- •Тема 1. Общие идеи. Постановка проблемы и выдвижение гипотез
- •1. Идея метода
- •2. Постановка проблемы и выдвижение гипотез
- •3. Требования к теории
- •Тема 2. Понятия ковариации и каузации. Каузальная модель теории
- •1. Ковариация и каузация
- •2. Понятие функциональной связи
- •3. Построение каузальной модели
- •1. Альтернативные гипотезы
- •2. Процедура операционализации
- •Тема 3. Понятие операционализации, альтернативные и рабочие гипотезы
- •3. Рабочие гипотезы, их отличие от альтернативных гипотез
- •Тема 4. Измерение. Ошибки измерения
- •1. Понятие измерения
- •2. Ошибки измерения
- •Тема 5. Валидность и надежность измерения
- •1. Понятие валидности
- •2. Способы валидизации
- •3. Надежность измерения
- •Тема 6. Построение анкеты
- •1. Структура анкеты
- •Уважаемые сограждане!
- •Сводная таблица данных1
- •2. Виды вопросов и их формулировка
- •3. Расположение вопросов и ответов
- •4. Предварительное опробование анкеты
- •Тема 7. Формирование выборки
- •1. Генеральная совокупность и выборка
- •2. Способы построения выборки
- •3. Определение объема выборки
- •Тема 8. Проведение опроса
- •1. Опрос и его виды и способы организации
- •2. Проведение опроса
- •3. Контроль над проведением опроса
- •4. Вторичный анализ данных опроса
- •Тема 9. Интервью
- •1. Определение интервью. Выборочное интервью
- •2. Направленное интервью
- •3. Специализированное интервью
- •Тема 10. Социологический эксперимент
- •1. Понятие переменной
- •2. Классический эксперимент в социологии
- •3. Способы подбора групп, участвующих в эксперименте. Полевой эксперимент и квазиэксперимент
- •Тема 11. Контент-анализ
- •1. Определение контент-анализа
- •2. Содержательный контент-анализ
- •3. Структурный контент-анализ
- •4. Что нужно учитывать при проведении контент-анализа
- •Тема 12. Описание и анализ данных: таблицы, диаграммы, гистограммы
- •1. Перечневая таблица
- •2. Графическое изображение
- •3. Другие способы представления данных
- •4. Правила оформления данных
- •Тема 13. Анализ номинальных и порядковых переменных
- •1. Анализ номинальных переменных
- •2. Анализ порядковых переменных
- •Тема 14. Анализ интервальных переменных
- •1. Понятия средней арифметической и стандартного отклонения
- •2. Анализ нормального распределения
- •Тема 15. Анализ связей между номинальными переменными
- •1. Связь двух номинальных переменных с двумя значениями. Понятие Хи-квадрата
- •2. Связь двух номинальных переменных, имеющих больше двух значений
- •3. Связь между несколькими номинальными переменными
- •Тема 16. Анализ связи между порядковыми переменными
- •1. Определение связи между двумя порядковыми переменными
- •2. Определение связи между таблицами с порядковыми переменными
- •Тема 17. Анализ связей между интервальными переменными
- •1. Понятие линии регрессии. Определение коэффициента связи между интервальными переменными
- •2. Проверка коэффициента связи на статистическую значимость
- •3. Смысл коэффициента корреляции Пирсона
- •Тема 18. Пример социологического исследования
3. Надежность измерения
От валидности нужно отличать надежность измерения. Надежность измерения означает устойчивость во времени результатов измерения.
То есть надежность означает, что измерения свойств одного и того же объекта в разное время дают одни и те же значения. Если получаются различные значения, это означает, что измерение ненадежно.
Можно провести следующую аналогию: линейка ненадежна, если в разное время показывает, например, в зависимости от температуры воздуха, различные размеры одного и того же объекта, который на самом деле все время оставался тем же самым.
Между надежностью и валидностью имеется следующее отношение. Если измерение ненадежно, то оно и невалидно, потому что несовершенный инструмент не может показывать то, что есть на самом деле.
Измерение может быть надежным, но не валидным. Допустим, мы раз в месяц интересуемся у работников при помощи открытого голосования, как они оценивают работу своего начальника. И каждый раз все 100% опрашиваемых голосуют за оценку «отлично». Таким образом, получаются одни и те же результаты, и измерение вроде бы надежно. Но невалидно, потому что используемый способ измерения не позволяет определить, что люди реально думают о работе начальника.
В советском обществе, в 30-е годы, в конце партийного собрания скромный человек в президиуме вставал и говорил «Да здравствует товарищ Сталин!», и все хлопали в ладоши 20 минут, пока тот же человек и не говорил, достаточно, товарищи коммунисты. Через эти 20 минут измерялась любовь к товарищу Сталину. Измерение получалось вполне надежным, потому что каждый раз повторялись эти же 20 минут. А тот, кто переставал хлопать в ладоши раньше, оказывался, как очень быстро устанавливали соответствующие органы, японским шпионом, который много лет ловко притворялся честным человеком.
Но если измерение валидно, то оно и надежно. А вот если надежно, то необязательно валидно. Это как в высказывании «Если идет дождь, то асфальт мокрый». Но необязательно будет истинно наоборот: «Если асфальт мокрый, то шел дождь». Потому что могла пройти поливальная машина.
В надежности измерения часто бывает очень сложно убедиться. Дело в том, что сами люди могут изменять свое мнение под влиянием опыта или обстоятельств. Трудно отделить воздействие ошибок измерения от действительных колебаний измеряемых объектов.
Имеются два способа установления надежности измерений. Первый – это метод неоднократного тестирования. В этом случае одно и то же измерение применяется несколько раз к одним и тем же объектам. Если получаются одни и те же данные, измерение надежно. Однако сложность состоит в том, что люди могут помнить свои прежние ответы и будут стараться их повторять, независимо от того, что они на самом деле в данный момент думают. Эта зависимость от прежних ответов называется тест-эффект. Чтобы избежать тест-эффекта, необходимо приступать к повторному опросу лишь после значительного промежутка времени. Однако тогда мнения людей могут измениться из-за изменений реальности, и мы не сможем отличить изменения из-за ненадежности измерения от изменений того, что измеряется.
Поэтому практикуется второй способ, который можно подразделить на два приема. Первый прием состоит в том, что в одно и то время к одной и той же группе людей применяются разные, но сходные способы измерения. Это делается так: в разных местах анкеты ставятся близкие по смыслу, но отличающиеся по форме вопросы, и если ответы на эти вопросы однотипны, то измерение надежно.
Второй прием: одно и то же измерение применяется к разным подгруппам людей одной группы. И если ответы подгрупп на один и тот же вопрос однотипны, то измерение надежно.
Таким образом, исключается тест-эффект. Однако все зависит от того, насколько близки по смыслу различные вопросы и действительно ли подгруппы достаточно однотипны. Чтобы добиться такой однотипности, необходимо подбирать подгруппы из достаточно большой исходной совокупности респондентов, а это не всегда возможно1.
При использовании первого приема тоже могут возникнуть проблемы. В одном исследовании психологического климата на заводе в анкете повторялся два раза в несколько измененном виде вопрос об отношении к руководству. И получилось, что на первый вопрос ответы были в основном положительными, а на второй вопрос − в основном отрицательными. Пришлось побеседовать с людьми и признаться в своем недоумении. Работники пояснили, что в первом случае они истолковали вопрос как отношение к начальнику цеха, к которому они относятся в целом положительно, а во втором случае − как отношение к директору завода, к которому они относились за его грубость не очень хорошо. Эта двойственность ответов говорила все же о ненадежности анкеты.
В том, что измерение надежно, нужно убедиться до начала сбора основного массива данных. Это требует пробного тестирования данного способа измерения в ходе пилотажного исследования.
Пилотажное исследование является необходимым в том случае, когда используются способы измерения, еще не обкатанные в ранее проведенных исследованиях. Но чаще всего исследования проводятся на основе готовых, ранее разработанных и опробованных методик. Тогда остается только провести опрос и обработать полученные данные.
