Ћекции.ќрг


ѕоиск:




 атегории:

јстрономи€
Ѕиологи€
√еографи€
ƒругие €зыки
»нтернет
»нформатика
»стори€
 ультура
Ћитература
Ћогика
ћатематика
ћедицина
ћеханика
ќхрана труда
ѕедагогика
ѕолитика
ѕраво
ѕсихологи€
–елиги€
–иторика
—оциологи€
—порт
—троительство
“ехнологи€
“ранспорт
‘изика
‘илософи€
‘инансы
’ими€
Ёкологи€
Ёкономика
Ёлектроника

 

 

 

 


Ўкалограммный анализ √уттмана

7.5.2. Ўкалограмма √уттмана

»звестный американский психолог Ћ.√уттман предложил свой способ адаптации тестовой традиции к потребност€м социоло≠гии [Guttman, 1950]. ¬ принципе иде€ была той же Ч оперетьс€ на проверку того, что наблюдаемые признаки представл€ют со≠бой плотную "св€зку" в смысле коррел€ции друг с другом, и предложить такой способ измерени€ латентной переменной, чтобы при фиксации ее значени€ эти коррел€ции исчезали. ќпи≠сание метода можно найти в [√рин, 1966; √уттман, 1966; ќси≠пов, јндреев, 1977; –абоча€ книга..., 1983; ядов, 1995].

Ќаблюдаемые признаки Ч дихотомические. ѕредполагаетс€, что выполнение условий, требующихс€ дл€ реализации тесто≠вой традиции, будет обеспечено, если удастс€ доказать возмож≠ность определенным образом их упор€дочить. ј именно: будем говорить, что признаки упор€дочены, если, скажем, относи≠тельно человека, положительно реагирующего на третий при≠знак, можно быть почти уверенным, что он положительно реа≠гировал и на четвертый, п€тый и т.д. признаки.

ѕодобные шкалы называютс€ кумул€тивными. ќни использо≠вались и до √уттмана. “ак, кумул€тивна известна€ шкала социаль≠ной дистанции Ѕогардуса, содержаща€ семь признаков, отража≠ющих различные степени социальной дистанции. Ёти признаки могут быть следующим образом упор€дочены (речь идет об отно≠шении респондента к человеку или социальной группе, дистан≠ци€ до которой вычисл€етс€): допущение человека в качестве род≠ственника посредством брака, как личного друга, в качестве сосе≠да, допущение равной работы, гражданства, допущение в страну только в качестве туриста.  умул€тивность шкалы представл€етс€ очевидной: относительно респондента, согласного прин€ть кого-то в качестве соседа, можно почти наверн€ка сказать, что он согласитс€ с тем, чтобы тот же человек имел одинаковые с ним работу, гражданство, или мог приехать в страну как турист.

«начение латентной переменной рассчитываетс€ как сумма положительных ответов, данных респондентом на рассматрива≠емые вопросы. Ќетрудно показать, что если рассматриваемые дихотомические признаки удалось упор€дочить, то соответству≠юща€ матрица данных приведетс€ к так называемому диагональ≠ному виду (табл. 7.2).

ѕлюсами помечены положительные ответы респондентов на соответствующие вопросы анкеты (их согласие с соответствую≠щими суждени€ми), минусами Ч отрицательные.

Ќетрудно проверить, что согласие респондента, скажем, с 4-м суждением означает его согласие с 5-м, 6-м и т.д. ј это и означа≠ет, что наши признаки упор€дочены.

Ќо поскольку количество респондентов, как правило, будет больше числа суждений, то многие респонденты будут давать одинаковые наборы ответов, и матрица приобретет ступенчато-диагональный вид (табл. 7.3).

Ќетрудно показать, что дл€ таких переменных будут выпол≠нены все требующиес€ посылки: они будут св€заны друг с дру≠гом и фиксаци€ значени€ латентной переменной приведет к распаду этих св€зей.

ƒействительно, пусть р. и р. Ч веро€тности положительных от≠ветов на /-й и у'-й вопросы соответственно, р.. Ч веро€тность по≠ложительного ответа на /-й и у'-й вопросы одновременно (напом≠ним, что в выборочном исследовании веро€тность какого-либо событи€ отождествл€етс€ с относительной частотой его встречае≠мости).

