Диссертация (1147676), страница 18
Текст из файла (страница 18)
После чего были определены значимыефакторы в каждой группе и даны им названия в соответствии со смысловымнаполнением дескрипторов, входящих в состав полюса фактора. Количествофакторов для последующего вращения определялось методом построенияграфиков c помощью функции Scree Plot. Вращение отобранных фактороввыполнялось методом Varimax Normalaised. В результате факторизации данныхдля каждой группы испытуемых были определены три значимых фактора,которые в дальнейшем были истолкованы (см.
3.1.2).«Факторныйанализпозволяетвыделитьфакторы,которыеинтерпретируются как латентные причины взаимосвязи групп переменных. Приэтом каждый факторидентифицируется(интерпретируется) черезгруппупеременных, которые теснее связаны друг с другом, чем с другими переменными»83(Наследов, 2004).
«Одна из основных задач факторного анализа – интерпретацияфакторов. Фактор интерпретируется как причина совместной изменчивостинескольких исходных переменных» (Наследов, 2004, с. 252). «Первый факторобъясняет наибольшую долю общей дисперсии, второй фактор объясняетследующую по величине долю общей дисперсии, которая не была объясненапервым фактором, и так далее, последний фактор объясняет наименьшую долюобщей дисперсии» (Митина, 2008). Каждому фактору присваивается имя всоответствии с тем, какую смысловую нагрузку несут заложенные в негодескрипторы.Для размещения 13 объектов в семантическом пространстве трёхполученных факторов в STATISTICA 8 построены двухмерные графики (всоответствии с координатами каждого из объектов, представленными порезультатам факторного анализа).
Всего составлено 9 графиков – по три накаждую группу (см. 3.1.3):1. Размещение объектов в пространстве первого и второго факторов.2. Размещение объектов в пространстве второго и третьего факторов.3. Размещение объектов в пространстве первого и третьего факторов.Системы значений испытуемых представлены в виде семантическихпространств.«Субъективныесемантическиепространства,образованныеобъединением неких характеристик исходного языка описания (дескрипторов иликонструктов) в более емкие категории-факторы, позволяют разложить любоезначение (понятие, содержание образа, символа, выразительного движения, жеста ит. п.) на некий набор базисных смысловых единиц (семантических множителей,«атомов смысла» и т.
п.), осуществить семантический анализ» (Петренко, 2009, с.175-176).«Координатные оси, образующие «скелет» семантического пространства,выступаютоперациональныманалогомкатегориальнойструктурыиндивидуального сознания в рамках некоей содержательной области; размещениежевсемантическомреконструироватьпространствеотношениеанализируемыхреспондентовперсонажам» (Петренко, 2009, с. 327).кзначенийпозволяетанализируемымсобытиям,84Для расчёта расстояний между объектами «я-идеальная» и «я-реальная» всемантическом пространстве использовалась формула: = ܮඥሺY2– Y1ሻଶ + ሺܺ2 − ܺ1ሻଶГде L – расстояние между объектами «я-идеальная» и «я-реальная», «Y2» –координата объекта «я-идеальная» на оси y, «Y1» - координата объекта «яреальная» на оси y, «X2» – координата объекта «я-идеальная» на оси x, «X1» –координата объекта «я-реальная» на оси x.В описании графиков проекций объектов в семантических пространствахфакторов координаты объектов представлены в квадратных скобках (например: [1,1; -0,2]).
Первая координата относится к оси X, вторая – к оси Y. Еслипредставлена одна из координат, то в тексте указывается, к какой именно осифактора она относится. «Интерпретация выделенных структур осуществляетсячерез поиск смыслового инварианта пунктов, входящих в фактор или кластер, атакже через анализ содержания объектов, наиболее полярных по выделеннымфакторам» (Петренко, 2009, с. 185).Обоснование обработки данных, полученныхв фокус-групповом исследованииДанные,полученныеспомощьюфокус-групповогоисследования,обрабатывались методом контент-анализа.
Контент-анализ (буквально – анализсодержания) – это перевод в количественные показатели массовой текстовой (илизаписанной на плёнку) информации с последующей её обработкой (Богомолова,Стефаненко, 1992). Качественные данные – это любая информация, собираемаяисследователем, которая выражается не в числах, а в словах: некотороесодержание, выделяемое исследователем из протоколов наблюдения, интервью,документов и аудиовизуальных материалов и формулируемое, кодируемое ипередаваемое им словестно (Улановский, 2009).
Главная задача, которая решается спомощью контент-анализа, состоит в том, чтобы выяснить связь текста с некоторой«внетекстовой реальностью», так или иначе продуцирующей этот текст. Под«внетекстовой реальностью» понимаются не только реальные события, факты,отношения, о которых идёт речь в тексте, но и настроения, чувства, установки,позиции,интересыидругиесоциально-психологическиехарактеристикикоммуникатора, реципиента (Богомолова, Стефаненко, 1992).
