В эмпирических исследованиях

Неприятности измерения, появляющиеся

Успешность решения проблемы измерения есть одной из основных компонент, составляющих понятие качества социологического изучения. Но далеко не все социолог об этом вспоминает. Более того, как показывает практика, само выражение неприятности измерения довольно часто приводит к недоумению: а существуют ли такие неприятности? В чем, фактически, они состоят?

Исходя из этого начнем с несложного: продемонстрируем, к каким недоразумениям может привести отсутствие внимания к проблемам социологического измерения. Но для этого необходимо сперва дать кое-какие предварительные определения, и в первую очередь их типов и шкал, обозначив элементы тех представлений, каковые станут главными в следующих разделах.

1.1. Предварительные определения

Мы предполагаем, что читатель имеет хотя бы самое поверхностное представление об эмпирическом социологическом исследовании; знает, что такое анкета, из чего она в большинстве случаев состоит; слышал об применении в социологии шкал различных типов.

Все это раскрывается в курсе по способам социологического исследования (см., к примеру, [Ядов, 1995]).

Назовем эмпирической совокупностью (ЭС) интересующую исследователя совокупность настоящих (эмпирических) объектов с выдроблёнными соотношениями между ними. Заключительные довольно часто можно выразить в виде некоторых взаимоотношений между объектами (любое отношение имеется соотношение, но не наоборот), и тогда говорят об эмпирической совокупности с отношениями (ЭСО).

Пример ЭСО — совокупность сотрудников какого-либо завода, разглядываемых как носителей удовлетворенности своим трудом с заданным двоичным (т.е. определенным на парах объектов) отношением: респондент А больше удовлетворен работой, чем респондент Б. Для одних пар это отношение может выполняться, для других нет. Но мы полагаем, что, каких бы опрощеных мы ни забрали, разговор о исполнении этого отношения будет осмысленне сильный (ниже мы будем подробнее обсуждать вопрос о аналогичной осмысленности). Выделим, что ЭС отражает представление исследователя об изучаемой действительности, процесс ее формирования по существу есть моделированием (подробнее об этом отправится обращение ниже; см. кроме этого [Бородкин, Миркин, 1972; Клигер и др., 1978]). С учетом этого ЭС можно считать фрагментом действительности.

Назовем математической совокупностью (МС) совокупность математических объектов (значительно чаще в качестве таковых выступают числа и тогда МС именуется числовой) с выделенными соотношениями между ними. В то время, когда последние задаются в виде некоторых взаимоотношений между объектами, говорят о математической совокупности с отношениями либо о числовой совокупности с отношениями (МСО и ЧСО). Примеры ЧСО приведены ниже.

Сейчас о отечественном главном понятии. Будем осознавать под измерением (до введения строгих определений в главе 14) отображение некоей ЭС в МС.

Выделим, что измерение — это неизменно моделирование и осуществляется оно как бы в два этапа: сперва мы строим ЭС, после этого математическую модель данной совокупности. Цель для того чтобы моделирования — обеспечение возможности применения математики для ответа социологических задач.

Шкалой мы будем именовать правило, определяющее, как в ходе измерения каждому изучаемому объекту ставится в соответствие некое число либо второй математический конструкт. Любой таковой конструкт будем именовать результатом измерения объекта, либо его шкальным значением. Иногда, в соответствии с традицией, шкалой будем именовать совокупность шкальных значений объектов изучаемой ЭС. Процесс получения шкальных значений назовем шкалированием. Часто понятие шкалы связывают лишь с применением числовых МС.

Выделим, что в соответствии с нашим пониманием измерения совокупность шкальных значений — это определенная модель действительности.

Неспециализированным местом стало рассмотрение в качестве главной специфической черты социологического измерения активное использование номинальных, порядковых, интервальных шкал. Нане забываем их определения.

