Скачать 4.29 Mb.
|
о I 2 3 4 5 Рис. 2.1.4 И теперь мы не можем считать шкалу порядковой, она только частично упорядоченная. Для нее не годятся те операции, которые можно проводить с порядковой шкалой. Социологи всегда стремятся использовать порядковые шкалы и иногда работают с ними даже как с числами, т. е. проводят все арифметические операции. Интерпретируя шкальные значения как баллы, считаем какие-то общие баллы или средние баллы. А если шкала перестала быть порядковой, о каких же арифметических операциях может идти речь. Разумеется, это теоретически не обоснованные операции со шкалой. Как вы знаете, проблему не ответивших социолог решает посредством введения вопросов-фильтров или добавления в вопрос вариантов ответа «затрудняюсь ответить», «не знаю», «нет ответа». Тогда априори у нас частично упорядоченная шкала. Многие процедуры обработки предполагают различные способы работы с такими шкалами без потери ценной информации об упорядоченности основны градаций шкалы. Рассмотрим теперь случай, когда физический тип шкалы — метрический. Например, шкала продолжительности чтения газет. С чем мы сталкиваемся в исследования бюджета времени? К примеру, с тем, что число респондентов, которые не читают, достаточно велико. Опять социолог имеет ситуацию, когда на шкале появляется условно «нуль». Только в этом случае речь идет не об отсутствии ответа на вопрос, а о проблеме интерпретации «нуля». В нашем примере существуют две возможности такой интерпретации. Первая из них — «нуль» случаен, респондент случайно не читал газет в те дни, в которые фиксировался его бюджет времени. В самом деле, в исследованиях бюджета времени иногда наблюдается, фиксируется по отдельно взятому респонденту только один день. Тогда отсутствие занятия мы не можем считать специфичным для его времяпрепровождения. «Нуль» интерпретируем как случайный. Тогда физический тип шкалы совпадает с фактическим, т. е. шкала метрическая и с данными, полученными с ее помощью, мы работаем как с числами. Возможна и другая интерпретация «нуля». Возьмем случай исследования бюджетов времени, когда для каждого респондента наблюдается, фиксируется времяпрепровождение за неделю. Тогда отсутствие занятия имеем право интерпретировать как характерное, специфическое для его времяпрепровождения. Можно считать, что респондент вообще не читает газет. Что из этого следует, рассмотрим на примере трех респондентов, обозначенных как А, В, С. Предположим, что респондент А читает в неделю 60 минут, респондент В читает 120 минут, а респондент С вообще не читает. Разница в чтении между респондентами А и В, а также между А и С одинаковая и составляет 60 минут. Как правило, социолога чтение газет интересует не само по себе, а как, например, эмпирический индикатор степени включенности в потребление средств массовой информации или степени политизированности. С этой точки зрения между первым (А) и вторым (В) респондентами наблюдается лишь количественное различие, а между первым (А) и третьем (С) — качественное различие. Другими словами, разница в 60 минут между А и С значительно больше, чем такая же — между А и В. Из этого следует, что для шкалы «продолжительность» физический тип шкалы не совпадает с фактическим. Она перестает быть метрической, с данными полученными по ней, нельзя работать как числами. Исследователи бюджетов времени прекрасно понимают эту специфику. При этом они не используют терминологию, связанную с измерением, а поступают очень просто. На этапе анализа эмпирии они применяют специальные показатели, которые улавливают упомянутое нами качественное различие. Во-первы , средние затраты времени на занятие они рассчитывают одновременно как по всем респондентам, так и по актерам (респонденты, у которых наблюдается это занятие). Во-вторых, «средние» считают не для занятий, а для видов деятельности, т. е. проводится предварительно агрегирование (объединение) занятий в группы. Имеет смысл остановиться еще на одном сюжете, возникающем при анализе эмпирии. Он связан с так называемой проблемой «социологического нуля». Столь необычное и неупотребляемое в литературе словосочетание, на мой взгляд, позволит зафиксировать в вашей памяти этот важный феномен. По сути, речь идет о подведении итогов, проистекающи из предыдущи сюжетов. Что же это за проблема? С, этой проблемой социолог сталкивается дважды: на этапе формирования инструментария сбора информации и на этапе работы с эмпирией. Обратите внимание на то, что для обозначения одного и того же мы намеренно употребляем разные термины. Например: обработка инфюрмации, работа с эмпирией, анализ данных. Это для того, чтобы вы их понимали, запоминали и вам легче было бы знакомиться с научной литературой, в которой используются разные термины для обозначения одного и того же. На этапе формирования инструментария проблема «социологического нуля» знакома вам как проблема не ответивших. Как она решается, вы знаете из курса «Методы сбора...», и выше мы об этом также упомянули. На этапе анализа данных эта проблема возникает, во-первых, за счет несовпадения физического и фактического типов шкалы. В случае порядковых шкал это происходит как раз за счет не ответивших. Следует заметить, что социолог в ряде случаев намеренно не пользуется вариантами ответа «затрудняюсь ответить» и «не знаю», чтобы не потерять порядковую шкалу, ибо возможность упорядочения очень ценная для социолога возможность. Во-вторы , проблема «социологического нуля» включает в себя интерпретацию нулевого значения (как в случае продолжительности занятия). Мы с вами рассмотрели две возможные интерпретации, в зависимости от которых меняется и техника анализа, а может быть, и стратегия анализа. Для социолога это стратегия, а для математика — техника. Все обозначенные выше сюжеты о псевдометричности, о физическом и фактическом типах шкал, о проблеме социологического нуля взаимосвязаны между собой и суть различные нюансы одного и того же положения методологии анализа социологической информации. Понимание типа шкалы непосредственно влияет на выбор стратегии анализа, на выбор приемов, методов, способов «переваривания» информации. Таким образом, мы «работаем» только с тремя типами шкал: номинальная шкала, порядковая шкала, метрическая шкала. Какие же шкалы встречаются, с каким уровнем измерения сталкивается социолог при работе с различными типами эмпирически данны ? Что касается типа 1, то здесь в основном метрический уровень измерения — количества, числа. В рамках типов 2, 3 — номинальный и порядковый. В 4-м типе встречаются все типы шкал. И наконец, в процессе работы с текстовой информацией (тип 5) социолог имеет дело в основном с номинальным уровнем измерения, хотя первые примеры контент-анализа связаны с обыкновенной школьной линейкой. Задание на семинар или для самостоятельного выполнения.
2. ИНДЕКСЫ ПРИ СБОРЕ И АНАЛИЗЕ ДАННЫХ Косвенное измерение. Построение индексов как прием измерения и как составная часть анализа эмпирической инфюрмации. Логический квадрат. Логический прямоугольник Шкала суммарных оценок Индексы в бюджетах времени, в государственной статистике, в текстовой инфюрмации. В рамка самого распространенного приема измерения — измерение как кодирование информации — предлагался достаточно простой подход к измерению, например, уровня удовлетворенности учебой. Заметим, что он прост только технически, т. е. достаточно придумать эмпирический индикатор (вопрос анкеты). Это только кажущаяся простота. Что же касается обоснования этого подхода, то характер такого обоснования может носить сложный для исследователя характер. Ибо необходимо доказать, что таким образом мы измеряем именно «удовлетворенность» учебой, а не какие-то другие психологические феномены (пессимизм, равнодушие к учебе и т. д.). Таким же упрощенным способом можно измерить любые другие «удовлетворенности» (здоровьем, полученным образованием, семейной жизнью и т. д.), отношения к чему-то, интерес к чему-то, уровень «беспокойства» и т. д. По сути своей такой под од редко бывает теоретически обоснованным, но в массовы опроса без него трудно обойтись. Применяя такой подход, необходимо понимать, каковы границы интерпретируемости результатов, полученных с его помощью. Для корректного и глубокого изучения шциальньгх феноменов, и особенно связанных с так называемыми аттитюдами, т. е. с социальными установками, необходимы другие способы. Тем самым