Файл: Ю. Н. Толстова измерение в социологии курс лекций.doc

ИЗМЕРЕНИЕ В СОЦИОЛОГИИ
Курс лекций

Рекомендовано Министерством общего и профессионального образования Российской Федерации для использования в учебном процессе студентами высших учебных заведений, обучающимися по специальности "социология"

Москва 1998

УДК 303.2 ББК 60.5 Τ 52

ОГЛАВЛЕНИЕ

Учебная литература по гуманитарным и социальным дисципли­нам для высшей школы и средних специальных учебных заведений готовится и издается при содействии Института "Открытое общество" (Фонд Сороса) в рамках программы "Высшее образование".

Взгляды и подходы автора не обязательно совпадает с позицией программы. В особо спорных случаях альтернативная точка зрения от­ражается в предисловиях и послесловиях.

Редакционный совет: В.И. Бахмин, Я.М. Бергер, Е.Ю. Гениева, Г.Г. Дилигенский, В.Д. Шадриков.
Толстова Ю.Н. Измерение в социологии: Курс лекций. — М.: ИНФРА-М, 1998. - 224 с.
ISBN 5-86225-807-8
В книге с единой точки зрения рассматривается ряд известных подходов к пониманию и осуществлению измерения в эмпирической социологии. В рамках предлагаемой теоретической парадигмы объединяются весьма разно­родные результаты, начиная с популярных методов одномерного шкалиро­вания и кончая математическими теоремами репрезентационной теории измерения. Глубоко анализируются условия применимости различных спо­собов шкалирования, демонстрируется практическая значимость многих положений, обычно относимых к области сугубо академического интере­са.

Книга рассчитана на студентов и аспирантов-социологов, может быть полезной исследователям, желающим корректным образом осуществлять сбор и анализ социологических данных.


ISBN 5-86225-807-8 ББК 60.5
© Ю.Н.Толстова, 1998

Введение 7
Раздел 1. Общие принципы измерения в социологии 9
Глава 1. Проблемы измерения, возникающие

в эмпирических исследованиях 9

1.1. Предварительные определения 9

1.2 Установочные и оценочные шкалы 16

1.3. Формирование представлений о признаке

в социологии 19

4. 
   Проблемы измерения, возникающие при выборе способа анализа данных 22
   

4. 
   Нечисловые измерения в социологии 24
   
5. 
   Состояние общей теории
   

социологического измерения 26

Глава 2. История вопроса (логический аспект) 28

21. Общее представление о "мягкой" и "жесткой"

стратегиях получения исходных данных 28

22 Кризис измерения, обусловленный

столкновением двух стратегий 31

23. Пути выхода из кризиса 32
Глава 3. Краткое описание предлагаемой концепции 33

3.1. Интерпретация исходных данных —

ключевой момент измерения 33

3.2 Измерение как моделирование реальности 35

3.3. Методологические аспекты использования

математики в социологии 36
Раздел 2. Одномерное шкалирование 40
Глава 4. Основные цели одномерного шкалирования.

Принципы, заложенные в подходах Терстоуна 40

4.1. Цели одномерного шкалирования 40

4.2 Психофизическое измерение как предпосылка

одномерного социологического шкалирования 41

Глава 5. Метод Терстоуна измерения установки 44

5.1. Этапы построения шкалы 44

1. 
   Составление суждений 44
   
2. 
   Опрос экспертов 48
   
3. 
   Опрос респондентов и приписывание
   

им шкальных значений 53

5.2 Модельные представления 53

5.2. 1. Сочетание мягкой и жесткой стратегий 54

5.2.2. Распределения, отвечающие респондентам

и суждениям. Их соотношение 54

5.2.3. Свойства шкалы 60
Глава 6. Метод парных сравнений (ПС) 69

6.1. ПС как метод сбора данных 70

6.1.1. Содержание метода.

