Анализ эмпирических данных представляет собой один из самых ответственных этапов социологического исследования, его успешность во многом определяется уровнем профессиональной подготовки исследователя: его логико-методологической культурой мышления, знанием объекта и предмета, социологическим опытом. Так, полнота “прочтения” той информации, которая содержится в таблицах и схемах, ее логическая обработка и содержательная интерпретация существенно зависят от глубины знания социологом объекта и предмета, с которыми он имеет дело. Большое значение имеют также его способность к объективному анализу данных. Объективность и профессиональная честность социолога, осуществляющего качественный анализ информации, заключается, в частности, в следующем:

выявив какую-либо связь или закономерность, он должен сопоставить их с ранее установленными фактами, а также сослаться на сопутствующие данные, подкрепляющие (или опровергающие) избранную им интерпретационную схему;

описывая выявленные связи и тенденции, следует оговорить, при каких условиях и ситуациях они имеют место;

осуществляя качественный анализ информации, исследователь должен попытаться сформулировать социальную проблему, стоящую за полученными данными;

ни в коем случае и ни при каких обстоятельствах он не должен “подгонять” эмпирические данные под желаемый результат.

Только соблюдение этих правил позволит сделать качественный анализ эмпирической информации достаточно надежным, содержательным и точным.

К этому этапу работы исследователь переходит после математической обработки эмпирического материала и получения линейного распределения (как правило, в процентах) по всем переменным (признакам). Прежде чем приступить непосредственно к анализу данных, необходимо произвести общий контроль качества полученной информации: выявить ошибки и пропуски, допущенные при сборе данных, отбраковать какие-то единицы наблюдения, не отвечающие модели выборки и т.д.

В зависимости от программных целей анализ данных может быть более или менее глубоким, выполненным по “полной схеме” или прерванным на определенном этапе. В полном объеме он включает в себя три последовательные стадии: описание полученных данных, их объяснение и прогноз возможных изменений в том фрагменте социальной реальности, который выступал объектом исследования. Каждая стадия предполагает использование соответствующего класса процедур анализа. К классу описательных процедур относится группировка и типологизация. Второй класс образуют логико-аналитические процедуры, с помощью которых выявляются социальные взаимосвязи и детерминационные зависимости. Третий класс прогностических процедур составляют экстраполяция, моделирование и экспертиза.

Рассмотрим каждый из названных методов анализа более подробно.

I. Процедура описания . В общем описание выступает функцией научного познания, которая заключается в последователь­ном, полном и логически связанном фиксировании элементного состава, свойств и связей изучаемого объекта (явления, процесса), то есть его структуры на основе полученной эмпирической информации. Основными задачами качественного анализа по описательному плану являются:

упорядочение исходных эмпирических данных;

поиск устойчивых связей и тенденций изменения объекта (явления, процесса);

поиск устойчивых сочетаний свойств изучаемых объектов (явлений).

Анализ социологической информации по описательному плану включает в себя несколько этапов. На первом из них осуществляется упорядочение по отдельным признакам, изучаются простые распределения, выявляются возможные перекосы. Это позволяет дать общую оценку выборочной совокупности и частных подвыборок (половозрастных, территориаль­ных, этнических, профессиональных и т.д.), что необходимо для решения двух задач: во-первых, для того чтобы при последующих сложных операциях и комбинациях данных не утратить представление об их “первооснове”, а во-вторых, чтобы понять, каким образом особенности выборок могут повлиять на интерпретацию того или иного вывода.

Например, данные линейного распределения в среднем по выборочной совокупности избирателей какого-либо округа свидетельствуют о том, что основными качествами, которыми должен, по мнению респондентов, обладать кандидат в депутаты, – это интеллект и творчество в работе. Прежде чем интерпретировать это заключение, социолог должен обратиться к основным характеристикам выборки: возможно, в ней преобладают люди с высоким уровнем образования или носители творческих профессий,

Следующий этап описательного анализа заключается в процедуре “сжатия” эмпирической информации: укрупнении исходных шкал, выявлении типических групп, подлежащих дальнейшему анализу, формировании признаков-индексов и т.д. Это позволяет, с одной стороны, сократить число переменных, а с другой – на первичном уровне обобщить материал, сделать его “обозримым” для исследователя. Особенно важна данная процедура в ОСИ, которое не предполагает тонкой интерпретации малосущественных частностей. Например, если в дальнейшем анализе нас интересуют группы сторон­ников и противников какой-либо общественной акции, то исходную 4-членную шкалу, с помощью которой измерялось отношение респондентов к данной акции (“полностью одобряю” – “скорее одобряю” – “скорее не одобряю” – “полностью осуждаю”), возможно, целесообразно укрупнить, разделив опрошенных на две группы – сторонников и противников происшедшего события. Кроме того, в целях укрупнения исходной информации, а также превращения качественных признаков в количественные (т.е. измеримые) показатели на этой стадии анализа производится конструирование индексов. В социологии под индексом понимается интегрированный показатель уровня развития или проявления признака, измеряемого при помощи шкал. Он может быть выражен как:

а) взвешенная среднеарифметическая значений каждого из вариантов ответов в ранговой шкале;

б) значение разности между высокими и низкими, позитивны­ми и негативными проявлениями качественного признака (индекс контрастности), например, как разница между численностью групп лиц, полностью одобряющих и полностью осуждающих какое-то событие.

Для перевода качественной информации в количественную каждому значению признака присваиваются вначале определенные числовые значения (“полностью одобряю” – 1; “скорее одобряю” – 2 и т.д.), которые выступают первичными индексами того или иного проявления данного признака. Затем конструируется вторичный индекс как некое интегральное числовое значение, полученное в результате математического оперирования с первичными индексами (подсчет среднеарифметических величин или разница между крайними значениями и т.д.). Вторичный индекс характеризует количественное проявление изучаемого признака в целом: уровень поддержки, информированности, согласия, удовлетворенности, отражаемый несколькими переменными.

Обобщение информации по более емким структурам нуждается в промежуточной интерпретации агрегируемых признаков, поскольку это – новые свойства, которые необходимо определенным образом истолковать, т.е. придать им какое-то смысловое содержание. Вообще исходная эмпирическая интерпретация основных понятий осуществляется на стадии программирования исследования. И соответственно любые новые агрегированные показатели, полученные в ходе качественного анализа, должны быть “включены” в выработанную интерпретационную схему.

Например, если мы изучаем причины плохой посещаемости лекций студентами, то на первой стадии анализа нам необходимо множество исходных данных о посещении лекций студентами А, В, С,... превратить в определенный индекс, характеризующий уровень посещаемости лекций данной группой. Затем мы должны оценить (проинтерпретировать) его как высокий, средний или низкий, превратив его таким образом в социальный показатель изучаемого явления.

