ИНДЕКСЫ ПРИ СБОРЕ И АНАЛИЗЕ ДАННЫХ

Косвенное измерение. Построение индексов как прием измерения и как составная часть анализа эмпирической информации. Логический квадрат. Логический прямоугольник Шкала суммарных оценок Индексы в бюджетах времени, в государственной статистике, в текстовой информации.

В рамках самого распространенного приема измерения — измерение как кодирование информации — предлагался достаточно простой подход к измерению, например, уровня удовлетворенности учебой.

Заметим, что он прост только технически, т. е. достаточно придумать эмпирический индикатор (вопрос анкеты). Это только кажущаяся простота. Что же касается обоснования этого подхода, то характер такого обоснования может носить сложный для исследователя характер. Ибо необходимо доказать, что таким образом мы измеряем именно «удовлетворенность» учебой, а не какие-то другие психологические феномены (пессимизм, равнодушие к учебе и т. д.). Таким же упрощенным способом можно измерить любые другие «удовлетворенности» (здоровьем, полученным образованием, семейной

жизнью и т. д.), отношения к чему-то, интерес к чему-то, уровень «беспокойства» и т. д. По сути своей такой подход редко бывает теоретически обоснованным, но в массовых опросах без него трудно обойтись. Применяя такой подход, необходимо понимать, каковы границы интерпретируемости результатов, полученных с его помощью.

Для корректного и глубокого изучения социальных феноменов, и особенно связанных с так называемыми аттитюдами, т. е. с социальными установками, необходимы другие способы. Тем самым возникает проблема измерения социальных установок, получения так называемых установочных шкал (когда «цифирь» приписывается респонденту). Напомним, что еще в 1942 году М, Смитом была определена трехкомпонентная структура аттитюда: когнитивный компонент (осознание объекта социальной установки); аффективный компонент (эмоциональная оценка объекта, выявление чувства симпатии или антипатии к нему); поведенческий (конативный) компонент (последовательное поведение по отношенью к объекту), Само понятие «аттитюда» было введено ещё раньше, Социальная установка (это понятие ввел Уильям Томас в 1916 году) — осознание, оценка, готовность действовать или ценностное отношение к социальному объекту психологически выражающееся в готовности положительной или отрицательной реакции на него [3, с, 251—264, 30, с, 844], Из этого мы делаем вывод, что, прежде чем приступать к выбору процедуры измерения, необходимо понимание того, какие аспекты социальной установки, какой компонент мы, социологи, измеряем, Разумеется, в некоторых процедурах измерения эти компоненты переплетаются между собой, могут быть неразделимы

Вернемся к измерению феномена «удовлетворенность». Представим себе ситуацию, когда к вам обращаются с вопросом о степени вашей удовлетворенности учебой, а ко мне о степени моей удовлетворенности работой. Реакции ваши и моя будут примерно одинаковы, а именно, прозвучит ответный вопрос «Что вы имеете в виду?». Одними аспектами учебы и работы мы, респонденты, удовлетворены, а другими — нет. Однозначный ответ невозможен, и, соответственно, прямой вопрос для измерения удовлетворенности не годится. Это не значит, что у каждого из нас отсутствует «удовлетворенность», но это наше свойство «иметь определенную степень удовлетворенности» носит латентный (скрытый) характер. Необходимы какие-то косвенные вопросы, косвенное измерение искомого феномена. А то, что его можно измерить, пока у нас не вызывает никакого сомнения.

Как можно поступить в данном случае, как найти выход в этой исследовательской ситуации? Первый способ — с помощью глубинного интервью выяснить все аспекты удовлетворенности и неудовлетворенности. Скорее всего, эти феномены должны измеряться по разным шкалам. Например, известно, что феномен удовлетворенности работой [26] связан с одной группой факторов (интерес к работе, осознание своей значимости и т. д.). Феномен же неудовлетворенности — с другой группой факторов, а именно с так называемыми «гигиеническими» (условия труда).

Существует и другая возможность измерения феномена «удовлетворенность». Однако для этого необходима экспликация (уточнение) понятия «удовлетворенность» в зависимости от исследовательских задач. Например, социолога может интересовать удовлетворенность учебой не вообще, ему важен и нужен лишь уровень удовлетворенности только студентов социологического факультета и только как сила мотивации учебой именно на данном факультете и только для сравнения студентов-социологов различных вузов Москвы. К примеру, возьмем МГУ (Московский государственный университет), МГПУ (Московский государственный педагогический университет) и ГАУ (Государственная академия управления). Все они выпускают социологов. Для этого случая можно воспользоваться приемом измерения, связанным с формированием логических индексов (определение дадим несколько ниже). Рассмотрим один из них, так называемый логический квадрат.