“аблица 7.3. –езультат шкалограммного анализа √уттмана: приведение матрицы данных к ступенчато-диагональному

виду

 

 

 

–еспон≠денты —уждени€ «начение латентной переменной
                 
  + + + + + + + + +  
  + + + + + + + + +  
  + + + + + + + + +  
  - + + + + + + + +  
  - - + + + + + + +  
  - - + + + + + + +  
  - - - + + + + + +  
  - - - +. + + + + +  
  - - - + + + + + +  
  - - - - + + + + +  
  - - - - + + + + +  
            + + + +  
              + + +  
                + +  
                + +  
                + +  
                  +  
                     

 

¬спомним одно из основных положений теории веро€тнос≠тей. Ќезависимость двух событий означает, что веро€тность на≠ступлени€ обоих событий вместе равна произведению веро€т≠ностей наступлени€ каждого из них в отдельности. ”читыва€ это, нетрудно видеть, что в нашем случае независимость двух при≠знаков с номерами i и j означает, что

 

Pt=P,Pj- (?-2>

ќднако в действительности, если предположить, что признаки упор€дочены в нашем смысле (и / < j), то окажетс€, что р. = = pi (дл€ нашего примера со шкалой Ѕогардуса Ч веро€тность того, что респондент согласен допустить рассматриваемого чело≠века одновременно и в качестве соседа, и в качестве сограждани≠на, равна веро€тности того, что он допустит этого человека в качестве соседа, поскольку второе требование само собой будет выполнено). ѕоскольку соотношение (7.2) не выполн€етс€, то признаки зависимы.

≈сли же вз€ть только тех людей, которые имеют одно и то же значение латентной переменной, то, как нетрудно проверить, дл€ них однозначно восстанавливаетс€ картина их ответов на рассматриваемые вопросы: скажем, балл 5 респондент может иметь только в том случае, если он дал положительные ответы на пос≠ледние 5 вопросов. ƒругими словами, респонденты с одним и тем же значением латентной переменной имеют одни и те же значени€ рассматриваемых признаков. Ќи о какой св€зи тут го≠ворить не приходитс€.

√уттман предложил простой алгоритм, позвол€ющий либо привести матрицу к диагональному виду, либо показать, что это сделать в принципе невозможно. ѕрежде чем описать этот алгоритм, заметим, что мы должны учитывать еще одно обсто≠€тельство.

¬ыше в действительности был описан некий идеальный слу≠чай. ћы уже говорили, что в социологии практически никака€ теоретическа€ схема никогда не проходит в совершенно "чис≠том" виде, никака€ гипотеза не может стопроцентно выпол≠н€тьс€, никакие данные не бывают без ошибок. » всегда встает вопрос, в каких пределах эти ошибки допустимы.

¬ нашем случае это означает, что даже при самом тщательном подборе суждений всегда найдутс€ респонденты, дл€ которых они не будут упор€дочены предполагаемым нами образом (в подтвер-" ждение того, что ошибки всегда будут, напомним, как уже мы говорили, что человек, ответивший положительно на третий воп≠рос, почти наверн€ка, но не наверн€ка (!) даст положительный ответ на четвертый и п€тый). “о есть наша матрица хот€ бы в малой мере, но практически всегда не будет точно диагональной. Ќеобходимо, как всегда в подобных случа€х, установить предел допустимых ошибок (напомним, что мы так же поступили, на≠пример, когда говорили о возможных нарушени€х транзитивно≠сти в матрицах парных сравнений). ¬ ситуации, когда этот предел не будет превышен, считать, что матрица диагональна, и, следо≠вательно, наши услови€, обеспечивающие возможность исполь≠зовани€ тестовой традиции, выполн€ютс€. ≈сли ошибки превы-


 

 
 

с€т допустимый предел, то будем полагать, что матрицу нельз€ привести к диагональному виду и, стало быть, нельз€ описан≠ным образом измер€ть латентную переменную.

ќшибки будут про€вл€тьс€ в том, что даже в самом хорошем варианте у нас в области плюсов будут одиночные минусы, и наоборот. ќценим количество таких смешений. »х ниже мы и называем ошибками. ¬ведем критерий:

 

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

 

Ѕудем полагать, что мы привели матрицу к диагональному виду, если R < 0,9. “еперь на примере покажем, в чем состоит алгоритм √уттмана и как можно оценить качество его работы.

»так, пусть исходна€ матрица данных имеет вид (табл. 7.4).

 

 

“аблица 7.4. ‘рагмент гипотетической матрицы данных, полученных с помощью шкалы √уттмана

 

 

 

–еспонденты —уждени€ «начение латентной переменной
    со      
  + - - - + +  
см + + + - - - со
со - - - - - -  
  + + + + + -  
—ѕ - - - - - +  
  + + - - + +  
  - - - + + +  
  + + + - + -  

 

 

¬ соответствии с упом€нутым алгоритмом сначала надо таким образом переставить строки, чтобы соответствующие им значе≠ни€ измер€емой переменной расположились по убыванию (табл. 7.5).

Ќе зр€ мы ввели в таблицу еще одну строку. “еперь надо пере≠ставить столбцы таблицы таким образом, чтобы возрастали ран≠ги, сто€щие в ее нижней, как бы маргинальной, строке (табл. 7.6).


