28. Конструкция вопроса и интерпретация ответа

Надежность данных существенно зависит не только от содержания планируемой информации, но, конечно, и от конструкции самого вопроса, целесообразность кото­рой диктуется конкретной задачей и условиями опроса [175].

_ Открытые вопросы хороши на стадии проб, опреде­ления области исследования и в функции контрольных. Предполагается, что ответ в свободной форме позволяет выявить доминанту мнений, оценок, настроений: люди отмечают те стороны явлений или говорят о том, что волнует их больше всего, о том, что доминирует в их соз­нании. Но самое главное состоит в том, что, реагируя на вопрос без подсказки вариантов ответа, люди лучше проявляют особенности своего повседневного, обыденного сознания, свой образ мыслей.

Например, при изучении особенностей образа кизн г городской семьи мы использовали дубль закрытого и открытого вопросов для выявления разнообразных проблем, в сумме позволяющих фиксировать "уровень напряженности" семейных взаимоотношений (от "не напряженных" до "крайне напряженных")18.

В закры­той формулировке спрашивалось, какие из перечислен­ных ниже обстоятельств имеют (не имеют) место в се­мейной жизни респондентов (например, как часто слу­чаются споры по поводу денег, воспитания детей, приема гостей или организации отдыха и т. д.) со шкалой от­ветов от "этого не бывает" до "бывает систематически". В открытом виде спрашивалось: "Что больше всего ра­дует Вас в Вашей семейной жизни?" и "Что более всего приносит Вам огорчения в семейной жизни?".

Контент-анализ ответов на открытый вопрос требует их классификации по тем же критериям, по которым были сформулированы вопросы закрытого типа (в на­шем примере — область материальных интересов семьи, воспитание детей, интимные взаимоотношения между супругами, организация досуга и т. д.). Те группировки ответов на открытый вопрос, которые оказываются до­минирующими (или, напротив, наиболее редко упоминае­мыми) в позитивном и негативном аспектах ("радости" и "огорчения"), можно полагать свидетельством домини­рующих интересов. Те категории ответов, которые лиди­руют в "радостях", но мало упоминаются в "огорчени­ях", — свидетельство позитивной мотивации, стимули­рующей нормальные отношения, а те, что лидируют в зоне "огорчений", — область деструктивной мотивации (вспомним о позитивно-негативной асимметричности оценок).

Полного совпадения данных, полученных из вопро­сов закрытого и открытого типов, не бывает. Специаль­ные методические эксперименты указывают на то, что информация, получаемая из ответов на открытый и зак­рытый вопросы, относительно идентична при ранжиро­вании каких-то объектов (например, предпочтений теле­программ, видов досуговой деятельности и т. п.), но существенно разнится при оценке степени разнообразия взглядов и позиций опрашиваемых; широты и разнооб­разия предпочтений; богатства мотивировок тех или иных действий и т. п. [154].19

Интерпретация сведений, получаемых путем анали­за ответов на закрытые вопросы с использованием конт­рольных — открытых, существенно богаче, более развер­нута и обоснованна. Так, в нашем случае в закрытых вопросах фиксировались как доминанта интересов се­мьи взаимоотношения между супругами и отношение к детям. В вопросах открытого типа уточнялось, что дети — это преимущественно стимулирующий фактор, а отношения между супругами — по преимуществу фак­тор напряжения.

Главный недостаток открытых вопросов состоит в том, что высказываемые здесь мнения и оценки связаны с какими-то неизвестными нам рамками сравнения, ко­торые очерчивают контекст высказанных суждений. Из­менение границ сопоставления суждений ведет к изме­нению акцентов: доминирующие пункты информации могут оказаться на периферии, периферийные — пере­двинуться в центр внимания опрашиваемого.

Другой недостаток открытых вопросов с трудности обработки данных. Пространные ответы предполагают последующую группировку и часто квантификацию, а контент-анализ ответов — процедура сложная и трудо­емкая. Но самое главное — здесь требуется высокое ис­кусство "расшифровки" реальных смыслов, вкла­дываемых респондентами в их суждения, ибо "практи­ческое сознание" не является прямым аналогом теоре­тического, которое социолог использует в подобных опе­рациях контент-анализа.20

Закрытые вопросы позволяют более строго интер­претировать ответ. Рамки соотнесения оценок и сужде­ний определяются здесь набором единых для всех оп­рошенных вариантов ответа. Исследователь имеет более надежные основания, чем при открытых вопросах, сопо­ставлять данные в равных условиях. Появляется воз­можность не только выяснить содержание суждений, но и измерить интенсивность оценок, шкалируя их по каж­дому варианту.

