WWW.BOOK.LIB-I.RU
БЕСПЛАТНАЯ  ИНТЕРНЕТ  БИБЛИОТЕКА - Электронные ресурсы
 

Pages:     | 1 || 3 | 4 |   ...   | 6 |

«В. А. Ядов. Стратегия социологического иследования Автор: Ядов В.А, Страниц: 596 Издательство: М.: Академкнига ИКЦ Год выпуска: 2003 ...»

-- [ Страница 2 ] --

Сформулированная таким образом теоретико-прикладная цель исследования подсказывает определенный способ расчленения объекта.

К факторам, влияющим на отношение к труду, отнесем некоторую совокупность социальных условий или обстоятельств, которые благодаря их особому сочетанию и взаимодействию образуют существенную причину того или иного типа отношения к труду, в частности мотиваций.

Вспомним, что любое социальное явление следует рассматривать в контексте конкретной социальной ситуации. Для этого нужно выделить общие и специфические элементы (факторы в нашей терминологии), описывающие ситуацию. Наиболее общими факторами, детерминирующими отношение к труду, являются социально-экономические и другие общесоциальные, социокультурные условия трудовой деятельности и целостного образа жизни людей. Они оказываются общими в отношении к предмету нашего исследования. Эти факторы — равнодействующие по отношению к любым специальным видам труда и любым типам личности рабочего. Их влияние на отношение к труду может быть зафиксировано не прямо, но в преломлении через специфические условия труда и индивидуально-типические особенности личности работника.

Если бы задача нашего исследования была сформулирована иначе, если бы мы стремились, например, определить влияние социокультурной среды на отношение к труду, то перечисленные в группе "общие" факторы превратятся в "специфические". Общими относительно их окажутся как раз функциональные особенности трудовой деятельности. В таком случае мы станем изучать отношение к труду рабочих, занятых в одинаковых сферах функционального содержания труда (например, станочники общего типа), но в разных общесоциальных условиях.

И тогда влияние функционального содержания труда будет зафиксировало в донных наблюдения не прямо, a через опосредующее воздействие общесоциальных условий на трудовую деятельность рабочего в разных странах или социокультурных регионах [219].

По отношению к общим социальным условиям факторы, характеризующие особый вид трудовой деятельности, будут специфическими. В нашей схеме к ним отнесены функциональное содержание труда, условия труда, взаимоотношения на производстве, особенности внепроиз вод огненной жизнедеятельности рабочего. К специфическим факторам относятся также личностные и ролевые характеристики работника.

Вторая группа факторов — явные и латентные. Под явными факторами мы имеем в виду обстоятельства, которые непосредственно поддаются контролю в объекте исследования. Это те условия трудовой деятельности, которые можно зарегистрировать в производственной ситуации. Прочие факторы, влияющие на отношение к труду, но не поддающиеся прямой регистрации в данном исследовании, назовем латентными. 9 Латентные свойства, т. е. не выявленные в гипотезе, по мере исследования могут фиксироваться как явные (о диагностике явных и латентных свойств, переменных [С. 37—60]).

Далее, выделим факторы объективного и субъективного характера. Объективные — условия и обстоятельства, которые предположительно образуют не зависимые от субъекта предпосылки его деятельности, а субъективные — те, что связаны с отражением внешних условий в сознании индивида. Тогда факторы объективного характера можно рассматривать как область внешних побуждений к деятельности (стимулы), а субъективные — как внутренние побуждения (осознанные потребности и мотивы: неосознаваемые побуждения мы здесь не фиксируем, так как не предусмотрены соответствующие психологические методики). Между ними предполагается определенная связь, показанная на схеме 3.





Блок А — объективные факторы, которые включают: al — общие, равнодействующие во всех специфических видах трудовой деятельности социальные условия и обстоятельства, как-то:

экономическая ситуация; социальные и политические отношения; состояние массового сознания, включая систему ценностных ориентации и норм; а2 — специфические факторы, связанные с формой собственности, особым видом трудовой деятельности, включая прямые (наемный труд или труд собственника средств производства, условия, организация, функциональное содержание, системы оплаты труда, социально-бытовая инфраструктура производства, трудовые отношения) и латентные (система семейного воспитания, школьного и трудового обучения, воздействие средств массовой информации, культурная среда и др.).

Блок В — индивидуальные особенности рабочего, где в! — функциональные или ролевые характеристики (пол, возраст, семейное положение, уровень общего образования, квалификация, участие в управлении, принадлежность к общественным организациям и т.п.); в2 — личностные характеристики (интересы и потребности, социальные установки, ценностные ориентации, идеалы, наконец, концепция образа жизни).

Блок С — отношение к труду, где с1 — субъективные аспекты отношения, как-то: восприятие общественной и личностной значимости труда, степень удовлетворенности работой и специальностью и иерархия мотивов трудовой деятельности; с2 — объективные аспекты отношения к труду, т. е. результаты работы: производительность и качество работы, инициативность, уровень ответственности, дисциплинированности и т. п.

Связки а — стимулы (внешние побуждения к деятельности), — восприятие, усвоение общественных функций (ролей) и социальных, в частности, производственных, нормативных требований субъектом; у — мотивы деятельности (внутренние побуждения).

Если объект исследования не индивиды, но целые группы и коллективы, то в соответствующих блоках фиксируются условия деятельности этих групп (А), объективные параметры самих групп (В), т. е. содержание деятельности, структура ее организации, характер разделения функций между членами, нормы, принятые для регуляции совместной деятельности, и санкции, используемые для поддержания этих норм и для наказания за уклонение от них, а также субъективные компоненты групповой деятельности как особенности интересов, целей, разделяемых группой, или их различие в рамках отдельных подгрупп, состояние социальнопсихологического климата и т. д. В результативном блоке (С) фиксируются опять-таки объективированные и субъективированные результаты деятельности, но уже в групповых показателях.

Теперь объект изучения представлен как расчлененный на качественно различные элементы, связанные воедино в некоторую гипотетическую систему. Предметом исследования будут не все элементы и связи, показанные на схеме, но лишь некоторые из них. В каком именно направлении будем мы вести анализ эмпирических данных, определяется в следующем разделе программы — в рабочих гипотезах исследования.

Конечно, вовсе не обязательно резюмировать предварительный анализ предмета в виде графической схемы. Последняя просто удобна как наглядное отображение элементов, подсистем и связей. Некоторые авторы предпочитают завершать такой анализ в логических символах и моделях, другие пользуются обстоятельными словесными описаниями. Дело здесь не в форме, а в существе: мы пытаемся систематизировать имеющееся знание о предмете изучения, чтобы обосновать путь поиска нового знания.

Предварительный системный анализ предмета исследования — это, по существу, "моделирование" исследовательской проблемы, т. е. такое ее концептуальное Расчленение и детализация, которые позволяют далее сформулировать общие и более частные гипотезы исследования [210. С. 33—38].

5. ВЫДВИЖЕНИЕ РАБОЧИХ ГИПОТЕЗ

Гипотеза — главный методологический инструмент, организующий весь процесс исследования и подчиняющий его строгой логике. Логическая конструкция гипотезы представляет собой условно-категорическое умозаключение "Если..., то...". Первая посылка выдвигает условие, а вторая утверждает следствие из данного условия. Если исследование не подтверждает следствие, гипотеза опровергается, но подтверждение следствия не дает логических оснований для достоверности гипотезы. Подтверждение делает гипотезу правдоподобной, вероятной.

Отсюда одно из принципиальных требований к хорошей гипотезе: чем больше следствий она содержит, тем более вероятно ее подтверждение.10 О логике гипотетического рассуждения в социологии см. также [10. С. 129—144].

Исходные посылки социологических гипотез черпаются где-то на грани между наблюдениями реальных событий и системой объяснения этих событий в понятиях имеющейся социологической теории и смежных наук. Если знания, которыми мы располагаем, не позволяют объяснить данные наблюдений, возникают новые предположения — гипотезы.

Если, к примеру, отношение людей к труду объясняется социально-экономическими условиями при всеобщем господстве государственной собственности (вспомним, что это исследование 60—70-х гг.), то почему в одних и тех же социальных условиях люди по-разному относятся к своей работе? Видимо, общее объяснение (на уровне марксистской теории) здесь недостаточно.

Есть и какие-то другие причины, детерминирующие отношение к труду. Что известно нам из частных наук по этому поводу? Психология утверждает, что мотивация труда обусловлена не только внешними побуждениями, но и особой формой их преломления в индивидуальном сознании личности. Далее, мы знаем из опыта, что одни и те же люди по-разному относятся к разным видам трудовой деятельности. Одни профессии кажутся им привлекательными, другие — нет. Значит, отношение к труду обусловлено его функциональным содержанием и престижностью различных видов занятий. Кроме того, из экономической статистики известно, что текучесть рабочей силы в одних профессиях больше, в других — меньше. Это укрепляет нас в выдвинутом предположении.

Вполне понятно, что в условиях разнообразия форм собственности, при формировании новых правил трудовых отношений между работниками наемного труда и работодателем, при напряжении этнонациональных конфликтов вся конфигурация гипотез будет иной. Ведущее место займут предположения о различиях отношения к труду при найме и на собственных средствах производства, в относительно благоприятной и кризисной экономической ситуации (конкуренция, безработица, реальная обеспеченность товарного рынка), в однонациональном и многонациональном коллективе с учетом состояния межнациональных отношений в данном регионе и т. д.

Рассуждая подобным образом, мы пытаемся создать более или менее развернутую и непротиворечивую концепцию для объяснения интересующего нас явления. Если мы располагаем специальной социологической теорией данной предметной области (социология труда), выдвижение гипотез значительно облегчается. Но если такой теории нет, мы строим гипотетическую систему, в которой истинное знание как бы отпущено "в кредит".

Предварительный системный анализ объекта, о котором шла речь в предыдущем разделе, есть не что иное, как формулирование общей гипотезы по предмету исследования. Исходя из этого не проверенного систематическими исследованиями знания, мы черпаем аргументы для построения целой плеяды детализированных исходных гипотез, представляющих собою не что иное, как возможное объяснение исследовательской проблемы.

Руководствуясь ими, мы проверяем обоснованность выдвинутого объяснения, но не целиком, а как бы по частям.

Важно, чтобы гипотезы были логически связаны в систему доказательств выдвинутого объяснения. В таком случае подтверждение одной гипотезы дает дополнительные основания для принятия связанной с ней посылки. Проверка следующего следствия иа общей посылки предполагает новые подтверждения и так дальше. Понятно, что опровержение первой рабочей гипотезы требует выдвижения новых гипотез.

Итак, исходные гипотезы должны быть развернуты в целую цепочку выводных гипотезследствий (операция дедуктивной обработки гипотез). В эмпирическом исследовании проверяются именно гипотезы-следствия, которые сформулированы в менее общих понятиях, чем исходные предположения. В противном случае гипотеза непроверяема в эмпирических данных.

Рассмотрим на примере, как формируются основная (центральная) и выводные гипотезы.11 Как подчеркивает В. Фридрих, "центральной исследовательской гипотезе принадлежит важная системообразующая функция". И лишь с установлением системы исследовательских гипотез заканчивается построение проекта решения главной проблемы исследования. "Это значит, что мы имеем здесь перед собой характерный поворотный пункт процесса исследования" [213. С. 50].

Одна из основных гипотез исследования отношения рабочих к труду формулировалась так: в рамках единой государственной формы собственности функциональное содержание труда будет ведущим фактором, определяющим отношение к труду, фиксируемое в объективных и субъективных показателях при данных общих социальных условиях трудовой деятельности.

(Заметим, что в оплате труда господствовала "уравниловка".)

Отсюда следствия:

- чем выше творческие возможности работы (содержание труда), тем выше объективные показатели отношения к труду;

- чем выше творческие возможности работы, тем выше субъективные показатели отношения к труду (удовлетворенность работой).

Величина корреляции между содержанием труда по мере перехода от одних профессий к другим (по шкале разнообразия и сложности работы), с одной стороны, и отношением к труду по объективным и субъективным данным, с другой, будет выше, чем величина корреляции между повышением размера заработной платы и теми же показателями отношения к труду.

Структура мотивов труда в зависимости от его содержания будет колебаться больше, нежели в зависимости от различий в размере заработной платы.

Проверка выводных гипотез возможна лишь в случае, если все термины, в которых они формулируются, были подвергнуты эмпирической интерпретации и операционализации.

Например, в первой выводной гипотезе имеются понятия: "творческие возможности работы (функциональное содержание труда)", "объективные показатели отношения к труду" и связка "выше". В эмпирической интерпретации этих терминов мы находим их наблюдаемые индикаторы (признаки) и способ установления отношений между переменными.

Функциональное содержание труда определяется по соотношению признаков конкретной работы при учете трех критериев: уровня механизации работы, уровня требуемой квалификации и соотношения затрат физического и умственного труда (по данным хронометража на операции физические и интеллектуальные). По сочетанию этих трех свойств все профессии разбиты на шесть классов от неквалифицированного ручного труда с постоянной физической нагрузкой до высококвалифицированного труда пультовика-наладчика. Объективные показатели отношения к труду учитывают 5 признаков (выработка, качество продукции, уровень ответственности при выполнении срочных заданий, уровень инициативы в работе, повышение деловой квалификации), которые сведены в единый числовой индикатор (индекс).

Связка "выше" означает, что все группы по содержанию труда ранжированы (упорядочены) по указанным признакам от низшей к высшей, то же самое сделано с индексами объективных показателей работы.12 Подробнее для данного примера см. (283. С. 34—37, 66—76].

Интерпретированная таким образом гипотеза проверяема. Но здесь мы сталкиваемся с серьезной методологической трудностью. Гипотеза проверяема по выделенным эмпирическим признакам. Но где гарантия, что эти признаки обоснованны? Эмпирической проверке на достоверность подлежит, таким образом, не только гипотетическое суждение, но также и его эмпирическая интерпретация.

Поэтому для повышения подтверждаемости гипотетического суждения следует руководствоваться правилами: (а) стремиться к выдвижению возможно большего числа взаимосвязанных гипотез и (б) стремиться указать для каждой гипотезы возможно большее число ее эмпирических индикаторов (референтов).

Тем не менее таким путем мы не решаем проблемы истинности гипотез, но лишь повышаем вероятность их обоснования. Истинность гипотетических предположений доказывается практическим освоением изучав-мой предметной области: в социальном эксперименте, в процессе последующего "естественного" развития социальных процессов.

Итак, гипотезы прежде всего различаются по степени общности предположений как гипотезыоснования и гипотезы-следствия. Последние дедуцируются из оснований, причем так, что с их помощью раскрывается содержание терминов и связей гипотез-оснований. Сами по себе понятия, в которых сформулирована исходная гипотеза, могут не иметь прямых эмпирических признаков, но понятия выводных гипотез непременно должны быть соотнесены с эмпирическими индикаторами. Под-тверждаемость или опровержение гипотез-следствий — путь доказательства обоснованности или опровержения гипотез-оснований.

С точки зрения задач исследования, гипотезы подразделяются на основные и неосновные. В отличие от гипотез оснований и следствий, которые логически взаимосвязаны, эти гипотезы относятся к разным задачам и как бы сосуществуют друг с другом. Естественно, что главное внимание при выдвижении гипотез уделяется основным предположениям, относящимся к центральному вопросу исследования.

По степени разработанности и обоснованности различают первичные, и вторичные гипотезы.

Вторичные выдвигаются взамен первых, если те опровергаются эмпирическими данными.

Иногда первичные гипотезы называют "рабочими" в том смысле, что они используются как строительные леса для возведения более обоснованных гипотез. Хорошее исследование опирается обычно на целую серию альтернативных гипотез. Тогда проверка позволяет получить более высокие основания для принятия тех предположений, которые остались после отбрасывания других альтернатив.

По содержанию предположений о предметной области проблемы можно выделить описательные и объяснительные гипотезы. Описательные — это предположения о существенных свойствах объектов (классификационные), о характере связей между отдельными элементами изучаемого объекта (структурные). Объяснительные гипотезы относятся к предположениям о степени тесноты связей взаимодействия (функциональные) и причинно-следственных зависимостях в изучаемых социальных процессах и явлениях. Это наиболее сильные гипотезы, требующие экспериментальной проверки.

Сформулируем некоторые общие требования, которым должна удовлетворять удачная гипотеза, подлежащая прямой эмпирической проверке.

(а) Гипотеза не должна содержать понятий, которые не получили эмпирической интерпретации, иначе она непроверяема.

