a carpet is to be installed in a room of length 9.72 m and width 5.3 m. find the area of the room retaining the proper number of significant figures.
a carpet is to be installed in a room of length 9.72 m and | studysoup
  chapter 1: human inquiry and science o page 3 looking for reality  much of what we know, we know by agreement rather than by experience.  scientists have certain criteria that must be met before they’ll accept the  reality of something they haven’t personally experienced.  in general, an  assertion must have both logical and empirical support: it must make  sense, and it must not contradict actual observation.  scientists accept an  agreement reality: those things we “know” as part of the culture we share  with those around us.  epistemology is the science of knowing: methodology (a subfield of  epistemology) might be called the science of finding out.  epistemology: the science of knowing: systems of knowledge  methodology: the science of finding out; procedures for scientific  investigation.  inquiry is a natural human activity, seeking to explain events and predict  future events.  when we understand through direct experience, we make observations and seek patterns or regularities in what we observe.  two important sources of agreed­on knowledge are tradition and  authority.  however, these useful sources of knowledge can also lead us  astray.  whereas we often observe inaccurately in day to day inquiry, researchers  seek to avoid such errors by making observation a careful and deliberate  activity.  we sometimes jump to general conclusions on the basis of only a few  observations, so scientists seek to avoid overgeneralizations by  committing to a sufficient number of observations and by replicating  studies.    in everyday life we sometimes reason illogically.  researchers seek to  avoid illogical reasoning by being as careful and deliberate in their  reasoning as in their observations.  moreover, the public nature of science  means that others can always challenge faulty reasoning. o page 17 purposes of social research  social research has three main purposes: exploring, describing, and  explaining social phenomena.  many research projects reflect more than  on of these purposes.  sometimes social research is a vehicle for exploring something – that is,  mapping out a topic that may warrant further study later.  some social research is done for the purpose of describing the state of  social affairs. 
  often, social research aims at explaining something – providing reasons  for phenomena, in terms of causal relationships.  explanatory social  research provides explanations that are more trustworthy. o page 24 quantitative and qualitative data  the distinction between quantitative and qualitative data in social research is essentially the distinction between numerical and non­numerical data.   quantitative data are numerical: qualitative data are not.  both types of  data are useful different research purposes.  every observation is qualitative at the outset.    quantification often makes our observations more explicit.  it can also  make aggregating and summarizing data easier and opens up the  possibility of statistical analyses.  the qualitative approach seems more aligned with idiographic  explanations, whereas nomothetic explanations ae more easily achieved  through quantification.   chapter 2: paradigms, theory, and research o page 32 some social science paradigms  there is usually more than one way to make sense of things.  underlying every explanation or theory is a paradigm – one of the  fundamental models or frames of reference we use to organize our  observations and reasoning.   in other words, a paradigm is a fundamental  model or scheme that organizes our view of something.  social scientists use a variety of paradigms to organize how they  understand and inquire into social life.  paradigms are often difficult to recognize as such because they are so  implicit, assumed, taken for granted.  they seem more like “the way  things are” than like one possible point of view among many.  the sanctity of the individual is not an objective fact of nature; it is a point of view, a paradigm.  when we recognize that we are operating within a paradigm, two benefits  accrue.  first, we are better able to understand the seemingly bizarre views and actions of others who are operating from a different paradigm.   second, at times we can profit from stepping outside our paradigm.  we  can see new ways of seeing and explaining things.  we can’t do that as  long as we mistake our paradigm for reality.  ultimately, paradigms cannot be true or false; as ways of looking, they can only be more or less useful.  rather than deciding which paradigms are  true or false, try to find ways they might be useful to you.  a distinction between types of theories that cuts across various paradigms  is macrotheory (theories about large­scale features of society) versus  microtheory (theories about smaller units or features of society). 
