Методология анализа данных в социологии

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Совершенно ясно, что, планируя свое исследование, социолог думает о том, как закодировать, зашифровать информацию, которую он собирает с помощью такого рода вопросов. Это ему нужно для того, чтобы ввести информацию в компьютер, а затем «переварить» ее, т. е. обработать, систематизировать. Кодировать можно с помощью любых символов, которые можно обозначить как коды, шифры, метки и просто «цифирь». Выше «пол» закодирован тремя способами: в первом случае буквами (А, Б), а во втором -- цифрами (1,2), а в третьем -- цифрами (0,1). Факультеты (всего их 16) в первом случае закодированы числами (это не числа в истинном смысле слова, а сочетание цифр -- шифр, код), а во втором -- буквами. В социологии удобнее кодировать с помощью чисел от 1 и т. д., потому что 1 означает первый вариант ответа, 2 -- второй вариант и т. д.

Процедуру кодирования можно обозначить и как процедуру измерения (прямого, непосредственного). Почему? А потому, что вполне правомерно поставить вопросы: Как измерить пол? Как измерить возраст? Как измерить принадлежность к факультету? Сами вопросы на первый взгляд вызывают определенное недоумение, потому что ответы на них просты и очевидны. Вместе с тем ответ может быть неоднозначным. В зависимости от целей исследования социолога может интересовать как хронологический возраст, так и умственный (сопоставление этих возрастов особенно важно при изучении детей). Социолога может интересовать как физиологический пол, так и «социологический» (мужской или женский тип личности). Что же касается измерения феномена «удовлетворенность учебой» и «степень уверенности по поводу трудоустройства», то однозначного ответа здесь нет и не может быть. Это сложные феномены с точки зрения изучения, измерения и анализа. Выбор нами третьего вопроса в качестве единственного эмпирического индикатора «удовлетворенности» объясняется очень просто. Такого рода вопросы по поводу удовлетворенности различными сторонами жизнедеятельности человека кочуют из одного вопросника в другой. В этом смысле варианты ответа на него являются типовыми.

И в этом случае кодирование вариантов ответа мы считаем измерением. Выше приведены четыре способа кодирования. Чуть ниже мы к ним вернемся. Вопросы, как измерить возраст и продолжительность самостоятельной работы, также правомерны, и ответы на ни носят очевидный арактер.

Сделаем небольшое отступление, чтобы несколько пояснить это очень важное в социологии понятие -- измерение, определение которого приведем ниже. Каждый из вас в обыденной жизни пользуется и понимает, что такое измерение. Например, расстояние измеряется в сантиметрах, метрах, милях, километрах, в световых годах. Количество продуктов -- в штуках, литрах, тоннах. Площади -- в сотках, гектарах. Температура -- в градусах. Денежный доход -- в рублях, долларах. Возраст -- в годах. Затраты времени на осуществление занятий -- в минутах или в часах.

Таки примеров можно привести множество из повседневной жизни людей, из самы разны сфер жизнедеятельности человека. Все это можно назвать шкалами. Выше мы обозначили последовательно следующие шкалы: шкала расстояний, шкала количества продуктов, шкала площади, шкала температуры, шкала дохода, шкала возраста и шкала продолжительности. Все названные шкалы непрерывные. Положение, отметина на шкале называется шкальным значением. Совокупность всех возможных шкальных значений образует так называемый одномерный континуум. Каждая приведенная выше шкала имеет единицу измерения -- сантиметр, метр, милю, километр, световой год, штуку, литр, тонну, сотку, гектар, градус, рубль, доллар, год, минуту, час (перечисляем в порядке упоминания все единицы измерения).

Считается, что совокупность объектов измерена, если каждому объекту поставлено в соответствие число и задана единица измерения. Что выступает в качестве объектов измерения в обыденной жизни? Для приведенных выше случаев таковыми являются: Расстояния между городами, странами. Разные партии продуктов. Разные участки территории -- для площади. Совокупность больных, если речь идет о температуре тела, и разные города, если имеется в виду погода. Группа людей или семей -- для дохода. Совокупность людей -- для возраста. Совокупность занятий или совокупность людей -- для продолжительности. Иначе говоря, объект измерения -- это то, что мы измеряем или кого мы измеряем. Другими словами, в процессе измерения отношения между объектами измерения отображаются на отношения между числами. Для чисел при их сравнении можно говорить:

равно -- неравно;

больше -- меньше;

насколько больше/меньше;

во сколько больше/меньше.

Все эти четыре сравнения одновременно арактеризуют отношения между числами. Например, совокупность целы чисел или совокупность действительных чисел. Для нас важно понять, что все эти сравнения возможны и для объектов измерения, коль скоро отношения между ними отображены в числа. В повседневной жизни мы совершенно спокойно пользуемся измерением, не отдавая отчета в том, что за этим стоит. В социологии отношения между объектами измерения могут отображаться не только в числа, но и в другие математические конструкты, например в графы. Это во-первых. Во-вторых, можно говорить об отображении не всех четырех перечисленных выше отношений, а только части из них.

Вспомним те модели изучения свойств объектов, о которых речь уже шла (материальная обеспеченность молодой семьи, политическая активность, престиж района). Эти модели мы строили для того, чтобы иметь возможность сравнивать (равно -- неравно, больше -- меньше) эмпирические объекты между собой. Обратите внимание на то, что и можно было бы интерпретировать и как модели измерения. Хотя при их построении мы не думали об измерении. А если бы и думали, то речь не могла бы идти об одномерном континууме, ибо свойство объекта практически всегда многомерно, многоаспектно, многофакторно.

Как правило, в социологии единицы измерения не существует. Какая единица измерения может быть, например, у политической активности, у отношения к учебе. Вместе с тем можно «придумать» шкалу для измерения политической активности и отношения к учебе. Почему? Цель любого измерения -- возможность сравнения. Сравнение студентов по уровню политической активности -- правомерно. Сравнение студентов по отношению к учебе тоже правомерно. Тем самым возможно и их измерение. Другой вопрос -- можно ли это сделать с помощью одномерной шкалы. После всех этих рассуждений наконец можно и привести определение понятия «измерение». Их существует несколько. Например, в книге Ядова В.А. [29, с. 81] приводится следующее определение:

«Измерение -- это процедура, с помощью которой измеряемый объект сравнивается с некоторым эталоном и получает числовое выражение в определенном масштабе и шкале».

Там же приводится еще одно определение:

«Измерение -- отображение эмпирической системы в числовую, сохраняющее порядок отношений между объектами».

Вы можете встретить и такие определения:

«Измерение -- отображение эмпирической системы в математическую (моделирование свойств эмпирической системы средствами математики), процесс связывания теоретических понятий с эмпирическими индикаторами».

«Измерение -- процедура с помощью которой объекты измерения рассматриваемые как носители определенных отношений между ними и как таковые составляющие эмпирическую систему, отображаются в некоторую математическую систему с соответствующими отношениями между ее элементами» [30, с. 210].

«Измерением называется процедура с помощью которой объекты измерения рассматриваемые как носители определенных отношений, отображаются в некоторую мшпематшческую систему с соответствующими отношениями между элементами этой системы» [17, с. 142].

Мы будем придерживаться последнего определения и исходить из распространенного случая, когда математической системой является числовая система и более того -- числовая ось. Образно говоря, это обыкновенная школьная линейка. Разумеется, трудно принять такую упрощенную модель измерения с помощью линейки, но с чего-то надо начинать. Существует целая отрасль знаний в социологии, которая называется теорией измерения. После освоения материала этой книги, вы сможете приступить к ее изучению и узнать о существовании других моделей измерения. Итак, если в процессе измерения мы отображаем только равенство -- неравенство объектов, то получаем так называемую номинальную шкалу. Она называется также шкалой наименований, категориальной, ординарной (в отличие от ординальной). В случае номинальной шкалы имеем дело с самым низким уровнем измерения, потому что в рамка этого уровня моделируются самые простые отношения между объектами измерения, а именно отношения «равенства -- неравенства».

В случае, приведенных выше пяти вопросов «пол» и «факультет» измеряются по номинальной шкале. Первая шкала (пол) состоит из двух шкальных значений, а вторая из шестнадцати. Обозначенные коды и есть шкальные значения, т. е. они трактуются как значения ЭИ. Первый ЭИ может принимать два значения (1,2) при втором из трех способов кодирования. Второй -- (1,2,3,...,15,16), если рассматривать первый из двух способов кодирования. Каждое значение имеет вербальную (словесную) интерпретацию. В случае номинальны шкал можно перейти к ди отомическим шкалам, на которы возможно только два значения: 0 и 1. Тогда эмпирический индикатор «пол» превращается в два и каждый из ни принимает два значения:

а)быть или не быть мужчиной,

б)быть или не быть женщиной.

«Факультет» превращается в совокупность из 16-ти эмпирических индикаторов, каждый из которых принимает также два значения: нулевое, если респондент не обладает определенным свойством, и единичное, если обладает.

Сторонники так называемого гуманитарного измерения [28] считают, что язык элементарны свойств (быть или не быть мужчиной, быть или не быть студентом, учиться или не учиться на социологическом факультете и т. д.) и является единственным языком «общения» с эмпирическими данными. Вряд ли этот подход можно считать единственно возможным, так как в его рамках нарушается целостность эмпирических индикаторов. Социологу не всегда удобно говорить: токарь, слесарь, пекарь, аптекарь и т. д., а иногда удобно говорить о феномене «профессия» в целом.

Само приписывание кодов и есть получение инструмента измерения. Таким образом, у нас есть как бы две «линеечки»: одна для измерения «пола» (рис.2.1.1 а), а другая для «факультета» (рис.2.1.1 б).

«Линеечкой» (одномерной шкалой) измеряем пол или факультет респондента. Каждому респонденту ставим в соответствие определенное шкальное значение (градацию на шкале, пункт шкалы). При этом нет точки отсчета на шкале, нет и единицы измерения. Нет понятия расстояния между шкальными значениями. Зато есть четкая вербальная интерпретация шкалъных значений. У вас может сложиться впечатление, что о простых вещах говорится очень сложно. И вы будете не правы по одной простой причине. Научный прогресс -- удивительное явление. Когда научные достижения внедряются в повседневную жизнь, люди просто этим пользуются, не задумываясь. Вы можете сегодня представить работу на компьютерах предыдущих поколений? Вы знаете, что такое перфолента, перфокарта? Разумеется, не знаете. По-видимому историю развития компьютеров социологу знать и не нужно. А про измерение знать социологу необ одимо все, так как это вечная неисчерпаемая проблема социологии. В нашей науке много таки вечных проблем.

Вернемся теперь к третьему из обозначенных выше вопросов, а именно:

Насколько вы удовлетворены учебой?

-- полностью удовлетворен	1	5	19	2
-- скорее удовлетворен, чем нет	2	4	18	5
-- и да и нет	3	3	11	4
-- скорее неудовлетворен,
чем удовлетворен	4	2	7	3
-- совершенно неудовлетворен	5	1	5	1

Познавательные возможности этого вопроса для исследователя таковы, что с его помощью представляется возможным упорядочить студентов по степени их удовлетворенности учебой. Тогда кодирование вариантов ответа должно отражать такой порядок. Три первых варианта кодирования его отражают. Второй из этих способов удобнее всего, так как похож на баллы.

Пять баллов получает тот, у кого максимальная удовлетворенность, а один балл -- тот, у кого минимальная. Разумеется, речь идет о самооценка , т. е. нельзя считать, что респонденты, имеющие одинаковые баллы, имеют одинаковую удовлетворенность. Не говоря уже о том, что разница между пятью и четырьмя баллами не равна такой же разнице между 4 и 3, 3 и 2, 2 и 1. Баллы -- не числа, а порядок. В нашем случае порядковая шкала с пятью градациями (пятибалльная шкала).

Первый способ кодирования можно интерпретировать на языке «мест». Это ранги -- рейтинги. Первое место занимает тот, у кого максимальная удовлетворенность, последнее -- пятое -- тот, у кого минимальная удовлетворенность. Третий из приведенны способов кодирования передает упорядоченность и тоже верен, но в отличие от первы дву способов его трудно вербально проинтерпретировать. Что же касается последнего -- четвертого варианта кодирования, то оно не моделирует упорядоченность. Поэтому при таком способе кодирования получаем номинальный уровень измерения -- номинальную, а не порядковую шкалу.

Проведя кодирование одним из этих способов, можно считать, что мы подготовили инструмент измерения. Первые три способа относятся уже к порядковому уровню измерения, т. е. мы измеряем удовлетворенность учебой по порядковой шкале, или шкале порядков. По-другому она называется ординальной (в отличие от ординарной) шкалой рангов. Она выглядит как бы «линеечкой», на которой пять делений (рис. 2.1.2):

Мы рассмотрели порядковую шкалу с вербальной интерпретацией шкальных значений. Если число градаций на шкале больше пяти, то такая интерпретация невозможна. Вместе с тем социолог стремится всегда к увеличению числа градаций, считая, что тем самым увеличивает точность измерения. Тогда он может использовать не вербальную интерпретацию, а графическую. При этом вербально описываются только крайние градации шкалы. Вопрос, обращенный к респонденту, может звучать следующим образом:

Отметьте, пожалуйста, на шкале то положение, которое соответствует Вашей удовлетворенности учебой:

минимальная -3-2-1 0 1 2 3 максимальная удовлетворенность IIIIIII удовлетворенность

Иногда социолог использует шкалу процентов, т. е. формулирует вопрос так:

Отметьте, пожалуйста, на сколько процентов вы удовлетворены учебой.

О 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100

1I!IIIIIIII

Представляется важным заметить, что теоретически это шкала порядков, но практически социолог работает с такой шкалой как с количественной. Еще одним способом задания порядковой шкалы является «лестница удовлетворенности учебой». В этом случае вопрос, обращенный к респонденту, может звучать так:

Будьте любезны, найдите себе место на лестнице. На верхней ступени сидят студенты, полностью удовлетворенные учебой, а на нижней совершенно неудовлетворенные.

Число ступеней (рис. 2.1.3) -- это число градаций на шкале, или число шкальных значений. В данном случае их семь.

Рис. 2.1.3

Аналогичным образом респонденту можно предложить «лестницу счастья» (на нижней ступени -- несчастливые, а на верхней -- счастливые), «лестницу богатства» (на нижней ступени -- бедные, на верхней -- богатые), «лестницу успешности» и т. д.

Все рассуждения относительно «удовлетворенности», верны и для «уверенности». Это наш четвертый эмпирический индикатор. С порядковой шкалой мы встречаемся в обыденной жизни. Когда вы заболеваете, температуру измеряете по шкале порядков. Когда сдаете экзамены, то уровень ваших знаний преподаватель оценивает также по порядковой шкале. Кстати, оценки в вузе ставятся по шкале -- порядков, а оценки в школе -- по частично упорядоченной шкале. В вузе нет «кола», а в школе существует «кол», и обычно его ставят тому, кто забыл тетрадку дома. Тогда шкала от 1 до 5 не является порядковой, ибо нельзя утверждать, что знании у ученика, получившего «кол», меньше, чем у того, кто получил «два».

И наконец, рассмотрим последние два из приведенных выше вопросов, а именно:

Сколько Вам полных лет?I I11

Сколько времени в неделю вы тратите на самостоятельную работу?I I I I

В данном случае вопрос кодирования не возникает, ибо на первый взгляд здесь мы имеем дело с привычными для нас числами. Потому что относительно возраста и продолжительности правомерно, насколько больше/меньше и во сколько больше/меньше. Не говоря уже о равенстве/неравенстве и упорядоченности. Все правила для чисел выполняются. Значит, и возраст, и продолжительность занятия измеряем по так называемой метрической шкале. Она называется еще количественной, абсолютной. Визуально она представляет собой настоящую линейку, если вместо миллиметровых делений изобразить на ней соответственно годы или минуты.

Кстати сказать, эти два эмпирических индикатора можно измерять и по порядковой шкале, если изменить форму вопросов. Например, для возраста получаем 9-балльную шкалу, если вопрос имеет следующую форму:

Отметьте, пожалуйста, к какой подростковой группировке вы относитесь.

18 --20 лет,

21 -- 25 лет

9. 65 -- 70 лет

Таким образом, можно сделать некоторые выводы из наших рассуждений. То измерение, о котором мы говорили, есть не что иное, как первый прием измерения, существующий в социологии. Он заключается в приписывании «цифири» (кодов, шифров, баллов, рангов, чисел) вариантам ответа на вопрос анкеты на основе моделирования отношений между эмпирическими объектами. Какие же отношения между эмпирическими объектами волнуют социолога в случае, когда задаются респонденту приведенные выше вопросы? Прежде всего это отношения «равенства -- неравенства», чтобы сравнивать респондентов по полу, по факультету. Тем самым в дальнейшем имеем возможность сравнения и различных групп респондентов по этим эмпирическим индикаторам. Затем исследователя интересует отношение «больше -- меньше», так как это позволяет ему сравнивать респондентов, например, по удовлетворенности учебой, которая у одного будет выше, а у другого ниже. Тем самым он может в дальнейшем выделить для анализа группы респондентов с одинаковой степенью удовлетворенности, а также сравнивать разные группы по степени удовлетворенности. О том, как решается последняя задача, будем говорить при рассмотрении индексов в социологии. И наконец, социолога интересуют количественные отношения: «на сколько больше/меньше» и «во сколько больше/меньше». Например, сравнить, насколько затраты времени на самостоятельную работу больше/меньше у отдельно взяты студентов или в различных группах студентов.

