Пути выхода из кризиса

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. И соответствующие предложения не заставили себя долго ждать. Было получено довольно много результатов, так или иначе касающихся проблемы социологического измерения, и, по большому счету, лежащих в русле преодоления описанного выше кризиса. С нашей точки зрения, в указанном потоке работ можно выделить следующие основные направления: 1) разработку методов одномерного шкалирования; 2) изучение специфики социологических данных, выделение их типов; 3) анализ понятия социологического измерения и рождение на основе соответствующих размышлений теории измерений (формализованной); 4) развитие многомерного шкалирования.

Соответствующие указанным направлениям результаты обычно упоминаются в литературе отдельно друг от друга. Нам же представляется, что решению многих вопросов, связанных с осмыслением понятия социологического измерения (и, конечно, с повышением практической эффективности внедрения соответствующих теоретических разработок), может способствовать совместное рассмотрение этих результатов, проведение определенных параллелей между ними. Именно это мы и хотим осуществить ниже, не затрагивая, правда, четвертого направления. Для этого нам потребуется несколько нетрадиционный взгляд на некоторые известные положения, выделение обычно не рассматриваемых сторон описанных в литературе подходов к измерению.

2. Одномерное развертывание: решаемые задачи; модель восприятия респондентом предлагаемых ему объектов; процедура построения шкалы; свойства построенной шкалы.

Следующий метод одномерного шкалирования, который мы хотим описать, был предложен Кумбсом ([Coombs, 1964]; в со­ветской литературе его описание можно найти в [Клигер, Косо­лапое, Толстова, 1978]). Этот исследователь сыграл значитель­ную роль в становлении теоретических представлений о социо­логическом измерении. Им был предложен ряд классификаций социологических данных (шкал), за каждой из которых стоит свое видение их специфики.

Интересующие нас результаты Кумбса состоят в следующем.

Во-первых, он глубоко проанализировал аспекты интерпре­тации данных, связанные с моделями восприятия, пытаясь при этом понять, каковы те минимальные, наиболее естественно интерпретируемые положения, без которых вообще немыслимо какое бы то ни было измерение, и каким должен быть метод шкалирования, опирающийся только на такие предположения.

Во-вторых, Кумбс пытался понять, насколько адекватна ре­альности традиционная интерпретация оценок, получаемых Гфи ответе респондента на вопросы анкеты. Им были подробно про­анализированы соответствующие возможности респондентов! и показано, что действительность часто весьма далека от того, ч\о принято в эмпирической социологии: многие считающиеся адек­ватными способы измерения таковыми не являются (например, ранжировка респондентом объектов); напротив, ряд измерив тельных процедур, считающихся обычно не подходящими дли социологических опросов из-за того, что респонденту якобы трудно дать требующийся ответ, в действительности могут быть вполне корректно использованы (например, результаты отве­тов респондентов на вопросы об упорядочении пар объектов по расстояниям между ними).

Более того, он показал, что иногда на базе информации,тра­диционно считающейся неадекватной, можно довольно глубоко проанализировать мнение опрашиваемых (например, к данным, полученным с помощью упорядочения респондентами пар объек­тов по расстояниям между ними, могут быть применены алгорит­мы многомерного шкалирования и на этой основе возможно серь­езное изучение так называемого пространства восприятия рес­пондентов; многочисленные социально-психологические приме­ры рассматриваемого плана описаны в [Дэйвисон, 1988]).

Для анализа интересующих нас процессов Кумбс активно ис­пользовал математический аппарат. Его идеи легли в основу мощ­ного и перспективного направления анализа данных — многомер­ного шкалирования (это еще один пример того, как социология стимулировала развитие математики). В частности, идеи одномер­ного развертывания легли в основу одной из значительных ветвей многомерного шкалирования — многомерного развертывания.

Описанию некоторых предложенных Кумбсом типологий шкал будет посвящен следующий раздел.

Перейдем к рассмотрению метода одномерного развертыва­ния, начав с постановки задачи и анализа соответствующей мо­дели восприятия. По существу речь пойдет о том, при каких ми­нимальных предположениях и как может быть построена оценоч­ная шкала, исходной информацией для которой служат осуще­ствленные респондентами ранжировки шкалируемых объектов.

9.2. Основная цель метода

(Итак, в нашем распоряжении имеются осуществленные рес­пондентами ранжировки изучаемых объектов. Задача состоит в приписывании объектам чисел таким образом, чтобы эти числа отражали суммарное (усредненное) мнение всех респондентов о рассматриваемых объектах. Ясно, что это — одна из самых рас­пространенных задач эмпирической социологии.

В первом разделе мы рассматривали традиционные способы /решения подобных задач. Надеемся, читатель убедился в том, что корректность этих способов может быть поставлена под сомне­ние. Как же быть?

Прежде всего вспомним, в чем именно мы усматривали "ко­рень зла". При этом рассмотрим лишь часть сформулированных выше проблем. А именно: предположим, что мы "верим" ран­жировкам и обратимся к рассмотренному в п. 1.2 примеру: пред­положим, что оценочная шкала получается за счет усреднения рангов, приписанных респондентами тому или иному объекту.

Неадекватность этого способа мы усматривали в том, что, ус­редняя баллы, мы тем самым обращались с ними как с числами, неявно учитывая такие соотношения между ними, как, напри­мер, 5 — 4 = 3-2. И по сути дела, у нас не было никаких соображений, делающих такой способ обращения с числами адекватным. Респондент нам говорил о том, что такой-то объект он ставит на третье место, но при этом никак не намекал, что имеет в виду приписывание этому объекту числа 3.

Кумбс поставил перед собой вопрос: можно ли, не вклады­вая в ответы респондента того, чего он не говорил, не навязывая ему чисел, все же как-то построить требующуюся оценочную шкалу?

Итак, можно ли на базе осуществленных респондентами ран­жировок изучаемых объектов, не делая никаких искусственных предположений, построить оценочную шкалу? Если вообще без всяких предположений нельзя обойтись, то каким должен быть их наиболее "безвредный" минимум? Другими словами, какова должна быть модель восприятия, чтобы, с одной стороны, она дала нам возможность построить требующуюся шкалу, а с дру­гой, — была бы приемлема, не опиралась на слишком далекие от действительности предположения? Кумбс дал ответ на этот воп­рос. Этот ответ состоял в предложении особого способа шкали­рования: метода одномерного развертывания.

Таким образом, основная цель указанного метода — постро­ение оценочной шкалы на базе ранжировок изучаемых объектов и с использованием сравнительно приемлемой модели воспри­ятия (во всяком случае, не опирающейся на подмену рангов числами).

Как и выше, предположим, что исследователя интересует,-каким для рассматриваемой совокупности респондентов являет­ся, скажем, рейтинг каких-то политических лидеров, либо по­пулярность каких-то телепередач, либо престижность ряда про­фессий. И для получения исходных данных социолог просит каж<-дого респондента проранжировать соответственно политичес­ких лидеров, телепередачи, профессии. О том, какое основание классификации предлагается выбрать, мы пока не говорим. Этот выбор в значительной мере предопределяет модель восприятия, к обсуждению которой мы переходим.

Вопрос 1

Основные цели методов одномерного шкалирования.

1) 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 (напомним, что такого рода простота чаще всего сопряжена с жесткостью способа опроса), используя репрезентативную выборку и, как следствие, получая статистически надежные выводы (с помощью традиционных приемов математической статистики, предназначенных для переноса результатов с выборки на генеральную совокупность). Выше мы говорили о совместном достижении этих двух целей как о сочетании преимуществ мягкого и жесткого подходов к сбору данных.

