Билет №1. 1. Понятие признака - это определенного рода модель реальности, отражающая наши (и "респондентовы") представления о ней

1. 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. На практике же, к сожалению, соответствующие аспекты процесса формирования анкеты (для нас анкета - важнейшая часть инструмента измерения) далеко не всегда продумываются с достаточной тщательностью. А проблем здесь много.

1) Проблема существования признака. К понятию признака человек приходит тогда, когда в разных объектах начинает выделять нечто общее, по-разному в них проявляющееся. Именно так, вероятно, в сознании людей сформировались представления о многих конкретных признаках в процессе исторического развития человечества. Вряд ли, скажем, в нашем сознании родился бы признак "длина предмета", если бы мы жили в мире "безразмерных" элементарных частиц. Переходя к более близкой для социолога ситуации, отметим, что тот же признак "удовлетворенность трудом", как показали некоторые исследования, далеко не всегда можно считать "существующим".

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.

2) Проблема непрерывности Признака. Выше мы упомянули что одной из основных составляющих наших модельных представлений служит предположение о существовании психологического континуума. Оно не столь "безобидно", как кажется не первый взгляд. Дело в том, что, делая это предположение, социолог, как правило (даже не давая себе в этом отчета), далее полагает, что наряду с теми "числами", с которыми он имеет дело, скажем, при опросе респондента, потенциально возможными для использования в качестве результатов измерения являются и другие точки числовой оси. Обычно это бывает связано с допущением того, что за данными, полученными по шкале низкого типа, "стоит" некоторая латентная числовая переменная, что низкий тип шкал объясняется тем, что мы просто не можем или не умеем измерить ее "как следует". А правомочность такого предположения очень часто может быть весьма и весьма сомнительной (в литературе существует точка зрения, в соответствии с которой подобные утверждения в принципе порочны, что в социологии только номинальное измерение отражает реальность, повышение же так называемого уровня измерения это нечто "от лукавого".

Обсуждать этот вопрос здесь не будем. Отметим только, что случаи, когда предположение о существовании стоящего за нашим номинальным признаком континуума выглядит вполне разумным, встречаются все же чаще, чем это иногда кажется социологам .

3) Проблема зависимости характера шкалы (точнее, исследовательского понимания такого характера) от содержательных концепций социолога, его рефлексии по поводу свойств используемого инструмента измерения.

Тот тип шкал, который фактически используется, далеко не всегда совпадает с типом, отвечающим "физическому" способу получения данных. К примеру, он может зависеть от цели исследования. Так, возраст вряд ли может рассматриваться как обычный количественный признак, если учесть, что соотношение 70 - 60 = 20 - 10 становится неверным, когда возраст интерпретируется как показатель социальной зрелости респондента.

Значения практически любого признака из "паспортички" можно интерпретировать сходным образом - не в соответствии с "физическим" способом измерения признака, а в соответствии с какими-то гипотезами исследователя, вкладывающего в получаемые числа свой собственный смысл. Будем называть такого рода признакипризнаками-приборами.

При определении характера шкалы для признаков-приборов иногда может помочь применение математических методов.

4) Проблема размерности признака. Представим, что мы спрашиваем респондента, доволен ли он "перестройкой", и предлагаем традиционный веер ответов, указанный выше. Вполне реальными выглядят следующие рассуждения респондента. С одной стороны, сняты идеологические ограничения, говорю и пишу, что хочу. Это очень хорошо, я очень доволен перестройкой. Но, с другой стороны, покупательная способность моей зарплаты снизилась в несколько раз, я лишился возможности ездить в другие города и приобретать любимые книги. Я совершенно не доволен перестройкой.

Усреднение ответов респондента на вопрос об удовлетворенности указанными двумя сторонами перестройки вряд ли может считаться корректным: нашему респонденту будет приписано среднее значение, говорящее о безразличии, в то время как "страсти кипят".

Выход - рассмотрение признака как некой многомерной величины, моделирование респондента как точки многомерного пространства. Отметим, однако, что в социологии, как правило, далеко не просто бывает ответить на вопрос о размерности признака. Для получения такого ответа могут использоваться специальные методы, например многомерное шкалирование.

