3. Конструирование индексов и шкал

Использование нескольких индикаторов, как было показано выше, увеличивает валидность и надежность измерения переменных. Здесь, однако, возникает новая проблема: как использовать полученные значения индикаторов для того, чтобы охарактеризовать каждый «случай» (каждого респондента, группу, страну и т. п.) одним числовым значением, однозначно определяющим его положение на одномерном континууме переменной-признака, для измерения которой мы использовали данный набор индикаторов. Иными словами, нужно осуществить обратный переход от набора значений эмпирических индикаторов, описывающих каждую конкретную единицу анализа, к упорядочению всех единиц анализа по оси интересующей нас переменной. Такое упорядочение и называется собственно шкалой, мерой выраженности переменной-признака, а логика перехода от набора наблюдаемых значений к шкальным значениям называется моделью шкалирования. Заметим сразу, что некий набор индикаторов — например, набор оценочных шкал — может использоваться для измерения более чем одной переменной, и, следовательно, данные о наблюдаемых значениях этих индикаторов в принципе позволяют упорядочить «случай» по нескольким переменным, т.е. по нескольким шкалам. Однако это уже задача многомерного шкалирования, мы же пока ограничимся обсуждением одномерных шкал и индексов.

Если вернуться к структурированной матрице данных «переменная х случай», то можно увидеть, что процедура конструирования шкалы может быть описана и как процедура «сжатия» матрицы данных, уменьшения ее размерности. Предположим, три строки нашей матрицы соответствуют переменным-индикаторам «доход», «род занятий» и «образование». Мы включили эти индикаторы в наше исследование ради того, чтобы охарактеризовать социально-экономический статус каждого респондента, т.е. расположить их от низкого статуса к высокому. Если мы вместо трех строк, соответствующих доходу, образованию и профессии, введем в нашу матрицу данных одну строку, отражающую положение каждого респондента на сконструированной нами шкале СЭС, размерность матрицы уменьшится. Однако сначала нам нужно решить, как объединить три значения — три строки матрицы — в одно, т. е. нам нужно избрать модель шкалирования.

Пусть, скажем, три строки нашей матрицы данных — это полученные каким-то образом (тестирование, опрос экспертов и т. п.) оценки «жизнерадостности», «энергичности» и «независимости». Исследователь предполагает, что эти три индикатора могут быть использованы для измерения важной для его теории переменной «сила Я». Все, что ему нужно сделать — это решить, как перевести оценки в строках 1—3 в оценки «силы Я» (см. рис. 2).


Рис. 2. Фрагмент матрицы данных «переменные х субъекты»

Переменные-

индикаторы

Субъект («случай»)
Л.М. Ф.Ж. К.Р.
1. жизнерадостность 2 0 2
2. энергичность 2 2 2
3. независимость 0 2 2

«Сила Я»?

 

Самый простой и очевидный способ — это суммировать для каждого индивида оценки по каждому индикатору. Получившийся суммарный балл будет отражать индивидуальные различия в «силе Я», так как позволит упорядочить всех респондентов от минимального к максимальному значению этой переменной (в нашем примере — от 0 до 6 баллов). Еще одно преимущество суммирования — увеличение разброса индивидуальных значений. Действительно, максимально возможное различие по первичным индикаторам составляло 2 балла (от 0 до 2). В суммарном показателе разница между индивидуальными значениями может составить 6 баллов. Следовательно, суммарный балл — это более «чуткий» и надежный инструмент для упорядочения и может быть назван шкалой в смысле определения, данного нами выше. Однако в социологии суммарные показатели чаще называют индексами, чтобы подчеркнуть их единственное важное отличие от «больших» шкал. Индекс позволяет эффективно «свернуть» информацию, содержавшуюся в исходных индикаторах (вопросах, пунктах, тестах), однако от суммарного балла нельзя вернуться к исходной матрице, точнее, к тому паттерну ответов, который стоит за данным значением индекса. Если сформулировать это корректнее, индекс не позволяет учитывать различия в структуре ответов респондентов. Если снова обратиться к рисунку 12, то можно заметить, что субъекты Л. М. и Ф.Ж. имеют одинаковый суммарный балл, равный 4 (достаточно высокое значение!). Но можно ли считать несущественным то обстоятельство, что у Л. М. нулевой уровень независимости, а Ф. Ж. получил тот же суммарный балл из-за недостатка оптимизма? Предположим, даже довольно мрачный человек может обладать значительной «силой Я», но следует ли считать столь же «сильным» того, кто легко поддается давлению окружения?

