Головна |
« Попередня | Наступна » | |
Латентно-структурний аналіз (ЛСА) Лазарсфельда |
||
Перейдемо до розгляду ще одного методу одновимірного шкалювання - методу, запропонованого Лазарсфельдом і представляющегося нам вершиною тестового підходу, оскільки тут поставлені вище завдання вирішуються своєрідним і, на наш погляд, більш адекватним чином, ніж при використанні інших шкал. Пояснюється це, ймовірно, тим, що Лазарсфельд, будучи прихильником впровадження природно-наукових методів у соціологічні дослідження, глянув на процес побудови шкали з теоретико- ймовірнісної точки зору, настільки поширеною в природних '? науках8. 7.6.1. Найпростіший варіант ЛСА: вхід і вихід Розглянемо окремий випадок ЛСА - той, який свого часу був запропонований самим Лазарсфельдом. Перейдемо до його опису, підкресливши, що тих обмежень, до перерахування яких ми переходимо, при теперішньому стані техніки ЛСА можна і не робити (про розвиток ЛСА можна прочитати в [Гібсон, 1973; Деггярев, 1981, 1995; Коньонков, Толстова, 2003; Лазарсфельд, 1966, 1973; Осипов, Андрєєв, 1977, с. 140-151; Статистичні методи аналізу ..., 1979, с. 249-266; Теорія вимірів в соціології, 2002; Типологія і класифікація ..., 1982, с. 99-111; Lazarsfeld, Henry, 1968]; про деякі аспекти застосування цього підходу в соціології див. також [Батигін, 1990; Соціальні дослідження ..., 1978, с. 15]) . У своїх роботах Лазарсфельд неодноразово згадує про те, що його підхід має саме безпосереднє відношення до теорії тестів. Почнемо опис ЛСА відповідно до сформульованими вище принципами тестової традиції. Отже, ми припускаємо, що мається сукупність респондентів, для яких існує одномірна латентна номінальна змінна з заданим числом градацій k. Нехай для визначеності k = 2. Мається анкета з N дихотомически ми питаннями. Передбачається, що питання підібрані таким чином, що респонденти з різними значеннями латентної змінної майже завжди по-різному відповідатимуть на запитання анкети, ас одним і тим же значенням - як правило, будуть давати приблизно однакові відповіді. Припустимо також, що за рахунок цього зв'язок між що спостерігаються змінними можна пояснити дією латентної змінної. Наведемо приклад. Нехай наші респонденти - московські студенти, латентна змінна - їх ставлення до майбутньої спеціальності. Питання мають приблизно такий вигляд. 1. Чи часто Ви відвідуєте бібліотеку (ие рідше разу на тиждень)? 2. Чи є у Вас. домашня бібліотека з книг за фахом (не менше 10 книг)? 3. Чи читали Ви коли-небудь книгу за фахом з власної ініціативи, без рекомендації її викладачем? 4. Чи були у Вас двійки на іспитах? 5. Траплялося Вам, будучи присутнім на лекції, слухати плеєр? 6. Чи часто Ви пропускаєте лекції (більше трьох лекцій на тиждень)? Ясно, що студенти, які мріють про роботу за купується спеціальності, будуть на перші три питання давати, як правило, позитивні відповіді, а на останні три - негативні. Л для студентів, байдуже або негативно відносяться до обраної спеціальності, буде мати місце зворотна картина. Ясно також, що між розглянутими спостережуваними змінними буде матися статистичний зв'язок і що її, імовірніше за все, можна буде пояснити дією латентної змінної. Це проявиться в тому, що при фіксації значення латентної змінної цей зв'язок пропаде. Зауважимо, що це, вже неодноразово згадуване нами, положення Лазарсфельд першим чітко сформулював і назвав аксіомою локальної незалежності. Вихідною інформацією для ЛСА служать частотні таблиці довільної розмірності (розмірність таких таблиць залежить ог заданого числа значень латентної змінної). Позначимо через рг ймовірність позитивної відповіді наших респондентів на і-й геть-ріс (частку респондентів, які дали такий відспівати); через р.: - ймовірність позитивних відповідей одночасно і на i-й, і на j-й питання; через р. до - ймовірність позитивних відповідей одночасно на i-й, У * Й і 6-й питання і т. д. Ті ж букви з індексом 1 нагорі (р. \ Р, '>. Р ^) будуть позначати відповідні частоти для першого латентного класу, з індексом 2 нагорі (p.2, P '.2, р!) к2) - те ж для другого латентного класу. Prk - ймовірність позитивної відповіді на j-й і 6-й питання і одночасно - негативної відповіді на 7-й питання. Vі, Vі - частки латентних класів у загальній сукупності респондентів. Розглянемо довільний набір відповідей на питання анкети, наприклад, + + - + - +. Через Р (І / + + - + - +) позначимо ймовірність того, що респондент, що дав набір відповідей + + - + - +, потрапив в перший латентний клас, а через Р (2 / + + - + - +) - то ж для другого латентного класу. Для опису вихідних даних і результатів застосування ЛСА вдамося до «кібернетичної» термінології. Вхід ЛСА. Частоти будь-якої розмірності: р ^ р ^ р ^. Іншими словами, ЛСА працює з частотними таблицями. Це не може не привертати соціолога: метод може працювати з шкалами будь-яких типів. Вихід ЛСА. А. Аналогічні частоти для кожного латентного класу. У нашому випадку з двома латентними класами це будуть частоти виду РД р (. \ Ці сукупності частот можуть розглядатися як опису латентних класів. Аналіз таких описів може послужити для уточнення уявлень про ту латентної змінної, існування якої апріорі постулировалось, зокрема, може привести дослідника до висновку про те, що їй слід дати іншу назву (СР наші міркування про поняття «латентна змінна» в п. 1.1). Підкреслимо, що така можливість, з одного боку, вигідно відрізняє підхід Лазарсфельда від інших розглянутих нами методів одновимірного шкалювання (скажімо, при використанні шкал Лайкерта або Терстоуна навіть не ставиться питання про те, що змінна може бути Інший), а з іншого - наближає до таких методів пошуку латентних змінних, як факторний аналіз і багатовимірне шкалювання (там проблема інтерпретації осей одна з центральних). Видається, що це характеризує ЛСА як більш адекватний підхід, ніж інші методи одновимірного шкалювання. У процесі використання ніс * ледних ми фактично не вважаємо ту змінну, значення якої шукаємо, латентної - ми знаємо, що це за змінна, не вміємо тільки її вимірювати «в лоб». Наведемо приклад. Позитивні відповіді натри перші наведено-ни вище питання можуть відображати не любов до майбутньої спеціальності, а послух «пай-дівчаток» інтелігентних батьків, які мають схожу спеціальність. Позитивні ж відповіді на останні три питання, навпаки, - самостійність свідомо вибрали майбутню спеціальність молодих інтелектуалів, які заперечують необхідність для них прослуховування якихось застарілих курсів, які вміють швидко надолужувати пропущені заняття, що дозволяють собі іноді «розслабитися». Ясно, що в такій ситуації повний розподіл відповідей на всі питання в знайдених латентних класах може допомогти досліднику скорегувати найменування латентної змінної. Згадаємо ще про одну можливу трактуванні одержуваних у результаті застосування ЛСА частотних розподілів для кожного латентного класу. Кожне таке розподіл можна інтерпретувати як відображення тієї «плюралістичності» думок одного респондента, про яку ми говорили під час обговорення шкал Терстоуна. Можна вважати, що це те саме розподіл, який відповідає одному респонденту, який потрапив у відповідний латентний клас (правда, як ми побачимо нижче, ЛСА дає можливість судити лише про ймовірність такого попадання). Б. Відносні обсяги класів. У нашому випадку - V71 і Vі. Ця інформація, крім іншого, теж може сприяти коригуванню уявлень дослідника про латентної змінної. Зауважимо (і це стане в нагоді при вирішенні наведених нижче рівнянь), що yi + V2-1. В. Імовірність Р (1 / + + - + - +) попадання об'єкта, який дав набір відповідей + + - + - +, в першу латентний клас і аналогічна ймовірність Р (2 / + + - + - +) - для другого латентного класу. Це саме серйозне відміну ЛСА від інших методів одновимірного шкалювання. Видається, що саме ця відмінність найбільшою мірою робить ЛСА більш адекватним методом, ніж інші розглянуті підходи до побудови шкал. Спосіб вимірювання за допомогою анкетних опитувань за своєю суттю досить «грубий», в силу чого навіть самі «сприятливі »відповіді респондента не обов'язково означають його включеність у відповідний цим відповідям латентний клас. Лазарсфельд діє більш тонко: говорить тільки про вірогідність такої включеності. Саме тут виявляється найбільшою мірою бажання Лазарсфельда слідувати критеріям, прийнятим у природничих науках. Використання подібних імовірнісних співвідношень в цих науках загальноприйнято. Такий підхід є природним й для самої математичної статистики (соціологу не заважає придивлятися до того, що роблять математики; іноді вони внаслідок професійної схильності до узагальнень пропонують більш життєві, хоча, може бути, і більш складні постановки завдань, ніж соціолог). 7.6 .2,
|
||
« Попередня | Наступна » | |
|
||
Інформація , релевантна "Латентно-структурний аналіз (ЛСА) Лазарсфельда" |
||
|