 |
Виды гипотез. Требования к гипотезе
|
|
|
|
Гипотезы прежде всего различаются по степени общности предположений как гипотезы-основания и гипотезы-следствия.
Гипотезы-следствия логически выводятся из гипотез-оснований, причем так, что с их помощью раскрывается содержание терминов и связей гипотез-оснований. Сами по себе понятия, в которых сформулирована исходная гипотеза, могут не иметь прямых эмпирических признаков, но понятия выводных гипотез непременно должны быть соотнесены с эмпирическими индикаторами. Подтверждаемость или опровержение гипотез-следствий — путь доказательства обоснованности гипотез-оснований.
С точки зрения задач исследования гипотезы подразделяются на основные и неосновные. В отличие от гипотез-оснований и гипотез-следствий, которые логически взаимосвязаны, эти гипотезы относятся к разным задачам и как бы сосуществуют друг с другом. Естественно, что главное внимание при выдвижении гипотез уделяется основным предположениям, относящимся к центральному вопросу исследования.
По степени разработанности и обоснованности различают первичные и вторичные гипотезы. Вторичные выдвигаются взамен первых, если те опровергаются эмпирическими данными. Иногда первичные гипотезы называют «рабочими» в том смысле, что они используются как строительные леса для возведения более обоснованных гипотез. Хорошее исследование опирается обычно на целую серию альтернативных гипотез. Тогда проверка позволяет получить более высокие основания для принятия тех предположений, которые остались после отбрасывания других альтернатив.
По содержанию предположений о предметной области проблемы можно выделить описательные и объяснительные гипотезы. Описательные — это предположения о существенных свойствах объектов (классификационные), о характере связей между отдельными элементами изучаемого объекта (структурные). Объяснительные гипотезы относятся к предположениям о степени тесноты связей взаимодействия (функциональные) и причинно-следственных зависимостях в изучаемых социальных процессах и явлениях. Это наиболее сильные гипотезы, требующие экспериментальной проверки.
|
|
|
Сформулируем некоторые общие требования, которым должна удовлетворять удачная гипотеза, подлежащая прямой эмпирической проверке.
(а) Гипотеза не должна содержать понятий, которые не получили эмпирической интерпретации, иначе она непроверяема.
(б) Она не должна противоречить ранее установленным научным фактам. Иными словами, гипотеза объясняет все известные факты, не допуская исключений из общего предположения.
(в) Из предыдущего правила вытекает требование простоты гипотезы. Она не должна обрастать целым лесом возможных допущений и ограничений, лучше исходить из максимально простого и общего основания.
(г) Это тем более важно иметь в виду, если учесть другое требование. Хорошая гипотеза приложима к более широкому кругу явлений, нежели та область, которая непосредственно наблюдается в исследовании.
(д) Гипотеза должна быть принципиально проверяема при данном уровне теоретических знаний, методической оснащенности и практических возможностях исследования. Хотя это требование также очевидно, оно нередко нарушается.
(е) Наконец, рабочая гипотеза должна быть специфизирована в том смысле, что в самой формулировке следует указать и способ ее проверки в конкретном социальном исследовании. Это требование подводит итог всем предыдущим. Оно предполагает, что в формулировке гипотезы нет неясных терминов, четко обозначена ожидаемая связь событий, проверка предположения не вызывает трудностей со стороны методов и организационных возможностей. Специфическими являются выводные гипотезы, т.е. те частные следствия, которые мы проверяем путем прямого сопоставления с фактами.
|
|
|
Перечисленные выше формальные требования делают гипотезу «хорошей» лишь при условии, что содержание ее не тривиально и не сводится к суждениям здравого смысла. [5, с. 81-88].
Виды переменных
Все особенности предмета исследования являются переменными. Переменная – признак исследуемого объекта, который может принимать различные значения (пол, возраст, доход, профессия, статус и т.д.). Различают переменные зависимые (те, которые следует объяснить с помощью эксперимента или иным способом) и независимые – вызывающие реальные изменения или объясняющие их. Например, если исследование посвящено разнице в доходах мужчин и женщин, то независимой переменной будет пол, а зависимой – доход. Если исследование посвящено разнице в успеваемости студентов, живущих с родителями, и студентов, живущих в общежитии, то место проживания студента будет независимой переменной, а успеваемость – зависимой.
