Вопрос 104. Измерение установки методом Лайкерта. Роль критерия согласованности ответов.

Шкала Лайкерта - метод шкалирования социально-психологических характеристик индивидов, представляющий собой адаптацию теста к измерению установки. Метод предполагает, что респондент выражает свое согласие или несогласие с каждым суждением из предложенного набора по пяти- или семибалльной шкале оценок, а его место на итоговой шкале установки определяется суммой оценок каждого отдельного суждения.

Л айкерт первым предложил строить фрагмент анке­ты, направленный на измерение латентной переменной, в виде так называемого кафетерия — таблицы, строкам которой отве­чают наблюдаемые переменные, а столбцам — значения этих переменных.

Метод иногда называют методом суммарных оценок. Он ши­роко известен.

Приведем пример кафетерия. Предположим, что нас интере­сует удовлетворенность респондентов своей работой. Соответ­ствующий фрагмент анкеты будет выглядеть следующим образом (табл. 7.1).

Плюсы, проставленные в табл. 7.1, означают ответы гипоте­тического респондента. Значение латентной переменной для каж­дого респондента будет равно сумме баллов, отвечающих степе­ням его согласия с рассматриваемыми суждениями, для нашего респондента — сумме (3 + 4 + 5 + 1 + ...). Если количество суждений равно, например, 10, то возможные значения нашей латентной переменной будут варьировать от 10 (наименее удов­летворенный человек) до 50 (наиболее удовлетворенный).

Алгоритм построения шкалы Лайкерта предусматривает про­ведение некоторого пилотажного исследования, цель которого — отбор таких признаков, значения которых коррелируют с суммой значений всех остальных. Именно такие признаки предлагается включать в анкету, предназначенную для проведения основного исследования.

Существенным отличием Ш.Л. от шкал терстоуновского типа является то, что не определяются шкальные значения самих суждений. Неявно предполагается, что все они обладают одинаковыми (с точностью до знака) шкальными значениями (иначе баллы должны были бы складываться с соответствующими весами). Единственным явным требованием является наличие равного числа позитивных и негативных суждений. Поэтому здесь вообще не может идти речь о некой объективной точке отсчета для измерения установки. Ш.Л. довольно легко построить, она относительно надежна даже при небольшом количестве суждений. С ее помощью достигается порядковый уровень измерения (интервальной только "по определению"). Шкала не гарантирует одномерности и не является репродуктивной, однако очень широко применяется в социология, и психологич. исследованиях.

105.Экстенсивные и интенсивные величины в социологии

Различают четыре вида относительных величин: экстенсивные, интенсивные, соотношения и наглядности. Величина экстенсивная, если ее значение складывается из значений её подсистем (например, объём, вес); интенсивная, если ее значение не зависит от размера системы (например, температура, давление).

Кант своеобразно применил определенность интенсивного определенного количества к метафизическому определению души.

Экстенсивный показатель - это показатель удельного веса, доли части в целой совокупности, показатель распределения совокупности на составляющие ее части, т.е. показатель структуры. Для его расчета необходимо иметь данные о численности всей совокупности и составляющих ее частях (или отдельной части этой совокупности). Рассчитывается обычно в процентах, где совокупность в целом принимается за 100%, а отдельные части — за "X". Способ получения экстенсивной величины выглядит следующим образом: экстенсивный показатель = (часть совокупности (явления) / вся совокупность (явление)) * 100%

Экстенсивный показатель отвечает на вопрос, сколько процентов приходится на каждую конкретную часть совокупности. В зависимости от того, что характеризуют экстенсивные показатели, их называют: показатели удельного веса части в целом, например, удельный вес гриппа среди всех заболеваний; показатели распределения или структуры (распределение всей совокупности зарегистрированных врачом заболеваний за год на отдельные заболевания). Это показатель статики, т.е. с его помощью можно анализировать конкретную совокупность в конкретный момент. По экстенсивным показателям нельзя сравнивать различные совокупности — это приводит к неправильным, ошибочным выводам.

Интенсивный показатель – это показатель частоты, уровня, распространенности процессов, явлений, совершающихся в определенной среде. Он показывает, как часто встречается изучаемое явление в среде, которая его продуцирует (заболеваемость, смертность, рождаемость и т.д.). Интенсивные показатели используются как для сравнения, сопоставления динамики частоты изучаемого явления во времени, так и для сравнения, сопоставления частоты этого же явления в один и тот же промежуток времени, но в различных учреждениях, на различных территориях и т.д. Для расчета интенсивного показателя необходимо иметь данные об абсолютном размере явления и среды, его продуцирующей. Абсолютное число, характеризующее размер явления, делится на абсолютное число, показывающее размер среды, внутри которой произошло данное явление, и умножается на 100, 1000 и т.д.

Таким образом, для расчета интенсивного показателя всегда нужны две статистические совокупности (совокупность № 1 — явление, совокупность № 2 — среда), причем изменение размера среды может повлечь за собой изменение размера явления. Множитель (основание) зависит от распространенности явления в среде — чем реже оно встречается, тем больше множитель. В практике для вычисления некоторых интенсивных показателей множители (основания) являются общепринятыми (так, например, показатели заболеваемости с временной утратой трудоспособности рассчитываются на 100 работающих или учащихся, показатели летальности, частоты осложнений и рецидивов заболеваний — на 100 больных, демографические показатели и многие показатели заболеваемости — на 1000, 100 000 населения).