На базе полученных социальных показателей с помощью процедур описательной статистики осуществляется содержательная интерпретация данных социологического исследования с целью проверки описательных гипотез.

Методы описательного анализа . К ним относятся прежде всего методы простой и перекрестной группировки и эмпирической типологизации.

Группировка. Предположим, что данные линейного распределения показали, что по поводу какого-либо политического события мнения опрошенных разделились: 60% отнеслись к нему с одобрением, 40% – с осуждением. Сами по себе эти цифры ничего не говорят о причинах такой поляризации мнений, тенденциях этого процесса и прогнозе изменения общественного мнения в будущем. Чтобы попытаться ответить на все эти вопросы, социолог должен знать, какие социально-демографические группы представляют носители того или иного мнения, если возможно – как они реагировали на аналогичные события в прошлом (или в другом месте) и т.д..

Для достижения данной цели на первой стадии анализа осуществляется простая группировка – выделение внутри опрошенной совокупности однородных групп по сущест­венному (для целей данного исследования) признаку. Таким признаком может быть какая-либо социально-демографическая характеристика (пол, возраст, образование, место жи­тельства) или высказанное респондентами суждение, или какие-то формы поведения и т.д.

Например, изучая проблему отклоняющегося поведения подростков, в опрошенной совокупности логично выделить группу, обладающую признаком тех или иных форм девиаций, и группу, этим признаком не обладающую (т.е. нормальных подростков).

Количественные показатели группируются в ранжированные ряды по мере возрастания или убывания признака, а качественные – по принципу построения неупорядоченных номинальных шкал.

Число членов группы называется частотой, а отношение численности данной группы к общему числу наблюдений – долей или относительной частотой. Простейший анализ групп – исчисление частот по процентам.

Следующая процедура анализа по описательному плану предполагает сравнение сгруппированных данных: 1) с данными других исследований; 2) между собой; 3) с какими-либо родственными внешними признаками.

1. Сравнение с данными других исследований – при условии сопоставимости социологической информации – осуществляется двух возможных формах:

а) форме сравнения данных, относящихся к одному и тому же объекту, но полученных в разные периоды времени (например, в повторных исследованиях). Это позволяет выявить динамику и основные тенденции изменения объекта;

б) форме сравнения результатов исследований, проведенных на разных объектах, но в течение одного и того же периода времени. Это позволяет с определенными оговорками подтвердить гипотезу о правильности полученных результатов в одноразовом исследовании. Например, в 1994 году социологи БГУ, изучая проблемы религиознос­ти в РБ, получили результат, согласно которому доля верующих среди населения составляла 33% (еще 8,5% ответили, что находятся “на пути к вере”). Эти данные были сопоставлены с данными исследований российских социологов, согласно которым в 1992 – 1993гг. доля верую­щих среди россиян составляла 40%. Такое сравнение позволило предположить, что полученная в РБ цифра не случайна, что она более или менее адекватно отражает реальное положение дел в исследуемой области.

2. Сравнение как соотношение между собой элементов числового ряда дает возможность достаточно надежно интерпре­тировать результаты группировок в том случае, если в числовом ряду явно выделяется модальная (наибольшая) величина. Сравнение элементов между собой заключается тогда в их ранжировании (например, по степени удовлетворенности студентов организацией учебного процесса).

3. Сравнение данных с родственными внешними признаками производится в тех случаях, когда распределение числовых величин ряда затрудняет их соотнесение между собой. Например, для оценки приоритетных интересов зрителей ТВ нам необходимо сравнить долю тех, кто в определенные дни смотрел информационно-политические программы, с долями тех, кто в эти дни смотрел художественные фильмы, спортивные передачи и т.д.

Таким образом, сравнительный анализ данных, полученных методом простой группировки, позволяет сделать выводы о состоянии и характере изменений изучаемого явления, но не дает представления об устойчивых взаимосвязях между его отдельными характеристиками и, соответственно, о причинах происходящих изменений.

Задача поиска устойчивых связей и взаимозависимостей, тенденции процесса решаются методом перекрестной группировки – классификации фактов, предварительно упорядоченных по двум признакам. Перекрестная группировка осуществляется в форме таблиц, где указывается, какие именно признаки сопрягаются, и общая численность включенных в группировку объектов.

Таблица 5.9

Отношение к религиозной вере в зависимости от возраста (в %)

Эта таблица иллюстрирует случай использования перекрестной группировки для поиска тенденции, динамики процесса. Данные, приведенные в ней, свидетельствуют о том, что численность верующих монотонно увеличивается с возрастом респондентов. Напротив, доля людей с неопределенным, колеблющимся сознанием с возрастом уменьшается: чем человек старше, тем определеннее становится его позиция по отношению к вере. Очевидно, этим можно объяснить и тот факт, что количество неверующих также возрастает в группе лиц старше 60 лет, т.е. эта группа насчитывает самое большое число как верующих, так и неверующих, и самое маленькое – колеблющихся.

При чтении таблицы, построенной на основе перекрестной группировки, важно знать, что принимается за 100 %: данные по строке или по столбцу? Как пишет В.А. Ядов, «это зависит от двух обстоятельств: от характера выборки и от логики анализа.... Если выборка представительна и отражает пропорции изучаемых групп генеральной совокупности, тогда можно вести двоякий анализ данных: по логике “от причин к следствию” и “от следствия к причинам”» .

Рассмотрим следующий пример. Предположим, что опрошено 1000 подростков, из них 200 обнаружили те или иные формы социальных отклонений (девиаций), а 800 – нет. Гипотеза: одним из факторов, влияющих на рост девиантного поведения, является отсутствие в семье одного из родителей.

Допустим, что респонденты в зависимости от типа семьи (полная - неполная) распределились следующим образом:

Таблица 5.10

Исходная перекрестная группировка данных: тип семьи и тип социального поведения (N=1000 чел.)

Проведем анализ по логике “от причин к следствию”. Мы предположили, что одной из причин возникновения девиаций у подростков может быть неполный состав семьи. При таком подходе за 100% берутся данные по строке, то есть мы сравниваем долю “девиантов”, живущих в полных семьях, с долей “девиантов”, живущих в неполных семьях (см. табл. 5.11).

Таблица 2а

Влияние типа семьи на социальное поведение подростков (в %)

Вывод: у подростков из неполных семей чаще наблюдаются отклонения в социальном поведении.

Теперь проведем анализ по логике “от следствия к причинам”. Здесь за 100 % принимаются данные по столбцу, т.е. мы сравниваем внутри группы подростков с девиантным поведением: численность живущих в полных семьях с численностью тех, кто живет в неполных семьях (см. таблицу 5.12).

Таблица 5.12

Доля подростков с разным типом социального поведения в полных и неполных семьях (в %)

Вывод: три четверти опрошенных подростков с девиантным поведением живут в неполных семьях. В данном случае и ретроспективный, и проектирующий анализы подтвердили исходную гипотезу о влиянии типа семьи на тип социального поведения подростков.