2. АНАЛИЗ ЛАТЕНТНО-СТРУКТУРНЫЙ - метод вероятностно-статистического моделирования, идея которого основана на предположении, что наблюдаемое поведение (например, ответы индивидов на вопросы теста или анкеты) есть внешнее проявление некоторой скрытой (латентной) характеристики, присущей индивидам. Задача метода заключается в том, чтобы, изучив наблюдаемое поведение индивидов, вывести эту скрытую характеристику и разделить (классифицировать) индивидов по сходству (равенству) ее значений.
Метод возник в конце 40-х - начале 50-х гг. Первоначально он разрабатывался в теории тестов как инструмент измерения таких скрытых характеристик индивидов, как способность, интеллект и т.д., а затем в социологии как инструмент классификации. Логические и математические основания метода были изложены в работах американского социолога П. Лазарсфельда.
В 50-х - начале 60-х гг. получили дальнейшее развитие математико-статистические основы метода, которые были подытожены в монографии, подготовленной П.Лазарсфельдом и Н.Генри. Однако попытки применить конкретные латентно-структурные модели к реальным данным столкнулись со значительными вычислительными и методическими трудностями. Первоначально оптимистические надежды, связанные с декларированием широких потенциальных возможностей метода, сменились более сдержанным к нему отношением.
В середине 70-х и 80-х гг. в связи с бурным развитием быстродействующей вычислительной техники вновь возродился интерес к анализу латентно-структурному. Предложен ряд эффективных алгоритмов, в которых преодолены вычислительные и прикладные трудности. Латентно-структурная техника стала доступной и приемлемой для использования в социологических исследованиях.
Анализ латентно-структурный состоит в следующем. Исследователь формирует тест или анкету, состоящую из вопросов, которые, как он полагает, относятся к изучаемой скрытой характеристике. Выделенные вопросы называют явными переменными, а скрытую характеристику - латентной переменной. В теории тестов скрытая характеристика интерпретируется как одномерный латентный континуум (непрерывная латентная переменная).
Вопросы предъявляются выборке индивидов. Основная задача метода заключается в том, чтобы на основании полученного распределения ответов на вопросы сделать выводы о позициях индивидов на предполагаемом континууме. Полученные "картины ответов" называют явными данными, а извлеченная и выведенная из них информация о континууме и положении индивидов на нем - латентной, т.е. различаются явные данные, полученные прямым наблюдением, и информация, выведенная из данных при некоторых дополнительных предположениях.
Если бы исследователь располагал полной информацией о характере распределений ответов на вопросы, то он мог бы представить эти распределения как математические функции (графики вопросов), ставящие в соответствие с конкретным уровнем континуума определенную вероятность ответа на каждый вопрос. Но так как исследователь не располагает такой информацией, он может лишь предполагать, что выбираемые вопросы отражают некоторые присущие индивидам гипотетические свойства, определяемые латентным континуумом. Данное предположение открывает возможности конструктивной разработки процедуры измерения скрытой характеристики.
В связи с тем что исследователь начинает с изучения связи и стремится вывести соответствие между латентной характеристикой и обследуемыми индивидами, необходимо выдвинуть предположение, которое позволяло бы на основании связи вопросов делать вывод о наличии сходства (равенства) между индивидами, т.е. о сходстве (равенстве) значений присущей им латентной характеристики. Основанием такого вывода является предположение, что эта связь должна быть объяснена, исходя из характера отношения между каждым вопросом в отдельности латентным континуумом, т.е. предполагается существование латентного континуума, который объясняет связь между вопросами.
Математически точная формулировка того, что латентная переменная объясняет связь между вопросами, сводится к следующему. Если индивиды имеют одинаковое значение латентной переменной, то их ответы на вопросы независимы, т.е. вероятность того, что индивиды будут давать конкретные ответы на вопросы, равна произведению вероятностей ответов на каждый вопрос анкеты в отдельности (см. Теория вероятностей). Таким образом, ответы индивидов на одни вопросы не должны зависеть от ответов на другие при условии, что индивиды имеют одинаковое значение латентной характеристики. Данное предположение независимости является основополагающим в анализе латентно-структурном и получило название аксиомы локальной независимости или принципа условной независимости.