В принципе индексы безусловно применимы в тех случаях, когда модель измерения предполагает, что некая латентная, т. е. не измеряемая непосредственно переменная, может быть измерена с помощью совокупности качественно однородных показателей. Во многих случаях различия в значимости, важности отдельных индикаторов можно учесть с помощью «взвешивания», пересчета значений с учетом «веса» каждого индикатора в латентной переменной. Так в примере с «силой Я» можно домножить все индивидуальные значения в строке «независимость» на 2, если принять предположение о том, что независимость влияет на латентную переменную с двукратным эффектом.

Экономисты часто используют индексы розничных цен, отражающие динамику стоимости жизни. При этом разные товарные группы, например, имеющие неодинаковое значение в потребительском бюджете, — как, скажем, хлеб и деликатесы — учитываются с разными весовыми коэффициентами. Но и в этом случае индекс остается несовершенным типом шкалы: эмпирическая информация здесь используется лишь для шкалирования различий между субъектами (или другими единицами анализа), но не для шкалирования различий между пунктами-ответами {эмпирическими индикаторами). Используя «взвешивание», мы вводим априорные ограничения на упорядочение входящих в индекс индикаторов, не зависящие от данных наблюдения.

Своеобразным переходом между моделью суммарного балла (индекса) и основными моделями шкалирования является шкала Р. Ликерта (Лайкерта). Исходным материалом для ее построения служат оценочные шкалы согласия-несогласия с суждениями, которые выражают более или менее «благожелательную» установку. Количество категорий ответа — «согласен», «совершенно согласен» и т. п. — обычно варьирует от двух до семи. Респондент получает балл по каждому суждению в зависимости от избранного им ответа. Присуждаемый данному ответу балл в свою очередь определяется «благожелательностью» ответа по отношению к измеряемой установке (интенсивностью согласия с суждением), т. е. ответы также упорядочены на одномерном континууме (от крайне негативной установки к крайне позитивной). Баллы, полученные за каждый ответ, суммируются. Суммарный балл, полученный индивидуумом, характеризует уже его собственное положение на установочном континууме (например, «консерватор», «умеренный консерватор», «умеренный либерал», «либерал»). Отметим сразу, что эта же модель шкалирования может использоваться и для измерения мотивации или осведомленности (соответственно респондента просят оценить степень важности какого-то объекта или сказать, верно или неверно определенное утверждение). Для отбора списка суждений, составляющих шкалу Ликерта, исходный список высказываний предъявляют репрезентативной выборке респондентов (так называемой выборке стандартизации). В окончательный список попадают те высказывания, для которых были получены высокие оценки надежности — согласованности и валидности. Обычно используют описанные нами ранее методы оценки надежности и валидности (коррелирование с суммарным баллом, сравнение «крайних групп» и т. п.).

Приведем в качестве примера некоторые высказывания «Теста для измерения художественно-эстетической потребности молодежи» (в скобках дан ключ к каждому высказыванию, показывающий, за какой ответ присуждается балл):

1. Думаю, что вполне можно обойтись без общения с произведениями искусства (неверно).

2. Я не люблю стихов (неверно).

3. Я коллекционирую записи классической музыки (верно).

Шкалирование по описанной модели дает ординальный уровень измерения.

Шкалы социальной дистанции Э. Богардуса — старейшая модель социологического шкалирования, не утратившая, однако, своей популярности. Исследователь разрабатывает совокупность вопросов, отражающих различную степень близости отношений с определенной социальной или этнической группой, например:

1. Согласны ли Вы, чтобы хорваты жили с Вами в одном городе?

2. Согласны ли Вы жить по соседству с хорватами?

3. Согласны ли Вы работать в одном отделе (учреждении) с хорватом?

4. Позволите ли Вы своей дочери выйти замуж за хорвата?

