Вопрос 7. Надежность измерения в социологии.

Из-за сложности социального объекта и специфики получения исходной информации о нем в социологии большое значение приобретает проверка надежности полученных знаний, а также валидности применяемых методик и процедур. Надежность – основной критерий качества социологической информации – включает в себя обоснованность, точность, правильность проведенных измерений. Фундаментальным понятием, определяющим надежность, является понятие вариации или дисперсии. Кроме того, вводятся идеи доверительных интервалов и вероятности риска допустить ошибку в выводах. Социологическое измерение трактуется как приближенное измерение с достаточной (приемлемой) точностью, то есть метод (инструмент) считается надежным, если он с достаточной вероятностью обеспечивает получение искомого результата и, следовательно, такого качества исполнения, которое удовлетворяет разработчика.

Надежность инструмента определяется в социологии такими методами:

– Перепроверка (повторение процедуры). Метод перепроверки заключается в измерении одного и того же объекта одним и тем же инструментом несколько раз через некоторый промежуток времени. Коэффициент корреляции между результатами повторного измерения и является показателем надежности инструментария. Однако при определении промежутка времени следует учитывать

– эффект запоминания респондентами своих ответов предыдущего опроса (до 3х недель);

– эффект приобретения навыков в первом опыте, влияющий на повторное получение данных;

– Способ «эквивалентной формы», который предусматривает конструирование измерительного инструмента «двойника» (по содержанию) предыдущей форме. Измерения проводятся в одной и той же группе одно за другим или через небольшой интервал времени. Коэффициент корреляции между результатами использования обеих форм инструмента и служит показателем его надежности. Главное условие (и трудность) при этом – обеспечить эквивалентность разных форм вопросов анкеты по содержанию.

Чем ближе к единице коэффициент корреляции между результатами, тем выше считается показатель надежности. Однако если получен один и тот же результат, то это вряд ли показатель надежности. Скорее это показатель того, что инструмент не реагирует на неизбежные, обусловленные разными факторами, ошибки.

Кроме понятия «надежность» для оценки качества процедуры измерения целесообразно использовать категорию «валидность», которая состоит в оценке степени однозначности (устойчивости) получаемых результатов не только в отношении объекта (надежность), но и относительно Предмета исследования, то есть измеряемых свойств объекта.

Надежность необязательно совпадает с валидностью.

Содержательная валидность отвечает на вопрос, то ли измеряется, что предусмотрено программой исследования. Содержательная валидность означает перепроверку теоретического конструктора измеряемых свойств и выбранных индикаторов. Для определения содержательной валидности целесообразно привлекать экспертов-специалистов.

Эмпирическая валидность измеряется путем определения коэффициента корреляции получаемых результатов измерений с показателями внешнего параметра, взятого в качестве критерия валидности. Это могут быть успеваемость, производительность труда, текучесть кадров, состояние здоровья (в зависимости от задач исследования).

Конструктная валидность основывается на проверке соответствия измерений, полученных в результате новой процедуры, со старыми процедурами с известной валидностью. Конструктная валидность представляет особый интерес для социолога при разработке новых методов, методик, социальных технологий.

Социологические исследования основаны на применении математико-статистических методов. Но при этом важно помнить, что их использование должно основываться на системном применении качественно-количественного анализа объекта, на сочетании ряда схожих процедур измерения, чтобы обеспечить надежность и валидность получаемой информации и выводов. Это объясняется тем, что социальный объект не поддается непосредственному математическому анализу и необходимо предварительно структурирование, классификация процедур, выполняемых в определенной последовательности.

Вопрос 8. Номинальные, порядковые и интервальные шкалы.

Номинальная шкала

С помощью номинальной шкалы мы измеряем такие переменные, которые в принципе не могут количественно отличаться друг от друга.

Другое название этого уровня измерений — шкала наименований, что довольно точно отражает его сущность: каждое значение здесь представляет собою отдельную категорию, и значение является просто своего рода ярлыком или именем.