  the positivistic paradigm assumes we can scientifically discover the rules  governing social life.  the conflict paradigm focuses on the attempt of one person or group to  dominate others and to avoid being dominated.  the symbolic interactionist paradigm examines how shared meanings and  social patterns are developed in the course of social interactions.  ethnomethodology focuses on the ways people make sense out of lie in  the process of living it, as though each were a researcher engaged in an  inquiry.   the structural functionalist (or social systems) paradigm seeks to discover  what functions the many elements of society perform for the whole  system.  feminist paradigms, in addition to drawing attention to the oppression of  women in most societies, highlight how previous images of social reality  have often come from and reinforced the experiences of men.  critical race theory both examines the disadvantaged position of a social  group and offers a different vantage point from which to view and  understand society. o page 55 the links between theory and research  in practice, there are many possible links between theory and research and many ways of going about social inquiry.  using theories to understand how society works is key to offering  practical solutions to society’s problems.  in the deductive model, research is used to test theories.  in the inductive  model, theories are developed from the analysis of research data. o page 56 the importance of theory in the “real world”  no matter how practical and/or idealistic your aims, a theoretical  understanding of the terrain may spell the difference between success and  failure.  if you want to change society, you need to understand the logic of how it  operates.  theory helps create questions, shapes our research designs,  helps us anticipate outcomes, and helps us design interventions.  chapter 4: research design o page 93 introduction  any research design requires researchers to specify as clearly as possible  what they want to find out then determine the best way to do it. o page 94 three purposes of research  exploration, description, and explanation.  exploration is the attempt to develop an initial, rough understanding of  some phenomenon  exploratory studies are most typically done for three purposes: (1)  to satisfy the researcher’s curiosity and desire for better  
 understanding, (2) to test the feasibility of undertaking a more  extensive study, and (3) to develop the methods to be employed in  any subsequent study  the chief shortcoming of exploratory studies is that they seldom  provide satisfactory answers to research questions, although they  can hint at the answers an can suggest which research me6thods  could provide definitive answers.  description is the precise measurement and reporting of the characteristics of some population or phenomenon under study  because scientific observation is often careful and deliberate,  scientific descriptions are typically more accurate and precise than  are casual ones.   many qualitative studies aim primarily at description.  descriptive studies answer questions of what, where, when,  explanation is the discovery and reporting of relationships among  different aspects of the phenomenon under study.  description studies  answer the question “what so?” while explanatory ones tend to answer the question “why?”  explanatory studies address questions of why. o page 97 the logic of nomothetic causality  both idiographic and nomothetic models of explanation rest on the idea of  causation.  the idiographic model aims at a complete understanding of a  particular phenomenon, using all relevant causal factors.  the nomothetic  model aims at a general understanding – not necessarily complete – of a  class of phenomena, using a small number of relevant causal factors.  there are three basic criteria for establishing causation to nomothetic  analyses: (1) the variables must be empirically associated, or correlated;  (2) the causal variable must occur earlier in time than the variable it is said to affect; and (3) the observed effect cannot be explained as the effect of a  different variable   in other words: (1) the variables must be correlated, (2) the cause takes  place before the effect, and (3) the variables are nonspurious.  correlation o unless some actual relationship where changes in one  variable are associated with changes in the other – a  statistical correlation – is found between two variables, we  can’t say that a causal relationship exists. o we can’t say a causal relationship exists unless the cause  precedes the effect in time. o page 109 the time dimension  
  the research of social processes that occur over time presents challenges  that can be addressed through cross­sectional studies or longitudinal  studies  cross­sectional studies are based on observations of a sample, or cross  section, of a population, or phenomenon that are made at one time.   although conclusions drawn from such studies are limited by this  characteristic, researchers an sometimes use such studies to make  inferences abut processes that occur over time.  many explanatory studies  are also cross­sectional.  in longitudinal studies, observations are made at many times.  such  observations may be made of samples drawn from general populations  (trend studies), samples drawn from more specific subpopulations (cohort  studies), or the same sample of people each time (panel studies).  trend study: a type of longitudinal study in which a given  characteristic of some population is monitored over time.  cohort study: a study in which some specific subpopulation, or  cohort, is studied over time, although data may be collected from  different members in each set of observations.  panel study: a type of longitudinal study in which data are  collected from the same set of people (the sample or panel) at  several points in time.  chapter 5: conceptualization, operationalization, and measurement o page 128 introduction   the interrelated processes of conceptualization, operationalization, and  measurement allow researchers to move from a general idea about what  they want to study to effective and well­defined measurements in the real  world.  researchers can measure anything that exists. o page 133 indicators and dimensions  conceptualization gives definite meaning to a concept by specifying one  or more indicators of what we have in mind.  an indicator is a sign of the  presence or absence of the concept we’re studying.  indicator: an observation that we choose to consider as a reflection  of a variable we wish to study.  for example, attending religious  services might be considered an example of religiosity.   dimension: a specifiable aspect of a concept.  “religiosity” might  be specified in terms of a belief dimension, a ritual dimension, a  devotional dimension, a knowledge dimension, and so forth.  specifying the different dimensions of a concept, then, often paves the  way for a more sophisticated understanding of what we’re studying. o page 144 levels of measurement  nominal measure: a variable whose attributes have only the  characteristics of exhaustiveness and mutual exclusiveness.  in other  
 words, a level of measurement describing a variable that has attributes that are merely different, as distinguished from ordinal, interval, or ratio  measures.  gender is an example of a nominal measure.  nominal  measures merely offer names or labels for characteristics.  ordinal measure: a level of measurement describing a variable with  attributes we can rank order along some dimension.  variables with  attributes we can logically rank­order are ordinal measures.  the different  attributes of ordinal variables represent relatively more or less of the  variable.  variables of this type include social class, conservatism,  alienation, prejudice, and intellectual sophistication.  an example is  socioeconomic status as composed of the attributes high, medium, low.  interval measure: a level of measurement describing a variable whose  attributes are rank ordered and have equal distances between adjacent  attributes.  the fahrenheit temperature scale is an example of this,  because the distance between 17 and 18 is the same as that between 89 and 90.  iq tests is another example.  when comparing two people in terms of  an interval variable, we can say they are different from one another  (nominal), and that one is more than another (ordinal).  in addition, we can say “how much” more in terms of the scores themselves.  ratio measure: a level of measurement describing a variable with  attributes that have all the qualities of nominal, ordinal, and interval  measures and in addition are based on a “true zero” point.  age is an  example of a ratio measure.  comparing two people in terms of a ratio  variable, then, allows us to determine (1) that they are different (or the  same), (2) that one is more than the other, (3) how much they differ, and  (4) the ratio on one to another. o page 151 criteria of measurement  criteria of the quality of measures include precision, accuracy, reliability,  and validity.  precision concerns the fineness of distinctions made between the attributes that compose a variable.  whereas reliability means getting consistent results from the same  measure, validity refers to getting results that accurately reflect the  concept being measured.  researchers can test or improve the reliability of measures through the  test­retest method, the split­half method, the use of established measures,  and the examination of work performed by researcher workers.  test­retest method: make the same measurement more than once.  split­half method: as a general rule, it’s always good to make more than one measurement of any subtle or complex social concept.   this procedure lays the groundwork for another check on  reliability.  let’s say you’ve created a questionnaire that contains  
 ten items you believe measure prejudice against women.  using the split­half technique, you would randomly assign those ten items to  two sets of five.  if the two sets of items classify people differently, you most likely have a problem of reliability in your measure of  the variable.  using established measures: another way to help ensure reliability in getting information from people is to use measures that have  proved their reliability in previous research.  the yardsticks for assessing a measure’s validity include face validity,  construct validity, and content validity.  face validity: that quality of an indicator that makes it seem a  reasonable measure of some variable.  seems accurate on its face  construct validity: the degree to which a measure relates to other  variable as expected within a system of theoretical relationships  content validity: the degree to which a measure coves the range of  meanings included within a concept    chapter 6: indexes, scales, and typologies o page 163 introduction  single indicators of variables seldom capture all the dimensions of a  concept, have sufficient validity to warrant their use, or permit the desired  range of variation to allow ordinal rankings.  composite measures, such as scales and indexes, solve these problems by including several indicators of a variable in one summary measure.  index: a type of composite measure that summarizes and rank­ orders several specific observations and represents some more­ general dimension  scale: a type of composite measure composed of several items that have a logical or empirical structure among them.  examples  include the bogardus social distance, guttman, likert, and  thurstone scales. o page 166 index construction  index: a type of composite measure that summarizes and rank­orders  several specific observations and represents some more­general dimension  there are four main steps in the construction of an index: selecting  possible items, examining their empirical relationships, scoring the index,  and validating it.  item selection: the first step in creating an index is selecting items  for a composite index, which is created to measure some variable. o face validity: the first criterion for selecting items to be  included in an index o unidimensionality: a composite measure should represent  only one dimension of a concept 