Если выборка нерепрезентативна, то процентирование следует вести по каждой подвыборке отдельно. Обычно такие подвыборки формируют по признакам, выступающим возможными причинами изучаемого явления: половозрастным, социально-статусным и т.д. Здесь несоответствие долей подвыборок распределению генеральной совокупности не исказит вывод (логика табл. 5.11).

Однако в реальной практике социолог, как правило, сталкива­ется с необходимостью выявления и учета взаимных детерминаций не одного, а сразу нескольких факторов, воздействующих на изучаемое явление. Эта процедура осуществляется следующим образом.

Предположим, целью исследования является поиск факторов, влияющих на низкую успеваемость студентов по какой-либо учебной дисциплине. Выдвигаются гипотезы, что основными причинами низкой успеваемости студентов могут быть: отсутствие интереса к содержанию курса; плохие отношения с преподавателем; низкая подготовка учащихся, не позволяющая им освоить учебный материал.

Возможно, в ходе анализа обнаружится наличие устойчивой связи между уровнем успеваемости и уровнем интереса к содержанию курса. Не исключено, что найденная связь – лишь видимость, т.е. она носит характер сопутствующей или опоследующей, но не причинной зависимости. В таком случае оба признака либо изменяются, подчиняясь какому-то третьему фактору, либо отсутствие интереса у учащихся есть функция, опосредующая, например, их низкую подготовленность и, как следствие, – слабую успеваемость. В таком случае производится анализ взаимосвязи, который превращает двухмерную таблицу распределения в трехмерную. Приведем такой пример. Результаты исследования по удовлетворенности условиями жизни показали, что существует связь между этой переменной и полом респондентов: мужчины в целом больше удовлетворены условиями своей жизни, чем женщины. Однако окончательный вывод делать рано. Известно, что среди женщин больше пожилых и одиноких людей (как вследствие большей естественной продолжительности жизни, так и меньшей, по сравнению с мужчинами, смертности в результате несчастных случаев, войн и т.д.). В нашем обществе эта категория лиц экономически плохо защищена и ее условия жизни часто хуже, чем у других социальных групп. Поэтому, возможно, данные двухмерной группировки объясняются более высокой долей людей старшего возраста среди женщин. Построим трехмерную матрицу, в которой кроме независимой переменной (пол) и зависимой переменной (удовлетворенность условиями жизни) введем контрольный фактор (возраст).

Таблица 5.13

Степень удовлетворенности условиями жизни

в зависимости от пола и возраста (в %)

Данные, представленные в таблице, свидетельствуют о том, что наш предварительный вывод справедлив лишь для старших возрастных групп: от 45 – 59 лет и особенно – старше 60 лет. В более молодом возрасте не наблюдается значительных различий в уровне удовлетворенности условиями жизни в зависимости от пола респондентов.

Эмпирическая типологизация . Это наиболее сильный метод анализа по описательному плану, позволяющий а) формировать типологические группы по нескольким одновременно заданным критериям; б) находить устойчивые сочетания свойств социальных объектов (явлений), которые рассматриваются в многомерном социальном пространстве.

Первая процедура осуществляется на стадии программиро­вания исследования, ее цель заключается в выделении однородных групп, обладающих максимально устойчивыми качественными признаками, подлежащими изучению. Дело в том, что обыденное сознание массового человека отличается подвижностью, эклектичностью, внутренней противоречивостью. Его мнения и оценки зачастую формируются не на основе некоторого комплекса устойчивых убеждений и ценностей, а под влиянием внешних факторов, сиюминутных событий. Например, отношение к политическому деятелю может определяться тем, насколько удачно или неудачно он накануне выступил по телевидению. Кроме того, ответы респондентов могут быть обусловлены не столько их личной позицией, сколько общественной модой, нормативными представлениями конкретной социальной группы и т.д. (например, объектом такого рода моды в начале 90-х г.г. стала религия, в связи с чем на постсоветском пространстве наблюдался существенный рост числа верующих, а вернее людей, называющих себя верующими). В оперативных же социологических исследованиях в силу их целевой специфики весьма важно получить точную информацию о численности тех или иных групп – носителей определенных взглядов и их поведенческих установок. В этом случае для отсеивания случайных, неискренних или импульсивных выборов группы формируются на основе ответов респондентов не на один, а на блок логически связанных вопросов. Например, в электоральных исследованиях, как пишет Д.Г. Ротман, в такой блок входят следующие переменные:

б) мера политической проходимости (возможность быть избранным);

в) вера в перспективность политика (партии);

г) оценка конкретных действий данного лидера в настоящий момент.

Далее на основании полученных ответов формируются группы “жестких сторонников” (сюда включаются респонденты, которые на все вопросы дали самые положительные оценки данному лидеру по всем критериям), “жестких противников” (респонденты, которые во всех случаях отказали в доверии данному лицу и оценили его деятельность негативно). Оставшиеся включаются в группу “колеблющихся” .

Точно так же для оценки уровня религиозности населения недостаточно зафиксировать посредством самоидентификации численность лиц, верующих в Бога, поскольку вера может носить чисто внешний, декларативный и т.д. характер. Для надежного определения доли подлинно верующих в число группообразующих критериев необходимо ввести такие признаки, как принадлежность к определенной конфессии и устойчивое культовое поведение. И если верующими себя сегодня считает около половины населения РБ, то в сочетании трех признаков их доля сокращается до 7-8%.

Вторая процедура эмпирической типологизации заключается в поиске устойчивых сочетаний свойств изучаемых явлений.

Любой фрагмент социальной реальности как объект иссле­довательского интереса обладает одновременно огромным количест­вом взаимосвязанных и взаимообусловленных свойств. Причем эта взаимосвязь бывает нередко многократно опосредованной: например, корреляция между двумя признаками может быть вызвана каким-то третьим признаком, который остался вне поля зрения социолога.

Кластерный анализ – метод многомерной классификации объектов, т.е. метод, позволяющий провести классификацию сразу по многим признакам. Весьма важно, что он работает как с количественными, так и с качественными признаками, что особенно значимо при анализе смешанных данных, включающих одновременно количественную и качественную информацию.

Кластерный анализ позволяет разделить совокупность данных на однородные группы таким образом, что различия между объектами одной группы оказываются значительно меньшими, чем между объектами разных групп. Критерием различия (сходства) для количественных признаков чаще всего выступают меры расстояния в евклидовом пространстве, для качественных – меры связи или подобия (хи-квадрат, коэффициент Юла и другие).

