3. Конструирование индексов и шкал
Использование нескольких индикаторов, как было показано выше, увеличивает валидность и надежность измерения переменных. Здесь, однако, возникает новая проблема: как использовать полученные значения индикаторов для того, чтобы охарактеризовать каждый «случай» (каждого респондента, группу, страну и т. п.) одним числовым значением, однозначно определяющим его положение на одномерном континууме переменной-признака, для измерения которой мы использовали данный набор индикаторов. Иными словами, нужно осуществить обратный переход от набора значений эмпирических индикаторов, описывающих каждую конкретную единицу анализа, к упорядочению всех единиц анализа по оси интересующей нас переменной. Такое упорядочение и называется собственно шкалой, мерой выраженности переменной-признака, а логика перехода от набора наблюдаемых значений к шкальным значениям называется моделью шкалирования. Заметим сразу, что некий набор индикаторов — например, набор оценочных шкал — может использоваться для измерения более чем одной переменной, и, следовательно, данные о наблюдаемых значениях этих индикаторов в принципе позволяют упорядочить «случай» по нескольким переменным, т.е. по нескольким шкалам. Однако это уже задача многомерного шкалирования, мы же пока ограничимся обсуждением одномерных шкал и индексов.
Если вернуться к структурированной матрице данных «переменная х случай», то можно увидеть, что процедура конструирования шкалы может быть описана и как процедура «сжатия» матрицы данных, уменьшения ее размерности. Предположим, три строки нашей матрицы соответствуют переменным-индикаторам «доход», «род занятий» и «образование». Мы включили эти индикаторы в наше исследование ради того, чтобы охарактеризовать социально-экономический статус каждого респондента, т.е. расположить их от низкого статуса к высокому. Если мы вместо трех строк, соответствующих доходу, образованию и профессии, введем в нашу матрицу данных одну строку, отражающую положение каждого респондента на сконструированной нами шкале СЭС, размерность матрицы уменьшится. Однако сначала нам нужно решить, как объединить три значения — три строки матрицы — в одно, т. е. нам нужно избрать модель шкалирования.
Пусть, скажем, три строки нашей матрицы данных — это полученные каким-то образом (тестирование, опрос экспертов и т. п.) оценки «жизнерадостности», «энергичности» и «независимости». Исследователь предполагает, что эти три индикатора могут быть использованы для измерения важной для его теории переменной «сила Я». Все, что ему нужно сделать — это решить, как перевести оценки в строках 1—3 в оценки «силы Я» (см. рис. 2).
Рис. 2. Фрагмент матрицы данных «переменные х субъекты»
Самый простой и очевидный способ — это суммировать для каждого индивида оценки по каждому индикатору. Получившийся суммарный балл будет отражать индивидуальные различия в «силе Я», так как позволит упорядочить всех респондентов от минимального к максимальному значению этой переменной (в нашем примере — от 0 до 6 баллов). Еще одно преимущество суммирования — увеличение разброса индивидуальных значений. Действительно, максимально возможное различие по первичным индикаторам составляло 2 балла (от 0 до 2). В суммарном показателе разница между индивидуальными значениями может составить 6 баллов. Следовательно, суммарный балл — это более «чуткий» и надежный инструмент для упорядочения и может быть назван шкалой в смысле определения, данного нами выше. Однако в социологии суммарные показатели чаще называют индексами, чтобы подчеркнуть их единственное важное отличие от «больших» шкал. Индекс позволяет эффективно «свернуть» информацию, содержавшуюся в исходных индикаторах (вопросах, пунктах, тестах), однако от суммарного балла нельзя вернуться к исходной матрице, точнее, к тому паттерну ответов, который стоит за данным значением индекса. Если сформулировать это корректнее, индекс не позволяет учитывать различия в структуре ответов респондентов. Если снова обратиться к рисунку 12, то можно заметить, что субъекты Л. М. и Ф.Ж. имеют одинаковый суммарный балл, равный 4 (достаточно высокое значение!). Но можно ли считать несущественным то обстоятельство, что у Л. М. нулевой уровень независимости, а Ф. Ж. получил тот же суммарный балл из-за недостатка оптимизма? Предположим, даже довольно мрачный человек может обладать значительной «силой Я», но следует ли считать столь же «сильным» того, кто легко поддается давлению окружения?