Предположим, что мы приписываем респонденту число как обозначение, код его профессии. Ясно, что, разбирая полученные числа, мы можем делать выводы только об их равенстве либо неравенстве: из того, что два респондента закодированы одним числом, направляться, что они имеют однообразную профессию; различным числам отвечают различные профессии. Выражения типа 3 5 при таких условиях становятся тщетными: они не отражают ничего настоящего. Это — номинальная шкала.

Ясно, что она отвечает отображению ЭСО с заданным отношением равенства в соответствующую ЧСО. В случае если же, к примеру, каждому респонденту приписано число от 1 до 5 в соответствии с тем, как он ответил на вопрос типа: Удовлетворены ли Вы собственной работой? (с вариантами ответов от совсем не удовлетворен до всецело удовлетворен, закодированными цифрами от 1 до 5 соответственно), то мы, не считая равенства и неравенства, можем делать выводы кроме этого и о некоем порядке между полученными числами: в случае если одному респонденту приписано число 3, а второму — 5, то думаем, что первый меньше удовлетворен работой, чем второй. Но соотношения типа 5 — 4 = 2—1 остаются тщетными с содержательной точки зрения. Это — порядковая шкала. ЭСО в этом случае содержит два отношения — равенства и порядка.

Совокупность эмпирических взаимоотношений, отражаемых с помощью интервальной шкалы, богаче, она позволяет отразить еще и порядок расстояний между шкалируемыми объектами.

Предположим, к примеру, что мы измерили отношение студентов к учебе и в следствии взяли, что четырем респонденв том месте А, Б, В и /были приписанными соответственно числа 1, 2, 3 и 8. В случае если мы знаем, что была использована порядковая шкала, то, трактуя результаты измерения, возможно быть уверенными лишь в том, что респондент А хуже всех относится к учебе, респондент Б — получше и т.д. При применении же интервальной шкалы мы можем взять дополнительную информацию: различие по отношению к учебе между респондентами А и Б меньше, чем различие между респондентами В и Г. А для того чтобы рода сведения очень нужны.

Итак, в случае если мы приобретаем числа, для которых физически осмыслены равенства типа 5-4 = 2-1 либо 8 — 3 3 — 2, то считаем, что они отвечают интервальной шкале. Эта шкала в большинстве случаев считается хорошей в том смысле, что соответствующие шкальные значения в достаточной мере похожи на простые числа (вопрос о смысле похожести довольно часто кроме того не ставится; одна из отечественных задач — уточнить его). По интервальным шкалам в большинстве случаев вычисляют взятыми значения таких показателей, как возраст либо заработная плат. ЭСО в этом случае содержит порядка и отношения равенства как для объектов, так и для расстояний между объектами.

Интервальные шкалы довольно часто именуют шкалами большого типа, количественными, числовыми. Номинальные же и порядковые шкалы — шкалами низкого типа, качественными, нечисловыми (мы очень плохо относимся к такому применению терминов качественный и количественный, что ниже постараемся обосновать). Суть таких определений очевиден: числа, взятные посредством шкал большого типа, больше похожи на те числа, каковые привычны каждому из нас со школьной скамейки.

Будем вычислять интуитивно ясным понятие показателя (синонимы: переменная, черта, параметр, величина; примеры: пол, возраст, удовлетворенность респондента работой) и его значения (синонимы: градация, категория, альтернатива; примеры: мужчина, 25 лет, совсем не удовлетворен работой).

Переменную, значения которой нельзя получить сходу, задав, скажем, определенный вопрос в анкете и взяв соответствующий ответ респондента, будем именовать латентной (скрытой). В противоположном случае будем говорить о замечаемой переменной. Процесс получения значений замечаемой переменной именуется прямым измерением (в работе [Клигер и др., 1978] оно именуется измерением при сборе данных).

Латентные переменные измеряются косвенным методом, с помощью определенных преобразований некоторых замечаемых, поддающихся адекватной интерпретации данных. (Представления о том, какой вид эти сведенья имеют и как они должны преобразовываться, должны опираться на определенные теоретические исследовательские концепции, априорные модельные представления социолога. Обсуждение этих представлений станет главным моментом в будущем изложении.)

Напомним, что только что введенное определение латентной переменной пара расходится с тем, что под такой довольно часто знают социологи. Мы имеем в виду обстановку, в то время, когда латентной именуют переменную, довольно которой заблаговременно неизвестно не только то, как ее измерить, но да и то, что она из себя воображает: исследователь догадывается, что замечаемое поведение респондента (значительно чаще — ответы на вопросы предложенной ему анкеты) разъясняется действием одной либо нескольких скрытых переменных, но не имеет возможности a priori дать им название (подобная обстановка имеет место, к примеру, при использовании факторного анализа; подробнее мы ее разглядим в главе 7). Приведенное же выше определение предполагает, что исследователь в полной мере может заблаговременно знать, какая латентная измененийная его интересует. Латентность же ее содержится в том, что ее измерение осуществляется не в ходе сбора данных, а в ходе анализа некой первичной информации. Иначе говоря мы именуем латентной переменную, значения которой получаются в следствии так именуемого производного измерения (в работе [Клигер и др., 1978] оно именуется измерением при анализе данных). Коротко поясним, из-за чего мы прибегли к такому определению.

С отечественной точки зрения, в социологии между указанными двумя обстановками нет непреодолимой пропасти. Для социолога каждая переменная, находящаяся в следствии производного измерения, неизменно в той либо другой мере есть латентной: исследователь фактически ни при каких обстоятельствах не может быть уверен, что предположение о самом существовании данной переменной адекватно моделирует обстановку, что замечаемое поведение отражает именно то, что интересует исследователя, и т.д. И продвинутые способы измерения всегда позволяют пересмотра социологом наименования переменной либо по большому счету отказа от убежденности в ее существовании.

Говоря о комплексе вопросов, которые связаны с измерением латентной переменной, будем применять кроме этого терминологию, касающуюся операционализации понятий. Представляется очевидным родство соответствующих неприятностей: латентная переменная довольно часто отвечает тяжело измеримому либо смутно очерчиваемому заблаговременно понятию, замечаемые показатели — результату его операционализации.

Базой модельных представлений, заложенных в известных способах шкалирования, есть сопоставление с каждой измеряемой переменной (а также латентной) некоей протяженности, психотерапевтического континуума — прямой линии (числовой прямой, числовой оси), на которой мы размещаем те объекты, которым в следствии измерения должны приписать числа (термин континуум свидетельствует непрерывность). Это предположение есть естественным, в его целесообразности не сомневается ни один социолог, но в нем имеются собственные подводные камни.

Так, на практике исследователь время от времени забывает о том, что, приписывая числа объектам, т.е. размещая их на указанной прямой, он, в большинстве случаев, не определяет место размещения объекта конкретно, не прибивает гвоздями объект к оси. Числа, применяемые социологом, заданы не конкретно, а как бы плавают на оси. К примеру, как нетрудно проверить, для определенных выше типов шкал эквивалентными являются совокупности шкальных значений, представленные в табл. 1.1.

Таблица 1.1. Свойства шкал разглядываемых типов

Тип шкалы Отношения, сохраняю- , щиеся при отображениилент! ЭСО в ЧСО Пример эквива-1ых совокупностей шкальных значений
Номинальная а = b 1 2 3 4 5 10 31 2 5 118
Порядковая а= b, а b 1 2 3 4 5 10 31 44 100 118
Интервальная а= b, а b a-b= с — d а -b с -d 1 2 3 4 5 10 31 52 73 94

Вправду, в случае если нас интересуют лишь эмпирические отношения равенства — неравенства, скажем, в случае если мы измеряем профессию, безразлично, какими цифрами зашифровать отечественные объекты: с позиций смысла решаемой задачи совсем безразлично, припишем ли мы токарю — 1, пекарю — 2, лекарю — 3, или же токарю — 10, пекарю — 31, а лекарю — 2. Требуется только, дабы всем токарям было приписано одно да и то же число, дабы это число не совпадало с числом, приписанным пекарям, и т.д. А вот в случае если мы ставим собственной целью сохранить в числах некое эмпирическое отношение порядка, то тут уже комплект чисел во второй строке не будет эквивалентен комплекту 1, 2, 3, 4, 5, покакое количество эти комплекты отражают различный порядок. В случае если же мы учитываем порядок размещения по величине неких эмпирических промежутков между разглядываемыми объектами, то комплекту 1, 2, 3, 4, 5 возможно эквивалентен лишь таковой комплект, в котором промежутки между последовательными числами равны. В аналогичных мыслях выражается нечисловая сущность наших шкальных значений. И это положение принципиально. Оно вытекает из сути той роли, которую играется число в социологии. На это событие мы будем обращать особенное внимание. (Как мы заметим в разделе 14, подобные мысли лежат в базе репрезентационной теории измерений.)

Любой социолог в наши дни знает, что применяемые им числа, отвечающие, скажем, номинальной и порядковой шкале, в действительности не являются простыми числами (хотя бы потому, что с ними нельзя обращаться как с таковыми), но нечисловой темперамент данных в большинстве случаев не ассоциируется с неоднозначностью применяемых шкальных значений, тогда как такая ассоциация представляется естественной.

Напомним, что не смотря на то, что шкальные значения, полученные по интервальной шкале, в значительной степени можно считать похожими на простые настоящие числа с позиций возможностей предстоящей работы с ними (к ним применимо значительное количество классических числовых математических способов), все же и они не являются числами в привычном школьном смысле этого слова, потому, что они также выяснены не конкретно, а только с точностью до преобразований, сохраняющих структуру промежутков между исходными числами.

Перейдем к описанию тех проблем, к каким может привести некорректное применение некоторых традиционных способов какое количество. По существу обращение отправится о примерах латентных переменных: мы продемонстрируем, что латентными в действительности являются многие показатели, практически считающиеся социологами замечаемыми.

1.2. Установочные и оценочные шкалы

Установочными именуют шкалы, благодаря которым числа приписываются самим респондентам (а не оцениваемым ими объекв том месте). При применении таковой шкалы обращение значительно чаще идет об измерении установки последних. Действительно, под установкой тут может пониматься не совсем то, для обозначения чего употребляется данный термин в социальной психологии (тут мы отвлекаемся от различных нюансов его понимания, отождествляя, .к примеру, установку с аттитюдом и т.д.; об упомянутых нюансах см. [Андреева, 1994, с. 254; Дилигенский, 1996, с. 154]). Скажем, мы будем считать, что по установочной шкале измеряется возраст респондента.

В социологии довольно часто употребляются некорректные установочные шкалы. Так, не всегда позволяют достигнуть порядкового уровня измерения классические шкалы-пятичленки типа обрисованной выше шкалы для измерения удовлетворенности работой: нетрудно осознать, что соотношение вида 3 5 время от времени не имеет возможности интерпретироваться как соответствующее различие эмоционального отношения к работе стоящих за числами опрощеных. Обстоятельства аналогичных явлений смогут быть различными — к примеру, обусловленная культурными изюминками респондентов отличие их восприятия анкетных вопросов [Ермолаева, 1990].

Оценочными именуют такие шкалы, итогом действия которых есть приписывание чисел не респондентам, а некоторым объектам (суждениям, сокровищам, проблемам и т.д.); наряду с этим предполагается, что полученные числа отражают усредненное вывод интересующей исследователя совокупности респондентов об этих объектах.

Многие классические методы получения оценочных шкал также не являются корректными. Так, при различных методах опроса объекты, показываемые респондентами как самые значимые, смогут быть разными. Приведем пример. Авторы статьи [Согомонов, Толстых, 1989], пробуя распознать, какие конкретно социально-экономические неприятности более всего тревожат опрощеных, обнаправляться;ратились к ним в анкете пара раз, по-различному сформулировав соответствующий вопрос (просили отметить одну, самую острую проблему, пара наиболее проблем и т.д.) и… взяли противоречащие друг другу результаты.

Эмпирическое изучение


Также читать:

Понравилась статья? Поделиться с друзьями: