| Головна |
| « Попередня | Наступна » | |
Попередні визначення |
||
|
Ми припускаємо, що читач має хоча б саме поверхневе уявлення про емпіричному соціологічному дослідженні; знає, що таке анкета, з чого вона зазвичай складається; чув про використання в соціології шкал різних типів. Все це розкривається в курсі за методами соціологічного дослідження (див., наприклад, [Ядов, 2003]). Назвемо емпіричної системою (ЕС) цікавить досліджень-теля сукупність реальних (емпіричних) об'єктів з виділеними співвідношеннями між ними. Останні часто можна виразити у вигляді деяких відносин між об'єктами (будь-яке відношення є співвідношення, але не навпаки), і тоді говорять про емпіричну системі з відносинами (ЕСС). Приклад ЕСО ~ сукупність співробітників якогось заводу, що розглядаються як «носії» задоволеності своєю працею з заданим бінарним (тобто визначеним на парах об'єктів) отноше ^ нієм: «респонденту! більше задоволений роботою, ніж респондент? ». Для одних пар це ставлення може виконуватися, для інших ні. Але ми вважаємо, що, яких би респондентів ми не взяли, розмова про виконання цього відношення буде осмисленим (нижче ми будемо докладніше обсужішь питання про подібну осмисленості). Підкреслимо, що ЕС відображає уявлення дослідника про досліджуваної реальності, процес її формування по суті є моделюванням (докладніше про це піде мова нижче; див. також [Бородкін, Миркин, 1972; Клігерідр., 1978]). З урахуванням цього ЕС можна вважати фрагментом реальності. Назвемо математичною системою (МС) сукупність математичних об'єктів (найчастіше в таких виступають числа і тоді МС називається числовий) з виділеними співвідношеннями між ними. Коли останні задаються у вигляді деяких відносин між об'єктами, говорять про математичної системі з відносинами або про числової системи з відносинами (МСО і ЧСО). Приклади ЧСО наведені нижче. Тепер про наш ключовому понятті. Будемо розуміти під вимірюванням (до введення строгих визначень в главі 13) відображення деякої ЕС в МС. Підкреслимо, що вимір - це завжди моделювання, і здійснюється воно як би в два етапи: спочатку ми будуємо ЕС, потім математичну модель цієї системи. Мета такого моделювання - забезпечення можливості використання математики для рішення соціологічних завдань. Шкалою ми будемо називати правило, що визначає, яким чином в процесі вимірювання кожному досліджуваному об'єкту ставиться у відповідність деяке число або інший математичний конструкт. Кожен такий конструкт будемо називати результатом виміру об'єкта, або його шкальні значенням. Іноді, відповідно з тра ~ діціей, шкалою будемо називати сукупність шкальної значень об'єктів досліджуваної ЕС. Процес отримання шкальних значень назвемо шкалювання. Нерідко поняття шкали пов'язують тільки з використанням числових МС. Підкреслимо, що у відповідності з нашим розумінням вимірювання сукупність шкальних значень - це певна модель реальності. Загальним місцем стало розгляд в якості основної специфічної риси соціологічного виміру активне використання номінальних, порядкових, інтервальних шкал. Нагадаємо їх визначення. Припустимо, що ми приписуємо респонденту число як позначення, код його професії. Ясно, що, аналізуючи отримані числа, ми можемо судити лише про їх рівність або нерівність: з того, що два респондента закодовані одним числом, випливає, що вони мають однакову професію; різним числам відповідають різні професії. Вирази типу 3 <5 в такому випадку стають безглуздими: вони не відображають нічого реального. Це - номінальна шкала. Ясно, що вона відповідає відображенню ЕСС з заданим відношенням рівності у відповідну ЧСО. Якщо ж, наприклад, кожному респонденту приписано число від 1 до 5 згідно з тим, як він відповів на питання типу: «Чи задоволені Ви своєю роботою?» (З варіантами відповідей від «абсолютно не задоволений» до «повністю задоволений», закодованими