Взаимосвязь между интересом телезрителей к двум типам программ А и В

Стратегия социологического иследования

Между интересом к передачам "Что, где, когда?" и "В мире животных" есть незначительная связь в пользу второй (Q=-0,20). Введем контрольную — образование (Табл. 12, а)

Связь усиливается: люди с высоким образованием проявляют больший интерес к передачам "Что, где, ког­да?", люди с низким образованием больше интересуются циклом "В мире животных". Перестроив таблицы, рас­смотрим теперь связи между образованием и интересом к двум типам передач последовательно (табл. 12, б).

Оказывается, что связи между образованием и ин­тересом к программам "Что, где, когда?" (фактор А) нет: люди смотрят или не смотрят эти программы неза­висимо от уровня образования.

Здесь действуют какие-то иные факторы помимо образования. Правда, есть не­значительная связь между уровнем образования и инте­ресом к передачам "В мире животных" (фактор В).

Этот тип анализа можно назвать спецификацией, или уточнением, в отличие от анализа по логике объяс­нения, или интерпретации.

Во всех рассмотренных примерах мы имели дело с тремя переменными. Однако их могло бы быть и боль­ше. Логика анализа при этом остается прежней, меняет­ся лишь численность промежуточных членов в порядке анализа вследствие добавления новых контрольных факторов. Аналогична стратегия поиска взаимосвязей между более чем тремя, притом не дихотомическими, а многочленными качественными или количественными переменными. Принципиальное отличие — в технике анализа.

Вместо измерения ассоциации двух переменных с помощью критерия Юла или Пирсона устанавливаются многофакторные функциональные связи (корреляции) и связи детерминации (регрессионный анализ). Приемы такого анализа рассматриваются в специальной литера­туре по статистике и математическим методам в социологии [см., напр., 79, 160, 199, 285, 266].

Анализ многомерных взаимосвязей и взаимозависимостей — типичная задача в социологии. Как правило, такие зависимости не удается "схватить" сразу каким-то единственным математическим мето­дом. Прибегают к различным средствам анализа в по­исках наиболее "наглядного", убедительного отображе­ния. Один из способов такого рода — метод отображе­ния взаимосвязей в корреляционном графе, предложен­ный эстонским математиком Л. Выханду [40].

Граф — это фигура, состоящая из точек (их называ­ют вершинами графа) и отрезков, соединяющих некоторые из этих точек (ребра графа). О графе мы уже упо­минали, рассматривая социометрические процедуры. Изображение связей в группе с помощью сопрограммы есть граф (рис. 12, с. 316). В социограмме указываются вершины графа (члены группы) и связи между ними (ребра графа).

Бели бы удалось измерить корреляции или тесноту связей между всеми членами группы (вершинами) и со­ответственно этому выделить наиболее близкие и наибо­лее отдаленные связи, такое изображение можно было бы назвать корреляционным графом.

Чтобы построить корреляционный граф, измеряют парные связи между всеми переменными, обозначенны­ми на графе как его вершины. Например, имея пять пе­ременных А, В, С, I) и Е, покажем, как связана каждая из них с каждой другой в матрице интеркорреляций (табл. 13).

Таблица 13

Матрица интеркорреляций пяти переменных (А, В, С, D, Е)

Связи между выделенными переменными можно описать графом, изображенном на рис. 16.

Между вершинами Л, В и С существуют взаимосвязи

Кл*=0'96» Клс=0>9°; квс=0'15* Связь RBC можно опус­тить, так как она намного слабее ("длиннее"), чем связь С и В через вершину А.

Рис. 16. Корреляционный граф по методу Выханду.

Иными словами, переменная А является для В и С либо объясняющей, либо интерпретирующей (В и С свя­заны как сопутствующие).

Иная связь между вершинами В, D и Е. Все они взаимодействуют на уровне R более 0,60. Но каждая из них связана с вершиной С очень слабо (от 0,02 до 0,14, в графе эти связи опущены). В является промежуточ­ной между А, с одной стороны, Е и D — с другой, так как связи ЕсА гораздо слабее, чем их связи с В, которая, в свою очередь, тесно связана с А

В корреляционном графе отображаются лишь те связи между вершинами, которые соединяют их крат­чайшим путем (т. е. являются наиболее тесными), и опускаются другие, менее тесные связи. На языке тео­рии графов [22] это означает, что мы разрываем замкну­тые дуги и оставляем только те ребра, которые свя­зывают вершины наиболее тесно.

