Главная страница | Контакты | Случайная страница Автомобили Астрономия Биология География Дом и сад Другие языки Другое Информатика История Культура Литература Логика Математика Медицина Металлургия Механика Образование Охрана труда Педагогика Политика Право Психология Религия Риторика Социология Спорт Строительство Технология Туризм Физика Философия Финансы Химия Черчение Экология Экономика Электроника

Распределение ответов для «нешкальных» типов

На практике принято считать приемлемым любое значение коэффициента вос­производимости, которое превышает 0,90 (90%). Очевидно, что 100%-й вос­производимостью может обладать лишь совершенная гутмановская шкала.

Если полученное значение коэффициента воспроизводимости превосходит за­данный порог, данная совокупность вопросов может использоваться в качестве шкалы Гутмана. При этом вопросам присваиваются шкальные значения, отра­жающие их ранжирование по шкале (скажем, 1, 2 и 3), так что самый «легкий» вопрос получает самый низкий балл. Респонденты получают индивидуальный балл, соответствующий их шкальным типам (число положительных ответов либо суммарный балл).

Следует помнить о том, что полученная шкала отражает наличие определенной упорядоченности в той матрице реальных данных, для которых проверялась гутмановская модель. Иными словами, вывод о том, что данная совокупность вопросов составляет шкалу Гутмана, верен для данной выборки и для данной серии наблюдений. Перенос шкалы с одной популяции на другую требует но­вых данных и нового обоснования.

Мы рассмотрели лишь некоторые, относительно простые, методы конструиро­вания индексов и шкал в социологии. Проанализированные нами примеры под­тверждают полезность шкал для повышения качества социологического изме­рения (т. е. его надежности и валидности) и для экономного представления эм­пирической информации, получаемой в ходе исследования. Наконец, анализ моделей измерения, лежащих в основании любой шкалы, часто помогает про­яснить природу теоретических понятий и взаимосвязей между ними. Еще од­ним шагом к содержательным и основанным на реальных эмпирических на­блюдениях выводам является анализ данных.

Основам анализа данных посвящена глава 8.

Дополнительная литература

Аванесов В. С. Тесты в социологическом исследовании. М.: Наука, 1982.

Грин Б. Ф. Измерение установки // Математические методы в современной буржуазной социологии. М.: Прогресс, 1966.

Девятко И. Ф. Диагностическая процедура в социологии: очерк истории и теории. М.: Наука, 1993.

Клигер С. А., Косолапов М. С., Толстова Ю. Н. Шкалирование при сборе и анализе социологической информации. М.: Наука, 1978.

Осипов Г. В., Андреев Э. П. Методы измерения в социологии. М.: Наука, 1977.

Толстова Ю. Н. Логика математического анализа социологических данных. М.: Наука, 1991.

Ядов В. А. Социологическое исследование: методология, програм­ма, методы. 2-е изд. М.: Наука, 1987. Гл. 3.

[1] Мы говорим именно об оценке надежности, так как строго определенная надежность равнакоэффициенту детерминации измеренных значений истинными значениями переменной, т.е. квадрату коэффициента корреляции.

[2] Намного более подробное и снабженное соответствующими статистическими деталями описание методов оценки надежности можно найти в книге: Аванесов В. С. Тесты в социологическом исследовании. М.: Наука, 1982.

[3] Подробнее о многоиндикаторном подходе к оценке качества измерения см.: Девятко И.Ф. Диагностическая процедура в социологии: очерк истории и теории. М.: Наука, 1993.

[4] Валидность связана с надежностью так называемым основным психометрическим соотношением: валидность теста не превышает его надежности, т.е. надежность является необходимым условием валидности и задает верхний предел ее значения (ненадежный тест не может быть валиден, а валидный тест всегда надежен). Это легко понять интуитивно. Если стрелка ненадежного, испорченного спидометра вращается случайным образом, нет смысла обсуждать, насколько «чисто» он измеряет скорость.

[5] См., например: Mitchell A. The Nine American Life-Styles. N. Y.: Warner Books, 1983.

[6] Ghiselli E. E., Campbell J. P., Zedeck Sh. Measurement Theory for the Behavioral Sciences. San Francisco: W. H. Freeman and Co, 1981. P. 277—279.

[7] См.: Cronbach L. J., Meehl P. E. Construct Validity in Psychological Tests // Psychological Bulletin. 1955. Vol. 52. № 3. P. 281—302.

[8] Номинальная дихотомическая переменная, т.е. принимающая лишь два возможных значения, в данном случае ¾ «да» или «нет».

[9] См.: Аванесов В.С. Указ. соч. М.: Наука, 1982. С. 57¾60.

[10] Тех, кто хочет узнать больше о разных методах шкалирования и готов преодолеть трудности, связанные с использованием некоторых статистических понятий, мы мо­жем отослать к обзорным работам, содержащим также необходимую библиографию: Грин Б. Ф. Измерение установки //Математические методы в современной буржуазной социологии. М.: Прогресс, 1966. С. 227¾228; Девятко И. Ф. Указ. соч.

[11] Thurstone L. L., Chave E. F. The Measurement of Attitudes. A Psychophysical Method and Some Experiments with a Scale for Measuring Attitude toward Church. 7th ed. Chicago: University of Chicago Press, [1929] 1964.

[12] Более полное представление о медиане как мере центральной тенденции и межквартильном размахе как мере разброса численных значений признака при необходимости можно получить из любого учебника по основам прикладной статистики. См., напри­мер: Гласc Дж., Стэнли Дж. Статистические методы в педагогике и психологии. М.: Прогресс, 1976. Гл. 4, 5. См. также гл. 8 настоящего издания.

[13] Фактические границы интервалов при построении гистограмм или полигонов распределения частот задают таким образом, чтобы численное значение выпадающей на данный интервал градации шкалы оказалось — с учетом принятого способа округле­ния — в середине интервала (так, для градации 3 фактические границы могут соста­вить 2,5 и 3,5). Более подробные сведения о правилах группирования значений пере­менной и графического представления полученного распределения частот можно найти в соответствующих разделах любого учебника по основам прикладной статистики.

[14] Дополнительные сведения о критике шкалы Терстоуна, а также о других методах отсева иррелевантных данных см., в частности: Клигер С. А., Косолапов М. С., Толстова Ю. Н. Шкалирование при сборе и анализе социологической информации. М.: Наука, 1978.Гл. 3; ,Девятко И. Ф. Указ. соч.

[15] Примеры шкал, разработанных Л. Гутманом и его сотрудниками, можно найти в классической работе: Stouffer S. A. Et al. Measurement and Prediction. N.Y.: John Wiley & Sons, [1950] 1966.

[16] В более строгой формулировке: логическая форма вопроса (суждения) должна предполагать, что вероятность принятия суждения является монотонно возрастающей (или убывающей) функцией шкальной позиции респондента.