Индексы при сборе и анализе данных

Индексы при сборе и анализе данных

ИНДЕКСЫ ПРИ СБОРЕ И АНАЛИЗЕ ДАННЫХ


Косвенное измерение. Построение индексов как прием измерения и как составная часть анализа эмпирической инфы. Логический квадрат. Логический прямо-угольник. Шкала суммарных оценок. Индексы в бюджетах времени, в государствен Индексы при сборе и анализе данных-ной статистике, в текстовой инфы.

В рамках самого всераспространенного приема измерения - измерение как кодиро-вание инфы - предлагался довольно обычный подход к измерению, к примеру, уровня удовлетворенности учебой. Заметим, что он Индексы при сборе и анализе данных прост только на техническом уровне, т, е. довольно придумать эмпирический индикатор (вопрос анкеты). Это только кажу-щаяся простота. Что все-таки касается обоснования этого подхода, то нрав такового обоснования может носить непростой для исследователя Индексы при сборе и анализе данных нрав. Ибо нужно обосновать, что таким макаром мы измеряем конкретно «удовлетворенность» учебой, а не какие-то другие психические феномены (пессимизм, равнодушие к учебе и т. д.). Таким же облегченным методом Индексы при сборе и анализе данных можно измерить любые другие «удовлетворенно-сти» (здоровьем, приобретенным образованием, домашней жизнью и т. д.), дела к чему-то, энтузиазм к чему-то, уровень «беспокойства» и т. д. На самом деле собственной таковой под-ход Индексы при сборе и анализе данных изредка бывает на теоретическом уровне обоснованным, но в массовых опросах без него труд-но обойтись. Применяя таковой подход, нужно осознавать, каковы границы интер-претируемости результатов, приобретенных с его помощью.

Для корректного Индексы при сборе и анализе данных и глубочайшего исследования соц феноменов, и в особенности свя-занных с так именуемыми аттитюдами, т. е. с соц установками, необходи-мы другие методы. Тем появляется неувязка измерения соц устано-


вок, получения так именуемых установочных Индексы при сборе и анализе данных шкал (когда «цифирь» приписывается респонденту). Напомним, что еще в 1942 году М. Смитом была определена трех-компонентная структура аттитюда: когнитивный компонент (понимание объекта социальной установки); аффективный компонент (чувственная оценка объекта Индексы при сборе и анализе данных, выявление чувства симпатии либо антипатии к нему); поведенческий (конативный) компонент (последовательное поведение по отношению к объекту). Само понятие «аттитюда» было введено ещё ранее. Соц установка (это понятие ввел Уильям Томас в 1916году) - понимание Индексы при сборе и анализе данных, оценка, готовность действовать либо ценно-стное отношение к соц объекту, психологически выражающееся в готов-ности положительной либо отрицательной реакции на него [3, с. 251—264, 30, с. 844]. Из этого мы делаем вывод, что, до того как Индексы при сборе и анализе данных приступать к выбору процедуры измерения, нужно осознание того, какие нюансы социальной установки, какой компонент мы, социологи, измеряем. Очевидно, в неких процедурах измере-ния эти составляющие переплетаются меж собой, могут быть неделимы.

Вернемся Индексы при сборе и анализе данных к измерению парадокса «удовлетворенность». Представим для себя си-туацию, когда к вам обращаются с вопросом о степени вашей удовлетворенности учебой, а ко мне о степени моей удовлетворенности работой. Реакции ваши и моя бу-дут Индексы при сборе и анализе данных приблизительно схожи, а конкретно, прозвучит ответный вопрос «Что вы имеете в виду?». Одними качествами учебы и работы мы, респонденты, удовлетворены, а дру-гими - нет. Конкретный ответ неосуществим, и, соответственно, прямой вопрос для Индексы при сборе и анализе данных измерения удовлетворенности не годится. Это не означает, что у каждого из нас отсут-ствует «удовлетворенность», но это наше свойство «иметь определенную степень удовлетворенности» носит латентный (сокрытый) нрав. Нужны какие-то косвенные вопросы Индексы при сборе и анализе данных, косвенное измерение искомого парадокса. А то, что его можно измерить, пока у нас не вызывает никакого сомнения.

Как можно поступить в этом случае, как отыскать выход в этой исследователь Индексы при сборе и анализе данных-ской ситуации? 1-ый метод - при помощи глубинного интервью узнать все ас-пекты удовлетворенности и неудовлетворенности. Вероятнее всего, эти феномены должны измеряться по различным шкалам. К примеру, понятно, что парадокс удовлетво-ренности работой [26] связан с Индексы при сборе и анализе данных одной группой причин (энтузиазм к работе, понимание собственной значимости и т. д.). Парадокс же неудовлетворенности - с другой группой фак-торов, а конкретно с так именуемыми «гигиеническими» (условия труда).

Существует и Индексы при сборе и анализе данных другая возможность измерения парадокса «удовлетворенность». Но для этого нужна экспликация (уточнение) понятия «удовлетворен-ность» зависимо от исследовательских задач. К примеру, социолога может инте-ресовать удовлетворенность учебой не вообщем, ему важен и нужен только уровень Индексы при сборе и анализе данных удовлетворенности только студентов социологического факультета и только как сила мотивации учебой конкретно на данном факультете и только для сопоставления студентов-социологов разных вузов Москвы. Например, возьмем МГУ (Столичный госу-дарственный институт), МПГУ Индексы при сборе и анализе данных (Столичный муниципальный педагогический институт) и ГАУ (Муниципальная академия управления). Они все выпускают со-циологов. Для этого варианта можно пользоваться приемом измерения, связанным с формированием логических индексов (определение дадим несколько ниже). Рас-смотрим какой Индексы при сборе и анализе данных-то из них, так именуемый логический квадрат.

^ Логический квадрат

Задаем респонденту, студенту социологического факультета 1-го из назван-ных вузов, два взаимодополняющих друг дружку вопроса:

^ 1. Представьте для себя, что у Вас есть возможность Индексы при сборе и анализе данных перейти на другой социо-логический факультет. Перебежали бы Вы?

- да, перебежал бы

- нет, не перебежал бы


- затрудняюсь ответить (з/о)

^ 2. Представьте для себя, что Вы нигде не обучайтесь. Пришли бы Вы либо Индексы при сборе и анализе данных нет обучаться на ваш факультет?

- да, пришел бы

- нет, не пришел бы

- з/о

Проанализируем все вероятные сочетания вариантов ответа на эти два вопроса. Таких сочетаний 9, т. е. после сбора инфы Индексы при сборе и анализе данных мы можем столкнуться с девятью ситуациями. Любая из их просит интерпретации до проведения пилотажа. Как вы понимаете, пилотаж - это маленькое по объему пробное исследование для апробации инвентаря. На рис. 2.2.1 изображен логический Индексы при сборе и анализе данных квадрат, в каком любая вероятная ситуация отмечена знаками а, b, с, d, e, f.

«Пришел бы...»

«Перешел бы...»

Нет

З/о

Да

Да

а

b

f

З/о

b

с

d

Нет

f Индексы при сборе и анализе данных

d

е


Рис. 2.2.1 Логический квадрат

Наибольшая удовлетворенность будет наблюдаться в ситуации а, минималь-ная - в ситуации е, средняя - в ситуации с. Вы направили внимание на то, что некото-рые ситуации обозначены схожими Индексы при сборе и анализе данных знаками. Буковкой f обозначены две ситуации, которые фактически не могут повстречаться в данных, ибо содержат внутри себя противоре-чие. Две ситуации, обозначенные b, в определенной мере схожи. Степень удов-летворенности для Индексы при сборе и анализе данных этих случаев меньше, чем наибольшая, и больше, чем средняя. К примеру, студент Миша не желает никуда перебегать, а по поводу поступления на факультет вновь не имеет определенного представления (з/о), а Индексы при сборе и анализе данных студент Сергей готов вновь поступить на факультет, но по поводу перехода затрудняется ответить. В определен-ной мере можно считать, что сила мотивации у их схожа. При всем этом она не так сильна, как в Индексы при сборе и анализе данных ситуации а, но посильнее, чем в ситуации с. И в конце концов, две схожие ситуации, обозначенные буковкой d. Им соответствует степень удовлетворенности наименьшая, чем средняя, и большая, чем малая. Рассуждения подобны пре-дыдущим Индексы при сборе и анализе данных.

Логический квадрат именуется логическим в силу того, что исследователь про-водит только логические операции, а квадратом - так как такая его форма суще-ствования. На входе мы имеем трехчленную шкалу, а Индексы при сборе и анализе данных на выходе шкалу порядков с пятью градациями. Можем закодировать либо присвоить шкальные значения ситуаци-ям так, чтоб производилось условие:

а > b > c > d > e

К примеру, а=5, b=4, c=3, d=2, е=l Индексы при сборе и анализе данных.

При помощи логического квадрата мы определяем удовлетворенность учебой только раздельно взятого студента. Для решения поставленной выше задачки, а конкретно сопоставления степени удовлетворенности учебой студентов-социологов разных ву-зов Москвы, нужно решить Индексы при сборе и анализе данных еще одну задачку: измерения разыскиваемой удовлетво-ренности для группы студентов раздельно взятого университета. Ее можно решить посредст-вом формирования уже групповых индексов. К этой Задачке мы вернемся после рас-смотрения еще 1-го логического индекса. Его Индексы при сборе и анализе данных условно можно обозначить как ло-


гический прямоугольник.

^ Логический прямоугольник

Определения квадрат, прямоугольник (может быть, и куб) при построении логиче-ских индексов можно вообщем не употреблять. Они нужны только для образного Индексы при сборе и анализе данных восприятия логических индексов и не несут никакой смысловой нагрузки.

Представим для себя, что мы изучаем рейтинг педагогов, читающих спецкур-сы на социологическом факультете. При всем этом опираемся на представления студентов. Для заслуги этой Индексы при сборе и анализе данных цели, естественно, нужна процедура либо модель оценки каче-ства «курса лекций». Тут может быть построение нескольких моделей. Я думаю, что у вас не вы-зовут возражения последующие рассуждения. Для оценки свойства лекций Индексы при сборе и анализе данных мы желаем использовать три понятия, а конкретно:

- содержательность (наличие нового познания);

- интересность (в смысле стиля, ораторские возможности);

- понятность (доходчивость материала).

Эти три компонента, три фактора определяют качество хоть какого «курса Индексы при сборе и анализе данных». Не ис-ключаем и того, что могут быть предложены и другие варианты такового рода факто-ров. Исходя из этой модели, студенту, к примеру, для оценки свойства курса лекций Г. Татаровой либо хоть какого другого педагога Индексы при сборе и анализе данных можно задать три вопроса:

^ 1. Как Вы считаете, содержательный либо нет данный курс лекций?

- да

- нет

- з/о

2. Как Вы считаете, любопытно читает лектор либо нет?

- да, любопытно

- нет, не любопытно

- з/о Индексы при сборе и анализе данных

^ 3. В главном Вы осознаете материал данного курса?

- да, в главном понимаю

- нет, не понимаю

- з/о

Далее вероятны последующие рассуждения. Отношение к качеству «курса» студентов, затруднившихся ответить (З/О), совершенно точно не Индексы при сборе и анализе данных интерпретируется. Воз-можно, это студенты, флегмантичные к учебе вообщем либо пропустившие много заня-тий. Во всяком случае, до проведения процедуры сбора данных мы можем не анали-зировать ситуации З/О Индексы при сборе и анализе данных. Эти ситуации можно учитывать и включить в модель анализа на шаге обработки эмпирических данных.

Тогда получаем восемь ситуаций, любая из которых охарактеризовывает определен-ное «качество» курса (рис. 2.2.2). Этим «качествам» соответствуют оценки а, b Индексы при сборе и анализе данных, с, d.

Номер

ситуации

С

И

П

качество

оценка

1

+

+

+

хорошее

а

2

+

+

-

не плохое

b

3

+

-

+

не плохое

b




4

-

+

+

нехорошее

d

5

+

-

-

удовл.

с

6

-

+

-

нехорошее

d

7

-

-

+

нехорошее

d

8

-

-

-

нехорошее

d


Рис. 2.2.2 Логический прямоугольник Индексы при сборе и анализе данных

При всем этом, а > b > с > d. Тем получили порядковую шкалу с 4-мя градациями. Можно было бы рассуждать и по-другому, к примеру, ситуацию пятую обозначить не как удовлетворительную, как неплохую. Для Индексы при сборе и анализе данных принятия решения об отнесении ситуации к какому-то определенному качеству может быть внедрение представления профессионалов. Таким макаром, получаем инструмент для измерения свойства лекций по шкале порядков. Начальные эмпирические индикаторы измерены по номи Индексы при сборе и анализе данных-нальной шкале. Пока это инструмент измерения искомого свойства раздельно взятым респондентом. Появляется вопрос, как сейчас перейти к общей оценке, т. е. получить оценку свойства «курса лекций» по всей группе опрошенных студентов? Ответ Индексы при сборе и анализе данных на таковой вопрос должен быть также обмыслен до проведения полевого шага исследова-ния. Одним из методов ответа на этот вопрос является формирование аналитическо-го индекса, как и в случае использования логического квадрата.

Мы разглядели Индексы при сборе и анализе данных случаи измерения латентных черт при помощи логи-ческих индексов. Естественным образом стремились к получению шкалы порядков. Логические индексы в социологии необязательно появляются в контексте измерения и необязательно для получения шкалы порядков Индексы при сборе и анализе данных. К примеру, логическим индексом яв-ляется шаг актуального цикла (человека), соц статус и т. д. 1-ый из их формируется на базе таких эмпирических индикаторов, как возраст, семейное по-ложение, количество деток. Он Индексы при сборе и анализе данных имеет номинальный уровень измерения. Например, мы желаем выделить в отдельную группу респондентов 35—40-летних, не имеющих семьи и деток. Такая группа может пригодиться для проверки догадки о том, что ей характерен молодежный тип Индексы при сборе и анализе данных стиля жизни. Показатель «этап актуального цикла» (социологи конкретно так именуют этот логический индекс) очень принципиальный в исследо-ваниях времяпровождения, стиля жизни, ценностных ориентации. Что касается общественного статуса, то этот показатель формируется на базе учета Индексы при сборе и анализе данных уровня образо-вания, уровня дохода и т. д. Нет ни 1-го исследования, в каком бы не выделя-лись типологические образования, типологические группы на базе формирова-ния логических индексов. Для этих Индексы при сборе и анализе данных целей социолог употребляет или накопленное в науке познание, или существование групп инспектирует в виде догадки.

