2. Класифікація шкал.

Застосовують різні класифікації шкал. Зокрема, В.Ядов пропонує користуватися континуальною класифікацією, у якій шкали впорядковані в міру підвищення їхньої здатності задовольняти вимогам більш різноманітних операцій із числами. Тут виділено п'ять класів шкал, причому назви класів часто двоякі – більш повні й скорочені:

Номінальні шкали

1) Номінальна шкала (неупорядкована шкала найменувань).

2) Частково упорядкована номінальна шкала.

3) Порядкова шкала або повністю упорядкована ординарна шкала (її ще називають – рангова).

Метричні шкали

4) Інтервальна шкала (шкала рівних інтервалів).

5) Ідеальна або абсолютна шкала (шкала пропорційних оцінок).

Н.Паніна пропонує континуальну класифікацію звести до трьох шкал: номінальної, порядкової і метричної. Така класифікація тотожна з типологією, яка пропонується у комп’ютерній програмі обробки інформації SPSS.

Зауважимо, що всі номінальні шкали є дискретними; метричні – неперервними; порядкові ж шкали посідають проміжне становище. Одним із аналітичних завдань дослідника є визначення міри дискретності порядкової шкали.

Часто шкалам даються „власні” імена за прізвищем винахідника (наприклад, шкали Гуттмана, Терстоуна, Гілфорда, Богардуса, Лайкерта та ін.), але всі вони укладаються в запропоновану класифікацію. Варто запам'ятати, що всі ці шкали призначені для квантифікації одномірних розподілів, тобто виміру деякої довжини в одному й тільки в одному континуумі властивостей. Фактично ж нерідко користуються багатомірними вимірами, що моделюють об'єкт.

Позначення шкал проводиться до початку обробки даних і результати вносяться до „ключової” анкети (навпроти кожного пункту-запитання анкети вказують вид шкали). Таким чином, перш ніж розпочати статистичний аналіз, необхідно навчитися вільно орієнтуватись у визначенні виду і типу шкал.

Номінальна шкала.

Номінальна шкала – це шкала, в якій код відповіді є не більш ніж найменуванням категорії. Іншими словами, вона являє собою класифікацію і відображає лише властивості рівності-нерівності об’єктів. Приклад: „стать”, „національність”. Це диференціююча шкала, яка дозволяє відокремити один об’єкт від іншого.

Більшість комп'ютерних програм з обробки даних оперує не словами і буквами, а цифрами; тому інформація для обробки вводиться здебільшого числами (відповідним кодом). Наприклад, запитання анкети: „Ваша стать?” супроводжується двома варіантами відповідей:

1 – чоловіча

2 – жіноча

Респондент, орієнтуючись на зміст слів („чоловіча”, „жіноча”), обводить відповідний код („1” чи „2”). У всіх подальших операціях у файлі даних під кодом „1” маються на увазі чоловіки, під кодом „2” – жінки.

Коли шкала номінальна, то при всіх операціях ці цифри означатимуть лише найменування відповідної категорії, а не число, яким позначений код: введена цифра не має свого числового значення. Ми цілком змогли б використати будь-які інші цифри чи двозначні числа (наприклад, „7” і „2”, чи „10” і „20”). Це не має жодного значення для подальших операцій, якщо шкала має позначку „номінальна”, Але для зручності обробки використовують звичайний порядок чисел. При цьому не передбачається, що чоловіки в якому-небудь відношенні первинні, а жінки – вторинні. Автор без будь-якої похибки для аналізу міг би поміняти їх місцями.

Чому це важливо розуміти у процесі аналізу даних? Позначаючи шкалу як „номінальну”, автор відмовляється від числових маніпуляцій з нею. Коли цифри позначають числа, мається на увазі, що „1” менше „2” вдвічі; чи якщо від „2” відняти „1”, то отримаємо „1”, якщо до „1” додати „2”, то матимемо „3” і т. ін. У випадку ж позначення шкали як номінальної цифри „1” і „2” позначають тільки найменування відповідних категорій.

