Лекции по методологии социологических исследований Деление шкалы заключается в интерпретации двух частей континуума и более как отдельных шкал. Предположим, измерительным инструментом является совокупность вопросов. Она делится на две группы, например, на вопросы с четной и нечетной нумерацией. По каждой группе подсчитываются средние значения переменной. Затем вычисляется коэффициент корреляции — мера надежности шкалы.
Отклонение результата измерения от истинного значения признака может быть обусловлено систематической ошибкой. В данном случае речь идет о правильности. Инструмент создает систематическую ошибку, например, в тех случаях, когда шкалы несбалансированы, респонденты неверно понимают вопросы, сказывается влияние интервьюера и т. п. Смещения шкалы, как правило, возникают при ранжировании объектов по списку. Позиции, стоящие в начале списка, обычно отмечаются чаще, чем последние. Такой инструмент является неправильным. Правильным будет предъявлять респондентам карточки с наименованием объектов оценивания, не забывая их перемешивать.
Точность измерения — это количество градаций переменной, которое может быть изменено в зависимости от задач исследования. Возраст принято исчислять годами, но для младших дошкольников разница в несколько месяцев не менее важна, чем разница в несколько лет для взрослых. Расстояние от дома до работы может быть подсчитано с точностью до ста метров, однако такая точность вряд ли понадобится. Чем больше градаций, тем более точные данные получает исследователь. При этом вероятность отклонения результатов от истинных значений признака возрастает — надежность снижается. Если укрупнить шкалу, надежность, конечно, повысится. Например, разделив возрастную шкалу на три класса—до 30 лет, 31 —60, старше 60 лет — мы будем ожидать отклонений лишь в пограничных зонах: 29 лет — 31 г., 59 лет — 61 г. Зато в один интервал попадут восемнадцатилетние и двадцатидевятилетние, которые значительно отличаются по возрасту.
Количество делений шкалы — результат разумного компромисса между стремлением к точности и требованиями надежности. Более точный инструмент, как правило, больше подвержен всякого рода неприятностям. Но надежность грубого инструмента не компенсирует грубости результатов. Как правило, при многократном повторении замеров и при отсутствии систематической ошибки их средняя приближается к истинному значению признака.
Устойчивость — это воспроизводимость результатов при многократных замерах. Дело в том, что меняться может не только характеристика объекта, но и сам измерительный инструмент. Он может быть точным и правильным, но неустойчивым. В отличие от правильности устойчивость нарушается по причине случайных ошибок. Устойчивость обратно пропорциональна точности. Чем чувствительнее инструмент, тем больше вариация получаемых данных. В технике устойчивость измерительного прибора в большинстве случаев можно уверенно контролировать. В социологии же, особенно при измерении установок, вторичный замер соотносится уже не со «старым» признаком, а с тем, к которому уже было применено воздействие инструмента. Возникает ситуация, аналогичная смещению замера при использовании техники «тест-ретест». Г.И. Саганенко, детально изучавшая устойчивость измерения, называет такую ошибку «эффектом первого замера»5.
Валидность инструмента связана с отношением между измерительным инструментом и результатами измерения. Предполагается, что если инструмент валидный, то существуют определенные эмпирические отношения между результатами его применения и другими свойствами или переменными. Эти отношения лежат в основе предикативной валидности — корреляции между результатами измерения и внешними критериями. Например, можно валидизировать тест интеллектуального развития студентов с помощью системы баллов за решение задач, а затем измерить корреляцию этого признака и оценками студентов за год. Такого рода корреляции часто интерпретируются как мера валидности. Надо только быть уверенным, что измерение валидно и релевантно по отношению к концепту. Но если так, то возникает вопрос: зачем нужно использовать тестовые баллы и тому подобные сомнительные операции, когда есть надежный объективный критерий? Иногда объективные замеры получить трудно, а иногда им должны предшествовать предварительные пробы. Например, экзамены — своеобразный тест — нужно выдержать до того, как выпускник университета получит возможность продемонстрировать свою профессиональную подготовку на деле.
Наиболее распространенный критерий валидности связан с мето
5 Саганенко Г.И. Социологическая информация: статистическая оценка надежности исходных данных социологического исследования. Л.: Наука, 1979. С. 66. дом «известной группы». Предположим, надо оценить валидность тествопросника для измерения политического консерватизма. В качестве внешнего критерия можно избрать социально-экономический статус. Мотивы такого выбора обусловлены теоретическим выводом, что консервативные установки более представлены в среднем классе, чем в среди бедных.
Если же обнаружится, что в среднем и низшем классах примерно одинаковое количество консервативно настроенных, предикативная валидность инструмента становится сомнительной. Высокая корреляция между социально-экономическим статусом и консервативной установкой, измеренной определенным образом, не валидизирует инструмент, а только не отвергает его. Это связано с тем, что независимый критерий может не иметь никакого отношения к консерватизму.
Конструктная валидность связывает измерительный инструмент со структурой теории. Она основывается на следующем рассуждении. Во-первых, предполагается, что инструмент измеряет определенное свойство; во-вторых, это предположение интерпретируется в терминах теории; в-третьих, устанавливается круг свойств, связанных или не связанных с инструментом; в-четвертых, предполагаемые отношения подтверждаются либо не подтверждаются эмпирическими данными, Если предсказание подтверждается, то инструмент считается валидным. В случае неподтверждения допустимы три версии: 1) инструмент не измеряет предполагаемое свойство; 2) ошибочна теоретическая модель, лежащая в основе предсказания; 3) неверно измерены критерии проверки предсказания.
В 1960 г. Милтон Рокичпредложил шкалу, измеряющую уровень догматизма. Этот инструмент представляет собой систему суждений, соотносящихся с «закрытостью» мышления безотносительно к содержанию какой-либо идеологии. Рокич полагал, что идеологические ориентации связаны с личностными характеристиками, стилями мышления и поведения. В частности, он использовал метод «известной группы», предложив профессорам и преподавателям назвать своих знакомых, которые, по их мнению, обладают «открытым» либо «закрытым» мышлением. Изучая религиозные группы, Рокич установил, что студенты-католики более догматичны, чем протестанты. Аналогичная зависимость наблюдалась между догматизмом и коммунистическими убеждениями. Либералы же, как ни странно, оказались менее догматичными6. Возможная критика шкалы Рокича связана с сомнением в ее релевантности: скорее всего, мышление общительных, коммуникабельных людей считается «открытым», а
6 Rokeach М. The open and closed mind. New York: Basic Books, I960.
общительных, коммуникабельных людей считается «открытым», а сдержанных и молчаливых — «закрытым», но эти характеристики вряд ли соответствуют идеологическим ориентациям.
4. Шкалы
Понятие шкалирования. Основные ошибки при построении шкал. Типы шкал. Шкала наименований. Требования к построению шкал. Упорядоченная шкала: ранги и баллы. Интервальная шкала и шкала отношений. Метрические или абсолютные шкалы. Вербальная, графическая и числовая интерпретации шкал.
Измерение — отображение эмпирической системы в числовую систему, сохраняющую порядок отношений между объектами. Классическая концепция измерения различает два способа приписывания объектам значений переменных. Первый способ называется оцениванием. Отображение свойства объекта на шкалу осуществляется здесь в условных единицах. Например, можно с той или иной степенью точности определить место человека на шкале «консерватизма». Никакой единицы консерватизма в распоряжении исследователя не имеется, градации могут меняться произвольно.
Собственно измерение требует определения единицы — эталона шкалы. В этом случае измерению поддаются лишь пространственные и временные признаки, а также численность — аддитивные величины. Однако в социальных и поведенческих науках получил признание более широкий взгляд на измерение как на приписывание объектам значений в соответствии с заданной системой отношений на различных уровнях.
Переменная — не то же самое, что реальные признак или свойство. Это своего рода линейка — совокупность норм и операций, которые необходимы и достаточны для квалификации события, свойства, отношения, словом, всего того, что принято понимать под фактами. Для линейки не очень важно, нанесены ли ее деления на деревянную, пластмассовую либо металлическую пластинку. Гораздо важнее градуировка шкалы, а также умение пользователя правильно производить замеры. Аналогичным образом обстоит дело и при измерении поведения, только «линейка» в данном случае имеет вид вопросника (или бланка наблюдения), а «прикладывание» их к объекту есть не что иное, как операциональное определение.
Как измерительный инструмент переменная конструируется исследователем путем установления континуума значений (градаций). Minimum minimorum континуума, как мы уже знаем, — дихотомия: «да» и «нет», плюс и минус, утверждение и отрицание. Фактически же мы почти всегда имеем дело с трихотомиями, поскольку в составе любой переменной положена градация «нет ответа» (или «нет данных»).
Таким образом, переменная содержит три компонента: 1) некоторую не всегда отчетливо сформулированную концепцию измеряемого признака, например, «электоральные предпочтения», «стабильность семьи», «образование» и т. п.; 2) шкалу — совокупность значений, задающих критерии классификации объектов; 3) операциональное определение — совокупность инструкций, регламентирующих процесс идентификации объекта по установленной шкале значений.
Элементарный уровень измерения — номинальный. Этому уровню соответствует шкала наименований, которая состоит из значений признаков, не упорядоченных по степени возрастания или убывания. Типичные примеры шкалы наименований: национальность, профессия, политические убеждения. Значения шкалы наименований конструируются в соответствии с логическими правилами классификации. Первое из них — правило непротиворечия. Оно гласит: «Объект может быть отнесен к одному и только одному классу, предусмотренному значением переменной». Иными словами, исследователь обязан называть вещи своими именами и избегать диалектики, при которой объект одновременно оказывается и тем, и другим. Сделать это не так легко, как кажется, — назвать вещь своим именем. Реакционеры иногда кажутся либералами, глупые — умными, женщины — мужчинами. Но даже в самых затруднительных ситуациях аналитик обязан дать однозначную квалификацию объекту. Здесь многое позволено. Единственное, что запрещено, — это квалифицировать объект как белый и черный одновременно.
Следствием данного правила является стопроцентная сумма частот всех градаций переменной. Если сумма частот превышает стопроцентную отметку, значит, по крайней мере некоторые единицы попали одновременно в два класса и посчитаны неоднократно. Так бывает, когда в вопроснике задают шкалу-ассорти, где можно выбрать и то, и другое, и третье. Например, спрашивается: «Что вы больше всего любите?» с вариантами ответов: мацу, шашлык, либерально-демократические свободы… Здесь можно предпочесть все подсказки вопросника, и стопроцентной суммы не получится, если хотя бы один из респондентов попал в классы любящих одновременно мацу и либерально-демократические свободы. Причина искажения в том, что приведенные позиции не составляют переменную, напротив, каждая из них — являет собой «обрезанную» версию переменной. Полноценная версия предполагает ответы «Да», «Нет» и «Не могу сказать».
Правильно построенная переменная представляет собой одномерный континуум. В отличие от многосоставных измерений он не требует агрегации. Отсюда второе правило — правило единого основания классификации. Нельзя разделять людей на умных и рыжих, потому что и рыжие иногда оказываются умными. Нельзя смешивать две разные переменные в одном вопросе. Нельзя не учитывать и изменение смысла переменной при ее перемещении в иной контекст. Например, вопрос об отношении к интеллигентам, заданный в Москве и Чикаго, окажется двумя разными вопросами, потому что в русской традиции принято приписывать интеллигенту роль носителя нравственного начала, тогда как житель Чикаго не сразу догадается, кто имеется в виду под «интеллигентом».
Третье правило — правило полноты. В изучаемой совокупности не должно быть ни одного объекта, не поддающегося идентификации по заданным значениям. Иными словами, объект должен быть распределен на континууме переменной и получить полагающееся ему место в одном из классов. Если же этого не происходит, процесс измерения «зависает» — линейку приложить просто не к чему и не к кому. Заметим, что позиция «Нет данных» решает проблему полноты, когда шкала не охватывает весь диапазон значений. Например, отказ респондента сообщить свой возраст не означает, что шкала возраста не имеет отношения к данному объекту. Примеры шкал, которые не имеют отношения к объекту, иначе говоря, не релевантны ему, многочисленны. Социологи часто пытаются осуществить замеры мнений, установок, других личностных характеристик, предполагая, что изучаемое свойство имеется у всех. Например, вопрос: «Как вы относитесь к Бурбулису?», задававшийся некоторыми центрами изучения общественного мнения в 1992 г., основывался на убеждении, что свойство «Отношение к Бурбулису» имеется у всех, кто попал в выборку. Исключалась сама возможность того, что у человека нет ни положительного, ни отрицательного отношения к Бурбулису. Позиция «Не могу сказать», казалось бы, включает в себя такого рода респондентов, однако сюда попадают не только не имеющие мнения, но и не имеющие самого признака.
В социологических измерениях нередко возникает разновидность искусственно созданных эмерджентных переменных — переменных, порожденных самой процедурой. Люди, не имевшие до момента интервьюирования никакого отношения к изучаемому признаку, конструируют это отношение в процессе межличностной коммуникации с интервьюером, отвечая «положительно», «отрицательно» или чаще всего «нейтрально». Причины эмерджентных переменных связаны больше всего с влиянием интервьюера.
Таблица 3.2
Мнения о том: кто из работников имеет наибольший шанс на продвижение, %
Кто, по вашему мнению, имеет наибольших шанс на продвижение?
Миссии
весь
Самостоя-тельных ответов
ответов с подсказкой
Тот, кто является хорошим специалистом
Тот, кто старается угодить руководству
Иные ответы
В книге Г. А. Погосяна, изучавшего порождения новых значений в процессе «полевой» коммуникации, рассказывается о типичных обстоятельствах, при которых переменные описывают не столько самостоятельное речевое поведение респондента, сколько ситуацию сбора данных. В частности, Погосян показал, что подсказка ответа существенно изменяет частотное распределение (табл. 3.2).
Из таблицы видно, что «подсказка» существенно увеличивает количество считающих, что хорошие специалисты имеют наиболее благоприятные шансы на продвижение по службе, и почти настолько же снижает количество указавших на угодливость. Если предположить, что открытые вопросы дают большую возможность для выражения самостоятельного мнения, подсказка приводит к артефакту: 62% выбрали соответствующую версию ответа, а не выразили свое мнение7.
Проектируя переменные, социолог стремится обеспечить их соответствие фактическому поведению объекта. В то же время он обязан организовать их в логическом отношении, пренебрегая тем обстоятельством, что «жизнь» часто бывает нелогичной и многозначной. Здесь намечается дилемма: либо описывать жизнь во всей противоречивости, либо конструировать схемы. В первом случае
7 Погосян Г.А. Метод интервью и достоверность социологической информации. Ереван: Изд-во АН Армянской ССР, 1985. С. 123 — 129. социологу лучше избрать для себя карьеру писателя, во втором случае необходимо постараться, чтобы логическая схема соответствовала действительности.
Требования взаимооднозначного соответствия и единого основания содержат в себе определенное насилие над «человеческой» реальностью. В жизни «да» часто переходит в «нет», «демократы» называют себя коммунистами, а плюс оказывается минусом. Лучше всего работать с номиналиями, которые, как предполагается, в наибольшей степени соответствуют языку социального взаимодействия и поведения. Номинальные измерения в социологических и социально-экономических исследованиях расцениваются как фундаментальные для понимания самой природы социальной реальности. С.В. Чесноков основывает такой вывод на предположении, что номинальные переменные являются конечным итогом процедур эмпирической верификации теоретических понятий всегда, когда объектом исследований в той или иной мере являются люди, их сознание и поведение. «Это обусловлено тем, — пишет С.В. Чесноков, — что и социолог-исследователь, и люди, выразившие добрую волю контактировать с социологом в роли респондентов, выражают свои реакции, формируют и описывают социальное в образах и понятиях, знаками которых являются слова, а не числа»8. Отсюда следует предположение об ограниченных возможностях числового анализа данных. Гуманитарным измерением С.В. Чесноков называет любое именование, а детерминационным анализом — установление следования «если а, то b», где аи b— имена9.
Вне сомнения номинальные переменные, фиксирующие конкретные значения, лежат в фундаменте социологического словаря. Однако эта их особенность коренится не столько в «живом языке» социального общения, сколько в эквивалентности значений переменных протокольным фактофиксирующим высказываниям. Такого рода номинальные «протоколы» вне зависимости от их содержания лежат в фундаменте любых научных описаний. Собственно шкалы (континуумы) представляют собой способы организации номинальных значений в идеализированных метриках, но в любом случае должно соблюдаться требование взаимооднозначного соответствия единицы и значения переменной.
8 Чесноков С.В. Детерминационый анализ социологических данных в режиме диалога: Препринт/Всесоюзный научно-исследовательский институт системных исследований. М.: ВНИИСИ, 1980. С. 45.
9 Чесноков С.В. Основы гуманитарных измерений: Препринт / Всесоюзный научно-исследовательский институт системных исследований. М.: ВНИИСИ, 1985. С. 5, 17. 6-365
Требования, предъявляемые к номинальным измерениям (идентификациям), должны выполняться и для шкал более высокого уровня: упорядоченных, интервальных и метрических.
Упорядоченная шкала отличается от номинальной тем, что ее градации располагаются в определенном порядке относительно возрастания либо убывания интенсивности свойства.
К классу упорядоченных относятся оценочные шкалы, установки и предпочтения. В социологии используются два вида упорядоченных шкал: ранги (рейтинги) и баллы. Ранги устанавливаются путем приписывания объекту места таким образом, что количество мест в точности равно количеству объектов. Например, можно распределить студентов по уровню подготовки и приписать каждому его место, начиная от первого и кончая последним. Иначе говоря, мы ранжируем их, зная, что вне зависимости от уровня знаний в группе должны быть первые и последние. Аналогичную систему производственного стимулирования, основанную на идее поощрения первых за счет последних, применил в 1960-е гг. В.М. Якушев, экспериментируя в одном из конструкторских бюро, — эксперимент получил известность под названием «Пульсар». Поскольку в любом случае кто-то окажется последним, группа ставится в условия конкуренции и борьбы за выживание.
Рейтинг как тип социального оценивания является нормой определенного типа культуры, основанной на приоритете индивидуального интереса перед интересами коллективными. Жизненный и профессиональный успех осмысливается здесь как победа над другими. В такого рода игре считается глупым и даже аморальным дать товарищу по классу списать контрольную работу — ведь это означает уступить ему в соревновании. В конечном счете загнанных лошадей пристреливают, не так ли? Все это происходит не только в учебе, но и в бизнесе, семье, общении, религии. Теория рационального выбора основана как раз на идее оптимизации индивидуального поведения при ограниченных ресурсах.
Балльные шкалы оперируют не местами, а школьными значениями. Эти значения не зависят друг от друга. В некотором смысле балльная шкала имеет эгалитарное происхождение. Все студенты, включая первого и последнего, могут получить тройки и быть счастливы в соответствии с теорией относительной депривации. Однако надежность такого рода шкал очень сомнительна, особенно в случаях, когда для означивания меток используются цифры. Расстояние от 4 до 5 — не то же самое, что расстояние от 2 до 3. У каждого преподавателя есть собственные предпочтения относительно участка континуума, на котором он распределяет студентов. Один ставит 2 и 3, другой 4 и 5. Как сравнивать их? Больших затруднений здесь не возникает, поскольку индивидуальные значения можно нормировать относительно среднего балла либо стандартного отклонения баллов у каждого преподавателя.
Упорядоченные шкалы оценивания предполагают логическое балансирование позиций относительно нейтрального центра. Это требование отражает более общее правило построения шкал: каждая категория шкалы должна характеризоваться равной вероятностью «попадания» объекта при условии случайного распределения. Иными словами, количество градаций справа от центра должно быть равно количеству градаций слева, Часто в качестве «центра» шкалы используется значение «Не могу сказать». Так создается очевидная двусмысленность в интерпретации данных. «Не могу сказать» означает, что респондент не может выбрать ни одну из предложенных позиций; но если «Не могу сказать» стоит в центре сбалансированной шкалы, имеется в виду «Затрудняюсь предпочесть что-либо».
Когда значения упорядоченной шкалы оценивания не имеют четко определенных границ, шкала превращается в полуупорядоченную. Фактически в социологических и психологических исследованиях чаще всего используются полуупорядоченные шкалы.
Интервальные шкалы основаны на процедурах, обеспечивающих равные или примерно равные расстояния между градациями переменной. В данном случае сравниваются не значения переменных, а расстояния между значениями. Иными словами, любые два измерения данной эмпирической системы, осуществленные по шкале интервалов, переводятся друг в друга с помощью линейной функции.
Если по номинальной шкале последовательность объектов устанавливается без особых затруднений, интервальная шкала предполагает решение проблемы сравнения расстояний между объектами10. Это свойство линейных преобразований, характерное для интервальных шкал, демонстрируется числовым примером: 5 — 2 / 2 — 1 = 24 — 15 / 15 — 12 = 3. Отношение разностей между шкальными значениями является в данном случае постоянным». Если один из объектов интервальной шкалы отображается в ноль, можно говорить о шкале отношений — частном случае интервальной шкалы. В данном случае фиксируется начало отсчета12.
10Саганенко Г.И. Социологическая информация: статистическая оценка надежности исходных данных социологического исследования. Л.: Наука, 1979. С. 14.
11Клигер С.А., Косолапое М.С., Толстова Ю.Н. Шкалирование при сборе и анализе социологической информации, М,: Наука, 1977. С. 20.
12 Там же. С. 22. б*
Построить интервальную шкалу можно с помощью парных сравнений либо используя, как это делал Л. Терстоун, судейские процедуры. Сначала создается массив релевантных суждений, описывающих измеряемый признак, например отношение, установку либо оценку. Затем экспертам предлагается расположить суждения по категориям от наибольшей интенсивности признака до наименьшей. Предполагается, что распределение судейских оценок вокруг шкальных значений подчинено нормальному закону. Отбираются те суждения, которые получил и согласованные оценки судей. Таков метод построения «интервалов, кажущихся равными». Наиболее известные методы построения шкал интервалов разработаны Л. Терстоуном, Р. Ликертом, Л. Гуттманом. Однако в современной социологии они используются редко.
Метрические, или абсолютные, шкалы соответствуют всем требованиям, предъявляемым к шкалам более низких классов, они имеют не только нулевую метку отсчета, но и единицу измерения времени, расстояния либо численности единиц. Здесь допустимы все преобразования с числами.
Приписывание значений объектам осуществляется в трех формах: вербальной, графической и числовой. Вербальная интерпретация переменных наиболее распространена в массовых опросах. В качестве элементов шкалы здесь выступают суждения, свидетельствующие о мнениях, ценностях, состояниях. Насколько адекватно это свидетельство — особая проблема. Ясно одно: сами суждения не более чем свидетельство о реальности, которая стоит за ними. Поэтому вербальная интерпретация шкалы выполняет в языке повседневности роль своеобразного зонда. Ее принципиальное отличие от обыденной речи заключается в четкой концептуальной структуре, адаптированной к многообразным речевым ситуациям и контекстам. Даже открытый вопрос, казалось бы, максимально ориентированный на лексику респондента, работает только при условии однозначного концептуального кодирования.
Вербально интерпретированные позиции шкалы воспринимаются достаточно отчетливо, если их немного. Но уже при выборе из пяти градаций начинаются затруднения. Например, категории «доволен» и «скорее доволен, чем недоволен» различаются со значительной степенью условности. В семипунктовой шкале возможности вербальной интерпретации оказываются исчерпанными. Здесь предпочтительнее графическое оформление шкалы, создающее возможность стандартного прочтения. Графическая интерпретация шкалы применяется в так называемых кросс-культурных исследованиях, где лексика инструмента требует перевода на язык респондента. Предполагается, что визуализация переменной в рисунке создает универсальный «паттерн» шкалы. Аналогичным образом используются жесты в межнациональном общении. Один из примеров инструмента, выполненного в графическом ключе, — картинки теста тематической апперцепции. Часто шкалы изображаются в виде линеек и пиктограмм. Хэрви Кэнтрил разработал «лестницу счастья»: на рисунке лестницы респондент должен отмечать свое нынешнее положение относительно наилучшего (верх лестницы) и наихудшего (низ лестницы) стечения обстоятельств, а затем указывать направление своего предполагаемого движения по «лестнице счастья». В одной из ранних версий шкалы установки Л. Терстоуном предлагался одиннадцатипунктовый континуум, выполненный в виде термометра.
Числовая интерпретация иногда ошибочно отождествляется с вербальной. Использование цифр в качестве имен числительных не означает введения метрики. Например, в целях кодирования мужчин можно обозначить цифрой 1, а женщин — цифрой 2. В данном случае применены метки, но не числа. Числа предполагают осуществление операций аддитивности, арифметических действий. Круг числовых шкал ограничен интервальным и метрическим уровнями измерения, где установлены единицы интенсивности свойства. –PAGE_BREAK–5. Единицы исследования
«Человеческие измерения» в социологии и измерения общностей. Идентификация групп. Надындивидуальная реальность. Институции как стандартные образцы социального взаимодействия. Отличие общностей от институций. Особенности институциональных единиц. Текст как единица исследования. Идентификация текстовых единиц в контент-анализе. Предметно-вещная среда. Идентификация событий.
Обычно объектами социологического исследования являются люди. Социологию отождествляют с массовыми опросами именно потому, что в подавляющем большинстве случаев речь идет о мнениях, установках, оценках и других личностных характеристиках. Словарь социологического исследования в значительной мере состоит из «человеческих измерений». Однако социальная реальность не ограничивается людьми.
В своем оригинальном замысле социология — это наука об общностях или ассоциациях, которые не сводятся к сумме составляющих их индивидов. Группы могут быть большими или малыми, но им всегда присуща определенная целостность, превосходящая рамки арифметической совокупности. Общностям (группам) присущи, например, такие характеристики, как сплоченность, численность, плотность расселения, «возраст». Особый класс групповых признаков образуют личностные свойства, превращенные в свойства идеальнотипического плана. Когда речь идет об экспансивности одних народов и невозмутимости других, предполагается, что данные свойства присущи именно народу и во вторую очередь — его отдельным представителям.