Принятие принципа условной независимости имеет важные методические следствия и открывает возможности разработки различных латентно-структурных моделей.
Общая модель анализу латентно-структурному дается в следующей формулировке. Пусть вектор (см.) , состоящий из n компонент , обозначает явные или наблюдаемые переменные, а вектор обозначает латентную переменную. В общей статистической модели предполагается, что имеется условная функция распределения . Предполагается далее, что имеет функцию распределения . Тогда безусловная функция распределения х равна: . Если бы функции распределения F и G были известны, то оценки из наблюдаемых могли бы быть получены на основании теоремы Байеса.
Однако обычно F и G неизвестны. Но хотя известна или может быть оценена при достаточно большой выборке, тем не менее невозможно единственным образом вывести F и G из Н без некоторых дополнительных предположений относительно этих функций. Основным общим таким предположением и является принцип условной независимости, при котором Т.е. предполагается, что при данных значениях латентной переменной явные переменные , являются независимо распределенными.
Помимо математико-статистических достоинств, приводящих к разрешимости моделей анализа латентно-структурного, данное предположение ведет к важным методическим следствиям. Так, подсовокупности индивидов при условии равенства или сходства значений латентной переменной являются однородными. В большинстве ситуаций использования этих моделей исследователь стремится разработать средства измерения, например, анкету или батарею тестов, обеспечивающих такую локальную однородность.
В зависимости от предположений о конкретном виде функций F и G получают различные латентно-структурные модели (модель латентно-полиноминальная, латентных дистанций, Раша и др.). Простейшей из них является модель латентных классов, в которой предполагается, что как явные, так и латентные переменные принимают конечный ряд значений. Именно эта модель наиболее широко применяется при решении задачи классификации в социологических исследованиях.
П.Лазарсфельд выделяет следующие методологические положения, оказавшие наибольшее влияние на формирование основных идей анализа латентно-структурного.
1. Тезис о предтеоретической стадии развития социальных наук. Его принятие подчеркивало важность систематизации социального знания, осуществляемого с помощью классификационных схем, и выдвигало на первый план разработку проблем классификации, связанных с определением понятий.
2. Идея диспозиции и редукции, используемая для выделения классификационных понятий из всех возможных и более четкого их определения. Диспозиция определяется как свойство исследуемого объекта реагировать определенным образом в определенной ситуации. Диспозиционные термины рассматриваются как теоретические, которые могут легко быть выражены в эмпирических терминах. Классификационные понятия, определяемые диспозиционными терминами, и должны рассматриваться, по мнению Лазарсфельда, в социологических исследованиях Лазарсфельд исследует проблему редукции, выделяет правило взаимозаменяемости соответствующих классификационному понятию индексов, формируемых из наблюдаемых признаков-индикаторов: возможна редукция классификационного понятия к различным индексам. Экспериментальный характер правила позволяет надеяться на разработку со временем (по мере уточнения индексов) более тонких и точных инструментов классификации. В процессе редукции классификационного понятия к эмпирическим индексам выделяются четыре ступени: формирование первоначального образа классификационного понятия; спецификация его размерности; обоснование и выбор наблюдаемых индикаторов как соответствующих классификационному понятию; объединение индикаторов при заданной спецификации в индекс.
3. Утверждение о вероятностном характере отношения между классификационым понятием и индексом. Такая нежесткая связь делает возможным как введение новых индикаторов и эмпирический анализ их соответствия классификационному понятию, так и уточнение классификационного понятия, заданной спецификации его размерности.