Тем самым социолог сталкивается как минимум с тремя уровнями измерения, с тремя основными типами шкал. На самом деле шкал много [17, с. 142--148, 23, 29, с. 81--121]. Между порядковой и метрической есть шкала отношений, шкала интервалов, шкала разностей. На интервальной шкале -- нет точки отсчета, но можно сказать, что объекты измерения А и В ближе, чем В и С. На шкале отношений -- есть единица измерения, и можно сказать, во сколько больше/меньше измеряемого свойства у объекта А по сравнению с объектом В.

Между номинальной и порядковой -- частично упорядоченная шкала. Например, школьные оценки. Такого рода шкалы рассматривать не будем по одной простой причине. Студенту, изучающему только «Введение в методологию...», нужно не столько знание о всех типах шкал, сколько первоначальные навыки пользоваться ими. А эти навыки принципиально отличаются только для рассмотренных нами трех основных типов шкал. Разумеется, эта авторская позиция специалистами по проблемам измерения будет осуждаться. Никакого вреда не будет, если впоследствии вы придете к другому выводу.

Перейдем к осмыслению тезиса, что в социологии метрические шкалы существуют только теоретически, а практически часто носят псевдометрический характер. Термином «метрическая шкала» мы в процессе изложения будем пользоваться в определенной мере условно. Так станем обозначать любую шкалу, уровень измерения которой выше порядкового, т. е. все шкалы, кроме номинальной и порядковой. Итак, почему в социологии наблюдается феномен псевдометричности и почему это так важно знать студенту?

Рассмотрим шкалу дохода. Априори (до получения эмпирической информации) мы ис одим из того, что это метрическая шкала. Поскольку можем сравнивать до оды отдельны людей/семей и говорить, что у одного/у одной доход больше на столько-то или во сколько-то, а у другого/у другой меньше на столько-то или во столько-то. Доход выражается количественно -- числом. В реальности, апостериори (по эмпирическим данным), можем обнаружить нечто другое. В самом деле, ведь «доход» сам по себе социолога не интересует. Социологу важно то, что «доход» является эмпирическим индикатором благосостояния и служит для выделения отдельных групп населения по уровню благосостояния. С этой позиции разница в доходе, равная 500 деноминированным рублям имеет абсолютно разный содержательный смысл для богатых и бедных. Если богатые с такой разницей в доходе вообще не различаются, то для бедны такое различие очень существенно. Поэтому относительно, например, населения в целом шкала «до од» носит псевдометрический арактер. Она только априори метрическая. При анализе эмпирии мы с ней не можем работать так, как с числами. Вместе с тем в рамках однородных по доходу групп -- например, беднейших, бедных, богатых, богатейших -- шкалой дохода можно пользоваться как метрической. Поэтому мы и говорим о псевдометрическом характере метрической шкалы, по которой измеряется «доход».

Теперь рассмотрим шкалу для измерения возраста. Как отмечалось, эта шкала существует в двух формах. Если исследователь заранее задает возрастные группы и обращается к респонденту с вопросом о его принадлежности к возрастной группе, тогда шкала «возраста» априори будет шкалой порядка. Если же вопрос прямой, то она метрическая. Мы имеем в виду как раз этот вариант шкалы возраста. Здесь такая же картина, какая была в случае дохода. Разница в год между 30-летним и 31-летним мужчинами не такая же, как между 59-летним и 60-летним/мужчинами. Во втором случае она очень существенна, ибо 60-летний мужчина -- это уже пенсионер. Разумеется, социологи это прекрасно понимают и учитывают. Но с точки зрения существования шкал это не всегда осознается. Более того, мы с вами рассматриваем яркие и очень понятные ситуации. В реальных же исследованиях анализ типа шкалы не всегда носит такой очевидный характер.

Из эти примеров делаем очень важный для целей анализа вывод о необ одимости изучения однородности эмпирически данны . Проблема «однородности» -- важная проблема методологии анализа. Она возникает в социологии в разных контекстах и в разных дефинициях. Мы столкнулись пока только с одним из таких контекстов. У вас может сложиться превратное представление о ненужности анализа метричности, псевдометричности, т. е. в неважности тезиса: Теоретически, физически, априори метрические шкалы существуют, а эмпирически, (фактически, апостериори существуют только в рамках качественной однородности.

Тем не менее это очень важно. Если нет метричности, то с эмпирическими данными нельзя работать как с обыкновенными количествами, с числами. Третья глава книги и посвящена тому, как социолог работает с разными шкалами. Обратите внимание, здесь мы с вами сталкиваемся с существованием важного в методологии анализа положения -- количественное различие имеет смысл только в рамках одного и того же качества (качественная однородность).

