Концептуализация и измерение: общий обзор

Рис. 3. Модель измерения с латентной переменной и причинными индикаторами

Ясно, что скорее доход является причиной СЭС, чем наоборот. Несмотря на кажущееся сходство моделей измерения, изображенных на рисунках 3 и 4, их «поведение» на стадии анализа будет очень разным. Разными могут оказаться и методы оценки качества индикаторов для этих моделей. Даже без специального анализа можно сказать, что в модели с эффект-индикаторами (рис. 3) всякий «хороший» индикатор должен чутко реагировать на рост или убывание латентной переменной и изменяться «в согласии» с остальными. В модели, изображенной на рис. 4, дело обстоит не так просто: если, скажем, возрастет доход — возрастет и статус, но образование или профессиональный престиж вполне могут не измениться, остаться на прежнем уровне. Другое очевидное отличие связано собственно с отбором индикаторов: для модели на рисунке 3 любой «хороший» эффект-индикатор может заменить любой другой, и их общее число вполне можно сократить: скажем, высокие результаты выполнения одного «хорошего» теста интеллекта будут достаточно надежно предсказывать результаты бесчисленного множества других тестов. Если же мы попытаемся убрать какой-то причинный, формативный индикатор, то изменится не только объем нашей анкеты — изменится сама латентная переменная, которую эти индикаторы собственно и составляют: так, стоит «убрать» доход из числа индикаторов СЭС, как мы уже будем изучать что-то вроде социального, но уж никак не экономического статуса. Приведенные примеры позволяют понять, почему так важно явно задать модель измерения, связывающую индикаторы, которые мы собираемся отобрать, с теоретическими понятиями.

Многие реальные модели измерения еще сложнее только что описанных. Индикаторы могут быть скоррелированы между собой и, что хуже, с ошибками измерения, в число индикаторов могут одновременно входить и эффект-индикаторы, и индикаторы-причины. Часто разработка модели измерения ведет к радикальному прояснению теоретических гипотез и понятий, которые на предыдущих стадиях исследования носили чрезмерно абстрактный и общий характер. Так, социолог, стремящийся найти индикаторы, скажем, «межэтнической напряженности», попытается по меньшей мере разделить «причины» и «эффекты» среди таких показателей напряженности, как поселенческая сегрегация (склонность представителей этнических групп к компактному и раздельному поселению) отсутствие семейных и дружеских связей с представителями «чужого» этноса, число столкновений и вооруженных конфликтов, недоброжелательное освещение «чужаков» в местной прессе и т. п. В ходе такой работы он наверняка сделает более ясными и отчетливо сформулированными свои представления о механизмах возникновения межэтнической напряженности и ее последствиях.

В целом при поиске и отборе индикаторов полезно руководствоваться некоторыми общепринятыми правилами:

I. Используйте индикаторы, применявшиеся в более ранних исследованиях. Существует множество устоявшихся и проверенных индексов (т. е. суммарных показателей) и шкал, свойства которых достаточно известны. При возможности проверьте, насколько хорошо «работают» эти показатели в вашем случае, проведя небольшое разведочное (пилотажное) исследование. Сориентироваться в многообразии существующих показателей и шкал помогают соответствующие справочные издания и тематические обзоры.

2. Если общепринятого способа измерения для какого-то понятия не существует, попытайтесь разработать множество индикаторов для различных определений понятия и проверьте, как различия индикаторов будут влиять на различия в интерпретации результатов. Имея дело с многомерным понятием, стоит подумать, какие именно измерения, аспекты понятия существенны в рамках вашей исследовательской гипотезы.

3. Обычно установки и мнения имеют более сложную структуру и требуют использования большего количества индикаторов, чем, например, поведенческие события. Конечно, решающее слово в определении количества индикаторов (количества вопросов в анкете) принадлежит практическим соображениям. Пилотажные исследования, интервьюирование «фокусных» групп могут оказаться полезными в отборе индикаторов и исключении лишних вопросов. Они также важны для оценки надежности и валидности показателей.