загрузка...
загрузка...
На головну

ЧОТИРИ НАЙВАЖЛИВІШИХ ОБМЕЖЕННЯ КВАЛІФІКАЦІЇ ПЕРВИННИХ СОЦІАЛЬНИХ ХАРАКТЕРИСТИК

Ми розглянули різні прийоми перекладу якісних соціальних ознак в їх кількісні вирази. Це дуже відповідальний момент процедури соціологічних досліджень.

Застосування кількісних методів і використання статистичних показників взаємозв'язку соціальних явищ і процесів як би зводить соціологію в ранг справжньої "суворої" науки. Створюється враження математичної точності висновків. Тим часом квантификация складних і далеко не однозначних соціальних реалій накладає чимало обмежень на власне математичні операції з їх вимірами. Математик працює з простими однозначними абстракціями, в основі яких судження "є-ні" (т. Е. Наявність-відсутність даного властивості). Соціолог повинен постійно пам'ятати, що насправді ховається за величинами і символами, якими ми оперуємо.

В даному випадку, ми звертаємо увагу тільки на деякі обмеження, пов'язані зі специфічним видом формалізації соціальних даних, маючи на увазі найбільш поширені і порівняно прості прийоми використання математичної статистики в соціології.

Перше обмеження - відповідність кількісних показників, фіксованих різними шкалами в рамках одного дослідження.

Підсумовуємо відомості про можливості операцій з числами в описаних вище шкалах (схема 14)16

16 Тут частково використовується схема з роботи С. С. Паповяпа [201. С. 60].

Сильніша шкала відрізняється від найближчої до неї відносно слабкою тим, що допускає ширший діапазон математичних операцій з числами. Все, що допустимо для слабкої шкали, допустимо і для сильної. Але не все, можна розв'язати для сильної, дозволено для слабкої шкали. Тому змішання в аналізі вимірювальних еталонів різного типу призводить до того, що не використовуються можливості сильних шкал: в цьому випадку всі операції з числами повинні задовольняти вимогам, що пред'являються до відносно слабким шкалами.

Звичайно, це застереження втрачає сенс, якщо соціолог не має наміру статистично зіставляти дані, виміряні різними шкалами, і розглядає їх незалежно один від одного, а також в разі інших способів аналізу, наприклад, шляхом множинної класифікації.

Друге загальне обмеження пов'язане з формою розподілу величини фіксованих описаними вище шкалами, яке передбачається нормальним.

На рис. 8 показані варіанти нормального і скошеного розподілів, де нормальне (еталонне) позначено пунктиром, а скошене - суцільною лінією. Нормальне гауссово розподіл має вигляд симетричного дзвони, у скошеного ж в порівнянні з нормальним в нашому випадку піднято "правий і" опущений "лівий кінець (так звані хвости розподілу). Для нормального розподілу оцінки міри розсіювання збігаються, т. Е. М = Ме = Мо, а в скошеному "хвости" розподілу не впливають на середню арифметичну (М, інше часто зустрічається позначення середньої арифметичної - х), яка зсувається в бік його великих значень.

Можливі й бімодальне розподілу, де утворюються свого роду горби, а також розтягнуті, як би сплющені. Аналіз таких видів розподілів повинен бути особливо уважним, так як в цьому випадку непридатні звичайні оцінки міри розсіювання.

У разі істотно скошених і тим більше бімодальних розподілів можна:

(А) привести їх до нормального шляхом об'єднання градацій шкали, що утворюють довгий "хвіст" розподілу. Наприклад, значення 8,9 і 10 десятибальною шкали розтягнуті тому, що в них дуже мало чисельності. Тоді об'єднаємо ці градації і відповідно переоцінимо пункти шкали;

(Б) при бімодальному розподілі розумно порядкову шкалу перевести в невпорядкованих.

Отже, друге обмеження - особливості одновимірних (не кажучи вже про більш складних) розподілів. Воно полягає в тому, що необхідно уважно вивчати форму розподілу з точки зору його ухилення від нормального, симетричного.

третє обмеження особливо неприємно. Воно полягає в тому, що в соціальних процесах нерідкі явища, вимір яких слід проводити шкалами відкритого типу, де полюс максимальних значень не фіксований і може приймати будь-яку величину.17

17 На це вказав С. Д. Хайтун [277]. Див. Також роботу Г. Кінмбл [110].

Наприклад, оцінки розмірів заробітної плати, доходів в принципі повинні давати нормальні і цілком допустимі скошені розподілу, так як є соціально та економічно обгрунтовані мінімум і максимум зарплати. Це - закрита метрична шкала оцінок. Те ж саме можна сказати про чисельність дітей в сім'ї і т. П. Явищах.

Але при оцінці багатьох суб'єктивних станів і показників людської активності, наприклад, результатів наукової продуктивності вчених, гранично максимальні значення важко припустити достовірно.

У негауссових, зокрема, так званих розподілах Ціпфа (рис. 9, в якому фіксовані логарифми координат), на прикладі оцінки числа публікацій вчених в галузі хімії [278. С. 146] видно, що до 70% з них мають одну публікацію, близько 25% - дві, 8-10% - по три або чотири публікації, але тільки по 0,1 і 0,2% досягають продуктивності в 20-30 публікаціях.

Цей розподіл аж ніяк не описується гауссових "дзвоном", В останньому випадку чисельність мають дуже мало і дуже багато публікацій була б приблизно однаковою, а більшість вчених демон стрировать б деякий середнє число публікацій, наприклад, по 7-8 (в гаусом статистикою - це різні показники центральної тенденції розподілу).

Однак застосування негауссових статистик в соціальних науках взагалі, в соціології зокрема, вкрай важко, так як неможливо використовувати закриті шкали, оскільки в більшості випадків немає "природних" еталонів вимірювання (кількість публікацій - один із прикладів такого "природного" еталона).

А якщо нам доводиться винаходити шкалу, то неприпустимо залишати відкритим один з її полюсів.

Четверте обмеження пов'язане з особливою природою соціальних процесів, в яких статистичні і детерминистские закономірності знаходяться в динамічній єдності. У певних аспектах і на певних відрізках часу соціальні процеси цілком передбачувані. Але в багатьох випадках це далеко не так, особливо в умовах соціальних перетворень, криз соціальних систем. У нестабільних системах малі зовнішні або внутрішні впливи здатні викликати несподіване і неадекватне впливу зміна.

Тому пропонується, використовуючи для виміру первинних характеристик шкальні процедури, вдаватися до побудови стохастичних динамічних моделей на основі "сценаріїв" можливого розвитку певних соціальних процесів [289]. Такі сценарії прогнозуються для різних часових інтервалів, наприклад початковій і завершальній стадій, які можуть бути істотно різними за складом беруть участь факторів і за характером зв'язків між ними.

Отже, переваги квантификации і використання жорстких критеріїв надійності вихідних даних небезумовний і можуть обернутися спрощенням, а то і спотворенням соціальної реальності.18

18 На грунті різкої критики жорстко формальних процедур збору і аналізу даних на початку 70-х рр. в соціології виник рух прихильників гнучких або якісних методів з акцентом на розумінні подій і життя людей в більшій мірі, ніж прагнення до їх суворому поясненню (див. гл. 6).

Адекватні в дослідженні масо-видних соціальних процесів, такі прийоми втрачають свої переваги у вивченні свідомо організованих дій або "відхиляються" явищ, тоді як нерідко саме останні дають поживу для вдумливого Захистимо право громадських організацій. Без таких "ухилень" соціальні процеси відображаються і вигляді схем, позбавлених життєвих фарб.

Строго формалізований кількісний аналіз має свої межі (298)19, За якими можуть бути втрачені якість, глибина і повнота осмислення дійсності.

19 "Межі" - так називалася стаття видатного вітчизняного соціолога В. Н. Шубкіна, який в 70-і рр. закликав до "гуманістичної соціології", що акцентує увагу на особистісних сенсах соціальних явищ і процесів.

Тому соціолог зобов'язаний добре володіти різноманітними гнучкими методами вивчення суспільних проблем, т. Е. Вміти спостерігати, будувати гіпотези на основі несистематизованих вражень і бесід, переходячи потім до більш систематизованою і впорядкованої їх перевірці.

практичні поради

1. Приступаючи до розробки методів і процедур дослідження, спочатку продумайте, які явища, властивості і об'єкти реально варіюють по їх інтенсивності, поширеності, станам вираженості, а які можуть бути фіксовані лише в якісних відображеннях.

2. Визначаючи спосіб квантификации (тип шкали), порівнюйте його не тільки з природою об'єкта, але і з цілями дослідження і можливостями подальшого кількісного аналізу: зайва квантификация - марна трата зусиль, недостатня - упущені можливості більш грунтовного вивчення об'єкта.

3. Не забувайте, що завжди краще спиратися на достовірні і менш детальні відомості, ніж на детальні і малодостовірні: звідси - вказівки до вибору прийнятного типу шкал і роздрібненості їх метрики.

4. Витончений статистичний аналіз отриманих даних буде вводити в оману і нас самих і інших, якщо йому не передувала добротна перевірка надійності вихідних вимірювань і реєстрації фактів в цілому.

5. Найголовніше ж полягає в тому, що кількісний аналіз не самоціль, але лише засіб якісного: якісний аналіз передує квантификации, якісним аналізом завершується вивчення кількісних розподілів і зв'язків.

Аналіз розподілу суддівських оцінок для побудови шкали рівних інтервалів «-- попередня | наступна --» МЕТОДИ І ОПЕРАЦІЇ ЗБОРУ ДАНИХ, які підлягають кількісному АНАЛІЗУ
загрузка...
© om.net.ua