Свойства получаемых матриц 70

2. 
   Ограничения метода 72
   
3. 
   ПС как шкальный критерий 73
   

6.2 ПС как метод построения оценочной шкалы 76

1. 
   Модели Терстоуна 77
   
2. 
   BTL-модели парных сравнений 89
   

Глава 7. Тестовая традиция в социологии 92

7.1. К вопросу о "взаимоотношении"

социологии и психологии 92

7.2 Принципы факторного анализа (ФА) 92

1. 
   Содержание тестовой традиции 92
   
2. 
   Формальный аппарат ФА 96
   
3. 
   ФА и формирование теоретических понятий...97
   
4. 
   Проблемы использования ФА в социологии....99
   

7.3. Социологические индексы. Проблемы их построения 104

1. 
   Расчет индекса — способ измерения латентной переменной 104
   
2. 
   Индексы для номинальных данных ("логический квадрат") 105
   

1. 
   Проблемы построения индексов 107
   

4. 
   ФА как способ одномерного шкалирования 109
   
5. 
   Методы одномерного шкалирования,
   

лежащие в русле тестовой традиции 111

1. 
   Шкала Лайкерта 111
   
2. 
   Шкалограмма Гуттмана 116
   

7.6. Латентно-структурный анализ (ЛСА) Лазарсфельда... 123

1. 
   Простейший вариант ЛСА: вход и выход 123
   
2. 
   Модельные предположения ЛСА 127
   

Глава 8. Психосемантические методы в социологии 130

1. 
   Содержание методов 130
   
2. 
   Семантический дифференциал (СД) 132
   

1. 
   Постановка задачи Осгудом 132
   
2. 
   Техника СД 135
   
3. 
   Факторы восприятия, выделенные Осгудом... 137
   
4. 
   Практическое использование техники СД 140
   

Глава 9. Одномерное развертывание 147

9.1. Подход Кумбса 147

9.2 Основная цель метода 148

3. 
   Модель восприятия 150
   
4. 
   Техника одномерного развертывания 152
   
5. 
   Задачи, решаемые методом 157
   
6. 
   Методические выводы 158
   

Раздел 3. Основания типологий шкал, предложенных Кумбсом 162
Глава 10. Типология, основанная на степени упорядочения

объектов и расстояний между ними 163

1. 
   Отношение порядка и его искажение респондентом 163
   
2. 
   Основания типологии 164
   

Глава 11. Типология, основанная на процедурах опроса

и моделях восприятия 166

1. 
   Зависимость ответа респондента от процедуры опроса. Классификация процедур 166
   

1. 
   Модели восприятия 168
   

Раздел 4. Формализованная теория измерений 170
Глава 12. Роль формализма в развитии науки 170

12.1.Формализация как достижение науки 170

12.2. Недостатки формализации 172

Глава 13. Формализация понятия социологического измерения...Л 73

1. 
   Предыстория вопроса 173
   
2. 
   Предложенная Стивенсом парадигма измерения 175
   
3. 
   Развитие идей Стивенса 176
   

13.3.1.Допустимые преобразования шкалы 177

13.3.2.Шкала как гомоморфизм 179

13.3.3.Типология шкал по Стивенсу 180

13.3.4. Практическая возможность построения шкал....182

Глава 14. Репрезентационная теория измерений (РТИ)

с точки зрения потребностей социологии 185

14.1.Основные задачи, решаемые РТИ 185

14.2 Недостатки формализма РТИ и пути их преодоления.. 189 14.2.1.Эмпирические отношения, не подлежащие

моделированию с помощью чисел 190

14.2.2.Неформализуемые эмпирические системы 190

14.2.3.Широкое определение социологического

измерения 192
Заключение 196
Вопросы для самоконтроля 198
Литература 212

ВВЕДЕНИЕ

Вряд ли найдется сегодня человек, не знающий, какую роль в нашей жизни приобрели социологические опросы. Их результа­ты широко освещаются в печати, на них опирается рядовой чи­татель, формирующий свои симпатии или антипатии к какому-либо общественному деятелю или движению, на них ссылаются публицисты, призывающие читателей (слушателей, зрителей) поверить в обоснованность той или иной политической плат­формы. Немаловажную роль играют результаты анкетных опро­сов при формировании мнений российских законодателей. В сво­еобразном преклонении перед опросами общественность нашей страны не одинока. Напротив, мы в указанном отношении срав­нительно недавно вступили на тот путь, которым давно следуют другие.