Социологи стремятся определить степень взаимосвязи, существующей между независимой и зависимой переменной. Если переменные имеют каузальные связи, они должны коррелировать между собой. Корреляция имеет место, если изменение одной переменной связано с изменением другой переменной. Например, уровень детской смертности уменьшается по мере повышения социально-экономического уровня жизни, поэтому данные переменные считаются коррелированными.
Переменные могут быть как явными, так и скрытыми, или латентными.
Явные переменные могут быть определены через свои признаки, которые являются основанием для измерения. Например – возраст, материальное положение, пол.
Латентные переменные не доступны непосредственному наблюдению, не осознаются в качестве мотивов и целей социального действия. Например, убеждения, ценности, уровень развития. Их можно распознать через признаки, однако латентная переменная не сводима к одному признаку, а только к их совокупности.
Шкалирование
В зависимости от типа переменной, она может быть измерена определенной шкалой.
|
|
|
Шкала – это основной инструмент измерения, средство фиксации той или иной совокупности интересующих исследователя значений.
С помощью шкал качественно разнородные данные приводятся к сопоставимым количественным показателям. Шкала представляет собой совокупность значений, задающих критерии классификации объектов. Выделяют различные виды шкал по критерию того, насколько широк круг допустимых для обработки данных и получения содержательных математических операций. Рассмотрим их.
Номинальная шкала, или шкала наименований измеряет переменные, которые в принципе не могут качественно отличаться друг от друга; каждое значение представляет определенную категорию, являясь ее именем\ярлыком; например, номинальные шкалы используют для определения пола или национальности. Полученные таким образом данные используют в виде простого частотного распределения.
Дихотомическая шкала предполагает выбор только одного из двух вариантов ответа на вопрос. Например: «Выезжали ли Вы за пределы РФ?» или «Имеете ли Вы судимость?». Таким образом все опрошенные распределяются на две группы в зависимости от наличия или отсутствия выбранного признака.
В упорядоченной шкале градации располагаются в определенном порядке относительно возрастания или убывания интенсивности свойства (оценочные шкалы, шкалы установок и предпочтений). Порядковый уровень измерения представлен двумя видами шкал:
1) ранговая шкала предполагает размещение категорий наблюдения по порядку от наибольшего значения признака к наименьшему или наоборот; ранг – это цифра, указывающая позицию индивида\явления\события в некоторой иерархии. Например: «Насколько Вы удовлетворены своими жилищными условиями?» Варианты ответа: 1 – Совершенно удовлетворен; 2 – Скорее удовлетворен; 3 – Скорее не удовлетворен; 4 – Совершенно не удовлетворен.
2) Балльные шкалы оперируют не местами, а не зависящими друг от друга значениями, поэтому можно проделывать с ними математические операции. Пример: «Оцените по пятибалльной шкале качество еды в школьной столовой, где 1 – самая низкая оценка, 5 – самая высокая». Варианты ответов: 1, 2, 3, 4, 5.
|
|
|
2. упорядоченная (ординальная) – качество объекта, которое мы измеряем, выражено в большей или в меньшей степени, но мы не знаем, насколько порядки отстоят друг от друга, какое между ними соотношение.
В интервальной шкале значения переменных изменяются непрерывно и представляют собой численные величины, а не категории. Интервальные шкалы основаны на процедурах, обеспечивающих равные или примерно равные расстояния между градациями переменной, то есть сравниваются расстояния между значениями. Если на шкале ноль условный, то это интервальная шкала, если естественный, то это шкала отношений (возраст, заработная плата и т.д.). Метрические шкалы помимо задач, решаемых с помощью номинальных и порядковых шкал, позволяют ответить на вопрос: на сколько или во сколько раз интенсивность выраженности одного признака больше или меньше другого.
Само расположение шкал в следующем порядке: номинальная, порядковая, интервальная является хорошим примером порядковой шкалы – по степени количества математических операций, которые мы можем проделать с полученными данными. Интервальные переменные позволяют не только упорядочивать объекты измерения, но и численно выразить и сравнить различия между ними.
Например, температура, измеренная в градусах Фаренгейта или Цельсия, образует интервальную шкалу. Вы можете не только сказать, что температура 40 градусов выше, чем температура 30 градусов, но и что увеличение температуры с 20 до 40 градусов вдвое больше увеличения температуры от 30 до 40 градусов.
Метрическая (относительная) шкала имеет точку нуля, так что мы можем определить отношения между объектами: во сколько раз это качество выражено больше\меньше.
|
|
|
