Добавил:
ivanov666
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз:
Предмет:
Файл:Эмпирические социологические исследования социальной реальности. Монография
.pdf
Глава 3
71
компонент отсутствия методологического единства в оценке
компонент общей ошибки.
Последний компонент, в свою очередь, потенциально содержит три
различных составляющих:
– нестохастическую ошибку, которую мы теоретически ожидаем
в любом статистическом обследовании – комплексно и выборочно;
– стохастическую ошибку, присущую только оценке от представительной выборки. Как известно, она генерируется механизмом формирования выборки и имеет место в экстраполяции оценок выборки на
характеристики генеральной совокупности в целом, т. е. при переходе от
;
относится к ошибкам непонимания и интерпретации содержания критериев. Выше был приведен пример того, как разница, связанная
с административными изменениями выплаты заработной платы, интерпретировалась как увеличение сбережений россиян.
Модель позволяет исследователю ясно видеть, какие эффекты (теоретически) можно ожидать от наблюдаемой общей разницы и какие из
них действительно будут иметь место. Таким образом, мы осознаем, что
может произойти, если не принять во внимание эти различия по природе и значимости влияний. Именно эта модель показывает, как, в отличие от математики, где 2 – 1 всегда равно 1, а d > 0 не может быть d < 0,
это вполне возможно здесь. Например, тенденция (развитие) может
быть равна нулю, а случайные влияния или нарушенное методологическое единство могут показывать d > 0 или d < 0 в оценках.
Функции этой модели и ее преимущества при сравнительном анализе очевидны. Она не полностью устраняет риски наличия ошибок, но
может существенно снизить эти риски. При этом создаются условия для
лучшего понимания того, что мы оцениваем:
– это позволяет эксплицитно распознавать и описывать теоретически возможные влияния на наблюдаемую разницу, а также раскрывать
их источники;
– мобилизует внимание исследователя, чтобы не допустить некоторым из компонентов исказить полученные выводы. В принципе это
Глава 3
72
можно сделать на этапе разработки эмпирического социологического
исследования. Например, чтобы не допустить методологических разли-
чий в оценке
;
– для другой части компонентов можно искать варианты для конкретной оценки и учета их влияния на общую разницу – например, для
оценки структурных или сезонных воздействий;
– модель также полезна для выявления «белых пятен» в методологии и методах сравнительных исследований. Вероятно, будет легче увидеть, что может нарушить анализ и какие технологии безопасности отсутствуют, и поэтому их следует искать, чтобы легче выявить нерешенные проблемы и сформулировать задачи исследования, чтобы найти
подходящие подходы и методы для их решения;
– даже если ничего из перечисленного не может быть сделано, модель полезна тем, что предупреждает исследователя о рисках заблуждений и предполагает, что не следует быть необоснованно категоричным
и чрезмерно уверенным в окончательных выводах и заключениях.
Было отмечено, что группа мультипликативных моделей для изучения компонентов различий наиболее распространена в так называемом
мультипликативном индексном анализе динамики. В простейшем случае с ними можно искать ответы на три вопроса:
1) каково общее относительное изменение наблюдаемого объекта;
2) каковы факторы, которые его вызвали, и
3) каков их конкретный вклад в накопленное относительное изменение. Представим формулы модели в одном конкретном случае – при
анализе динамики рынка для группы товаров. Формулы имеют вид:
(6)
,
где:
– физические объемы продаж в два периода;
– соответствующие цены;
– измеряет общую относительную динамику товарооборота.
(7)
,
где:
– измеряет динамику объема фактически проданных то-
варов и услуг и, следовательно, их влияние на объем продаж.
Глава 3
73
(8)
,
где: измеряет динамику цен и их влияние на объем продаж.
Существует мультипликативная связь между тремя индексами. При
наличии двух из них она позволяет оценить третий:
(9)
Кроме того, мультипликативный подход также является основой для
использования аддитивных моделей для разложения разности. Короче
говоря, абсолютное изменение (увеличение или уменьшение) товарооборота за два периода разлагается на составляющие по формуле:
(10)
,
где: общее абсолютное увеличение / уменьшение оборота;
– вклад модифицированного физического объема продаж;
вклад изменения цен.