возникает проблема измерения социальных установок, получения так называемых установочных шкал (когда «цифирь» приписывается респонденту). Напомним, что еще в 1942 году М. Смитом была определена трехколтонентная структура аттитюда: когнитивный компонент (осознание объекта социальной установки); афхфективный компонент (эмоциональная оценка объекта выявление чувства симпатии или антипатии к нему); поведенческий (конативный) компонент (последовательное поведение по отношению к объекту) Само понятие «аттитюда» было введено ещё раньше. Социальная установка (это понятие ввел Уильям Томас в 1916 году) — осознание, оценка, готовность действовать или ценностное отношение к социальному объекту, психологически выражаюгщееся в готовности положительной или отрицательной реакции на него [3, с 251—264, 30, с. 844]. Из этого мы дела/ем вывод, что, прежде чем приступать к выбору процедуры измерения, необходимо понимание того, какие аспекты социальной установки, какой компонент мы, социологи, измеряем. Разумеется, в некоторых процедурах измерения эти компоненты переплетаются между собой, могут быть неразделимы Вернемся к измерению феномена «удовлетворенность». Представим себе ситуацию, когда к вам обращаются с вопросом о степени вашей удовлетворенности учебой, а ко мне о степени моей удовлетворенности работой. Реакции ваши и моя будут примерно одинаковы, а именно, прозвучит ответный вопрос «Что вы имеете в виду?». Одними аспектами учебы и работы мы, респонденты, удовлетворены, а другими — нет. Однозначный ответ невозможен, и, соответственно, прямой вопрос для измерения удовлетворенности не годится. Это не значит, что у каждого из нас отсутствует «удовлетворенность», но это наше свойство «иметь определенную степень удовлетворенности» носит латентный (скрытый) арактер. Необ одимы какие-то косвенные вопросы, косвенное измерение искомого феномена. А то, что его можно измерить, пока у нас не вызывает никакого сомнения. Как можно поступить в данном случае, как найти выход в этой исследовательской ситуации? Первый способ — с помощью глубинного интервью выяснить все аспекты удовлетворенности и неудовлетворенности. Скорее всего, эти феномены должны измеряться по разным шкалам. Например, известно, что феномен удовлетворенности работой [26] связан с одной группой факторов (интерес к работе, осознание своей значимости и т. д.). Феномен же неудовлетворенности — с другой группой факторов, а именно с так называемыми «гигиеническими» (условия труда). Существует и другая возможность измерения феномена «удовлетворенность». Однако для этого необходима экспликация (уточнение) понятия «удовлетворенность» в зависимости от исследовательских задач. Например, социолога может интересовать удовлетворенность учебой не вообще, ему важен и нужен лишь уровень удовлетворенности только студентов социологического факультета и только как сила мотивации учебой именно на данном факультете и только для сравнения студентов-социологов различных вузов Москвы. К примеру, возьмем МГУ (Московский государственный университет), МГПУ (Московский государственный педагогический университет) и ГАУ (Государственная академия управления). Все они выпускают социологов. Для этого случая можно воспользоваться приемом измерения, связанным с формированием логических индексов (определение дадим несколько ниже). Рассмотрим один из них, так называемый логический квадрат. Логический квадрат Задаем респонденту, студенту социологического факультета одного из названных вузов, два взаимодополняющих друг друга вопроса: 1. Представьте себе, что у вас есть возможность перейти на другой социологический факультет. Перешли бы вы?
2. Представьте себе, что вы нигде не учитесь. Пришли бы вы или нет учиться на ваш факультет?
Проанализируем все возможные сочетания вариантов ответа на эти два вопроса. Таких сочетаний 9, т. е. после сбора информации мы можем столкнуться с девятью ситуациями. Каждая из них требует интерпретации до проведения пилотажа. Как вы знаете, пилотаж — это небольшое по объему пробное исследование для апробации инструментария. На рис. 2.2.1 изображен логический квадрат, в котором каждая возможная ситуация отмечена буквами а, b, с, d, e, f.
