Измерение установки методом Лайкерта. Роль критерия согласованности ответов.

(лаба 3).

Лайкерт предложил строить фрагмент анке­ты, направленный на измерение латентной переменной, в виде так называемого кафетерия — таблицы, строкам которой отве­чают наблюдаемые переменные, а столбцам — значения этих переменных.

Метод иногда называют методом суммарных оценок. Кратко охарактеризу­ем его суть и поясним, в чем состоит связь способа построения шкалы Лайкерта с тестовой традицией.

Приведем пример кафетерия. Предположим, что нас интере­сует удовлетворенность респондентов своей работой. Соответ­ствующий фрагмент анкеты будет выглядеть следующим образом – таблица как в третьей лабе, там где 5 оценок.

При разных формулировках суждений и обращениях к рес­понденту наборы предлагаемых ответов тоже могут быть разны­ми. Вместо набора ответов от "вполне согласен" до "совершенно не согласен", конечно, могут фигурировать другие наборы: от "полностью одобряю" до "совершенно не одобряю"; от "часто посещаю" до "никогда не посещаю" и т.д.

Плюсы, проставленные в табл. 7.1, означают ответы гипоте­тического респондента. Значение латентной переменной для каж­дого респондента будет равно сумме баллов, отвечающих степе­ням его согласия с рассматриваемыми суждениями, для нашего респондента — сумме (3 + 4 + 5 + 1 + ...). Если количество суждений равно, например, 10, то возможные значения нашей латентной переменной будут варьировать от 10 (наименее удов­летворенный человек) до 50 (наиболее удовлетворенный).

Предложение организации опроса с помощью включения в ан­кету "кафетерия" само по себе вряд ли могло получить имя автора. Соответствующая идея как бы "носилась в воздухе". Но заслугой Лайкерта явилось то, что он: а) предложил некий критерий, ко­торый, во-первых, показывает, насколько правдоподобно пред­положение о самом существовании измеряемой одномерной ла­тентной переменной, и, во-вторых, дает основания отобрать имен­но те наблюдаемые признаки (суждения), которые имеют отноше­ние к тому, что мы измеряем (в том числе показал, что пятибалль­ная шкала приемлема для измерения этих признаков); б) дал не­которое "оправдание" тому, что в качестве значения латентной переменной берется именно сумма значений наблюдаемых и что получающуюся шкалу можно считать порядковой.

Алгоритм построения шкалы Лайкерта предусматривает про­ведение некоторого пилотажного исследования, цель которого — отбор таких признаков, значения которых коррелируют с суммой значений всех остальных. Именно такие признаки предлагается включать в анкету, предназначенную для проведения основного исследования. Упомянутая корреляция и позволяет обеспечить по­ложительные ответы на три первых упомянутых выше вопроса. Прежде чем показать это, остановимся на вопросе о том, что зна­чит "признаки коррелируют".

Вычислив коэффициент корреляции между рангами проверяе­мого признака и суммой рангов всех остальных признаков, оце­ним, является ли он достаточно большим для того, чтобы можно было говорить о наличии соответствующей связи. Для этого зада­димся каким-то пороговым значением: будем считать, что если этот коэффициент больше 0,8, то связь есть, если меньше — то ее нет. Подчеркнем, что здесь мы имеем дело с довольно типичной для социологии ситуацией, когда задание порогового критерия является чисто субъективным делом исследователя и обоснование соответствующего выбора может опираться только на эмпиричес­кий опыт социолога. Перейдем к обещанному рассмотрению того, как в рассматриваемом случае реализуется тестовая традиция.

Первый вопрос — о существовании одномерной латентной переменной. После указанного отбора останутся только такие наблюдаемые признаки, каждый из которых коррелирует с сум­мой остальных. Это означает, что для измерения латентной пе­ременной будут использованы такие наблюдаемые, которые об­разуют связанный "пучок". В соответствии с приведенными в конце п. 7.4 соображениями это дает основание полагать, что за наблюдаемыми переменными действительно скрывается некий латентный фактор.