Вряд ли новым можно считать и часто высказывающиеся не-без-основательные сомнения в том, что результатам анкетных опросов можно верить. О недостаточно высоком качестве про­водимых у нас социологических исследований пишут немало [Грушин, 1992; Овсянников, 1990; Ядов, 1991а]. Озабочены этой проблемой и на Западе [Бурдье, 1993].

Формируется мнение о социологии как о чем-то таком, что и наукой-то назвать нельзя. Справедливо ли это? Мы хотим кате­горически ответить — "нет". Но должны согласиться, что многие исследования действительно вряд ли могут быть отнесены к ка­тегории научных.

Конечно, понятие научности (качества) исследования явля-ется сложным, многогранным, включает множество аспектов, многие из которых требуют самостоятельного, научного же, изучения. Но, на наш взгляд, одной из основных причин низкого качества мно­гих проводимых в стране социологических исследований является совершенно недопустимое с точки зрения строгих критериев от­ношение некоторых авторов к получению и интерпретации исход­ной информации, т.е. к тому, что следует назвать измерением (под­черкнем, что здесь мы сознательно включаем в процесс измерения не только получение исходных данных, но и их интерпретацию, что будет подробно рассмотрено в этой работе).

В научной литературе проблеме 'измерения в социологии (и вообще в общественных науках) уделяется не слишком много внимания. А без этого вряд ли можно разобраться в том, что в полученных на основе множества разнородных сведений (ска­жем, фактов) выводах является "пеной" (к сожалению, легко образуемой и трудно уничтожаемой), а что действительно стоит доверия, может быть положено в основу наших представлений о социальной действительности.

Сложившемуся здесь положению есть две главные причины. Первая проста: это недостаток профессионализма. Вторая гораз­до глубже, она связана с общим состоянием теории социальных измерений (или измерений социальных объектов, что будет точнее). В этой книге мы преследуем двоякую цель: изложить овладевающему профессией социолога основы и приемы изме­рительных процедур в социологии, но вместе с тем приобщить его к современному состоянию теории предмета. Поэтому в каж­дом разделе рассматриваются и теоретико-методологические проблемы социологического измерения, и практические техни­ки соответствующих подходов. Немаловажный аспект — совме­щение формализма измерения с пониманием сложности соци­ального объекта, подлежащего "околичествованию". Здесь тре­буется и знание "жестких" наук, и воображение, без которого невозможна профессия социо-лога. Как это совместить? Прихо­дится постоянно задумываться и искать оптимальное решение. Именно эту дилемму мы стремились сделать явной, осознанной: она латентно присутствует в социальном измерении, осознаем мы ее или нет.

Работа написана на базе курса лекций, прочитанных автором на социологических факультетах Московского государственного университета им. М.В.Ломоносова и других вузов. Она рассчита­на на студентов и аспирантов-социологов. Понимание части со­держания книги предполагает наличие у читателя знания мето­дики проведения социологического исследования, элементов высшей математики, теории вероятностей и математической статистики в объеме программ, соответствующих обязательным курсам, читаемым студентам-социологам. Книга может быть по­лезна специалистам, работающим в области изучения обществен­ного мнения и маркетинга.


Раздел 1 ОБЩИЕ ПРИНЦИПЫ ИЗМЕРЕНИЯ В СОЦИОЛОГИИ

Глава 1. ПРОБЛЕМЫ ИЗМЕРЕНИЯ, ВОЗНИКАЮЩИЕ

В ЭМПИРИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЯХ
Успешность решения проблемы измерения является одной из главных компонент, составляющих понятие качества социоло­гического исследования. Однако далеко не каждый социолог об этом задумывается. Более того, как показывает опыт, само выра­жение "проблемы измерения" часто вызывает недоумение: а су­ществуют ли такие проблемы? В чем, собственно, они состоят?

Поэтому начнем с простого: покажем, к каким недоразуме­ниям может привести отсутствие внимания к проблемам соци­ологического измерения. Но сделаем это в п. 1.2, а пока дадим некоторые предварительные определения, и прежде всего шкал и их типов, обозначив элементы тех представлений, которые станут главными в следующих разделах.

