- •Оглавление
- •Глава вторая структура социологического знания
- •1. Общая социологическая теория. Уровни социологического познания.
- •Общая социологическая теория и материалистическое понимание истории.
- •Исторический материализм и теория научного коммунизма.
- •Основные структурные элементы общества и их взаимодействие.
- •2. Теоретический и эмпирический уровни социологического познания. Теоретическая и прикладная социология Эмпирические социологические исследования
- •Теоретические социологические исследования.
- •Теоретическая и прикладная социология.
- •3. Специальные социологические теории и эмпирические исследования Понятие конкретной социальной, ситуации.
- •Основные функции специальных социологических теорий.
- •Компоненты специальных социологических теорий.
- •Литература для дополнительного чтения
- •Глава третья
- •Социалистический образ жизни как объект социологического анализа.
- •Социальное значение научно-технической революции
- •Социология труда
- •Социологические исследования трудовых коллективов.
- •Функции трудового коллектива.
- •Структура трудового коллектива.
- •Виды трудовых коллективов.
- •Социология быта Понятие внепроизводственной деятельности.
- •Классификация занятий.
- •Показатели условий жизненной обстановки.
- •Методические схемы изучения быта.
- •Социологическое исследование бюджетов времени
- •2. Социальная структура и социальные отношения Понятие социальной структуры
- •Социально-классовая структура. Социальные группы и социальные слои
- •Общественное разделение труда и социально-профессиональная структура общества
- •Социально-этническая структура общества. Этносоциология
- •Социально-демографическая структура общества
- •Возрастная структура общества Социальные проблемы молодежи
- •Геронтосоциология.
- •3. Социально-территориальные, общности Понятие территориальных общностей
- •Расселение людей. Социология города и деревни
- •Социальные проблемы миграции населения
- •4. Социально-политическая организация общества и социальные институты Социально-политическая организация
- •Понятие социального института.
- •Социология права.
- •Социология политики.
- •Социология образования
- •Социология науки
- •Социология брака и семьи
- •5. Духовная жизнь общества. Средства массовой информации и пропаганды Социальные проблемы идеологической деятельности
- •Социология средств массовой информации Социальная роль средств массовой информации.
- •Эффективность средств массовой информации
- •Общественное мнение
- •Структура и функции общественного мнения.
- •Характеристики общественного мнения.
- •6. Социальное планирование. Социальные показатели Экономическое и социальное планирование
- •Показатели социального планирования
- •Социальная деятельность и социальные показатели
- •Литература для дополнительного чтения
- •Глава четвертая Организация и проведение эмпирического социологического исследования
- •1. Постановка проблемы. Цели и задачи Место и роль программы в социологическом исследовании
- •Проблемная социальная ситуация и научная проблема.
- •Научная и практическая проблемы.
- •Цели и задачи социологического исследования.
- •2. Определение объекта и предмета исследования Объект исследования и единица наблюдения.
- •Системный анализ объекта социологического исследования.
- •Метод восхождения от абстрактного к конкретному.
- •3. Интерпретация и операционализация понятий Теоретическая и эмпирическая, интерпретация понятий.
- •Граница операциональных определений.
- •I. Управление развитием общества.
- •IV. Уровень поселений и трудовых коллективов.
- •V. Уровень первичной социальной группы.
- •VI. Уровень личности.
- •VII. Уровень развития социальной группы.
- •5. Организационно-методический план исследования Стратегический план исследования.
- •6. Рабочий план исследования и подготовка исполнителей
- •Литература для дополнительного чтения
- •Статистические методы в социологическом исследовании. Измерение социальных характеристик.
- •Глава пятая Методы статистики в социологическом исследовании.
- •1. Понятие измерения в социологии. Уровни измерения Определение измерения.
- •Неоднозначность шкальных значений. Допустимые преобразования и типы шкал.
- •Адекватность математических методов.
- •2. Группировка материала статистических наблюдений
- •Ряды распределения.
- •Статистические таблицы.
- •3. Графическая интерпретация эмпирических зависимостей
- •Гистограмма.
- •Полигон распределения.
- •Кумулята.
- •Вид (форма) кривых распределений.
- •Теоретическое распределение.
- •4. Средние величины и характеристики рассеяния значений признака
- •Среднее значение признака.
- •Показатели колеблемости (вариации) значений признаков.
- •5. Нормальное распределение. Статистические гипотезы
- •Статистические гипотезы.
- •6. Статистические взаимосвязи и их анализ
- •Коэффициенты взаимозависимости для порядкового уровня измерения.
- •Коэффициенты взаимозависимости для номинального уровня измерения.
