КРИТЕРИИ КАЧЕСТВА ИЗМЕРЕНИЯ.

Задача оценки качества измерения — это задача разделения истинного значения и ошибки. Еще одна проблема, стоящая перед исследователем, связана с необходимостью использовать несколько показателей (вопросов анкеты, данных наблюдения и т. п.) для построения суммарного индекса или шкалы, позволяющих получать более точные, т. е. менее подверженные смещению, оценки интересующей исследователя переменной. Индексы и шкалы позволяют перейти от многообразия конкретных, наблюдаемых переменных-индикаторов, отражающих лишь отдельные аспекты теоретического понятия, к более абстрактным переменным теоретической модели.

Использование индексов и шкал ведет к повышению надежности и валидности измерения.

Качество отдельных индикаторов, суммарных показателей (индексов) и шкал определяется их надежностью и валидностью.

Надежность измерения связана с его устойчивостью и воспроизводимостью. Показатель может считаться надежным в той мере, в которой полученные оценки могут быть воспроизведены на данной совокупности объектов измерения. Основной вид надежности — это надежность-повторяемость (или диахронная, ретестовая надежность). Оценка ретестовой надежности отражает результаты повторного применения одного и того же показателя (вопроса, теста) для одной и той же выборки случаев (респондентов) в разные моменты времени. Если люди отвечают на вопрос одинаково и в первом, и во втором, и во всяком последующем случае, то этот вопрос надежен. Если тест умственных способностей дает те же результаты при повторной проверке на одной и той же группе старшеклассников, то это надежный тест.

Важно отметить, что надежность инструмента измерения не отражает его точность или правильность. Скажем, если на вопрос о доходе респонденты дважды дадут совершенно идентичные ответы, завышенные на какие-нибудь 100%, мы имеем дело с абсолютно надежным, но неточным показателем.

К недостаткам оценок надежности-повторяемости следует отнести, во-первых, сложность проведения повторных замеров на больших выборках, типичных для социологии. Во-вторых, истинное значение переменной также может изменяться с течением времени, например, политические симпатии могут измениться за неделю в результате каких-то скандальных разоблачений, а зарплата — существенно возрасти за месяц из-за введения обязательного индексирования в условиях инфляции. В последнем случае перед исследователем встанет трудноразрешимая задача отделить колебания, вызванные изменением истинного значения переменной, от колебаний, связанных с надежностью показателя. Поэтому так важен еще один вид надежности — надежность-согласованность. Оценить надежность-согласованность можно лишь в том случае, если для измерения одной и той же переменной используют множество индикаторов.

Типичные источники ненадежности — это случайные несистематические факторы, связанные с колебаниями внимания респондентов, неоднозначностью формулировки вопроса, ведущей к различию в его восприятии в разных случаях; несистематическими различиями в проведении интервью; различиями в кодировании открытых вопросов, или с ошибками при вводе данных.

Валидность измерения, в самом общем смысле, характеризует соответствие измерения его цели. Эмпирический показатель валиден (обоснован, правилен) в той мере, в какой он действительно отражает значение той теоретической переменной, которую предполагалось измерить. Очевидно, что нет смысла говорить о валидности какого-то индикатора самого по себе.

Валидность инструмента измерения состоит в однозначностш и правильности получаемых результатов относительно измеряемого свойства объектов, т. е. относительно предмета измерения. Можно сказать, что валидность определяет “чистоту” измерения теоретического конструкта. Когда измерение является непосредственным, т.е. мы можем прямо подсчитать количество эталонных единиц измеряемого свойства, и на результаты измерения влияют только случайные ошибки, надежность и валидность неразличимы, валидность инструмента измерения равна его надежности.

10. Анализ количественных данных: понятие, цели, последовательность этапов.

Понятие "анализ данных"

Достаточно глубокое исследование социальной реальности невозможно без опоры на изучение конкретных фактов. Судить о сущности различных социальных явлений или процессов можно лишь на основе имеющихся или специально собранных эмпирических данных.

Эмпирический материал, собранный социологом, подвергается процедуре анализа, главной целью которого является поиск закономерностей функционирования и развития той или иной социальной общности, социального института и т.п. В самом общем виде анализом данных (АД) можно назвать совокупность действий, осуществляемых исследователем в процессе изучения полученных тем или иным образом данных с целью формирования определенных представлений о характере явления, описываемого этими данными. Сфера применения АД в социологии чрезвычайно широка, однако здесь это понятие будет употребляться в узком смысле - в связи с изучением данных с применением математических (статистических) методов.

Применение математического аппарата в анализе данных позволяет достичь следующих целей:

● четко сформулировать свои представления об изучаемом объекте;

● абстрагироваться от множества реальных свойств объекта;

● анализировать большие объемы информации;

● получить научно обоснованное подтверждение содержательных предположений (гипотез) исследования, делать выводы, не лежащие "на поверхности";

● получить возможность экстраполировать (переносить) выводы, полученные в ходе обследования ограниченного числа объектов (выборочной совокупности) на более широкую совокупность (генеральную).

Однако необходимо отметить ряд обстоятельств, которые обуславливают определенную специфику использования статистических методов в анализе социологических данных.

Во-первых, на практике часто нарушается условие вероятностного порождения анализируемых данных. В социологии само определение вероятности в некоторых ситуациях может не иметь смысла.

Во-вторых, не всегда бывает ясно, каковы границы изучаемой генеральной совокупности. Имеется в виду, что даже в рамках одного исследования бывают альтернативные и множественные решения вопроса о генеральной совокупности.

В-третьих, для многих методов анализа не разработаны способы перенесения результатов их применения с выборки на генеральную совокупность.

В-четвертых, интересующие социолога данные, как правило, получены по шкалам низких типов - номинальной или порядковой, таким образом, с конструктами, полученными в результате измерения, исследователь не может обращаться также как с обычными числами.