1.3. Особенности ранжирования как процедуры измерения

У ранжирования есть гораздо более популярная альтернатива – рейтинговые оценки, выполняемые по простым шкалам в виде «линеек». Этот метод часто предпочитается по нескольким причинам:
– он создает иллюзию интервального уровня измерений;
– во многих случаях его легче применять, потому что он не требует использования специального инструментария, помимо анкеты;
– рейтинговые оценки интуитивно более доступны для исследователей, потому что имитируют физическую парадигму операционализации теоретических понятий.
На практике решение в пользу одного из этих двух методов следует принимать, исходя из содержательных соображений, таких, как представления о цели и объекте исследования. Но это не значит, что ранжирование и рейтинговые оценки несопоставимы по формальным критериям. Обсудим эти критерии в ходе рассмотрения свойств ранжирования как процедуры измерения.
Метод ранжирования удобен в том смысле, что не создает иллюзий относительно уровня измерения для получаемых данных. Ординальная природа рангов не нуждается в особых доказательствах, очевидно, что к ним применимы операции, основанные на отношениях порядка, т.е. преобразованиях, представляющих собой монотонную функцию. Установление отношений порядка, вероятно, более «естественно» для респондента, чем приписывание чисел, и требует несколько менее сильных допущений от исследователя. Тем не менее в некоторых случаях возможна неординальная интерпретация позиций, присваиваемых объекту в ходе ранжирования. Вот, что пишет по этому поводу М. Кендэл: «Предположим, например, что при ранжировании некоторого набора по признаку А ранг объекта оказался равен 5, тогда как при ранжировании по другому признаку В его ранг составил 8. Что выражает разница рангов, равная 3? Вычитание «пятого места» из «восьмого» не имеет смысла, и все-таки эта операция может иметь определенное содержание. Ведь когда мы говорим, что при упорядочении по признаку А ранг объекта равен 5, это эквивалентно следующему утверждению: при упорядочении по А четыре объекта оказались впереди, или, иными словами, данному объекту предпочли четыре других. Аналогично при ранжировании по признаку В данному объекту предпочли семь других. Следовательно, при ранжировании по критерию В количество предпочитаемых объектов на 3 превосходит число объектов, предпочитаемых при ранжировании по признаку А; цифра 3 в данном случае представляет собой не порядковое, а количественное числительное» [18, c. 7].
Несмотря на наличие такой оптимистической интерпретации, ранжирование целесообразно применять при наличии одного из следующих условий:
1) ранжирование выступает единственным возможным способом измерения;
2) альтернативные способы измерения не обеспечивают данных более высокого уровня и/или качества;
3) в принципе возможно получение более точных значений признака, но, по каким-либо причинам, в данный момент доступно только ранжирование;
4) ординальный уровень измерения признака полностью удовлетворяет целям исследования.
Ранжирование как прием измерения обладает тремя важными взаимосвязанными особенностями. Прежде всего, это сравнительное измерение [22]. Оно выявляет позиции объектов друг по отношению к другу с точки зрения одного респондента. Это позволяет легко и эффективно производить внутрииндивидуальные сравнения. Главным достоинством сравнительных измерений можно считать нечувствительность ко многим видам смещения ответов, таким как, искажения, связанные с полюсами шкалы. В силу своих процедурных условий, ранжирование элиминирует возможные различия в дробности негативных и позитивных оценок. В ранжировании невозможны стереотипические оценки всех объектов одинаковым образом (когда респонденты размещают значительную часть объектов на узком участке шкалы). Эти проблемы наиболее часто могут возникать при изучении аффективно нагруженных объектов, таких как, ценности, установки, члены ин-групп и т.д.
В то время как ранги несут информацию только об относительной позиции объекта среди предъявленного множества, рейтинговые шкалы отсылают ко всему контекстуальному опыту респондента, привлекая внешние по отношению к набору стимулов сведения. Рейтинг, следовательно, может соотноситься со шкалой, независимой от числа объектов и их взаимного расположения.
