- •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.
1. Основные цели методов одномерного шкалирования.
1) Получение значений латентной переменной таким путем, чтобы были удовлетворены два требования, внешне представляющиеся несовместимыми: с одной стороны, мы знали бы, как интерпретировать эти значения и были уверены в адекватности реальности этой интерпретации (т.е. мнение респондента было бы отражено адекватно), и, с другой стороны, способ шкалирования был бы настолько прост, чтобы его можно было применять для выявления мнений достаточно большого количества респондентов (напомним, что такого рода простота чаще всего сопряжена с жесткостью способа опроса), используя репрезентативную выборку и, как следствие, получая статистически надежные выводы (с помощью традиционных приемов математической статистики, предназначенных для переноса результатов с выборки на генеральную совокупность). Выше мы говорили о совместном достижении этих двух целей как о сочетании преимуществ мягкого и жесткого подходов к сбору данных.
2) Обеспечение уровня измерения, достаточно высокого для того, чтобы к полученным шкальным значениям можно было применять традиционные "числовые" методы, позволяющие выявлять статистические закономерности (обычно стремятся к получению по крайней мере интервальной шкалы, хотя некоторые известные способы шкалирования, по замыслу их авторов, позволяют получать только порядковый уровень измерения) и осуществлять упомянутый выше перенос результатов с выборки на генеральную совокупность (классические схемы такого переноса опираются и на репрезентативность выборки, и на "числовой" характер исходного материала).
2. Эмпирическая и числовая системы с отношениями. Понятие гомоморфизма между ними.
Отношения между элементами числовых множеств будем называть числовыми, а отношения между элементами эмпирических множеств -- эмпирическими. На любом множестве, как эмпирическом, так и числовом, содержащем более одного элемента, может быть задано бесконечное множество различных отношений. Однако исследователя обычно интересуют лишь очень немногие из них. Произвольное множество вместе с выделенными на нем отношениями будем называть системой с отношениями. Само множество назовем носителем этой системы, а его элементы – элементами рассматриваемой системы с отношениями.
Билет 6.
1. Понятие модели восприятия респондентом предлагаемых ему объектов (суждений). Рассмотрение введения такой модели как своеобразного подхода к «смягчению» процесса сбора данных.
Интересующая нас модель восприятия респондентами предлагаемых им для ранжирования объектов состоит в том, что мы считаем адекватными реальности следующие предположения.
Существует некоторая прямая (числовая ось), на которой расположены рассматриваемые объекты. В соответствии со смыслом оценочной шкалы такое расположение отвечает некой усредненной "симпатии" респондентов к этим объектам. В частности, если один объект лежит на прямой левее другого, то первый в среднем более "симпатичен" респондентам. Наша основная задача как раз в том и состоит, чтобы найти это расположение.
Каждая из ранжировок отвечает определенной модели восприятия. Одну из этих моделей Кумбс положил в основу метода одномерного развертывания.
Первая — векторная модель — предполагает, что респонденты осознают наличие упомянутой латентной переменной и, ранжируя объекты, делают это в зависимости от своих субъективных представлений о том, в какой мере соответствующее качество в каждом объекте содержится.
Вторая модель, отражающая несколько иную интерпретацию ранжировок, — модель идеальной точки — состоит в следующем. Обращаясь к экспертам с просьбой проранжировать объекты, исследователь не говорит о том, по какому конкретному качеству ранжировки должны осуществляться. Вопрос ставится в более общем виде — скажем, предлагается проранжировать телепередачи в соответствии с тем, насколько каждая из них нравится эксперту.