Распределение ответов для «нешкальных» типов

На практике принято считать приемлемым любое значение коэффициента вос­производимости, которое превышает 0,90 (90%). Очевидно, что 100%-й вос­производимостью может обладать лишь совершенная гутмановская шкала.

Если полученное значение коэффициента воспроизводимости превосходит за­данный порог, данная совокупность вопросов может использоваться в качестве шкалы Гутмана. При этом вопросам присваиваются шкальные значения, отра­жающие их ранжирование по шкале (скажем, 1, 2 и 3), так что самый «легкий» вопрос получает самый низкий балл. Респонденты получают индивидуальный балл, соответствующий их шкальным типам (число положительных ответов либо суммарный балл).

Следует помнить о том, что полученная шкала отражает наличие определенной упорядоченности в той матрице реальных данных, для которых проверялась гутмановская модель. Иными словами, вывод о том, что данная совокупность вопросов составляет шкалу Гутмана, верен для данной выборки и для данной серии наблюдений. Перенос шкалы с одной популяции на другую требует но­вых данных и нового обоснования.

Мы рассмотрели лишь некоторые, относительно простые, методы конструиро­вания индексов и шкал в социологии. Проанализированные нами примеры под­тверждают полезность шкал для повышения качества социологического изме­рения (т. е. его надежности и валидности) и для экономного представления эм­пирической информации, получаемой в ходе исследования. Наконец, анализ моделей измерения, лежащих в основании любой шкалы, часто помогает про­яснить природу теоретических понятий и взаимосвязей между ними. Еще од­ним шагом к содержательным и основанным на реальных эмпирических на­блюдениях выводам является анализ данных.

Основам анализа данных посвящена глава 8.

Дополнительная литература

Аванесов В. С. Тесты в социологическом исследовании. М.: Наука, 1982.

Грин Б. Ф. Измерение установки // Математические методы в современной буржуазной социологии. М.: Прогресс, 1966.

Девятко И. Ф. Диагностическая процедура в социологии: очерк истории и теории. М.: Наука, 1993.

Клигер С. А., Косолапов М. С., Толстова Ю. Н. Шкалирование при сборе и анализе социологической информации. М.: Наука, 1978.

Осипов Г. В., Андреев Э. П. Методы измерения в социологии. М.: Наука, 1977.

Толстова Ю. Н. Логика математического анализа социологических данных. М.: Наука, 1991.

Ядов В. А. Социологическое исследование: методология, програм­ма, методы. 2-е изд. М.: Наука, 1987. Гл. 3.