Instruire în analiza datelor

Observatorul Social din România organizează workshopuri aplicate, practice, în domeniul cercetării sociale. Workshop-urile sunt destinate celor interesaţi să îşi dezvolte competenţele şi aptitudinile de analiză statistică a datelor sociale, fiind organizate în patru module de pregătire după cum urmează:

Modulul 1. Introducere în cercetarea socială 

În viața de zi cu zi auzim din ce în ce mai mult expresii precum “statisticile arată că…”, iar de cele mai multe ori publicul larg asociază statisticile cu o sumă de numere. În realitate, statistica este utilizată cu succes ca metodă științifică de analiză a datelor în diverse domenii, precum business, finanțe, industrie, medicină, politică și cercetare științifică. Utilizând metode și tehnici specifice, analiza statistică oferă posibilitatea de a cunoaște realitatea și de a oferi soluții care pot facilita procese decizionale. Modulul își propune să ofere elemente de introducere în metode statistice cantitative de analiză în cercetarea socială, într-o manieră aplicativă, urmând pas cu pas etapele de prelucrare a bazei de date și încheind cu analiza statistică bivariată. Analiza datelor nu se poate realiza fără a înțelege conceptele care stau la baza tehnicilor de analiză, riscând să fie selectate tehnici incorecte sau să se interpreteze greșit rezultatele. Astfel, fiecare tehnică introdusă va fi explorată cu ajutorul conceptelor statistice, după care se vor rula analizele asociate, iar rezultatele vor fi interpretate.

Modulul 2. Regresii liniare și logistice

Regresiile liniare și logistice reprezintă cele mai frecvente metode de testare a relației dintre mai multe variabile, fiind utilizate îndeosebi în modelarea cauzală. Spre deosebire de corelațiile bivariate care pot pune în evidență situații de cauzalitate aparentă, modelele de regresie permit controlul efectului pe care diferiți factori îl au asupra variabilei explicate. Prin caracterul său practic, regresia este o procedură aplicată în varii situații și regăsită în multiple domenii de specialitate (științe sociale, psihologie, marketing, medicină etc.). Utilizată pentru a explica anumite comportamente sau fenomene prin identificarea mecanismelor de producere a acestora, analiza de regresie permite obținerea unor rezultate care pot constitui un suport esențial în elaborarea planurilor de intervenție. Modelele de regresie devin astfel o resursă valoroasă în gestionarea complexității fenomenelor sociale, prezentând lumea în care trăim ca realitate predictibilă și asupra căreia se poate acționa.

Modulul 3. Introducere în analiza datelor relaționale

Analiza sociologică urmează o traiectorie din ce în ce mai evidentă: nu mai este reductibilă doar la studiul indivizilor și grupurilor sau organizațiilor, ci și al indivizilor în rețele și al rețelelor de organizații; nu numai în cuprinderea spațiilor efective ale vieții cotidiene, ci și în cea tot mai extinsă a spațiilor virtuale (e.g. Facebook, WatsApp, e-mail, discussion groups, virtual worlds etc.). Unii sociologi, cum ar fi Castells, consideră chiar că societățile contemporane sunt mai ales societăți de tip rețea. Cum să descoperi configurări ale vieții individuale în rețele și ale organizațiilor într-o societate cu multiple rețele este o întrebare de interes pentru cunoaşterea contemporană.

Modulul 4. Analiza avansată de date de tip atribut și relaționale

Explicaţii cu privire la complexitatea lumii sociale pot fi construite plecând de la modelarea statistică a modului în care legăturile sociale se organizează, în diverse patternuri, în jurul nostru. Prietenia,  banii, fericirea, probleme de sănătate etc. circulă prin reţelele sociale care se structurează în jurul nostru. Combinând analiza datelor de tip atribut cu analiza datelor de tip relaţional, pot fi construite modele de regresie liniară şi logistică capabile să fundamenteze diverse predicţii cu privire la evoluţia anumitor fenomene sau clasificarea comportamentelor sociale.