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 для этого нужно сначала дать некоторые предварительные определения, и прежде всего шкал и их типов, обозначив элементы тех представлений, которые станут главными в следующих разделах.

 

1.1. Предварительные определения

Мы предполагаем, что читатель имеет хотя бы самое повер­хностное представление об эмпирическом социологическом ис­следовании; знает, что такое анкета, из чего она 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.

Таблица 1.1. Свойства шкал рассматриваемых типов

 

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

 

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.

 

1.2. Установочные и оценочные шкалы

 

Установочными называют шкалы, с помощью которых числа приписываются самим респондентам (а не оцениваемым ими объек­там). При использовании такой шкалы речь чаще всего идет об измерении установки последних. Правда, под установкой здесь может пониматься не совсем то, для обозначения чего используется этот термин в социальной психологии (здесь мы отвлекаемся от разных нюансов его понимания, отождествляя, .например, установку с аттитюдом и т.д.; об упомянутых нюансах см. [Андреева, 1994, с. 254; Дилигенский, 1996, с. 154]). Скажем, мы будем полагать, что по ус­тановочной шкале измеряется возраст респондента.

В социологии часто используются некорректные установоч­ные шкалы. Так, не всегда позволяют достичь порядкового уров­ня измерения традиционные шкалы-пятичленки типа описан­ной выше шкалы для измерения удовлетворенности работой: нетрудно понять, что соотношение вида 3 < 5 иногда не может интерпретироваться как соответствующее различие эмоцио­нального отношения к работе "стоящих" за числами респондентов. Причины подобных явлений могут быть разными — например, обусловленная национально-культурными особенностями респон­дентов разница их восприятия анкетных вопросов [Ермолаева, 1990].

Оценочными называют такие шкалы, итогом "действия" ко­торых является приписывание чисел не респондентам, а неко­торым объектам (суждениям, ценностям, проблемам и т.д.); при этом предполагается, что полученные числа отражают усреднен­ное мнение интересующей исследователя совокупности респон­дентов об этих объектах.

Многие традиционные способы получения оценочных шкал тоже не являются корректными. Так, при разных способах опро­са объекты, указываемые респондентами как самые значимые, могут быть различными. Приведем пример. Авторы статьи [Согомонов, Толстых, 1989], пытаясь выявить, какие социально-эко­номические проблемы более всего волнуют респондентов, об­ратились к ним в анкете несколько раз, по-разному сформули­ровав соответствующий вопрос (просили отметить одну, самую острую проблему, несколько наиболее актуальных проблем и т.д.) и... получили противоречащие друг другу результаты.

 

 


<== предыдущая лекция | следующая лекция ==>
Цифровые тахографы. | Общие сведения о полимерах




Дата добавления: 2017-11-04; просмотров: 1254;


Поиск по сайту:

При помощи поиска вы сможете найти нужную вам информацию.

Поделитесь с друзьями:

Если вам перенёс пользу информационный материал, или помог в учебе – поделитесь этим сайтом с друзьями и знакомыми.
helpiks.org - Хелпикс.Орг - 2014-2024 год. Материал сайта представляется для ознакомительного и учебного использования. | Поддержка
Генерация страницы за: 0.014 сек.