Как Вы считаете, содержательный или нет данный курс лекций?

—да

— нет

— з/о

Как Вы считаете, интересно читает лектор или нет?

— да, интересно

— нет, не интересно

—з/о

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.

 

 

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 них формируется на основе таких 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 (х_1, х₂, х₃,..., х_n), 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:

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 n_a — число уверенных студентов, n_b — число скорее уверенных, чем нет, n_c — число нейтральных, п_d —число не очень уверенных и n_e — число скорее неуверенных. Тогда можно предложить индекс следу­ющего вида:

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 n_b и n_d 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 харак­тер. 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