2) Обеспечение уровня измерения, достаточно высокого для того, чтобы к полученным шкальным значениям можно было применять традиционные "числовые" методы, позволяющие выявлять статистические закономерности (обычно стремятся к получению по крайней мере интервальной шкалы, хотя некоторые известные способы шкалирования, по замыслу их авторов, позволяют получать только порядковый уровень измерения) и осуществлять упомянутый выше перенос результатов с выборки на генеральную совокупность (классические схемы такого переноса опираются и на репрезентативность выборки, и на "числовой" характер исходного материала).

Вопрос 2

Отношения между элементами числовых множеств будем называть числовыми, а

отношения между элементами эмпирических множеств -- эмпирическими.

На любом множестве, как эмпирическом, так и числовом, содержащем более одного

элемента, может быть задано бесконечное множество различных отношений. Однако

исследователя обычно интересуют лишь очень немногие из них. Произвольное множество вместе с выделенными на нем отношениями будем называть системой с отношениями. Само множество назовем носителем этой системы, а его элементы – элементами рассматриваемой системы с отношениями.

Билет №6

1. Понятие модели восприятия респондентом предлагаемых ему объектов (суждений). Рассмотрение введения такой модели как своеобразного подхода к «смягчению» процесса сбора данных.

Обратим внимание читателя на то, что приведенные в главе I 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 интервькт или метод фо­кус-группы), другие — "жесткими", количественными ("воп­лощение" — анкета с закрытыми вопросами) [Ядов, 1991 6j.

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" анке-" ты (глава 5). (Идея существования "континуума" методов, непре­рывно заполняющих промежуток от "абсолютно" "жестких" до "абсолютно" "мягких" подходов, выдвигается в [Веселкова, 1995]).

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 [Tesch, 1990]. 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 [Толстова, 1991]. Заметим, что наше понима­ние процесса анализа данных в определенном плане близко к трактовке этого понятия, предложенной Дж.Тьюки [Адлер, 1982].

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). В этом отно­шении мы полностью разделяем взгляды авторов статьи [Баты-гин, Девятко, 1994]. Итак, какие же "плюсы" и "минусы" зак­лючены в каждом из рассматриваемых подходов?

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.).

Казалось бы, выявленные достоинства анкетных методов были неоспоримыми (даже в работах, пропагандирующих "мягкую" стратегию исследования, нередко говорится, что гарантией на­учности получаемых результатов является формирование на ос­нове такой стратегии статистических гипотез и последующая их проверка на более обширных совокупностях респондентов "же­сткими" методами). Тем не менее серьезные исследователи всегда прекрасно понимали, насколько осторожными надо быть при интерпретации соответствующих результатов. В работе [Девятко, 1991 а] приводится интересная цитата из решения собрания на­учного общества экспериментальной психологии, которое ре­шительно выразило порицание практике сбора "мнимо науч­ных данных посредством опросников". Причины сомнений при­мерно те же, что были продемонстрированы нами в п. 1 (там мы по существу говорили о трудностях того измерения, которое осуществляется с помощью именно "жестких" методов, посколь­ку эти аспекты измерения являются наиболее актуальными для современной отечественной социологии).

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

Отсутствие способов удовлетворения обоих требований сви­детельствовало о наличии определенного кризиса в теории со­циологического измерения. Однако этот кризис продолжался не­долго.

2. Определение шкалы и ее допустимых преобразований.

Шкалой мы будем называть правило, определяющее, каким образом в процессе измерения каждому изучаемому объекту ста­вится в соответствие некоторое число или другой математичес­кий конструкт. Каждый такой конструкт будем называть резуль­татом измерения объекта, или его шкальным значением. Иног­да, в соответствии с традицией, шкалой будем называть сово­купность шкальных значений объектов изучаемой ЭС. Процесс получения шкальных значений назовем шкалированием. Нередко понятие шкалы связывают только с использованием числовых МС.

Подчеркнем, что в соответствии с нашим пониманием изме­рения совокупность шкальных значений — это определенная модель реальности.