Если выделение людей в качестве единиц исследования не представляет особых трудностей, — основным элементом личностной идентификации является тело, то группы требуют определенного конструирования и единицы не всегда кажутся естественными. «Тело» группы можно распознать на некотором расстоянии, но чаще всего для этого требуются концептуальные средства. Толпа на площади подлежит пространственной идентификации. Производственный коллектив как группа идентифицируется институционально — в качестве средства опознания в данном случае выступает «место работы». Значительный класс групп составляют целевые группы — их системообразующий признак заключается в какой-либо целенаправленной совместной деятельности. Такова, например, футбольная команда. Люди разных возрастов и характеров, мужчины и женщины разных национальностей и убеждений попадают в социальную группу высококвалифицированных рабочих, причем многие из них имеют мало общего и по характеру труда, и по доходам, и по отношению к средствам производства. Шофер и парикмахер, пилот авиалайнера и ресторанный швейцар оказываются принадлежащими к одной группе. Хотя социологи стремятся разрабатывать групповые классификации максимально близко к естественным типам, единицами исследования вполне могут стать группы, выделенные по произвольным критериям. Теоретический и квазитеоретический дискурсы получают здесь практически неограниченную власть над действительностью.
Особый тип единиц социологического исследования составляют институции. Социальные институты не совпадают с группами, хотя являют собой стандартизированные образцы взаимодействия. Например, некоторые учреждения мы называем высшими учебными заведениями, не отождествляя их ни со студентами, ни с профессорско-преподавательским составом, ни даже с ректоратом. Университет находится в некотором месте и, как правило, занимает большое здание. Но здание может сохраниться, а университет исчезнуть. Чаще исчезают университеты, а здания сохраняются.
Флойд Оллпорт начинает свою книгу по институциональному поведению рассказом из университетской жизни. После трудных дебатов ректорат принял решение, смысл которого был не вполне понятен присутствовавшему здесь новичку.
— Вероятно, это решение соответствует интересам студентов, — спросил он ректора.
— Что вы, молодой человек, это решение вряд ли пойдет на пользу студентам; оно нужно институции в целом.
— Я понимаю, вы провели решение в интересах профессорскопреподавательского состава…
— Профессора будут очень недовольны этим решением, но они поймут, что интересы институции выше, чем их групповые интересы.
— Я догадываюсь, господин ректор, что все это нужно президенту…
— Молодой человек, — ответил мэтр, — я еще раз повторяю вам, что я имею в виду институцию, институцию! Наше решение нужно только институции, и никто более в нем не заинтересован13.
Что же такое институция? Это особая социальная реальность, отделенная от своих носителей и имеющая собственные свойства. Ф. Оллпорт называет институцией концептуальное поле, в котором люди ориентированы таким образом, как будто бы оно является реальностью. «Во всех кризисных ситуациях, — заключает свою мысль Оллпорт, — люди обращались к институциям как главной надежде на спасение»14.
Государства, учебные заведения, производственные организации, партии, органы управления — все они обладают характеристиками, не сводимыми ни к элементарным, ни к групповым параметрам. Город мы называем монопромышленным, исходя из собственных характеристик производственной структуры данного института. Регион — административная институция — формируется посредством установления границ, и его признаки достаточно обособлены от признаков общности — населения региона. Страна — геополитическое образование — является институцией, если имеет соответствующую международным стандартам форму государственного устройства. В противном случае государства нет, а есть население, племя, орда. Такие характеристики политического режима, как форма правления (монархия, тирания, республика), относятся исключительно к институции, а не к обществу, хотя и оказывают на него сильное влияние.
Часто отличие групповых признаков от институциональных неочевидно. Например, семья как группа лиц, объединенных родством или свойством и ведущих общее хозяйство, отличается от семьи как институционального образования. Какправило, вразвитыхцивилизо
13Allport F. Institutional behavior: Essays toward a re-interpreting of contemporary social organisation. 2nd ed. New York: Greenwood Press, 1969. P. 3.
14Ibid. P. 28,29. ванных странах в качестве средства институционализации выступают нормы права; в архаичных же обществах институционализация поддерживается обычаем и ритуалом.
Выбор институциональных единиц составляет достаточно сложную проблему при проектировании социологического и социальноэкономического исследования. В 1970-е гг. Т.И. Заславская и ее коллеги решали задачу типологизации социально-территориальной структуры аграрного сектора СССР. Было необходимо обосновать вертикальные уровни этой структуры, определить элементы каждого уровня и изучить горизонтальные и вертикальные связи между элементами. Республики, края и области значительно отличались по характеру социально-экономического развития и не могли рассматриваться как единицы анализа. В качестве объектов типологизации трудно было рассматривать и сельские районы, поскольку многие из них включали качественно разнородные территории. Наиболее однородными были поселения. Однако использование их в качестве единиц оказалось непредставительным для анализа социальноэкономической инфраструктуры села. Поэтому было решено пойти на паллиатив и остановить выбор на единицах областного уровня. В результате многомерной типологизации сельские территории страны были разделены на 12 классов, из которых четыре идентифицированы в качестве неаграрных, а восемь как принадлежащие аграрному сектору15. Выделенные типы регионов описывались, в частности, такими переменными, как «доля населения старшего возраста», «половая структура старшего населения», «уровень рождаемости», «доля детей и подростков», «доля молодого населения», «образование», «половая структура молодого населения», «сальдо миграции» и «занятость населения». Указанные переменные относятся к единице, сконструированной как «тип региона».
Другой пример социологического исследования институций — социокультурная типологизация стран Европы (в том числе России) по осям «открытость переменам / сопротивление переменам» и «коллективизм / индивидуализм»16. Страны Европы размещены в двумерном пространстве признаков, которое получено с помощью факторного анализа тридцати социокультурных индексов (рис. 3,1).
15Социально-демографическое развитие села: Региональный анализ / Т.И. Заславская, И.И. Беленькая, И.Б. Мучник и др.; Под ред. Т.И. Заславской и И.Б. Мучника. М.: Статистика, 1980. С. 33 — 42.
16Докторов Б.З. Россия в европейском социокультурном пространстве // Социологический журнал. 1994. № 3. С. 9. />
Рис. 3.1. Распределение некоторых стран Европы по двум социокультурным переменным
Здесь не возникает никаких трудностей с идентификацией государств, поскольку они существуют в качестве официально признанных субъектов международного сообщества. Иное дело — распространение признаков индивидуально-личностного характера на страны мира. В данном случае институциональная единица служит в качестве обозначения крупной региональной группы — населения страны. Бывает, что институции наделяются антропоморфными чертами, например, похожи на дядю Сэма или Джона Буля. Здесь мы вступаем в область аллегорий.
Следующая единица социологического анализа — тексты. Речь идет не только о письменной и устной речи, но и о символах невербальной коммуникации — языке тела, символах власти, престижа и богатства. Выделение текстовых единиц определяется целью исследования, и какие-либо «естественные образования» встречаются здесь крайне редко. Сам текст конструируется как самодостаточное смысловое единство.
Г.А. Ивахненко изучала цитатную речь в социологических публикациях. Поскольку цитатная речь не всегда оформляется кавычками и сопровождается библиографической ссылкой, а вместо прямого цитирования применяются аранжировка и вольное переложение источника, в качестве единицы исследования был определен «интекст» — текст в тексте. Более 20 тыс. интекстов характеризовались такими параметрами, как аксиологическая модальность, тематика цитаты, архаичность / современность, «внутреннее» и «внешнее» цитирование и другими (всего 49 переменных)17.
С анализом текстов (контент-анализом) связано обширное направление социологических исследований. В качестве единиц могут быть выбраны детские сказки, песни, газетные заголовки, рекламные сюжеты, письма на телевидение, плакаты, отдельные слова — все, что принято называть символами культуры. В.А. Гайдис, С.С. Рапопорт и Д.П. Турейките изучали содержание брачных объявлений в вильнюсском журнале «Шейма»18. В частности, устанавливался список личностных признаков, по которым автор объявления собирался найти себе партнера и связать с ним судьбу. При этом реально воспринимаемый текст брачного объявления был целостнее, шире, чем опубликованные в журнале несколько строк, а структура такого «полного» текста включала в себя различные признаки. Например, на спрос брачных объявлений женщин влияли следующие характеристики (ранжированы по мере падения спроса): род занятий («Я») — медицинский работник; возраст («Он») — может быть старше на 10 лет и выше; семейное положение («Я») — не была замужем; стиль письма — мелодраматический; возраст («Я») — 21 — 30 лет; местожительство — Вильнюс, Каунас; цвет волос («Я») — указан; наличие квартиры («Я») — квартира есть; семейное положение («Я») — не указано (начиная с данной позиции спрос начинает приобретать минусовые значения); черты характера («Он») — интеллигентный; наличие детей («Я») — один ребенок; возраст («Я») — 40 — 50 лет; рост («Я») — высокая; возраст («Он») — такой же возраст; рост («Он») — высокий;
17Ивахненко Г.А, Динамика научных коммуникаций в социологии: анализ пристатейных библиографий и журнале «Социологические исследования» (1974 — 1933 годы) // Социологический журнал. 1994. № 2. С. 143 — 144.
18Гайдис В.А., Рапопорт С.С., Турейките Д.П. Брачные объявления: некоторые результаты эксперимента журнала «Шейма» // Социологические исследования. 1985. № 4. С. 66 — 75; 1976. № 1. С. 82 — 92. наличие детей («Я») — двое детей. Аналогичные характеристики устанавливались по мужским брачным объявлениям19.
Классический образец изучения текстовых единиц — «семантический дифференциал» — тест, разработанный Ч. Осгудом и его коллегами для измерения коннотативных связей между понятиями, фигурирующими в массовой информации. По семипунктовым шкалам, образованным на «осях» активности, силы и оценки, Осгуд измерял ассоциативные связи между понятиями-образами «диктатуры», «Сталина», «Трумэна», «революции» и другими, получая в итоге расстояния между ними в семантическом пространстве20.
Бывает, единицами исследования становятся вещи — окружающая человека предметная среда. Типичный пример сбора данных о вещах — включенные в программу переписи населения 1989 г. характеристики жилищных условий. Казалось бы, вещи не имеют прямого отношения к социальной проблематике. Однако они могут сказать больше, чем сами респонденты. Например, АЛ. Овсянников (1984) изучал типологические характеристики благосостояния, в частности стоимость домашнего имущества. Он обнаружил, что в семьях служащих, занятых в отраслях торговли, бытового обслуживания и органов управления, для которых характерны исполнительский труд, а также сравнительно невысокая зарплата и уровень доходов в целом, тем не менее, имеется значительное по стоимости имущество — в два раза выше среднего21. Стоимость имущества — несомненно, характеристика вещей — является в то же время признаком благосостояния семей.
Особый тип социологических единиц — события. Если не считать монографических исследований, анализ ситуационных единиц в социологии встречается достаточно редко. Трудность состоит в идентификации такого рода единиц — определении их пространственных и временных рамок.
Если социологу приходится иметь дело с локализованным эпизодом, дело значительно упрощается. Летом 1993 г. Ф.Н. Ильясов и О.А. Плотникова провели небольшое обследование нищих в Московском метрополитене22. Помимо самих нищих и тех, кто подает, они
19 Там же. С.72.
200sgood Ch., Suci G., Tannenbaum P. The measurement of meaning. Urbana, Ill.: Chicago University Press, 1995.
21Овсянников А.А. Взаимосвязь труда и потребления: опыт типологического анализа//Социологические исследования. 1984. № 1. С. 85 — 86.
22Ильясов Ф.Н., Плотникова О.А. Нищие в Москве летом 1993 года // Социологический журнал. 1994. № 1. С. 150 — 156. выделили в качестве единицы саму ситуацию подаяния, которая описывалась несколькими признаками: частота подаяния (как установлено, она мало зависит от интенсивности пассажиропотока); «кумулятивный эффект» (нищий, сидящий в переходе метро через несколько десятков метров после первого, получает примерно такое же по величине и частоте подаяние), а также «драматургия» (типичные образы-роли нищих).
В 1927 г. чикагский историк Лайфорд Эдварде исследовал социальные революции. Общее количество рассмотренных им эпизодовединиц было небольшим (буржуазные революции в Англии и во Франции, революция 1917 года в России), однако впервые само событие революции было проблематизировано: Эдварде интерпретировал революцию как постепенный процесс разрушения институциональной организации общества. «Насильственные действия называют революцией потому, что консерваторы не хотят признать тот факт, что революция уже произошла», — замечает Эдварде23. Какие же признаки наиболее существенны для революционных событий в истории? Первый симптом приближающейся революции — нарастающее стремление к путешествиям; второй симптом — рост аморализма и отклоняющегося поведения; третий симптом — настроения разочарования, сочетающиеся с «эффектом раппорта» — спонтанным взаимным реагированием членов сообщества; четвертый симптом — рост благосостояния и культуры низших классов, а также их влияния в обществе. В отличие от общепринятого мнения Эдварде считал, что революциям предшествует не обнищание народа, а, наоборот, улучшение ситуации после длительной депрессии. В числе признаков революционного процесса он указывал также на «трансфер лояльности интеллектуалов»24, либерализацию режима, возникновение экономической инициативы и социальную мифологию. Хотя эти переменные и не определяются Эдвардсом как «измерители», они релевантны для всего класса исторических эпизодов, именуемых революциями.
В современной социологии получил распространение «девелопменталистский» методологический подход, при котором внимание исследователя сосредоточивается не на структурных
23Edwards L. The natural history of revolutions. 2nd ed. Chicago: The University of Chicago Press, 1970. P. 9.
24 Это понятие подробно рассмотрено в публикации: Батыгин Г.С. Трансфер лояльности интеллектуалов // Этика успеха. Вып. 2. Москва — Тюмень: Центр прикладной этики, 1994. образованиях, а на процессах изменений и протекания событий. Предлагается изучать события, а не вещи, процессы, а не состояния. Событие становится фундаментальной единицей социологического исследования25. Трудность состоит в том, что событие как единица социологического исследования так же, как и структурные единицы, требует логической идентификации. Только в этом случае возможен и анализ изменений.
продолжение
–PAGE_BREAK–6. Системные описания
Уровни системных описаний: индивидуальное, реляционное, интегративное. Типология переменных: абсолютные, относительные, сравнительные, контекстуальные; аналитические, структурные, глобальные. Взаимосвязь системных описаний.
Единица исследования — будь это человек, группа, институция, текст, вещь или событие — представляет собой часть системного универсума и сама в свою очередь состоит из множества элементов. Аналогичным образом русская матрешка находится внутри некоторого количества других матрешек и сама содержит матрешки меньшей величины. Проблема заключается в том, что надындивидуальные образования — группы, регионы, учреждения — обладают некоторыми характеристиками, не выводимыми из индивидуальных признаков. Эта проблема активно обсуждается в теоретической социологии начиная с XIX в. Э. Дюркгейм понимал под социальными фактами надындивидуальные, коллективные феномены. Утилитаристы трактовали общество как сумму индивидуальных интересов, а М. Вебер рассматривал социологию как науку о смыслах, которые вкладываются совместно действующими субъектами в их поведение. Т. Парсонс предложил синтез «номиналистического» и «реалистического» направлений, а в современной социологии идет полемика о том, возникает ли структура общества из индивидуальных действий, либо, наоборот, действия индивидов детерминированы надындивидуальными структурами.
Не вдаваясь в вопрос о возникновении курицы и яйца, можно указать три уровня системных описаний социологического объекта: элементы, отношения между элементами и целостные системные образования.
25Sztompka P. Sociology of social change. London: Blackwell, 1993. Первый уровень — индивиды, составляющие арифметическую совокупность. В большинстве случаев социологу приходится иметь дело с отдельными людьми, странами, институциями, текстами, событиями. Несмотря на то, что люди, страны, институции, тексты и события являют собой сложные системы, единицы исследования выступают в качестве самодостаточных объектов, обладающих собственными параметрами.
Второй уровень — отношения между элементами совокупности. Реляционные описания относятся не к индивидуальным элементам, а к отношениям между ними. Если речь идет, например, о групповой динамике, отношения описываются в терминах сплоченности / конфликтности. Если в качестве единицы выступает населенный пункт, расстояние между населенными пунктами — характеристика отношения.
Реляционные переменные могут быть производными от индивидуальных характеристик. Например, степень ковариации признаков — показатель отношения между ними. Этот показатель имеет надындивидуальный характер, хотя и выводится из индивидуальных параметров.
Третий уровень — целостные интегративные качества системного образования, не выводимые из индивидуальных признаков. Здесь совокупность предстает как неделимая (атомарная) самодостаточная единица. В наибольшей степени интегративными свойствами обладают социальные институции, но и группам присущи надындивидуальные описания.
Как соотносятся индивидуальные, реляционные и интегративные описания? Впервые эта проблема была проанализирована П. Лазарсфельдом, П. Кендалл и Г. Менцелем при осуществлении проекта «Американский солдат» (руководитель С. Стауффер)26. В частности, было установлено, что индивидуальное поведение военнослужащих более адекватно описывается не «личными» характеристиками, а групповыми и институциональными контекстами, в том числе родами войск, типами соединений и частей, где проходит службу американский солдат. Параметры личностной идентификации военнослужащего были соотнесены с параметрами групповых и институциональных структур. Приэтомисследователямудалосьпоказатьотносительную
26Lazarsfeld P. Kendall P. The relation between individual and group characteristics in «American soldier»//The language of social research/Ed. by P. Lazarsfeld. Glencoc:The Free Press, 1955; Lazarsfeld P., Menzel H. On the relation between individual and collective properties // Complex organisations / Ed. by A. Etzioni. New York: Holt Publishers, 1961.
несущественность прямой идентификации с тотальными символами военной организации как целого и государства (именно такая идентификация лежит в основе обычных приемов пропаганды). Более существенными оказались параметры, описывающие позицию личности в неформальной воинской группе на уровне подразделения, где особое значение имеет боевое товарищество. Отсюда следует вывод, что передача и исполнение приказов по формальным каналам власти могут быть эффективными лишь при условии, что они будут соответствовать нормам, сложившимся в неформальных воинских группах27.
Посредством самореференции устанавливаются абсолютные переменные. Иными словами, для описания единицы исследования в данном случае не требуется никаких сведений о других единицах либо совокупности в целом. Если речь идет о людях, «абсолютность» их личных характеристик (социально-демографических признаков, установок, мнений и т. п.) заключается исключительно в том, что они процедурно не выводятся из каких-либо иных признаков. Например, возраст «единицы» фиксируется путем непосредственного замера данного признака. Что касается происхождения абсолютных переменных, то очевидно: ни возраст, ни пол, ни профессия, ни ценностные ориентации не могут существовать вне социетального и группового контекстов. Абсолютные переменные формально описывают отдельно взятую единицу совокупности ее же атрибутивными признаками.
Относительные переменные формируются как описания отношений между двумя элементами совокупности: членов студенческой группы, населенных пунктов, государств и т. п. Еще раз следует заметить, что в качестве объекта описания выступают не элементы, а отношения между ними.
Сравнительные переменные устанавливаются для каждой отдельной единицы посредством сравнения значения, которое она занимает на некотором континууме, со значениями других единиц или группы в целом. Отличие сравнительных переменных от относительных в том, что в первом случае в качестве объекта описания выступает единица, а во втором — отношение. Типичный пример сравнительных переменных — рейтинг. Место, занимаемое политическим лидером в ряду других похожих на него лидеров, не имеет смысла вне содержания и величины ряда. Аналогичный пример — успеваемость студента. Ее можно замерить с помощью обычной для России системы оценок —
27Shils Е. The study of primary group // The policy sciences: recent developments in scope and method / Ed, by D. Lerner & H. Lasswell. Stanford: Stanford University Press, 1951. P. 64. в данном случае мы применили абсолютную переменную. Если придется определять первых и последних, возникнет сравнительная версия. Еще более сильный вариант — парные сравнения, где каждый сравнивается с каждым и подсчитывается «выигрыш».
Короче говоря, определяя первых и последних, неплохо знать, что с чем сравнивается. Рассказывают, что, когда Цезарь перевалил через Альпы и проезжал мимо бедного городка с крайне немногочисленным варварским населением, его приятели спросили со смехом: «Неужели и здесь есть соревнование из-за должностей, споры о первенстве, раздоры среди знати?». «Что касается меня, — ответил Цезарь с полной серьезностью, — то я предпочел бы быть первым здесь, чем вторым в Риме»28.
Относительные и сравнительные переменные аналогичны интеракции в духе Дж. Мида: переменная смотрится, как в зеркало, в другую переменную и осознает свое системное происхождение.
Контекстуальные переменные приписывают индивиду характеристику группы. Собственно говоря, сама принадлежность индивида к данной группе устанавливается путем такого формального приписывания. Если в случае абсолютных переменных мы можем более или менее уверенно утверждать, что индивид имеет пол, возраст, ценностные ориентации и т. п., в данном случае кажется, будто институт или группа имеют индивида. К контекстуальным переменным относятся такие признаки-именования, как «быть жителем крупного / среднего / малого города», «быть членом конфликтной / сплоченной группы», «быть сотрудником Академии наук».
Особенность контекстуальных переменных заключается в том, что посредством их приписывания осуществляется своеобразный перенос институционально-групповых признаков на индивидуальный уровень. С. Новак придерживается точки зрения, что контекстуальная переменная ничего не говорите социальных качествах самого индивида и свидетельствует только о его принадлежности к группе, обладающей известными качествами. Особенно это выражается в ситуациях, когда состав группы дифференцирован. Например, описание «Ян Ковальский живет в районе, где 90% жителей составляют католики» распространяет признак района на Яна Ковальского, который, входя в 90-процентное большинство либо в 10-процентное меньшинство, вносит свой — незначительный — вклад в групповую характеристику. «С того момента, как мы приписали Яну Ковальскому контекстуальную
28Плутарх. Сравнительные жизнеописания/ Пер. с древнегреч. Г. Строгановского, К. Лампсакова // Плутарх. Сочинения. М.: Худ. литература, 1983. С. 123.
характеристику принадлежности к группе, подавляющее большинство которой — католики, его собственное отношение к религии потеряло для нас интерес, — пишет С. Новак. — Верующие и неверующие в этой группе обладают одной и той же контекстуальной характеристикой — все они члены группы, преобладающее большинство которой — верующие»29.
Действительно, если отвлечься от содержания контекстуальной переменной, ее приписывание индивиду не предполагает никакой иной идентификации, кроме самого приписывания. Основания такой идентификации обнаруживаются в установлении влияния социальной подсистемы (в рассмотренном примере — католического района) на поведение личности. Часто ссылаются на классическое исследование Эмилем Дюркгеймом влияния различных социокультурных контекстов на уровень самоубийств. Он установил, в частности, что среди состоящих в браке уровень самоубийств снижается. При этом молодые люди, состоящие в браке, более склонны к самоубийству, чем молодые и неженатые: Семьи с детьми менее располагают к самоубийству, чем семьи, где детей нет. Дюркгейм искал интерпретацию связи переменных в концепции «солидарности» семейной жизни. С другой стороны, любые социальные идентификации могут рассматриваться как контекстуальные. Здесь социологу нередко приходится иметь дело с призрачными характеристиками, связанными с «приписываниями» фикций. К такого рода контекстуальным фикциям относится, например, ученое звание члена академии хиромантии. Более корректно внести в решение этой проблемы содержательные основания и понимать под контекстуальными переменными лишь те, которые приписывают индивиду «реальные» групповые и институциональные признаки. Вызывают сомнение и пограничные ситуации. Социальный статус — вне сомнения — интернализованная контекстуальная характеристика; возраст — абсолютная переменная, связанная с ролевыми идентификациями; установка также определяется в контексте группового взаимодействия.
Описание единиц представляет собой массив данных — сырой материал, требующий организации и анализа. Далее необходим переход к переменным группового уровня, описывающим совокупности и институты: аналитическим, структурным и глобальным. Возможности построения переменных индивидуального и группового уровней показаны на рис. 3.2.
29Nowak S. Methodology of sociological research. Dordrecht-Boston: Reidel Publishers, 1977. P. 60. 7-365
/>
Рис. 3.2. Типология переменных индивидуального и группового
уровней
Аналитические переменные формируются только на основе абсолютных переменных. Структурные переменные могут быть построены путем агрегации абсолютных, относительных и сравнительных. Глобальные переменные не требуют привлечения сведений индивидуального уровня. В свою очередь из переменных индивидуального уровня сравнительные переменные создаются на основе аналитических, а контекстуальные выводятся из аналитических, структурных и глобальных.
Первый тип групповых переменных — аналитические переменные. Как правило, они основаны на расчете мер центральной тенденции — средних величин. Известно, что процедура исчисления средних величин содержательно корректна при одномодальном распределении частот. В противном случае групповая переменная окажется фиктивной, как, например, средний размер обуви. Нередко аналитическая переменная утрачивает «индивидуальный» смысл и действует исключительно на групповом уровне. Например, среднее число детей в семье 1,5 не означает, что в некоторых семьях имеется полтора ребенка. Здесь аналитические переменные обособляются от исходных индивидуальных данных и перемещаются в область «объективных возможностей». Цель аналитических процедур (С. Новак имеет основания называть их агрегационными) заключается в том, чтобы установить, насколько распространено то или иное значение переменной в совокупности.
Структурные переменные аналогичны относительным и сравнительным. Они характеризуют отношения между двумя группами и более. Дециальный коэффициент, представляющий собой отношение среднего дохода 10% наиболее богатых людей к среднему доходу 10% наиболее бедных — пример структурной переменной. Дециальный коэффициент описывает не богатых и не бедных, а общество, в котором существует дифференциация доходов. В сравнительных исследованиях структурные переменные являются основными. Они применяются во всех случаях, когда делаются сопоставления между подгруппами массива.
Структурную переменную можно построить на базе индивидуальных данных двумя способами. Во-первых, они могут быть получены путем агрегации относительных и сравнительных характеристик индивидуального уровня, во-вторых, рассчитываются посредством сравнения уже сгруппированных аналитических признаков.
Глобальные переменные отражают целостные свойства совокупностей, не выводимые из индивидуальных характеристик. Когда мы утверждаем, что некое общество является демократическим, мы оперируем глобальным именованием. Типичный пример глобального описания в военной социологии — почетное наименование «гвардейская», приписанное соединению. Возможности эмпирической идентификации глобальных признаков остаются не вполне ясными. Дж. Коулмен полагает, что они наблюдаются преимущественно в «импрессионистической» манере. «Наблюдение группы как целого, — пишет Коулмен, — дает нечто такое, что обычно отсутствует при наблюдениях дискретных индивидов… Хотя эти (глобальные. — Г.Б.) наблюдения часто являются несистематическими и импрессионистическими, они позволяют проникнуть во всеобъемлющие аспекты групповых процессов».30 Действительно, многие признаки, требующие вывода и аналитического обоснования, устанавливаются в социологии в «импрессионистической» манере. Здесь возникает эффект, в чем-то близкий бэконовским «идолам» театра, площади и словесных ухищрений. Избавиться от этого эффекта невозможно, не избавившись от социологии, но можно заблаговременно распознать его и отличить имена от реальности.
