double arrow

СОЦИАЛЬНЫЙ ЭКСПЕРИМЕНТ КАК МЕТОД ПРОВЕРКИ НАУЧНОЙ ГИПОТЕЗЫ

Рис. 16. Корреляционный граф по методу Выханду.

Таблица 13

Матрица интеркорреляций пяти переменных (А, В, С, D, Е)

  А В С D Е
А   0,96 0,90 0,01 0,06
В 0,96   0,15 0,85 0,95
С 0,90 0,15   0,02 0,14
D 0,01 0,85 0,02   0,60
Е 0,00 0,95 0,14 0,60  

Связи между выделенными переменными можно описать графом, изображенном на рис. 16.

Между вершинами Л, В и С существуют взаимосвязи

Кл*=0'96» Клс=0>9°; квс=0'15* Связь RBC можно опус­тить, так как она намного слабее ("длиннее"), чем связь С и В через вершину А.

Иными словами, переменная А является для В и С либо объясняющей, либо интерпретирующей (В и С свя­заны как сопутствующие).

Иная связь между вершинами В, D и Е. Все они взаимодействуют на уровне R более 0,60. Но каждая из них связана с вершиной С очень слабо (от 0,02 до 0,14, в графе эти связи опущены). В является промежуточ­ной между А, с одной стороны, Е и D — с другой, так как связи ЕсА гораздо слабее, чем их связи с В, которая, в свою очередь, тесно связана с А

В корреляционном графе отображаются лишь те связи между вершинами, которые соединяют их крат­чайшим путем (т. е. являются наиболее тесными), и опускаются другие, менее тесные связи. На языке тео­рии графов [22] это означает, что мы разрываем замкну­тые дуги и оставляем только те ребра, которые свя­зывают вершины наиболее тесно.

Поиск скрытой (потентной) структуры взаимосвя­зей множества переменных. Эффективная процедура для достижения этой цели — факторный анализ9 [145,148, 151, 210]. Сначала устанавливаются парные

9 Приемы факторного анализа были разработаны психологами и первоначально использовались для выявления структуры интеллекта, а затем — для дифференцирования разнообразных психических свойств, корреляции всех изучаемых переменных, а затем отыс­киваются своего рода корреляционные плеяды или "узлы" связей. Иными словами, выделяют такие пере­менные, которые, будучи наиболее тесно взаимосвязаны в рамках своей плеяды, слабо связаны с другими корре­ляционными узлами. Выявленные "узлы" и есть факто­ры. Название фактора всегда условно и подбирается по ассоциации с теми переменными, которые наиболее сильно связаны с данным фактором — имеют наи­большие "факторные нагрузки".

Приведем пример (табл. 14) из нашего исследования от­ношения рабочих к труду (1976 г., Ленинград), в котором фак­торному анализу подвергнуты оценки удовлетворенности раз­личными элементами производственной ситуации (более 4 ты­сяч рабочих разного характера труда) [233. С. 146—147].

Из табл. 14 видно, что первый фактор до вращения воб­рал в себя с положительными значениями все изучаемые свя­зи, исчерпав почти четверть их вариации. Это показатель объяснительной "силы" фактора, равной в данном случае 23,4%. Наиболее значимы в данном факторе оценки органи­зации труда (0,707), состояния оборудования (0,609), отноше­ний с администрацией (0,647), техники безопасности (0,653), а наименьшие связи обнаруживают оценки содержательных ас­пектов работы: ее разнообразия (0,213), возможности проявить смекалку (0,272) и т. п. Так как в генеральном факторе все изучаемые признаки взаимосвязаны, его можно назвать факто­ром общей удовлетворенности, в котором лидируют оценки условий труда.

Второй фактор, объясняющая сила которого в два раза меньше (12,8%), — биполярный: одни оценки вошли в него с положительными значениями (содержательные аспекты рабо­ты, например разнообразие, возможность проявить смекалку), а другие (условия труда) — с отрицательными. Это указание на то, что имеются две подструктуры связей, которые могут быть прояснены операцией вращения факторов.

После вращения четко обозначились две структурные со­ставляющие: 1-й фактор (достаточно информативный — 21,4%) — фактор условий труда, так как в нем с высокими

фиксированных специальными тестами. Сегодня факторный анализ прочно вошел в арсенал методов социологических исследований.

