Преобразование гиках

Поскольку каждая из шкал имеет свои преимущества и свои недостатки для использования различных процедур статистического анализа данных, то исследователь при подготовке программы обычно старается сконструировать тот тип шкалы, который в наибольшей степени соответствует целям анализа.

Но возможны ситуации, когда автор хочет применить методы статистического анализа, не соответствующие данной шкале, Такая ситуация может возникнуть вследствие разных причин, первое место среди которых обычно занимает отсутствие исследовательской программы и плана анализа.

Другой причиной необходимости преобразования шкалы является новая гипотеза, для проверки которой необходимы статистические процедуры, не предусмотренные первоначальным планом. В третьих, нередко исследователь попадает в ситуацию, когда ему приходится приступать к анализу данных, собранных по инструментарию, который разрабатывали другие авторы. В подобных случаях исследователь оказывается как бы в вы¬нужденной ситуации необходимости преобразования шкал.

Есть и объективные причины, по которым социолог уже на этапе планирования анализа осознает, что в процессе работы он должен будет преобразовывать определенные шкалы. Планирование преобразования шкал необходимо в ряде случаев.

Один из таких случаев — это рассогласование между возможностями сбора информации и потребностями анализа. Исследователь, составляя анкету, отдает себе отчет в том, что тип шкалы не соответствует потребностям анализа, но сконструировать шкалу по-другому принципиально невозможно, так как он понимает, что есть значительное число респондентов, которые не смогут найти «свой» ответ на шкале, необходимой для анализа. Поэтому на этапе сбора данных будет утрачена принципиальная информация.

Например, при измерении степени доверия к различным политическим фигурам оптимальной является интервальная шкала (допустим, респондента просят оценить степень своего доверия по пятибалльной шкале, где 1 балл означает крайнюю степень недоверия, а 5 баллов — высшую степень доверия). Такая шкала позволяет подсчитывать количественный индекс доверия и сравнивать рейтинги доверия по отношению к различным политическим деятелям.

Но исследователь понимает, что часть респондентов может просто не знать того или иного политического деятеля. Если такой вариант исключить из веера ответов на вопрос, касающийся доверия, то полученная информация будет искажена. Включая же этот вариант ответа, исследователь получает номинальную шкалу. При этом он может заранее планировать ее преобразование в процессе анализа для получения расширенных возможностей применения статистического аппарата.

Возможна и другая ситуация, порождающая необходимость планирования преобразования шкал. Исследователь на этапе планирования анализа предполагает использовать различные статистические процедуры, одни из которых адекватны номинальным шкалам, другие порядковым или метрическим.

Например, задавая вопрос об отношении населения к частной собственности на землю, социолог в одних случаях хочет оперировать индексом отношения к приватизации земли (допустим, сравнивания между собой отношение к приватизации различных социальных групп); а в других случаях анализа он хочет сформировать две основные группы населения, различающиеся между собой по данному показателю («за приватизацию земли» и «против приватизации земли») и анализировать различие между этими двумя категориями по их ценностным ориентациям, социальному статусу, психологическому состоянию и т.д. В первом типе анализа исследователю необходимо пользоваться статистическими процедурами, применимыми к интервальным шкалам, а во втором — к номинальным.

Во многих случаях существует принципиальная возможность преобразования шкал.
Любая метрическая шкала может быть преобразована как в номинальную, так и в порядковую. Простейший способ преобразования метрической шкалы в номинальную — дихотомия (группировка на две группы по определенному критерию). Например, по возрастной характеристике всех респондентов можно разделить на две группы: до 30 лет («молодежь») и старше 30 лет. Здесь возможна группировка с любой степенью дробности. Какая группировка является оптимальной?

Во-первых, это зависит от гипотез. Если автор имеет достаточно обоснованную гипотезу о границах «социального возраста» (например, возраст окончания вуза или возрастной критерий выхода на пенсию и т.п.), которые могут влиять на изучаемые им установки, он формирует группы с определенными «социально-возрастными» границами. Если нет достаточно обоснованных «возрастных» гипотез, можно использовать возрастную стратификацию, принятую в государственной статистике.

Но здесь неопытного социолога подстерегают определенные «подводные камни»: чем более дробная группировка, тем меньшей численности будут полученные им группы; а чем меньше численность анализируемых групп, тем труднее установить, являются ли значимыми зафиксированные при анализе данных различия в отношении этих групп к тем или иным социальным явлениям.

Исследователь не должен забывать, что если в анализируемой группе меньше 100 человек, то когда он говорит, сколько процентов из них относятся к чему-либо положительно или отрицательно, существует определенного рода натяжка”.

В тех случаях, когда исследователь не имеет собственной гипотезы в отношении влияния возраста на тот или иной изучаемый показатель, а хочет лишь сориентироваться сам, влияет ли возрастной фактор на изучаемые явления, ему можно порекомендовать условную трехуровневую возрастную стратификацию типичной региональной репрезентативной выборки взрослого населения (18-29, 30-55, 56-75 лет). Такой подход при рабочем анализе позволит в первом приближении увидеть тенденции влияния воз¬растного фактора на изучаемые процессы и явления.