Билет №7

Измерение установки методом Терстоуна: этапы процесса.

Построение шкалы начинается с формирования множества суждений, согласие или несогласие с которыми какого-либо рес­пондента предположительно говорит о его установке. Эти суж­дения нужны в качестве "реперных точек" строящейся шкалы: по тому, с какими из суждений респондент согласен, мы долж­ны определять, какова его установка. Естественно, для этого надо найти место каждого суждения на нашем континууме, или цену, вес этого суждения. Таким образом, построению искомой уста­новочной шкалы, в соответствии с предложениями Терстоуна, предшествует построение оценочной шкалы, причем в качестве оцениваемых объектов выступают упомянутые суждения.

Ясно, что прежде, чем начинать подбор суждений, необходи­мо четко представить себе, какое понимание установки мы ис­пользуем. Обычно считается (см., например, [Ядов, 1995]), что та модель поведения респондента, на которую опирается рассмат­риваемый метод шкалирования, включает в себя понимание ус­тановки как уровня напряженности позитивных и негативных чувств по отношению к объекту установки. Поведенческий, ког­нитивный, нормативный ее аспекты при этом опускаются. Если с этим согласиться, то расположение респондента в той или иной точке нашего континуума будет говорить о степени выраженнос­ти эмоциональной напряженности его отношения к предмету ус­тановки. Ниже мы позволим себе в качестве примеров использо­вать суждения, отражающие поведенческий ее компонент. В "оп­равдание" можно было бы заметить, что ответы на "поведенчес­кие" вопросы тоже часто говорят об эмоциональном отношении респондента к предмету установки. Но мы будем при использова­нии таких суждений опираться не только на подобное оправда­ние, но и на то, что наука в настоящее время не предлагает дос­таточно четких описаний того, что такое установка.

Для того чтобы продемонстрировать сложность рассматрива­емого вопроса и отмежеваться от его решения, опишем в двух словах историю развития понятия "установка"("аттитюд", как мы уже упоминали в п. 1.2, здесь мы не анализируем различие смыслов, вкладываемых в эти термины) в соответствии с изло­женным в работе [Андреева, 1994, с. 254—257].

После открытия феномена аттитюда в 1918 г. начался "бум" в его исследовании. В частности, последовал ряд предложений от­носительно методов измерения аттитюдов, были разработаны различные шкалы (как мы уже отмечали, пионером в этом про­цессе был Терстоун). Разработка методических средств стимули­ровала теоретический поиск как в области раскрытия функций установки, так и анализа ее структуры. (Заметим, что это под­тверждает значительную роль измерения в развитии социологии как эмпирической, так и теоретической.) Но затем, когда более глубоко были изучены и функции аттитюда, и его структура, возник определенный скептицизм в отношении к изучению этого явления. Он был вызван в первую очередь наблюдением проти­воречия между аттитюдом и реальным поведением. И, несмотря на то, что исследовательская работа соответствующего плана далее все же продолжалась, исчерпывающих объяснительных моделей создать так и не удалось. До сих пор не может считаться решен­ным вопрос и о соотнесении друг с другом разных компонентов установки. Все это, на наш взгляд, не позволяет дать однознач­ного ответа на вопрос о том, какого рода суждения должны быть задействованы при построении установочной шкалы Тер­стоуна, равно как и вообще о потенциальных возможностях ис­пользования этой шкалы в социологических исследованиях.

Итак, позволим себе использование суждений, говорящих о поведенческом компоненте установки. Скажем, изучая отноше­ние студентов к учебе на социологическом факультете, можно говорить о суждениях типа: "Перед сном я всегда читаю книгу по социологии", "Я поступил на социологический факультет только потому, что на этом настаивала мама" и т.д. Но в соответствии с традицией ниже все же в основном будем говорить об эмоцио­нальной окрашенности установки.