30Coleman J. Properties of collectives // Coleman J., Etzioni A., Porter S. (eds) Macrosociology: Research and theory. Boston: Harvard University Press, 1970. P.77.
7*
продолжение
–PAGE_BREAK–Вопросы
1. Как соотносятся инференция, контингенция и нарратив?
2. Почему единичные наблюдения не могут служить основанием для научного вывода?
3. Какова роль «образов» в формировании пространства переменных?
4. Чем определяется соотношение единиц и переменных в проекте социологического исследования?
5. Чем отличается релевантность от надежности?
6. Почему точность и надежность измерений находятся в обратно пропорциональной зависимости?
7. Какие социологические признаки самые устойчивые?
8. Чем отличается конструктная валидность от эмпирической?
9. Почему в социологических исследованиях наиболее часто используется шкала наименований?
10. Чем различаются балльная и ранговая шкалы?
11. Какие процедуры используются для построения шкалы отношений?
12. Какие социологические переменные используются ‘ для описания общностей?
13. Чем отличаются социальные общности от институций?
14. Как идентифицируются текстовые единицы в социологическом исследовании?
15. Каковы методические особенности исследования событий? Как идентифицируются события?
16. Как соотносятся индивидуальное, реляционное и интегративное описания?
17. Чем отличаются абсолютные переменные от контекстуальных?
ЛИТЕРАТУРА
1. Аванесов B.C. Тесты в социологическим исследовании. М.: Наука, 1982.
2. Батыгин Г. С. Обоснование научного вывода в прикладной социологии. М.: Наука, 1986.
3. Бутенко И.А. Анкетный опрос как общение социолога с респондентами. М.: Высшая школа, 1989.
4. Докторов Б.З. О надежности измерения в социологическом исследовании. Л.: Наука, 1979.
5. Клигер С.А., Косолапов М.С., Толстова Ю.Н. Шкалирование при сборе и анализе социологической информации. М.: Наука, 1977.
6. Методы сбора информации в социологических исследованиях. Кн. 1,2/ Отв. ред. В.Г. Андреенков, О.М. Маслова. М.: Наука, 1990. 7. Паниотто В.И. Качество социологической информации. Киев.: Наукова думка, 1986.
8. Процесс социального исследования / Пер. с нем. А.Г. Шестакова, И.Н. Маросанова; Общ. ред. и послесл. Ю.С. Волкова. М.: Прогресс, 1975.
9. Пэнто Р., Гравитц М. Методы социальных наук/ Под ред. и со вступ. стат. В.А. Туманова и В.П. Казимирчука; Пер. с фр. С.В. Боботова и Ю.А. Глазова. М.: Прогресс, 1972.
10. Рукавишников В. О., Паниотто В.П., Чурилов Н.Н. Опросы населения. М.: Финансы и статистика, 1984.
11. Саганенко Г.И. Социологическая информация: статистическая оценка надежности исходных данных социологического исследования. Л.: Наука, 1979.
Глава 4.Теория 1. Дистанцирование
Что такое значимость переменной? Значимость и полезность. Эмпирия как отстранение от «живой фактичности». Понимание и «каузальное сведение». Понятие «объективная возможность». Эффект Фунеса.
Особенность социологического исследования заключается в том, что научная проблема возникает здесь как отражение общественной проблемы и соответствующих культурно-политических установок. Это обстоятельство часто служит источником недоразумений, основанных на смешении научного анализа с публицистической проповедью определенных идей и социальных установок. Ценности, интересы, предубеждения, присущие социологу в той же степени, в какой они свойственны «простым» людям, нередко существенным образом влияют и на постановку проблемы исследования, и на способы ее решения. Конечно, «живая жизнь» и внешнее давление социокультурных образцов на социологическую науку неизбежны и неустранимы. Они проявляются прежде всего в содержании исследовательской проблемы, т.е. в установлении тех «измерений» реальности, которые должны считаться значимыми. Знание здесь уступает место воле и ценности. Однако значимость устанавливается не произвольным образом. Она представляет собой эпистемическую норму, регулирующую способ рассмотрения объекта.
Ситуация предстает перед наблюдателем как хаотическое нагромождение форм, движений, эмоций — признаков, значимость и смысл которых остаются за пределами всякого понимания. Обычно в таких ситуациях наблюдатель использует когнитивные схемы и образы, которые он считает пригодными для интерпретации материала. Даже физики иногда прибегают к метафорам при изложении результатов экспериментов. Невозможно установить смысл наблюдения, обладая лишь точкой зрения внешнего наблюдателя.
Предположим, что мы наблюдаем за игрой в шахматы, не зная ничего о совершаемых партнерами действиях. Мы не знаем ни правил передвижения фигур на доске, ни целей участников, ни даже того, что идет игра. Путем тщательного эмпирического наблюдения можно установить в ней некоторые регулярности и ковариации, например, выражения радости у одного партнера сопряжены с выражением печали у другого; фигурки, напоминающие лошадь, перемещаются не по прямой, как все остальные, а делают «скачок» вбок; со временем фигурок на доске становится все меньше и меньше. Все эти наблюдения могут быть вполне достоверными, но какова их значимость? Имеет ли значение то обстоятельство, что фигурки и доска сделаны из дерева? Имеет ли значение время суток, в которое происходит игра? Надо ли учитывать возраст партнеров? Ответ на эти вопросы был бы вполне возможен при условии знания замысла самой игры. Тогда наблюдатель мог бы уверенно утверждать, что материал, из которого сделаны фигурки, совершенно не влияет на исход игры; равным образом несущественными являются цвет фигурок, возраст и пол партнеров, время суток.
Смысл игры заключается в системе ходов, которые могут предпринимать «акторы» на поле из 64 клеток. Чтобы постичь этот смысл, нужно научиться игре в шахматы у знающего человека, т.е. получить непосредственное знание о ней.
Предположим, как это сделал Ирвинг Хоффман, нарисовавший впечатляющую картину «драматургической социологии», что мир взаимодействия людей — поле игры, замысел которой надо установить посредством социологического исследования. Идея-схема «социальной игры» несколько сложнее шахмат, но основная трудность ее постижения — не в сложности, а в том, что в отличие от учебника дебютов и эндшпилей «книга жизни» недоступна простым смертным. Чтобы знать замысел происходящего, нужно обладать сверхъестественным откровением. Однако никто из пророков не брался за проведение социологического исследования. Социолг же обречен на то, чтобы восстанавливать смысл «игры» из хаоса наблюдений.
Вопрос о значимости переменной формулируется просто: почему исследователь предпочитает выбирать для признаков одни измерения и игнорировать другие? Но ответить на этот вопрос не просто. Попробуем отождествить социологическую теорию с «естественной картиной мира» и открыть пространство признаков, значимых для «людей с улицы», по сути, ничем не отличающихся от социолога. Для этого выйдем в поле и начнем «открытое» обследование, задавая респондентам ключевой вопрос: «Кто вы?». В Нью-Йорке, Лондоне, Москве и других так называемых цивилизованных местах будут называть профессию и, действительно, профессия определяет здесь место человека в жизни и его картину мира. В архаичных обществах на вопрос «Кто вы?» отвечали бы указанием рода, к которому принадлежит человек: «Я — сын Софрониска».
Если человек очень затрудняется назвать себя кем бы то ни было, он — никто, маргинал, без имени и места в жизни. Аналогичным образом выстраивается значимость всего социологического словаря, в котором насчитывается, судя по «Sociological Abstracts», около 3700 концептуальных переменных. На самом деле язык социологии несоизмеримо шире: он близок лексикону среднего служащего.
Иногда значимость измерений непосредственно связывают с практической полезностью соответствующих им свойств: социальный факт является фактом лишь в той мере, в какой он включен в практическую деятельность человека. Вне этой деятельности говорить о значимости бессмысленно. Несомненно, знание интегрировано в практику. Но практика не сводится к тому, что можно пощупать, съесть либо воспользоваться иным способом.
Полезность социологии не следует преувеличивать. Результаты этой научной дисциплины не так уж существенно влияют на ход социальных процессов, как это принято полагать. Сами профессионалы хорошо это знают. Социолог семьи вряд ли имеет особые преимущества в создании образцовой семьи по сравнению с обычным человеком, а скорее наоборот. Специалист по межличностной коммуникации часто оказывается угрюмым мизантропом. Пожалуй, только специалисты по вертикальной социальной мобильности имеют чутьчуть повышенные шансы на вертикальную мобильность и то не потому, что понимают что-либо в том, как делать карьеру, а исключительно из-за приоритетности данной области исследований во внутридисциплинарной структуре науки.
Значимость исследовательских вопросов связывает социологическую теорию с внешними по отношению к ней обстоятельствами. Что же касается способа получения ответов на вопросы, то они основываются на принципиальном для любой науки положении о незаинтересованном отношении исследователя к возможному результату. Иначе говоря проблема науки в отличие от проблем общественных и политических должна решаться объективно и беспристрастно. Генрих Риккерт и Макс Вебер — основатели неокантианской методологии общественных наук — назвали это требование отстранения от вненаучных влияний на процесс постижения истины «принципом свободы от оценки». Действительно, социолог должен забыть о своих политических пристрастиях, о национальности, возрасте, поле, религиозных убеждениях, вкусах и привычках, как только он переступает порог аудитории. Стоит ли говорить, что стать свободным от оценки — дело трудное, но именно такой свободы требует этос научного исследования. А методология науки, приняв свободу от оценки в качестве своей, если угодно, догмы, становится универсальной техникой получения и организации знания. Поэтому проблема социологического исследования должна формулироваться технически — как представление о том, какое новое знание необходимо получить для приближения к истине. При этом научные сотрудники обязаны забыть об удалении истины по мере приближения к ней.
Отстранение от оценки не означает отстранение ученого от участия в общественной жизни. Наоборот, только независимое и отстраненное от оценки знание дает возможность аутентичной экспертизы социальных проблем. Знание должно быть сначала получено в технически правильной форме, а его применение составляет особый вид социологической работы. Первый тип исследовательской работы назовем эвристическим, а второй прикладным. Проблема эвристического социологического исследования заключается в получении знания. Научный поиск ведется здесь внутри научной дисциплины, в чисто научных целях и под внутренним контролем профессионального сообщества. Прикладное исследование ведется для решения внешних по отношению к научной дисциплине задач, и, соответственно, его критерием являются «успех» и «одобрение» со стороны «заказчика», а нормы научной деятельности находятся в существенной зависимости от вненаучной экспертизы. В любом случае технически корректная постановка проблемы — главное условие не только ее решения, но и уверенности в том, что данная деятельность является научной.
Понять социальную реальность можно лишь в том случае, если держаться от нее на приличном расстоянии. Мы можем вникать в смысл происходящего посредством переживания и воображения — тогда наше знание примет форму искусства. Наука — в том числе социология — конструирует мир как логически взаимосвязанное целое, где все подчинено жестким правилам рассуждения и проверки гипотез. «Живая жизнь» никогда не укладывается в логическую схему. Это знает каждый. Но социолог должен отстраниться-дистанцироваться от всего случайного, несущественного и не имеющего значения, чтобы сделать предметом своей теории только существенное, необходимое и значимое.
Как ни удивительно, для того, чтобы наблюдать действительность, надо уметь не видеть ничего лишнего, забыть о ней. «Умное видение» заключается в том, чтобы видеть головой, а не глазами. Герман Коген нисколько не иронизировал, говоря, что звездное небо над нами следует изучать по книгам. Нет лучше способа испортить исследовательскую тему, чем утопить ее в разнообразии наблюдений.
Эмпирия означает опытное знание, не просто восприятие хаоса событий, меняющихся ежеминутно, а умение распознать в них смысл и логическую законосообразность. Есть и слепой опыт, граничащий с заблуждением и непониманием происходящего перед глазами. В своем очерке о «реальной философии» Фрэнсиса Бэкона Куно Фишер проводит различие между эмпирией и эмпиризмом. «Одно дело — производить опыты, а другое — делать из опыта принцип, — пишет он. — [Эмпирия] есть опыт как богатство и наслаждение, второй есть опыт как основоположение, при котором можно быть очень бедным действительными опытами»1.
А.Ф. Лосев пересказывает историю о том, как некий врач решил лечить портного от горячки. Больной, уже при смерти, очень просил ветчины и врач не нашел оснований отказать ему. Откушав ветчины, больной выздоровел. Врач же записал результат своего опыта: «Ветчина — успешное средство от горячки». Другой раз ему пришлось лечить от горячки сапожника. Опираясь на опыт, врач прописал ему ветчину, но больной, к несчастью, умер. Тогда опыт получил дальнейшее развитие: «Портным ветчина полезна от горячки, а сапожникам не помогает». «Хотите ли вы быть таким эмпириком, как этот врач? Повашему, он — эмпирик? — спрашивает А.Ф. Лосев и отвечает: — А помоему, просто дурак»2.
Чтобы понять факт, надо оторваться от «живой фактичности». Этот отрыв начинается уже при построении пространства переменных и завершается расчетом центральных тенденций и взаимосвязей. Средние величины означают не наблюдаемую величину, а тип социальных явлений, результат погашения эмпирических значений, принадлежащих индивидуальным объектам. Отклонения от центральной тенденции считаются случайными и несущественными (и в этой мере ошибочными) до тех пор, пока они не будут объяснены путем введения дополнительного независимого признака. Таким образом, генерализирующая абстракция превращает индивидуальное явление — «живую фактичность» — в событийную точку. Вне зависимости от количества описаний действительность «как таковая» остается запредельной для метода — точки принципиально не могут составить непрерывную линию. В этом заключается существенное ограничение научного метода, составляющего, как показали неокантианцы, кон
1Фишер К. Реальная философия и ее век: Франциск Бэкон Веруламский.СПб.: Типография Неклюдова, 1887. С. 291.
2Лосев А. Ф. Философия имени //Лосев А.Ф. Из ранних произведений / Вступ. ст. А.А. Тахо-Годи и Л.А. Гоготишвили; Отв. ред. А.А. Тахо-Годи; Сост. и подгот, текста И.Н. Маханькова; Прим. Л.А. Гоготишвили, М.М. Гамаюнова, И.Н. Маханькова. М.: Правда. 1990. С. 21. траст «наглядной представляемости действительности»3. Императив рационального дистанцирования от «живого» во имя самого живого утверждался ими не только для отрицания витальной трактовки истины либо плоского и поверхностного описания повседневных происшествий, но прежде всего во имя познания самого живого. По Риккерту, только тот может быть назван культурным человеком, кто в состоянии подавить в себе движения жизни4. Эпистемическая раскованность, освобожденность «жизненного порыва» от рационализированных условностей метода разрушает и знание, и, в конечном счете, разумное устроение жизни. Поэтому Риккерт и настаивал на высылке «жизни» за пределы разума, охраняя, казалось бы, мертвые истины созерцания и одушевляя их своей интеллектуальной заботой. Порядок, образовывавший основу неокантианского мировоззрения, был порядком, обращенным на себя, а не вовне, — следовательно, в этом порядке не было актуальной экспансии и его, конечно же, надо сопоставлять не с «орднунгом», а с этикетом разума, намеренно не замечающим жизненного безумия и старающегося спастись от него расстоянием.
Можно предположить, что современные дискуссии о сближении социального познания и жизни были бы восприняты учтивым гейдельбергским профессором как попытка оправдать недостаточную воспитанность, ну, например, как появление в обществе с небритой физиономией. Подобная «правда», несмотря на свою подлинность, лишена логической, эстетической и даже фактической ценности. Факт как идеализированный объект теории должен стать несколько церемонным отстранением от своей чувственной данности.
Историческая наука обосновывает свой метод формирования понятий отнесением к ценностям, социология же генерализирует явления, подводя их под общий закон. Более сложная проблема заключается в осознании антиномичности самого социологического метода, апеллирующего одновременно к закону и фактичности знания. Предполагается, что закон выводится путем обобщения фактов, но это предположение не выдерживает строгой критики. Закон утверждает лишь гипотетическую связь явлений, а не заданные опытом реальные соотношения, в единичном — точке пересечения бесконечного многообразия каузальных рядов — можно лишь распознать закон, порождаемый мыслимым миром возможностей.
3Риккерт Г. Науки о природе и науки о культуре. СПб.: Книгоиздательство «Образование», 1911. С. 75.
4Риккерт Г. Философия жизни: Изложение и критика модных течений нашего времени. Пг.: Academia, 1922. С. 127. Макс Вебер, поставивший задачу воссоединить априорную кантовскую законосообразность и фактичность эмпирического знания, развернул систему аргументов относительно метода выведения закономерности в процессе исторического исследования. Он показал, что существенной предпосылкой метода является установление значимости событий, без чего, собственно говоря, невозможно понимание. Основой социологической методологии стала категория «объективной возможности». Закономерность трактуется здесь уже не как подведение единичного под родовое понятие, а как порядок изменения событий — функция, не присущая каждому из этих событий в отдельности.
Предположим, что перед исследователем стоит задача объяснить некоторый ряд событий, их можно обозначить числами, хотя это и необязательно: 1, 2, 4, 9, 16, 25, 36, 49,… Законом здесь является функциональная зависимость х2, для которой совершенно безразлично, какое событие-число подпадает под закон, главное, чтобы они соответствовали правилу преобразования и занимали теоретически определенное место в «объективной возможности» закона.
Факты получают осмысленность в свете их отнесения к ценности, т. е. осмыслении различных возможностей их видения действующими субъектами. Именно ценностная интерпретация, по Веберу, учит понимать соответствие факта и его мыслительной обработки, раскрывает перед исследователем то, что смутно и неопределенно «ощущается». В ходе такой интерпретации вовсе не нужно выносить какое-либо оценочное суждение. Вебер ставит вопрос о том, как мы доказываем причинные соотношения между фактами, вычлененными из бесконечности наблюдаемых явлений? Здесь требуется каузальное сведение. «Конечно, достигается это не посредством простого «наблюдения», — пишет он, — во всяком случае, если под этим понимать лишенное всяких предпосылок мысленное «фотографирование» всех происшедших в данном пространственно-временном отрезке физических и психических процессов, даже если бы это было возможно. Каузальное сведение совершается в виде мыслительного процесса, содержащего ряд абстракций. Первая и наиболее важная состоит в том, что мы, исходя из реальных каузальных компонентов бытия, мысленно представляем себе один или некоторые из них определенным образом измененными и задаем вопрос, следует ли при измененных таким образом условиях ждать тождественного в «существенных» пунктах или какого-либо иного результата»5. Непосредственная наглядность
5Вебер М. Избранные произведения: Пер. с нем. / Сост., общ. ред. и послесл. Ю.Н. Давыдова; предисл. П.П. Гайденко. М: Прогресс, 1990. С. 470. исторического факта претерпевает в контексте веберовского рассуждения парадоксальную метаморфозу: она должна быть мысленно представлена иной, чем есть на самом деле, более того, что есть событие «на самом деле», проясняется только после ухода от фактичности в знание о правилах происходящего в некотором значимом контексте. Факт превращается в правильно понятую действительность.
Приводимый Вебером пример дистанцирования от «фактичности» проясняет смысл каузального сведения. Издерганная неурядицами мать в порыве раздражения отвесила ребенку основательную оплеуху. Рев дитя привлек внимание отца семейства, уверенного в своем превосходстве во всем. Объяснения женщины демонстрируют процесс каузального сведения случившегося к объективной возможности: она настаивает на случайности происшедшего и говорит, что «она обычно так не поступает». Подразумевается, что на самом деле объективным существованием обладает иное возможное действие, логически вытекающее из ее доброты. «Пережитое, ставшее объектом знания, — заключает Вебер, — всегда обретает перспективы и связи, которые в самом переживании не познаются»6. И сам человек, даже если он захочет, не способен дать о себе верные сведения. Требуется процедура, которая называется идеальной типизацией: чтобы понять природу реальных связей, надо сконструировать связи «нереальные». Представим себе немыслимой сложности задачу — найти настоящую принцессу. Для социолога социальный статус принцессы устанавливается просто: импортное платье с драгоценностями, настойчивые уверения людей из свиты, в конце концов — паспортные данные. Но что делать, если принцесс-то хоть отбавляй, да вот настоящие ли они? Сказочный андерсоновский принц объездил весь свет, да так и вернулся домой ни с чем и загоревал, — уж очень ему хотелось достать настоящую принцессу. Проблема была решена в феноменологическом ключе: стоящая у ворот под дождем принцесса оказалась самой что ни на есть настоящей — она была настолько деликатна, что почувствовала горошину через сорок тюфяков и пуховиков.
Социологические данные — лишь материал, который организуется таким образом, чтобы они заговорили. Можно сказать, что идеальная типизация данных имеет большее значение, чем сами данные. Эпистемическое дистанцирование — это своеобразный ритуал забывания «живой жизни» и превращения ее в рациональную идею-схему. Аналогичным образом осуществляется и припоминание. Память отбирает из массы опыта только значимые события, устраняет или сглаживает плохое, делает более отчетливым хорошее, а многое просто
6Вебер М. Цит. соч. С. 128 — 129. приговаривает к несуществованию. Исследователь живет внутри научной традиции, конструирует свой искусственный мир, забывая о мире «естественном».
У Борхеса есть рассказ «Фунес, чудо памяти». Девятнадцать лет Фунес прожил, как во сне: он смотрел и не видел, слушал и не слышал, все забывал, почти все. Упав с коня, он потерял сознание; когда же пришел в себя, восприятие окружающего было почти невыносимым. «Фунес видел все лозы, листья и ягоды на виноградном кусте. Он знал формы южных облаков на рассвете тринадцатого апреля тысяча восемьсот восемьдесят второго года и мог мысленно сравнить их с прожилками на книжных листах из испанской бумажной массы, на которые взглянул один раз, и с узором пены под веслом на Рио-Негро в канун сражения под Кебрачо… Он мог восстановить все свои сны, все дремотные видения. Два или три раза он воскрешал в памяти по целому дню; при этом у него не было ни малейших сомнений, только каждое такое воспроизведение требовало тоже целого дня»7.
Фунес помнил не только каждый лист на каждом дереве в каждом лесу, но помнил также каждый раз, когда он этот лист видел и вообразил. При этом он изобрел свой бесконечный словарь, где каждый предмет обозначался своим собственным словом. Фунес не видел ничего постоянного и не мог понять, что родовое имя «собака» охватывает множество различных собак. «Мыслить — значит забывать о различиях, обобщать, абстрагировать, — резюмирует Борхес. — В загроможденном предметами мире Фунеса были только подробности, к тому же лишь непосредственно данные».
Джон Локк ставил задачу изобрести универсальный словарь единичных имен, избавленный от схоластического жаргона и соответствующий реальности, чтобы более не было нужды в абстракциях. Он был уверен в том, что «имена простых идей менее всего сомнительны», поскольку обозначают только одно простое восприятие»8.
В погоне за «жизнью» социология тоже изобретает свой бесконечный словарь и в результате создается жаргон, ориентированный на разрушение научного знания. Лоуренс Стоун заметил, что ясность языка и мысли, до недавнего времени считавшаяся признаком
7 Борхес Х.-Л. Фунес, чудо памяти / Пер. с исп. Е. Лысенко // Борхес Х.-Л. Коллекция: Рассказы; Эссе; Стихотворения: Пер. с исп. / Сост., вступ. ст. Вс. Бачно. СПб.: Сеперо-Запад, 1992. С. 165 — 166.
8Локк Дж. Опыт о человеческом разумении // Локк Дж. Соч.: В трех томах. Т. 1. Ред. и авт. вступ. ст. И.С. Нарский. Пер. с англ. А.Н. Савина. М.: Мысль, 1985. С. 484. хорошего изложения, сейчас явно недооценивается в культурной среде, в которой похвала и немыслимые гонорары достаются только невразумительно изъясняющимся гуру. Ссылаясь на американского обозревателя, Стоун усилил оценку: «писать простым, ясным и доступным языком значит потерять лицо», чтобы завоевать признание, надо добавить что-либо свое в «озеро жаргона, к чьим топким берегам каждую ночь приходят на водопой блеющие стада постструктуралистов»9.
продолжение
–PAGE_BREAK–2. Теоретическая нагруженность наблюдений
Фальсификационистская трактовка теории и эмпирического исследования. Взгляд Роберта Мертона на соотношение теории и исследования. Структура теории. Соотношение теории и фактов. Множественность теоретических интерпретаций. «Истинная» теория и релятивистская методология. Выводятся ли гипотезы из теории ?
Мы говорим о теории относительной депривации, теории всемирного тяготения, теории психоанализа, теории когнитивного диссонанса, подразумевая идеальное воспроизведение некоторых состояний мира. Буквально «теория» означает «зрелище» — инсценировку, более или менее продуманную. Теория — это умное видение реальности, способность вникнуть в замысел и картину происходящего.
Теория отражает реальность, но не равнодушно, как отражает зеркальная поверхность. В когнитивной психологии известны образцы изображений, в которых можно распознать разные лица и предметы, Дело за малым: надо лишь предварительно знать, что видишь. А неопытный (= атеоретичный) наблюдатель ничего не увидит, как бы ни старался, Картина Сальвадора Дали «Невольничий рынок с исчезающим бюстом Вольтера» — знаменитый пример совмещения разных изображений в одном материале.
Аналогичным образом обстоит дело и в социологических исследованиях. Мы не просто наблюдаем людей, сообщества, социальные институты, предметную среду, а конструируем этот мир из предварительно установленных значимых смыслов. Конструировать теорию не означает выдумывать ее произвольно. Конструирование теории — это
9Стоун Л. Будущее истории / Пер. с англ. Е.В. Ананьевой // Thesis: Теория и история экономических и социальных институтов и систем: Альманах. Т. II. Вып. 4. М., 1994. С. 172. воспроизведение замысла, которому подчинены факты и события. Подчиниться этому замыслу все равно, что понять его.