Логический квадрат

Задаем респонденту, студенту социологического факультета одного из названных вузов, два взаимодополняющих друг друга вопроса: 1.

Представьте себе, что у вас есть возможность перейти на другой социологический факультет. Перешли бы вы? —

да, перешел бы —

нет, не перешел бы —

затрудняюсь ответить (з/о) 2.

Представьте себе, что вы нигде не учитесь. Пришли бы вы или нет учиться на ваш факультет? —

да, пришел бы —

нет, не пришел бы —

з/о

Проанализируем все возможные сочетания вариантов ответа на эти два вопроса. Таких сочетаний 9, т. е. после сбора информации мы можем столкнуться с девятью ситуациями. Каждая из них требует интерпретации до проведения пилотажа. Как вы1 знаете, пилотаж — это небольшое по объему пробное исследование для апробации инструментария. На рис. 2.2.1 изображен логический квадрат, в котором каждая возможная ситуация отмечена буквами а, b, с, d, e, f. «Пришел бы...» «Перешел бы...» Нет З/о Да Да а b f З/о b с d Нет f d е Рис. 2.2.1 Логический квадрат

Максимальная удовлетворенность будет наблюдаться в ситуации а, минимальная — в ситуации е, средняя — в ситуации с. Вы обратили внимание на то, что некоторые ситуации обозначены одинаковыми буквами. Буквой f обозначены две ситуации, которые практически не могут встретиться в данны , ибо содержат в себе противоречие. Две ситуации, обозначенные b, в определенной мере идентичны. Степень удовлетворенности для этих случаев меньше, чем максимальная, и больше, чем средняя. Например, студент Михаил не хочет никуда переходить, а по поводу поступления на факультет вновь не имеет определенного мнения (з/о), а студент Сергей готов вновь поступить на факультет, но по поводу перехода затрудняется ответить. В определенной мере можно считать, что сила мотивации у них одинакова. При этом она не так сильна, как в ситуации

а, но сильнее, чем в ситуации с. И наконец, две одинаковые ситуации, обозначенные буквой d. Им соответствует степень удовлетворенности меньшая, чем средняя, и большая, чем минимальная. Рассуждения аналогичны предыдущим.

Логический квадрат называется логическим в силу того, что исследователь проводит только логические операции, а квадратом — потому что такова его форма существования. На входе мы имеем трехчленную шкалу, а на выходе шкалу порядков с пятью градациями. Можем закодировать или присвоить шкальные значения ситуациям так, чтобы выполнялось условие:

a>b>c>d>e

Например, а=5, b=4, с=3, d=2, e=l.

С помощью логического квадрата мы определяем удовлетворенность учебой только отдельно взятого студента. Для решения поставленной выше задачи, а именно сравнения степени удовлетворенности учебой студентов- социологов различных вузов Москвы, необходимо решить еще одну задачу: измерения искомой удовлетворенности для группы студентов отдельно взятого вуза. Ее можно решить посредством формирования уже групповых индексов. К этой задаче мы вернемся после рассмотрения еще одного логического индекса. Его условно можно обозначить как логический прямоугольник.

Логический прямоугольник

Термины квадрат, прямоугольник (может быть, и куб) при построении логических индексов можно вообще не употреблять. Они необходимы лишь для образного восприятия логических индексов и не несут никакой смысловой нагрузки.

Представим себе, что мы изучаем рейтинг преподавателей, читающих спецкурсы на социологическом факультете. При этом опираемся на мнения студентов. Для достижения этой цели, естественно, необходима процедура или модель оценки качества «курса лекций». Здесь возможно построение нескольких моделей. Я думаю, что у вас не вызовут возражения следующие рассуждения. Для оценки качества лекций мы хотим использовать три понятия, а именно: —

содержательность (наличие нового знания); —

интересность (в смысле стиля, ораторские способности); —

понятность (доходчивость материала).

Эти три компонента, три фактора определяют качество любого «курса». Не исключаем и того, что могут быть предложены и другие варианты такого рода факторов. Исходя из этой модели, студенту, например, для оценки качества курса лекций Г. Татаровой или любого другого преподавателя можно задать три вопроса: 1.