Факторный анализ – метод статистического анализа большого числа признаков, позволяющий выявить их структурные взаимосвязи. Главная задача, решаемая средствами факторного анализа, – нахождение методов перехода от некоторого числа относительно легко измеряемых признаков изучаемого явления к некоторому числу стоящих за ними латентных (внешне не наблюдаемых) факторов, существование которых можно лишь предполагать. Этот метод позволяет выявить структуру какого-либо сложного социального явления (процесса), а также определить факторы, его обусловливаю­щие. Названия, которые даются выделенным факторам, как правило, условны и подбираются по ассоциации с теми признаками, которые наиболее сильно связаны с данным фактором, т.е. имеют наибольшую факторную нагрузку. Под факторной нагрузкой понимается значимость того или иного признака в выделившейся группе переменных. Таким образом, факторный анализ позволяет взвесить значимость каждого из элементов изучаемого явления (процесса) в общей структуре этого последнего.

Процедура эмпирической типологизации позволяет перейти непосредственно к анализу устойчивых (т.е. значимых для целей исследования) взаимосвязей и предполагает осуществление содержательной интерпретации собранных данных.

Интерпретация – это совокупность значений, смыслов, которые придаются исследователем полученной эмпирической информации или социальным показателям. В общем случае эти данные интерпретируются посредством образов сознания, которые должны быть адекватны осмысливаемой социальной реальности. Между тем отношение между реальными объектами и их образом всегда приблизительное, неполное. И в этом смысле любая интерпретация, чтобы оказаться относительно правильной, должна быть неразрывно связана с конкретным содержанием той сферы социальной жизни, к которой она относится, в силу чего она всегда ситуативна и уникальна. «Как бы ни была полна и конкретна полученная информация, – пишет Г.С. Батыгин, – она всегда помещается в определенную “систему координат” и выступает в качестве фрагмента более широкой картины, содержание которой – научный и жизненный опыт социолога».

Разумеется, база для интерпретации и объяснения данных должна быть заложена в исследовательской программе на стадии эмпирической операционализации и интерпретации основных понятий. Их совокупность образует определенную интерпретационную схему, которая выступает специфической смысловой матрицей, задающей исследователю некоторый “угол зрения” на проблему. Построение таких схем – неформализируемая операция, предполагающая высокий уровень теоретико-методологической и аналитической культуры социолога.

Затем на основе выработанной интерпретационной схемы проводится проверка исходных гипотез, а также, в случае необходимости, их дополнение и уточнение.

Однако при интерпретации данных опроса часто возникают существенные трудности, обусловленные несколькими причинами. Назовем некоторые из них.

1. В ОСИ исследуются, как правило, стереотипные представле­ния людей о чем-либо. На этапе программирования эти представления подвергаются логико-вербальной переработке и трансформации, а в повседневном поведении людей функционирование стереотипов осуществляется обычно на бессознательном уровне. В итоге, задавая респонденту тот или иной вопрос и предлагая набор готовых ответов, мы тем самым как бы “программируем” его сознание, ибо вполне вероятно, что, участвуя в опросе, он вообще впервые в жизни задумывается над данной проблемой. В этом случае ответы могут быть случайными, внутренне противоречивыми или представленными в терминах, навязанных ему в вопроснике.

2. Каждый человек, являясь уникальной по своим качествам индивидуальностью, одновременно выступает носителем определен­ного социально-группового сознания, т.е. разделяет нормы, ценности, мнения тех общественных групп, к которым принадлежит. В результате социологи достаточно часто сталкиваются с явлением “раздвоения” сознания: один и тот же респондент может высказывать отрицательные оценки и одновременно иметь положительные установки по отношению к какой либо ценности, существуя как бы в двух “системах отсчета” – нормативно-групповой и индивидуально-прагматической.

Тот факт, что эти два уровня сознания не всегда согласуются между собой, В.А. Ядов связывает с различиями в содержании и структуре индивидуальных и групповых интересов. Первые выступают предпосылкой “поведенческих программ”, а вторые служат основани­ем “нормативных предписаний”, часто не согласующихся с первыми.

Применяемый же в практике социологических исследований инструментарий сбора и анализа данных опирается на сложившуюся в естествознании традицию “строгой” проверки гипотез. Эта традиция предполагает, что гипотезы должны быть однозначными и строиться на законе исключенного третьего. Весь материал, не удовлетво­ряющий данным требованиям, часто принимается за информационный ”шум” и исключается из анализа. Следует, однако, помнить, что в социологии технология “строгой” проверки гипотез не всегда оправдана, она может навязывать исследователю упрощенные и в итоге ошибочные схемы интерпретации, где все ситуативные отклонения от некоей нормативной модели рассматриваются как ошибочные или случайные.

В этом смысле строгие методы проверки гипотез не могут дать представления о глубинном социальном контексте изучаемых взаимосвязей, они выступают лишь как исходный материал для дальнейшей интерпретации и объяснения. Как указывает Г.С. Батыгин, «собственно социологическая интерпретация лежит “ по ту сторону“ эмпирических данных и определяется спецификой изучаемого явления или процесса. Она включает представление о конкретной ситуации, в которую “вписан” акт измерения (наблюдение, опрос, эксперимент). При этом последний становится одним из элементов жизненной ситуации, т.е. объекта изучения» .

Таким образом, социологическая интерпретационная схема включает наряду с прямой формализованной верификацией гипотез также некоторые неформализованные представления, знания, интуицию исследователя, образующие тот специфический социальный контекст, который позволяет из многих возможных “прочтений” эмпирических данных выбрать одно, наиболее адекватное реальности.

II. Процедура объяснения . Если анализируется информация в рамках исследования объяснительного типа, то мы не имеем права ограничиться только описательными процедурами, нам необходимо углубить интерпретацию и перейти к объяснению фактов путем выявления возможных влияний на агрегированные свойства, выявленные социальные типы и т.д.

Под объяснением понимается функция научного познания, осуществляемая либо посредством постижения закона, которому подчиняется изучаемый объект, либо путем установления тех связей и отношений, которые составляют его существенные черты . По сути, объяснение в науке представляет собой акт включения эмпирических знаний об объекте (процессе, явлении), подлежащем объяснению, в более широкий контекст теоретического знания.

В зависимости от типа связи между объектом и обусловливающими его факторами, условиями и т. д. различают несколько основных форм научного объяснения.

Причинное , когда:

а) один объект (явление, процесс) объясняется путем установления закономерной связи с другими объектами, предшеству­ющими ему во времени;

б) наличное состояние объекта объясняется его прошлыми состояниями.

Генетическое , когда объясняемый объект включается в цепочку причинно-следственных связей, в рамках которой он, являясь следствием одного явления, сам становится причиной другого. Продвигаясь по этой цепочке к исходному состоянию объекта, мы можем реконструировать его генезис в целом, что позволяет дать наиболее надежный прогноз его изменений в будущем.

Структурно-функциональное , когда социальный объект рассматривается как структурно расчлененная целостность, каждый элемент которой выполняет определенную роль в системе, т.е. имеет свое функциональное назначение, а значит, закономерным образом ведет себя в соответствии со своим местом в структуре объекта.

По критерию достоверности можно выделить уверенное и предположительное объяснение.

Уверенное объяснение осуществляется в том случае, когда эмпирическая информация, необходимая для установления причинной связи между объектом и воздействующими на него факторами, в полном объеме содержится в исходных материалах исследования. Однако такого рода объяснение возможно только в отношении каких-то частных тенденций, ограниченных в своих пространственно-временных параметрах. В ОСИ, кроме того, необходимым (но не достаточным) условием для уверенного объяснения является наличие результатов ряда повторных замеров мониторингового типа, которые бы демонстрировали очевидную тенденцию в изменении состояния социального объекта.

Но, как правило, при изучении какого-нибудь социального явления объяснение его требует выхода за границы наличной эмпирической информации: вторичный анализ данных, апелляцию к конкретному социальному контексту изучаемого феномена, культурно-исторические сопоставления и т.д. В этом случае речь может идти только об объяснении предположительного характера, когда все вышеперечисленные процедуры подтверждают сделанные выводы, однако информация, которую они (процедуры) позволяют получить, не содержится непосредственно в исходных материалах данного исследования.

Приведем пример такого рода качественного анализа, осуществленного социологами БГУ в 1994 г. при изучении влияния чернобыльского фактора на рост религиозности населения, прожива­ющего в зоне радиоактивного загрязнения . Исходная гипотеза здесь заключалась в том, что любые катаклизмы катастрофического характера, вызывающие резкие и длительные негативные изменения в жизни больших масс людей (войны, революции, экономические кризисы), так или иначе способствуют усилению религиозности в любом обществе. Об этом свидетельствуют данные мировой и отечественной истории. Для проверки гипотезы в ходе опроса были сформированы две подвыборки: первая состояла из лиц, проживающих в Чернобыльской зоне, чье здоровье (а иногда и жизнь) подвергается постоянной угрозе; вторую составили люди, живущие в “чистых” местах. При равенстве их основных социально-демографических характеристик различия в уровне религиозности можно было бы отнести на счет возмущающего воздействия чернобыльского фактора. Однако результаты проведенного опроса не обнаружили ожидаемых различий: численность верующих в обеих подвыборках оказалась приблизительно одинаковой. В качестве гипотез, объясняющих этот факт, были выдвинуты следующие предположения:

1. Возможно, воздействие Чернобыльской катастрофы на состояние массового сознания носит опосредованный, сложный характер: если в первые годы перестройки она (катастрофа) выступала уникальным событием на фоне относительной политической и экономической стабильности, то после 1991 г. эта стабильность была обвально утрачена. На передний план выступили негативные факторы экономической и политической жизни (развал СССР, экономический коллапс и т.д.), которые по своей значимости для личных судеб людей оказались сравнимы с чернобыльским, а кое в чем и “перекрыли” его. Для доказательства этого предположения был осуществлен сравнительный анализ двух исследований, проводивших­ся различными научно-исследовательскими группами БГУ в 1990 и 1994 годах. Оба опроса проводились как в “чистых”, так и в загрязненных районах РБ (см. табл. 5.14).

Таблица 5.14

Значимость чернобыльских проблем для населения РБ (в %)

Данные, приведенные в таблице, свидетельствуют о следующем. Численность тех, кто оценивает чернобыльские проблемы как самые важные для себя, примерно одинакова, хотя логичнее было бы ожидать угасания значимости события по прошествии времени. Этого, однако, не произошло; напротив, вдвое уменьшилась доля лиц, для которых чернобыльские проблемы за прошедшие годы отошли на второй план (с 29,7 до 13,7%). Вместе с тем существенно выросла численность тех, для кого данные проблемы являются достаточно острыми, но наряду с другими, не менее важными проблемами (с 30,9 до 47,5%).

Таким образом, описательный анализ сравнительных данных, представленных в таблице 5.14, позволяет выдвинуть следующее объяснение:

Значимость чернобыльского фактора в массовом сознании со временем не снижается, но в условиях общего системного кризиса усиливается роль экономических и политических факторов, они как бы “догоняют” по значимости чернобыльские проблемы и образуют в субъективном восприятии единый кризисный синдром, негативно воздействующий на психоэмоциональное состояние людей.

Иными словами, чернобыльский фактор перестает влиять на сознание пострадавшего населения в “чистом” виде самостоятельно и начинает воздействовать опосредованно, через совокупность факторов социально-экономического характера (материальные трудности, невозможность покупки экологически чистых продуктов, ухудшение здоровья и т.д.). А этот фактор условий жизни является общим для всего населения РБ, независимо от места жительства.

2. Вторая гипотеза, призванная объяснить отсутствие видимого влияния чернобыльского фактора на религиозность населения, связана со спецификой видения причин аварии верующими разных конфессиональных направлений.

В обеих подвыборках две трети верующих относятся к православным, около 17% – к католикам. Доля представителей других конфессий оказалась статистически недостоверной, поэтому для контроля данных кроме населения, проживающего в “грязной” и “чистой” зонах, проводился опрос прихожан трех основных христианских конфессий г.Минска: православных, католиков и протестантов. Анализ сравнительных результатов показал, что они весьма различным образом оценивают причины Чернобыльской катастрофы (см. табл. 5.15). В качестве таких причин в опросе фигурировала основная полярная дихотомия суждений, одно из которых носило рационально-светский характер (“это результат человеческой безответственности, Бог здесь ни при чем”), а второе сводилось к религиозно-сакральной интерпретации (“это результат божественного промысла, наказание за грехи людей”).

Задачей качественного хроматографического анализа является расшифровка хроматограмм или, иначе говоря, идентификация пиков на хроматограмме. Для этого используют следующие методы.

Метод добавления веществ основан на последовательном введении в анализируемую смесь веществ, присутствие которых в ней предполагается. Если после этого один из пиков на хроматограмме увеличивается (совпадает время удерживания), то можно отождествить пик анализируемой смеси с введенным соединением. Однако ого условие является только необходимым, но не достаточным для идентификации: одно и то же (или очень близкое) время удерживания могут иметь несколько веществ, а не одно. Для достоверности анализа подобные исследования проводят, используя колонки с различными по природе неподвижными фазами (полярными и неполярными).

Метод сравнения с табличными данными предполагает определение качественного состава анализируемой смеси, сопоставляя экспериментально определенные относительные объемы удерживания веществ (при обычных условиях анализа по отношению к стандартным веществам) с аналогичными табличными значениями. Для повышения надежности хроматографической идентификации анализ проводят, используя данные, полученные с фазами, различными по своей природе.