Взаимосвязь фактов и теории такова, что конфликт между результатами наблюдения и теоретическими генерализациями не разрушает теорию в целом, а модифицирует ее. Смена теорий — научная революция — происходит тогда, когда новая альтернативная система допущений становится признанной и сообществе ученых. Но и тогда старая теория не исчезает. Ее элементы продолжают существовать в корпусе научного знания в качестве альтернативного либо периферийного компонента.
То обстоятельство, что факты воспринимаются совершенно иначе в контексте иной теории, не означает, что меняется структура «данных». В рисунке удава в «Маленьком принце» А. Сент-Экзюпери идея-схема самого рисунка являет собой существенное ограничение для возможных альтернативных интерпретаций, которые отнюдь не произвольны, а зависят от «данных». Там же, в «Маленьком принце», можно найти образец универсальной всеохватывающей теории — «ящик, в котором находится нужный нам барашек». Восприятие изображения определяется «теорией», вносящей смысл в «эмпирическую реальность».
Здесь можно говорить лишь об «онтологической относительности» в смысле В. Куайна10, но не об искусственности эмпирических подтверждений, задаваемых теорией. Проблема заключается в том, что изолированные фрагменты какой-либо картины могут допускать произвольные интерпретации-версии, а целостный образ всей картины образует теорию par excellence. Так, следователь (он же — исследователь) по разрозненным фактам (уликам) пытается выстроить версию происшедшего преступления, Его опытность заключается в умении избрать самый сильный гипотетический образ ситуации, который позволил бы восстановить недостающие сведения по имеющимся. Такого рода гештальты не заменяют отчетливых концептуализации, однако позволяют сделать первые шаги в организации данных. На стадии формирования теории сильный эвристический импульс дают метафоры, заменяющие логически обоснованное знание. Зрелая теория уже рассматривает метафоры как признак методологической неполноценности знания,
Теория может включать в себя огромное количество «актеров» и «сцен», и тогда инсценировка приобретает если не универсальный, то
10Куайн В., Онтологическая относительность // Современная философия науки: Хрестоматия / Сост., пер., вступ. ст. и коммент. А.А. Печенкина. М.: Наука, 1994. С. 23-36. масштабный характер. Теория может быть и совсем маленькой, состоять из нескольких постулатов. Например, одна из теорий, включенных в обширную программу «Академического сознания» (обследование преподавателей общественных наук в американских университетах и колледжах, П. Лазарсфельд, В. Тиленс, 1958), заключалась в объяснении успешной карьеры профессора количеством его переходов с одного места работы на другое — постоянно повышая свой должностной статус, он достигает большего, чем его коллега, постоянно работающий на одном и том же месте. Здесь всего две переменные — карьера и число перемещений. Но за ними стоит многоплановая картина университетской жизни.
Далеко не всякие теории-«инсценировки» принадлежат области научного знания. Например, теория о том, что успех на экзамене зависит от «счастливого» билета, разделяется многими студентами, но среди преподавателей эта теория признания не получила. Каждый человек имеет собственные представления обо всем, и в этой мере каждый сам себе теоретик.
Теория может рассматриваться как концептуальная интерпретация связи, фиксируемой эмпирически. Но и эмпирия существенным образом зависит от используемых исследователем концептуализации. В этом заключается одна из вечных проблем методологии социологического исследования — некий аналог яйца и курицы. Вероятно, сама постановка вопроса, что чему предшествует — теория эмпирии или эмпирия теории, — является надуманной. Теория являет собой совокупность необходимых и достаточных переменных, описывающих определенный фрагмент реальности. Например, теория организаций включает такие существенные переменные, как величина организации, статусная структура, степень централизации, эффективность функционирования, тип лидерства и т. п. Из этих переменных создаются теоретические «картины», позволяющие объяснить многие события и тенденции в деятельности организаций. Например, показано, что в формальных организациях существует тенденция к отклонению от первоначально установленных целей; чем крупнее организация, тем сложнее иерархическая структура персонала; чем более децентрализована организация, тем отчетливее выражена статусная идентификация ее членов. Установлено, в частности, что более централизованные структуры имеют более высокую производительность, зато в менее централизованных сильнее выражены нормы трудовой морали. Члены организации, идентифицирующие свои интересы с интересами организации, обнаруживают высокую критичность по отношению к средствам решения задач, тогда как «аутсайдеры» более критично настроены к целям организации. Подобного рода фрагменты могут образовать каркас общей теории. 8-365
Идея самодостаточности теорий, включающих в сферы своего влияния эмпирическое исследование, развита в рамках попперианской традиции в методологам науки. Цель эмпирического исследования — не подтверждение теории, а ее фальсификация11. По К. Попперу, в сфере построения теорий не существует никакой логики. Этот процесс вообще не может быть реконструирован логическими средствами, поскольку здесь действует иррациональный компонент — творческая интуиция. Исследовательский процесс ориентирован преимущественно на проверку уже «изготовленных» научных высказываний, чем на создание теорий. А фальсификационистский принцип предписывает, принимая новое решение проблемы, искать аргументы, опровергающие, а не подтверждающие его. Условием развития теории становится, таким образом, рациональная критика ее оснований. Такая теория может быть только предположительной, — разъясняет этот принцип Имре Лакатос: «Мы никогда не знаем, мы только догадываемся. Мы можем, однако, обращать наши догадки в объекты критики, критиковать и усовершенствовать их. В рамках этой критической программы многие из старых проблем — вроде проблем вероятностной индукции, редукции, оправдания синтетического априори, оправдания чувственного опыта и т.д. — становятся псевдопроблемами, так как все они отвечают на неверный догматической вопрос: «Каким образом мы знаем?». Вместо этих старых проблем возникает много новых. Новый центральный вопрос: «Каким образом мы улучшаем свои догадки?» — достаточен, чтобы философы работали века; а вопросы: как жить, действовать, бороться, умирать, когда остаются только догадки, — дают более чем достаточно работы будущим политическим философам и деятелям просвещения»12.
Иную позицию относительно соотношения теории и эмпирического исследования занимает Р. Мертон. Он полагает, что исследование не ограничивается пассивной проверкой теорий. Оно преодолевает рамки, задаваемые подтверждением либо отрицанием гипотез. Исследование, по Мертону, играет активную роль, способствуя формированию теории. Исследование инициирует теорию, переформулирует и проясняет ее и делает более отчетливой. Мертон считает, что исследовательский процесс предназначен как для проверки теорий, так и для их конструирования13. Наукаразвиваетсянесмотряна
11Popper К. The logic of scientific discovery. New York: Science Edition, 1961. P. 30.
12Лакатос И. Бесконечный регресс и основания математики // Современная философия науки: Хрестоматия / Сост., пер., вступ. ст. и коммент. А.А. Печенкина. М.: Наука, 1994. С. 74.
13Merton R. Social theory and social structure. Rev. edition. New York: Free Press, 1957. P. 103. противостояние в оценке роли теории, которая опирается на эмпирический материал и в то же время содержит понятия, значения которых не определяются в операциональных терминах.
Общая черта всех теорий заключается в выработке абстрактной идеальной схемы, позволяющей понять, объяснить и предвидеть (в конце концов, предугадать) события. Часто социологические теории не формулируются в ясных и отчетливых терминах, избегают доказательности, но, тем не менее, успешно работают на интуитивном уровне. В определенной степени теория являет собой уход от реальности для того, чтобы, возвысившись до идейной чистоты, вернуться к ней и установить самое существенное в ее игре — замысел. Тогда можно будет избавиться от мельтешащих в глазах случайностей. В этом отношении справедливо полагать, что лучше один раз услышать, чем сто раз увидеть.
Научная теория отличается от самодеятельных теорий строгостью и доказательностью суждений. Эталоны теоретичности заданы математикой, которая познает мир непосредственно в его сущности, формулируя теоремы. Экспериментальные науки вынуждены иметь дело с материалом, несущим на себе печать атеоретичности, но все равно стремятся приблизить свои выводы к совершенству теорем. Социология обладает еще меньшими эпистемическими возможностями, компенсирует свою научную неполноценность выраженным беллетристическим компонентом. Это дает основания для вывода, что в социальных науках теории вообще не существует, здесь можно говорить лишь об описании статистических регулярностей. Такова, в частности, была позиция выдающегося статистика Коррадо Джини. Но и статистические регулярности не часто лежат в основании социологических обобщений. К. Кнорр показала, что в общественных науках только в трех процентах публикаций открыто ставится задача эмпирической проверки теории14.
Теории могут быть результатом сочинительства, но, сколь бы увлекательны ни были придуманные картины мира, они не сравнятся с теоремами. Зато история и социология имеют в своем распоряжении «идеальные типы» — теоретические схемы, с помощью которых устанавливается смысловая связь между событиями. Сами факты являются следствием идеальной типизации, и если не соответствуют теории, в их существовании можно усомниться.
Трактовка теории, как любого измышления, мало что дает для организации исследовательского процесса. Болеестрогоеопределение
14Кпоrr К. The nature of scientific concensus and the case of the social sciences // International Journal of Sociology. 1978. Vol. 8. No 1/2. P. 113-145. 8*
теории основано на понятиях «гипотеза» и «выводимость». Теория — это совокупность гипотетических конструктов, связанных отношениями выводимости. Данное определение ограничивает класс возможных теорий предположениями, соответствующими требованиям общности, фальсифицируемости, проверяемости и т.п. А кроме того, эти предположения связаны парными отношениями следования (импликациями или отношениями выводимости).
Когда речь идет о дедуктивном выводе, высказывание «Если А, то В» не вызывает сомнений. Элементы социологических теорий соединены вероятностными отношениями. Некоторые из них образуют концептуальное ядро теории, другие находятся на периферии теоретического пространства, т. е. обладают слабой связью с основополагающими понятиями теории. Например, многократные высказывания позднего Ф. Энгельса об «обратном» влиянии идеологической надстройки на производственные отношения является ослаблением структурных постулатов марксизма о способе производства материальной жизни как главном детерминирующем факторе общественного развития. Не существует ни одной достаточно полной теории, элементы которой находились бы в отношениях взаимовыводимости. Равным образом невозможно написать абсолютно завершенную картину.
Базовые элементы теории могут не требовать прямой эмпирической проверки, но вытекающие из них гипотезы должны предполагать возможность опровержения. Например, теория о взаимосвязи пуританского мировоззрения с развитием научного знания формулируется Р. Мертоном следующим образом: «Пуританская этика как идеальнотипическое выражение ценностной установки на аскетический протестантизм предопределила интересы англичан XVII века, что составило важный элемент развития науки. Глубоко укорененные религиозные интересы того времени требовали последовательного применения систематического, рационального и эмпирического исследования природы для прославления Бога в его творениях и для контроля над развращенным миром»15. В частности, одна из версий опровержения мертоновской теории науки заключается в анализе «непротестантских» форм научного знания. Если обнаружится, что требование «систематического, рационального и эмпирического исследования природы для прославления Бога» присуще и другим религиям, это еще не опровергает теорию, хотя делает ее уязвимой.
Теория структурирована по уровням обобщения и устойчивости гипотез. Концептуальноеядротеориихарактеризуетсянаибольшей
15Merton R. Puritanism, pietism, and science // Social theory and social structure. New York: Free Press, 1957. P. 574-575. устойчивостью, а периферия теории, соприкасающаяся с наблюдаемыми событиями, достаточно изменчива и аморфна. Можно сказать, что пространство теории обладает различной плотностью: на периферии гипотезы более зависят от наблюдений, чем в центре, они довольно слабо связаны и с базовыми концептуализациями, являют собой нечто вроде «защитного пояса» научной дисциплины. В той мере, в какой теория основана на слабых логических зависимостях, она превращается в «исследовательскую программу» (И. Лакатос) — многоуровневую форму организации знания, включающую непроверяемые (аксиоматические) предложения, правила приведения в соответствие понятий и переменных, индуктивные выводные процедуры и технику проверки гипотез.
Теоретическая исследовательская программа обладает не только максимальной внутренней согласованностью, но и объяснительной способностью: вытекающие из нее гипотезы должны подтверждаться. Вместе с тем истинность гипотетического предложения не означает истинности теории. Импликация А __В подразумевает, что истинность А влечет за собой истинность В; ложность В влечет за собой ложность А, а истинность В не влечет за собой истинности А. Фигуры логического вывода применимы к дедуктивной теории. Социологическая теория предполагает проверку каждой гипотезы отдельно. Единственный способ подтверждения теории — независимое подтверждение каждой отдельной гипотезы. Никогда нельзя поручиться, что существует некое малое число базовых гипотез, подтверждение которых является достаточным основанием для подтверждения теории. При этом теоретическая система должна обеспечивать концептуальную валидность, т.е. логическую согласованность гипотезы с предложениями более высокого уровня. Переход от низшего уровня гипотетических конструктов к более высокому не обладает ни концептуальной, ни эмпирической валидностью — истинность консеквента не означает истинности антецедента. Никакие подтверждения не гарантируют истинности теоретического конструкта. Зато опровержение консеквента ведет к опровержению антецедента. Поэтому базовые теоретические конструкты относительно защищены от фальсифицируемых «периферийных» гипотез.
Подтверждение теории заключается в опровержении конкурентных гипотез. Если же конкурентная гипотеза не отбрасывается, теория начинает терять убедительность. Собственно говоря, задача заключается в том, чтобы искать правдоподобные конкурентные гипотезы и пытаться опровергнуть устоявшуюся парадигматическую картину мира.
Теория непосредственно зависит от фактов только в том случае, когда ее предложения не являются вероятностными. Закон всемирно го тяготения несовместим с фактом «падения» физического тела вверх. Но вероятностное суждение теории имеет дело уже не с единичным событием, а с объективной возможностью события. Предположим, что закон гравитации формулируется в вероятностных терминах и тогда никакое единичное событие не опровергает теорию. Иное дело, что много событий, не объясняемых теорией, делают ее сомнительной. Суждения теории получают здесь иное обоснование. В 1935г. Р. Фишер предложил стандартный проект опровержения гипотезы о случайном сочетании событий, которую он назвал «нулевой гипотезой».
Одной и той же совокупности подтверждаемых гипотез может быть поставлено в соответствие сколь угодно много теорий. Простонапросто один и тот же факт может быть объяснен по-разному с равной степенью логической убедительности. Через некоторое количество точек можно провести бесконечное количество разных кривых. При проверке статистических гипотез мы можем с определенным риском ошибиться отвергнуть предположение о случайном распределении. Но если гипотеза не отвергается, это не означает, что полученное распределение подтверждает теоретическое объяснение событий. Существует бесконечное число иных объяснений, согласующихся с наблюдениями. Принцип многообразия теорий означает неизбежность вечного перехода от одной теории к другой. Здесь нет никаких логических ограничений, существуют только границы человеческого воображения.
Вера во всесилие научного социологического знания существенно подрывается тем обстоятельством, что одни и те же факты могут быть успешно объяснены двумя и более теориями. Теории не выводятся из фактов, а согласуются с ними. Отсюда вытекает, что исследователь не берет теории из жизни, даже если он считает себя реалистом, а организует материю фактов таким образом, чтобы она обнаружила запрятанную в ней идею. Так, гончар исполняет свое ремесло — формообразование кувшина.
На этом скользком пути методолога подстерегают бесчисленные уклоны. Самый опасный из них — уклон релятивизма. Это иллюзия, будто формообразователь может лепить из кажущейся пассивной материи, что угодно и как угодно. Сопутствующая релятивистской иллюзии гордыня и произвол часто оправдываются ссылкой на свободу творчества и плюрализм. Самые последовательные сторонники релятивизма прямо говорят об «эпистемологическом анархизме» (П. Фейерабенд). На самом деле факты очень упрямы. Они обладают своим собственным стремлением к форме (Аристотель назвал заложенное в материи ожидание мощным словом «дйнбмйу» — сила) и подчиняются лишь тому, кто знает их и готов отказаться от плюрализма во имя послушания правилам материала. В противном случае факты остаются мертвыми и безразличными к форме. Теория же нужна не ради самой себя, а для того, чтобы факты заговорили.
И все-таки: существует ли одна — «истинная» — теория для объяснения определенной совокупности событий или мы можем принять тезис о множественности «истинных теорий»? Ответ на этот вопрос таков: нельзя отказаться от убеждения в том, что существует одна-единственная исчерпывающая истинная теория, иначе мы перестанем отличать фантазирование от реальности и разрушим веру в объективность, без которой ремесло научного сотрудника теряет смысл; но в то же время не подлежит сомнению, что, пытаясь распознать действительность за движением теней, наука ограничена полем своего тенеобразного знания и не имеет права пересекать запретную линию и прикасаться к абсолютным истинам. Для этого профессиональное сообщество оснащено неплохой системой сигнализации и защиты от нарушителей.
Хотя построение теории часто считается скорее делом искусства, чем науки, необходимо установить общие правила, которых должен придерживаться теоретик, чтобы его идеи были признаны научными. Корпус любой теории образуют суждения различной степени общности. Некоторые из них принимаются без доказательства, т. е. постулируются, другие являются их следствиями, третьи описывают определенную область наблюдений и зависят от них. Поскольку каждое из предложений теории, в том числе ее постулаты, может быть опровергнуто, теория состоит из гипотез. Нет ни одной научной теории, получившей окончательное подтверждение, зато любая из них опровергается частично либо полностью.
Теория является системой гипотез, объединенных отношениями выводимости. Под выводимостью подразумевается логическое следование, однако теория вполне терпима к суждениям, хотя и не вытекающим из ее базовых постулатов, но не противоречащих им. Вместо «выводимости» удобнее пользоваться более широким понятием — «инференция», обозначающее и логическую выводимость, и размещение предложения в смысловом поле теории при условии, что это предложение не разрушает теорию. В последнем случае принято говорить о «слабой выводимости». В социологии, концептуальный лексикон которой несет значительную метафорическую нагрузку, отношения выводимости чаще всего очень и очень слабые. Но от этого некуда деться. Даже противоречивые суждения в рамках одной теории не разрушают ее, а расцениваются как своеобразный подход к проблеме. Лучше иметь дело с непротиворечивыми системами гипотез. Тогда мы будем понимать под выводимостью такое отношение гипотез Н1и Н2, при котором невозможно признать истинной гипотезу Н1без одновременного признания истинной гипотезы Н2. Стоит заметить, что признание истинности и сама выводимость не ограничены логическими умозаключениями. Многое здесь зависит от эпистемических норм, регулирующих процесс «признания истинности».
Что мы имеем в виду, когда говорим, что гипотеза выводится из теории? Если принимается некоторая теория Т иустанавливается, что из нее следует гипотеза Н, Т __ Н, то признается истинность Н. Например, из теории «Все люди смертны» и гипотезы, что «Сократ человек», вытекает истинность гипотезы «Сократ смертен». Отрицание гипотезы при принятии отношения выводимости Т __ Н влечет за собой отрицание теории: если неверно, что Сократ смертен, при том, что он человек, теория «Все люди смертны» неверна. Отсюда следует принципиальный вывод: если гипотеза истинна, это не означает истинности теории.
Истинность теории предполагает истинность выводимых из нее гипотез только в том случае, если отношения выводимости являются дедуктивными. Тогда гипотезы доказываются как теоремы. Но мы уже говорили, что в социальных науках эти отношения очень слабые. Поэтому далеко не все следствия истинной теории оказываются здесь истинными — гипотезы в рамках одной и той же «картины мира» ведут себя довольно автономно, и данное обстоятельство является одним из основных критериев проверяемости научной теории. Теория, которая подтверждает сама себя, уживается только с теми гипотезами, которые сама же из себя выводит. Например, фрейдистская теория «рационализации» трактует действия, вызывающие чувство тревожности либо снижающие самооценку, как мотивированные «хорошими», социально одобряемыми намерениями — так вытесняются из сознания подлинные причины действий или неудач. Не имея возможности достать виноград, лиса говорит: «Зелен, ягодки нет зрелой», рационализируя свое несоответствие современным требованиям.
Такого рода теории выводят свои гипотезы из себя. И, напротив, теории, зависящие от своих гипотез, стремятся освободить их от жесткой «выводимости», оставляя их, тем не менее, в зоне своего влияния. Относительная самостоятельность гипотез влечет за собой вполне определенную методологическую установку: достичь полного подтверждения теории можно только путем независимого подтверждения каждой из гипотез-следствий. А поскольку каждую гипотезу не проверишь, теории чаще всего остаются неподтвержденными. Из того обстоятельства, что одно и то же следствие может проистекать из разных причин, можно заключить, что многообразие теорий, объясняющих одни и те же данные, в принципе, безгранично. Возникает вопрос, что делать с противоречивыми версиями объяснения? С одной стороны, исследователь не имеет права считать истинной только одну теорию, с другой — обязан строить непротиворечивую картину предмета. Выход из данного противоречия — принятие одной из теорий в качестве «точки зрения», которая при желании может быть заменена иной точкой зрения. Если же теории непротиворечивы, они вынуждены до времени сосуществовать в рамках одной исследовательской программы.
Тот факт, что самооценка интеллектуального уровня профессоров ниже, чем самооценка умственных способностей студентов, объясняется разными теориями. Теория относительной депривации исходит из существенных различий в критериях самооценки между профессорами и студентами. Однако не исключена и иная теоретическая версия: студенты действительно умнее профессоров. Обе теории могут быть успешно подтверждены фактами, и ни одна из них категорически не отвергается. Профессора могут быть слишком критичны по отношению к себе и одновременно быть не умнее студентов.
Удобно обобщить сказанное понятием «научный плюрализм», предполагающим признание относительной независимости гипотез, многообразия теорий и сосуществования различных объяснений одних и тех же фактов. Подобный либерально-демократический подход в научной политике не означает отказа от веры в одну истинную теорию, которая являет собой конечную цель всей работы; просто на пути к единственной цели приемлемы многообразные промежуточные инстанции. Если это многообразие считать не вынужденным и временным, а нормальным и постоянным, то в качестве нормы следует признать и эклектизм, разрушающий дисциплинарную организацию науки.
продолжение
–PAGE_BREAK–3. Параметры теорий
Степень обобщения. Сильные и слабые теории. Аксиоматически построенные теории. Возможности формализации теорий. Предложения теории. Понятие контекста. Выводимость предложений теории. Исследовательский проект. Установление ковариаций. Еще раз о «сдвоенных» зависимостях. Установление временного порядка. Построение теории. Сравнение. Манипуляция переменными. Контроль.
Во-первых, социологические теории различаются по степени обобщения. Чем больше количество фактов, объясняемых теорией, тем больше уровень ее общности. В естественных науках уровень общности теорий устанавливается проще, чем в социологии: теория поля включает в себя теорию твердого тела и теорию электромагнетизма. В социологии же не вполне ясно, является ли теория социальной системы Т. Парсонса более широкой, чем марксизм. Чаще всего менее масштабная теория, например, теория малых групп, является не фрагментом большой теории, а имеет дело с иными фактами. Потому общественные науки и называют «мультипарадигмальными», принимая мертоновское допущение «теорий среднего уровня».
Теории могут быть сильными и слабыми. Сильная теория содержит больше подтвержденных гипотез, чем теория слабая. Если количество опровергнутых гипотез становится достаточно большим, теория, несмотря на сопротивление, умирает. «Сопротивление» в данном случае означает, что за первым эшелоном гипотез (который иногда называется опытно-экспериментальной периферией теории) следует более сильный эшелон обороны — предложения теории здесь меньше зависят от опыта и больше от концептуальной валидности.
Предположим, что в ходе исследования установлено: среди лиц протестантского вероисповедания менее распространена установка на предпринимательскую деятельность, чем среди католиков. Это ослабляет теорию М. Вебера об «избирательном сродстве» протестантской этики и духа капитализма, но она продолжает работать за счет логической «выводимости» предпринимательства из протестантского «мирского служения». Ядро теории еще более защищено от внешних атак опыта, поскольку опирается на внутреннюю эпистемологическую поддержку — неокантианский императив дистанцирования от наблюдаемой «реальности» с целью постичь логически осмысленные идеальные типы. Но и цитадели рано или поздно сдаются.
Таким образом, теория имеет пирамидальную структуру: в ее вершине располагаются базовые, как правило, непроверяемые постулаты, из них выводятся гипотезы-следствия, объединенные смысловыми связями. И, наконец, внешний эшелон теории образуют эмпирические гипотезы, которые с помощью «правил соответствия» или операциональных определений соотнесены с подтверждающими либо опровергающими их данными (рис. 4.1 ).
Теории могут быть в разной степени формализованными. Формализация вовсе не обязательно предполагает использование символов и математических исчислений. Речь идет скорее о более или менее строгом определении постулатов и гипотез, а также недвусмысленном указании, что из чего следует. В социологии часто встречаются беллетризованные теории, но мастерство софиста не заменит научной доказательности. В принципе, формализации поддается любая теория — тогда обнаруживается ее конструктивность или бессодержательность, до этого скрытые за красивыми словами. Введение символов и математизация завершают формализацию теории, делают ее язык четким и однозначным, но не являются необходимыми.
Когда отношения между предложениями теории формализованы, становится легче установить правила взаимосвязи между предложе />
Рис, 4,1. Теория имеет пирамидальную структуру, ее конструкты и переменные связаны (а) отношениями выводимости и (б) эмпирической проверкой.
ниями. Каждое предложение, в том числе предложение науки, содержит две основные части: 1) о чем говорится — субъект; 2) какое свойство присуще субъекту — предикат. «Католики голосуют за республиканцев», «Пролетариат любит сладкое», «Профессора ниже оценивают успешность своей карьеры, чем доценты», — все эти предложения социологической теории могут быть приведены к виду (х)[А(х)], где х — субъект, а А — предикат,
Поскольку социолог, как правило, имеет дело с вероятностными суждениями и сопровождает свои предложения словами «часто», «редко», «в 80% случаев», «обычно», «с высокой вероятностью» и т. п., выражение (х)[А(х)] стоит чуть усложнить и записать как Р{(х)[А(х)]} — х имеет свойство А с некоторой вероятностью Р, скажем, «как правило». Мы знаем, что теория — это иерархически организованная система предложений, находящихся в отношениях выводимости. Иными словами, из (х)[А(х)] с помощью каких-то средств выводится опять же с некоторой вероятностью (х)[В(х)]: Р[А(х)__В(х)]. Здесь мы начинаем работать в двумерном пространстве признаков. «Автомобильные радиоприемники не влияют на динамику дорожно-транспортных происшествий», «Экономически развитым странам присущ высокий уровень самоубийств», «В неполных семьях подростки обнаруживают повышенную агрессивность» — в этих предложениях положены структуры: «Если в автомобиле х установлен радиоприемник — А(х), то вероятность попадания автомобиля х в дорожно-транспортное происшествие — В(х), не меняется»; «Если страна х экономически развита — А(х), то ей присущ высокий уровень самоубийств» — В(х)’, «Если семья х неполная, А(х), то подросток изданной семьи, у, имеет повышенную агрессивность — В(у)».
