Студопедия Главная Случайная страница Задать вопрос

Разделы: Автомобили Астрономия Биология География Дом и сад Другие языки Другое Информатика История Культура Литература Логика Математика Медицина Металлургия Механика Образование Охрана труда Педагогика Политика Право Психология Религия Риторика Социология Спорт Строительство Технология Туризм Физика Философия Финансы Химия Черчение Экология Экономика Электроника

ЧЕТЫРЕ ВАЖНЕЙШИХ ОГРАНИЧЕНИЯ КВАНТИФИКАЦИИ ПЕРВИЧНЫХ СОЦИАЛЬНЫХ ХАРАКТЕРИСТИК





Мы рассмотрели различные приемы перевода качественных социальных признаков в их количественные выражения. Это очень ответственный аспект процедуры социологических исследований. Статистика, как говорил В.И. Ленин, "упрямая вещь", но лишь в случае ее обоснованного использования. При неаккуратном обращении со статистикой социальных явлений и процессов мы лишь вводим в заблуждение, ибо люди привыкли считать математические выкладки доказательством точности.

Аккуратное использование математического аппарата в социологическом исследовании предполагает адекватное отображение социальных явлений в формальных моделях. Добиться этого можно лишь путем тесного сотрудничества высокопрофессионального социолога с профессионалом-математиком. И такое сотрудничество должно сопровождать весь процесс исследования от разработки первичных гипотез о структуре изучаемых явлений и свойств до итогового анализа полученных результатов.

В данном случае мы обращаем внимание только на некоторые ограничения, связанные со специфическим видом формализации социальных данных, имея в виду наиболее распространенные и сравнительно простые приемы использования математической статистики в социологии.

Первое ограничение — соразмерность количественных показателей, фиксированных разными шкалами в рамках одного исследования.

Суммируем сведения о возможностях операций с числами в описанных выше шкалах (схема 14). Более сильная шкала отличается от ближайшей к ней относительно слабой тем, что допускает более широкий диапазон математических операций с числами. Все, что допустимо для слабой шкалы, допустимо и для сильной. Но не все, разрешимое для сильной, позволительно для слабой шкалы. Поэтому смешение в анализе мерительных эталонов разного типа приводит к тому, что не используются возможности сильных шкал: в этом случае все операции с числами должны удовлетворять требованиям, предъявляемым к относительно слабым шкалам.

Конечно, это предостережение теряет смысл, если социолог не намерен сопоставлять данные, измеренные разными шкалами, и рассматривает их независимо друг от друга и в случае использования более изощренных приемов математического анализа (напр., см: [158]).

Второе общее ограничение связано с формой распределения величины фиксированных описанными выше шкалами, которое предполагается нормальным.

На рис. 8 показаны варианты нормального и скошенного распределений, где нормальное (эталонное) обозначено пунктиром, а скошенное — сплошной линией [183, с. 44]. Нормальное гауссово распределение имеет вид симметричного колокола, у скошенного же по сравнению с нормальным в нашем случае "поднят" правый и "опущен" левый конец (так называемые хвосты распределения). Для нормального распределения оценки меры рассеяния совпадают, т.е. М = Me =Mo, а в скошенном "хвосты" распределения не влияют на Мо, но влияют на среднюю арифметическую (М; другое часто встречающееся обозначение средней арифметической — ), которая сдвигается в сторону больших значений .

Возможны и бимодальные распределения, где образуются своего <; рода горбы, а также растянутые, как бы сплющенные. Анализ таких видов распределений должен быть особенно внимательным, так как в этом случае " непригодны обычные оценки меры рассеяния и т.д.

Итак, второе ограничение - особенности одномерных (не говоря уже о более сложных) распределений. Оно заключается в том, что необходимовнимательно изучать форму распределения с точки зрения его уклонения от нормального, симметричного.

Третье ограничение особенно неприятно. Оно состоит в том, что в социальных процессах нередки явления, измерение которых следует производить шкалами открытого типа, где полюс наибольших значений не фиксирован и может принимать любую величину.

Например, оценки размеров заработной платы в принципе должны давать нормальные и вполне допустимые скошенные, но всегда гауссовы распределения, так как есть социально и экономически обоснованные минимум и максимум зарплаты. Это — закрытая метрическая шкала оценок. То же самое можно сказать о численности детей в семье и т.п. явлениях.

Но при оценке многих субъективных состояний и показателей человеческой активности, например, результатов научной продуктивности ученых, предельно максимальные значения трудно предположить достоверно.

В негауссовых, в частности так называемых распределениях Ципфа (рис. 9, в котором фиксированы логарифмы координат), на примере оценки числа публикаций ученых в области химии [265, с. 146] видно, что до 70% из них имеют одну публикацию, около 25% - две, 8-10% — по три или четыре публикации, но только 0,1 и 0,2% достигают продуктивности в 20—30 публикаций. Это распределение никоим образом не описывается гауссовым "колоколом". В последнем случае численность имеющих очень мало и очень много публикаций была бы примерно равной, а большинство ученых демонстрировали бы некоторое среднее число публикаций, например по 7—8 (в гауссовой статистике — это различные показатели центральной тенденции распределения).

Рис.9. Негауссово распределение Ципфа: распределение численности научных публикаций ученых

Однако применение негауссовых статистик в социальных науках вообще, в социологии в частности, крайне затруднительно, так как невозможно использовать открытые шкалы, поскольку в большинстве случаев нет "естественных" эталонов измерения (число публикаций — один из примеров такого "естественного" эталона). А если нам приходится изобретать шкалу, то недопустимо оставлять открытым один из ее полюсов.

Четвертое ограничение связано с особой природой социальных процессов, в которых статистические и детерминистские закономерности находятся в динамическом единстве. В определенных аспектах и на определенных отрезках времени социальные процессы вполне предсказуемы, а тем более в плановом социалистическом обществе. Но может случиться, что на данном отрезке времени процесс протекает "аномально". Например, вполне возможно, что надежно установленная статистическая связь между какими-то состояниями условий и организации труда и производственной выработкой не обнаруживается в данном конкретном коллективе в силу, скажем, необычного трудового подъема членов этого коллектива.

Поэтому предлагается, используя для измерения первичных характеристик шкальные процедуры, прибегать к построению стохастических динамических моделей на основе "сценариев" возможного развития определенных социальных процессов [278]. Такие сценарии прогнозируются для разных временных интервалов, например начальной и завершающей стадий, которые могут быть существенно разными по составу участвующих факторов и по характеру связей между ними.

Итак, преимущества квантификации и использования жестких критериев надежности исходных данных небезусловны и могут обернуться упрощением, а то и искажением социальной реальности. Адекватные в исследовании массовидных социальных процессов, такие приемы утрачивают свои достоинства в изучении сознательно организованных действий или "отклоняющихся" явлений, тогда как нередко именно последние дают пищу для вдумчивого социального анализа. Без таких "уклонений" социальные процессы отображаются в виде схем, лишенных жизненных красок.

Строго формализованный количественный анализ имеет свои пределы [288], за которыми может быть утрачено качество, глубина и полнота осмысления действительности. Поэтому социолог обязан хорошо владеть многообразными гибкими методами изучения общественных проблем, т.е. уметь наблюдать, строить гипотезы на основе несистематизированных впечатлений и бесед, переходя затем к более систематизированной и упорядоченной их проверке.

Практические советы

1. Приступая к разработке методов и процедур исследования, вначале продумайте, какие явления, свойства и объекты реально варьируют по их интенсивности, распространенности, состояниям выраженности, а какие могут быть фиксированы лишь в качественных отображениях.

2. Определяя способ квантификации (тип шкалы), соизмеряйте его не только с природой объекта, но с целями исследования и возможностями последующего количественного анализа: излишняя квантификация - напрасная растрата усилий, недостаточная - упущенные возможности более глубокого изучения объекта.

3. Не забывайте, что всегда лучше опираться на достоверные и менее детальные сведения, чем на детальные и малодостоверные: отсюда - указания к выбору приемлемого типа шкал и дробности их метрики.

4. Изящный статистический анализ полученных данных будет вводить в заблуждение и нас самих и других, если ему не предшествовала добротная проверка надежности исходных измерений и регистрации фактов в целом.

5. Самое же главное состоит в том, что количественный анализ не самоцель, но лишь средство качественного: качественный анализ предшествует квантификации, качественным анализом завершается изучение количественных распределений и связей.






Дата добавления: 2014-11-10; просмотров: 231. Нарушение авторских прав

Studopedia.info - Студопедия - 2014-2017 год . (0.081 сек.) русская версия | украинская версия