Как Вы1 считаете, содержательный или нет данный курс лекций? —

да —

нет —

з/о 2.

Как Вы считаете, интересно читает лектор или нет? —

да, интересно —

нет, не интересно —

з/о 3.

В основном Вы понимаете материал данного курса? —

да, в основном понимаю —

нет, не понимаю —

з/о

Дальше возможны следующие рассуждения. Отношение к качеству «курса» студентов, затруднившихся ответить (З/О), однозначно не интерпретируется. Возможно, это студенты, равнодушные к учебе вообще или пропустившие много занятий. Во всяком случае, до проведения процедуры сбора данных мы можем не анализировать ситуации З/О. Эти ситуации можно учесть и включить в модель анализа на этапе обработки эмпирических данных.

Тогда получаем восемь ситуаций, каждая из которых характеризует определенное «качество» курса (рис. 2.2.2). Этим «качествам» соответствуют оценки а, b, с, d. Номер

ситуации С И п качество оценка 1 4 + 4 отличное я 2 + + - хорошее Ь .3 . + - 4 хорошее b . 4 - 4" 4- плохое d 5 4- - - уцовл. с 6 - + - плохое d 7 - - 4 плохое d 8 - - - плохое d Рис. 2.2.2 Логический прямоугольник

При этом а > b > с > d. Тем самым получили порядковую шкалу с четырьмя градациями. Можно было бы рассуждать и по-другому, например, ситуацию пятую обозначить не как удовлетворительную, а как хорошую. Для принятия решения об отнесении ситуации к какому-то определенному качеству возможно использование мнения экспертов. Таким образом, получаем инструмент для измерения качества лекций по шкале порядков. Исходные эмпирические индикаторы измерены по номинальной шкале. Пока это инструмент измерения искомого качества отдельно взятым респондентом. Возникает вопрос, как теперь перейти к общей оценке, т. е. получить оценку качества «курса лекций» по всей группе опрошенных студентов? Ответ на такой вопрос должен быть также продуман до проведения полевого этапа исследования. Одним из способов ответа на этот вопрос является формирование аналитического индекса, как и в случае использования логического квадрата.

Мы рассмотрели случаи измерения латентных характеристик с помощью логических индексов. Естественным образом стремились к получению шкалы порядков. Логические индексы в социологии необязательно возникают в контексте измерения и необязательно для получения шкалы порядков. Например, логическим индексом является этап жизненного цикла (человека), социальный статус и т. д. Первый из ни формируется на основе таки эмпирических индикаторов, как возраст, семейное положение, количество детей. Он имеет номинальный уровень измерения. К примеру, мы хотим выделить в отдельную группу респондентов 35—40-летних, не имеющих семьи и детей. Такая группа может понадобиться для проверки гипотезы о том, что ей характерен молодежный тип образа жизни. Показатель «этап жизненного цикла» (социологи именно так называют этот логический индекс) очень важный в исследованиях времяпрепровождения, образа жизни, ценностных ориентации. Что касается социального статуса, то этот показатель формируется на основе учета уровня образования, уровня дохода и т. д. Нет ни одного исследования, в котором бы не выделялись типологические образования, типологические группы на основе формирования логических индексов. Для этих целей социолог использует либо накопленное в науке знание, либо существование групп проверяет в виде гипотезы.

Индексом будем называть обобщенный (производный) показатель, сформированный из исходных посредством математических операций. Исходными показателями для индекса могут быть сами эмпирические индикаторы либо какие-то, производные от эмпирических индикаторов, показатели. Например, показатель оценки качества «курса лекций», полученный посредством логического прямоугольника, или показатель удовлетворенности учебой, сформированный посредством логического квадрата. В частности, в качестве математических операций выступают логические и простые арифметические операции.

В общем случае индекс I имеет вид некоторой функции:

I = F (х1, х2, х3,..., хп), где х1 — i-й показатель из n исходных.

Будем надеяться, вы еще помните из школьной программы, что такое функция.

Индексы для равнения групп.