цифрами від 1 до 5 відповідно), то ми, крім рівності та нерівності, можемо судити також і про деякому порядку між отриманими числами: якщо одному респонденту приписано число 3, а іншому - 5, то вважаємо, що перший менше задоволений роботою, ніж другий . Але співвідношення типу 5-4 = 2 - 1 залишаються безглуздими з змістовної точки зору. Це - порядкова шкала. ЕСО в даному випадку містить два відносини - рівності і порядку. Сукупність емпіричних відносин, розкритих за допомогою інтервального шкали, багатшими, вона дає можливість відобразити ще й порядок відстаней між шкаліруемимі об'єктами. Припустимо, наприклад, що ми виміряли ставлення студентів до навчання в результаті отримали, що чотирьом респондентам Л, Б, В і Г виявилися приписаними, відповідно, числа 1, 2, 3 і 8. Якщо ми знаємо, що була використана порядкова шкала, то, інтерпретуючи результати вимірювання, можна бути впевненими тільки в тому, що респондент А найгірше ставиться до навчання, респондент Б - трохи краще і т. д. При використанні ж інтервального Шкапа ми можемо отримати додаткову інформацію: відмінність по відношенню до навчання між респондентами А і В менше, ніж відмінність між респондентами В і Г. Л такого роду відомості дуже корисні. Отже, якщо ми отримуємо числа, для яких «фізично» осмислені рівності типу 5-4 = 2 - 1 або 8 - 3> 3 ~ 2, то вважаємо, що вони відповідають інтервального шкалою. Можна сказати, що інтервальна шкала - це така шкала, для якої осмисленими є не тільки рівність і нерівність які утворюються чисел, порядок їх за величиною, а й структура інтервалів між ними. січня рівний -18 ° С, 15 лютого ° С, травня - + 10 ° С, червня - +16 ° С. Неважко перевірити, що різниця (-15 - (-18)) = 3 в два рази менше , ніж різниця (16 - 10) = 6). Інтервальна шкала зазвичай вважається «хорошою» в тому сенсі, що відповідні шкальні значення в достатній мірі схожі на звичайні числа (питання про сенс «схожості» часто навіть не ставиться; одне з наших завдань - уточнити його). За інтервальним шкалами зазвичай вважають отриманими значення таких ознак, як вік або зарплата (відзначимо, однак, що це припущення насправді найчастіше не відповідає реальним уявленням соціолога про те, навіщо і як він використовує значення цих ознак; см. наші міркування про ознаки- приладах в п. 1.3). ЕСО в даному випадку містить відносини рівності і порядку як для об'єктів, так і для відстаней між об'єктами. Інтервальні шкали часто називають шкалами високого типу, кількісними, числовими. Номінальні ж і порядкові шкали - шкалами низького типу, якісними, нечисловими (ми негативно ставимося до такого використання термінів «якісний» і «кількісний», що нижче спробуємо обгрунтувати). Сенс таких визначень очевидний: числа, отримані за допомогою шкал високого типу, більше схожі на ті числа, які знайомі кожному з нас зі шкільної лави. Будемо вважати інтуїтивно ясним поняття ознаки (синоніми: змінна, характеристика, параметр, величина; приклади: стать, вік, задоволеність респондента роботою) і його значення (синоніми: градація, категорія, альтернатива; приклад: чоловік, 25 років, абсолютно не задоволений роботою). Змінну, значення якої не можна отримати одразу, задавши, скажімо, певне питання в анкеті і отримавши відповідну відповідь респондента, будемо називати латентної (прихованої). У протилежному випадку будемо говорити про спостерігається змінної. Процес отримання значень спостерігається змінної називається прямим виміром (у роботі [Клігер та ін, 1978] воно називається вимірюванням при зборі даних). Латентні змінні вимірюються непрямим шляхом, за допомогою певних перетворень деяких спостережуваних, піддаються адекватної інтерпретації даних. (Уявлення про те, який вигляд ці дані мають і як вони повинні перетворюватися, повинні спиратися на певні теоретичні дослідні концепції, апріорні модельні уявлення соціолога. Обговорення цих уявлень стане ключовим моментом в подальшому викладі.) Відзначимо тільки, що введене визначення латентної змінної дещо розходиться з тим, що під такий часто розуміють соціологи. Ми маємо на увазі ситуацію, коли латентної називають змінну, щодо якої заздалегідь не відомо не тільки те, як її виміряти, але й те, що вона з себе представляє: дослідник здогадується, що спостерігається поведінка респондента (найчастіше - відповіді на питання запропонованої йому анкети) пояснюється дією однієї або декількох прихованих змінних, але не може апріорі дати їм назву (подібна ситуація має місце, наприклад, при використанні факторного аналізу; докладніше ми її розглянемо в главі 7). Наведене ж вище визначення передбачає, що дослідник цілком може заздалегідь знати, яка латентна змінна його цікавить. Латентність ж її полягає в тому, що її вимірювання здійснюється не в процесі збору даних, а в процесі аналізу якоїсь первинної інформації. Іншими словами, ми називаємо латентної змінну, значення якої виходять в результаті так званого похідного вимірювання (у роботі [Клігер та ін, 1978] воно називається вимірюванням при аналізі даних). Коротко пояснимо, чому ми вдалися до такого визначення. З нашої точки зору, в соціології між зазначеними двома ситуаціями немає непереборної прірви. Для соціолога будь-яка змінна, що знаходиться в результаті похідного вимірювання, завжди в тій чи іншій мірі є латентною: дослідник практично ніколи не може бути впевнений, що припущення про саме існування цієї змінної адекватно моделює ситуацію, що спостерігається поведінка відображає саме те, що цікавить дослідника, і т. д. І просунуті способи вимірювання завжди дають можливість перегляду соціологом найменування змінної або взагалі відмови від переконаності в її існуванні. Говорячи про комплекс питань, пов'язаних з вимірюванням латентної змінної, будемо використовувати також термінологію, що стосується операционализации понять. Представляється очевидним спорідненість відповідних проблем: латентна змінна часто відповідає важко вимірному або смутно окреслювати заздалегідь поняттю, спостережувані ознаки - результату його операціоналізації. Основою модельних уявлень, закладених у відомих методах шкалювання, є зіставлення з кожною вимірюваної змінної (у тому числі латентної) деякої протяжності, психологічного континууму - прямої лінії (числової прямої, числової осі), на якій ми розміщуємо ті об'єкти, яким в результаті вимірювання повинні приписати числа (термін «континуум» означає безперервність). Так, на практиці дослідник іноді забуває про те, що, приписуючи числа об'єктів, тобто розміщуючи їх на зазначеній прямий, він, як правило, не визначає місце розміщення об'єкта однозначно, не "прибиває цвяхами »об'єкт до осі. «Числа», використовувані соціологом, задано не однозначно, а як би «плавають» на осі. Наприклад, як неважко перевірити, для визначених вище типів шкал еквівалентними є сукупності шкальних значень, представлені в третьому стовпці табл. 1.1. Таблиця 1.1 Властивості шкал розглянутих типів Тип шкали Відносини, що зберігаються при відображенні ЕСО в ЧСО Приклад еквівалентних сукупностей шкальних значень Номінальна а = b 1 2 3 4 5 10 31 2 5118 Порядкова а = Ь, а> Ь 1 2 3 4 5 10 31 44 100 118 Інтервальна а = b, а> b а - Ь = с - d а - Ь> с-d 1 2 3 4 5 10 31 52 73 94 Дійсно, якщо нас цікавлять тільки емпіричні відносини рівності - нерівності, скажімо, якщо ми вимірюємо професію, байдуже, якими цифрами зашифрувати наші об'єкти: з точки зору сенсу розв'язуваної задачі зовсім байдуже, пріпішем Чи ми токарю - 1, пекарю - 2, лекарю - 3, або ж токарю - 10, пекарю - 31, а лікареві - 2, Потрібен лише, щоб усім токарям було приписано одне і те ж число, щоб це число не збігалося з числом, приписаним пекарям, і т. д. А от якщо ми ставимо своєю метою зберегти в числах якесь емпіричне ставлення порядку, то тут вже набір чисел у другій рядку не буде еквівалентний набору 1, 2Т 3,4, 5, оскільки ці набори відображають різний порядок . Якщо ж ми враховуємо порядок розташування за величиною деяких емпіричних інтервалів між розглянутими об'єктами, то набору 1, 2, 3, 4, 5 може бути еквівалентний тільки такий набір, у якому інтервали між послідовними числами рівні. У подібних міркуваннях виражається нечислових сутність наших шкальних значень. І це положення принципово. Воно випливає із суті тієї ролі, яку відіграє число в соціології. На цю обставину ми будемо звертати особливу увагу. (Як ми побачимо в розділі 4, подібні міркування лежать в основі репрезентаційній теорії вимірювань.) Кожен соціолог у наш час знає, що використовувані ним «числа», що відповідають, скажімо, номінальної та порядкової шкалою, насправді не є звичайними числами (хоча б тому, що з ними не можна поводитися, як з такими), але нечислової характер даних зазвичай не асоціюється з неоднозначністю використовуваних шкальних значень, в той час як така асоціація видається природною. Відзначимо, що, хоча шкальні значення, отримані по інтервального шкалою, значною мірою можна вважати схожими на звичайні дійсні числа з точки зору можливостей подальшої роботи з ними (до них застосовується значна кількість традиційних числових математичних методів), все ж і вони не є числами в звичному шкільному сенсі цього слова, оскільки вони теж визначені не однозначно, а лише з точністю до перетворень, що зберігають структуру інтервалів між вихідними числами. Наведемо приклад. Нехай у нас є підстави вважати, наприклад, що різниця у знаннях студентів а й b в два рази менше, ніж студентів з і d, і що використовувалися дві різні методики оцінки цих знань - по 10 * 6алльной і по 100-бальній системі. Припустимо, що обидві наші шкали - хороші інтервальні шкали. Тоді якщо за допомогою першої шкали ми отримаємо для наших студентів а, Ь, с, d, скажімо, шкальні значення 1,2,5,7 (різниця (2 - 1) в три рази менше різниці (5 - 2) і в два рази менше, ніж різниця (7 - 5)), то в другому це можуть бути, наприклад, числа 20, 25,40, 50 (різниця (25 - 20) в три рази менше різниці (40 - 25) і в два рази менше різниці (50 - 40)). Якщо ж у нас при використанні 100-бальної шкали вийде, наприклад, набір чисел 20, 25, 40, 45 (неважко бачити, що 25 - 20 == 45 - 40), то ми прийдемо до висновку, що в наших методиках що- то чи не в порядку: чи то шкали НЕ інтервальні, а тільки порядкові, чи то принаймні одна з шкал погано працює. Який же вигляд тих перетворень, з точністю до яких в даному випадку визначені шкальні значення? Набір {20, 25,40, 50} можна отримати з набору {1, 2, 5, 7} за допомогою т. зв. лінійного перетворення, в даному випадку має вигляд у = 5л: + 15. Дійсно, як неважко перевірити, справедливі рівності: 20 = 5 х 1 + 15, 25 = 5 х 2 + 15; 40 = 5 х 5 + 15; 50 = 5 х 7 + 15. Неважко показати, що лінійні перетворення не змінюють структуру інтервалів. І, навпаки, перетворення, що не міняють структуру інтервалів, є лінійним. Таким чином, лінійні перетворення, з точністю до яких визначені шкальні значення, отримані за допомогою інтервального шкали, по суті збільшують або зменшують всі інтервали в одне і те ж число раз (У розглянутому прикладі всі інтервали були збільшені в п'ять разів). Про цей факт ми згадаємо в кінці п. 6.2.1 (а в п. 13.3.3 лінійні перетворення будуть названі допустимими перетвореннями інтервального шкали). Перейдемо до опису тих неприємностей, до яких може привести некоректне використання деяких традиційних способів шкалювання. По суті мова піде про приклади латентних змінних: ми покажемо, що латентними насправді є багато ознак, фактично вважаються соціологами спостерігаються. 1.2.
|
||
| « Попередня | Наступна » | |
|
|
||
Інформація, релевантна "Попередні визначення" |
||
|
||