Тема 2. Типы шкал и правила их построения

Разумеется, главная цель эмпирических исследований состоит в том, чтобы проверить гипотезы об интересующих нас общественных явлениях или закономерностях поведения людей в той или иной ситуации. Однако перед тем как исследователь начинает проверять свои гипотезы, он обычно бросает общий взгляд на свои данные и пытается резюмировать или описать их по каждой из переменных. Для того чтобы сделать выводы из результатов произведенных измерений одной переменной, используется так называемая описательная статистика. Соответствующие такому анализу таблицы называют линейными или одномерными распределениями. Из курса математической статистики известны некоторые способы анализа одномерных распределений. Например, средний оценочный балл студенческой группы – это не что иное, как описательная статистика, которая описывает и суммирует экзаменационные ведомости как отражение курса оценок. Если мы вычертим график того, как меняется со временем коэффициент безработицы в г. Самаре, что позволит увидеть, возрастает он или падает, - это и будет представлять собой анализ одномерных данных, где в качестве предмета описательной статистики выступает коэффициент безработицы. Таким образом, описательная статистика – это не что иное, как способы математического суммирования многочисленных наблюдений в ясной и осмысленной форме.

Обычно для обобщенного описания того, что является наиболее характерным для наблюдаемых нами явлений, используют два основных типа способа анализа: 1- измерение центральной тенденции, то есть выявление того, какие из значений переменных встречаются в линейных распределениях наиболее часто, а значит, определяют общую или центральную закономерность; 2 – измерение разброса, или дисперсии, которое показывает насколько плотно или слабо распределяются все зафиксированные значения данной переменной вокруг среднего, или центрального значения. При обработке эмпирических данных мы должны принимать во внимание шкалу, с помощью которой производилось измерение той или иной переменной. Шкала – это алгоритм, по которому производится отображение изучаемых социальных объектов в ту или иную числовую математическую систему.

Шкалы различаются по степени своей сложности и по объему тех математических действий, которые можно производить с полученными в результате наблюдений значениями переменных. Известно, что в социологии чаще всего используются шкалы следующих типов (в порядке возрастания уровня измерения): номинальные, порядковые (ранговые), интервальные, пропорциональные. Обычно все использующиеся в социологии шкалы разбивают также на две группы: так называемые качественные и количественные. К качественным шкалам относятся номинальные и порядковые, к количественным – интервальные и пропорциональные. Основой такого деления служит то обстоятельство, что результаты измерений, отвечающие количественным шкалам, в большей мере похожи на действительные числа и поэтому представляются лучше отражающими то понимание количества, которое обычно связывают с измерением.

Существует ряд требований, предъявляемых к социологической шкале, которые повышают надежность измерительных процедур, а, следовательно, и качество получаемой социологической информации. Обоснованность шкалы (валидность) – это ее способность измерять именно необходимое социологу свойство, а не какое-либо другое. Устойчивость шкалы – способность давать при повторных измерениях близкие результаты. Точность шкалы – это ее достаточная чувствительность как оптимальная дробность, дающая устойчивое измерение без систематических погрешностей.

Тема 3. Номинальная шкала: способы измерения и анализа

С помощью номинальной шкалы мы измеряем такие переменные, которые в принципе не могут количественно отличаться друг от друга, то есть, только упорядочиваем измеряемое свойство. Другое название этого уровня измерений — шкала наименований, что довольно точно отражает его сущность: каждое значение здесь представляет собою отдельную категорию, и значение является просто своего рода ярлыком или именем. Значения присваиваются переменной безотносительно к упорядочиванию или установлению какой-то дистанции между категориями — во многом в том же смысле, в каком люди носят свои имена. Их невозможно сравнивать между собою по принципу «больше — меньше», «выше — ниже» и т. п. Так, если бы мы захотели рассчитывать средние значения переменных, измеренных по номинальной шкале, то это было бы пустой тратой времени, поскольку полученные значения были бы лишены всякого смысла. В самом деле, можно ли рассчитать среднее значение пола или рода занятий? В измерениях номинального уровня отсутствуют те свойства, какими обладают реальные числа, а значит, такие переменные невозможно складывать, вычитать, умножать и делить^. Поэтому данные, полученные по номинальной шкале, обычно резюмируются с помощью простого частотного распределения так, как это показано в табл. 3.2 и 3.3, где, в качестве примера представлены распределения респондентов по курсам обучения и

по роду их занятий на досуге.

Таблица 3.2

Распределение опрошенных по курсам обучения

Мы видим, что в таблице, помимо указания частоты в абсолютных цифрах, приведены данные в процентах (что указывает на пропорцию, удельный вес каждого из значений определяемой переменной курса или вида досуга). Процентные доли в процессе анализа предпочтительнее распределений абсолютных цифр вследствие того, что они облегчают процесс сравнения двух популяций различных размеров.

Таблица 3.3