- •7. Новые подходы к анализу данных, измеренных по порядковым и номинальным шкалам
- •Литература для дополнительного чтения
- •Глава шестая Выборочный метод в социологическом исследовании
- •1. Основные понятия выборочного метода
- •Единица отбора и единица наблюдения.
- •2. Простой случайный отбор
- •Процедура простого случайного отбора.
- •Расчет характеристик простой случайной выборки.
- •3. Систематическая и серийная выборки. Систематический отбор.
- •Серийная (гнездовая) выборка.
- •4. Стратифицированный отбор Понятие стратифицированной выборки.
- •Организация стратифицированной выборки.
- •Расчет характеристик стратифицированной выборки.
- •5. Многоступенчатые и комбинированные способы, формирования выборочной совокупности
- •Многофазовый отбор.
- •Комбинированные выборки.
- •6. Неслучайные методы отбора и другие подходы к построению выборки
- •Другие сложности и, проблемы построения выборки.
- •Литература для дополнительного чтения
- •Глава седьмая Измерение в социологическом исследовании.
- •1. Виды шкал
- •2. Некоторые методы измерения
- •Построение шкал методом экспертных оценок.
- •Метод суммарных оценок.
- •Шкалограммный анализ.
- •Семантический дифференциал.
- •3. Надежность измерения социальных характеристик
- •Устойчивость измерения.
- •Обоснованность измерения.
- •Литература для дополнительного чтения
- •Раздел третий
- •Методы сбора данных в социологическом исследовании.
- •Глава восьмая
- •Анализ документов и существующих данных
- •1. Понятие документа. Классификация документов. Понятие документа.
- •Архивы эмпирических данных в машиночитаемой форме.
- •Иконографические документы.
- •Фонетические документы.
- •Другие способы классификации документов.
- •2. Методы анализа документов
- •Традиционный анализ.
- •Формализованный анализ.
- •3. Выборка документов и проблемы качества документальной информации
- •Необходимость критического отношения к документам.
- •Литература для дополнительного чтения
- •Глава девятая Наблюдение
- •1. Понятие наблюдения
- •Особенности наблюдения в социологии.
- •Планирование наблюдения.
- •2. Программа наблюдения
- •Рамки соотнесения.
- •Определение ситуации и условий деятельности наблюдаемого объекта.
- •Цели, задачи я структура деятельности изучаемой группы.
- •Определение предмета наблюдения.
- •Выбор признаков и единиц наблюдения.
- •Определение понятий и разработка категорий.
- •3. Виды наблюдения
- •Определение вида наблюдения.
- •4. Фиксация результатов. Подготовка наблюдателя Фиксация результатов.
- •Требования к наблюдателю.
- •Подготовка наблюдателей. Разработка инструкции.
- •Преимущества и недостатки метода наблюдения.
- •Литература для дополнительного чтения
- •Глава десятая Опрос как метод сбора социологических данных
- •1. Понятие опроса
- •Понятие опроса.
- •2. Критерий качества данных опроса.
- •3. Основные фазы опроса
- •4. Типы и виды вопросов
- •Содержание вопросов.
- •Формулировка вопросов.
- •Последовательность вопросов.
- •Расслоение совокупности опрашиваемых.
- •5. Разновидности опроса
- •6. Эмпирическое обоснование методики опроса
- •Эмпирическая проверка вопросника.
- •Литература для дополнительного чтения
- •Глава одиннадцатая Социометрические методы изучения структуры межличностных отношений.
- •1. Социометрический опрос
- •Процедура социометрического опроса.
- •Социометрическая карточка.
- •2. Обработка и анализ результатов социометрического опроса.
- •Виды социограмм.
- •2. Социометрические индексы
- •Литература для дополнительного чтения
- •Глава двенадцатая Эксперимент в социологическом исследовании.
- •1. Понятие, эксперимента
- •2. Экспериментальные переменные
- •Выбор зависимых и независимых переменных.
- •Условия проведения эксперимента.
- •Измерение переменных.
- •Контроль переменных.
- •Воспроизводимость эксперимента.
- •Основные требования к проведению эксперимента.
- •3. Виды экспериментов
- •Параллельный и последовательный эксперименты.
- •4. Обработка экспериментального материала
- •Репрезентативность экспериментальных данных.
- •Ошибки эксперимента.
- •Литература для дополнительного чтения
- •Обобщение результатов исследования Глава тринадцатая Анализ данных и обобщение результатов социологического исследования.
- •1. Подготовка данных к анализу на эвм
- •Редактирование.
- •Кодирование.
- •Контроль данных и исправление ошибок.
- •Построение новых переменных.
