КОНСПЕКТ (с главы VII по главу XIV)

ГЛАВА СЕДЬМАЯ

Измерение в социологическом исследовании.

Виды шкал.

Объект измерения служит основанием для выделения различного вида шкал. Различают две ситуации: а) числа, полученные в результате применения процедуры измерения, используются для характеристики некоторых внутренних свойств индивида – мнений, отношений, установок, мотивов, знаний, умений и др. (шкалы установок);  б) Полученные числа служат для характеристики объектов внешних по отношению к субъекту измерения (шкалы оценок). Кроме того, шкалы подразделяются по форме на числовые, вербальные и графические.

Графические шкалы  - отрезок прямой линии (длина ее может колебаться от 9 до 15 см), разделенный на равные части и снабженный словесными или числовыми обозначениями, на которых респондент должен сделать отметку.

Ранжирование – оценивание по измеряемому качеству, совокупности объектов путем их упорядочивания по степени выраженности какого-либо признака, (степень важности)

Попарное сравнение – распространенный прием измерения, сравнение объектов или суждений относительно какого-то определенного качества.

Некоторые методы измерения.

Числа, полученные в результате применения этих шкал, в одних случаях могут служить непосредственной оценкой измеряемого качества, а в других – основой для дальнейшей математической обработки и построения производной шкалы.

Построение шкал методом экспертных оценок.  Измерение в этом случае разбивается на два этапа: построение шкалы, т. е. построение шкальных весов признаков, и оценивание респондентов по  этим шкалам.

Метод равных интервалов. При большом числе признаков метод парных сравнений оказывается громоздким, поскольку эксперты должны рассмотреть каждую возможную пару признаков, а число таких пар быстро растет с ростом числа признаков  (k(k-1)/2).

Суть метода равных интервалов состоит в следующем: список суждений оценивается экспертами, которые располагают признаки в фиксированное число категорий (обычно равное 7,9 или 11), ранжированных по степени предпочтения. Интервалы между категориями должны быть субъективно равными, т.е. судящему должно казаться, что различия по степени предпочтения между суждениями любых двух смежных категорий равны.

   Из  списка отбираются 100-200 суждений, которые по возможности равномерно покрывают весь континуум установки: от мнений выражающий крайнее положительное отношение к объекту установки, до мнений, выражающих крайнее отрицательное отношение к этому объекту. Особое внимание уделяется формулировке нейтральных мнений. При отборе суждений необходимо руководствоваться следующими правилами:

·         Суждения формулируются в утвердительной форме и должны выражать сиюминутную психологическою установку испытуемого, не смешивая ее с отношением к тому же объекту в прошлом;

·         Каждое суждение должно быть достаточно кратким, чтобы не утомлять опрашиваемых;

·         Суждения должны быть сформулированы таким образом, чтобы их можно было принять или отвергнуть, и выражать они должны одну, а не несколько идей; необходимо избегать утверждений, по отношению к которым большинство респондентов не имеют определенного мнения;

·         Суждения должны иметь такую форму, чтобы согласие или несогласие с ними указало на их отношение к объекту установки;

·         Характер суждений не должен быть фактическим;

·         Необходимо исключить утверждения, которые могут быть приняты как   теми, кто имеет отрицательное отношение к объекту установки, так и теми, кто имеет положительную установку.

Следующая процедура состоит в отборе судей (от50 до 300 человек). Экспертов просят независимо друг от друга разложить карточки на 7, 9 или 11 групп так, чтобы в последней группе были карточки с утверждениями, соответствующими максимально положительной установке индивида, высказавшего эти утверждения; в первую группу помещались карточки с утверждениями, соответствующими максимально негативной установке к объекту исследования; в среднюю группу помещались карточки с нейтральными утверждениями.

После сортировки, необходимо оценить каждое суждение с точки зрения его соответствия шкале и установить вес суждения на шкале. На этом этапе построения шкалы суждению, помещенному данным экспертом в некоторую категорию, приписывается число (оценка), совпадающая с номером этой категории. Затем вычисляется медиана распределения оценок данных всей группы экспертов для каждого суждения.

Присуждение баллов респонденту. Когда с помощью одного из рассмотренных методов шкала построена, дальнейшая процедура заключается в том, чтобы присвоить каждому респонденту в массовом опросе балл. Для этого отобранные суждения в беспорядке тасуются и заносятся в опросный лист. Веса суждений при этом не указываются.

Обычно задание респонденту состоит в том, что его просят отметить те суждения, с которыми он согласен. При этом естественно ожидать, что он метит ограниченное число суждений. За количественную оценку респондента берется медианы шкальных значений отмеченных им суждений.

Метод суммарных оценок.

Предложен в 1932г. Лайкертом. Идея довольно проста: группе лиц даются вопросы, которые должны оцениваться по пятибалльной системе в отношении согласия с этими вопросами.

