Шпаргалка по "Социологии"
Автор: Пользователь скрыл имя, 01 Февраля 2013 в 09:07, шпаргалка
Краткое описание
Работа содержит ответы на вопросы для экзамена по "Социологии".
Файлы: 32 файла
Смоленский Государственный Педагогический университет
Кафедра социологии
Лекция по общепрофессиональной дисциплине
«Методология и методика социологического исследования»
«Построение шкал, индексов и типологизация
в социологическом исследовании»
студентки 4 курса
факультета управления
Пантелеенковой
Анастасии Александровны
Смоленск
2005
Тема лекции: Построение шкал, индексов и типологизация
в социологическом исследовании.
1. Организационный момент. Проверка наличия студентов.
Мобилизация начала занятия, предварительная организация группы.
Цель: Психологический настрой студентов на предстоящее занятие;
обеспечение рабочей обстановки на занятии.
2. Мотивационное вступление.
Цель: Актуализация опорных знаний; сообщение студентам плана и цели
предстоящей работы.
3. Урок-лекция.
Цель: Изучить построение шкал, индексов и типологизации в
социологическом исследовании, расширить знания студентов.
4. Завершение урока.
Цель: Подведение итогов занятия
.
Цели урока:
Обучающая: изучить построение шкал и индексов в социологическом
исследовании, познакомиться с типологизацией в социологическом
исследовании, усвоить основные понятия лекции, обобщить и закрепить
изученный материал.
Развивающая: развитие памяти, внимательности; подготовка к
семинару приобщает учащихся к чтению дополнительной литературы.
Воспитательная: воспитание культуры поведения, культуры общения,
эстетических норм поведения, воспитание культуры письма.
Методы обучения:
словесный;
практический.
Основные понятия:
Качественные параметры измерения: надёжность, валидность,
релевантность, точность;
Понятие шкалирования.
Основные ошибки при построении шкал.
Типы шкал. Шкала наименований. Требования к построению
шкал. Упорядоченная шкала: ранги и баллы. Интервальная шкала
и шкала отношений. Метрические или абсолютные шкалы.
Вербальная, графическая и числовая интерпретации шкал.
Косвенное измерение.
Построение индексовкакприем измеренияи каксоставнаячасть
анализа эмпирической информации. Логический квадрат. Логический
прямоугольник.
Индексывбюджетах времени, вгосударственнойстатистике, в
текстовой информации.
Системностьзнанияотипологизации.Типизация.
Теоретическаятипологизация.Эмпирическаятипологизация.
Функции типологизациивэмпирическойсоциологии.Класс.
Классификация
Список дополнительной литературы:
1. Бабосов Е.М. Прикладная социология, Минск: Тетра Систем, 2000.
2. Бутенко А.И. Организация
прикладного социологического
исследования. М: Тривола, 1998.
3. Горшков М.К. Прикладная социология. Рос. Акад. Наук: М: центр
соц. прогнозирования, 2003.
4. Григорьев С.И., Растов Ю.Е. Основы современной социологии. М:
2002.
5. Добреньков В.И., Кравченко А.И. Фундаментальная социология. В 15
т. Т.1, Т.3. М.: Инфра, 2004.
6. Зборовский Г.Е. Прикладная социология. М: Гардарики, 2004.
7. Основы прикладной социологии. Под ред. Шереги, Горшков. М: 2003.
8. Капитонов Э.А. Социология ХХ в. Ростов – на – Дону, 1996.
9. Толстова Ю.Н. Измерения в социологии. М: Инфра М.: 1998 г.
Вопросы лекции:
I.
Качественные параметры измерения. Понятие шкалирования. Основные
ошибки при построении шкал.
1). Типы шкал.
2). Шкала наименований. Требования к построению шкал.
3). Упорядоченная шкала: ранги и баллы.
4). Интервальная шкала и шкала отношений.
5). Метрические или абсолютные шкалы.
6). Вербальная, графическая и числовая интерпретации шкал.
II. Индексыприсборе ианализеданных.
1). Косвенное измерение. Построение индексов как прием измерения
и как составная часть анализа эмпирической информации.
2). Логический квадрат.
3). Логический прямоугольник.
4). Индексы в бюджетах времени, в государственной статистике, в
текстовой информации.
III. Типологизация в социологическом исследовании.
1). Системность знания о типологизации.
2).Теоретическая типизация.
3). Эмпирическая типизация.
4). Соотношение типологизации и классификации.
План семинарского занятия:
Тема: Построение шкал, индексов и типологизация в социологическом
исследовании.
Семинар – практикум
Вопросы:
1. Конструирование эталона измерения. Понятие шкалирования.
2. Шкалы и их общая характеристика (Шкала Луи Терстоуна. Шкала
Эмори Богардуса. Шкалограммный анализ Луи Гутмана)
3. Индексы в социологическом измерении. Назначение индексов.
4. Конструирование индексов.
5. Типологизация в социологическом исследовании (теоретическая и
эмпирическая типизация).
6. Соотношение между типологизацией и классификацией.
I. КАЧЕСТВЕННЫЕ ПАРАМЕТРЫ ИЗМЕРЕНИЯ. ПОНЯТИЕ
ШКАЛИРОВАНИЯ. ОСНОВНЫЕ ОШИБКИ ПРИ
ПОСТРОЕНИИ ШКАЛ
Как вы уже знаете, переменная-признак, включенная в модель измере-
ния, может задаваться совокупностью эмпирических индикаторов (в предель-
ном случае — одним индикатором), наблюдаемые значения которых
содержат помимо истинного, ошибочный компонент. Индексы и шкалы
позволяют перейти от многообразия конкретных, наблюдаемых переменных-
индикаторов, отражающих лишь отдельные аспекты теоретического понятия,
к более абстрактным переменным теоретической модели. Так, например,
конкретный вопрос об участии в голосовании дозволяет сделать
определенные выводы о политической активности людей, однако,
ограничившись только этим вопросом, вы ничего не узнаете о других
аспектах и формах политической активности. Кроме того, использование
нескольких показателей позволяет уменьшить влияние посторонних
факторов на ваши оценки величины или разброса значений переменной и
сделать получаемые результаты более устойчивыми и воспроизводимыми.
Иными словами, использование индексов и шкал ведет к повышению
надежности и валидности измерения. С рассмотрения этих понятий мы и
начнем нашу лекцию.
Переменные представляют собой различного вида «линейки», которые
«прикладываются» к объектам. В этих линейках — различное число
градаций, расстояния между градациями могут быть равными, неравными и
вообще неизвестными. Кроме того, сами «линейки» могут претерпевать
изменения под влиянием внешних обстоятельств. Коротко говоря, средства
измерения могут быть хорошими и плохими. Все это создает в совокупности
проблему качества социологического инструментария. Инструмент должен
отвечать требованиям релевантности, валидности, надежности, точности и
устойчивости.
Релевантность
1
— это обоснование применимости измерителя к
измеряемому
признаку.
Проблема
релевантности связана
с
тем
обстоятельством, что «наблюдаемая реальность», если таковая вообще
существует, представляет или скрывает некую «подлинную» реальность,
соответствующую своему понятию. Ошибки релевантности возникают до
процедуры измерения, и, даже если инструмент обладает высокой степенью
совершенства, он может быть не релевантен для определенного признака.
Иногда ошибки релевантности называют ошибками обоснованности (В.А.
Ядов).
Когда инструмент создан, возникает вопрос о возможном отклонении
результата измерения от истинного значения. Надежность — это
вероятность отклонения приписываемого объекту значения от истинной его
характеристики. Надежность является интегральной характеристикой
1
Батыгин Г.С. Лекции по методологии социологических исследований. М: Инфра, 1998. С. 72
инструмента, включающей правильность, точность и устойчивость и
валидность.
Как оценивается уровень надежности? Ведь вариация истинных и
ошибочных замеров на самом деле неизвестна. Для решения этой задачи
используются
три техники косвенного оценивания:
«тестретест»,
параллельные измерения и деление шкалы.
«Тест-ретест» показывает вероятность возникновения различных
результатов при двух замерах одного и того же объекта одинаковым
инструментом, но не дает никаких сведений об источнике ошибки. В
частности, при повторном интервьюировании очень велика вероятность
влияния первого замера на второй и последующие. Нормы морали
предписывают держать свое слово, и те, у кого семь пятниц на неделе, не
одобряются. Поэтому респондент склонен давать сходный ответ, если он
запомнил его при первом опросе. В итоге оценка надежности инструмента
будет явно завышена. На самом деле социологические признаки (особенно
мнения и оценки) меняются. Если изменения будут зафиксированы, «тест-
ретест» в данном случае покажет заниженную надежность.
Параллельные измерения избавлены от погрешностей, присущих «тест-
ретесту». Измерительный инструмент применяется в двух формах
одновременно. Например, для измерения установки можно использовать два
разных тест-вопросника. Если полученные два ряда коррелируют,
инструмент принимается. В данном случае остается неясным, какая форма
основная, а какая параллельная. Выбор обычно осуществляется на основе
произвольных
критериев.
Кроме
того,
разработка
параллельных
инструментов — дело довольно трудоемкое и, как правило, не оправдывает
себя. Деление шкалы заключается в интерпретации двух частей континуума
и более как отдельных шкал. Предположим, измерительным инструментом
является совокупность вопросов. Она делится на две группы, например, на
вопросы с четной и нечетной нумерацией. По каждой группе
подсчитываются средние значения переменной. Затем вычисляется
коэффициент корреляции — мера надежности шкалы. Отклонение результата
измерения от истинного значения признака может быть обусловлено
систематической ошибкой. В данном случае речь идет о правильности.