Суждения должны составляться на базе собственного опыта исследователя, чтения литературы, бесед с потенциальными респондентами и т.д. Количество таких суждений может быть не­сколько сот. Они должны удовлетворять естественным условиям. Так, В.А.Ядов выделяет следующие требования: среди этих суж­дений не должно быть таких, которые не имеют отношения к измеряемой установке или с которыми могут согласиться люди, придерживающиеся противоположных взглядов; суждения дол­жны быть однозначны и понятны; должны выражать сиюминут­ную психологическую установку, которая не должна смешиваться с отношением человека к тому же объекту в прошлом.

С точки зрения анализа используемой в рассматриваемом под­ходе геометрической модели важно отметить следующее. Посколь­ку суждения сопоставляются нами с эмоциональным "накалом" установок респондентов, то можно говорить о расположении этих суждений на той же прямой, на которую мы хотим поме­стить респондентов. И в качестве одного из требований, предъяв­ляемых к суждениям, выступает то, что эти суждения должны более или менее равномерно располагаться вдоль нашей прямой. Другими словами, для каждого потенциального респондента должно найтись место на оси, т.е. суждение, с которым он мо­жет согласиться. Это означает что среди наших суждений должны быть такие, которые говорят о положительном отношении к предмету установки, отрицательном, нейтральном и т.д.

Конечно, формируя суждения, исследователь имеет представ­ление о том, в каком месте психологического континуума каж­дое из них находится. Но судит он об этом весьма приблизитель­но. И вряд ли на это можно положиться как для того, чтобы обеспечить равномерную заполненность континуума, так и, са­мое главное, для того, чтобы адекватно определить места рес­пондентов на этом континууме.

Чтобы более или менее точно найти место расположения каж­дого суждения, требуется решить еще несколько довольно не­простых задач, носящих психологический характер. Обсудим это более подробно, обратив в первую очередь внимание на два обстоятельства.

Во-первых, оценка исследователя совсем необязательно со­впадает с оценками респондентов, а в данном случае нам, веро­ятно, важнее мнение последних.

На примере покажем, что указанное несовпадение действи­тельно может иметь место (как известно, проблема взаимопо­нимания исследователя и респондента стоит в любом социоло­гическом исследовании; в каждой реальной ситуации она, во­обще говоря, по-своему конкретизируется и решается).

Однажды нам пришлось столкнуться с такой конкретной си­туацией. Среди суждений, составленных для измерения установ­ки студентов по отношению к учебе, было такое: "Я не пропус­каю ни одной лекции". Мы были уверены в том, что это суждение отвечает сугубо положительному отношению к учебе. Однако, как показало изучение мнений студентов, многие из них с этим не были согласны. Причиной такого, казалось бы, странного мнения послужила своеобразная обстановка, сложившаяся на рассматри­ваемом факультете. Дело в том, что среди преподавателей факуль­тета были такие, которых студенты считали недостаточно компе­тентными. По-настоящему увлеченные наукой студенты не ходи­ли на лекции этих преподавателей, считали, что они получат боль­ше пользы, если то же время проведут, скажем, в библиотеке. Посещение этих лекций каким-либо респондентом, с точки зре­ния многих студентов, означало как раз недостаточную вовлечен­ность этого респондента в процесс освоения социологии.

Таким образом, мнения исследователя и тех респондентов, ус­тановку которых он в конечном итоге должен измерить, могут не совпадать. Для нас же, как мы уже отметили, будет более важно то, что думают потенциальные респонденты, а не исследователь.

Во-вторых, выраженный однократной оценкой взгляд одного человека, даже хорошо знающего изучаемую ситуацию, нельзя считать беспрекословным. (Это будет подтверждено ниже обсуж­дением вопроса о плюралистичное™ мнения каждого человека.)

Учитывая эти обстоятельства, Терстоун предложил осуще­ствлять требующиеся оценки суждений на базе специальным об­разом организованного экспертного опроса, к описанию кото­рого мы и переходим.