(б) Она не должна противоречить ранее установленным научным фактам. Иными словами, гипотеза объясняет все известные факты, не допуская исключений из общего предположения. Например, гипотеза "чем более разнообразен труд, тем больше удовлетворенность работой" должна быть отброшена, ибо противоречит имеющимся в психологии данным. Известно, что при определенном психофизиологическом типе личности именно однообразная и монотонная работа доставляет удовлетворение, а разнообразная — нет.

Другая гипотеза — "функциональное содержание труда (т. е. включая степень монотонности и разнообразия работы) детерминирует удовлетворенность работой" — не противоречит этим сведениям и может быть принята для проверки.

в) Из предыдущего правила вытекает требование простоты гипотезы. Она не должна обрастать целым лесом возможных допущений и ограничений, лучше исходить из максимально простого и общего основания. Наше предположение о влиянии функционального содержания труда на отношение к работе имело единственное ограничение: "при данных социально-экономических условиях".13 Между тем гипотеза проверялась только на рабочих. Значит ли это, что следует ограничить предположение дополнительными условиями? Нет. Потому что нам не известны факты, противоречащие высказанному предположению, если применить его к инженерному труду или к труду сельскому.14 Спустя 15 лет подтвердилось, что это ограничение действительно было крайне важным, так как при повторном обследовании в середине 70-х гг. обнаружилось, что условия труда и его материальное стимулирование приобрели не менее значимую роль в их влиянии на отношение к труду, чем содержание работы [305].

И это предположение оказалось справедливым после его проверки в нашем исследовании отношения к труду инженеров проектных организаций [249] и в исследованиях И. Т. Левыкина отношения к труду колхозников [139].

г) Это тем более важно иметь в виду, если учесть другое требование. Хорошая гипотеза приложима к более широкому кругу явлений, нежели та область, которая непосредственно наблюдается в исследовании. Так, указанная в примере гипотеза была подтверждена на небольшой пробной выборке рабочих (около 250 человек) старше 30 лет.

(д) Гипотеза должна быть принципиально проверяема при данном уровне теоретических знаний, методической оснащенности и практических возможностях исследования. Хотя это требование также очевидно, оно нередко нарушается.

(е) Наконец, рабочая гипотеза должна быть специ-физирована в том смысле, что в самой формулировке следует указать и способ ее проверки в данном исследовании. Это требование подводит итог всем предыдущим. Оно предполагает, что в формулировке гипотезы нет неясных терминов, четко обозначена ожидаемая связь событий, проверка предположения не вызывает трудностей со стороны методов и организационных возможностей. Специфическими являются выводные гипотезы, т. е. те частные следствия, которые мы проверяем путем прямого сопоставления с фактами.15 Особенности экспериментального анализа рассматриваются в гл. б, § 3, а практические задачи организации инновационных экспериментов — в гл. 7.

Перечисленные выше формальные требования делают гипотезу "хорошей" лишь при условии, что содержание ее не тривиально и не сводится к суждениям здравого смысла. В теоретически ориентированном исследовании бывает полезно иногда пожертвовать строгостью эмпирической проверки некоторых частных следствий из категориально насыщенной интересной гипотезы, открывающей перспективу приращения научного знания. В прикладном исследовании нетривиальность гипотез, как правило, выражается в формулировке альтернативных решений практической проблемы. Каким бы разумным ни казалось некоторое решение, у него всегда найдутся слабые стороны. Эмпирическая проверка сильных и слабых сторон нескольких вариантов возможных решений социальной проблемы будет наверняка ценнее, так как, взвесив все "за" и "против", мы найдем наиболее эффективный способ действий.

В заключение еще раз напомним, что весь исследовательский процесс состоит из, можно сказать, непрерывной постановки и проверки разнообразных предположений: центральной гипотезы всего исследования, следствий из нее, вторичных гипотез, формулируемых в случае отвержения ошибочных, постановки частных задач методического характера (также гипотез, но уже выполняющих "инструментально-служебную" роль). В рамках исследовательской программы внимание социолога должно быть сосредоточено прежде всего на разработке центральной, ориентирующей всю работу гипотезе и вытекающих из ее содержания проверяемых следствий.

6. ПРИНЦИПИАЛЬНЫЙ (СТРАТЕГИЧЕСКИЙ) ПЛАН ИССЛЕДОВАНИЯ

Основная предпосылка для выбора принципиального плана — состояние наших знаний к моменту сбора эмпирических данных и отсюда — возможность для разработки гипотез. Можно выделить четыре основных варианта стратегии исследовательского поиска (Схема 4).

Формулятивный (разведывательный) план применяется в случае, если об объекте 1.

исследования имеется самое смутное представление и социолог не в состоянии выдвинуть никаких гипотез. Цель плана — выявление проблем и формулировка гипотез.

Описательный (дескриптивный) вариант исследования возможен, когда знания 2.

объекта достаточно для выдвижения описательных гипотез. Цель плана — строгое описание качественно-количественных особенностей социальных структур, процессов и явлений.

Аналитико-экспериментальный план — наиболее сильный вариант 3.

исследовательского поиска. Его применяют лишь при условии достаточно высоких знаний в изучаемой области, что позволяет выдвинуть объяснительные предположения. Цель плана — исследование функциональных взаимосвязей и казуальных отношений.18 Особенности экспериментального анализа рассматриваются в гл. 5, § 3, а практические задачи организации инновационных экспериментов: в гл. 7, § 2.

Особую разновидность аналитико-эксперименталь-ного плана образуют исследования, цель которых — поиск управленческих решений. В том и другом случаях социолог пользуется логикой экспериментального анализа, но при организации практического эксперимента возникают специфические задачи, отличные от тех, которые приходится решать при работе по аналитике-экс пе-риментному плану в научных целях.

Перечисленные варианты общего плана относятся к разовым обследованиям, в которых сбор данных осуществляется в максимально короткие сроки во избежание искажающих временных воздействий.

4. План повторно-сравнительного исследования в отличие от трех предыдущих применяется для выявления тенденций социальных процессов и предполагает сопоставление данных в определенном временном интервале. Сравнительные исследования проводятся также и в рамках одного временного интервала для того, чтобы установить общность и специфику социальных проблем в региональном, социально-культурном и других разрезах.17 См. об этом Гл. 5, § 5.

На схеме 4 выделены существенные особенности каждого исследовательского плана, включая требования, предъявляемые к организации выборки, которые более обстоятельно рассматриваются в следующем параграфе.

Нередко в одном исследовании мы проходим все или несколько стадий: начиная с формулятивного плана, переходим к выдвижению описательных гипотез и осуществляем описательный план, а затем приступаем к уяснению функциональных и причинных связей путем реализации экспериментального или псевдо-экспериментального плана исследования.

Рассмотрим некоторые процедурные особенности, характерные для трех типов стратегии исследовательского поиска.

Формулятивный, или разведывательный) план [364. С. 91—100]. В новой области исследования, где литература весьма скудна или ее вовсе нет и объект незнаком, исследование начинается с общей разведки. Это позволяет определить дальнейшие пути поиска с точки зрения выявления и формулирования проблем, разработки гипотез.

Формулятивный план предполагает три основные стадии работы.

Изучение имеющейся литературы. Работа на данной стадии начинается с (1) составления возможно полной библиографии и завершается проработкой литературных источников.

Беседы с компетентными лицами, а именно специалистами, работающими над (2) аналогичными проблемами, и практиками, занятыми в изучаемой области. Целесообразно предварительно составить список лиц и учреждений, к которым мы обратимся за консультацией.

Беседы со специалистами преследуют несколько це-лег. Надо убедиться, что составленная библиография охватывает проблему, что мы не упустили чего-то важного. Беседы с практиками также имеют целью поиск дополнительной информации. Допустим, мы собираемся изучать социальные проблемы конверсии предприятий военно-промышленного комплекса. Первый человек, с которым мы будем разговаривать, — один из руководителей соответствующего оборонного предприятия. А первый вопрос к нему: "Кто, вы или кто-то из ваших помощников или сотрудников, мог бы рассказать, с какими проблемами сталкивается предприятие, что особенно мешает перестройке производства?" Другая задача таких интервью — поиск надежных документальных сведений: картотек, протоколов решений, справок, отчетов и т. п., третья — набросок первичных гипотез.

Беседы такого рода требуют некоторого навыка и умения. Нужно создать атмосферу откровенного разговора. Иногда полезно снять личную ответственность собеседника в самой форме постановки вопросов. Не спрашивать прямо "Какие факторы влияют на такой-то процесс?", а задать тот же вопрос в косвенной форме: "Некоторые считают, что такие-то факторы влияют на данный процесс", и затем узнать мнение нашего собеседника, В его ответах часто выявляются новые идеи или высказываются оригинальные контраргументы против названных.

Весьма опасно прикидываться совершенно некомпетентным в вопросе из желания получить новую информацию. В таком случае собеседник ограничивается самыми общими, тривиальными суждениями, и мы не достигнем цели.

(3) Завершающая стадия — разведывательное наблюдение. Оно не формализовано, как в случае описательного плана исследования. У нас имеется лишь перечень вопросов для изучения, но пока отсутствует детальное (формализованное) членение их по пунктам.

Целесообразно наблюдать поведение новичков, недавно появившихся на изучаемом объекте.

Они подмечают те особенности, которые не заметны старожилам. Важно обратить особое внимание на конфликтные и необычные ситуации, которые наиболее рельефно обрисовывают нормальные условия деятельности, ибо конфликт — выход за рамки нормы, обозначающие ее границы. Интересны переходные стадии объекта в момент реконструкции, осуществления социальных и экономических экспериментов, бурного развития, когда анализ социальных явлений особенно продуктивен для выдвижения объяснительных гипотез.

Работа по разведывательному плану завершается четкой формулировкой проблем, определением цели, задач их изучения, основных гипотез. Она предваряет переход к описательной и аналитической стадиям исследования. Вместе с тем такой план имеет и самостоятельную ценность, особенно в прикладной социологии, где полезно выявить максимально полный комплекс проблем, установить очередность их решения с точки зрения главных интересов данной организации. Только после этого целесообразно развертывать исследование по выделенным направлениям.

Формулятивный план нужно отличать от пробы или пилотажа методик для сбора данных. Цель формулятивного плана — выявление проблем и выдвижение гипотез; проба же проводится для проверки конкретных методов, процедур, приемов организации всего исследования. Она осуществляется при любом стратегическом плане.

Описательный план. Его цель — систематическое качественно-количественное описание объекта, а главное отличие от формулятивного в том, что все элементы, подлежащие описанию, должны быть заранее определены в классификационных и структурных гипотезах. Следовательно, необходима строгость в эмпирической интерпретации понятий и регистрации данных.

Сбор информации по описательному плану проводится на основе либо монографического, либо выборочного исследования. При втором способе необходимы расчеты допустимой ошибки выборки и других статистических показателей надежности описания.

Типичные примеры исследований описательного плана — опросы общественного мнения, в которых фиксируются оценки и суждения населения по проблемам экономической, социальной, политической и культурной жизни,18 Опросы общественного мнения особенно чувствительны к требованиям представительности выборки опрашиваемых. Если по существу заданных вопросов и полученных ответов каждый может делать собственные умозаключения, то ответственность за аккуратность представительства данных целиком ложитсяцна исследователя. В известном смысле социологи, проводящие такие опросы, несут основную ответственность за престиж и уважение к нашей профессии в обществе.

Дескриптивное исследование заканчивается классификацией данных в рамках поставленных задач (вопросов), детальным описанием структуры предмета (например, свободного времени) с минимально необходимой интерпретацией установленных фактов особенностями обследуемых общностей в их социально-профессиональном, социально-демографическом, территориальнопоселенческом, этнокультурном и других аспектах. В дескриптивный план вводят элементы аналитического, т. е. изучают взаимосвязи между социальными показателями, будь то оценки общественного мнения или другие "переменные".

Описание, как и любой иной тип исследования, не может быть чисто фактуальным без всяких методологических предпосылок. Огромную роль играет здесь обоснованность группировки эмпирического материала. * Аналитико-экспериментальный план используется как стратегия исследования, если тщательно продуманы объяснительные гипотезы. Цель плана — установление функциональных и казуальных связей в социальных объектах и процессах, а при реализации практического социального эксперимента — поиск управленческих решений.

Социальный эксперимент осуществляется либо путем целенаправленного воздействия на реальные объекты (натурный эксперимент), либо с помощью особого анализа информации об объектах, которые в этом случае ставятся в экспериментальные условия лишь мысленно.

Мысленный эксперимент иногда можно провести на материалах, полученных по описательному плану, если имеется достаточно полная информация, удовлетворяющая требованиям объяснительных гипотез. И в этом случае мы имеем дело с экспериментальноаналитическим или "псевдоэкспериментальным" вариантом плана исследования.

Практически описательный план всегда содержит какие-то элементы аналитического — явно или интуитивно мы стремимся разрабатывать классификационные и структурные гипотезы, опираясь на хотя бы смутные представления о некоторых функциональных и причинных связях изучаемых явлений. Например, изучение бюджетов времени различных социальных групп подсказыват, что характер труда и характер досуга взаимосвязаны. Это предположение может быть проверено на имеющемся материале. Достаточно построить перекрестные таблицы по группировкам профессий и группировкой занятий в свободное время.

Натурный эксперимент требует специальной системы организации исследования и особенно тщательного контроля условий, в которых оно проводится. Это и есть особый способ сбора первичных данных, и спрсоб их анализа, которые мы рассмотрим отдельно (гл.5 § 3), а особенности интерпритационного или качественного анализа рассматриваются в гл.6.

7. Программные требования к выборке.

В подавляющем большинстве случаев социолог использует тот или иной способ выделения из большой совокупности явлений и объектов изучения некоторую их часть в надежде, что на этой выборочной совокупности могут быть выявлены свойства объекта исследования в целом.

19 В отличие от идеализированного обекта исследования, как определенной области социальной реальности, содержащей предмет изучения, здесь имеется ввиду эмпирический объект:

конкретные индивиды, группы, организации, регионы, локализованные во времени и пространстве.

Тип и способы выборки прямо зависят от целей исследования и его гипотез. Чем конкретнее цель, чем яснее сформулированы гипотезы, тем правильнее будет решен вопрос о выборе.

Наиболее строгие требования предъявляются к выборкам десриптивных и аналитикоэкспереминтальных исследваний, наименее строгие – к исследованиям по разведывательному плану. В последнем случае отбор "единиц наблюдения" на объекте подчиняется довольно простым правилам: следует выделять полярные группы по существенным для анализа критериям. Численность таких несистематических выборок строго не определяется. Все зависит от состояния полученной информации. Наблюдение или опрос в таком исследовании продолжаются до тех пор, пока не обнаружится, что получится информация, достаточно разнообразная для формулировки гипотез. Следовательно, состав и объем выборки заранее не фиксируется, а устанавливаются опытным путем по мере развития исследования.

В исследовании дескриптивного плана вборка, напротив, должна быть строго репрезентативной. 20 Мы рассматриваем лишь принципиальные проблемы выборочных исследований. Методы и процедуры осуществления выборок разного типа см. [12. Гл. V; 118; 128; 196. С. 31-38; 198. Гл.

III; 218. Гл VI; 262. Ч.1; 287], а также в прил. 2 "Аннотированный список литературы" Требования репрезентативной выборки означают, что по выделенным параметрам (критериям) состав обследуемых должен приближаться к соответствующим пропорциям в генеральной совокупности. Между тем, строго репрезентативную выборку по всем важным для проблематики исследования параметрам обеспечить невозможно, и поэтому следует гарантировать репрезентацию по главному направлению анализа данных.

Прежде всего, надо уяснить, какие из имеющихся сведений о характеристиках генеральной совокупности существенны для целей исследования. Во многих случаях это половозрастной, социально-профессиональный, имущественный состав обследуемых, их пространственная локаклизация. Половозрастная структура "замыкает" на себя многие показатели семейного состояния, уже известные по другим данным. Возраст содержит указания на жизненный опыт и, как правило, не рабочий или профессиональный стаж. Социально-профессиональные, социально-статусные характеристики — это свидетельства о различиях в системе реального положения людей и их особых интересов, позиций. Пространственная локализация (по территории, подразделениям предприятий и учреждений, по другим административным и производственным "локалам") важна и с точки зрения особенностей условий этой деятельности (например, центр и периферия, основные и вспомогательные службы), и с точки зрения адресности итоговых выводов и рекомендаций, которые должны быть "привязаны" к административным или производственным ячейкам, имеющим четкие границы и часто самоуправляемым. В сочетании трех названных параметров — половозрастной структуры, социального состава, пространственной локализации — можно, как правило, быть уверенным, что выборка будет представительна для анализа многих социальных проблем. Понятно, что это правило имеет исключения в зависимости от конкретных условий и особых целей исследования (например, в этнически неоднородной среде существенно иметь в виду репрезентацию по критерию национальной принадлежности).

Мера подобия выборочной модели структуре генеральной совокупности оценивается ошибкой выборки, а пределы допустимой ошибки опять-таки зависят от цели исследования.

Иногда требуется повышенная надежность, как это имеет место в экономических и демографических обследованиях, например при переписях населения. Здесь существенные ошибки оборачиваются миллионными потерями материальных ресурсов и просчетами планирования.21 Аккуратная репрезентативная территориальная выборка в современной России требует систематических коррекций. Это связано с тем, что территориальные административные границы (именно они являются основами официальной статистики населения) формировались Для целей, не совпадающих с социально-исследовательскими и помимо того состав и структура населения в периоды реформации неустойчивы. Как показывает М. С. Косолапов [128], достоверные расчеты общенациональной и региональных представительных выборок — сложная исследовательская задача. Экономная выборка предполагает также аккуратные расчеты маршрутов исследователей (интервьюеров и др.), что составляет особую проблему в данном регионе.

Гораздо чаще социологические обследования проводятся для уяснения общих тенденций, общей ориентировки в сфере социальной политики.

Весьма полезна следующая приблизительная оценка надежности результатов выборочного обследования [301. С. 36].22 Формулы расчета ошибок выборки см. в литературе, указанной в сноске 19.

Повышенная надежность допускает ошибку выборки до 3%, обыкновенная — до 3—10% (доверительный интервал распределений на уровне 0,03—0,1), приближенная —от 10 до 20%, ориентировочная — от 20 до 40%, а прикидочная — более 40%.

В аналитических и экспериментальных исследованиях проблема статистической репрезентативности выборки оказывается второстепенной в сравнении с необходимостью обеспечить качественное представительство изучаемых социальных объектов, Рассмотрим следующий пример. В изучении образа жиз* ни населения некоторого города мы, следуя правилам дескриптивного обследования, хотим обеспечить представительство всех групп населения соответственно их пропорциям в составе генеральной совокупности с отклонением ±5% от истинного распределения. Такая выборка, представительная в качественном отношении, будет также и статистически репрезентативной, но следует решить, нужно ли это.

Напомним, что репрезентативные выборки необходимы лишь в том случае, если целью исследования является получение суммарных данных в отношении изучаемого объекта в целом.

В нашем примере — это все население данного города. Тогда в выводах социолог имеет право сообщить, что в среднем горожане так-то оценивают различные условия жизни и деятельности, в среднем такая-то доля населения проявляет высокую активность в таких-то видах деятельности, а такая-то — низкую и т. п. Но с практической точки зрения, не говоря уже о теоретических задачах изучения образа жизни, нам гораздо важнее выявить специфику условий и образа жизни различных групп населения и в том числе тех, которые, будучи малочисленными, нуждаются в специальном внимании.

Допустим, что в составе населения города имеется 370 ветеранов Отечественной войны. Чтобы получить более или менее достоверную информацию об условиях их жизни и их проблемах, надо обеспечить должное численное представительство этой категории граждан в выборочной совокупности. Но поскольку выборка статистически репрезентативна, то при численности населения города, скажем, в 100 тыс. и численности выборочной совокупности в 2 тыс., т. е. при двухпроцентной выборке, доля ветеранов в выборочной совокупности составит 60 человек.

Много это или мало? Возможно, этой численности достаточно для того, чтобы сделать статистически достоверные заключения о простейших частных показателях условий их жизни, например об уровне обеспеченности жилищем ветеранов войны, в сравнении со среднестатистическими показателями на всю выборку населения города. Но как только мы захотим углубить анализ, мы обнаружим, что численность подвыборки ветеранов явно мала. К примеру, важно установить, какова доля ветеранов войны, проживающих в отдельной квартире и без семьи, т. е. одиноких. В таком случае придется составить табличку размерностью 2X2 (две градации "проживают с семьей" и "одиночки" 4- две градации по критерию наличия своей комнаты или квартиры). В каждой клеточке этой таблицы может быть в пределе по 15 единиц наблюдения (60:4=15). Конечно, реальное распределение окажется иным. Так, ветерановодиночек, не имеющих собственной комнаты, не будет вовсе. Зато одиночек, проживающих в отдельной квартире, может оказаться, допустим, 5—10 человек. Вместе с тем именно зга категория ветеранов и составляет предмет особого внимания. Однако при численности подвыборки в 10 человек никакой дальнейший статистический анализ уже невозможен.

Следовательно, если мы хотим изучить в статистических показателях особенности условий и образа жизни каких-то определенных групп населения, репрезентативная выборка должна быть заменена целевой, в которой численность каждой интересующей нас группы будет достаточна для более основательного анализа. Такая выборка, будучи качественно представительной в отношении целей исследования, не является статистически репрезентативной в отношении генеральной совокупности.

Во многих случаях необходимы именно целевые выборки23.

Иногда целевую выборку называют "социологической", в ней обеспечивается представительство по признакам, выявленным в предыдущих социологических исследованиях, а для реализации таких выборок могут использоваться таксономические процедуры (см.

ниже:

с. 318—322, а также [84; 107].

Особенно это важно в исследованиях экспериментального плана. Скажем, проверяется эффективность введения новой формы организации труда. Ясно, что для этого следует отобрать подразделения, где введена новая организация, и для сравнения — аналогичные, где работа идет по-старому. Следует гарантировать в выборке равную численность экспериментальных подразделений или организаций и "контрольных", работающих по прежней системе. При этом важно так подобрать эти подразделения, чтобы они были аналогичны по всем существенным характеристикам, кроме факта наличия или отсутствия новой формы организации труда. Формы собственности, профессиональный и квалифицированный состав работников, их половозрастная структура и, возможно, другие показатели должны быть сопоставимы.

Решающее значение имеет здесь отнюдь не пропорциональность выборочной доли экспериментальных подразделений фирмы или предприятия в отношении к их доле в генеральной совокупности, но именно качественное представительство экспериментальных и контрольных объектов соответственно цели исследования.

Численность (объем) выборки зависит от уровня однородности или разнородности изучаемых объектов. Чем более они однородны, тем меньшая численность может обеспечить статистически достоверные выводы. Но степень однородности социального объекта зависит, в сущности, от того, насколько детально мы намерены его исследовать. Практически любой, самый "элементарный" объект оказывается чрезвычайно сложным. Лишь в анализе мы представляем его как относительно простой, выделяя те или иные его свойства. Чем более основательным и детальным будет анализ, чем больше свойств данного объекта мы намерены принять во внимание в их сочетании, а не изолированно, тем больше должен быть объем выборки.

Для решения такого рода задач как раз и необходимы целевые аналитические выборки. В них учитывается не только структура изучаемой совокупности, но и ограничения, накладываемые на объем выборки целями исследования, глубиной анализа проблем.

Используя статистический критерий Стьюдента, можно рассчитать объем выборок в зависимости от заданного уровня доверительного интервала ошибки вывода [227. С. 19—21].

Чем меньше объем сравниваемых подвыборок (пусть это будут ветераны-одиночки и семейные), тем больше должно быть различие каждой пары сопоставляемых статистик (например, процентные различия оценок условий быта теми и другими). Если численность сравниваемых подвыборок неодинакова, за базу определения допустимой ошибки следует брать наименьшую подвыборку.

В зависимости от объема подвыборки существенность процентных различий определяется таблицей:

Значимая Значимая Объем Объем разность в % разность в % подвыборок по подвыборок по при ошибке не при ошибке на их численности их численности более 5 % более 5% 100 14 500 6,3 150 11,5 1000 4,5 Допустим, что удовлетворительно оценивают условия быта 85% ветеранов-женщин и 79% мужчин, проживающих с семьями, и соответственно 32% женщин и 38% мужчин-одиночек.

Разности в процентах составляют здесь: 85—79=6 и 42— 38,4=3,6%. При численности подвыборок до 150 человек и при 5-процентном уровне ошибки эти различия нельзя признать существенными, так как они должны перекрывать 11,5%. Но разлиния между соответствующими оценками одиночек и семейных будут существенны. Они составят для женщин 85—32= 53% и 79—38=41% для мужчин. Такие различия значимы уже при выборках около 50 человек. Достоверный вывод звучит так: решающей является ситуация проживания ветеранов с семьей или одиноко. В какой мере эти обстоятельства больше переживаются мужчинами или женщинами, сказать трудно; наших данных для этого недостаточно.

Авторы приведенных расчетов отмечают, что выборки на уровне 500 человек позволяют анализировать табт лицы сопряженности с 4 признаками из трех градаций каждый, а выборки в 1000 единиц расширяют возможности уверенного анализа до таблиц с 6 признаками из пяти градаций. Все это при условии обеспечения доверительного интервала, не превышающего 5% стат^сти-чески значимой ошибки.

Общее правило таково: объем выборки при заданном уровне доверительного интервала должен быть не менее чем пК единиц наблюдения, где п — объем под-выборки по столбцу, а К — число столбцов.

Объем выборки зависит также от уровня доверительного интервала допустимой ошибки, каковая, как уже говорилось, задается целесообразной точностью итоговых обобщений: от повышенной до ориентировочной. Однако здесь имеются в виду так называемые случайные ошибки, связанные с природой любых статистических погрешностей. Именно они и вычисляются как ошибки репрезентативности вероятностных выборок.

В. И. Паниотто приводит следующие расчеты репрезентативной выборки с допущением 5процентной ошибки [199. С. 81].

Объем генеральной совокупности Объем выборки Объем генеральной совокупности Объем выборки Для совокупности более 100000 выборка составляет 400 единиц. Если же иметь в виду генеральные совокупности численностью от 5 тыс. и больше, то, по расче там того же автора, можно указать величины фактичес кой ошибки выборки в зависимости от ее объема [200 С. 82], что для нас весьма важно, памятуя, что величин; допустимой ошибки зависит от цели исследования и необязательно должна приближаться к 5-процентном; уровню.

Объем выборки, если генеральная 625 совокупность 5000 25 45 100 123 156 204 400 … Фактическая ошибка при данном объема выборки, % 20 15 10 9 8 7 5 4 Наряду со случайными возможны ошибки систематического характера. Они зависят от организации выборочного обследования. Это разнообразные смещения выборки в сторону одного из полюсов выборочного параметра.

Объем, выборки определяется аналитическими задачами исследования, а ее репрезентативность — целевой установкой программы. Именно программа задает образ необходимой генеральной совокупности для проведения выборки. Будет ли это все население или особые его структурные образования, все элементы изучаемого объекта или только выделяемые по заданным программой критериям.

Генеральную совокупность составляют все единицы определенного в программе объекта.

Теперь.следует обеспечить равную их вероятность попадания в выборочную совокупность.

При небольших по численности генеральных совокупностях применяют случайную бесповторную выборку, где обеспечивают равную вероятность попадания в исследование всех ее единиц по полному их списку из генсовокупности. Имея полный список работников предприятия (например, 2000 человек) и определив объем выборочной совокупности (например, в 2000 человек), устанавливаем шаг выборки делением первого на второе (2000:200) и получаем шаг отбора — каждый 10-й из списка. Здесь важно не допустить систематической ошибки из-за отсутствия в списке, скажем, какого-то подразделения, например работающих в филиале предприятия.

При больших генеральных совокупностях, как это имеет место в опросах населения, используют многоступенчатый отбор по районам, т. е. крупным структурным составляющим генеральной совокупности: регионы, типы поселений, кварталы города. На каждой ступени отбора следует обеспечить требования представительности населения, т. е. обоснованно отобрать регионы так, чтобы не было смещения по какому-то важному параметру (например, по этнонациональному). То же самое и на последующих ступенях отбора. В конечном счете отбор производится опять-таки систематически с установленным шагом отбора по списку граждан (из списков избирателей или иных), списку хозяйств на селе, путем посещения каждой, скажем, 20й квартиры в списке квартир каждого 50-го дома выделенного квартала города.

Многие обстоятельства усложняют проблему расчета ошибки и нередко могут привести к тому, что формально-статистически репрезентативная выборка'окажется качественно непредставительной.

Итак, качество выборки зависит от трех условий: (а) от меры однородности социальных объектов по наиболее существенным для исследования характеристикам; (б) от степени дробности группировок анализа, планируемых по задачам исследования; (в) от целесообразного уровня надежности выводов из предпринимаемого исследования.

Очень часто малоопытный социолог не улавливает разницы между проблемой ошибки репрезентативности выборки и ошибки вывода из данного конкретного распределения в рамках выборочной совокупйости.

Пусть выборка достаточно репрезентативна и ошибка по тому или иному параметру выборки незначительна. Оценка уровня достоверности вывода по каждому конкретному распределению остается при этом проблемой самостоятельного анализа.24 Приемы расчета разнообразных ошибок вывода рассматривает К. В. Кемниц, который подчеркивает, что формально-статистические методы расчета ошибок вывода должны предваряться "инженерным" (т. е, содержательным, — В. Я.) изучением распределения [108. С. 4] Несколько заключительных замечаний. Из сказанного выше может показаться, что обеспечить представительство данных в выборочном обследовании если и удается, то ценой непомерных усилий, разумность затрат которых часто сомнительна. Рекомендуется, во-первых, не отчаиваться и, во-вторых, рассуждать здраво, имея в виду программные цели исследования.

Если перед нами стоит задача выполнить дескриптивное обследование большой общественной значимости, в итоге которого должны быть сделаны заключения относительно генеральной совокупности в целом, следует, конечно, максимально реализовать все требования репрезентативной выборочной процедуры. Затраченные усилия будут не только оправданны, они просто необходимы, так как ошибки в выводах такого исследования недопустимы. Здесь ложная информация опаснее ее отсутствия (достаточно сослаться на ошибки прогнозов исхода выборов вследствие ошибок выборки опросов электората или ошибки в исследованиях рынка).

Если же задачи исследования более скромные, уровень надежности планируемых выводов с точки зрения их статистической точности можно смело понизить, но надо принять все меры к качественному представительству выборочной совокупности. Преувеличенное внимание к формально-статистическим критериям достоверности выводов (и тем более их абсолютизация) за счет качества исходной информации и качества анализа — свидетельство профессиональной неопытности социолога. Подчеркивая статистическую надежность данных, он вводит в заблуждение и себя, и, хуже того, тех, кто привык верить в убедительность математических расчетов. Нельзя забывать о реальной природе того, что кроется за цифрами и математическими формулами. Ведь сами исходные характеристики, получаемые исследователем путем опросов или другими способами, лишь условно переводятся в количественные показатели. Часто эти количественные сведения весьма приблизительно отражают существо социальных процессов.

Поэтому усилия, направленные на строгость статистического обоснования результатов, приобретают смысл только при условии серьезного качественного анализа проблемы, содержательного ее изучения. Бывает и так, что непредставительные в статистическом смысле данные, многократно повторяемые на разных подвыбо^рках, как раз свидетельствуют об определенной социальной тенденции лучше, чем статистически достоверный вывод, сделанный на одной единственной выборке.

Следует постоянно помнить, что социолог призван сосредоточить внимание именно на существе социальных проблем, активно привлекать к постановке задач исследования других специалистов, практиков и теоретиков, внимательно следить за литературой по широкому кругу вопросов, относящихся к предмету исследования. Наконец, для решения собственно статистических задач, касающихся типа и объема выборки, он прежде всего обязан максимально четко сформулировать конкретные вопросы, подлежащие решению, и уже после этого обращаться к соответствующим расчетам разнообразных статистик.

8. ОБЩИЕ ТРЕБОВАНИЯ К ПРОГРАММЕ

Составление программы — необходимое условие успешности всей работы. На рис. 4 показана принципиальная последовательность действий социолога в процессе разработки программы, а на рис. 5 — развертка блоков программы.

Программа выполняет две важнейшие функции:

научно-познавательную и научно-организационную. Первая состоит в обеспечении теоретикометодической целостности исследования, вторая обеспечивает эффективное сотрудничество участников исследовательского коллектива, разделение труда между ними ради достижения общего научного и научно-практического результата.

Каковы общие требования, предъявляемые к идеальной программе?

Первое требование — необходимость программы. Беспрограммное исследование напоминает поиск методом проб и ошибок: расход энергии часто не оправдывает познавательный эффект. В ходе исследования обнаруживается, что понятия не "покрываются" эмпирическими данными, при отсутствии гипотез неясно, как обрабатывать материал. Попытки сформулировать эти вопросы на стадии анализа данных приводят к разочарованиям: материал был собран не полностью, выборка не удовлетворяла задачам работы, получены ответы не на те вопросы, которые планировались вначале.

В конце работы исследователи приходят к выводу, что теперь они проделали бы все это совершенно иначе.

Подобный вывод нередко возникает и при работе по тщательно сформулированной программе.

Но здесь сомнения и новые вопросы имеют продуктивный характер, возникают более обоснованные гипотезы, требующие специальной целенаправленной проверки по новой программе. Такая неудовлетворенность достигнутым результатом — плод творческого поиска, тогда как в первом случае она является итогом неиспользованных возможностей.

Второе требование — эксплицитность программы. Все ее положения должны быть четкими, все элементы продуманы в соответствии с логикой исследования и ясно сформулированы.

Интуитивный набросок программы не может заменить строгую обоснованность всех исходных посылок и правил процедуры. Кроме того, программа является документом, единым для всего научного коллектива, коль скоро серьезные исследования невозможно провести в одиночку и требуется участие многих специалистов. При отсутствии ясно выраженной программы участники исследования теряют общий язык, тратят время на увязывание и уточнение вопросов, которые не возникли бы, будь у них общая программа.

Третье требование — логическая последовательность всех элементов программы. Нельзя начать с выбора принципиального плана, не представляя цели и задачи исследования.

Бессмысленно пытаться формулировать частные гипотезы, не представляя объект в целом (хотя бы на уровне общих гипотез). Нельзя начинать отработку методов сбора данных, не имея принципиального плана исследования в целом и до того, как ключевые понятия подверглись эмпирической интерпретации.

Короче говоря, все звенья программы связаны в логически стройную цепочку. Обрыв в одном звене немедленно влечет за собой ошибки в последующих операциях.

Четвертое требование — гибкость программы. Кажется, что оно противоречит предыдущему.

Но в действительности гибкость программы подчеркивает связанность всех ее звеньев в динамике развития процесса исследования, обязывает систематически обозревать все разделы программы по мере того, как обнаруживаются ошибки в каком-то отдельном звене.

Например, в ходе пилотажа (пробы методик) обнаруживается, что эмпирическая интерпретация некоторого важного понятия неудовлетворительна. Изменение интерпретации требует пересмотра в каких-то частях концептуальной схемы и, конечно же, предполагает переформулировку соответствующих гипотез (связанных с употреблением понятия). Обычно на стадии предварительного целостного анализа объекта продолжается работа над уточнением понятий, а на стадии разработки гипотез вносятся исправления в системный анализ предмета.

Нередко разработка программы проходит два этапа. Вначале набрасывается макет программы с указанием цели, задач исследования, приблизительной формулировки гипотез; за этим следует стадия полевого исследования по формулятивному плану, и, наконец, составляется полная программа исследования с учетом литературных источников и полевых наблюдений.

Наконец, не все исследовательские программы непременно должны строиться по той жесткой схеме, что была здесь предложена. Особенности типа исследования — теоретико-прикладного или практически-прикладного — накладывают отпечаток на детали ее компоновки и построения. К этим вопросам мы еще вернемся в VI главе, а здесь подчеркнем, что тщательно разработанная программа представляет собой важный результат научной работы.

Программа может быть опубликована как самостоятельный научный труд. Причем не исключено, что по этой программе другие исследователи будут собирать и анализировать эмпирический материал, тем самым добиваясь совместными усилиями повышения его познавательной ценности и представительности. Публикация программы подобна передаче лицензии на производство научного знания.

Практические советы Не начинайте разработку программы прежде, чем вы не уясните, в чем главная 1.

проблема исследования, ее познавательный и практический общественный смысл.

Обдумайте и обсудите с другими, является ли данная проблема достаточно значимой в 2.

теоретическом и (или) практическом смысле, чтобы затратить усилия на исследование, нет ли уже готовых аналогов решения этой проблемы, не является ли она частью другой, более общей.

Какой именно, есть ли решения этой общей проблемы?

В зависимости от предыдущего обдумайте, будет ли ваше исследование теоретикоприкладным или практически-прикладным, а затем решите, располагаете ли вы достаточными ресурсами (знаниями, источниками дополнительной информации, материальными средствами) для проведения исследования такого типа в приемлемые сроки.

Постарайтесь в предварительном варианте детализировать проблему, наметить 4.

объект и уточнить предмет исследования и снова продумайте, какие практические трудности возникнут в проведении исследования. В частности, в какой мере доступны объекты исследования, располагаете ли вы нужными материальными ресурсами, получите ли вы должную поддержку со стороны ответственных лиц, заинтересованных в изучении и решении данной проблемы, или что следует сделать, чтобы вызвать такой интерес.

Теперь вы можете ясно сформулировать цель исследования — на какой главный 5.

вопрос должен быть дан ответ и насколько детальным он должен быть применительно к избранному предмету исследования или заданному в прикладном исследовании объекту.

Должны ли быть установлены определенные взаимосвязи и зависимости, или следует продолжить исследование путем разработки вариантов практического решения определенных проблем. Окончательно определив, к какому типу относится ваше исследование, переходите к развертыванию системы задач.

Сделайте набросок "дерева целей" исследования, т. е. максимально подробно 6.

разверните цепочки задач, которые предстоит решить для достижения цели. Проверьте, не связаны ли задачи, попавшие в разные "ветви", т. е. можно ли их решить экономным способом, пользуясь одной и той же информацией под разными углами зрения.

Теперь безжалостно отсекайте "боковые ветви", т. е. задачи, косвенно или вовсе не 7.

связанные с главными; составьте из них особый список и продумайте, можно ли их решить, пользуясь информацией, нужной для главных задач.

Составьте список вопросов для уяснения особенностей предметной области и 8.

объекта изучения: что читать? С кем консультироваться?

Не жалейте времени на "самообразование", обращайтесь к новейшей литературе 9.

по предмету (в ней найдете ссылки на фундаментальные работы и опыт) и снова консультируйтесь с доступными вам специалистами. В итоге определите принципиальный план исследования и, если это не будет исследованием по плану — разведка (что в основном уже выполнено), приступайте к детализации программы по фрагментам.

Сделайте первый набросок основных структурных компонентов и связей 10.

объекта изучения, выделяя предмет анализа соответственно цели и основным задачам исследования. Одновременно формулируйте главные гипотезы и уточняйте содержательный смысл основных понятий, которые вошли в формулировку гипотез.

Обсудите с другими свой набросок, еще раз обратитесь к специалистамисследователям и практикам и после этого приступайте к систематической отработке понятийного аппарата, общей концепции и формулировке рабочих гипотез.

Продумайте, насколько удовлетворительна семантическая и эмпирическая 12.

интерпретация ключевых понятий, входящих в гипотезы, и какими данными вы располагаете для получения нужной информации. Составьте схему: слева — признаки ключевых понятий, справа — соответствующие показатели и в последней колонке — как получить сведения о данных показателях (набросок методического обеспечения исследования). Решите, какие методики придется разработать специально, что можно использовать из имеющихся.

Определите принципиальный план выборки, памятуя о важности качественной ее 13.

представительности, соответствия целям исследования; соразмерьте допустимый уровень ошибки выборки этим целям и задачам дробности анализа проблем; выясните практические возможности реализации принятого плана выборки, снова вернитесь к существу программы, внесите нужные уточнения.

14. Оформите программу как отдельный документ исследования: это пригодится вам не только в проведении исследования, но и при подготовке итогового отчета или публикации.

Глава III

ПЕРВИЧНОЕ ИЗМЕРЕНИЕ (КВАНТИФИКАЦИЯ) СОЦИАЛЬНЫХ ХАРАКТЕРИСТИК

Мы уже знаем, что, поскольку социолог имеет дело с массовыми процессами, он по необходимости оперирует различными числовыми показателями, выражающими частоты, протяженности и напряженность связи между различными социальными характеристиками.

Предпосылка всех операций с количественными выражениями свойств социальных объектов и процессов — первичное измерение качественных признаков или их квантификация. Любое измерение начинается с поиска простейших качественных признаков, отношения между которыми могли бы быть выражены в некотором числовом масштабе.

Измерение — это процедура, с помощью которой измеряемый объект сравнивается с некоторым эталоном и получает числовое выражение в определенном масштабе или шкале.

Измерением называют также однозначное отображение эмпирической системы с отношениями между ее элементами (составляющими, состояниями, свойствами и т. д.) в числовую систему с соответствующими отношениями между числами. В итоге формируется числовая модель измеряемого объекта, а точнее — некоторых выделенных в качественном анализе его сторон.

Поскольку получить точный аналог (изоморфную модель) практически не удается, разрабатывают приблизительный аналог (гомоморфную модель), в числовом выражении условно соответствующий оригиналу. Социальные измерения часто называют квалиметрическими, т.е. условно количественными аналогами качественных отношений.

Проблема первичного измерения — лишь частично математическая. Чтобы по определенным правилам приписать числа свойствам социального объекта, надо обстоятельно уяснить их.

содержательную структуру и найти соответствие между нею и инструментом измерения, т. е.

это задачи качественно-количественного анализа.

В принципе изменению подлежат любые свойства социальных объектов: качественные и количественные. С количественными (такими, как возраст в числе исполнившихся лет, заработок в денежных единицах, образование в годах обучения и т. п.) дело обстоит сравнительно просто. Для них уже есть общепринятые эталоны измерения: один год для возраста или образовательной подготовки, один рубль для исчисления заработка, один человек для исчисления размера семьи.

Качественные характеристики (социальная принадлежность, мнения людей и т. п.) не имеют установленных эталонов измерения.1 Подробнее о процедурах измерения социальных характеристик см.: Толстова Ю. Н.

Измерение в социологии. М., 1997 (в печати), о также: [68; 112; 215; 232; 333] и в прил. 2 — "Аннотированный список".

Их приходится конструировать в соответствии с природой изучаемого объекта и согласно гипотезам исследования. Поэтому мерительные процедуры качественных характеристик— своего рода изобретения, которые, однако, осуществляются по определенным типовым способам. О них мы и будем говорить далее.

В первом приближении способы измерений в социологии можно разделить на две категории.

Первую составляют приемы, с помощью которых измеряются количественные признаки объектов с точки зрения их физического пребывания в пространстве и времени.

Протяженность в пространстве может быть использована как мера удаленности людей от индустриально-культурного, политического центра в исследованиях политических движений.

Физическая протяженность коммуникаций между взаимодействующими людьми характеризует одно из условий их совместной деятельности. Число строк в тексте, содержащее определенную мысль, используется как мера для классификации текстов по частоте повторения данной мысли (или упоминаемых событий).

Единицы протяженности во времени — частота событий, их длительность, величина временных интервалов — также характеризуют социальные процессы с количественной стороны. Во всех этих случаях пригодны "естественные" эталоны измерения.

Вторая категория измерений относится к объектам, для которых не существует общепринятых шкал. Но даже самые сложные социальные явления могут быть квантифицированы со стороны их протяженности, интенсивности, частоты повторяемости. Онтологическое основание такого утверждения — качествен но-количественная определенность любых объектов реальной действительности, каковая характеризуется в философской категории меры. Что же касается практических возможностей измерений, то они целиком зависят от нашего умения найти или изобрести надежную измерительную процедуру.

1. КОНСТРУИРОВАНИЕ ЭТАЛОНА ИЗМЕРЕНИЯ — ШКАЛЫ

Рассмотрим некоторые общие правила первичной измерительной процедуры и способов проверки этой процедуры на надежность.
2 Подчеркнем, что в этойтлаве мы рассматриваем основные требования к простейшей первичной квалтификации отдельных свойств, сторон социальных объектов. В более полном виде измеряемые объекты находят отображение в достаточно сложной формализированной системе. Это предполагает измерение многих свойств и создание своего Рода моделей объектов и процессов в виде специальных качественно-количественных показателей-индексов, многомерных классификаций, типологических конструкций и т. д. (см. гл. 5, § 1 и 2).

Поиск эталона измерения.

Нахождение эталона измерения осуществляется в четыре стадии, каждая из которых — необходимая предпосылка надежности будущей шкалы.

Первая стадия — качественная классификация объектов. Собираясь, например, измерять структуру ценностных ориентации или социальных установок личности, мы прежде всего должны четко классифицировать типы ориентации, исходя из теоретической концепции и задач исследования. Можно положить в основу классификации иерархию потребностей или интересов, сфер деятельности, социальные функции, социальные ситуации, которые бы различались по степени свободы выбора целей и средств деятельности и т. д.

Вторая стадия — поиск протяженности выделенных в качественном анализе свойств. Следует установить, обладают ли эти свойства прерывной или непрерывной протяженностью, можно ли их представить в виде различных последовательных состояний измеряемого качества.

Рассмотрим с этой точки зрения какую-нибудь ценностную ориентацию (на материальный достаток, культурные ценности, творчество и др.)- Ее можно "вытянуть" в несколько протяженностей — континуумов. Один континуум составляет: сильная—средняя—слабая ориентации; другой: устойчивая—малоустойчивая— неустойчивая; третий: господствующая— рядоположен-ная—подавленная; четвертый: центральная или периферийная. В зависимости от концепции исследования можно выделить и другие протяженности.

Третья стадия — установление эмпирических индикаторов или внешних признаков тех свойств объекта, которые поддаются расположению в континуум.

Индикатор — внешне хорошо различимый показатель измеряемого признака. С его помощью устанавливается наличие или отсутствие признака, его состояние.

Например, высота ртутного столбика термометра — индикатор температуры.

Простейший индикатор расположения какого-то объекта среди других объектов ориентации — порядковое место, отмечаемое опрашиваемым в заданном списке. Например, из 18 объектов он помечает объект М порядковым номером 1. Этот номер — индикатор доминирования объекта М с точки зрения интересов субъекта. Объект N, помеченный порядковым номером 18, будет располагаться в конце протяженности ("подавленная ориентация на N").

Сложнее найти индикатор для протяженности по критерию "сильные", "средние", "слабые" ориентации. Один из возможных вариантов таков.

Испытуемым предлагают три ситуации, в которых они принимают решение о выборе "ценностного ориентира". Ситуации различаются по степени свободы выбора. Допустим, измерению подлежат интересы к различным видам занятий в сфере досуга. Предлагаются три одинаковых списка возможных занятий, число которых в каждом списке 18 (чтение художественной литературы, посещение гостей, просмотр телепередач и т. д.).

В первой ситуации (широкий диапазон выбора) испытуемый имеет право без ограничения указать любые занятия, которые ему нравятся. Во второй ситуации (средний диапазон выбора) он оставляет в списке лишь шесть наиболее важных для него занятий, в третьем случае (узкий диапазон) — не более трех, для него особенно значимых.

Индикатор "сильной" ориентации — выбор данного занятия —имел место во всех трех ситуациях; "средний" — выбор в первой и второй ситуациях; "слабый" — выбор имел место только при широком диапазоне принятия решения.

Одно и то же свойство можно фиксировать с помощью нескольких индикаторов, которые сводятся в общий показатель — индекс. Это случай сложного первичного измерения, по технике напоминающего приемы вторичных измерений. Так, для определения интенсивности интереса к какому-то виду досуга можно использовать и саморанжирование занятий (первый пример), и выборы в нескольких ситуациях, и оценки занятий по десятибалльной системе, и другие способы.3 Детально эти процедуры рассматриваются Г. И. Саганенко [232; 233. Разд. 4.2].

Наиболее надежный индикатор будет получен по совмещению нескольких способов: некоторая группа занятий помечена первыми номерами по ранжированному списку, она же выбрана в трех названных выше ситуациях, эти занятия были оценены 10 баллами при максимуме 10 и минимуме 1. Такой сводный числовой показатель и называют индексом.

Четвертая стадия заключается в том, чтобы уяснить, все ли единицы, составляющие измеряемый объект, укладываются в ранжируемый ряд, все ли они обладают свойством занимать определенное место в континууме отношений по принятым индикаторам.

Например, в одном из наших исследований индикатором отношения к труду рабочих был показатель нормы выработки (значительно перевыполняет норму — перевыполняет — выполняет — не выполняет норму). Однако он был неудачным, так как применим не ко всем рабочим, а только к "сдельщикам". Труд тех, кто получает повременную оплату, оценивается по другим показателям: качеству работы прежде всего. Например, чем меньше времени тратит ремонтник на устранение текущих неполадок, тем выше качество профилактического ремонта.

В итоге описанных выше операций устанавливается эталон, или шкала измерения.

Отношения между пунктами шкалы должны отображать отношение свойств объекта в понятиях "равно", "больше", "меньше".

В нашем примере с ценностными ориентациями отношениям "сильная""средняя""слабая" соответствуют отношения трех пунктов построенной шкалы:

(выбор сделан в трех ситуациях) (выбор сделан в первой и второй ситуациях) (выбор сделан только в первой ситуации). Теперь предстоит испытать шкалу на надежность.

Способы проверки процедуры первичного измерения на надежность.

Следует иметь в виду, что операции повышения надежности первичного измерения, которые мы будем здесь рассматривать, используются лишь на стадии отработки инструмента измерения в процессе пилотажа. После окончательной проверки надежности построенных шкал и сбора данных на объектах исследования акцент контроля их достоверности переносится с первичного измерения на вторичные, т. е. комбинаторные процедуры, и так последовательно вплоть до обоснования достоверности итоговых выводов.

В целом же достоверность результатов исследования зависит от многих составляющих, начиная с того, насколько обоснована его общая концепция и все компоненты теоретикометодологического раздела программы, а далее — от качества исходных данных, системы их отбора, т. е. соответствия типа выборки (и ее организации) целям исследования, качества анализа данных и, наконец, от глубины интерпретации полученных зависимостей и связей.4 О требованиях и операциях, необходимых для гарантии общей Достоверности данных, см. [68, 200, 233]. Если учесть все возможные ошибки, связанные с неполным соответствием теоретической модели объекта самому объекту, возможными упущениями на разных этапах исследования (например, при расчетах выборки, тиражирования полевых документов и т. д.), спецификой типов возможных ошибок (напри-Мер, систематические или случайные), а также некоторые другие причины, то, как показал Б. 3. Докторов [68], в так называемой метрологической карте можно обнаружить 162 (I) составляющие возможных ошибок.

К сожалению, нет единообразия в толковании термина "надежность" применительно к социологической информации. Главная причина состоит в том, что одни авторы трактуют надежность слишком расширительно как качество всего исследования и, следовательно, его итогов, а другие, напротив, отождествляют надежность с тем или иным особым ее проявлением (например, с.устойчивостью данных, их адекватностью целям исследования и т. д.).

Не останавливаясь здесь на дискуссии терминологического характера, заметим, что в строгом смысле слова понятие надежности измерения правомерно относить именно к инструменту, с помощью которого производится измерение, но не к самим данным, подлежащим измерению, В отношении данных, как и заключительных выводов из исследования, правильнее говорить, что они достоверны (или относительно достоверны) в том числе и потому, что фиксированы надежным инструментом.

Возможны различные типологии приемов оценки надежности первичной информации, например, с точки зрения внешнего или внутреннего контроля данных, получаемых определенным способом. Мы будем пользоваться обобщающим понятием надежности инструмента измерения (и соответственно надежности данных, фиксируемых этим инструментом), имея в виду три составляющие: (1) обоснованность, (2) устойчивость и (3) правильность измерения. Естественно, что и методы контроля на надежность нужно рассматривать в этих трех аспектах5.

Наиболее детально методы и техника контроля данных на надежность изложены в работах Г.

И. Саганенко [233] и В. И. Папиотто [200]. Последний применяет аналитический подход к предмету, выделяя множество разновидностей надежности и технических приемов оценки ее уровня [200. С. 74—75], тогда как Саганоцко, ряд идей и примеров из книги которой мы используем, акцентирует внимание на наиболее существенных, непременных требованиях и сравнительно простых способах контроля надежности.

Обоснованность6 шкалы заключается в том, что с ее помощью целенаправленно измеряют вполне определенное свойство или признак, не смешивая его с другими.

В зарубежной и отечественной (особенно в психологической) литературе вместо термина "обоснованность" часто используется как его аналог понятие "валидность". Однако в английском "reliability" (обоснованность) подчеркивает возможность полагаться на кого-либо, в данном случае доверять полученной информации благодаря тому, что она адекватна объекту измерения [337. С, 132—138], a "validity" семантически имеет оттенок устойчивости, "прочности" полученной информации. Поэтому термин "валидность" правильнее было бы соотносить ве с обоснованностью, во с устойчивостью данных измерения.

Предположим, при опросе телезрителей им предлагают указать, каким из перечисленных в прилагаемом списке передачам телевидение уделяет "слишком много", "достаточно" и "слишком мало" времени. Если с помощью этой трехчленной шкалы исследователь намерен фиксировать среднее время, отводимое телепередачам, его измерение будет необоснованным. В действительности он измеряет отношение людей к данным передачам, а не объем времени, отводимого для их трансляции. Обоснованное измерение объема времени на передачи разного типа — документальный анализ "сетки" программ телевидения.

Чтобы повысить обоснованность измерения, используют ряд технических приемов.

(1) Наиболее простой способ — логические рассуждения на основе опыта и здравого смысла.

Обратимся к примеру из обследования, проведенного Б. М. Фирсовым. Задача: определить среднюю интенсивность просмотра телепередач путем массового опроса телезрителей.

Первый вариант построения шкалы был таков. Вопрос: "Сколько приблизительно часов в день Вы проводите у телевизора?" Шкала для ответа содержала пять интервалов: (не больше 1 часа) — (от 1 до 2 часов) — (от 2 до 3 часов) — (от 3 до 4 часов) — (свыше 4 часов).

Путем логических рассуждений были высказаны следующие сомнения в обоснованности такого метода. Следует указать день просмотра телепередач: будний, субботний или воскресный.

Иначе неясно, какой из дней зритель выберет за эталон оценки. Не спасет положения и вопрос, сколько в среднем часов в неделю зритель проводит у телевизора, так как люди не привыкли думать в "средних" величинах.

Значит, надо поставить вопрос так, чтобы: а) выделить дни недели и б) указать понятный для зрителя эталон оценки. Поэтому более удачный вариант построения шкалы для решения той же задачи следующий [274. С. 142].

Первый вопрос: "Сколько дней в неделю Вы, как правило, смотрите телевизионные передачи?":

почти все дни недели;

1) 3 или 4 дня в неделю;

2) 1 или 2 дня в неделю;

3) меньше, чем один раз в педелю, т. е. не каждую неделю;

4) в сущности, совсем не смотрю.

5) Второй вопрос: "Не могли бы Вы приблизительно оценить, сколько в среднем часов Вы проводите у телевизора в тот день, когда смотрите передачи?" Сделайте отметку в каждой строке.

Дни недели Время просмотра не больше от 1 до 2 от 2 до 3 от 3 до 4 свыше 4 1 часа часов часов часов часов В будние дни — — — — — В субботу — — — — _ В воскресенье _ - — — — Теперь, пользуясь простыми арифметическими действиями, можно рассчитать "среднепросмотровое" время за неделю и составить шкалу.

Обозначим а число дней в неделю, уделяемых просмотру телепередач. Числовые индикаторы ответов на первый вопрос взяты как средние эмпирически полученных интервалов (в числе дней просмотра), а именно: 6; 3,5; 1,5; 0,7; 0. Обозначим Ъ количество часов, затраченных на просмотр телепрограмм в определенные дни (ответы на второй вопрос) также по средним: 4,5;

3,5; 2,5; 1,5; 1.

Обозначив будние дни как d, субботние s, воскресные w, рассчитаем среднепросмотровое время за неделю Т:

Для телезрителя, который в ответе на первый вопрос пометил "3 или 4 раза в неделю", в ответе на второй указал "до 1 часа в будни" и "от 2 до 3 часов в субботу и воскресенье" среднепросмотровое время исчисляется по формуле:

Неадекватное понимание того, что же мы измеряем, может привести к серьезным последствиям. Поучительный пример: дискуссия в прессе относительно добросовестности служб общественного мнения в опросах о рейтинге политических деятелей.

В ноябре 1997 г. два ведущих российских центра изучения общественного мнения представили данные общероссийских опросов. Рейтинги Президента, премьера и некоторых других ключевых фигур в правительстве по опросам центра "А" на 10—12% отличались от рейтингов по опросам службы "Б". Это вызвало публичный скандал: одна служба подыгрывает правительству, а другая — оппозиции. Что же в действительности случилось? Служба "А" задавала вопрос "Одобряете ли Вы деятельность..?", а служба "Б" предлагала формулировку "Доверяете ли Вы..?". На протяжении трех месяцев все показатели доверия/недоверия на 10— 12% уступали показателям одобрения/неодобрения, причем этот разрыв устойчиво сохранялся в отношении Президента и премьера, но сильно колебался в отношении ряда других правительственных чиновников (т. е. граждане сформировали позицию относительно Президента и премьера, но не имели четкой позиции в отношении Других, неключевых фигур в правительстве). Через две недели после этого скандала служба "Б" в общероссийском опросе предложила респондентам обе формулировки в одном интервью. Обнаружилось, что доверяют правительству 14-16% опрошенных, но одобряют его деятельность в той же выборке 29%.

Логика здесь такая: "Я могу не очень доверять искренности намерений правительства, но то, что оно делает, я склонен сейчас одобрить".

Заметим, однако, что логические рассуждения, наподобие приведенных выше, повышают обоснованность, но не являются прямым доказательством того, что мы меряем искомое свойство.

(2) Тест по "эталонной грynne" - более сильный прием проверки инструмента на обоснованность. Смысл проверки — в сопоставлении данных, полученных путем измерения по шкале, с достоверными сведениями об объекте измерения.

Так, шкала на отношение к соблюдению норм права может быть обоснована опросом осужденных правонарушителей (они рассматриваются как "эталон" негативного полюса шкалы), в сравнении с "эталонной" группой законопослушных граждан. Дихотомизация полярных групп по шкале должна созпадать с фактической поляризацией эталонных групп в пределах допустимой ошибки, величина которой зависит от задач исследования.

(3) Поиск независимого критерия как разновидность внешнего контроля надежности для измерения того же самого объекта или свойства.

Если подключить к телевизионному приемнику прибор, регистрирующий время его работы, и сопоставить показания прибора с результатами опроса о частоте и длительности просмотра телепрограмм, можно точно установить обоснованность данных опроса.

Не имея такой возможности, Б. М. Фирсов сопоставлял сведения, полученные по шкале среднепросмотрового времени, с данными по другой шкале, названной "изменение привычек" (табл. 1) [274, С, 107]. Последняя конструировалась по ответам на вопрос: "Придется ли Вам в случае длительного отсутствия телевизора менять свои привычки, способ проведения досуга, жизненный уклад?" Берем два крайних варианта ответов по второй шкале, отбрасывая промежуточные (в процентах к численности представителей каждого типа, т. е. по строке).

Очевидно, что шкала "увлеченности", полученная как вторичная группировка данных среднепросмотрового времени Т, высоко согласуется со шкалой "привычек" и, следовательно, может считаться вполне обоснованной.7 Пользуясь той же шкалой, автор провел повторное сравнительное исследование аналогичной выборки ленинградцев спустя 10 и 12 лет. За период с 1967 г. по 1979 г. обнаружилось, что доля "весьма умеренных" телезрителей упала с 32% до 6% и "весьма увлеченных" повысилась с 16% до 40% [157. С. 701].

Таблица 1 Обоснование шкалы увлеченности телевидением по независимому критерию.

–  –  –

(4) Использование метода судей для отбора пунктов шкалы. Сомнения в обоснованности возникают уже на стадии первоначального отбора пунктов шкалы. В каких единицах считать время просмотра телепередач? В днях, часах, в частоте просмотров? Какие понятия выбрать для построения шкалы?

Эти вопросы лучше всего доверить решению компетентных судей. В нашем случае ими являются типичные телезрители» которые будут представлять как бы микромодель основной массы опрашиваемых. В этом смысле "судейство" как способ контроля обоснованности шкалы надо отличать от опроса экспертов — профессиональных специалистов в данной области.

Численность судей зависит от меры однородности или разнородности выборочной совокупности основного обследования. Так, при построении шкал на отношение к досуговым занятиям мнения мужчин и женщин об одних и тех же занятиях будут существенно разными.

Рекомендуется отобрать для судейства половину судей из женщин, половину — из мужчин. Не меньшее значение в данном случае будут иметь уровень образования и род занятий. Для компоновки судейской группы используют метод квоты, т. е. устанавливают пропорции судей по набору существенных признаков, включая, например, пол, возраст, образование, выражающих позиции разных групп респондентов в предполагаемой выборке.8 О квотировании выборки см. на с. 349.

(5) Один из широко используемых приемов внутреннего контроля обоснованности — совмещение нескольких показателей для регистрации определенного одного свойства, или построение индекса. Типы индексов крайне разнообразны. Они широко используются в психологических тестах, в социально-экономических исследованиях. Суть индексной обоснованности в том, что, согласно гипотезе, данному свойству находится множество его проявлений, для каждого из которых формируют отдельную шкалу. Затем измерения по частным шкалам либо суммируются, либо из них образуют логические конструкции, как это было сделано в показателе "логический квадрат" для построения производной шкалы удовлетворенности работой (см. с. 261).

Вполне справедливо выделяют два существенно разных аспекта обоснованности:

теоретический и эмпирический. Первый непосредственно связан с содержательными посылками исследования и предполагает установление значимых связей с широким классом ситуаций, предсказываемых теорией, второй требует доказательства надежной регистрации данных в сравнительно узком секторе, в частном проявлении изучаемых объектов. "Если валидность (синоним обоснованности. — Е.Я.) эмпирическую через измерение обеспечивают, — (включает В. И. Паниотто, — то валидность теоретическую только проверяют, т. е. уточняют область валидности методики, границы интерпретации получаемых материалов" [200. С. 109].

Устойчивость измерения выражается в однозначности информации, которую мы извлекаем с помощью данной процедуры. Нередко устойчивость ошибочно отождествляют с надежностью процедуры в целом. И хотя последняя зависит не только от устойчивости, но также от обоснованности и правильности операций, подобное смешение не случайно: проверка инструмента на устойчивость — важнейшее условие его надежности.

1) Наиболее распространенный прием контроля на устойчивость — повторное измерение. Один и тот же объект измеряется дважды с двух-трехнедельным временным интервалом и с помощью одинаковой процедуры. Шкала считается устойчивой, если совпадения между первой и второй сериями измерений будут достаточно высокими.

В отличие от проверки на устойчивость измерения физических объектов социолог или психолог сталкивается здесь с особой проблемой — влиянием психологической установки человека, возникающей после первого замера. Люди могут намеренно или непроизвольно подгонять данные второго замера к предыдущим. Или же, напротив, интуитивно сопротивляясь повторному эксперименту, они покажут новые результаты.

–  –  –

Чтобы устранить такой дефект, используют контрольную группу (см. гл. 5, С. 357—361).

Простейший же способ снять влияние установки первого замера — производить повторный замер спустя достаточное время после первого (например, две недели) и на достаточно большой выборке испытуемых (около 50 человек). Составив таблицу замеров для всех обследуемых, мы далее анализируем, какова общая устойчивость данных и от чего зависят отклонения между двумя замерами (табл. 2, пример Г. И. Саганенко).

При повторных измерениях используют различные оценки устойчивости данных, одна из которых — это процент полных совпадений ответов на серию вопросов в двух последовательных пробах методики.

Соответствующая формула:

где в числителе п — количество полностью совпавших пар ответов, а в знаменателе Л7 — общая численность испытуемых, р — процент устойчивости.

По этой формуле, для примера, в табл. 2 получим:

. полной устойчивости исходных данных. Однако ее можно повысить, заменив некоторые пункты, в частности пункт 3. по которому обнаружен наибольший разброс (всего лишь 50% совпадений). Основной критерий устойчивости информации — анализ данных по отроке. Если анализировать эти итоги по колонкам, найдем, что некоторые субъекты (В и Г особенно) дали большой разброс, а некоторые (А и Б) — почти не дали разброса. Те пункты шкалы, в которых обнаружено несовпадение даже у весьма "устойчивых" субъектов, должны быть переформулированы.

Таблица 3 Сравнение данных двух последовательных замеров в трехчленной шкале (N=28 чел.)

–  –  –

Другим весьма полезным показателем полной устойчивости является мера сдвига, оцененная как среднеарифметическая ошибка различения градаций шкалы. Этот показатель обозначает, какую долю градации данной шкалы (в среднем) все испытуемые как бы не улавливают, т. е.

каковы истинные границы различения градаций.

Например, уточним среднеарифметическую ошибку в различении трехчленной школы согласия — несогласия с каким-то суждением (пусть это будет суждение о привлекательности некоторого занятия на досуге). Приведем схему (табл. 3) и расчеты, используя данные таблицы Г. И. Саганенко.

В испытании участвуют 28 человек, из которых 17 полностью повторяют свои оценки данного занятия в обеих пробах (сумма по диагонали схемы: 7+6+4 = 17), а остальные 11 испытуемых дают разные ответы в двух пробах. Для оценки искомой ошибки вычисляем отличия ответов респондентов как сдвиги между II и I пробами, например, во II пробе из тех, кто в I пробе ответил "занятие привлекательно", 3 человека сообщили, что оно "не очень привлекательно", т.

в. это разность (2—1) 3. Теперь суммируем все разности в ответах и получим меру среднеарифметической ошибки различения пунктов градации данной шкалы:

Значит, среднеарифметический "сдвиг" в оценке по трехчленной шкале составляет около 40% одного ее деления, т. е. менее половины деления, что в общем можно признать удовлетворительным, хотя и не идеальным. (Ниже, говоря о правильности измерения, мы покажем, как можно было бы уменьшить эту ошибку.) Рассматривая устойчивость как воспроизводимость результатов измерений, можно использовать и иные показатели ее меры [200. С. 33—34], например, обычные расчеты корреляции итогов двух последовательных измерений. Показатели, рекомендуемые Г. И. Саганенко, представляются нам вполне адекватными и наглядными.

Какая же мера устойчивости удовлетворительна? Это Зависит от существа измеряемого свойства, его значимости для целей и задач исследования. В принципе для немногочленной шкалы среднеарифметическая ошибка различения градаций в 40% ее деления невысока, а соответствующая мера устойчивости (100%—40% =60%) вполне достаточна, ибо не перекрываются границы меж-ДУ двумя соседними интервалами шкалы. Если неустойчивость составила не 40%, а 60%, т. е. более половины деления шкалы, то ошибка была бы явно недопустима, ибо в среднем испытуемые не различают две соседние Градации из трех.

Для многочленных шкал, например из 10 градаций, ошибка в 60% одного деления не слишком велика, так как перекрываются два деления из 10, т. е. не 2/3, а 0,2 общей "длины" шкалы. Бели при обработке данных градации укрупнить, объединяя две соседние, то ошибка минимизируется до вполне уверенного уровня устойчивости.

Помимо показателей полной устойчивости шкалы, возможны также показатели ее относительной устойчивости. Они полезны при сравнении разных шкал, например для выбора из нескольких вариантов наиболее правильной и точной шкалы (о чем говорится ниже в этом же разделе) или для того, чтобы сопоставить уровни устойчивости измерения разных свойств, каждое из которых фиксируется шкалами разного типа и разной степени дробности.

Но прежде всего показатели следует соотносить с уровнем реальной стабильности — изменчивости изучаемого объекта, измеряемых свойств.

2) Использование нескольких лиц для измерения данного свойства. Случается, что шкала неустойчива потому, что ее пункты произвольно интерпретируются самими исследователями. В особенности это характерно для шкал качественной классификации объектов. В таких (номинальных) шкалах группы объектов классифицируют с помощью описания всех качественных признаков, по которым каждый объект относится к определенному пункту шкалы — классу.

Предположим, что выделено несколько признаков (с соответствующими индикаторами) для отнесения политической деятельности в высшую категорию по уровню активности. Чтобы выполнить эту операцию однозначно, нужно убедиться, что признаки ясно различимы и при соотнесении видов деятельности с пунктами шкалы не возникает путаницы. Скажем, такими признаками были: членство или заявленная принадлежность к какой-либо партии, движению, избирательному блоку, регулярность участия в его акциях (собраниях и публичных выступлениях, участие в голосовании на выборах и т. д.).

В этом случае объект идентифицируют одновременно несколько (минимум трое) лаборантов, использующих единую процедуру. Если данные, полученные разными лаборантами (в нашем примере они работали с текстами интервью), высоко согласуются, шкала устойчивая, если нет — неустойчивая, и мы начинаем искать другую, более приемлемую размерную величину.

Причина неустойчивости шкалы — плохой отбор индикаторов.

3) Наконец, третий прием контроля эталона измерения на устойчивость — "расщепление шкалы". Шкала раздваивается на две половины. Если окажется, что измерения по каждой из них совпадают, их можно рассматривать как равноценные шкалы, суммировать данные и впредь пользоваться одновременно обеими половинами, образующими теперь единую и более надежную шкалу, чем каждая из ее составляющих.

Покажем технику "расщепления" не примере. Возьмем объектом измерения уровень удовлетворенности рабочего своей специальностью. Данные получаем путем анкетного опроса.

Проектируем две шкалы, пункты которых будут отвечать одному из пяти уровней удовлетворенности специальностью (схема 5). Каждому уровню соответствуют два суждения.

Нечетные пункты образуют одну, а четные — другую половину испытываемой шкалы.

Далее производим следующие операции: (а) все 10 пунктов четной и нечетной половин перетасовываются в произвольном порядке; б) опрашиваемым предъявляют набор из 10 суждений с просьбой указать свое согласие или несогласие по каждому из них; (в) после опроса достаточной группы лиц (около 50 человек) из числа обследуемой совокупности данные группируются по двум шкалам раздельно: по нечетной половине — (a1), (b1), (с1), (d1), (e1) и по четной шкале — (a2), (b2), (с2), (d2), (е2).

Основная операция — (г) сопоставление итогов измерения по двум половинам испытываемой шкалы. Если корреляция между ними будет достаточно высока, эти половины можно рассматривать как части единого инструмента, измеряющего общий континуум свойств, В случае необходимости "выпадающие" суждения следует переформулировать, чтобы получить приемлемую корреляцию.

В таком случае итоговую шкалу образуют все 10 суждений, которые в случайном порядке предъявляются общим списком. В итоговый показатель для данного лица суммируются все баллы суждений, с которыми он выразил согласие.

Обозначив ранжированные пункты баллами от 5 (для al и аа — высшая оценка) до 1 (в, и е3 — низшая оценка), предположим, что некий субъект выразил согласие с пунктами а1+&2, отвергнув все остальные. Его суммарный балл по шкале равен 5+4=9.

Точность и правильность измерения зависят от (а) степени устойчивости измеряемого объекта или свойства, (б) чувствительности эталона измерения (дробности пунктов шкалы), (в) отсутствия систематических ошибок измерения и, конечно, (г) от устойчивости измерения.

Социальные объекты, подлежащие измерению, обладают различной степенью устойчивости.

Скажем, установление состояния удовлетворенности какой-то деятельностью будет заведомо менее точным, чем регистрация частоты поведенческих актов. В первом случае сам объект измерения нестабилен. В дурном настроении человек может выражать недовольство рекламой на телевидении, а в хорошем расположении духа он будет уверять, что рекламные ролики бывают очень забавными и даже поучительными. Но вряд ли его настроение отразится на информации о том, как часто он выключает телевизор при трансляции рекламы или переключается на другую программу.

Дробность метрики — чувствительность шкалы — прямо связана с точностью измерения.

Шкала в 10 делений измеряет точнее, чем в 5 или 3 деления. Но дробность пунктов шкалы нельзя увеличивать беспредельно. Надо установить оптимум, удовлетворяющий двум требованиям: максимум градаций шкалы при условии высокой устойчивости результатов измерения. Постепенно повышая дробность эталона измерения и параллельно проверяя шкалу на устойчивость, мы найдем границу, за пределами которой дальнейшее повышение дробности влечет понижение устойчивости. Это и есть оптимум чувствительности шкалы с учетом меры устойчивости измеряемого свойства. Таким образом, достижение устойчивых данных при максимальной дробности метрики повышает точность измерения. Оно будет удовлетворительно точным, если абсолютная ошибка измерения не превышает 0,5 деления шкалы.

Вместе с тем, если ошибка вообще отсутствует | X j =0, то не исключено, что шкала обладает заниженной чувствительностью (особенно в случаях, когда мы предполагаем достаточную вариабельность измеряемого свойства).

Но измерение может быть вполне точным и вместе с тем... неправильным, постоянно воспроизводя какую-то систематическую ошибку, как это случается с испорченным термометром, в котором ртутный столбик изначально был фиксирован на неверной исходной отметке и постоянно завышает температуру, скажем, на 0,8 градуса.

При квантификгГции социальных характеристик проблема правильности, т. е. отсутствия уклонений от истинного значения измеряемого свойства, намного сложнее, ибо часто мы в принципе не способны установить, каковы же эти истинные значения измеряемых свойств (скажем, мнений людей по каким-то вопросам). Мы можем лишь, сопоставляя разные способы фиксирования данного свойства, добиваться устранения замеченных систематических ошибок.

Каковы же эти систематические ошибки?

Одна из возможных — отсутствие "разброса" информации по шкале вследствие того, что какието ее пункты "не работают", т. е. не реагируют на определенное состояние измеряемого свойства. Например, при опросе все ответы концентрируются в позитивном или только в негативном полюсе шкалы. Конечно, это может быть и результатом единодушия оценок, но может быть и результатом того, что сама шкала неудачна, например, содержит какой-то пункт, сформулированный с сильным нормативным давлением на опрашиваемых. Допустим, задан вопрос об употреблении алкоголя, и крайне негативный вариант ответа гласит: "Я пью систематически и обычно до бесчувственного состояния". Сомнительно, чтобы даже заведомый алкоголик отметит такой пункт как показатель своего отношения к спиртному. Скорее всего, он выберет суждение не столь резкое, например: "Я выпиваю довольно часто". Крайне отрицательный пункт шкалы здесь "не работает*': он отпугивает. Вследствие этого шкала неправильна.

Другой причиной неправильности может быть плохая различительная способность соседних пунктов шкалы высокой дробности. Попробуйте, например, упорядочить свое отношение к 24 политикам так, чтобы уверенно указать не только приемлемого и решительно отвергаемого, но всех оставшихся из предложенного перечня расположить так же аккуратно и уверенно в порядке убывания их привлекательности. Психологически это просто невозможно, так что "срединная" часть этой так называемой ранговой шкалы будет крайне сомнительной, а вся шкала веточной и неправильной. Систематическая ошибка, скорее всего, скажется на том, что приемлемые политические деятели будут отмечаться как более привлекательные (хотя не исключено, что фактически данные лица ими не интересуются), а социально неприемлемые будут попадать в нижние уровни ранжированного ряда.9 В данном случае для повышения надежности измерения используются операции, описываемые иа с. 103—104.

Во всех подобных случаях опытная проверка шкалы на устойчивость данных обнаружит ошибки. Но часто это показывает уже первая проба.

Правильность и точность измерения можно повысить путем расчета относительной ошибки измерения.10 Подробнее ем. [231. С. 63—66].

Относительная ошибка позволяет сопоставлять правильность замеров по двум и более шкалам разной чувствительности и таким путем отработать оптимальный инструмент. Напомним, что, в отличие от абсолютной, относительная ошибка исчисляется не в долях погрешности деления шкалы, а в соизмеримом, определенным образом нормированном показателе.

Приведен пример расчета относительной ошибки измерения. Предположим, что в семичленной шкале оценок фиксируется намерение женщин иметь детей. В обследовании участвуют 100 молодых замужних женщин, которые дали следующие ответы на вопрос: "В какой мере Вы согласны с тем, что было бы желательно иметь ребенка?" Полюса шкалы интерпретируются, а промежуточные пункты не имеют словесной интерпретации.

При некотором навыке и достаточном исследовательском опыте мы часто интуитивно угадываем, какова должна быть дробность метрики, обеспечивающая устойчивую информацию. Но, приступая к измерению сложных объектов, с которыми ранее не приходилось сталкиваться, социолог должен проделать ряд экспериментов, отрабатывая шкалу на точность и правильность.

Оценки 3, 2 и 1 (крайне негативное отношение к суждению) встречаются очень редко, и эту часть шкалы можно признать плохо работающей: в сумме здесь сосредоточено менее 5% всех ответов. Большинство женщин либо явно хотели иметь детей, либо не очень в этом уверены, и почти нет таких, кто отвергает идею иметь ребенка. Значит, в нашей шкале работают градации 7, 6, 5 и 4, где 4 фактически наиболее негативная установка. Диапазон работающей части шкалы: 7-4=3. Относительная ошибка данной шкалы определяется предложенной Г. И.

Саганенко формулой:

где w — оценка полной устойчивосвости шкалы, л зон реально работающей ее части.

Проверив шкалу на устойчивость, как было описано выше, мы, предположим, получили значение ц)=0,75, т.е. 75% полного совпадения ответов в двух последовательных пробах, что определенно недостаточно.

Теперь испробуем на устойчивость пятичленную и трехчленную шкалы, задавая тот же вопрос аналогичной (или той же самой) группе испытуемых в 100 человек. Допустим, что мы получим такие распределения (табл. 4), Как видно, в пятичленной и трехчленной шкалах работают все градации, так что в негативной зоне оказывается соответственно 25% и 32% ответов (сравните с семибалльной шкалой, где в этой зоне менее 50%). Показатели полной устойчивости двух последних шкал, проверенные повторными опросами, допустим, дали соответственно 0,95 и 0,99 (в семибалльной — 0,75).

Таблица 4 Выбор более точной шкалы путем сравнения величин относительной устойчивости измерения

Но относительные ошибки при условии, что все градации обеих шкал работают, таковы:

для пятичленной отн =0,95/(5-1)=0,238 и для трехчленной 0,99/(3-1)=0,495; округленно 0,24 и 0,49. Получаем, что относительные ошибки семичленной шкалы (0,25) и пятичленной (0,24) практически одинаковы, а трехчленной — существенно выше (0,49).

Какая из трех шкал более надежна? Вопрос решается при сравнении устойчивости шкалы и величины относительной ошибки. Устойчивость данных по пятичленной и трехчленной шкалам сопоставима: 95% и 99%. Иными словами, опрашиваемые хорошо различают градации этих шкал, лучше, чем в семичленной шкале: там устойчивость равна 75%. По этой причине последнюю надо забраковать. Остается выбор из двух оставшихся. Пятичленная шкала имеет высокую устойчивость и небольшую ошибку, а трехчленная — более высокую устойчивость и приемлемую ошибку (меньше половины градации шкалы). Но в отиошеняи к трем градациям это составит 0,49:3=0,16, а для пятичленной — 0,24:5=0,05 длины шкалы. Следовательно, пятичленная шкала втрое чувствительнее, а значит, правильнее и точнее.

Суммируем все сказанное о проверке надежности шкал в следующей схеме (схема 6).

2. ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА ШКАЛ

Применяют различные классификации измерительных эталонов. Мы будем пользоваться наиболее распространенной — континуальной классификацией (схема 7), в которой шкалы упорядочены по мере повышения их способности удовлетворять требованиям более многообразных операций с числами.11 О типах шкал более подробно см. [112, 129] Здесь выделено пять классов шкал, причем названия классов часто двоякие: более полные и сокращенные. Часто шкалам даются "собственные" имена по фамилии изобретателя (например, шкалы Гуттмана, Терстоуна, Гилфорда, Богардуса, Лайкерта и др.), но все они укладываются в предложенную классификацию. Далее следует запомнить, что все эти шкалы предназначены для квантификации одномерных распределений, т. е. измерения некоторой протяженности в одном и только в одном континууме свойств. Фактически же нередко пользуются многомерными измерениями, моделирующими объект (см. гл. 5, § 1).

Простая номинальная шкала

Номинальная шкала служит предпосылкой всех шкальных процедур. Она устанавливает отношения равенства между явлениями, которые включены в один класс. Пункты шкалы — эталоны качественной классификации свойств. Например, (А) рабочие ручного труда, не требующего специальной подготовки; (В) рабочие ручного труда высокой квалификации; (С) рабочие, занятые на механизированном оборудовании, средней квалификации; (D) рабочие механизированного труда высокой квалификации; (Е) автоматчики без навыков наладки; (F) пул ьтовики-наладчики.

В этой шкале, каждому из пунктов которой дается детальная эмпирическая интерпретация (по индикаторам конечного перечня соответствующих профессий), интуитивно угадывается некоторый порядок: группы рабочих перечислены по мере повышения механизации труда и, возможно, по мере роста квалификации. Однако интуиция — не доказательство. Шкала остается неупорядоченной.

Более явный пример — группировка по мотивам увольнения с работы: (а) не устраивал заработок; (b) неудобная сменность; (с) плохие гигиенические условия труда; (d) неинтересная работа и т. д. Упорядочить эти пункты невозможно: они не располагаются в континуум.

Символическая запись номинальной неупорядоченной шкалы такова:

(А) ^ (В) ^ (С) ^... ^ (К), где знак ^ означает дизъюнкцию (либо—либо).

Операции с числами для номинальной шкалы следующие.

Нахождение частот распределения по пунктам шкалы с помощью 1.

процентирования или в натуральных единицах. Нетрудно подсчитать численность каждой группы и отношение этой численности к общему ряду распределения (частоты).

Поиск средней тенденции по модальной частоте. Модальный (Мо) называют группу 2.

с наибольшей численностью.

Эти две операции (1) и (2) уже дают представление о распределении социальных характеристик в количественных показателях. Его наглядность повышается отображением в диаграммах (рис.

6, где А — модальная группа). Во всех трех случаях за 100% принята общая численность обследованных. Диаграмма 6, а позволяет, однако, отразить распределения, в которых сумма процентов превышает 100, т. е. некоторые обследуемые могут попасть в несколько секций шкалы одновременно (например, совмещают различные виды деятельности).

Самым сильным способом количественного анализа является в данном случае 3.

установление взаимосвязи между рядами свойств, расположенных неупорядоченно. С этой целью составляют перекрестные таблицы (схема 8).

Помимо простой процентовки, в таблицах перекрестной классификации можно подсчитать критерий сопряженности признаков по Пирсону: хи-квадрат (х2) — простейший показатель обоснованности вывода о наличии или отсутствии связи между сопоставляемыми характеристиками, т. е. связанности качественных классификаций. Коэффициент Чупрова (Ткоэффициент) позволит по той же таблице определить напряженность связи, если хи-квадрат показывает, что она имеет место.12 Об использовании различных коэффициентов при работе с неупорядоченными номинальными шкалами см. [218, С. 189—172, 189—199]. Интересен метод, предложенный С.

В. Чесноковым, который позволяет анализировать данные, фиксированные в номинальных шкалах, используя относительно "естественный" язык представления результатов, хорошо доступных неспециалистам [285].

Частично упорядоченная шкала Эта шкала служит для установления отношений равенства между явлениями в каждом классе и отношений последовательности в терминах "" или "" между несколькими* но не всеми классами (минимум двумя из п классов, где п2). Она обычно используется как промежуточный этап при разработке полностью упорядоченных шкал. Иногда, однако, ранжировать весь ряд не удается.

Рис. 6. Виды диаграмм распределения качественных признаков в номинальной неупорядоченной шкале: а — столбиковая диаграмма; 6 — ленточная диаграмма; в — секторная диаграмма; А, В, С, D и т. д.— отдельные качественные признаки, например, профессионально-квалификационные группы работников, отношение к политическим партиям и т. д.

Так, из приведенного выше примера с группами по функциональному содержанию труда возьмем позиции (А), (D), (Е) и (F). Можно утверждать, что измеренные по двум параметрам (механизация и квалификация) позиция (А) ниже позиции (F),так как в первом случае оба параметра имеют низкий уровень» во втором — высокий. Позиция (К) явно выше, чем (А), и ниже, чем (F). Позиция (Е) — в одинаковом отношении к (А) и (F). Но отношение между (D) и (Е) установить трудно, так как для этого надо приравнять ранг по механизации рангу по квалификации, что невозможно сделать без специальных исследований. Значит, позиции (D) и (Е) несопоставимы в понятиях "больше"—"меньше".

Такая зависимость описывается фигурой Здесь соединительные линии обозначают сопоставимость рангов и указывают их соотношения (и), отсутствие связи (.D)...(E) указывает на то, что позиции несопоставимы.

Операции с числами для данной шкалы следующие.

Все операции, перечисленные для неупорядоченной номинальной шкалы.

1.

С каждым из полностью упорядоченных отрезков ряда можно обращаться как с 2.

полностью упорядоченной шкалой наименований. Полученные по отрезкам данные сравнивают в однозначных показателях по модальным группам или коэффициентам корреляции рангов.

Провалы в частично упорядоченной шкале объясняются тем, что признак континуальной классификации не выдержан строго или использовано два континуума, отношение между которыми плохо изучено. В нашем примере с группами по содержанию труда можно перевести шкалу в полностью упорядоченную, если прибавить к двум имеющимся третий, "сквозной" критерий. Но практически данный вид шкалы используется крайне редко.

Порядковая шкала

Полностью упорядоченная шкала наименований устанавливает отношения равенства между явлениями в каждом классе и отношения последовательности в понятиях "" и "" между всеми без исключения классами.

Упорядоченные номинальные шкалы общеупотреби-мы при опросах общественного мнения. С их помощью измеряют интенсивность оценок каких-то свойств, суждений, событий, степени согласия или несогласия с предложенными утверждениями.

Вот обычные наименования пунктов таких шкал: "вполне согласен", "пожалуй, согласен", "затрудняюсь ответить", "пожалуй, не согласен", "совершенно не согласен"; или: "уверен, что так", "думаю, что так", "затрудняюсь сказать", "думаю, что не так", "уверен, что не так"; или:

"целиком одобряю", "одобряю в основном", "затрудняюсь сказать", "в основном не одобряю", "совершенно не одобряю"; или: "так всегда бывает", "так бывает иногда", "бывает и так, и иначе", "так обычно не бывает", "так никогда не бывает"; или: "вполне удовлетворен", "удовлетворен", "скорее удовлетворен, чем не удовлетворен", "затрудняюсь сказать", "скорее не удовлетворен, чем удовлетворен**, "не удовлетворен", "совершенно не удовлетворен"; или:

"это очень важно", "это важно", "трудно сказать, важно это или нет", "это неважно", "это не имеет никакого значения" и т. п.

Упорядоченные номинальные шкалы имеют и более сложные конструкции (например, шкала Гуттмана, которую мы рассмотрим ниже), а в простейшем варианте являются составными элементами многих мерительных операций, в особенности методов суммирования оценок по ряду шкал (см. операции с числами, пункт 2).

Весьма часто употребляемая разновидность шкал этого типа — ранговые. Они предполагают полное упорядочение каких-то объектов от наиболее к наименее важному, значимому, предпочитаемому. Например, можно ранжировать соотносительную важность тех или иных методов решения общественной проблемы, предпочтения тех или иных действий ради достижения желаемой цели, какие-то ценностные суждения и т. д. Задание на ранжирование респонденту (или эксперту) обычно формулируется так: "Из перчисленных ниже суждений (возможных решений некоторой проблемы...) выберите самое для Вас предпочтительное, затем — наименее предпочтительное, а остальные расположите от первого к последнему".

Далее предлагаются объекты для ранжирования и указывается место, где следует приписать нужный ранговый порядок:

Указание в скобках слева значения рангов — результат работы опрашиваемого. В опросном листе обозначено лишь место (оставлена линейка) для приписывания ранга каждому объекту.

Важно иметь в виду, что при обработке данных шкала в цифровом выражении может быть "перевернута" в обратном порядке, т. е. последнему, низшему рангу можно приписать наименьшее числовое значение — 1, а первому — наибольшее. Тогда последовательность 1, 2,... и т. д.

будет соответствовать возрастанию значимости объектов.

Полезно не забывать о том, что численность объектов для ранжирования не может быть слишком большой, скажем — 15. В противном случае данные ранжирования крайне неустойчивы. Кроме того, в любом варианте более устойчивы первые и последние ранги (при повторных опросах опытных групп они обычно приписываются тем же объектам), а срединная зона, как правило, менее устойчива. Поэтому для повышения надежности данных ранжирования следует после проведения пробы на повторный опрос небольшой группы испытуемых (микромодель будущей выборочной совокупности) объединить в один ранг те из них, которые обнаружат наибольшую неустойчивость.

Предположим, что после второго замера произошли сдвиги рангов: 1—2, 3—5, 6—10, 11—13 и 14—15. Иными словами, многие из тех, кто, например, первоначально приписывал данному объекту 6-й ранг, во втором замере приписали ему 7-й, 8-й, 9-й или даже 10-й. Определив неустойчивые области, мы можем в основном исследовании, не изменяя инструкции для ранжирования, при анализе данных преобразовать 15-ранговую шкалу в 5-ранговую, как показано на схеме, т. е. обеспечить большую устойчивость и надежность данных ранжирования (схема 9).13 Подробнее см. [232. C. 74-77] Помимо того, что оценка уровня устойчивости итогов ранжирования — способ повышения надежности шкалы, это к тому же и показатель содержательного характера. Объекты, в отношении которых опрашиваемые неуверены (ранги таких объектов смещаются), по-видимому, обладают для них меньшей субъективной значимостью, выпадают из сферы повседневных интересов.

Нередко приходится ранжировать множество объектов, существенно больше 15. Объединение рангов здесь также помогает повысить устойчивость, но одновременно резко снижает чувствительность шкалы. В таком случае можно прибегнуть к несколько более трудоемкой для анализа, но более простой для респондента и более надежной процедуре ранжирования методом парных сравнений [75; 193; 231; 265].

Ранжирование состоит в том, что предлагается попарно сопоставить предпочтительность объектов (пусть очень обширного списка) путем всех возможных их парных комбинаций.

Допустим, что у нас имеется 25 кандидатов, участвующих в выборах, ранжировать которых задача психологически почти невыполнимая. Тогда при массовом опросе накануне выборов (во время самих выборов избиратель просто голосует "да—нет" в отношении каждого кандидата) предложим следующее задание: "Из всех перечисленных попарно кандидатов в каждой из пар выберите того, который кажется Вам более предпочтительным из данной пары. Не пропускайте ни одной строчки. Предпочитаемого кандидата обведите в кружок" (схема 10).

Поскольку объекты А и Е имеют равное число выборов (по 1), им приписывается одинаковый ранг, а так как число перестановок оказывается весьма большим, то одинаковые значения получат несколько объектов. Доказано, что результаты такого ранжирования весьма устойчивы.14 И тогда в нашем примере основания для прогноза исхода реальных выборов становятся более надежными (хотя они будут зависеть и от других, неучтенных здесь обстоятельств).15 Надежность парных сравнений существенно повышается, если предлагается оценить предпочтительность одного из двух объектов не дихотомически (либо-либо), а в пятисемибалльной шкале. Такой способ применил В. А. Лосепков при разработке методики изучения социальных установок [235. С. 220— 222].

См. об этом на с. 470.

Операции с числами. Прежде всего следует помнить, что интервалы в школе не равны, поэтому числа обозначают лишь порядок следования признаков. И операции с числами — это операции с рангами, но не с количественным выражением свойств в каждом пункте.

1. Числа поддаются монотонным преобразованиям: их можно заменить другими с сохранением прежнего порядка (именно поэтому шкалы данного типа называют также порядковыми). Так, вместо ранжирования от 1 до 5 можно упорядочить тот же ряд в числах от 2 до 10 или от (—1) до (+1). Отношения между рангами останутся неизменными:

Это свойство важно в тех случаях, когда данные, измеренные шкалами с различным числом интервалов, приходится приводить к "общему знаменателю", т. е. выражать в одной шкале с постоянной величиной заданных интервалов.

2. Суммарные оценки по ряду упорядоченных номинальных шкал — хороший способ измерять одно и то же свойство по набору различных индикаторов. Такое суммирование, предложенное Лайкертом, получило название "кафетерий" ("кафетерий" — это как бы набор блюд в меню с подсчетом общей стоимости обеда).

Рассмотрим пример суммирования оценок по шкале, измеряющей отношение женщин к детям [353. С. 134—137]. Опрашиваемых просят указать вариант ответа на каждое суждение, расположенное по вертикали (схема 11).

Прежде чем суммировать итоговый балл, следует оценить порядок всех пунктов десяти шкал, составляющих "кафетерий". Очевидно, что пункты 1, 2, 5, 9 и 10 выражают положительное отношение к детям, а пункты 3, 4, 6, 7, 8— отрицательное. Важно, чтобы число позитивных и негативных суждений было одинаковым, или, как в данном случае, различалось не более, чем на 1/10.Тогда для первого ряда ответов "совершенно согласна" оценивается баллом "5" и "совершенно не согласна" — баллом "1**, а для второго ряда — в обратном порядке.

Общая оценка для нашего примера складывается из баллов по строкам:

Для работы с материалом, собранным по упорядоченной шкале, можно использовать, 3.

помимо модальных показателей, поиск средней тенденции с помощью медианы (Me), которая делит ранжированный ряд пополам. Медиана применяется для обнаружения порогов на шкале:

справа и слева от нее располагаются признаки, тяготеющие к противоположным полюсам (см.

также пример в табл. 17).

Наиболее сильный показатель для таких шкал — корреляция рангов (по Спирмену — 4.

р или по Кендал-лу — R). Ранговые корреляции указывают на наличие или отсутствие функциональных связей в двух рядах признаков, измеренных упорядоченными номинальными шкалами.

Метрическая шкала равных интервалов

Класс метрических шкал, в отличие от номинальных, устанавливает отношение между пунктами не просто в понятиях больше-меньше, но позволяет фиксировать величину интервала.

Заметим, однако, что использование метрических шкал в социологическом исследовании случается далеко не так часто, как порядковых.

Шкала интервалов представляет собой полностью упорядоченный ряд с измеренными интервалами между пунктами, причем отсчет начинается с произвольно избранной величины.

Главная трудность в построении таких шкал — обоснование равенства или разности дистанций между пунктами. Процедуры такого доказательства мы рассмотрим в следующем разделе на примере шкалы Тёр-стоуна.

Неопытные исследователи принимают иногда за интервальную шкалу шкалы балльных оценок.

Но это псевдометрическая шкала. Так, один из вариантов псевдошкалы с равными интервалами — "термометр общественного мнения". Это шкала в 100 делений, где крайние точки (100 и 0) словесно интерпретируются. Например, "если вы категорически согласны с приведенным суждением, укажите свое положение на термометре как 100°", "если вы категорически не согласны, укажите 0°. В действительности, нет оснований полагать, что лица, отметившие по термометру 35° и 42°, столь же различаются в своих оценках, как отметившие 45° и 52°. Интервал в Т (42°— 35° = 7° ( 52°— 45° = 7°) — чисто условный, так как одни люди обладают высокой способностью дифференцировать свои оценки, а другие вовсе не могут различать нюансы. Так что данная шкала меряет не что иное, как те же ранги, что и упорядоченная номинальная, каковой она фактически и является.

В отличие от "термометра" общественного мнения шкалы Тёрстоуна имеют веские основания равенства интервалов, в чем мы дальше сможем убедиться.

Операции с числами в интервальной метрической шкале богаче, чем в номинальных шкалах.

1. Числа в таких шкалах остаются неизменными после линейных преобразований: у= ах+b.

Начало (точка отсчета) на шкале избирается произвольно (b); также произвольно избирается размерная величина (а). Например, максимальный балл по шкале у=21, если размерная величина а=2, число интервалов x=10 и отсчет начинается с b=1, т. е. ах+b=у, или 2x10+1=21.

Ранги переменных на этой шкале равны в отношении "х" и "у". Это значит, что можно свободно менять точку отсчета и числовое значение размерной величины. Например, от шкалы в 100 делений можем легко перейти к шкале с любым другим числом делений, притом отсчет можно начать с любой точки натурального ряда чисел. Так обычно переходят от измерения температуры по Цельсию к термометру по Реомюру или Фаренгейту — ранги температур остаются прежними.

2. Появляются новые возможности корреляционного и регрессионного анализа. Вместо рангового коэффициента можно использовать более чувствительный коэффициент парной корреляции по Пирсону (г) и коэффициенты множественной корреляции. Последние хороши тем, что позволяют соотнести (оценить) изменения в одной переменной с изменениями в другой или в целом ряде других переменных.

Шкала пропорциональных оценок

Здесь мы имеем дело с идеальной или абсолютной метрической шкалой, напоминающей шкалу равных интервалов, но с одним преимуществом: отсчет в этой шкале начинается не с произвольной точки, а с экспериментально установленного нулевого пункта. Для таких шкал применимы решительно все операции с числами, так как можно определить, на сколько или во сколько данный пункт на шкале превышает другой. Подобные шкалы приняты в точных науках, где нулевой пункт (точка отсчета — из чего и происходит название "точные науки") экспериментально зафиксирован.

Идеальные метрические шкалы успешно применяются для измерения некоторых физиологических и психических свойств человека. Точка отсчета определяется в этих случаях как порог восприятия и порог насыщения. Известно, например, что существует среднестатистический порог восприятия звуковых колебаний. То же относится и к некоторым психическим реакциям людей (например, порог различения сходных фигур).

В социологии шкалы такого рода имеют весьма ограниченное применение. Ими пользуются для измерения протяженностей во времени и пространстве, для отсчета натуральных единиц (денежных единиц, продуктов деятельности» поступков). Во всех этих случаях нулевой пункт четко фиксируется.

Что касается измерения качественных свойств социальных явлений, поиск нулевого пункта как точки отсчета заведомо обречен на неудачу. Как правило, социальные процессы и характеристики варьируют от ситуации к ситуации столь сильно, что нулевой пункт может быть установлен только как среднестатистическая величина в большой массе событий.

Операции с числами, как уже говорилось, для идеальных шкал не имеют никаких ограничений.

Можно использовать все доступные математике операции с натуральными числами.

Теперь, ознакомившись с различными типами шкал, мы могли бы заметить, что собственно измерение начинается как будто бы с введения обоснованной метрики в шкалах равных интервалов (типа шкал Гуттмана) и в шкалах пропорциональных оценок. Номинальные упорядоченные шкалы предполагают ранжирование объектов (свойств), а простые номинальные шкалы есть лишь их классификация.

Однако классификация в номинальной шкале, а тем более ранжирование объектов — это тоже измерение, так как с помощью данных процедур мы фиксируем меру, протяженность, континуум. В социологии, а также в психологии приходится, как правило, довольствоваться такими элементарными способами первичного измерения. Но этого, в общем, достаточно для того, чтобы фиксировать тенденцию изучаемого социального процесса. На большее социолог не претендует, да вряд ли и должен претендовать.

3. ПОИСК ОДНОНАПРАВЛЕННОГО КОНТИНУУМА В ШКАЛАХ ГУТТМАНА

(УПОРЯДОЧЕННАЯ НОМИНАЛЬНАЯ ШКАЛА)

Поиск одномерного континуума свойств некоторой неявной (латентной) характеристики по внешним ее проявлениям — довольно сложная задача. Один из вариантов ее решения предложил Луи Гуттман [64]. Шкала Гуттмана предназначена для измерения установок, т. е.

субъективного отношения к объекту, и обладает двумя важными достоинствами:

кумулятивностью и репродуктивностью.

Такие арифметические действия, как сложение, умножение и возведение в степень, ранжированы по кумулятивной, т. е. накопительной, шкале. Тот, кто умеет возводить в степень, непременно умеет умножать и складывать. Но кто умеет складывать, вовсе не обязательно умеет умножать (не говоря о возведении в степень). С принципом кумулятив-ности связана и реп род уктивн ость. Зная максимальные математические возможности некоего человека, можно надежно предсказать его возможности в менее ответственном испытании, причем все это относится к одному и только одному параметру. В нашем случае — это накопительные операции с натуральными числами (а не что-то иное).

Рассмотрим вымышленный пример построения шкало-граммы для измерения социальных установок людей по поводу перехода на новую систему организации труда. Предлагая опрашиваемым серию суждений, мы просим высказать свое отношение к каждому из них. При этом несогласие с суждением, в котором критикуется новая система, наряду с согласием по поводу благоприятствующих ей мнений оценивается как положительное отношение и дает респонденту 1 балл в суммарном показателе.

В следующем списке согласие с суждениями 1, 2, 5, 6 и несогласие с суждениями, 3, 4, 7, 8 свидетельствуют о благоприятном отношении к новой системе организации (обратите внимание: численность позитивных и негативных Утверждений должна быть равной).

Список исходных суждений для построения шкалограммы

1. Новая система организации, несомненно, способствует повышению производительности труда. ----Согласен (1)----Не согласен (0) В целом эта система лучше той, что применялась прежде. ----Согласен (1)----Не 2.

согласен (0) Некоторые стороны новой системы организации плохо продуманы.

3.

----Согласен (0)----Не согласен (1) Как и любая другая система организации, новая система имеет немало минусов.

4.

----Согласен (0)----Не согласен (1) Новая система удачно сочетает материальное и моральное стимулирование 5.

работников.

----Согласен (1)----Не согласен (0) Доводы в пользу новой системы очень убедительны. ----Согласен (1)----Не согласен (0) 6.

В прежней системе было немало хорошего, что утрачено п новой организации.

7.

----Согласен (0)----Не согласен (1) Преимущества новой системы организации совершенно не ясны.

8.

----Согласен (0)----Не согласен (1) Если приписать каждому положительному ответу 1 балл и каждому отрицательному — нулевой, то человек, максимально благоприятно оценивающий новую систему организации, получит 8 баллов, а противник этой системы — 0 баллов. Остальные распределяются в промежутках между двумя полюсами шкалограммы.

Процедура отработки шкалограммы состоит в следующем [353. С. 143—157].

Отбирается экспериментальная группа, которой предлагают высказаться по поводу (1) суждений, предположительно образующих континуум. В составе группы должны быть представители обследуемой категории населения. Численность группы — около 50 человек (в нашем примере для простоты возьмем 15 человек).

Высший балл по шкале определяется суммированием оценок по каждому ответу. В (2) нашем примере для каждого суждения возможны оценки 1 или 0.

В более сложных шкалах предлагается высказать полное или частичное согласие (несогласие) с каждым суждением:

4. Совершенно согласен.

3. Согласен.

2, Не знаю, не могу ответить.

1. Не согласен.

0. Категорически не согласен.

В этом случае высшая оценка в шкалограмме из 8 суждений составит 8x4=32, а низшая, как и прежде, = 0.

(3) Данные опроса экспериментальной группы располагаются в матрицу так, чтобы упорядочить опрошенных по числу набранных баллов от высшего к низшему (схема 12).

Знак "+" означает благожелательное отношение к объекту оценивания, "—** означает неблагожелательное отношение.

Анализируя полученную шкалограмму, видим, что она весьма близка к идеальному варианту.

Например, балл 3 для суждения № 5 определенно связан с положительным отношением к новой системе по суждениям 1, 5 и 7; балл 6 по суждению № 10 означает благоприятное отношение по пунктам 1, 2, 4, 5, 7 и 8. Не очень удачны пункты 3 и 7. С суждением №3 ("Некоторые стороны новой системы организации плохо продуманы") почти никто не согласен, что дает каждому по дополнительному баллу. Зато с пунктом 7 ("В прежней системе было немало хорошего, что утрачено в новой организации") подавляющее большинство согласно, и это отнимает у них по баллу. Оба пункта, следовательно, плохо дифференцируют опрошенных. Наиболее удачны суждения №2 и 4, которые делят респондентов на сторонников и противников новой системы организации.

(4) Для очевидности шкалограммы преобразуем таблицу так, чтобы получить идеальную "лесенку" (схема 13).

Идеальная шкалограмма предполагает, что ответ на один из вопросов должен повлечь за собой определенный ответ на следующий за ним по нисходящей ветви. Значит, первая задача состоит в том, чтобы выяснить, действительно ли ответы на эти вопросы образуют одномерный континуум.

Число лиц в экспериментальной группе достигает 50-100 человек, а число пунктов также достаточно велико. Кроме того, на каждый вопрос можно было бы дать пять ответов (от "совершенно согласен" до "совершенно не согласен"). Поэтому вращение рядов шкалограммы — утомительная операция. Гуттман, не имея компьютера, разработал несколько технических приемов. Один из них: деревянная доска, на которой передвигаются цветные фишки, соответствующие позитивным— негативным ответам. Конечно, при современных возможностях использовать компьютер все эти сложные перестановки максимально упрощаются (в SPSS для этого есть специальная программа).



Pages:     | 1 || 3 | 4 |   ...   | 6 |



Похожие работы:

«ПЕРЕЧЕНЬ инструкций и правил безопасности образовательного процесса при работе с детьми в СП ОДОД ГБОУ лицей №82 № п/п Наименование инструкции и (или) правила безопасности По технике безопасности при передвижении воспитанников внутри дошкольного 1. учреждения По технике безопасности в групповой комнате 2. П...»

«Инструкция по работе с модулем Диадок для программы 1С Версия 1.3.01 от 26.04.13 г. Содержание 1. Описание модуля 2. Совместимость модуля 3. Аппаратно-программные требования 4. Открытие модуля 4.1. Главное окно модуля 4.2. Карточка электронного документа 4.3. Окно отправки документов 5. Добавление своих организаций, подраз...»

«1945 2015 КОННЫЙ ПОХОД МОСКВА – БЕРЛИН "У страны должны быть свои герои, и люди должны их знать. Это должны быть ориентиры, на примерах которых сегодняшние поколения могли бы воспитываться и воспитывать своих детей. Это очень важно!" В. В. Путин КОННЫЙ ПОХОД МОСКВА – БЕРЛИН КОННЫЙ ПОХОД "МОСКВА-БЕРЛИН" 1945 – 2015 Автор и инициатор Проекта...»

«"BonArt" Аукцион йі № 12 АУКЦИОН БЕЙНЕЛЕУ НЕРІ ЖНЕ АНТИКВАРЛЫ КІТАПТАР Саудаласу 2017 ж. 04 маусым, саат 16:00-де басталады. Мекен-жайымыз: Алматы аласы, "Кктем-3" ы/а, 22/1 Р Мемлекеттік. астеев атындаы нер мражайы имаратында Аукцион алдындаы крме:. астеев атындаы Р ММ-де теді. Алматы -сы, "Кктем-3" ы/а, 22/1 2...»

«TRADITION OF INNOVATION РУКОВОДСТВО ПО ЭКСПЛУАТАЦИИ СПЛИТ-СИСТЕМЫ RK-07SPG/RK-07SPGE RK-09SPG/RK-09SPGE RK-12SPG/RK-12SPGE RK-18SPG/RK-18SPGE RK-24SPG/RK-24SPGE RK-28SPG/RK-28SPGE Содержание Заметки по эксплуатации Правила техники безопасности при монтаже Наименование час...»

«ПОРЯДОК ЗАПОЛНЕНИЯ И ПРЕДСТАВЛЕНИЯ В БАНК ПАСПОРТА СДЕЛКИ (ПС) Для оформления ПС резидент представляет в банк ПС одновременно следующие документы: 1. Один экземпляр ПС, заполненного и подписанного в соответствии с Инструкцией ЦБР от 04.06.2012 г. № 138-И;2. Контракт (кредитный договор), исполнение обязател...»

«2. Бродянский В.М. Эксергетический метод и его приложения / В.М. Бродянский, В. Фратшер, К. Михалек. – М.: Энергоатомиздат, 1988. – 288 с.3. Кириллин В.А. Термодинамика растворов / В.А. Кириллин, А.Е. Шейндлин, Э.Э. Шпильрайн. – 2-е изд., перераб. и доп. – М.: Энергия, 1979. – 288 с. УД...»

«Политическое управление: научный информационно-образовательный электронный журнал (Political management: Scientific Information and Education Web Journal). [Сетевое электронное издание, ISSN 2221-7703]. 2013. № 02 (05). Оригинал статьи –URL: http://www.политуправ...»

«H.A. АЛЕКСЕЕНКО Севастополь МОЛИВДОВУЛ КОМИТА ОПСИКИЯ Н А Ч А Л А V I I I в. И З ХЕРСОНЕСА П о я в л е н и е к а ж д о г о н о в о г о п а м я т н и к а, н е с у щ е г о и н ф о р м а ц и ю о т.н. " т е м н ы х веках" в и с т о р и и В и з а н т и й с к о й и м п е р и и в с я к и й раз в ы з ы в а е т повышенный интерес исследователей. В перву...»

«УДК 321.7(470) ББК 66.3(2)12 Г 32 Гельман В.Я. Г 32 "Подрывные" институты и неформальное управление в современной России / Владимир Гельман: Препринт М-13/10. — СПб. : Издательство Европейского университета в Санкт-П...»

«УДК 331.5.024.5 ЗНаЧеНИе ФрИЛаНса ДЛЯ соВремеННоГо рЫНка ТруДа как ВоЗможНосТИ соЦИаЛьНой ПоДДержкИ маЛооБесПеЧеННЫх сЛоеВ НасеЛеНИЯ е.И. хоЛоДоВа Национальный исследовательский Томский государственный университет Kalt5@ram...»

«http://cns.miis.edu/nis-excon August/Август 2004 В этом выпуске Дайджест последних событий............ 2 Режимы эмбарго и санкций................... 6 В Узбекистане принят закон об экспортном Российску...»

«I 5 ИЮ Й14 Н № Председателю Законодательного собрания Ленинградской области ГУБЕРНАТОР ЛЕНИНГРАДСКОЙ ОБЛАСТИ С.М.Бебенину ] 91311, Санкт-Петербург, Суворовский пр., 67 Для телегр...»

«ЛЕКЦИЯ 11 КВАНТОВЫЕ МАГНИТНЫЕ ЭФФЕКТЫ В ЭЛЕКТРОННЫХ ГАЗАХ Данная лекция посвящена магнетизму электронного газа. Будут рассмотрены такие задачи, как эффект де Гааза – ван Альфена, квантовый эффект Холла, диамагнетизм Ландау и эффект Шубникова – де Гааза. не усложнять модель наличием третьей оси, по которой на...»

«Даниил Гранин. Зубр Возможные задания школьникам. Уважаемый читатель. Мы бы хотели предложить несколько заданий, которые помогут Вам осмыслить (пережить, продумать, прочувствовать и т.д.) прочитанное. Согласитесь, это важно, чтобы книга стала не просто "...»

«Перекази та легенди рідної землі (с.Нечаївка) Підготував: Громко Юрій Григорович Кіровоградський національний технічний інститут факультет: автоматики і енергетики курс: II Це лише декілька історій, а може й легенд, з десятків, що їх зберегло наше давнє українське село. Вже ніхто не скаже пра...»

«Руководство по эксплуатации www.velomotors.ru www.stelsmoto.ru Мотоцикл BENELLI STELS 600 Запрещается эксплуатация мототехники лицами моложе 16 лет.Выписка из “Правил дорожного движения Российской Федерации”: 2. Общие обязанности водителей. 2.1.2. При движе...»

«Задача №41 1. ХОБЛ, эмфизематозный тип, с частыми обострениями, класс D (GOLD 2011), ДН II степени, ХЛС стадия декомпенсации.2. Диагноз поставлен на основании: жалоб на кашель с выделением небольшого количества слизистой мокроты, прогрессирующую...»

«ЕЖЕКВАРТАЛЬНЫЙ ОТЧЕТ Открытое акционерное общество "Санкт-Петербург Телеком" Код эмитента: 00740-D за 1 квартал 2017 г. Адрес эмитента: 197374 Российская Федерация, Санкт-Петербург, Торфяная дорога, 7 литера Ф Инфо...»

«ЭЛЕКТРИЧЕСКАЯ ПЕЧЬ-РОСТЕР AR-1038 Инструкция по эксплуатации Уважаемый покупатель! Поздравляем Вас с приобретением техники торговой марки "Astix". Мы уверены, что приобретенный товар будет соответствовать самым высоким запросам, предъявляемым Вами к бытовой технике и станет настоящим надежным помощн...»

«ПОСТАНОВЛЕНИЕ ПЛЕНУМА ВЕРХОВНОГО СУДА РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ № 11 г. Москва 28 июня 2011 г. О судебной практике по уголовным делам о преступлениях экстремистской направленности Конституция Российской Федерации провозглашает человека, его права и свободы высшей ценностью, а их признание, соблюдение и защиту...»

«Страховая пенсия по старости Порядок формирования, расчета и назначения Факторы, влияющие на размер будущей пенсии Узнайте о Ваших пенсионных правах через интернет 2015/2016 Что нужно знать о страховой пенсии по старости? С 1 января 2015 года из закон...»

«ТОМ К1Я Г. ^ л* ' ф * (\ 1 И Р 1 1 ii il li h | V I ^ !) Т ii I | f* I Г0ДЪ В Т в Р "1. В х д т д а р за в м^а ъ ыо я ъ в а ь ^ с ц П одписка прниим аетсп въ Редавц1й Т ом ски хъ Е парх)аль' H го о о у и а ]ю 5pjf"* H a д в м зд к fe ны хъ ведомостей при Т ом ­ J f:1 8. сер ом съ п есы ою ебр ъ ер лк. ско й С-еминар...»

«" В " С е в е р у х е " когда-то написано было. Двенадцать километров мы ездили. Т а м к о л д у н о в б ы л о м н о г о. О д и н колдун м у ж ч и н у т о ж о к о л д у н о м назвал. Д а к с у д и л и с ь. " С е в е р у х а " писала, что сначала шт...»








 
2017 www.book.lib-i.ru - «Бесплатная электронная библиотека - электронные ресурсы»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.