Значения присваиваются переменной безотносительно к упорядочиванию или установлению какой-то дистанции между категориями, их невозможно сравнивать между собою по принципу «больше-меньше», «выше-ниже» и т.п.

Действия с номинальной шкалой:

1. Частотное распределение

Мы видим, что в таблицах, помимо указания частоты в абсолютных цифрах, приведены данные в процентах (что указывает на удельный вес каждого из значений определяемой переменной). Пропорции и процентные доли в процессе анализа предпочтительнее частотных распределений вследствие того, что они облегчают процесс сравнения двух популяций различных размеров.

2. мода

3. дисперсиякак таковую в номинальном исследовании ее измерить нельзя, можно лишь нащупать

Дисперсия характеризует разброс значений переменной. Для данных номинального уровня наибольшая дисперсия проявляется в тех случаях, когда наблюдения распределены поровну между категориями.

4. корреляция между двумя признаками

установление взаимосвязи между признаками, для чего применяется составление перекрестных таблиц расчет коэффициентов корреляции между признаками. Например:

Таблица 1. Распределение видов деятельности молодежи в свободное время в зависимости от пола (в процентах к числу опрошенных каждого пола)

 

Вид деятельности в свободное время	Юноши	Девушки
Спорт	32	12
Чтение	7	24
Интернет	18	17
Общение с друзьями	24	20
Дополнительное образование	14	26
Хобби	5	1
Итого	100	100

 

Порядковая шкала

Данная шкала измерения позволяет судить о том, какие признаки объекта характеризуются большим, а какие – меньшим количеством измеряемого свойства. Между пунктами шкалы устанавливаются отношения «больше – меньше». Данные порядкового уровня измерений включают в себя категории наблюдения, которые размещены по порядку (от большего значения какого-то признака к меньшему его значению или, наоборот, — от меньшего к большему).

Обычно с их помощью измеряют интенсивность оценок каких-то свойств, суждений, событий, степени согласия или несогласия с предложенными утверждениями.

Разновидность шкал этого типа – ранговые. Ранги может устанавливать сам опрашиваемый. Например, по просьбе исследователя он располагает предлагаемые ему суждения по порядку от самых значимых для него до наименее значимых. От наиболее предпочтительных к наименее предпочтительным и др.

Для порядковой шкалы методы описательной статистики более информативны, нежели методы, используемые для измерений номинального уровня. К уже имеющимся возможностям дополняются другие. Итак:

1. Частотное распределение

2. Центральную тенденцию частотного распределения можно измерить как с помощью моды, так и с помощьюи медианы.

Медиана - это значение изучаемого признака, приходящееся на середину ранжированной совокупности.

3. ДисперсияЕсли в данных номинального уровня мы можем лишь ощутить дисперсию, то для данных порядкового уровня измерения мы можем ее рассчитать

Среднее квадратическое отклонение основано на рассмотрении отклонений значений признака отдельных единиц совокупности от средней.

Чем больше этот показатель, тем разброс значений выше, характеризует степень разнообразия признака.

4. Корреляция между двумя признаками

Интервальные шкалы, в отличие от номинальных и порядковых, устанавливают отношение между пунктами шкалы не просто в понятиях больше-меньше, но позволяет фиксировать величину разницы.

Заметим, однако, что использование метрических шкал в социологическом исследовании случается далеко не так часто, как порядковых.

Интервальная шкала представляет собой полностью упорядоченный ряд с измеренными интервалами между пунктами

Операции с числами в интервальной метрической шкале богаче, чем в номинальных и порядковых шкалах.

Какие возможности для интервальных шкал – все те же, что и у порядковых плюс возможность вычисления среднего арифметического

коэффициенты множественной корреляции (позволяют соотнести одну переменную с несколькими),

коэффициент корреляции Пирсона – более чувствителен (закон нормального распределения)

регрессионный анализ (влияние изменений одной переменной на другую)

между признаками -. Например: коэффициент корреляции Спирмана

Вопрос 9. Основные понятия выборочного метода

Большинство социологических исследований носит не сплошной, а выборочный характер: по строгим правилам отбирается определенное количество людей, отражающих по социально-демографическим признакам структуру изучаемого объекта. Такое исследование именуется выборочным.

