社会学

データ収集

研究手法は、研究する社会現象によって異なります。データ収集手法は、参加者の観察、コンテンツ分析、インタビュー、およびドキュメンタリー分析とは異なります。このアプローチでは、調査される各問題には、個人、組織、都市、ユニット間の関係、統計率など、特定の観察単位が必要です。概念の定義方法もデータ収集に影響を与える可能性があります。たとえば、職業の移動性を測定する場合、職業の定義は重要です。

有効なデータを収集するための手順を実行する必要があります。多くの障害が発生する可能性があります。特に、コミュニティでのアルコール消費など、それを禁止または見下しているデリケートな問題では発生します。この場合、有効なデータを収集するという問題は、ゴミ箱や町のゴミ捨て場にある酒瓶を数えることで回避できる可能性があります。同様に、図書館からチェックアウトした架空の作品の数の減少は、テレビの視聴習慣を推定するために使用されています。残念ながら、アンケートは多数の回答者から情報を収集するのに役立ちますが、方法論上の問題が特徴です。質問の文言は、教育を受けていない、または興味がない、および洗練された回答者にとってわかりやすいものでなければなりません。抵抗を誘発するトピックは、インタビュー対象者を質問に引き付けたまま、完全で偏りのない応答が得られるような方法で提示する必要があります。

対面面接では、面接担当者の性別や人種、外見、マナー、アプローチを考慮する必要がある場合があります。質問は、回答に影響を与えない方法で行われる必要があります。面接担当者は、抵抗または拒否を処理するための手順を持っている必要があります。たとえば、間接的な質問は、回答者が直接的な質問に対する回答で提供することをためらうであろう情報を生み出す可能性があります。このため、「缶詰」の電話インタビューを通じて収集された情報は、多くの場合、データの品質を低下させ、応答率を低下させます。

特に多くの社会学的知識がより大きな宇宙のサンプルから得られるため、サンプリングエラーとバイアスの両方が継続的な懸念を構成しています。バイアスを制御できない場合、その程度は、より小さなサンプルの集中分析を含むさまざまな方法で推定されることがあります。たとえば、米国の人口過少数は、その程度を推定する方法と同様によく知られていますが、政治的な障害により、米国国勢調査局は過少数を明らかにできません。エラーの可能性は研究のすべての段階で発生し、それらを減らす方法は社会学の継続的な研究プログラムを構成します。