Что касается номинальных и порядковых шкал, то довольно часто их преобразование связано с потребностью определить место такого варианта ответа, как «трудно сказать» («затрудняюсь ответить» и т.п.). Как уже отмечалось, если этот вариант ответа стоит в конце общего веера ответов, то такая шкала всегда должна рассматриваться как номинальная (сужающая возможности анализа: исследователь не должен считать индексы и ряд коэффициентов корреляций с другими переменными).

В каких случаях она может быть преобразована в порядковую? В тех случаях, когда из-меряется эмоциональное отношение людей, вариант ответа «трудно сказать» может рассматриваться как «нулевая точка между положительной и отрицательной осями шкалы; поэтому при преобразовании шкалы его можно ставить посередине симметричной шкалы и присваивать среднее (медианное) значение.

Варианты ответов типа «Не знаю» в этом случае интерпретируются как «неответ»; и анкеты с этим вариантом исключаются из анализа по данному признаку. Примерами шкал, измеряющих эмоциональное отношение, могут служить как прямые ответы на вопрос: «Как Вы относитесь (положительно или отрицательно) к …?», так и вопросы, касающиеся удовлетворенности, доверия и т.п.

Как преобразовать номинальную шкалу, допустим, удовлетворенности, в порядковую? Например, в анкете был поставлен вопрос с предложенным веером ответов: «В какой степени Вы удовлетворены…?»

  • 1 — полностью удовлетворен;
  • 2 — в определенной степени удовлетворен;
  • 3 — в определенной степени не удовлетворен;
  • 4 — совершенно не удовлетворен;
  • 5 — трудно сказать.

В таком виде веер ответов представляет собой номинальную шкалу, позволяющую строить распределение по отдельным градациям процентов (или частот) респондентов, которые выражают ту или иную степень удовлетворенности или неудовлетворенности. Сравнительный анапиз таких данных проводить достаточно неудобно (например, при ежемесячном мониторинге, если происходит изменение в показателе процентов каждой из пяти групп, трудно сказать, на-сколько же изменился индекс удовлетворенности в целом).

Но в данном случае вариант ответа «трудно сказать» можно рассматривать как нейтральную позицию на шкале удовлетворенности, так как не имеет значения, по каким именно причинам респондент затрудняется ответить; важно что он не высказывает ни удовлетворенности, ни неудовлетворенности (по этому критерию он занимает промежуточную позицию). Поэтому при преобразовании шкалы он может быть переставлен в данном случае на третье место с присвоением соответствующего рангового значения. Преобразованная шкала выглядит следующим образом:

  • 1 — полностью удовлетворен;
  • 2 — в определенной степени удовлетворен;
  • 3 — трудно сказать (трудно сказать, удовлетворен или нет);
  • 4 — в определенной степени не удовлетворен;
  • 5 — совершенно не удовлетворен.

В таком виде шкалу можно считать порядковой, в которой кодовый номер отражает, по крайней мере, ранговое место в континууме степени удовлетворенности. Условно считая интервалы равными (а эту условность социологи допускают настолько часто, что, по негласному конвенциальному согласию, в настоящее время ее можно признать легитимной), можно, определив шкалу интервальной, считать средний индекс.

В данном случае самое высокое ранговое место — у ответа «совершенно не удовлетворен». Следовательно, полученный в баллах индекс должен быть назван «индексом неудовлетворенности». Если же исследователь хочет полученный количественный индикатор назвать «индексом удовлетворенности», он должен поменять порядок следования вариантов ответов с соответствующими кодами:

  • 1 — совершенно не удовлетворен;
  • 2 — в определенной степени не удовлетворен;
  • 3 — трудно сказать, удовлетворен или нет;
  • 4 — в определенной степени удовлетворен;
  • 5 — полностью удовлетворен.

Если при планировании анализа исследователь предполагал использовать такую переменную, как удовлетворенность (например, удовлетворенность жизнью, работой и т.п.), в качестве критерия группировки населения на тех, кто удовлетворен, и на тех, кто не удовлетворен, он может преобразовать имеющуюся в анкете номинальную шкалу в номинальную же, но с меньшим перечнем ответов, укрупняя группы:

  • 1 — удовлетворены;
  • 2 — не удовлетворены;
  • 3 — затрудняются определить свое отношение.

Данные, представленные в таком виде, более удобны для сравнительного анализа. И если автор не планирует расчет индексов и коэффициентов корреляций, то именно в таком виде (с укрупненной группировкой) лучше конструировать вопрос в анкете. В таком случае и респондентам легче отвечать, и при обработке не надо будет проводить до¬полнительного преобразования.

Но если исследователь планирует применять различные виды анализа, требующие преобразования шкал, то в анкете в таком случае лучше предусмотреть более дробную оценку измерения респондентов. Степень дробности измерения называется точностью шкалы.

Чем выше точность шкалы, тем тоньше она реагирует на изменение в динамике отношения и на различия в отношении к разным объектам. Следовательно, чем более ясное представление на этапе планирования у исследователя — каким именно образом он будет анализировать материал, тем более адекватный инструментарий он подготовит.

Другими словами, если исследователь не планирует слож¬ный анализ, нет смысла повышать точность шкал, перегружая анкету лишними вариантами ответов на предлагаемые вопросы. При желании сохранить возможность углубленного анализа, он должен очень внимательно отнестись к процедуре преобразования шкалы, прежде чем использовать разнообразный арсенал статистических методов анализа.

Узнай цену консультации

"Да забей ты на эти дипломы и экзамены!” (дворник Кузьмич)