Обратим внимание на последний пример, в котором фигурируют субъекты х и у. «Семьи» и «подростки» — разные единицы исследования, которым приписываются разные свойства в рамках одной и той же схемы выводимости. Приведенная выше запись приобретает в данном случае вид А(х) __В(у). Таким образом, отношения между предложениями теории подразделяются на два типа. Первый тип включает отношение выводимости, где речь идет об одной единице исследования, второй тип — отношение выводимости между предложениями с разными единицами исследования.
Далее дело несколько усложняется. Нам понадобится понятие контекста. Контекст — это область признакового пространства, в пределах которой реализуется отношение выводимости между предложениями теории. В самом простом случае это признак К, при котором утверждается истинность Р[А(х)__ В(х)] ли6оР[А(х)__В(у)].
Предположим, что, проверяя теорию зависимости количества самоубийств от уровня экономического развития страны, мы установили, что данное соотношение наблюдается не во всех случаях (т. е. не в универсальном пространстве признаков), а только в тех, когда речь идет о странах Европы и Северной Америки. В странах Азии это соотношение имеет иной характер. Регионально-культурная идентификация — новая переменная — «режет» систему координат на две части и ограничивает теорию определенным контекстом — региональной принадлежностью. Контекст может быть легко расширен. Отношение между А и В меняется в зависимости не только от региональнокультурной идентификации, но и от преобладающего в регионе вероисповедания, типа политического устройства, исторического периода. Все эти переменные могут быть введены в теорию.
Как осуществляется процедура вывода отА к В. Путь рассуждения и логического исследования задан сократическими диалогами. Участники этих знаменитых бесед, не принимая ничего на веру, рассматривали прецедент за прецедентом, пока не приходили к ясному заключению об общем. Так, великий софист Фразимах Халкедонский в споре с Сократом привел неотразимые доводы в пользу того, что справедливый человек не только не может быть счастливым, но его обязательно проклянут и скорее всего убьют. Путем безупречного рассуждения Сократ пришел к выводу, что в справедливом государстве власть принадлежит тем, кто сделал смыслом своей жизни умирание, — философам. На протяжении тысячелетий великие социальные доктрины развертывались путем самодостаточного рассуждения и сопряжения идей.
Другой путь напоминает ловлю черного кота в темноте. Ковариация задает иной, окружной путь к сопряжению идей. Распределение единиц исследования в пространстве переменных подсказывает некоторые зависимости, которые могут быть осмыслены в рассуждении, но могут оставаться до времени непонятными и удивительными. В принципе, гипотезу Фразимаха можно было бы разместить в двумерном пространстве и посмотреть, насколько велика разница в количестве счастливых людей среди справедливых и несправедливых. Был бы инструмент для измерения справедливости и счастья. Если вывод инструментально не обоснован, приходится прибегать к риторическим аргументам, которые хорошо действуют на публику.
Проектирование исследования начинается после формирования пространства признаков и определения гипотез. Собственно говоря, проектирование заключается в разработке плана проверки гипотез относительно связей между двумя переменными. Реализация проекта включает три задачи. Во-первых, необходимо установить интенсивность и характер связи между переменными; во-вторых, следует проверить, не опосредуется ли эта связь «третьим» фактором, т. е. убедиться в том, что речь идет о связи именно этих, а не каких-либо иных переменных; в-третьих, установить направление связи; вчетвертых, исследователь должен определить область действия связи, т. е. условия, при которых она обнаруживается. Таким образом, стандартный исследовательский проект включает четыре компонента: сравнение, манипулирование, контроль и генерализацию16.
Сравнение лежит в основе взаимосвязи переменных. Изменение значения независимой переменной влечет за собой изменение пе
16Nachmias D., Nachmias Ch. Research methods in the social sciences. New York: St. Martin Press, 1976. P. 13. ременной зависимой. Например, если существует связь между некоторым методом преподавания и степенью усвоения материала студентами, то студенты обнаруживают более высокую успеваемость после применения данного метода. Для того чтобы установить совместную изменяемость метода преподавания и успеваемости, сравниваются успеваемость в группе студентов, подвергшихся воздействию переменнойx (метода преподавания) с успеваемостью в группе студентов, не подвергшихся такому воздействию. Иными словами, чтобы установить ковариацию, значения зависимой переменной замеряются до и после применения независимой переменной. Иная версия сравнения: данные по группе, где применялась независимая переменная, сравниваются с данными по группе, где независимая переменная не применялась. В первом случае группа сравнивается с самою собой, во втором — экспериментальная группа сравнивается с контрольной.
Манипуляция с экспериментальными объектами позволяет включить в научный вывод суждение о причинной зависимости между переменными. Со времен Юма известно, что причинность не может быть выведена с помощью одного только рассудка и основана на привычке — суждении, находящем свои основания в практическом, вненаучном опыте. Экспериментирование заключается в привнесении изменений в независимую переменную, которые вызывают соответствующие изменения в зависимой переменной. Здесь отчетливо прорисовывается критерий зависимости / независимости: зависимая переменная всегда реагирует на внесение изменений в независимую переменную. Известно также, что «после этого — не по причине этого». Предшествование по времени является необходимым, но недостаточным условием причинения. Нужна еще уверенность в том, что причина лежит именно в данной, а не в иной переменной. В лабораторных условиях возможно манипулировать переменными и осуществлять замеры до и после изменений. В естественной обстановке манипулировать обстоятельствами чаще всего невозможно.
В 1940 г. был осуществлен проект «Народный выбор» («The people choice»), в котором впервые в истории социологических исследований использовался временной параметр. П. Лазарсфельд, Б. Берельсон и X. Годе изучали мотивы поведения избирателей в небольшом американском городке Эри Коунти. Аналитическая схема исследования была простой. Если А рассматривается как причина В, то должны выполняться следующие условия:
1) А и В подчинены ковариации: изменение А происходит вместе с изменением В;
2) А должно изменяться до того, как изменится В. А может наблюдаться до В, но не быть причиной В; например, солнце всходит раньше, чем начинается час пик на транспорте, но это не причина в каком-либо значимом смысле. Однако если А не наблюдается до того, как зафиксировано В, то, очевидно, оно не может быть причиной В. Это предполагает введение фактора времени в качестве элемента любого социологического исследования;
3) Необходимо показать, что именно А, а не какая-либо иная переменная является причиной В. Это наиболее трудное из всех условий. Его можно реализовать тремя способами: (а) экспериментальный контроль переменных; (б) рандомизация переменных; (в) использование контрольной группы.
До проекта «Народный выбор» в социологии выполнялось только первое из трех перечисленных условий. П. Лазарсфельд впервые ввел в исследовательскую методологию панель, где группа респондентов интервьюировалась несколько раз. Контрольные группы подвергались опросам реже, чем панель. Бюро прикладных социальных исследований при Колумбийском университете привнесло в социологию ранее несвойственную гуманитарной науке специализацию исследователей по этапам сбора и анализа данных. Результат социологического исследования превращался, таким образом, в итог коллективной работы «команды», а методология в должностные инструкции.
Идея изучить временные различия в ответах респондентов принадлежала не Лазарсфельду. Еще в 1927 г. Д. Юнг пытался оценить эффективность курса лекций по расовым отношениям, измеряя установки студентов в начале и в конце семестра. В 1928 г. С. Райс исследовал политические предпочтения студентов в Дартмуте за месяц до выборов и в день выборов (изучались радикализм, консерватизм, либерализм, реакционность и т. п.). И Юнг, и Райс сопоставляли процентные распределения, а Лазарсфельд сделал предметом исследования индивидуальное поведение — он спрашивал респондента о мотивах политического выбора.
Один из результатов исследования — установление двух факторов воздействия на электоральное предпочтение: «интереса» и «перекрестного давления». Те, кто имеет меньший интерес к избирательной кампании, принимают решение позже, чем собирающиеся голосовать за своего кандидата. Люди, находящиеся под перекрестным давлением, делают свой выбор позже остальных. Под «перекрестным давлением» авторы проекта имеют в виду несоответствие факторов, влияющих на решение: например, имеющие высокий социальный статус, как правило, голосуют за республиканцев, а католики обычно голосуют за демократов; католик же с высоким социальным статусом окажется, следовательно, под «перекрестным давлением». Лазарсфельд показал, что при одной и той же заинтересованности в выборах люди, находящиеся под перекрестным давлением, откладывают свое решение о голосовании. Например, те, кто находится под перекрестным давлением и обнаруживают большой интерес, откладывают свое решение чаще, чем те, кто не находится под перекрестным давлением и не обнаруживает большой заинтересованности. Аналогичная зависимость установлена в группе избирателей с низким уровнем заинтересованности. Отсюда следует общий вывод: «Высокий уровень заинтересованности ведет к тому, что решение принимается как таковое, в то же время отсутствие перекрестного давления влечет за собой решение в пользу той или иной партии»17. Аналогичная техника анализа показала, что наиболее существенное воздействие на электоральное поведение оказывают беседы с друзьями и товарищами по работе: личное влияние оказывается сильнее влияния средств массовой информации. Проект Лазарсфельда, Берельсона и Годе имел квазиэкспериментальный характер, поскольку не контролировались многие факторы внутренней и внешней валидности. Вместе с тем, эта работа сыграла выдающуюся роль в становлении экспериментального метода в социологии. По крайней мере обследования стали отчетливо отличаться от эксперимента. С этого времени для того, чтобы установить влияние одного признака на другой, требуется проведение эксперимента. Обследования могут дать только предварительные результаты.
У. Кокрен разделяет обследования на два типа: описательные и аналитические. Цель описательного обследования в том, чтобы получить сведения о некоторых больших группах. При аналитическом обследовании сравниваются различные подгруппы совокупности для того, чтобы установить, существуют ли между ними такие различия, которые позволили бы построить и проверить гипотезы о природе сил, действующих в данной совокупности18.
Контроль — третий компонент исследовательского проекта. Он предназначен для устранения постороннего фактора, влияющего на причинную зависимость. Часто контроль обозначается как обеспечение внутренней валидности научного вывода и соотносится с ответом на вопрос: действительно ли причиной наблюдаемого события (значения переменной) является признак, рассматриваемый исследователем как независимый. Внутренняя валидность зависит от внешних факторов, а также порождаемых самой процедурой эксперимента.
17Lazartfeld P., Beretson В., Gaudet H. The People’s Choice. New York: Columbia University Press, 1948. P. 64.
18Кокрен У. Методы выборочного исследования: Пер. с англ. И.М. Сонина / Под ред. А.Г. Волкова. М.: Статистика, 1976. С. 19. Во-первых, нарушение внутренней валидности может быть связано с различиями между сравниваемыми группами19. Д. Чэпин изучал изменения в жизненном укладе обитателей трущоб, которые происходят под влиянием переселения семей в дом общественного сектора. Чэпин сравнивал экспериментальную группу семей — тех, кого переселили в новые квартиры, с контрольной группой — теми, кто остался жить в трущобах. Основной вывод исследования опирался на установленный факт: в экспериментальной группе уровень жизни значительно повысился. Отсюда следовало заключение, что проекты общественной застройки обусловливают положительные изменения в образе жизни людей. Однако этот вывод недостаточно обоснован, поскольку семьи, переселившиеся в новые дома, изначально отличались от семей контрольной группы. Вероятно, экспериментальная и контрольная группы различались по типу занятости, уровню образования, величине семьи, в конце концов, по установкам. Все эти факторы следовало контролировать до того, как сделан вывод о влиянии переселения на образ жизни семей.
продолжение
–PAGE_BREAK–4. Логика гипотетического рассуждения
Структура условно-категорического умозаключения. Перенос предиката. Почему подтверждение следствия не подтверждает гипотезу, а опровержение следствия опровергает ее? Гипотезыидентификации. Идентификации признаков. Умозаключение о связи предикатов. Объясняющая гипотетическая теория. Разработка гипотезы. Что означает «Hypotheses поп fingo”? Пример проверки гипотезы.
По своей логической форме гипотеза — это умозаключение, объясняющее чередование явлений как результат некоторого порядка. Предикату суждения приписывается субъект, взятый из другого суждения. Основанием для такого переноса является тождество предикатов суждений. Очевидно, что наличие общих свойств у различных объектов не является достаточным основанием для их отождествления. Например, людидавнозаметили, чтовживом
19Campbell D., Stanley J. Experimental and quasi-experimental designs for research. Chicago: Rand MacNally, 1963. 9-365
организме различные органы выполняют определенные функции, необходимые для жизнеобеспечения целого. В обществе тоже можно установить функции, аналогичные функциям нервной системы (связь и коммуникация), мозга (управление), кровоснабжения (финансы) и т. п. Отсюда можно умозаключить, что общество — один из организмов. На основе такой аналогии, как рассказывает Плутарх, римский сенатор Менений Агриппа сумел убедить восставших граждан, что им только кажется, будто все в организме достается только желудку, который наряду с другими органами полезен для целого. В данном случае произошло отождествление предикатов.
Новое суждение — гипотеза — обязательно сопровождается словами «Может быть…», так как наличие общих признаков не дает достаточных оснований распространять свойства, присущие одному классу событий, на другой класс. Эти основания являются лишь более или менее убедительными. Вероятное знание никогда не превратится в достоверное. Герберт Спенсер, рассматривая вопрос об органической природе общества, обратил внимание на признаки, отличающие общество от организма. Например, органы восприятия у живого организма локализованы, а в обществе они «разлиты» по индивидам. Так гипотеза Менения Агриппы была поставлена под сомнение.
В основе гипотетического умозаключения лежит аналогия — вывод, что свойство, присущее некоторому классу объектов, присуще и другому классу объектов, поскольку те имеют ряд одинаковых свойств с первыми. Аналогии часто наводят на гениальные догадки, но чаще оказываются выдумками, как прямая аналогия организма и общества. Нужно отличать аналогию от метафоры, которая принадлежит области образного, а не логического мышления.
Выдвижение гипотезы — процесс эвристический, опирающийся преимущественно на опыт и интуицию исследователя. Первоначально гипотеза предстает в форме метафоры, но уже анализ внутренней непротиворечивости гипотезы означает переход к ее разработке ~ выведению следствий, которые обеспечивают ее соответствие наблюдаемым фактам. Разработка гипотезы предполагает установление ее логической структуры.
С логической точки зрения гипотеза представляет собой условнокатегорическое умозаключение20. Первая посылка такого умозаключения — условное суждение «Если,… то…». Вторая посылка в категорической форме утверждает или отрицает предшествующий (антецедент) либо последующий (консеквент) элементы импликации
20Свинцов В.И. Логика. М.: Высшая школа, 1987. С.217 — 219. «Если,… то…». Импликация такова, что из ложной посылки может следовать истина, а из истинной ложь следовать не может.
Имеются два правильных модуса условно-категорического умозаключения. Только они гарантируют истинность заключения при истинных посылках. Первый модус утверждающе-утверждающий:
/>
Отрицающе-отрицающий модус условно-категорического умозаключения имеет вид:
/>
Следствие гипотезы (соответствующее второй посылке условнокатегорического силлогизма) может быть подтверждено (В) либо опровергнуто (-В). Отрицание следствия ведет к отрицанию основания. Подтверждение следствия дает лишь вероятностное, правдоподобное суждение.
Таким образом, разработка гипотезы, связанная с установлением вытекающих из нее следствий, подчинена двум схемам научного вывода: 1) опровержение гипотезы и 2) подтверждение гипотезы. Принципиальный момент заключается в следующем: опровержение следствия опровергает гипотезу, а подтверждение следствия не подтверждает гипотезу, но только делает ее вероятной. Отсюда, в частности, следует, что гипотеза не может быть подтверждена, но зато может быть опровергнута.
Разработка гипотезы предполагает выдвижение максимально возможного количества следствий. Конечно, исследователь заинтересован в подтверждении своих идей, и его подтверждения с каждым разом увеличивают вероятность того, что гипотеза истинна, но достаточно одного хорошего опровержения, чтобы гипотеза оказалась ложной. Самые надежные результаты исследования вытекают из опровержений. Правда, система теоретического знания строит эшелонированную систему защиты от опровержений, поскольку не все базовые суждения теории непосредственно связаны с экспериментальными данными. Ясно одно: опровержения обладают большей силой, чем подтверждения. 9*
Первый тип гипотезы — идентификация — установление субъекта суждения на том основании, что только данному субъекту из всех известных субъектов могут быть приписаны определенные свойства (предикаты). Формальная запись гипотезы-идентификации имеет следующий вид: А, В, С…(х). Надо определить, что стоит за х. Речь идет о разгадывании обыкновенной загадки: по заданным параметрам идентифицировать класс принадлежности субъекта. Например, зная некоторые признаки — «без тела, а живет оно, без языка — кричит», — надо назвать предмет.
В источниковедении такого рода гипотезы-загадки называются конъектурами: по известным признакам требуется восстановить искаженный либо пропущенный текст. В естественных науках идентификации часто отождествляются с открытиями. В историю астрономии вошла знаменитая гипотеза Леверрье о существовании планеты Нептун. Эта гипотеза, доказанная логически, получила блестящее подтверждение путем наблюдения. Врачебный диагноз представляет собой гипотетическую идентификацию болезни по некоторым симптомам. Здесь всегда остается доля сомнения, только патологоанатом гипотез не измышляет. В криминалистике гипотезы-идентификации называются версиями.
В социологии гипотезы-идентификации, на первый взгляд, встречаются редко. Это обусловлено ошибочным представлением, будто идентификационные задачи решаются без особых затруднений. Например, опрашивая людей на улицах Москвы, мы делаем неявное гипотетическое умозаключение, что объект опроса — москвичи. Если бы гипотеза об идентификации была поставлена и проверена, мы бы обнаружили, что признаки «находиться на улицах Москвы» и «быть жителем Москвы» неэквивалентны. Риск ошибки достигает здесь в зависимости от района столицы очень высокого уровня.
Второй тип гипотезы — идентификации признаков уже установленного объекта. Обычно, проектируя исследование, социологи не называют эту конструкцию гипотезой, поскольку уверены: что-нибудь получится. Речь идет об обычном вопросе. «Каковы литературные предпочтения промышленных рабочих?», «Сколько легковых автомобилей приходится на одного россиянина?», «Где осуществляются знакомства будущих супругов?» — эти типичные для социологических исследований вопросы-гипотезы означают, что в выражении А(х) надо установить значения признака А для известной группы. В итоге получаются «линейки», состоящие из одно- и многомерных распределений. В данном случае речь идет о проекте обследования, где «проверка» заключается в идентификации признаков.
Третий тип гипотезы — умозаключение о связи предикатов — можно назвать гипотезой par excellence. Это вероятностное суждение о том, что при определенных условиях наблюдается ковариация двух признаков: А __Б. Данный тип гипотетического умозаключения включает две разновидности. Во-первых, связь может устанавливаться между признаками одного объекта либо класса объектов (единиц исследования). Например, гипотеза о взаимосвязи престижа профессии и дохода относится к одним и тем же «единицам». Во-вторых, единицы гипотетического конструкта могут различаться. Например, в гипотезе о ковариации уровня образования супругов и стабильности семьи содержатся соответственно единицы «индивид» и «семья».
Четвертый тип гипотезы — объясняющая теория. В отличие от предыдущих гипотетических конструктов она представляет собой идею, включающую систему гипотез, позволяющую упорядочить и прогнозировать эмпирически наблюдаемые события. Экскурсанту, наблюдающему с галереи поведение людей на токийской бирже, покажется, что безумцы с потрясающей скоростью размахивают руками и одновременно говорят по трем телефонам. На самом деле здесь все подчинено стройной логической теории. Более трудно объяснить массовые общественные движения, но исследователь обязан верить, что есть истинная теория массовых общественных движений, и создавать соответствующие гипотезы.
Гипотеза никогда не возникает на пустом месте. Невозможно начинать исследование с предположения, будто о предмете изучения ничего не известно. Гипотеза отличается от измышления тем, что представляет собой итог предварительной работы научных школ и, во всяком случае, требует освоения всего, что достигнуто определенной отраслью науки. Более того, серьезная гипотеза бывает равномощна научной революции, и постановку новых гипотез принято расценивать как результат большей значимости, чем ответ на уже известные вопросы.
В социологической науке, понятийный аппарат которой нагружен риторическими фигурами, распознать гипотетический конструкт бывает нелегко. Одна картина мира и соответствующие ей исследовательские программы не сменяют другие, а сосуществуют с ними. Поэтому в социологии вынуждены сосуществовать и противоречивые гипотезы, что не позволяет ей считаться нормальной наукой. Ясно одно: если социология хочет быть научной дисциплиной, она должна не просто творить картины мира, но конструировать их из гипотез.
В принципе, любое предположение о состоянии мира можно считать гипотезой до тех пор, пока оно не опровергнуто. Гипотеза — это вопрос. Научная гипотеза — это вопрос, заданный в соответствии с научными правилами. Когда на вопрос получен ответ, гипотеза становится предложением науки. Любое предположение может стать гипотетическим, сколь бы очевидным оно ни казалось. Иное дело, что область предположений, подлежащих процедурной проверке, невелика сравнительно с корпусом предложений теории.
Гипотеза логически вытекает из достигнутого данной областью науки уровня знаний и представляет собой одновременно результат предшествующей работы и задачу нового исследования. Знаменитое высказывание Исаака Ньютона «Hypotheses non fingo» (гипотез не измышляю) следует понимать не как отказ от гипотетических предположений вообще, а как отказ от измышления гипотез. «Hypotheses non fingo» означает, собственно говоря, следующее: не пользуюсь фикциями и ложными предположениями в качестве посылок объяснения21.
Проверить гипотезу можно логическим путем либо путем формирования «внешних» протокольных предложений, описывающих события по возможности непосредственно. Социолог имеет дело преимущественно с «внешней» проверкой гипотез и соответствующей схемой соотнесения гипотетического предложения с фактами. Гипотеза представляет собой ту или иную версию общей схемы: доказано, что некоторый класс объектов при определенных условиях обладает с некоторой вероятностью следующими свойствами — сохранятся ли эти свойства при иных условиях?
Например, считается установленным фактом, что женщины обычно выходят замуж за мужчин с более высоким уровнем образования, а мужчины предпочитают заключать брак с женщинами, имеющими образование более низкое, чем то, которое получили они сами. Рассматриваемая зависимость установлена для развитых стран, где существует достаточно отчетливая система идентификации уровня образования. В большинстве случаев речь идет о городском населении.
Разрабатывая данную проблему, исследователь ищет способы опровержения вывода. Если он считает возможным опровергнуть вывод в целом, он должен повторить решение задачи на той же или близкой по качественным параметрам совокупности и попытаться установить процедурные ошибки, которые допустили его предшественники. Если ошибок в процедуре не обнаружено, но получены иные результаты (например, мужчины предпочитают выбирать в супруги более образованных, чем они сами, женщин), эти результаты должны быть опубликованы как прецедент противоречия. Тем самым вывод о соотношении образования супругов входит в корпус научного знания под знаком вопроса. Такого рода расхождения встречаются
21Койре А. Гипотеза и эксперимент у Ньютона // Койре А. Очерки истории философской мысли. М.: Прогресс, 1985. С. 181. достаточно редко, разумеется, если соблюдены методологические каноны. Поэтому в науке придается особо важное значение такому критерию, как репутация автора или степень доверия к результатам его работы. Бывает, что неординарные результаты просто игнорируются профессиональным сообществом — это происходит потому, что, не имея возможности повторить каждый проект, исследователи предполагают какие-либо процедурные нарушения. Доверие — одна из важнейших эпистемических норм и условие нормального функционирования научного сообщества. Поэтому доказанное положение ставится под вопрос не в целом, а путем введения новых допущений, т. е. путем последовательной спецификации вывода.
Предположим, что горожане развитых стран вступают в брак под определенным влиянием «обратно пропорциональной» тенденции относительно образования мужчин и женщин: мужчина должен быть «выше». Первый вопрос, который мы задаем на пути опровержения этой генерализации, звучит примерно так: во всех ли случаях сохраняется такое соотношение? Ответ, естественно, отрицательный: не во всех. После этого начинается выдвижение исследовательских гипотез. Гипотетические предположения сводятся к установлению факторов, которые, возможно, изменяют установленную ранее зависимость в максимальной степени.
Продемонстрируем различные версии гипотез относительно уровня образования супругов. Мы должны проверить, не «работает» ли в данном случае переменная, стоящая за «образованием». В частности, известно, что жены, как правило, младше мужей. Тогда не следует ли предположить, что мужья имеют более высокое образование преимущественно тогда, когда жены младше их. В остальных случаях (когда жены и мужья имеют одинаковый возраст и когда жены старше мужей) такое соотношение менее выражено. Следовательно, задача состоит в том, чтобы убрать искажающее влияние возраста и посмотреть на взаимосвязь образования супругов в более чистом контексте.
Попробуем пояснить это в «жизненных», если угодно, качественных терминах. Оля и Леша полюбили друг друга еще в десятом классе, когда им было по семнадцать лет, и решили пожениться. Заметим, что здесь открывается возможность разработки альтернативной обобщающей гипотезы, противоречащей установленному обратному соотношению уровней образования супругов: «Оля» и «Леша» — это сотни тысяч молодых людей, вступающих в брак именно в тот период, когда их уровень образования одинаков — они заканчивают среднюю школу и вступают в самостоятельную жизнь. Беллетристическое изложение обстоятельств жизненного пути не должно затемнять главного — постепенного возрастания влияния третьей переменной на различия в образовании супругов. Казалось бы, ничего не происходит, когда Леша не поступает в университет и вынужден служить полтора года в армии. А Оля поступила в институт (заметим: уровень образования девушек в этом возрастном периоде выше, чем уровень образования мужчин). Надо отдать ей должное: она дождалась возвращения Леши из армии и они, наконец, поженились. Оля перешла на третий курс, а ее муж поступил на первый. (Как видим, базовая социологическая гипотеза применительно к тысячам таких семей не оправдывается.)
Для социолога «Оля» и «Леша» — идеальные типы. На разных этапах жизненной траектории «типов» соотношение их уровней образования меняется, и задача научного сотрудника заключается в том, чтобы установить, что приводит к изменению соотношения образований миллионов «Оль» и «Леш». Пока гипотеза развертывается без демонстрации каких-либо эмпирических данных в квазилогической, точнее, нарративной манере.
Теперь можно построить альтернативную гипотезу, опровергающую базовое предположение в определенном интервале возраста: в семьях, где возраст каждого из супругов не превышает 25 лет, их образование одинаково. Проверить данную гипотезу легко. Можно даже не проводить самостоятельного исследования, а запросить в банке данных сведения по подвыборке семей, где возраст мужа и жены не превышает 25 лет. Несомненно, признаки возраста и образования супругов используются в любом обследовании семей. Отсюда вывод: обратное соотношение уровней образований супругов не подтверждается в группе молодых семей.
А как обстоит дело в старших возрастах? Нетрудно догадаться, что у миллионов Оль после вступления в брак рождаются дети, что в большинстве случаев препятствует активной учебе. Леша догоняет Олю (которая сидит в декрете, да и потом все силы отдает ребенку) по уровню образования и успешно делает карьеру. Здесь начинается отрыв образования мужей от образования жен. Нетрудно построить таблицу для подвыборки семей с большим стажем и посмотреть на частотное распределение. И в том, и в другом случаях мы «очистили» научный вывод от влияния возраста. Базовая гипотеза не опровергнута целиком, но зато область ее подтверждения существенно ограничена.
Далее мы должны проверить, нет ли еще каких-либо существенных переменных, опровергающих исходную генерализацию. Соблюдается ли «обратное» соотношение уровней образования в семьях без детей, с одним ребенком, с двумя и более детьми. Может быть, значительные различия существуют между первым и последующими браками? Кого-нибудь из младших научных сотрудников озарит идея, что активная профессиональная и образовательная карьера женщины дает ей шансы освободиться от тягот семейной жизни. Следовательно, в браке остаются лишь те женщины, которые проявляют сдержанность в своих образовательных планах. Базовая гипотеза, как мы видим, усиливается.
Опровержение базовой гипотезы посредством выдвижения новых гипотез может осуществляться не только путем их интенсификации (включения в контекст дополнительных ограничений), но и посредством экстенсификации — расширения области исходных понятий таким образом, чтобы первоначальный тезис мог рассматриваться в качестве частного случая нового предположения. Допустим, что образование жен, как правило, ниже, чем образование мужей, и попробуем экстенсифицировать понятие «образование». Образование — лишь институциональное выражение умственных способностей личности, и не проверить ли гипотезу, что жены отстают по умственному развитию от мужей, поскольку в семье муж должен казаться умнее, чем на самом деле. Впрочем, такую гипотезу никто не проверял, хотя ее техническое исполнение ничем не отличается от предыдущих версий.
Теперь мы можем сформулировать более строгое определение гипотезы. Гипотеза — это утверждение о том, какую конфигурацию может принять при проверке распределение единиц исследования в пространстве переменных. Оперируя сочетаниями переменных (контекстами), исследователь создает различные гипотезы бинарного и комбинированного типов. Например, нетрудно придать формальный вид знаменитой гипотезе Шарля Монтескье о предрасположенности многочисленных народов к деспотической форме правления. Кроме многочисленности, в число факторов деспотизма французский просветитель включил «низкорослость» и «темперамент». Совокупность объясняющих гипотез — фрагмент пространства признаков — уже представляет собой компонент теории. Теория, конечно, не сводится к сочетанию гипотетических предложений. Она включает в себя неявное знание, мировоззренческие установки и техники проверки общих предложений и систему инструментов, от которых зависит конструируемая картина мира. Но все же гипотетические отношения между переменными — смысловое ядро теории.
Связь между переменными принимает положительные, отрицательные и нейтральные значения. Соответственно, и гипотезы можно подразделить на положительные, отрицательные и (независимые) нейтральные. Как правило, исследователи заинтересованы в установлении положительных тесных связей между признаками, хотя отрицательные и независимые отношения не менее важны. Некоторые формальные определения помогут прояснить суть дела. Обозначим гипотезу о положительной связи между переменными С(х, у), гипотезу об отрицательной связи С-(х, у), гипотезу о независимости переменных С(х, у). Далее, нам понадобится выражение типа С+(х; C(y,z)), означающее, что «имеется положительная связь между х и положительной корреляцией между х и z «. Аналогичным образом предположение о том, что корреляция между х и у не является фиктивной, т. е. не обусловлена влиянием третьей переменной t, формулируется следующим образом: С°(t; С(х, у)). Гипотетическая структура С(х, у; C(z, w)) прочитывается следующим образом: величина корреляции между переменными z и w зависит от значений переменных х и у одновременно.
продолжение
–PAGE_BREAK–5. Качественные параметры гипотез
Общность. Сложность. Специфицируемость. Детерминированность. Фальсифицируемость. Проверяемость. Предсказуемость. Коммуникативность. Воспроизводимость. Устойчивость.
Общность. Гипотетическое предложение упорядочивает некоторую совокупность событий таким образом, что одни из них подтверждают гипотезу (образуют область истинности), другие опровергают (образуют область ложности гипотезы) и третьи являются нейтральными.
В целом гипотеза охватывает определенную совокупность единиц и только применительно к данным единицам может быть проверена. В зависимости от величины совокупности описываемых событий гипотезы разделяются по критерию общности. Этот критерий аналогичен внешней валидности, характеризующей возможность распространить действие вывода на более широкую совокупность. Например, проверялось предположение, что авторитарный тип лидерства в малых группах менее эффективен для выполнения совместной работы, чем демократический. Эта гипотеза проверялась на студентах колледжей, в научных коллективах, на производстве. В армейских подразделениях гипотеза о меньшей эффективности авторитарного типа лидерства не подтверждается, демократический стиль лидерства также неэффективен в молодежных бандах, политических партиях, а также в «interest groups» с высоким уровнем формальной организации.
Предполагаемое «поле» гипотезы непосредственно зависит от того, насколько совокупность исследовательских единиц подвержена не контролируемым изменениям. Для некоторых исследований имеет значение время года, сезон, пол интервьюера (например, для изучения сексуального поведения), в других ситуациях такого рода параметры кажутся избыточными. В целом на общность гипотезы влияют четыре класса факторов: 1) характеристики исследовательских единиц; 2) пространственная локализация; 3) временная локализация; 4) особенности измерительного комплекса.
Общность гипотезы служит важным критерием ее включения в исследовательскую программу. Ясно, что при прочих равных условиях предпочтительна гипотеза, охватывающая более широкую совокупность объектов. Расширение предполагается и в случаях объединения граничащих либо пересекающихся полей. Например, гипотезы относительно «студентов» могут быть расширены до «учащихся» или «молодежи». Очевидно, чем больше общность гипотезы, тем большее ее значение для науки, но с общностью существенно возрастает трудоемкость исследования и снижается достоверность вывода. «Маленькая» гипотеза все-таки надежнее «большой» несмотря на ее кажущуюся скромность.
Сложность. Чем больше переменных включено в структуру гипотезы, тем больше охватываемый ею фрагмент концептуальной модели. Хотя с увеличением числа признаков количество единиц исследования сужается, оно должно оставаться достаточным для того, чтобы работала статистика и обеспечивался нормальный уровень репрезентативности. Сложностью гипотезы называется количество переменных, из которых состоит гипотетическое предложение. Напомним, что переменная представляет собой упорядоченный в смысловом и метрическом отношениях континуум из некоторого числа градаций или значений. Элементарный уровень сложности гипотезы соответствует одной переменной и одномерному пространству. Здесь речь идет о гипотезах-идентификациях. Многомерные классификации требуют особого процедурного обеспечения. Исследователь всегда стремится учесть как можно больше независимых переменных, но статистическому анализу поддается лишь ограниченное их число.
Специфицируемость. Если сложность — число переменных, образующих гипотетический фрагмент признакового пространства, то специфицируемость — число значений, которые принимает переменная. Обычно имеет смысл не ограничиваться дихотомиями и трихотомиями и усиливать специфицируемость переменных. Общее количество различений, которое можно осуществить в концептуальной модели, состоящей из единиц исследования, переменных и значений переменных, может быть легко исчислено. Специфицируемость определяется количеством клеток в матрице и зависит от числа значений каждой переменной и количества распределяемых единиц. Если переменная имеет элементарную бинарную форму, специфичность исчисляется путем возведения 2 в степень соответственно числу переменных. Предположим, мы строим гипотезу о распределении 4 единиц по двум дихотомиям. Общее количество клеток составляет 24 = 16. Специфичность не следует смешивать с количеством возможных гипотез в исследовательском проекте. Большая и меньшая специфичность — характеристика отдельной гипотезы. Ее можно превратить в менее специфичную, сложив частотные распределения, но усилить специфичность невозможно. Как и в других случаях, излишняя детализация ведет к потере надежности выводов, а укрупнение градаций переменных «гасит» существенные различия в исследуемой совокупности.
Детерминированность. Эта характеристика означает частоту наблюдений, соответствующих одному или нескольким значениям переменной. Чем большее число наблюдений концентрируется на определенном участке континуума, тем выше детерминированность гипотезы. Детерминированность, таким образом, обратно пропорциональна дисперсии: она принимает минимальные значения, если все градации наполнены равномерно, и максимальное, если частоты сконцентрированы в одной градации. Номинальный уровень измерения в данном случае оптимален. Очевидно, детерминированность непосредственно связана со специфичностью. Уменьшая специфичность, всегда можно достигнуть требуемой степени детерминированности. Сохранить специфичность при высокой детерминированности можно лишь в тех случаях, когда объясняемые зависимости имеют практически линейный характер.
Фалъсифицируемость. Предположим, что область истинности, область ложности и область неопределенности гипотезы отчетливо не разграничены. В этом случае предпочтительна та гипотеза, которая содержит больше опровергаемых следствий. Когда отсутствуют сведения о распределении, принимается нуль-гипотеза — априорное допущение о равновероятности значений переменной.
Проверяемость. Гипотеза является проверяемой, если область истинности, область лжи и область неопределенности могут быть установлены эмпирически. И. Галтунг формулирует условия, при которых гипотеза может считаться проверяемой. Проверяемое предложение не должно быть тавтологичным. Гипотеза, включающая в область истинности все возможные случаи и ничего не исключающая, не может быть проверена. В мире нет такого события, которое могло бы ее опровергнуть. Проверяемость несовместима с противоречивостью, поскольку из противоречия следует что угодно. Неверифицируемость и нефальсифицируемость оставляют вопросы открытыми.
Идеальной могла бы считаться гипотеза, которая: а) минимизирует область истинности, но сводит ее к нулю; б) минимизирует область неопределенности, но не сводит ее к нулю; в) максимизирует область лжи, но не расширяет ее до предела. Практически проверяемость гипотезы устанавливается при ее сопоставлении с эмпирическими данными. Отсутствие проверяемости может вытекать: а) из самой гипотетической конструкции; б) из эмпирических данных, которые используются для проверки; в) из особенностей измерительного инструмента.
Если значение истинности вытекает из самого гипотетического конструкта, он является аналитическим предложением. Например, никакие данные не могут опровергнуть гипотезу: «Дифференциация доходов ведет либо к снижению профессиональной мобильности, либо к ее повышению, либо профессиональная мобильность сохраняется на том же уровне». Во всех трех случаях гипотеза подтверждается. Аналитическим является и предложение, заключающее в себе противоречие. Такова измененная версия предыдущего примера: «Дифференциация доходов ведет и к росту, и к снижению, и к сохранению уровня профессиональной мобильности». И в первом, и во втором случаях никаких данных, подтверждающих либо опровергающих гипотезу, не требуется.
Социологу часто приходится иметь дело с предложениями аналитическими по форме, но не имеющими никаких эмпирических референтов (внешне фиксируемых «состояний мира»), которые могли бы их подтвердить либо опровергнуть.
Особый круг вопросов составляет выбор единиц и переменных для проверки гипотезы. В принципе, всегда можно найти такую выборку, в которой реализуется нужная корреляция. Аналогичным образом можно подогнать под гипотезу и переменные.
Предсказуемость. Проблема предсказуемости возникает только в случае, если гипотеза предшествует реальности (ex ante). Если же гипотеза следует за «жизнью» (ex post), она выступает в качестве начальной точки исследования. Первый тип гипотезы можно назвать гипотезой, соответствующей данным, а второй тип — гипотезой, вытекающей из данных.
Гипотеза ex ante дает возможность контролировать процесс проверки и вместе с тем изолирует исследователя от привлечения «посторонних» факторов, заставляя его заниматься только опровержением или подтверждением заданного предложения.
Гипотеза ex post делает исследователя относительно свободным от постулатов теории, зато она становится пленником своих же собственных данных, он воспринимает только то, что говорят ему данные, и ничего более, «он даже не может заставить их рассказать что-либо интересное», — пишет И. Галтунг22. Если гипотеза сформулирована после того, как стали известными подтверждающие ее факты, риск ее опровержения становится незначительным. Нередко гипотезы изготавливаются специально для подтверждения данных. Это удобно для прогнозов, но опровергнуть устоявшиеся представления при таком подходе невозможно.
Решение вопроса о выборе между гипотезой ex ante и гипотезой ex post принимается на основе эвристических соображений. Если исследователь располагает сильной теорией, он, конечно же, предпочтет гипотезу ex ante. Когда он убежден, что реальность более богата и многообразна, чем его «когнитивная карта», выбирается стратегия ex post.
Часто предсказуемость гипотезы вытекает из соображений целенаправленного изменения социальных процессов и институтов. Прогнозирование и контроль далеко не всегда вытекают из теоретического объяснения. Можно успешно предсказывать события, объяснение которых остается проблематичным.
Коммуникативность. Каждая гипотеза включена в корпус научного знания, и ее связь с другими гипотезами (в том числе доказанными) можно назвать по аналогии с личностным качеством коммуникабельностью. Гипотеза должна согласовываться с другими предложениями дисциплинарной области как по содержанию, так и по процедурному оснащению. В противном случае автор гипотезы и научное сообщество не смогут понять друг друга. Несоблюдение коммуникабельности превращает новое знание в эзотерическое. Отсюда следует, что гипотеза должна быть понята некоторой «группой компетентности». С другой стороны, коммуникабельность создает иммунитет против экстраординарных гипотез. Иногда научное сообщество отвергает непонятные, но гениальные идеи. Это цена, которую оно платит за стабильность дисциплинарной организации. Остается надежда на понимание со стороны будущих поколений. В любом случае «идея, понятная только автору», должна быть отвергнута.
Воспроизводимость. Любой научный вывод может быть воспроизведен любым исследователем при соблюдении методологических условий. Отсюда вытекает требование независимости гипотезы оттого, кто ее проверяет. Одним из критериев качества научного вывода является воспроизведение результатов одним и тем же исследователем. Признание результатов происходит при их воспроизведении другими исследователями. В определенной степени коллективная воспроизводимость гипотезы эквивалентна научной объективности.
22Gaining J. Theory and method of social research. Oslo: Universitetsforlaget, 1967. P.77. Устойчивость. По степени достоверности гипотезы делятся на фальсифицированные, «ложные» гипотезы; неподтвержденные предположения — они являются неустойчивыми; гипотезы с неустановленным результатом проверки; подтвержденные гипотезы — устойчивые; подтвержденные, «истинные» гипотезы. «Истинные» и «ложные» гипотезы представляют собой недостижимые полюса, между которыми располагаются более или менее вероятные предложения науки. Гипотеза считается устойчивой, если она подтверждается один, два, три раза… Но сколько раз нужно подтвердить гипотезу, чтобы она получила признание в качестве устойчивой?
В принципе можно построить интегральный индекс валидности гипотезы и оценить с этой точки зрения концептуальный аппарат различных научных дисциплин. Несомненно естественные науки оперируют более сильными гипотезами, чем социология, но и социология, по крайней мере в некоторых своих разделах, стремится к получению надежного проверяемого знания.
Вопросы
1. От чего зависит значимость концептуальных переменных? Какие признаки наиболее часто используются в словаре социологических исследований?
2. Почему идеально-типическое конструирование реальности способно дать более объективную картину, чем натуралистическое отражение?
3. Каковы основные элементы теории?
4. Почему ни одну теоретическую гипотезу нельзя считать окончательно подтвержденной?
5. Каковы основные качественные характеристики теорий?
6. Каковы преимущества и недостатки ex post гипотез?
7. Почему научная гипотеза должна быть воспроизводимой?
ЛИТЕРАТУРА
1. Голофаст В.Б. Методологический анализ в социологическом исследовании. Л.: Наука, 1980.
2. Кэмпбелл Дж. Научный вывод, артефакты и контроль / Пер. с англ. А.У. Хараша // Кэмпбелл Дж. Модели экспериментов в социальной психологии и прикладных исследованиях / Сост. и общ. ред. М.И. Бобневой; Вступ. ст. Г.М. Андреевой. М.: Прогресс, 1980.
3. Лазарсфельд П. Методологические проблемы социологии // Социология сегодня: Проблемы и перспективы: Американская буржуазная социология середины XX века/Сокр. пер. с англ.; Общ. ред. и предисл. Г.В. Осипова. М.: Прогресс, 1965.
4. Современная философия науки: Хрестоматия / Сост., пер., вступ. ст. и коммент. А.А. Печенкина. М.: Наука, 1994.
5. Структура и развитие науки: Из Бостонских исследований по методологии науки: Сборник переводов / Сост., вступ. ст. и общ. ред. Б.С. Грязнова, В.Н. Садовского. М.: Прогресс, 1978.
Глава 5.Проектирование выборки 1. Генеральная и выборочная совокупности
Понятие репрезентативности. Концептуальный объект и генеральная совокупность. Проектируемый объект. Проектируемая и реальная генеральная совокупности.
Мы знаем, что социологическая наука имеет дело не с текучей непосредственностью жизни, а с данными, организованными по определенным правилам в пространстве признаков. Под данными имеются в виду значения переменных, приписанные единицам исследования — объектам. Эти объекты — сообщества, институции, люди, тексты, вещи — образуют в пространстве признаков многообразные и нередко причудливые конфигурации, давая исследователю возможность высказывать обобщающие суждения о действительности.
Как только речь заходит о действительности, обнаруживается, что полученные данные относятся, строго говоря, только к регистрационным документам (анкетам, бланкам интервью, протоколам наблюдения и т. п.). Нет никаких гарантий, что действительность за окнами лаборатории (скажем, по ту сторону шкал) не окажется иной. До выборочной процедуры мы еще не дошли, но уже встает вопрос о репрезентативности данных: можно ли распространить сведения, полученные в процессе обследования, на объекты, находящиеся за пределами нашего конкретного опыта? Ответ однозначен: можно. В противном случае наши наблюдения не выходили бы за рамки «здесьи-теперь-совокупности». Они относились бы не к москвичам, а к тем, кто только что был опрошен по телефону в Москве; не к читателям газеты «Неделя», а к тем, кто прислал в редакцию по почте заполненный отрывной купон. После завершения опроса мы обязаны считать, что и «москвичи», и «читатели» остались прежними. Мы верим в стабильность мира потому, что научные наблюдения обнаруживают удивительное постоянство. 10-365
Любое единичное наблюдение распространяется на более широкую сферу наблюдений, и проблема репрезентации заключается в том, чтобы установить степень соответствия между параметрами обследованной совокупности и «реальными» характеристиками объекта. Выборочная процедура предназначена как раз для того, чтобы реконструировать реальный объект исследования и генеральную совокупность из отдельных моментных наблюдений.
Понятие выборочной репрезентативности близко понятию внешней валидности; только в первом случае производится экстраполяция одной и той же характеристики на более широкую совокупность единиц, а во втором — переход из одного смыслового контекста в другой. Выборочная процедура осуществляется каждым человеком тысячу раз на дню, при этом никто особенно не задумывается над репрезентативностью наблюдений. Опыт заменяет калькуляцию. Чтобы узнать, хорошо ли посолена каша, вовсе не обязательно съедать всю кастрюлю — здесь более эффективны методы неразрушающего контроля, в том числе выборочная проверка: нужно попробовать одну ложечку. При этом надо быть уверенным, что каша хорошо перемешана. Если каша перемешана плохо, имеет смысл провести не один замер, а серию, т. е. попробовать в разных местах кастрюли — это уже выборка. Сложнее убедиться в том, что ответ студента на экзамене репрезентирует его знания, а не является случайной удачей либо неудачей. Для этого и задаются несколько вопросов. Предполагается, что, если бы студент ответил на все возможные вопросы по предмету, результат был бы «истинный», т. е. отражал реальные знания. Но тогда никто не смог бы выдержать экзамен.
В основании выборочной процедуры всегда лежит «если бы» — предположение о том, что экстраполяция наблюдений существенноне изменит полученный результат. Поэтому генеральную совокупность можно определить как «объективную возможность» выборочной совокупности.
Проблема несколько усложняется, если разобраться в том, что имеется в виду под объектом исследования. Изучив достаточно многочисленную совокупность людей, социолог приходит к выводу, что переменная «радикализм—консерватизм» положительно коррелирует с возрастом: в частности, старшие поколения обнаруживают скорее консервативность, чем революционность. Но обследованный объект — выборочная совокупность — не существует в реальности как таковой. Он сконструирован процедурой отбора респондентов и проведения интервью, а затем сразу же исчезает, растворяется в массиве. Действительно, выборочная совокупность, с которой непосредственно «снимаются» данные, порождается процедурой, но в то же время она растворена в большой совокупности, которую представляет или репрезентирует с разной степенью точности и надежности. Социологические заключения относятся не к обследованным на прошлой неделе респондентам, а к идеализированным объектам: «старшим поколениям», «молодежи», тем, кто обнаруживает «радикализм» или «консерватизм». Речь идет о категориальных обобщениях, не ограниченных пространственно-временными обстоятельствами. В этом отношении выборочная процедура помогает освободиться от наблюдений и перейти в мир идей.
Таким образом, у нас есть возможность провести разграничение объекта исследования и генеральной совокупности: объект — не просто совокупность единиц, а понятие, в соответствии с которым осуществляется идентификация и отбор единиц исследования. В этом отношении справедливо гегелевское предписание считать истинным только то бытие, которое соответствует своему понятию. Теоретически объем понятия, обозначающего объект исследования, должен соответствовать объему генеральной совокупности. Однако такое соответствие достигается крайне редко.
Нам понадобится понятие концептуального объекта — идеального конструкта, обозначающего рамки темы. «Россияне», «аудитория центральных газет», «электорат», «демократическая общественность» — таковы типичные объекты исследовательского интереса социологов. Несомненно, концептуальному объекту должна соответствовать вполне реальная генеральная совокупность. Для этого необходимо предусмотреть еще один объект исследования — проектируемый объект. Проектируемый объект — это совокупность доступных исследователю единиц. Задача состоит в том, чтобы установить группы, являющиеся недоступными либо труднодоступными для сбора данных.
Очевидно, что обследовать объект, обозначаемый как «россияне», практически невозможно. Среди россиян немало людей находится в тюрьмах, исправительно-трудовых учреждениях, в следственных изоляторах и иных труднодоступных для интервьюера местах. Эту группу придется «вычесть» из проектируемого объекта. «Вычесть» придется и многих пациентов психиатрических больниц, детей, часть престарелых. Вряд ли гражданскому социологу удастся обеспечить нормальные шансы на попадание в выборку и военнослужащим. Аналогичные проблемы сопровождают обследование читателей, избирателей, жителей малых городов, посетителей театров.
Перечисленные затруднения — лишь малая часть тех, зачастую непреодолимых препятствий, с которыми сталкивается социолог на полевой стадии исследования. Специалист должен предвидеть эти затруднения и не строить иллюзий по поводу полной реализации проектируемого объекта. В противном случае его ждут разочарования. 10*
Итак, объект исследования не совпадает с генеральной совокупностью примерно так же, как карта местности не совпадает с самой местностью.
Долго думали-гадали, Генералы все писали на большом листу. Было гладко на бумаге, да забыли про овраги, А по ним ходить, —
эти слова из старинной солдатской песни вполне применимы к проектированию выборки, если учесть, что ходить придется по квартирам.
Несомненно, генеральная совокупность — это та совокупность, из которой производится выборка единиц. Однако так только кажется. Выборка производится из той совокупности, из которой производится фактический отбор респондентов. Назовем ее реальной. Различия между проектируемой и реальной совокупностями можно увидеть воочию, сравнив списки «проектированных» респондентов и опрошенных фактически.
Реальный объект — та совокупность, которая сформировалась на стадии полевого исследования с учетом ограничений в доступности первичной социологической информации. Помимо заключенных, военнослужащих и больных, меньшую вероятность попасть в выборку имеют жители удаленных от транспортных коммуникаций сел, особенно если обследование производится осенью; те, кого, как правило, нет дома, не склонны к разговорам с посторонними людьми и т. п. Бывает, что интервьюеры, пользуясь отсутствием контроля, пренебрегают точным исполнением своих обязанностей и опрашивают не тех, кого положено опрашивать по инструкции, а тех, кого легче «достать». Например, посещать квартиры респондентов интервьюерам приказано по вечерам, когда легче застать их дома. Если исследование проводится, предположим, в ноябре, то уже в пять часов вечера в средней полосе России на улице совершенно темно. Во многих городах таблички с названиями улиц и номерами домов встречаются не часто. Если обязанности интервьюеров выполняют студентки местного пединститута, можно представить степень отклонения реального объекта от проектируемого. Иногда исследователи поступают еще проще: заполняют анкеты сами. Эти затруднения являются одним из источников так называемых систематических ошибок выборки.
Существуют достаточно эффективные способы контроля заполнения вопросников и приемы ремонта выборки, в частности «взвешивание» основных типологических групп респондентов: груп пы тех, кого не хватает, увеличиваются, а избыточные группы уменьшаются. Так реальный массив подгоняется под проектируемый и это вполне оправданно.
продолжение
–PAGE_BREAK–2. Исчисление ошибки выборки: замкнутый круг
Понятие ошибки выборки. Почему невозможно сравнить выборочную совокупность с генеральной? Как контролируется ошибка выборки в массовых опросах: практика ВЦИОМ.