Билет №2

1. 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. (Представле­ния о том, какой вид эти данные имеют и как они должны преобразовываться, должны опираться на определенные теоре­тические исследовательские концепции, априорные модельные представления социолога. Обсуждение этих представлений ста­нет ключевым моментом в дальнейшем изложении.)

Отметим, что только что введенное определение латентной переменной несколько расходится с тем, что под таковой часто понимают социологи. Мы имеем в виду ситуацию, когда латен­тной называют переменную, относительно которой заранее не­известно не только то, как ее измерить, но и то, что она из себя представляет: исследователь догадывается, что наблюдаемое по­ведение респондента (чаще всего — ответы на вопросы предло­женной ему анкеты) объясняется действием одной или несколь­ких скрытых переменных, но не может априори дать им назва­ние (подобная ситуация имеет место, например, при использо­вании факторного анализа; подробнее мы ее рассмотрим в главе 7). Приведенное же выше определение предполагает, что иссле­дователь вполне может заранее знать, какая латентная перемен­ная его интересует. Латентность же ее заключается в том, что ее измерение осуществляется не в процессе сбора данных, а в процессе анализа некой первичной информации. 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.

Говоря о комплексе вопросов, связанных с измерением латент­ной переменной, будем использовать также терминологию, каса­ющуюся операционализации понятий. Представляется очевидным родство соответствующих проблем: латентная переменная часто отвечает трудно измеримому или смутно очерчиваемому заранее понятию, наблюдаемые признаки — результату его операциона­лизации.

2. Основные принципы латентно-структурного анализа: соотношения, позволяющие получить описание латентных классов; интерпретация латентной переменной.

Теоретическая часть

Латентно-структурный анализ - один из формальных методов, с помощью которого выявляется латентный признак (скрытый), связанный с регистрируемыми социологом явными (эмпирическими) признаками. Можно сказать, что задачей этого метода является выявление внутренней структуры социального явления.

Логические и методологические основания ЛСА были заложены известным американским социологом П.Ф. Лазарсфельдом в 40-50-х годах в рамках теории тестов для изучения скрытых установок и стремлений американских солдат. Лазарсфельд разрабатывал проблематику методологии социальных наук и применения математических методов в социальном познании. Впервые метод ЛСА был изложен в четвертом томе серии <Исследования по социальной психологии во второй мировой войне> [3, 140].

В 50-60-х годах метод продолжил свое развитие. В это же время вышла монография П.Ф. Лазарсфельда и Н. Генри <Латентно-структурный анализ>. Однако для конкретного применения метод оказался сложным, так как имеет достаточно много методических и вычислительных ограничений.

В 70-80-х годах стала быстро развиваться вычислительная техника, появились новые алгоритмы применения данного метода, позволившие преодолеть вычислительные и методические трудности. Как следствие, разрабатывались новые модели ЛСА.

Как отмечал автор данного метода, ЛСА является обобщением теории тестов. Предполагается, что за наблюдаемыми признаками социальных явлений существует латентная переменная (ЛП). В основе ЛСА могут лежать различные модели: латентная переменная может быть непрерывной (респонденты расположены вдоль латентной переменной), а может быть дискретной (прерывной) (респонденты расположены в различных точках или классах латентной переменной). Задача социолога - распознать структуру скрытой переменной, т.е. узнать расположение респондентов на этой переменной. Как отмечалось выше, существуют различные модели ЛСА. Можно выделить такие модели ЛСА, как:

· Модели для непрерывной ЛП;

· Модели для дискретной ЛП;

· Модели для дихотомических признаков;

· Две модели для недихотомических признаков: одна - для нескольких дискретных ответов, вторая - для количественных переменных;

· Модели, используемые в панельном исследовании, когда предполагается, что положение респондента вдоль латентного континуума может меняться;

Наиболее часто используемой и наиболее простой считается дискретная модель ЛСА. Мы будем рассматривать дихотомическую дискретную модель ЛСА.

Билет №3

1. «Мягкие» и «жесткие» методы сбора данных. Их достоинства и недостатки

Обратим внимание читателя на то, что приведенные в главе 1 примеры, подтверждающие существование проблемы измерения в социологии, касались в основном анкетных опросов. Это не случайно. Те многочисленные результаты, которые можно отнести к области социологического измерения, стали появляться именно как реакция на негативные моменты такого способа сбора данных. Соответствующие проблемы активно начали рассматриваться в науке примерно в 20-х годах века, когда начался "бум" анкетных опросов и, как следствие, стала развиваться серьезная научная рефлексия по поводу их роли в научных социологических построениях.

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 интервью или метод фокус-группы), другие - "жесткими", количественными ("воплощение" - анкета с закрытыми вопросами).

Нам такое разделение всех методов на две указанные группы представляется неудачным.

Во-первых, между "абсолютно" "мягким" и "абсолютно" "жестким" подходами к получению информации от респондента существует множество промежуточных вариантов. Куда, например, следует отнести, известный метод измерения установки, связанный с именем Терстоуна: с одной стороны, он позволяет построить совершенно "жесткую" анкету, ответы на вопросы которой дадут нам возможность приписать каждому респонденту число, отражающее его установку; но, с другой, включает в себя массу неформализуемых, содержательных, "мягких" шагов, необходимых для построения упомянутой "жесткой" анкеты.

Во-вторых, нам представляется неудачной идея положить в основу какой бы то ни было классификации разных подходов к измерению степень формализации каждого их них. На наш взгляд, формализация - дело вторичное. И неформализованные подходы нужны не ради удовлетворения какой-то "ненависти" к формализму, а ради получения более адекватной, в большей степени отвечающей реальным представлениям респондента, информации. Вполне можно представить себе ситуацию, когда "плохой" социолог с помощью совершенно неформализованных методов получает фикцию, а "хороший" на основе полностью "жесткой" анкеты - весьма доброкачественную информацию. Поэтому ниже, говоря о "мягкости" метода измерения, мы будем иметь в виду возможность с его помощью достаточно глубоко "проникнуть" в сознание респондента. Более мягким будем называть тот метод измерения, который в большей мере позволяет отразить мнение опрашиваемого. Другими словами, отождествим понятие "мягкости" метода сбора данных с понятием его адекватности сути решаемой задачи. Учитывая, что реализация современных методов измерения невозможна без использования математического аппарата, остановимся еще на одном моменте, связанном с трактовкой пары терминов "мягкий - жесткий".

Нам приходилось сталкиваться с такой ситуацией, когда социолог отождествляет понятие "жестких" методов с математическими. Это представляется совершенно недопустимым. Конечно, любой математический метод по своей сути является в известном смысле жестким. Но это не та "жесткость", которая нас интересует в связи с проблемой измерения.

С одной стороны, и при "мягком" подходе к опросу респондентов возможно использование математических схем.И мы этим ниже воспользуемся. А именно, покажем, что адекватная оценка мнения респондента может происходить путем использования выраженной на математическом языке модели процесса восприятия им объектов, предлагаемых ему для оценки.

С другой стороны, возможна и обратная ситуация, когда математические методы в социологии применяются на основе "мягкой" стратегии: предполагается изначальная неопределенность целевой установки, используются разные подходы, осуществляется их сравнительный анализ, постоянное возвращение к предыдущим этапам, изменяются условия реализации последних, формализм связывается с содержательными концепциями исследователя и т.д. Такое "смягчение" жестких математических алгоритмов достигается за счет реализации некоторых общих правил и методологических принципов использования математики в социологии.В последние годы в литературе ведется довольно бурная дискуссия о достоинствах и недостатках "мягких" и "жестких" подходов к измерению. При этом аргументы авторов соответствующих публикаций часто бывают направлены на обоснование того, что только один из них является "хорошим". Как известно, каждый хорош на своем месте. Обсуждение разных подходов к осуществлению социологического измерения, конечно, нужно, но не для доказательства того, что только один из них хорош, а для выявления возможностей каждого из них (для нас наиболее важно в этом отношении изучение возможностей адекватного отражения того, что происходит в сознании респондента).Итак, какие же "плюсы" и "минусы" заключены в каждом из рассматриваемых подходов?