Хотя социологические индексы, подобные описанным в на­стоящем и предыдущем параграфах, очень часто используются в эмпирической социологии, этот подход далеко не всегда оправ­дан, в нем имеется много "подводных камней". Имеется доволь­но много публикаций с предложениями совершенствования опи­санных процедур. Так, определенная модификация метода логи­ческого квадрата предлагается в [Здравков, 1980].

Наличие определенных проблем при построении социологи­ческих индексов давно осознавалось известными западными ис­следователями (Лайкерт, Гуттман), предложившими в 20—30-е годы серию шкал, реализующих методы, внешне похожие на описанные, но включающие в себя некоторые критерии, дела­ющие шкалу теоретически более обоснованной.

Ниже мы подробно объясним, что именно имеем в виду, но прежде перечислим те вопросы, не ответив на которые (или, по крайней мере не понимая, чем мы рискуем, не дав соответству­ющих ответов), на наш взгляд, исследователь не может считать социологический индекс грамотно построенным, но которые, к сожалению, в социологических исследованиях иногда даже не ставятся.

7.3.3. Проблемыпостроенияиндексов
Ниже, помимо перечисления упомянутых вопросов, поясним их суть и опишем, какие ответы на них фактически даются в подавляю­щем большинстве исследований. Подчеркнем, что подобные ответы по существу являются элементами модели восприятия.

Итак, для того чтобы строящийся социологический индекс был корректен, необходимо ответить на следующие вопросы.

1) Существует ли та одномерная переменная, которую мы намереваемся измерить с помощью построения индекса?

Этот вопрос естественным образом распадается на два под-вопроса, которые применительно к той же удовлетворенности трудом звучат следующим образом: существует ли нечто, чему может отвечать словосочетание "удовлетворенность работой"? и одномерно ли это нечто, если оно существует?

Ответ на первый подвопрос может быть отрицательным даже в случаях, обычно не вызывающих сомнений социологов. Ска­жем, для той же удовлетворенности трудом о возможном отсут­ствии соответствующего континуума красноречиво говорит при­веденный в [Херцберг, Майнер,1990] пример, который показы­вает, что состояние удовлетворенности формируется под воз­действием одних факторов, а состояние неудовлетворенности — совершенно других.

Ответ на второй подвопрос может быть отрицательным в очень многих интересующих социолога ситуациях. Это естественно, по­скольку восприятие людьми любых объектов, любой ситуации все же в основном многомерно. О чем бы мы ни спрашивали: об удовлетворенности ли собственным материальным положением, об одобрении ли курса правительства и т.д., практически всегда-в соответствующих размышлениях респондента будут присутство­вать соображения типа:"С одной стороны, это хорошо, но с.дру­гой...". Эти самые "с одной стороны" и "с другой стороны" и означают многомерность соответствующей переменной.

---

Необходимо отметить еще одно обстоятельство, обусловлен­ное именно спецификой социологии. Обсуждая ФА, мы ничего не говорили о том, как измеряются наблюдаемые признаки. ФА предполагает, что эти признаки — числовые и соответствующая проблема просто не встает. Иное дело — в нашей "испорченной" ситуации. Любой признак социолог может измерить разными способами. Выбрать индикатор — значит выбрать не только его название, но и способ измерения. Скажем, если мы решим, что вопрос об удовлетворенности зарплатой*надо включать в анке­ту, то перед выбором, дать ли, скажем традиционный пятибал­льный веер ответов (от "совершенно не удовлетворен" до "вполне удовлетворен"), аналогичный трехбалльный или же попросить респондента просто дать ответ "да—нет" и т.д.

2) Удачен ли выбор наблюдаемых переменных для формиро-
вания индекса?

О том, чтобы наблюдаемые переменные имели отношение к измеряемой латентной характеристике, социолог обычно забо­тится. Но делается это кустарным способом. Исследователь просто включает в анкету все те вопросы, в ответах на которые гипотети­чески может проявляться действие искомого латентного фактора. Никакой проверки соответствующих предположений обычно не делается. Таким образом, выбор инструмента сбора данных дик­туется только здравым смыслом и научным опытом исследователя. От ошибок же никто не застрахован. Скажем, изучая удовлетво­ренность респондентов работой, можно включить в анкету воп­рос об удовлетворенности обедами в столовой предприятия. На первый взгляд это включение выглядит вполне естественным, поскольку такая удовлетворенность может расцениваться как одно из проявлений общей удовлетворенности работой. Но ведь это можно и оспорить: не менее естественным представляется и ут­верждение, что люди в среднем прекрасно понимают, что во всех столовых страны качество еды примерно одинаково, что при пе­реходе на другую работу он будет потреблять примерно те же блюда; в его ответе на соответствующий вопрос никак не будет сказываться общее состояние удовлетворенности или неудовлет­воренности работой на данном предприятии.

