Множественная регрессия и путевой анализ

Выше описывалась модель линейной регрессии для двух переменных. В дей­ствительности социолог довольно редко сталкивается со столь простыми моде­лями данных. Влияние одного фактора обычно может объяснить лишь часть разброса наблюдаемых значений независимой переменной. Метод частной кор­реляции позволяет нам проконтролировать эффекты воздействия любых дру­гих контрольных переменных, которые мы в состоянии измерить. (Стоит снова подчеркнуть здесь, что статистические методы изучения причинных взаимо­связей, в отличие от экспериментальных, позволяют нам контролировать лишь те источники вариации, которые мы способны концептуализировать и измерить.) Однако еще более интересной задачей является контроль одновременного воздействия нескольких независимых на одну зависимую переменную, а также срав­нение эффекта воздействия разных независимых переменных и предсказание «отклика» независимой переменной. Именно эти задачи решают методы анали­за, о которых пойдет речь в данном параграфе. Наше изложение будет непол­ным, так как более детальное обсуждение требует дополнительной математи­ческой подготовки. Мы будем ориентироваться на сравнительно скромные цели понимания общей логики и интерпретации результатов соответствующих ста­тистических процедур.

Уравнение множественной регрессии — это определенная модель порождения данных. Важные допущения, принимаемые в этой модели, касаются уже извес­тного вам требования линейности, а также аддитивности суммарного эффекта независимых переменных. Последнее означает, что воздействия разных неза­висимых переменных просто суммируются, а не, скажем, перемножаются (муль­типликативный эффект, в отличие от аддитивного, имеет место тогда, когда ве­личина воздействия одной независимой переменной на зависимую, в свою оче­редь, находится под влиянием другой независимой переменной, т. е. независимые переменные взаимодействуют друг с другом).

Множественная регрессия во многом аналогична простой (бивариантной) рег­рессии. Отличие состоит в том, что регрессия осуществляется по двум и более независимым переменным одновременно, причем каждая из них входит в рег­рессионное уравнение с коэффициентом, позволяющим предсказать значения зависимой переменной с минимальным количеством ошибок (критерием здесь снова является метод наименьших квадратов). Частные коэффициенты в урав­нении множественной регрессии показывают, какой будет величина воздействия соответствующей независимой переменной на зависимую при контроле влия­ния других независимых переменных. Если воспользоваться простейшей сис­темой обозначений, то уравнение множественной регрессии для трех независи­мых переменных можно записать как:

где — это предсказываемое значение зависимой переменной, X ₁ ... Х ₃ — неза­висимые переменные, а b ₁,... b ₃ — частные коэффициенты регрессии для каж­дой из зависимых переменных.

Коэффициенты b могут быть интерпретированы как показатели влияния каж­дой из независимых переменных на зависимую при контроле всех других неза­висимых переменных в уравнении. В отличие от коэффициентов частной кор­реляции коэффициенты регрессии обладают размерностью. Они показывают, на сколько единиц изменится зависимаяпеременная при увеличении независи­мой на одну единицу (при контролевсехостальных переменных модели). Пусть, например, мы построили уравнение множественной регрессии, описываю­щее зависимость дохода от интеллекта (X ₁ ) и стажа работы (Х ₂ ). Если величина b ₁оказалась равной 100, это означает, что каждый дополнительный балл по шкале интеллекта увеличивает доход на 100 рублей. Значение b ₂ = 950 говорит нам, что год стажа прибавляет 950 рублей. Однако «сырые» оценки интеллекта и стажа измерены в разных единицах. Для определения сравни­тельной значимости независимых переменных, входящих в уравнение мно­жественной регрессии, мы должны подвергнуть все переменные стандар­тизации (т. е. перевести их в Z-оценки, см. выше). Стандартизованные ко­эффициенты множественной регрессии, которые удобнее всего обозначать как b* (либо греч. «бета» — b), меняются в пределах от -1,0 до +1,0. Они сохраняют свою величину при изменении масштаба шкалы: переход от измерения возраста в годах к измерению в днях не изменит соответству­ющий b*.

Стандартизованные коэффициенты позволяют оценить «вклад» каждой из переменных-предикторов в предсказание значений независимой перемен­ной. Если в примере с влиянием интеллекта и стажа работы на доход ока­жется, что b ₁ * = 0,25, а b ₂* = 0,30, то можно заключить, что сравнительная значимость «веса» интеллекта и стажа в предсказании дохода различаются незначительно. Если же для одной переменной b ₁ * = 0,80, тогда как b ₂* = 0,40, мы можем сказать, что эффект воздействия второй переменной в два раза меньше эффекта первой.

Чтобы определить ожидаемые значения зависимой переменной для отдельных индивидов, достаточно подставить в уравнение множественной регрессии со­ответствующие значения переменных-предикторов и вычисленных коэффици­ентов b. Пусть, например, мы хотим рассчитать прогнозное значение величины дохода для человека, чей коэффициент интеллекта равен 110, а стаж работы — 20 годам. Если b ₁, как в вышеприведенном примере, составляет 100, b₂ = 950, а слагаемое а = 50000, то мы получим:

ожидаемый доход = 50000 +100 х 110 + 950 х 20 = 80000 руб.

Множественную регрессию можно использовать и для предсказания средних групповых значений, например среднего дохода мужчин-врачей. Единственное различие в данном случае заключается в использовании средних значений неза­висимых переменных для подстановки в уравнение множественной регрессии. В качестве независимой переменной множественной регрессии могут исполь­зоваться и дихотомические переменные, которым приписывают значения 0 и 1 (например, пол). Для того чтобы включить в уравнение номинальную перемен­ную с более чем двумя категориями, нужно создать соответствующее число новых, «фиктивных» переменных, каждая из которых будет кодироваться как 0 или 1 в зависимости от наличия или отсутствия категории-признака. Скажем, состоящую из трех категорий переменную «цвет глаз» можно представить с помощью трех переменных: Х ₁ — «голубые глаза», Х ₂ — «карие глаза», Х ₃ — «зеленые глаза». (Человек с голубыми глазами получит 1 по X ₁и 0 по двум другим переменным.)

Метод множественной регрессии очень популярен среди социологов. Вот, на­пример, как выглядели результаты его применения в исследовании Л. Бэрона и М. Строса, изучавших факторы, влияющие на статистику изнасилований[211]. Использованная в планировании этого исследования матрица данных включа­ла в себя в качестве объектов («случаев») различные штаты США. Признаками, по которым описывались штаты, служили около десятка независимых и соб­ственно контрольных переменных, предположительно воздействующих на за­висимую переменную, — количество зарегистрированных полицией изнасило­ваний на 100000 населения в год для данного штата (по данным ежегодных статистических отчетов ФБР). Предполагалось, что существующие различия между штатами в уровне изнасилований можно будет объяснить различиями в уровнях независимых переменных. Нужно отметить, что разброс «случаев» по зависимой переменной был весьма велик — от 71,9 на Аляске до 8,2 в Север­ной Дакоте (1979). Из десятка переменных, включенных в уравнение множе­ственной регрессии, девять оказались статистически значимы. Основные ре­зультаты регрессионного анализа для семи переменных представлены в таб­лице 8.12.