Теперь представим себе, отвлекаясь от рассмотренных нами задач, что нам нужен индекс, характеризующий группу респондентов. При этом у нас есть оценки для каждого респондента, полученные по шкале порядков. Логика формирования индекса на основе шкалы порядка одинакова независимо от того, каким способом получена исходная порядковая шкала и сколько на ней градаций (пунктов шкалы). Возьмем, к примеру, случай, когда по каждому респонденту есть оценка «уровня беспокойства» трудоустройством по специальности после окончания вуза, полученная по порядковой шкале с пятью градациями. Выше был приведен этот эмпирический индикатор как вопрос вида «Насколько Вы уверены, что найдете работу по специальности после окончания вуза?». Перед нами стоит задача получения оценки уровня беспокойства/ уверенности в целом по группе респондентов. Для начала несколько упростим ситуацию и представим себе, что исходно имеем дело со шкалой с тремя градациями: —

уверен, что найду —

и да, и нет —

совсем не уверен, что найду

Естественным образом, оценкой «уровня беспокойства» для группы может служить разница между числом «уверенных» и числом «неуверенных» в группе. Но не абсолютная разница, а относительная, т. е. доля этой разницы в общем числе респондентов данной группы. Тогда значение индекса не зависит от объема группы и по нему можно сравнивать «уровни беспокойства» групп разного объема.

Если обозначим через n+ — число «уверенных», n — число «неуверенных», а через n0 — число «нейтральных», то индекс I будет иметь следующий вид:

J = П+ _ п_ п+ + п_+ п0

Какой бы индекс социолог ни использовал, он необходимым образом выясняет свойства этого индекса, т. е. выясняет правила его «поведения». Данный индекс обладает следующими свойствами. Он принимает максимальное значение, равное 1, тогда, когда все респонденты в группе уверены, что найдут работу по специальности. Он принимает минимальное значение, равное —1, тогда, когда все респонденты не уверены, что найдут работу по специальности. Индекс равен нулю, если число «уверенных» равно числу «неуверенных». Положительное значение индекса говорит о том, что уверенных больше, чем неуверенных. И соответственно, отрицательное значение появится в ситуации, когда число неуверенных больше, чем уверенных. Понятно, что в группах с одинаковой разницей (отличной от нуля) между числом уверенных и неуверенных (это называется абсолютной разницей в отличие от относительной), значение индекса будет больше в той группе, где меньше нейтральных ответов.

А теперь, опираясь на те же рассуждения, можно предложить аналогичный индекс и для случая пяти градаций. Обозначим через na — число уверенных

студентов, Пь число скорее уверенных, чем нет, Пс число нейтральных, Hd —

число не очень уверенных и пе — число скорее неуверенных. Тогда можно предложить индекс следующего вида:

J = па + 0,5п _ 0,4d _ пе па + пЬ + пс + пЛ + пе

Если в предыдущей формуле все коэффициенты при разных n (частотах) были равны единице, то в этой формуле появились коэффициенты разные (1 и 0,

5). Это означает, что отдельно взятая градация вносит разный вклад, разную долю в значение индекса. Коэффициент, равный 0,5 перед пь и n вводится для того, чтобы сделать равноправными «не очень уверенных» и «скорее неуверенных». Это во-первых. Во-вторых, вклад тех, кто «не очень», в два раза меньше, чем вклад тех, кто «очень». И наконец, рассмотрим ситуацию, когда в группе нет респондентов уверенных, нейтральных, не очень уверенных, совсем неуверенных, а все респонденты скорее уверены, чем нет. Тогда значение индекса будет равно 0,

5. Аналогичные рассуждения можно продолжить для выяснения всех остальных свойств индекса.

Индекс, который мы рассматриваем, имеет достаточно простую, прозрачную конструкцию. Возникает вопрос, что будет, если число градаций на порядковой шкале увеличить. Самый простой ответ на этот вопрос обусловлен существованием интересного феномена в методической социологии. Назовем его условно для образности и яркости «законом триад». Какое бы исследование ни проводилось, социолог пользуется этим законом.

Например, выбирает предприятия, территориальные образования, исходя из простой схемы: большое — среднее — малое. Выбирает для опроса студенческие группы: хорошие — средние — плохие. Анализирует отдельно различные группы по доходу: богатые — средние — бедные. Могут быть триады типа: —

удовлетворенные — и да, и нет — не удовлетворенные —

уверенные — и да, и нет — неуверенные —

вероятные — мало вероятные — невероятные —

интересующиеся — и да, и нет — не интересующиеся

Список можно продолжать до бесконечности, но не в этом дело. Для нас с вами важно, что в группе, например, «богатых» можно в свою очередь ввести новую триаду: —

богатые, но не очень — достаточно богатые — очень богатые,

А, например, между группами «удовлетворенных» и тех, кто «и да, и нет», также можно ввести новую триаду. Это очень удобный и простой способ, и для создания порядковых шкал, и для трансформации шкал, т. е. увеличения или уменьшения числа градаций на шкале. Разумеется, речь идет о так называемых сбалансированных шкалах. К ним относятся порядковые шкалы, на которых есть нейтральное положение и число «положительных» позиций равно числу «отрицательных». Сбалансированные шкалы пришли в социологию из психологии, где при измерениях опираются на модель «стимул — реакция». Соответственно, предполагается, что реакция может быть положительной, нейтральной и отрицательной.