Працюючи з номінальними шкалами, слід дотримуватися двох правил. По-перше, треба точно дізнатися, які числові коди позначають ту чи іншу категорію. По-друге, під час аналізу даних із числовими знаками кодів не можна здійснювати жодних арифметичних дій – додавання, віднімання, множення, ділення, не можна обчислювати середнє арифметичне. Це цілком зрозуміло дослідникові, коли він аналізує демографічні дані. Проте помилки трапляються досить часто, коли дані стосуються відносин. Прикладом такої помилки досить часто є аналіз відповідей на запитання: „ЯКОЮ МІРОЮ ВИ ДОВІРЯЄТЕ N?” Припустимо, що віяло відповідей сформоване так:

1 — зовсім не довіряю

2 — певною мірою довіряю

3 — цілком довіряю

4 — важко відповісти, довіряю чи ні

5 — я його не знаю.

Ця шкала може бути позначена тільки як номінальна, оскільки код „4” за своїм значенням не відповідає чотирьом балам довіри, а код „5” не означає найвищого балу довіри. Недосвідчені автори, аналізуючи дані, замовляють підрахунок індексу (рейтингу довіри), і тоді відповідна кодова позиція у наступних математичних процедурах використовується як число з відповідним значенням. У цьому випадку найвищі бали отримують ті особи, яких респонденти не знають, і ті, до кого ще не сформувалося певного ставлення.

Щоб уникнути подібних непорозумінь, дослідник повинен добре розібратися в характері шкал і точно їх визначити до початку аналізу. Краще, звичайно, коли це робиться під час підготовки анкети. Але якщо на цьому етапі дослідник свідомо не сформував шкали або після початку аналізу йому спало на думку застосувати не передбачені дослідницькою програмою статистичні прийоми аналізу, він повинен визначити тип шкали і, в разі потреби, перекодувати інформацію.

Прикладами номінальних шкал в анкетах є відповіді на запитання про національність; стать; професію; галузь, в якій працює респондент; про населений пункт чи регіон, де він мешкає; мотиви того або іншого вчинку тощо.

Номінальна шкала може бути підготовлена дослідником як під час складання анкети, так і в процесі ручної обробки анкет (до введення інформації в комп'ютер). Наприклад, на запитання: „Ваша національність?” автор закладає віяло відповідей: 1 – українець, 2 – росіянин, 3 – бєларус, 4 – поляк, 5 – єврей, 6 – інша; чи 1 – українець, 2 – румун, 3 – інша (конкретний зміст віяла відповідей визначається завданнями дослідника, особливостями вибірки або уявленням автора інструментарію про те, які національності можуть потрапити до вибірки). У ситуації, коли дослідникові точно не відомо, представники яких національностей стануть респондентами, і коли дослідник не бажає втрачати цю інформацію, він може поставити запитання про національність у відкритій формі. Так часто роблять при визначенні професії респондентів, мотивів поведінки та іншої інформації, коли дослідник не впевнений, що йому відомі всі можливі варіанти відповідей.

Але у будь-якому випадку закрите віяло відповідей необхідно підготувати, хоч би у вигляді кодувального аркуша, до перекодування і редагування архіву анкет. Якщо дослідник не був упевненим у повноті своєї поінформованості в період конструювання анкети і це запитання поставив у відкритій формі, він може після одержання заповнених анкет доручити одному з помічників виписати відповіді на це запитання (це може бути список по всіх анкетах чи по частині анкет) і на підставі виписаних даних підготувати кодувальний аркуш – список національностей, в якому навпроти кожної національності буде вказано її кодувальний номер. Як бачимо, для введення у комп'ютер у будь-якому випадку кожний варіант відповіді повинен мати відповідний числовий код, який, нагадаємо, для номінальної шкали є лише аналогом відповідного найменування.

Номінальні шкали за своїм різновидом бувають альтернативними та варіантними (багатоваріантними). Альтернативні шкали припускають можливість лише однієї відповіді на поставлене запитання (стать, національність тощо). Варіантні шкали припускають можливість кількох відповідей на поставлене питання. Наприклад, запитання про причини, за якими респондент хоче поміняти місце роботи чи місце проживання, можуть передбачати кілька варіантів відповідей. Визначення різновиду номінальної шкали має принципове значення для подальшої обробки та аналізу даних.

Звичайно зі шкалами, що стосуються демографічних характеристик, дослідник не зазнає труднощів – здавалося б, у цьому разі всі шкали повинні бути альтернативними. Але й тут є „підводне каміння”. Наприклад, формулюючи відповіді на запитання про те, який навчальний заклад закінчив респондент, дослідник має на увазі альтернативну шкалу. Але він часто не враховує, що респондент міг закінчити не один навчальний заклад. Або, наприклад, запитання про те, яка професія у респондента, також може випускати з поля зору, що респондент не знає, чи йдеться про професію за базовою освітою, чи про ту, за якою він працював більшу частину життя, чи про ту, за якою він працює зараз. Тому автор анкети повинен або внести відповідні (уточнюючі) характеристики до формулювання запитання (якщо він хоче працювати з альтернативною номінальною шкалою), або позначити шкалу як варіантну.

