Построение шкалограммы
(4) Для очевидности шкалограммы преобразуем таблицу так, чтобы получить идеальную "лесенку" (схема 13).
Идеальная шкалограмма предполагает, что ответ на один из вопросов должен повлечь за собой определенный ответ на следующий за ним по нисходящей ветви. Значит, первая задача состоит в том, чтобы выяснить, действительно ли ответы на эти вопросы образуют одномерный континуум.
Число лиц в экспериментальной группе достигает 50-100 человек, а число пунктов также достаточно велико. Кроме того, на каждый вопрос можно было бы дать пять ответов (от "совершенно согласен" до "совершенно не согласен"). Поэтому вращение рядов шкалограммы — утомительная операция. Гуттман, не имея компьютера, разработал несколько технических приемов. Один из них: деревянная доска, на которой передвигаются цветные фишки, соответствующие позитивным— негативным ответам. Конечно, при современных возможностях использовать компьютер все эти сложные перестановки максимально упрощаются (в SPSS для этого есть специальная программа).
После упорядочения респондентов, как показано в схеме 12, упорядочиваются пункты от максимума к минимуму благожелательных ответов. Внутри пункта производится сортировка субъектов так, чтобы набравшие максимум баллов располагались выше тех, кто набрал следующее за ними число баллов.
При ручной сортировке в карточку респондента заносятся ответы "за" и "против" каждого пункта информации, а также, общее число набранных баллов. Первая сортировка производится по колонке № 1 на всю выборку, затем — по остальным колонкам, т. е. вопросам.
Так определяется порядок вопросов в матрице от набравшего максимум до набравшего минимум благожелательных ответов. Вторая сортировка — внутри данной колонки ранжируются субъекты, набравшие максимум—минимум баллов. Составляется матрица, которую анализируем с точки зрения наличия континуума в ответах.
Вернемся к нашей шкалограмме. На схеме 13 видно, что имеется 6 случаев отклонения от идеального распределения:
три благоприятных суждения выпали в "запретную" зону справа и три неблагоприятных суждения выпали в "запретную" зону слева. Используем пример с умением считать: перед нами тот случай, когда умеющий умножать почему-то не умеет складывать, а не умеющий умножать умеет возводить в степень. Иными словами, это — парадокс.
(5) Идеальную шкалограмму мы не получили. Но это вообще маловероятно. Следует стремиться к некоторому оптимальному варианту. Такой вариант задается числом допустимых отклонений в ответах экспериментальной группы. Подсчет допустимого числа отклонений производится путем исчисления коэффициента репродуктивности шкалограммы:
где R — коэффициент репродуктивности, К — число пунктов (в нашем случае = 8), по которым следует дать ответ, N — число испытуемых (в нашем случае =15), п — число ошибочных ответов, которые располагаются справа или слева от идеальной вертикали.
Коэффициент желательной репродуктивности задается исследователем как надежный интервал допустимой ошибки. Желательно получить не более 10% ошибочных ответов. Тогда коэффициент репродуктивности должен выражаться числом 0,90. Число допустимых ошибок подсчитываем, преобразуя формулу:
В нашем примере для Д=0,90 при 8 суждениях и 15 испытуемых число допустимых ошибок составит (1— — 0,90)х(8х15)=12, т. е. существенно меньше, чем оказалось в реальности. Фактический коэффициент репродуктивное™ нашей шкалы достаточно высок и равен 0,95.
Можно повысить этот коэффициент до 0,98, если убрать суждение № 8, по которому имеются три ответа, отклоняющиеся от идеального континуума. Тогда:
В случае, если на каждое суждение предполагается ответ по шкале в пять пунктов (4 == "совершенно согласен" ... 0 = "совершенно не согласен"), коэффициент репродуктивности может быть улучшен "I за счет выбрасывания суждений, дающих много отклоняющихся ответов, и за счет укрупнения дробной шкалы согласия—несогласия с суждением.
(6) Шкала с коэффициентом репродуктивности не менее 0,90 готова. В массовом обследовании все пункты шкалы тасуются случайным образом. Ранг каждого опрашиваемого определяется по сумме набранных баллов.
Данные, полученные на группу, можно усреднить, подсчитав среднеарифметический ранг для этой категории лиц и сравнивая его с аналогичным средним показателем для другой категории. В нашем примере было бы интересно знать расхождение в оценках нововведений на государственных и частных предприятиях, руководителей и рядовых сотрудников.