Процедуры измерения установок

Если же взять только тех людей, которые имеют одно и то же значение латентной переменной, то, как нетрудно проверить, для них однозначно восстанавливается картина их ответов на рассматриваемые вопросы: скажем, балл 5 респондент может иметь только в том случае, если он дал положительные ответы на пос­ледние 5 вопросов. Другими словами, респонденты с одним и тем же значением латентной переменной имеют одни и те же значения рассматриваемых признаков. Ни о какой связи тут го­ворить не приходится.

Гуттман предложил простой алгоритм, позволяющий либо привести матрицу к диагональному виду, либо показать, что это сделать в принципе невозможно. Прежде чем описать этот алгоритм, заметим, что мы должны учитывать еще одно обсто­ятельство.

Выше в действительности был описан некий идеальный слу­чай. Мы уже говорили, что в социологии практически никакая теоретическая схема никогда не проходит в совершенно "чис­том" виде, никакая гипотеза не может стопроцентно выпол­няться, никакие данные не бывают без ошибок. И всегда встает вопрос, в каких пределах эти ошибки допустимы.

В нашем случае это означает, что даже при самом тщательном подборе суждений всегда найдутся респонденты, для которых они не будут упорядочены предполагаемым нами образом (в подтвер-" ждение того, что ошибки всегда будут, напомним, как уже мы говорили, что человек, ответивший положительно на третий воп­рос, почти наверняка, но не наверняка (!) даст положительный ответ на четвертый и пятый). То есть наша матрица хотя бы в малой мере, но практически всегда не будет точно диагональной. Необходимо, как всегда в подобных случаях, установить предел допустимых ошибок (напомним, что мы так же поступили, на­пример, когда говорили о возможных нарушениях транзитивно­сти в матрицах парных сравнений). В ситуации, когда этот предел не будет превышен, считать, что матрица диагональна, и, следо­вательно, наши условия, обеспечивающие возможность исполь­зования тестовой традиции, выполняются. Если ошибки превы-

сят допустимый предел, то будем полагать, что матрицу нельзя привести к диагональному виду и, стало быть, нельзя описан­ным образом измерять латентную переменную.

Ошибки будут проявляться в том, что даже в самом хорошем варианте у нас в области плюсов будут одиночные минусы, и наоборот. Оценим количество таких смешений. Их ниже мы и называем ошибками. Введем критерий:

R = 1 — (количество ошибок)/(количество клеток в таблице).

Будем полагать, что мы привели матрицу к диагональному виду, если R < 0,9. Теперь на примере покажем, в чем состоит алгоритм Гуттмана и как можно оценить качество его работы.

Итак, пусть исходная матрица данных имеет вид (табл. 7.4).

Таблица 7.4. Фрагмент гипотетической матрицы данных, полученных с помощью шкалы Гуттмана

Респонденты	Суждения							Значение латентной переменной
	1	2	со	4	5	6
1	+	-	-	-	+	+	3
см	+	+	+	-	-	-	со
со	-	-	-	-	-	-	0
4	+	+	+	+	+	-	5
СП	-	-	-	-	-	+	1
6	+	+	-	-	+	+	4
7	-	-	-	+	+	+	3
8	+	+	+	-	+	-	4

В соответствии с упомянутым алгоритмом сначала надо таким образом переставить строки, чтобы соответствующие им значе­ния измеряемой переменной расположились по убыванию (табл. 7.5).

Не зря мы ввели в таблицу еще одну строку. Теперь надо пере­ставить столбцы таблицы таким образом, чтобы возрастали ран­ги, стоящие в ее нижней, как бы маргинальной, строке (табл. 7.6).

Строго диагонального (ступенчато-диагонального) вида у нас не получилось. Теперь требуется оценить, можно ли все же счи­тать, что полученная матрица достаточно близка к диагонально­му виду.

R = I - (6 + 3)/ 48 = 0,81

(6 — количество плюсов, "заблудившихся" в минусовой облас­ти; 3 — количество минусов, находящихся в плюсовой области). Если такое значение критерия представляется неприемлемым (19% "неправильных" клеток в таблице), то приходим к выво­ду, что наша гипотеза о наличии латентной переменной, прояв­ляющейся в рассматриваемых наблюдаемых признаках, не верна.

Итак, наша работа начинается с того (имеется в виду этап ра­боты после предварительного формирования анкеты), что мы проводим пробное исследование, собираем данные и переставля­ем столбцы и строки полученной матрицы до тех пор, пока она либо приобретет диагональный вид, либо мы убедимся в том, что это сделать невозможно. В первом случае мы полагаем, что одномерная латентная переменная существует, признаки и спо­соб выражения через них латентной переменной выбраны удач­но, и переходим к основному исследованию. Во втором — вооб­ще говоря, отказываемся от построения одномерной шкалы. Од­нако в отдельных случаях исправить положение можно с помо­щью некоторой корректировки данных. Скажем, может оказать­ся, что привести матрицу к диагональному виду нам мешает ка­кой-то ее столбец. Тогда выбросим из рассмотрения соответ­ствующее суждение: оно не укладывается в наше упорядочение (может быть, не так понимается респондентами, как мы рассчи­тывали, и т.д.). Затем перейдем к основному исследованию. В при­веденном выше примере таким суждением можно считать шестое (правда, убрав его, мы уменьшим долю "неправильных" клеток не до 10%, а только до 12% (стало быть, R будет равно 0,88).

