Надежность и валидность.
Измерение, чтобы оказаться реализованным, должно быть надежным и валидным. Надежностью называется постоянство при измерении. Иначе говоря, при повторном проведении процедура должна приносить тот же результат, что и при первом. Но постоянство не является гарантией валидности, под которой понимается точность при измерении именно того, что предназначено быть измеренным. Произвести валидное измерение труднее, чем это может показаться на первый взгляд. Допустим, вы намерены изучить степень религиозности людей. Разумной стратегией было бы спросить у респондентов, как часто они посещают храм. Но равнозначно ли посещение храмов религиозности? Более того, некоторые глубоко верующие личности сторонятся религиозных сообществ. Поэтому при измерении религиозности надо также учитывать верования индивида, а также ту меру, в которой его жизнь пронизана религиозными убеждениями.
Для подготовки к обработке материалов соц. исследования необходимо сначала определиться с выбором статистических показателей. (этот выбор делается еще при составлении программы исследования во 2-ой ее части). При измерении переменных социологи сталкиваются с интересной проблемой: они должны работать с огромными массами людей. Как, например, описать доходы миллионов семей в России. Потоки цифр несут в себе мало смысла и ничего не говорят нам о людях в целом. Социологи потому прибегают к статистическим показателям. Рассмотрим три удобных стат. показателя. Все мы пользуемся понятием среднего, если речь идет о средней стоимости литра бензина. Социологи тоже заинтересованы в средних величинах для описания типичного. Допустим, что нам нужно описать среднюю заработную плату семи сотрудников отдела: 35 тыс., 41 тыс., 35 тыс., 35 тыс., 43 тыс., 42 тыс., 78 тыс.
Простейшим статистическим показателем является мода – значение, которое в серии цифр встречается чаще других. В нашем примере мода равняется 35 тыс. Если бы все значения появлялись только по одному разу, то моды бы не было, если бы два значения встречались бы чаще других и были одинаковыми, то было бы две моды. Несмотря на легкость определения, социологи очень редко используют данный показатель, т.к. это очень грубое определение среднего.
Более употребимым статистическим показателем выступает среднее арифметическое для ряда цифр, которое вычисляется путем складывания всех значений и деления результата на их число. Сумма семи зарплат равняется 309 тыс., после деления на 7 получается средняя цифра доходов 43,5 тыс. Но обратите внимание, что среднее значение превышает цифру доходов 6 сотрудников из 7.Так как среднеарифметическое повышается или понижается самой высокой или самой низкой величинами, ему присущ тот недостаток, что оно дает искаженную картину любого распределения, содержащего крайние величины.
Медиана – это средний случай: величина, которая оказывается посередине ряда цифр, выстроенных от низших к высшим. В нашем случае медианный подход для семерых составляет 41 тыс., потому что у трех человек зарплаты выше, а у трех других – ниже этого уровня. Поскольку крайние величины не влияют на медиану, она дает более правильную картину «средней» величины, чем среднеарифметическое.
Медиана (50-й процентиль, квантиль 0,5) — возможное значение признака, которое делит ранжированную совокупность (вариационный ряд выборки) на две равные части: 50 % «нижних» единиц ряда данных будут иметь значение признака не больше, чем медиана, а «верхние» 50 % — значения признака не меньше, чем медиана. Медиана является важной характеристикой распределения случайной величины и так же, как математическое ожидание, может быть использовано для центрирования распределения. Однако, медиана более робастна и поэтому может быть более предпочтительной для распределений с т.н. тяжёлыми хвостами.
Медиана определяется для широкого класса распределений (например, для всех непрерывных), а в случае неопределённости, естественным образом доопределяется (см. ниже), в то время как математическое ожидание может быть не определено (например, у распределения Коши).
Пример использования. Предположим, что в одной комнате оказалось 19 бедняков и один миллиардер. Каждый кладет на стол деньги — бедняки из кармана, а миллиардер из чемодана. По пять долларов кладет каждый бедняк, а миллиардер — $1 млрд (109). В сумме получается $1 000 000 095. Если мы разделим деньги равными долями на 20 человек, то получим $50 000 004,75. Это будет среднее арифметическое значение суммы наличных, которая была у всех 20 человек в этой комнате.
Медиана в этом случае будет равна $5 (полусумма десятого и одиннадцатого, срединных значений ранжированного ряда). Можно интерпретировать это следующим образом. Разделив нашу компанию на две равные группы по 10 человек, мы можем утверждать, что в первой группе каждый положил на стол не больше $5, во второй же не меньше $5. В общем случае можно сказать, что медиана это то, сколько принес с собой средний человек. Наоборот, среднее арифметическое — неподходящая характеристика, так как оно значительно превышает сумму наличных, имеющуюся у среднего человека.
Неуникальность значения: если имеется чётное количество случаев и два средних значения различаются, то медианой, по определению, может служить любое число между ними (например, в выборке {1, 2, 3, 4} медианой, по определению, может служить любое число из интервала (2,3)). На практике в этом случае чаще всего используют среднее арифметическое двух средних значений.
В социологическом исследовании используются понятия «индикатор» и «шкала измерения». Индикаторами называются все факты (показатели), которые используются для социологического измерения. Эти показатели могут быть объективными (например, уровень образования) и субъективными (степень удовлетворенности работой и т. д.) Последовательность расположения их образует шкалу измерения. Шкалы могут быть номинальные (в качестве показателей выступают объективные признаки и характеристики: пол, возраст, образование и т. д.) и ранговые, где показатели перечисляются в порядке значимости.
После завершения социологического опроса проводится прежде всего проверка анкет и бланков-интервью на точность и полноту заполнения. Если они заполнены неправильно или не заполнены на 30%, то такие анкеты (бланки) выбраковываются и не подлежат обработке.
Причинно-следственные связи окружают нас повсеместно; их можно сравнить с подготовкой к экзамену, которая приводит к получению той или иной оценки. Переменная, которая вызывает изменение (в данном случае учеба) – независимая переменная. Переменная, которая изменяется (в данном случае оценка) – зависимая переменная. Это важно выяснить, поскольку подобное соотношение позволяет нам предсказать, как одна форма поведения порождает другую. Такое совместное изменение переменных называется корреляцией. Однако надо уметь отличать истинную и ложную корреляцию. Например, зависимость перенаселенности и преступности не является корреляцией, коррелируют эти две переменные с уровнем дохода. Поэтому для проверки корреляции нужно обязательно использовать техники контроля.
На заключительном этапе исследования его результаты оформляются документально: в виде отчета, приложений к нему (это могут быть бланки интервью, статистические данные, макет анкет и т.п.) и аналитической справки.
Отчет должен включать обоснование актуальности исследования и его характеристику (цели, задачи, выборочную совокупность и т. д., (совпадает с программой исследования); анализ эмпирического материала; теоретические выводы и практические рекомендации.