2. Основные типы шкал, использующихся в социологии. Отвечающие им допустимые преобразования. Основные отношения между шкальными значениями, остающиеся инвариантными при допустимых преобразованиях этих значений.

Общим местом стало рассмотрение в качестве основной спе­цифической черты социологического измерения активное ис­пользование номинальных, порядковых, интервальных шкал. На­помним их определения.

Предположим, что мы приписываем респонденту число как обозначение, код его профессии. Ясно, что, анализируя полу­ченные числа, мы можем судить лишь об их равенстве или нера­венстве: из того, что два респондента закодированы одним чис­лом, следует, что они имеют одинаковую профессию; разным числам отвечают разные профессии. Выражения типа 3 < 5 в таком случае становятся бессмысленными: они не отражают ни­чего реального. Это — номинальная шкала.

Ясно, что она отвечает отображению ЭСО с заданным отно­шением равенства в соответствующую ЧСО. Если же, например, каждому респонденту приписано число от 1 до 5 в соответствии с тем, как он ответил на вопрос типа: "Удовлетворены ли Вы своей работой?" (с вариантами ответов от "совершенно не удов­летворен" до "полностью удовлетворен", закодированными циф­рами от 1 до 5 соответственно), то мы, кроме равенства и нера­венства, можем судить также и о некотором порядке между по­лученными числами: если одному респонденту приписано число 3, а другому — 5, то считаем, что первый меньше удовлетворен работой, чем второй. Но соотношения типа 5 — 4 = 2—1 остаются бессмысленными с содержательной точки зрения. Это — порядко­вая шкала. ЭСО в данном случае содержит два отношения — ра­венства и порядка.

Совокупность эмпирических отношений, отражаемых с по­мощью интервальной шкалы, богаче, она дает возможность отра­зить еще и порядок расстояний между шкалируемыми объектами.

Предположим, например, что мы измерили отношение сту­дентов к учебе и в результате получили, что четырем респонден­там А, Б, В и /"оказались приписанными соответственно числа 1, 2, 3 и 8. Если мы знаем, что была использована порядковая шкала, то, интерпретируя результаты измерения, можно быть уверенными только в том, что респондент А хуже всех относится к учебе, респондент Б — получше и т.д. При использовании же интервальной шкалы мы можем получить дополнительную ин­формацию: различие по отношению к учебе между респонден­тами А и Б меньше, чем различие между респондентами В и Г. А такого рода сведения весьма полезны.

Итак, если мы получаем числа, для которых "физически" ос­мыслены равенства типа 5-4 = 2-1 или 8 - 3 > 3 - 2, то счи­таем, что они отвечают интервальной шкале. Эта шкала обычно считается "хорошей" в том смысле, что соответствующие шкаль­ные значения в достаточной мере похожи на обычные числа (вопрос о смысле "похожести" часто даже не ставится; одна из наших задач — уточнить его). По интервальным шкалам обычно считают полученными значения таких признаков, как возраст или зарплата. ЭСО в данном случае содержит отношения равенства и порядка как для объектов, так и для расстояний между объектами.

Интервальные шкалы часто называют шкалами высокого типа, количественными, числовыми. Номинальные же и порядковые шкалы — шкалами низкого типа, качественными, нечисловыми (мы негативно относимся к такому использованию терминов "качественный" и "количественный", что ниже попытаемся обо­сновать). Смысл таких определений очевиден: числа, получен­ные с помощью шкал высокого типа, больше похожи на те числа, которые знакомы каждому из нас со школьной скамьи.

Будем считать интуитивно ясным понятие признака (синони­мы: переменная, характеристика, параметр, величина; приме­ры: пол, возраст, удовлетворенность респондента работой) и его значения (синонимы: градация, категория, альтернатива; при­меры: мужчина, 25 лет, совершенно не удовлетворен работой).

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.

Билет №8

1. Геометрическая модель, «заложенная» в методе Терстоуна измерения установки.