Активность персонала в зависимости от статуса работника

Статус	Участие в инновациях (чел.)
	участвуют	не участвуют
Рабочие
ИГР
Служащие
Итого

 

(если данные представительны) можно подсчитать про­центные доли всех 47 выделенных в ней сочетаний возрастных характеристик мужей и жен, из чего, ска­жем, следует, что более всего в изученной совокупности представлены молодые пары в возрасте 20—24 лет, како­вые составляют около 55% от всех пар (504:1838/2= =0,55), среди 50-летних и старше супружеские пары од­ного возраста составляют лишь 5% и т. д.

Если выборка нерепрезентативна, процентирование можно вести только в рамках каждой подвыборки раз­дельно. Обычно такие подвыборки образуют по признакам, являющимся возможными причинами искомых связей: половозрастные, имущественные, этнической принадлеж­ности, шкалы по уровню образования, другим объектив­ным характеристикам социального статуса, места прожи­вания и т. д. Здесь несоответствие долей выборок реаль­ному распределению определенных групп в генеральной совокупности не исказит вывод (логика табл. 10, а). В противном же случае (по логике табл. 10, б) достоверность вывода будет прямо зависеть от представительности выборки.

 

Наконец, в случаях, когда представительность пере­крестной классификации в принципе нельзя установить (например, о ценностных ориентациях и политических взглядах, отношений к партиям, где распределение в ге­неральной совокупности заранее вообще неизвестно), расчет процентов допустим в обоих направлениях и по диагонали с условием, что установленные связи требуют дополнительной проверки, ориентировочны. Для такой проверки используют систему так называемых конт­рольных (опосредующих) переменных.

Анализ взаимосвязи двух переменных с помощью контрольного (опосредующего) фактора — прием, используемый для того, чтобы установить прямые и опосредованные, причинные и сопутствующие связи, а также уточнить их напряженность. Рассмотрим три вымышленных примера, в которых проиллюстрируем основные логические проблемы этого метода.⁸

⁸ Задачи этого класса применительно к социологии были впервые сформулированы в 40-е гг. П. Лааарсфел ьдом и П. Кен дал л и получи­ли в дальнейшем более полное логическое обоснование в работах X. Хеймана [339. С. 286—295].

Пример 1. Надо определить, имеется ли связь меж­ду интересом людей к познавательным программам телевидения (обозначим как фактор П) и к развлека­тельным программам (фактор Р). Для установления взаимосвязи между этими явлениями используем про­стейший показатель — коэффициент ассоциации двух качественных переменных по Юлу. Чтобы подсчитать коэффициент ассоциации Юла, достаточно фиксировать наличие (+) или отсутствие (-) каждого из двух сопос­тавляемых качеств А к В.

Построим двухмерную классификационную табли­цу (схема 27).

Коэффициент ассоциации Юла (Q) высчитывается по формуле; Q=(ad - cb)/(ad - сb), где (схема 25) частоты а, b, с, d обозначают наличие или отсутствие признака П или Р. Свойства коэффициента: 1>Q>-1; Q=0, если какая-либо из частот (а, b, с или d) равны 0. При значе­нии коэффициента существенно выше или ниже 0 при некотором доверительном интервале (допустимой ошибке) связь имеется.

Допустим, что в нашем примере наблюдается такое распределение (условные числа).

 

Схема 27

Модель перекрестной группировки двух дихотомичес­ких признаков ПиР для расчета коэффициента ассоциации Юла (Q)

	Px +	Рx-
п +	а	И
п-	с	d

Между П и Р обнаружена весьма высокая связь.