Дещо складнішими є запитання, що стосуються думок, особливо ставлень людей до різноманітних соціальних процесів та явищ. Тоді визначення різновиду номінальної шкали здійснюється дослідником у формі додаткової інструкції до запитання. Наприклад, до запитання (з відповідним переліком відповідей) „ЩО, НА ВАШУ ДУМКУ, ПЕРЕШКОДЖАЄ ЕФЕКТИВНОМУ ЗДІЙСНЕННЮ ЕКОНОМІЧНИХ РЕФОРМ?” можна дати різні інструкції: 1) „Зазначте тільки один, найважливіший, варіант відповіді”; 2) „Зазначте не більше, ніж два (три, п'ять і т.д.) варіанти відповіді”; 3) „Зазначте усі слушні, на Вашу думку, варіанти відповіді”.

Конкретний варіант інструкції дослідник визначає залежно від тієї інформації, яку він збирається одержати при інтерпретації результатів. Важливо тільки пам'ятати, щоб така інструкція обов'язково мала місце у формулюванні запитання, якщо постановка запитання передбачає багатоваріантну відповідь.

Під час визначення типу шкали треба завжди враховувати, що коли такий варіант, як „важко відповісти”, стоїть наприкінці переліку варіантів відповідей (і, відповідно, має найбільший за числовим значенням код), то ця шкала є номінальною.

Порядкова шкала.

Порядкова (ординальна) шкала – це така послідовність відповідей на запитання, в якій кожний наступний варіант відповіді характеризує наступне рангове місце у континуумі значень.

Вона відображає не лише відношення рівності між об’єктами, але й відношення послідовності („більше”, „краще” тощо), тобто застосовується для ранжування об’єктів. У разі використання порядкової шкали завжди можна сказати, що кожний наступний варіант відповіді наділяється значенням „вище” (або „нижче”), „більше” (або „менше”) і т. д. Кодовий номер варіанта відповіді вказує на його місце у визначеному порядку. Тут обов'язково є критерій континууму (своєрідна лінійка), вздовж якої розташовано варіанти відповідей.

Прикладом порядкової шкали можуть бути відповіді на запитання про рівень освіти:

1 — початкова

2 — середня

3 — вища.

Другим прикладом порядкової шкали є певне віяло відповідей на запитання: „ЯКОЮ МІРОЮ ВИ ЗАДОВОЛЕНІ...?”:

1 — зовсім не задоволений

2 — скоріше не задоволений

3 — важко відповісти, задоволений чи ні

4 — скоріше задоволений

5 — цілком задоволений.

Порядкові шкали загальновживані при опитуваннях громадської думки. З їхньою допомогою вимірюють інтенсивність оцінок певних ознак, суджень, подій, ступені згоди чи незгоди із запропонованими твердженнями (задоволений, впевнений, схвалюю, буває, важливо та ін.).

При застосуванні порядкових шкал кодове значення варіанта відповіді використовується продуктивніше (порівняно з номінальними) під час статистичного аналізу даних, оскільки у цьому разі цифрове значення коду наповнюється певним числовим змістом.

Залежно від міри неперервності одні порядкові шкали можуть розглядатися як рангові, інші – як умовно інтервальні. Такий поділ здійснюється на підставі визначення „дистанції” між варіантами відповідей.

Якщо дослідник вважає, що „дистанцію” між варіантами відповідей визначити неможливо чи між різними варіантами вона різна, то порядкову шкалу треба оцінити як рангову. Наприклад, у наведеному вимірюванні рівня освіти не можна стверджувати, що середня освіта настільки ж „більша” від початкової, наскільки вища „більша” від середньої. Іншим прикладом може бути шкала відповідей на запитання про те, якою за послідовністю народжень у сім'ї дитиною є респондент: дві особи можуть вказати другу позицію, але при цьому в одного респондента між ним і першою дитиною в сім'ї може бути різниця в один рік, а у другого – в 10 років. Можна побачити, що при використанні рангової шкали втрачається інформація про кількісні відмінності у межах окремих градацій.

