Смекни!
smekni.com

Социологические индексы и шкалы (стр. 6 из 7)

Если получившуюся шкалу предъявить теперь группе респондентов, то индивидуальным баллом каждого субъекта, выражающим меру «благожелательность» его установки, можно считать медиану (или средний балл) всех суждений, с которыми он согласился.

Многие критики шкалы Терстоуна указывали на возможность влияния на получаемые результаты характеристик «судейской» группы и широты диапазона предлагаемых суждений. Все же существуют веские основания считать, что такая шкала обладает вполне удовлетворительной воспроизводимостью и в среднем диапазоне дает уровень измерения, превосходящий ординальный (является так называемой шкалой разностей). Удаление или прибавление пункта шкалы не меняет шкальных значений других пунктов-высказываний. Приведем некоторые примеры высказываний, включенных Терстоуном в окончательный вариант шкалы установок по отношению к церкви (в скобках указан шкальный балл суждения):

· «Я думаю, что церковь – это наиважнейший социальный институт в современной Америке» (0,2);

· «Когда я нахожусь в храме, мне доставляет удовольствие наблюдать за службой, особенно если при этом звучит хорошая музыка» (4,0);

· «Я ощущаю потребность в какой-то религии, но не нахожу того, что мне нужно, ни в одной из существующих церквей» (6,1);

· «С моей точки зрения, церковь безнадежно устарела» (9,1).

В основе шкалы Гутмана также лежит идея кумулятивности: одни высказвания-пункты имеют большую «нагрузку» на одномерном континууме шкалируемой переменно-признака, другие – меньшую. Модель шкалирования, предложенная Гутманом, подразумевает, что в идеальном случае респондент, согласившийся с более «нагруженным» пунктом, согласится и со всеми менее «нагруженными». Таким образом, знание максимального шкального балла респондента позволяет полностью воссоздать паттерн его ответов. Шкалируемая переменная-признак не обязательно является установкой, она может характеризовать поведение: одна из первых гутмановских шкал, например, содержала пункты, описывающиен симптомы реактивного невроза, расстройства сна, тошнота, страх и т.п. В предложенной Гутманом процедуре обычно используется совокупность дихотомических вопросов, т.е. вопросов, на которые могут быть даны лишь два ответа: “да” или “нет”, “согласен” или “не согласен”. Совокупность вопросов или утверждений, составляющих гутмановскую шкалу, должна обладать одним существенным свойством: вероятность положительного ответа монотонно возрастает с ростом значения шкалируемой (латентной) переменной. Отсюда следует, что субъекты, имеющие больший шкальный балл, т.е. большее значение латентной переменной, с большей вероятностью дают положительный ответ на каждый отдельный вопрос. Это условие легко проиллюстрировать на примере следующих вопросов о росте (для простоты изложения предположим, что ошибка измерения отсутствует, т.е. все респонденты знают и точно сообщают свой истинный рост):

1.Верно ли, что Ваш рост превышает 1,50 м?

2.Верно ли, что Ваш рост превышает 1,60 м?

3.Верно ли, что Ваш рост превышает 1,70 м?

Эти вопросы образуют идеальную гутмановскую шкалу: если ошибка измерения отсутствует, любой респондент, ответивший положительно на вопрос 3, дает положительный ответ и на вопросы 2 и 1. Вообще, зная максимальный балл респондента, мы можем полностью воссоздать его паттерн ответов. Для вопросов о росте все возможные паттерны ответов (шкальные типы) приведены в табл. 2.

Таблица 2

Ответы на вопросы о росте для четырех гипотетических респондентов

Вопрос, № п/пРеспондент 1 2 3
А + + +
Б + + ¾
В + ¾ ¾
Г ¾ ¾ ¾

Если респондентов и вопросы расположить на одной шкале латентной переменной (в данном случае, «роста»), то станет очевидным, что респонденты реагируют на вопросы в зависимости от своего ранга (положения) на этой же шкале: респондент данного роста, позитивно прореагировавший на некий вопрос-пункт, будет также позитивно реагировать на все пункты, имеющие более низкий ранг (в нашем примере, на все более «низкорослые» вопросы-пункты). Скажем, для примера с ростом совместное упорядочение вопросов и респондентов на гутмановской шкале могло бы выглядеть, как на рисунке 2.

Вопрос 2
Вопрос 3

Низкий рост Высокий рост


Рис. 2. Шкала Гутмана для трех вопросов о росте и четырех респондентов

Легко видеть, что в нашем примере самыми «популярными» (имеющими наибольшую частоту положительных ответов) будут менее «нагруженные» по шкалируемой переменной вопросы. С другой стороны, большее число положительных ответов будет у тех респондентов, для которых значение шкалируемой переменной выше.

