Типы шкал, используемых в социологическом исследовании

Социолог, пытающийся разработать одномерную числовую ось (шкалу) для измерения тех или иных социальных признаков в соответствии со своими теоретическими гипотезами, должен прежде всего хорошо представлять, какие классы шкал вообще используются в социологии. Крупнейший американский психолог С.Стивенс на рубеже 30—40-х годов XX века для измерения социальных признаков, не имеющих единиц измерения, например удовлетворенности работой или социального самочувствия, предложил использовать 4 типа числовых систем (шкал). Каждая из них представляет соответствующий уровень измерения эмпирических объектов:

— шкала наименований (номинальная);

— шкала порядка (ординальная);

— шкала интервалов (интервальная);

— шкала отношений.

Различия в уровне измерения определяются двумя взаимосвязанными моментами:

1. Каждая из названных выше шкал способна отразить определенный тип отношений между эмпирическими объектами, зависящий как от цели нашего упорядочивания этих объектов, так и от природы тех свойств, относительно которых происходит упорядочивание.

2. Каждая из них допускает различный спектр возможных операций с числами, составляющими шкалу.

Какие же вообще отношения могут существовать между эмпирическими объектами?

Прежде всего это отношение равенства—неравенства. Такой тип отношений «схватывается» номинальной шкалой (шкалой наименований), обеспечивающей самый низкий уровень измерения. Упорядочить эмпирические объекты с помощью такой шкалы означает просто разделить носителей изучаемого свойства на ряд групп (категорий). Каждая из этих групп (категорий), с одной стороны, включает индивидов, равных по одному из значений изучаемого признака[17]. Это означает, что внутри каждой группы существуют отношения равенства между индивидами по этому свойству. С другой стороны, каждая из выделенных групп противостоит другим, т.е. не «равна» им: между группами существуют отношения неравенства. Сама классификация признака, т.е. выделение его групп (категорий), — задача содержательного, теоретического плана. Приписывание же этим группам чисел, т.е. построение числовой оси, осуществляется с учетом только одного требования: эти числа должны быть разными (неравными). Каждое из таких чисел на шкале является шкальным значением признака. При этом каждое значение имеет вербальную (словесную) формулировку. С помощью номинальной шкалы могут быть измерены такие признаки, как пол, профессия, тип факультета университета, мотивы любого социально значимого поведения, жизненные планы и т.д. Например, шкала для измерения типа факультета, на котором учатся студенты Самарского государственного университета (т.е. в нашем случае объекты, которые мы хотим упорядочить), выглядит следующим образом:

1 — физический ф-т;

2 — математический ф-т;

3 — филологический ф-т;

4 — биологический ф-т;

5 — химический ф-т;

6 — социологический ф-т;

7 — психологический ф-т;

8 — юридический ф-т;

9 — ф-т экономики и управления.

Уже на номинальном уровне измерения возможно применение ряда статистических процедур: нахождение частоты распределения признаков; определение средней тенденции по модальной частоте; вычисление определенных коэффициентов корреляции (взаимосвязи) между признаками — коэффициентов Чупрова, Пирсона, Крамера.

Социолог, пытаясь упорядочить область эмпирических объектов, может установить и отношения порядка между ними. В этом случае он пытается «выстроить» их по мере выраженности изучаемого свойства. Так, можно упорядочить исследуемую совокупность студентов конкретного вуза или города по уровню их учебно-познавательной активности или совокупность предприятий по степени социальной напряженности в них. При этом отношения порядка не только автоматически включают отношения равенства—неравенства, но «идут дальше»: выделенные группы (категории) не просто не равны друг другу, но «выстраиваются в затылок» от максимальной выраженности изучаемого свойства до минимальной.

Шкала, которая фиксирует такие отношения, называется шкалой порядка. Числа такой шкалы не только фиксируют различия, но устанавливают отношения «больше—меньше» между собой, соответствуя такой же ранжированной упорядоченности эмпирических объектов, Классическим примером порядковой шкалы является шкала удовлетворенности (работой, учебой, жизнью в целом):

1 — вполне удовлетворен;

2 — скорее удовлетворен, чем нет;

3 — и да и нет;

4 — скорее не удовлетворен;

5 — совершенно не удовлетворен.

В практике классических социологических исследований используются и сложные разновидности порядковых шкал: шкала Лайкерта, шкала Гуттмана, получившие свои названия по именам их создателей.

В порядковых шкалах числа (шкальные значения) часто называют рангами. Следует сказать, что сами числа (ранги) могут быть заменены другими числами при условии, что между ними будет сохранена та же самая упорядоченность: числа здесь просто коды, приписываемые исследователем.

Следует отметить еще одно важное обстоятельство: в пятичленной порядковой шкале шкальные значения указываются и в вербальной форме — приведенная нами шкала удовлетворенности это демонстрирует. В то же время если шкала имеет более 5 значений: 7, 9 или 11, то вербально обозначаются только крайние. Промежуточные значения в таких шкалах обозначаются лишь числами. Примером может служить шкала, предназначенная для измерения уровня готовности членов производственного коллектива прийти на помощь друг другу.

 

Шкала может выглядеть так:

1_______ 2_____ 3______ 4______ 5______ 6______ 7

на помощь всегда можно

рассчитывать рассчитывать

не приходится на помощь

Порядковая шкала допускает целый ряд дополнительных (относительно номинальной) статистических процедур: определение медианы, квартилей[18] для изучения центральных тенденций, расчет коэффициентов ранговой корреляции Спирмена и Кэндалла для определения тесноты связи между признаками.

В целом порядковая шкала обеспечивает более высокий уровень измерения, нежели номинальная, ранжируя объекты в отношениях больше—меньше того или иного свойства.

Вместе с тем социолога довольно часто интересует и другой вопрос: насколько меньше или во сколько раз меньше того или иного свойства в исследуемой совокупности? На этот вопрос порядковая шкала ответа не дает. Здесь требуется иной, более высокий уровень измерения.

Этот более высокий уровень измерения обеспечивается двумя типами шкал: интервальной и шкалой отношений. Довольно часто их объединяют под одним названием «метрические» шкалы.

Интервальная шкала (или шкала равных интервалов) представляет собой полностью упорядоченный ряд с равными интервалами между пунктами, причем отсчет начинается с произвольно выбранной точки (отсутствует нуль). На шкале равных интервалов появляется единица измерения, которой не было в порядковой шкале: расстояния между шкальными значениями в ней были неравны, но просто упорядочены.

Главная трудность в построении таких шкал в социологии состоит в обосновании равенства или разности расстояний между шкальными значениями[19].

Шкала отношений к свойствам интервальной шкалы добавляет экспериментально установленный нуль, превращаясь таким образом в идеальную метрическую шкалу. Здесь уже можно определять отношения между шкальными значениями, т.е. ответить на вопрос о том, насколько (или во сколько раз) одно значение признака больше (или меньше) другого шкального значения. Так, сравнивая продолжительность времени, затрачиваемого в неделю на различные элементы свободного времени, можно говорить, например, что на просмотр телевизионных передач (12-14 часов в неделю) жители России тратят в 6—7 раз больше времени, нежели на чтение художественной литературы (2 часа). Типичные примеры таких шкал — шкала времени, пространственных мер, денежных единиц. Кроме того, разработаны и метрические шкалы для измерения некоторых физиологических и психологических свойств человека, где экспериментальным путем удалось определить нулевое значение этих свойств.

Исследователь, используя метрические шкалы, приобретает большую гибкость описания, а также способен получить больший объем информации. Над числами, принадлежащими такой шкале, можно производить все известные операции с натуральными числами. Кроме того, наряду с процедурами, характерными для порядковых шкал, здесь возможен расчет средних значений признаков и мер их рассеяния (дисперсии, среднего квадратического отклонения и т.д.). В шкалах этого типа могут использоваться коэффициент парной корреляции Пирсона, множественный коэффициент корреляции.