Содержание
1. Проблема качества социологического измерения
2. Надежность и валидность измерения
3. Конструирование индексов и шкал
Библиографический список
1. Проблема качества социологического измерения
Переменная-признак, включенная в модель измерения, может задаваться совокупностью эмпирических индикаторов (в предельном случае — одним индикатором), наблюдаемые значения которых содержат, помимо истинного, ошибочный компонент. Задача оценки качества измерения — это, говоря обобщенно, задача разделения истинного значения и ошибки. Еще одна проблема, стоящая перед исследователем, связана с необходимостью использовать несколько показателей (вопросов анкеты, данных наблюдения и т. п.) для построения суммарного индекса или шкалы, позволяющих получать более точные, т. е. менее подверженные смещению, оценки интересующей исследователя переменной. Индексы и шкалы позволяют перейти от многообразия конкретных, наблюдаемых переменных-индикаторов, отражающих лишь отдельные аспекты теоретического понятия, к более абстрактным переменным теоретической модели. Так, например, конкретный вопрос об участии в голосовании дозволяет сделать определенные выводы о политической активности людей, однако ограничившись только этим вопросом, вы ничего не узнаете о других аспектах и формах политической активности. Кроме того, использование нескольких показателей позволяет уменьшить влияние посторонних факторов на ваши оценки величины или разброса значений переменной и сделать получаемые результаты более устойчивыми и воспроизводимыми. Иными словами, использование индексов и шкал ведет к повышению надежности и валидности измерения. С рассмотрения этих понятий мы и начнем данную главу.
2. Надежность и валидность измерения
Качество отдельных индикаторов, суммарных показателей (индексов) и шкал определяется их надежностью и валидностью.
Надежность измерения связана с его устойчивостью и воспроизводимостью. Показатель может считаться надежным в той мере, в которой полученные оценки могут быть воспроизведены на данной совокупности объектов измерения. Основной вид надежности — это надежность-повторяемость (или диахронная, ретестовая надежность). Оценка ретестовой надежности отражает результаты повторного применения одного и того же показателя (вопроса, теста) для одной и той же выборки случаев (респондентов) в разные моменты времени. Если люди отвечают на вопрос одинаково и в первом, и во втором, и во всяком последующем случае, то этот вопрос надежен. Если тест умственных способностей дает те же результаты при повторной проверке на одной и той же группе старшеклассников, то это надежный тест.
Важно отметить, что надежность инструмента измерения не отражает его точность или правильность. Скажем, если на вопрос о доходе респонденты дважды дадут совершенно идентичные ответы, завышенные на какие-нибудь 100%, мы имеем дело с абсолютно надежным, но неточным показателем. Если, в другом случае, термометр с безукоризненной надежностью показывает электрическое сопротивление кожи, у нас нет оснований говорить о правильности, адекватности измерения. Оценка надежности-повторяемости — это корреляция между результатами повторных измерений. В случае единичного вопроса-индикатора достаточно просто сопоставить ответы одной и той же группы людей, полученные в первом опросе, с ответами, данными двумя неделями или месяцем позднее, и вычислить коэффициент корреляции. На практике хорошей можно считать корреляцию 0,8 и выше.
К недостаткам оценок надежности-повторяемости следует отнести, во-первых, сложность проведения повторных замеров на больших выборках, типичных для социологии. Во-вторых, истинное значение переменной также может изменяться с течением времени, например, политические симпатии могут измениться за неделю в результате каких-то скандальных разоблачений, а зарплата — существенно возрасти за месяц из-за введения обязательного индексирования в условиях инфляции. В последнем случае перед исследователем встанет трудноразрешимая задача отделить колебания, вызванные изменением истинного значения переменной, от колебаний, связанных с надежностью показателя. Поэтому так важен еще один вид надежности — надежность-согласованность. Оценить надежность-согласованность можно лишь в том случае, если для измерения одной и той же переменной используют множество индикаторов. Зато для такой оценки достаточно однократного измерения. В психологическом тестировании, например, используют батареи тестов, нацеленных на измерение одной способности или одного личностного качества. Социологи — если они располагают достаточными средствами и техническими возможностями — используют индексы и шкалы, состоящие из множества отдельных вопросов-индикаторов.
Самый простой способ оценки надежности-согласованности — это «расщепление пополам». Если, например, у нас есть 12 вопросов, предположительно измеряющих политическую активность, где каждому вопросу присвоен 1 балл, а максимальной политической активности соответствует суммарный индекс 12 баллов, то применяется следующая процедура:
1. Вопросы в случайном порядке разбиваются на два равных списка (по 6 вопросов в каждом) и предъявляются один раз группе испытуемых.
