Архитектура электронного правительства: Единая архитектура – это методологический подход при создании системы управления государства, который строится...
Наброски и зарисовки растений, плодов, цветов: Освоить конструктивное построение структуры дерева через зарисовки отдельных деревьев, группы деревьев...
Топ:
Определение места расположения распределительного центра: Фирма реализует продукцию на рынках сбыта и имеет постоянных поставщиков в разных регионах. Увеличение объема продаж...
Характеристика АТП и сварочно-жестяницкого участка: Транспорт в настоящее время является одной из важнейших отраслей народного...
Интересное:
Уполаживание и террасирование склонов: Если глубина оврага более 5 м необходимо устройство берм. Варианты использования оврагов для градостроительных целей...
Инженерная защита территорий, зданий и сооружений от опасных геологических процессов: Изучение оползневых явлений, оценка устойчивости склонов и проектирование противооползневых сооружений — актуальнейшие задачи, стоящие перед отечественными...
Влияние предпринимательской среды на эффективное функционирование предприятия: Предпринимательская среда – это совокупность внешних и внутренних факторов, оказывающих влияние на функционирование фирмы...
Дисциплины:
2017-12-12 | 412 |
5.00
из
|
Заказать работу |
|
|
(лаба 3).
Лайкерт предложил строить фрагмент анкеты, направленный на измерение латентной переменной, в виде так называемого кафетерия — таблицы, строкам которой отвечают наблюдаемые переменные, а столбцам — значения этих переменных.
Метод иногда называют методом суммарных оценок. Кратко охарактеризуем его суть и поясним, в чем состоит связь способа построения шкалы Лайкерта с тестовой традицией.
Приведем пример кафетерия. Предположим, что нас интересует удовлетворенность респондентов своей работой. Соответствующий фрагмент анкеты будет выглядеть следующим образом – таблица как в третьей лабе, там где 5 оценок.
При разных формулировках суждений и обращениях к респонденту наборы предлагаемых ответов тоже могут быть разными. Вместо набора ответов от "вполне согласен" до "совершенно не согласен", конечно, могут фигурировать другие наборы: от "полностью одобряю" до "совершенно не одобряю"; от "часто посещаю" до "никогда не посещаю" и т.д.
Плюсы, проставленные в табл. 7.1, означают ответы гипотетического респондента. Значение латентной переменной для каждого респондента будет равно сумме баллов, отвечающих степеням его согласия с рассматриваемыми суждениями, для нашего респондента — сумме (3 + 4 + 5 + 1 +...). Если количество суждений равно, например, 10, то возможные значения нашей латентной переменной будут варьировать от 10 (наименее удовлетворенный человек) до 50 (наиболее удовлетворенный).
Предложение организации опроса с помощью включения в анкету "кафетерия" само по себе вряд ли могло получить имя автора. Соответствующая идея как бы "носилась в воздухе". Но заслугой Лайкерта явилось то, что он: а) предложил некий критерий, который, во-первых, показывает, насколько правдоподобно предположение о самом существовании измеряемой одномерной латентной переменной, и, во-вторых, дает основания отобрать именно те наблюдаемые признаки (суждения), которые имеют отношение к тому, что мы измеряем (в том числе показал, что пятибалльная шкала приемлема для измерения этих признаков); б) дал некоторое "оправдание" тому, что в качестве значения латентной переменной берется именно сумма значений наблюдаемых и что получающуюся шкалу можно считать порядковой.
|
Алгоритм построения шкалы Лайкерта предусматривает проведение некоторого пилотажного исследования, цель которого — отбор таких признаков, значения которых коррелируют с суммой значений всех остальных. Именно такие признаки предлагается включать в анкету, предназначенную для проведения основного исследования. Упомянутая корреляция и позволяет обеспечить положительные ответы на три первых упомянутых выше вопроса. Прежде чем показать это, остановимся на вопросе о том, что значит "признаки коррелируют".
Вычислив коэффициент корреляции между рангами проверяемого признака и суммой рангов всех остальных признаков, оценим, является ли он достаточно большим для того, чтобы можно было говорить о наличии соответствующей связи. Для этого зададимся каким-то пороговым значением: будем считать, что если этот коэффициент больше 0,8, то связь есть, если меньше — то ее нет. Подчеркнем, что здесь мы имеем дело с довольно типичной для социологии ситуацией, когда задание порогового критерия является чисто субъективным делом исследователя и обоснование соответствующего выбора может опираться только на эмпирический опыт социолога. Перейдем к обещанному рассмотрению того, как в рассматриваемом случае реализуется тестовая традиция.