В принципе индексы безусловно применимы в тех случаях, когда модель измерения предполагает, что некая латентная, т. е. не измеряемая непосредственно переменная, может быть измерена с помощью совокупности качественно однородных показателей. Во многих случаях различия в значимости, важности отдельных индикаторов можно учесть с помощью «взвешивания», пересчета значений с учетом «веса» каждого индикатора в латентной переменной. Так в примере с «силой Я» можно домножить все индивидуальные значения в строке «независимость» на 2, если принять предположение о том, что независимость влияет на латентную переменную с двукратным эффектом.
Экономисты часто используют индексы розничных цен, отражающие динамику стоимости жизни. При этом разные товарные группы, например, имеющие неодинаковое значение в потребительском бюджете, — как, скажем, хлеб и деликатесы — учитываются с разными весовыми коэффициентами. Но и в этом случае индекс остается несовершенным типом шкалы: эмпирическая информация здесь используется лишь для шкалирования различий между субъектами (или другими единицами анализа), но не для шкалирования различий между пунктами-ответами {эмпирическими индикаторами). Используя «взвешивание», мы вводим априорные ограничения на упорядочение входящих в индекс индикаторов, не зависящие от данных наблюдения.
Своеобразным переходом между моделью суммарного балла (индекса) и основными моделями шкалирования является шкала Р. Ликерта (Лайкерта). Исходным материалом для ее построения служат оценочные шкалы согласия-несогласия с суждениями, которые выражают более или менее «благожелательную» установку. Количество категорий ответа — «согласен», «совершенно согласен» и т. п. — обычно варьирует от двух до семи. Респондент получает балл по каждому суждению в зависимости от избранного им ответа. Присуждаемый данному ответу балл в свою очередь определяется «благожелательностью» ответа по отношению к измеряемой установке (интенсивностью согласия с суждением), т. е. ответы также упорядочены на одномерном континууме (от крайне негативной установки к крайне позитивной). Баллы, полученные за каждый ответ, суммируются. Суммарный балл, полученный индивидуумом, характеризует уже его собственное положение на установочном континууме (например, «консерватор», «умеренный консерватор», «умеренный либерал», «либерал»). Отметим сразу, что эта же модель шкалирования может использоваться и для измерения мотивации или осведомленности (соответственно респондента просят оценить степень важности какого-то объекта или сказать, верно или неверно определенное утверждение). Для отбора списка суждений, составляющих шкалу Ликерта, исходный список высказываний предъявляют репрезентативной выборке респондентов (так называемой выборке стандартизации). В окончательный список попадают те высказывания, для которых были получены высокие оценки надежности — согласованности и валидности. Обычно используют описанные нами ранее методы оценки надежности и валидности (коррелирование с суммарным баллом, сравнение «крайних групп» и т. п.).
Приведем в качестве примера некоторые высказывания «Теста для измерения художественно-эстетической потребности молодежи» (в скобках дан ключ к каждому высказыванию, показывающий, за какой ответ присуждается балл):
1. Думаю, что вполне можно обойтись без общения с произведениями искусства (неверно).
2. Я не люблю стихов (неверно).
3. Я коллекционирую записи классической музыки (верно).
Шкалирование по описанной модели дает ординальный уровень измерения.
Шкалы социальной дистанции Э. Богардуса — старейшая модель социологического шкалирования, не утратившая, однако, своей популярности. Исследователь разрабатывает совокупность вопросов, отражающих различную степень близости отношений с определенной социальной или этнической группой, например:
1. Согласны ли Вы, чтобы хорваты жили с Вами в одном городе?