Таблица 8.12

Множественный регрессионный анализ статистики изнасилований, 1979 г. [212]

Независимая переменная	Коэффициент b	Коэффициент b*	Р<
Индекс совокупного тиража порнографических журналов (SMCX)	6,99	0,52	0,001
Показатель числа убийств и непредумышленных убийств	1,70	0,55	0,001
Показатель числа публичных оскорблений с угрозой применения физической силы	0,04	0,32	0,001
Индекс положения женщин (SWX)	0,43	0,27	0,014
Число грабежей	-0,03	-0,25	0,052
Процент черного населения	-0,41	-0,38	0,001
Процент живущих ниже федерального уровня бедности	1,11	0,29	0,011

Из таблицы видно, что индекс совокупного тиража порнографических журна­лов (интегральный показатель, учитывающий уровни продаж восьми популяр­ных изданий) имеет коэффициент регрессии 6,99. Это означает, что рост индек­са на единицу в среднем увеличивает количество изнасилований почти на 7 случаев (в расчете на 100000 населения). Весьма значительно и влияние чис­ла убийств, что особенно заметно при сравнении стандартизованных коэффи­циентов (b*), не зависящих от шкалы измерения признака. Фактически количе­ство убийств вносит самый значительный «вклад» в предсказание значений за­висимой переменной (b* = 0,55). Интересно отметить, что одна из независимых переменных в описываемом исследовании — индекс положения женщин, рас­считанный на основании 22-х политических, экономических и социальных ин­дикаторов, — при анализе простых взаимосвязей продемонстрировала практи­чески нулевую корреляцию с количеством изнасилований (r = 0,17), причем результаты анализа диаграмм рассеивания также не дали никаких свидетельств в пользу гипотезы о нелинейной связи.Множественная регрессия позволила уточнить первоначальные выводы:при контроле прочих переменных модели, чем выше статус женщин, тем вышеуровень изнасилований (результат, которому довольно трудно найти теоретическое объяснение). Использование девяти независимых переменных позволило объяснить 83% дисперсии в показателях количества изнасилований (квадрат коэффициента множественной корреляции r ² составил 0,83).

При интерпретации результатов множественной регрессии стандартизован­ные коэффициенты, как уже говорилось, используют в качестве показателей значимости, «вклада» соответствующих переменных. Эта трактовка верна лишь в определенных пределах. При нарушении некоторых условий сравне­ние абсолютных величин стандартизованных коэффициентов может вести к неверным выводам. Дело в том, что коэффициенты регрессии подвержены влиянию случайных ошибок измерения. Использование ненадеж­ных индикаторов «сдвигает» регрессионные коэффициенты к нулю[213]. Ины­ми, словами, более надежные индикаторы дают более высокие оценки коэф­фициентов. Пусть, например, для предсказания риска сердечно-сосудистых заболеваний использовались две независимые переменные индивидуально­го уровня — «ориентация на достижения» и «склонность подавлять агрес­сию», — причем шкала для измерения первой обладала более высоким коэф­фициентом надежности. Если стандартизованный коэффициент регрессии для достиженческой мотивации окажется выше, чем для подавления агрес­сии, это может рассматриваться как следствие таких содержательных раз­личий между переменными, которые важны с точки зрения теории психосо­циальных факторов заболеваемости. Но нельзя исключить и альтернатив­ное объяснение, связывающее более высокий регрессионный коэффициент первой переменной с побочными эффектами методов измерения: влияние ориентации на достижения не превосходит влияния, оказываемого на риск инфаркта склонностью подавлять агрессию, а наблюдаемые различия регрессионных коэффициентов связаны лишь с ненадежностью использован­ных индикаторов склонности к подавлению.

Другая проблема, требующая некоторой осторожности в интерпретации ко­эффициентов регрессии, возникает вследствие того, что модель множествен­ной регрессии не обязывает нас ни к каким строгим предположениям о при­чинных связях между независимыми переменными. Регрессионное уравне­ние, образно говоря, не делает никаких различий между собственно независимыми, т. е. теоретически специфицированными, переменными и дополнительными — контрольными, опосредующими и т.п.— факторами, вводимыми в модель с целью уточнения. В тех случаях, когда теоретическая гипотеза, проверяемая в ходе исследования, допускает: 1) существование взаимосвязей между независимыми переменными, 2) наличие прямых и кос­венных (опосредованных) влияний, а также 3) использование нескольких индикаторов для каждого латентного фактора, могут понадобиться более совершенные статистические методы. Одна из возможностей здесь — это использование путевого анализа.

Путевой анализ — один из основных способов построения и проверки причин­ных моделей в социологии. Многие более продвинутые статистические техники основаны на сходной исследовательской методологии.

Важным достоинством путевого анализа является то, что он позволяет оценить параметры каузальных моделей, причем в расчет принимаются не только пря­мые, но и непрямые (опосредованные) влияния. Если, например, в результате корреляционного или регрессионного анализа мы обнаружили, что интеллект (измеренный как IQ) лишь умеренно влияет на доход, нам не следует торопить­ся с общими выводами. Мы оставили неучтенной возможность того, что интел­лект может иметь существенное влияние на образование, которое, в свою оче­редь, воздействует на последующий доход. Таким образом, нам нужно принять во внимание то, что интеллект — помимо прямого эффекта — может иметь еще и опосредованное, непрямое влияние на доход посредством влияния на образо­вание. Методы, рассматривавшиеся нами до сих пор, описывали только пря­мые эффекты.

Путевой анализ включает в себя технику представления прямых и косвен­ных причинных влияний при помощи специальных диаграмм (потоковых графов). Эти диаграммы часто называют просто причинными (структурны­ми) моделями.

Последовательно «считывая» такую модель, можно легко определить все пути влияния одной переменной на другую и соответственно оценить величину чис­того эффекта. Во многих разделах этой книги причинные модели уже исполь­зовались для представления сравнительно сложных причинных гипотез, поэтому общая логика их построения не требует детального обсуждения. Порядок представления переменных на диаграмме отражает пред­полагаемое направление причинной связи, а диапазон включенных в диаграм­му переменных и отношения между ними зависят от принятых исследователем теоретических гипотез. Так называемые путевые коэффициенты, описыва­ющие связи между переменными (связям соответствуют стрелочки на диаг­рамме), равны стандартизованным коэффициентам множественной рег­рессии (b*) [214].

Обычно путевую диаграмму рисуют слева направо — от самых «ранних» по порядку следования независимых переменных до зависимой. Путевые коэффи­циенты часто обозначают латинскими «p» с подстрочными индексами (р₂₁ — это путевой коэффициент для связи между переменными Х ₁ ® Х ₂ ). На рисунке 24 в качестве примера изображена путевая диаграмма, отражающая гипотети­ческие отношения между интеллектом (Х ₁), образованием (Х ₂ ), социально-эко­номическим статусом (Х ₃), доходом (Х ₄)и размерами сбережений (Х ₅).