3) Адекватна ли используемая нами форма выражения латент-
ной переменной через наблюдаемые?

Как уже отмечалось, обычно для нахождения значения латент­ного фактора значения наблюдаемых переменных складываются. А может быть, надо их перемножить? Или взять синус от суммы каких-либо степеней, составленных из этих значений? Да мало ли еще функций можно перебрать? И, в общем-то, никто не дока­зал, что какая-то одна из них лучше другой. Обычно сумма ис­пользуется без всяких на то оснований, просто потому, что ее считать сравнительно легко.

---

Необходимо отметить, что на практике социологи часто при­бегают к несколько иной, немного модифицированной, форме выражения латентной переменной через наблюдаемые: исполь­зуют веса признаков (скажем, при изучении удовлетворенности работой, вероятно, практически всегда удовлетворенности зар­платой будет придан больший вес, чем удовлетворенности обе­дами в столовой). Но эти веса, как правило, определяются тоже лишь на основе здравого смысла исследователя (правда, иногда он заменяется здравым смыслом специально привлекаемых экс­пертов). И снова мы не застрахованы от ошибок.

4) Каков тип шкалы, отвечающей построенному индексу?

Упомянутый тип шкалы обычно явно не оговаривается, но то, как исследователь обращается с полученными числами (на­пример, он подсчитывает соответствующие средние арифмети­ческие значения для разных совокупностей респондентов), по­зволяет полагать, что этот тип не ниже типа интервальной шка­лы (кроме шкал, полученных с помощью "логического квадра­та"; их обычно считают либо номинальными, либо порядковы­ми, либо частично упорядоченными). Оправданно ли это? Ниже мы рассмотрим, как этот вопрос может решаться при использо­вании конкретных способов шкалирования.

Известные исследователи — авторы интересующих нас одно­мерных шкал, судя по всему, задавались подобными вопросами. Во всяком случае, представляется, что роль упомянутых выше критериев — фрагментов известных методов шкалирования — состоит как раз в том, чтобы хотя бы частично ответить на них. Но для того, чтобы понять суть этих критериев, надо рассмот­реть методы построения социологических индексов (в том числе методы одномерного шкалирования) с точки зрения психоло­гической теории тестов (ФА) как некий эрзац этой теории.

Отметим, что именно выполнение соответствующих требо­ваний обеспечивает адекватность модели восприятия и тем са­мым дает основание использовать упомянутые методы для полу­чения качественной информации на основе "жесткого" опроса респондентов.

7.4. ФА как способ одномерного шкалирования
Перейдем к обсуждению того, как могут быть использованы описанные в п. 7.2 идеи тестового подхода применительно к за­даче построения индексов из п.7.3. Другими словами, обсудим возможность использования идей факторного анализа в одно­мерном социологическом шкалировании.

Итак, суть тестового подхода к измерению латентной перемен­ной в рассматриваемом случае (мы рассматриваем одномерное шкалирование, т.е. в принципе речь идет лишь об одной латентной переменной, или, как говорят в факторном анализе, — об одном латентном факторе) определяется следующими посылками:

---

существует некоторая (единственная) латентная переменная, детерминирующая поведение респондентов; это та переменная, измерение которой является нашей целью; она же является един­ственным латентным фактором;

поведение каждого респондента — это совокупность его отве­тов на вопросы анкеты (никакого другого поведения для нас не существует в том смысле, что оно нам неизвестно, никакое дру­гое поведение мы не изучаем); каждому вопросу отвечает неко­торая наблюдаемая переменная;

то, что латентная переменная детерминирует поведение, означа­ет, что она определяет связи между наблюдаемыми переменными;

последнее, в свою очередь, говорит о том, что эти связи ис­чезают при фиксации значения латентной переменной.

Ясно, что считать наблюдаемое поведение следствием дей­ствия латентной переменной (фактора) можно только в случае существования одномерной латентной переменной и удачного подбора наблюдаемых признаков, т.е. в случае положительного ответа на два первых вопроса, встающих при построении соци­ологического индекса (п. 7.3).