Таблица 14 Факторная матрица оценок рабочими уровня удовлет­воренности различными элементами производственной ситуации (N=4121)
Оцениваемые элементы производственной ситуации Факторные нагрузки
до вращения факторов после вращения факторов
I II I II
1. Разнообразив работы 0,213 0,610 —0,072 0,642
2. Важность продукции 0,352 0,482 0,109 0,587
3. Возможность проявить смекалку 0,272 0,096 —0,056 0,745
4. Возможности повышения квалификации 0.3SO 0,478 0,118 0,586
5. Физическая нагрузка 0,275 0,070 0,236 0,191
6. Сменность 0,336 0,134 0,245 0,260
7. Состояние оборудования 0,609 —0,302 0,680 —0,009
8. Организация труда 0,707 —0,311 0,771 0,026
9. Ритмичность работы 0,541 —0,249 0,595 0,009
10. Санитарно-гигиенические условия 0,597 —0,267 0,653 0,018
11. Техника безопасности 0,653 —0,189 0,670 0,112
12. Отношения с администрацией 0,647 —0,052 0,60.6 0,233
13. Заработок 0,415 0,019 0.366 0,196
14. Отношения с товарищами по работе 0,410 0,294 0,242 0,443
Общая информативность, "объяснительная сила" фактора (v) 23,4 12,8 21,4 14,8
         

положительными нагрузками присутствуют оценки удовлетво­ренности именно условиями труда, 2-й фактор (14,8%) — фак­тор удовлетворенности содержательными аспектами работы. При этом в рамках отношения к содержанию труда лидирует творческий аспект — возможность проявить смекалку (0,745), отношение к разнообразию работы (0,642), удовлетворенность тем, насколько важна выпускаемая продукция (0,587), каковы возможности повышения квалификации (0,586). Во втором факторе особо важны организация труда, состояние оборудова­ния, санитарно-гигиенические условия, ритмичность работы и некоторые другие (все с весами около 0,6).

Далее на основе обнаружения этих двух структур начнем разукрупнять факторную модель на более дроб­ные составляющие, каждому обследованному могут быть приписаны оценки по двум интегральным показате­лям (двум факторам): удовлетворенности условиями и содержанием труда. Таким образом, будут получены два обобщенных показателя на каждого обследуемого вместо 14 исходных.

Обратим внимание на то, что те же самые признаки, которые входят в первый фактор с одинаковыми по зна­ку весами, во второй фактор вошли с противоположны­ми по знаку. Иными словами, это значит, что, судя по первому фактору, чем выше удовлетворенность условия­ми труда, тем выше удовлетворенность его содержанием, судя же по второму фактору — ситуация иная: с рос­том удовлетворенности одним из этих аспектов удовлетворенность другим снижается. Такой результат совсем не случаен. В цикле специальных исследований В. С. Магун показал, что подобный дуализм типичен для взаимосвязей между разными парами социологи­ческих и социально-психологических переменных, на­пример, между продуктивностью работника и его удовлетворенностью своим трудом. Но, кроме того, было убедительно продемонстрировано, что в подобных ре­зультатах нет противоречия, ибо разные типы взаимо­связей характерны для разных подвыборок внутри рассматриваемого массива, и подвыборки эти могут быть выделены на основе полученных факторов [147; 148].10

10 См. также использование факторного анализа при исследования социальной идентификации личности [308], изучение латентной структуры страхов и тревог граждан России в 1996 г. [309].

Социальный эксперимент выполняет две основные функции: достижение эффекта в практически-преобра­зовательной деятельности и проверка научной гипоте­зы. В последнем случае процедура экспериментирова­ния целиком сосредоточена на познавательном резуль­тате. Эксперимент выступает в качестве самого силь­ного способа проверки объяснительной гипотезы. В пер­вом же случае эксперимент нацелен на получение прак­тического эффекта управления некоторыми процессами. Познавательные результаты представляют здесь побоч­ный продукт управленческого эффекта.

Экспериментальный поиск эффективных приемов управления опасно смешивать с тем, что мы обычно на­зываем передовым опытом. Нововведения вообще не относятся к сфере научного экспериментирования, а к области практического применения нововведений. Здесь возникают многообразные социально-экономические, по­литические, социально-психологические, организаци­онно-хозяйственные проблемы, часто далекие от логики осуществления эксперимента с научно-познавательными целями.11

11 О проблемах социального эксперимента см. [66,132, 133,228]; логика и процедуры социального эксперимента описаны также в рабо­тах; [60, 134, 181]. Наиболее обстоятельно методология эксперимента в социологическом исследовании рассматривается в последней публи­кации Г. С. Батыгина [12. Гл.VI].

В дальнейшем мы будем иметь в виду только науч­но-познавательную сторону социального эксперимента как средства или метода проверки гипотез.

Логика экспериментального анализа была пред. ложена Дж. Стюартом Миллем еще в XIX в. По так называемому правилу согласия Милля устанавливают связь между двумя (или больше) рядами событий, кото­рые рассматриваются как гипотетические причины, и, с другой стороны, событием как возможным следствием причинных факторов.

Если в одном ряду фиксируются события А, В, С, D и как следствие — Р, а в другом ряду М, С, Kt L и как след­ствие — снова Р, то причиной события Р является, види­мо, С. Все остальные встречаются в одном ряду, но не встречаются в другом. Правило различия Милля ис­пользуется для проверки гипотезы в обратном порядке: "не-С" должно повлечь за собой событие "не-Р", что ло­гически очевидно. Рассмотрим это на примере.

Гипотеза "Сокращение числа кинопосещений на каждую 1000 жителей Петербурга за последние годы (Р)" может объясняться: At — распространением теле­видения (Са); Л2 — снижением художественных досто­инств фильмов (С2); ha — ростом запросов ки­нозрителей (С8); А4 — расширением строительства жи­лищ по периферии города, где недостаточно кинотеатров (NJ... Каковы операции по проверке гипотезы й:?

(а) Возможно, что Р имеет место (число кинопосеще­ний падает), но С^ отсутствует (не растет число владель­цев телевизоров). Тогда по методу согласия Милля гипо­теза отвергается.

(б) Ct имеет место (растет число владельцев телеви­зоров), а Р иногда имеет место (в некоторые годы сокра­щается число кинопосещений), иногда не имеет (в дру­гие годы не уменьшается число кинопосещений). Тогда по методу различия следует, что С, не может быть при­чиной Р. Гипотеза отвергается.

(в) Р имеет разные вариации (растет или сокращает­ся число кинопосещений), но они не согласуются с вариациями С1 (число владельцев телевизоров тоже колеб­лется, но не ассоциируется с колебаниями Р). Гипоте­за отвергается.

(г) Р имеет место, и С1 имеет место (сокращается число кинопосещений, и растет число телевладель­цев). Гипотеза принимается, но возникают следующие сомнения: возможно, здесь — сопутствующие измене­ния, т. е. какая-то третья переменная ведет к росту численности телевладельцев и вместе с тем — к паде­нию числа кинопосещений. Например, расширение рынка видеоаппаратуры и видеофильмов для домаш­него просмотра (Л5).

Таким образом, гипотеза Л1 не является альтерна­тивой гипотезы А4, так как последняя объясняет со­бытия более полно.

Проверяем гипотезу Л4. Согласно ей, ожидаем, что процент владельцев телевизоров в новых районах го­рода выше, чем в центральных, и одновременно чис­ленность кинотеатров в новых районах в пропорции к числу жителей меньше, чем в центральных. Если по той же логике, что и в случае с гипотезой hlf гипотеза А4 подтверждается, остаются непроверенными другие объяснения, изложенные в гипотезах Л2, А3,.... Л5.

Такова общая логика экспериментального анали­за. Она реализуется в натурном и мысленном экспе­риментах.

Натурный эксперимент предполагает, вмеша­тельство экспериментатора в естественный ход со­бытий. Мысленный эксперимент — это манипулиро­вание с информацией о реальных объектах без вме­шательства в действительный ход событий. При­мер мысленного экспериментирования как раз и был рассмотрен выше.

При одинаковой логике поиска причинно-след­ственных связей процедуры натурного и мысленного экспериментов различны.

Натурный эксперимент12 может быть контролируе­мым и неконтролируемым.

12 Cоциологи называют его также "полевым экспериментом"

Мы ожидаем, например, что изменение в системе оплаты труда (С) повысит его про­изводительность (Р). В натурном эксперименте вводит­ся новая система организации труда и оплаты, окажем, бригадный подряд (С) в двух бригадах. Во всех прочих отношениях бригады различаются (по составу рабочих, по характеру труда и т. п.). Если после введения новой системы организации и оплаты труда в обеих бригадах повышается производительность, мы относим это изме­нение за счет влияния общего для обеих бригад изучае­мого фактора (С), так как другие факторы не согласуют­ся с повышением производительности: в одной бригаде они имели место, в другой — нет (правило согласия).

Проверка такого заключения возможна на третьей (контрольной) бригаде. В ней новая система организации и оплаты не вводится. По правилу различия мы ожидаем, что производительность труда останется здесь на преж­нем уровне, т. е. не-С влечет как следствие не-Я.

В данном рассуждении мы пренебрегаем прочими условиями, которые различны для обеих бригад. Между тем они могут оказать существенное влияние на итог эксперимента. Например, в первой бригаде случился простой из-за неполадок в электроснабжении, но зато был опытный бригадир, прекрасно организующий рабо­ту в течение всего периода эксперимента. Во второй бригаде простоев не было, но бригадир — неопытный организатор. Здесь положительное влияние опытного бригадира в одном случае и отсутствие простоев во вто­ром уравновесились отрицательным влиянием простоя в первой бригаде и неопытности руководителя во вто­рой. Но могло оказаться и по-другому: в эксперимен­тальной бригаде прочие факторы мешали повышению производительности, а в контрольной — содействовали. Получается, что изменение системы организации труда и оплаты не дает эффекта. Однако мы не можем сде­лать такое заключение, так как в данном эксперименте было много неконтролируемых факторов.