Специальные правила позволяют перевести отношения, изображенные на ди­аграмме, в совокупность структурных уравнений, описывающих механизмы прямого и опосредованного воздействия одних переменных на другие. На ри­сунке 24, в частности, видно, что не существует пути для прямого воздействия интеллекта на размеры сбережений, однако общий эффект воздействия интел­лекта будет включать в себя совокупность непрямых эффектов: Х ₁воздейству­ет на Х ₅и через образование (Х ₂ ), и через достигнутый статус (Х ₃), и через доход (Х ₄ ). Иными словами, хотя и нельзя утверждать, что склонность откладывать деньги «в кубышку» зависит от умственных способностей, последние влияют и на возможность получения образования, и на статус, и на доход. В свою оче­редь, люди с определенным социальным и экономическим статусом обнаружи­вают склонность иметь сбережения.

Р ₂₁ Р ₃₂ Р ₃₂

Доход ¾ Х 4 е 4 Статус ¾ Х 3 Сбережения ¾ Х5 Интеллект ¾ Х 1 е 1 е 3 е 5 Образование ¾ Х 2 е 2 Независимая переменная Зависимая переменная Опосредующая переменная «Зависимая» переменная Контрольная переменная «Независимая» переменная Х

Доход ¾ Х 4 е 4 Статус ¾ Х 3 Сбережения ¾ Х5 Интеллект ¾ Х 1 е 1 е 3 е 5 Образование ¾ Х 2 е 2 Независимая переменная Зависимая переменная Опосредующая переменная «Зависимая» переменная Контрольная переменная «Независимая» переменная Х

Доход ¾ Х 4 е 4 Статус ¾ Х 3 Сбережения ¾ Х5 Интеллект ¾ Х 1 е 1 е 3 е 5 Образование ¾ Х 2 е 2 Независимая переменная Зависимая переменная Опосредующая переменная «Зависимая» переменная Контрольная переменная «Независимая» переменная Х

Р ₃₁ Р ₅₃

Р ₄₁ Р ₄₃ Р ₃₄

Puc. 24. Путевая диаграмма для примера со сбережениями

В общем случае, полный эффект влияния переменной равен сумме ее непосред­ственного эффекта и всех косвенных эффектов влияния. Величины возмуще­ний (е ₂ — е ₄ ) на рисунке позволяют оценить, насколько хорошо работает мо­дель, показывая, какая часть дисперсии соответствующей переменной осталась необъясненной. В результате путевой анализ позволяет пересматривать и уточ­нять исходную теоретическую модель, сравнивать «эффективность» несколь­ких конкурирующих теорий для объяснения существующей совокупности эм­пирических наблюдений. Существуют даже компьютерные программы, осу­ществляющие автоматический поиск наилучшей структурной модели, т.е. процедуру, сходную с отбором из нескольких существующих теорий та­кой, которая максимально соответствовала бы полученным в исследовании дан­ным[215]. Важно, однако, осознавать, что сами по себе результаты применения регрессионных методов и причинных моделей (регрессионные коэффициенты, линии регрессии, путевые диаграммы) решают прежде всего задачу обобщен­ного описания уже полученных эмпирических данных. Они могут служить на­дежной основой для интерполяции, оценки положения гипотетических «точек» в пределах ряда наблюдавшихся значений, однако их использование в целях экстраполяции и прогноза может вести к существенным ошибкам в тех случа­ях, когда такой прогноз не подкреплен более широкой теорией, не сводимой к отдельной модели для конечной совокупности данных. (Достаточно указать в качестве примера на многочисленные ошибочные прогнозы в экономике — науке, где количество эмпирических данных и описывающих их структурных моделей многократно превзошло количество существующих теорий).

Путевой анализ, как и множественная регрессия, сегодня является частью большинства стандартных статистических программ для компьютера. Не стоит, однако, забывать о том, что при любом уровне прогресса в компьютерном обеспечении задать причинную модель, т.е. совокупность содержательных гипотез, подлежащих статистическому оцениванию, может только сам исследователь.

Дополнительная литература

Вайнберг Дж., Шумекер Дж. Статистика. М.: Финансы и статистика, 1979.

Гласс Дж., Стэнли Дж. Статистические методы в педагогике и психологии. М.: Прогресс, 1976.

Интерпретация и анализ данных в социологическом исследовании. М.: Наука, 1987.

Татарова Г.Г. Типологический анализ в социологии. М.: Наука, 1993.

Типология и классификация в социологических исследованиях. М.: Наука, 1982.

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

Хейс Д. Причинный анализ в статистических исследованиях. М.: Финансы и статистика, 1981.

Флейс Дж. Статистические методы для изучения таблиц долей и пропорций. М.: Финансы и статистка, 1989.

Ядов В.А. Социологические исследование: методология, программа, методы. 2-е изд. М.: Наука, 1987. Гл. 5.

[1] Интересно отметить, что такое понимание не всегда доступно самому исследователю в момент осуществления исследования. Так, Майкельсон до опубликования основных положений теории относительности Эйнштейна, породившей абсолютно новую исследовательскую программу, воспринимал свои опыты не как решающее опровержение теории эфира, а скорее как подтверждение того, что при движении Земли в эфире не возникает так называемый «эфирный ветер» (либо, если возникает, то очень малень­кий). Подробнее см.: Лакатос И. Фальсификация и методология научно-исследователь­ских программ. М.: Московский философский фонд «Медиум», 1995.

[2] Данный эксперимент представляет собой упрощенную версию экспериментов, реально проводившихся психологом Э. Толменом.

[3] Примеры влияния так называемых моделей измерения – вспомогательных гипотез, касающихся используемых социологами шкал и индикаторов, на теоретическую интерпретацию результатов исследования, подробнее рассмотрены в гл. 5 и 6.

[4] О том, как происходят такого рода научные революции, можно подробнее узнать из книги Т. Куна «Структура научных революций». См.: Кун Т. Структура научных рево­люций. М.: Прогресс, 1977.

[5] Важно помнить, что за подобными догадками стоят не столько мистическая интуиция или «внутреннее знание», сколько целая система «обыденных социологических тео­рий», на которой основывают свои повседневные решения и интерпретации и профес­сиональные социологи, и обычные люди. «Обыденные теории», подобно научным, впол­не могут оказаться как полезными, так и бесполезными, как верными, так и ошибочны­ми — поэтому они также нуждаются в формализации, операционализации и проверке.

[6] Подробнее о соотношении исследовательских программ, теоретических моделей и методов исследования в социальных науках см.: Девятко И. Модели объяснения и ло­гика социологического исследования. М.: ИСО РЦГО-TEMPUS/TACIS, 1996.

[7] Полезно различать негативный результат исследования, специально предназначен­ного для проверки предсказаний теории, и контрпример — наблюдение или исследова­тельский результат, который противники научной теории предлагают в качестве крити­ческого, предположительно не имеющего объяснения с точки зрения этой теории (т. е. контрпример — это такой факт, для которого из теории не удается дедуктивно вы­вести гипотезу, его предсказывающую).

[8] Заметим, не вдаваясь в детали, что выход из такого теоретического тупика можно най­ти в принятии базисных предположений других исследовательских программ, напри­мер психоаналитической, но за это обычно приходится платить отказом от собствен­ных базисных предположений.

[9] Так, например, холистские исследовательские программы, объясняющие поведение отдельных действующих надындивидуальными, структурными факторами, противостоят индивидуалистским программам, сводящим любое социальное целое к мотивам и поступкам отдельных людей.

