Полная версия

Главная arrow Социология arrow Методология и методы социологического исследования

  • Увеличить шрифт
  • Уменьшить шрифт


<<   СОДЕРЖАНИЕ ПОСМОТРЕТЬ ОРИГИНАЛ   >>

Типы шкал и методы статистического анализа

В зависимости от типа шкалы применяются те или иные методы статистического анализа. Чем выше уровень измерения, тем более сложные математические методы можно использовать для исследования собранных данных. В общем случае информационное содержание переменной тем шире, чем выше уровень измерения.

После того как тип шкалы определен, возникает вопрос о классе допустимых статистических операций над ними. Использование каких математических и статистических методов допустимо и эмпирически осмысленно при данном уровне измерения? В целом важно отметить, что корректными являются только те процедуры, которые учитывают особенности используемых данных. Истинность статистических высказываний не должна изменяться в результате применения допустимых преобразований над ними, т. е. такие высказывания являются инвариантными относительно указанных преобразований [Сибирев, 2000]. Общее представление о допустимых статистических операциях дает табл. 6.3.

Таблица 6.3

Допустимые статистические процедуры для разных типов шкал

Тип шкалы

Допустимые

преобразования

Статистические

показатели

Коэффициенты

взаимозависимости

Номинальная

Изоморфизм

Мода

Ассоциации

Порядковая

Любая строго

монотонная

функция

Мода,

медиана

Корреляции

Интервальная

У= ах Х+Ь, а > 0

Мода, медиана, среднее, стандартное отклонение

Корреляции

Отношений

У = а х X, а > 0

Мода, медиана,

среднее,

стандартное

отклонение,

коэффициент

вариации

Корреляции

Более подробно суть представленных статистических процедур будет рассмотрена в главе 14.

Наиболее популярные шкалы, использующиеся в социологических исследованиях, — шкала Лайкерта, Терстоуна, шкалограмма Гутмана, метод семантического дифференциала.

Методы одномерного шкалирования рассматривают какую-либо социальную характеристику как некоторую латентную переменную, изменяющуюся в определенном интервале и рассчитываемую на основе совокупности наблюдаемых признаков (индикаторов). Классическим примером является шкала Лайкерта.

Шкала Лайкерта (метод суммарных оценок). В ее основе лежит построение таблицы, строкам которой отвечают наблюдаемые переменные, а столбцам — значения этих переменных. Процедура ее построения показана на конкретном примере (рис. 6.5).

Пример использования шкалы Лайкерта для измерения оценки уровня самоконтроля

Рис. 6.5. Пример использования шкалы Лайкерта для измерения оценки уровня самоконтроля

Для измерения уровня самоконтроля формируется набор суждений, описывающих различные аспекты операционализируемого понятия. Респондент должен высказать свое отношение к ним в диапазоне от «1» — «соответствует полностью» до «4» — «полностью не соответствует». При этом суждения должны охватывать разные аспекты измеряемой категории. Они могут быть как «положительные» (а, й, е, Ь), так и «отрицательные» (Ь, с, §). Первые фиксируют высокий уровень самоконтроля жизненной ситуации, вторые — его отсутствие.

Предполагается, что условный респондент ответил на эти вопросы. Выбранные им варианты отмечены черными квадратиками. Необходимо количественно оценить его уровень контроля.

На первом этапе следует определиться с интервалом, в котором будут варьироваться значения шкалы суммарных оценок. Если суммировать значения, то минимальное значение, которое можно получить, равно 8 = = 8 х 1, а максимальное значение — 32 = 8 х 4. В первом случае респондент везде выбирает «1», во втором — «4». Для обеспечения сопоставимости необходимо поделить полученное значение на число суждений. В результате значение шкалы может изменяться в пределах от «1» до «4 ».

На втором этапе надо проинтерпретировать крайние значения. Возможны два варианта: либо максимальное значение соответствует абсолютному проявлению измеряемого свойства, а минимальное — полному его отсутствию, либо наоборот. Например, в России максимальная оценка в процессе обучения — «пять», а в Германии — «единица».

