- •2. Основные принципы латентно-структурного анализа: постановка задачи.
- •1. Понятия латентной и наблюдаемой переменной. Проблема их соотнесения в социологии.
- •2. Основные принципы латентно-структурного анализа: соотношения, позволяющие получить описание латентных классов; интерпретация латентной переменной.
- •1. «Мягкие» и «жесткие» методы сбора данных. Их достоинства и недостатки
- •2. Основные принципы латентно-структурного анализа: соотношения, позволяющие отнести конкретного респондента к латентному классу.
- •1.Теория шкалирования как попытка совместить положительные стороны «мягкого» и «жесткого» подходов.
- •2. Одномерное развертывание: решаемые задачи; модель восприятия респондентом предлагаемых ему объектов; процедура построения шкалы; свойства построенной шкалы.
- •1. Основные цели методов одномерного шкалирования.
- •2. Эмпирическая и числовая системы с отношениями. Понятие гомоморфизма между ними.
- •1. Понятие модели восприятия респондентом предлагаемых ему объектов (суждений). Рассмотрение введения такой модели как своеобразного подхода к «смягчению» процесса сбора данных.
- •2. Определение шкалы и ее допустимых преобразований.
- •1. Измерение установки методом Терстоуна: этапы процесса.
- •1, Геометрическая модель, «заложенная» в методе Терстоуна измерения установки.
- •2, Основные задачи репрезентационной теории измерений. Формальная адекватность математического метода. Цель построения интервальной шкалы.
- •1. «Цена» получения интервальной шкалы при измерении установки методом Терстоуна.
- •2. Недостаточность формализма репрезентационной теории измерений для решения проблемы измерения в социологии.
- •1. Сбор данных методом парных сравнений. Его преимущества и недостатки по сравнению с методами прямых оценок объектов.
- •2, Шкалы, промежуточные между номинальной и порядковой. «Неполноценный» порядок (частичное упорядочение, нарушение условия транзитивности).
- •1. Свойства матрицы парных сравнений (полученной от одного респондента). Причины их нарушения. Способы преодоления этих нарушений.
- •2. Типология шкал Кумбса по процедурам опроса и моделям поведения респондентов.
- •1. Модель Терстоуна парных сравнений: предположения о характере восприятия респондентами шкалируемых объектов.
- •2. Типология шкал Кумбса по упорядочению объектов и расстояний между ними.
- •1. Модель Терстоуна парных сравнений: алгоритм получения искомых шкальных оценок.
- •2. Нечисловые измерения в социологии.
- •2. Достоинства и недостатки номинальных шкал по сравнению со шкалами более высокого типа.
- •1. Проблемы построения индексов.
- •2. Экстенсивные и интенсивные величины в социологии.
- •1. Измерение установки методом Лайкерта. Роль критерия согласованности ответов.
- •2. Проблема надежности социологического измерения.
- •1. Шкалограммный анализ Гуттмана. Решение проблемы существования латентной переменной и выбора системы информативных признаков.
- •2. Многомерное шкалирование: задачи, решаемые с его помощью.
- •1. Общее представление о проективной технике.
- •2. Многомерное шкалирование: основные элементы формализма («вход», «выход», свойства матрицы близостей, функция расстояния, функция стресса, неоднозначность решения.
- •2. Основные модификации многомерного шкалирования: метрическое и неметрическое, индивидуальное, многомерное развертывание.
- •2. Роль социолога в процессе применения многомерного шкалирования: формирование исходных данных и интерпретация результатов.
2. Основные принципы латентно-структурного анализа: соотношения, позволяющие получить описание латентных классов; интерпретация латентной переменной.
Латентно-структурный анализ - один из формальных методов, с помощью которого выявляется латентный признак (скрытый), связанный с регистрируемыми социологом явными (эмпирическими) признаками. Можно сказать, что задачей этого метода является выявление внутренней структуры социального явления.
Как отмечал автор данного метода, ЛСА является обобщением теории тестов. Предполагается, что за наблюдаемыми признаками социальных явлений существует латентная переменная (ЛП). В основе ЛСА могут лежать различные модели: латентная переменная может быть непрерывной (респонденты расположены вдоль латентной переменной), а может быть дискретной (прерывной) (респонденты расположены в различных точках или классах латентной переменной). Задача социолога - распознать структуру скрытой переменной, т.е. узнать расположение респондентов на этой переменной. Как отмечалось выше, существуют различные модели ЛСА. Можно выделить такие модели ЛСА, как:
· Модели для непрерывной ЛП;
· Модели для дискретной ЛП;
· Модели для дихотомических признаков;
· Две модели для недихотомических признаков: одна - для нескольких дискретных ответов, вторая - для количественных переменных;
· Модели, используемые в панельном исследовании, когда предполагается, что положение респондента вдоль латентного континуума может меняться;
Билет 3.
1. «Мягкие» и «жесткие» методы сбора данных. Их достоинства и недостатки
Все анкетные методы противопоставляются друг другу и это привело к рождению новых терминов. Одни методы стали называться "мягкими", качественными, гибкими (свободное интервью или метод фокус-группы), другие — "жесткими", количественными (анкета с закрытыми вопросами).
Недостатки:
между "абсолютно" "мягким" и "абсолютно" "жестким" подходами к получению информации от респондента существует множество промежуточных вариантов (например метод измерения установки Терстоуна).
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.
Достоинство - "мягкий" подход дает возможность получить адекватную информацию, но по понятным причинам не позволяет говорить о статистической надежности выводов.
2. Основные принципы латентно-структурного анализа: соотношения, позволяющие отнести конкретного респондента к латентному классу.
Точные значения латентной переменной для отдельных респондентов не вычисляются. Вместо этого: а) дается описание каждого латентного класса и б) для каждого возможного набора ответов на вопросы анкеты вычисляется вероятность попадания давшего эти ответы респондента в любой из латентных классов.
для лиц, принадлежащих к одному латентному классу, в соответствии с аксиомой локальной независимости подобное соотношение будет справедливым: Pj^P'p', P?=pfpf.
Следует вспомнить формулу вероятности: p1=V¹p1¹+V²p1²
Пользуясь приведенной формулой, мы тем самым предполагаем, что каждый респондент в какой-то класс обязательно попадает и не может попасть в два класса сразу. Это тоже содержательные соображения, принятие которых требует согласия с ними социолога. Первое утверждение означает, что искомая система классов является полной: мы считаем, что для каждого человека найдется в ней место. Второе утверждение заставляет нас избегать "расплывчатых" классификаций, что, однако, может быть не адекватно реальности. Этот недостаток покрывается тем, что мы лишь указываем вероятность принадлежности того или иного респондента к определенному классу, а не вычисляем точное значение латентной переменной для этого респондента.
Билет 4.