[10] Впрочем, для всякого «проступка» обычно находится другое объяснение.

[11] См.: Hammersley M., Atkinson P. Ethnography: Principles in Practice. L.: Tavistock, 1983.

[12] Blumer H. Foreword // Severyn T. Bruyri. The Human Perspective in Sociology: The Methodology of Participant Observation. Englewood Cliffs (N. J.), 1966. P. VI.

[13] См.: LazarsfeldP. F. Qualitative Analysis. Boston: Alien and Bacon, 1972.

[14] См.: Lofland J., Lofland L. H. Analizing Social Settings. Belmont (Ca.): Wadsworth, 1984.

[15] Whyte W. F. Street Corner Society. 2nd ed. Chicago: University of Chicago Press, [1943] 1955.

[16] Festinger L.. Riecken H., Schachter S. When Prophecy Fails. N. Y.: Harper & Row, 1956.

[17] См.: Latoure В., Woolgar S. Laboratory Life. Beverly Hills (Ca.): Sage, 1979, а также Lynch M. Art and Artifact in Laboratory Science. L.: Routledge and Kegan Paul, 1985.

[18] См.: Bosk Ch. L. Forgive and Remember: Managing Medical Failure. Chicago: The University of Chicago Press, 1979.

[19] См.: Morales E. Cocaine: White Gold Rush in Peru. Tuscon: University of Arizona Press, 1989.

[20] См.: Myerhoff B. Number Our Days. N. Y.: Simon and Schuster, 1978.

[21] Hammersley M., Atkinson P. Ethnography: Principles in Practice. P. 2.

[22] См.: Kaplan A. The Conduct of Inquiry. San Francisco: Chandler, 1964.

[23] См.: Glazer В., Strauss A. The Discovery of Grounded Theory. Chicago: Adline, 1967, а также Agar M, H. Speaking of Ethnography. Beverly Hills et al.: Sage, 1986. (Qualitative Research Methods Series. Vol. 2.)

[24] Freilich M. Mohawk Heroes and Trinidad Peasanis // FreilictiM. (ed.) Marginal Natives: Anthropologists at Work. N. Y., 1970.

[25] Glazer В., Strauss A.. Awareness of Dying. Chicago: Adline, 1965.

[26] Boggs V. Finding Your Spot 11 Smith C. D., Kornblum W. (eds.) In the Field: Readings on the Field Research Experience. N. Y., 1989. P. 147—152.

[27] См.: Merton R. K. Introduction: Notes on Problems-Finding in Sociology // Merton R. K., Broom L, Cottrell L. S., Jr. (eds.) Sociology Today. N. Y, 1959. Vol. 1.

[28] Более подробное и вполне ясное изложение можно найти в книге: Agar М. Н. Speaking of Ethnography.

[29] Ibid. Р. 12.

[30] Agar M. И. Op. cit. P. 20.

[31] Подробнее об этом см.: Geertz С. From the Native's Point of View: On the Nature of Anthropological Understanding // Rabinow P., Sullivan W. M. Interpretive Social Scena: A Reader. Berkeley, 1979.

[32] В одной из работ 3. Баумана сделана попытка показать, что эта роль посредника и переводчика в наше время вытесняет традиционную роль социолога-эксперта, дающе­го советы просвещенным правителям. Бауман подчеркивает, Однако, следующее важ­ное обстоятельство: посредническая роль социолога и — шире — интеллектуала, его открытость к пониманию разных «способов жизни» не должны вести к отказу от его собственной традиции рационального объяснения и интеллектуальной честности. См.: Ваитап Z. Legislators and Interpreters. Cambridge: Polity Press, 1987.

[33] См.: Forgensen D. L. Participant Observation: A Methodology for Human Studies. Newbury Park et al.: Sage, 1989. P. 19—20. (Applied Social Research Methods Series. Vol. 15.)

[34] Glazer В., Strauss A. The Discovery of Grounded Theory.

[35] Glazer В., Strauss A. L. Awareness of Dying.

[36] Ibid. P. 8.

[37] Ibid. P. IX.

[38] См., в частности: Schutz A. The Phenomenology of the Social World / Transl. by G. Walsh, F. Lehnert. Evanston: Northwestern University Press, 1967; Blumer H, Symbolic Interactionism. Englewood Cliffs: Prentice Hall, 1969, а также применительно к методам социального исследования: Denzin N. Interpetive Interactionism. L. et al.: Sage, 1989.

[39] Thomas W. L, Thomas D. S. The Child in America. N. Y.: Khopf, 1928. Заметим, однако, что эта теоретически продуктивная позиция становится крайне спорной, как только начинает восприниматься как утверждение о возможности полного, безостаточного сведения (редукции) мира поступков, наблюдаемого поведения к миру сознания и смыс­лов. В этом случае знаменитая фраза становится столь же плоской и бессодержатель­ной, как и противоположная крайняя позиция: поступки, которые люди действительно совершают, реальны по своим последствиям.

[40] Glazer B.. Strauss A. L. Awareness of Dying. P. 9—10.

[41] Glazer В., Strauss A. L. Awareness of Dying. P. 286—293. (Appendix.)

[42] Agar M. H. The Professional Stranger: An Informal Introduction to Ethnography. N. Y. et al.: Academic Press, 1980. P. 61.

[43] См.: Lofland J. Doing Social Life: The Qualitative Study of Human Interaction in Natural Settings. N. Y.: Wiley, 1976.

[44] См.: Goffman E. The Presentation of Self in Everyday Life. N. Y.: Doubleday, 1959.

[45] Под «социальной сконструированностью» здесь достаточно пока понимать смысло­вую и ценностно-нормативную определенность, то символическое «поле» смыслов, в котором происходит взаимодействие.

[46] Wolfe Т. The Electric Kool-Aid Acid Test. N. Y.: Bantam Books, 1983. Цит. по: Smith C.D., Kornblum W. (eds) In the Field: Readings on the Field Research Experience. N. Y: Praeger, 1989. P. 2—4.

[47] Liebow E. Tally's Corner. L.: Routledge and Kegan, 1967.

[48] Ibid.

[49] Whyte W. F. Op. cit.

[50] Следует упомянуть также более редкий случай, когда ученый, вынужденно и по дале­ким от науки причинам оказавшийся в некоторой ситуации, решает использовать эту ситуацию в исследовательских целях. В сущности, именно таким образом оказался на Тробриандовых островах выдающийся антрополог Б. Малиновский, интернированный как подданный враждебной державы («Argonauts of the Western Pacific», 1922). Отече­ственный исследователь Ю. Д. Карпов, находившийся в административной ссылке в Амурской области в 1969—1972 гг., осуществил комплексный анализ жизни сельской общины (устное сообщение канд. экон. наук, доц. НГУ Е. Е. Горяченко, участвующей в. подготовке материалов исследования Ю. Д. Карпова к изданию).

[51] Morales Е. Cocain. Цит. по: Smith С. D., Kornblum W. (eds.) In the Field: Readings on the Field Research Experience. P. 116.

[52] Галут в пер. с иврита — изгнание, рассеяние.

[53] Чиканос — потомки мексиканских иммигрантов.

[54] Myerhoff B. Op. cit.

[55] Myerhoff B. Op. cit.P. 89.