Вернемся к задаче формирования индекса для характеристики группы в случае, когда исходные порядковые шкалы имеют большее число градаций, чем пять. В этом случае можно преобразовать исходную шкалу в шкалу с меньшим числом градаций и предложенным способом вычислить групповой индекс. Но следует иметь в виду, что преобразовать необходимо в сбалансированную шкалу. Если же этого нельзя сделать, то возможно проводить сравнения различных групп респондентов на основе других показателей, например на так называемых мерах центральной тенденции. О них будем говорить в соответствующем разделе книги.

Формирование аналитических индексов может быть отнесено и к отдельно взятому респонденту. Совершенно ясно, что с помощью прямо поставленных вопросов или с помощью логических индексов можно измерить очень ограниченное число свойств социальных объектов. Перейдем к рассмотрению еще одного приема измерения, который может быть обозначен как формирование шкалы суммарных оценок.

Впервые такого рода шкалу использовал в 1929—1931 гг. Р. Лайкерт (Ликерт) (R. Licert) для измерения расовых, национальных установок. Обычно социолог, «изобретая» некоторую шкалу суммарных оценок, называет ее шкалой типа шкалы Лайкерта, имея в виду процедуру измерения. Таким образом, шкалой называется и какая-то «линеечка», и алгоритм ее получения, т. е. сама процедура измерения. Процедуру измерения лучше называть шкалированием.

Далее шкалу Ликерта будем называть шкалой Лайкерта ибо так её называют в большинстве случаев в русскоязычной литературе.

Шкала суммарных оценок

Эта процедура обычно используется для измерения социальной установки, например отношения: мужчин к феномену «умная женщина»; молодежи к «старикам»; студентов к учебе; молодежи к «новым русским», внебрачным сексуальным отношениям, к суициду, политике как деятельности и т. д.

В работе В.А. Ядова [29, с. 106] приводится пример измерения отношения женщин к детям. Перечисленные выше социальные установки невозможно измерить посредством «прямых» вопросов, обращенных к респонденту. Эти установки носят латентный арактер. Что касается отношения молодежи к «старикам» и отношения женщин к детям, то необходимо еще и учесть, что речь идет о социально неодобряемом поведении, если это отношение у респондента будет отрицательным. Поэтому нельзя пользоваться прямыми вопросами для изучения этих феноменов.

Не представляется возможным здесь и использование логических индексов. По крайне мере, мне так видится, но возможно, вы придумаете какой-нибудь индекс.

Тогда, следуя логике, предложенной Лайкертом, сочиним (пока не говорим как) совокупность суждений (утверждений) безличных. И будем считать, что степень согласия/несогласия со всей совокупностью этих суждений характеризует социальную установку респондента. Рассмотрим модельный пример (на практике эти суждения не использовались для измерения отношения мужчин к феномену «умная женщина»). В таблице 2.2.1 изображены ответы отдельно взятого респондента.

Обратите внимание, что в таблице представлены два типа суждений: одни помечены (+), а другие (-). Согласие с суждениями (+) характеризует как бы «хорошее» отношение к умной женщине, а согласие с суждениями (-) как бы «плохое» отношение. Градации шкалы интерпретируются как баллы. Поэтому в первом случае максимальный балл, равный пяти, получают те, кто полностью согласен с суждением, а во втором — те, кто совершенно не согласен с суждением.

Таблица 2.2.1

Суждения для шкалы суммарных оценок ы да, скорее не совершен и нет со&шсен, по не чем согласен

полностью скорее

COM41-

ееи, чем нет

СУШПЇЇЯ

С&ЇАЛсеи 1. {-) Ум - удел мужчин,

2 3 ©

і женщине достаточно эытъ красивой 1

© 2.

(+) Женщина должна Зыть умной, чтобы мужчина не отшатнулся зт нее после первой кгрсчи

4

2

2 © 4 ®

1 2 (Г) 4

Ї. (-) Ум - быстрый путь Ї превращению женщины з синий чулок к (-} Страшнее ситуации, когда жена умнее мужа, іредсгавить себе трудно 1 5.

{+) Ум жены - гордость А украшение мужа 5

© 3 «

© 3 ? 2

2 © 4

4 3 2 5.

(+) Женский ум, как и любой божий дар, денить и беречь должно (5) 7.

(-) Жизнь с умной кешциной - ад, она іидит тебя насквозь 1 I.

(+) Ум лишь усиливает эбаяние женщины 5

J. (-) Ум женщины как зрожденная болезнь,

: которой надо постоянно эорогься , 1

О 10.

(+) Ум - единственный •сритерий, по которому уценивается женщина 5 Для получения оценки социальной установки респондента суммируют баллы по всем суждениям и потому шкала называется шкалой суммарных оценок. Таким образом, получается шкала, минимальное значение оценки на которой равно 10 (минимальное количество баллов, которое может набрать респондент по десяти суждениям), максимальное значение равно 50. Если число суждений или число градаций на исходной шкале увеличить/уменьшить, то будет меняться и диапазон изменения оценки. Когда вы столкнетесь с этим приемом

измерения,

вопросы:

?

?

?

?

у вас, естественным образом, могут возникнуть следующие

Как выбирать суждения?

Как проверить пригодность суждения?

Как доказать правомерность операции сложения баллов?

Какие необходимо выполнить требования, чтобы воспользоваться этим приемом измерения?

Попытаемся последовательно ответить на них. Суждения сочиняются, рождаются социологом в муках, как правило, с привлечением экспертов. При попытке сформировать шкалу суммарных оценок вы поймете специфику работы с экспертами. Работа с экспертами не является предметом нашего рассмотрения. Следует лишь упомянуть, что существует область науки, известная как «экспертные оценки и принятие решений». Кстати, эта область полностью опирается на математические методы,

Естественно, существует и способ проверки качества суждений. Он заключается в анализе согласованности оценок по итоговой шкале с оценками по исходным. Для этого рассчитываются специальные так называемые коэффициенты ранговой корреляции. Об этих коэффициентах речь пойдет в третьей главе книги. Например, суждение «Ум только увеличивает обаяние женщины» будет считаться хорошо согласованным с итоговой шкалой, если респонденты, получившие высокие оценки по итоговой шкале, в основном согласны с ним. Может оказаться, что, например, суждение «Ум жены необходим в продвижении мужа по карьерной лестнице» плохо согласовано с итоговой шкалой. Такое происходит, если респонденты, получившие низкие оценки по итоговой шкале (не очень хорошее отношение к умной женщине), имеют самую разную степень согласия с данным суждением. Если такое наблюдается, то суждение не включается в инструментарий.

В данном примере «плохая» согласованность будет, по-видимому, и у последнего суждения. Более того, по этому суждению нельзя ожидать и сильной дифференциации среди респондентов. Очевидным образом проверка качества суждений требует пилотажного исследования.

Что касается третьего из сформулированных выше вопросов, ответ на него однозначен: операция сложения теоретически необоснована.

Практически же социолог вынужден проводить сложение, но тогда необходимо выполнить определенные условия. Эти условия редко выполняются, но стремление к их выполнению всегда у социолога должно присутствовать. Прежде всего к таким условиям применимости шкалы суммарных оценок относится равноправность суждений, т. е. каждое суждение вносит одинаковый вклад в итоговую оценку. При этом балл, два балла, три балла, четыре балла, пять баллов по одному суждению соответственно равны одному, двум, трем, четырем, пяти баллам по другому суждению. Вы понимаете, насколько трудно это обосновать. Вторым требованием является уверенность в существовании одномерной шкалы, одномерного континуума значений измеряемой социальной установки. Эти требования достаточно жесткие, поэтому шкала суммарных оценок применяется достаточно редко.

Заметим, что входные шкалы имеют порядковый уровень измерения, а на выходе получаем также порядковую шкалу, но уже с большим числом градаций. Шкала суммарных оценок используется не для повышения уровня измерения, а для того, чтобы учесть многоаспектный характер латентной характеристики. При этом такая многоаспектность «ложится» на одномерный континуум.

После получения индивидуальных значений такого аналитического индекса естественным образом возникает вопрос о переходе к вычислению его значения для группы респондентов. На первый взгляд, учитывая похожесть итоговой шкалы на численные оценки (суммарный балл), хочется подсчитать среднее арифметическое значение, т. е. сложить все оценки в группе и поделить на число членов в группе. Для проведения этой операции необходимо предположить, что вокруг этого среднего будут сосредоточены в основном все оценки и отклонения будут незначительны, т. е. характер распределения оценок должен быть специфическим. Мы подошли с вами к очень интересному и важному понятию в методологии анализа — характер распределения чего-то (эмпирического индикатора, показателя, индекса). В дальнейшем вернемся к этому понятию.

Для формирования как бы группового индекса возможен и другой путь. Этот путь связан с тем, что вслед за получением индивидуальны оценок социолог переходит к анализу так называемых типологических групп. Поясним, что это означает. Вернемся к нашей задаче — измерения отношения к «умной женщине». Будем исходить из исследовательской ситуации, когда такое отношение, являясь свойством современного мужчины, необходимо для выделения различных (по такому отношению) групп среди мужчин. При этом целью, ради достижения которой выделяются такие группы, является описание социального портрета существующих в реальности типов мужчин и объяснения, почему эти типы существуют. Выделение типологических групп осуществляется делением диапазона изменения оценки (в нашем случае оценка меняется от 10 до 50) на отдельные интервалы.

При этом может оказаться, что выделение типологических групп осуществляется на основе сбалансированной порядковой шкалы. Например, выделяются три группы мужчин: хорошо, нейтрально и плохо относящихся к феномену «умная женщина». Эту процедуру можно обозначить и просто как преобразование шкалы — переход к сбалансированной порядковой шкале. Тогда, для сравнения отношения к «умной женщине» мужчин с высшим или со средним образованием, можно по такой порядковой шкале вычислить искомый аналитический индекс уже по известным вам формулам.

Индексы в бюджетах времени

Индексный анализ — анализ посредством формирования и использования индексов - основной прием работы с данными времяпрепровождения. Существует, как минимум, пять основных индексов, которые социологи называют показателями. Обозначим через ti затрату времени на осуществление некоторого занятия (чтение газет, курение, пение и т. д.) i-м респондентом. Если число респондентов в интересующей нас группе равно п, то данные можно представить в виде ряда:

t1, 12 , ..., tt, . . ., tn_1, tn

Первый показатель (Р1) из пяти равен средней продолжительности затрат времени на осуществление занятия для всех n респондентов. Второй показатель равен средней частоте встречаемости занятия для всех n респондентов. Третий показатель (Р3) равен доле в % так называемых «актеров» среди всех респондентов, т. е. респондентов, у которых есть заданное занятие. Обозначим их число через na Четвертый показатель (Р4) и пятый аналогичны соответственно первому и второму только относительно «актеров», а не для всех респондентов. Ниже приводим в качестве примера только три обозначенных выше показателя - индекса.

n n ?

ti ? ti

P1 = ^^; P3 = ^ 100; P4 = -^. n n na

Это примеры как бы групповых индексов. Можно ввести и индивидуальные индексы. Например, индекс характеризующий степень разнообразия досуга отдельного индивида, или другие индексы, описывающие структуру времяпрепровождения.

Индексы в государственной статистике

Практически вся государственная статистика состоит из аналитических индексов. Принято называть статистикой, показателями то, что собирается из первоначальных источников. То, что производно от них, называют индексами или

коэффициентами. В разделе 1.1 был приведен пример того, на основе каки показателей рассчитывается индекс качества жизни в отдельных государствах. Только для изучения феномена рождаемости существует несколько индексов (коэффициентов), таких, как простой коэффициент рождаемости, суммарный коэффициент рождаемости, возрастной коэффициент рождаемости.

Последний из них вычисляется делением числа родивших матерей в данной возрастной группе на число всех матерей этого возраста.

Для социолога представляют особый интерес структурныге индексыы Например, чтобы оценить изменения возрастной структуры в динамике.

Индексы в текстовой информации

Если взять в качестве единиц анализа совокупность разных изданий, то в качестве индекса может служить показатель площади, выделяемой изданием под различные рубрики. Вы, конечно, обратили внимание, что индексы мы часто называем показателями. Так принято их называть. Показателем может являться и средняя частота положительных оценок чего-то и кого-то в издании за определенный период, и частота встречаемости какой-то фразы.

Таким образом, относительно использования индексов можно сделать некоторые выводы: 1.