Рис. 2.2.1 Логический квадрат Максимальная удовлетворенность будет наблюдаться в ситуации а, минимальная — в ситуации е, средняя — в ситуации с. Вы обратили внимание на то, что некоторые ситуации обозначены одинаковыми буквами. Буквой f обозначены две ситуации, которые практически не могут встретиться в данны , ибо содержат в себе противоречие. Две ситуации, обозначенные b, в определенной мере идентичны. Степень удовлетворенности для этих случаев меньше, чем максимальная, и больше, чем средняя. Например, студент Михаил не хочет никуда переходить, а по поводу поступления на факультет вновь не имеет определенного мнения (з/о), а студент Сергей готов вновь поступить на факультет, но по поводу перехода затрудняется ответить. В определенной мере можно считать, что сила мотивации у них одинакова. При этом она не так сильна, как в ситуации а, но сильнее, чем в ситуации с. И наконец, две одинаковые ситуации, обозначенные буквой d. Им соответствует степень удовлетворенности меньшая, чем средняя, и большая, чем минимальная. Рассуждения аналогичны предыдущим. Логический квадрат называется логическим в силу того, что исследователь проводит только логические операции, а квадратом — потому что такова его форма существования. На входе мы имеем трехчленную шкалу, а на выходе шкалу порядков с пятью градациями. Можем закодировать или присвоить шкальные значения ситуациям так, чтобы выполнялось условие: a>b>c>d>e Например, а=5, b=4, с=3, (1=2. e=l. С помощью логического квадрата мы определяем удовлетворенность учебой только отдельно взятого студента. Для решения поставленной выше задачи, а именно сравнения степени удовлетворенности учебой студентов-социологов различны вузов Москвы, необ одимо решить еще одну задачу: измерения искомой удовлетворенности для группы студентов отдельно взятого вуза. Ее можно решить посредством формирования уже групповых индексов. К этой задаче мы вернемся после рассмотрения еще одного логического индекса. Его условно можно обозначить как логический прямоугольник. Логический прямоугольник Термины квадрат, прямоугольник (может быть, и куб) при построении логических индексов можно вообще не употреблять. Они необходимы лишь для образного восприятия логических индексов и не несут никакой смысловой нагрузки. Представим себе, что мы изучаем рейтинг преподавателей, читающи спецкурсы на социологическом факультете. При этом опираемся на мнения студентов. Для достижения этой цели, естественно, необ одима процедура или модель оценки качества «курса лекций». Здесь возможно построение нескольких моделей. Я думаю, что у вас не вызовут возражения следующие рассуждения. Для оценки качества лекций мы хотим использовать три понятия, а именно:
Эти три компонента, три фактора определяют качество любого «курса». Не исключаем и того, что могут быть предложены и другие варианты такого рода факторов. Исходя из этой модели, студенту, например, для оценки качества курса лекций Г. Татаровой или любого другого преподавателя можно задать три вопроса: |
![]() | Ключевые слова: высшее образование, рынок труда, перспективные специальности, экономическая выгода, перспектива трудоустройства,... | ![]() | Базовое образование высшее образование технического профиля с квалификацией «Инженер», «Бакалавр» (кроме квалификации «Специалист»,... |
![]() | Оп – образовательная программа (впо – высшее профессиональное образование, спо среднее профессиональное образование) | ![]() | Оп – образовательная программа (впо – высшее профессиональное образование, спо среднее профессиональное образование) |
![]() | В конкурсе участвуют лица, имеющие среднее профессиональное, неполное высшее (очная ф о. – 2 курса, заочная ф о. – 3 курса) и высшее... | ![]() | На 01. 09. 2014 года в школе работало 37 педагогических из них 3 руководящих работников. Высшее профессиональное образование имеют... |
![]() | Филиал федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего профессионального образования | ![]() | Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования |
![]() | ЕС. Ближайший сосед Чехии – Словакия (Чехословакия в 1993 году разделилась на Чехию и Словакию), предлагает не менее удобные условия... | ![]() | ЕС. Ближайший сосед Чехии – Словакия (Чехословакия в 1993 году разделилась на Чехию и Словакию), предлагает не менее удобные условия... |
Поиск Главная страница   Заполнение бланков   Бланки   Договоры   Документы    |