[56] Hammersley M., Atkinson P. Op. cit. P. 71—72.

[57] Gold R. L. Roles in Sociological Fieldwork // Social Forces. 1958. Vol. 36. P. 217—223. См. также: Junker В. Field Work. Chicago: University of Chicago Press, 1960.

[58] Ольшанский В. Б. Личность и социальные ценности // Социология в СССР. М., 1966. Т. 1.

[59] Hammersley М., Atkinson P. Op. cit. Р. 96.

[60] Mead М. Coming of Age in Samoa. N. Y.: Morrow, 1923.

[61] Freeman D. Margaret Mead and Samoa: The Making and Unmaking of an Anthropological Myth. Cambridge: Harvard University Press, 1983.

[62] Ibid. P. 66—68.

[63] Geertz C. Works and Lives: the Anthropologist as Author. Stanford (Ca.): Stanford University Press, 1988. P. 143—144.

[64] См., в частности: Becker H. S. Doing Things Together: Selected Papers. Evanston (111.): Northwestern University Press, 1986. Part 4.

[65] Hammersley M., Atkinson P. Op. cit. P. 156—157.

[66] Spradley J. P. Participant Observation. N. Y.: Holt, Rinehart & Winston, 1980. P. 78.

[67] Straus A., Corbin J. Basics of Qualitative Research: Grounded Theory Procedures and Techniques. Newbury Park et al.: Sage Publications, 1990. P. 69—72.

[68] Atkinson J. M., Heritage J. (eds.) Structures of Social Action: Studies in Conversation Analysis Cambridge: Cambridge University Press,1984. P. IX—XVI.

[69] С более точным — хотя и более сложным — описанием теоретических предпосылок анализа разговора лучше познакомиться по записи лекций X. Сакса. См.: .Atkinson J. M., Heritage J. (eds.) Structures of Social Action: Studies in Conversation Analysis. P. 21—27. Ch. 2 («Notes on Methodology»).

[70] Ibid. P. 191— 222.

[71] Ibid. P. 191.

[72] Ibid. P. 192.

[73] Ibid. P. 193.

[74] Thomas N. Out of Time: History and Evolution in Anthropological Discourse. Cambridge: Cambridge University Press, 1989. P. 9.

[75] Robinson W. S. The Logical Structure of Analytic Induction // Amer. Sociological Review. 1951. Vol. 16. P. 813.

[76] Lindesmith A. Comment on W. S. Robinson's «The Logical Structure of Analytic Induction» // Amer. Sociological Review. 1952. Vol. 17. P. 492.

[77] Lindesmith A. Opiate Addiction. Bloomington: Principia Press, 1947

[78] Denzin N. The Research Act. 3rd ed. New Jersey: Prentice Hall, 1989. P. 170.

[79] Geertz С. The Interpretation of Cultures. N. Y: Basic Books, 1973. P. 5.

[80] Geertz C. From the Native's Point of View: On the Nature of Anthropological Understanding // Rabinow P., Sullivan W. M. (eds.) Interpretative Social Science: a Reader. P. 227.

[81] Ibid. P. 227.

[82] Ibid. P. 228.

[83] См.: Hakim С. Research Design: Strategies and Choices in the Design of Social Research. L.: Alien & Unwin, 1987. P. 65—66.

[84] Shaw C. R. The Jack-Roller. A Delinquent Boy's Own Story. Chicago: The University of Chicago Press, [1930] \966;ShawC. R. The Natural History of a Delinquent Career. Chicago: The University of Chicago Press, 1931.

[85] Denzin N. The Research Act. A Theoretical Introduction to Sociological Methods. 3rd ed. Englewood Cliff: Prentice Hall, 1989. P. 183.

[86] См.: Kohli M. Biography: Account, Text, Method // Biography and Society. Beverly Hills, 1981. P. 164.

[87] См.: McCall М. М., Wittner J. The Good News about Life History // Becker H. S., McCall М. М. (eds.) Symbolic Interaction and Cultural Studies. Chicago: The University of Chicago Press, 1990. P. 47.

[88] Ibid.P.66.

[89] Becker H. S. Sociological Work. Chicago: Aldine, 1970. R 125—126.

[90] См.: Webb E. J., Campbell D. Т., Scwartz R. D., Sechrest L. Unobtrusive Measures: Nonreactive Measure in the Social Sciences. Chicago: Rand McNally, 1966, а также Denzin N. Op. cit. Ch. 10.

[91] Littler C. R. The Development of Labour Process in Capitalist Societies: A Comparative Study of the Transformation of Work Organization in Britain, Japan and the USA. L.: Heinemann, 1982. P. 117—145.

[92] Реструктурирование занятости и формирование локальных рынков труда в России: Научный доклад. М.: ИСИТО, 1996.

[93] Подробнее см., например: Thompson P. The Voice of the Past: Oral History. Oxford: Oxford University Press, 1978; Gardner G. В., Adams G. R. Ordinary People and Everyday Life: Perspectives on the New Social History. Nashville: American Association for State and Local History, 1983.

[94] См.: Conwell C., Sutherland E. H. The Professional Thief. Chicago: The University of Chicago Press, 1937.

[95] См.: Gagnon N. On the Life Accounts // Bertaux D. (ed.) Biography and Society. Beverly Hills, 1981.

[96] Garfinkel H. Passing and the Managed Achivement of Sex Status in an «Intersexed» Person. Part 1 (in collab. with R. J. Stoller) // Studies in Ethnomethodology. Cambridge, [1967] 1984. P. 116 — 185.

[97] Garfinkel H. Op. cit. P. 130.

[98] См.: Synge J. Cohort Analysis in the Planning and Interpretation of Research Using Life History // Bertaux D. (ed.) Biography and Society. Beverly Hills, 1981. P. 235—249.

[99] Классический анализ этого вопроса см.: Gottschalk L, Kluckhohn С., Angell R. The Use of Personal Documents in History, Anthropology, and Sociology. N. Y.: Social Science Research Council, 1945.

[100] Denzin N. Op. cit. P. 202—203.

[101] См., в частности: Блок М. Апология истории, или Ремесло историка. 2-е изд., доп. М.: Наука, 1986. Гл. 3 («Критика»).

[102] Вебер М. Избранные произведения: Пер. с нем. / Под ред. Ю. Н. Давыдова. М.: Про­гресс, 1990. С. 389—390.

[103] Denzin N. Op. cit. P. 205.

[104] Эти общие правила индуктивного вывода были сформулированы еще Дж. С. Миллем в «Системе логики» (1843).

[105] При отсутствии четких представлений о механизме причинной связи переменных (или отдельных событий) А и В единственным разумным основанием для построенного на опытных данных вывода о направлении причинной зависимости служит их последовательность во времени. Предшествование во времени — необходимое (но не достаточ­ное) условие причинного воздействия А на В.

[106] Справедливости ради следует отметить, что торжеству экспериментального метода в естественных науках немало способствовало совершенство некоторых технических приемов и устройств, позаимствованных из донаучной традиции алхимиков. После­дняя также уделяла большое внимание опытному знанию (как манифестации сверхчув­ственного знания) и активно использовала эксперименты-демонстрации или экспери­менты, ориентированные на практические цели, если можно считать практической це­лью получение гомункулуса или философского камня.

[107] См.: Петухов В. В. Словарь экспериментатора // Готтсданкер Р. Основы психологического эксперимента. М.: Изд-во МГУ, 1982. С. 454.

[108] Кэмпбелл Д.. Модели экспериментов в социальной психологии и прикладных исследованиях: Пер. с англ. / Сост. и общ. ред. М. И. Бобневой. М.: Прогресс, 1980. С. 207—208.

[109] Цит. по: Bogatz G. A., Ball S. (eds.). The Second Year of Sesam Street: A Continuing Evaluation. Princeton(N. J.): Educational Testing Service, 1971. Vol. 1— 2.11RieckenH. W., Boruch R. F. (eds.) Social Experimentation: A Method for Planning and Evaluating Social Intervention. N. Y., 1974. P. 306—307.

[110] Об оценочных исследованиях см. в частности: Стародубцев С. П. Оценочные исследования: первое знакомство // Социологические исследования. 1992. № 7. С. 60—62.

[111] Готтсданкер Р. Основы психологического эксперимента. М.: Изд-во МГУ, 1982.

[112] Случайные изменения результата, т. е. фиксируемое в конкретном испытании значе­ние зависимой переменной, которое собственно и характеризует основной эффект, — воздействие независимой переменной на зависимую (или отсутствие такового).

[113] Fisher R. A. The Design of Experiment. 3^rd ed. L.: Oliver and Boyd, 1942. P. 17—19.

[114] Петухов В.В. Указ. соч. С. 46.

[115] См.: Roethlisberger F. G., Dickson W. J. Management and the Worker. Cambridge: Harvard University Press, 1939.

[116] «Хоуторнский эффект», который, следуя выработанному в естественных науках об­разцу разрешения споров о приоритете, можно было бы именовать «хоуторнским эф­фектом плацебо, данного морской свинке при проведении экспертизы»...

[117] Сама процедура случайного распределения может быть осуществлена аналогично процедуре построения простой вероятностной выборки с использованием таблицы слу­чайных чисел (см. гл. 7). Если единицы отбора — отдельные испытуемые, классы, городские районы — имеют тенденцию к естественной группировке, либо эксперимента­тор особенно заинтересован в сравнении малочисленных подгрупп, то можно исполь­зовать вероятностные процедуры с кластеризацией и стратификацией.

[118] Кэмпбелл Д. Указ. соч. С. 51.

[119] Самая распространенная ошибка, совершаемая исследователями при проведении рандомизации в эксперименте,— замена случайного распределения попарным уравниванием, когда, скажем, к двум пожилым домохозяйкам со средним образованием в экспе­риментальной группе подбирают двух пожилых домохозяек в контрольной группе и т. д. Попарное уравнивание может вести к таким же неконтролируемым смещениям, как и использование квотной выборки (см. гл. 7). Иногда в случаях, когда отбор производит­ся внутри команд, школьных классов и других естественных группировок, попарное уравнивание после разбиения группы пополам допустимо, если приписывание групп к контрольным или экспериментальным условиям будет проводиться случайно. Однако в двумерном эксперименте (типа «есть воздействие — нет воздействия») такой под­ход неприемлем, т.к. ведет к резкому снижению статистических свойств получае­мых оценок.

[120] Federal Bureau of Prisons. Rational Innovation: An Account of Changes in the Program of the National Training School for Boys from 1961—1964. Washington (D. C.), 1964. Цит. по: H. W. Riecken, R. F. Boruch (eds.) Social Experimentation. N. Y.: Academic Press, 1974

[121] Впервые описан в статье Р. Соломона. См.: Solomon R. L. An Extension of Control Group Design // Psychological Bulletin. 1949. Vol. 46. № 1. P. 137—150.

[122] См.: Кэмпбелл Д. Указ. соч. С. 88—89.

[123] Напомним, что стандартная ошибка среднего равна стандартному отклонению теоретического распределения выборочных средних. Эта величина используется как мера, ошибки выборки. Выборочные средние (т. е. средние значения множества вы­борок из гипотетической генеральной совокупности) распределены приблизительно нор­мально. А вот распределение разностей выборочных средних (t-распределение) выгля­дит как «уплощенное» нормальное распределение, причем чем меньше размер выбор­ки, тем более плоским и «размазанным» выглядит t-распределение. Это распределение было впервые описано У. Госсетом (опубликовавшим свои результаты под псевдони­мом Стьюдент). Госсет показал, что для малых выборок вероятностное оценивание выборочных средних дает надежные результаты лишь в том случае, если вместо самого распределения средних мы рассматриваем распределение их разностей.

[124] Используемая нами формула основана на некоторых важных предположениях: о том, что группы отбирались независимо и случайно; что дисперсии соответствующих гене­ральных совокупностей неравны; что параметры совокупностей распределены нормаль­но. Существуют и иные, несколько отличные формулы для расчета t, которые применя­ются в тех случаях, когда сравниваемые подвыборки-группы невелики и получаемые для них данные каким-то образом «связаны», скоррелированы (например, если мы срав­ниваем групповые средние братьев и сестер или средние оценки одних и тех же школь­ников в первом классе и на выпускных экзаменах). Соответствующие формулы и пояс­нения можно найти в любом статистическом руководстве, а также в книгах, включен­ных в список дополнительной литературы по теме.

[125] Такие комбинации называют еще «обработками». Источник последнего термина — сельскохозяйственные опыты, для которых Р. Фишер разработал первые факторные планы, сочетавшие различные способы ухода за растениями, условия освещенности, типы почвы и режимы полива.

[126] Многочисленные примеры таких планов и описания соответствующих методов ана­лиза результатов см. в: Дружинин Н. К. Выборочное наблюдение и эксперимент. М.: Статистика, 1977; Готтсданкер Р. Основы психологического эксперимента. М.: Изд-во МГУ, 1982; Вознесенский В. А. Статистические методы планирования эксперимента в технико-экономических исследованиях. 2-е изд., испр. и доп. М.: Финансы и статис­тика, 1981.Гл. 2,3.

[127] Miller W. L. The Survey Method in the Social and Political Science: Achievements, Failures, Prospects. L.: Frances Printer Publ., 1983. Part 1.

[128] Ibid. P. 6—7.

[129] Например, размерность матрицы «респонденты х переменные»может быть 2000 (респондентов х 32 (переменных), а размерность матрицы«городах переменные» — 6 (городов) х 4 (агрегированных показателей).

[130] См.: Hakim С. Research Design: Strategies and Choices in the Design of Social Research. L.: Alien & Unwin, 1987. P. 76—77.

[131] См.: Lazersfeld P. F., Berelson В., Gaudet H. The People's Choice: How the Voter Makes Up His Mind in a Presidential Campaign. N. Y: Columbia University Press, 1944.

[132] Hakim C. Op. Cit. P. 91¾92.

[133] Достаточно сказать, что проведение панели требует постоянного отслеживания адресов участников, поддержания контактов с ними. С этой целью используют и поздравительные открытки, и рассылку отчетов, и даже местные собрания респондентов.

[134] «Коронарный тип личности», т.е. особенно подверженный сердечно-сосудистым заболеваниям.

