Материал: 5405

156

Номинальная шкала (классификационная) получается, если в качестве моделируемых в процессе измерения эмпирических отношений выступают лишь отношения равенства и неравенства между объектами. Равным объектам должно соответствовать одно и то же число, а неравным – разные числа. Поэтому номинальная шкала фактически задает классификацию исходных объектов. К шкале этого типа относится группировка работников по профессиям, по мотивам трудовой деятельности, мотивам текучести, по полу, возрасту и т. п.

Следует отметить, что для каждого типа шкалы характерны определенные статистические операции и методы обработки информации.

На основе применения номинальной шкалы возможны следующие расчеты: нахождение частот и частностей распределения признаков, определение моды, установление связи между признаками.

Для анализа распределения по двум признакам рассчитываются коэффициенты сопряженности, коэффициент сопряженности Пирона, коэффициент конкордации.

Порядковые шкалы (ранговые) получаются, если при осуществлении измерения моделируются не только эмпирические отношения равенства и неравенства между изучаемыми объектами, но и отношения порядка между ними. Порядковая шкала не только задает некоторую классификацию на множестве объектов, но и устанавливает определенный порядок между классами.

Примером порядковой шкалы является распределение людей по квалификации.

При обработке данных, полученных с помощью порядковой шкалы, рассчитываются коэффициенты ранговых корреляций: по Спирмену, Кандаллу.

Интервальные шкалы (метрические) получаются, если в процессе измерения моделируются не только отношения, которые заложены порядковой шкалой, но и отношения равенства для разностей (интервалов) между изучаемыми объектами.

Интервальные шкалы делятся на шкалы отношений и шкалы разностей.

Шкалы разностей получаются из интервальных шкал при фиксации единицы измерения (шкалы типа возраст, доход, стаж работы).

Шкала отношений образуется на основе присвоения баллов ее делениям, одно из которых принимает нулевое значение, рассматриваемое как начало отсчета. Шкалы отношений образуют подмножество интервальных шкал, характеризующихся фиксацией начала отсчета. Например, в пятиранговой шкале чаще всего присваиваются баллы от 1 до 5 или от +1 до –1 (+1; +1,5; 0; -0,5; -1).

Соотношение типов шкал и соответствующие им способы измерения приведены на рис. 32.

157

Номинальные шкалы

Порядковые шкалы

Интервальные шкалы

Рис. 32. Соотношение типов шкал

При обработке интервальных шкал производится определение средневзвешенных величин, коэффициентов дисперсии, различного рода индексов.

Виды шкал предполагают выделение двух основных групп:

–шкалы установок, используемые для характеристики некоторых внутренних свойств индивида – мнений, отношений, умений, знаний;

–шкалы оценок, которые являются характеристиками объектов, внешних по отношению к субъекту измерения.

Кроме того, шкалы подразделяются по форме на числовые, вербальные

и графические.

Одной из распространенных процедур конструирования шкал является обработка суждений экспертов методом парных сравнений; методом равных интервалов и ранжирования.

Методологический инструмент исследования – гипотезы, сформулированные в программе – проверяются в процессе обработки и анализа собранных данных.

В соответствии с делением гипотез на описательные и объяснительные можно выделить два класса процедур анализа. К первому относятся дескриптивные процедуры (описательные определения единичных объектов посредством общих понятий): группировка, классификация, типологизация. Второй класс образуют аналитико-экспериментальные процедуры, назначение которых – установление связей взаимодействия и детерминации.

Группировка и классификация – это элементарные процедуры упорядочения данных, предшествующих их анализу.

Под статистической группировкой понимается распределение изучаемой совокупности на однородные группы по существенным для нее признакам (характеристикам). Основное назначение группировки состоит в установлении численности каждой отдельной части совокупности, расчлененной в соответствии со значениями определенного признака и в изучении влияния причин и зависимости явлений.

Главным вопросом метода группировки является правильный выбор группировочных признаков. При выборе признаков следует руководство-

158

ваться гипотезами, содержательным анализом социальных явлений, задачами исследования, видом признаков.

Основные группировки должны тщательно прорабатываться уже при составлении программы социологического исследования.

Результаты группировки единиц наблюдения по какому-либо признаку называются статистическим рядом. Обозначим группировочный признак через «Х». Например, уровень образования каждого человека в данном списке представляет собой неупорядоченный ряд отдельных наблюдений – 10, 5, 7, 8, 10, 10, 10 классов. Если отдельные наблюдения расположить в порядке возрастания указанных выше значений признака, то получим вариационный ряд: 5, 7, 8, 10, 10, 10, 10. По вариационному ряду можно подсчитать, как часто каждое значение данного признака встречается в совокупности. В результате получаем частотное распределение для данного признака. Его называют эмпирическим или статистическим распределением. Частотное распределение в примере имеет вид:

Частотой (ni) называется абсолютное число, показывающее, сколько раз встречается то или иное значение признака.

Относительной частотой (m) называется доля значений признака в общем числе наблюдений. В примере частота наибольшего значения признака «10 классов» равняется 4, а относительная частота (частность) равна 4/7 или 57,1 %. Относительную частоту обычно выражают в процентах.

Для последующей статистической обработки и более наглядного представления данных отдельные значения признаков объединяются в группы (интервалы). Например, распределение уровня образования можно представить в виде интервального ряда следующим образом:

При построении интервальных рядов большое значение имеет выбор типа, количества и размеров интервалов. Общее требование к этому выбору состоит в том, что группировка должна наиболее полно выявлять существенные свойства рядов распределения.

Ряды распределения могут строиться с равными и неравными интервалами.

Предусмотренные программой исследования и методикой обработки группировки объектов по каждому из признаков кладутся в основу статистических таблиц, обобщающих исходные данные. В дальнейшем составляются более сложные таблицы, позволяющие сопоставлять ряды распределения, и комбинационные таблицы, в которых перекрещиваются три и

160

Таблица 7.1.5

Двумерное распределение по полу и образованию (частность по столбцу, %)

Правила процентирования не столь просты. Основной вопрос заключается в том, что принимать за 100 % – данные по строке или по столбцу. Это зависит от двух обстоятельств: от характера выборки и от логики анализа [69].

Наиболее сильным приемом анализа, по мнению В. А. Ядова [69], является эмпирическая типологизация, которая представляет собой поиск устойчивых сочетаний свойств социальных объектов или явлений, рассматриваемых в соответствии с описательными гипотезами в нескольких измерениях одновременно.

Теоретическая типологизация – это обобщение признаков социальных явлений на основе идеальной теоретической модели и по теоретически обоснованным критериям.

Социологическая информация может быть представлена в графической форме, в виде диаграмм и графиков.

Одновременное распределение изображается в виде столбиковых диаграмм, которые представляют собой набор прямоугольников, стоящих на одной линии и имеющих высоту, пропорционально соответствующую частотам или частностям. Для визуальных сравнений одномерных распределений, входящих в состав двумерных, их диаграммы либо приводятся рядом, либо совмещаются.

Полигон распределения – это многоугольник на прямоугольной координатной сетке, в которой величина признака складывается на оси абсцисс, а частота – на оси ординат.

Гистограмма применяется для графического изображения интегральных рядов распределения. Она представляет собой многоугольник, построенный