Dərslik Bakı 014 bbk 60. T 12

Cədvəl 3.1.1.

Tələbələrin onların gələcək peşələri üzrə bölgüsü.

Göstəri cilər	Tələbələrin gələcək peşəsi									Cəmi
	1	2	3	4	5	6	7	8
Mütləq sıxlıq	100	200	300	100	-	-	50	250	1000
Paylarda olan nisbi sıxlıq (sıxlıq)	0.1	0.2	0.3	0.1	-	-	0.05	0.25	1
Faizlə nisbi sıxlıq	10	20	30	10	-	-	5	25	100
Toplanmış sıxlıq (faizlə)	Mənası yoxdur

Cədvəldəki ikinci göstərici – paylarda olan nisbi sıxlıq və ya sıxlıq, yəni müəyyən peşəni seçmiş respondentlərin bütün sorğulanmış humanitar tələbələr arasındakı payı. Çox tez – tez sosioloji tədqiqatlarda sorğulananların sayı ilə yanaşı və ya onların sayının yerinə cavab verənlərin sayından istifadə olunur. Bizim misal üçün payın hansı “saya” görə hesablanmasının heç bir əhəmiyyəti yoxdur, çünki cavab verənlərin sayı sorğulananların sayı ilə üst – üstə düşür. Kütləvi sorğularda bu kəmiyyətlərin fərqləndirilməsi prinsipial xarakter daşıyır, belə ki, cavab verməyənlərin sayı kifayət qədər böyük olur. Cavab verməyənlərin problemi isə kütləvi sorğularda ciddi problem sayılır. Biz bu problemə bizim tərəfimizdən sosioloji sıfır adlandırılan problemi müzakirə edərkən toxunmuşduq. Paylarda olan nisbi sıxlıq – bu məlumatlarla aparılan işin sonrakı mərhələləri üçün vacib göstəricidir.

Pay müəyyən peşəni əldə etməyin ehtimalının qiyməti kimi interpretasiya olunur. Sonuncu cümlə ancaq təsadüfən ehtimal nəzəriyyəsi kursunu dinləyənlər üçündür.

Üçüncü göstərici – faizlə göstərilən nisbi sıxlıq – müəyyən edir ki, respondentlərin hansı faizi bu və ya digər peşəyə sahib olacaqdır. Bu sosioloqun ən sevimli göstəricisidir və əgər siz hər hansı bir sosioloji tədqiqatda iştirak etmisinizsə yəqin bundan artıq əminsiniz. Faiz və sıxlıq sosioloqun analiz dilinin tərkib hissələridir.

Nəhayət, dördüncü göstərici – faizlə göstərilmiş toplanmış sıxlıq. Belə sıxlıq ilə biz Terstoun şkalasını qurarkən rastlaşmışdıq. Ölçmənin nominal səviyyəsinə görə o, demək olar ki, həmişə mənasızdır. Sırf texniki olaraq bizim cədvəlimiz üçün onu hesablamaq olar. Bu elə riyaziyyatın qeyri – adekvativliyi üçün kiçik bir misal olacaqdır. Düzünü desək, bu cəfəngiyyatdır. Buradan da nəticə çıxır ki, əla kompyuterlər əsrində yaşasaq da, “modern” riyazi metodların hazırlanması üçün kor – koranə düyməni basmaq yolverilməzdir.

Kompyuter hər şeyi hesablaya bilər, amma bunun mənası varmı? Məsələ də elə bundadır. Toplanmış sıxlıq sıra şkalasından başlayaraq ancaq şkalalar üçün “şəffaf” məzmunlu mənaya malikdir. Tələbələrin təhsildən razı qalmaq dərəcəsinə məntiqi kvadratın tətbiqi vasitəsilə aparılmış bölgüsünü nəzərdən keçirək. 3.2.1 cədvəlində respondentlərin elə həmin dörd göstərici üzrə “razı qalmaq” dərəcəsinə görə bölgüsü (bu halda da rəqəmlər real deyil, model rəqəmlərdir) təqdim olunmuşdur. Bütün göstəricilərin mənası var. Birinci əlamət halında olduğu kimi, burada da sorğulananların sayı cavab verənlərin sayı ilə düz gəlir. Razı qalmaq dərəcəsi 1-dən 5-ə kimi rəqəmlərlə işarə olunmuşdur. Bu zaman 1 razı qalmağın minimal səviyyəsinə, 5 isə maksimal səviyyəsinə uyğun gəlir.