Эмпирическая социология

Специфика измерения личностного и социального благополучия в ЕСИ: концептуальная база

Stacks Image 14133
В Европейском социальном исследовании во внимание принято два базисных измерения личностного благополучия, которые можно охарактеризовать как гедонистическое (акцент делается на позитивных чувствах) и эудаймическое (акцент делается на успешной активности). Для их целостной интеграции используется модель Томпсона и Маркса, в которой благополучие представлено в виде динамического процесса (см.рис. выше). В этой модели успешная активность или функционирование (эудаймическое благополучие) является результатом двух факторов – внешних условий (например, работа, быт, семья, физическое здоровье) и психологических ресурсов (например, оптимизм, самооценка, "гибкость"). В свою очередь функционирование оказывает обратное влияние на внешние условия жизнедеятельности, а также определяет опыт индивида и его суждения о своей жизни (счастье, удовлетворенность, интерес, скука и дистресс). Наконец этот опыт и суждения оказывают обратное влияние на психологические ресурсы.
Читать дальше...
Comments

Конструирование сокращенной версии Интегрального индекса социального самочувствия: ИИСС-13

Stacks Image 14133
При разработке альтернативного сокращенного варианта ИИСС я руководствовался следующими методологическими ориентирами:
  • сохранение структуры ИИСС-44 - по крайней мере один индикатор из каждой сферы социальной жизнедеятельности был отобран;
  • оптимальная краткость - количество индикаторов (всего 13) ограничено значением, позволяющим получить приемлемую дробность итоговой шкалы, открывающую возможность для дальнейшей статистической обработки итогового значения индекса;
  • вклад в общий индекс социального самочувствия и индекс на основании индикаторов своей сферы - при отборе индикаторов учтена сила их связи с итоговым значением ИИСС-44 (rg), а также индексами на основании тех четырех индикаторов, которые описывают соответствующую сферу социальной жизнедеятельности (rp);
  • общая релевантность - при близости различных индикаторов по предыдущему показателю во внимание принималось количество респондентов, выбравших вариант ответа «Не интересует» (fdi).
Читать дальше...
Comments

Презентации с круглого стола "Выборочные социологические исследования в Украине"

Ниже приведены ссылки на презентации выступлений в рамках круглого стола «Выборочные социологические исследования в Украине: история и современные проблемы. К 70-летию Николая Чурилова». Выступлений было много, а вот презентации были сделаны лишь в рамках трех из них. Зато каждая из них заслуживает самого пристального внимания.
Stacks Image 14133
Comments

Гистограммы распределений индекса SCL-9-NR

Дополнительные материалы статьи «Принципы определения критериальных уровней в социологическом тестировании».

1) Онлайн опрос (Киев, Львов, 2015)

Stacks Image 14091

Женщины (n = 200)

Stacks Image 14113

Мужчины (n = 200)

Читать дальше...
Comments

Измерительные шкалы VS интегральные индексы

Вчера на ученом совете Института социологии НАН Украины наш отдел закрыл плановую тему, посвященную интегральным социологическим показателям. А сегодня я завершу серию своих заметок, посвященных теории социального измерения.
Stacks Image 14064
Социологический тест реализуется в одной из двух форм – измерительной шкалы или интегрального индекса. Ранее я касался этого вопроса, но очень кратко. Здесь же я хочу остановиться на их сравнении более детально.
Обе указанные реализации интегральных социологических показателей объединяет две вещи: их направленность на измерение комплексных феноменов, а также предположение о причинной взаимосвязи между изучаемым явлением и теми аспектами, которые заложены в основание измерительного инструмента.
Измерительные шкалы прочно «обосновались» в психологии и успешно «колонизировали» социологию. Что касается интегральных индексов, то ареал их «обитания», прежде всего, связан с политологическими исследованиями и, в частности, с сопоставительно-институциональным анализом [Индексы развития государств мира, 2014: с. 7-15]. Почему же не произошла политологическая «экспансия» по образцу психологической? Думаю это связано с объектом измерения. В случае психологии и социологии – это индивид, в случае политологии – государство. Конечно же, политологические исследования могут быть нацелены и на изучение индивидуального уровня, но речь в таком случае опять пойдет об измерительных шкалах.
Здесь невольно задаешься вопросом об иерархической соподчиненности дисциплин с точки зрения используемых измерительных инструментов. На основании представленной ситуации выше всех стоит психология, делегирующая измерительные шкалы остальным социальным наукам. Далее идет политология, имеющая свой собственный инструментарий, представленный индексами. И уже в самом низу находится социология.
Читать дальше...
Comments

Теория социального измерения: допущения, латентные переменные и социальные феномены

Stacks Image 14061
В основании теории измерения, повсеместно используемой сегодня в социальных науках (не важно делается ли это осознанно или на уровне стереотипных методических практик), лежит система понятий, описывающих измерительный процесс, а также система соответствующих научных допущений. Дисциплинарным полем, породившим их, является психология. Поэтому важно оценить то, насколько они релевантны с социологической точки зрения. Поскольку в центре соответствующей парадигмы находится понятие «латентная переменная», то начнем рассмотрение с нее.
Латентная переменная - изучаемый феномен или конструкт, который отображает измерительная шкала. При этом важно понимать некоторые особенности латентных переменных. Во-первых, они не наблюдается непосредственно. Во-вторых, они являются не постоянными, а переменными величинами. В-третьих, это характеристики индивидов, а не объектов, которые они оценивают.
Поскольку латентную переменную невозможно измерить непосредственно, для определения ее истинной величины на основании значений, полученных с помощью индикаторов измерительной методики, применяется ряд методологических и математических допущений. Прежде всего речь идет о допущениях классической теории измерения, к которым относятся следующие:
1. Величина ошибок (под ошибками имеется в виду влияние второстепенных факторов, которые вносят свой вклад в значение по тому или иному индикатору наравне с латентной переменной), связанная с отдельными пунктами методики варьируется случайным образом, что при использования больших выборок ведет к получению несмещенных средних этих пунктов.
2. Ошибки различных пунктов не коррелируют друг с другом. Единственным источником, связывающим значения индикаторов методики, является латентная переменная.
3. Величина ошибок не коррелирует с истинным значением латентной переменной.
Кроме приведенных выше классическая теория измерения также базируется на допущениях параллельных тестов:
1. Сила влияния латентной переменной на каждый из пунктов методики является одной и той же.
2. Каждый пункт методики имеет одинаковую величину ошибок, в том смысле, что влияние факторов отличных от латентной переменной является константой.
На основании этих допущений сформулирован ряд дополняющих их положений, необходимых для обоснования перехода от значений, полученных с помощью индикаторов измерительной шкалы, к истинному значению латентной переменной.
Используя этот подход становится понятно, почему в психологическом тестировании такое большое внимание уделяется надежности измерения — как ретестовой, так и внутренней. При наличии одной главной причины изменчивости индикаторов, которая к тому же действует на них с одинаковой силой, показатели различных видов надежности должны быть высокими.
Читать дальше...
Comments