Индексом будем именовать обобщенный (производный) показатель, сформиро-ванный из начальных средством математических операций. Начальными показате-лями Индексы при сборе и анализе данных для индекса могут быть сами эмпирические индикаторы или какие-то, произ-водные от эмпирических индикаторов, характеристики. К примеру, показатель оценки ка-чества «курса лекций», приобретенный средством логического прямоугольника, либо показатель удовлетворенности учебой, сформированный Индексы при сборе и анализе данных средством логического квадрата. А именно, в качестве математических операций выступают логические и обыкновенные арифметические операции.

В общем случае индекс I имеет вид некой функции:

I = F , где - (nxxxx,...,,,321)ixi-й показатель из n Индексы при сборе и анализе данных начальных.


Будем возлагать, вы еще помните из школьной программки, что такое функция.

^ Индексы для сопоставления групп.

Сейчас представим для себя, отвлекаясь от рассмотренных нами задач, что нам ну-жен индекс, характеризующий группу респондентов Индексы при сборе и анализе данных. При всем этом у нас есть оценки для каждого респондента, приобретенные по шкале порядков. Логика формирования индек-са на базе шкалы порядка схожа независимо от того, каким методом получена начальная порядковая шкала Индексы при сборе и анализе данных и сколько на ней градаций (пт шкалы). Возьмем, например, случай, когда по каждому респонденту есть оценка «уровня беспокойства» трудоустройством по специальности после окончания университета, приобретенная по порядко-вой шкале Индексы при сборе и анализе данных с пятью градациями. Выше был приведен этот эмпирический индикатор как вопрос вида «Насколько Вы убеждены, что отыщите работу по специальности после окончания университета?». Пред нами стоит задачка получения оценки уровня беспо-койства/ убежденности в Индексы при сборе и анализе данных целом по группе респондентов. Для начала несколько упро-стим ситуацию и представим для себя, что начально имеем дело со шкалой с 3-мя града-циями:

- уверен, что найду

- и да, и нет

- совершенно Индексы при сборе и анализе данных не уверен, что найду

Естественным образом, оценкой «уровня беспокойства» для группы может служить разница меж числом «уверенных» и числом «неуверенных» в группе. Но не абсолютная разница, а относительная, т. е. толика этой различия Индексы при сборе и анализе данных в общем числе рес-пондентов данной группы. Тогда значение индекса не находится в зависимости от объема группы и по нему можно ассоциировать «уровни беспокойства» групп различного объема.

Если обозначим Индексы при сборе и анализе данных через - число «уверенных», - число «неуверенных», а че-+n−nрез - число «нейтральных», то индекс I будет иметь последующий вид: 0n

0nnnnnI++−=−+−+

Какой бы индекс социолог ни использовал, он нужным образом узнает характеристики этого индекса, т. е Индексы при сборе и анализе данных. узнает правила его «поведения». Данный индекс об-ладает последующими качествами. Он воспринимает наибольшее значение, равное 1, тогда, когда все респонденты в группе убеждены, что отыщут работу по специальности. Он воспринимает малое значение Индексы при сборе и анализе данных, равное -1, тогда, когда все респонденты не убеждены, что отыщут работу по специальности. Индекс равен нулю, если число «уве-ренных» равно числу «неуверенных». Положительное значение индекса гласит о том, что уверенных Индексы при сборе и анализе данных больше, чем неуверенных. И соответственно, отрицательное зна-чение появится в ситуации, когда число неуверенных больше, чем уверенных. По-нятно, что в группах с схожей различием (хорошей от нуля) меж числом уве-ренных и неуверенных Индексы при сборе и анализе данных (это именуется абсолютной различием в отличие от относи-тельной), значение индекса будет больше в той группе, где меньше нейтральных от-ветов.

А сейчас, делая упор на те же рассуждения, можно предложить аналогичный ин Индексы при сборе и анализе данных-bn декс и для варианта 5 градаций. Обозначим через - число уверенных студентов, an- число быстрее уверенных, чем нет, - число нейтральных, - число не очень cndnуверенных и - число быстрее неуверенных. Тогда можно Индексы при сборе и анализе данных предложить индекс сле-enдующего вида:


edcbaedbannnnnnnnnI++++−−+=5,05,0

Если в предшествующей формуле все коэффициенты при различных n (частотах) были равны единице, то в этой формуле появились коэффициенты различные (1 и 0,5). Это оз-начает, что раздельно взятая градация заносит Индексы при сборе и анализе данных различный вклад, разную долю в значение индекса. Коэффициент, равный 0,5 перед и вводится для того, чтоб сделать bndnравноправными «не очень уверенных» и «скорее неуверенных». Это во-1-х. Во-2-х, вклад тех Индексы при сборе и анализе данных, кто «не очень», вдвое меньше, чем вклад тех, кто «очень». И в конце концов, разглядим ситуацию, когда в группе нет респондентов уверенных, ней-тральных, не очень уверенных, совершенно неуверенных, а все респонденты быстрее Индексы при сборе и анализе данных уве-рены, чем нет. Тогда значение индекса будет равно 0,5. Подобные рассуждения можно продолжить для выяснения всех других параметров индекса.