 o general or specific: although measures should tap the  same dimension, the general dimension you’re attempting  to measure may have nuances. o variance: select items differing in variance.  examination of empirical relationships: the second step in index  construction is to examine the empirical relationships among the  items being considered for inclusion.  an empirical relationship is  established when respondents answer to one question help us  predict how they will answer other questions. o bivariate relationships among items: a bivariate  relationship is, simply put, a relationship between two  variables. o multivariate relationships among items: more than two  variables  index scoring o when you’ve chosen the best items for the index, you next  assign scores for particular responses, thereby creating a  single composite index out of the several items.   o first decide the desirable range of the index scores.  the  first decision, then, concerns the conflicting desire for (1) a  range of measurement in the index and (2) an adequate  number of cases at each point in the index.  you’ll be  forced to reach some kind of compromise between these  conflicting desires. o second decide whether to give each item in the index equal weight or different weights.  equal weighting should be the norm.  index validation o item analysis: an assessment of whether each of the items is included in a composite measure makes an independent  contribution or merely duplicates the contribution of other  items in the measure o external validation: the process of testing the validity of a  measure, such as an index or scale, by examining its  relationship to other presumed indictors of the same  variable.  if the index really measures prejudice, example, it should correlate with other indicators of prejudice. o page 185 likert scaling  a type of composite measure developed by rensis likert in an attempt to  improve the levels of measurement in social research through the use of  standardized response categories in survey questionnaires to determine the relative intensity of different items.  likert items are those using such  
 responses as “strongly agree,” “agree,” “disagree,” and “strongly  disagree.” o page 190 typologies  typology: the classification (typically nominal) of observations in terms  of their attributes on two or more variables.  the classification of  newspapers as liberal­urban, conservative­urban, or conservative­rural  would be an example.  we attempt to assign index or scale scores to cases in such a way as to  indicate a rising degree of prejudice, religiosity, conservatism, and so  forth.  in such cases, we’re dealing with single dimensions.  often, however, the researcher wishes to summarize the intersection of  two or more variables, thereby creating a set of categories or types, which  we call a typology.  typologies can be used effectively as independent variables, but  interpretation is difficult when they are used as dependent variables.   chapter 7: the logic of sampling o page 199 two types of sampling methods  today, probability sampling remains the primary method of selecting  large, representative samples for social research, including national  political polls.  at the same time, probability sampling can be impossible  or inappropriate in many research situations.   probability sampling is the  general term for samples selected in accordance with probability theory,  typically involving some random­selection mechanism. o page 199 nonprobability sampling  social research is often conducted in situations that do not permit the  kinds of probability samples used in large­scale social surveys.  nonprobability sampling is any technique in which samples are selected in some way not suggested by probability theory.  examples include reliance  on available subjects as well as purposive (judgmental), snowball, and  quota sampling.  in addition, researchers studying a social group may  make use of informants.  each of these techniques has its uses, but none of them ensures that the resulting sample will be presentative of the  population being sampled.  reliance on available subjects is an extremely risky sampling method for  social research.  this method does not permit any control over the  representativeness of a sample.  purposive sampling is a type of nonprobability sampling in which the  units to be observed are selected on the basis of the researcher’s  judgement bout which ones will be the most useful or representative.  snowball sampling is a nonprobability sampling method, often employed  in field research, whereby each person interviewed may be asked to  
 suggest additional people for interviewing.  appropriate when the  members of a special population are difficult to locate.  quota sampling is a type of nonprobability sampling in which units are  selected into a sample on the basis of pre­specified characteristic, so that  the total sample will have the same distribution of characteristics assumed  to exist in the population being sampled.  chapter 9: survey research o page 261 topics appropriate for survey research  surveys may be used for descriptive, explanatory, and exploratory  purposes.  they are chiefly used in studies that have individual people as  the units of analysis.  survey research is probability the best method available to the social  researcher who is interested in collecting original data for describing a  population too large to observe directly.  surveys are also excellent vehicles for measuring attitudes and  orientations in a large population. o page 262 guidelines for asking questions  surveys include the use of a questionnaire – an instrument designed to  elicit information that will be useful for analysis.  choose appropriate question forms  questions and statements: gives you more flexibility in the design  and makes the questionnaire more interesting  open­ended and closed­ended questions o open­ended: respondent asked to provide their own  answers.  in depth, qualitative interviewing relies almost  exclusively on open­ended questions o closed­ended: respondent asked to select an answer from  among a list provided by the research.  provides greater  uniformity and more easily processed.  make items clear and precise  avoid double­barreled questions.  the items should only ask  about one thing. o when researchers ask respondents for a single answer to a  question that actually has multiple parts  respondents must be competent to answer o continually ask yourself if they can reliably answer your  question  respondents must be willing to answer  questions should be relevant  short items are best  avoid negative items  avoid biased items and terms 
 o page 295 secondary analysis  secondary analysis provides social researchers with an important option  for “collecting” data cheaply and easily but at a potential cost in validity.  as a mode of observation, survey research involves the following steps:  (1) questionnaire construction, (2) sample selection, and (3) data  collection, through either interviewing or self­administered questionnaires.  secondary analysis is a form of research in which the data collected and  processed by one research are reanalyzed – often for a different purpose –  by another.  this is especially appropriate in the case of survey data.  data archives are repositories or libraries for the storage and distribution of data for secondary analysis.  the key problem involves the recurrent question of validity.