Расчетные методы и корреляционные соотношения применяются в тех случаях, когда в таблицах относительных удерживаемых объемов отсутствуют данные для изучаемых соединений. Используются корреляционные соотношения между логарифмом величин удерживания и свойствами анализируемых соединений (например, числом углеродных атомов, температурой кипения и т.п.). Так, например, для величин удерживаемых объемов алканов справедливо уравнение:

где Г,у - инкремент логарифма величины удерживания, соответствующий определенной комбинации связей (структурный элемент); n,j - число структурных элементов типа ij в молекуле соединения. Полученные таким способом V R сравнивают с опытными значениями: в случае их близости есть основание считать, что идентифицируемый пик соответствует предполагаемому соединению.

Также используется идентификация по индексам Ковача. В результате экспериментов было установлено, что в пределах одного гомологического ряда различных классов органических соединений (алканов, спиртов, альдегидов и т.п.) в координатах:

где п - число атомов углерода в гомологе, получаются линейные зависимости (рис. 5.12).

Эти зависимости могут быть использованы для качественного анализа различных производных углеводородов. Так, Е. Ковач предложил характеризовать удерживание числом атомов углерода (умноженным на 100), которое имеет н-алкан, чтобы его удерживаемый объем совпадал с удерживаемым объемом исследуемого вещества.

Рис. 5.12.

У - линия для н-алканов; 2 - линия для гомологов

Число атомов углерода н-алкана (обычно дробное, умноженное на 100), называют индексом Ковача данного вещества - J. Индексы Ковача для различных неподвижных фаз хорошо воспроизводимы и табулированы.

Величину J какого-либо соединения для данной неподвижной фазы можно определить графически, как это показано на рис. 5.12. С этой целью на выбранной неподвижной фазе получают зависимость gV R от п для ряда н-алканов (пентан, гексан, гептан и т.д.).

Полученные данные располагают на графике lgK fl от их 100. Далее измеряют Ук всех веществ исследуемой смеси и по графику определяют их J, на рис. 5.12 индекс Ковача Уд-равен 598.

Для членов любого гомологического ряда производных алканов (карбоновых кислот, альдегидов и т.п.) можно получить линейную зависимость, аналогичную для алканов (линия 2 на рис. 5.12). Сдвиг этих двух прямых относительно друг друга по горизонтали осуществляет вклад в индекс Ковача функциональной группы (карбоксильной, карбонильной и т.п.) или кратной связи. Этот вклад называется гомоморфным фактором, его величина для многих соединений определена и табулирована

Сумма этих гомоморфных факторов, прибавленная к числу п с х 100 базового алкана, дает возможность рассчитать индекс Ковача для предполагаемого соединения (по данным) научных источников и сравнить его с опытным значением. Близость указанных величин позволяет заключить, что пик на хроматограмме отвечает предполагаемому веществу.

Важным этапом хроматографического анализа является количественная интерпретация хроматограмм, в результате проведения которой определяют содержание компонентов в анализируемой смеси. Точность получаемых результатов зависит от ряда факторов, в частности, от выбранного метода анализа, характеристик используемого детектора, метода калибровки и расчета, а также от природы анализируемых компонентов.

Количество вещества в хроматографической зоне пропорционально площади хроматографического пика на хроматограмме. Существует несколько методов определения площади хроматографических пиков, основанных на предположении, что форма пика отвечает кривой Гаусса. Чаще всего ее определяют как произведение высоты пика и его ширины на половине высоты: см. формулу (5.8). Хроматографы последних поколений управляются компьютером, в этом случае площадь пиков вычисляется программно и выводится на экран монитора.

Площадь пика на хроматограмме зависит не только от количества вещества в хроматографической зоне, но и определяется характеристиками детектора и условиями проведения анализа. Так, для различных веществ даже при равной их концентрации в анализируемой смеси на хроматограмме получаются пики неодинаковой площади. Поэтому для проведения количественного анализа недостаточно только определения площади хроматографических пиков. Существует необходимость установить для каждого вещества пробы коэффициент пропорциональности между площадью пика и его содержанием (концентрацией) в анализируемой смеси. Другими словами следует провести калибровку детектора в выбранных условиях анализа. Обычно применяют следующие методы калибровки.

Методом абсолютной калибровки экспериментально определяют для каждого компонента анализируемой смеси зависимость площади хроматографического пика от абсолютного его количества в пробе. Эту зависимость обычно представляют в виде графика или эмпирического уравнения. Чувствительность детектора со временем может изменяться, поэтому абсолютную калибровку необходимо периодически проверять и корректировать. При повторных калибровках можно ограничиться проверкой нескольких точек на градуировочной кривой.

Методом внутреннего стандарта в анализируемую смесь вводят вещество (внутренний стандарт) с известной концентрацией Сс т. Предварительно для каждого вещества смеси получают калибровочный график (или уравнение), связывающие SfJSct с Св/Со, где S B и 5 Ст - площади пиков анализируемого вещества и внутреннего стандарта, Св - концентрация анализируемого вещества в калибровочной смеси. При проведении исследования определяют на хроматограмме площади пиков анализируемых веществ и внутреннего стандарта, вычисляют их отношение и по калибровочному графику находят Св/Q; т. Далее по известной Сс т рассчитывают неизвестные концентрации веществ Св-

Использование метода внутреннего стандарта позволяет существенно увеличить точность измерений и делает ненужным периодическую коррекцию калибровочного графика. Действительно, изменение условий эксперимента в одинаковой степени сказывается на изменении параметров хроматограммы стандартного вещества и компонентов пробы.

Другое преимущество метода заключается в том, что соблюдение точного объема подаваемой в колонку пробы уже не является необходимым. Необязательным в этом случае является также разделение всех пиков на хроматограмме: достаточно, чтобы раздельно выходили пики интересующих нас веществ и стандарта.

Для повышения точности анализа желательно, чтобы вещество, используемое в качестве стандарта, было близко к определяемым компонентам по величине удерживания и содержанию в анализируемой смеси.

Также используется калибровка с поправочными коэффициентами. Площадь пика /"-го компонента S, на хроматограмме пропорциональна его количеству д, в смеси, введенной в колонку:

Здесь к, - поправочный коэффициент вещества. В том случае, если все вещества анализируемой смеси дают отдельные (разделенные) пики на хроматограмме, можно рассчитать долю /"-го компонента методом внутренней нормировки:

тогда суммирование производится по всем пикам. Если числитель и знаменатель правой части уравнения разделить на поправочный коэффициент какого-либо вещества, взятого за стандарт (? ст), то получаем уравнение:

где к, тн = к,/к„ - относительный поправочный коэффициент. Его легко определить экспериментально, составив смеси определенного состава каждого вещества в паре со стандартным, или - смесь всех веществ известного состава, включая и стандартное вещество. После получения хроматограмм с таким составом веществ и определения площадей пиков всех компонентов можно найти Л: ота для всех веществ из соотношения:

где qjqci - соответствует отношению количеств /-го компонента и стандарта в исходной смеси. Величины q могут определяться по массе (г) или по количеству (моль), из них рассчитывают соответственно массовые или молярные относительные поправочные коэффициенты. Соответственно, с массовыми коэффициентами определяют массовые доли, а с молярными - молярные доли веществ в смеси.

