Массовые опросы в социологии

Обозначения a, b, с, d относятся к коэффициентам, показывающим влияние латентной переменной на конкретный индикатор (они, как мы увидим позднее, выражают надежность этого индикатора), а е. (т. е. е1, е2, е3 . и т. д.) — это ошибка измерения i-гo индикатора.

	idth=382 height=90 src="images/referats/4305/image002.png">

А b c d

е1

е2

е3

е4

Рис. 2. Модель измерения латентной переменной с четырьмя индикаторами

Для ошибок в этой модели предполагается, что они не скоррелированы друг с другом (cov (ei ej) = 0) и с истинным значением X, а их средняя равна 0. В модели, представленной на рис. 3, все индикаторы — это так называемые эффект-индикаторы, все они находятся под влиянием X, и сила связей a, b, с, d соответствует «силе» этого влияния.

Модели измерения с латентной переменной и эффект-индикаторами очень популярны в социальных науках. Причина этой популярности в нашей склонности объяснять явные поступки людей, в частности, ответы на вопросы анкеты или выполнение тестовых заданий, неким внутренним свойством, качеством, навыком или предрасположенностью. Латентная переменная может быть, например, интеллектом, измеряемым с помощью индикаторов-тестов. Другой пример: мы можем полагать, что участие в выборах и ежедневное чтение политических новостей в газете — это индикаторы латентной «политической активности» или «вовлеченности в политику».

Однако использование эффект-индикаторов — это не единственная возможность. Например, мы можем использовать такие индикаторы, как потеря работы, развод, болезнь для измерения латентной переменной «жизненный стресс». В этом случае мине предполагаем, что латентная переменная является причиной своих индикаторов, скорее травмирующие жизненные события могут быть причиной стресса. Если мы имеем дело с какой-то из распространенных моделей социально-экономического статуса, в ней тоже будут присутствовать не эффект-индикаторы, а причинные (или формативные) индикаторы, т. е. индикаторы, значения которых детерминируют, определяют значение латентной переменной. На рис. 3 изображена элементарная модель латентной переменной с причинными индикаторами (Yl — Y4 — это индикаторы, Y— латентная переменная).

Если Y — это социально-экономический статус (СЭС), то Yl — Y4 могут представлять собой доход, образование, престиж профессии данного человека и «качество» его жилья (стоимость, престижность района и т.п.).

Рис. 3. Модель измерения с латентной переменной и причинными индикаторами

Ясно, что скорее доход является причиной СЭС, чем наоборот. Несмотря на кажущееся сходство моделей измерения, изображенных на рисунках 3 и 4, их «поведение» на стадии анализа будет очень разным. Разными могут оказаться и методы оценки качества индикаторов для этих моделей. Даже без специального анализа можно сказать, что в модели с эффект-индикаторами (рис. 3) всякий «хороший» индикатор должен чутко реагировать на рост или убывание латентной переменной и изменяться «в согласии» с остальными. В модели, изображенной на рис. 4, дело обстоит не так просто: если, скажем, возрастет доход — возрастет и статус, но образование или профессиональный престиж вполне могут не измениться, остаться на прежнем уровне. Другое очевидное отличие связано собственно с отбором индикаторов: для модели на рисунке 3 любой «хороший» эффект-индикатор может заменить любой другой, и их общее число вполне можно сократить: скажем, высокие результаты выполнения одного «хорошего» теста интеллекта будут достаточно надежно предсказывать результаты бесчисленного множества других тестов. Если же мы попытаемся убрать какой-то причинный, формативный индикатор, то изменится не только объем нашей анкеты — изменится сама латентная переменная, которую эти индикаторы собственно и составляют: так, стоит «убрать» доход из числа индикаторов СЭС, как мы уже будем изучать что-то вроде социального, но уж никак не экономического статуса. Приведенные примеры позволяют понять, почему так важно явно задать модель измерения, связывающую индикаторы, которые мы собираемся отобрать, с теоретическими понятиями.

Многие реальные модели измерения еще сложнее только что описанных. Индикаторы могут быть скоррелированы между собой и, что хуже, с ошибками измерения, в число индикаторов могут одновременно входить и эффект-индикаторы, и индикаторы-причины. Часто разработка модели измерения ведет к радикальному прояснению теоретических гипотез и понятий, которые на предыдущих стадиях исследования носили чрезмерно абстрактный и общий характер. Так, социолог, стремящийся найти индикаторы, скажем, «межэтнической напряженности», попытается по меньшей мере разделить «причины» и «эффекты» среди таких показателей напряженности, как поселенческая сегрегация (склонность представителей этнических групп к компактному и раздельному поселению) отсутствие семейных и дружеских связей с представителями «чужого» этноса, число столкновений и вооруженных конфликтов, недоброжелательное освещение «чужаков» в местной прессе и т. п. В ходе такой работы он наверняка сделает более ясными и отчетливо сформулированными свои представления о механизмах возникновения межэтнической напряженности и ее последствиях.

 Скачать реферат