 


—трого диагонального (ступенчато-диагонального) вида у нас не получилось. “еперь требуетс€ оценить, можно ли все же счи≠тать, что полученна€ матрица достаточно близка к диагонально≠му виду.

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

 

(6 Ч количество плюсов, "заблудившихс€" в минусовой облас≠ти; 3 Ч количество минусов, наход€щихс€ в плюсовой области). ≈сли такое значение критери€ представл€етс€ неприемлемым (19% "неправильных" клеток в таблице), то приходим к выво≠ду, что наша гипотеза о наличии латентной переменной, про€в≠л€ющейс€ в рассматриваемых наблюдаемых признаках, не верна.

»так, наша работа начинаетс€ с того (имеетс€ в виду этап ра≠боты после предварительного формировани€ анкеты), что мы проводим пробное исследование, собираем данные и переставл€≠ем столбцы и строки полученной матрицы до тех пор, пока она либо приобретет диагональный вид, либо мы убедимс€ в том, что это сделать невозможно. ¬ первом случае мы полагаем, что одномерна€ латентна€ переменна€ существует, признаки и спо≠соб выражени€ через них латентной переменной выбраны удач≠но, и переходим к основному исследованию. ¬о втором Ч вооб≠ще говор€, отказываемс€ от построени€ одномерной шкалы. ќд≠нако в отдельных случа€х исправить положение можно с помо≠щью некоторой корректировки данных. —кажем, может оказать≠с€, что привести матрицу к диагональному виду нам мешает ка≠кой-то ее столбец. “огда выбросим из рассмотрени€ соответ≠ствующее суждение: оно не укладываетс€ в наше упор€дочение (может быть, не так понимаетс€ респондентами, как мы рассчи≠тывали, и т.д.). «атем перейдем к основному исследованию. ¬ при≠веденном 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).

¬ основе шкалировани€ по √уттману лежит схема ответов, допускающа€ следующие операции:
1. Ѕалл установки респондента равен сумме положительных реакций (числу знаков Ђ+ї) на высказывани€.
2. Ѕалл установки позвол€ет воспроизвести реакции на отдельные суждени€.
√одными дл€ шкалировани€ признаютс€ лишь те суждени€, которые дают монотонную последовательность ответов.
ћетодика √уттмана состоит из восьми этапов.
^ ѕервый этап. ѕодбор суждений. »сследователь априори выбирает суждени€, относ€щиес€ к установке людей на изучаемый объект или €вление. ¬ состо€нии ли эти суждени€ образовать шкалу решаетс€ экспертной проверкой. “ребовани€ к суждени€м следующие:
наличие двух альтернативных ответов Ч только Ђдаї или Ђнетї;
нацеленность на изучение какой-то одной специфической области;
расположение по кумул€тивной (накопительной) шкале, т.е. если респондент дал положительный ответ на первое суждение, то существует больша€ веро€тность того, что и на последующие он даст положительные ответы. √уттман считает, что реакции на суждени€ образуют одномерный континуум.
ћожно привести следующий пример анкеты, построенной согласно процедуре √уттмана:
Ќова€ общественна€ система, сложивша€с€ в –оссии после 1991 года, несомненно, способствует повышению производительности труда.
—огласен Ќе согласен
≈сли брать в целом, эта система лучше той, что была раньше.
—огласен Ќе согласен
Ќекоторые стороны новой общественной системы плохо продуманы.
—огласен Ќе согласен
 ак и люба€ друга€ система организации общественной жизни, нова€ система имеет немало минусов.
—огласен Ќе согласен
Ќова€ система удачно сочетает материальное и моральное стимулирование работников
—огласен Ќе согласен
јргументы в пользу новой системы очень убедительны
—огласен Ќе согласен
¬ прежней системе было немало хорошего, что утрачено в новой системе
—огласен Ќе согласен
ѕреимущества новой системы организации жизни общества совершенно не €сны.
—огласен Ќе согласен
—огласие с суждени€ми 1, 2, 5, 6 и несогласие с суждени€ми 3, 4, 7, 8 означает благопри€тное отношение к новой общественной системе. »деальна€ шкалограмма предполагает, что ответ на один из вопросов должен повлечь за собой определенный ответ на следующий за ним по нисход€щей ветви. √лавна€ задача исследовател€ состоит в том, чтобы вы€снить, действительно ли ответы на эти вопросы образуют одномерный континуум.
^ ¬торой этап. ѕодбор экспертов.
“ретий этап. Ёкспертна€ оценка предложенных суждений.
„етвертый этап. ѕроцедура обработки данных. ƒанные опроса экспертов занос€тс€ в таблицу так, чтобы упор€дочить опрошенных по схеме: от суждений, выражающих благожелательное отношение к объекту оценивани€, до суждений, выражающих неблагопри€тное отношение. —оставл€етс€ первична€ таблица плюсов и минусов.  аждый столбец представл€ет суждение, кажда€ строка Ч ответы экспертов. »з этой таблицы необходимо построить шкалограмму. Ўкалограмма Ч это така€ картина, когда люди и их ответы ранжированы. “о есть расположены так, что первый человек отвечает положительно на все вопросы (перва€ строка состоит из одних плюсов), второй человек отвечает положительно на все вопросы, кроме последнего, третий Ч на все, кроме последних двух и т.д.
¬ шкалограмме нужно провести наклонную пр€мую, отсекающую плюсы от минусов. Ќо практически так никогда не получаетс€. ѕредставл€€ строки и столбцы, можно составить только приблизительную шкалограмму, где наклонна€ пр€ма€ не рассекает таблицу на часть с плюсами и часть с минусами, а представл€ет лестницу.
Ќапример, мы опросили 12 экспертов и получили следующую шкалограмм
Ўкалограмма

є эксперта Ѕалл эксперта —уждени€
7 5 1 8 2 4 6 3
5 8 + + + + + + + +
7 7 + + + + + + + Ц
8 6 + + + + + + Ц Ц
10 6 + + + + + + Ц Ц
2 5 + + + + + Ц Ц Ц
1 4 + + + + Ц Ц Ц Ц
6 4 + + + Ц Ц + Ц Ц
11 4 + + + + Ц Ц Ц Ц
4 3 + + + Ц Ц Ц Ц Ц
12 3 + + + Ц Ц Ц Ц Ц
3 2 + Ц Ц Ц Ц Ц + Ц
9 1 + Ц Ц Ц Ц Ц Ц Ц

 

Ѕалл эксперта высчитываетс€ по схеме: при ответе Ђсогласенї на 1, 2, 5, 6 суждени€ нашего примера эксперту присваиваетс€ 1 балл, при ответе Ђне согласенї на 3, 4, 7, 8 суждени€ также 1 балл. Ќа противоположные ответы на эти суждени€ присваиваетс€ 0 баллов. “аким образом, максимально эксперт может набрать 8 баллов.
^ ѕ€тый этап. ѕроверка шкалы на воспроизводимость. ѕо коэффициенту воспроизводимости определ€ют возможность воспроизведени€ ответов экспертов на выборке респондентов.  оэффициент воспроизводимости определ€ет возможное число отклонений от идеальной шкалы:

где ^ V Ч коэффициент воспроизводимости;
n Ч число ошибочных ответов;
K Ч число пунктов шкалы, по которым следует дать ответ (в нашем примере 8);
N Ч число экспертов.
ƒл€ нашего примера:

0,85. ќн характеризует степень приближенности к идеальной шкалограмме, в которой коэффициент воспроизводимости равен 1,00.³—уждени€ считаютс€ пригодными дл€ шкалировани€, если коэффициент воспроизводимости
^ Ўестой этап. ќтбор надежных суждений. ≈сли коэффициент воспроизводимости меньше 0,85, тогда отбрасываютс€ суждени€, дающие много ошибочных ответов. —троитс€ нова€ шкалограмма и высчитываетс€ новый коэффициент воспроизводимости. Ёта процедура повтор€етс€ до тех пор, пока не будут отобраны надежные и значимые суждени€. Ўкала с коэффициентом воспроизводимости не менее 0,85 готова.
^ —едьмой этап. ѕроведение опроса респондентов. ѕри массовом опросе все суждени€ тасуютс€ в беспор€дке.
¬осьмой этап. ћатематическа€ обработка полученных данных. –анг каждого респондента определ€етс€ по сумме набранных им баллов. «атем высчитываетс€ среднеарифметический ранг данной категории обследованных. —равниваетс€ с рангами других категорий. ћожно сравнить, например, ранги представителей различных профессий, демографических, этнических и прочих групп, провести коррел€ционный, факторный анализы и прочее. —реднестатистический ранг категории показывает общую установку этой группы людей на изучаемый объект или €вление.



<== предыдуща€ лекци€ | следующа€ лекци€ ==>
’имическое уравнение | ≈сли вы будете читать ее посто€нно, то найдете в ней —Ћќ¬ј ∆»«Ќ»Ф
ѕоделитьс€ с друзь€ми:


ƒата добавлени€: 2015-05-07; ћы поможем в написании ваших работ!; просмотров: 4441 | Ќарушение авторских прав


ѕоиск на сайте:

Ћучшие изречени€:

—амообман может довести до саморазрушени€. © Ќеизвестно
==> читать все изречени€...

780 - | 632 -


© 2015-2023 lektsii.org -  онтакты - ѕоследнее добавление

√ен: 0.029 с.