Девятко И. Ф. Методы социологического исследования. Екатеринбург, Изд-во Урал, ун-та, 1998. 208 с. Девятко И. Ф. Методы социологического исследования. Екатеринбург. Социологического исследования екатеринбург Издательство Уральского университета

• Название: Социологического исследования екатеринбург Издательство Уральского университета
• Анкор: Девятко И. Ф. Методы социологического исследования. Екатеринбург, Изд-во Урал, ун-та, 1998. 208 с.doc
• Дата: 27.05.2017
• Размер: 1.7 Mb.
• Имя файла: Девятко И. Ф. Методы социологического исследования. Екатеринбург.doc
• Тип: Книга; #8072
• Категория: Социология. Политология
• страница: 15 из 28

Дополнительная литература

Клюшина Н. А. Причины, вызывающие отказ от ответа // Социологические исследования. 1990. № 1. С. 98—104.

Методы сбора информации в социологических исследованиях. Кн. 1. Социологический опрос / Отв. ред. В. Г. Андреенков, О. М. Масло­ва. М.: Наука, 1992.

Маслова О. М. Познавательные возможности открытых и закры­тых вопросов // Социологические исследования. 1984. № 2. С. 129—138.

Ноэль Э. Массовые опросы. М.: Прогресс, 1978. С. 76—120.

Рукавишников В. О., Паниотто В. И., Чурилов Н. Н. Опросы насе­ления (методический опыт). М.: Финансы и статистика, 1984.

Шуман Г., Прессер С. Открытый и закрытый вопрос // Социологические исследования. 1982. № 3.

Ядов В. А. Социологическое исследование: методология, програм­ма, методы. 2-е изд., перераб. и доп. М.: Наука, 1987. С. 130—166.
ГЛАВА 6. КАЧЕСТВО ИЗМЕРЕНИЯ.

СОЦИОЛОГИЧЕСКИЕ ИНДЕКСЫ И ШКАЛЫ

Проблема качества социологического измерения

В предыдущей главе мы сравнительно много говорили о переходе от теорети­ческих конструктов к конкретным эмпирическим показателям и анкетным воп­росам и сравнительно мало — о том, что обеспечивает законность такого перехода и возможность правильной и осмысленной интерпретации «сырых» отве­тов. Сейчас нам предстоит восполнить этот пробел, рассмотрев возникающие здесь проблемы качества социологического измерения и построения социоло­гических индексов и шкал.

Как уже говорилось ранее, переменная-признак, включенная в модель измере­ния, может задаваться совокупностью эмпирических индикаторов (в предель­ном случае — одним индикатором), наблюдаемые значения которых содержат, помимо истинного, ошибочный компонент. Задача оценки качества измерения — это, говоря обобщенно, задача разделения истинного значения и ошибки. Еще одна проблема, стоящая перед исследователем, связана с необходимостью ис­пользовать несколько показателей (вопросов анкеты, данных наблюдения и т. п.) для построения суммарного индекса или шкалы, позволяющих получать более точные, т. е. менее подверженные смещению, оценки интересующей исследо­вателя переменной. Индексы и шкалы позволяют перейти от многообразия конкретных, наблюдаемых переменных-индикаторов, отражающих лишь отдель­ные аспекты теоретического понятия, к более абстрактным переменным теоре­тической модели. Так, например, конкретный вопрос об участии в голосовании дозволяет сделать определенные выводы о политической активности людей, однако ограничившись только этим вопросом, вы ничего не узнаете о других аспектах и формах политической активности. Кроме того, использование нескольких показателей позволяет уменьшить влияние посторонних факторов на ваши оценки величины или разброса значений переменной и сделать получае­мые результаты более устойчивыми и воспроизводимыми. Иными словами, ис­пользование индексов и шкал ведет к повышению надежности и валидности измерения. С рассмотрения этих понятий мы и начнем данную главу.

Надежность и валидность измерения

Качество отдельных индикаторов, суммарных показателей (индексов) и шкал определяется их надежностью и валидностью.

Надежность измерения связана с его устойчивостью и воспроизводимостью. Показатель может считаться надежным в той мере, в которой полученные оцен­ки могут быть воспроизведены на данной совокупности объектов измерения. Основной вид надежности — это надежность-повторяемость (или диахронная, ретестовая надежность). Оценка ретестовой надежности отражает ре­зультаты повторного применения одного и того же показателя (вопроса, теста) для одной и той же выборки случаев (респондентов) в разные моменты време­ни. Если люди отвечают на вопрос одинаково и в первом, и во втором, и во всяком последующем случае, то этот вопрос надежен. Если тест умственных способностей дает те же результаты при повторной проверке на одной и той же группе старшеклассников, то это надежный тест.

Важно отметить, что надежность инструмента измерения не отражает его точ­ность или правильность. Скажем, если на вопрос о доходе респонденты дваж­ды дадут совершенно идентичные ответы, завышенные на какие-нибудь 100%, мы имеем дело с абсолютно надежным, но неточным показателем. Если, в дру­гом случае, термометр с безукоризненной надежностью показывает электри­ческое сопротивление кожи, у нас нет оснований говорить о правильности, адек­ватности измерения. Оценка надежности-повторяемости — это корреляция между результатами повторных измерений. В случае единичного вопроса-индикатора достаточно просто сопоставить ответы одной и той же группы лю­дей, полученные в первом опросе, с ответами, данными двумя неделями или месяцем позднее, и вычислить коэффициент корреляции (см. гл. 8). На практи­ке хорошей можно считать корреляцию 0,8 и выше.

К недостаткам оценок надежности-повторяемости следует отнести, во-первых, сложность проведения повторных замеров на больших выборках, типичных для социологии. Во-вторых, истинное значение переменной также может изменяться с течением времени, например, политические симпатии могут измениться за неделю в результате каких-то скандальных разоблачений, а зарплата — суще­ственно возрасти за месяц из-за введения обязательного индексирования в ус­ловиях инфляции. В последнем случае перед исследователем встанет трудно­разрешимая задача отделить колебания, вызванные изменением истинного зна­чения переменной, от колебаний, связанных с надежностью показателя. Поэтому так важен еще один вид надежности — надежность-согласованность. Оценить надежность-согласованность можно лишь в том случае, если для измерения одной и той же переменной используют множество индикаторов. Зато для та­кой оценки достаточно однократного измерения. В психологическом тестиро­вании, например, используют батареи тестов, нацеленных на измерение одной способности или одного личностного качества. Социологи — если они распо­лагают достаточными средствами и техническими возможностями — исполь­зуют индексы и шкалы, состоящие из множества отдельных вопросов-инди­каторов.

Самый простой способ оценки надежности-согласованности — это «расщеп­ление пополам». Если, например, у нас есть 12 вопросов, предположительно измеряющих политическую активность, где каждому вопросу присвоен 1 балл, а максимальной политической активности соответствует суммарный индекс 12 баллов, то применяется следующая процедура:

1. Вопросы в случайном порядке разбиваются на два равных списка (по 6 вопросов в каждом) и предъявляются один раз группе испытуемых.

2. Далее подсчитывается коэффициент корреляции между результата­ми одних и тех же испытуемых по разным «половинам» теста: чем выше его значение, тем согласованнее оценки истинного значения политичес­кой активности, получаемые с помощью данного набора индикаторов. Не исключено, однако, что полученная таким способом оценка надежности¹ окажется весьма чувствительной к способу «расщепления пополам»: коэффи­циент корреляции будет заметно меняться в зависимости от способа составле­ния двух списков.

Еще одна элементарная процедура, позволяющая оценить надежность отдель­ного вопроса (высказывания, пункта шкалы), — это проверка его корреляции с суммарным баллом, т. е. с суммарным значением индекса. Если для данной группы опрошенных коэффициент корреляции между отдельным вопросом о часто­те зарубежных поездок и суммарным «индексом ксенофобии» оказался равен 0,3, то можно предположить, что названный вопрос не отражает истинного значе­ния переменной «уровень ксенофобии» и может быть исключен из опросника². Ведь строго определенная надежность — это та доля измеренного разброса оце­нок, которая относится к истинному разбросу значений измеряемой перемен­ной (мы пользуемся здесь менее строгим и скорее содержательным определением, поскольку пока не обсуждали необходимые статистические понятия). Очевидно, что коррелирование с суммарным баллом — это процедура, приме­нимая для имеющих довольно простую структуру суммарных индексов и шкал (примеры вы найдете дальше в этой главе).

В любом случае важно располагать явной моделью измерения теоретичес­кой переменной, так как лишь она позволит предсказать, каковы ожидаемые отношения между отдельными индикаторами и насколько применимы описанные простые методы оценки надежности. Чтобы убедиться в этом, достаточно сравнить модель с множеством эффект-индикаторов ла­тентной переменной с моделью, включающей только причинные индикато­ры (см. рис. 3 и 4). Очевидно, что эффект-индикаторы должны быть высоко согласованны и с латентной, переменной-свойством, которую они призваны измерять, и друг с другом. Однако это не так уж очевидно для причинных индикаторов: скажем, и образование, и доход — важные компоненты поня­тия «социально-экономический статус». Однако даже если образование рас­тет, доход имеет право вести себя как угодно, т. е. он вовсе не должен пока­зывать непременно высокую корреляцию с образованием. Иными словами, если от надежных эффект-индикаторов следует ожидать высокой скоррелированности друг с другом (при использовании методов «расщепления попо­лам» или корреляции с суммарным баллом), то для причинных индикаторов столь простой подход к оценке надежности неприменим. Разработать под­ходящий метод оценки надежности здесь можно, лишь анализируя взаимо­связи разных индикаторов и разных теоретических переменных в модели измерения. Прогнозируя ожидаемую направленность и величину этих свя­зей, исследователь может оценить степень соответствия своих предсказа­ний наблюдаемым данным и сделать вывод о качестве индикатора. Самыми универсальными методами оценки надежности эмпирических индикаторов являются факторный анализ и путевой анализ. В идеале для оценки надежности используют несколько индикаторов (два-три) и по крайней мере две волны панели¹.

Очень важно помнить, что понятие надежности связано со случайными ошиб­ками измерения, т. е. с ошибками, которые никаким систематическим образом не связаны друг с другом или какими-то систематически действующими вне­шними переменными (скажем, полом или возрастом респондентов). Типичные источники ненадежности — это случайные несистематические факторы, свя­занные с колебаниями внимания респондентов, неоднозначностью формули­ровки вопроса, ведущей к различию в его восприятии в разных случаях; несис­тематическими различиями в проведении интервью; различиями в кодирова­нии открытых вопросов, или с ошибками при вводе данных. Например, если предложить даже очень опытным специалистам классифицировать сотню на­селенных пунктов по заранее разработанной схеме кодирования типов поселе­ний, то, вероятнее всего, можно будет найти по крайней мере несколько расхождений в получившихся классификациях. Некоторые расхождения будут свя­заны с наличием «предельных» случаев, не поддающихся однозначной классификации по предложенным правилам, некоторые — с механическими ошибками записи или невнимательностью. Предварительная оценка надежно­сти вопросов социологической анкеты требует прежде всего «отбраковки» не­ясно сформулированных вопросов, на которые люди часто отвечают случай­ным образом. Столь же низка надежность вопросов, на которые респонденты попросту не способны ответить, так как не имеют никакого мнения по затрону­той проблеме или ничего не знают о ней. Далеко не все опрошенные, столкнув­шись с иррелевантным вопросом, честно ответят «не знаю» или «не помню». Многие дадут наугад выбранный ответ из вежливости или нежелания демонст­рировать свою неосведомленность.

Методы увеличения надежности нами уже обсуждались (см. гл. 4, 5). Во-пер­вых, нужно стремиться к использованию множественных индикаторов. Когда же это невозможно, т. е. существуют теоретические или практические трудно­сти в измерении одной переменной разными способами, то следует использо­вать самые устоявшиеся и общепринятые показатели (например, если можно лишь один раз спросить респондента о его возрасте, то лучше всего использо­вать в точности такую же формулировку вопроса и те же категории ответа, ка­кие используются в общенациональных переписях, масштабных панельных исследованиях и т.п.).

К другим методам увеличения надежности можно отнести «отсев» иррелевантных вопросов, анализ словесной формулировки вопроса, обучение и кон­троль интервьюеров, совершенствование методов кодирования данных и про­цедур ввода.

Валидность измерения, в самом общем смысле, характеризует соответствие измерения его цели. Эмпирический показатель валиден (обоснован, правилен) в той мере, в какой он действительно отражает значение той теоретической пе­ременной, которую предполагалось измерить. Очевидно, что нет смысла гово­рить о валидности какого-то индикатора самого по себе. Валидность инстру­мента измерения состоит в однозначностш и правильности получаемых результатов относительно измеряемого свойства объектов, т. е. относительно предмета измерения. Можно сказать, что валидность определяет «чистоту» измерения теоретического конструкта. Когда измерение является непосредствен­ным, т.е. мы можем прямо подсчитать количество эталонных единиц измеряе­мого свойства, и на результаты измерения влияют только случайные ошибки, надежность и валидность неразличимы, валидность инструмента измерения равна его надежности¹. Если мы измеряем интересующее нас свойство лишь косвенно, используя какой-то индикатор, возникает различие между надежностью и валидностью. Индикатор может обладать высокой надежностью (воспроизводимостью), но при этом измерять интересующий нас социологический конструкт недостаточно «чисто». Уже на интуитивном уровне очевидно, что вполне надежный инструмент может измерять нечто другое, помимо интересу­ющего исследователя качества (например, не столько политическую активность, сколько конформизм). Косвенное измерение обычно содержит и случайный, и неслучайный ошибочный компонент. Именно неслучайный компонент, включающий в себя систематическую (скоррелированную) ошибку и, реже, имеющую одну и ту же величину для каждого случая постоянную ошибку измерения, определяет валидность показателя. Характерными примерами системати­ческой ошибки измерения в социологическом опросе или эксперименте являются уже упоминавшиеся эффекты «памяти», социальной желательности, установки за позитивный или негативный ответы. Они влияют не только на правильность, валидность индикатора интересующей исследователя переменной, но и на правильность и обоснованность результатов анализа данных: скоррелированная ошибка измерения может воздействовать на любые статистические показате­ли, в том числе на показатели взаимосвязи между переменными и на оценки значимости различий между подгруппами. Иными словами, конечным итогом «пользования невалидных индикаторов могут оказаться неверные содержательные выводы.

Проблема валидности измерения — сложнейшая проблема социологической методологии. Валидное измерение — это прежде всего результат валидной модели измерения, т. е. результат обоснованной и ясной концептуализации теоре­тических представлений. Здесь мы опишем лишь основные виды валидности и традиционные методы валидации, т. е. установления валидности измерений.

Валидностъ по содержанию показывает, в какой мере избранные исследовате­лем индикаторы отражают различные аспекты теоретического понятия. Ины­ми словами, речь идет о представительности данной совокупности измерений да отношению к концептуальной структуре переменной-признака, о полноте операционализации теоретических понятий. Например, экзамен по статистике может рассматриваться как валидный инструмент измерения статистических знаний студентов, так как экзаменационные вопросы отражают содержание лекций и учебников. Однако если все вопросы относятся лишь к одному разделу прочитанного курса — скажем, к нормальному распределению, — то результаты экзамена будут отражать, например, умение студентов переводить «сырые» баллы в стандартные оценки, но ничего не скажут о знании корреляции и регрессии.

Основная процедура оценки валидности по содержанию — это суждение экс­перта. В некоторых случаях связь между теоретическими понятиями и измеря­ющими их индикаторами столь ясна, что никакие специальные обоснования попросту не требуются: понятно, что термометр измеряет температуру. Здесь можно говорить об очевидной (иногда—лицевой, от англ. face validity) валид­ности показателя. Очевидная валидность тем выше, чем тождественнее пони­мание цели вопроса, теста или иного показателя профессионалом-социологом и неискушенным респондентом. Вопрос о частоте покупки шампуня, по всей вероятности, не содержит в себе никаких подвохов и позволяет судить именно о том типе потребительского поведения, который описан в вопросе. Однако в более сложных случаях содержательная валидность отнюдь не сводится к очевидной. Набор простых вопросов о излюбленном способе проведения досуга, предпочитаемой марке автомобиля, частоте чтения престижного журна­ла и т. п. может быть нацелен на измерение «стиля жизни» респондента (в дан­ном случае измерение позволяет отнести человека к одной из номинальных ка­тегорий стиля жизни — «выживающий», «достиженческий», «экзистенциаль­ный», «социальный» и т. п.¹). Судить о полноте этого набора и относительной значимости вопросов для измерения понятия «стиль жизни» могут только спе­циалисты. Основой такого экспертного суждения является теоретическое опре­деление, концептуализация исследовательской переменной. Обычно эксперт­ное суждение о валидности по содержанию выносится более или менее сти­хийно, после публикации результатов исследования. Иногда все же удается использовать более организованные процедуры — метод параллельных пане­лей или метод нескольких судей². В первом случае две или три последователь­ные панели специалистов проводят всю процедуру валидации по содержанию, т. е. сравнивают существующие дефиниции, составляют список возможных индикаторов и оценивают их репрезентативность по отношению к исследуе­мой концептуальной области. Если сравнение индикаторов, независимо ото­бранных в двух и более панелях, обнаруживает множество совпадений, можно говорить о высокой содержательной валидности.

Метод нескольких судей (экспертов) полезен в тех случаях, когда переменная-признак, которую предполагается измерить, имеет многомерную структуру. Если, например, социолог разрабатывает воображаемую шкалу социально-эко­номического благополучия регионов, то полезно обратиться к специалистам в таких областях, как демография, социальная политика, занятость, налоговая система и т. п. Опрос экспертов позволит выявить существенные факторы, вхо­дящие в шкалу, оценить их сравнительную значимость и найти релевантные эмпирические индикаторы.

Критериальная валидность (или валидность по критерию) показывает, насколь­ко хорошо результаты по данному тесту или индикатору согласуются с резуль­татами измерения другого показателя, называемого критерием. Чаще всего кри­терий — это та переменная, которая и представляет практический интерес для исследователя, но не может быть измерена в данный момент. Например, критериальная валидность вступительных экзаменов определяется той академичес­кой успеваемостью, которую в дальнейшем продемонстрируют студенты (т. е. академическая успеваемость является в данном случае критерием). Мож­но также предположить, что тест моральной оценки девиантного поведения для подростков обладает критериальной валидностью по отношению к реальному отклоняющемуся поведению. Индикатор, обладающий доказанной кри­териальной валидностью, может рассматриваться как переменная-предиктор, позволяющая предсказывать индивидуальные значения переменной-критерия. ^Конечно, нужда в предикторе, замещающем собственно критерий, возникает лишь в тех случаях, когда оценки по критерию получить трудно, т. е. речь идет о давно прошедших или еще не наступивших событиях, либо переменную-кри­терий трудно измерить из-за практических или этических соображений. Валидность предиктора обычно тем выше, чем ближе он к критерию. Скажем, идеальным методом отбора курсантов авиационного училища мог бы стать проб­ный краткосрочный курс обучения с проверкой практических навыков управления самолетом в финале: прошедшие проверку претенденты имели бы все шансы стать настоящими профессионалами. Однако такой метод слишком дорогостоящ и на практике используют тесты интеллекта, испытания визуаль­но-моторной координации и другие показатели, установив предварительно их критериальную валидность. В другом случае проективный личностный тест (типа ТАТ — теста тематической апперцепции, подразумевающего составление рассказов по фотографиям с неопределенным сюжетом) позволит выявить при­знаки психоза либо травмирующего сексуального опыта в прошлом пациента. Полное психиатрическое обследование могло бы занять очень много времени, да и данные о плохом обращении в детстве получить довольно трудно.

К основным типам критериальной валидности относят прогностическую, кон­курентную и постдиктивную («предсказывающую-назад») валидности.

Прогностическая критериальная валидность описывает точность, с которой значения данной переменной — обычно характеризующей отдельного индиви­да или группу — могут быть предсказаны на основании текущих значений какой-то другой переменной (предиктора). Очевидно, что наилучшим показате­лем такой прогностической точности будет корреляция между значениями пе­ременной-предиктора и значениями переменной-критерия для одной и той же выборки. Тогда — в пределах ошибки выборки — коэффициент корреляции бу­дет равен коэффициенту прогностической валидности.

Конкурентная валидность по критерию — это степень соответствия между те­кущими значениями переменной-критерия и переменной-предиктора. Попрос­ту говоря, исследователь использует результаты измерения по одному признаку для того, чтобы оценить значение другой переменной. Причина может заклю­чаться в том, что измерение непосредственно переменной-критерия трудноосуществимо, занимает слишком много времени и т. п. Проблема конкурентной валидности весьма значима для эмпирической социологии, где многие пове­денческие или установочные переменные измеряются не непосредственно, а через самоописания, ответы на анкетные вопросы, иными словами, через вербальное поведение. Например, мы можем оценить конкурентную валидность анкетного вопроса о частоте посещения дискотеки студентами-отличниками с помощью серии включенных наблюдений за реальным поведением данной груп­пы. Уже ранние исследования конкурентной валидности фактографических вопросов в социологии показали, что даже для относительно «безобидных», несензитивных индикаторов конкурентная валидность может изменяться в са­мых широких пределах.

В так называемом Денверском исследовании валидности, проведенном С. Стауффером и соавторами в 1947 г., сопоставлялись данные ответов респондентов на фактографические вопросы и данные официальной статистики местных организаций. Речь шла о регистрации избирателей, участии в голосовании, взносах в городскую казну, о наличии водительских прав и читательского билета и т. п. Сопоставляя данные официальной статистики (критерий) с ответами респондентов (предиктор), исследователи обнаружили, что величина расхождений составляла от нескольких процентов до почти 50%, в зависимости от содержания вопроса.

Следует, однако, помнить и об ограничениях, присущих объективным показа­телям-критериям: данные официальных документов также нередко основаны на самоотчетах и нередко подвержены ошибкам измерения. Все же в некоторых случаях процедура конкурентной валидации имеет преимущество перед предиктивной, так как первая не требует от исследователя длительного ожидания того момента, когда можно будет измерить значения критерия. Если, например, исследователь хочет оценить критериальную валид­ность теста профессиональных интересов, разработанного для студентов, как предиктора успешной профессиональной карьеры, то ему необязательно ждать десять лет, чтобы измерить значение переменной-критерия. Достаточно прове­сти тестирование профессиональных интересов для двух «крайних» групп уже работающих специалистов — преуспевших и наименее преуспевших в профес­сии в данный момент времени. Высокая корреляция между тестовым баллом и успешностью работы (или статистически значимое различие тестовых баллов «крайних» групп) будет свидетельствовать о конкурентной валидности теста. Условиями, при которых выводы о конкурентной валидности индикатора могут все же оказаться ошибочными, являются избирательное выбывание из выбор­ки (самоотбор) и реактивность переменной-предиктора. Самоотбор в нашем примере может иметь место в том случае, если среди выбывших из выборки (бывших студентов, отказавшихся от профессиональной карьеры в данной об­ласти и не охваченных по этой причине проводимым тестированием) будут сверхпредставлены высоко- либо низкомотивированные, т. е. естественное выбыва­ние будет носить неслучайный характер. В случае реактивности индикатора наши испытуемые будут отвечать на вопросы теста мотивации не так, как они отвечали будучи студентами (из-за повлиявших на них профессионального опы­та, изменения социального статуса и т. п.) И все же существуют нереактивные переменные-предикторы, конкурентная валидность которых вполне поддается обоснованию. Примером могут служить такие стабильные характеристики, как коэффициент интеллекта или «фоновые» переменные (социальное происхож­дение, национальная принадлежность и т. п.).

Наконец, в некоторых случаях мы заинтересованы в том, чтобы установить точ­ность, с которой мы можем оценить наличие какого-то критерия-признака или черты, присущей индивиду (группе) в прошлом. Пример использования проек­тивного психологического теста для постдиктивного «прогноза» детских травм приведен выше. Эта ситуация обозначается как оценка постдиктивной ва­лидности.

Описанные нами виды валидности существенны в тех ситуациях, когда перед исследователем стоит задача сравнить некий показатель с уже существующими или с используемым в практике критерием. Иными словами, критериальная валидность показателя — это корреляция с другим, предположительно «чистым», эмпирическим показателем. Однако существует и другой подход к валидности, где оценка индикатора основана на том, насколько хорошо его «пове­дение» соответствует теоретическим ожиданиям. Такая оценка может быть проведена лишь в рамках целостной теоретической модели, описывающей отношения между теоретическими переменными, их индикаторами, случайными и неслучайными ошибками измерения. Предположим, мы хотим проверить валидность новой шкалы групповой сплоченности. Основываясь на существу­ющих теоретических представлениях, мы можем предположить, что большей групповой сплоченности соответствует меньшая частота открытых конфлик­тов и большая интенсивность коммуникаций. Сравнив различные по уровню групповой сплоченности группы и определив для них значения других двух переменных (частота конфликтов и интенсивность коммуникаций), мы увидим, насколько хорошо «ведет» себя разработанный нами показатель групповой спло­ченности. Если паттерн его отношений с двумя другими переменными соответ­ствует предсказаниям теории, то мы можем заключить, что новая шкала валид­на, т. е. измеряет именно ту теоретическую переменную, которая нас интересу­ет. Этот вид валидности обычно обозначают термином «конструктная валидность»¹. (Иногда используют также обозначение «концептуальная валидность».)

Со статистической точки зрения абсолютная конструктная валидность предпо­лагает, что весь наблюдаемый разброс в значениях показателя связан исключи­тельно с измеряемым теоретическим конструктом. Если же часть вариации ин­дикатора связана с другой переменной — будь то другой теоретический конст­рукт или систематическая ошибка измерения,— конструктная валидность окажется меньше.

Легко заметить, что оценка конструктной валидности предполагает какую-то связь между проверкой содержательных теоретических гипотез и проверкой качества измерения. Действительно, оценка конструктной валидности посред­ством сопоставления теоретической модели «поведения» изучаемой перемен­ной с реальными отношениями индикаторов требует включения модели измерения (см. выше) в более широкую теоретическую модель.

Предположим, мы используем некоторый суммарный показатель — индекс «де­мократизма политической системы», состоящий из ряда индикаторов (Х₁, Х₂, Х₃), каждый из которых имеет свой собственный «вес» в индексе демократизма. К таким индикаторам могут относиться наличие парламента (номинальная ди­хотомическая² переменная), количество независимых телерадиокомпаний и т.п. Исходя из теоретической модели, мы ожидаем, что степень «демократизма» находится в обратной связи с долей ВНП, расходуемой на модернизацию воо­ружений. Основываясь на этой модели (см. рис. 11), можно проверить конструктную валидность изобретенного нами индекса демократизма.






Доля расходов на вооружение,

Y
С









Х₁

Х₂

Х₃

Рис. 11. Модель взаимосвязи для переменных «демократизм»

и «доля расходов на вооружение»

Собрав необходимые данные для 10—15-и национальных государств, мы мо­жем обнаружить, что наш индекс «демократизма» невалиден, так как ожидаемое отношение между теоретическими переменными (с) не выполняется, их корреляция равна нулю. Просмотрев наши данные, мы, например, обнаружим, что в некоторых странах, почитаемых за образец демократического обществен­ного устройства, изрядную часть бюджета составляют военные расходы, тогда как некоторые деспоты из «банановых республик» вполне обходятся кремне­выми ружьями. Однако вывод о невалидности нашего измерения «демократиз­ма» верен лишь в том случае, если верны наши теоретические представления о связи демократии и пацифизма. Если же демократия и пацифизм отнюдь не связаны друг с другом, наши результаты вовсе не доказывают низкую валидность индикатора: вполне возможно, что как раз «демократию» мы измеряли правильно, но неверна была наша теоретическая гипотеза. Существует своеоб­разное отношение дополнительности между собственно теоретическими моделями и моделями измерения. Оценить качество показателей в модели изме­рения (см. левую часть рис. 11) можно, лишь приняв теоретическую модель как безусловно верную. Для оценки справедливости собственно теоретической модели (см. верхнюю часть рисунка), нужно принять предположение о конст­руктной валидности индикаторов и провести новое исследование с новыми данными.

Существуют сложные статистические методы, позволяющие одновременно оценивать модель измерения и теоретическую модель (часто их называют «LISREL-методы»). Они применимы лишь к моделям с несколькими индикато­рами для каждой переменной. Однако некоторые методологи полагают — на наш взгляд, справедливо, — что попытки проверить модель измерения и сово­купность теоретических гипотез на одних и тех же данных чреваты возможно­стью ошибочных выводов. Если теория, предсказания которой мы используем для проверки конструктной валидности, относительно нова и не стала еще об­щепринятой истиной, мы просто не сможем определить, связан ли отрицатель­ный результат исследования с невалидностью показателя, или причиной все­му — ложные теоретические представления. Кроме того, может оказаться, что мы отберем худший из показателей, ибо именно он поддерживает неверную теорию. Поэтому проверка конструктной валидности индикаторов и проверка теорий требуют от нас разных исследований, множественных показателей и разных матриц данных.