2. Далее подсчитывается коэффициент корреляции между результатами одних и тех же испытуемых по разным «половинам» теста: чем выше его значение, тем согласованнее оценки истинного значения политической активности, получаемые с помощью данного набора индикаторов. Не исключено, однако, что полученная таким способом оценка надежности окажется весьма чувствительной к способу «расщепления пополам»: коэффициент корреляции будет заметно меняться в зависимости от способа составления двух списков.
Еще одна элементарная процедура, позволяющая оценить надежность отдельного вопроса (высказывания, пункта шкалы), — это проверка его корреляции с суммарным баллом, т. е. с суммарным значением индекса. Если для данной группы опрошенных коэффициент корреляции между отдельным вопросом о частоте зарубежных поездок и суммарным «индексом ксенофобии» оказался равен 0,3, то можно предположить, что названный вопрос не отражает истинного значения переменной «уровень ксенофобии» и может быть исключен из опросника. Ведь строго определенная надежность — это та доля измеренного разброса оценок, которая относится к истинному разбросу значений измеряемой переменной (мы пользуемся здесь менее строгим и скорее содержательным определением, поскольку пока не обсуждали необходимые статистические понятия). Очевидно, что коррелирование с суммарным баллом — это процедура, применимая для имеющих довольно простую структуру суммарных индексов и шкал.
В любом случае важно располагать явной моделью измерения теоретической переменной, так как лишь она позволит предсказать, каковы ожидаемые отношения между отдельными индикаторами и насколько применимы описанные простые методы оценки надежности. Чтобы убедиться в этом, достаточно сравнить модель с множеством эффект-индикаторов латентной переменной с моделью, включающей только причинные индикаторы. Очевидно, что эффект-индикаторы должны быть высоко согласованны и с латентной, переменной-свойством, которую они призваны измерять, и друг с другом. Однако это не так уж очевидно для причинных индикаторов: скажем, и образование, и доход — важные компоненты понятия «социально-экономический статус». Однако даже если образование растет, доход имеет право вести себя как угодно, т. е. он вовсе не должен показывать непременно высокую корреляцию с образованием. Иными словами, если от надежных эффект-индикаторов следует ожидать высокой скоррелированности друг с другом (при использовании методов «расщепления пополам» или корреляции с суммарным баллом), то для причинных индикаторов столь простой подход к оценке надежности неприменим. Разработать подходящий метод оценки надежности здесь можно, лишь анализируя взаимосвязи разных индикаторов и разных теоретических переменных в модели измерения. Прогнозируя ожидаемую направленность и величину этих связей, исследователь может оценить степень соответствия своих предсказаний наблюдаемым данным и сделать вывод о качестве индикатора. Самыми универсальными методами оценки надежности эмпирических индикаторов являются факторный анализ и путевой анализ. В идеале для оценки надежности используют несколько индикаторов (два-три) и по крайней мере две волны панели.
Очень важно помнить, что понятие надежности связано со случайными ошибками измерения, т. е. с ошибками, которые никаким систематическим образом не связаны друг с другом или какими-то систематически действующими внешними переменными (скажем, полом или возрастом респондентов). Типичные источники ненадежности — это случайные несистематические факторы, связанные с колебаниями внимания респондентов, неоднозначностью формулировки вопроса, ведущей к различию в его восприятии в разных случаях; несистематическими различиями в проведении интервью; различиями в кодировании открытых вопросов, или с ошибками при вводе данных. Например, если предложить даже очень опытным специалистам классифицировать сотню населенных пунктов по заранее разработанной схеме кодирования типов поселений, то, вероятнее всего, можно будет найти по крайней мере несколько расхождений в получившихся классификациях. Некоторые расхождения будут связаны с наличием «предельных» случаев, не поддающихся однозначной классификации по предложенным правилам, некоторые — с механическими ошибками записи или невнимательностью. Предварительная оценка надежности вопросов социологической анкеты требует прежде всего «отбраковки» неясно сформулированных вопросов, на которые люди часто отвечают случайным образом. Столь же низка надежность вопросов, на которые респонденты попросту не способны ответить, так как не имеют никакого мнения по затронутой проблеме или ничего не знают о ней. Далеко не все опрошенные, столкнувшись с иррелевантным вопросом, честно ответят «не знаю» или «не помню». Многие дадут наугад выбранный ответ из вежливости или нежелания демонстрировать свою неосведомленность.
Методы увеличения надежности нами уже обсуждались. Во-первых, нужно стремиться к использованию множественных индикаторов. Когда же это невозможно, т. е. существуют теоретические или практические трудности в измерении одной переменной разными способами, то следует использовать самые устоявшиеся и общепринятые показатели (например, если можно лишь один раз спросить респондента о его возрасте, то лучше всего использовать в точности такую же формулировку вопроса и те же категории ответа, какие используются в общенациональных переписях, масштабных панельных исследованиях и т.п.).
К другим методам увеличения надежности можно отнести «отсев» иррелевантных вопросов, анализ словесной формулировки вопроса, обучение и контроль интервьюеров, совершенствование методов кодирования данных и процедур ввода.
Валидность измерения, в самом общем смысле, характеризует соответствие измерения его цели. Эмпирический показатель валиден (обоснован, правилен) в той мере, в какой он действительно отражает значение той теоретической переменной, которую предполагалось измерить. Очевидно, что нет смысла говорить о валидности какого-то индикатора самого по себе. Валидность инструмента измерения состоит в однозначностш и правильности получаемых результатов относительно измеряемого свойства объектов, т. е. относительно предмета измерения. Можно сказать, что валидность определяет «чистоту» измерения теоретического конструкта. Когда измерение является непосредственным, т.е. мы можем прямо подсчитать количество эталонных единиц измеряемого свойства, и на результаты измерения влияют только случайные ошибки, надежность и валидность неразличимы, валидность инструмента измерения равна его надежности. Если мы измеряем интересующее нас свойство лишь косвенно, используя какой-то индикатор, возникает различие между надежностью и валидностью. Индикатор может обладать высокой надежностью (воспроизводимостью), но при этом измерять интересующий нас социологический конструкт недостаточно «чисто». Уже на интуитивном уровне очевидно, что вполне надежный инструмент может измерять нечто другое, помимо интересующего исследователя качества (например, не столько политическую активность, сколько конформизм). Косвенное измерение обычно содержит и случайный, и неслучайный ошибочный компонент. Именно неслучайный компонент, включающий в себя систематическую (скоррелированную) ошибку и, реже, имеющую одну и ту же величину для каждого случая постоянную ошибку измерения, определяет валидность показателя. Характерными примерами систематической ошибки измерения в социологическом опросе или эксперименте являются уже упоминавшиеся эффекты «памяти», социальной желательности, установки за позитивный или негативный ответы. Они влияют не только на правильность, валидность индикатора интересующей исследователя переменной, но и на правильность и обоснованность результатов анализа данных: скоррелированная ошибка измерения может воздействовать на любые статистические показатели, в том числе на показатели взаимосвязи между переменными и на оценки значимости различий между подгруппами. Иными словами, конечным итогом «пользования невалидных индикаторов могут оказаться неверные содержательные выводы.
Проблема валидности измерения — сложнейшая проблема социологической методологии. Валидное измерение — это прежде всего результат валидной модели измерения, т. е. результат обоснованной и ясной концептуализации теоретических представлений. Здесь мы опишем лишь основные виды валидности и традиционные методы валидации, т. е. установления валидности измерений.
Валидностъ по содержанию показывает, в какой мере избранные исследователем индикаторы отражают различные аспекты теоретического понятия. Иными словами, речь идет о представительности данной совокупности измерений да отношению к концептуальной структуре переменной-признака, о полноте операционализации теоретических понятий. Например, экзамен по статистике может рассматриваться как валидный инструмент измерения статистических знаний студентов, так как экзаменационные вопросы отражают содержание лекций и учебников. Однако если все вопросы относятся лишь к одному разделу прочитанного курса — скажем, к нормальному распределению, — то результаты экзамена будут отражать, например, умение студентов переводить «сырые» баллы в стандартные оценки, но ничего не скажут о знании корреляции и регрессии.
Основная процедура оценки валидности по содержанию — это суждение эксперта. В некоторых случаях связь между теоретическими понятиями и измеряющими их индикаторами столь ясна, что никакие специальные обоснования попросту не требуются: понятно, что термометр измеряет температуру. Здесь можно говорить об очевидной (иногда—лицевой, от англ. face validity) валидности показателя. Очевидная валидность тем выше, чем тождественнее понимание цели вопроса, теста или иного показателя профессионалом-социологом и неискушенным респондентом. Вопрос о частоте покупки шампуня, по всей вероятности, не содержит в себе никаких подвохов и позволяет судить именно о том типе потребительского поведения, который описан в вопросе. Однако в более сложных случаях содержательная валидность отнюдь не сводится к очевидной. Набор простых вопросов о излюбленном способе проведения досуга, предпочитаемой марке автомобиля, частоте чтения престижного журнала и т. п. может быть нацелен на измерение «стиля жизни» респондента (в данном случае измерение позволяет отнести человека к одной из номинальных категорий стиля жизни — «выживающий», «достиженческий», «экзистенциальный», «социальный» и т. п.). Судить о полноте этого набора и относительной значимости вопросов для измерения понятия «стиль жизни» могут только специалисты. Основой такого экспертного суждения является теоретическое определение, концептуализация исследовательской переменной. Обычно экспертное суждение о валидности по содержанию выносится более или менее стихийно, после публикации результатов исследования. Иногда все же удается использовать более организованные процедуры — метод параллельных панелей или метод нескольких судей. В первом случае две или три последовательные панели специалистов проводят всю процедуру валидации по содержанию, т. е. сравнивают существующие дефиниции, составляют список возможных индикаторов и оценивают их репрезентативность по отношению к исследуемой концептуальной области. Если сравнение индикаторов, независимо отобранных в двух и более панелях, обнаруживает множество совпадений, можно говорить о высокой содержательной валидности.