При використанні такого типу шкал кодовим значенням відповіді вважається певний бал, який характеризує порядковий ранг досліджуваної якості. Через те, що рангові шкали, визначаючи порядок (послідовність) відповідей, не враховують дистанцію (інтервал) між позначеними категоріями, вони мають істотні обмеження щодо застосування різноманітних математичних процедур. Зокрема, до рангових шкал не може бути застосоване обчислення середнього арифметичного, а також усі коефіцієнти, що включають до своїх розрахункових формул значення середнього арифметичного.

Якщо дослідник передбачає і обґрунтовує, що інтервал між варіантами відповідей наближається до рівного значення, він приймає порядкову шкалу за умовно інтервальну (її ще можна назвати псевдометричною). Справжню інтервальну шкалу дослідник може отримати у результаті копіткої підготовчої роботи (так будуються шкали Терстоуна, багато тестових процедур і т.д.). При оперативному емпіричному дослідженні відпрацювання інтервальності не завжди доцільне, оскільки це досить тривала процедура (може охоплювати один-два роки). Але, працюючи над формулюваннями варіантів відповідей, навіть в оперативному дослідженні автор прагне так сформулювати відповіді, щоб „дистанції” між варіантами сприймалися респондентами як рівні інтервали.

До такого типу шкал належать варіанти відповідей на запитання щодо задоволеності, рівня довіри тощо. Під час вивчення подібних ознак дослідник може відійти від вербальних формулювань і одразу запропонувати респондентові оцінити своє ставлення у балах. Наприклад, після запитання: „Якою мірою Ви довіряєте N?” пропонується інструкція: „Зазначте свій варіант відповіді на шкалі, де 1 бал означає повну недовіру, а 5 балів – повну довіру”. Така форма подання віяла відповідей має на увазі умовне позначення інтервальності: відстані між інтервалами відповідей оцінюються в один бал.

Ще один варіант псевдометричної шкали – „термометр громадської думки”. Це шкала у 100 ділень, де крайні точки (100 і 0) вербально інтерпретуються. Наприклад, „якщо Ви повністю згодні з наведеним судженням, укажіть своє положення на термометрі як 100”, „якщо Ви повністю не згодні, вкажіть 0”. У дійсності, немає підстав вважати, що особи, які відмітили по термометру 35 і 42 градуси, настільки відрізняються в своїх оцінках, як ті, що відмітили 45 і 52 градуси. Інтервал у 7 градусів (42-35, 52-45) – чисто умовний, оскільки одні люди мають високу здібність диференціювати свої оцінки, а інші – зовсім не можуть розрізняти нюанси.

Звичайно, треба враховувати умовність таких „інтервалів”, їх значну суб'єктивність. Але оскільки таке шкалування імпліцитно обґрунтоване, шкала може бути позначена як інтервальна. Це дає змогу розширити арсенал статистичних методів аналізу певної ознаки („рівня довіри”, „ступеня задоволеності” тощо), передусім для тих випадків, коли дослідник планує під час аналізу використати індекси (рейтинги довіри, індекси задоволеності тощо).

Отже, визначивши спочатку шкалу як порядкову, дослідник, користуючись критерієм „дискретності – неперервності”, вирішує, чи буде він її інтерпретувати як рангову, чи з тією або іншою дозою обґрунтованості цю порядкову шкалу можна інтерпретувати як інтервальну. Залежно від цього будується план аналізу – застосування тих чи інших статистичних процедур. Правомірність їх застосування повністю зумовлена мірою обґрунтованості визначення типу шкали.

Метрична (інтервальна) шкала.

Метрична (інтервальна) шкала – це шкала з безумовно рівними значеннями інтервалів між позиціями відповідей. Вона дозволяє фіксувати величину інтервалу і завжди має одиницю виміру, якою вимірюється відстань між позиціями. Прикладами метричної шкали є дані за віком (одиниця виміру – рік); за доходом (одиниця виміру – грошова) і т.ін. Метрична шкала практично не має обмежень у застосуванні статистичних процедур; у цьому аспекті метричні шкали найефективніші для аналітика. Прагнення надати інтервальності порядковим шкалам визначається потребою дослідника наблизити порядкову шкалу до аналітичних можливостей метричної.