Следует различать индексы, вычисляемые для отдельно взятых объектов, например респондентов (логический квадрат, логический прямоугольник, шкала Лайкерта и т. д.), и для отдельных групп объектов. 2.

Формирование индексов для респондентов называется процедурой измерения, процедурой шкалирования. В этом случае термин индекс используется только для обозначения логических индексов. Формирование индексов для группы объектов относят к процедуре анализа и измерением не называют. В литературе для этих целей используют понятие индексного анализа и, кроме термина «индекс», используют термины «показатель», коэффициент. 3.

В целом применение любых математических методов можно обозначить как индексный анализ в социологии [10, с. 138—152]. Хотя это и не принято. Индексным анализом все же следует называть построение и использование индексов, различая логические, индивидуальные, групповые и структурные. 4.

Индексы в социологии играют специфическую роль. Количественные оценки сами по себе не представляют особого интереса. Для социолога важен сравнительный контекст. Ценность индекса в его различительной способности. Часто, не выдерживая теоретической критики, он практически может эффективно работать в контексте сравнения различных феноменов в пространстве и во времени.

Задание на семинар или для самостоятельного выполнения.

Последовательно необходимо выполнить следующие задания (первые три выполняются индивидуально): 1.

Выбрать некое свойство респондента, которое может быть измерено посредством логического квадрата. «Цифирь» приписываем респонденту. 2.

Выбрать некие объекты и выделить некое их свойство, которое может быть измерено посредством «придумывания» логического прямоугольника. «Цифирь» приписывается объектам (в отличие от п. 1) посредством опроса респондентов. 3.

Сочинить модельный пример для сравнения трех групп студентов по степени и «уверенности в завтрашнем дне». При этом считать, что прямой вопрос об «уверенности...», обращенный к каждому респонденту имеет пять градаций. Придумать самим значения частот (число респондентов, отнесенных к одной из пяти градаций) для каждой из трех групп студентов. Вычислить индекс уверенности в завтрашнем дне для каждой группы. 4.

Работа групповая (по 3—4 студента). Группа сочиняет суждения для измерения некоторой социальной установки посредством использования шкалы суммарных оценок. Необходим контроль за недопущением типичных студенческих ошибок. Эти ошибки таковы: а) неверно выбрана для измерения социальная установка, ибо она может быть измерена посредством прямых вопросов к респонденту, б) неправильно сформулированы суждения, ибо в них использовано местоимение «Я». 3.

<< | >>
Источник: Г. Г. Татарова. Методология анализа данных в социологии (введение). 1999

Еще по теме ИНДЕКСЫ ПРИ СБОРЕ И АНАЛИЗЕ ДАННЫХ:

  1. Проблемы измерения, возникающие при выборе способа анализа данных
  2. 1. ЯЗЫК АНАЛИЗА ДАННЫХ
  3. 3. Методы анализа данных
  4. СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ДАННЫХ "1-Й И 2-Й ГРУППЫ
  5. 1. ОТ ПОСТУЛАТОВ ЭМПИРИЧЕСКОЙ СОЦИОЛОГИИ К МЕТОДОЛОГИИ АНАЛИЗА ДАННЫХ
  6. Этапы анализа и презентации данных
  7. Потери человеческого капитала в 1990-е и 2000-е гг.: сравнительный анализ данных опросов 1994 и 2006 гг.7
  8. 73. Социологические индексы. Проблемы их построения 7.3.1. Расчет индекса — способ измерения латентной
  9. Операционализация понятий: использование многомерных методов анализа данных
  10. ГЛАВА 3 ВОСХОДЯЩАЯ СТРАТЕГИЯ АНАЛИЗА ДАННЫХ
  11. ГЛАВА 4 НИСХОДЯЩАЯ СТРАТЕГИЯ АНАЛИЗА ДАННЫХ
  12. Г. Г. Татарова. Методология анализа данных в социологии (введение), 1999
  13. О ратификации Конвенции Совета Европы о защите физических лиц при автоматизированной обработке персональных данных
  14. § 2. Осознание педагогической задачи, анализ исходных данных и постановка педагогического диагноза
  15. Статья 20. Обязанности оператора персональных данных, касающиеся ответа на запрос субъекта персональных данных
  16. Глава VI ОПРЕДЕЛЯЮЩАЯ РОЛЬ СУБЪЕКТИВНОЙ СТОРОНЫ ПРИ АНАЛИЗЕ СОСТАВА ПРЕСТУПЛЕНИЯ