29. Шкалирование — метод моделирования реальных процессов при помощи шкал.

Шкалирование — метод присвоения числовых значений отдельным атрибутам некоторой системы.

Шкалирование позволяет разбить описание сложного процесса на описание параметров по отдельным шкалам. В результате в применении к экономическим задачам, например, можно получить представление об области интересов потребителя, исследовать важность каждой шкалы для него.

Шкала – это упорядоченный ряд отметок, соответствующий соотношению последовательных значений измеряемых величин.

Виды:

Шкала наименований (номинальная шкала).

Это самая простая из всех шкал. В ней числа выполняют роль ярлыков и служат для обнаружения и различения изучаемых объектов. В этой шкале нет отношений типа «больше – меньше», поэтому некоторые полагают, что применение шкалы наименований не стоит считать измерением. При использовании шкалы наименований могут проводится только некоторые математические операции. Например, ее числа нельзя складывать и вычитать, но можно подсчитывать, сколько раз (как часто) встречается то или иное число.

Шкала порядка. Места, занимаемые величинами в шкале порядка, называются рангами, а сама шкала называется ранговой или неметрической. С помощью шкал порядка можно измерять качественные, не имеющие строгой количественной меры показатели. Особенно широко эти шкалы используются в гуманитарных науках: педагогике, психологии, социологии. К рангам шкалы порядка можно применять большее число математических операций, чем к числам шкалы наименований.

Шкала интервалов. Это такая шкала, в которой числа не только упорядочены по рангам, но и разделены определенными интервалами. Особенность, отличающая ее от описываемой дальше шкалы отношений, состоит в том, что нулевая точка выбирается произвольно. Результаты измерений по шкале интервалов можно обрабатывать всеми математическими методами, кроме вычисления отношений. Данные шкалы интервалов дают ответ на вопрос «на сколько больше?», но не позволяют утверждать, что одно значение измеренной величины во столько-то раз больше или меньше другого. Например, если температура повысилась с 10 до 20 градусов по Цельсию, то нельзя сказать, что стало в два раза теплее.

Шкала отношений. Эта шкала отличается от шкалы интервалов только тем, что в ней строго определено положение нулевой точки. Благодаря этому шкала отношений не накладывает никаких ограничений на математический аппарат, используемый для обработки результатов наблюдений. По шкале отношений измеряют и те величины, которые образуются как разности чисел, отсчитанных по шкале интервалов. Измеряя длину объекта, мы узнаем, во сколько раз эта длина больше длины другого тела, принятого за единицу длины (метровой линейки в данном случае), и т. п. Если ограничиться только применением шкал отношений, то можно дать другое (более узкое, частное) определение измерению: измерить какую-либо величину – значит найти опытным путем ее отношение к соответствующей единице измерения. Шкала абсолютных величин. Во многих случаях напрямую измеряется величина чего-либо. Например, непосредственно подсчитывается число дефектов в изделии, количество единиц произведенной продукции, сколько студентов присутствует на лекции, количество прожитых лет и т. д. Такая шкала абсолютных значений обладает теми же свойствами, что и шкала отношений, с той лишь разницей, что величины, обозначенные на этой шкале, имеют абсолютные, а не относительные значения. Результаты измерений по шкале абсолютных величин имеют наибольшую достоверность, информативность и чувствительность к неточностям измерений.

30. Надежность данных анкетного опроса — результат действия множества факторов:

1) привычность анкетного опроса в сообществе;

2) адекватная адресация;

3) мотивировка респондента;

4) валидность анкетных вопросов;

5) хорошая структурированность опросника (от простого к более сложному и снова к более простому);

6) исчерпывающая инструкция;

7) понятность и недусмысленность формулировок вопросов и ответов;

8) полнота всего опросника.

Степень надежности может быть определена посредством повторения анкетного опроса на той же выборке или при использовании других методик (анализ документов, наблюдение, опрос экспертов) которые могут подтвердить полученные результаты.

Выборка или выборочная совокупность — часть генеральной совокупности элементов, которая охватывается наблюдением.