Инструмент создает систематическую ошибку, например, в тех случаях,
когда шкалы не сбалансированы, респонденты неверно понимают вопросы,
сказывается влияние интервьюера и т. п. Смещения шкалы, как правило,
возникают при ранжировании объектов по списку. Позиции, стоящие в
начале списка, обычно отмечаются чаще, чем последние. Такой инструмент
является неправильным. Правильным будет предъявлять респондентам
карточки с наименованием объектов оценивания, не забывая их
перемешивать. Точность измерения — это количество градаций переменной,
которое может быть изменено в зависимости от задач исследования. Возраст
принято исчислять годами, но для младших дошкольников разница в
несколько месяцев не менее важна, чем разница в несколько лет для
взрослых. Расстояние от дома до работы может быть подсчитано с точностью
до ста метров, однако такая точность вряд ли понадобится. Чем больше
градаций, тем более точные данные получает исследователь. При этом
вероятность отклонения результатов от истинных значений признака
возрастает — надежность снижается. Если укрупнить шкалу, надежность,
конечно, повысится. Например, разделив возрастную шкалу на три класса—
до 30 лет, 31 —60, старше 60 лет — мы будем ожидать отклонений лишь в
пограничных зонах: 29 лет — 31 г., 59 лет — 61 г. Зато в один интервал
попадут восемнадцатилетние и двадцатидевятилетние, которые значительно
отличаются по возрасту. Количество делений шкалы — результат разумного
компромисса между стремлением к точности и требованиями надежности.
Более точный инструмент, как правило, больше подвержен всякого рода
неприятностям. Но надежность грубого инструмента не компенсирует
грубости результатов. Как правило, при многократном повторении замеров и
при отсутствии систематической ошибки их средняя приближается к
истинному значению признака. Устойчивость — это воспроизводимость
результатов при многократных замерах. Дело в том, что меняться может не
только характеристика объекта, но и сам измерительный инструмент. Он
может быть точным и правильным, но неустойчивым. В отличие от
правильности устойчивость нарушается по причине случайных ошибок.
Устойчивость обратно пропорциональна точности. Чем чувствительнее
инструмент, тем больше вариация получаемых данных. В технике
устойчивость измерительного прибора в большинстве случаев можно
уверенно контролировать. В социологии же, особенно при измерении
установок, вторичный замер соотносится уже не со «старым» признаком, а с
тем, к которому уже было применено воздействие инструмента. Валидность
инструмента связана с отношением между измерительным инструментом и
результатами измерения. Предполагается, что если инструмент валидный, то
существуют определенные эмпирические отношения между результатами его
применения и другими свойствами или переменными. Эти отношения лежат
в основе предикативной валидности — корреляции между результатами
измерения и внешними критериями. Конструктная валидность связывает
измерительный инструмент со структурой теории. Она основывается на
следующем рассуждении. Во-первых, предполагается, что инструмент
измеряет
определенное
свойство;
во-вторых,
это предположение
интерпретируется в терминах теории; в-третьих, устанавливается круг
свойств, связанных или не связанных с инструментом; в-четвертых,
предполагаемые отношения подтверждаются либо не подтверждаются
эмпирическими данными, Если предсказание подтверждается, то инструмент
считается валидным. В случае не подтверждения допустимы три версии:
1) инструмент не измеряет предполагаемое свойство; 2) ошибочна
теоретическая модель, лежащая в основе предсказания; 3) неверно измерены
критерии проверки предсказания.
Понятие шкалирования. Основные ошибки при построении шкал. Типы
шкал. Шкала наименований. Требования к построению шкал. Упорядоченная
шкала: ранги и баллы. Интервальная шкала и шкала отношений.
Метрические или абсолютные шкалы. Вербальная, графическая и числовая
интерпретации шкал.
Измерение — отображение эмпирической системы в числовую
систему, сохраняющую порядок отношений между объектами. Классическая
концепция измерения различает два способа приписывания объектам
значений переменных. Первый способ называется оцениванием. Отображение
свойства объекта на шкалу осуществляется здесь в условных единицах.
Например, можно с той или иной степенью точности определить место
человека на шкале «консерватизма». Никакой единицы консерватизма в
распоряжении исследователя не имеется, градации могут меняться
произвольно.
Собственно измерение требует определения единицы — эталона
шкалы. В этом случае измерению поддаются лишь пространственные и
временные признаки, а также численность — аддитивные величины. Однако
в социальных и поведенческих науках получил признание более широкий
взгляд на измерение как на приписывание объектам значений в соответствии
с заданной системой отношений на различных уровнях.
Переменная — не то же самое, что реальные признак или свойство. Это
своего рода линейка — совокупность норм и операций, которые необходимы
и достаточны для квалификации события, свойства, отношения, словом,
всего того, что принято понимать под фактами. Для линейки не очень важно,
нанесены ли ее деления на деревянную, пластмассовую либо металлическую
пластинку. Гораздо важнее градуировка шкалы, а также умение пользователя
правильно производить замеры. Аналогичным образом обстоит дело и при
измерении поведения, только «линейка» в данном случае имеет вид
вопросника (или бланка наблюдения), а «прикладывание» их к объекту есть
не что иное, как операциональное определение.
Как
измерительный инструмент
переменная
конструируется
исследователем путем установления континуума значений (градаций).
Minimum minimorum континуума, как мы уже знаем, — дихотомия: «да» и
«нет», плюс и минус, утверждение и отрицание.
Фактически же мы почти всегда имеем дело с трихотомиями,
поскольку в составе любой переменной положена градация «нет ответа» (или
«нет данных»).
Таким образом, переменная содержит три компонента: 1) некоторую не
всегда отчетливо сформулированную концепцию измеряемого признака,
например,
«электоральные
предпочтения»,
«стабильность
семьи»,
«образование» и т. п.; 2) шкалу — совокупность значений, задающих
критерии классификации объектов; 3) операциональное определение —
совокупность инструкций, регламентирующих процесс идентификации
объекта по установленной шкале значений.
Элементарный уровень измерения — номинальный. Этому уровню
соответствует шкала наименований, которая состоит из значений признаков,
не упорядоченных по степени возрастания или убывания. Типичные примеры
шкалы наименований: национальность, профессия, политические убеждения.
Значения шкалы наименований конструируются в соответствии с
логическими правилами классификации. Первое из них — правило
непротиворечия. Оно гласит: «Объект может быть отнесен к одному и только
одному классу, предусмотренному значением переменной». Иными словами,
исследователь обязан называть вещи своими именами и избегать диалектики,
при которой объект одновременно оказывается и тем, и другим.
Правильно построенная переменная представляет собой одномерный
континуум. В отличие от многосоставных измерений он не требует
агрегации. Отсюда второе правило — правило единого основания
классификации. Нельзя разделять людей на умных и рыжих, потому что и
рыжие иногда оказываются умными. Нельзя смешивать две разные
переменные в одном вопросе. Нельзя не учитывать и изменение смысла
переменной при ее перемещении в иной контекст. Например, вопрос об
отношении к интеллигентам, заданный в Москве и Чикаго, окажется двумя
разными вопросами, потому что в русской традиции принято приписывать
интеллигенту роль носителя нравственного начала, тогда как житель Чикаго
не сразу догадается, кто имеется в виду под «интеллигентом».
Третье правило — правило полноты. В изучаемой совокупности не
должно быть ни одного объекта, не поддающегося идентификации по
заданным значениям. Иными словами, объект должен быть распределен на
континууме переменной и получить полагающееся ему место в одном из
классов. Если же этого не происходит, процесс измерения «зависает» —
линейку приложить просто не к чему и не к кому. Заметим, что позиция «Нет
данных» решает проблему полноты, когда шкала не охватывает весь
диапазон значений. Например, отказ респондента сообщить свой возраст не
означает, что шкала возраста не имеет отношения к данному объекту.
Примеры шкал, которые не имеют отношения к объекту, иначе говоря, не
релевантны ему, многочисленны. Социологи часто пытаются осуществить
замеры мнений, установок, других личностных характеристик, предполагая,
что изучаемое свойство имеется у всех. Например, вопрос: «Как вы
относитесь к Бурбулису?», задававшийся некоторыми центрами изучения
общественного мнения в 1992 г., основывался на убеждении, что свойство
«Отношение к Бурбулису» имеется у всех, кто попал в выборку.
Исключалась сама возможность того, что у человека нет ни положительного,
ни отрицательного отношения к Бурбулису. Позиция «Не могу сказать»,
казалось бы, включает в себя такого рода респондентов, однако сюда
попадают не только не имеющие мнения, но и не имеющие самого признака.
В социологических измерениях нередко возникает разновидность
искусственно созданных эмерджентных переменных — переменных,
порожденных самой процедурой. Люди, не имевшие до момента
интервьюирования
никакого отношения
к
изучаемому
признаку,
конструируют это отношение в процессе межличностной коммуникации с
интервьюером, отвечая «положительно», «отрицательно» или чаще всего
«нейтрально». Причины эмерджентных переменных связаны больше всего с
влиянием интервьюера.
Требования,
предъявляемые
к
номинальным
измерениям
(идентификациям), должны выполняться и для шкал более высокого уровня:
упорядоченных, интервальных и метрических.
Упорядоченная шкала отличается от номинальной тем, что ее градации
располагаются в определенном порядке относительно возрастания либо
убывания интенсивности свойства.
К классу упорядоченных относятся оценочные шкалы, установки и
предпочтения. В социологии используются два вида упорядоченных шкал:
ранги (рейтинги) и баллы. Ранги устанавливаются путем приписывания
объекту места таким образом, что количество мест в точности равно
количеству объектов. Например, можно распределить студентов по уровню
подготовки и приписать каждому его место, начиная от первого и кончая
последним. Иначе говоря, мы ранжируем их, зная, что вне зависимости от
уровня знаний в группе должны быть первые и последние.
Рейтинг как тип социального оценивания является нормой
определенного типа культуры, основанной на приоритете индивидуального
интереса
перед
интересами
коллективными.
Жизненный
и
профессиональный успех осмысливается здесь как победа над другими. В
такого рода игре считается глупым и даже аморальным дать товарищу по
классу списать контрольную работу — ведь это означает уступить ему в
соревновании. В конечном счете, загнанных лошадей пристреливают, не так
ли? Все это происходит не только в учебе, но и в бизнесе, семье, общении,
религии. Теория рационального выбора основана как раз на идее
оптимизации индивидуального поведения при ограниченных ресурсах.
Балльные шкалы оперируют не местами, а школьными значениями.
Эти значения не зависят друг от друга. В некотором смысле балльная шкала
имеет эгалитарное происхождение. Все студенты, включая первого и
последнего, могут получить тройки и быть счастливы в соответствии с
теорией относительной депривации. Однако надежность такого рода шкал
очень сомнительна, особенно в случаях, когда для означивания меток
используются цифры. Расстояние от 4 до 5 — не то же самое, что расстояние
от 2 до 3. У каждого преподавателя есть собственные предпочтения
относительно участка континуума, на котором он распределяет студентов.
Один ставит 2 и 3, другой 4 и 5. Как сравнивать их? Больших затруднений
здесь не возникает, поскольку индивидуальные значения можно нормировать
относительно среднего балла либо стандартного отклонения баллов у
каждого преподавателя.
Упорядоченные
шкалы оценивания
предполагают
логическое
балансирование позиций относительно нейтрального центра. Это требование
отражает более общее правило построения шкал: каждая категория шкалы
должна характеризоваться равной вероятностью «попадания» объекта при
условии случайного распределения. Иными словами, количество градаций
справа от центра должно быть равно количеству градаций слева, Часто в
качестве «центра» шкалы используется значение «Не могу сказать». Так
создается очевидная двусмысленность в интерпретации данных. «Не могу
сказать» означает, что респондент не может выбрать ни одну из
предложенных позиций; но если «Не могу сказать» стоит в центре
сбалансированной шкалы, имеется в виду «Затрудняюсь предпочесть что-
либо».
Когда значения упорядоченной шкалы оценивания не имеют четко
определенных границ, шкала превращается в полуупорядоченную.
Фактически в социологических и психологических исследованиях чаще всего
используются полуупорядоченные шкалы.
Интервальные шкалы основаны на процедурах, обеспечивающих
равные или примерно равные расстояния между градациями переменной. В
данном случае сравниваются не значения переменных, а расстояния между
значениями. Иными словами, любые два измерения данной эмпирической
системы, осуществленные по шкале интервалов, переводятся друг в друга с
помощью линейной функции.
Если по номинальной шкале
последовательность
объектов
устанавливается без особых затруднений, интервальная шкала предполагает
решение проблемы сравнения расстояний между объектами. Это свойство
линейных
преобразований,
характерное
для
интервальных
шкал,
демонстрируется числовым примером: 5 — 2 / 2 — 1 = 24 — 15 / 15 — 12 = 3.
Отношение разностей между шкальными значениями является в данном
случае постоянным». Если один из объектов интервальной шкалы
отображается в ноль, можно говорить о шкале отношений — частном случае
интервальной шкалы. В данном случае фиксируется начало отсчета.
Построить интервальную шкалу можно с помощью парных сравнений
либо используя, как это делал Л. Терстоун, судейские процедуры. Сначала
создается массив релевантных суждений, описывающих измеряемый
признак, например отношение, установку либо оценку. Затем экспертам
предлагается расположить суждения по категориям от наибольшей
интенсивности признака до наименьшей. Предполагается, что распределение
судейских оценок вокруг шкальных значений подчинено нормальному
закону. Отбираются те суждения, которые получил и согласованные оценки
судей. Таков метод построения «интервалов, кажущихся равными».
Наиболее известные методы построения шкал интервалов разработаны Л.
Терстоуном, Р. Ликертом, Л. Гуттманом.
Метрические,
или абсолютные,
шкалы
соответствуют
всем
требованиям, предъявляемым к шкалам более низких классов, они имеют не
только нулевую метку отсчета, но и единицу измерения времени, расстояния
либо численности единиц. Здесь допустимы все преобразования с числами.
От типа
1
шкал зависят возможности применения математических
методов обработки и анализа первичной социологической информации.
Когда мы используем шкалу наименований, возможно нахождение частот
распределения, средней тенденции по модальной частоте, вычисление
коэффициентов связи, применение непараметрических критериев проверки
гипотез.
Среди статистических показателей на порядковом уровне пользуются
показателями –
медианой,
квартилями и т.д.
Для
выявления
взаимозависимостей признаков используются коэффициенты ранговой
корреляции Спирмена и Кендалла.
Интервальные шкалы допускают все статистические операции,
присущие порядковому уровню; возможны также вычисления средней
арифметической, дисперсии и т.д. Вместо ранговых коэффициентов
корреляции вычисляется коэффициент парной корреляции Пирсона. Шкалы
отношений позволяют применять наряду с этими методами, полный арсенал
математических методов. Поэтому они предпочтительнее других шкал.
Приписывание значений объектам осуществляется в трех формах:
вербальной, графической и числовой.
2
Вербальная интерпретация переменных наиболее распространена в
массовых опросах. В качестве элементов шкалы здесь выступают суждения,
свидетельствующие о мнениях, ценностях, состояниях. Насколько адекватно
это свидетельство — особая проблема. Ясно одно: сами суждения не более
чем свидетельство о реальности, которая стоит за ними. Поэтому вербальная
интерпретация шкалы выполняет в языке повседневности роль своеобразного
зонда. Ее принципиальное отличие от обыденной речи заключается в четкой
концептуальной структуре, адаптированной к многообразным речевым
ситуациям и контекстам. Даже открытый вопрос, казалось бы, максимально
ориентированный на лексику респондента, работает только при условии
однозначного концептуального кодирования.
Вербально интерпретированные позиции шкалы воспринимаются
достаточно отчетливо, если их немного. Но уже при выборе из пяти градаций
начинаются затруднения. Например, категории «доволен» и «скорее доволен,
чем недоволен» различаются со значительной степенью условности. В
семипунктовой шкале возможности вербальной интерпретации оказываются
исчерпанными. Здесь предпочтительнее графическое оформление шкалы,
создающее возможность стандартного прочтения.
Графическая интерпретация шкалы применяется в так называемых
кросс-культурных исследованиях, где лексика инструмента требует перевода
на язык респондента. Предполагается, что визуализация переменной в
рисунке создает универсальный «паттерн» шкалы. Аналогичным образом
используются жесты в межнациональном общении. Один из примеров
инструмента, выполненного в графическом ключе, — картинки теста
1
Социология: отв. ред. П.Д.Павленок – М.: «Маркетинг», 2002. С.1008
2
Батыгин Г.С. Лекции по методологии социологических исследований. М: Инфра. 1998. С. 84
тематической апперцепции. Часто шкалы изображаются в виде линеек и
пиктограмм. Хэрви Кэнтрил разработал «лестницу счастья»: на рисунке
лестницы респондент должен отмечать свое нынешнее положение
относительно наилучшего (верх лестницы) и наихудшего (низ лестницы)
стечения
обстоятельств,
а
затем
указывать
направление
своего
предполагаемого движения по «лестнице счастья». В одной из ранних версий
шкалы установки Л. Терстоуном предлагался одиннадцатипунктовый
континуум, выполненный в виде термометра.
Числовая интерпретация иногда ошибочно отождествляется с
вербальной. Использование цифр в качестве имен числительных не означает
введения метрики. Например, в целях кодирования мужчин можно
обозначить цифрой 1, а женщин — цифрой 2. В данном случае применены
метки, но не числа. Числа предполагают осуществление операций
аддитивности, арифметических действий. Круг числовых шкал ограничен
интервальным и метрическим уровнями измерения, где установлены
единицы интенсивности свойства.
Таким образом, все обозначенные в данном вопросе моменты о формах
приписывания значений при шкалировании, а также типах шкал
непосредственно влияет на выбор стратегии анализа, на выбор приёмов,
методов, способов «переваривания» информации.
II.ИНДЕКСЫ ПРИСБОРЕИАНАЛИЗЕ ДАННЫХ
Косвенное измерение. Построение индексовкак прием измерения и как
составная частьанализаэмпирическойинформации. Логический квадрат.
Логический прямоугольник. Индексывбюджетах времени, вгосударственной
статистике, втекстовой информации.
В рамках самого распространенного приема измерения — измерение как
кодирование информации — предлагался достаточно простой подход к
измерению, например, уровня удовлетворенности учебой. Заметим, что он
прост только технически, т. е. достаточно придумать эмпирический индикатор
(вопрос анкеты). Это только кажущаяся простота. Что же касается обоснования
этого подхода, то характер такого обоснования может носить сложный для
исследователя характер. Ибо необходимо доказать, что таким образом мы
измеряем именно «удовлетворенность» учебой, а не какие-то другие
психологические феномены (пессимизм, равнодушие к учебе и т. д.). Таким же
упрощенным способом можно измерить любые другие «удовлетворенности»
(здоровьем, полученным образованием, семейной жизнью и т. д.), отношения к
чему-то, интерес к чему-то, уровень «беспокойства» и т. д. По сути своей
такой подход редко бывает теоретически обоснованным, но в массовых
опросах без него трудно обойтись. Применяя такой подход, необходимо
понимать, каковы границы интерпретируемости результатов, полученных с его
помощью.
Представим себе ситуацию, когда к вам обращаются с вопросом о степени
вашей удовлетворенности учебой, а ко мне о степени моей удовлетворенности
работой. Реакции ваши и моя будут примерно одинаковы, а именно, прозвучит
ответный вопрос «Что вы имеете в виду?». Одними аспектами учебы и работы
мы, респонденты, удовлетворены, а другими — нет. Однозначный ответ
невозможен,
и,
соответственно,
прямой
вопрос
для
измерения
удовлетворенности не годится. Это не значит, что у каждого из нас отсутствует
«удовлетворенность», но это наше свойство «иметь определенную степень
удовлетворенности» носит латентный (скрытый) характер. Необходимы
какие-то косвенные вопросы, косвенное измерение искомого феномена. А то,
что его можно измерить, пока у нас не вызывает никакого сомнения.
Как можно поступить в данном случае, как найти выход в этой
исследовательской ситуации? Первый способ — с помощью глубинного
интервью выяснить все аспекты удовлетворенности и неудовлетворенности.
Скорее всего, эти феномены должны измеряться по разным шкалам.
Например, известно, что феномен удовлетворенности работой связан с одной
группой факторов (интерес к работе, осознание своей значимости и т. д.).
Феномен же неудовлетворенности — с другой группой факторов, а именно с
так называемыми «гигиеническими» (условия труда).
Существует
и
другая
возможность
измерения
феномена
«удовлетворенность». Однако для этого необходима экспликация (уточнение)
понятия «удовлетворенность» в зависимости от исследовательских задач.
Например, социолога может интересовать удовлетворенность учебой не
вообще, ему важен и нужен лишь уровень удовлетворенности только студентов
социологического факультета и только как сила мотивации учебой именно на
данном факультете и только для сравнения студентов-социологов различных
вузов Москвы. К примеру, возьмем МГУ (Московский государственный
университет),
МГПУ
(Московский
государственный
педагогический
университет) и ГАУ (Государственная академия управления). Все они выпускают
социологов. Для этого случая можно воспользоваться приемом измерения,
связанным с формированием логических индексов. Рассмотрим один из них,
так называемый логический квадрат.
Логическийквадрат
1
Задаем респонденту, студенту социологического факультета одного из
названных вузов, два взаимодополняющих друг друга вопроса:
1. Представьте себе, что у вас есть возможность перейти на другой
социологическийфакультет.Перешлибывы?
— да, перешел бы
— нет, не перешел бы
— затрудняюсь ответить (з/о)
2. Представьте себе, что вы нигде не учитесь. Пришли бы вы или нет
учитьсяна вашфакультет?
— да, пришел бы
— нет, не пришел бы
— з/о
Проанализируем все возможные сочетания вариантов ответа на эти два
вопроса. Таких сочетаний 9, т. е. после сбора информации мы можем
столкнуться с девятью ситуациями. Каждая из них требует интерпретации до
проведения пилотажа. Как вы знаете, пилотаж — это небольшое по объему
пробное исследование для апробации инструментария. На рис. 2.2.1 изображен
логический квадрат, в котором каждая возможная ситуация отмечена буквами а,
b, с, d, e, f.
«Перешел бы...»
«Пришел
бы...»
Н
З/о
Да
Да
а
b
f
З/о
b
с
d
Нет
f
d
е
Рис.1. Логический квадрат
Максимальная удовлетворенность будет наблюдаться в ситуации а,
минимальная — в ситуации е, средняя — в ситуации с. Вы обратили внимание
на то, что некоторые ситуации обозначены одинаковыми буквами. Буквой f
1
Татарова Г.Г. Методология анализа данных в социологии М.: Стратегия. 1998. С. 60
обозначены две ситуации, которые практически не могут встретиться в данных,
ибо содержат в себе противоречие. Две ситуации, обозначенные b, в определенной
мере идентичны. Степень удовлетворенности для этих случаев меньше, чем
максимальная, и больше, чем средняя. Например, студент Михаил не хочет никуда
переходить, а по поводу поступления на факультет вновь не имеет определенного
мнения (з/о), а студент Сергей готов вновь поступить на факультет, но по поводу
перехода затрудняется ответить. В определенной мере можно считать, что сила
мотивации у них одинакова. При этом она не так сильна, как в ситуации а, но
сильнее, чем в ситуации с. И, наконец, две одинаковые ситуации, обозначенные
буквой d. Им соответствует степень удовлетворенности меньшая, чем средняя, и
большая, чем минимальная. Рассуждения аналогичны предыдущим.
Логический квадрат называется логическим в силу того, что исследователь
проводит только логические операции, а квадратом — потому что такова его
форма существования. На входе мы имеем трехчленную шкалу, а на выходе шкалу
порядков с пятью градациями. Можем закодировать или присвоить шкальные
значения ситуациям так, чтобы выполнялось условие:
a > b > c > d > e
Например, а=5, b=4, с=3, d=2
,
e=l.
С помощью логического квадрата мы определяем удовлетворенность
учебой только отдельно взятого студента. Для решения поставленной выше
задачи, а именно сравнения степени удовлетворенности учебой студентов-
социологов различных вузов Москвы, необходимо решить еще одну задачу:
измерения искомой удовлетворенности для группы студентов отдельно взятого вуза.
Ее можно решить посредством формирования уже групповых индексов. К этой
задаче мы вернемся после рассмотрения еще одного логического индекса. Его
условно можно обозначить как логический прямоугольник.
Логический прямоугольник
1
Термины квадрат, прямоугольник (может быть, и куб) при построении
логических индексов можно вообще не употреблять. Они необходимы лишь для
образного восприятия логических индексов и не несут никакой смысловой
нагрузки.
Представим себе, что мы изучаем рейтинг преподавателей, читающих
спецкурсы на социологическом факультете. При этом опираемся на мнения
студентов. Для достижения этой цели, естественно, необходима процедура или
модель оценки качества «курса лекций». Здесь возможно построение
нескольких моделей. Я думаю, что у вас не вызовут возражения следующие
рассуждения. Для оценки качества лекций мы хотим использовать три
понятия, а именно:
— содержательность (наличие нового знания);
— интересность (в смысле стиля, ораторские способности);
— понятность (доходчивость материала).
1
Татарова Г.Г. Методология анализа данных в социологии. М: Стратегия.1998. С. 62
Эти три компонента, три фактора определяют качество любого «курса».
Не исключаем и того, что могут быть предложены и другие варианты такого
рода факторов. Исходя из этой модели, студенту, например, для оценки
качества курса лекций лектора N можно задать три вопроса:
1.КакВысчитаете,содержательныйилинетданныйкурслекций?
— да
— нет
— з/о
2. Как Вы считаете, интересно читает лектор или нет?
— да, интересно
— нет, не интересно
— з/о
3. В основном Вы понимаете материал данного курса?
— да, в основном понимаю
— нет, не понимаю
— з/о
Дальше возможны следующие рассуждения. Отношение к качеству
«курса»
студентов,
затруднившихся
ответить
(З/О),
однозначно
не
интерпретируется. Возможно, это студенты, равнодушные к учебе вообще или
пропустившие много занятий. Во всяком случае, до проведения процедуры
сбора данных мы можем не анализировать ситуации З/О. Эти ситуации можно
учесть и включить в модель анализа на этапе обработки эмпирических данных.
Тогда получаем восемь ситуаций, каждая из которых характеризует
определенное «качество» курса (рис. 2.). Этим «качествам» соответствуют
оценки а, b, с, d.
Рис. 2. Логический прямоугольник
При этом а > b > с > d. Тем самым получили порядковую шкалу с четырьмя
градациями. Можно было бы рассуждать и по-другому, например, ситуацию
пятую обозначить не как удовлетворительную, а как хорошую. Для принятия
решения об отнесении ситуации к какому-то определенному качеству
возможно использование мнения экспертов. Таким образом, получаем
инструмент для измерения качества лекций по шкале порядков. Исходные
эмпирические индикаторы измерены по номинальной шкале. Пока это
инструмент измерения искомого качества отдельно взятым респондентом.
Возникает вопрос, как теперь перейти к общей оценке, т. е. получить оценку
качества «курса лекций» по всей группе опрошенных студентов? Ответ на такой
вопрос должен быть также продуман до проведения полевого этапа
исследования. Одним из способов ответа на этот вопрос является формирование
аналитического индекса, как и в случае использования логического квадрата.
Мы рассмотрели случаи измерения латентных характеристик с помощью
логических индексов. Естественным образом стремились к получению шкалы
порядков. Логические индексы в социологии необязательно возникают в
контексте измерения и необязательно для получения шкалы порядков.
Например, логическим индексом является этап жизненного цикла (человека),
социальный статус и т. д. Первый из них формируется на основе таких
эмпирических индикаторов, как возраст, семейное положение, количество
детей. Он имеет номинальный уровень измерения. К примеру, мы хотим
выделить в отдельную группу респондентов 35—40-летних, не имеющих семьи и
детей. Такая группа может понадобиться для проверки гипотезы о том, что ей
характерен молодежный тип образа жизни. Показатель «этап жизненного
цикла» (социологи именно так называют этот логический индекс) очень
важный в исследованиях времяпрепровождения, образа жизни, ценностных
ориентации. Что касается социального статуса, то этот показатель формируется
на основе учета уровня образования, уровня дохода и т. д. Нет ни одного
исследования, в котором бы не выделялись типологические образования,
типологические группы на основе формирования логических индексов. Для этих
целей социолог использует либо накопленное в науке знание, либо
существование групп проверяет в виде гипотезы.
Индексом
1
будем называть обобщенный (производный) показатель,
сформированный из исходных посредством математических операций. Исходными
показателями для индекса могут быть сами эмпирические индикаторы либо
какие-то, производные от эмпирических индикаторов, показатели. Например,
показатель оценки качества «курса лекций», полученный посредством логического
прямоугольника, или показатель удовлетворенности учебой, сформированный
посредством логического квадрата. В частности, в качестве математических
операций выступают логические и простые арифметические операции.
В общем случае индекс I имеет вид некоторой функции:
I = F (х
1,
х
2
, х
3
,..., х
n
), где х
1
— i-й показатель из n исходных.
Индексыдляравнениягрупп.
Теперь представим себе, отвлекаясь от рассмотренных нами задач, что нам
нужен индекс, характеризующий группу респондентов. При этом у нас есть
оценки для каждого респондента, полученные по шкале порядков. Логика
формирования индекса на основе шкалы порядка одинакова независимо от
того, каким способом получена исходная порядковая шкала и сколько на ней
градаций (пунктов шкалы). Возьмем, к примеру, случай, когда по каждому
1
Татарова Г.Г. Методология анализа данных в социологии. М.: Стратегия. 1998. С.58
респонденту есть оценка «уровня беспокойства» трудоустройством по
специальности после окончания вуза, полученная по порядковой шкале с пятью
градациями. Выше был приведен этот эмпирический индикатор как вопрос вида
«Насколько Вы уверены, что найдете работу по специальности после
окончания вуза?». Перед нами стоит задача получения оценки уровня
беспокойства/ уверенности в целом по группе респондентов. Для начала
несколько упростим ситуацию и представим себе, что исходно имеем дело со
шкалой с тремя градациями:
— уверен, что найду
— и да, и нет
— совсем не уверен, что найду
Естественным образом, оценкой «уровня беспокойства» для группы может
служить разница между числом «уверенных» и числом «неуверенных» в
группе. Но не абсолютная разница, а относительная, т. е. доля этой разницы в
общем числе респондентов данной группы. Тогда значение индекса не зависит
от объема группы и по нему можно сравнивать «уровни беспокойства» групп
разного объема.