Рассмотрим еще один сюжет, возникающий при работе с эмпирической информацией, полученной по разным шкалам. Речь идет о несоответствии физического и фактического типа шкалы. Физический (априорный, теоретический) тип шкалы проистекает из того, что мы придумали в процессе подготовки инструментария исследования в кабинете, на бумаге. В процессе сбора информации и после ее сбора мы можем обнаружить, что физический тип шкалы не совпадает с фактическим (апостериорным, эмпирическим). То, что мы задумали, не соответствует реальности. Например, очень часто в вопросниках встречается совокупность вопросов об удовлетворенности различными сторонами жизнедеятельности (работой, полученным образованием, семейной жизнью, замужеством/женитьбой, здоровьем и т. д.). Все эти «удовлетворенности» предполагается измерить по порядковым шкалам. Реально, в процессе исследования вопрос «Насколько вы удовлетворены своим замужеством/женитьбой?» может быть обращен и к респонденту, который не замужем/не женат. Естественно, он этот вопрос пропускает, не дает ответа на него. Социолог сталкивается с ситуацией отсутствия ответа и обязан ее интерпретировать. Отсутствие ответа может быть и по другой причине, и это, соответственно, необходимо учесть в процессе анализа. Формально говоря, на шкале появляется еще одно шкальное значение, которое можно условно обозначить как «нуль» (рис. 2.1.4).

И теперь мы не можем считать шкалу порядковой, она только частично упорядоченная. Для нее не годятся те операции, которые можно проводить с порядковой шкалой. Социологи всегда стремятся использовать порядковые шкалы и иногда работают с ними даже как с числами, т. е. проводят все арифметические операции. Интерпретируя шкальные значения как баллы, считаем какие-то общие баллы или средние баллы. А если шкала перестала быть порядковой, о каких же арифметических операциях может идти речь. Разумеется, это теоретически не обоснованные операции со шкалой.

Как вы знаете, проблему не ответивших социолог решает посредством введения вопросов-фильтров или добавления в вопрос вариантов ответа «затрудняюсь ответить», «не знаю», «нет ответа». Тогда априори у нас частично упорядоченная шкала. Многие процедуры обработки предполагают различные способы работы с такими шкалами без потери ценной информации об упорядоченности основны градаций шкалы.

Рассмотрим теперь случай, когда физический тип шкалы -- метрический. Например, шкала продолжительности чтения газет. С чем мы сталкиваемся в исследования бюджета времени? К примеру, с тем, что число респондентов, которые не читают, достаточно велико. Опять социолог имеет ситуацию, когда на шкале появляется условно «нуль». Только в этом случае речь идет не об отсутствии ответа на вопрос, а о проблеме интерпретации «нуля». В нашем примере существуют две возможности такой интерпретации. Первая из них -- «нуль» случаен, респондент случайно не читал газет в те дни, в которые фиксировался его бюджет времени. В самом деле, в исследованиях бюджета времени иногда наблюдается, фиксируется по отдельно взятому респонденту только один день. Тогда отсутствие занятия мы не можем считать специфичным для его времяпрепровождения. «Нуль» интерпретируем как случайный. Тогда физический тип шкалы совпадает с фактическим, т. е. шкала метрическая и с данными, полученными с ее помощью, мы работаем как с числами.

Возможна и другая интерпретация «нуля». Возьмем случай исследования бюджетов времени, когда для каждого респондента наблюдается, фиксируется времяпрепровождение за неделю. Тогда отсутствие занятия имеем право интерпретировать как характерное, специфическое для его времяпрепровождения. Можно считать, что респондент вообще не читает газет. Что из этого следует, рассмотрим на примере трех респондентов, обозначенных как А, В, С. Предположим, что респондент А читает в неделю 60 минут, респондент В читает 120 минут, а респондент С вообще не читает. Разница в чтении между респондентами А и В, а также между А и С одинаковая и составляет 60 минут. Как правило, социолога чтение газет интересует не само по себе, а как, например, эмпирический индикатор степени включенности в потребление средств массовой информации или степени политизированности. С этой точки зрения между первым (А) и вторым (В) респондентами наблюдается лишь количественное различие, а между первым (А) и третьем (С) -- качественное различие. Другими словами, разница в 60 минут между А и С значительно больше, чем такая же -- между А и В. Из этого следует, что для шкалы «продолжительность» физический тип шкалы не совпадает с фактическим. Она перестает быть метрической, с данными полученными по ней, нельзя работать как числами.

Исследователи бюджетов времени прекрасно понимают эту специфику. При этом они не используют терминологию, связанную с измерением, а поступают очень просто. На этапе анализа эмпирии они применяют специальные показатели, которые улавливают упомянутое нами качественное различие. Во-первы , средние затраты времени на занятие они рассчитывают одновременно как по всем респондентам, так и по актерам (респонденты, у которых наблюдается это занятие). Во-вторых, «средние» считают не для занятий, а для видов деятельности, т. е. проводится предварительно агрегирование (объединение) занятий в группы.

Имеет смысл остановиться еще на одном сюжете, возникающем при анализе эмпирии. Он связан с так называемой проблемой «социологического нуля». Столь необычное и неупотребляемое в литературе словосочетание, на мой взгляд, позволит зафиксировать в вашей памяти этот важный феномен. По сути, речь идет о подведении итогов, проистекающи из предыдущи сюжетов. Что же это за проблема? С, этой проблемой социолог сталкивается дважды: на этапе формирования инструментария сбора информации и на этапе работы с эмпирией. Обратите внимание на то, что для обозначения одного и того же мы намеренно употребляем разные термины. Например: обработка инфюрмации, работа с эмпирией, анализ данных. Это для того, чтобы вы их понимали, запоминали и вам легче было бы знакомиться с научной литературой, в которой используются разные термины для обозначения одного и того же.

На этапе формирования инструментария проблема «социологического нуля» знакома вам как проблема не ответивших. Как она решается, вы знаете из курса «Методы сбора...», и выше мы об этом также упомянули. На этапе анализа данных эта проблема возникает, во-первых, за счет несовпадения физического и фактического типов шкалы. В случае порядковых шкал это происходит как раз за счет не ответивших. Следует заметить, что социолог в ряде случаев намеренно не пользуется вариантами ответа «затрудняюсь ответить» и «не знаю», чтобы не потерять порядковую шкалу, ибо возможность упорядочения очень ценная для социолога возможность.

