Размещено на http://www.allbest.ru/

Метод парных сравнений Терстоуна

Метод разработан Луи Терстоуном и впервые был использован для ранжирования преступлений по степени серьезности и для ранжирования различных национальностей по предпочтительности с точки зрения дружеских отношений. Метод парных сравнений основан на попарном сравнении объектов ранжирования по заданному основанию. Процедура сбора данных происходит следующим образом. На отдельные карточки заносятся названия объектов ранжирования. Пусть речь идет о тех же сортах пива. Карточки перетасовываются, и респонденту предъявляется первая пара карточек с вопросом: Будьте любезны, какой из этих сортов пива вам предпочтительнее?

Затем предъявляется вторая, третья пара и т. д. Результаты парных сравнений отдельно взятого респондента заносятся в таблицу вида 2.4.3. В ней приведены результаты парных сравнений для нашего последнего (пятого) респондента. Число различных между собой пар в нашем случае будет равно 28. Легко понять, что в общем случае, когда число объектов ранжирования равно ft, число сравнений, или число различных пар, будет равно N(N -- l)/2. Пожалуйста, запомните эту простенькую формулу, она нам потом пригодится. Получается она просто. Число клеток в таблице равно N х N. Это число всех возможных сравнений. Диагональ нас не интересует, так как сравнение объекта с самим собой не имеет смысла. Поэтому число сравнений сокращается и становится равным N\N N = N(N 1). Но правая верхняя часть таблицы есть зеркальное отражение левой нижней. Если п1 сравнили с п2, то нет никакой необходимости в сравнении п2 с п1. Поэтому нас интересует число сравнений или необходимость заполнения клеток, числа которых равно N(N N)/2. Поэтому, когда N=8, число сравнений равно 8 х 7/2=28.

Таблица. Результаты «парных сравнений» респондента

сравнение данное шкала транзитивность

В каждую клетку таблицы заносится результат сравнения двух сортов, обозначенных в строке и в столбце. В клетку ставится единичка, если сорт по строке предпочтительнее, чем сорт, соответствующий столбцу. В нашем случае первый сорт пива предпочтительнее респонденту, чем второй, седьмой и восьмой сорта. Следует особо оговорить случай, когда отдельно взятый респондент не может предпочесть один сорт другому. Тогда в клеточку сносится 0,5.

Вторая строка результаты сравнения второго сорта пива с другими. Этот сорт предпочтительнее респонденту только по сравнению с сортом п8. В третьей строке одни единички, т. е. третий сорт предпочтительнее по сравнению со всеми остальными сортами. Таким образом заполняется вся таблица. После этого по каждой строке подсчитываем число единичек, т. е. сколько раз сорт пива был предпочтен респондентом при сравнении с другими сортами. По этому числу предпочтений сорта пива расположились для пятого респондента следующим образом:

пЗ > п4 > п5 > пб > п1 > п8 > п2 > п7

Символы > и < используются обычно для обозначения предпочтений. Если п2 предпочтительнее п1, то это обозначается как п2 > пl или п1 < п2. Для нашего респондента на первое место вышло пиво White Bear (п2). Этот сорт имеет семь предпочтений, а на последнем месте Bavaria (nl), у которого ни одного предпочтения. Таким образом, ранжированный ряд получается, если каждому объекту присвоить ранг от 1 до 8 в зависимости от числа предпочтений.

В таблице 2.4.4 представлены результаты парных сравнений для всех пяти студентов любителей пива. Эта таблица аналогична таблице 2.4.3 с той лишь разницей, что она получена как бы суммированием таблиц по всем пяти респондентам.

Таблица. Результаты парных сравнений восьми сортов пива

В двух последних столбцах соответственно приводятся общие показатели по всем респондентам: число предпочтений (N) и число предпочтений, приходящихся на одного респондента (К). Социолог обычно работает с относительными величинами типа К, а не с абсолютными типа N. В зависимости от значения К сорта пива по предпочтительности выстроились следующим образом:

пЗ > п5 > п4 > пб > п2 > п1 > п8 > п7

Если социолога интересует только ранжированный ряд сортов пива, то можно считать задачу решенной. Столь трудоемкая процедура парных сравнений была бы неэффективной, если бы в результате ее применения не получались и другие важные выводы. Значения К имеют количественный характер, они получены по метрической шкале. Поместив сорта пива на линеечку в зависимости от значения К (от 0,8 до 5.8), имеем следующую картину:

Из рис. 2.4.1 видно, во сколько и насколько один сорт предпочтительнее другого. Сорта п1 (К=2,6) и п2 (К=2,8) практически неразличимы. Аналогична ситуация для п6 и п4, а также для п5 и п3. Резко выделяются четыре типологические группы, к которым, по-видимому, принципиально разное отношение респондентов. В первую группу входит «Жигулевское» (п7), во вторую «Очаковское» (п8), «Bavaria» (nl) и «White Bear» (п2), в третью « Tuborg» (п6), «Афанасий» (п4), в четвертую «Балтика» (п5) и «Gueness» (пЗ). Опять же характер распределения показателя К диктует логику дальнейшего анализа, если социолога интересует не только ранжирование.

Отметим интересный факт: на входе изначально мы имели номинальный уровень измерения, а на выходе имеем метрическую шкалу. Более трудоемкие приемы измерения, такие, как метод равнокажущихся интервалов и метод парных сравнений, приводят нас к количественным оценкам, к метрическому уровню измерения в нашем понимании. Напомним, что мы исходим в книге из грубого деления всех шкал на три типа: номинальные, порядковые и метрические. На самом деле в упомянутых двух методах все обстоит значительно сложнее и получаются не совсем метрические шкалы. Но этот сюжет уже для следующего уровня вашего познания социологии. Мои попытки введения других типов шкал для начального обучения методологии не увенчались успехом. Поэтому для нас с вами метрические шкалы это те, когда уровень измерения выше порядкового, и то, что похоже на числа, на количества.

Однако следует особо оговорить тот факт, что в результате использования метода парных сравнений получается метрическая шкала. Это доказано Терстоуном, исходя из того, что в динамике предпочтения отдельного респондента характерен нормальный закон распределения. Что это значит? Если спрашивать респондента много раз, то каждый раз он будет давать различные оценки (по предпочтению). Это естественно. Но его оценки будут подчиняться нормальному закону распределения, т. е. отклонения от некоторой средней оценки будут носить случайный характер.

Прежде, чем перейти к сравнительному анализу двух рассмотренных методов ранжирования, остановимся на условии применимости метода парных сравнений.

Условие транзитивности

Как известно, числа обладают разными свойствами или, по-другому, при работе с числами выполняются определенные правила. В обыденной жизни мы ими пользуемся постоянно, не задумываясь о их существовании. Одно из этих свойств называется свойством транзитивности. Оно заключается в том, что если число А больше числа В (А>В) и В больше, чем С (В > С), то естественным образом А будет больше, чем С (А > С). Предположим, что сравниваем материальную обеспеченность трех респондентов А, В и С. Из того, что А>В (у А материальная обеспеченность выше, чем у В) и В>С, следует, что А>С (у А материальная обеспеченность выше, чем у С). Аналогичны рассуждения и в случае предпочтений.

Наш пятый респондент (см. таблицу 2.4.3) предпочитает сорт пива п6 сорту п7 (п6 > п7) и сорт п7 сорту п8 (п7 > п8). Тогда является естественным, что он предпочтет сорт п6 сорту п8 (п6 > п8). Необходимость выполнения свойства транзитивности в парных сравнениях является очевидным. Что же на самом деле произошло у этого респондента? По таблице видим, что п8 > п6. Эта ситуация называется нарушением транзитивности. Такого рода логические противоречия не позволяют нам работать с числом предпочтений как с количествами, числами.

Как быть в этом случае? Прежде всего проанализируем, из-за чего возникает нарушение транзитивности. Приведем другой пример. Возьмем три профессии: юрист, социолог, инженер. Позвольте предложить вам следующие рассуждения некоторого студента при парном сравнении этих профессий. Результаты сравнения могут быть таковыми: Ю>С, С>ИиИ>Ю. При первом сравнении студент предпочитает профессию юриста, так как это престижная, доходная профессия. При втором сравнении предпочитает социолога, ибо это модно, перспективно, интересно. При третьем сравнении предпочитает инженера, ибо юристами скоро можно будет «пруд прудить», а инженер со своими золотыми руками (у студента дядя-инженер золотые руки) никогда не пропадет. Здесь мы замечаем, что наш студент использовал разные основания при сравнении профессий. С сортами пива п6, п7 и п8 для пятого респондента произошла та же ситуация.