Можно показать, что при фиксации значения латентной пе­ременной (т.е. при рассмотрении только таких респондентов, для которых сумма баллов, приписанных ими рассматриваемым суждениям, будет одна и та же), связь между наблюдаемыми переменными пропадает. Таким образом, мы можем считать, что гипотетический латентный фактор действительно обуслов­ливает наблюдаемые связи.

Второй вопрос — о выборе адекватных наблюдаемых призна­ков. Та же связь, о которой мы только что говорили, свидетель­ствует и о том, что наши наблюдаемые переменные имеют отно­шение к одной и той же латентной.

Третий вопрос — о форме выражения латентной переменной через наблюдаемую. То, что о суммарной связи в рассматриваемом "пучке" наблюдаемых признаков мы судили по наличию корреля­ции между каждым признаком и суммой всех остальных, косвенно свидетельствует о пригодности именно суммы значений наблюда­емых признаков в качестве значения латентной переменной.

Имеется и более серьезное обоснование целесообразности сум­мирования результатов измерения наблюдаемых переменных. Оно базируется на изучении однофакторной модели ФА: на анализе тенденций изменения корреляции между латентным общим фак­тором и суммой баллов наблюдаемых признаков при стремле­нии количества таких признаков к бесконечности (соответству­ющие ссылки можно найти в названной выше работе Грина). Мы не будем рассматривать этот вопрос более подробно, по­скольку он требует достаточного погружения в математику. Кон­статируем только, что это лишний раз демонстрирует нам роль математики в эмпирической социологии.

Ради объективности следует также заметить, что имеются ра­боты, в которых высказываются серьезные сомнения в право­мерности обсуждаемой аддитивной модели по отношению к кон­кретным латентным переменным (так, в [Сознание и трудовая..., 1985] именно в таком ракурсе рассматривается проблема изме­рения удовлетворенности человека своим трудом).

Перейдем к рассмотрению нашего четвертого вопроса — о типе получающейся шкалы. Представляется очевидной ее поряд-ковость. Однако нередко имеется возможность полагать, что она интервальна. Попытаемся это обосновать. Соответствующие рас­суждения близки к тем, с помощью которых мы доказывали интервальность установочной шкалы Терстоуна.

Наш порядковый признак может принимать большое коли­чество значений (если, скажем, у нас 10 суждений, то суммар­ный балл изменяется от 10 до 50). Человеку трудно дифференци­ровать свои представления о таком количестве качественно раз­личных состояний латентной переменной. И даже если расстоя­ния между соседними баллами не равны, этим можно пренеб­речь, поскольку соответствующие различия будут очень малы с точки зрения возможности их четкой содержательной интер­претации. Будем поэтому считать их одинаковыми. Тем самым будем воспринимать шкалу как интервальную.

Описанная идея Лайкерта очень схожа с идеями, заложенны--ми в ФА. Отличие состоит в том, что: 1) здесь заведомо предпо­лагается, что фактор только один (в ФА количество факторов не задается априори, а определяется характером статистических дан­ных); 2) исходные признаки измеряются по порядковой шкале, соответствующая информация легко может быть получена от рес­пондента (ФА, как мы говорили, предполагает интервальность исходных шкал); 3) анализ корреляционной матрицы (анализ совокупной корреляции всех признаков друг с другом) заменя­ется оценкой силы корреляции каждого из них с суммой значе­ний всех остальных; 4) значение фактора определяется как сум­ма значений наблюдаемых переменных (в линейном ФА задей­ствована взвешенная сумма; веса определяются характером дан­ных и несут содержательный смысл, помогают интерпретиро­вать найденные факторы). Можно сказать, что шкала Лайкерта в описанном варианте представляет собой эвристический, легко реализуемый "вручную" (без использования ЭВМ) и опираю­щийся на сравнительно легко получаемую от респондента ин­формацию, подход, который в более серьезном, опирающемся на строгие математические гипотезы, виде заложен в ФА.