Массовые опросы в социологии

Зачем учитывать уровень измерения?

Во-первых, отметим, что наше изложение существующих представлений об уровнях измерения — пусть оно и было далеко не полным, позволило заметить, что хотя приписывание чисел объектам возможно практически всегда, далеко не все операции над полученными числами будут иметь какой-то смысл. Соответственно далеко не все методы группировки и статистического анализа

данных уместны для номинального или, скажем, интервального уровня измерения (с ними социологам чаще всего приходится иметь дело). Существуют различные техники анализа для разных уровней измерения переменных. Специальные методы построения социологических шкал, о которых будет говориться далее, также основаны на определенных представлениях о метрике переменных, т.е. об уровне их измерения. Все эти соображения должны быть приняты во внимание и при конструировании инструмента сбора данных, например, вопросника. Если мы хотим анализировать переменную «образование» по крайней мере на интервальном уровне, нам, вероятно, лучше использовать показатель «количество лет, затраченных на получение образования» и включить в анкету соответствующие вопросы. Однако если наша цель ¾ всего лишь показать, что лица с высшим образованием или ученой степенью чаще выписывают научно-популярные журналы, достаточно будет использовать привычные «ординальные» категории ¾ неполное среднее, среднее, высшее и т.п. (кстати, при анализе они, возможно, будут рассматриваться как номинальные).

Важно помнить, что каждая переменная может быть измерена на разных уровнях. Выбор определяется практическими соображениями, требованиями к качеству измерения (как правило, существует обратная зависимость между уровнем и качеством измерения, о чем еще будет говориться дальше), предполагаемой стратегией анализа данных. Практически всегда данные, позволяющие получить высокий уровень измерения, могут быть перегруппированы так, что уровень измерения станет ниже (обратное утверждение, к сожалению, неверно). Например, при анализе мы можем разбить наших респондентов на три возрастные категории, хотя в опросе использовали семь. Важно, однако, и то обстоятельство, что исследователь, использующий наши данные для вторичного или сравнительного анализа (возможно, мы и сами захотим к ним вернуться) сможет пользоваться «сырыми» более дробными категориями.

5 Общие правила конструирования опросников

Исследователь может использовать различные техники сбора данных: наблюдение, контент-анализ, анкетный опрос, интервьюирование и т. п. Самой распространенной техникой все же является опрос. Используемые в ходе опроса анкеты могут заполняться самими респондентами или специально обученными интервьюерами. В любом случае каждый из респондентов отвечает на фиксированные вопросы.

Используя стандартный инструмент сбора данных — анкету, опросный лист, социолог получает те сведения, которые позволяют заполнить матрицу данных «респонденты х переменные». Те пропуски в данных, которые возникли из-за неясности вопросов, неопределенной интерпретации ответов или нежелания людей отвечать на предложенный вопрос, обычно нельзя восстановить, вернувшись домой к респонденту. Поэтому так важно продумать заранее, какие вопросы следует задать.

Решающим соображением в выборе вопросов, которые будут заданы респонденту, является осуществленный исследователем выбор индикаторов теоретических понятий (см. выше): например, изучая влияние успехов в учебе на коммуникабельность студентов, мы задаем конкретные вопросы об экзаменационных оценках, числе друзей среди сокурсников, участии в самодеятельности, посещении студенческого бара и т. п. Если наше исследование является скорее объяснительным, чем сугубо описательным, полезно представить себе схематически ту теоретическую модель, которую мы намерены проверить, снабдив каждый теоретический конструкт «его» индикаторами.

Рассмотрим это на примере. Предположим, наша теоретическая модель сводится к простой гипотезе: люди, подвергавшиеся преступным посягательствам или бывшие свидетелями преступлений, т. е. имеющие «опыт жертвы», в большей степени поддерживают применение высшей меры наказания. Схематически наша гипотеза представлена на рис. 4.

Рис. 4. Схема, иллюстрирующая зависимость поддержки смертной казни (ПСК) от «опыта жертвы» (ОЖ)

Естественно, мы постараемся найти достаточное число индикаторов и к независимой («опыт жертвы»), и к зависимой (поддержка смертной казни) переменным. Разрабатывая понятие «опыт жертвы», мы можем решить, например, что здесь существенны не только реальные биографические факты, но и информированность человека об уголовных происшествиях, основанная на общении с друзьями и близкими, устойчивый интерес к соответствующим сообщениям в газетах или теленовостях, а может быть, и некоторые психологические факторы — уровень тревожности, идентификация с жертвой и т. п. Выбирая индикаторы для зависимой переменной, мы должны будем по крайней мере учесть возможные различия в диапазоне и интенсивности выражаемой респондентами поддержки смертной казни, что также приведет нас к целому «вееру» прямых и косвенных показателей. Нельзя не признать, в частности, что существует какое-то различие между людьми, требующими расстрела на месте запорчу телефонного автомата, и теми, кто полагает, что единственным «показанием» к смертной казни может быть убийство при отягчающих обстоятельствах. Возможно, следует также признать существенным различие в силе убеждений между теми, кто поддерживает высшую меру «вообще», и теми, кто при необходимости сам готов пристрелить преступника.

Каркас теоретической модели, изображенной на рис. 5, начнет таким образом обрастать какими-то операциональными индикаторами независимой и зависимой переменных, постепенно превращаясь в конкретную модель измерения (см. рис. 5).

(Отметим, что индикаторы независимой переменной в данном случае это формативные индикаторы, т. е. индикаторы-причины.) Пропуски в схеме, представленной на рис. 5, подразумевают наличие других, не рассмотренных нами показателей. Отсутствие стрелки и вопросительный знак в связи «личностная тревожность — опыт жертвы» отражают не столько неясность направления этой причинной связи, сколько другое важное обстоятельство: в нашей теоретической схеме мы забыли учесть контрольные переменные, которые могут влиять на отношение между зависимой и независимой переменными или даже полностью определять это отношение. В разделе, посвященном анализу данных, мы увидим, как учет контрольной переменной может полностью менять характер наблюдаемой связи.

 Скачать реферат