Во-вторы , проблема «социологического нуля» включает в себя интерпретацию нулевого значения (как в случае продолжительности занятия). Мы с вами рассмотрели две возможные интерпретации, в зависимости от которых меняется и техника анализа, а может быть, и стратегия анализа. Для социолога это стратегия, а для математика -- техника.

Все обозначенные выше сюжеты о псевдометричности, о физическом и фактическом типах шкал, о проблеме социологического нуля взаимосвязаны между собой и суть различные нюансы одного и того же положения методологии анализа социологической информации. Понимание типа шкалы непосредственно влияет на выбор стратегии анализа, на выбор приемов, методов, способов «переваривания» информации.

Таким образом, мы «работаем» только с тремя типами шкал: номинальная шкала, порядковая шкала, метрическая шкала. Какие же шкалы встречаются, с каким уровнем измерения сталкивается социолог при работе с различными типами эмпирически данны ? Что касается типа 1, то здесь в основном метрический уровень измерения -- количества, числа. В рамках типов 2, 3 -- номинальный и порядковый. В 4-м типе встречаются все типы шкал. И наконец, в процессе работы с текстовой информацией (тип 5) социолог имеет дело в основном с номинальным уровнем измерения, хотя первые примеры контент-анализа связаны с обыкновенной школьной линейкой.

Задание на семинар или для самостоятельного выполнения.

В рамках модели изучения свойства социального объекта, составленного каждым студентом в предыдущем задании, придумать по два эмпирических индикатора на каждый тип шкалы (номинальная, порядковая, метрическая).

Закодировать возможные варианты ответов. Для номинальных и порядковых шкал предложить несколько способов кодирования.

2.2 Индексы при сборе и анализе данных

Косвенное измерение. Построение индексов как прием измерения и как составная часть анализа эмпирической инфюрмации. Логический квадрат. Логический прямоугольник Шкала суммарных оценок Индексы в бюджетах времени, в государственной статистике, в текстовой инфюрмации.

В рамка самого распространенного приема измерения -- измерение как кодирование информации -- предлагался достаточно простой подход к измерению, например, уровня удовлетворенности учебой. Заметим, что он прост только технически, т. е. достаточно придумать эмпирический индикатор (вопрос анкеты). Это только кажущаяся простота. Что же касается обоснования этого подхода, то характер такого обоснования может носить сложный для исследователя характер. Ибо необходимо доказать, что таким образом мы измеряем именно «удовлетворенность» учебой, а не какие-то другие психологические феномены (пессимизм, равнодушие к учебе и т. д.). Таким же упрощенным способом можно измерить любые другие «удовлетворенности» (здоровьем, полученным образованием, семейной жизнью и т. д.), отношения к чему-то, интерес к чему-то, уровень «беспокойства» и т. д. По сути своей такой под од редко бывает теоретически обоснованным, но в массовы опроса без него трудно обойтись. Применяя такой подход, необходимо понимать, каковы границы интерпретируемости результатов, полученных с его помощью.

Для корректного и глубокого изучения шциальньгх феноменов, и особенно связанных с так называемыми аттитюдами, т. е. с социальными установками, необходимы другие способы. Тем самым возникает проблема измерения социальных установок, получения так называемых установочных шкал (когда «цифирь» приписывается респонденту). Напомним, что еще в 1942 году М. Смитом была определена трехколтонентная структура аттитюда: когнитивный компонент (осознание объекта социальной установки); афхфективный компонент (эмоциональная оценка объекта выявление чувства симпатии или антипатии к нему); поведенческий (конативный) компонент (последовательное поведение по отношению к объекту) Само понятие «аттитюда» было введено ещё раньше. Социальная установка (это понятие ввел Уильям Томас в 1916 году) -- осознание, оценка, готовность действовать или ценностное отношение к социальному объекту, психологически выражаюгщееся в готовности положительной или отрицательной реакции на него [3, с 251--264, 30, с. 844]. Из этого мы дела/ем вывод, что, прежде чем приступать к выбору процедуры измерения, необходимо понимание того, какие аспекты социальной установки, какой компонент мы, социологи, измеряем. Разумеется, в некоторых процедурах измерения эти компоненты переплетаются между собой, могут быть неразделимы

Вернемся к измерению феномена «удовлетворенность». Представим себе ситуацию, когда к вам обращаются с вопросом о степени вашей удовлетворенности учебой, а ко мне о степени моей удовлетворенности работой. Реакции ваши и моя будут примерно одинаковы, а именно, прозвучит ответный вопрос «Что вы имеете в виду?». Одними аспектами учебы и работы мы, респонденты, удовлетворены, а другими -- нет. Однозначный ответ невозможен, и, соответственно, прямой вопрос для измерения удовлетворенности не годится. Это не значит, что у каждого из нас отсутствует «удовлетворенность», но это наше свойство «иметь определенную степень удовлетворенности» носит латентный (скрытый) арактер. Необ одимы какие-то косвенные вопросы, косвенное измерение искомого феномена. А то, что его можно измерить, пока у нас не вызывает никакого сомнения.

Как можно поступить в данном случае, как найти выход в этой исследовательской ситуации? Первый способ -- с помощью глубинного интервью выяснить все аспекты удовлетворенности и неудовлетворенности. Скорее всего, эти феномены должны измеряться по разным шкалам. Например, известно, что феномен удовлетворенности работой [26] связан с одной группой факторов (интерес к работе, осознание своей значимости и т. д.). Феномен же неудовлетворенности -- с другой группой факторов, а именно с так называемыми «гигиеническими» (условия труда).

Существует и другая возможность измерения феномена «удовлетворенность». Однако для этого необходима экспликация (уточнение) понятия «удовлетворенность» в зависимости от исследовательских задач. Например, социолога может интересовать удовлетворенность учебой не вообще, ему важен и нужен лишь уровень удовлетворенности только студентов социологического факультета и только как сила мотивации учебой именно на данном факультете и только для сравнения студентов-социологов различных вузов Москвы. К примеру, возьмем МГУ (Московский государственный университет), МГПУ (Московский государственный педагогический университет) и ГАУ (Государственная академия управления). Все они выпускают социологов. Для этого случая можно воспользоваться приемом измерения, связанным с формированием логических индексов (определение дадим несколько ниже). Рассмотрим один из них, так называемый логический квадрат.

Логический квадрат

Задаем респонденту, студенту социологического факультета одного из названных вузов, два взаимодополняющих друг друга вопроса:

1.Представьте себе, что у вас есть возможность перейти на другой
социологический факультет. Перешли бы вы?

да, перешел бы

нет, не перешел бы

затрудняюсь ответить (з/о)

2.Представьте себе, что вы нигде не учитесь. Пришли бы вы или нет учиться на ваш факультет?

да, пришел бы

нет, не пришел бы

з/о

Проанализируем все возможные сочетания вариантов ответа на эти два вопроса. Таких сочетаний 9, т. е. после сбора информации мы можем столкнуться с девятью ситуациями. Каждая из них требует интерпретации до проведения пилотажа. Как вы знаете, пилотаж -- это небольшое по объему пробное исследование для апробации инструментария. На рис. 2.2.1 изображен логический квадрат, в котором каждая возможная ситуация отмечена буквами а, b, с, d, e, f.

«Пришел бы...»	«Перешел бы...»
	Нет	З/о	Да
Да	а	b	f
З/о	b	с	d
Нет	f	d	е

Рис. 2.2.1 Логический квадрат

Максимальная удовлетворенность будет наблюдаться в ситуации а, минимальная -- в ситуации е, средняя -- в ситуации с. Вы обратили внимание на то, что некоторые ситуации обозначены одинаковыми буквами. Буквой f обозначены две ситуации, которые практически не могут встретиться в данны , ибо содержат в себе противоречие. Две ситуации, обозначенные b, в определенной мере идентичны. Степень удовлетворенности для этих случаев меньше, чем максимальная, и больше, чем средняя. Например, студент Михаил не хочет никуда переходить, а по поводу поступления на факультет вновь не имеет определенного мнения (з/о), а студент Сергей готов вновь поступить на факультет, но по поводу перехода затрудняется ответить. В определенной мере можно считать, что сила мотивации у них одинакова. При этом она не так сильна, как в ситуации а, но сильнее, чем в ситуации с. И наконец, две одинаковые ситуации, обозначенные буквой d. Им соответствует степень удовлетворенности меньшая, чем средняя, и большая, чем минимальная. Рассуждения аналогичны предыдущим.

Логический квадрат называется логическим в силу того, что исследователь проводит только логические операции, а квадратом -- потому что такова его форма существования. На входе мы имеем трехчленную шкалу, а на выходе шкалу порядков с пятью градациями. Можем закодировать или присвоить шкальные значения ситуациям так, чтобы выполнялось условие:

a>b>c>d>e

Например, а=5, b=4, с=3, (1=2. e=l.

С помощью логического квадрата мы определяем удовлетворенность учебой только отдельно взятого студента. Для решения поставленной выше задачи, а именно сравнения степени удовлетворенности учебой студентов-социологов различны вузов Москвы, необ одимо решить еще одну задачу: измерения искомой удовлетворенности для группы студентов отдельно взятого вуза. Ее можно решить посредством формирования уже групповых индексов. К этой задаче мы вернемся после рассмотрения еще одного логического индекса. Его условно можно обозначить как логический прямоугольник.

Логический прямоугольник

Термины квадрат, прямоугольник (может быть, и куб) при построении логических индексов можно вообще не употреблять. Они необходимы лишь для образного восприятия логических индексов и не несут никакой смысловой нагрузки.

Представим себе, что мы изучаем рейтинг преподавателей, читающи спецкурсы на социологическом факультете. При этом опираемся на мнения студентов. Для достижения этой цели, естественно, необ одима процедура или модель оценки качества «курса лекций». Здесь возможно построение нескольких моделей. Я думаю, что у вас не вызовут возражения следующие рассуждения. Для оценки качества лекций мы хотим использовать три понятия, а именно:

содержательность (наличие нового знания);

интересность (в смысле стиля, ораторские способности);

понятность (доходчивость материала).

Эти три компонента, три фактора определяют качество любого «курса». Не исключаем и того, что могут быть предложены и другие варианты такого рода факторов. Исходя из этой модели, студенту, например, для оценки качества курса лекций Г. Татаровой или любого другого преподавателя можно задать три вопроса:

1. Как Вы считаете, содержательный или нет данный курс лекций?

да

нет

--з/о

2.Как Вы считаете, интересно читает лектор или нет?

да, интересно

нет, не интересно

з/о

3.В основном Вы понимаете материал данного курса?

да, в основном понимаю

нет, не понимаю

з/о

Дальше возможны следующие рассуждения. Отношение к качеству «курса» студентов, затруднившихся ответить (З/О), однозначно не интерпретируется. Возможно, это студенты, равнодушные к учебе вообще или пропустившие много занятий. Во всяком случае, до проведения процедуры сбора данных мы можем не анализировать ситуации З/О. Эти ситуации можно учесть и включить в модель анализа на этапе обработки эмпирических данных.

Тогда получаем восемь ситуаций, каждая из которых характеризует определенное «качество» курса (рис. 2.2.2). Этим «качествам» соответствуют оценки а, b, с, d.

Номер ситуации	С	И	р	качество	оценка
1	4	+	4	отличное	я
2	4	+	-	хорошее	b
3	+		+	хорошее	b
4		+	4-	плохое	d
5	4-		-	уцовл.	с
6		+	-	плохое	d
7			4	плохое	d
8			-	плохое	d

Рис. 2.2.2 Логический прямоугольник

При этом а > b > с > d. Тем самым получили порядковую шкалу с четырьмя градациями. Можно было бы рассуждать и по-другому, например, ситуацию пятую обозначить не как удовлетворительную, а как орошую. Для принятия решения об отнесении ситуации к какому-то определенному качеству возможно использование мнения экспертов. Таким образом, получаем инструмент для измерения качества лекций по шкале порядков. Исходные эмпирические индикаторы измерены по номинальной шкале. Пока это инструмент измерения искомого качества отдельно взятым респондентом. Возникает вопрос, как теперь перейти к общей оценке, т. е. получить оценку качества «курса лекций» по всей группе опрошенных студентов? Ответ на такой вопрос должен быть также продуман до проведения полевого этапа исследования. Одним из способов ответа на этот вопрос является формирование аналитического индекса, как и в случае использования логического квадрата.

Мы рассмотрели случаи измерения латентны арактеристик с помощью логических индексов. Естественным образом стремились к получению шкалы порядков. Логические индексы в социологии необязательно возникают в контексте измерения и необязательно для получения шкалы порядков. Например, логическим индексом является этап жизненного цикла (человека), социальный статус и т. д. Первый из ни формируется на основе таки эмпирически индикаторов, как возраст, семейное положение, количество детей. Он имеет номинальный уровень измерения. К примеру, мы хотим выделить в отдельную группу респондентов 35--40-летних, не имеющих семьи и детей. Такая группа может понадобиться для проверки гипотезы о том, что ей характерен молодежный тип образа жизни. Показатель «этап жизненного цикла» (социологи именно так называют этот логический индекс) очень важный в исследованиях времяпрепровождения, образа жизни, ценностных ориентации. Что касается социального статуса, то этот показатель формируется на основе учета уровня образования, уровня дохода и т. д. Нет ни одного исследования, в котором бы не выделялись типологические образования, типологические группы на основе формирования логических индексов. Для эти целей социолог использует либо накопленное в науке знание, либо существование групп проверяет в виде гипотезы.

Индексом будем называть обобщенный (производный) показатель, сформированный из исходных посредством математических операций. Исходными показателями для индекса могут быть сами эмпирические индикаторы либо какие-то, производные от эмпирических индикаторов, показатели. Например, показатель оценки качества «курса лекций», полученный посредством логического прямоугольника, или показатель удовлетворенности учебой, сформированный посредством логического квадрата. В частности, в качестве математических операций выступают логические и простые арифметические операции.

В общем случае индекс I имеет вид некоторой функции:

I = F (х^ х₂, х₃,..., х_п),

где хх -- i-й показатель из n исходных.

Будем надеяться, вы еще помните из школьной программы, что такое функция.

Индексы для равнения групп.

Теперь представим себе, отвлекаясь от рассмотренных нами задач, что нам нужен индекс, характеризующий группу респондентов. При этом у нас есть оценки для каждого респондента, полученные по шкале порядков. Логика формирования индекса на основе шкалы порядка одинакова независимо от того, каким способом получена исходная порядковая шкала и сколько на ней градаций (пунктов шкалы). Возьмем, к примеру, случай, когда по каждому респонденту есть оценка «уровня беспокойства» трудоустройством по специальности после окончания вуза, полученная по порядковой шкале с пятью градациями. Выше был приведен этот эмпирический индикатор как вопрос вида «Насколько Вы уверены, что найдете работу по специальности после окончания вуза?». Перед нами стоит задача получения оценки уровня беспокойства/ уверенности в целом по группе респондентов. Для начала несколько упростим ситуацию и представим себе, что исходно имеем дело со шкалой с тремя градациями:

уверен, что найду

и да, и нет

совсем не уверен, что найду

Естественным образом, оценкой «уровня беспокойства» для группы может служить разница между числом «уверенны » и числом «неуверенны » в группе. Но не абсолютная разница, а относительная, т. е. доля этой разницы в общем числе респондентов данной группы. Тогда значение индекса не зависит от объема группы и по нему можно сравнивать «уровни беспокойства» групп разного объема.

Если обозначим через п+ -- число «уверенных», п -- число «неуверенных», а через п₀ -- число «нейтральных», то индекс I будет иметь следующий вид:

_j = ⁿ+ ^- П-

n+ + n_- + n₀

Какой бы индекс социолог ни использовал, он необходимым образом выясняет свойства этого индекса, т. е. выясняет правила его «поведения». Данный индекс обладает следующими свойствами. Он принимает максимальное значение, равное 1, тогда, когда все респонденты в группе уверены, что найдут работу по специальности. Он принимает минимальное значение, равное --1, тогда, когда все респонденты не уверены, что найдут работу по специальности. Индекс равен нулю, если число «уверенны » равно числу «неуверенны ». Положительное значение индекса говорит о том, что уверенны больше, чем неуверенны . И соответственно, отрицательное значение появится в ситуации, когда число неуверенны больше, чем уверенных. Понятно, что в группах с одинаковой разницей (отличной от нуля) между числом уверенных и неуверенных (это называется абсолютной разницей в отличие от относительной), значение индекса будет больше в той группе, где меньше нейтральных ответов.

А теперь, опираясь на те же рассуждения, можно предложить аналогичный индекс и для случая пяти градаций. Обозначим через n_a -- число уверенных студентов, n_b -- число скорее уверенных, чем нет, Пс -- число нейтральных, n_d -- число не очень уверенных и n_e -- число скорее неуверенных. Тогда можно предложить индекс следующего вида:

_j = ^Па + ^0,5nb ^{- 0,5n}d ^{- П}е ^Па + ^ПЬ + ^Пс + ⁿd + ^Пе

...