К определениям, связанным со шкалами, мы вернемся в раз­деле 4 и уточним их посредством введения формализма, приня­того в репрезентационной теории измерений. Мы не даем сразу соответствующих дефиниций, хотим, чтобы читатель вначале усвоил материал первых трех разделов. Тогда он поймет, что эти дефиниции естественны, что они органично "впитывают" в себя многое из того, что заложено в известных методах социологи­ческого шкалирования (о других причинах см. п. 13.3.3). Формули­ровки, приводимые в п. 1.1, тоже несут в себе оттенок формализма.
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 обычно состо­ит; слышал об использовании в социологии шкал разных типов.

Все это раскрывается в курсе по методам социологического ис­следования (см., например, [Ядов, 1995]).

Назовем эмпирической системой (ЭС) интересующую иссле­дователя совокупность реальных (эмпирических) объектов с вы­деленными соотношениями между ними. Последние часто мож­но выразить в виде некоторых отношений между объектами (лю­бое отношение есть соотношение, но не наоборот), и тогда го­ворят об эмпирической системе с отношениями (ЭСО).

Пример ЭСО — совокупность сотрудников какого-то завода, рассматриваемых как "носителей" удовлетворенности своим тру­дом с заданным бинарным (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 респондентов мы ни взяли, разговор о выполнении этого отношения будет осмыслен­ным (ниже мы будем подробнее обсуждать вопрос о подобной осмысленности). Подчеркнем, что ЭС отражает представление ис­следователя об изучаемой реальности, процесс ее формирования по существу является моделированием (подробнее об этом пойдет речь ниже; см. также [Бородкин, Миркин, 1972; Клигер и др., 1978]). С учетом этого ЭС можно считать фрагментом реальности.

Назовем математической системой (МС) совокупность мате­матических объектов (чаще всего в качестве таковых выступают числа и тогда МС называется числовой) с выделенными соот­ношениями между ними. Когда последние задаются в виде неко­торых отношений между объектами, говорят о математической системе с отношениями или о числовой системе с отношениями (МСО и ЧСО). Примеры ЧСО приведены ниже.

Теперь о нашем ключевом понятии. Будем понимать под из­мерением (до введения строгих определений в главе 14) отобра­жение некоторой ЭС в МС.

Подчеркнем, что измерение — это всегда моделирование и осуществляется оно как бы в два этапа: сначала мы строим ЭС, затем математическую модель этой системы. Цель такого моделиро­вания — обеспечение возможности использования математики для решения социологических задач.

Шкалой мы будем называть правило, определяющее, каким образом в процессе измерения каждому изучаемому объекту ста­вится в соответствие некоторое число или другой математичес­кий конструкт. Каждый такой конструкт будем называть резуль­татом измерения объекта, или его шкальным значением. Иног­да, в соответствии с традицией, шкалой будем называть сово­купность шкальных значений объектов изучаемой ЭС. Процесс получения шкальных значений назовем шкалированием. Нередко понятие шкалы связывают только с использованием числовых МС.

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

Общим местом стало рассмотрение в качестве основной спе­цифической черты социологического измерения активное ис­пользование номинальных, порядковых, интервальных шкал. На­помним их определения.

Предположим, что мы приписываем респонденту число как обозначение, код его профессии. Ясно, что, анализируя полу­ченные числа, мы можем судить лишь об их равенстве или нера­венстве: из того, что два респондента закодированы одним чис­лом, следует, что они имеют одинаковую профессию; разным числам отвечают разные профессии. Выражения типа 3 < 5 в таком случае становятся бессмысленными: они не отражают ни­чего реального. Это — номинальная шкала.

Ясно, что она отвечает отображению ЭСО с заданным отно­шением равенства в соответствующую ЧСО. Если же, например, каждому респонденту приписано число от 1 до 5 в соответствии с тем, как он ответил на вопрос типа: "Удовлетворены ли Вы своей работой?" (с вариантами ответов от "совершенно не удов­летворен" до "полностью удовлетворен", закодированными циф­рами от 1 до 5 соответственно), то мы, кроме равенства и нера­венства, можем судить также и о некотором порядке между по­лученными числами: если одному респонденту приписано число 3, а другому — 5, то считаем, что первый меньше удовлетворен работой, чем второй. Но соотношения типа 5 — 4 = 2—1 остаются бессмысленными с содержательной точки зрения. Это — порядко­вая шкала. ЭСО в данном случае содержит два отношения — ра­венства и порядка.

Совокупность эмпирических отношений, отражаемых с по­мощью интервальной шкалы, богаче, она дает возможность отра­зить еще и порядок расстояний между шкалируемыми объектами.

Предположим, например, что мы измерили отношение сту­дентов к учебе и в результате получили, что четырем респонден­там А, Б, В и /"оказались приписанными соответственно числа 1, 2, 3 и 8. Если мы знаем, что была использована порядковая шкала, то, интерпретируя результаты измерения, можно быть уверенными только в том, что респондент А хуже всех относится к учебе, респондент Б — получше и т.д. При использовании же интервальной шкалы мы можем получить дополнительную ин­формацию: различие по отношению к учебе между респонден­тами А и Б меньше, чем различие между респондентами В и Г. А такого рода сведения весьма полезны.

Итак, если мы получаем числа, для которых "физически" ос­мыслены равенства типа 5-4 = 2-1 или 8 - 3 > 3 - 2, то счи­таем, что они отвечают интервальной шкале. Эта шкала обычно считается "хорошей" в том смысле, что соответствующие шкаль­ные значения в достаточной мере похожи на обычные числа (вопрос о смысле "похожести" часто даже не ставится; одна из наших задач — уточнить его). По интервальным шкалам обычно считают полученными значения таких признаков, как возраст или зарплата. ЭСО в данном случае содержит отношения равенства и порядка как для объектов, так и для расстояний между объектами.

Интервальные шкалы часто называют шкалами высокого типа, количественными, числовыми. Номинальные же и порядковые шкалы — шкалами низкого типа, качественными, нечисловыми (мы негативно относимся к такому использованию терминов "качественный" и "количественный", что ниже попытаемся обо­сновать). Смысл таких определений очевиден: числа, получен­ные с помощью шкал высокого типа, больше похожи на те числа, которые знакомы каждому из нас со школьной скамьи.

Будем считать интуитивно ясным понятие признака (синони­мы: переменная, характеристика, параметр, величина; приме­ры: пол, возраст, удовлетворенность респондента работой) и его значения (синонимы: градация, категория, альтернатива; при­меры: мужчина, 25 лет, совершенно не удовлетворен работой).

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

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

Отметим, что только что введенное определение латентной переменной несколько расходится с тем, что под таковой часто понимают социологи. Мы имеем в виду ситуацию, когда латен­тной называют переменную, относительно которой заранее не­известно не только то, как ее измерить, но и то, что она из себя представляет: исследователь догадывается, что наблюдаемое по­ведение респондента (чаще всего — ответы на вопросы предло­женной ему анкеты) объясняется действием одной или несколь­ких скрытых переменных, но не может априори дать им назва­ние (подобная ситуация имеет место, например, при использо­вании факторного анализа; подробнее мы ее рассмотрим в главе 7). Приведенное же выше определение предполагает, что иссле­дователь вполне может заранее знать, какая латентная перемен­ная его интересует. Латентность же ее заключается в том, что ее измерение осуществляется не в процессе сбора данных, а в процессе анализа некой первичной информации. Другими словами, мы называем латентной переменную, значения которой получаются в результате так называемого производного измерения (в работе [Клигер и др., 1978] оно называется измерением при анализе данных). Корот­ко поясним, почему мы прибегли к такому определению.

С нашей точки зрения, в социологии между указанными дву­мя ситуациями нет непреодолимой пропасти. Для социолога любая переменная, находящаяся в результате производного измере­ния, всегда в той или иной мере является латентной: исследова­тель практически никогда не может быть уверен, что предполо­жение о самом существовании этой переменной адекватно мо­делирует ситуацию, что наблюдаемое поведение отражает имен­но то, что интересует исследователя, и т.д. И продвинутые спо­собы измерения всегда дают возможность пересмотра социоло­гом наименования переменной или вообще отказа от убежденно­сти в ее существовании.

Говоря о комплексе вопросов, связанных с измерением латент­ной переменной, будем использовать также терминологию, каса­ющуюся операционализации понятий. Представляется очевидным родство соответствующих проблем: латентная переменная часто отвечает трудно измеримому или смутно очерчиваемому заранее понятию, наблюдаемые признаки — результату его операциона­лизации.

Основой модельных представлений, заложенных в известных методах шкалирования, является сопоставление с каждой изме­ряемой переменной (в том числе латентной) некоторой протя­женности, психологического континуума — прямой линии (чис­ловой прямой, числовой оси), на которой мы размещаем те объекты, которым в результате измерения должны приписать числа (термин "континуум" означает непрерывность). Это предположе­ние является естественным, в его целесообразности не сомневает­ся ни один социолог, но в нем имеются свои "подводные камни".

Так, на практике исследователь иногда забывает о том, что, приписывая числа объектам, т.е. размещая их на указанной пря­мой, он, как правило, не определяет место размещения объекта однозначно, не "прибивает гвоздями" объект к оси. "Числа", используемые социологом, заданы не однозначно, а как бы "пла­вают" на оси. Например, как нетрудно проверить, для опреде­ленных выше типов шкал эквивалентными являются совокуп­ности шкальных значений, представленные в табл. 1.1.
Таблица1.1.Свойствашкалрассматриваемыхтипов

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

Действительно, если нас интересуют только эмпирические отношения равенства — неравенства, скажем, если мы измеряем профессию, безразлично, какими цифрами зашифровать наши объекты: с точки зрения смысла решаемой задачи совершенно безразлично, припишем ли мы токарю — 1, пекарю — 2, лекарю — 3, либо же токарю — 10, пекарю — 31, а лекарю — 2. Требуется лишь, чтобы всем токарям было приписано одно и то же число, чтобы это число не совпадало с числом, приписанным пекарям, и т.д. А вот если мы ставим своей целью сохранить в числах некое эмпирическое отношение порядка, то тут уже набор чисел во второй строке не будет эквивалентен набору 1, 2, 3, 4, 5, по­скольку эти наборы отражают разный порядок. Если же мы учи­тываем порядок расположения по величине неких эмпиричес­ких интервалов между рассматриваемыми объектами, то набору 1, 2, 3, 4, 5 может быть эквивалентен только такой набор, в котором интервалы между последовательными числами равны. В подобных соображениях выражается нечисловая сущность на­ших шкальных значений. И это положение принципиально. Оно вытекает из сути той роли, которую играет число в социологии. На это обстоятельство мы будем обращать особое внимание. (Как мы увидим в разделе 14, подобные соображения лежат в основе репрезентационной теории измерений.)

Каждый социолог в наше время знает, что используемые им "числа", отвечающие, скажем, номинальной и порядковой шка­ле, на самом деле не являются обычными числами (хотя бы по­тому, что с ними нельзя обращаться как с таковыми), но нечис­ловой характер данных обычно не ассоциируется с неоднознач­ностью используемых шкальных значений, в то время как такая ассоциация представляется естественной.

Отметим, что хотя шкальные значения, полученные по интервальной шкале, в значительной мере можно считать похо­жими на обычные действительные числа с точки зрения воз­можностей дальнейшей работы с ними (к ним применимо зна­чительное количество традиционных числовых математических методов), все же и они не являются числами в привычном школь­ном смысле этого слова, поскольку они тоже определены не однозначно, а лишь с точностью до преобразований, сохраня­ющих структуру интервалов между исходными числами.

Перейдем к описанию тех неприятностей, к которым может привести некорректное использование некоторых традицион­ных способов шкалирования. По существу речь пойдет о приме­рах латентных переменных: мы покажем, что латентными в дей­ствительности являются многие признаки, фактически считаю­щиеся социологами наблюдаемыми.

2) Проблема непрерывности признака. Выше мы упомянули Значения практически любого признака из "паспортички"
что одной из основных составляющих наших модельных пред _моЖно интерпретировать сходным образом — не в соответствии
ставлений служит предположение о существовании психологи _с "физическим" способом измерения признака, а в соответ-
ческого континуума. Оно не столь "безобидно", как кажется не _ствии с какими-то гипотезами исследователя, вкладывающего в
первый взгляд. Дело в том, что, делая это предположение, соци- _п0Лучаемые числа свой собственный смысл. Будем называть та-
олог, как правило (даже не давая себе в этом отчета), далее по- _{кого р0}да признаки признаками-приборами [Клигер и др., 1978].
лагает, что наряду с теми "числами", с которыми он имеет дело^ При определении характера шкалы для признаков-приборов
скажем, при опросе респондента, потенциально возможными иногда может помочь применение математических методов. Так,
для использования в качестве результатов измерения являются и_в [Толстова, 1980] описывается, как с подобной целью может
другие точки числовой оси. Обычно это бывает связано с допу- быть использован регрессионный анализ.

щением того, что за данными, полученными по шкале низкого Рассматриваемая проблема связана с проблемой выбора ме­тила, "стоит" некоторая латентная числовая переменная, что _тода анализа данных (этот выбор тоже базируется на априорных низкий тип шкал объясняется тем, что мы просто не можем или гипотезах исследователя о характере изучаемого явления и, в не умеем измерить ее "как следует". А правомочность такого пред-том числе, о том, как он отражается в результатах измерения), положения очень часто может быть весьма и весьма сомнитель- поэтому некоторые примеры интересующего нас характера бу-ной (в литературе существует точка зрения, в соответствии с _дут приведены в п. 1.4.

которой подобные утверждения в принципе порочны, что в 4) Проблема размерности признака. Представим, что мы спра-
социологии только номинальное измерение отражает реальность, шиваем респондента, доволен ли он "перестройкой", и предла-
повышение же так называемого уровня измерения это нечто "от _гаем традиционный веер ответов, указанный выше. Вполне ре-
лукавого" [Чесноков, 1982, 1986]). альными выглядят следующие рассуждения респондента. С одной
Обсуждать этот вопрос здесь не будем. Отметим только, что стороны, сняты идеологические ограничения, говорю и пишу,
случаи, когда предположение о существовании стоящего за на- что хочу. Это очень хорошо, я очень доволен перестройкой. Но,
шим номинальным признаком континуума выглядит вполне ра- с другой стороны, покупательная способность моей зарплаты
зумным, встречаются все же чаще, чем это иногда кажется соци- снизилась в несколько раз, я лишился возможности ездить в
ологам (пример ситуации, когда логично предположить, что другие города и приобретать любимые книги. Я совершенно не
латентный континуум "скрывается" за признаком "пол", при- доволен перестройкой.

веден в [Голофаст, 1981; Толстова, 1991]). Усреднение ответов респондента на вопрос об удовлетворен-

3) Проблема зависимости характера шкалы (точнее, исследо- ности указанными двумя сторонами перестройки вряд ли может
вательского понимания такого характера) от содержательных считаться корректным: нашему респонденту будет приписано
концепций социолога, его рефлексии по поводу свойств ис- среднее значение, говорящее о безразличии, в то время как "стра-
пользуемого инструмента измерения. _схи кипят".

Тот тип шкал, который фактически используется, далеко не Выход — рассмотрение признака как некой многомерной ве-всегда совпадает с типом, отвечающим "физическому" способу личины, моделирование респондента как точки многомерного получения данных (определение фактически использующегося пространства. Отметим, однако, что в социологии, как прави-типа шкал и обоснование важности его изучения можно найти, ло, далеко не просто бывает ответить на вопрос о размерности например, в [Толстова, 1978а, б]). К примеру, он может зави- признака. Для получения такого ответа могут использоваться спе-сеть от цели исследования. Так, возраст вряд ли может рассмат- циальные методы, например многомерное шкалирование [Дэй-риваться как обычный количественный признак, если учесть, висон, 1988; Клигер и др., 1978, гл. 4; Интерпретация и ана-что соотношение 70 - 60 = 20 - 10 становится неверным, когда лиз...,1987, гл. 8; Торгерсон, 1972]. возраст интерпретируется как показатель социальной зрелости рес­пондента [Толстова, 1991].