Баллы одного лица относительно всех вопросов суммируются. Полученная сумма – балл этого лица. Затем лица ранжируются по баллам.

Для построения шкалы отбирается большое число утверждений, относящихся к исследуемой установке.

Шкалограммный анализ.

Шкалограммный анализ Гутмана ведет к построению шкал порядкового уровня измерения. Эта техника связана с построением одномерных шкал, т. е. шкал, не затрагивающих вопросов или не включающих факторов, посторонних по отношению к измеряемой характеристике.

Основная идея метода состоит в том, что шкала должна состоять из иерархизированной системы вопросов, т. е. такой, в которой согласие с вышестоящим по иерархии суждением должно вести к согласию с нижестоящими суждениями.

Построение шкалы распадается на ряд этапов.

1.       Отбирается серия суждений относительно измеряемого свойства.

2.      Эти суждения раздаются группе респондентов (около 100 человек), в которую входят представители обследуемой категории населения. Респонденты отвечают на каждый вопрос либо «да», либо «нет».

3.      Отбрасываются те суждения, которые набрали более 80% благожелательных и отрицательных ответов. Число оставшихся признаков должно быть не  менее десяти.

4.      Следующий шаг состоит в ранжировании оставшихся вопросов и респондентов по числу набранных баллов от высшего к низшему. В идеальном случае должна получиться картина (шкалограмма).

Затем вычисляется коэффициент воспроизводимости:

Воспроизводимость = 1- число ошибок/число ответов.

Если воспроизводимость не менее 0,90, то это означает, что данный набор суждений образует одномерную шкалу.

Кроме всего прочего, необходимо учитывать следующие критерии:

·         Каждая категория (суждение) должна обладать минимальной ошибкой;

·         Ошибки должны иметь случайный характер. Если же какая-то одна частная ошибка встречается значительно чаще, чем другая, то это значит, что признак не принадлежит шкальному типу. Суждение, которое неудовлетворяет этим требованиям, отбрасывается.

Семантический дифференциал.

Метод семантического дифференциала (СД) разработан Ч. Осгудом для измерения смысла понятий и слов и, прежде всего для дифференциации эмоциональной стороны значения данного понятия, для изучения эмоциональных компонентов социальных установок.

Надежность измерения социальных характеристик.

Компоненты надежного измерения.

Наиболее сложный вопрос надежности измерения – его обоснованность. Обоснованность связана с доказательством того, что измерено вполне определенное заданное свойство объекта, а не некоторое другое, более или менее не него похожее.

В процессе измерения участвуют три составляющие: объект измерения, измеряющие средства, с помощью которых производится отображение свойств объекта на числовую систему, и субъект, производящий измерение. Предпосылки надежного измерения кроются в каждой отдельной составляющей.

Правильность измерения – выявление систематических ошибок.

Прежде чем приступать к изучению таких компонентов надежности, как устойчивость и обоснованность, необходимо убедиться в правильности выбранного инструмента измерения (шкалы или системы шкал).

Отсутствие разброса ответов по значениям шкалы. Попадание ответов в один пункт свидетельствует о полной непригодности измерительного инструмента – шкалы. Такая ситуация может возникнуть или из-за «нормативного»  давления в сторону общепринятого мнения, или из-за того, что градации (значения) шкалы не имеют отношения к определению данного свойства у рассматриваемых объектов.

Использование части шкалы. Довольно часто обнаруживается, что практически работает лишь какая-то часть шкалы, какой-то один из ее полюсов с прилегающей более или менее обширной зоной.

Неравномерное использование отдельных пунктов шкалы. Случается, особенно при использовании упорядоченных шкал, градации которых сопровождаются словесными описаниями, что некоторое значение переменной (признака) систематически выпадает из поля зрения респондентов, хотя соседние градации, характеризующие более низкую и более высокую степень выраженности признака, имеют существенное наполнение.

Определение грубых ошибок.  В процессе измерения иногда возникают грубые ошибки, причиной которых могут быть неправильные записи исходных данных, плохие расчеты, неквалифицированное использование измерительных средств и т. п. Это проявляется в том, что в рядах измерений попадаются данные, резко отличающиеся от совокупности всех остальных значений. Чтобы выяснить, нужно ли эти значения признать грубыми ошибками, устанавливают критическую границу так, чтобы вероятность превышения ее крайними значениями была достаточно малой и соответствовала некоторому уровню значимости.

Устойчивость измерения.

О высокой надежности шкалы можно говорить лишь в том случае, если повторные измерения при ее помощи одних и тех же объектов дают сходные результаты. Устойчивость проверяется на одной и той же выборке исследуемых объектов.

Линейной мерой несовпадения оценок является средняя арифметическая ошибка, показывающая средний сдвиг в ответах в расчете на одну пару последовательных наблюдений.

Повышение устойчивости измерения. Для решения этой задачи необходимо выяснить различительные возможности пунктов используемой шкалы, что предполагает четкую фиксацию респондентами отдельных значений: каждая оценка должна быть строго отделена от соседней. На практике это означает, что в последовательных пробах респонденты практически повторяют свои оценки. Следовательно, высокой различимости делений шкалы должна соответствовать малая ошибка.

Эту же задачу можно описать в терминах чувствительности шкалы, которая характеризуется количеством делений, приходящихся на одну и ту же разность в значениях измеряемой величины, т. е. чем больше градаций в шкале, тем больше ее чувствительность. Однако чувствительность нельзя повышать простым увеличением дробности, ибо высокая чувствительность при низкой устойчивости является излишней (например, шкала в 100 баллов, а ошибка измерения +10 баллов).

Но и при малом числе градаций, при низкой чувствительности, может быть низкая устойчивость, и тогда следует увеличить дробность шкалы. Так бывает, когда респонденту навязывают категорические ответы «да», «нет», а он предпочел бы менее жесткие оценки. И потому он выбирает в повторных испытаниях иногда «да», иногда «нет» для характеристики своего нейтрального положения.

Итак, следует найти некоторое оптимальное соотношение между чувствительностью и устойчивостью.

Обоснованность измерения.

Проверка обоснованности шкалы предпринимается лишь после того, как установлены достаточные правильность и устойчивость измерения исходных данных. Проверка обоснованности – достаточно сложный процессии, как правило, не до конца разрешимый. И поэтому нецелесообразно сначала применять трудоемкую технику для выявления обоснованности, а после этого убеждаться в неприемлемости данных вследствие их низкой устойчивости. Обоснованность данных измерения – это доказательство соответствия между тем, что измерено, и тем, что должно было быть измерено. Некоторые исследователи предпочитают исходить из так называемой наличной обоснованности, т. е. обоснованности в понятиях использованной процедуры. Рассмотрим формальные подходы к выяснению уровня обоснованности методики. Их можно разделить на три группы:

1. конструирование типологии в соответствии с целями исследования на базе нескольких признаков;

Использование контрольных вопросов, которые в совокупности с основными дают большее приближение к содержанию изучаемого свойства, раскрывая различные его стороны.

2. использование параллельных данных;

Нередко целесообразно разработать два равноправных приема измерения заданного признака, что позволяет установить обоснованность методов относительно друг друга, т. е. повысить общую обоснованность путем сопоставления двух независимых результатов.

Классифицируем параллельные процедуры в зависимости от соотношения методов и исполнителей: а) несколько методов – один исполнитель; б) один метод – несколько исполнителей; в) несколько методов – несколько исполнителей.

3. судейские процедуры.

Исследователи обращаются к определенной группе людей с просьбой выступить в качестве судей или компетентных лиц. Им предлагают набор признаков, предназначенный для измерения изучаемого явления, и просят оценить правильность отнесения каждого из признаков к этому объекту. Совместная обработка мнений судей позволит присвоить признакам веса или, что то же самое, шкальные оценки в измерении изучаемого явления.

Очень важно следующее:

·         внимательно проанализировать состав судей с точки зрения адекватности их жизненного опыта и признаков социального статуса соответствующим показателям обследуемой генеральной совокупности;

·         выявить эффект индивидуальных уклонений в оценках судей относительно общего распределения оценок. Наконец, следует оценить не только качество, но и объем выборочной совокупности судей.

Вывод: в процессе отработки инструментов измерения со стороны их надежности целесообразна следующая последовательность основных этапов работы:

1.       Предварительный контроль обоснованности методов измерения первичных данных на стадии проб методики. Здесь проверяется, насколько информация отвечает своему назначению по существу и каковы пределы последующей интерпретации данных. Для этой цели достаточны небольшие выборки в 10 - 20 наблюдений с последующей корректировкой структуры методики.

2.      Пилотаж методики и тщательная проверка устойчивости исходных данных, в особенности итоговых показателей, индексов, многомерных шкал и т. п. На этом этапе нужна выборка не менее 100 человек, представляющая микромодель реальной совокупности обследуемых с учетом представительства по существенным характеристикам объекта исследования.

3.      В период общего пилотажа осуществляются все необходимые операции, относящиеся к проверке уровня обоснованности. Результаты анализа данных генерального пилотажа приводят к усовершенствованию методики, к доработке всех ее деталей и в итоге – к получению окончательного варианта методики для основного исследования.

4.      В начале основного исследования желательно провести проверку используемого варианта методики на устойчивость с тем, чтобы рассчитать точные показатели ее устойчивости. Последующее уточнение границ обоснованности проходит через весь анализ самого исследования.

» Нет комментариев

Пока комментариев нет

» Написать комментарий

Email (не публикуется)

Имя

Фамилия

Комментарий
 осталось символов

Отправить