Анализируя этот случай, студенты пришли к выводу, что респонденту не всегда можно предлагать термин «предпочтение», ибо он не имеет однозначной интерпретации, респонденты могут понимать его no-разному; Чтобы не было нарушений транзитивности, необходимо точнее формулировать основание ранжирования. Поэтому работоспособность метода парных сравнений должна быть апробирована в пилотажном исследовании.

Метод парных сравнений может быть использован и для проверки гипотезы о существовании одномерной шкалы для измерения некоторого свойства. Нарушения транзитивности и будут говорить об отсутствии одномерности. Однако для социолога это дорогое удовольствие.

Шкалограммный анализ Гуттмана

Этот прием измерения используется в предположении существования одномерный шкалы, континуума значений социальной установки. Вы можете высказать некоторое недовольство тем, что мы рассматриваем одномерное шкалирование, которое имеет ограниченное использование в силу многомерности, многофакторности, многоаспектности изучаемых социологом феноменов социальной реальности. На это придется ответить так. Во-первых, без усвоения «азов» не рождается профессионализма, а одномерное шкалирование и есть «азы». Во-вторых, на мой взгляд, очень часто человек мыслит и видит линейно. Это неприятно, но понаблюдайте за собой. Вот, например, как мы оцениваем человека при первом знакомстве с ним. Сначала одномерно «приятный неприятный», «умный глупый», «красивый некрасивый» и т. д. Затем как бы суммируем его качества, и вырисовывается цельный образ. Разумеется, это упрощенная модель, но согласитесь, что она не так уж и неверна. В-третьих, одномерность встречается достаточно часто. Разве не могут существовать линеечки с полюсами «КОНСЕРВАТОР РАДИКАЛ», «ИНТЕРНАЦИОНАЛИСТ НАЦИОНАЛИСТ», «ДЕМОКРАТИЗМ ТОТАЛИТАРИЗМ» и т. д.

Итак, при разработке шкалы Гуттмана исходим из существования иерархической совокупности суждений. Согласие/несогласие с ними говорит об установке респондента. В упомянутой выше книге В.А. Ядова [29, с. 109--112] приводится пример измерения отношения к новой системе организации труда, Г.А. Сатаров |30, с. 880-- 883] приводит пример изучения социального климата в коллективе.

Шкала Гуттмана строится в три этапа. Рассмотрим их для измерения отношения к феномену «новые русские».

1. Набираются суждения, определенным образом упорядоченные. Практически их можно придумать для нашего случая не так много. Это в равной степени относится и к другим социальным установкам. Обозначим суждения через А, Б, В, Г, Д, Е. Например, таковыми являются:

А. «новые русские» умные, деловые люди

согласен (1) не согласен (0)

Б. «новые русские» самые непорядочные люди

согласен (0) не согласен (1)

В. у «новых русских» нет моральных принципов

согласен (0) не согласен (1)

Г. без «новых русских» нет будущего России

согласен (1) не согласен (0)

Д. России было нужно появление «новых русских»

согласен (1) не согласен (0)

Е. «новые русские» состоят из одних бандитов и жуликов

согласен (0) не согласен (1)

Перечень можно продолжить. Как и в случае шкалы Лайкерта, в этой совокупности есть два типа суждений. О позитивном отношении к «новым русским» говорит согласие с суждениями первого типа А, Г, Д и несогласие с суждениями Б, В, Е. В том и другом случае респондент получает как бы один балл. Максимальное число баллов, которое может набрать респондент, равно числу суждений (6), минимальное (0). При этом необязательно, чтобы число суждений первого типа совпадало с числом суждений второго типа. Рассуждения можно провести и исходя из негатива, т.е. измерять степень негативного отношения к «новым русским».

В этом примере нет ярко выраженной упорядоченности суждений. Последующие два этапа построения шкалы позволяют проверить существование упорядоченности в совокупности суждений.