[135] См.: Hillery G. A. Communal Organizations. Chicago: ChicagoUniversity Press, 1955.

[136] Здесь и далее мы говорим о «причине» лишь в том смысле, что значение латентной переменной детерминирует. Определяет значения индикаторов (или наоборот).

[137] Среди справочных изданий общего характера следует в первую очередь указать на: Robinson J. P. et al. Measures of Political Attitudes. Ann Arbor: ISR, 1968; Shaw M. E., Wright J.M. Scales for the Measurement of Attitudes. N.Y.:McGray-Hill, 1967;MillerD. E. Handbook of Research Design and Social MeasurementN. Y.: Mckay, 1970.

[138] Более строгое и систематическое изложение этой темы см.: Стивенс С.С. Математика, измерение и психофизика //Экспериментальная психология: Пер. с англ. М.: Изд-во иност. лит., 1960. Т. 1. С. 19—89). См. также: Клигер С.А., Косолапов М.С., Толстова Ю.Н. Шкалирование при сборе и анализе социологической информации. М.: Наука, 1978. С. 7—39.

[139] Личностная тревожность в отличие от реактивной мало зависит от внешних травмирующих или угрожающих факторов и может рассматриваться как устойчивая индиви­дуальная черта.

[140] Открытым обычно называют вопрос, ответ на который респондент дает в свободной форме, закрытым — вопрос с жестко фиксированными альтернативами ответа. Откры­тые вопросы, в принципе, позволяют респонденту точнее выразить свое мнение, одна­ко к их недостаткам можно отнести сложность кодирования, ограничения на сопоста­вимость данных и возможности анализа.

[141] Vaus D. A. de. Survey in Social Research. L.: Allen & Unwin, 1986. P. 71—74.

[142] Bradburn N. M., Sudman S. et al. Improving Interview Method and Questionnaire Design. San Francisco: Jossey-Bass Publ., 1979. Ch. 6. P. 85—106.

[143] См., в частности: Barton A. Asking the Embarassing Questions // Public Opinion Quarterly. 1958. Vol. 22. № 1. P. 67—68; Bradburn N. M., Sudman S. Op. cit.

[144] См.: Bradburn N. М., Sudman S. et al. Op. cit. P. 1—13, 175—184.

[145] Ibid. P. 179.

[146] Gallup G. H. The Quintamensional Plan of Question Design // Public OpinionQuart. 1947. Vol. 11. P. 385—393.

[147] Для более детального ознакомления с этим классом шкал см.: Шмелев А. Г. Введение в экспериментальную психосемантику. М.: Изд-во МГУ, 1983.

[148] Berscheid E., Snyder M., Omoto A. The Relationship Closeness Inventory: Assessing the Closeness of Interpersonal Relationships // Journal of Personality & Soc. Psychology. 1989. Vol. 57. P. 806.

[149] Подробнее об этом лучше прочитать дополнительно. См., например: Ноэль Э. Массо­вые опросы: Введение в методику демоскопии. М.: Прогресс, 1978. Гл. 1, 2; Babbie E. SurveyResearch Methods. 2nd ed. Belmont: Walworth Publ., 1990. Ch. 7.

[150] Мы говорим именно об оценке надежности, так как строго определенная надежность равнакоэффициенту детерминации измеренных значений истинными значениями переменной, т.е. квадрату коэффициента корреляции.

[151] Намного более подробное и снабженное соответствующими статистическими деталями описание методов оценки надежности можно найти в книге: Аванесов В. С. Тесты в социологическом исследовании. М.: Наука, 1982.

[152] Подробнее о многоиндикаторном подходе к оценке качества измерения см.: Девятко И.Ф. Диагностическая процедура в социологии: очерк истории и теории. М.: Наука, 1993.

[153] Валидность связана с надежностью так называемым основным психометрическим соотношением: валидность теста не превышает его надежности, т.е. надежность является необходимым условием валидности и задает верхний предел ее значения (ненадежный тест не может быть валиден, а валидный тест всегда надежен). Это легко понять интуитивно. Если стрелка ненадежного, испорченного спидометра вращается случайным образом, нет смысла обсуждать, насколько «чисто» он измеряет скорость.

[154] См., например: Mitchell A. The Nine American Life-Styles. N. Y.: Warner Books, 1983.

[155] Ghiselli E. E., Campbell J. P., Zedeck Sh. Measurement Theory for the Behavioral Sciences. San Francisco: W. H. Freeman and Co, 1981. P. 277—279.

[156] См.: Cronbach L. J., Meehl P. E. Construct Validity in Psychological Tests // Psychological Bulletin. 1955. Vol. 52. № 3. P. 281—302.

[157] Номинальная дихотомическая переменная, т.е. принимающая лишь два возможных значения, в данном случае ¾ «да» или «нет».

[158] См.: Аванесов В.С. Указ. соч. М.: Наука, 1982. С. 57¾60.

[159] Тех, кто хочет узнать больше о разных методах шкалирования и готов преодолеть трудности, связанные с использованием некоторых статистических понятий, мы мо­жем отослать к обзорным работам, содержащим также необходимую библиографию: Грин Б. Ф. Измерение установки //Математические методы в современной буржуазной социологии. М.: Прогресс, 1966. С. 227¾228; Девятко И. Ф. Указ. соч.

[160] Thurstone L. L., Chave E. F. The Measurement of Attitudes. A Psychophysical Method and Some Experiments with a Scale for Measuring Attitude toward Church. 7th ed. Chicago: University of Chicago Press, [1929] 1964.

[161] Более полное представление о медиане как мере центральной тенденции и межквартильном размахе как мере разброса численных значений признака при необходимости можно получить из любого учебника по основам прикладной статистики. См., напри­мер: Гласc Дж., Стэнли Дж. Статистические методы в педагогике и психологии. М.: Прогресс, 1976. Гл. 4, 5. См. также гл. 8 настоящего издания.

[162] Фактические границы интервалов при построении гистограмм или полигонов распределения частот задают таким образом, чтобы численное значение выпадающей на данный интервал градации шкалы оказалось — с учетом принятого способа округле­ния — в середине интервала (так, для градации 3 фактические границы могут соста­вить 2,5 и 3,5). Более подробные сведения о правилах группирования значений пере­менной и графического представления полученного распределения частот можно найти в соответствующих разделах любого учебника по основам прикладной статистики.

[163] Дополнительные сведения о критике шкалы Терстоуна, а также о других методах отсева иррелевантных данных см., в частности: Клигер С. А., Косолапов М. С., Толстова Ю. Н. Шкалирование при сборе и анализе социологической информации. М.: Наука, 1978.Гл. 3; ,Девятко И. Ф. Указ. соч.

[164] Примеры шкал, разработанных Л. Гутманом и его сотрудниками, можно найти в классической работе: Stouffer S. A. Et al. Measurement and Prediction. N.Y.: John Wiley & Sons, [1950] 1966.

[165] В более строгой формулировке: логическая форма вопроса (суждения) должна предполагать, что вероятность принятия суждения является монотонно возрастающей (или убывающей) функцией шкальной позиции респондента.

[166] Напомним, что под индуктивным выводом обычно понимают рассуждение по схеме «от частных наблюдений — к общей эмпирической закономерности».

