Лайкерт первым предложил измерять латентную переменную путем построения индекса такого типа, о котором шла речь в п.7.3.1 . Он же предложил строить фрагмент анкеты, направленный на измерение латентной переменной, в виде так называемого кафетерия — таблицы, строкам которой отвечают наблюдаемые переменные, а столбцам — значения этих переменных.
Метод иногда называют методом суммарных оценок. Он широко известен. Его описание можно найти, например, в . Кратко охарактеризуем его суть и поясним, в чем состоит связь способа построения шкалы Лайкерта с тестовой традицией.
Приведем пример кафетерия. Предположим, что нас интересует удовлетворенность респондентов своей работой. Соответствующий фрагмент анкеты будет выглядеть следующим образом (табл. 7.1).
При разных формулировках суждений и обращениях к респонденту наборы предлагаемых ответов тоже могут быть разными. Вместо набора ответов от вполне согласен до совершенно не согласен, конечно, могут фигурировать другие наборы: от полностью одобряю до совершенно не одобряю; от часто посещаю до никогда не посещаю и т.д.
Плюсы, проставленные в табл. 7.1, означают ответы гипотетического респондента. Значение латентной переменной для каждого респондента будет равно сумме баллов, отвечающих степеням его согласия с рассматриваемыми суждениями, для нашего респондента — сумме (3 + 4 + 5 + 1 + ...). Если количество суждений равно, например, 10, то возможные значения нашей латентной переменной будут варьировать от 10 (наименее удовлетворенный человек) до 50 (наиболее удовлетворенный).
Предложение организации опроса с помощью включения в анкету кафетерия само по себе вряд ли могло получить имя автора. Соответствующая идея как бы носилась в воздухе. Но заслугой Лайкерта явилось то, что он:
а) предложил некий критерий, который, во-первых, показывает, насколько правдоподобно предположение о самом существовании измеряемой одномерной латентной переменной, и, во-вторых, дает основания отобрать именно те наблюдаемые признаки (суждения), которые имеют отношение к тому, что мы измеряем (в том числе показал, что пятибалльная шкала приемлема для измерения этих признаков);
б) дал некоторое оправдание тому, что в качестве значения латентной переменной берется именно сумма значений наблюдаемых и что получающуюся шкалу можно считать порядковой. Необходимо отметить, что аргументированные ответы оказалось возможным дать только в результате глубоких разработок, в том числе и математического плана. И в полной мере они были осуществлены усилиями ряда ученых, а не одним Лайкертом.
Алгоритм построения шкалы Лайкерта предусматривает проведение некоторого пилотажного исследования, цель которого — отбор таких признаков, значения которых коррелируют с суммой значений всех остальных. Именно такие признаки предлагается включать в анкету, предназначенную для проведения основного исследования. Упомянутая корреляция и позволяет обеспечить положительные ответы на три первых упомянутых выше вопроса. Прежде чем показать это, остановимся на вопросе о том, что значит признаки коррелируют.
Вычислив коэффициент корреляции между рангами проверяемого признака и суммой рангов всех остальных признаков, оценим, является ли он достаточно большим для того, чтобы можно было говорить о наличии соответствующей связи. Для этого зададимся каким-то пороговым значением: будем считать, что если этот коэффициент больше 0,8, то связь есть, если меньше — то ее нет. Подчеркнем, что здесь мы имеем дело с довольно типичной для социологии ситуацией, когда задание порогового критерия является чисто субъективным делом исследователя и обоснование соответствующего выбора может опираться только на эмпирический опыт социолога. Перейдем к обещанному рассмотрению того, как в рассматриваемом случае реализуется тестовая традиция.
Первый вопрос — о существовании одномерной латентной переменной. После указанного отбора останутся только такие наблюдаемые признаки, каждый из которых коррелирует с суммой остальных. Это означает, что для измерения латентной переменной будут использованы такие наблюдаемые, которые образуют связанный пучок. Это дает основание полагать, что за наблюдаемыми переменными действительно скрывается некий латентный фактор.
Можно показать, что при фиксации значения латентной переменной, связь между наблюдаемыми переменными пропадает. Таким образом, мы можем считать, что гипотетический латентный фактор действительно обусловливает наблюдаемые связи.
Второй вопрос — о выборе адекватных наблюдаемых признаков. Та же связь, о которой мы только что говорили, свидетельствует и о том, что наши наблюдаемые переменные имеют отношение к одной и той же латентной.
Как мы уже отмечали, решая вопрос о том, те ли наблюдаемые переменные мы берем для того, чтобы через них выражать интересующий нас латентный фактор, необходимо убедиться не только в том, что эти переменные отвечают задаче по самой своей сути (по своему наименованию), но и в том, что они измерены именно так, как надо. Лайкерт задумывался о том, корректна ли традиционная пятичленная шкала.
Третий вопрос — о форме выражения латентной переменной через наблюдаемую. То, что о суммарной связи в рассматриваемом пучке наблюдаемых признаков мы судили по наличию корреляции между каждым признаком и суммой всех остальных, косвенно свидетельствует о пригодности именно суммы значений наблюдаемых признаков в качестве значения латентной переменной.
Имеется и более серьезное обоснование целесообразности суммирования результатов измерения наблюдаемых переменных. Оно базируется на изучении однофакторной модели ФА: на анализе тенденций изменения корреляции между латентным общим фактором и суммой баллов наблюдаемых признаков при стремлении количества таких признаков к бесконечности (соответствующие ссылки можно найти в названной выше работе Грина). Мы не будем рассматривать этот вопрос более подробно, поскольку он требует достаточного погружения в математику. Констатируем только, что это лишний раз демонстрирует нам роль математики в эмпирической социологии.
Ради объективности следует также заметить, что имеются работы, в которых высказываются серьезные сомнения в правомерности обсуждаемой аддитивной модели по отношению к конкретным латентным переменным (так, в именно в таком ракурсе рассматривается проблема измерения удовлетворенности человека своим трудом).
Перейдем к рассмотрению нашего четвертого вопроса — о типе получающейся шкалы. Представляется очевидной ее порядковость. Однако нередко имеется возможность полагать, что она интервальна. Попытаемся это обосновать. Соответствующие рассуждения близки к тем, с помощью которых мы доказывали интервальность установочной шкалы Терстоуна.
Наш порядковый признак может принимать большое количество значений (если, скажем, у нас 10 суждений, то суммарный балл изменяется от 10 до 50). Человеку трудно дифференцировать свои представления о таком количестве качественно различных состояний латентной переменной. И даже если расстояния между соседними баллами не равны, этим можно пренебречь, поскольку соответствующие различия будут очень малы с точки зрения возможности их четкой содержательной интерпретации. Будем поэтому считать их одинаковыми. Тем самым будем воспринимать шкалу как интервальную.
Описанная идея Лайкерта очень схожа с идеями, заложенными в ФА. Отличие состоит в том, что:
1) здесь заведомо предполагается, что фактор только один (в ФА количество факторов не задается априори, а определяется характером статистических данных);
2) исходные признаки измеряются по порядковой шкале, соответствующая информация легко может быть получена от респондента (ФА, как мы говорили, предполагает интервальность исходных шкал);
3) анализ корреляционной матрицы (анализ совокупной корреляции всех признаков друг с другом) заменяется оценкой силы корреляции каждого из них с суммой значений всех остальных;
4) значение фактора определяется как сумма значений наблюдаемых переменных (в линейном ФА задействована взвешенная сумма; веса определяются характером данных и несут содержательный смысл, помогают интерпретировать найденные факторы).
Можно сказать, что шкала Лайкерта в описанном варианте представляет собой эвристический, легко реализуемый вручную (без использования ЭВМ) и опирающийся на сравнительно легко получаемую от респондента информацию, подход, который в более серьезном, опирающемся на строгие математические гипотезы, виде заложен в ФА.
Поможем написать любую работу на аналогичную тему