Предположим, m — генеральная совокупность, обладает среднестатистической характеристикой xгенЭто может быть средний возраст, доход, доля консерваторов и количество испытывающих счастье. Предположим далее, что из генеральной совокупности m отобрана совокупность п — выборочная, которая обладает средней характеристикой хвы6Ясно, что п Тогда задача заключается в сопоставлении xген и хвы6Отклонение выборочной средней от генеральной средней называется ошибкой выборки:
/>
Из формулы следует, что исчисление Δ — ошибки выборки является принципиально неосуществимым, если не известны значения переменной в выборочной и генеральной совокупностях. Так возникает замкнутый круг: чтобы установить значение генеральной средней, нужно построить выборку, но, даже реализовав выборку, мы не сможем определить ее ошибку, потому что не знаем генеральной средней. Если бы мы знали генеральную среднюю, задача определения ошибки выборки решалась бы просто, но в данном случае выборка была бы просто не нужна. Практически ошибка выборки определяется путем сравнения известных характеристик генеральной совокупности с выборочными средними. В социологии при обследованиях взрослого населения чаще всего используют данные переписей населения, текущего статистического учета, предшествующих опросов на том же объекте. В качестве контрольных параметров обычно применяются социально-демографические признаки. Это можно сделать по завершении анализа данных. Исключение составляют предвыборные опросы и опросы, предшествующие переписям населения и референдумам — исследователи стремятся предсказать их результаты и, тем самым, подтвердить репрезентативность своих данных.
Например, институт Дж. Гэллапа, систематически проводящий обследования общественного мнения по национальной выборке объемом 1500 человек, контролирует репрезентативность по имеющимся в национальных цензах данным о распределении населения по полу, возрасту, образованию, доходу, профессии, расовой принадлежности (белый — цветной), месту проживания, величине населенного пункта1.
В исследованиях, проводимых Всероссийским центром изучения общественного мнения, надежность выборочных данных также оценивается посредством «апостериорного» контроля. В анкету мониторинга экономических и социальных перемен (руководитель — Т.И. Заславская) включены признаки (вопросы), по которым имеется информация в Государственном комитете по статистике Российской Федерации. Такими признаками являются пол, возраст, образование, тип поселения, семейное положение, сфера занятости, должностной статус респондента. Четыре показателя — пол, возраст, образование и место жительства респондента используются для выделения контролируемых групп при определении весов опрошенных — они должны соответствовать аналогичным группам в генеральной совокупности2.
Показатели семейного положения, сферы занятости и должностного статуса в определении весов не участвуют и служат для дополнительного контроля выборки (табл. 5.1).
Таблица 5.1
Соотношение параметров выборочной и генеральной совокупностей в мониторинге общественного мнения об экономических к социальных переменах в России, ВЦИОМ, март и июнь 1993 г., %
Группы населения (признаки I — II — контрольные при взвешивании)
Данные государственной статистики
Выборочные данные (взвешенные)
март
Июнь
Пол
1. Мужской
45,1
45,4
45,6
2. Женский
54,9
54,6
54,4
1Gallup G. The Gallup Poll: Public opinion 1978. Wilmington, Delaware: Scholarly Resources, 1979. P. XII.
2 Козеренко Е.В., Новиков С.Г. Выборка мониторинга: апостериорный контроль //Экономические и социальные перемены: Мониторинг общественного мнения: Информационный бюллетень/Междисциплинарный академический центр социальных наук; Всероссийский центр изучения общественного мнения. М.: АО «Аспект Пресс», 1993. № 5. С. 9. Продолжение
Группы населения (признаки I — II контрольныепри взвешивании)
Данные государственной статистики
Выборочные данные (взвешенные)
март
июнь
Возраст
26,9
25,3
25,4
3, До 29 лет
44,5
47,2
45,9
4. 30 — 54 года
28,6
27,5
28,6
5. 55лет и старше
Образование
6. Высшее и незаконченное
высшее
13,7
14,7
14,3
7. Среднее и среднее специальное
47,6
47,3
43,0
8. Неполное среднее
38,7
38,0
42,7
Тип поселения
9а. Санкт-Петербург, Москва
9,3
8,9
9,3
9б. Большие города
26,4
26,6
28,6
10. Средние и малые города
38,5
38,1
36,6
11. Сельские поселения
25,8
26,4
25,5
Семейное положение
12, Холост (незамужем)
16,1
16,7
16,4
13. Женат (замужем)
65,3
64,6
63,1
14. Разведен (разведена)
7,2
7,9
7,6
15. Вдовец (вдова)
11,1
10,8
12,7
Сфера занятости
16. Промышленность
49,4
43,9
48,8
17. Сельское хозяйство
13,4
43,9
13,7
18. Торговля, снабжение
13,5
14,4
14,7
19. Культсфера
19,8
15,5
16,7
20. Органы управления
3,2
18,8
2,7
21. Армия, милиция, МВД, МГБ
0,7
3,1
2,7
22. Другая отрасль
–
–
1,2
Специалисты ВЦИОМа обеспечивают при анализе данных тщательный ремонт выборки, чтобы минимизировать отклонения, возникшие на этапе полевых работ. Особенно сильные смещения наблюдаются по параметрам пола и возраста. Объясняется это тем, что женщины и люди с высшим образованием больше времени проводят дома и легче идут на контакт с интервьюером, т. е. являются легко достижимой группой по сравнению с мужчинами и людьми «необразованными»3. В принципе эту погрешность можно было бы уменьшить, увеличив число повторных посещений с трех до восьми-девяти, как делают западные социологи. Однако это привело бы к значительному увеличению расходов на проведение полевых работ, а во-вторых, к увеличению сроков проведения поля, — справедливо полагают Е.В. Козеренко и С.Г. Новиков4.
Максимальное отклонение показателей выборочной совокупности от соответствующих значений государственной статистики составляет 3,1 процентных пункта. Предполагается, что в этих пределах варьирует и ошибка выборки по изучаемому параметру, значение которого в генеральной совокупности неизвестно.
Аналогичным образом строятся другие всероссийские выборки. В обследованиях Центра «СоциоЭкспресс» Института социологии РАН выборка тоже имеет всероссийский масштаб. Ее проектный объем 2 тыс. человек. Опрос производится методом формализованного интервью по месту жительства. В основе размещения выборки лежат десять экономико-географических зон, в каждой из которых выделяются крупные города (численностью свыше 500 тыс. населения), средние города (50 — 500 тыс.), малые города (до 50 тыс.) или поселки городского типа, а также сельские населенные пункты. Репрезентативность контролируется по региональным пропорциям численности населения, пропорциям между городским и сельским населением, пропорциям между населением указанных типов населенных пунктов. Авторы полагают, что предельная ошибка их выборки не превышает трех процентов5.
Более надежны сопоставления данных выборочной совокупности с результатами иных крупномасштабных исследований, где используются «субъективные» переменные. Уникальные возможности в этом отношении возникают при проведении референдума, который являет
3 Там же. С. 10.
4 Там же. С. 9.
5 Зеркало мнений: Результаты социологического опроса населения России / Рос. академия наук, Институт социологии; Центр «СоциоЭкспресс»; Отв. за вып. В. Червяков. М.: Институт социологии РАН, 1993. С. 3 — 4. собой опрос генеральной совокупности. 25 апреля 1993 г. в России состоялся референдум, где задавались четыре вопроса: о доверии президенту, об отношении к социально-экономической политике, проводимой президентом и правительством в 1992 г., о необходимости досрочных выборов президента, а также о необходимости досрочных выборов депутатов. Многие социологические службы страны делали свои прогнозы. Наиболее точным, но только по первым двум вопросам, оказался прогноз ВЦИОМ6, выполненный по заказу газеты «Известия» и опубликованный за день до референдума (табл. 5.2).
Таблица 5.2
Прогнозы результатов референдума 25 апреля 1993 г. различными социологическими службами, % положительных ответов
Прогнозы социологических служб и результаты референдума
Позиции вопросника
Доверяете ли Вы президенту России?
Одобряете ли Вы социальноэкономическую политику, проводимую президентом и правительством с 1992 г.
Прогноз ВЦИОМ в «Известиях»
Прогноз ВЦИОМ по опросу на избирательных участках
Cable News Research
Фонд «Общественное мнение»
Результат референдума
6 Седов Л.А. Референдум: прогнозы и итоги // Экономические и социальные перемены: мониторинг общественного мнения: Информационный бюллетень / Междисциплинарный академический центр социальных наук; Всероссийский центр изучения общественного мнения. М.: АО«Аспект Пресс», 1993. №3. С. 9 При отсутствии лучшего критерия следует согласиться с тем, что, если выборка выходит за приемлемые рамки по известным переменным, она непригодна и по изучаемой переменной. И все-таки важно сознавать, что одна и та же совокупность единиц описывается многообразными характеристиками, каждой из которых присуща своя степень вариации. Иначе говоря, по одним характеристикам генеральная совокупность «хорошо перемешана» и является однородной, по другим — дифференцированной. Например, по признаку «грамотность — неграмотность» современное российское общество практически однородно: можно, опросив нескольких человек, уверенно утверждать, что подавляющее большинство людей грамотны. Иное дело — дифференциация доходов. Она столь велика, что малой выборкой не обойдешься. Отсюда следует, что не существует выборки на все случаи социологической жизни. Лучшая выборка — не обязательно большая. Даже очень маленькая выборка может быть вполне представительной. Главное, чтобы она была хорошо перемешана в генеральной совокупности,
продолжение
–PAGE_BREAK–3. Случайные и систематические ошибки
Уменьшение случайных ошибок при возрастании объема выборки и независимость систематических ошибок от величины массива. Сколько человек нужно опросить для получения репрезентативных данных? Примеры из практики исследовании. Почему предвыборный прогноз «Literary Digest» 1936 г. оказался ошибочным?
Ошибки выборки подразделяются на два типа. Случайные ошибки уменьшаются при возрастании объема выборочной совокупности. Так кубик при достаточно большом числе бросаний будет падать примерно равное количество раз на каждую грань. При нескольких бросаниях он может показать преимущественное выпадение, например «шестерки». Тогда мы говорим, что число наблюдений слишком мало, чтобы судить о неслучайности выпадения «шестерок». Но если «шестерки» выпадают постоянно при сотнях и тысячах бросаний, мы говорим: крайне маловероятно, чтобы это происходило случайно. Таким образом, случайная ошибка — это вероятность того, что выборочная средняя выйдет (или не выйдет) за пределы заданного интервала. При случайном отборе следует неукоснительно соблюдать следующую заповедь: критерии доступа к единицам исследования должны быть независимы от изучаемых переменных.
Чудесное свойство случайных ошибок уменьшаться при возрастании объема выборочной совокупности делает бессмысленными обследования огромных массивов, которые предпринимаются чаще всего с целью произвести впечатление на профессионально неподготовленного заказчика. Даже национальные выборки достаточно малы. Первая национальная выборка в США, спроектированная в 1935 г. тогда только начинавшим карьеру «поллстера» Джорджем Гэллапом старшим, насчитывала 1327 человек и пропорционально отражала основные группы населения. Одной из наиболее важных тем общественного мнения тогда, в 1930-е гг., было возобновление запрета на производство и продажу спиртных напитков. Чтобы установить вариацию выборочной средней, обусловленную величиной массива, выборка была случайным образом разбита на три примерно равных по численности группы7. Посмотрим на распределение опрошенных в первой подвыборке (табл. 5.3).
Таблица 5.3
Отношение американцев к возобновлению запрета на спиртные напитки, опрос Дж. Гэллапа, 1935 г., первая подвыборка: 442 человека
Мнение опрошенных
Количество опрошенных, абс
Количество опрошенных,%
Одобрительное
Неодобрительное
Неопределенное
Всего
Аналогичные результаты Гэллап получил во второй и третьей подвыборках примерно такой же величины. Каждая из них показывала некоторое отклонение от общей выборочной средней, и, если проанализировать подвыборки накопленным итогом, можно установить степень приближения результатов малых выборок к результатам большой. Мысленная экстраполяция совершенно точно указывает предел точности выборочной средней — это генеральная средняя. Но и на промежуточных стадиях видно, что подвыборочные средние отклоняются от параметров большой национальной выборки незначительно (табл. 5.4).
7 Gallup G. A guide to public opinion polls. 2nd ed. Princеton: Princeton University Press, 1948. P. 14. Таблица 5.4
Отношение американцев к возобновлению запрета на спиртные напитки, опрос Дж. Гэллапа, 1935 г., три подвыборки накопленным итогом, %
Выборки
Одобряют
Не одобряют
Не имеют мнении
Первая выборка, 442 человека
Первая плюс вторая выборки, 884 человека
Первая плюс вторая плюс третья выборки, 1 327 человек
Третья строка таблицы показывает значения, полученные в проектной выборочной совокупности, — они ненамного отличаются от средней и малой подвыборок. А изменятся ли выборочные параметры при увеличении объема? Чтобы узнать это, Гэллап провел дополнительные обследования той же генеральной совокупности выборками нарастающего объема таким образом, что величина максимальной из них составила 12 494 человека. Каковы же результаты расширения выборки почти в десять раз (табл. 5.5)?
Таблица 5.5
Отношение американцев к запрету спиртных напитков в дополнительных выборках большего объема, опрос Дж. Гэллапа, 1935 г., %
Выборки
Одобряют
Не одобряют
Нет мнения
12 494
Мы видим, что самое большое расхождение между данными по двенадцатитысячной выборке и другим выборкам меньшего объема составляет два процентных пункта (по признаку несогласия с запретом спиртного). Отсюда следует, что в обследовании отношения американцев к запрету спиртного выборка может состоять из 442, равно как и из 12 494 человек, а результаты будут практически одинаковыми.
В практике массовых опросов относительная несущественность количества обследованных для получения точных результатов демонстрировалась неоднократно. Надо заметить, что предвыборные опросы — вероятно, единственная область социологических обследований, в которых выборочные параметры получают незамедлительное подтверждение либо опровержение: параметры генеральной совокупности обнаруживают себя сразу же после подсчета голосов. В остальных обследованиях такой возможности нет, генеральная совокупность ничем себя не показывает. В получении точных данных при минимальной выборке и проявляется мастерство «поллстера».
В лаборатории по исследованию общественного мнения Принстонского университета, которой руководил Хэрви Кентрил, изучались предпочтения избирателей штата Нью-Йорк. Шел 1942 г. За неделю до выборов один интервьюер, разъезжая по штату, опросил 200 человек. Они распределились в соответствии с плотностью населения в различных зонах территории штата (табл. 5.6).
Таблица 5.6
Распределение выборочной совокупности в обследовании избирателей штата Нью-Йорк, опрос X. Кентрила, 1942 г., абс.
Зоны размещения выборки
Число опрошенных
Нью-Йорк Сити Манхеттен
Бруклин
Бронкс
Куинс
Города с численностью населения свыше 500 тыс. человек
Продолжение
Города от 100 до 500 тыс. человек
Города от 10 до 100 тыс. человек
Города от 2,5 до 10 тыс. человек
Города до 2,5 тыс. человек
Фермы
Всего
Респонденты были распределены также по расовой принадлежности, экономическому положению, возрасту. Эти переменные и определили структуру выборки. Избирательные предпочтения ньюйоркцев оказались следующими: за Дьюи собирались проголосовать 115 человек, за Беннета — 72, за Альфанжа — 12 и за Амстера — 1. Ошибка предсказания победы Дьюи составила 5%, средняя ошибка трех лидирующих кандидатов — 3,3% (табл. 5.7).
Таблица 5.7
Данные опроса выборочной совокупности численностью 200 человек и результаты выборов в штате Нью-Йорк, опрос X. Кентрила, 1942 г., %
Кандидаты на выборах
Опрос Кентрила
Результаты голосования
Дьюи
Беннет
Альфанж
Выборка Кентрила минимальна, зато точность его данных была всего на один процентный пункт меньше, чем в опросе «Нью-Йорк дейли ньюс», где численность опрошенных составила48 тыс. человек. Американский институт общественного мнения (Дж. Гэллап) основы вал тогда свой прогноз на обследовании 2500 человек, и ошибка составила 1,3 процентных пункта8. Результаты неплохие.
Итак, даже очень маленькая выборка при условии, что она хорошо распределена в генеральной совокупности, может быть вполне репрезентативной. Чем больше объем выборки, тем выше точность ее результатов, однако очевидно, что огромная выборка не гарантирует стопроцентного попадания. Плохо распределенная выборка в десять миллионов человек хуже, чем хорошо распределенная выборка в сто человек.
Со времени своего создания в 1935 г. Американский институт общественного мнения провел сотни предвыборных опросов. Средняя ошибка репрезентативности в 1936—1940гг. составляла 5,6 процентных пункта, в 1940—1944 гг. — 3,4, в 1944—1947 гг. — 2,6. В 1944 г. прогноз Гэллапа на президентских выборах был выполнен с точностью до 1,8 процентных пункта, а средняя ошибка по 48 штатам составила 2,5. В 1950—1958 гг. ошибка прогноза была 1,7 процентных пункта, в 1960—1968 гг. — 1,5, в 1970—1978 гг. — 1,19.
Второй тип ошибок выборки — систематические ошибки. Это неконтролируемые перекосы в распределении выборочных наблюдений, которые приводят к «утере» проектируемого объекта исследования. В отличие от случайных систематические ошибки распределяются вокруг средней неравномерно, при возрастании объема выборки не уменьшаются. Число опрошенных здесь уже не имеет значения, потому что фактическая генеральная совокупность — та, что соответствует выборке, уже «уехала» от проектируемой, а исследователь продолжает надеяться на репрезентативность. Систематические ошибки в отличие от случайных не поддаются предварительному контролю.
Осенью 1936 г. в истории социологических исследований произошло событие, радикально изменившее представления о построении выборки для массовых опросов. В первые десятилетия XX в. американские газеты и журналы соревновались за то, чтобы стать выразителями общественного мнения. Журнал «Литерэри Дайджест» проводил «соломенные опросы» перед выборами с 1925 г. и никогда не ошибался. Рассылались миллионы почтовых бюллетеней — тем, кто числился в телефонных справочниках и списках автовладельцев. Система работала хорошо до тех пор, пока избиратели со средними и высокими доходами голосовали в равной степени и за демократов, и
8 Gallup G. A guide to public opinion polls. Princeton: Princeton University Press, 1948. P. 20-22.
9Gallup G. The Gallup poll: Public opinion 1978. Wilmington, Delaware: Scholarly Resources, 1979. P. XLIV. за республиканцев. И наоборот: избиратели с низкими доходами были склонны голосовать за любого кандидата.
С началом «Нового курса» американский электорат стал резко стратифицироваться: люди с доходами выше среднего, придерживавшиеся демократических взглядов, переменили их на республиканские, а те, кто принадлежал к малодоходным группам, стали симпатизировать демократической партии.
В 1936 г. на пост президента США претендовали Франклин Рузвельт — демократ и Альфред Лэндон — республиканец. Журнал «Литерэри Дайджест» разослал по почте десять миллионов бюллетеней — была охвачена примерно треть американских семей. Вернули бюллетени 2 376 523 человека. Очевидно, выборка «Литерэри Дайджест», состоящая из владельцев телефонов и автомобилей, была обречена на смещение в пользу республиканцев. Так и получилось. Предвыборный опрос показал, что за Лэндона собираются проголосовать 57% избирателей, а за Рузвельта — 43%. На выборах же победил Рузвельт с результатом 62,5%, а за Лэндона было подано 37,5% голосов.
К этому времени службы Дж. Гэллапа, Э. Роупера и А. Кроссли уже давно вели эксперименты с выборочными опросами. В частности, Гэллап в 1935 г. установил сдвиг политических ориентации состоятельных избирателей вправо, а бедных — влево. В 1936 г. он обнаружил, что большинство владельцев телефонов предпочитают Лэндона Рузвельту, в то время как только 18% получающих пособие собираются голосовать за Лэндона. 12 июля 1936 г., когда началась предвыборная кампания, Гэллап опубликовал статью с предупреждением об ошибке «Литерэри Дайджест», который, как считал автор, по всей вероятности, предскажет победу Лэндона над Рузвельтом со счетом 56: 44. Гэллап получил этот прогноз, разослав по почте всего 3 тыс. бюллетеней. Он подробно проанализировал причины возможной ошибки. В ответ в «Литерэри Дайджест» была опубликована сердитая статья, где редактор писал: «Никогда и никто еще не предсказывал результаты наших опросов еще до того, как они начались… Нашему доброму статистическому другу (имелся в виду Гэллап. — Г. Б.) можно было бы напомнить, что эти старомодные методы обеспечивают «Дайджесту» правильные прогнозы с точностью до одной сотой процента»10.
Основной источник систематической ошибки вопросе «Литерэри Дайджест» — использование для определения адресов респондентов телефонных справочников и регистрационных книг владельцев ав
10GallupG. Op. cit. P. XV. томобилей. Естественно, выборка сместилась в сторону «верхних» слоев социальной структуры. Владельцы телефонов и автомобилей — группы, в значительной степени пересекающиеся, — и составили реальный объект исследования, в то время как проектируемый объект отождествлялся с электоратом США. В итоге сформировалась выборка из респондентов, избирательные предпочтения которых отличались от предпочтений среднего американца. Средневыборочные значения оказались смещенными в сторону более состоятельных и образованных слоев населения.
Эти социально-структурные параметры имели определяющее влияние на распределение доверия к Рузвельту среди электората. Проводимый президентом с 1932 г. «Новый курс» был основан на вмешательстве государства в сферу свободного предпринимательства, антимонопольной политике и защите интересов низших слоев населения, в том числе расширение избирательных прав для иммигрантов. Немаловажным фактором, обусловившим размежевание позиций избирателей, был и процесс крупных корпораций против Рузвельта в Верховном суде, который был выигран «капиталистами» в 1936 г. Это способствовало его популярности среди низших классов. Да и сам облик Рузвельта — человека, с молодых лет прикованного к инвалидной коляске, но сумевшего стать выдающимся политиком, импонировал демократическому большинству. Оптимальное размещение выборки в таких условиях было несовместимо с «уклоном» в сторону богатых. Этот «уклон» значительно усилился по причине пренебрежения со стороны аналитиков «Литерэри Дайджест» к динамике электоральных предпочтений в различных социальных стратах.
В предыдущих опросах «Литерэри Дайджест» анкеты рассылались тем же группам и прогнозы оправдывались, но в 1936г. не были учтены два исключительно важных обстоятельства: во-первых, дифференциация избирательных установок в зависимости от уровня доходов — эта тенденция усилилось с приходом в 1932 г. в Белый дом президента Рузвельта; во-вторых, значительное расширение избирательного ценза. Новые контингента электората в основном принадлежали к беднейшим классам — они и предпочитали видеть Рузвельта на посту президента.
Метод исследования — почтовый опрос — также усугубил ошибку. Вероятность возврата вопросника по почте была и остается намного выше у людей с высоким образованием и доходами выше среднего, а те, кто не возвратил заполненный вопросник, как правило, принадлежали к низшим классам. Поэтому, если бы даже поллстеры из «Литерэри Дайджест» использовали списки избирателей, а не телефонные справочники, выборка все равно оказалась бы смещенной в сторону богатых и образованных. 11-365
Против «Литерэри Дайджест» работал и фактор времени. Состоятельные и более образованные люди обычно определяют «своего» кандидата на президентских выборах еще летом и, вообще, заранее имеют по этому поводу обоснованную позицию, а «простые» люди ничего заранее не умышляют. «Литерэри Дайджест» опрашивал миллионы преуспевающих американцев как раз в начале сентября, когда богатые уже определились в своем выборе, а бедные еще нет. Ошибочно предполагалось, что полученная картина сохранится до ноября, в том числе сохранится и доля тех, кто не мог сказать ничего определенного. К осени ситуация стала меняться. Количество определившихся в своем «нет» Рузвельту осталось относительно стабильным, зато подгруппа не имеющих мнения начала резко сокращаться и перетекать в «да» Рузвельту. Так величайшая по объему выборка в истории массовых опросов оказалась ошибочной, и инцидент показал, что главное для репрезентативности — не объем, а хорошее размещение единиц отбора.
«Каждая единица имеет равный шанс попасть в выборку» — первый принцип выборочной процедуры. Тогда же, в июле 1936 г., молодые и еще неизвестные поллстеры (так стали называть тех, кто проводит массовые опросы, в отличие от социологов), опросив несколько тысяч человек, точно предсказали победу Рузвельту. С этого времени начался институциональный период в истории обследований общественного мнения. Институты Гэллапа, Роупера и Харриса к началу 1960-х гг. уже были международными корпорациями.
продолжение
–PAGE_BREAK–4. Типичные систематические ошибки выборки и способы отбора единиц
Давление доступных объектов. Иллюзия постоянства. Недостаточный учет аномальных и труднодоступных единиц. Отказы от ответа. Способы отбора единиц исследования. Вероятностный отбор; районирование; гнездовой отбор; систематический отбор; квотный отбор; стихийный отбор.
Первая и наиболее часто встречающаяся ошибка заключается в давлении доступных объектов. В результате происходит необоснованная экстраполяция реального объекта на проектируемый. В выборке «Литерэри Дайджест» возможности доступа к респондентам, предоставляемые телефонными справочниками и регистрационными карточками автовладельцев, снизили у исследователей чувство опасения перед ошибкой. При использовании прессового опроса, когда на опубликованные в газете вопросы отвечают те, кто захотел отвечать и взял на себя труд вернуть анкету обратно, давление доступных объектов ощущается особенно сильно. При уличном опросе интервьюеры будут вынуждены беседовать с теми, кто согласится отвечать на вопросы.
Другой пример систематической ошибки, которая войдет в историю социологических обследований. Причины этой ошибки остаются не вполне ясными, но роль давления доступных данных несомненна. В декабре 1993 г. в России проходили выборы в Федеральное собрание. Многие социологические службы осуществляли массовые опросы и давали ориентировочные прогнозные оценки относительно исхода голосования. Результаты голосования показали, что данные опросов существенно отклоняются от реальных предпочтений избирателей. Так, за партию «Выбор России», поданным Центральной избирательной комиссии, проголосовали 15,74% населения. Самооценка партий и политических блоков, осуществленная в начале ноября, показала цифру 38%. По данным Института социологии РАН (В.А. Мансуров), за «Выбор России» собирались голосовать 25,4%. Институт социальных технологий «Социограф» Российской академии управления (В.М. Соколов) получил достаточно близкую к истинной цифру: 13%. Институт социально-политических исследований РАН на основе опроса 1650 человек в 9 регионах России 20 ноября 1993 г. точно предсказал результат голосования по «Выбору России»: 15%.