[167] Более детальные сведения о развитии выборочного метода можно найти, в частности, в интересной и доступной книге: Дружинин Н. К. Выборочное наблюдение и экспери­мент. М.: Статистика, 1979.

[168] См.: Fisher R. A. The Design of Experiment. 3rd ed. L.: Oliver& Boyd, 1942.

[169] В дальнейшем мы будем использовать термины «случайнаявыборка» и «вероятност­ная выборка» как взаимозаменяемые.

[170] RouncefieldM., Holmes P. Practical Statistics. Basingstoke: Macmillan Education Ltd, 1989. P. 122.

[171] Gallup G. A. Guide to Public Opinion Polls. Princeton:Princeton University Press, 1948.

[172] Составлено на основе таблицы: Appendix С: Random Numbers // Zeller R. A., Carmines E. G. Statistical Analysis of Social Data. Chicago: Rand McNally, 1978. P. 364—367.

[173] Здесь и далее речь идет о случайной безвозвратной выборке, так как выборка с возвращением отобранной единицы в совокупность на каждом шаге отбора не очень удобна практически (хотя и обладает рядом статистических преимуществ).

[174] В отечественной литературе сравнительный анализ разных основ и их применения в конкретных исследованиях осуществлен, например, в книге: Арутюнян Ю. В., Дробижева Л. М., Кондратьев В. С., Сусоколов А. А. Этносоциология: цели, методы и некото­рые результаты исследования. М.: Наука, 1984. Гл. IV.

[175] Подробнее об источниках смещений в основе выборки инекоторых способах борьбы со смещениями см.: Kish L. Survey sampling. N. Y.: J. Wiley, 1965. P. 53—59.

[176] В действительности нам понадобится как минимум 20%-й запас карточек с именами и адресами для замещения тех респондентов, которые окажутся недоступными даже 2—3 посещений. Доля «недоступных» в исследовании специфических популяций (например, зубных врачей или читателей «Вопросов литературы») может составить 40—50%, включая и длительно отсутствующих, и отказавшихся от сотрудничества и т. п. Соответственно в последнем случае «запас» должен составлять 40—50% от первоначально запланированного объема выборки.

[177] Обсуждение «послевыборочных» последствий различных процедур отбора можно найти, в частности, в книге: Henry G. T. Practical sampling (Appl. Research Methods Series. Vol. 21). Newbury Park etc.: Sage, 1990. Ch. 8.

[178] Henry G. T. Op. cit. P. 25.

[179] Подробнеесм.: Sudman S. Applied sampling. N. Y.: Academic Press, 1975. P. 126—130.

[180] Соответственно использование кластерной процедуры отбора лишено смысла при проведении почтовых опросов, централизованных телефонных интервью и локальных обследований.

[181] Sudman S. Op. cit. P. 70.

[182] В нашем случае так называемой территориальной кластерной выборки таковыми являются различия в численности населения отдельных деревень и хуторов.

[183] См.: Sudman S. Op. cit. P. 73—78.

[184] Источник: Hansen M., Hurwitz W. N., Madav W. G. SampleSurvey Methods and Theory. N. Y.: Wiley and Sons, 1953. 2 vols. (Vol. 1. P. 264. Table 3). Знаки «0» перед запятой опущены.

[185] См.: Sudman S. Op. cit. P. 78—79; Hansen M., Hurwitz W. N.. Madow W. G. Op. cit.

[186] Примером многофазной (многоступенчатой) стратифицированной выборки может служить выборка «Всесоюзного этносоциологического исследования» (рук. Ю. В. Арутюнян, 1971—1976 гг.). См. подробнее: Арутюнян Ю. В., Дробижева Л. М., Кондрать­ев В. С., Сусоколов А. А. Цит. соч. С. 111—123. Отметим также, что впервые в отече­ственной социологии многоступенчатая территориальная вероятностная выборка использовалась в исследовании читателей газеты «Правда», проводившемся В. Э. Шляпентохом в 1970-е гг.

[187] См.: Кокрен У. Методы выборочного исследования. М.: Статистика, 1976.

[188] Sudmап S. Op. cit. P. 89.

[189] В отечественной литературе примеры очень интересных исследований, основанных на целевом отборе, особенно многочисленны (причиной чему, очевидно, является хроническая недостаточность финансирования социологических исследований). Общее представление об используемых в них методах повышения качества информации можно составить, ознакомившись с несколькими хорошими работами, например: 47 пятниц. Функционирование общественного мнения в условиях города (программы и документы исследования). М.: ССА, 1969. Вып. 1.; Шубкин В. Н. Начало пути. М.: Молодая гвардия, 1919; Клявина Т. А., Хршановская С. П. В поисках зрителя (итоги опроса руко­водителей театров РСФСР) // Социологические исследования. 1988. № 3. С. 47—53.

[190] Henry G. Т. Op. cit. P. 21.

[191] Предвыборные опросы общественного мнения, проводившиеся различными россий­скими исследовательскими центрами в первой половине 1990-х гг., изобилуют столь многочисленными подтверждениями этой истины, что трудно выбрать один «негатив­ный пример» для критического рассмотрения. Систематический анализ просчетов в организации выборки таких опросов содержится в работах: Шляпентох В. Э. Предвы­борные опросы 1993 г. в России (критический анализ) // Социологические исследова­ния. 1995. № 10. С. 3—10; Мансуров В. А., Петренко Е. С. Изучение общественного мнения в России и СССР // Социология в России. М.: На Воробьевых, 1996. Богатый эмпирический материал, относящийся к ошибочным прогнозам итогов выборов в Думу 1995 г., см. в статье: Рубинов А. Социология сказала... // Лит. газета. 1995. 13 дек.

[192] Источник данных: Личко А.Е. Шизофрения у подростков. М.: Медицина, 1989. С. 6.

[193] Доказательства этих свойство см. в книге: Гласс Дж., Стэнли Дж. Статистические методы в педагогике и психологии. М.: Прогресс, 1976. С. 64¾65.

[194] Для небольших выборок (N< 100) лучше делить на (N- 1).

[195] Для сгруппированных данных более точной формулойдисперсии будет:

где k — количество разных значений (k< n), а

[196] Для больших выборок биномиальное распределение практически не отличается от нормального. Если Р и Q не слишком различны по величине, достаточно и не очень большой выборки.

[197] См., например, приложение 5 в книге: Дружинин Н. К. Логика оценки статистических гипотез. М.: Статистика, 1973.

[198] См.: Mueller J. H., Schuessler К. F., Costner H. L StatisticalReasoning in Sociology. 3rd ed. Boston: Haughton Mifflin Co., 1977. P. 196—205.

[199] Ibid. P. 197.

[200] Желательно не путать обсуждаемый здесь коэффициент сопряженности «тау» Гудмана-Краскела с коэффициентом ранговой корреляции «тау», предложенным Кендаллом. Отметьте также, что t = j².

[201] См.: Stouffer S. A. et al. The American Soldier. Princeton: Princeton University Press, 1949. Vol. 1; Kendall P. L., Lazarsfeld P. F. Problems of Survey Analysis // Merton R. K., Lazarsfeld P. F. (eds.) Continuities in Social Research: Studies in the Scope an