- •2. Описание и объяснение в социологическом исследовании
- •Понятие описания.
- •Группировка.
- •Понятие объяснения, в социологии.
- •3. Способы проверки гипотез
- •Глава четырнадцатая Отчет о результатах исследования. Отчет и пояснительная записка.
- •Разделы отчета.
- •Рекомендации.
3. Надежность измерения социальных характеристик
Описанные выше способы построения шкал не дают полного представления о свойствах полученных оценок. Для этого необходимы дополнительные процедуры, результаты которых будем описывать в терминах ошибок измерения. Назовем это проблемой надежности измерения. Рассмотрим ее решение на пути выявления правильности измерения, его устойчивости и обоснованности.
Компоненты надежного измерения. При изучении правильности -устанавливается общая приемлемость данного способа измерения. Непосредственно понятие правильности связано с возможностью учета в результате измерения различного рода систематических ошибок. Систематические ошибки имеют некоторую стабильную природу возникновения: либо они являются постоянными, либо меняются по определенному закону.
Устойчивость характеризует степень совпадения результатов измерения при повторных применениях измерительной процедуры и описывается величиной случайной ошибки. Наиболее сложный вопрос надежности измерения — его обоснованность. Обоснованность связана с доказательством того, что измерено вполне определенное заданное свойство объекта, а не некоторое другое, более или менее на него похожее.
При установлении надежности следует иметь в виду, что в процессе измерения участвуют три составляющие: объект измерения, измеряющие средства, с помощью которых производится отображение свойств объекта на числовую систему, и субъект, производящий измерение. Предпосылки надежного измерения кроются в каждой отдельной составляющей.
Прежде всего сам объект в отношении измеряемого свойства может обладать значительной степенью неопределенности. Так, зачастую у индивида нет четкой иерархии жизненных ценностей, а следовательно, нельзя получить и абсолютно точные данные, характеризующие важность для него тех или иных явлений.
Но может быть и так, что способ получения оценки не обеспечивает максимально точных значений измеряемого свойства. Например, у респондента существует определенная иерархия ценностей, а для получения информации используется номинальная оценка с вариациями ответов от «очень важно» до «совсем неважно». Как правило, из приведенного набора все ценности помечаются ответами «очень важно», «важно», хотя реально у респондента имеется большее число уровней значимости.
Наконец, при наличии высокой точности первых двух составляющих измерения субъект, производящий измерение, допускает грубые ошибки. Например, в процессе клинического интервью, в ходе которого должна быть выявлена система Ценностей опрашиваемого, интервьюер не смог довести до респондента суть беседы, не смог добиться доброжелательного отношения к исследованию и пр.
Каждая составляющая процесса измерения может быть источником ошибки, связанной либо с устойчивостью, либо с правильностью, либо с обоснованностью. Однако, как правило, исследователь не в состоянии разделить эти ошибки по источникам их происхождения и поэтому изучает ошибки устойчивости, правильности и обоснованности всего измерительного комплекса в совокупности. При этом правильность (как отсутствие систематических ошибок): и устойчивость информации —элементарные предпосылки надежности. Наличие существенной ошибки в этом отношении уже сводит на нет проверку данных измерения на обоснованность.
В отличие от правильности и устойчивости, которые 'могут быть измерены достаточно строго и выражены в форме числового показателя, критерии обоснованности определяются либо на основе логических рассуждений, либо на основе косвенных показателей. В смежных с социологией науках, например в психологии, проблема обоснованности теста решается путем сопоставления его результатов с результатами внешнего критерия — с известной группой или с данными реального поведения. В социологии такой придем, как правило, не удается использовать, поэтому обычно применяется сравнение данных одной методики с данными других: методик или исследований, т. е. обоснованность устанавливается более косвенным путем. При этом, разумеется, не обязательно добиваться полного соответствия результатов. Достаточным будет установление общих тенденций, что зависит и от соотносительной значимости самих критериев, и от их функции в общем замысле исследования.
Правильность измерения — выявление систематических ошибок. Прежде чем приступать к изучению таких компонентов надежности, как устойчивость и обоснованность. Необходимо убедиться в правильности выбранного инструмента измерения (шкалы или, системы шкал).
Возможно, что последующие этапы окажутся излишними, если в самом начале выяснится полная неспособность данного инструмента на требуемом уровне дифференцировать изучаемую совокупность, или может оказаться, что систематически не используется какая-то часть шкалы или ее отдельная градация. Прежде всего нужно ликвидировать или уменьшить такого рода недостатки шкалы и только затем использовать ее в исследовании,
Отсутствие разброса, ответов по значениям шкалы. Попадание ответов в один, пункт свидетельствует о полной непригодности измерительного инструмента — шкалы. Такая ситуация может возникнуть или из-за «нормативного» давления в сторону общепринятого мнения; или из-за того, что градации(значения) шкалы поимею? отношения к определению данного свойства рассматриваемых объектов (нерелевантны).
