14.3. Шкала Лайкерта

Процедура построения шкалы:

• формируется большое число суждений, около 100. Данные суждения не имеют нейтральных значений и не обязательно должны охватывать весь смысловой континуум, но должны иметь ярко выраженное положительное либо отрицательное отношение к объекту;

• каждое суждение предъявляется экспертами, которые выражают свое к нему отношение по 5-балльной шкале (полностью согласен, согласен, нейтрален, не согласен, полностью не согласен);

• далее, для каждого эксперта социолог рассчитывает общий балл (за каждое суждение эксперт получает балл от 1 до 5, которые затем складываются по всем суждениям);

• затем каждое суждение сравнивается с остальными суждениями; для этого строится таблица сопряженности, причем на ее основе рассчитывается коэффициент корреляции, ко-

227

15*

торый показывает тесноту связи данного вопроса с итоговым показателем; в основе таблицы сопряженности лежит два показателя: балл эксперта по проверяемому вопросу (от 1 до 5), разность между общим баллом эксперта и баллом проверяемого вопроса;

вопросы с отрицательными и малыми корреляциями «выбрасываются»; в общей сложности должно остаться около 20 суждений; получается порядковая шкала; в процессе массового опроса респондент отвечает на эти 20 вопросов и получает суммированный балл.

14.4. Основные ограничения измерения первичной информации

Мы рассмотрели различные приемы перевода качественных социальных признаков в их количественные выражения. Это очень ответственный момент процедуры социологических исследований.

Применение количественных методов и использование статистических отображений социальных явлений и процессов как бы возводит социологию в ранг подлинной «строгой» науки. Создается впечатление математической точности выводов.

Между тем квантификация сложных и далеко не однозначных социальных реалий накладывает немало ограничений на собственно математические операции с их измерениями. Математик работает с простыми однозначными абстракциями, в основе которых суждение «есть/нет» (т.е. наличие/отсутствие данного свойства). Социолог обязан постоянно помнить, что в действительности скрывается за величинами, которыми мы оперируем.

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.

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.

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

Рис. 2. Распределения:

1 —нормальное; 2 — скошенное.

На рисунке 2. показаны варианты нормального и скошенного распределений, где нормальное (эталонное) обозначено пунктиром, а скошенное — сплошной линией. 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).

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

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

Суммируем сведения о возможностях операций с числами вописанных выше шкалах.

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.

228

229

Практические советы

• 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.

• Определяя способ квалификации (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.

• 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.

• 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.

• 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.

232