В основе шкалирования по Гуттману лежит схема ответов, допускающая следующие операции: 1. Балл установки респондента равен сумме положительных реакций (числу знаков «+») на высказывания. 2. Балл установки позволяет воспроизвести реакции на отдельные суждения. Годными для шкалирования признаются лишь те суждения, которые дают монотонную последовательность ответов. Методика Гуттмана состоит из восьми этапов. ^ Первый этап. Подбор суждений. Исследователь априори выбирает суждения, относящиеся к установке людей на изучаемый объект или явление. В состоянии ли эти суждения образовать шкалу решается экспертной проверкой. Требования к суждениям следующие: наличие двух альтернативных ответов — только «да» или «нет»; нацеленность на изучение какой-то одной специфической области; расположение по кумулятивной (накопительной) шкале, т.е. если респондент дал положительный ответ на первое суждение, то существует большая вероятность того, что и на последующие он даст положительные ответы. Гуттман считает, что реакции на суждения образуют одномерный континуум. Можно привести следующий пример анкеты, построенной согласно процедуре Гуттмана: Новая общественная система, сложившаяся в России после 1991 года, несомненно, способствует повышению производительности труда. Согласен Не согласен Если брать в целом, эта система лучше той, что была раньше. Согласен Не согласен Некоторые стороны новой общественной системы плохо продуманы. Согласен Не согласен Как и любая другая система организации общественной жизни, новая система имеет немало минусов. Согласен Не согласен Новая система удачно сочетает материальное и моральное стимулирование работников Согласен Не согласен Аргументы в пользу новой системы очень убедительны Согласен Не согласен В прежней системе было немало хорошего, что утрачено в новой системе Согласен Не согласен Преимущества новой системы организации жизни общества совершенно не ясны. Согласен Не согласен Согласие с суждениями 1, 2, 5, 6 и несогласие с суждениями 3, 4, 7, 8 означает благоприятное отношение к новой общественной системе. Идеальная шкалограмма предполагает, что ответ на один из вопросов должен повлечь за собой определенный ответ на следующий за ним по нисходящей ветви. Главная задача исследователя состоит в том, чтобы выяснить, действительно ли ответы на эти вопросы образуют одномерный континуум. ^ Второй этап. Подбор экспертов. Третий этап. Экспертная оценка предложенных суждений. Четвертый этап. Процедура обработки данных. Данные опроса экспертов заносятся в таблицу так, чтобы упорядочить опрошенных по схеме: от суждений, выражающих благожелательное отношение к объекту оценивания, до суждений, выражающих неблагоприятное отношение. Составляется первичная таблица плюсов и минусов. Каждый столбец представляет суждение, каждая строка — ответы экспертов. Из этой таблицы необходимо построить шкалограмму. Шкалограмма — это такая картина, когда люди и их ответы ранжированы. То есть расположены так, что первый человек отвечает положительно на все вопросы (первая строка состоит из одних плюсов), второй человек отвечает положительно на все вопросы, кроме последнего, третий — на все, кроме последних двух и т.д. В шкалограмме нужно провести наклонную прямую, отсекающую плюсы от минусов. Но практически так никогда не получается. Представляя строки и столбцы, можно составить только приблизительную шкалограмму, где наклонная прямая не рассекает таблицу на часть с плюсами и часть с минусами, а представляет лестницу. Например, мы опросили 12 экспертов и получили следующую шкалограмм Шкалограмма

№ эксперта	Балл эксперта	Суждения
		7	5	1	8	2	4	6	3
5	8	+	+	+	+	+	+	+	+
7	7	+	+	+	+	+	+	+	–
8	6	+	+	+	+	+	+	–	–
10	6	+	+	+	+	+	+	–	–
2	5	+	+	+	+	+	–	–	–
1	4	+	+	+	+	–	–	–	–
6	4	+	+	+	–	–	+	–	–
11	4	+	+	+	+	–	–	–	–
4	3	+	+	+	–	–	–	–	–
12	3	+	+	+	–	–	–	–	–
3	2	+	–	–	–	–	–	+	–
9	1	+	–	–	–	–	–	–	–

Балл эксперта высчитывается по схеме: при ответе «согласен» на 1, 2, 5, 6 суждения нашего примера эксперту присваивается 1 балл, при ответе «не согласен» на 3, 4, 7, 8 суждения также 1 балл. На противоположные ответы на эти суждения присваивается 0 баллов. Таким образом, максимально эксперт может набрать 8 баллов. ^ Пятый этап. Проверка шкалы на воспроизводимость. По коэффициенту воспроизводимости определяют возможность воспроизведения ответов экспертов на выборке респондентов. Коэффициент воспроизводимости определяет возможное число отклонений от идеальной шкалы: где ^ V — коэффициент воспроизводимости; n — число ошибочных ответов; K — число пунктов шкалы, по которым следует дать ответ (в нашем примере 8); N — число экспертов. Для нашего примера: 0,85. Он характеризует степень приближенности к идеальной шкалограмме, в которой коэффициент воспроизводимости равен 1,00.Суждения считаются пригодными для шкалирования, если коэффициент воспроизводимости ^ Шестой этап. Отбор надежных суждений. Если коэффициент воспроизводимости меньше 0,85, тогда отбрасываются суждения, дающие много ошибочных ответов. Строится новая шкалограмма и высчитывается новый коэффициент воспроизводимости. Эта процедура повторяется до тех пор, пока не будут отобраны надежные и значимые суждения. Шкала с коэффициентом воспроизводимости не менее 0,85 готова. ^ Седьмой этап. Проведение опроса респондентов. При массовом опросе все суждения тасуются в беспорядке. Восьмой этап. Математическая обработка полученных данных. Ранг каждого респондента определяется по сумме набранных им баллов. Затем высчитывается среднеарифметический ранг данной категории обследованных. Сравнивается с рангами других категорий. Можно сравнить, например, ранги представителей различных профессий, демографических, этнических и прочих групп, провести корреляционный, факторный анализы и прочее. Среднестатистический ранг категории показывает общую установку этой группы людей на изучаемый объект или явление.