1. Представьте себе, что у Вас есть возможность перейти на другой факультет. Перешли бы Вы?

– да, перешел бы

– нет, не перешел бы

– затрудняюсь ответить

2. Представьте себе, что Вы нигде не учитесь. Пришли бы Вы вновь учиться на Ваш факультет?

– да, пришел бы

– нет, не пришел бы

– затрудняюсь ответить

В результате мы можем получить 9 ситуаций, которые желательно свести в таблицу (логический квадрат). Каждая ситуация интерпретируется

«Пришел бы …»	«Перешел бы …»
	Нет	З/о	Да
Да	a	b	f
З/о	b	c	d
Нет	f	d	e

По соотношению ответов на оба вопроса мы видим, что максимальная удовлетворенность есть в ситуации a, а минимальная – в ситуации e, средняя – в ситуации c, т.е. ситуации а и е – это крайние позиции, с – средняя.

Ситуации b – идентичны, степень удовлетворенности в этом случае меньше, чем максимальная, и выше, чем средняя.

Ситуации d близкие по своему значению, так как ответ "да" в одной ситуации равнозначен ответу "нет" в другой ситуации (при "затрудняюсь ответить"). В этом случае степень удовлетворенности меньшая, чем средняя, и большая, чем минимальная.

Ситуации f взаимоисключают друг друга.

Ситуации обозначаются произвольно, но с учетом логических связей между ними.

На входе имеем трехчленную шкалу, а на выходе шкалу порядков с пятью градациями.

Каждой ситуации можно присвоить коды, значения, показатели, на основании которых строится ряд предпочтений (по степени убывания).

А > В > С > D > Е

А = 5, В = 4, С = 3, D = 2, Е = 1

С помощью логического квадрата мы определяем удовлетворенность учебой только отдельно взятого студента.

Техника логического прямоугольника.

Наряду с логическим квадратом можно использовать логический прямоугольник. Например, попытаемся оценить преподавание какого-нибудь учебного курса. Используем 3 критерия:

• содержание (наличие нового знания),

• интересность (стиль, ораторские способности),

• понятность (доходчивость материала).

По этим показателям (С, И, П) оценим качество курса.

Зададим три вопроса:

1. Как вы считаете, содержательный ли или нет данный

курс лекций?

1. Да

2. Нет

3. З/о

2. Как Вы считаете, интересно читает лектор или нет?

1. Да

2. Нет

3. З/о

3. В основном Вы понимаете материал данного курса?

1. Да

2. Нет

3. З/о

Ответы затруднившихся (з/о) можно не интерпретировать.

Их можно включить на стадии обработки эмпирических данных.

Мы получаем восемь ситуаций, каждая из которых характеризует определенное "качество" курса.

Этим ситуациям соответствуют оценки А (отличное), В (хорошее), С (удовлетворительное), D (плохое).

При этом А > В > С > D. В итоге у нас получился инструмент для измерения качества лекций. Причем, в начале мы использовали номинальные шкалы, а в итоге получили порядковую шкалу с четырьмя градациями.

С помощью логического прямоугольника можно измерить оценки, даваемые респондентами различным объектам.

Номер ситуации	С	И	П	Качество	Оценка	Баллы
1.	+	+	+	отличное	А	4
2.	+	+	–	хорошее	В	3
3.	–	+	+	хорошее	В	3
4.	+	–	+	хорошее	В	3
5.	+	–	–	удовлетворительное	С	2
6.	–	+	–	удовлетворительное	С	2
7.	–	–	+	удовлетворительное	С	2
8.	–	–	–	плохое	D	1

Если нам нужно получить оценку качества лекций, полученную от группы респондентов, то в этом случае необходимо формировать аналитический индекс.

Аналитический индекс – это обобщенный (производный) показатель, сформированный из исходных данных посредством математических операций.

Он строится на основе эмпирических индикаторов и показателей, полученных в ходе исследования, либо от их производных.

Простые индексы

Пример:

Существует 2 группы респондентов, одна из которых, читает материалы на политические темы регулярно, другая – нерегулярно.

Чтобы сравнить эти группы между собой «по уровню обращаемости к материалам на политические темы», следует сконструировать индекс.

Обозначим условно буквой А тех респондентов, кто читает материалы на политические темы регулярно, и буквой Б тех, кто читает их редко.

Тогда искомый индекс может принять вид:

Разность читающих материалы на политическую тему часто и читающих их редко, деленное на число всех опрошенных.

Определим границы измерения значений индекса.

Для этого предположим, что все опрошенные читают сообщения на политические темы регулярно (Б=0).

Тогда значение индекса равно +1.

Если предположить, что все опрошенные читают эти материалы редко (А=0), то значение индекса равно -1.

Таким образом, индекс изменяется в диапазоне от +1 (все опрошенные читают сообщения на политические темы регулярно) до -1 (все опрошенные читают эти материалы редко).

Индекс принимает значение 0, при А=Б (при условии, что число читающих сообщения на политические темы регулярно равно числу читающих их редко).

Пример:

Расчет простого индекса может быть применен, например, для решения следующей задачи.

Пусть проведен опрос в 4-х группах, обобщены результаты и вычислены значения индекса.

Отношение респондентов к потреблению алкогольных напитков.

Показатель	1 группа	2 группа	3 группа	4 группа
Потребляют (А)	420	220	500	300
Не потребляют (Б)	80	360	20	200
Значение индекса	0,68	-0,24	0,92	0,20

Из сравнения значений индексов следует, что с точки зрения потребления алкогольных напитков ситуация наименее благоприятна во 2-й и 4-й группах.

Комплексные индексы

Пример:

Задача измерить, как изменилась оценка населением своего имущественного статуса в июне 2015 г. по сравнению с июнем 2014 г.

К какой части населения причисляли себя респонденты	В июне 2014 г. (%)	В июне 2015 г. (%)
К высоко материально обеспеченным (а)	0,9	0,2
К средне материально обеспеченным (b)	34,3	22,4
К низко материально обеспеченным (с)	53,2	55,4
К тем, кто живет за чертой бедности (d)	10,3	20,0
Затруднились ответить	1,3	1,9
Итого:	100	100
Значение индекса имущественного статуса	-0,19	-0,37

Чтобы выяснить, какие социальные группы потерпели наибольший материальный ущерб, был использован такой интегральный показатель, как индекс имущественного статуса различных социальных групп.

Для дифференциации значений показателей по степени их интенсивности им были приписаны веса:

+1 показателю а

+0,5 показателю b

-0,5 показателю с

-1 показателю d

Индекс имущественной статусности рассчитан по формуле:

Индекс изменяется в интервале от +1 (абсолютное благополучие) до -1 (абсолютная нищета).

Практическое задание:

1. Вычисляем индекс имущественной статусности в июне 2014 г.

2. Вычисляем индекс имущественной статусности в июне 2015 г.

Вывод: у респондентов в июне 2015 г. наблюдается понижение имущественного статуса по сравнению с июнем 2014 г..

Аналитический индекс – это обобщенный (производный) показатель, сформированный из исходных данных посредством математических операций.

Он строится на основе эмпирических индикаторов и показателей, полученных в ходе исследования, либо от их производных.

Например, попытаемся найти индекс уровня беспокойства выпускников по поводу трудоустройства по специальности после окончания вуза. У каждого респондента есть оценка по порядковой шкале с тремя или пятью градациями.

Пример:

Вопрос: «Насколько Вы уверены, что найдете работу по специальности после окончания вуза?»

Варианты ответов:

1. Уверен, что найду

2. Уверен, что не найду

3. И да, и нет

Задача – получить оценку уровня беспокойства / уверенности по группе респондентов.

Оценкой «уровня беспокойства» для группы может служить разница между числом «уверенных» и числом «неуверенных» в группе. Но не абсолютная разница, а относительная. То есть доля этой разницы в общем числе респондентов данной группы. Тогда значение индекса не зависит от объема группы и по нему можно сравнивать «уровни беспокойства» разного объема.

Обозначим:

N₁ – число «уверенных»

N₂ – число «неуверенных»

N₃ – число «нейтральных»

Тогда индекс I будет иметь вид:

Данный индекс принимает максимальное значение +1 (при условии, что все респонденты уверены, что найдут работу).

Принимает минимальное значение – 1 (при условии, что все респонденты, не уверенны, что найдут работу по специальности).

Индекс равен 0, если число уверенных равно числу «неуверенных».

В группах с одинаковой разницей (отличной от 0) между «уверенными» и «неуверенными», значение индекса будет больше в той группе, где меньше нейтральных ответов.

Пример:

Вопрос: «Насколько Вы уверены, что найдете работу по специальности после окончания вуза?»

Варианты ответов:

1. Уверен, что найду

2. Скорее уверен, что найду

3. И да, и нет

4. Скорее не уверен, что найду

5. Не уверен, что найду

Обозначим:

N₁ – число «уверенных»

N₂ – число «скорее уверенных»

N₃ – число «нейтральных»

N₄ – число «скорее неуверенных»

N₅ – число «неуверенных»

Тогда индекс I будет иметь вид:

Если в предыдущей формуле все коэффициенты при разных N (частотах) были равны 1, то в этой формуле появились коэффициенты равные 0,5.

Это означает, что отдельно взятая градация вносит разный вклад в значение индекса.

Рассмотрим ситуацию, когда все респонденты в группе «скорее уверенны». Тогда значение индекса будет равно 0,5.

Если исходные порядковые шкалы имеют большее число градаций, чем 5, то следует преобразовать исходную шкалу в шкалу с меньшим числом градаций и предложенным способом вычислить групповой индекс.