На третьем этапе рассчитывается итоговое значение с учетом разной направленности суждений. Полагается, что «4» — абсолютный уровень самоконтроля, а «1» — его полное отсутствие. Это означает, что отрицательные суждения соответствуют этим договоренностям, а положительные необходимо «трансформировать». Если выбран при положительном суждении вариант «1» — «полностью согласен», то фиксируется высокий уровень самоконтроля, что соответствует 4, и т. д. Схема перекодировки «положительных» значений приведена на рис. 6.6.

Схема перекодировки «положительных» значений

Рис. 6.6. Схема перекодировки «положительных» значений

Аналитически ее можно описать с помощью линейной функции у = 5-х.

С учетом этого итоговая формула для расчета шкалы Лайкерта имеет вид:

Применительно к «условному» респонденту значение шкалы будет равно

Данное значение свидетельствует о высоком уровне самоконтроля.

Существуют более сложные модели (structural equation modeling), описывающие взаимодействие между латентными и наблюдаемыми переменными. Они ориентированы на анализ внутренней латентной структуры, состоящей из нескольких латентных переменных, связанных друг с другом определенными отношениями[1].

Частным случаем многофакторного шкалирования является семантический дифференциал, предложенный Ч. Осгудом в 1952 г. [Osgood, 1952, р. 197-237]. Семантические различия могут использоваться для измерения мнений, взглядов и ценностей. С помощью данного метода можно выявить индивидуальную и групповую семантическую аффективную оценки анализируемых объектов и сравнить их. Респондентов просят оценить, как правило, на 7-элементной шкале свои представления о каком-либо объекте, о себе, о мире и т. п. с помощью биполярных прилагательных — антонимов (например: «хороший — плохой», «ценный — бесполезный» и т. д.). На рис. 6.7 приведен пример использования семантического дифференциала для оценки идеального вуза.

Какие прилагательные наиболее полно описывают идеальный вуз, в котором Вы хотели бы учиться? Оцените по следующим критериям: «1» или «1» — «качество присуще в незначительной степени»; «2» или «-2»— «качество присуще в средней степени»; «3» или «-3»— «качество присуще в сильной степени»; 0 — если затрудняетесь соотнести два эти качества.

Ч. Осгуд и его коллеги подвергли разбору большое число исследований на базе семантического дифференциала с помощью факторного анализа и выделили три базовых фактора оценки объектов: «оценка» (evaluation), «сила» (potency), «активность» (activity). Оценочный характер носят шкалы типа «хороший — плохой», «приятный — неприятный» и т. п. Шкалы типа («сильный — слабый», «большой — маленький» и др.) характеризуют «силу» анализируемого объекта, а шкалы типа («быстрый — медленный», «активный — пассивный» и т. д.) — его «активность». По Ч. Осгуду, эти три аспекта аффективного восприятия являются кросс-культурными универсалиями (рис. 6.8).

Шкала семантического дифференциала для оценки идеального вуза

Рис. 6.7. Шкала семантического дифференциала для оценки идеального вуза

Модель семантического дифференциала Ч. Осгуда Источник

Рис. 6.8. Модель семантического дифференциала Ч. Осгуда Источник: [Osgood et al., 1975].

Эту модель можно проиллюстрировать следующим примером, характеризующим взаимодействие людей. Во время первой встречи с незнакомцем его восприятие может строиться на следующих оценках: представляет он опасность или нет; хороший или плохой он человек; сильный он или слабый? Реакция в процессе дальнейшего взаимодействия будет существенно отличаться, если человек воспринимается как хороший и сильный, хороший и слабый, плохой и слабый или плохой и сильный. Впоследствии первоначальное восприятие расширяется, оценивается его активность. Хотя в социологических исследованиях данная модель корректируется, основная идея Ч. Осгуда о выделении трех факторов остается неизменной.

  • [1] Для оценки параметров данного типа моделей используются различные программы, например AMOS.
 
<<   СОДЕРЖАНИЕ ПОСМОТРЕТЬ ОРИГИНАЛ   >>