Индекс, который мы рассматриваем, имеет довольно ординарную, прозрачную конструкцию. Появляется вопрос, что будет, если Индексы при сборе и анализе данных число градаций на порядковой шка-ле прирастить. Самый обычный ответ на этот вопрос обоснован существованием ин-тересного парадокса в методической социологии. Назовем его условно для образно-сти и яркости Индексы при сборе и анализе данных «законом триад». Какое бы исследование ни проводилось, социолог пользуется этим законом. К примеру, выбирает предприятия, территориальные обра-зования, исходя из обычной схемы: огромное - среднее - маленькое. Выбирает для опроса студенческие группы: отличные - средние - нехорошие. Анализирует Индексы при сборе и анализе данных раздельно разные группы по доходу: богатые - средние - бедные. Могут быть триады типа:

- довольные - и да, и нет - неудовлетворенные

- уверенные - и да, и нет - неуверенные

- возможные - не достаточно возможные - неописуемые

- интересующиеся - и да, и Индексы при сборе и анализе данных нет - не интересующиеся

Перечень можно продолжать до бесконечности, но не в этом дело. Для нас с вами принципиально, что в группе, к примеру, «богатых» можно в свою очередь ввести новейшую триа Индексы при сборе и анализе данных-ду:

- богатые, но не очень - довольно богатые - очень богатые.

А, к примеру, меж группами «удовлетворенных» и тех, кто «и да, и нет», так-же можно ввести новейшую триаду. Это очень Индексы при сборе и анализе данных удачный и обычной метод, и для сотворения порядковых шкал, и для трансформации шкал, т. е. роста либо уменьшения чис-ла градаций на шкале. Очевидно, идет речь о так именуемых равновесных шкалах. К ним относятся Индексы при сборе и анализе данных порядковые шкалы, на которых есть нейтральное положе-ние и число «положительных» позиций равно числу «отрицательных». Сбалансиро-ванные шкалы пришли в социологию из психологии, где при измерениях опираются на модель «стимул - реакция». Соответственно Индексы при сборе и анализе данных, подразумевается, что реакция может быть положительной, нейтральной и отрицательной.

Вернемся к задачке формирования индекса для свойства группы в случае, когда начальные порядковые шкалы имеют большее число градаций, чем 5. В данном случае можно конвертировать Индексы при сборе и анализе данных начальную шкалу в шкалу с наименьшим числом градаций и предложенным методом вычислить групповой индекс. Но следует подразумевать, что конвертировать нужно в равновесную шкалу. Если же этого нельзя сделать, то Индексы при сборе и анализе данных может быть проводить сопоставления разных групп респондентов на базе других характеристик, к примеру на так именуемых мерах центральной тенденции. О их бу-дем гласить в соответственном разделе книжки.

Формирование аналитических индексов может быть отнесено и Индексы при сборе и анализе данных к раздельно взя-тому респонденту. Совсем ясно, что при помощи прямо поставленных вопросов либо при помощи логических индексов можно измерить очень ограниченное число параметров соц объектов. Перейдем к рассмотрению еще Индексы при сборе и анализе данных 1-го приема измере-


ния, который может быть обозначен как формирование шкалы суммарных оценок.

В первый раз такового рода шкалу использовал в 1929—1931 гг. Р. Лайкерт (Ликерт) (R. Likert) для измерения расовых, государственных установок. Обычно социолог Индексы при сборе и анализе данных, «изо-бретая» некую шкалу суммарных оценок, именует ее шкалой типа шкалы Лай-керта, имея в виду функцию измерения. Таким макаром, шкалой именуется и какая-то «линеечка», и метод ее получения, т.е Индексы при сборе и анализе данных. сама процедура измерения. Функцию измерения лучше именовать шкалированием.

Дальше шкалу Ликерта будем именовать шкалой Лайкерта ибо так её именуют почти всегда в русской литературе.

^ Шкала суммарных оценок

Эта процедура обычно употребляется Индексы при сборе и анализе данных для измерения социальной установки, на-пример дела: парней к парадоксу «умная женщина»; молодежи к «старикам»; студентов к учебе; молодежи к «новым русским», внебрачным сексапильным отноше-ниям, к суициду, политике как деятельности и т Индексы при сборе и анализе данных. д.

В работе В.А. Ядова [29, с. 106] приводится пример измерения дела дам к детям. Вышеперечисленные социальные установки нереально измерить средством «прямых» вопросов, обращенных к респонденту. Эти установки носят латентный Индексы при сборе и анализе данных нрав. Что касается дела молодежи к «старикам» и дела дам к детям, то нужно к тому же учитывать, что идет речь о социально не одобряе-мом поведении, если это отношение у респондента Индексы при сборе и анализе данных будет отрицательным. Потому нельзя воспользоваться прямыми вопросами для исследования этих феноменов.

Не представляется вероятным тут и внедрение логических индексов. По очень мере, мне так видится, но может быть, вы придумаете какой-либо индекс Индексы при сборе и анализе данных.

Тогда, следуя логике, предложенной Лайкертом, сочиним (пока не говорим как) совокупа суждений (утверждений) безличных. И будем считать, что степень со-гласия/несогласия со всей совокупой этих суждений охарактеризовывает социальную установку респондента. Разглядим модельный Индексы при сборе и анализе данных пример (на практике эти суждения не использовались для измерения дела парней к парадоксу «умная женщина»). В таблице 2.2.1 изображены ответы раздельно взятого респондента.

Направьте внимание, что в таблице представлены два типа суждений: одни Индексы при сборе и анализе данных по-мечены (+), а другие (-). Согласие с суждениями (+) охарактеризовывает вроде бы «хорошее» отношение к умной даме, а согласие с суждениями (-) вроде бы «плохое» отноше-ние. Градации шкалы интерпретируются как баллы. Потому в первом случае Индексы при сборе и анализе данных макси-мальный балл, равный 5, получают те, кто на сто процентов согласен с суждением, а во 2-м - те, кто совсем не согласен с суждением.

Таблица 2.2.1

^ Суждения для шкалы суммарных оценок

СУЖДЕНИЯ

На сто Индексы при сборе и анализе данных процентов согласен

^ Быстрее согла-сен, чем нет

И да, и нет

Быстрее не согласен, чем согласен

Совсем не согласен

1. (-) Мозг – удел мужчи-ны, а даме доста-точно быть прекрасной Индексы при сборе и анализе данных

1

2

3

4

5

2. (+) Дама должна быть умной, чтоб муж-чина не отшатнулся от нее после первой встре-чи

5

4

3

2

1

3. (-) Разум – резвый путь к превращению женщи-ны в голубий чулок

1

2

3

4

5

4. (-) Страшнее ситуа-




ции, когда супруга умнее супруга, представить для Индексы при сборе и анализе данных себя тяжело

1

2

3

4

5

5. (+) Мозг супруги – гор-дость и украшение супруга

5

4

3

2

1

6. (+) Дамский разум, как и хоть какой божий дар, це-нить и сберегать должно

5

4

3

2

1

7. (-) Жизнь с умной дамой – ад, она ви-дит Индексы при сборе и анализе данных тебя насквозь

1

2

3

4

5

8. (+) Разум только усилива-ет притягательность дамы

5

4

3

2

1

9. (-) Разум дамы, как прирожденная болезнь, с которой нужно повсевременно биться

1

2

3

4

5

10. (+) Разум - единствен-ный аспект, по кото-рому оценивается жен-щина

5

4

3

2

1


Для получения оценки социальной установки респондента суммируют Индексы при сборе и анализе данных баллы по всем суждениям, и поэтому шкала именуется шкалой суммарных оценок. Таким об-разом, выходит шкала, малое значение оценки на которой равно 10 (мини-мальное количество баллов, которое может набрать респондент по 10 суждени Индексы при сборе и анализе данных-ям), наибольшее значение равно 50. Если число суждений либо число градаций на начальной шкале прирастить/уменьшить, то будет изменяться и спектр конфигурации оценки. Когда вы столкнетесь с этим приемом измерения, у вас, естественным Индексы при сборе и анализе данных обра-зом, могут появиться последующие вопросы:

- Как выбирать суждения?

- Как проверить пригодность суждения?

- Как обосновать правомерность операции сложения баллов?

- Какие нужно выполнить требования, чтоб пользоваться этим прие-мом измерения?

Попытаемся поочередно Индексы при сборе и анализе данных ответить на их. Суждения сочиняются, рожда-ются социологом в муках, обычно, с привлечением профессионалов. При попытке сформировать шкалу суммарных оценок вы поймете специфику работы с профессионалами. Работа с профессионалами не является предметом Индексы при сборе и анализе данных нашего рассмотрения. Следует только упомянуть, что существует область науки, популярная как «экспертные оценки и принятие решений». Кстати, эта область стопроцентно опирается на математиче-ские способы.

Естественно, существует и метод проверки свойства суждений Индексы при сборе и анализе данных. Он заключает-ся в анализе согласованности оценок по итоговой шкале с оценками по начальным. Для этого рассчитываются особые так именуемые коэффициенты ранговой корреляции. Об этих коэффициентах пойдет речь в третьей главе Индексы при сборе и анализе данных книжки. К примеру, суждение «Ум только наращивает притягательность женщины» будет считаться отлично со-гласованным с итоговой шкалой, если респонденты, получившие высочайшие оценки по итоговой шкале, в главном согласны с ним. Возможно окажется Индексы при сборе и анализе данных, что, к примеру, суж-дение «Ум супруги нужен в продвижении супруга по карьерной лестнице» плохо со-гласовано с итоговой шкалой. Такое происходит, если респонденты, получившие низкие оценки по итоговой шкале (не очень не Индексы при сборе и анализе данных плохое отношение к умной даме), имеют самую разную степень согласия с данным суждением. Если такое наблюдает-ся, то суждение не врубается в инструментарий.

В данном примере «плохая» согласованность будет, по-видимому Индексы при сборе и анализе данных, и у послед-


него суждения. Более того, по этому суждению нельзя ждать и сильной дифферен-циации посреди респондентов. Естественным образом проверка свойства суждений требу-ет пилотажного исследования.

Что касается третьего из сформулированных Индексы при сборе и анализе данных выше вопросов, ответ на него од-нозначен: операция сложения на теоретическом уровне не обусловлена. Фактически же социолог обязан проводить сложение, но тогда нужно выполнить определенные усло-вия. Эти условия изредка производятся, но Индексы при сборе и анализе данных рвение к их выполнению всегда у со-циолога должно находиться. Сначала, к таким условиям применимости шкалы суммарных оценок относится равноправность суждений, т. е. каждое сужде-ние заносит однообразный вклад в итоговую оценку. При всем Индексы при сборе и анализе данных этом балл, два балла, три бал-ла, четыре балла, 5 баллов по одному суждению соответственно равны одному, двум, трем, четырем, 5 баллам по другому суждению. Вы осознаете, как тяжело это доказать. Вторым требованием Индексы при сборе и анализе данных является уверенность в существовании одномерной шкалы, одномерного континуума значений измеряемой социальной ус-тановки. Эти требования довольно жесткие, потому шкала суммарных оценок применяется довольно изредка.

Заметим, что входные шкалы имеют порядковый уровень измерения Индексы при сборе и анализе данных, а на выхо-де получаем также порядковую шкалу, но уже с огромным числом градаций. Шкала суммарных оценок употребляется не для увеличения уровня измерения, а для того, чтоб учитывать многоаспектный нрав Индексы при сборе и анализе данных латентной свойства. При всем этом такая многоаспектность «ложится» на одномерный континуум.

После получения личных значений такового аналитического индекса ес-тественным образом появляется вопрос о переходе к вычислению его значения для группы респондентов Индексы при сборе и анализе данных. На 1-ый взор, беря во внимание похожесть итоговой шкалы на численные оценки (суммарный балл), охото подсчитать среднее арифметическое значение, т. е. сложить все оценки в группе и поделить на число членов в Индексы при сборе и анализе данных группе. Для проведения этой операции нужно представить, что вокруг этого среднего бу-дут сосредоточены в главном все оценки и отличия будут малозначительны, т. е. нрав рассредотачивания оценок должен быть специфичным. Мы подошли с Индексы при сборе и анализе данных вами к очень увлекательному и принципиальному понятию в методологии анализа - нрав распреде-ления чего-то (эмпирического индикатора, показателя, индекса). В предстоящем вер-немся к этому понятию.

Для формирования вроде бы группового индекса вероятен Индексы при сборе и анализе данных и другой путь. Этот путь связан с тем, что прямо за получением личных оценок социолог пере-ходит к анализу так именуемых типологических групп. Поясним, что это значит. Вернемся к нашей задачке - измерения дела Индексы при сборе и анализе данных к «умной женщине». Будем исхо-дить из исследовательской ситуации, когда такое отношение, являясь свойством со-временного мужчины, нужно для выделения разных (по такому отношению) групп посреди парней. При всем этом Индексы при сборе и анализе данных целью, ради заслуги которой выделяются такие группы, является описание общественного портрета имеющихся в действительности типов парней и разъяснения, почему эти типы есть. Выделение типологических групп осуществляется делением спектра конфигурации оценки (в нашем случае Индексы при сборе и анализе данных оценка изменяется от 10 до 50) на отдельные интервалы.

При всем этом возможно окажется, что выделение типологических групп осуществляет-ся на базе равновесной порядковой шкалы. К примеру, выделяются три груп-пы парней Индексы при сборе и анализе данных: отлично, не положительно и не отрицательно и плохо относящихся к парадоксу «умная женщи-на». Эту функцию можно обозначить и просто как преобразование шкалы - переход к равновесной порядковой шкале. Тогда, для сопоставления дела Индексы при сборе и анализе данных к «умной женщине» парней с высшим либо со средним образованием, можно по таковой поряд-ковой шкале вычислить разыскиваемый аналитический индекс уже по известным вам фор-мулам.


^ Индексы в бюджетах, времени

Индексный анализ - анализ средством Индексы при сборе и анализе данных формирования и использования индек-сов - основной прием работы с данными времяпровождения. Существует, как ми-нимум, 5 главных индексов, которые социологи именуют показателями. Обо-значим через затрату времени на воплощение некого занятия (чтение газет Индексы при сборе и анализе данных, itкурение, пение и т. д.) i-м респондентом. Если число респондентов в интересующей нас группе равно n, то данные можно представить в виде ряда:

nnittttt,,...,,...,,121−

1-ый показатель () из 5 равен средней длительности издержек вре Индексы при сборе и анализе данных-1Pмени на воплощение занятия для всех n респондентов. 2-ой показатель равен средней частоте встречаемости занятия для всех n респондентов. 3-ий показатель () равен доле в % так именуемых «актеров» посреди всех респондентов, т. е Индексы при сборе и анализе данных. респон-3Pдентов, у каких есть данное занятие. Обозначим их число через . 4-ый anпоказатель () и 5-ый подобны соответственно первому и второму только отно-4Pсительно «актеров», а не для всех респондентов Индексы при сборе и анализе данных. Ниже приводим в качестве примера только три обозначенных выше показателя - индекса.

ntPniiΣ==11; 1003Ч=nnPa; aniintPΣ==14

Это примеры вроде бы групповых индексов. Можно ввести и личные индексы. К примеру, индекс, характеризующий степень контраста досуга Индексы при сборе и анализе данных отдель-ного индивидума, либо другие индексы, описывающие структуру времяпрепровожде-ния.

^ Индексы в гос статистике

Фактически вся муниципальная статистика состоит из аналитических индек-сов. Принято именовать статистикой, показателями то, что собирается из первона Индексы при сборе и анализе данных-чальных источников. То, что производно от их, именуют индексами либо коэффи-циентами. В разделе 1.1 был приведен пример того, на базе каких характеристик рас-считывается индекс свойства жизни в отдельных государствах. Только для Индексы при сборе и анализе данных исследования парадокса рождаемости существует несколько индексов (коэффициентов), таких, как обычный коэффициент рождаемости, суммарный коэффициент рождаемости, возрас-тной коэффициент рождаемости. Последний из их рассчитывается делением числа ро-дивших матерей в данной возрастной группе на Индексы при сборе и анализе данных число всех матерей этого возраста.

Для социолога представляют особенный энтузиазм структурные индексы. Напри-мер, чтоб оценить конфигурации возрастной структуры в динамике.

^ Индексы в текстовой инфы

Если взять в качестве единиц Индексы при сборе и анализе данных анализа совокупа различных изданий, то в каче-стве индекса может служить показатель площади, выделяемой изданием под различ-ные рубрики. Вы, естественно, направили внимание, что индексы мы нередко называем по-казателями. Так принято Индексы при сборе и анализе данных их именовать. Показателем может являться и средняя частота положительных оценок чего-то и кого-либо в издании за определенный период, и час-тота встречаемости некий фразы.

Таким макаром, относительно использования индексов можно сделать некото Индексы при сборе и анализе данных-рые выводы:


1. Следует различать индексы, вычисляемые для раздельно взятых объектов, на-пример респондентов (логический квадрат, логический прямоугольник, шкала Лай-керта и т. д.), и для отдельных групп объектов.

2. Формирование индексов для Индексы при сборе и анализе данных респондентов именуется процедурой измере-ния, процедурой шкалирования. В данном случае термин индекс употребляется только для обозначения логических индексов. Формирование индексов для группы объектов относят к процедуре анализа и измерением не именуют. В Индексы при сборе и анализе данных литературе для этих целей употребляют понятие индексного анализа и, не считая термина «индекс», употребляют определения «показатель», коэффициент.

3. В целом применение всех математических способов можно обозначить как индексный анализ в социологии [10, с. 138—152]. Хотя это и Индексы при сборе и анализе данных не принято. Индексным анализом все таки следует именовать построение и внедрение индексов, различая логические, личные, групповые и структурные.

4. Индексы в социологии играют специфическую роль. Количественные оценки сами по для себя не Индексы при сборе и анализе данных представляют особенного энтузиазма. Для социолога важен сравнительный контекст. Ценность индекса в его различительной возможности. Нередко, не выдержи-вая теоретической критики, он фактически может отлично работать в контексте сопоставления разных феноменов Индексы при сборе и анализе данных в пространстве и во времени.



indeks-cen-proshedshego-goda.html
indeks-deflyator-obema-platnih-uslug-metodicheskie-rekomendacii-po-zapolneniyu-formi-i-k-razrabotke-pokazatelej.html
indeks-gpr-greenvermilion.html