Выборочный метод имеет очевидные преимущества перед сплошным изучением генеральной совокупности, так как

· сокращает объем работы (за счет уменьшения числа наблюдений),

· экономит средства

1. позволяет получать информацию о таких совокупностях, полное обследование которых практически невозможно или нецелесообразно.

Например, нам вовсе не нужно опрашивать наркоманов всего города, чтобы узнать особенности их образа жизни. Социологами давно замечено, что в определенный момент получаемые знания повторяются, наступает т.н. информационная насыщенность – вновь получаемые данные не дают новой информации об объекте исследования. Наркоманы ведут определенный типичный образ жизни. Достаточно опросить небольшое их число, чтобы понять в чем заключается специфика их времяпрепровождения. Для страховки социологи условно приняли цифру 50 – некий гарантированный объем выборки, которая позволяет исследователю обнаружить общие тенденции/

При построении социологической выборки используется множество специальных терминов, в том числе два важнейших — генеральная и выборочная совокупности.

Генеральная совокупность (N) - совокупность людей, обладающих одним или несколькими свойствами, подлежащими изучению.

Часто генеральная совокупность (еще называемая популяцией) настолько крупная, что опрос каждого представителя чрезвычайно обременителен и дорогостоящ. Это те, на кого направлен теоретический интерес социолога (в том смысле, что узнать о каждом представителе генеральной совокупности ученый может только косвенно — на основе информации о выборочной совокупности).

Выборочная совокупность (n) - представительная часть генеральной совокупности, отобранная определенным способом поддающаяся непосредственному изучению

— уменьшенная модель генеральной совокупности. Иначе говоря, это множество людей, которых социолог опрашивает.

В выборку, или выборочную совокупность, входят только те, кого социолог намеревается непосредственно опросить. Представим, что предметом его исследования, т.е. темой, выступает экономическая активность пенсионеров. Все пенсионеры — пожилые люди в возрасте старше 55 (женщины) и 60 (мужчины) лет — будут составлять генеральную совокупность. По специальным формулам социолог рассчитал, что ему достаточно опросить 2,5 тыс. пенсионеров. Это и станет его выборочной совокупностью. + предыдущие примеры.

Сущность выборочного метода заключается в том, чтобы по свойствам части (выборки) судить о численных характеристиках целого (генеральной совокупности). Понятие с помощью которого характеризуется степень соответствия ген и выб сов-ти – репрезентативность выборки. Репрезентативность – свойство выборочной совокупности отражать основные характеристики генеральной совокупности

Репрезентативной выборкой в социологии считается такая выборочная совокупность, основные характеристики которой полностью совпадают (представлены в той же пропорции или с той же частотой) с такими же характеристиками генеральной совокупности.

Необходимое условие для построения репрезентативной выборки — наличие информации о генеральной совокупности, т.е. либо полный список единиц (субъектов) генеральной совокупности, либо информация о структуре по характеристикам, существенно влияющим на отношение к предмету исследования.

Репрезентативность выборки зависит от целого ряда условий, и прежде всего от того, как она осуществляется — или планомерно (т.е. по заранее намеченной схеме), или путем непланомерного отбора элементов из генеральной совокупности.

Доброкачественная выборка должна быть объективной, т.е. производиться без предвзятых побуждений, при исключении субъективных влияний на ее состав. Выполнению этого условия репрезентативности отвечает принцип рандомизации (от англ. randomization), или случайного отбора элементов из генеральной совокупности.

Для обеспечения репрезентативности требуется полный и точный перечень единиц генеральной совокупности. Этот перечень образует основу выборки. Элементы, предназначенные для отбора, называются единицами отбора.