Але й метричні шкали з огляду на певні вимоги аналізу, особливо подання даних, мають недоліки. Наприклад, у разі опису і представлення результатів дані, одержані за допомогою метричної шкали, мають вельми громіздкий вигляд: так, шкала віку звичайно варіює від 18 до 75 років; ще більшу відстань має шкала доходу. Якщо автор бажає подати дані стосовно того, як люди різного віку ставляться, припустимо, до економічних реформ, то таблиця, в якій першу групу становитимуть особи 18 років, другу – 19, третю – 20 і т.д., буде мати багато рядків, і користувачеві важко буде простежити тенденцію, що фіксується у відмінностях між відповідями осіб різних вікових категорій. Тому в процесі аналізу, переходячи від одних статистичних процедур до інших, дослідник може перетворити тип шкали: так, групуючи дані за віком, соціолог фактично перетворює метричну шкалу на порядкову. Іноді це не тільки можливо, але й необхідно.

Проблематика визначення типу шкали.

Перед тим, як застосувати ту чи іншу статистичну процедуру аналізу даних, одержаних за конкретним запитанням анкети, дослідник повинен точно визначити тип шкали, яку утворює сукупність відповідей на це запитання. Під час визначення типу шкали недосвідченого дослідника іноді може збити з пантелику форма відповідей, особливо, якщо відповіді подано числами.

Наприклад, на одному з методичних семінарів студентів-соціологів попросили визначити тип шкали для відповідей на запитання: „ЗАЗНАЧТЕ, БУДЬ ЛАСКА, ЧАС, КОЛИ ВИ ЗВИЧАЙНО ДИВИТЕСЯ ТЕЛЕПЕРЕДАЧІ”. Віяло відповідей було презентоване лінійкою, розміченою на години, що в сукупності утворюють певний час доби:

6_7_8_9_10_11_12_13_14_15_16_17_18_19_20_21_22_23_24

ранок | день | вечір

Тільки одна студентка у групі зуміла правильно визначити тип цієї шкали – номінальна. Переважна більшість визначили її як метричну. Так сталося тому, що варіанти були представлені, по-перше, числами, а по-друге, мали рівний інтервал. У цьому разі студенти орієнтувалися на форму, а не на зміст шкали.

Метричні шкали використовуються тоді, коли в центр аналізу покладено середні значення аналізованих величин (середньодушовий дохід тощо), і ці середні величини мають певне змістове навантаження. Скажімо, якби запитання стосувалося того, скільки годин на день звичайно респондент дивиться телевізор, то з одержаних даних про те, що половина респондентів вказала дві години, а друга половина – шість, можна було б зробити висновок: у середньому одна людина дивиться телевізор чотири години (зрозуміло, дані беруться умовно). Але якщо метрична шкала використовується для щойно наведеного запитання, то в разі обчислення середнього арифметичного можна одержати навіть не викривлену, а абсурдну інформацію: якщо половина респондентів дивиться телевізор о другій годині дня, а друга половина – о шостій вечора, зовсім не випливає, що в середньому вони вмикають телевізор о четвертій годині дня. Оцінюючи тип шкали, дослідник повинен звертати увагу не стільки на форму, скільки на зміст відповідей.

Перетворення шкал.

Оскільки кожна зі шкал має свої переваги й недоліки, то дослідник під час підготовки програми прагне сконструювати той тип шкали, який найбільше відповідає цілям аналізу. Але можливі ситуації, коли автор бажає застосувати методи статистичного аналізу, що не відповідають певній шкалі. Така ситуація може виникнути з різних причин: по-перше, через відсутність дослідницької програми і плану аналізу. Другою причиною необхідності перетворення шкали є нова гіпотеза, для перевірки якої необхідні статистичні процедури, не передбачені первинним планом. По-третє, іноді дослідник потрапляє в ситуацію, коли йому доводиться розпочинати аналіз даних, зібраних за інструментарієм, який розробляли інші автори. У подібних випадках дослідник опиняється нібито у вимушеній ситуації необхідності перетворення шкал.

Існують і об'єктивні причини, через які соціолог вже на етапі планування аналізу усвідомлює, що у процесі роботи він повинен перетворювати певні шкали. Планування перетворення шкал необхідне в багатьох випадках.

Один із таких випадків – це неузгодженість між можливостями збору інформації і вимогами аналізу. Дослідник, складаючи анкету, усвідомлює, що тип шкали не відповідає вимогам аналізу, але сконструювати шкалу по-іншому неможливо, оскільки він розуміє, що значна кількість респондентів не зможе знайти „свою” відповідь на шкалі, необхідній для аналізу. Отже, на етапі збору даних буде втрачена принципово важлива інформація. Наприклад, при вимірюванні рівня довіри до різних політичних діячів оптимальною є інтервальна шкала (припустимо, респондента просять оцінити рівень своєї довіри за п'ятибальною шкалою, де 1 бал позначає крайній рівень недовіри, а 5 – найвищий рівень довіри). Така шкала дає змогу підраховувати кількісний індекс довіри і порівнювати рейтинги довіри до різних політичних діячів. Дослідник розуміє, що частина респондентів може просто не знати того чи іншого політичного діяча. Якщо такий варіант виключити з віяла відповідей, то інформація виявиться спотвореною. Включаючи цей варіант відповіді, дослідник одержує номінальну шкалу. При цьому він може заздалегідь планувати її перетворення у процесі аналізу, щоб розширити можливості застосування статистичного апарату.

Можлива й інша ситуація, коли потрібно перетворювати шкали. Дослідник на етапі планування аналізу передбачає використати різноманітні статистичні процедури, одні з яких відповідають номінальним шкалам, інші – порядковим чи метричним. Наприклад, пропонуючи запитання про ставлення населення до приватної власності на землю, соціолог в одних випадках бажає оперувати індексом ставлення до приватизації землі (порівнюючи ставлення до приватизації різних соціальних груп населення), а в інших – сформувати дві основні групи населення, відмінні між собою за цим показником («за приватизацію» і «проти приватизації землі»), і проаналізувати відмінність між цими двома категоріями згідно з їх ціннісними орієнтаціями, соціальним статусом, психологічним станом і т. ін. У першому типі аналізу дослідникові треба скористатися статистичними процедурами, які застосовуються до інтервальних шкал, а в другому – до номінальних.

У багатьох випадках перетворення шкал можливе. Будь-яка метрична шкала може бути перетворена як на номінальну, так і на порядкову. Найпростіший спосіб перетворити метричну шкалу на номінальну – дихотомія (поділ на дві групи за певним критерієм). Наприклад, за віковою характеристикою всіх респондентів можна поділити на дві групи: до 30 років („молодь”) і після 30 років. Тут можливе групування з будь-яким інтервалом дрібності. Яке з них оптимальне?

По-перше, це залежить від гіпотез. Якщо автор має достатньо обґрунтовану гіпотезу про межі „соціального віку” (наприклад, вік закінчення вищого навчального закладу, віковий критерій виходу на пенсію тощо), які можуть впливати на досліджувані ним установки, він формує групи з певними „соціально-віковими” межами. Якщо немає досить обґрунтованих „вікових” гіпотез, можна використати вікову стратифікацію, прийняту в державній статистиці. Але тут недосвідченого соціолога підстерігає „підводне каміння”: чим дрібнішою є група, тим менша її чисельність, а чим менша чисельність аналізованих груп, тим складніше встановити, чи є зафіксовані під час аналізу даних відмінності у ставленні цих груп до тих або інших соціальних явищ значущими. Дослідник не повинен забувати, що коли в аналізованій групі менше 100 людей, то говорити про те, скільки відсотків із них ставляться до чого-небудь позитивно або негативно, можна з великою натяжкою – ці дані є умовними.

У тих випадках, коли дослідник не має власної гіпотези щодо впливу віку на той чи інший показник, а лише бажає сам зорієнтуватися, чи впливає віковий фактор на явища, які вивчаються, йому можна порекомендувати умовну трирівневу вікову стратифікацію типової регіональної репрезентативної вибірки дорослого населення (18-29, 30-55, 56-75 років). Такий підхід під час робочого аналізу дасть змогу в першому наближенні помітити тенденції впливу вікового чинника на досліджувані процеси і явища.