 

Однако эта связь может быть лишь видимостью. Введем контрольную переменную — уровень образова­ния телезрителей (обозначим О) — и получим две двухмерные таблицы: для лиц с высоким (0+) и низ­ким (О~) уровнем образования (табл. 11, а). Подсчита­ем коэффициент Юла для таблиц 11, аи 11, б:

 

Таблица 11

Взаимосвязь интересов телезрителей к познаватель­ным (П) и развлекательным (Р) программам

	рx+	Рx-
П+
П -

 

Таблица 11, а

Взаимосвязь интересов телезрителей к познаватель­ным (П) и развлекательным (Р) программам раздельно для имеющих высокое образование (О+) и низкое образование (О~)

О+	О-
	П+	П -			П +	П-
Г				Р*
р-				Р-

 

Таблица 11, б

Взаимосвязь между уровнем образования (О) и интере­сом к познавательным программам (П), между уровнем образования и интересом к развлекательным программам (Р)

 

	П +	П -			П+	П -
О +				О +
О -				О -	во

Связи между признаками П и Р в производных таб­лицах, выравненных по образованию, не обнаружено. Между тем в исходной табл. 11 связь высокая. Остает­ся предположить, что П и Р зависят от уровня образова­ния, но независимы относительно друг друга. Проверим это предположение, сгруппировав данные так, чтобы выявить связи между контрольным фактором (О — об­разование) и каждым из первоначальных (П и Р) (табл. 11, б). Видно, что связь между образованием и интересом к программам познавательных передач такая же, как между образованием и интересом к развлека­тельным программам, высока.

 

Здесь действует следующее правило: если введение контрольной переменной уменьшает связь между двумя ис­ходными переменными, но связь между контрольной пере­менной и каждой из исходных достаточно высока, то конт­рольная переменная выступает либо в качестве интерпре­тирующей, либо в качестве объясняющей. Различие же меж­ду интерпретацией и объяснением состоит в следующем. Интерпретация — способ истолкования факторов, рассматри­ваемых как посредствующие переменные какого-то процесса, причины которого неясны. Объяснение суть истолкование ряда факторов, рассматриваемых в качестве причинных.

Чтобы иллюстрировать метод обнаружения интерпре­тирующей и объясняющей связи, рассмотрим другой пример, используя ту же логику рассуждения и те же цифровые дан­ные.

Пример 2. Обозначим Пр профессию телезрителей (Пр и Пр2 — это две группы профессий). И+ наличие, И~ отсут­ствие интереса к определенным программам. Для таблицы 11» используя те же данные, что в табл. 10, связь равняется 0,82 по коэффициенту ассоциации Юла (Qnp.K= 0,82).

Введем контрольную переменную О — образование. Перестроив таблицы, как в предыдущем случае, найдем, что в производных связь потерялась: при фиксированном уров­не образования не обнаруживается связи между профессией и интересом к передачам определенного типа. Иначе говоря, люди с высшим образованием — инженеры, врачи, учителя — примерно одинаково интересуются передачами данного класса. Рабочие, продавцы магазинов, служащие учреждений, не имеющие высшего образования, также обнаруживают большую схожесть в отношении к телепрограммам этого класса.

Как и в предыдущем случае, введение контрольной пе­ременной снизило (или в нашем условном примере свело к нулю) связь между исходными факторами. Однако заключе­ние во втором случае будет отличаться от вывода, который следует из первого примера.

В первом примере образование предшествует интересу телезрителей к развлекательным или образовательным программам и потому объясняет связи так: между интере­сом к развлекательным и образовательным программам существует связь сопутствия, ибо, не будучи прямо связанны­ми между собой, обе эти разновидности интересов связаны с третьим фактором — образованием, которое и является при­чинной переменной. Логика объяснений связей между П и Р через О:

Во втором примере контрольная переменная (образова­ние) не предшествует, но действует одновременно с одной из основных переменных (профессия). В этом случае она опос­редует связь между основными факторами и уточняет, интер­претирует ее: дело не столько в профессии, сколько в образо­вании. Логика объяснений связей между П и И через О:

Пр--- О --- И

Пример 3. Возможна ситуация, когда связь между дву­мя исходными переменными после введения контрольной не исчезает и не уменьшается, но она исчезает между одной из исходных переменных и контрольной. Рассмотрим этот вариант на условном примере с телезрителями.

А — интерес телезрителей к программам "Что, где, ког­да?"; В — их интерес к программам "В мире животных". Контрольная переменная (О) — образование.

Имеем серию из трех типов таблиц: исходная, промежуточная и итоговая. Первичная связь такова.

 

Таблица 12

⇐ Предыдущая26272829303132333435Следующая ⇒

Поделиться:

Воспользуйтесь поиском по сайту: