9. Критерии качества измерения.

Качество измерения в социологических исследованиях. Понятия обоснованности, устойчивости и точности измерения. Методы проверки обснованности, устойчивости, правильности измерения. Основные проявления недостаточной правильности измерения. Процедура валидизации инструментария: содержание, значение, методические правила.

При составлении анкет, карточек наблюдения и т.п. наиболее часто встречаются такие ошибки, как обнаружение установки исследователя, неадекватность терминов и ошибка несоразмерности, состоящая в предложении выбрать одну или несколько ценностей, несопоставимых между собой. Правильно составленный опросник - важное условие успешного решения задач социологического исследования, обеспечения его качества, надежности результатов.

Качество измерения зависит от регистрации характеристик отобранных единиц исследования (наблюдения) (рис. 5).

Надежность заключается в гарантии однозначности получаемой социологической информации. Вероятность отсутствия систематических ошибок - обоснованность (употребляется так же термин “валидность”) выражается в том, что шкала должна измерять те свойства и характеристики, которые планируются для измерения, не смешивая их с другими. Вероятность отсутствия случайных ошибок обеспечивается устойчивостью и точностью измерения. Устойчивость это способность шкалы давать однозначную информацию при любом повторном измерении, точность - степень совпадения полученных данных с истинной величиной. Чувствительность измерения заключается в способности выявлять отношение респондентов к изучаемому явлению с той или иной степенью достоверности, она основана на полноте - учете всех значений индикаторов.

Основными способами проверки измерения являются:

обоснованности - логические рассуждения, тест по известной группе (например, экспертные оценки для отбора пунктов шкалы и т.д.), поиск независимого критерия (регистрация приборами, данные документов и т.д.);

устойчивости - повторные измерения, использование нескольких лиц (групп) для измерения одного свойства, расщепление шкалы (каждому индикатору присваиваются два синонима);

точности - устранение явных погрешностей (то, что в шкале лишнее, не работает), установление оптимальной величины дробности шкалы при высокой устойчивости

Недостаточная правильность измерения может проявляться:

1) в отсутствии разброса в значениях по шкале, т.е. все респонденты отметили один вариант ответа, что говорит о том, что шкала построена неверно;

2) когда респондентами используется лишь часть шкалы, например, отрицательные значения шкалы избегаются респондентами, что говорит о том, что данная часть шкалы не работает;

3) в виде неравномерного использования отдельных пунктов шкал. Шкальное значение, выраженное в баллах, не должно существенно отличаться от соседних по частоте или по числу респондентов. Если это отличие присутствует, то данное значение проверяется статистически.

В социологии правильность определяется как отсутствие каких-то систематических ошибок, смещений, прежде всего, смещений в шкале. Достижение правильности – это устранение явных нарушений в шкале измерения.

Валидность измерения, в самом общем смысле, характеризует соответствие измерения его цели. Эмпирический показатель валиден (обоснован, правилен) в той мере, в какой он действительно отражает значение той теоретической переменной, которую предполагалось измерить. Очевидно, что нет смысла говорить о валидности какого-то индикатора самого по себе.

Валидность инструмента измерения состоит в однозначностш и правильности получаемых результатов относительно измеряемого свойства объектов, т. е. относительно предмета измерения. Можно сказать, что валидность определяет “чистоту” измерения теоретического конструкта. Когда измерение является непосредственным, т.е. мы можем прямо подсчитать количество эталонных единиц измеряемого свойства, и на результаты измерения влияют только случайные ошибки, надежность и валидность неразличимы, валидность инструмента измерения равна его надежности. 

БЛОК 3. МЕТОДОЛОГИЯ И МЕТОДИКА ИССЛЕДОВАНИЙ. 9.310. Анализ количественных данных: понятие, цели, последовательность этапов.

В самом общем виде анализом данных (АД) можно назвать совокупность действий, осуществляемых исследователем в процессе изучения полученных тем или иным образом данных с целью формирования определенных представлений о характере явления, описываемого этими данными. Сфера применения АД в социологии чрезвычайно широка, однако здесь это понятие будет употребляться в узком смысле - в связи с изучением данных с применением математических (статистических) методов.

Применение математического аппарата в анализе данных позволяет достичь следующих целей:

• четко сформулировать свои представления об изучаемом объекте;

• абстрагироваться от множества реальных свойств объекта;

• анализировать большие объемы информации;

• получить научно обоснованное подтверждение содержательных предположений (гипотез) исследования, делать выводы, не лежащие "на поверхности";

• получить возможность экстраполировать (переносить) выводы, полученные в ходе обследования ограниченного числа объектов (выборочной совокупности) на более широкую совокупность (генеральную).

Однако необходимо отметить ряд обстоятельств, которые обуславливают определенную специфику использования статистических методов в анализе социологических данных.

Во-первых, на практике часто нарушается условие вероятностного порождения анализируемых данных. В социологии само определение вероятности в некоторых ситуациях может не иметь смысла.

Во-вторых, не всегда бывает ясно, каковы границы изучаемой генеральной совокупности. Имеется в виду, что даже в рамках одного исследования бывают альтернативные и множественные решения вопроса о генеральной совокупности.

В-третьих, для многих методов анализа не разработаны способы перенесения результатов их применения с выборки на генеральную совокупность.

В-четвертых, интересующие социолога данные, как правило, получены по шкалам низких типов - номинальной или порядковой, таким образом, с конструктами, полученными в результате измерения, исследователь не может обращаться также как с обычными числами.