Социологическое тестирование: нормы VS критериальные уровни

slide1_thumb
Применение норм в психологическом тестировании

Понятие «норма», применительно к психологическому тестированию, относится к результатам, которые показывают представители определенной группы по заданному тесту [Kaplan, 53]. Такие нормы вычисляются с помощью исследований стандартизации и в дальнейшем используются для оценки индивидуальных результатов психологического теста.
Исследования стандартизации заключаются в изучении репрезентативных групп с целью использования полученных результатов в качестве ориентиров сравнения индивидуальных показателей по тесту. Это позволяет выяснить относительное положение участника исследования относительно выборки стандартизации, а также обеспечивает сопоставимость результатов различных тестов [Анастази, 64-65].
Несмотря на то, что этот подход является общепринятым, некоторые его аспекты требуют более детального рассмотрения. Прежде всего это касается понятия «репрезентативность». Так, Клайн говорит о необходимости использования стратифицированной выборки, позволяющей учесть в исследование стандартизации наиболее важные параметры, влияющие на результаты использования теста. В качестве примера он приводит свое исследование, в котором учащиеся шестых классов были стратифицированы по полу, специфике финансирования школы, ее географическому размещению и статусу. Для каждой категории было отобрано по две школы. При этом все школы находились на север Англии. В финальную выборку вошло по 1000 мальчиков и девочек [Клайн, 219]. Следовательно, речь идет не о статистическом обобщении (необходима случайная выборка необходимого объема), а об аналитическом (необходимо изучение релевантных социальных контекстов).
Конечно же, для тестов, имеющих универсальную природу, исследование стандартизации может быть осуществлено и на основании случайной репрезентативной выборки, хотя это и не является принципиальным условием. Последнее связано с тем, что главная цель такого исследования — получение описания изучаемого свойства в различных контекстах, а не описание генеральной совокупности как целого. Здесь уместно вспомнить ироническое замечание Д. Кэмпбелла о том, что для понимания свойств воды, нам не надо черпать из каждой лужи.
Следующий вопрос касается преобразования или статистической нормализации сырых баллов теста, которая позволяет более эффективно решать уже упомянутые задачи — сравнение с результатами выборки стандартизации, а также результатами других тестов. При этом более актуальной задачей в данном случае является именно сравнение результатов различных тестов. Что касается сравнения с результатами выборки стандартизации, то статистические преобразования «завязаны» на феномене нормального распределения. А это значит, что чем ближе эмпирическое распределение результатов использования теста к нормальному, тем меньше смысла в его статистической нормализации. Как указывает Анастази, при приближении распределения первичных показателей к нормальному стандартные показатели, полученные с помощью линейного преобразования, практически не отличаются. Соответственно, статистическая нормализация в таком случае мало или ничего не изменит. Важно учитывать и то, что необходимо добиваться нормального распределения первичных результатов использования теста, а не нормализовать статистическими средствами явно ненормальное распределение [Анастази, 80].
Последнее, что необходимо принять во внимание, — это определение уровней выраженности свойства на основании результатов использования того или иного теста. Очевидно, что исследование стандартизации само по себе ничего не говорит о таких уровнях. По сути, оно проводится с другими целями. Единственное решение этой проблемы, которое встречается в методической литературе (впрочем, оно напрашивается естественным образом), заключается в использовании критериальных норм вместо статистических. В данном случае шкала сырых тестовых баллов калибруется уровнями, определяющими вероятность достижения некоторого критерия или уровней, позволяющих предположить качественно иные состояния участников исследования по изучаемой характеристике [Шмелев, 153-154]. Вместе с тем, о том, как определять критериальные нормы ничего не говорится. Читать дальше...
Comments

Респонденты, познавшие дзен

Вчера закончил статью о применении шкалы лжи (MMPI) среди общего населения в Украине (омнибус «Украинское общество» за 2006 год, N = 1800, Институт социологии НАН Украины). Один из моментов, который я проверил - взаимосвязь индекса L-шкалы с показателями враждебности, рассчитанными на основании соответствующей подшкалы из SCL-90-R (Дерогатис). Собственно, об этом и сегодняшнее сообщение.
Прежде всего взглянем на распределение значений подшкалы враждебности:
Stacks Image 14017

Рис. Распределение суммарных значений подшкалы враждебности (SCL-90-R), %

Читать дальше...
Comments

Демографическая специфика ответов на индикаторы L-шкалы

Данные: Омнибус Института социологии НАН Украины в 2006 году (N = 1800).

Согласно инструкции MMPI, согласие с утверждениями L-шкалы следует рассматривать в качестве искренних ответов. Исходя из этого можно оценить степень искренности по индикаторам шкалы лжи в основных демографических группах (см. табл. ниже). В целом результаты достаточно вариативные. Наименьшая искренность фиксируется для пожилых женщин по индикатору «Я перехожу улицу в неположенном месте, когда уверен(а), что меня не заметит милиционер» (39,3%), наибольшая – для женщин среднего возраста по индикатору «Иногда я бываю сердитым(-ой)» (91,4%). Средний уровень согласия составляет 69,3% при стандартном отклонении в 14,8%. Читать дальше...
Comments

Разработка шкалы антидемократии / тоталитаризма: результаты экспертного опроса

Имелось: 25 утверждений для измерения тоталитарных и антидемократических установок.
Цель: развести их по смыслу с целью осмысленного отбора части индикаторов для измерительной шкалы.
Методы: экспертный опрос (неструктурированная сортировка утверждений, многомерное шкалирование, кластерный анализ).
Эксперты: д.филос.н. Евгений Головаха (ИС НАНУ), PhD Михаил Алексеев (Ун-т Сан Диего), д.соц.н. Александр Стегний (ИС НАНУ), к.истор.н. Екатерина Иващенко (ИС НАНУ), к.соц.н. Татьяна Любивая (ИС НАНУ), к.соц.н. Оксана Жуленева (ИС НАНУ), Ольга Максименко (ИС НАНУ), к.соц.н. Сергей Дембицкий (ИС НАНУ).
Результат:
Stacks Image 14017
Читать дальше...
Comments

Анализ вопросов с возможностью множественного выбора в R

В нашем последнем мониторинге (ИС НАНУ, 2016) есть такой вопрос:
По Вашему мнению, что сегодня объединяет людей в украинском обществе? (Отметьте все подходящие ответы)
Поскольку отмечать можно было все подходящие ответы, то детальный анализ не такой простой как может показаться на первый взгляд. Ну и решил я поковыряться в этом всем с помощью R. Сначала стал придумывать как добраться до всех комбинаций, существующих в данных… и в принципе добрался, но не могу сказать, что это мне очень сильно помогло. Но было забавно. Поэтому ниже в статье мои скромные скрипты, если вдруг кто-то решит таким же заниматься. Допускаю, что в определенных случаях они могут быть вполне полезными (например, при ограничениях на количество выбираемых альтернатив).
P.s. - когда я понял что ковыряние в имеющихся комбинациях не очень перспективно, то обратился к старому доброму многомерному шкалированию (эти команды тоже есть). Результат на рисунке. Проценты показывают как часто выбиралась альтернатива. Цвет точек показывает установки на гражданскую активность. Зеленые точки показывают мотивы, выбираемые респондентами, среди которых повышенная представленность установок на гражданскую активность, желтые – с обычной представленностью, красная – с пониженной представленностью. Интерпретации получаются весьма интересные =)
Stacks Image 14017
Читать дальше...
Comments

Владимир Паниотто о качестве социологической информации: 30 лет спустя

Если говорить метафорически о любой концептуальной системе, посвященной качеству социологической информации, а более просто - валидности и надежности в социологическом исследовании, то ее можно сравнить с мастерской, позволяющей производить научно обоснованное знание. И каждый исследователь, который стремится понимать что и с какой целью он делает, должен самостоятельно соорудить и усовершенствовать свою мастерскую на основании того исследовательского опыта, который накоплен к сегодняшнему дню.
В этом смысле книга Владимира Паниотто «Качество социологической информации» представляет собой подробное руководство построения социологической мастерской для осуществления измерительных процедур. И первый вопрос, который может придти в голову по поводу этого руководства, касается того, не потеряла ли она своей актуальности за более чем 30 лет. Но просмотрев материалы книги в очередной раз я пришел к выводу, что этот вопрос по своей сути ложный, поскольку как уровень аргументации, так и «технические чертежи», представленные в этом руководстве, в высшей степени актуальны и интересны для современных исследователей. По крайней мере такими их вижу я.
Приведу пример. Недавно я проделал большую работу по валидизации экспресс-теста для измерения психологического дистресса. Одной из задач было усовершенствование шкалы ответов методики SCL-90-R, на базе которой построен мой тест. Главная проблема при этом, как я предполагал, заключалась в том, что ряд градаций шкалы плохо работают - респонденты выбирают их значительно реже по сравнению с другими. И в этой части мне пришлось преодолеть психологический барьер, поскольку SCL-90-R используют более 40 лет, но к такому выводу как я не пришел никто. А если и пришел, то не стал ее описывать. И вот если бы я уверенно оперировал положениями книги «Качество социологической информации», то не предполагал бы указанную проблему, а точно знал, что она есть.
Думаю, положения книги способны обогатить не только мой методологический опыт, но и концептуальное поле современной эмпирической социологии. Поэтому главный вопрос касается не актуальности этой работы, а путей внедрения положений книги в современную методологическую практику.
По моему мнению для этого необходимы следующие меры: 1) косметическая коррекция терминологии, использующейся в книге; 2) использование в исследовательской практике статистических техник, приведенных в работе с дальнейшей публикацией полученных результатов; 3) реализация соответствующих коэффициентов в статистических пакетах обработки данных, а также приемлемых языках программирования.
На последнем пункте остановлюсь чуть подробнее. Часть книги, касающаяся оценки надежности социологической информации - это образцовый материал для подготовки библиотеки в R. Когда я ее читал, то постоянно приходил к мысли о том, что такая библиотека была бы очень и очень полезна.
Но еще больший энтузиазм мне придала часть книги, посвященная обоснованности социологической информации. Здесь я уже думаю о том, что эти положения обязательно должны стать частью моей докторской. В общем и целом «Качество социологической информации» Владимира Паниотто, не просто книга, а находка для человека со своей методологической мастерской, в которой есть свободные площади под новые технологические решения.
Подводя итог своего выступление хочу сказать следующее. Поскольку теория валидности - поле постоянных методологических поисков, она предполагает невозможность получения окончательных ответов по ключевым вопросам. И именно по этой причине это та сфера, в которой исследователь постоянно должен расширять свои методологические горизонты и углублять опыт. А значит книга сегодняшнего юбиляра обязательна к прочтению для тех, кто интересуется проблемами качества социологической информации.
Stacks Image 13990
Архив с презентациями.
Содержание:
  • Паниотто В. Методы социологических исследований в Украине: история и современные проблемы.
  • Бакиров В., Жолткевич Г. Big Data как инструмент социологического исследования.
  • Виноградов А. Многоуровневое моделирование как метод центрированной на индивидах персперктивы исследования.
  • Кизилов А., Даниленко И. Метод online-опросов: опыт практического применения.
  • Юзва Л. Попытки использования свободного ассоциативного эксперимента в эмпирическом социологическом исследовании.
  • Романенко С. Мониторинговое изучение старшеклассников города Одессы.
  • Князева Е. Исследование детской интернет-аудитории: методологические проблемы исследования.
  • Мищенко М. Использование уличных опросов в исследованиях электоральных ориентаций.
  • Иванов О. Проблема определения тональности в контент-аналитических исследованиях.
Comments

Понятие социологического теста

Stacks Image 13947
Часть моей статьи «Социологические тесты: сущность и валидизация», которая должна выйти в третем номере нашего институтского журнала.

Понятие «социологический тест» было введено в научный обиход советским, а ныне российским, социологом и педагогом В. Аванесовым в 1982 году. Он дал этому понятию два определения. Согласно первому, социологический тест - это «система отобранных социологическими методами высказываний, предъявляемых респондентам с целью получения надежной и валидной информации об интересующих признаках», согласно второму - «система высказываний, позволяющих получить обоснованное отображение интересующей эмпирической системы с отношениями в числовую систему с отношениями». В рамках этой статьи я буду придерживаться первого определения.
Двумя аргументами В. Аванесова в пользу выделения социологического теста в качестве самостоятельного метода исследования являются следующие:
1) необходимость изучения в социологических исследования не только психологических (для этого используются психологические тесты), но и социологических феноменов (далее я буду говорить о социальных, а не социологических феноменах), таких как, например, ценностные ориентации, мировозренческие установки, социальные потребности и т.д.;
2) актуальность этого направления исследований на современном этапе развития методологии социальных наук.
На мой взгляд, спустя более чем 30 лет оба этих аргумента не утратили своего веса. Социологические или социальные феномены по-прежнему находятся в фокусе интереса исследователей, а методология разработки и использования социологических тестов за эти годы попала в поле интересов лишь двух украинских социологов - Н. Паниной и Е. Головахи, разработавших ряд социологических тестов, которые сегодня используются в массовых опросах.
Читать дальше...
Comments

Массивы опросов по валидизации SCL-9-NR

Stacks Image 103773
Ниже приведены ссылки на результаты 4-х опросов по валидизации шкалы психологического дистресса SCL-9-NR, среди которых также результаты опроса пациентов психоневрологической больницы:

1. Сам массив (в R, N = 961).

2. Описание переменных массива.

3. Статья, в которой описывается конструирование SCL-9-NR; методика в приложении (еще одна статья, имеющая отношение к этим данным находится в печати).

Массив может быть использован в образовательных и научных целях. В последнем случае ссылка на автора обязательна.

+ материалы, опубликованные на основании этих данных на моем сайте:

Время, деньги и R

Результаты оценки надежности и факторной валидности SCL-9-NR для респондентов с психиатрическим диагнозом

SCL-9-NR и шкала лжи из MMPI

Критерий Шапиро-Уилка: выборки и статистическая значимость
Comments

Разновидности эмпирической социологии: реконструкция исторического опыта

30 мая в НТУУ «КПИ» прошла пленарная часть социологической конференции «Историческая социология цивилизаций: модерн между демократией и неравенством», на которое было запланировано и мое выступление. Но поскольку пленарка не в меру затянулась и мне надо было идти по своим делам, я так и не выступил… Хорошо, что у нас есть интернет и мы всегда можем поделиться своими мыслями.

Stacks Image 105419
Читать дальше...
Comments

K10 + K6: содержание методики и проверка факторной валидности

Stacks Image 103773
Недавно заказал опрос, чтобы потестировать новую шкалу для SCL-9-NR и в рамках этого опроса также собрал данные с помощью известной шкалы Рона Кесслера для измерения психологического дистресса - К10 (которая также сокращается до К6). Перевод шкалы в Украине осуществлялся в рамках международного исследовательского проекта «The World Mental Health Survey Initiative». Участники от Украины - Эвелин Броме, Виктория Захожа, Владимир Паниотто, Семен Глузман. Далее приведены различные элементы методики на русском языке, а также результаты проверки внутренней надежности и факторной валидности на основании моего массива. Результаты WMH в Украине тоже есть, но приводить без специального разрешения не имею права. Но могу сказать, что где-то такие они и есть приблизительно (только выборка около 500 человек).
Английские версии методики можно посмотреть здесь.


Читать дальше...
Comments

Время, деньги и R

Недавно при планировании онлайн опроса передо мной встал вопрос о времени его проведения. Связано это было с тем, что если я вкладываюсь в 5 минут - это одни деньги, если нет - другие. И поскольку до этого было проведено два таких опроса (Фактум Групп) и еще один опрос был проведен совместно с факультетом методологи и методов социологических исследований КНУ, то была возможность оценить скорость заполнения небольших онлайн анкет на социально-психологическую тематику. Собственно, о результатах этой оценки и пойдет речь. А еще немного про R… куда без него!
Stacks Image 100486
Читать дальше...
Comments

Результаты оценки надежности и факторной валидности SCL-9-NR для респондентов с психиатрическим диагнозом

Stacks Image 13947
Скоро выйдет моя статья в соавт. на тему «Критериальная валидизация экспресс-теста SCL-9-NR». Основной эмпирической базой исследования являются результаты опроса пациентов КЛПУ «Черниговская областная психоневрологическая больница». Думаю в статье много интересного. Здесь же я приведу некоторые ее результаты, обозначенные в названии блога.

Оценка надежности методики осуществлена с помощью коэффициента Альфа Кронбаха. Значения превышающие 0,7 рассматривались в качестве приемлемых.
Факторная валидность проверена на основании результатов конфирматорного факторного анализа (Confirmatory Factor Analysis — СFA) с использованием метода диагонально взвешенных наименьших квадратов (Diagonally Weighted Least Squares — DWLS). Качество факторных моделей оценено на основании следующих показателей: значение хи-квадрат, величина среднеквадратичной погрешности апроксимации (RMSEA), значений сравнительного индекса соответствия (CFI) и индекса Такера-Левиса (TLI). В качестве приемлемых пороговых значений были приняты: отношение значения хи-квадрат к степеням свободы менее 5, RMSEA < 0,08 и (CFI, TLI) > 0,95.
Для статистического анализа был использован R (версия 3.2.2, библиотеки “lavaan” для проведения CFA, “ltm” для расчета значений α Кронбаха).
Читать дальше...
Comments

SCL-9-NR и шкала лжи из MMPI

Stacks Image 13947
Вопрос / комментарий №1. Какая цель методики?
Вопрос / комментарий №2. Это психологический тест. Почему нет финальных результатов?

Как Вы заметили, там было два блока однотипных вопросов - на второй и третей страницах.
Вторая страница - это очень сокращенный вариант методики SCL-90-R Леонарда Дерогатиса (про оригинальную методику можно почитать, например, вот в этой статье). Мой сокращенный вариант предназначен для оценки уровня дистресса респондента в самом общем виде. Методика подготовлена для применения в социологических опросах.
По понятным причинам я не писал про изучение дистресса в рамках онлайн опроса, как, собственно, и в других опросах по валидизации методики.
Среди комментариев прозвучало недоумение, почему не было результата по итогам теста. Дело в том, что у Дерогатиса нет привычных для испытуемого результатов. Об этом можно почитать в упомянутой выше статье. Если брать мой сокращенный вариант, то итоговый индекс представляет простую сумму («Никогда» = 0, «Изредка» = 1, «Периодически» = 2, «Почти всегда» = 3). Чем выше Ваше суммарное значение, тем более высокая степень дистресса может быть для Вас характерна.
Третья страница - это просто шкала лжи из MMPI. Чем чаще Вы отмечали «нет», тем с большей вероятностью Вы склонны давать социально желательный ответы.

Вопрос / комментарий №3. Шкала плохо интерпретируется, нужно задавать конкретные вопросы.
Чем более конкретные вопросы вы зададите на темы, вызывающие опасения респондентов, тем менее правдивые ответы вы получите (это не про покупку молока общаться). Со всеми вопросами обращайтесь к прекрасной книге Сеймура Садмена в соавт. «Как задавать вопросы». Собственно на основе темы сензетивных вопросов и был сконструирован мой вариант методики. Если Вам хочется узнать об этом более подробно, вот ссылка на предварительный вариант моей статьи, которая скоро будет опубликована (с некоторыми непринципиальными правками).
У Дерогатиса формулировка задания и шкалы были следующими:
Читать дальше...
Comments

Прагматический подход к валидизации измерительных инструментов

Stacks Image 13947
Прагматический в том смысле, что я ориентировался на практику различных традиций, обращающихся к проблеме измерения, а также успешный опыт разработки измерительных инструментов, не объединенный единой системой допущений. При этом я считаю это преимуществом.
Этап 1. Теоретическая валидизация
Феномены, подлежащие измерению могут быть самыми разными: социальными (например, отношение к властным институтам), социально-философскими (например, справедливость), социально-психологическими (например, психологический климат в коллективе), психологическими (например, тревожность).
Соответственно, в качестве теоретической базы измерения также могут использоваться различные источники:
а) научные концепции;
б) профессиональный практический опыт;
в) предварительные специальные исследования;
г) [а в определенных случаях и] универсальный опыт, то есть знания присущие всем представителям определенной социальной общности; примером измерительной методики, построенной на основе универсального опыта, я считаю «Интегральный индекс социального самочувствия».
Тут хотелось бы подчеркнуть свое неприятие подхода, представители которого утверждают, что теоретическая база должна получить свою проверку в рамках измерения. Глубоко убежден, что если исследователь не знает валидна ли она до проведения исследования, не будет знать этого и после. Связано это с тем, что «ломанные» теоретические конструкты вполне могут приводить к приемлемым результатам статистического анализа. С простым примером, проясняющим эту мысль, можно ознакомиться в моей статье «Относительно проблематичности статистической проверки теоретических конструктов».
Говоря более предметно, теоретическая база должна обеспечивать теоретическую валидность измерительного инструмента в трех компонентах – очевидном, содержательном и композиционном (в этой части я опираюсь на собственную концепцию теоретической валидности). Очевидная валидность связана с аргументацией, в рамках которой изучаемый феномен вписывается в окружающую действительность и, соответственно не является «плодом чьих-то фантазий». Содержательная валидность обеспечивает значимость и представительность элементов теоретического конструкта, а композиционная – адекватность его внутренней структуры.
Читать дальше...
Comments

Критерий Шапиро-Уилка: выборки и статистическая значимость

В процессе написания статьи, посвященной сокращенному варианту SCL-90-R (SCL-9-NR), столкнулся с проверкой распределения на нормальность посредством критерия Шапиро-Уилка. Проверялось это дело на двух выборках - для Киева и Львова (по 200 человек в каждой). Пришлось прибегнуть к некоторым ухищрениям. Вот собственно о них кратенько в этой заметке.
Stacks Image 84131
Stacks Image 84135

Киев

Stacks Image 84133
Stacks Image 84137

Львов

Читать дальше...
Comments

Большая глава по ИСТ в онлайн учебнике!

Stacks Image 13102
Русский вариант статьи (авторы - Я и моя аспирантка Богдана Хляпатура) «Подходы к разработке опросного инструментария в исследованиях смешанного типа» в моем онлайн учебнике.
Comments

Исторические исследования и социологическая аксиоматика (тезисы на конференцию в КПИ)

Stacks Image 13004
В своих прошлогодних тезисах я затронул проблему взаимосвязи исторической социологии с традиционной эмпирической социологией, представленной исследованиями качественного, количественного и смешанного типа. Среди прочего были затронуты такие вопросы как соотношение исторических исследований с одной стороны и традиционных социологических - с другой, а также актуальность исторических исследований в контексте социальной инженерии.
В отношении традиционных исследований изучение исторических данных открывает основу интерпретации и интеграции актуального социологического материала. Результаты количественных исследований в принципе помещаются в тот контекст, в рамках которого возможна интерпретация. В свою очередь результаты качественных исследований являются фрагментами «продолжающейся истории», позволяющими не только обогатить общую историческую перспективу, но и дать ей актуальную трактовку.
Что касается социальной инженерии, то исторические данные являются основой оценки ее возможных вариантов - успех общественных преобразований маловероятен без анализа исторического опыта.
Обобщая вышесказанное мы приходим к более общей проблеме, а именно - к метатеоретическим положениям, задающим ракурс рассмотрения социальной действительности и взаимодействия. Например, на таких положениях построена «обоснованная теория» (А. Страусс, Дж. Корбин). Так, в ней детализированы специфика активности социального актора и уровни социального взаимодействия.
Читать дальше...
Comments

Критерий FINER: Feasible, Interesting, Novel, Ethical, Relevant

Stacks Image 13004
На днях Юля Середа поделилась со мной интересным подходом мотивировки научного исследования, название которого представляет собой аббревиатуру английского варианта таких слов-аргументов как Feasible, Interesting, Novel, Ethical и Relevant. Его авторы - Hulley SB, Cummings SR, Browner WS, Grady DG, Newman TB (Designing clinical research. 3rd ed. Lippincott Williams and Wilkins; 2007). Далее я приведу свою трактовку на основании того, что мне скинула Юля и о чем мы с ней пообщались, и того, что я нагуглил в интернетах.
Читать дальше...
Comments

Культурные коды сферы потребления

14 сентября, когда я выступил официальным оппонентом на защите диссертации Антона Пигиды, состоялась еще одна не менее интересная защита на тему «Методика эмпирической идентификации культурных кодов коммерческой рекламы». Защищалась Анастасия Клименкова. Для меня эта работа была вдвойне интересна, так как там использовалась стратегия согласования концептов, которую я детально описал в своей кандидатской.
В методические нюансы вдаваться не буду, а лишь отмечу, что вместо утверждений использовались образцы коммерческой рекламы различных глянцевых журналов. Далее приведен основной результат (концептуальная карта) и ее интерпретация Настей.

Stacks Image 12638
Читать дальше...
Comments

Уменьшение погрешностей, возникающих в результате округления выборки

Stacks Image 12777
На прошлой неделе я впервые выступил в роли официального оппонента на защите кандидатской диссертации. Защищался Антон Пигида с такой темой диссертации: «Оценивание и учет дизайн-эффекта в многоступенчатых стратифицированных выборках для общенациональных социальных исследований в Украине». Защита состоялась на факультете социологии КНУ им. Т.Г. Шевченко. Можно сказать мне повезло, т.к. диссертация весьма интересная. Чтобы отметить это событие, с разрешения автора публикую небольшую часть этой работы. В оригинале текст на украинском. А здесь, пока я переводил, внес некоторые стилистические правки, а также упустил иллюстративный материал.
Собственно мысли Антона:
Один из неочевидных источников погрешности выборки - ошибки, возникающие вследствие округления чисел при ее построении.
При проектировании выборки для эмпирического исследования обычно работают с дробными числами. Например, объем страты рассчитывается как пропорциональная доля выборки, что обычно является действительным (дробным) числом. Но на последнем этапе, при переходе к количеству респондентов, все числа необходимо округлить до натуральных (мы не можем планировать страты, например, с 12.6 респондентами). Для этого обычно применяют классическое округления до ближайшего натурального числа или до ближайшего большего натурального числа [Turner, 2003; Suhr 2009; Westfall 2011; Chaudhuri, 2003]. Вместе с тем, применение обычных правил дает неудовлетворительный результат: объем выборки может измениться - мы можем получить меньшую выборку, но с худшей репрезентативностью, или же большую выборку, что влияет на удорожание исследования. В обоих случаях может появиться такая погрешность как смещение структуры выборочной совокупности относительно генеральной. В современной литературе этой проблеме не посвящается достаточного внимания. Она не рассматривается, поскольку воспринимается как очевидная или неважна. Однако на практике встреча с ней является неизбежной и способы ее преодоления являются очевидными.
Читать дальше...
Comments

Симптоматический опросник SCL-90-R и его сокращенные варианты

В данный момент работаем с Юлией Середой над статьей, посвященной использованию SCL-90-R в массовых опросах.Не «растекаясь мыслью по древу», выкладываю первые наработки, а именно - сокращенные варианты методики и ключевые результаты проверки их факторной валидности. Если вы не слышали о Дерогатисе и его методике, можно ознакомиться с ней здесь. Список сокращенных вариантов позаимствован из работы Ульриха Принза в соавторстве. Конфирматорный факторый анализ был проведен на основании массивов 97 и 99 годов (вопросы SCL-90-R были включены Наталией Паниной в анкету социологического мониторинга «Украинское общество»).

Alt image
og:image
Читать дальше...
Comments

Модификация социологических данных средствами R

manMini
После того, как массив «почищен» и готов к работе, часто возникает необходимость модификации имеющихся переменных. В одних случаях это связано с обще логикой анализа (например, исключение из анализа т.н. «выбросов»), в других - с требованиями используемого статистического метода (например, «подгонка» формы распределения), в третьих - с необходимостью получения новой информации на основании имеющейся (например, вычисление индексов). Рассмотрим эти ситуации более подробно.
В случае использования числовой переменной с большим диапазоном возможных значений, следует проверить ее на наличие «выбросов» - нетипично больших или малых значений. Для визуализации последних можно использовать функцию boxplot(), позволяющую построить диаграмму размахов. В качестве данных создадим вектор значений «salary» на основании переменной «l3», исключив из нее респондентов без доходов и использовав только тех респондентов, которые были опрошены в рамках последнего этапа исследования, то есть в 2014 году.

finalUSind$salary <- NA
indexes <- which(finalUSind$l3 > 0 & finalUSind$year == 2014)
finalUSind$salary[indexes] <- finalUSind$l3[indexes]
boxplot(salary, horizontal = T, las = 1, col = "slategray3",
        outpch = 16, outcol = "slategray3")

Полученная диаграмма (см. рис.1) показывает нижнюю и верхнюю границы «выбросов», квартили, медиану и сами «выбросы» (они отмечены точками). Читать дальше...
Comments

Логический контроль (чистка) данных

Копия clean_all_the_data_maybe
Очень часто операторы, которые вводят данные и формируют массив, не являются аналитиками и не обращают внимания на содержательное соотношение ответов в пределах каждой из анкет (например, относительно возраста и образования), поскольку процесс ввода данных ими часто доведен до автоматизма. Кроме того, когда оператор недостаточно опытен, внимателен или плохо ознакомился с анкетой или паспортом для ввода данных, в массив могут попасть значения, отличающиеся от соответствующих в анкете. Поэтому непосредственно после ввода данных количественных исследований возникает необходимость логического контроля массива. Под логическим контролем подразумевается проверка данных массива на предмет присутствия в них логических несоответствий. Например, если человек говорит, что его возраст 16 лет и при этом он имеет высшее образование, следует проверить не является ли это ошибкой ввода. В отечественной литературе этап логического контроля данных практически не описан. Его основы и правила написания соответствующего синтаксиса приведены в справке статистического пакета «ОСА for Windows» (справка доступна из самой программы). В зарубежной литературе контролю данных уделяется значительно больше внимания (см., например: [1]). На популярном образовательном портале «Coursera» (https://www.coursera.org/) этой теме посвящен отдельный курс.
Контроль массива данных также называют «чисткой массива». Последнее определение чаще используется в кругу отечественных исследователей, поэтому далее мы будем использовать именно его. Это крайне важный этап управления данными, который позволяет:
  • определить ошибки ввода операторами;
  • привести массив к удобному формату для дальнейшей работы с ним;
  • найти анкеты, которые могли быть фальсифицированы.
Последний пункт не является основной сферой, для которой используется чистка данных. Хотя практика показывает, что некоторые анкеты, которые содержат множество логических противоречий, желательно проверить дополнительно связавшись с респондентом (при наличии его контактов), если ранее эта анкета не попала в выборочный контроль после полевых работ. Читать дальше...
Comments

Работа с пропущенными данными: теория и практика

missingdata
Многие переменные (а во многих социологических исследованиях, основывающихся на массовых опросах, - подавляющее их большинство) имеют пропущенные значения. Последние ведут к снижению статистической мощности (то есть снижают вероятность нахождения реальных закономерностей в данных), а также могут быть причиной систематических ошибок [Бослаф, 2015: с. 450].
Обработка пропущенных значений является достаточно развитой исследовательской областью с общепринятой терминологией и множеством решений для различных дисциплин и конкретных исследований. С попыткой широкого обобщения основ обработки пропущенных данных в социальных науках можно ознакомиться, например, в работе Даниэля Ньюмана [Newman, 2014]. В рамках же данной статьи мы обратимся к главным понятиям этой теории, а также основным методам решения проблемы пропущенных значений.
Виды пропусков
Принято выделять три вида пропусков - полностью случайные, случайные и неслучайные пропуски (данная терминология ведет свое начало от известной работы Дональда Рубина [Rubin, 1976]). Полностью случайные пропуски (ПСП-допущение) имеют место в тех случаях, когда подвыборка имеющихся значений по переменной(-ым), подлежащей изучению, по-прежнему является моделью генеральной совокупности. Примером может служить случай, когда пропуски по некоторой переменной (например, политические предпочтения) не зависят от значений переменных-предикторов (например, пол, возраст, регион проживания и т.д.), а также от значений самих пропусков (например, не возникает ситуации, когда респонденты с определенной политической позицией чаще других не дают ответа на соответствующий вопрос). Выбор модели полностью случайных пропусков - единственное допущение, которое можно проверить эмпирически. Что касается случайных и неслучайных пропусков, соответствующие допущения невозможно проверить на основании имеющегося массива.
При случайных пропусках (СП-допущение) их значения зависят от значений переменных-предикторов и не зависят от собственных значений пропусков. Так, если пропуски в ответах на вопрос о политических предпочтениях чаще встречаются среди людей старшего возраста (но внутри этой группы они распределены случайно), то речь идет о случайных пропусках. В этом случае возникает вероятность смещения результатов оценивания параметров по выборке в целом (если значение по соответствующей подгруппе отличается от общего среднего).
Если же вероятность пропусков по определенным переменным зависит от величины самих пропущенных значений по этим переменным, то говорят о неслучайных пропусках (НП-допущение). Например, люди с левыми политическими взглядами с меньшей вероятностью склонны сообщать соответствующую информацию. Такие пропуски вносят систематические ошибки в результаты анализа. Читать дальше...
Comments

База даних з показниками UNDP, Freedom House, World Value Survey, ACE для усіх країн світу за 2012 рік

First-APEX-App
Прежде всего хочу поблагодарить свою бывшую студентку и нынешнюю аспирантку Богдану Хляпатуру за помощь в сборе данных. Самостоятельно я бы наверно не осилил...

ССЫЛКА НА МАССИВ С ДАННЫМИ (если будете использовать, буду благодарен за ссылку на этот сайт)

ПОСИЛАННЯ НА СТАТТЮ, ДЕ ЦІ ДАНІ ПРОАНАЛІЗОВАНІ

А тепер трохи про дані =)
Усі рейтингові дані Freedom House та статистичні показники UNDP збиралися за станом на 2012 р., незважаючи на те, що на момент збору даних для окремих країн вже були наявні дані Freedom House за 2013 р. Таке рішення зумовлене бажанням часової уніфікації емпіричної бази при використанні якомога найсучасніших даних (на момент збору дані UNDP були станом на 2012 рік). Проте повністю втілити це бажання не вдалося. По-перше, час проведення масових опитувань в рамках проекту World Value Survey датується періодом з 2005-го по 2008 р. (альтернативних баз даних у даному випадку немає). По-друге, база даних ACE-проекту не дозволяє обирати рік, а містить лише найактуальнішу інформацію. Втім, в останньому випадку, дані про виборчі системи в переважній більшості датуються 2012 р. й лише інколи – 2011 чи 2013-м. З-поміж показників Freedom House були зафіксовані (тобто внесені до масиву даних) п’ять показників про свободу преси (свобода законодавчої, політичної та економічної сфери, що зумовлюють свободу преси, а також похідні від цих показників – рівень свободи преси загалом та відповідний статус країни) та чотири показники про стан свободи в країні (політичні та громадянські права, а також похідні від цих показники – загальний рівень свободи та відповідний статус країни). За показниками свободи преси на 2012 р. наявні дані для 196 країн, а за показниками стану свободи в країні – для 195 країн. Також на основі даних Freedom House була введена змінна регіону розміщення країни, що містить шість зон: Америка, Західна Європа, Середній Схід та Північна Африка, Центральна та Південна Африка, Центральна та Східна Європа/Євразія, Азійсько-Тихоокеанській регіон. Читать дальше...
Comments

Хороший и плохой пример "спрашивания" о религии респондента

Alt image
Stacks Image 12222
Читать дальше...
Comments

Существет ли "опасная зона" в Data Science?