Предполагается, что согласие с каждым последующим утверждением отражает переход к очередной градации ординальной шкалы установок — от меньшей близости к большей. Существенным требованием к избранной совокупности вопросов является их содержательная валидность, иными словами, здесь необходимы экспертные процедуры, описанные выше. Важно также убедиться в обоснованности предположения об одномерности шкалируемой переменной. Если в данных, полученных при использовании шкал социальной дистанции, встречаются «нелогичные» (так называемые нешкалируемые) индивидуальные паттерны ответов, причиной чаще всего бывает влияние другой переменной. Примером нешкалируемого паттерна ответов может служить ситуация, когда респондент, отрицательно ответивший на «слабые» вопросы, неожиданно соглашается с более «сильными», предполагающими высокую степень близости (среди специалистов по социологическим методам имеет хождение соответствующая шутка: если человек, не желающий жить в одном городе с черными, согласен выдать свою дочь замуж за черного, это не ошибка измерения: просто он одинаково ненавидит негров и собственную дочь).

Шкала равнокажущихся интервалов Л. Терстоуна позволяет достичь более высокого уровня измерения установок, чем ординальный. Она представляет собой целый класс методов интервального шкалирования и будет рассмотрена здесь в качестве наиболее простого примера.

Первая шкала равнокажущихся интервалов была описана в работе 1929 года и предназначалась для измерения остановок по отношению к церкви как социальному институту. Этой работой мы воспользуемся для того, чтобы проиллюстрировать основные этапы предложенной Терстоуном процедуры.

Шкала Терстоуна позволяет расположить и суждения, и индивидов вдоль одномерного континуума установки, полюсам которого соответствует крайне благожелательное и крайне негативное отношение к объекту установки (церкви, партии, прогрессивному налогообложению или чему-либо еще). Шкальный балл суждения или индивида отражает степень этой благожелательности или неблагожелательности.

На первом этапе исследователь составляет максимально широкий список суждений (высказываний), выражающих интересующую его установку. Так, Терстоун собирал мнения коллег, студентов, высказывания из публикаций, касающихся церкви. Здесь уместны также интервьюирование, использование открытых вопросов («Что Вы думаете о...?»), групповая дискуссия и т. п. Собранные суждения были подвергнуты первичному отбору. Исследователи отсеяли те высказывания, которые не удовлетворяли обычным требованиям к конструированию вопросов — двусмысленные, слишком длинные, содержащие специальные термины и т.п.. При первичном отборе суждений для шкалы Терстоуна используют и некоторые специальные критерии:


Информация о работе «Социологические индексы и шкалы»
Раздел: Социология
Количество знаков с пробелами: 59945
Количество таблиц: 8
Количество изображений: 0

Похожие работы

Скачать
41632
2
4

... имидж города преображается, не смотря на сложившуюся кризисную обстановку в стране. 2. Исследование имиджа города Благовещенска в представлении разных возрастных категориях населения 2.1 Методы и способы изучения имиджа города Для объективной оценки имиджа обычно проводят комплексные социологические исследования, не только использующие массовые опросы с репрезентативными выборками, но и ...

Скачать
88151
0
0

... формулам также вычисляются: сплоченность группы, связанность группы, интеграция группы и проч. ГЛАВА ДВЕНАДЦАТАЯ Эксперимент в социологическом исследовании. 1. Понятие эксперимента Эксперимент в социологии – это способ получения информации о количественном и качественном измерении показателей деятельности и поведения социального объекта в результате воздействия на него некоторых управляемых ...

Скачать
94363
35
3

... не был упомянут. Прежде такое было бы немыслимо. В данной работе речь пойдет об использовании количественного контент-анализа в политико-социологических исследованиях. Конечно нельзя говорить о повсеместном использовании именно количественного контент-анализа. Вероятно, будет неразумно использовать данный метод в том случае, если мы имеем дело с уникальными  документами, или же перед нами ...

Скачать
71987
0
0

... день и существующие к ней подходы. Специальный раздел отчета отводится проблемам методологии - выбору и обоснованию инструментария исследования, типологии выборки, методов сбора социологической информации. Здесь же оговариваются «невидные» недостатки инструментария выполненного социологического исследования. Этот пункт методологически важен для дальнейшей разработки проблемы. Заключает отчет ...

0 комментариев


Наверх