За преимущества, естественно, приходится платить. Ранжирование применимо, только если исследуемые объекты в сознании респондентов хотя бы в некоторой степени иерархизированы. В противном случае будут получены случайные, ничего не означающие ранжировки. К сожалению, заблаговременная диагностика необходимых условий здесь затруднена тем, что наличие иерархий обуславливается не только информированностью респондента об объектах и критериях оценки, но и его определенными когнитивными способностями. Впрочем, предположение о том, что респонденты в состоянии ответить на поставленные вопросы, лежит в основе любого количественного метода исследований в социологии, поэтому данное обстоятельство не является для метода ранжирования проигрышем в сравнительной перспективе.
Ранжирование требует одновременного восприятия респондентом всего набора стимулов, поэтому в тех случаях, когда специфика стимулов обуславливает их поочередное предъявление (примером чему могут служить рекламные клипы), следует использовать рейтинговые оценки [97]. Удлинение списка объектов также увеличивает преимущества рейтинговых оценок.
Устанавливаемые респондентом в ходе ранжирования отношения не являются абсолютными показателями. Так, например, при упорядочении политиков или товаров, человек может устойчиво воспроизводить предпочтения, но очень отрицательно относиться даже к объектам, регулярно занимающим высшие позиции в его иерархии. Для этого надо только, чтобы все политики, представляемые ему в списке, вызывали отвращение у респондента, чего несложно добиться. В связи с этим возникают трудности сравнения измерений, полученных для разных индивидов. Часто эти трудности отмечают как специфические для ранжирования, мы же полагаем, что они относятся к разряду более общих проблем сопоставления ординальных измерений. Очевидно, что для респондентов i и j позиция mi объекта m по признаку k не равна в числовом отношении позиции mj. И на самом деле допущение о возможности сравнений рангов, полученных для разных индивидов, аналогично допущению для рейтинговых шкал. Последние могут иметь совершенно неадекватные теоретическим представлениям исследователя смысл и размерность. Если же рассматривать ранги так, как это предложил делать Морис Кендэл, то их сопоставимость между индивидами не только сводится к такой же сравнимости рейтингов, но даже может выглядеть более обоснованной.
К недостаткам сравнительных шкал также относится ограничение анализа рамками определенного числа рассматриваемых объектов. Следствие сравнительного характера ранжирования – взаимозависимость рангов внутри индивидуальной иерархии, что делает их числовые обозначения бессмысленными вне ее. Поэтому, в частности, строгое сравнение данных разных исследований возможно только при полной идентичности наборов объектов.
Наиболее эффективным решением некоторых из обозначенных трудностей является репрезентативная выборка из генеральной совокупности объектов ранжирования. Ее наличие позволяет респондентам осуществлять все возможные релевантные сравнения, что гарантирует включение в иерархию как абсолютно предпочитаемых, так и абсолютно отвергаемых объектов. Это позволяет утверждать, что интервал между низшей и высшей позицией примерно равен для каждого индивида.
В некоторых случаях продуктивным может оказаться подход, когда ранжировка рассматривается как номинальный признак. Правда, число его вариантов слишком велико для большинства статистических процедур, а отсутствие четкого внематематического смысла значений затрудняет группировку. Но ранжировка может быть интерпретирована как профиль из m номинальных признаков, каждый из которых может принимать m значений. Таким образом, мы сокращаем число возможных значений до m, и можем рассматривать каждый пункт ранжировки как отдельный номинальный признак. Однако совокупность таких признаков по-прежнему остается измерением, относительным к неизвестной абсолютной величине оценки респондентом всех объектов.
Поскольку присвоение высокого ранга одним объектам влечет присвоение низких рангов другим, ранжирование относится к специфическому виду измерения, называемому «ипсативным». Понятие «ипсативная шкала» (происходит от латинского «ipse» – «сам по себе») было предложено Кэттелом в его классификации психологических измерений, которая содержит три типа шкал: интерактивные, по которым признак индивида измеряется независимо от остальных признаков и индивидов, ипсативные, в измерениях по которым значение признака зависит от значений других признаков того же индивида, и нормативные, где значения признака для индивида зависят от значений того же признака для других индивидов [58].

Типичным примером интерактивных шкал является измерение по методике Лайкерта. К нормативным измерениям относятся прежде всего шкалы, по которым вычисляются внутригрупповые нормы, такие, как разнообразные стандартные показатели, выражающие отличие индивидуального результата от среднего в единицах стандартного отклонения соответствующего распределения [2]. Среди ипсативных инструментов, помимо ранжирования, популярно шкалирование с постоянной суммой.
Ипсативные измерения имеют преимущества, достаточно сильные, чтобы к некоторым показателям применять специальные процедуры преобразования. В таких случаях, обычно в качестве показателей для индивида, берутся отклонения от среднего значения, определенного у него некоторыми способами измерения. Клайн [19, c. 65] приводит простой пример ценности ипсатизации: добровольная трата времени и денег на некоторую деятельность является мерой мотивации субъекта к этой деятельности, но такое измерение искажается индивидуальными различиями, такими, как способности, наличие свободного времени и денег. «Так, если миллионер тратит 400 фунтов стерлингов на флейту, это явно указывает на меньший интерес, чем у студента консерватории, делающего то же самое. Ипсатизация устраняет этот ненужный нам источник различий».
Особые качества ипсативных шкал определяет постоянная сумма их значений, в нашем случае выражаемая в формуле (1). Это условие приводит к некоторым нежелательным последствиям в плане статистического анализа данных: ипсативными измерениями порождается сингулярная корреляционная матрица и создается артефактуальная отрицательная корреляция между переменными [71].
Теоретические доказательства неадекватности корреляционных методов анализа (включая факторный) к ипсативным измерениям не оставляют сомнений в своей справедливости, однако мнения по поводу практического их значения разделились. Существуют указания на то, что такое применение статистического анализа вполне правомерно, более того, в некоторых случаях (сильного систематического смещения ответов), ипсативные данные позволяют проводить его с лучшими результатами, чем нормативные [98]. Но эта позиция подвергалась интенсивной критике [61, 63, 65], основанной как на имитационных моделях, так и на эмпирических примерах. По-видимому, предварительный вывод для практики исследований должен состоять в том, что без острой необходимости корреляционный и факторный анализ к ипсативным измерениям лучше не применять.
Рассмотрим ограничения, накладываемые ипсативным характером ранжирования на анализ соответствующих данных. Очевидно, что они действуют применительно к тем измерениям матрицы данных, для которых справедливо не только правило константной суммы (она может возникать случайно), но и вытекающая из него статистическая зависимость. Обратившись к схемам редукции, нетрудно видеть, что ограничения распространяются на изучение связей между объектами в случае, если берутся колонки объектов, находящиеся внутри одной респондентской матрицы. Ряды значений, соответствующие объектам для разных респондентов, статистически независимы[4]. Также независимы признаки ранжирования, и сумма в соответствующих измерениях матрицы, как правило, не является постоянной.
Если отобрать из получаемой в результате ранжирования трехмерной матрицы все колонки, соответствующие одному объекту (т.е. для каждого респондента отбросить все остальные объекты), то возможным становится производить кластеризацию оценок этого объекта по респондентам, т.е. выделять типы его восприятия среди индивидов полученной выборки. Однако кластеризация совокупности объектов уже затронет ситуацию ипсативных значений и потому может быть заранее поставлена под сомнение. Хотя большая часть исследований направлена на выяснение поведения признаков, во многих случаях именно вариация объектов несет наиболее ценную информацию о семантике сознания респондентов [49]. Поэтому не следует пренебрегать возможностями соответствующих измерений матрицы данных.
По классификации Чана и Бентлера [59], ранжирование производит ординальные ипсативные данные. Их свойство нивелировать индивидуальные эффекты превращает ипсатизацию в полезный инструмент анализа данных [58], если измерения сводятся к ранжировкам. Но даже в этом случае не оправдано применение традиционного факторного анализа, а требуется введение специальных процедур [59].
Предполагается, что, если ипсативные измерения разбиваются на достаточно большое число шкал, они становятся адекватными для корреляционных методов анализа [48], ориентировочно необходимое число шкал составляет 30 [98]. Следовательно, увеличение числа объектов ранжирования снижает соответствующие ошибки при обработке данных. Правда, необходимое для хорошей корректировки число объектов, конечно, мало приемлемо для ранжирования. Таким образом, нецелесообразно сколько-нибудь полагаться на результаты корреляционного и факторного анализа переменных, соответствующих объектам ранжирования. Что касается методов сжатия данных, основанных на функциях расстояния (кластерный анализ и многомерное шкалирование), то четких указаний в доступной нам литературе на этот счет обнаружить не удалось. На первый взгляд, если метод не использует оценку дисперсии, на его результатах в меньшей степени должны сказываться эффекты постоянной суммы. Значит, дистанционным моделям в группировке объектов ранжирования можно доверять с большими основаниями, чем корреляционным.
Еще одним важным качеством ранжирования является его принудительный характер. При сравнении двух объектов респондентам приходится выбирать между ними, как правило, без возможности присвоения равных позиций. Это позволяет избегать стереотипических оценок всех объектов одинаковым образом. Кроме того, открывается возможность распознавания весьма детальных различий между рассматриваемыми объектами, о которых респондент до применения процедуры мог и сам не подозревать. Хотя усредненные рейтинги и ранги объектов обычно составляют одинаковые в порядковом отношении последовательности, ранжировки позволяют более четко дифференцировать предпочтения при статистическом анализе [82]. Но при этом производимые в условиях принудительного выбора различия могут не иметь реального значения. На материале исследования ценностей было показано, что предиктивная валидность рейтинговых оценок может существенно превышать аналогичный показатель для ранжировок [84], что, вероятно, связано с искусственностью информации о различиях, получаемой в некоторых случаях.
В использовании ранжирования возможны три различные ситуации, обусловленные программными целями измерения:
1. Исследователя интересует только информация относительно объектов ранжирования. Главная цель – получить картину объективной реальности, независимой от оценивающих ее людей, и ранжирование служит для измерения именно этой реальности. Такая ситуация типична для экспертных опросов, в которых респонденты являются не объектом исследования, а элементом средств измерения [27].
2. Интерес представляет только структура пространства признаков. Подобные цели часто ставятся в психосемантике и в маркетинговых исследованиях пространств восприятия. Респонденты и в этом случае выступают как элементы средств измерения, однако это уже измерение их собственного сознания. Исследуемые индивиды по-прежне-му не являются объектом исследования, но помимо посредников в переводе эмпирической системы отношений в числовую образуют, так сказать, онтологический субстрат переводимых отношений, поскольку являются носителями изучаемого сознания.
3. Респонденты выступают в качестве объекта исследования. В этом случае преследуются типичные социологические цели. Одна из основных – выдвижение утверждений вида «структура сознания социальной группы х соответствует модели у с вероятностью z».
Каждой ситуации соответствует особая рекомпозиция трехмерной матрицы данных. Напомним, что в случае фокусировки исследовательского интереса на объектах ранжирования вступают в силу ограничения, накладываемые ипсативным характером измерений.

<< | >>

↑

Источник: Бабич Н.С, Батыков И.В.. Ординальное шкалирование. 2004

Еще по теме 1.3. Особенности ранжирования как процедуры измерения:

- Cоциология семьи - Антропология. Этнография - Гендерная социология - Демография - Домоведение - История социологии - Методы сбора и анализа социологических данных - Общая социология - Первоисточники по социологии - Политическая социология - Социальная безопасность - Социальная работа - Социальная структура и стратификация - Социально-территориальные общности - Социоинженерная деятельность - Социологические работы - Социология культуры - Социология личности - Социология общественного мнения - Социология права - Экономическая социология - Этносоциология -