Если обозначим через n
+
— число «уверенных», n — число «неуверенных»,
а через n
0
— число «нейтральных», то индекс I будет иметьследующийвид:
0
n
n
n
n
n
I
Какой бы индекс социолог ни использовал, он необходимым образом
выясняет свойства этого индекса, т. е. выясняет правила его «поведения». Данный
индекс обладает следующими свойствами. Он принимает максимальное значение,
равное 1, тогда, когда все респонденты в группе уверены, что найдут работу по
специальности. Он принимает минимальное значение, равное —1, тогда, когда все
респонденты не уверены, что найдут работу по специальности. Индекс равен
нулю, если число «уверенных» равно числу «неуверенных». Положительное
значение индекса говорит о том, что уверенных больше, чем неуверенных. И
соответственно, отрицательное значение появится в ситуации, когда число
неуверенных больше, чем уверенных. Понятно, что в группах с одинаковой раз-
ницей (отличной от нуля) между числом уверенных и неуверенных (это называется
абсолютной разницей вотличие от относительной), значение индекса будетбольше в
той группе, где меньшенейтральныхответов.
А теперь, опираясь на те же рассуждения, можно предложить аналогичный
индекс и для случая пяти градаций. Обозначим через n
a
— число уверенных
студентов, n
b
— число скорее уверенных, чем нет, n
c
— число нейтральных, п
d
—
число не очень уверенных и n
e
— число скорее неуверенных. Тогда можно
предложитьиндекс следующего вида:
e
d
c
b
a
e
d
b
a
n
n
n
n
n
n
n
n
n
I
5,
0
5,
0
Если в предыдущей формуле все коэффициенты при разных n (частотах)
были равны единице, то в этой формуле появились коэффициенты разные (1 и
0,5). Это означает, что отдельно взятая градация вносит разный вклад, разную
долю в значение индекса. Коэффициент, равный 0,5 перед n
b
и n
d
вводится для
того, чтобы сделать равноправными «не очень уверенных» и «скорее неуверенных».
Это во-первых. Во-вторых, вклад тех, кто «не очень», в два раза меньше, чем
вклад тех, кто «очень». И наконец, рассмотрим ситуацию, когда в группе нет
респондентов уверенных, нейтральных, не очень уверенных, совсем неуверенных,
а все респонденты скорее уверены, чем нет. Тогда значение индекса будет равно
0,5. Аналогичные рассуждения можно продолжить для выяснения всех остальных
свойств индекса.
Индекс, который мы рассматриваем, имеет достаточно простую,
прозрачную конструкцию. Возникает вопрос, что будет, если число градаций на
порядковой шкале увеличить. Самый простой ответ на этот вопрос обусловлен
существованием интересного феномена в методической социологии. Назовем
его условно для образности и яркости «законом триад». Какое бы
исследование ни проводилось, социолог пользуется этим законом. Например,
выбирает предприятия, территориальные образования, исходя из простой схемы:
большое — среднее — малое. Выбирает для опроса студенческие группы:
хорошие — средние — плохие. Анализирует отдельно различные группы по
доходу: богатые — средние — бедные. Могут быть триады типа:
— удовлетворенные — и да, и нет — не удовлетворенные
— уверенные — и да, и нет — неуверенные
— вероятные — мало вероятные — невероятные
— интересующиеся — и да, и нет — не интересующиеся
Список можно продолжать до бесконечности, но не в этом дело. Для нас с
вами важно, что в группе, например, «богатых» можно в свою очередь ввести
новую триаду:
— богатые, но не очень — достаточно богатые — очень богатые,
А, например, между группами «удовлетворенных» и тех, кто «и да, и
нет», также можно ввести новую триаду. Это очень удобный и простой способ,
и для создания порядковых шкал, и для трансформации шкал, т. е. увеличения
или уменьшения числа градаций на шкале. Разумеется, речь идет о так
называемых сбалансированных шкалах. К ним относятся порядковые шкалы,
на которых есть нейтральное положение и число «положительных» позиций
равно числу «отрицательных». Сбалансированные шкалы пришли в
социологию из психологии, где при измерениях опираются на модель
«стимул — реакция». Соответственно, предполагается, что реакция может
быть положительной, нейтральной и отрицательной.
Вернемся к задаче формирования индекса для характеристики группы в
случае, когда исходные порядковые шкалы имеют большее число градаций, чем
пять. В этом случае можно преобразовать исходную шкалу в шкалу с меньшим
числом градаций и предложенным способом вычислить групповой индекс. Но
следует иметь в виду, что преобразовать необходимо в сбалансированную
шкалу. Если же этого нельзя сделать, то, возможно проводить сравнения
различных групп респондентов на основе других показателей, например на так
называемых мерах центральной тенденции. О них будем говорить в
соответствующем разделе книги.
Формирование аналитических индексов может быть отнесено и к
отдельно взятому респонденту. Совершенно ясно, что с помощью прямо
поставленных вопросов или с помощью логических индексов можно измерить
очень ограниченное число свойств социальных объектов.
Индексывбюджетахвремени
1
Индексный анализ — анализ посредством формирования и использования
индексов - основной прием работы с данными времяпрепровождения. Существует,
как минимум, пять основных индексов, которые социологи называют показателями.
Обозначим через t
i
затрату времени на осуществление некоторого занятия (чтение
газет, курение, пение и т. д.) i-м респондентом. Если число респондентов в
интересующей нас группе равно n, то данные можно представить в виде ряда:
n
n
i
t
t
t
t
t
,
,
,
,
,
,
1
2
1
Первый показатель (Р
1
) из пяти равен средней продолжительности затрат
времени на осуществление занятия для всех n респондентов. Второй показатель равен
средней частоте встречаемости занятия для всех n респондентов. Третий показатель
(Р
3
) равен доле в % так называемых «актеров» среди всех респондентов, т. е.
респондентов, у которых есть заданное занятие. Обозначим их число через n
a
Четвертый показатель (Р
4
) и пятый аналогичны соответственно первому и второму
только относительно «актеров», а не для всех респондентов. Ниже приводим в
качестве примера только три обозначенных выше показателя - индекса.
.
;
100
;
1
4
3
1
1
a
n
i
i
a
n
i
i
n
t
P
n
n
P
n
t
P
Это примеры как бы групповых индексов. Можно ввести и индивидуальные
индексы. Например, индекс, характеризующий степень разнообразия досуга
отдельного индивида, или другие индексы, описывающие структуру
времяпрепровождения.
Индексывгосударственнойстатистике
Практически вся государственная статистика состоит из аналитических
индексов. Принято называть статистикой, показателями то, что собирается из
первоначальных источников. То, что производно от них, называют индексами или
коэффициентами. Только для изучения феномена рождаемости существует
несколько индексов (коэффициентов), таких, как простой коэффициент
рождаемости, суммарный коэффициент рождаемости, возрастной коэф-
фициент рождаемости. Последний из них вычисляется делением числа
родивших матерей в данной возрастной группе на число всех матерей этого
возраста.
1
Татарова Г.Г. Методология анализа данных в социологии. М.: Стратегия. 1998. С.71
Для социолога представляют особый интерес структурные индексы.
Например, чтобы оценить изменения возрастной структуры в динамике.
Индексывтекстовойинформации
Если взять в качестве единиц анализа совокупность разных изданий, то в
качестве индекса может служить показатель площади, выделяемой изданием
под различные рубрики. Вы, конечно, обратили внимание, что индексы мы
часто называем показателями. Так принято их называть. Показателем может
являться и средняя частота положительных оценок чего-то и кого-то в издании
за определенный период, и частота встречаемости какой-то фразы.
Итак, наряду с математическими методами обобщения первичной
информации и её сведения в эмпирический показатель путём группировки,
либо интеграции в индекс (средняя арифметическая, дисперсия, коэффициент
корреляции), отражающий динамику показателя, исследователь может для
отдельных задач сам сконструировать тот или иной индекс.
Предположим, что был проведён опрос в нескольких группах и выявлены
те респонденты, кто читает материалы на политические темы, регулярно или
«нерегулярно».
Далее желательно сравнить между собой эти группы по уровню
обращаемости к материалам на политические темы, для этого необходимо
сконструировать индекс.
Обозначаем условно буквой А тех респондентов, кто читает материалы
на политические темы регулярно, и буквой Б тех, кто читает их редко. Тогда
индекс может принять вид формулы:
Б
А
Б
A
I
,
1
т.е. разность читающих материалы на политическую тему часто,
читающих редко, делённая на число всех опрошенных. Такой индекс имеет
чёткие границы изменения и полученный на его основе интегральный
показатель легко поддается содержательной интерпретации.
Для
определения
границ изменения
индекса
необходимо
предположить, что все опрошенные читают сообщения на политические
темы регулярно (т.е. Б = 0). Тогда значение индекса равно +1. Если же
предположить, что все опрошенные читают эти материалы редко (т.е. А =0),
то значение индекса равно -1. Следовательно, индекс изменяет своё значение
от +1 до -1 и принимает значение 0 при А=Б, т.е. при условии, когда число
читающих сообщения на политические темы регулярно равно числу
читающих их редко.
Для трехчленной шкалы формулу можно представить, как: от суммы
положительных ответов отнять суму отрицательных и полученный результат
разделить на количество опрошенных (величину выборки). Индекс
2
для
трехчленной шкалы рассчитывается по формуле:
1
Горшков М.К. Прикладная социология. М.: Инфра .2003. С.197
2
Зборовский Г.Е.Прикладная социология. М.: Гардарики. 2004. С.154
m
m
m
m
m
I
0
,
где m
+
, m
-
, m
0
- положительные, отрицательные и нейтральные
пункты шкалы.
