Таблица 12
Таблица 11, б
Взаимосвязь между уровнем образования (О) и интересом к познавательным программам (П), между уровнем образования и интересом к развлекательным программам (Р)
П + | П - | П+ | П - | ||||
О + | О + | ||||||
О - | О - | во | |||||
Связи между признаками П и Р в производных таблицах, выравненных по образованию, не обнаружено. Между тем в исходной табл. 11 связь высокая. Остается предположить, что П и Р зависят от уровня образования, но независимы относительно друг друга. Проверим это предположение, сгруппировав данные так, чтобы выявить связи между контрольным фактором (О — образование) и каждым из первоначальных (П и Р) (табл. 11, б). Видно, что связь между образованием и интересом к программам познавательных передач такая же, как между образованием и интересом к развлекательным программам, высока.
Здесь действует следующее правило: если введение контрольной переменной уменьшает связь между двумя исходными переменными, но связь между контрольной переменной и каждой из исходных достаточно высока, то контрольная переменная выступает либо в качестве интерпретирующей, либо в качестве объясняющей. Различие же между интерпретацией и объяснением состоит в следующем. Интерпретация — способ истолкования факторов, рассматриваемых как посредствующие переменные какого-то процесса, причины которого неясны. Объяснение суть истолкование ряда факторов, рассматриваемых в качестве причинных.
|
|
Чтобы иллюстрировать метод обнаружения интерпретирующей и объясняющей связи, рассмотрим другой пример, используя ту же логику рассуждения и те же цифровые данные.
Пример 2. Обозначим Пр профессию телезрителей (Пр и Пр2 — это две группы профессий). И+ наличие, И~ отсутствие интереса к определенным программам. Для таблицы 11» используя те же данные, что в табл. 10, связь равняется 0,82 по коэффициенту ассоциации Юла (Qnp.K= 0,82).
Введем контрольную переменную О — образование. Перестроив таблицы, как в предыдущем случае, найдем, что в производных связь потерялась: при фиксированном уровне образования не обнаруживается связи между профессией и интересом к передачам определенного типа. Иначе говоря, люди с высшим образованием — инженеры, врачи, учителя — примерно одинаково интересуются передачами данного класса. Рабочие, продавцы магазинов, служащие учреждений, не имеющие высшего образования, также обнаруживают большую схожесть в отношении к телепрограммам этого класса.
Как и в предыдущем случае, введение контрольной переменной снизило (или в нашем условном примере свело к нулю) связь между исходными факторами. Однако заключение во втором случае будет отличаться от вывода, который следует из первого примера.
|
|
В первом примере образование предшествует интересу телезрителей к развлекательным или образовательным программам и потому объясняет связи так: между интересом к развлекательным и образовательным программам существует связь сопутствия, ибо, не будучи прямо связанными между собой, обе эти разновидности интересов связаны с третьим фактором — образованием, которое и является причинной переменной. Логика объяснений связей между П и Р через О:
Во втором примере контрольная переменная (образование) не предшествует, но действует одновременно с одной из основных переменных (профессия). В этом случае она опосредует связь между основными факторами и уточняет, интерпретирует ее: дело не столько в профессии, сколько в образовании. Логика объяснений связей между П и И через О:
Пр--- О --- И
Пример 3. Возможна ситуация, когда связь между двумя исходными переменными после введения контрольной не исчезает и не уменьшается, но она исчезает между одной из исходных переменных и контрольной. Рассмотрим этот вариант на условном примере с телезрителями.
А — интерес телезрителей к программам "Что, где, когда?"; В — их интерес к программам "В мире животных". Контрольная переменная (О) — образование.
Имеем серию из трех типов таблиц: исходная, промежуточная и итоговая. Первичная связь такова.
В + | В - | |||||
А + | ||||||
А - | ||||||
Стратегия социологического иследования
Между интересом к передачам "Что, где, когда?" и "В мире животных" есть незначительная связь в пользу второй (Q=-0,20). Введем контрольную — образование (Табл. 12, а)
Связь усиливается: люди с высоким образованием проявляют больший интерес к передачам "Что, где, когда?", люди с низким образованием больше интересуются циклом "В мире животных". Перестроив таблицы, рассмотрим теперь связи между образованием и интересом к двум типам передач последовательно (табл. 12, б).
Оказывается, что связи между образованием и интересом к программам "Что, где, когда?" (фактор А) нет: люди смотрят или не смотрят эти программы независимо от уровня образования.
Здесь действуют какие-то иные факторы помимо образования. Правда, есть незначительная связь между уровнем образования и интересом к передачам "В мире животных" (фактор В).
Этот тип анализа можно назвать спецификацией, или уточнением, в отличие от анализа по логике объяснения, или интерпретации.
Во всех рассмотренных примерах мы имели дело с тремя переменными. Однако их могло бы быть и больше. Логика анализа при этом остается прежней, меняется лишь численность промежуточных членов в порядке анализа вследствие добавления новых контрольных факторов. Аналогична стратегия поиска взаимосвязей между более чем тремя, притом не дихотомическими, а многочленными качественными или количественными переменными. Принципиальное отличие — в технике анализа.
Вместо измерения ассоциации двух переменных с помощью критерия Юла или Пирсона устанавливаются многофакторные функциональные связи (корреляции) и связи детерминации (регрессионный анализ). Приемы такого анализа рассматриваются в специальной литературе по статистике и математическим методам в социологии [см., напр., 79, 160, 199, 285, 266].
Анализ многомерных взаимосвязей и взаимозависимостей — типичная задача в социологии. Как правило, такие зависимости не удается "схватить" сразу каким-то единственным математическим методом. Прибегают к различным средствам анализа в поисках наиболее "наглядного", убедительного отображения. Один из способов такого рода — метод отображения взаимосвязей в корреляционном графе, предложенный эстонским математиком Л. Выханду [40].
|
|
Граф — это фигура, состоящая из точек (их называют вершинами графа) и отрезков, соединяющих некоторые из этих точек (ребра графа). О графе мы уже упоминали, рассматривая социометрические процедуры. Изображение связей в группе с помощью сопрограммы есть граф (рис. 12, с. 316). В социограмме указываются вершины графа (члены группы) и связи между ними (ребра графа).
Бели бы удалось измерить корреляции или тесноту связей между всеми членами группы (вершинами) и соответственно этому выделить наиболее близкие и наиболее отдаленные связи, такое изображение можно было бы назвать корреляционным графом.
Чтобы построить корреляционный граф, измеряют парные связи между всеми переменными, обозначенными на графе как его вершины. Например, имея пять переменных А, В, С, I) и Е, покажем, как связана каждая из них с каждой другой в матрице интеркорреляций (табл. 13).