Ниже представлена известная многим диаграмма Дрю Конвея, призванная прояснить что такое Data Science. Несмотря на то, что в целом она справляется с поставленной задачей, есть ряд моментов, которые следует уточнить. В этой заметке я хочу коснуться двух - так называемой "опасной зоны" и самой сути Data Science.

Alt image
Stacks Image 12222
Читать дальше...
Comments

Навчальні плани з емпіричної соціології: проблеми розробки та втілення

Стаття підготовлена для журналу "Український соціум".

education
Вступ. Дана стаття є узагальненням 10-річного досвіду викладання учбових дисциплін з емпіричної соціології в таких вузах міста Києва як Університет «Україна», Академія праці, соціальних відносин та туризму (далі – АПСВТ), Національного педагогічного університету ім. М.П. Драгоманова (далі – НПУ), Національного авіаційного університету (далі – НАУ) та Національного технічного університету «Київський політехнічний інститут» (далі – НТУ). Майже в кожному з них я працював на кафедрі соціології. Виняток склав Університет «Україна», в якому я викладав на кафедрі соціальної роботи.
Багато проблем методичного та організаційного характеру, з якими мені довелося стикнутися в цих вузах, були однаковими. Відтак я припускаю їх загальність для соціологічної освіти в Україні. До них належать, наприклад, такі: забезпечення учбових підрозділів компетентними педагогічними кадрами, розробка адекватної системи оцінювання учбових досягнень студентів, впровадження інноваційних засобів освіти, розробка навчальних планів, що уможливлюють професійний розвиток студентів тощо.
Дана стаття присвячена окремій частині однієї з цих проблем, а саме – підготовці навчальних планів з емпіричної соціології. Такий вибір обумволений як моїм досвідом викладання, так і досвідом розробки відповідних документів в НАУ (я відповідав саме за дисципліни з емпіричної соціології).
В контексті даної статті під навчальним планом я розумію документ, в якому визначені перелік дисциплін, їх обсяг та послідовність вивчення. Тобто навчальні плани розглядаються з точки зору тих проблем, які, на мою думку, потребують першочергового вирішення. Читать дальше...
Comments

Учебный план по эмпирической социологии

education
Учебные планы - то, с чем сталкивается любой руководитель кафедры вуза. Способов решения соответствующих проблем я встречал три:
  • получить обратную связь от выпускников - люди, которые идут работать по специальности, сообщают, каких дисциплин не хватало (в АПСВ встречал);
  • "перетереть" с коллективом - обратиться к тем преподавателям, на мнение которых можно положиться (в НАУ встречал);
  • скопировать учебный план у одного из престижных вузов (не будем о грустном).
Но в этой заметке я хочу поговорить не об этих способах (очевидно, что в идеале необходимо комбинировать первый и второй), а о своем видении нагрузки по эмпирической социологии. Его я сформировал в НАУ после того, как меня попросили просмотреть учебный план и высказаться по-поводу новых и старых дисциплин, касающихся эмпирической социологии. Читать дальше...
Comments

Принципы теоретической валидизации в социологическом исследовании

future-prediction
Статья в вестник КПИ
Вступление
. Проблема валидизации занимает одно из главных мест в методологии социальных наук. В то же время, если в рамках современной западной социологии данная проблема или получила свое решение (количественный подход), или активно разрабатывается (качественный и смешанный подходы), то в пределах современной отечественной социологии она фактически не становилась предметом научного интереса на протяжении последних пятнадцати лет. А с учетом того, что «советская» традиция рассмотрения проблем качества социологического исследования существенно отличается от западной как в концептуальном, так и в методологическом плане, отсутствие интереса к данной проблематике привело к серьезному отставанию отечественной эмпирической социологии в соответствующей области методологических разработок.
Что же касается проблемы теоретической валидности, то ее рассмотрение носит маргинальный характер и в западной социологии. Лишь в единичных случаях она становилась предметом концептуализации в пределах количественной или качественной эмпирической социологии, несмотря на очевидную необходимость построения (качественные исследования) или использования (количественные исследования) валидных социологических теорий или их составных частей – концептов и конструктов.
В рамках данной статьи я остановился на раскрытии такого аспекта теоретической валидизации как ее принципы. Читать дальше...
Comments

О рефлексивности в исследовательских отчетах

Копия tumblr_m029cigKsq1qhhif2o1_400
Поскольку сегодняшняя тема касается качественных исследований, начну с метафоры. Как вы видите, в качестве изображения я выбрал овечку с подписью "Студент социолог овца: кейс-стади рефлексивности". Собственно, речь пойдет не о студентах (про студентов сами подумайте), а об овцах. Овечка - такое хорошее животное (это я без иронии), которую куда-то ведут. То есть овца - существо ведомое. Ну и все мы, по сути, в той или иной мере ведомые существа. Такие себе овечки. Где-то менее своенравные, где-то более. С другой стороны, многие из нас, так или иначе, выступают и в роли ведущих или пастухов. Это тоже в метафорическом смысле. И тут мы подходим уже непосредственно к теме, а именно - рефлексивности. Без этого свойства можно далеко и не туда завести не только себя, но и других. Тема обширная и здесь я коснусь лишь малой ее части - способов достижения рефлексивности в качественных исследовательских отчетах.
К слову сказать, тема написания отчетов очень слабо освещена в учебной и специальной литературе. Когда я вел соответствующий курс, то собирал материал "по крупицам". Теоретическая основа приведенных далее материалов основывается на: Creswell J. Qualitative inquiry and research design: choosing among five approaches. - P. 180. Читать дальше...
Comments

Виды лонгитюдного исследовательского дизайна

Время
Ушел в отпуск для окончания монографии на основании кандидатской диссертации. Есть время чуть активнее наполнять блог. Ну и поэтому небольшой кусок из этой самой монографии. На тему лонгитюда, так как соответствующего материала в русскоязычной литературе очень мало. Определенная специфика изложения связана прежде всего с тем, что рассматривается лонгитюдный дизайн в контексте теоретической валидизации.
----------------------
Согласно одному из классических определений, исследовательский дизайн представляет собой комбинацию требований относительно сбора и анализа данных, необходимых для достижения целей исследования [Mouton, 1996: p. 32].
Исследовательский дизайн задает рамки сбора и анализа данных и определяет пригодные исследовательские методы. Принимая во внимание необходимость темпоральной реконструкции исследуемого феномена [Головаха, 2004: с. 14], наилучшим дизайном для теоретической валидизации является лонгитюдный дизайн, заключающийся в повторяемых наблюдениях с целью выяснения характера изменений феномена, происходящих во времени. Читать дальше...
Comments

Относительно проблематичности статистической проверки теоретических конструктов

measurement
Само по себе подтверждение гипотез мало о чем говорит, если опирается исключительно на кабинетные размышления и результаты измерения (пусть его и принято называть в социологии наблюдением). Даже использование «ломаных» теоретических конструктов может привести к получению статистически значимых результатов, а также демонстрации высоких коэффициентов корреляции или значимых различий (соответствующий пример приведен ниже). Поэтому измерение «замкнутое само на себя» подходит для решения многих задач, но лучше всего – для получения наукообразных атрефактов.
Я уже не говорю о комичных, но повсеместно распространенных в социологии ситуациях, когда статистически значимые результаты, полученные на больших выборках (скажем от 1500 и выше единиц), расцениваются в качестве ценных с научной точки зрения (или подтверждающих что-либо) лишь по факту своей статистической значимости. А на больших выборках, как известно, практически все статистически значимо. Читать дальше...
Comments

Некоторые технические ошибки при составлении анкет

Копия anketa
Недавно я столкнулся с неплохой в целом анкетой для изучения безопасного поведения учеников в сети Интернет. Вместе с тем, в ней был сделан ряд технических погрешностей, которые существенно осложнили работу на этапе подготовки массива. Этих ошибок можно было бы легко избежать. Такого рода погрешности я встречал и ранее. Поэтому сегодня я хочу рассмотреть некоторые аспекты составления анкетных вопросов: как следует и как не следует их формулировать. Хочу отметить, что все рекомендации, сделанные в представленной статье, основываются на принципах составления анкет, изложенных в книге Сеймура Садмена и Нормана Брэдбери «Как правильно задавать вопросы». Книгу всем рекомендую (по идее каждый социолог должен с ней ознакомиться, а также тот кто связан с социальными исследованиями). Вот, например, некоторые выдержки из книги на сайте издателя. Очень надеюсь, что в дальнейшем я продолжу наполнять эту рубрику в стиле "работа над ошибками".
Дополнительно я остановлюсь на двух очевидных моментах (но очевидных не для всех), касающихся проведения экспериментальных исследований (в традиции, установленной Дональдом Кэмпбеллом). Читать дальше...
Comments

Методологическая культура социологии: числа, числа и числа

by-the-numbers



Опубликовано в Соціологічна культура: числа і смисли / за наук. ред. Є.І.Головахи та О.Г.Стегнія. - К.: Інститут соціології НАНУ, 2011.
Мой доклад посвящен исключительно отечественной методологической культуре. Тройным упоминанием чисел в названии своего выступления я не хочу сказать, что она лишена смысла. Превалирующий количественный подход оперирует достаточно большим количеством допущений как научно доказанных, так и не допускающих спорных трактовок. Так, анализируя количественные данные, мы всегда проверяем распределение на нормальность, дисперсии на равенство, ну а статистические методы используем исключительно в соответствии с измерительными шкалами. За всем этим стоит большая смысловая нагрузка.
Троекратное упоминание чисел скорее связано с тем, что в своем выступлении я хочу коснуться трех аспектов методологической культуры, каждый из которых предполагает три грани своего рассмотрения. Во-первых, я хочу уделить внимание трем парадигмам эмпирической социологии, во-вторых, трем типам исследования, в-третьих, трем эмпирическим методам.
Говоря о парадигмах, я имею в виду три подхода к эмпирическому исследованию - количественный, качественный и смешанный. Упоминая парадигмальный подход в этом контексте, я часто сталкиваюсь с непониманием, мне отвечают: "а разве так говорят? мы не встречали такой терминологии!". Я могу вас уверить за рубежом она распространена повсеместно. Мне можно возразить, дескать "ну и что?" другое название для знакомых вещей. Вот и с количественной парадигмой у нас знакомы не хуже, чем на западе. Даже дизайн-эффект для нас уже не загадка, а SPSS выполнит любые пожелания аналитика. Казалось бы, и с качественной парадигмой все ясно - хочешь пообщаться тет-а-тет, вот вам глубинки, хочешь с группой - вот вам фокус-группы. Все что душа маркетолога пожелает. Но если копнуть глубже оказывается, что такие используемые за рубежом исследовательские подходы как феноменологическое исследование, обоснованная теория, кейс-стади, нарративное исследование, этнография у нас по ту сторону добра и зла, потому что они просто не используются. А если и используются, то настолько редко, что об этом мало кто знает. С другой стороны: а зачем их использовать? Это ведь хлопотно, социологу не престало таким заниматься. Ну а про смешанную парадигму и говорить не приходится.
Все конечно осознают важность и актуальность совместного использования качественных и количественных методов и даже наделены общесоциологическими стереотипами по типу «а так мы готовим анкету» или «чтобы лучше интерпретировать данные, мы пригласим простых людей», но в остальном представления о том, что нужно делать зачастую существуют в виде нерасшифрованного черного ящика. Так уж у нас повелось, что сингулярности молчат, а репрезентативные выборки громко разговаривают.
Закономерно возникает вопрос, почему все обстоит именно так? Неужели отечественные социологи такие убежденные позитивисты? Для того чтобы ответить на этот вопрос, я бы хотел привести результаты недавнего исследования Чарльза Теддли и Марка Элайс, посвященного соотношению трех упомянутых парадигм в социальных и поведенческих науках за рубежом [Alise, Teddlie, 2010]. В своем исследовании они использовали систему Биглана, разработанную еще в 1974 году (см.табл.1). Согласно ей все науки можно разделить на «хард» или «софт», фундаментальные или прикладные, а также посвященные живым или неживым системам.
Науки относятся к категории «хард» или «софт» в зависимости от степени консенсуса, царящего в соответствующем предметном поле. Фундаментальные и прикладные науки делятся на основе заинтересованности исследователей в практической приложимости полученных результатов. Ну а с живыми и не живыми системами и так все ясно.
На слайде представлена оригинальная система Биглана 1974 года:
В своем исследовании Теддли и Элайст выбрали четыре дисциплины, имеющие традицию использования всех трех исследовательских парадигм. Среди фундаментальных – это психология и социология, среди прикладных – образование и медсестринское дело. Для каждой дисциплины были случайным образом отобраны по 150 научных статей с результатами исследований из журналов, имеющих наибольший индекс цитирования. После этого была осуществлена проверка того, в рамках какой исследовательской парадигмы проводилось исследование (критерии: исследовательский дизайн, особенности выборки, методы сбора данных, тип данных и особенности их анализа). Основные результаты представлены далее (см.табл.2).
Науки
"Хард"
"Софт"
Неживые системы
Живые системы
Неживые системы
Живые системы
Фундаментальные
Астрономия, Химия, Геология, Математика, Физика
Ботаника, Энтомология, Микробиология, Физиология, Зоология
Английский язык, Немецкий язык, История, Философия, «Русские» коммуникации
Антропология, Политология, Психология, Социология
Прикладные
Технология керамических изделий, Компьютерные науки, Машиностроение, Техника строительства, Ядерные технологии
Агрономия, Технология изготовления молочных продуктов, Садоводство, Экономика сельского хозяйства
Бухгалтерский учет, Финансы, Экономика
Управление органами образования, Среднее образование, Специальное образование, Профтех образование
Дисциплина
Количественные
Смешанные
Качественные
Всего статей
Психология
140 (93%)
10 (7%)
0 (0%)
150
Социология
116 (77%)
7 (5%)
27 (18%)
150
Фундаментальные вместе
256 (85%)
17 (6%)
27 (9%)
300
Медсестринское дело
98 (65%)
13 (9%)
39 (26%)
150
Образование
63 (42%)
36 (24%)
51 (34%)
150
Прикладные вместе
161 (54%)
49 (16%)
90 (30%)
300
Вместе
417 (69,5%)
66 (11%)
117 (19,5%)
600
Следовательно, количественная парадигма является доминирующей в рамках всех дисциплин, но если для фундаментальной психологии ее удельный вес составляет 93%, то для прикладного образования – всего 42%. Особенно отчетливо видно и то, что качественная и смешанная парадигмы представлены в прикладных науках существеннее чем в фундаментальных. Так их применение в образовательных и медсестринских исследованиях практикуется в три раза чаще, чем в психологии и социологии.
Отдельно хотелось бы сказать про образовательные исследования. Как видно из приведенных данных они наиболее близки к идеальной модели, где каждая парадигма представлена в равной степени. Исторически так сложилось, что в западной социологии именно эта сфера наиболее чутко реагирует на инновации. Если в 70-е годы 20-го столетия Дональд Кэмпбелл занимался разработкой рандомизированных экспериментов для оценки в первую очередь образовательных программ, то сейчас именно специалисты по изучению образования вносят наибольший вклад в развитие смешанной методологии.
Таким образом, пусть это и прозвучит парадоксально, но для внедрения инноваций в фундаментальную эмпирическую социологию нам не хватает именно прикладных исследований. Без них отечественная социология или, по крайней мере, большая ее часть еще долго может вариться в своих позитивистских соках.
Здесь я перехожу ко второй части доклада – типам эмпирических исследований. Дело в том, что анализируя систему Биглана, мы упускаем из виду третий тип эмпирических исследований – оценочные исследования. Несмотря на то, что они достаточно близки к прикладным, их по праву можно выделить в отдельную группу. И если фундаментальные и прикладные исследования хорошо известны в отечественной социологии, то оценочные – так и не стали объектом хоть какого-то внимания. Так, на Первом Конгрессе Социологической ассоциации Украины (Харьков, 2009) из всего множества сделанных выступлений лишь одно непосредственно касалось оценочных исследований. Причины сложившейся ситуации проанализированы в моей недавней публикации [Дембицкий, 2010]. Поэтому сейчас я коснусь лишь основных выводов.
Главная причина того, что оценочные исследования не являются объектом интереса в отечественной социологии, заключается в отсутствии потребности проведения соответствующих исследований на уровне государства. Но отсутствие госзаказа само по себе является лишь частью проблемы. Второй тревожный момент – это незаинтересованность отечественных социологов в развитии методологии оценочных исследований. За рубежом, еще до того как сформировался госзаказ, велись интенсивные методологические исследования в сфере оценки, имеющие важное значение для развития всей эмпирической социологии. Также и после завершения «золотого века» оценочных исследований, многие важные методологические идеи были сформулированы учеными, специализировавшимися на оценивании.
Эти идеи имели важное значение для развития качественных исследований и исследований смешанного типа.
Не проанализировав зарубежный опыт, отечественная социология будет не готова к решению тех задач, которые раньше или позже встанут перед ней. Здесь уместно вспомнить слова Пала Тамаша, сказанные на вторых панинских чтениях: «Заниматься не высокой политикой, а госуправлением – это хлопотно и требует не разговоров, а способности «сидеть и делать»… И вот выясняется, что в новой ситуации требуется грязная работа. Что ж, этот слой социологов, политологов, экономистов, просто интеллектуалов-демократов оказывается не готов к выполнению грязной работы, к труду, госуправлению, созданию механизмов управления системой, регулирования ее отклонений и воспроизводства» [Тамаш, 2009]. Это конечно не означает что мы вообще не сможем осуществлять оценивание. Вопрос в том, насколько адекватным и эффективным оно будет. В этом контексте показательна ситуация, сложившаяся в России.
В данный момент наши соседи уже осознали, что государство не в состоянии «тянуть» на себе все социальное обеспечение. Исходя из этого был осуществлен ряд соответствующих мер, среди которых – принятие закона о монетизации, появление автономных учреждений социального обеспечения (это, например, учреждения социальной защиты, здравоохранения, образования и другие), стандартизация услуг и прочее. Поскольку один из приоритетов в сфере социального обеспечения – внедрение рыночных механизмов предоставления социальных услуг, постольку российское государство нуждается в проведении оценивания деятельности негосударственных учреждений, претендующих на распределение бюджетных средств. И хотя в России эмпирическая социология в целом и оценочные исследования в частности «на голову» выше чем в Украине, приоритет традиционно отдается оценке с помощью опросных методов. Последнее продиктовано отнюдь не методологическими соображениями, а высокой формализируемостью результатов таких методов (читай – удобством в отчетности). Не стоит и говорить о том, что опросные методы удовлетворяют решению лишь узкого круга задач.
Таким образом, используя опыт других стран, отечественная социология могла бы подготовить себя к предстоящим вызовам. Но станет ли кто-то заниматься этой «грязной работой»?
Последнюю часть доклада я также хочу начать с вопроса: Почему у наиболее авторитетного психологического журнала (Журнал Личностной и социальной психологии) индекс цитирования составляет 115 пунктов, а у социологического (Американское социологическое обозрение) - всего 21? Науки, как мы определили - фундаментальные, подход в основном количественный... Где же разгадка? Давайте посмотрим на используемые методы (см.табл.3). Данные взяты опять же из упомянутого исследования.
Дисциплина
Исследовательский дизайн
Эксперименталь-ный
Квази-эксперименталь-ный
Сравнительный
Корреляционный
Опросный
Психология
36 (26%)
12 (9%)
30 (21%)
62 (44%)
0 (0%)
Социология
1 (1%)
2 (1%)
31 (27%)
82 (71%)
0 (0%)
Может быть ответ кроется как раз в частоте использования различных методов? Как видно доля экспериментальных и квазиэкспериментальных исследований в психологии составляет 35%, в то время как в социологии – всего 2%. Давайте запомним эту цифру.
Я не случайно заговорил об экспериментальном и корреляционном методе, а если использовать более общий термин – об измерении. Дело в том, что эксперимент, измерение, а также наблюдение являются наиболее общими эмпирическими методами. Для нас же интересно как эти методы специфицируются в рамках социологии. С измерением все предельно ясно – сначала разрабатываем измерительную шкалу, ну а уже потом рассчитываем коэффициенты корреляции, сравниваем средние, строим доверительные интервалы и прочее.
С двумя другими методами ситуация более неоднозначная. Если говорить о наблюдении, на ум сразу же приходят различные виды наблюдения, к примеру включенное и невключенное. Но на мой взгляд, наблюдение в социальных науках следует понимать более широко. К нему также можно отнести полуструктурированные и неструктурированные интервью, кейс-стади, согласование концептов и возможно ряд других качественных методов и стратегий. Несмотря на то, что в рамках качественных исследований часто говорят о самом исследователе как об инструменте исследования, необходимо говорить об участниках исследования как об инструментах наблюдения тех или иных социальных феноменов. Ведь многие аспекты социального феномена часто не могут наблюдаться непосредственно самим ученым. Такая ситуация связана с тем, что эти аспекты либо остались в прошлом и доступны лишь ретроспективно, либо их наличие, особенно в случае значений, которые придаются тем или иным аспектам, можно зафиксировать исключительно со слов участника исследования.
Социологи не должны начинать с априорных схем, они ведь не схоласты. Замыкаясь на измерении, мы обрекаем себя на «спекуляции по поводу» пусть они и являются порой очень точными и своевременными. Измерение дает ответы на вопросы «Что? Где? Когда? Сколько?», но не дает ответов на вопросы «Как?» и «Почему?». Давайте посмотрим на следующую схему, предложенную Робертом Йином, исследователем специализирующемся на кейс-стади (см.табл.4).
Остается сказать только об экспериментальном методе. Самом могущественном и в то же время таком непопулярном среди социологов. 2% экспериментальных исследований – это много или мало, это «за» или «против»? Давайте предположим, что «за». Тогда какими они могли бы быть? Как это себе представлял Якоб Морено? Навряд ли. Может быть рандомизированными «аля» Дональд Кэмпбелл? Ну разве что в оценивании. А ведь за примером и ходить далеко не надо. Все мы были глубоко поражены, когда в первый раз читали про экспериментальное исследование конформизма, проведенное Стэнли Милграмом.
И не надо возражать, что это сугубо социально-психологический эксперимент. Давайте вспомним о наиболее существенных факторах социального конформизма, выявленных в нем. Во-первых, это эмоциональное удаление от жертвы (психологический фактор). Во-вторых, близость и легитимность авторитета (близость – психологический фактор, легитимность - социальный). В-третьих, наличие институционального авторитета (сугубо социальный фактор). В-четвертых, освобождающее воздействие неподчиняющегося коллеги-испытуемого (опять психологический).
Как говорил Герберт Блумер, социальная действительность проявляет себя в человеческом взаимодействии, а не во взаимодействии переменных, поэтому и исследовать необходимо именно человеческое взаимодействие. Эксперимент Милграма хрестоматийный пример того как это надо делать.
Одно из впечатлений от полученных в нем результатов было озвучено в программе ТВ Гайд, звучит оно следующим образом: «Мир зла настолько ужасен, что до сих пор никто не осмеливался проникнуть в его тайны!». Но ведь нам не обязательно проникать именно в «мир зла», нам для начала заглянуть хотя бы куда-нибудь.
Спасибо за внимание.
Тип исследования
Форма исследовательского вопроса
Необходимость контроля исследуемых единиц
Фокусировка на современных событиях
Эксперимент
Как, почему?
Да
Да
Опрос
Кто, что, где, как много?
Нет
Да
Историческое исследование
Как, почему?
Нет
Нет
Кейс-стади
Как, почему?
Нет
Да
  • default_titleAlise M., Teddlie C. A Continuation of the Paradigm Wars? Prevalence Rates of Methodological Approaches Across the Social/Behavioral Sciences // Journal of Mixed Methods Research. - 2010. - №2. - p. 103-126.
  • default_titleДембицкий С. История развития методов оценивания в социальных и поведенческих науках за рубежом // Социология: теория, методы, маркетинг. - №3. - с. 173-184.
  • default_titleТамаш П. Поражение "публичных социологов" в посткоммунистическом обществе - это поражение публичной социологии здесь и теперь? // Соціологія і суспільство сьогодні / за наук. ред. Є.І.Головахи та О.Г.Стегнія. - К.: Інститут соціології НАНУ, 2009. - с. 20-28.
  • Show More
Вверх

Представленный далее текст является моим выступлением на Панинских чтениях 2010 года. Несмотря на то, что прошло почти три года с того времени, многие идеи высказанные мной тогда и сейчас, как я полагаю, не утратили своей актуальности. При этом я хочу внести ясность относительно скептицизма, направленного в тексте против количественного подхода. Этот скептицизм является не отрицанием самого подхода, а лишь той роли, которая многими на него возлагается. Сам я активно использую статистический анализ, преподаю связанные с ним дисциплины и считаю соответствующие навыки важной составляющей профессионального роста в сфере социальных исследований.

Читать дальше...
Comments