Щодо номінальних та порядкових шкал, то нерідко їх перетворення пов'язане з потребою визначити місце такого варіанта відповіді, як „важко відповісти” („вагаюся з відповіддю” тощо). Якщо цей варіант відповіді стоїть наприкінці загального віяла відповідей, то така шкала завжди повинна розглядатися як номінальна. Коли вона може бути перетворена на порядкову? Тоді, коли вимірюється емоційне ставлення людей, варіант відповіді „важко відповісти” може вважатися „нульовою” точкою між позитивною і негативною осями шкали, тому під час перетворення шкали його можна ставити посередині симетричної шкали і присвоювати йому середнє (медіанне) значення. (Варіанти відповідей на кшталт «не знаю» в цьому випадку інтерпретуються як „невідповідь”, і анкети із цим варіантом вилучаються з аналізу за цією ознакою.) Прикладами шкал, які вимірюють емоційне ставлення, можуть бути прямі відповіді на запитання: „Як Ви ставитеся (позитивно чи негативно) до...?”, а також відповіді, що стосуються задоволеності, довіри тощо. Як перетворити номінальну шкалу, припустимо задоволеності, на порядкову? Наприклад, в анкеті стояло запитання: „ЯКОЮ МІРОЮ ВИ ЗАДОВОЛЕНІ...?” із запропонованим віялом відповідей:

1 — цілком задоволений

2 — певною мірою задоволений

3 — певною мірою не задоволений

4 — зовсім не задоволений

5 — важко відповісти.

У такому вигляді віяло відповідей є номінальною шкалою, яка дає змогу будувати розподіл за окремими градаціями відсотків (або частот) респондентів, що висловлюють ту чи іншу міру задоволеності або незадоволеності. Порівнювати такі дані досить незручно. Наприклад, при щомісячному моніторингу, якщо змінюються відсотки кожної з п'яти груп, важко сказати, наскільки ж загалом змінився індекс задоволеності.

У щойно згаданому випадку варіант відповіді „важко відповісти” можна розглядати як нейтральну позицію на шкалі задоволеності, оскільки у цьому випадку немає значення, за якими саме причинами респондент вагається відповісти; важливо, що він не висловлює ні задоволеності, ні незадоволеності (за цим критерієм він на проміжній позиції). Тому в разі перетворення шкали він може бути переміщений на третє місце із присвоєнням відповідного рангового значення. Перетворена шкала має виглядати так:

1 — цілком задоволений

2 — певною мірою задоволений

3 — важко відповісти (задоволений чи ні)

4 — певною мірою не задоволений

5 — зовсім не задоволений.

У такому вигляді шкалу можна вважати порядковою, в якій кодовий номер відображає принаймні рангове місце у континуумі міри задоволеності. Вважаючи інтервали умовно однаковими (а цю умовність соціологи допускають настільки часто, що, за негласною конвенційною згодою, її вже можна визнати легітимною), визначають середній індекс.

У цьому випадку найвище рангове місце – у відповіді „зовсім не задоволений”. Отже отриманий в балах індекс повинен називатися „індексом незадоволеності”. Якщо ж дослідник хоче отриманий кількісний індикатор назвати „індексом задоволеності”, він повинен поміняти порядок розташування варіантів відповідей із відповідними кодами:

1 — зовсім не задоволений

2 — певною мірою не задоволений

3 — важко відповісти (задоволений чи ні)

4 — певною мірою задоволений

5 — цілком задоволений.

Якщо під час планування аналізу дослідник передбачав використати таку змінну, як задоволеність (наприклад, задоволеність життям, роботою тощо), в ролі критерію групування населення – на тих, хто задоволений, і тих, хто не задоволений, – він може перетворити номінальну шкалу на номінальну, але з меншим переліком відповідей, збільшуючи групи:

1 – задоволені

2 – не задоволені

3 – вагаюся визначити своє ставлення.

Дані в такому вигляді більш зручні для порівняння. І коли автор не планує розраховувати індекси та коефіцієнти кореляцій, то саме таким чином (із збільшеними групами) краще конструювати запитання в анкеті. Тоді і респондентам легше відповідати, і при обробці не знадобиться додаткове перетворення. Але якщо дослідник планує застосовувати різноманітні види аналізу, що потребують перетворення шкал, то доцільніше в анкеті передбачити більш дрібну оцінку виміру респондентів. Міра дрібності виміру має назву точності шкали. Чим вища точність шкали, тим тонкіше вона реагує на зміну в динаміці відношення і на відмінності у ставленні до різних об'єктів. Отже, чим ясніше на етапі планування дослідник бачить те, як він аналізуватиме матеріал, тим більш адекватний інструментарій він підготує. Іншими словами, якщо дослідник не передбачає складного аналізу, то немає сенсу підвищувати точність шкал, перевантажуючи анкету варіантами відповідей на запропоновані запитання. Однак у разі потреби в поглибленому аналізі він повинен дуже уважно поставитися до процедури перетворення шкали, перш ніж використовувати різноманітний арсенал статистичних методів аналізу.