Если основа выборки включает список единиц отбора, то структура выборки подразумевает их группировку, отражающую процентное распределение генеральной совокупности по каким-то важным признакам, например распределение индивидов по профессии, квалификации, полу или возрасту.

Структура выборки— процентные пропорции признаков объекта, на основании которых составляется выборочная совокупность.

Если в генеральной совокупности, например, 30% молодежи, 50% людей среднего возраста и 20% пожилых, то и в выборочной совокупности должны соблюдаться те же самые процентные пропорции трех возрастов. К возрастам могут добавиться классы, пол, национальности и т.д. Для каждого признака устанавливаются процентные пропорции в генеральной и выборочной совокупностях. Расхождение структуры двух совокупностей ведет к ошибке репрезентативности.

В социологии еще не придумано единой и четкой формулы, используя которую можно рассчитать оптимальный объем выборочной совокупности, — такой формулы просто не существует в природе. И объясняется это весьма просто. Объем выборки зависит от многих обстоятельств

Прежде чем рассмотрим эти обстоятельства подробнее, нам необходимо ввести два понятия. Для расчета необходимого размера выборки в количественном исследовании чаще всего используют два статистических понятия — доверительный интервал и доверительную вероятность.

Доверительный интервал представляет собой заранее задаваемую вами погрешность выборки. Например, если вы задаете доверительный интервал в 3% и конкретный ответ на конкретный вопрос исследования составит 48%, это значит, что даже при проведении опроса всей генеральной совокупности реальное значение попадет в интервал между 45 (48-3) и 51% (48 + 3). Синоним точность выборки

Доверительная вероятность показывает, насколько вы можете быть уверены в полученных результатах, в том, что характеристики выборки соответствуют характеристикам всей генеральной совокупности -иными словами, с какой вероятностью случайный ответ попадет в доверительный интервал. Обычно используют доверительную вероятность 95 и 99%. Чаще всего используется 95% — этого вполне достаточно в подавляющем большинстве исследований. Если объединить доверительную вероятность и доверительный интервал, то можно сказать, что ответы на вопрос с 95%-ной вероятностью попадут в интервал между 45 и 51%.

 

Первое обстоятельство – объем генеральной совокупности

В таблице мы видим, что небольшие генеральные совокупности требует опросить зачастую большее количество людей. Чем меньше генеральная совокупность, тем больше выборочная (обратнопропорциональная зависимость).

Еще один миф – выборочная совокупность должна составлять 10% генеральной

Если исходить из 5%-ного доверительного интервала (точности) и доверительной вероятности 95%, объем выборки будет следующим.

Зависимость объема выборки от объема генеральной совокупности

Объем генеральной совокупности	500	1000	2000	3000	4000	5000	10000	100000	Бесконечная
Объем выборки	222	286	333	350	360	370	385	398	400

 

Второе обстоятельство – характер вопросов в анкете

Чем больше у нас в анкете дихотомических вопросов, тем меньшее количество респондентов мы должны опросить.

Третье обстоятельство – степень однородности генеральной совокупности

Чем более однородная генеральная совокупность, тем меньшую численность респондентов нам необходимо опросить для получения статистически достоверных выводов. В свою очередь степень однородности объекта зависит от уровня его детализации при разработке исследования. Чем более основательным и детальным будет анализ, чем больше свойств данного объекта необходимо принять во внимание.

Например: мы хотим изучить удовлетворенность процессом обучения студентов третьего курса университета. Если 3 курс будет единственным нашим критерием, то нам достаточно опросить тот самый минимум 50 человек. Если же наши гипотезы предполагают выявление отличий удовлетворенности учебой третьекурсников разных факультетов, то 50 нам необходимо умножить на количество факультетов и т.д.

Процедура расчета объема выборки — цепь бесконечных компромиссов между стремлением к точности и ограниченностью ресурсов, дефицитом времени и неполнотой сведений об изучаемом явлении.

 

⇐ Предыдущая12345678910Следующая ⇒

Поделиться:

Воспользуйтесь поиском по сайту: