Концептуализация и измерение: общий обзор

Избрав определенный исследовательский план, социолог может сказать, что он будет рассматривать в качестве «случаев» в структурированной матрице дан­ных (табл. 5.7) и какой будет логика сравнений между случаями на стадии ана­лиза. Теперь ему предстоит решить, какими будут его исследовательские пере­менные — строки матрицы данных — и как будет осуществлен переход от тео­ретического понятия к измеряемому показателю. Решение этих двух взаимосвязанных проблем—концептуализации и измерения—необходимое условие перехода к разработке анкеты, плана интервью, схемы эксперимента и к сбору данных. Отметим сразу, что речь идет лишь о предварительном реше­нии, так как многие исследовательские задачи, связанные с измерением и ис­толкованием теоретических конструктов, возникают позднее, на стадии анали­за данных (и будут рассмотрены нами в соответствующих разделах).

Понятия социологической теории - скажем, «отчуждение», «культура беднос­ти», «социальный статус» или «коронарный тип личности»⁸—используются в качестве элементов для построения неких теоретических моделей, описываю­щих отношения между понятиями. Предположения о характере таких отноше­ний—это собственно исследовательские гипотезы.

Сложная структура социологических теорий не позволяет говорить о простой и однозначной их проверяемости. Как говорилось ранее (см. гл. 1), правдоподо­бие гипотез оценивается не в каком-то абсолютном смысле, а лишь относитель­но целой совокупности других вспомогательных гипотез, явно или неявно свя­занных с теоретическим «ядром». По этой причине сколько-нибудь разрабо-

⁸ «Коронарный тип личности», т. е. особенно подверженный сердечно-сосудистым за­болеваниям.

танные теоретические модели оказываются довольно сложными, и их пред­варительное описание (спецификация)—это необходимое условие любой эмпирической проверки.

Эмпирическое «истолкование» теоретических понятий в качестве переменных в матрице данных (их концептуализация) и перевод этих понятий на язык на­блюдаемых признаков, т. е. измерение, могут оказаться довольно сложными процедурами,' в чем-то сходными с процедурами построения теоретической модели. На первый взгляд, некоторые типы переменных не создают вовсе ника­ких проблем для измерения, так как они очень близки к тем способам категори­зации, которые мы употребляем в повседневной жизни (например, пол, воз­раст). Другие же, более абстрактные теоретические конструкты — отчуждение, социально-экономический статус или расовая сегрегация,—явно требуют боль­шего, чем формулировка одного показателя или одного вопроса анкеты. Ясно, что уточнение теоретического понятия и поиск соответствующих индикаторов в этом случае может быть только результатом специальной аналитической ра­боты. Конечная цель такой работы—сознание модели измерения, в которой бу­дут определены (специфицированы) все предполагаемые связи между теорети­ческим конструктом (понятием) и теми эмпирическими показателями, которые мы намерены использовать для его измерения. В этой модели нам придется также сделать некоторые предположения о возможных ошибках измерения (их случайном или систематическом характере). Ведь в действительности даже срав­нительно простые и очевидные показатели, фиксируемые с помощью одного стандартного вопроса, могут быть подвержены влиянию не только случайных ошибок, связанных с невнимательностью или погрешностями выборочной про­цедуры. Может быть, например, незамужние женщины склонны систематичес­ки занижать свой возраст? Если обратиться к «случаю Агнессы», описанному в главе 3 (см.: с.50—51), можно увидеть, что даже биологический пол в некото­рых случаях трудно определить однозначно. Пример столь простого признака, как «пол», позволяет увидеть и другую сторону проблемы: прежде чем искать подходящий показатель, нужно решить, как мы намерены интерпретировать соответствующее понятие в нашей теории. Если мы, к примеру, собираемся проверить гипотезу о влиянии половой идентичности на социальные достиже­ния, то нам недостаточно просто разбить наших респондентов на «муж.» и «жен.»: внутригрупповой разброс показателей успешности наверняка окажет­ся очень велик и вся наша объяснительная схема «поплывет». В действительно­сти нам лучше интерпретировать «половую идентичность» как некий континуум, плавный переход от одного жесткого полоролевого стандарта к другому, от край­ней «маскулинности» к «фемининности». Используя соответствующие показатели и шкалы, мы скорее всего обнаружим, что большего социального успеха добивают­ся люди, не следующие жестким предписаниям традиционной половой роли.

Итак, первый шаг в поиске индикаторов для теоретических понятий—это прояснение самих понятий. Теоретические переменные, в отличие от платонов­ских идей, не существуют «сами по себе», ожидая когда мы наткнемся на них. Они не имеют какого-то абсолютного, раз и навсегда определенного значения. Их значение определяется контекстом употребления, концептуальной схемой, которую мы используем. Например, если мы используем «религиозность» как понятие, характеризующее роль некой конфессии в политическом укладе наци­онального государства, наибольший интерес для нашего исследования могут представлять агрегированные (т. е. относящиеся к надындивидуальному уров-

ню) переменные, показывающие роль церкви в поддержании нормативной сис­темы общества, в принятии политических решений. Показателями здесь могут быть количество церковных приходов, наличие обязательных уроков закона божьего в государственных школах, участие церковных иерархов в работе зако­нодательной власти и т. п. Если целью нашего анализа является индивидуаль­ная «религиозность», то нас скорее заинтересует широкий спектр поведения и установок от институциональной религиозности, связанной с участием в цер­ковных обрядах, верой в спасение души и т. п. до расплывчатой убежденности в том, что «существуют некие сверхъестественные силы», или даже до устой­чивого интереса к астрологическим прогнозам.

Конечно, мы можем заключить, что отсутствие абсолютного, самоочевидного смысла в теоретических понятиях дает нам полную свободу в их определении. Но такое заключение будет ошибочным. Во-первых, теоретическое понятие, неповторимый смысл которого известен только самому теоретику, обладает все­ми достоинствами, кроме одного — оно больше не может служить средством коммуникации. Дабы этого не случилось, лучше всего давать определения, по­нятные не только вам, но и другим: все же наука—это коллективное предприя­тие. Более того, нужно соотносить собственные определения понятий с теми, которые использовались вашими предшественниками, в том числе и теми, чьи теоретические взгляды противоположны вашим. Ценность теоретического по­нятия — в его включенности в более широкую сеть теоретических представле­ний, во множестве связей с другими понятиями. Попытки начать с «нулевой ступени» ни к чему хорошему не ведут. Даже если вам отвратителен марксизм как идеология тоталитаризма, невозможно сказать что-то содержательное и интересное о таких вещах, как «классы» или «отчуждение» без учета того, что сказал о них Маркс.

В работе по уточнению теоретических понятий можно выделить три стадии. На первой стадии нужно составить по возможности полный список существу­ющих определений интересующего нас понятия. Основной путь здесь — ана­лиз литературы. Часто приходится анализировать и те смыслы, которые при­даются какому-то понятию в обыденной речи: понятия повседневного язы­ка редко обладают достаточной степенью формальной строгости, но их многозначность иногда позволяет выразить неочевидный и нетривиальный взгляд на вещи. Например, анализ того контекста, в котором употребляются понятия «стресс» или «психологическая травма», открывает широкий диапазон жизненных событий — от развода до потери работы. Если мы изучаем влияние травмирующих жизненных событий на рост хронической заболеваемости, нам не обойтись без анализа субъективного смысла различных событий для разных людей. На этом этапе могут оказаться полезными неформальные глубинные интервью, групповая дискуссия, анализ доступных биографических материа­лов и т. п. В результате описанной работы по обобщению существующих опре­делений (научных и обыденных) мы получаем возможность исходить из доста­точно общего и разделяемого большинством исследователей определения. Так, в работе Дж. Хиллери⁹ перечислено 94 определения понятия «сообщество» (community), большая часть которых включает три основных признака: локаль­ная область расселения; общие связи, основанные на чувстве идентичности с группой; социальное взаимодействие.

⁹ См.: Hillery G. A. Communal Organizations. Chicago: Chicago University Press, 1955.

На второй стадии мы осуществляем и обосновываем свой выбор трактовки понятия. Обоснование необходимо и в том случае, если мы решили использо­вать общепринятое определение, и тогда, когда нами предложено нечто абсо­лютно новое. Позднее, в ходе анализа данных, наша теоретическая модель ско­рее всего будет уточняться, но и в сборе, и в анализе данных мы будем руковод­ствоваться принятым рабочим определением. Так, если мы решим, что социологический смысл понятия «профессия» заключается в способе регуля­ции рыночных условий в пользу определенной группы, ограничивающей и кон­тролирующей доступ новых членов в свои ряды, мы скорее всего сосредоточим свое внимание на таких аспектах профессионализма, как автономия, контроль над процессом определения «внештатных» ситуаций и приписыванием ответ­ственности, обучение новичков и управление «публичным» образом професси­ональной группы. При этом мы, возможно, не уделим того же внимания таким аспектам профессионализма, как отношения с потребителями товаров или ус­луг, контроль над определенными ресурсами и т. п.

Большинство полученных нами определений будут многомерными, т. е. они будут включать в себя более одного аспекта или измерения. Поэтому на тре­тьей стадии следует отчетливо очертить существующие аспекты понятия и, возможно, выбрать те из них, с которыми мы собираемся работать. Во-первых, выделение отдельных измерений в многомерном теоретическом понятии необ­ходимо для того, чтобы найти соответствующие индикаторы для каждого из измерений. Во-вторых, в социологии мы часто используем категориальные пере­менные, состоящие из множества взаимосвязанных признаков, т. е. двух, трех или более качественных категорий. Примерами здесь могут служить пол, про­фессия, семейный статус, религиозная конфессия и т. д. Нередко признаки, со­ставляющие категориальную переменную, могут быть упорядочены по какой-то ординальной шкале. Скажем, социальный статус может быть низким, средним или высоким. Анализ размерности теоретического понятия, пред­ставляемого с помощью такой категориальной переменной, позволяет выявить различия между упорядочениями категорий по разным измерениям. Упорядо­чение религиозных конфессий по престижности будет отличаться от их упоря­дочения по степени религиозного фундаментализма. Сделав явным это разли­чие между смысловыми измерениями теоретического понятия, мы обезопасим себя от ошибочных выводов о характере взаимосвязей данной переменной с другими, т. е. от ошибок на стадии анализа данных.

Прояснив теоретические понятия, используемые в нашем исследовании, мы переходим к следующей важной задаче —поиску конкретных индикаторов для этих понятий. Нередко эту стадию работы называют стадией операционализа-ции понятий (о том, почему это обозначение является не вполне точным, будет сказано чуть ниже). Если, скажем, в исследовании профессиональной мобиль­ности ученых мы используем понятие «престижность университета», нам не­обходимо решить, в чем, собственно, выражается престижность: в высоком проходном балле на вступительных экзаменах, в количестве ежегодно проводи­мых международных конференций, в среднем индексе цитирования для про­фессоров и преподавателей? Возможно, полезной для определения престижно­сти будет экспертная процедура—например, престижность американских уни­верситетов определяется в ходе регулярных опросов ведущих специалистов в разных областях знания. Под операционализацией, таким образом, понимают процесс связывания теоретического понятия с эмпирическими наблюдениями,

где последние выступают индикаторами, показателями каких-то свойств, от­носящихся к данному понятию. Предполагается, что, скажем, результаты оцени­вания респондентами престижности универститетов показывают высокий или низ­кий престиж данного рода заведений приблизительно так же, как показания стрел­ки манометра показывают давление. Однако аналогия здесь весьма условна. Измерение в социологии обычно носит непрямой характер.- отдельный индикатор может отражать влияние более чем одной переменной, а каждая переменная может иметь множество индикаторов, т. е. операциональные определения тео­ретических понятий в социологии отличаются от таковых, скажем, в физике.

Многие эмпирические индикаторы могут рассматриваться как взаимозаменяе­мые. Идея взаимозаменяемости индикаторов была впервые проанализирована П. Ф. Лазарсфельдом. Так как измерение носит непрямой характер, ни один из существующих индикаторов не будет совершенным или безупречным. Хотя в определенной исследовательской ситуации можно указать причины, по кото­рым один индикатор лучше другого, в сущности они взаимозаменяемы. «Ис­тинное значение» переменной—это какая-то функция значений показателя и ошибки измерения. Поэтому измерение значения переменной и проверка гипо­тез о связях между индикаторами требуют использования множества показате­лей (более детальное обсуждение этого вопроса содержится в главе 6). На прак­тике социологи чаще всего используют несколько индикаторов для каждой су­щественной теоретической переменной, объединяя их на стадии анализа в некоторый суммарный показатель (индекс), или строя шкалу. То, как соотно­сятся индикаторы и теоретическая переменная, описывается с помощью моде­ли измерения. В простейшем случае, когда все индикаторы (обозначаемые про­писными латинскими буквами —Х₁, Х₂ X₃, Х₄) являются следствиями, результа­тами действия латентной, т. е. не наблюдаемой непосредственно переменной X, модель измерения будет выглядеть, как на рис. 3.

Обозначения а, b, с, d относятся к коэффициентам, показывающим влияние ла­тентной переменной на конкретный индикатор (они, как мы увидим позднее, выражают надежность этого индикатора), а е_i (т. е. е₁, e₂, е₃ ... и т. д.)—это

ошибка измерения i-го индикатора. Для ошибок в этой модели предполагается, что они не скоррелированы друг с другом (cov (e_i, e_j) = 0) и с истинным значени­ем X, а их средняя равна 0. В модели, представленной на. рис. 3, все индикато­ры — это так называемые эффект-индикаторы, все они находятся под влияни­ем X, и сила связей а, b, с, d соответствует «силе» этого влияния. Модели измерения с латентной переменной и эффект-индикаторами очень по­пулярны в социальных науках. Причина этой популярности в нашей склоннос­ти объяснять явные поступки людей, в частности, ответы на вопросы анкеты или выполнение тестовых заданий, неким внутренним свойством, качеством, навыком или предрасположенностью. Латентная переменная может быть, на­пример, интеллектом, измеряемым с помощью индикаторов-тестов. Другой пример: мы можем полагать, что участие в выборах и ежедневное чтение поли­тических новостей в газете—это индикаторы латентной «политической актив­ности» или «вовлеченности в политику».

Однако использование эффект-индикаторов — это не единственная возможность. Например, мы можем использовать такие индикаторы, как потеря работы, раз­вод, болезнь для измерения латентной переменной «жизненный стресс». В этом случае мы не предполагаем, что латентная переменная является причиной своих индикаторов¹⁰, скорее травмирующие жизненные события могут быть причи­ной стресса. Если мы имеем дело с какой-то из распространенных моделей со­циально-экономического статуса, в ней тоже будут присутствовать не эффект-индикаторы, а причинные (или формативные) индикаторы, т. е. индикаторы, значения которых детерминируют, определяют значение латентной перемен­ной. На рис. 4 изображена элементарная модель латентной переменной с при­чинными индикаторами (У—У—это индикаторы, У—латентная переменная).

Если У—это социально-экономический статус (СЭС), то Y₁—Y₄ могут пред­ставлять собой доход, образование, престиж профессии данного человека и «ка­

чество» его жилья (стоимость, престижность района и т. п.). Ясно, что скорее доход является причиной СЭС, чем наоборот. Несмотря на кажущееся сходство моделей измерения, изображенных на рисунках 3 и 4, их «поведение» на ста-

¹⁰ Здесь и далее мы говорим о «причине» лишь в том смысле, что значение латентной переменной детерминирует, определяет значения индикаторов (или наоборот).

дии 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» (т. е. надежный и валидный, см. гл. 6) 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:

1. 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 обзоры¹¹.

¹¹ 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., WrightJ. M. Scales for the Measurement of Attitudes. N. Y.: McGray-Hill, 1967; Miller D. E. Handbook of Research Design and Social Measurement. N. Y.: Mckay, 1970.

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 (см. гл. 6).

Прежде чем перейти к практическим проблемам конструирования вопросов для анкет и интервью, мы коротко рассмотрим уровни измерения, так как общее представление об уровнях измерения понадобится нам при обсуждении логики построения вопросов и ответов и использования шкал.

Уровни измерения

Существует несколько концепций измерения, по-разному определяющих, что может быть названо операцией измерения. В гуманитарных науках — и социо­логия не является исключением—наибольшее влияние имеет репрезентаци-онная концепция измерения, впервые детально обоснованная психофизиком С. С. Стивенсом. В этой концепции всякая операция измерения в конечном сче­те определяется как приписывание чисел вещам (свойствам, событиям) в соот­ветствии с определенными правилами, так что отношения между числами от­ражают (или представляют, репрезентируют) отношения между вещами. Та­ким образом, измерение представляет определенные свойства в виде чисел, поддающихся суммированию, сравнению и т. п. Однако наша возможность из­мерить какие-то эмпирически наблюдаемые свойства, представить отношения между вещами в виде чисел редко носит абсолютный характер. О некоторых эмпирических свойствах мы можем сказать, что они выражены «больше» или «меньше» для каждого конкретного наблюдения, но не можем указать случаи, когда это свойство абсолютно отсутствует: так, даже если испытуемый не ре­шил ни одной задачи, мы едва ли осмелимся утверждать, что он полностью лишен «интеллекта». Иногда наша способность измерять ограничена лишь воз­можностью отнести какую-то вещь (наблюдение) к определенному классу, при­чем между разными классами нельзя задать отношение порядка (больше — мень­ше). Иными словами, при измерении отношения между числами как-то зави­сят от отношений между вещами, и, следовательно, существуют ограничения для возможных преобразований чисел: игнорируя эти ограничения, мы теряем право утверждать, что наши числа что-то представляют, репрезентируют. Пра­вила приписывания чисел вещам, используемые нами в каждом конкретном случае, воплощают в себе эти ограничения и определяют достигнутый уровень измерения (номинальный, порядковый, интервальный, абсолютный).

Номинальные измерения

Номинальным измерением называют процесс отнесения объектов в классы. Все, что мы можем сказать об объектах, сгруппированных в один класс,— это то, что они идентичны в отношении некоторого свойства или признака, т. е. фактическое отношение между объектами — это отношение тождества (или различия). Для обозначения полученных классов могут использоваться и названия свойств, и числовые символы. Скажем, мы можем обозначать символом «О» мужчин, а символом «I»—женщин. Однако нельзя сказать, что признак «является мужчиной» в каком-то отношении меньше признака «является женщиной», или что «сумма одного мужчины и одной женщины равна единице». Хотя номинальные измерения довольно примитивны, они отнюдь не бесполезны, в чем мы убедимся при обсуждении методов анализа данных. Другими примерами номинального измерения могут служить на­циональность или место жительства.

Порядковые измерения

Измерение на порядковом (ординальном) уровне предполагает, что мы спо­собны упорядочить объекты по степени выраженности свойства или при­знака, т. е. определить для них отношение «больше-меньше». Например, мы можем говорить о низком, среднем или высоком социальном статусе или низкой, умеренной или высокой коммуникабельности. Однако в случае по­рядкового измерения мы не можем определить точно, насколько велико рас­стояние между соседними категориями. Иными словами, мы не можем ут­верждать, что человек, получивший оценку «3» по шкале популярности, в три раза более популярен, чем получивший оценку «1», или что расстояние между категориями «48» и «45» по порядковой (ординальной) шкале равно расстоянию между категориями «22» и «19». Иными словами, ординальное измерение задает отношение порядка между категориями какого-то свой­ства, но не позволяет говорить о том, «на сколько» или «во сколько раз» одна категория больше другой, т. е. ни точка отсчета (абсолютный ноль), ни единица измерения здесь не могут быть определены.

Интервальный уровень измерения

Об интервальном уровне измерения можно говорить тогда, когда мы спо­собны не только определить количество интересующего нас свойства в эм­пирических наблюдениях, но также определить равные расстояния между категориями, т. е. ввести единицу измерения. Соответственно числовое при­писывание становится здесь менее произвольным: объекту (наблюдению) присваивается число, соответствующее количеству измеряемого свойства, т. е. мы можем установить отношения равенства уже не между самими объек­тами, а между интервалами числовой шкалы: равные разности чисел соот­ветствуют равным разностям значений измеряемого свойства или признака. Классический пример интервального измерения в физических науках—это измерение температуры по шкале Цельсия (или Фаренгейта). Единицы из­мерения—градусы—равны, однако «0»—это произвольная точка. При 0°С вода замерзает, однако свойство «иметь температуру» отнюдь не исчезает. Если нулевая точка неабсолютна, то бессмысленно утверждать, что 30°С предполагают в три раза больше свойства «температура», чем 10°С.

Измерение отношений

Шкала температуры Кельвина, как известно, начинается с абсолютного нуля, и этот абсолютный нуль имеет определенный физический смысл (вспомните термодинамику), так что можно даже сказать, что здесь «температура кончает­ся». Шкала Кельвина—это шкала отношений. То же можно сказать и о физи­ческом измерении расстояний, в частности, об измерении роста. Человек, име­ющий рост в 2 метра, в два раза выше ребенка, чей рост 1 метр. Возраст челове­ка, доход—другие примеры шкалы отношений.

Зачем учитывать уровень измерения?

Во-первых, отметим, что наше изложение существующих представлений об уровнях измерения—пусть оно и было далеко не полным¹², позволило заме­тить, что хотя приписывание чисел объектам возможно практически всегда, далеко не все операции над полученными числами будут иметь какой-то смысл. Соответственно далеко не все методы группировки и статистического анализа данных уместны для номинального или, скажем, интервального уровня изме­рения (с ними социологам чаще всего приходится иметь дело). Существуют различные техники анализа для разных уровней измерения переменных. Спе­циальные методы построения социологических шкал, о которых будет гово­риться далее, также основаны на определенных представлениях о метрике пе­ременных, т. е. об уровне их измерения. Все эти соображения должны быть приняты во внимание и при конструировании инструмента сбора данных, на­пример, вопросника. Если мы хотим анализировать переменную «образование» по крайней мере на интервальном уровне, нам, вероятно, лучше использовать показатель «количество лет, затраченных на получение образования» и вклю­чить в анкету соответствующие вопросы. Однако если наша цель—всего лишь показать, что лица с высшим образованием или ученой степенью чаще выпи­сывают научно-популярные журналы, достаточно будет использовать привыч­ные «ординальные» категории — неполное среднее, среднее, высшее и т. п. (кста­ти, при анализе они, возможно, будут рассматриваться как номинальные). Важно помнить, что каждая переменная может быть измерена на разных уров­нях. Выбор определяется практическими соображениями, требованиями к ка­честву измерения (как правило, существует обратная зависимость между уров­нем и качеством измерения, о чем еще будет говориться дальше), предполагае­мой стратегией анализа данных. Практически всегда данные, позволяющие получить высокий уровень измерения, могут быть перегруппированы так, что уровень измерения станет ниже (обратное утверждение, к сожалению, невер­но). Например, при анализе мы можем разбить наших респондентов на три воз­растные категории, хотя в опросе использовали семь. Важно, однако, и то об­стоятельство, что исследователь, использующий наши данные для вторичного или сравнительного анализа (возможно, мы и сами захотим к ним вернуться) сможет пользоваться «сырыми», более дробными категориями.

¹² Более строгое и систематическое изложение этой темы см.: Стивене С. С. Математи­ка, измерение и психофизика // Экспериментальная психология: Пер. с англ. М.: Изд-во иностр. лит., 1960. Т. 1.С. 19—89). См. также: Клигер С. А., Косолапое М. С., Толсто-ваЮ. Н. Шкалирование при сборе и анализе социологической информации. М.: Наука, 1978. С. 7—39.