Рабочая книга социолога. Вторая структура социологического знания общая социологическая теория

• Название: Вторая структура социологического знания общая социологическая теория
• Анкор: Рабочая книга социолога.doc
• Дата: 19.11.2017
• Размер: 3.63 Mb.
• Имя файла: Рабочая книга социолога.doc
• Тип: Глава; #10295
• Категория: Социология. Политология
• страница: 22 из 38

Шкалограммный анализ.

Шкалограммный анализ Гуттмана ве­дет к построению шкал порядкового уровня измерения. Эта тех­ника связана с построением одномерных шкал, т. е. шкал, не за­трагивающих вопросов или не включающих факторов, посторонних по отношению к измеряемой характеристике.

Например, при обсуждении построения шкал методом равных интервалов рассматривались также такие суждения: «Учусь по­тому, что хочу больше знать» к «Учеба позволит мне достигнуть материального благополучия». Очевидно, эти два суждения отра­жают отношение к учебе по двум разным измерениям. Если второе утверждение имеет дело с экономической стороной, то первое от­ражает сторону познавательную. Метод Гуттмана направлен на построение одномерных шкал, т. е. шкал, не затрагивающих свойства посторонних по отношению к измеряемой характеристике.

Основная идея метода состоит в том, что шкала должна состоять из иерархизированной системы вопросов, т. е. такой, в которой согласие с вышестоящим по иерархии суждением должно вест: к согласию с нижестоящими суждениями. Например, утверждении о том, что респондент имеет высшее образование, говорит о том, что он учился в вузе, а также о том, что он закончил среднюю школу.






 

Построение шкалы распадается на ряд этапов.

l. Отбирается серия суждений относительно измеряемого, свойства.

2. Эти суждения раздаются группе респондентов (около 100 че­ловек), в которую входят представители обследуемой категории населения. Респонденты отвечают на каждый вопрос либо «да», либо «нет».

3. Отбрасываются те суждения, которые набрали более 80% благожелательных и отрицательных ответов. Число оставшихся признаков должно быть нелепее десяти.

4. Следующий шаг состоит в ранжировании оставшихся вопро­сов и респондентов по числу набранных баллов от высшего к низ­шему. В идеальном случае должна получиться картина (шкалограмма), представленная табл. 26.

Поскольку такая идеальная ситуация почти никогда не наблю­дается, то в результате перестановки строк и столбцов исходной: эмпирической таблицы получается только приблизительная шкалограмма (не имеющая треугольного вида);

Предположим, что группе респондентов (10 человек) предъяв­лено 8 суждений и результаты опроса сведены в исходную таблицу данных (табл. 27) (знаком «+» обозначено согласие с данным суждением). Преобразованная исходная матрица данных, полученных путем ранжирования лиц и суждений, представлена в табл. 28. Полученная в результате шкалограмма (табл. 28) очень близка к идеальной и имеет лишь три ошибки (одну слева от ломаной и две — справа).

Вычисляется коэффициент воспроизводимости (это процент ре­акций на признак, которые воспроизводятся правильно);











 

 

Если воспроизводимость не менее 0,90, то это означает, что данный набор суждений образует одномерную шкалу. Для табл. 28 коэффициент воспроизводимости равен

Иначе говоря, данную шкалу можно рассматривать как одномер­ную в гуттмановском смысле.

 

 

 






Кроме того, необходимо учитывать следующие критерии:

а) каждая категория (суждение) должна обладать минимальной ошибкой;

б) ошибки должны иметь случайный характер. Если же какая-то одна частная ошибка встречается значительно чаще, чем другая, то это значит, что признак не принадлежит шкальному типу. Суж­дение, которое не удовлетворяет этим требованиям, отбрасывается.

В более сложных шкалах вместо ответов «да», «нет» респон­дентам можно предложить оценить каждое суждение, например, по шкале: 4 — «полностью согласен»; 3 — «согласен»; 2— «не знаю, не могу ответить»; 1 — «не согласен»; 0—«категорически не со­гласен».

Процедура построения шкалограммы в этом случае совершенно аналогична дихотомическому случаю. Баллы при ранжировании вопросов и ответов равны сумме отмеченных значений отдельных вопросов. Коэффициенты репродуктивное для таких шкал могут быть повышены как за счет выбрасывания отдельных вопросов, не укладывающихся в шкалограмму, так и путем укрупнения числа градаций ответов на вопрос (например, ответы с пятью градациями укрупнить до трех градаций: 2— «согласен»; 1 —- «не знаю»; 0 — «несогласен»).

Построенная шкала предъявляется обследуемой совокупности респондентов, причем все. суждения шкалы предварительно тасуются в беспорядке. Ранг опрашиваемого определяется по сумме набранных баллов.

Подсчитав средний ранг для различных групп респондентов, можно проранжировать сами группы относительно измеряемого свойства.

Основное преимущество шкалограммного анализа состоит в од­нозначности балла, получаемого респондентом в отличие от ранее рассмотренных методов шкалирования.

К недостаткам шкалы относятся большие технические и ряд теоретических трудностей, связанных с ее построением. Кроме того, одномерность не является инвариантной чертой шкалы, т. е. дан­ная шкала может быть одномерной для одной группы индивидов и не быть таковой для другой.

Семантический дифференциал.






Метод «семантического» дифференциала (СД) разработан Ч. Осгудом для измерения смысла понятий и слов и прежде всего для дифференциации эмоциональной стороны значения данного понятия¹¹. В социологии и социальной

психологии метод СД чаще всего применяется при изучении эмо­циональных компонентов социальных установок.

Для определения отношения респондентов к сопоставляемым между собой объектам (словам) используется следующая процедура. Допустим, требуется измерить различие установок к числу детей в семье. Измерение производится по набору шкал, каждая из ко­торых представляет собой континуум, образованный парой антонимичных прилагательных. Континуум содержит семь градаций ин­тенсивности отношения. Например, по шкале «хорошее — плохое» оценка объекта устанавливается следующим образом: «очень хоро­шее» (+3), «хорошее» (+2), «немного хорошее» (+1) «ни хорошее, ни плохое» (0), «немного плохое» (—1), «плохое» (—2), «очень пло­хое» (—3), Каждый респондент выражает свое отношение к числу детей в семье по всему набору шкал, число которых зависит от лелей исследования и ограничивается объемом опросного листа. Критерием отбора шкал является частота употребления антонимов в языке и способность шкалы вызывать реакции по всему про­странству континуума при оценке самых различных слов.

После заполнения опросного листа оценки каждого из респондентов по каждой шкале суммируются, затем вычисляется- средняя арифметическая оценка объекта установки для группы в целом. Если полученные средние нанести на график, составленный из вычерченных в масштабе шкал измерения, и соединить таким образом найденные точки ломаной линией то можно получить профиль данного объекта. На рис. 13 наглядно представлены различия -репродуктивных установок при опросе группы из 107 человек¹².

Различие в отношении к числу детей в семье графически выра­жается расстояниями между - средними оценками сопоставляемых объектов по каждой шкале. Однако это различие установок точнее может быть выражено посредством вычисления величины диффе­ренциала Д. Расчет осуществляется по формуле.






где Д — величина дифференциала, показывающая степень различия в отношении к объектам х и у по набору из л шкал; d — разность средних оценок объектов х и у по шкале i. Величина дифференциа­ла выражается положительным числом, и чем ближе оно к нулю, тем выше сходство в отношении к сопоставляемым объектам. Данные табл. 29 показывают различие установок к числу детей (расчет






произведен по 15 шкалам, 9 из которых представлены на рис. 13).

Сопоставление абсолютных значений дифференциалов позволяет сделать вывод о том, что различия репродуктивных установок весь­ма существенны и что установки объединяются в две самостоятель­ные группы: установки на малодетность (Д₁₂) и установки на среднедетность (Д₃₄)> так как величины Д₁₂ и Д₃₄ меньше величины Д₂₃—соответственно 2,72—2,62—3,97.

Следует отметить, что Ч. Осгуд и его коллеги при разработке методики СД и ее применении в различных областях познания вы­явили общую меру, на основе которой выносятся человеческие оценки. Она состоит из трех критериев или факторов, которые в совокупности определяют эмоциональный аспект значения иссле­дуемого понятия.

Каждый из трех факторов, а именно оценки, силы и активности, представлен набором тесно связанных между собой шкал, отража­ющих отдельные аспекты человеческого восприятия показания ор­ганов чувств. Наиболее употребительными для фактора оценки являются: «хорошее - плохое», «светлое — темное», «чистое — грязное»; для факторов силы: «сильное — слабое», «тяжелое — лег­кое», «твердое — мягкое»; для фактора активности: «активное — пассивное», «быстрое — медленное», «теплое — холодное». Обычно, определяя набор шкал (эта задача является главной при использо­вании метода СД), исходят из специфики оцениваемых объектов и стремятся к тому, чтобы представить все три основных фактора (имеются также и другие факторы, но они встречаются редко, а их применение обусловлено специальными целями исследования).

Многие исследователи считают, что в принципе методика СД позволяет фиксировать только оценочную сторону отношения, и по­этому часто прибегают к вычислению дифференциала не по шкалам каждого из основных факторов в отдельности, а в целом по всему набору применяющихся шкал. Надо сказать, что рассмотрение на­званных факторов как трех координат измерения значения, как

трех осей «семантического» пространства встречается в основном в психолингвистике, а также при описании истории создания методи­ки СД и практически в социологии используется крайне редко. Метод СД достаточно сложен и трудоемок, тем не менее его применение оправдывается возможностями выявления различий в реакциях на вербальные объекты.

 

3. 
   3.                Надежность измерения социальных характеристик
   

 

Описанные выше способы построения шкал не дают полного представления о свойствах полученных оценок. Для этого необхо­димы дополнительные процедуры, результаты которых будем опи­сывать в терминах ошибок измерения. Назовем это проблемой на­дежности измерения. Рассмотрим ее решение на пути выявления правильности измерения, его устойчивости и обоснованности.

Компоненты надежного измерения. При изучении правильности -устанавливается общая приемлемость данного способа измерения. Непосредственно понятие правильности связано с возможностью учета в результате измерения различного рода систематических оши­бок. Систематические ошибки имеют некоторую стабильную приро­ду возникновения: либо они являются постоянными, либо меняются по определенному закону.

Устойчивость характеризует степень совпадения результатов измерения при повторных применениях измерительной процедуры и описывается величиной случайной ошибки. Наиболее сложный вопрос надежности измерения — его обоснованность. Обоснованность связана с доказательством того, что измерено вполне определенное заданное свойство объекта, а не некоторое другое, более или менее на него похожее.

При установлении надежности следует иметь в виду, что в процессе измерения участвуют три составляющие: объект измере­ния, измеряющие средства, с помощью которых производится ото­бражение свойств объекта на числовую систему, и субъект, произ­водящий измерение. Предпосылки надежного измерения кроются в каждой отдельной составляющей.

Прежде всего сам объект в отношении измеряемого свойства может обладать значительной степенью неопределенности. Так, за­частую у индивида нет четкой иерархии жизненных ценностей, а следовательно, нельзя получить и абсолютно точные данные, ха­рактеризующие важность для него тех или иных явлений.

Но может быть и так, что способ получения оценки не обеспе­чивает максимально точных значений измеряемого свойства. Напри­мер, у респондента существует определенная иерархия ценностей, а для получения информации используется номинальная оценка с вариациями ответов от «очень важно» до «совсем неважно». Как правило, из приведенного набора все ценности помечаются ответами «очень важно», «важно», хотя реально у респондента имеется боль­шее число уровней значимости.

Наконец, при наличии высокой точности первых двух составляющих измерения субъект, производящий измерение, допускает грубые ошибки. Например, в процессе клинического интервью, в хо­де которого должна быть выявлена система Ценностей опрашивае­мого, интервьюер не смог довести до респондента суть беседы, не смог добиться доброжелательного отношения к исследованию и пр.

Каждая составляющая процесса измерения может быть источ­ником ошибки, связанной либо с устойчивостью, либо с правильностью, либо с обоснованностью. Однако, как правило, исследова­тель не в состоянии разделить эти ошибки по источникам их про­исхождения и поэтому изучает ошибки устойчивости, правильности и обоснованности всего измерительного комплекса в совокупности. При этом правильность (как отсутствие систематических ошибок): и устойчивость информации —элементарные предпосылки надеж­ности. Наличие существенной ошибки в этом отношении уже сво­дит на нет проверку данных измерения на обоснованность.

В отличие от правильности и устойчивости, которые 'могут быть измерены достаточно строго и выражены в форме числового пока­зателя, критерии обоснованности определяются либо на основе логических рассуждений, либо на основе косвенных показателей. В смежных с социологией науках, например в психологии, проблема обоснованности теста решается путем сопоставления его результатов с результатами внешнего критерия — с известной груп­пой или с данными реального поведения. В социологии такой при­дем, как правило, не удается использовать, поэтому обычно применяется сравнение данных одной методики с данными других: методик или исследований, т. е. обоснованность устанавливается более косвенным путем. При этом, разумеется, не обязательно до­биваться полного соответствия результатов. Достаточным будет уста­новление общих тенденций, что зависит и от соотносительной зна­чимости самих критериев, и от их функции в общем замысле ис­следования.

Правильность измерения — выявление систематических ошибок. Прежде чем приступать к изучению таких компонентов надежно­сти, как устойчивость и обоснованность. Необходимо убедиться в правильности выбранного инструмента измерения (шкалы или, си­стемы шкал).

Возможно, что последующие этапы окажутся излишними, если в самом начале выяснится полная неспособность данного инстру­мента на требуемом уровне дифференцировать изучаемую совокуп­ность, или может оказаться, что систематически не используется какая-то часть шкалы или ее отдельная градация. Прежде всего нужно ликвидировать или уменьшить такого рода недостатки шкалы и только затем использовать ее в исследовании,

Отсутствие разброса, ответов по значениям шкалы. Попадание ответов в один, пункт свидетельствует о полной непригодности из­мерительного инструмента — шкалы. Такая ситуация может воз­никнуть или из-за «нормативного» давления в сторону общепринятого мнения; или из-за того, что градации(значения) шкалы по­имею? отношения к определению данного свойства рассматривае­мых объектов (нерелевантны).

Например, если все опрашиваемые респонденты согласны с ут­верждением «хорошо, когда работа или задание требуют универ­сальных знаний», нет ни одного ответа «не согласен», остается только зафиксировать этот факт, однако подобная шкала не по­может дифференцировать изучаемую совокупность по отношению респондентов» к работе.

Часто примером нерелевантности являются многие исходные шкалы методики семантического дифференциала Осгуда. Так, в ча­стности, при изучении установок инженера в работе измерения респондентов по шкалам «мужской — женский», «горячий — холод­ный» и др. давали оценку только в середине шкалы, в нейтральной точке, Уточнение позволило сделать вывод, что эти шкалы, по мнению респондентов, не, имеют отношения к изучаемым установкам.

Использование части шкалы. Довольно часто - обнаруживается, что практически работает лишь какая-то часть шкалы, какой-то один из его полюсов с прилегающей более или менее обшир­ной зоной.

Так, если респондентам для оценки предлагается шкала, имею­щая положительный и. отрицательный полюса, в частности от +3 до —3, то при оценивании какой-то заведомо положительной ситуа­ции респонденты не используют отрицательные оценки, а диффе­ренцируют свое мнение лишь с помощью положительных. Для того чтобы вычислить значение относительной ошибки измерения, ис­следователь должен знать определенно, какой же метрикой поль­зуется респондент — всеми семью градациями шкалы или только четырьмя положительными. Так, ошибка измерения в 1 балл мало о чем говорит, если мы не знаем, какова действительная вариация мнений.

Пример¹³. Девятнадцати испытуемым было предложено выска­зать отношение к трем понятиям по семи шкалам к каждому. Шкалы имели по 21 градации с крайними полюсами +10 и —10 и средней точкой 0. В целом получено 399 (19 • 3 • 7) оценок соследующим распределением:



Поскольку значения а_i< 0 использовались всего лишь 11 раз: (3 + 3 + 5) из 399, т. е. в 2,8% случаев, то возникает вопрос, дей­ствует ли отрицательная часть этой шкалы. Возможно, что попа­дание в эту часть шкалы — явление чисто, случайное. Проверим предположение.

Будем считать, что если вероятность попадания в конец шкалы превышает 5% при достаточно малом уровне значимости (a == 0,05 или a=0,01), то наблюдаемые попадания ответов являются случайными и соответствующая часть шкалы «не работает». Для этого границы доверительного интервала, построенного по имею­щейся частоте для вероятности попадания в конец шкалы, сравним со значением 5 %. Если значение 5% оказывается выше границ этого интервала, то следует признать, что проверяемая часть шкалы «не работает».

Для расчета границ доверительного интервала воспользуемся формулами¹⁴



Здесь т — доля попаданий в проверяемую часть шкалы; га — объем выборочной совокупности данных; Z — коэффициент доверия, соответствующий 2a (о доверительном оценивании см. с. 211).

Для рассматриваемого примера т — 0,0276; п — 399; Z_a = l,96 для а = 0,05. Подставляя эти значения в формулы, получим p_t= 0,016, p_z = 0,049. То же самое в процентах: р₁ = 1,6%; р₂ = 4,9%. Поскольку значение 5% не принадлежит интервалу (1,6%; 4,9%), то считаем, что отрицательная часть шкалы (а_i < 0) «не работает», следовательно, 21-балльная оценка функционирует лишь в области от +10 до 0.

Для вопросов, имеющих качественные градации ответов, можно применять подобное требование в отношении каждого пункта шка­лы: каждый из них должен набирать не менее 5% ответов, в про­тивном случае считаем этот пункт шкалы неработающим.

Требование 5%-го уровня наполнения в двух рассмотренных задачах не следует рассматривать как строго обязательное; в за­висимости от задач исследования могут быть выдвинуты большие или меньшие значения этих уровней.

Неравномерное использование отдельных пунктов шкалы. Слу­чается, особенно при использовании упорядоченных шкал, града­ции которых сопровождаются словесными описаниями, что некото­рое значение переменной (признака) систематически выпадает из поля зрения респондентов, хотя соседние градации, характеризующие более низкую и более высокую степень выраженности при­знака, имеют существенное наполнение.

Так, если конфигурация распределения ответов на вопрос с четырьмя упорядоченными градациями такая, как на рис. 14, то, видимо, шкала неудачно сформулирована. Значительное наполнение двух соседних пунктов (1 и о) свиде­тельствует о «захвате» части голосов из плохо, сформулированного пункта 2. Аналогичная картина наблюдается и в том случае, когда респонденту предлагают шкалу, имеющую слишком большую дробность: будучи не в, со­стоянии оперировать всеми градация­ми шкалы, респондент выбирает лишь несколько базовых. Например, зачастую десятибалльную шкалу респонденты расценивают как некоторую модифи­кацию пятибалльной, предполагая, что «десять» соответствует «пяти», «восемь» — «четырем», «пять» — «трем» и т. д. При этом базовые оценки используются значительно чаще, чем другие.

Для выявления указанных аномалий равномерного распределе­ния по шкале можно предложить следующее правило: для достаточ­но большой доверительной вероятности (1 — a >=0,99) и, следова­тельно, в достаточно широких границах наполнение каждого зна­чения не должно существенно отличаться от среднего из соседних наполнений.

Соответствующий статистический критерий таков:



Эта величина имеет хи-квадрат распределение с одной степенью свободы (df = 1).

Здесь i — номер значения признака, который подвергается ана­лизу; п_i — наблюдаемая частота дли этого значения;