Цель: рассмотреть основные методы химической идентефикации.

1. Сущность химической идентификации.

2. Качественный анализ.

3. Количественный анализ.

4. Методы количественного анализа.

Химическая идентификация – это установление вида и состояния молекул, ионов, радикалов, атомов и других частиц на основе сопоставления экспериментальных данных с соответствующими справочными данными для известных частиц. Идентификация - установление тождества неизвестного соединения с другим известным.
Для этого сопоставляют физико-химические константы, свойства и реакции обоих веществ. Перед идентификацией вещества тщательно очищают, проводят предварительное его исследование: сопоставляют агрегатное состояние, цвет, вязкость, испытывают на растворимость в воде, органических растворителях, основаниях и кислотах, определяют горючесть и другие свойства.Например, в молекулярном анализе идентификация - установление химической формулы соединений или ее важнейших фрагментов. Идентификация - цель качественного анализа, который, как правило, предшествует количественным определениям.
А) Свойства вещества зависят от его чистоты
Б) Молекулярный анализ-установление качества и количества состава химических соединений и их смесей.
При качественном анализе смеси химического соединения обычно предварительно разделяют различными методами (хроматографией, ректификацией, кристаллизацией, экстракцией, осаждением, термической диффузией и др.); затем для разделенных веществ определяют так называемые интегральные молекулярные признаки, к которым относятся молярная масса, суммарный элементный состав, плотность, растворимость, температуры фазовых переходов, показатели преломления, потенциалы ионизации, а также спектры поглощения электромагнитного излучения, масс-спектры и т. п. Эти характеристики химических соединений сопоставляют с соответствующими константами и спектрами образцов сравнения, устанавливают отсутствие депрессии (понижение и увеличение интервала) температуры плавления смеси идентифицируемого соединения и эталонного вещества (т.е. известного вещества, отождествляемого с исследуемым).
В) Изотопный анализ - определение изотопного состава химического элемента. Изотопный анализ различных элементов можно реализовать на различных физических принципах. Наиболее распространенным является масс-спектрометрический метод, с помощью которого можно проводить изотопный анализ всех, без исключения, элементов периодической системы. Масс-спектрометры для определения изотопного состава должны быть очень точными. Для анализа изотопного состава легких элементов (углерод, водород, кислород, сера, азот и т. д.) используется ионизация электронным ударом. В этом случае годятся все методы ввода газовой фазы, как и в органических масс-спектрометрах.
Г) Фазовый анализ - определение химического состава и количества отдельных фаз в гетерогенных системах или индивидуальных форм соединения элементов в рудах, сплавах, полупроводниках и др. Объектом фазового анализа всегда является твердое тело.
Предметом аналитической химии является химическая идентификация(качественный анализ) и измерения(количественный анализ).
1.1Качественный анализ
Качественный анализ имеет своей целью обнаружение определенных веществ или их компонентов в анализируемом объекте. Обнаружение проводится путем идентификации веществ, то есть установления тождественности (одинаковости) АС анализируемого объекта и известных АС определяемых веществ в условиях применяемого метода анализа. Для этого данным методом предварительно исследуют эталонные вещества, в которых наличие определяемых веществ заведомо известно. Например, установлено, что присутствие спектральной линии с длиной волны 350,11 нм в эмиссионном спектре сплава, при возбуждении спектра электрической дугой, свидетельствует о наличии в сплаве бария; посинение водного раствора при добавлении к нему крахмала является АС на присутствие в нем I 2 и наоборот.
Детально разработанный качественный химический анализ позволяет определять элементный (атомный), ионный, молекулярный (вещественный), функциональный, структурный и фазовый составы неорганических и органических веществ.
При анализе неорганических веществ основное значение имеют элементный и ионный анализы, так как знание элементного и ионного состава достаточно для установления вещественного состава неорганических веществ. Свойства органических веществ определяются их элементным составом, но также и структурой, наличием разнообразных функциональных групп. Поэтому анализ органических веществ имеет свою специфику.
Качественный химический анализ базируется на системе химических реакций, характерных для данного вещества - разделения, отделения и обнаружения.
К химическим реакциям в качественном анализе предъявляют следующие требования.
1. Реакция должна протекать практически мгновенно.
2. Реакция должна быть необратимой.
3. Реакция должна сопровождаться внешним эффектом (АС):
а) изменением окраски раствора;
б) образованием или растворением осадка;
в) выделением газообразных веществ;
г) окрашиванием пламени и др.
4. Реакция должна быть чувствительной и по возможности специфичной.
Реакции, позволяющие получить внешний эффект с определяемым веществом, называют аналитическими , а добавляемое для этого вещество -реагентом . Аналитические реакции, проводимые между твердыми веществами, относят к реакциям «сухим путем », а в растворах - «мокрым путем ».
К реакциям «сухим путем» относятся реакции, выполняемые путем растирания твердого исследуемого вещества с твердым реагентом, а также путем получения окрашенных стекол (перлов) при сплавлении некоторых элементов с бурой.
Значительно чаще анализ проводят «мокрым путем», для чего анализируемое вещество переводят в раствор. Реакции с растворами могут выполняться пробирочным, капельным и микрокристалли-ческим методами. При пробирочномполумикроанализе его выполняют в пробирках вместимостью 2-5см 3 . Для отделения осадков используют центрифугирование, а выпаривание ведут в фарфоровых чашечках или тиглях. Капельный анализ (Н.А. Тананаев, 1920 г.) осуществляют на фарфоровых пластинках или полосках фильтрованной бумаги, получая цветные реакции при добавлении к одной капле раствора вещества одной капли раствора реактива. Микрокристаллический анализ основан на обнаружении компонентов с помощью реакций, в результате которых образуются соединения с характерным цветом и формой кристаллов, наблюдаемых в микроскоп.
1.2Количественный анализ
Количественный анализ - определение содержания (массы, концентрации и т.п.) или количественных соотношений компонентов в анализируемом образце. Определяемыми компонентами могут быть атомы, молекулы, изотопы, функциональные группы, фазы и т. п. Обычно количественный анализ основан на использовании зависимости доступных измерению физических свойств изучаемого объекта или продукта его преобразования от состава.
В основе количественного химического анализа лежит химическая реакция между определяемым веществом и веществом реагентом.
К химическим реакциям, применяемым в этом анализе, предъявляют следующие требования:
1) реакция должна протекать достаточно быстро и быть практически необратимой;
2) вещества, вступившие в реакцию, должны реагировать в строго определенных количественных соотношениях, т.е. реакция должна быть стехиометрической и не сопровождаться побочными реакциями;
3) в результате реакции должны получаться соединения с определенным молекулярным составом;
4) на ход реакции не должны оказывать влияние примеси, присутствующие в анализируемом веществе;
5) реакция должна позволять достаточно просто устанавливать момент ее окончания, а также массу продукта реакции или объем раствора реагента, затраченный на ее проведение.
2. Методы количественного анализа
2.1Амперометрическое титрование
Амперометрическое титрование, метод количественного анализа, основанный на волътамперометрии с линейной разверткой потенциала. Конечную точку титрования устанавливают по зависимости диффузионного тока Idпри постоянном потенциалеЕс индикаторного электрода от объема V прибавленного титранта.
2.2Потенциометрическое титрование
Потенциометрическое титрование основано на определении точки эквивалентности по результатам потенциометрических измерений. Вблизи точки эквивалентности происходит резкое изменение (скачок) потенциала индикаторного электрода. Это наблюдается, конечно, лишь тогда когда хотя бы один из участников реакции титрования является участником электродного процесса.
2.3Кислотно-основное титрование
В кислотно-основном титровании в качестве индикаторного обычно используют стеклянный электрод, как правило, входящий в комплект серийно выпускаемых промышленностью pH-метров. Потенциометрический метод позволяет провести количественное определение компонентов в смеси кислот, если константы диссоциации различаются не менее чем на три порядка. Например, при титровании смеси, содержащей хлороводородную (HCl) и уксусную кислоты, на кривой титрования обнаруживается два скачка. Первый свидетельствует об окончании титрования HCl, второй скачок наблюдается при оттитровывании уксусной кислоты. Также несколько скачков имеют кривые титрования многоосновных кислот, константы диссоциации которых существенно различаются (хромовая, фосфорная и др.).
Широкие возможности анализа многокомпонентных смесей без разделения открывает применение неводных растворителей. Например, определение содержания хлороводородной и монохлоруксусной кислот в смеси титрованием водного раствора является сложной задачей в связи с трудностью обнаружения двух скачков титрования. При титровании в ацетоне оба скачка выражены достаточно четко и содержание каждой кислоты в смеси может быть рассчитано.
2.4Комплексонометрическое титрование
Потенциометрическое титрование катионов комплексоном III (ЭДТА) можно проводить с использованием в качестве индикаторного электрода соответствующего металла: титрование солей меди с медным электродом, солей цинка с цинковым и т.д. или подходящего ионоселективного электрода. Однако, многие металлические индикаторные электроды необратимы, а число ионоселективных электродов невелико.
Для комплексонометрических титрований может быть использован универсальный электрод Hg|HgY2- или Au(Hg)|HgY2- где Au(Hg) - амальгамированное золото; HgY2- - комплекс ртути с анионом этилендиаминтетрауксусной кислоты. С помощью ртутного электрода этого типа могут быть оттитрованы любые ионы, которые образуют с Y4- комплексы с константой устойчивости, не превышающей константу устойчивости ртутного комплекса. Это, например, ионы магния (Mg2+), кальция (Ca2+), кобальта (Co2+), никеля (Ni2+), меди (Cu2+), цинка (Zn2+) и др.
2.5Титрование по методу осаждения
Индикаторными электродами в методах потенциометрического титрования, использующих реакции осаждения, служат металлические или мембранные электроды, чувствительные к определяемому иону или иону-осадителю. Практически по методу осаждения могут быть определены катионы серебра, ртути, цинка, свинца, анионы хлора, брома, иода и некоторые другие. Смесь галогенидов, например I- и Cl-, может быть оттитрована без разделения нитратом серебра. Серебряный электрод позволяет фиксировать два скачка в ходе такого титрования. Первый скачок свидетельствует об оттитровываниииодид-иона и может быть использован для расчета содержания этого иона, второй скачок относится к окончанию осаждения хлорид-иона. По второму скачку можно рассчитать суммарное содержание галогенидов или концентрацию хлорид-иона, если концентрация иодид-иона будет известна из данных по титрованию до первого скачка.
2.6Окислительно-восстановительное титрование
Кривые окислительно-восстановительного титрования могут быть построены в координатах или pM - V (титранта) или E - V (титранта), если pM=-lg[M] ([M] - концентрация участника реакции, E - потенциал системы, V (титранта) - объем титранта. Кривые титрования первого типа представляют практический интерес, когда имеется индикаторный электрод, чувствительный к M. Кривые второго типа имеют более общее значение, так как любое окислительно-восстановительное титрование может быть проведено по измерению E с использованием индикаторного электрода из благородного металла, чаще всего платины.