Поиск скрытой (потентной) структуры взаимосвя­зей множества переменных. Эффективная процедура для достижения этой цели — факторный анализ⁹ [145,148, 151, 210]. Сначала устанавливаются парные

⁹ Приемы факторного анализа были разработаны психологами и первоначально использовались для выявления структуры интеллекта, а затем — для дифференцирования разнообразных психических свойств, корреляции всех изучаемых переменных, а затем отыс­киваются своего рода корреляционные плеяды или "узлы" связей. Иными словами, выделяют такие пере­менные, которые, будучи наиболее тесно взаимосвязаны в рамках своей плеяды, слабо связаны с другими корре­ляционными узлами. Выявленные "узлы" и есть факто­ры. Название фактора всегда условно и подбирается по ассоциации с теми переменными, которые наиболее сильно связаны с данным фактором — имеют наи­большие "факторные нагрузки".

Приведем пример (табл. 14) из нашего исследования от­ношения рабочих к труду (1976 г., Ленинград), в котором фак­торному анализу подвергнуты оценки удовлетворенности раз­личными элементами производственной ситуации (более 4 ты­сяч рабочих разного характера труда) [233. С. 146—147].

Из табл. 14 видно, что первый фактор до вращения воб­рал в себя с положительными значениями все изучаемые свя­зи, исчерпав почти четверть их вариации. Это показатель объяснительной "силы" фактора, равной в данном случае 23,4%. Наиболее значимы в данном факторе оценки органи­зации труда (0,707), состояния оборудования (0,609), отноше­ний с администрацией (0,647), техники безопасности (0,653), а наименьшие связи обнаруживают оценки содержательных ас­пектов работы: ее разнообразия (0,213), возможности проявить смекалку (0,272) и т. п. Так как в генеральном факторе все изучаемые признаки взаимосвязаны, его можно назвать факто­ром общей удовлетворенности, в котором лидируют оценки условий труда.

Второй фактор, объясняющая сила которого в два раза меньше (12,8%), — биполярный: одни оценки вошли в него с положительными значениями (содержательные аспекты рабо­ты, например разнообразие, возможность проявить смекалку), а другие (условия труда) — с отрицательными. Это указание на то, что имеются две подструктуры связей, которые могут быть прояснены операцией вращения факторов.

После вращения четко обозначились две структурные со­ставляющие: 1-й фактор (достаточно информативный — 21,4%) — фактор условий труда, так как в нем с высокими

фиксированных специальными тестами. Сегодня факторный анализ прочно вошел в арсенал методов социологических исследований.

положительными нагрузками присутствуют оценки удовлетво­ренности именно условиями труда, 2-й фактор (14,8%) — фак­тор удовлетворенности содержательными аспектами работы. При этом в рамках отношения к содержанию труда лидирует творческий аспект — возможность проявить смекалку (0,745), отношение к разнообразию работы (0,642), удовлетворенность тем, насколько важна выпускаемая продукция (0,587), каковы возможности повышения квалификации (0,586). Во втором факторе особо важны организация труда, состояние оборудова­ния, санитарно-гигиенические условия, ритмичность работы и некоторые другие (все с весами около 0,6).

Далее на основе обнаружения этих двух структур начнем разукрупнять факторную модель на более дроб­ные составляющие, каждому обследованному могут быть приписаны оценки по двум интегральным показате­лям (двум факторам): удовлетворенности условиями и содержанием труда. Таким образом, будут получены два обобщенных показателя на каждого обследуемого вместо 14 исходных.

Обратим внимание на то, что те же самые признаки, которые входят в первый фактор с одинаковыми по зна­ку весами, во второй фактор вошли с противоположны­ми по знаку. Иными словами, это значит, что, судя по первому фактору, чем выше удовлетворенность условия­ми труда, тем выше удовлетворенность его содержанием, судя же по второму фактору — ситуация иная: с рос­том удовлетворенности одним из этих аспектов удовлетворенность другим снижается. Такой результат совсем не случаен. В цикле специальных исследований В. С. Магун показал, что подобный дуализм типичен для взаимосвязей между разными парами социологи­ческих и социально-психологических переменных, на­пример, между продуктивностью работника и его удовлетворенностью своим трудом. Но, кроме того, было убедительно продемонстрировано, что в подобных ре­зультатах нет противоречия, ибо разные типы взаимо­связей характерны для разных подвыборок внутри рассматриваемого массива, и подвыборки эти могут быть выделены на основе полученных факторов [147; 148].¹⁰

¹⁰ См. также использование факторного анализа при исследования социальной идентификации личности [308], изучение латентной структуры страхов и тревог граждан России в 1996 г. [309].