Таким образом, относительно использования индексов можно сделать
некоторые выводы:
1. Следует различать индексы, вычисляемые для отдельно взятых
объектов, например респондентов (логический квадрат, логический
прямоугольник и т. д.), и для отдельных групп объектов.
2. Формирование индексов для респондентов называется процедурой
измерения, процедурой шкалирования. В этом случае термин индекс
используется только для обозначения логических индексов. Формирование
индексов для группы объектов относят к процедуре анализа и измерением не
называют. В литературе для этих целей используют понятие индексного
анализа и, кроме термина «индекс», используют термины «показатель»,
коэффициент.
3. В целом применение любых математических методов можно
обозначить как индексный анализ в социологии. Хотя это и не принято.
Индексным анализом все же следует называть построение и использование
индексов, различая логические, индивидуальные, групповые и структурные.
4. Индексы в социологии играют специфическую роль. Количественные
оценки сами по себе не представляют особого интереса. Для социолога важен
сравнительный контекст. Ценность индекса в его различительной способности.
Часто, не выдерживая теоретической критики, он практически может
эффективно работать в контексте сравнения различных феноменов в
пространстве и во времени.
Итак, индексы функционально значимы для исследований, поскольку
способны «сворачивать» статистическую информацию, представлять её в
компактном, сжатом виде, служить базой для процедур сравнения. С
помощью индексов можно легко сравнивать удовлетворенность учебой
студентов разных групп, уровень информированности о политических
событиях разных возрастных групп, степень заинтересованности в
приобретении товаров в группах населения с разным уровнем дохода.
III. ЛОГИКА ТИПОЛОГИЧЕСКОГО АНАЛИЗА
Проблема типологизации. Цель проведения типологического анализа.
О понятии «тип». Социальная значимость. Основание типологии.
Соотношение между типологизацией и классификацией.
Последний вопрос лекции посвящен типологическому анализу (ТА).
Проблема типологизации, проблема применения типологического метода
познания в социологии сложная проблема, носит многоаспектный
характер и может рассматриваться в различных контекстах. Например, с
одной стороны, предлагается деление на теоретическую и эмпирическую
типологизацию.
В литературе приводятся различающиеся определения понятий
«теоретическая типологизация» и «эмпирическая типологизация», суть которых
одна и та же. Второе из этих понятий трактуется какметод,процедура анализаданных
по описательному плану, т. е. эмпирическая типологизация
1
— «поиск устойчивых
сочетаний свойств социальных объектов (или явлений), рассматриваемых в
соответствии с описательными гипотезами в нескольких измерениях
одновременно».
Тем самым этот вид типологизации сводится к процедуре обработки данных с
помощью сложных математических методов с последующей интерпретацией
эмпирических закономерностей. При этом на стадиях социологического
исследования, связанных с разработкой теоретической концепции, процедурно-
методологических разделов программы его проведения, может отсутствовать
постановка задачи типологизации.
Эмпирическая типологизация не может претендовать на способ проверки
объяснительной гипотезы. Схема объяснения полученных закономерностей
появляется после их получения и не можеттрактоватьсякакпроверкагипотезы.
Теоретическая(сконструированная)типологизация
2
понимаетсякакобобщение
признаков социальных явлений на основе идеальной теоретической модели и по
теоретически обоснованным критериям. При этом делается вывод о том, что
теоретическая типологизация в отличие от эмпирической служит цели объяснения.
Вторая из них позволяет толькоописыватьсоциальныефеномены.
Анализ приведенных дефиниций ставитцелыйрядвопросов,накоторыетрудно
ответить:
1. Если эмпирическая типологизация — процедура анализа данных, то для
каких целей она применяется? Ведь описание устойчивых свойств социальных
объектов — не самоцель, а средство объяснения изучаемых социальных феноменов.
Если не средство, то хотя бы основа для выдвижения гипотез. Логика описания —
элемент концептуальной схемы исследования, т. е. она и, соответственно, структура
результатадолжныбытьзаложенывэтусхему.
1
Ядов В.А. Стратегия социологических исследований. М. Добросвет, 1999. С. 323
2
Там же. С. 333
2. Если теоретическая типологизация — процедура конструирования,
опирающаяся и учитывающая устойчивые свойства социальных объектов и служит
цели объяснения, то какова возможная логическая процедураэмпирическойпроверки
еерезультата?
3. Имеет ли смысл деление этих видов типологизации и не превращает ли оно
эмпирическоепознание в«абстрактныйэмпиризм»?
4. Какова логика применения математических методов в процессе
эмпирической типологизации?
5. Как соотносятся теоретическая и эмпирическая типологизации в
социологическихисследованиях?Всегдалиперваяслужитцелиобъяснения,автораяне
можетпретендоватьнаобъяснение?
Совершенно оправданно термин «эмпирическая типологизация» редко
используется в литературе по проблематике анализа социологических данных, ибо
ясно, что эмпирическое знание служит и цели описания, и цели объяснения.
Вместо этого термина употребляются такие, как: «построение типологии»,
«проведение типологических группировок», «типологическое группирование»,
«типологизация» и в том числе «типологический анализ». Все они обозначают одно и
то же, когда об «устойчивых свойствах» (см. введенное выше определение
эмпирической типологизации) идет речь в контексте разделения эмпирических
объектов на группы (классы). В роли таких объектов могут выступать отдельные
индивиды, семьи, общности, города, страны и т.д. Для объектов, отнесенныхкодной
и той же группе, характерно устойчивое сочетание некоторых свойств в том смысле,
чтотакоесочетаниенаиболеечастовстречаетсяуэтихобъектов.
Об устойчивых свойствах речь может идти и в контексте разбиения на
отдельные группы совокупности эмпирических индикаторов. Тогда неслучайно для
обозначения эмпирической типологизации пользуются терминами: «факторизация»,
«построение факторов», «факторный анализ». Но смешивать типологизацию и
факторизацию не следует. Ихсодержательный смысл какметодологическихпроцедур
различен. Типологизации подвергаются объекты как носители социального, а
факторизации— характеристикиобъектов.
Поиск ответа на вопрос: если эмпирическая типологизация — процедура
анализа данных, то для каких целей она применяется? — приводит к следующим
выводам.
1. Практически любой математический метод (из совокупности методов так
называемогомногомерногоанализа)служит–цели эмпирической типологизации. Это
достаточно очевидный, но важный вывод, накоторыймыдалеебудемопираться.
2. В большинстве исследований (судя по публикациям) описание является
конечной целью типологизации. В них для «построения» типологии используется
вполне определенный математический метод и нередко отсутствует научная
рефлексия по поводу его применения адекватно содержательным задачам.
Собственно, для целей описания при условии хорошего качества эмпирических
данных любой метод дает неплохой результат. Здесь качество понимается как
реализация принципа «чтозаложил,тоиполучил».
3. Различение типологии и классификации, как того, что относится к
социологическому содержанию, и того, что относится к разбиению изучаемых
эмпирических объектов на классы с помощью математических методов, —
весьма целесообразно. Этот вывод проистекает из результатов исследований, в
которых исходят из понимания сложности проблем типологизации в эмпирической
социологии. При этом указывается на то, что цели эмпирической типологизации
могут быть различными и для их достижения необходимо и возможно использовать
различные
методы.
Можно
считать
вполне
обоснованным
называть
классификацией то, что относится к разбиению (разделению, группировке)
эмпирических объектов на отдельные группы, классы по заданным (математически)
критериям. При этом независимо от математических методов, посредством которых
проведеноразбиение.
4. В ряде случаев типологический анализ рассматривается как класс
содержательныхзадач,логическаясхемарешениякоторыходинакова.
Все эти выводы являются узловыми для целей дальнейшего развития теории
типологизации в эмпирической социологии. Более того, возможно утверждение,
что термин «эмпирическая типологизация» утерял свое первоначальное значение, а
поэтомунетособогосмысла вегоупотреблении.
Эмпирическая типологизация
1
— это апостериорная классификация и является
составнойчастьютипологическогоанализакакметаметодики.
Очевидно, что теоретическая типологизация в эмпирической социологии
играет различные роли, служит и цели описания, и цели объяснения. Фрагментарно
она присутствует в архитектонике практически каждого социологического
исследования. В этой связи необходимо (но недостаточно) обратить внимание на
следующие важные моменты.
1. Теоретическая типологизация служит цели решения классификационной
проблемы в науке, цели систематизации знания (системология, систематика). Тогда
термины «типологизация» и «классификация» взаимозаменяемы. Объекты
классификации — совокупность исследовательских практик, а классификационные
признаки (типообразующие признаки) — характер априорных представлений о
структуре искомых эмпирических закономерностей и степень структурированности
данных.
Число типообразующих признаков в теоретической типологизации не может
быть большим. Часто используются полярные типы (экстраверт — интроверт,
мужчина — женщина, адаптированные группы — не адаптированные и т, д.) или типы
по степени выраженности какого-то свойства (удовлетворенности, успешности и т.
д.).
Методологически целесообразно, чтобы типы-классы не пересекались. Иногда
для обозначения этого используются термины «монотетическая типология» и, как
противопоставлениеей, «политетическая типология».
Опираясь на теоретическую типологию (классификацию), исследователь
выделяет, выбирает группы объектов для сравнительного анализа «кого-то и
чего-то». Эти группы всегда социально значимы. Например, идея квотных выборок
опирается на то, чтобы в анализ вошли все социально значимые общности —
социальныетипы.
1
Татарова Г.Г. Основы типологического анализа в СИ. – М: Новый учебник. 2004. С.56
Теоретических типологий в социологии великое множество. Они
встречаются в каждой социологической теории (независимо от ее уровня).
2. Теоретическая типологизация служит условием для сравнения идеального
и реального. Как уже отмечалось, М. Вебер предлагал идеальные типы поведения и
доказательно описывал их, исходя из мотивов поведения и опираясь на теорию
социального действия, затем рекомендуя их использование для объяснения
реального поведения. Идеальные типы выступают в роли типообразующих
признаков. Они,всамомделе,дляисследователяобразуютреальныйтип.
3. Теоретическая типология (совокупность типов) конструируется, исходя как
из теории, так и результатов теоретических обобщений, опирающихся на знания,
накопленные в целом ряде эмпирических исследований. Приведем пример из нашей
практики. Результаты изучения типов времяпрепровождения позволили сделать
вывод о том, что они восновном зависятотэтаповжизненногоцикла человека. Из чего
следует, что может быть введена типология (теоретическая) соответственно этому
типообразующемупризнаку.
4. Теоретическая типологизация используется для целей конструирования
отдельных типов (не типологии в целом) в процессе проведения социологического
исследования. Тогда типы играют роль эвристических конструкций,
типологических синдромов для целей сравнительного анализа, обоснование
которых нуждается в дальнейших исследованиях. Например, четыре типа (успешные
— адаптанты, не успешные — адаптанты, успешные — дезадаптанты, не успешные —
дезадаптанты)являются типологическими синдромами,ибо для их интерпретации как
социальных типовнеобходимодополнительноеобоснование.
Рассмотрим другой пример из этой же предметной области. Выделяются три
идеально типические группы по двум эмпирическим индикаторам: «выигрыш или
проигрыш от проводимых в России преобразований»; «оценка своего
материального положения относительно других людей». Эти группы таковы:
преуспевающие (выиграли от реформ, живут лучше других), адаптированные (не
выиграли от реформ и живут, как все), выживающие (не выиграли от реформ и
живутхуже).Здесьтакжеимеетсмыслговоритьотипологическихсиндромах.
Как известно, в социологических исследованиях часто объяснение типов
поведения, образа жизни, предпочтений, ценностных установок и т. д. ведется
посредством социально-демографических характеристик. Группы индивидов с
одинаковыми характеристиками интерпретируются как социальные типы. Всегда ли
это правомерно? По-видимому, не всегда. Всегда ли они служат объяснению? По-
видимому, не всегда. Ясно, что для того, чтобы какая-то группа могла
интерпретироваться каксоциальный тип,необходимовыполнениерядаусловий:
• группадолжнабытьсоциальнозначима;
• группадолжнабытьвнекоторомсмыслекачественнооднородна.
Представляется, что методологическая ограниченность крайне опасна в процессе
использования процедуры типологизации. Трактовка типологического анализа как
метаметодики анализа данных позволяет вопределенной степени избавиться от такой
ограниченности. К тому же следует добавить, что и сам термин по сравнению с
однокореннымиемутерминамименеенагруженвэмпирическойсоциологиибременем
неоднозначнойтрактовки.
Для осмысления процедуры типологизации именно в эмпирической
социологии необходимо системное знание, включающее в себя знания из разных
областей (это очевидным образом вытекает и из сюжетов предыдущих разделов
книги).Оноформируетсяизнесколькихэлементов.
• Методологиянаукидляосмысления:
— типологического метода как одного из основных методов познания, и в том
числе с позиции классификационной проблемы в науке (систематизации знаний);
— эпистемологического статуса в социологических исследованияхтерминов, в
обозначенияхкоторыхприсутствуеткорень«тип».
•
Теоретическая социология для осмысления полипарадигмального
контекста в трактовке типологического метода, и именно в социологии. Это
позволяет:
—обозначитьвозможностиметодакакметодапознания;
— выстроитьконцептуальные схемы, когнитивные карты изучения социальных
феноменов;
— определить границы эмпирической интерпретации результатов
типологическогоанализа.
• Отраслевая социология (специальные социологические теории). Например,
теоретические работы в области типологии личности, типологии образа жизни. Это
накопленное знание способствует конструктивно планировать эмпирическое
исследование и служит как цели теоретической типологизации социального фона
протекания изучаемых процессов, так и систематизации знаний в предметных
областях(то,чтоназываютпредварительнымсистемныманализом).
• Отраслевая социология (примеры типологий, полученные посредством
анализа эмпирическихданных). Такое знание необходимо восновном:
— для выдвижения гипотез о существовании типов более сложных,
многомерныхформивидов;
— для освоения существующих и поиска новых способов получения знания о
типах.
• Математическая социология(работы, связанные с созданием и применением
математических методов типологического анализа). Эти работы необходимы
исследователю не столько для освоения математических методов как таковых,
сколько для понимания того, что для целей типологизации возможно использование
методовразного класса независимо отиз ихназваний.
•
Методология и методы социологических исследований. Это знание
необходимо для осмысления теоретико-методических оснований анализа
социологических данных и, в частности, взаимообусловленности методов сбора,
измерения и анализа данных. Тем самым для осмысления роли типологического
анализа как одного из средствконцептуализации.
Идеальный вариант реализации процедуры типологизации в со-
циологическом исследовании — использование фрагментов из всех
перечисленных элементов. Вместе с тем существует несколько основных,
требующих особого внимания контекстов рассмотрения типологизации в
эмпирической социологии. Первый из них связан с разведением теоретической
и эмпирической типологизации. Второй — с различением типологии, и классифика-
ции. Третий опирается на разделение: теоретическая типологизация и
типологический анализ (понимаемый как метаметодика, порождающая особый
язык анализа данных). Принципиально важным представляется обсуждение первого
контекста,остальныеизнеговытекают.
С другой стороны, предлагается отказаться от понятия «эмпирическая
типологизация» и пользоваться в рамках эмпирической социологии понятием
«типологический анализ». Мы же остановимся только на контексте проверки
гипотезы о существовании в социальной реальности типов явления,
изучаемого социологом, на контексте логики поиска знания о типах.
Исходим из того, что в исследовании задается цель, ради достижения
которой необходим ТА и формулируется гипотеза о существовании типов,
понимаемых в заданном социологом смысле.
Цель ТА и понятие «тип»
Необходимость различных понятий эндогенного и экзогенного
характера,
составляющих
понятийный
аппарат
ТА,
можно
проиллюстрировать на примере двух задач. Первая задача связана с
изучением «феномена господина Х на выборах» (задача 1). Под типом мы
понимаем некоторое электоральное поведение с одинаковым механизмом
воздействия на него. Цель ТА как «путеводная звезда» помогает
структурировать процесс поиска знания о типах, позволяет выстроить логику
проведения ТА. Социолог часто прибегает к приему обозначения
недостижимых целей. Это необходимый социологу научный прием,
идеализация, мысленная конструкция.
Представим себе, что наша гипотеза не подтвердилась. Это же
замечательный результат. Например, он будет говорить о том, что господин
X имеет устойчивую группу своих сторонников, на электоральное поведение
которых нельзя воздействовать доступными в современных условиях
методами. Факторы, причины, по которым мы наблюдаем сей феномен,
лежат глубоко и пока неподвластны социологическому анализу.
Приведем еще одну задачу из исследования. Речь идет об исследовании
времяпрепровождения студентов. Задача состоит в поиске знания о типах
времяпрепровождения в рамках нисходящей стратегии анализа (задача 2).
Значит, цель ТА обозначена и проверяется гипотеза о существовании типов
времяпрепровождения в заданном социологом смысле. Цель ТА такая же, как
и к первой задаче, т. е. в возможности интерпретации типов
времяпрепровождения как объектов социального управления. В том смысле,
что «механизм управления» поведением одинаков для студентов, отнесенных
к одному и тому же типу.
Таким образом, в рамках нисходящей стратегии анализа основной
целью ТА является проверка гипотезы о существовании типов,
интерпретируемых как объекты социального управления. Таковыми можно
считать типы электорального поведения, типы времяпрепровождения, типы
потребительского поведения, типы общественного мнения и т. д.
Прежде всего, давайте рассмотрим, что же означает понятие «тип»? В
повседневной жизни дело обстоит очень просто. Мы говорим «типовой
проект», «типовой дом», «типичное поведение», «ну и типчик этот
молодой человек», «типичный образ ученого», «типы наркоманов», «типы
государств», «типы времяпрепровождения», «типы семей», «типы
студентов», «такое поведение типично для господина X», «типы
электорального поведения», «типы потребительского поведения», «тип
жизненной стратегии» и т. д. Что мы улавливаем из этого случайного и
странного на первый взгляд перечня? Во-первых, что тип это вид, форма
существования чего-то и всегда что-то социально значимое. А таковым
может быть и что-то специфическое, и часто встречающееся, и что-то
объединяющее, и что-то разъединяющее. Во-вторых, понятие тип
употребляется как бы в трех смыслах или может иметь как бы три значения:
• типический, т. е. специфический, характерный, редко встречающийся;
• типологический, т. е. особенный, общий, объединяющий,
связывающий;
• типовой, т. е. стандартный, модальный, часто встречающийся,
распространенный.
В каком из трех значений может использоваться понятие «тип» в
задаче 1? По-видимому, во всех трех. Одинаково социально значимыми, с
точки зрения нашей цели, ТА могут являться и специфические области
«одиночки», и группы областей, у которых много общего. Напомню, что речь
идет о специфичности и общности с точки зрения управления электоральным
поведением. Само электоральное поведение, а точнее, его единственная
характеристика (число голосов, полученных господином X) представляет
собой только один из типообразующих признаков. В исследовании всегда
существует целая совокупность типообразующих признаков, природа ко-
торых различна. А какое из трех значений понятия «тип» интересует нас в
случае изучения времяпрепровождения студентов (задача 2)? Скорее всего,
типовое, распространенное, модальное.
От того, какого рода типы нас интересуют, зависит то, как мы будем
работать с эмпирическим материалом. Ведь логическая схема работы с
одним и тем же материалом может быть различной. Понятие «тип» является
некой мысленной конструкцией,
не
поддающейся
эмпирической
интерпретации в целом. Поэтому-то оно и входит в понятийный аппарат ТА
как экзогенное понятие.
Основание типологии
Понимание типа играет огромную роль тогда, когда социолог
формулирует основание типологии. Основание типологии это
совокупность суждений о похожести, близости, схожести, однотипности
объектов. Какие основания типологии могут быть предложены? Например:
Две области похожи, близки по типу электорального поведения, если
для них одинаков механизм воздействия на электоральное поведение
(основание 1.1).