2. Проводится пилотажное исследование, небольшое по объему. Респондентам предлагается отметить согласи или несогласие с суждениями. Предположим, что мы опросили всего 9 респондентов. В таблице 2.3.3 представлены их ответы. Плюсом обозначено согласие с суждениями первого типа А, Г, Д и несогласие с суждениями второго типа Б, В, Е.

Таблица. Результаты опроса девяти респондентов

Подсчитываем число баллов (+), набранных суждением по всей совокупности опрошенных. Они представлены в итоговой строке таблицы 2.3.3. В последнем столбце таблицы представлены баллы, набранные респондентом. Эти баллы можно было бы считать оценками отношения к «новым русским», если бы совокупность суждений (как в шкале Богардуса) была строго иерархической. Но такой уверенности у нас пока нет. Мы не знаем, насколько ответы отдельно' взятого респондента согласованы с итоговой иерархией:

Е>А>Г>Б>Д>В

Таблица 2.3.3 дает возможность проверки гипотезы о том, что совокупность суждений имеет иерархическую структуру. Другими словами, мы можем проверить качество шкалы, качество совокупности оценок, представленных в итоговом столбце.

3. Проверка качества шкалы.

Произведем преобразование таблицы для целей определения согласованности ответов респондентов. Переставим суждения в соответствии с убыванием набранных ими баллов. Затем поменяем порядковые места респондентов также в соответствии с убыванием баллов. Переставляем так, чтобы в верхней части таблицы были сосредоточены (+), а в нижней (-)! Для нашего модельного примера результаты изображены в таблице 2.3.4.

Идеальной шкалограммой называется табличка, в которой (.+) четко (лесенкой) отделяются от (-). Естественно, на практике этого не будет. Будут появляться (+) под лесенкой и (-) над лесенкой, т. е. будет наблюдаться отклонение от идеальной ситуации.

Таблица. Результаты шкалограммного анализа

В таблице число клеточек равно nk, где n число респондентов, a k число суждений. Обозначим через m число клеточек, за счет которых происходит отклонение от идеальной шкалограммы. В нашем случае n = 9, k = 6, m = 3. Тогда по доле m в общем числе клеток можно судить о качестве шкалограммы или о качестве суждений для включения их в исследование для измерения отношения к «новым русским». Можно записать и формулу для вычисления такой доли.

Этот коэффициент называется коэффициентом воспроизводимости. Считается, что если он больше 90%, то шкала достаточно «хорошая» для использования. В нашем случае коэффициент равен (1-3/36) 100 = 92.

Если же коэффициент воспроизводимости меньше 90%, то необходимо определить, из-за каких суждений происходит такая ситуация. Обычно виноват социолог, который использует неоднозначно трактуемое суждение. Например, в нашем случае можно существенно повысить значение этого коэффициента, и более того, шкалограмма станет идеальной, если выбросить суждение Б. Обычно выбрасывание суждения меняет всю таблицу, т. е., выбрасывая суждение, необходимо провести вновь упорядочение суждений и респондентов.

По сравнению со шкалой Богардуса шкала Гуттмана позволяет работать с большим количеством суждений, проверять гипотезу об упорядоченности суждений и отбирать суждения. Первая их этих шкал предназначена для измерения более узкой социальной установки, чем вторая.

Пример:

Измерение отношения к феномену «субкультуры».

Суждения:

А:Субкультуры-это объединения молодежи по интересам- согласен(1), не согласен(0)

Б:Представители субкультур только несовершеннолетние- согласен(0),не согласен (1)

В:Субкультуры нужны России- согласен(1),не согласен(0)Г: Представители субкультур живут в своей реальности- согласен(0), не согласен(1)

Д:Субкультуры не имеют будущего- согласен(0), не согласен(1)

Е:Представители субкультур всегда соблюдают моральные принципы и законы - согласен(1), не согласен(0)

Таблица

Таблица

M=7 N=9 k=6

R=(1-)*100=87

R=87%

Данный коэффициент является ниже 90%,поэтому шкала недостаточно хорошая. В нашем случае можно существенно повысить значение этого коэффициента, если выбросить суждение В.

Размещено на Allbest.ru