Формула (10) представляет так называемый аддитивный индексный
анализ. Кроме того, индексный мультипликативный и аддитивный анализ углубляется, когда включаются структурные и другие влияния.
Идея моделирования компонентов, которые формируют наблюдаемые различия в сравнительном анализе, также может быть разработана
и использована в различных статических сравнениях. Мы остановим
внимание нескольких из них.
Первый касается сопоставления достигнутых общих характеристик с
теми, которые предусмотрены программой (проектом, планом). Следует
отметить, что модели этого типа могут быть изменены по-разному путем смещения акцентов с одного компонента на другой в зависимости
от цели, для которой они предназначены.
(11)
,
(12)
,
где: d – разница между фактической реализацией и проектом (программой);
– измеритель влияния технического прогресса на исполнение;
влияние побочных изменений в деятельности;
– влияние внезапных, непредвиденных изменений условий (кото-
рые могут быть положительными или отрицательными);
Глава 3
74
– влияния, вызванные потенциально нереальными задачами;
– последствия дефицита ресурсов;
– последствия отсутствия методологического единства между
оценкой предполагаемого и достигнутого;
– случайное влияние.
Если цель состоит в том, чтобы определить вклад оперативных звеньев в реализацию программы (проекта), то модель требует, чтобы мы
искали и формулировали другие компоненты. Например:
(13)
,
,
где:
– является компонентом, определяющим усилия и вклад ко-
манды (или отдельных подразделений);
– компонент, обусловленный независимыми от труда причинами и
следствиями (например, рост или сокращение рынка из-за инфляции, сокращение потребления или конкуренция внутри страны и за рубежом);
– ошибки разной природы, в т. ч. поставленные нереальные задачи.
Когда задача состоит в том, чтобы сравнить конкретный вклад отдельных факторов, внимание к компонентам модели должно быть
направлено следующим образом.
Ниже мы представляем общую идею для такой модели:
(14)
,
,
где: – естественная (неслучайная) разница между влиянием срав-
ниваемых факторных эффектов;
– разница из-за неадекватной модели связи между Y и факторами
и
;
разница от неадекватности измерителей для Y, и
;
– эффекты от наличия других мешающих влияний (мультиколлинеарность, автокорреляция), не включенных в модель отношений, важных, но оставшихся на стороне исследуемого фактора;
– влияния нарушенных (неудовлетворенных) требований методики оценки;
– стохастические и нестохастические ошибки.
Глава 3
75
Также для исследователей будет полезна модель компонентов разницы между фактической конверсией и прогнозом, т. е. при разложении
ошибки прогноза:
(15)
,
,
где: d – общая ошибка прогноза;
– измеряет ошибку, вызванную случайными факторами;
– динамическая ошибка, которая может возникнуть при неожиданных изменениях ситуации в какой-то момент на горизонте прогноза.
В предвыборных эмпирических исследованиях это часто происходит и
приводит к резкому изменению общественного доверия к той или иной
политической силе;
– ошибки из-за недостатков, связанных с выбранными методами и
подходами прогнозирования;
– ошибки из-за недостатка информации о тенденциях развития.
3.4. Сравнительный анализ в экспериментальных исследованиях
К сравнительному анализу, основанному на экспериментальных
данных, предъявляются как общие, так и конкретные требования. Чтобы увидеть и идентифицировать конкретные проблемы, нам нужно
прояснить несколько моментов, которые в основном касаются социальных экспериментов. Наиболее характерными для этих исследований являются три вещи;
1) цель – проверить предположения (гипотезы) исследователя о яв-
лении в условиях практики в контролируемых им условиях. Например,
проверить, будет ли метод или инструмент управления работать
успешно на практике;
2) при оценке результатов эксперимента всегда присутствует и
сравнительный анализ – когда задача состоит в том, чтобы проверить,
какой из экспериментальных вариантов решения социальной проблемы
имеет наилучшие результаты или «сработает» на практике;
Глава 3
76
3) социальные эксперименты, как правило, чрезвычайно сложны. Их
трудно контролировать в «чистых» лабораториях, и почти всегда ожидаются всевозможные воздействия различного характера. В литературе
указывается, что в опытных постановках они практически никогда не
могут создать идеальных условий для действия и проявления интересующих факторов в чистой, неслучайной форме. Все это значительно
усложняет ситуацию и часто делает невозможной задачу установления
закономерностей (неслучайных) различий.
Задачи, которые изучаются и решаются в условиях эксперимента,
имеют чрезвычайно широкий спектр. Он охватывает как задачи социальной практики, так и общественное научное знание. Это делает чрезвычайно амбициозной задачей охватить все его аспекты и проблемы,
даже если мы ограничимся социальной практикой или развитием научного знания. Это накладывает ограничения на обхват настоящего проекта. В реализации этой части исследовательского проекта есть два основных момента:
1) изучение возможностей различных типов экспериментальных ис-
следований в эмпирических социологических исследованиях;
2) освещение проблемы методологического и методического характера, касающейся особенностей сравнительного анализа в экспериментальных исследованиях в области эмпирических социологических исследований.
Социальные экспериментальные исследования классифицируются
по различным критериям. Наиболее важными из них являются три:
1) проведение их в лабораториях или в реальных условиях практики;
2) обеспечение информацией из представительных (репрезентативных) или других непредставительных выборок;
3) в соответствии с конкретными исследовательскими задачами.
Обычно, и чаще всего, лабораторные эксперименты достигают целей
и задач, которые служат научному познанию. Как правило, они требуют
репрезентативных выборок. Реальные эксперименты в основном посвящены исследованию и решению задач социального управления. В социальных экспериментах в реальных условиях чаще всего работают с
непредставительными маленькими выборками, но иногда и с большими
Глава 3
77
выборками. Широкомасштабные социальные эксперименты проводились на Тайване, в Индии, странах Латинской Америки и т. д. [Blalock
1968: 333] для стимулирования контроля над рождаемостью. В середине
прошлого века в Германии (бывшей Западной Германии) был проведен
эксперимент с задачей социализации детей цыганского происхождения.
Государство взяло на себя заботу и воспитание более 150 детей в возрасте от рождения до 14 лет, и ученые следили за их поведением до достижения ими возраста 20 лет. Они обнаружили, что только несколько
детей присоединились к типичному образу жизни цыган. Остальные
имели поведение граждан немецкой этнической принадлежности.
Иногда политики и правители принимают решения, которые на самом деле имеют характер социальных экспериментов вне лабораторных
условий по принципу проб и ошибок. И результаты их часто неудовлетворительны.
Можно утверждать, что организация научно обоснованных социальных экспериментов является довольно редким явлением. Недооценка
экспериментального подхода в контролируемых условиях не оправданна. Это упускает хорошие шансы для оценки исследований и выбора для
реализации лучших (по эффективности) управленческих решений. Это
еще одно область для расширения и обогащения задач и тематики эмпирических социологических исследований.
Познавательные возможности экспериментальных исследований
рассмотрим через призму двух критериев:
1) цели и задачи, которые необходимо выполнить, и
2) подходы к постановке экспериментов и оценка их результатов.
Если результаты эксперимента предназначены для потребностей социального управления, то когнитивные возможности более широки, а выбор
подходов, методов и экспериментальных формулировок менее строг.
Например, если эксперимент рассматривает варианты стимулирования
сбережений или потребления некоторых продуктов среди различных групп
пользователей, эксперименты могут проводиться и без репрезентативных
выборок и связанных с ними требований и ограничений.
Если результаты эксперимента предназначены для выявления закономерностей и цель состоит в том, чтобы сделать общетеоретические и
Глава 3
78
(или) методологические выводы и обобщения, то это обязательно требует экспериментальных схем с рандомизацией и статистической проверкой гипотез.
Ниже мы представляем общую схему, которая лежит в основе экспери-
ментальных планов для этой цели (рис. 1).
Рисунок 1. Схема основы экспериментальных планов
В целом на элементы генеральной совокупности (N) могут влиять
три группы факторов:
1) те, с которыми мы будем экспериментировать (управляемые фак-
торы);
2) побочные (для исследования) факторы с регулярным, неслучай-
ным влиянием;
3) факторы случайного влияния.
Из генеральной совокупности отбираются две выборки по принципу
рандомизации (случайный отбор) – контрольная и экспериментальная.
Рандомизация – это механизм, который гарантирует, что выборки будут
представлять микромодель структуры генеральной совокупности. И они
будут похожи по влиянию всех факторов, в том числе и случайных. Затем на экспериментальную группу воздействуют управляемые (экспериментальные) факторы, которых может быть произвольное число
(один или несколько).
Глава 3
79
После эксперимента разница
полученная по двум выбор-
кам, проверяется на статистическую значимость. Так контролируются
случайные влияния. Ожидается, что разница будет отражать в первую
очередь эффект экспериментальных факторов. В этой ситуации одновременно обязательны два условия:
1) сбор репрезентативных выборочных данных в сравниваемые
группы;
2) оценка влияния случайных факторов путем учета стохастических
ошибок и проверки гипотез на статистическую значимость.
Эта общая схема модифицируется по-разному, но основная идея всегда сохраняется. Методы, используемые в запланированных экспериментах, – это чаще всего дисперсионный анализ, статистический последовательный анализ, другие методы математической статистики, применяемые для проверки гипотез. Для этого используются разные схемы
рандомизации: простая схема, латинские и греко-латинские (эйлеровы)
квадраты и т. д. [Wald 1947].
С этой точки зрения слишком строгие требования, по-видимому,
предъявляются к организации социальных экспериментов только на
основе статистического подхода и его методов. Мы уверены, что есть
место для других стратегий и технологий. Например, когда цели касаются управления социальной практикой, требования могут быть значительно смягчены. Конечно, в таких случаях не может быть никаких претензий и оснований для научных обобщений и генерализации. Но это и
не всегда необходимо. Организация оздоровительных сообществ для
лечения и работы наркоманов или несовершеннолетних правонарушителей может быть чрезвычайно полезным инструментом для проверки
идей и вариантов без составления общих научных резюме о возможностях и последствиях соответствующего социального эксперимента.
Другими требованиями, когда речь идет об экспериментах в социальной сфере, должны быть критерии, с помощью которых проверяются
гипотезы, связанные с развитием социального научного знания. Здесь,
как правило, требования к экспериментальным постановкам гораздо
более жесткие и часто требуют, чтобы эксперимент проводился как в
лабораториях, так и в реальной практике.
Глава 3
80
Было подчеркнуто, что одним из основных требований к экспериментам является проверка гипотез в условиях лаборатории с рандомизированными выборками и контролем над мешающими эффектами побочных факторов различного характера.
Управляемыми (экспериментальными) факторами может быть один
или несколько. Если выделить возможности различных методов обучения в университетах – это будет управляемым фактором. Он контролируется экспериментальными постановками исследователей.
Существенной проблемой является контроль над этими факторами.
Для этого были разработаны различные методики и процедуры. Основной подход к контролю – статистический – путем проверки гипотез и
оценки количества стохастических ошибок. Следует подчеркнуть, что в
том, что касается социальных экспериментов, ни один из них не гарантирует правильность выводов и заключений по результатам эксперимента. Следовательно, последнее не должно абсолютизироваться и
обобщаться за пределами определенной границы.
В лабораторных экспериментах применяются различные концепции
и соответствующие экспериментальные планы, организация выполнения и методы обработки данных. Сравниваемые характеристики и различия проверяются на статистическую значимость методами математической статистики проверки гипотез. Чаще всего они основаны на методах ANOVA (дисперсионного анализа). Регрессионный, корреляционный
и другой многомерный анализ также используются, когда дело доходит
до выявления связей между явлениями. Как правило, для этой цели
применяются разные схемы рандомизации, такие как: простая рандомизация, блочная рандомизация и многое другое.
Планы эксперимента могут включать одну, две или более групп
участников эксперимента, планы по блокам и так называемые латинские и греко-латинские квадраты.
Дональд Кэмпбелл (цитируется [Blalock 1968: 348]) утверждает, что
право на общие выводы и заключения при проверке гипотез и оценке
параметров (и их различий) связано с тремя основными условиями:
1) репрезентативная выборка элементов, участвующих в эксперименте;
2) рандомизированный отбор в обработанных элементах;
Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]