Пользуясь только что описанными положениями, можно сформулировать условие, необходимое для того, чтобы ответы на первые два вопроса из п.7.3.3 были утвердительными: если наша одномерная латентная переменная действительно существует и мы удачно подобрали наблюдаемые признаки, предназначен­ные для измерения этой переменной, то уж во всяком случае наблюдаемые признаки должны быть все тесно связанными друг с другом. Если такой связи нет, мы должны или отвергнуть ги­потезу о существовании той переменной, измерение которой является нашей главной целью, или так скорректировать систе­му рассматриваемых наблюдаемых признаков, чтобы связь по­явилась (скажем, отбросить признаки, не связанные с другими).

Для того чтобы использование тестовой традиции было кор­ректным, необходимо к тому же убедиться в том, что связи между наблюдаемыми признаками действительно определяются именно латентной переменной. Другими словами — в том, что эти связи исчезают при фиксации латентной переменной.

Как мы увидим, перечисленные условия так или иначе про­веряются при использовании известных методов одномерного шкалирования, к описанию которых мы переходим.

7.5. Методы одномерного шкалирования, лежащие в русле тестовой традиции
7.5.1. ШкалаЛайкерта

Лайкерт первым предложил измерять латентную переменную путем построения индекса такого типа, о котором шла речь в п.7.3.1 [Likert, 1932]. Он же предложил строить фрагмент анке­ты, направленный на измерение латентной переменной, в виде так называемого кафетерия — таблицы, строкам которой отве­чают наблюдаемые переменные, а столбцам — значения этих переменных.

---

Метод иногда называют методом суммарных оценок. Он ши­роко известен. Его описание можно найти, например, в [Грин, 1966; Ядов, 1995; Осипов, Андреев, 1977]. Кратко охарактеризу­ем его суть и поясним, в чем состоит связь способа построения шкалы Лайкерта с тестовой традицией.

Приведем пример кафетерия. Предположим, что нас интере­сует удовлетворенность респондентов своей работой. Соответ­ствующий фрагмент анкеты будет выглядеть следующим образом (табл. 7.1).

При разных формулировках суждений и обращениях к рес­понденту наборы предлагаемых ответов тоже могут быть разны­ми. Вместо набора ответов от "вполне согласен" до "совершенно не согласен", конечно, могут фигурировать другие наборы: от "полностью одобряю" до "совершенно не одобряю"; от "часто посещаю" до "никогда не посещаю" и т.д.

Плюсы, проставленные в табл. 7.1, означают ответы гипоте­тического респондента. Значение латентной переменной для каж­дого респондента будет равно сумме баллов, отвечающих степе­ням его согласия с рассматриваемыми суждениями, для нашего респондента — сумме (3 + 4 + 5 + 1 + ...). Если количество суждений равно, например, 10, то возможные значения нашей латентной переменной будут варьировать от 10 (наименее удов­летворенный человек) до 50 (наиболее удовлетворенный).



Предложение организации опроса с помощью включения в ан­кету "кафетерия" само по себе вряд ли могло получить имя автора. Соответствующая идея как бы "носилась в воздухе". Но заслугой Лайкерта явилось то, что он: а) предложил некий критерий, ко­торый, во-первых, показывает, насколько правдоподобно пред­положение о самом существовании измеряемой одномерной ла­тентной переменной, и, во-вторых, дает основания отобрать имен­но те наблюдаемые признаки (суждения), которые имеют отноше­ние к тому, что мы измеряем (в том числе показал, что пятибалль­ная шкала приемлема для измерения этих признаков); б) дал не­которое "оправдание" тому, что в качестве значения латентной переменной берется именно сумма значений наблюдаемых и что получающуюся шкалу можно считать порядковой. Другими слова­ми, мы говорим об ответах Лайкерта на те возникающие при по­строении индексов вопросы, которые были нами сформулирова­ны в п. 7.3.3. Необходимо отметить, что аргументированные ответы оказалось возможным дать только в результате глубоких разрабо­ток, в том числе и математического плана. И в полной мере они были осуществлены усилиями ряда ученых, а не одним Лайкертом

---

Смотрите также файлы

• Методические указания по решению задач есть в Методических указаниях по выполнению самостоятельных и контрольных работ для заочников (стр. 2639).docx

• 1 Основные принципы и методы практики. Польза и эффекты цигуна на организм.docx

• Построение и использование компьютерных моделей.docx

• Реферат введение Географоэкономическая характеристика района работ.docx

• Коррупция и ее типы, виды, модели.docx