Для того чтобы определить, является ли данная совокупность вопросов шкалируемой, т.е. дает ли она хорошее приближение к идеальной модели шкалирования по Гутману, нужно, во-первых, убедиться, что вопросы по своему смыслу могут соответствовать вышеописанному условию монотонного возрастания вероятности положительного ответа. Так, например, рассмотренные выше вопросы шкалы социальной дистанции Богардуса теоретически могут составить гутмановскую шкалу. Однако так называемые точечные вопросы ¾ например: «Верно ли, что Ваш рост равен 1,65 м?» ¾ наверняка не могут быть использованы в рамках рассматриваемой шкальной модели. Дальнейшая процедура построения гутмановской шкалы заключается в проверке соответствия реальных данных модели совершенной шкалы Гутмана и ее лучше рассмотреть на конкретном примере.

Допустим, некий социолог пытается измерить переменную «благопристойность», которую он почему-то связывает со стремлением следовать нормативным предписаниям, регулирующим публичное (т. е. безличное) социальное общение. Среди использованных им вопросов есть три следующих:

1. Вы обычно стучите в дверь кабинета или комнаты, прежде чем войти (верно, неверно).

2. В публичных обсуждениях или дискуссиях Вы высказываете свое мнение лишь тогда, когда Вас прямо об этом попросят (верно, неверно).

3. Вы предпочтете промолчать, если Вам покажется, что Ваше справедливое и существенное замечание может вызвать раздражение у окружающих (верно, неверно).

Конечно, можно предположить, что некоторые из изобретенных исследователем вопросов отражают скорее «социальную тревожность» или «конформизм», но в данном случае мы будем руководствоваться тем, что идеальных индикаторов не бывает: бывают индикаторы, дающие лучшее или худшее приближение к идеальной шкале для реальных данных.

Итак, социологу предстоит проверить, насколько полученное им эмпирическое распределение ответов соответствует тем теоретически возможным паттернам ответов на три вопроса, которые в таблице 6.2 образуют безупречный «параллелограмм», характерный для идеальной гутмановской шкалы. Для случая трех вопросов возможны четыре «правильных» паттерна ответов, обозначаемых обычно как школьные типы ответов:

социологический индекс шкала

1. + + +

2. + + ¾

3. + ¾¾

4. ¾ — —

Предположим, что наш социолог получил следующую картину распределения шкальных типов (см. табл. 3).

Таблица 3

Распределение ответов для шкальных типов
Вопросы Ответы Вопрос 1 («стук в дверь») Вопрос 2 («публичная дискуссия») Вопрос 3 («опасение вызвать раздражение») Число случаев, N
Паттерн ответа («+» — «верно», «—» — «неверно»): + + + 30
+ + 50
+ 45
10
Всего 135

Судя по таблице 6.3, априорное упорядочение вопросов совпало с реальным: самый «легкий» первый вопрос оказался и самым популярным, тогда как на самый «тяжелый» вопрос шкалы положительно ответили лишь 30 опрошенных: нежелание высказывать свою точку зрения требует значительно большего количества «благопристойности», чем привычка стучать в дверь.

Если бы использованный нами исходный порядок вопросов не совпал бы с их реальным ранжированием по числу позитивных ответов, то это само по себе не доказывало бы «нешкалируемости» данной совокупности пунктов: для того, чтобы получить столь же красивую «гутмановскую» картину распределения ответов, как в предыдущей таблице 6.2, было бы достаточно просто переставить столбцы таблицы так, чтобы первым оказался самый популярный вопрос с наибольшим числом положительных ответов и т. д. (Упорядоченную таким образом таблицу обычно называют шкалограммной матрицей, или шкалограммой.)

Реальной проблемой в нашем примере, как и в большинстве случаев построения гутмановской шкалы, стало наличие так называемых нешкальных типов, т. е. таких паттернов ответа, которые попросту не укладываются в логику одномерной модели с монотонно возрастающей вероятностью ответа. Примером «нешкального» паттерна мог бы быть положительный ответ на третий вопрос при отрицательных ответах на первые два вопроса (— — +). То обстоятельство, что некий респондент, бесцеремонно входящий в чужую дверь без стука, боится открыто выразить свое мнение, может быть и случайной ошибкой, и результатом влияния какой-то посторонней переменной: возможно, отвечая на третий вопрос, этот человек думал не о хороших манерах, а о том, что высказывать свое мнение открыто в его привычной среде «невыгодно», недальновидно и т. п. Для того чтобы проверить шкальную гипотезу о том, что данная совокупность вопросов дает хорошее приближение к гутмановской шкале, нам следует трактовать «нешкальные» типы ответа как ошибки и оценить, насколько велико отклонение от идеальной модели. Пусть наш исследователь получил следующее распределение «нешкальных» типов (см. табл. 4).