Первый вопрос — о существовании одномерной латентной переменной. После указанного отбора останутся только такие наблюдаемые признаки, каждый из которых коррелирует с суммой остальных. Это означает, что для измерения латентной переменной будут использованы такие наблюдаемые, которые образуют связанный "пучок". В соответствии с приведенными в конце п. 7.4 соображениями это дает основание полагать, что за наблюдаемыми переменными действительно скрывается некий латентный фактор.
|
Можно показать, что при фиксации значения латентной переменной (т.е. при рассмотрении только таких респондентов, для которых сумма баллов, приписанных ими рассматриваемым суждениям, будет одна и та же), связь между наблюдаемыми переменными пропадает. Таким образом, мы можем считать, что гипотетический латентный фактор действительно обусловливает наблюдаемые связи.
Второй вопрос — о выборе адекватных наблюдаемых признаков. Та же связь, о которой мы только что говорили, свидетельствует и о том, что наши наблюдаемые переменные имеют отношение к одной и той же латентной.
Третий вопрос — о форме выражения латентной переменной через наблюдаемую. То, что о суммарной связи в рассматриваемом "пучке" наблюдаемых признаков мы судили по наличию корреляции между каждым признаком и суммой всех остальных, косвенно свидетельствует о пригодности именно суммы значений наблюдаемых признаков в качестве значения латентной переменной.
Имеется и более серьезное обоснование целесообразности суммирования результатов измерения наблюдаемых переменных. Оно базируется на изучении однофакторной модели ФА: на анализе тенденций изменения корреляции между латентным общим фактором и суммой баллов наблюдаемых признаков при стремлении количества таких признаков к бесконечности (соответствующие ссылки можно найти в названной выше работе Грина). Мы не будем рассматривать этот вопрос более подробно, поскольку он требует достаточного погружения в математику. Констатируем только, что это лишний раз демонстрирует нам роль математики в эмпирической социологии.
Ради объективности следует также заметить, что имеются работы, в которых высказываются серьезные сомнения в правомерности обсуждаемой аддитивной модели по отношению к конкретным латентным переменным (так, в [Сознание и трудовая..., 1985] именно в таком ракурсе рассматривается проблема измерения удовлетворенности человека своим трудом).
|
Перейдем к рассмотрению нашего четвертого вопроса — о типе получающейся шкалы. Представляется очевидной ее поряд-ковость. Однако нередко имеется возможность полагать, что она интервальна. Попытаемся это обосновать. Соответствующие рассуждения близки к тем, с помощью которых мы доказывали интервальность установочной шкалы Терстоуна.
Наш порядковый признак может принимать большое количество значений (если, скажем, у нас 10 суждений, то суммарный балл изменяется от 10 до 50). Человеку трудно дифференцировать свои представления о таком количестве качественно различных состояний латентной переменной. И даже если расстояния между соседними баллами не равны, этим можно пренебречь, поскольку соответствующие различия будут очень малы с точки зрения возможности их четкой содержательной интерпретации. Будем поэтому считать их одинаковыми. Тем самым будем воспринимать шкалу как интервальную.
Описанная идея Лайкерта очень схожа с идеями, заложенны--ми в ФА. Отличие состоит в том, что: 1) здесь заведомо предполагается, что фактор только один (в ФА количество факторов не задается априори, а определяется характером статистических данных); 2) исходные признаки измеряются по порядковой шкале, соответствующая информация легко может быть получена от респондента (ФА, как мы говорили, предполагает интервальность исходных шкал); 3) анализ корреляционной матрицы (анализ совокупной корреляции всех признаков друг с другом) заменяется оценкой силы корреляции каждого из них с суммой значений всех остальных; 4) значение фактора определяется как сумма значений наблюдаемых переменных (в линейном ФА задействована взвешенная сумма; веса определяются характером данных и несут содержательный смысл, помогают интерпретировать найденные факторы). Можно сказать, что шкала Лайкерта в описанном варианте представляет собой эвристический, легко реализуемый "вручную" (без использования ЭВМ) и опирающийся на сравнительно легко получаемую от респондента информацию, подход, который в более серьезном, опирающемся на строгие математические гипотезы, виде заложен в ФА.
|
|
Автоматическое растормаживание колес: Тормозные устройства колес предназначены для уменьшения длины пробега и улучшения маневрирования ВС при...
Адаптации растений и животных к жизни в горах: Большое значение для жизни организмов в горах имеют степень расчленения, крутизна и экспозиционные различия склонов...
Индивидуальные очистные сооружения: К классу индивидуальных очистных сооружений относят сооружения, пропускная способность которых...
История развития пистолетов-пулеметов: Предпосылкой для возникновения пистолетов-пулеметов послужила давняя тенденция тяготения винтовок...
© cyberpedia.su 2017-2024 - Не является автором материалов. Исключительное право сохранено за автором текста.
Если вы не хотите, чтобы данный материал был у нас на сайте, перейдите по ссылке: Нарушение авторских прав. Мы поможем в написании вашей работы!