Метод нескольких судей (экспертов) полезен в тех случаях, когда переменная-признак, которую предполагается измерить, имеет многомерную структуру. Если, например, социолог разрабатывает воображаемую шкалу социально-экономического благополучия регионов, то полезно обратиться к специалистам в таких областях, как демография, социальная политика, занятость, налоговая система и т. п. Опрос экспертов позволит выявить существенные факторы, входящие в шкалу, оценить их сравнительную значимость и найти релевантные эмпирические индикаторы.
Критериальная валидность (или валидность по критерию) показывает, насколько хорошо результаты по данному тесту или индикатору согласуются с результатами измерения другого показателя, называемого критерием. Чаще всего критерий — это та переменная, которая и представляет практический интерес для исследователя, но не может быть измерена в данный момент. Например, критериальная валидность вступительных экзаменов определяется той академической успеваемостью, которую в дальнейшем продемонстрируют студенты (т. е. академическая успеваемость является в данном случае критерием). Можно также предположить, что тест моральной оценки девиантного поведения для подростков обладает критериальной валидностью по отношению к реальному отклоняющемуся поведению. Индикатор, обладающий доказанной критериальной валидностью, может рассматриваться как переменная-предиктор, позволяющая предсказывать индивидуальные значения переменной-критерия. Конечно, нужда в предикторе, замещающем собственно критерий, возникает лишь в тех случаях, когда оценки по критерию получить трудно, т. е. речь идет о давно прошедших или еще не наступивших событиях, либо переменную-критерий трудно измерить из-за практических или этических соображений. Валидность предиктора обычно тем выше, чем ближе он к критерию. Скажем, идеальным методом отбора курсантов авиационного училища мог бы стать пробный краткосрочный курс обучения с проверкой практических навыков управления самолетом в финале: прошедшие проверку претенденты имели бы все шансы стать настоящими профессионалами. Однако такой метод слишком дорогостоящ и на практике используют тесты интеллекта, испытания визуально-моторной координации и другие показатели, установив предварительно их критериальную валидность. В другом случае проективный личностный тест (типа ТАТ — теста тематической апперцепции, подразумевающего составление рассказов по фотографиям с неопределенным сюжетом) позволит выявить признаки психоза либо травмирующего сексуального опыта в прошлом пациента. Полное психиатрическое обследование могло бы занять очень много времени, да и данные о плохом обращении в детстве получить довольно трудно.
К основным типам критериальной валидности относят прогностическую, конкурентную и постдиктивную («предсказывающую-назад») валидности.
Прогностическая критериальная валидность описывает точность, с которой значения данной переменной — обычно характеризующей отдельного индивида или группу — могут быть предсказаны на основании текущих значений какой-то другой переменной (предиктора). Очевидно, что наилучшим показателем такой прогностической точности будет корреляция между значениями переменной-предиктора и значениями переменной-критерия для одной и той же выборки. Тогда — в пределах ошибки выборки — коэффициент корреляции будет равен коэффициенту прогностической валидности.
Конкурентная валидность по критерию — это степень соответствия между текущими значениями переменной-критерия и переменной-предиктора. Попросту говоря, исследователь использует результаты измерения по одному признаку для того, чтобы оценить значение другой переменной. Причина может заключаться в том, что измерение непосредственно переменной-критерия трудноосуществимо, занимает слишком много времени и т. п. Проблема конкурентной валидности весьма значима для эмпирической социологии, где многие поведенческие или установочные переменные измеряются не непосредственно, а через самоописания, ответы на анкетные вопросы, иными словами, через вербальное поведение. Например, мы можем оценить конкурентную валидность анкетного вопроса о частоте посещения дискотеки студентами-отличниками с помощью серии включенных наблюдений за реальным поведением данной группы. Уже ранние исследования конкурентной валидности фактографических вопросов в социологии показали, что даже для относительно «безобидных», несензитивных индикаторов конкурентная валидность может изменяться
10-09-2015, 15:28