (повторный отбор):

Средняя ошибка для средней (бесповторный отбор):

Средняя ошибки доли признака (бесповторный отбор):

Где – средняя ошибка репрезентативности; t – коэффициент кратности ошибки; N – генеральная совокупность; w-выборочная доля.

3.5 Пример вычисления средней ошибки для доли бесповторного отбора единиц

Пусть имеются 30 студентов, составивших 10%-ную случайную бесповторную выборку из всех студентов факультета, решающие олимпиадные задачи. Опросив студентов, выяснилось, что 20 студентов сочли олимпиаду слишком тяжелой, 8 сочли задачи приемлемыми, а оставшиеся 2 – слишком простыми. Найти средние ошибки выборки для доли каждого типа студентов.

Решение. Вычисляем выборочную долю для первого типа студентов: Теперь находим среднюю ошибку для доли:

=

Аналогичным образом находим ошибку для доли для второй части студентов, найдя .

=

Наконец, находим долю для оставшейся группы студентов при .

=.

4. Программная часть

Для выполнения программной части работы используется среда разработки Delphi7. В данной части курсовой работы разработана программа, позволяющая проводить вычисления средних ошибок для доли признака (повторного и бесповторного отбора).

При запуске программы будет отображаться окно, содержащее три поля для ввода данных и две кнопки, отвечающие за вычисление ошибки доли при повторном и бесповторном отборах. Результаты будут посчитаны в свободных выше полях.

Заключение

Таким образом, в работе было показано, насколько большую роль играет статистический аппарат при анализе данных выборки опроса, то есть при изучении общественного мнения.

Можно так же сказать, что математическая статистика – основной инструмент для получения качественных данных социологического опроса и их анализа. С помощью статистического аппарата можно оценить погрешности и ошибки, посчитать доли преобладающего показателя и другие важнейшие оценки.

С помощью программы Delphi 7, можно показать практическое применение вышеизложенной теории – написать программу, оценивающую или вычисляющую тот, или иной показатель.

Список литературы

1. Интернет-сайт http://wciom.ru/

2. Интернет-сайт http://www.levada.ru/

3. Интернет-сайт http://kyrator.com.ua/

4. Интернет-сайт http://ru.wikipedia.org/

5. Л.Н. Фадеева, А.В. Лебедев. Математическая статистика: учеб. пособие -496 с. – (Национальное экономическое образование)

Дмитрий Аксёнов
Дмитрий Аксёнов
Мое имя Дмитрий Аксёнов. Около 30 лет назад закончил РГПУ им. А.И. Герцена. Учился на факультете истории и социальных наук. По специальности работаю 25 лет, читаю лекции в институте. Поскольку нагрузка не слишком большая, я подрабатываю репетитором и пишу научные работы на этом сайте. Люблю свою работу за то, что сам всегда узнаю что-то новое, несмотря на мой возраст, и могу делиться полученными знаниями с молодым поколением.
Поделиться курсовой работой:
Поделиться в telegram
Поделиться в whatsapp
Поделиться в skype
Поделиться в vk
Поделиться в odnoklassniki
Поделиться в facebook
Поделиться в twitter
Похожие статьи
Раздаточный материал для дипломной работы образец

Когда студент выходит на защиту перед экзаменационной комиссией, ему требуется подготовить все необходимые материалы, которые могут повысить шансы на получение высокого балла. Один из таких

Читать полностью ➜
Задание на дипломную работу образец заполнения

Дипломная — это своеобразная заключительная работа, которая демонстрирует все приобретенные студентом знания во время обучения в определенном вузе. В зависимости от специализации к исследовательским работам

Читать полностью ➜