Характеристики выборки:

Качественная характеристика выборки — что именно мы выбираем и какие способы построения выборки мы для этого используем.

Количественная характеристика выборки — сколько случаев выбираем, другими словами объём выборки.

Необходимость выборки

Объект исследования очень обширный. Например, потребители продукции глобальной компании — огромное количество территориально разбросанных рынков.

Существует необходимость в сборе первичной информации.

Выборки делятся на два типа:.

вероятностные

невероятностные

Вероятностные выборки

Простая вероятностная выборка:

· Простая повторная выборка. Использование такой выборки основывается на предположении, что каждый респондент с равной долей вероятности может попасть в выборку. На основе списка генеральной совокупности составляются карточки с номерами респондентов. Они помещаются в колоду, перемешиваются и из них наугад вынимается карточка, записывается номер, потом возвращается обратно. Далее процедура повторяется столько раз, какой объём выборки нам необходим. Минус: повторение единиц отбора.

· Простая бесповторная выборка. Процедура построения выборки такая же, только карточки с номерами респондентов не возвращаются обратно в колоду.

Систематическая вероятностная выборка. Является упрощенным вариантом простой вероятностной выборки. На основе списка генеральной совокупности через определённый интервал (К) отбираются респонденты. Величина K определяется случайно. Наиболее достоверный результат достигается при однородной генеральной совокупности, иначе возможны совпадение величины шага и каких-то внутренних циклических закономерностей выборки (смешение выборки). Минусы: такие же как и в простой вероятностной выборке.

Серийная (гнездовая) выборка. Единицы отбора представляют собой статистические серии (семья, школа, бригада и т.п.). Отобранные элементы подвергаются сплошному обследованию. Отбор статистических единиц может быть организован по типу случайной или систематической выборки. Минус: Возможность большей однородности, чем в генеральной совокупности.

Районированная выборка. В случае неоднородной генеральной совокупности, прежде, чем использовать вероятностную выборку с любой техникой отбора, рекомендуется разделить генеральную совокупность на однородные части, такая выборка называется районированной. Группами районирования могут выступать как естественные образования (например, районы города), так и любой признак, заложенный в основу исследования. Признак, на основе которого осуществляется разделение, называется признаком расслоения и районирования.

«Удобная» выборка. Процедура «удобной» выборки состоит в установлении контактов с «удобными» единицами выборки - с группой студентов, спортивной командой, с друзьями и соседями. Если необходимо получить информацию о реакции людей на новую концепцию, такая выборка вполне обоснована. «Удобную» выборку часто используют для предварительного тестирования анкет.

Невероятностные выборки

Отбор в такой выборке осуществляется не по принципам случайности, а по субъективным критериям – доступности, типичности, равного представительства и т.д.

Квотная выборка – выборка строится как модель, которая воспроизводит структуру генеральной совокупности в виде квот (пропорций) изучаемых признаков. Число элементов выборки с различным сочетанием изучаемых признаков определяется с таким расчётом, чтобы оно соответствовало их доле (пропорции) в генеральной совокупности. Так, например, если генеральная совокупность у нас представлена 5000 человек, из них 2000 женщин и 3000 мужчин, тогда в квотной выборке у нас будут 20 женщин и 30 мужчин, либо 200 женщин и 300 мужчин. Квотированные выборки чаще всего основываются на демографических критериях: пол, возраст, регион, доход, образование и прочих. Плюсы: обычно такие выборки репрезентативны. Минусы: применение данного способа построения выборки возможно при наличии достаточно полной информации о генеральной совокупности.

Метод снежного кома. Выборка строится следующим образом. У каждого респондента, начиная с первого, просятся контакты его друзей, коллег, знакомых, которые подходили бы под условия отбора и могли бы принять участие в исследовании. Таким образом, за исключением первого шага, выборка формируется с участием самих объектов исследования. Метод часто применяется, когда необходимо найти и опросить труднодоступные группы респондентов (например, респондентов, имеющих высокий доход, респондентов, принадлежащих к одной профессиональной группе, респондентов, имеющих какие-либо схожие хобби/увлечения и т.д.)

Стихийная выборка – выборка так называемого «первого встречного». Часто используется в теле- радио- опросах. Размер и состав стихийных выборок заранее не известен, и определяется только одним параметром – активностью респондентов. Минусы: невозможно установить какую генеральную совокупность представляют опрошенные, и как следствие – невозможность определить репрезентативность.