В неконтролируемых экспериментах познаватель­ный результат достигается путем достаточно большого числа повторных опытов так, чтобы по теории вероятно­сти неконтролируемые факторы при взаимном наложе­нии погашались и не оказывали бы влияния на воздей­ствие экспериментального фактора. Число повторных попыток определяется статистически, например, при по­мощи критерия Стьюдента — %2, который должен быть незначим, т. е. фиксирует близость взаимосвязей при­чинных факторов и следствий.

Более строгие данные могут быть получены в конт­ролируемом натурном эксперименте.

Контролируемый (валидный) эксперимент пред­ставляет попытку получить относительно чистый эф­фект воздействия экспериментальной переменной. С этой целью предпринимается тщательное выравнивание прочих условий, которые могут исказить результат вли­яния экспериментального фактора.

Выравнивание условий относится ко всем объектам, участвующим в опытах: экспериментальным и конт­рольным. Возможны (как мы далее увидим) экспери­менты без контрольного объекта, повторяющиеся не­сколько раз. Тогда выравниванию подлежат условия эк­спериментальных объектов в каждой серии опытов.

Прежде чем приступить к выравниванию условий, надо выделить характеристики, предположительно влия­ющие на ожидаемое следствие. Это требует тщательного предварительного анализа проблемы при разработке программы исследования. Если выявлено, что возможные "возмутители" чистого эффекта суть А, В, С, D, E, то все они потенциально представляют собой экс­периментальные переменные. Но в каждом отдельном опыте проверяется воздействие одного из выделенных факторов, и тогда все остальные подлежат выравниванию.

Именно так мы и действовали выше (табл. 11, 12) при мысленном экспериментировании с телезрителями. Чтобы проверить влияние интереса к передачам типа П на интерес к передачам типа Р, мы выравнивали груп­пы обследованных по уровню образования, выделяя в одну подвыборку лиц с высоким образованием (О+), а в другую — с низким (О~).

Точно так же поступают и в натурных контролируе­мых экспериментах. В первую очередь выравнивают (сопоставляют) основные параметры общей социаль­ной ситуации, такие, как тип поселения, область произ­водства, этническая и культурная среда, временной ин­тервал и другие характерные особенности, равноприло-жимые ко всем объектам изучаемого процесса. (Это особенно важно при организации широкомасштабных социальных экспериментов.)

Основные приемы выравнивания индивидуальных характеристик в случае, когда единицы наблюдения — индивиды, следующие.

(1) Точечное выравнивание применяют в опытах с малыми группами (например, рабочие бригады или школьные классы). Процедура сводится к подбору индивидов в подлежащих выравниванию группах по единым признакам, выделенным как существенные. В примере на испытание эффекта новой системы оплаты труда существенны (при условии одинаковос­ти общей экономической ситуации, формы собствен­ности и т. п.): (а) профессия рабочего, (б) квалифика­ция, (в) стаж работы по профессии, (г) возраст, (д) се­мейное положение, (е) пол... Тогда при выравнивании в основной и контрольной сериях каждому рабочему в первой серии должен быть найден аналог во вто­рой, третьей сериях и т. д. Иванову — токарю III раз­ряда, с трехлетним стажем, 28 лет, женатому и имеющему ребенка, должен соответствовать Петров — то­карь с аналогичными данными.

Очевидно, что такой прием очень сложен. Он ис­пользуется в лабораторном эксперименте и крайне ред­ко — в полевых исследованиях.13

13 Н. В. Ядов применил точечное выравнивание при сравнитель­ном изучении социальных установок полярников и специалистов ана­логичного профиля, работающих в обычных, а не экстремальных усло­виях. Из выборки в 1000 инженеров, обследованных но разным пока­зателям их установок и ориентации в работе инженера, было отобрано 40 человек, аналогичных выборке инженеров-полярников так, что каж­дому из выборки полярников отыскивался "аналог" по возрасту (соот­ветственно жизненному опыту), образованию в, конечно, полу (все муж­чины). Выводы из исследования свидетельствуют о влиянии группо­вой изоляции на отношение к типичным для работы инженера усло­виям труда и отношениям в коллективе [307].

(2) Частотное выравнивание предполагает сопос­тавление существенных признаков в пропорциях, сред­них величинах, суммарных индексах и т. п. на группу в целом. В нашем примере это выглядит так, как показа­но в табл. 15.


Понравилась статья? Добавь ее в закладку (CTRL+D) и не забудь поделиться с друзьями:  



Сейчас читают про: