Основные цели методов одномерного шкалирования.

Понятие признака и проблема его измерения. Неадекватность традиционной интерпретации значений признака. Проблема его существования.

понятие признака — это определенного рода модель реальности, отражающая наши (и "респондентовы") представления о ней. Мы сами формируем это понятие, искусственно вычленяя в живой жизни отдельные стороны изучаемых явлений, и должны делать это с величайшей осторожностью. 1) Проблема существования признака. К понятию признака че­ловек приходит тогда, когда в разных объектах начинает выде­лять нечто общее, по-разному в них проявляющееся. Важный аспект, связанный с реальностью существования используемого в конкретном исследовании признака, касается специфики восприятия респондентами соответствующего воп­роса анкеты: один и тот же вопрос может разными людьми вос­приниматься столь по-разному, что понятие единого для всех признака станет бессмысленным.

Понятия латентной и наблюдаемой переменной. Проблема их соотнесения в социологии.

Переменную, значения которой нельзя получить сразу, за­дав, скажем, определенный вопрос в анкете и получив соответ­ствующий ответ респондента, будем называть латентной (скры­той). В противоположном случае будем говорить о наблюдаемой переменной. . Процесс получения значений наблюдаемой пере­менной называется прямым измерением (в работе [Клигер и др., 1978] оно называется измерением при сборе данных).

Латентные переменные измеряются косвенным путем, с по­мощью определенных преобразований некоторых наблюдаемых, поддающихся адекватной интерпретации данных.

Другими словами, мы называем латентной переменную, значения которой получаются в результате так называемого производного измерения (в работе [Клигер и др., 1978] оно называется измерением при анализе данных). Корот­ко поясним, почему мы прибегли к такому определению.

С нашей точки зрения, в социологии между указанными дву­мя ситуациями нет непреодолимой пропасти. Для социолога любая переменная, находящаяся в результате производного измере­ния, всегда в той или иной мере является латентной: исследова­тель практически никогда не может быть уверен, что предполо­жение о самом существовании этой переменной адекватно мо­делирует ситуацию, что наблюдаемое поведение отражает имен­но то, что интересует исследователя, и т.д. И продвинутые спо­собы измерения всегда дают возможность пересмотра социоло­гом наименования переменной или вообще отказа от убежденно­сти в ее существовании.

3. «Мягкие» и «жесткие» методы сбора данных. Их достоинства и недостатки [27 (издание 1998 года), 28].

У анкетных способов получения эмпирической информации сразу появились принципиальные противники. Они полагали, что истинное мнение респондента может быть выявлено только с помощью неформализованных, не ограниченных анкетными вопросами, методов сбора данных. Противопоставление разных методов друг другу привело к рождению новых терминов. Одни методы стали называться "мягкими", качественными, гибкими ("воплощение" мягкости — свободное интервькт или метод фо­кус-группы), другие — "жесткими", количественными ("воп­лощение" — анкета с закрытыми вопросами) [Ядов, 1991 6j. С одной стороны, и при "мягком" подходе к опросу респон­дентов возможно использование математических схем

С другой стороны, возможна и обратная ситуация, когда ма­тематические методы в социологии применяются на основе "мяг­кой" стратегии

В основе широкого распространения анкетных опросов ле­жит желание: а) учесть мнение как можно более широкой сово­купности людей по возможно более обширному кругу вопро­сов; б) обеспечить построение репрезентативной выборки; в) иметь возможность применения известных статистических кри­териев надежности получаемых выводов (проверки сформули­рованных априори гипотез на репрезентативной выборке; ана­лиза возможности их обобщения на генеральную совокупность; оценки валидности результатов измерения и т.д.).

С другой стороны, "мягкий" подход дает возможность полу­чить адекватную информацию, но по понятным причинам не позволяет говорить о статистической надежности выводов.

Теория шкалирования как попытка совместить положительные стороны «мягкого» и «жесткого» подходов.

Естественным следствием действия указанных противоречи­вых тенденций явилось стремление разобраться с тем, что же, собственно, такое социологическое измерение, и разработать способы сбора социологических данных, позволяющие хотя бы в какой-то мере сочетать положительные стороны "мягкого" и "жесткого" подходов

: 1) разработку методов одномерного шкалирования;

Можно сказать, что интерпретация данных — это наше виде­ние того, что за этими данными стоит, наше понимание смысла чисел (или каких-либо других математических конструктов), по­лученных в результате измерения [Интерпретация и анализ..., 1987, гл. I]. Именно в понятии интерпретации данных по суще­ству отражается "стыковка" эмпирического и теоретического Отражение формальных отношений. Имеются в виду четко выделенные эмпирические отношения, которые мы считаем ото­бражающимися в математические при измерении, т.е. при ото­бражении ЭС в МС Неформализованные представления об ЭС. Далеко не все пред­ставления социолога об изучаемой ЭС можно формализовать (хотя бы путем представления ее в виде ЭСО). Ниже мы не раз коснем­ся не совсем формализуемых или совсем неформализуемых свойств социологических ЭС. Многие из этих свойств изучены, система­тизированы. Коротко их опишем.

а) Раскрытие упомянутых свойств привело к рождению ряда понятий, некоторые из которых мы должны

здесь упомянуть, поскольку далее они для нас станут ключевыми.

Прежде всего рассмотрим модель восприятия. Это словосоче­тание, конечно, требует двух дополнений, отражающих, что именно воспринимается и кто воспринимает. субъектами восприятия яв­ляются респонденты, а объектами — какие-то объекты реально­го мира, оценки которых респондентами интересуют социолога.

Каждый метод шкалирования опирается на свою модель вос­приятия. Моделью восприятия, соответствующей ранжировке респон­дентом некоторых объектов, может служить следующее предпо­ложение.

Ранжируя объекты, респонденты руководствуются каким-то набором характеристик последних (одним и тем же для всех рес­пондентов), т.е. мыслят эти объекты в виде точек некоторого при­знакового пространства. У каждого респондента имеется некото­рое представление об "идеальном" объекте.

Основные цели методов одномерного шкалирования.

Сформулируем теперь основные цели, которые ставили перед со­бой разработчики известных методов одномерного шкалирования.

I) Получение значений латентной переменной таким путем, чтобы были удовлетворены два требования, внешне представля­ющиеся несовместимыми: с одной стороны, мы знали бы, как интерпретировать эти значения и были уверены в адекватности реальности этой интерпретации (т.е. мнение респондента было бы отражено адекватно), и, с другой стороны, способ шкали­рования был бы настолько прост, чтобы его можно было при­менять для выявления мнений достаточно большого количества респондентов

2) Обеспечение уровня измерения, достаточно высокого для того, чтобы к полученным шкальным значениям можно было применять традиционные "числовые" методы, позволяющие вы­являть статистические закономерности