Если следовать пониманию типа, заложенному в этом суждений, то
получается, что совершенно неважно, какой процент голосов отдан за
господина X в различных областях, а важно... Две области будут
однотипными, если мы сумели доказать, что механизм воздействия на
электоральное поведение в этих областях одинаков. Но мы могли исходить и
из другого суждения:
Две области похожи, близки по типу электорального поведения, если в
них отдано примерно одинаковое число голосов за господина X и для них
одинаков механизм воздействия на электоральное поведение (основание 1.2).
Тогда две области, в которых отдано примерно одинаковое число
голосов за господина X, не всегда будут однотипными. Приведем еще одно
основание типологии:
Две области похожи, близки по типу электорального поведения, если в
них отдано примерно одинаковое число голосов за господина X и одинаковый
уровень качества жизни (основание 1.3).
Из этого основания следует, что социологу для проведения ТА
необходимы данные о качестве жизни. Откуда он их получит, пока неважно.
Возможно, они существуют в государственной статистике, возможно,
социологу придется самому рассчитывать аналитический индекс по
известным социальным показателям, а возможно, придется провести
исследование.
Что касается задачи 2, то в качестве оснований типологии можно
предложить, например, следующие суждения:
Два студента похожи, близки по типу времяпрепровождения, если у
них одинаковая структура проведения времени и одинаковы факторы,
объясняющие их поведение (основание 2.1).
Два студента похожи, близки по типу времяпрепровождения, если у
них одинаковые затраты времени на осуществляемые ими виды
деятельности (основание 2.2).
Из основания 2.1 мы делаем вывод, что нам нужны не только данные о
бюджете времени, но еще и данные об упомянутых «факторах». К тому же
нужно определить, что есть структура времяпрепровождения. Основание
типологии может быть очень сложным. В процессе ТА основание несколько
раз корректируется. Вначале социолог впадает в одну крайность
формулирует очень сложное основание о качественном различии. Затем в
другую крайность крайность излишнего переупрощения. Например,
основание 2.2 будет примером переупрощения. В этом основании заложена
только количественная однородность. Главный критерий при выборе
основания типологии таков, чтобы оно поддавалось эмпирической
интерпретации.
Обратите внимание! Основание типологии это только одно понятие
ТА. Но на его примере мы увидели, что необходима долгая «кабинетная
работа», прежде чем пойти в «поле». До тех пор пока логика анализа не
выстроена на бумаге, социологическое исследование «не родится».
Приходится много раз отвечать себе на вопрос: «Куда и как Я буду
«двигаться», если получу то-то и то-то?»
Соотношение типологизации и классификации
В процессе типологического анализа используются в основном две
группы понятий. Первая с корнем «тип», а вторая с корнем «класс». Первая
группа понятий теоретические понятия, отражающие социологическое
содержание. Типы это то, что может существовать или не существовать в
реальности. Имеются в виду типы только в заданном социологом смысле.
Вторая же группа понятий относится к технике, приемам, методам
непосредственной работы с данными. Классы результат разбиения,
группировки эмпирических объектов на отдельные группы, похожих между
собой объектов по заданному социологом критерию. Существуют
специальные математические методы, которые называются методами
многомерной классификации или методами таксономии, или методами
кластерного анализа. Однако классы могут быть получены посредством и
любых других математических методов. Важно, чтобы метод разбиения,
метод классификации отражал содержание основания типологии.
Классификацией называется как сама процедура разбиения на группы,
так и результат разбиения. Из контекста всегда ясно, о чем идет речь. Для
обозначения
процедуры разбиения
иногда
используют
термины
«классифицирование», «группирование». Следует отметить, что в рамках
методологии науки существует так называемая классификационная
проблема, проблема систематизации знания. В этом случае понятие
«классификация» шире, чем содержательные типологии, существующие в
рамках отдельных наук.
В процедуре ТА всегда возникает необходимость перехода от
классификации к содержательной типологии. Вернемся к нашей задаче
изучения феномена господина X на выборах, в которой мы проверяем
гипотезу о существовании групп областей, интерпретируемых как объекты
социального управления в том смысле, что механизмы воздействия на
электоральное поведение одинаковы в областях, отнесенных к одному и тому
же типу. Что такое в данном случае тип и класс? Тип группа областей в
обозначенном выше смысле. Но как найти эти группы? Для этого нужно
придумать некий способ разбиения областей на классы. Разумеется, невоз-
можно сразу же выбрать один-единственный универсальный способ.
Приходится
выбирать
некоторый
алгоритм
разбиения
(алгоритм
классификации). При этом возникают, как минимум, еще три вопроса.
Первый с учетом каких признаков (классификационные признаки)
провести такое разбиение? Второй все ли области одновременно будут
участвовать в процессе разбиения, т. е. какую совокупность областей
называть объектами классификации. Третий как задать вид
эмпирической закономерности на классах. Последнее следует пояснить
подробнее, ибо это важнейший фрагмент эмпирического уровня проведения
ТА. Вернемся к основанию 1.3. Предположим, что у нас есть данные об
уровне качества жизни в областях России. Классификационные признаки
«число голосов» (доля голосов, отданных за господина X), «качество жизни»
(уровень качества жизни). Объекты классификации все области. Они изоб-
ражены в виде точек на рис.1 в двумерном пространстве (на плоскости),
образованном признаками «число голосов» и «качество жизни».
«качество жизни»
«число голосов»
Рис. 1 Распределение областей (точек)
в двумерном пространстве
Наши классификационные признаки имеют метрический уровень
измерения. Каждая область России (точка) имеет конкретные значения
признаков: «число голосов» и «качество жизни». Это координаты точек
соответственно по горизонтальной и вертикальной оси. На рис. 1 видим, что
вся совокупность областей как бы делится на три группы, с четкими
границами между ними. К первой группе относятся области, в которых
низкое качество жизни и небольшая доля голосов, отданных господину X. Во
второй группе высокий уровень качества жизни, но большой разброс по
голосам. И, наконец, в третьей группе примерно одинаковая доля голосов
отдана господину X, но наблюдается большой разброс по качеству жизни.
Нас эта картинка интересует только с точки зрения того, как выбрать
алгоритм разбиения и какого вида эмпирические закономерности искать.
Если принять основание 1.3, то мы не получим эти естественные образования
групп. Нужны ли они нам, это уже другой вопрос. Если принять это
основание и соответственно ему выбрать алгоритмы классификации, то
вторая группа породит несколько классов, и третья группа тоже. Отметим,
что если нас будет интересовать получение именно этих трех групп,
изображенных на рис.1, то надо будет последовательно и параллельно
использовать различные методы разбиения. Потому, что ни один отдельно
взятый алгоритм классификации не даст желаемого результата. Ибо он
всегда ищет классы, на которых выполняются только закономерности
некоторого жестко заданного вида.
Отсюда делаем вывод о том, что получаемые классы будут носить
всегда формальный характер. Только их интерпретация с использованием
других характеристик областей, не учитываемых в процессе классификации,
но существенных для «управления» электоральным поведением, может
привести к искомым типам. Классификацию «проводит» математический
метод, компьютер, а типологизацию – всегда социолог.
Таким образом, понятие «типология» используется в социологии в
двух смыслах. В широком смысле под этим понятием понимается способ
поиска знания о типах, а в узком смысле (на эмпирическом уровне) это
совокупность типов. Если речь идет о сугубо теоретической типологизации,
то правомерно говорить о построении типологии. Теоретическая
типологизация возникает либо на основе уже накопленного в науке знания,
либо как феномен озарения. В последнем случае она требует эмпирической
проверки. В случаях поиска знания о типах малоизученных социальных
феноменов лучше не пользоваться термином типология, ограничиваясь
терминами тип, типологический синдром, типологический анализ.
Заключение
При моделировании занятия был выбран тип академического занятия –
лекция. Цели и задачи занятия связаны с формированием основ научного
мировоззрения студентов, развитием их мышления, способностей,
подготовкой к профессиональной деятельности. Целью занятия является
приобретение студентами новых знаний и умений в области методологии
социологического исследования.
Обратная
связь
со студентами
осуществлялась в ходе изложения материала. Для контроля знаний
применяется семинар по данной теме. Занятие – семинар способствует
активизации познавательной деятельности студентов, более глубокому
усвоению лекционного материала, формирует у студентов умение
самостоятельной работы. Основной задачей семинара является обобщение и
повторение изученного материала, и включение его в систему уже
имеющихся знаний.
Библиографический список:
1. Батыгин Г.С.
Лекции по методологии социологического
исследования. М.: Инфра, 1998 – 290 с.
2. Горшков М.К. Прикладная социология, Рос. Акад. Наук: М.: центр
соц. прогнозирования, 2003 - 312 с.
3. Готлиб А.С. Введение в социологическое исследование. М.: Флинта,
2005 - 384 с.
4. Девятко И.Ф. Методы социологического исследования. М.:
Университет, 2002 – 293 с.
5. Зборовский Г.Е. Прикладная социология. М.: Гардарики, 2004 – 170 с.
6. Кузнецов И.Н. Технологии социологических исследований. ИКЦ
«МаРТ» М. - Ростов – на – Дону, 2005 – 144 с.
7. Российская социологическая энциклопедия/ Под общей редакцией
академика РАН Г.В. Осипова. М.: Издательская группа Норма –
Инфра М, 1998 – 1025 с.
8. Социология: Отв. ред. П. Д. Павленок – М.: Идательско-
книготорговый центр «Маркетинг», 2002 – 1036 с.
9. Татарова Г.Г. Методология анализа данных в социологии. М.:
Стратегия, 1998 – 222 с.
10.Татарова Г.Г. Основы типологического анализа в социологическом
исследовании. М.: «Новый учебник», 2004 – 206 с.
11.Энциклопедия. Сост. Грищанов А.А., Абушенко В.Л., Евелькин Г.М.,
Соколова Г.Н., Терещенко О.В.. Мн.: Книжный дом, 2003 – 235 с.
12. Ядов В.А. Стратегия социологического исследования: описание,
объяснение, понимание социальной реальности. М.: «Добросвет»,
2003 – 596 с.
Информация о работе Шпаргалка по "Социологии"