«Контент-анализ, как85и многие другие методы, имеет количественную и качественную составляющие.Качественнаясоставляющаясвязанаспоискомрелевантныхпроблемекодировочных категорий, а количественная – с подсчетом частот их появления втексте» (Белановский, 1996).Основа процедуры контент-анализа – это подсчет встречаемости некоторыхкомпонентов в анализируемом массиве – единиц анализа. К единицам анализапредъявляются следующие требования: 1) они должны легко и по возможностиоднозначно идентифицироваться в тексте; 2) от единиц анализа чаще всеготребуется некая субъективная значимость, делающая их распределение и динамикутакогораспределениядиагностичнымидлявыявленияизмененийвиндивидуальном и общественном сознании, системах убеждений и т.п.
(Доценко,Андреева, 2006). Смысловыми единицами в зависимости от содержания, целей,задач и гипотез могут быть: а) понятия, выраженные в отдельных терминах; б)темы, выраженные в целых смысловых абзацах, частях текстов...; в) имена,фамилии людей; г) смысл апелляций к потенциальному адресату (Большой психол.сл., 2009). В качестве единиц анализа также могут выступать субъективныезначения, чувства (Артемьева, 2007).Единицыобъединенныеанализапомогутобъединятьсяопределенномувоснованию.категорииУчетчастот–множества,встречаемостикатегорий, а не отдельных слов, позволяет судить о внимании, уделенном впослании тем или иным вопросам. Частота встречаемости принимается заоперациональныйаналогсубъективнойзначимостикатегории(конструктасознания).
Единицы контент-анализа чаще всего являются содержательными, и ихвыделение основывается на семантических (смысловых) критериях. Многие изединиц представляют собой обобщенные категории.Использование при контент-анализе определенного набора категорий задаетконцептуальную сетку, в терминах которой и анализируется текст. От того,насколько удачен набор используемых категорий, зависит качество результатованализа (Доценко, Андреева, 2006).Категоризация данных и установка связей между категориями составляетсмысловое ядро качественного анализа. Качественные способы анализа делаютакцент на содержательном подразделении, обобщении, сравнении и интерпретации86тех или иных единиц текста (Улановский, 2009).
Значительная часть качественныхисследований основана на анализе слов (высказываний, текста), которые могутбыть сгруппированы, кластеризованы, разбиты на семиотические сегменты иорганизованы таким образом, чтобы позволить исследователю сопоставить их,противопоставлять, выделять в них смысловые инварианты. Наиболее типичнымипроцедурами качественного анализа выступают выделение фраз, паттернов, тем,метафор, их кластеризация, подсчет, сравнение, обобщение, сопоставление симеющимися конструктами и теориями и др.
(Улановский, 2009). Респондентырассматриваются скорее как эксперты, нежели как наивные и пассивныеиспытуемые (Улановский, 2009).Организация данных.Вкачествеисходногоматериаланашегоисследованиявыступаютаудиовизуальные материалы фокус-групп. В качестве данных исследованиявыступают текстовые расшифровки (стенограммы / протоколы) фокус-групп, какформа, в которую исследователь переводит регистрируемые феномены.СтенограммыбылипредставленывтаблицеExcel,вкачествесемантической единицы выступил ответ респондента на вопрос фокус группы.Для каждого высказывания указаны (коды в полях): номер фокус-группы, номервопроса (с формулировкой), кодировочное описание характеристик респондента(вид спорта, стаж занятий спортом, возраст, спортивное звание, № респондента).
Спомощью функции сортировки в Excel было возможным рассмотреть ответыреспондентов на один и тот же вопрос во всех фокус-группах одновременно ссохранением кодов описаний характеристик респондентов.Выделение теоретически заданных категорий.Исходяизнеобходимостиопределитьпредставленияогендернойидентичности спортсменок, темы для теоретических категорий были заданы,опираясь на: 1) измерения, выделенные при операционализации определениягендерной идентификации; 2) факторы, которые могут оказывать влияние нагендерную идентификацию; 3) трудности, с которыми они сталкиваются в связи сзанятиями спортом (в частности, гендерные затруднения) и способы решенияданных трудностей – см.
3.2. Были выделены следующие 9 теоретическизаданных категорий, всесторонне охватывающих представления спортсменок о87гендерной идентичности и гендерных трудностях, с которыми они сталкиваются, ио типичных способах их решения (в скобках приведены критерии отнесенияответов спортсменок к заданным критериям):1. Представления человека о себе, как представителе определённого пола(описания того, какая Я как девушка).2.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
