|
4. В зависимости от обоснованности: первичные гипотезы (рабочие), выдвигаемые на начальном этапе исследования, при выявлении проблемной ситуации и определении проблемы; вторичные, формулируемые на основе проверки и уточнения первичных. 5. В зависимости от уровня анализа: теоретические гипотезы (формулируемые как совокупность теоретических понятий); статистические (формулируемые как система статистических показателей); эмпирические (формулируемые как система эмпирически выводимых, т.е. возможных к подтверждению опытным путем признаков, показателей, индексов). Проверить достоверность выдвинутой гипотезы в ходе исследования можно, только если понятия, в которых она выражена, четко сформулированы, однозначно истолковываются и поддаются какому-либо количественному измерению. Для этого при разработке программы исследования применяются две основные процедуры — интерпретация и операционализация понятий. Интерпретация понятий — уточнение, истолкование их смысла. Теоретическая интерпретация подразумевает, во-первых, выделение главных, опорных понятий. Во-вторых, в ходе интерпретации понятия раскрываются через понятия меньшей степени общности. В-третьих, устанавливаются взаимосвязи понятий между собой, проверяется их непротиворечивость. Эмпирическая интерпретация — выделение основных признаков объекта, доступных измерению, установление показателей, которые могут быть количественно определены. Эти показатели называют “эмпирическими индикаторами”. Например, масштаб текучести, интенсивность текучести кадров и т.п. Операционализация понятий (или операциональная интерпретация) — это установление порядка количественного измерения показателей: единиц счета, коэффициентов, индексов, шкал (коэффициент текучести кадров, индекс сплоченности группы). В ходе подготовки к проведению исследования необходимо обеспечить его репрезентативность (достоверность получаемых данных и выводов, гарантию того, что выводы, сделанные на основе анализа части совокупности, отражают свойства совокупности в целом). Величина репрезентативной выборки зависит от дисперсии — разброса признаков (например, по возрасту, стажу и т.п.). Если дисперсия равна нулю, достаточно проанализировать одну единицу, входящую в объект исследования — выводы будут достоверно характеризовать всю генеральную совокупность. Соответственно чем больше дисперсия признаков, тем больше должна быть выборка. Обычно считается, что репрезентативная выборка не может быть менее 10% генеральной совокупности. При формировании выборки используется ряд методов вероятностного отбора. К простым относятся: простая случайная выборка — с помощью таблиц случайных чисел; систематический отбор — через интервал в перечне объектов генеральной совокупности; серийная выборка, когда единицами случайного отбора являются определенные “гнезда” — группы. — 234 —
|