Например, если все опрашиваемые респонденты согласны с утверждением «хорошо, когда работа или задание требуют универсальных знаний», нет ни одного ответа «не согласен», остается только зафиксировать этот факт, однако подобная шкала не поможет дифференцировать изучаемую совокупность по отношению респондентов» к работе.
Часто примером нерелевантности являются многие исходные шкалы методики семантического дифференциала Осгуда. Так, в частности, при изучении установок инженера в работе измерения респондентов по шкалам «мужской — женский», «горячий — холодный» и др. давали оценку только в середине шкалы, в нейтральной точке, Уточнение позволило сделать вывод, что эти шкалы, по мнению респондентов, не, имеют отношения к изучаемым установкам.
Использование части шкалы. Довольно часто - обнаруживается, что практически работает лишь какая-то часть шкалы, какой-то один из его полюсов с прилегающей более или менее обширной зоной.
Так, если респондентам для оценки предлагается шкала, имеющая положительный и. отрицательный полюса, в частности от +3 до —3, то при оценивании какой-то заведомо положительной ситуации респонденты не используют отрицательные оценки, а дифференцируют свое мнение лишь с помощью положительных. Для того чтобы вычислить значение относительной ошибки измерения, исследователь должен знать определенно, какой же метрикой пользуется респондент — всеми семью градациями шкалы или только четырьмя положительными. Так, ошибка измерения в 1 балл мало о чем говорит, если мы не знаем, какова действительная вариация мнений.
Пример21. Девятнадцати испытуемым было предложено высказать отношение к трем понятиям по семи шкалам к каждому. Шкалы имели по 21 градации с крайними полюсами +10 и —10 и средней точкой 0. В целом получено 399 (19 • 3 • 7) оценок со следующим распределением:
Поскольку значения аi< 0 использовались всего лишь 11 раз: (3 + 3 + 5) из 399, т. е. в 2,8% случаев, то возникает вопрос, действует ли отрицательная часть этой шкалы. Возможно, что попадание в эту часть шкалы — явление чисто, случайное. Проверим предположение.
Будем считать, что если вероятность попадания в конец шкалы превышает 5% при достаточно малом уровне значимости ( == 0,05 или =0,01), то наблюдаемые попадания ответов являются случайными и соответствующая часть шкалы «не работает». Для этого границы доверительного интервала, построенного по имеющейся частоте для вероятности попадания в конец шкалы, сравним со значением 5 %. Если значение 5% оказывается выше границ этого интервала, то следует признать, что проверяемая часть шкалы «не работает».
Для расчета границ доверительного интервала воспользуемся формулами1
Для рассматриваемого примера т — 0,0276; п — 399; Za = l,96 для а = 0,05. Подставляя эти значения в формулы, получим pt = 0,016, pz = 0,049. То же самое в процентах: р1 = 1,6%; р2 = 4,9%. Поскольку значение 5% не принадлежит интервалу (1,6%; 4,9%), то считаем, что отрицательная часть шкалы (аi < 0) «не работает», следовательно, 21-балльная оценка функционирует лишь в области от +10 до 0.
Для вопросов, имеющих качественные градации ответов, можно применять подобное требование в отношении каждого пункта шкалы: каждый из них должен набирать не менее 5% ответов, в противном случае считаем этот пункт шкалы неработающим.
Требование 5%-го уровня наполнения в двух рассмотренных задачах не следует рассматривать как строго обязательное; в зависимости от задач исследования могут быть выдвинуты большие или меньшие значения этих уровней.
Неравномерное использование отдельных пунктов шкалы. Случается, особенно при использовании упорядоченных шкал, градации которых сопровождаются словесными описаниями, что некоторое значение переменной (признака) систематически выпадает из поля зрения респондентов, хотя соседние градации, характеризующие более низкую и более высокую степень выраженности признака, имеют существенное наполнение.
Так, если конфигурация распределения ответов на вопрос с четырьмя упорядоченными градациями такая, как на рис. 14, то, видимо, шкала неудачно сформулирована. Значительное наполнение двух соседних пунктов (1 и о) свидетельствует о «захвате» части голосов из плохо, сформулированного пункта 2. Аналогичная картина наблюдается и в том случае, когда респонденту предлагают шкалу, имеющую слишком большую дробность: будучи не в, состоянии оперировать всеми градациями шкалы, респондент выбирает лишь несколько базовых. Например, зачастую десятибалльную шкалу респонденты расценивают как некоторую модификацию пятибалльной, предполагая, что «десять» соответствует «пяти», «восемь» — «четырем», «пять» — «трем» и т. д. При этом базовые оценки используются значительно чаще, чем другие.
Для выявления указанных аномалий равномерного распределения по шкале можно предложить следующее правило: для достаточно большой доверительной вероятности (1 — >=0,99) и, следовательно, в достаточно широких границах наполнение каждого значения не должно существенно отличаться от среднего из соседних наполнений.
Соответствующий статистический критерий таков:
Эта величина имеет хи-квадрат распределение с одной степенью свободы (df = 1).
Здесь i — номер значения признака, который подвергается анализу; пi — наблюдаемая частота дли этого значения;
Пример. Рассмотрим случай измерения в десятибалльной шкале ряди ценностей типа «любимая работа», «материальный достаток», «здоровье» и т. д. При 45 испытуемых и 14 предложенных ценностях получены 623 оценки, распределение которых выглядит так.
Поскольку предполагается, что шкала должна «работать» равномерно, то, возможно, пункты шкалы 9, 7, 5 не удовлетворяют этому требованию.
Для оценки аi = 9 наблюдаемая частота n9 = 67,Г ожидаемая —
Подставим данные значения в формулу 42 и получим расчетную величину 2 = 22,93. Поскольку 2 = 22,93>2 кр = 6,63 (=0,01), то следует признать различие между наблюдаемой и ожидаемой частотами значимым. Следовательно, частота 67 для оцейки а = 9 «лишком Мала но сравнению с соседними.
Аналогичные расчеты проводятся для пунктов шкалы а = 7 и а=5; частота пункта 7 (n7= 60) не противоречит выдвинутому требованию равномерности; частота оценки 5 (n5 = 81) слишком велика по сравнению с соседними и, таким образом, противоречит | требованию равномерности. 1
Определение грубых ошибок. В процессе измерения иногда возникают грубые ошибки, причиной которых могут быть неправильные записи исходных данных, плохие расчеты, неквалифицированное использование измерительных средств и т. п. Это проявляется в том, что в рядах измерений попадаются данные, резко отличающиеся от совокупности всех остальных значений. Чтобы выяснить, нужно ли эти значения признать грубыми ошибками, устанавливают критическую границу так, чтобы вероятность превышения ее крайними значениями была достаточно малой и соответствовала некоторому уровню значимости а. Это правило основано на том, что появление в выборке чрезмерно больших значений хотя и возможно как следствие естественной вариабельности значений, но маловероятно.
Если окажется, что какие-то крайние значения совокупности принадлежат ей с очень малой вероятностью, то такие значения, признаются грубыми ошибками и исключаются из дальнейшего рассмотрения. Выявление грубых ошибок особенно важно проводить для выборок малых, объемов: не будучи исключенными из анализа, они существенно искажают параметры выборки:
Статистический критерий определения грубых ошибок таков , где >кр в качестве выступает либо max либо min)1
Здесь xmin и xmax являются крайними членами некоторой совокупности значений {х}.
В табл. XII, приводимой В. Ю. Урбахом1, даны критические значения , соответствующие различным объемам выборки для доверительных уровней: = 0,05 и = 0,01.
Например, при выборке в 50 единиц значение для уровня = 0,05 будет 3,16.
Если расчетное окажется больше критического, то соответствующее х считается маловероятным и отбрасывается как грубая ошибка.
Пример. Представим, что получены распределения по признаку с такими выборочными параметрами: х=0,012; s = 0,160 (при объеме выборки n= 29 респондентов). В этом распределении крайними значениями оказались такие: xmin = 0,50; xmax =0,250. Существенное подозрение вызывает значение, равное —0,500, поскольку среднее значение этого признака близко к 0 (0,012), а вариация его значений невелика (s = 0,160).
Так как для n=29 и =0,05 кр = 2,94,"то с вероятностью 0,95 можно признать, что значение признака х= — 0,500 слишком мало для данной совокупности, и поэтому является грубой ошибкой а х — 0,250 не относится к резко выделяющимся значениям.
Итак, дифференцирующая способность шкалы как первая существенная характеристика ее надежности предполагает: обеспечение достаточного разбора данных, выявление фактического использования респондентом предложенной протяженности шкалы; анализ отдельных «выпадающих» значений, исключение грубых ошибок. После того как установлена относительная приемлемость используемых шкал в указанных аспектах, следует переходить к выявлению устойчивости измерения по этой шкале.