Качественный анализ предназначен для качественного открытия индивидуальных химических элементов, Ионов и функциональных групп. Присутствие в анализируемой смеси индивидуальных веществ, элементов, ионов и функциональных групп выявляется обычно с помощью химических качественных реакций или на основании некоторых физических свойств веществ -- спектров в видимой и ультрафиолетовой области света, радиоактивного излучения, способности к адсорбции.

Количественный анализ проводится различными путями. Широко распространены химические способы, при которых количество вещества определяется по количеству реагента, пошедшего на анализ, по количеству осадка и др. Часто для количественного определения веществ применяют их физические свойства -- величину угла преломления растворов веществ, интенсивность окраски, величину электрического тока, протекающего через раствор.

МЕТОДЫ АНАЛИЗА

Анализ может осуществляться химическими, инструментальными (физическими и физико-химическими) методами.

Химические методы анализа предусматривают химическое взаимодействие веществ. Здесь важны результаты химической реакции между веществом и реагентом. Химические методы анализа широко применяются для проведения качественного анализа, так как по характеру осадка, изменению окраски раствора, образованию определенного газа можно установить, какое вещество имеется в растворе.

При количественном химическом анализе производят взвешивание образовавшегося осадка, добавляют раствор реактива до изменения цвета раствора или другой физической характеристики вещества и по количеству пошедшего на анализ реактива определяют количество вещества.

Инструментальные (физические, физико-химические) методы анализа используют физические свойства веществ. Качественный анализ при применении физических методов производится по изменению окраски пламени, возникающему при внесении в него вещества, по спектрам поглощения и испускания вещества, по температуре плавления, кипения и другим свойствам, которые характерны для веществ. Количественный анализ физическими методами проводят, наблюдая изменения физических свойств вещества при изменении его количества. Обычно интенсивность окраски, угол преломления раствора, величина электрического тока, проходящего через раствор, зависят от количества вещества, и эту зависимость можно использовать для определения количества вещества.

Физико-химические методы анализа объединяют физические и химические методы. При проведении физико-химических методов результат химической реакции наблюдается по изменениям физических свойств вещества или его раствора. Физико-химические методы получили широкое распространение и интенсивно развиваются.