За Либерально-демократическую партию России проголосовало 23,21% избирателей. Но ни одна из социологических служб не получила данные о собирающихся отдать свои голоса за ЛДПР больше чем 9,9% (Институт социологии РАН)». Если причина ошибок заключается в погрешностях выборки, то такая погрешность была допущена всеми социологическими службами. Можно предположить, что на результаты опросов оказали давление политически информированные, активные респонденты, имеющие свое мнение о кандидатах в законодательный орган. Масса «пассивных» респондентов, по всей вероятности, не обнаружила своих политических предпочтений в ходе опросов, а на выборах отдала голоса Жириновскому, фигура которого трактовалась демократически настроенными аналитиками как одиозная. Нельзя также исключить, что предпочтения избирателей стали резко меняться за неделю до голосования. Как показали А. Ослон и Е. Петренко, избиратели, затруднившиеся с ответом за неделю до
11Дмитриев А.В., Тощенко Ж.Т. Социологический опрос и политика // Социологические исследования. 1994. № 5. С. 44. выборов и, следовательно, принявшие свое решение накануне выборов, резко изменили соотношение сил в пользу Либерально-демократической партии России в группах служащих, рабочих, пенсионеров12.
Причины таких сдвигов остаются неясными. Нельзя исключить ни массированного воздействия средств массовой информации, ни антиправительственных настроений среди большинства населения, особенно в периферийных регионах страны. Давление доступных данных проявилось в том, что определенные ответы по поводу предстоящего голосования дали демократически настроенные респонденты, а консервативные, скажем, подавленные развитием капитализма в России, предпочитали долгое время сомневаться — во время выборов они обнаружили свое «против».
Второй тип систематической ошибки связан с иллюзией постоянства. В предвыборных опросах, как мы видели, иллюзия постоянства проявляется в пренебрежении группой респондентов, не имеющих определенного мнения. Ее численность, как правило, резко снижается в предвыборные дни. Далеко не все переменные устойчивы. В подавляющем большинстве случаев постоянными являются пол, социальное происхождение, группа крови, темперамент. Более лабильны семейное положение, должность и, бывает, национальность. Распределение видов деятельности в суточном бюджете времени изменяется достаточно стабильно в зависимости от времени года, пола, возраста и профессии. Например, можно с большой степенью точности сказать, сколько времени тратят пенсионеры зимой на просмотр телепередач. Социологические переменные субъективного плана — мнения, оценки, установки, намерения — меняются столь же быстро, сколь хаотично, иногда под влиянием непредвиденных обстоятельств.
Установим три группы социологических переменных: а) переменные, не обнаруживающие динамики; б) переменные с прогнозируемой динамикой; в) переменные с непрогнозируемой динамикой. В первом случае временным смещением объекта при проектировании выборки можно пренебречь, во втором случае результаты наблюдений должны экстраполироваться на проектируемый объект с некоторым упреждением — примерно так, как производится стрельба по движущейся цели (рис. 5.1).
12Ослон А., Петренко Е. Парламентские выборы и опросы общественного мнения в России во второй половине 1993 г.: Аналитический доклад / Фонд «Общественное мнение». М., 1994. С. 21. />
Рис. 5.1. Смещение реального объекта выборки относительно проектируемого объекта по времени
Надо «накрыть» генеральную совокупность, но «накрыть» ее в том месте, где она появится через определенное время. Поскольку траектории социологических переменных изучены слабо — повторные и продолжающиеся исследования трудоемки и встречаются сравнительно редко — подобные экстраполяции выборки производятся эвристически, «на глаз», но даже в таком случае полезно фиксировать прогноз динамики переменной хотя бы в терминах «возрастет», «снизится», «будет колебаться». Образцовым остается исследование Б. Берельсона, П. Лазарсфельда и В. Макфи — они установили циклы электоральных предпочтений американцев в предвыборные месяцы и даже недели13. Зависимость распределения времени различных социальных и возрастных групп от будних и выходных дней, летних и зимних месяцев изучалась десятки раз, и в данном случае есть все основания говорить о хорошо прогнозируемых процессах.
Часто в социологических исследованиях динамика переменных остается непрогнозируемой и выборки в данном случае имеют эпизодический характер — т. е. сама выборка являет собой не более чем эпизод. Обычно данные о субъективных и тому подобных эфемерных и ситуативных признаках привязаны к определенному периоду и за его пределами теряют смысл. Например, «рейтинг популярности» политического лидера сохраняется как факт массового сознания недолго. Мирская молва — морская волна. Примерно то же самое — реакция публики на телепередачи либо политические события. Вданномслучаемыимеемделосисследованием-одноднев
13Berelson В., Lazartfeld P., McPhee W, Voting: A study of opinion formation in a presidential campaign. Chicago: University of Chicago Press, 1968. кой. Его результаты должны появиться завтра на газетной полосе и тут же устареть. Аналогичная ситуация складывается в маркетинге — экспозиция рекламного «паттерна» требует немедленного анализа и прослеживания его влияния на сознание потенциальных покупателей, пока «паттерн» не потеряет свою эффективность. Обычно «моментные» выборки применяются в тех областях социологии, которые ориентированы не на концептуальные результаты, а на внешнего заказчика и выполняют «обслуживающие» функции.
Третий тип систематических ошибок — недостаточный учет аномальных и труднодоступных единиц исследования. Речь идет о тех, кто в силу обстоятельств имеет меньшую вероятность попасть в выборку. Если первый тип систематической ошибки связан с давлением доступных единиц, в данном случае причину ошибки можно обозначить как ненавязчивость малодоступных единиц. Их мало, и социолог уже на стадии проектирования генеральной совокупности должен решить, стоит ли пренебрегать малочисленными группами лиц, лишенных свободы, не имеющих определенного места жительства, работающих в отрыве от дома и т. п. Если учет малодоступных единиц не имеет существенного значения для исследования (в большинстве случаев бывает именно так), следует указать, что они исключены из выборочной совокупности. К малодоступным единицам относятся также больные, в частности, находящиеся в стационарах, очень нелегко получить возможность обследовать личный состав Вооруженных Сил (здесь может заключаться источник серьезных систематических ошибок).
Меньшие шансы на попадание в выборку имеют те, кого нет дома, и отказывающиеся сотрудничать с интервьюером. Недостаточный учет отсутствующих в месте сбора данных, как правило, по месту проживания, — четвертый тип систематических ошибок. Казалось бы, не оказаться дома в момент посещения интервьюера может любой человек (канон полевого исследования требует, как минимум, троекратного посещения). На самом деле, отсутствуют дома вполне определенные контингента населения. По данным Н.Н. Чурилова, при первом посещении интервьюерам удается опросить большую часть женщин и меньше половины мужчин; при трехкратных посещениях обнаруживается, что в числе 4 — 7% труднодоступных респондентов также преобладают женщины. Среди рабочих труднодоступных респондентов 5%, среди служащих — 8%. Чем моложе респонденты, тем больше вероятность опросить их при первом визите интервьюера. С увеличением возраста респондентов увеличивается доля труднодоступных — это противоречит распространенному мнению, будто люди старшего возраста менее мобильны, чем остальные группы населения. Наиболее доступны респонденты, никогда не состоявшие в браке, — после трехкратных визитов интервьюеров доля опрошенных составила 99—100% 14.
Пятый тип систематических ошибок — отказы от ответа, которые в зависимости от темы опроса могут составлять довольно значительный процент запланированных интервью. Особенно часто отказы от ответа наблюдаются в крупных городах. Проблема заключается в том, что в отличие от отсутствующих дома отказывающиеся отвечать, по данным исследований, существенно отличаются от сотрудничающих с интервьюером. В частности, имеющие высокое образование и информированные респонденты склонны говорить «не знаю» в противоположность малограмотным и самоуверенным, у которых есть ответ на любой вопрос15.
Среди причин отказа от ответа можно указать три наиболее важных. Первая причина связана с содержанием вопросов, недостаточной осведомленностью респондента в предмете обсуждения либо нежеланием говорить на определенные темы. Некоторые исследуемые социологом переменные не реагируют на смещение выборочной совокупности, связанное с отказом отвечать на вопросы, другие более чувствительны. Например, беседа с интервьюером по вопросам интимной жизни вызывает затруднение у многих респондентов. В период перестройки (вторая половина 1980-х гг.), когда советские социологи увлекались «острыми» вопросами, трудящиеся старались воздерживаться от ответа или обнаруживали малую осведомленность в актуальных политических темах. Например, многие не могли сказать, как относятся к диссидентам, поскольку они ассоциировались и с пьяницами, и лицами без определенного места жительства. С другой стороны, респонденты активно отвечали на вопросы, о которых не имели представления. Н.А. Клюшина показала, что высокий процент не ответивших в некоторых случаях свидетельствует о качественной информации. По ее данным, включение вопросовфильтров при обсуждении проблем внутренней политики приводит к увеличению числа неответивших на 11% и при обсуждении внешней политики — на 1б%16.
Вторая причина — нежелание отвечать в силу недоброжелательной установки по отношению к интервьюеру либо такого рода опросам
14Чурилов Н.Н. Проектирование выборочного социологического исследования. Киев: Наукова думка, 1986. С. 140 — 146.
15Бутенко И.А. «Нет ответа»: Анализ методической ситуации на страницах журнала «Public opinion quarterly» // Социологические исследования. 1986. № 4. С. 118— 122.
16Клюшина Н.А. Причины, вызывающие отказ от ответа // Социологические исследования. 1990. № 1.С. 100. вообще. Этот аспект изучен недостаточно. Каких-либо систематизированных наблюдений не имеется, хотя в литературе отмечается возрастание общего количества «заисследованных досмерти» (surveyed to death) респондентов. Скорее всего это преувеличение. Наиболее способные и опытные интервьюеры умеют завоевывать доверие респондента и преодолевать его нежелание сотрудничать.
Третья причина — внешние обстоятельства, препятствующие контакту, несмотря на информированность респондента и желание сотрудничать. Наиболее труднодоступными, поданным Н.Н. Чурилова, являются семейные респонденты — многие из них не могут выделить 40 — 50 мин для беседы с интервьюером17, количество отказов от интервью составляет 2,5%, респонденты отсутствуют дома по известным либо неизвестным причинам в 5,2% случаев». По данным опроса 395 молодых рабочих в 1982 г. в Киеве, несостоявшиеся интервью связаны с отпуском респондента (0,4%), болезнью (0,4%), отказом от опроса (3,2%), декретным отпуском (3,6%), призывом в армию (1,2%), увольнением с места работы (2,0%). Другие причины отсутствия ответов обусловлены утерей анкет, отказом вернуть заполненные анкеты и т. п. Общая величина систематической ошибки, как показал Н.Н. Чурилов, составляет 3,03%, что существенно не влияет на выборочную среднюю19. Уровень систематической ошибки можно несколько снизить заменой отсутствующих либо отказавшихся отвечать респондентов лицами из резервного контингента, но самым надежным способом реализации выборки являются повторные посещения. Однократное посещение обеспечивает опрос примерно 55% респондентов, второе и третье посещения увеличивают это число до 95 — 9б%20.
Повторные посещения респондентов, отсутствующих дома, обходятся довольно дорого. Поэтому в 1950-е гг. в Институте Гэллапа была разработана система интервьюирования, названная «Время—Место». Было проведено специальное исследование и установлено: кто, когда с наибольшей вероятностью находится дома. Естественно, что опросы обычно проводятся в вечернее время и в выходные дни21.
Общее количество отказов варьирует от 5% в переписях населения США до 30% в отдельных «трудных» обследованиях, например
17Чурилов Н.Н. Проектирование выборочного социологического исследования. Киев: Наукова думка, 1986. С. 149.
18 Там же. С. 139.
19 Там же. С. 141 — 142.
20Тамже. С. 144.
21Gallup G. The Gallup Poll: Public opinion 1978. Wilmington, Delaware: Scholarly Resources, 1979. P. XI. касающихся доходов или интимной жизни. Особенно много отказов в крупных городах. Менее всего расположены к сотрудничеству с интервьюером белые и высокообразованные люди. Возможно, увеличение отказов в последние годы обусловлено соображениями безопасности. Определенную роль играет и снижение уровня подготовки интервьюеров, которые в большинстве случаев рассматривают это ремесло как временную подработку».
Вряд ли возможно предвидеть все систематические ошибки, встречающиеся в массовых опросах. Например, в исследовании воспроизводства трудовых ресурсов Киева в 1984г. применялся отбор респондентов по избирательным спискам — выписывался адрес каждого сотого избирателя. В.И. Паниотто заметил, что, если начинать отбор по алфавитному списку, получат преимущество респонденты, фамилия которых начинается на букву «А». Возникнет систематическая ошибка: в частности, большие шансы на то, чтобы попасть в выборку в Киеве, получат армяне, поскольку их фамилии часто начинаются на «А». Чтобы избежать этого, В.И. Паниотто начинал отбор в каждом списке с номера, равного целой части числа к/7 + 6/7, где к — номер избирательного участка, изменяющийся от 1 до 70023.
Каковы способы отбора единиц исследования? Н.Н. Чурилов выделяет сплошной, случайный и неслучайный способы отбора единиц исследования. К случайной выборке он относит выборку вероятностную, систематическую, районированную и гнездовую. Неслучайные методы отбора—«стихийная» выборка, квотная выборка и метод «основного массива»24.
Если генеральная совокупность имеет небольшой объем и можно обеспечить равную вероятность отбора каждой единицы исследования, применяется вероятностная выборка. Это не просто случайный бессистемный отбор, а строгая процедура, чаще всего основанная на использовании таблицы случайных чисел. Такого рода процедуру можно использовать только в том случае, если единицы исследования удается пронумеровать.
Однако чаще всего приходится разделять обследуемую совокупность на более или менее однородные части и затем осуществлять отбор единиц внутри этих частей. Такое разделение совокупности на части называется районированием. Проблема заключается в обеспечении
22Sudman D. Sample survey // Annual Review of Sociology. 1976. Vol. 2 / Ed. by A. Inkeles.J. Coleman.N. Smelser. Palo Alto, CA: Annual Review Inc., 1977. P. 114— 115.
23 Паниотто В.И. Качество социологической информации. Киев: Наукова думка, 1986. С. 82.
24 Чурилов Н.Н. Цит. соч. С. 13—27. однородности выделяемых классов на основе существенных для исследователя критериев. Для решения такой задачи необходимо располагать данными о структуре генеральной совокупности и, в частности, о распределении признака районирования. Выделенные «районы» должны существенно отличаться друг от друга, но им должна быть присуща внутренняя однородность.
Противоположность районированной выборке составляет выборка гнездовая, где обследуется промежуточный объект. Первоначально гнездовая выборка разрабатывалась в сельскохозяйственной статистике. В качестве социологических гнезд могут выступать населенные пункты, районы, предприятия, бригады. Реализовать такую выборку намного легче, чем вероятностную либо районированную. Единицы исследования здесь размещены компактно. Проблемы, которые возникают при гнездовом отборе, связаны с определением величины гнезда, количеством гнезд, которые надо обследовать, и их размещением в генеральной совокупности.
Систематический отбор является упрощенным вариантом случайного отбора. В основу выборки здесь положены не вероятностные процедуры, а алфавитные списки, картотеки, схемы, которые, как предполагается, не зависят от изучаемого признака и обеспечивают равновероятность попадания в выборку всех единиц генеральной совокупности.
Квотный отбор основан на целенаправленном формировании структуры выборочной совокупности. Интервьюер получает задание опросить некоторое количество лиц определенного возраста, пола, образования и профессии. Удельный вес квоты в выборочной совокупности должен соответствовать ее удельному весу в генеральной совокупности. Обычно квотная выборка используется на последних ступенях отбора и завершает процесс районирования и применения вероятностных процедур. Например, в штате Нью-Йорк проживает 10% населения США. Следовательно, 10% интервью должны быть проведены в Нью-Йорке. Если объем национальной выборки 10 000 человек, то на Нью-Йорк приходится 1000 интервью. Далее. НьюЙорк Сити включает 40% населения штата. Следовательно, 400 интервью будут проведены в Нью-Йорк Сити. Поскольку третья часть жителей Нью-Йорк Сити живет в Бруклине, 133 интервью будут проведены в этом районе. Кроме территориальных признаков, для определения квоты выбираются социальный статус, возраст, пол, иногда раса. Распределение этих признаков в генеральной совокупности известно и нетрудно обеспечить ее идентичность структуре выборки. Но при соблюдении квот остается много возможностей для систематических ошибок. В частности, интервьюер, разыскивая респондента определенного пола, статуса и возраста в заданном районе, предпочтет беседовать с более привлекательными и коммуникабельными людьми. Дж. Гэллап отмечал, что в квотных выборках обнаруживается слишком много людей, окончивших колледж, с доходами выше среднего, республиканцев по политическим ориентациям25. Поэтому вероятностный отбор обладает немалым преимуществом перед квотным: выборка меньше зависит от инициативы интервьюера. Метод стихийного отбора внешне похож на случайный. Исследователь здесь имеет дело с максимально доступными для него единицами наблюдения и исходит по преимуществу только из критерия принадлежности респондента к проектируемой генеральной совокупности. Чаще всего в данном случае допускаются неконтролируемые систематические ошибки. Особенно это относится куличным опросам, когда фиксируется мнение тех, кто имеет возможность и желание поговорить с интервьюером. Существенную роль в данном случае играет взаимное расположение при встрече. Нередко интервьюер, получив задание провести опрос, обращается к своим знакомым. Обследования, проводимые с помощью публикуемых в газетах вопросников, строго говоря, относятся к воображаемому объекту. Оценить репрезентативность выборочных средних при стихийном отборе практически невозможно. К стихийному отбору относится и метод основного массива, преимущество которого состоит в том, что выборочная совокупность составляет значительную долю генеральной и перекрывает возможное смещение. Например, при обследовании коллектива предприятия вполне достаточно опросить «большинство» работников и это обеспечит близость выборочной и генеральной средних.
продолжение
–PAGE_BREAK–5. Теоретические основы случайного отбора
Вариация выборочной средней. Центральная предельная теорема. Правило «трех сигм».
Предположим, что мы имеем дело с идеальной генеральной совокупностью, каждый элемент которой обладает абсолютно равными шансами попасть в выборку. Численность генеральной совокупности не должна быть особенно большой, чтобы не усложнять дело. Предположим, что объем нашей генеральной совокупности 5 человек. Предположим, далее, что тема нашего исследования — «затраты
25GallupG. The Gallup Poll: Publicopinion 1978. Wilmington, Delaware: Scholarly Resources, 1979. P.XII-XIII. времени на чтение». Значения переменной «затраты времени на чтение» устанавливаются в минутах в среднем за день26.
Следующее допущение еще более условно. Мы должны определить параметры каждой из единиц генеральной совокупности и вычислить средние затраты времени на чтение. В реальности, где объем генеральных совокупностей составляет обычно тысячи и миллионы единиц, такая задача социологу не по силам. Но в нашем-то примере генеральная совокупность состоит всего из пяти человек. Вернемся к примеру и предположим, что мы обладаем неким демоническим знанием о затратах времени на чтение у пяти человек (табл. 5.8).
Таблица 5.8
Затраты времени на чтение, матрица данных генеральной совокупности из пяти человек
Единицы генеральной совокупности
Затраты времени на чтение в среднем за день, мин
1. Иван
2. Петр
З. Александр
4. Иосиф
5. Павел
Искомая характеристика генеральной совокупности — средние затраты времени на чтение: 40 мин. Нормальные проектировщики выборки всего этого не знают — у них нет возможности обследовать всю генеральную совокупность из пяти семей — поэтому и начинают строить выборку. Допустим, что объем выборочной совокупности из 2 человек достаточен для заданного уровня надежности предсказания. Тогда мы можем начать процедуру отбора единиц исследования. Напомним, что все 5 человек имеют равные шансы быть опрошенны
26 Аналогичный пример рассматривается в учебнике Б.Ц. Урланиса «Общая теория статистики» (М.: Статистика, 1972), где элементы теории выборки изложены более подробно. ми. Здесь не помешает и напоминание об аналогии социологического отбора со случайным процессом: как будто мы вынимаем из мешка шар и регистрируем его параметры. Поскольку объем выборки 2 человека, опросим Ивана и Павла, подсчитаем их средние затраты времени на чтение и зарегистрируем результат: 45 мин. Обследование завершено. В социологической практике опросы ограничиваются одной выборкой, а в нашем примере полезно осуществить и другие выборки из той же генеральной совокупности. Ведь кроме Ивана и Павла есть и иные единицы, имеющие такие же шансы быть обследованными. Произведем вторую выборку — опросим Ивана и Петра. Их средняя составит 15 мин. В третью выборку оба раза попал Павел — после регистрации результатов опроса единица возвращается в генеральную совокупность и может быть «вынута» вторично — такая выборка называется возвратной. Выборочная средняя «двойного» опроса Павла составляет 80 мин. Четвертый раз выпали Александр и Иосиф — средняя 45 мин. Предположим, в пятую выборку два раза вошел Иван, средняя составляет 10 мин. Мы видим, что все происходящее слишком случайно и, тем не менее, следует подсчитать ошибки выборки — разницу между значениями выборочной и генеральной совокупности по модулю (пока безразлично, какой знак имеет отклонение): />(табл. 5.9)
Таблица 5.9
Затраты времени на чтение в пяти случайных выборках и соответствующие отклонения выборочных средних от генеральной средней, мин
Выборки
Выборочные средние
Генеральные средине
Ошибка выборки
1. Иван+Павел
2. Иван+Петр
3. Павел+Павел
4. Александр+ Иосиф
5. Иван+Иван
Уже на этой стадии мы можем сделать некоторые важные выводы. Во-первых, мы видим, что в одной и той же генеральной совокупности можно произвести много выборок, результаты которых иногда значительно отличаются друг от друга. У нас в одной выборке средняя составила 80 мин, а в другой— 10 мин. Во-вторых, поскольку никаких специальных действий для получения определенной выборки не предпринимается и каждая выборка (пара индивидов) имеет равный шанс, можно надеяться, что выборочная средняя является случайной величиной.
То обстоятельство, что случайные выборки дают столь различающиеся результаты, подозрительно, и есть основания заняться установлением всех возможных выборочных средних и, соответственно ошибок выборки. Для этого надо выписать все сочетания единиц исследования по две в генеральной совокупности из пяти единиц (вместо имен опрошенных удобнее оперировать номерами). Напомним, что отбор единиц — возвратный, т. е. каждая из них возвращается обратно в генеральную совокупность и может попасть в выборку еще и еще раз, разумеется, с такими же шансами, что и остальные единицы. Всего таких сочетаний может быть пт, где п — объем генеральной совокупности, т — объем выборки (табл. 5.10).
Таблица 5.10
Все возможные выборки по 2 единицы из генеральной совокупности в 5 единиц и соответствующие им значения выборочной средней
Первый замер
Второй замер
/>
Продолжение
Первый замер
Второй замер
/>
Мы видим, что из 25 возможных выборок и соответствующих средних только одна совпала с генеральной средней. Разброс значений выборочной средней составляет от 10 до 80 мин. Отсюда видно, что выборки могут быть хорошими и плохими.
Теперь мы имеем возможность оценить вероятность различных выборок. Мы видим весь диапазон вариации выборочных параметров — от 10 до 80 мин. Однако эта картина еще мало о чем говорит. Ясно одно: каждая отдельная выборка в той или иной степени далека от «истинной» — генеральной — средней. Вместе с тем нетрудно заметить, что из 25 выборок одни встречаются редко, а другие часто. Дальнейшая задача заключается в том, чтобы организовать совокупность выборок и найти в ней внутреннюю логику. Речь идет уже не о выборочных совокупностях (у нас они включают по две единицы), а о совокупности выборок. Ее объем составляет 25 единиц. Просмотрим правую колонку табл. 5.10 сверху вниз и сгруппируем значения выборочных средних в порядке их возрастания: 10, 15, 15, 20, 25, 25, 30, 30, 30, 30, 35, 35, 40, 45, 45, 45, 45, 50, 50, 50, 60, 60, 65, 65, 80. Здесь уже можно видеть, что «срединные» выборочные средние встречаются чаще, чем «крайние». Эта важная особенность распреде ления выборочных средних становится особенно отчетливой, если мы подсчитаем для каждого значения выборочной средней частоту, с которой она встречается среди всех 25 выборок (табл. 5.11).
Таблица 5.11
Частотное распределение всех выборочных средних затрат времени на чтение в генеральной совокупности из пяти единиц, условный пример
Значения выборочных средних, мин
Количество выборок, которые имеют данное среднее значении
Вероятность появления данной выборки
0,04
0,08
0,04
0,08
0,16
0,08
0,04
0,16
0,12
0,01
0,04
Всего
1,00
Удивительно: несмотря на то что частотное распределение стремится к своему центру тяжести, «истинное» значение исследуемой переменной встретилось в наших 25 выборках только один раз. Однако продолжим расчеты и вычислим среднюю величину всех выборочных значений. Если вспомнить о том, что выборочное значение само представляет собой среднюю величину, задача формулируется более точно: подсчитаем среднюю всех выборочных средних. Это можно сделать в ранжированном ряду выборочных средних, который мы построили, но лучше исчислить средневзвешенную величину: умножить каждое значение переменной на его частоту, сложить произведения, а полученную сумму разделить на общее число наблюдений.
Здесь мы подходим к важному статистическому открытию, которое называется центральной предельной теоремой. Его суть заключается в том, что средняя всех возможных выборочных средних равна генеральной средней. Действительно, подсчитав среднюю всех средних, мы получим />= 40 мин. И что бы мы ни взяли и качестве предмета выборочного обследования, всегда случайные выборки будут распределяться вокруг генеральной средней.
Сама по себе центральная предельная теорема малопрактична, поскольку произвести все выборки из генеральной совокупности несоизмеримо труднее, чем обследовать всю генеральную совокупность. В нашем примере генеральная совокупность составляет 5 человек, а выборок — 25. Если генеральная совокупность достаточно многочисленна, отдельные выборки остаются единственным средством приближения к генеральной средней. У нас каждая выборка, за исключением одной, показывающей истинное значение 40 мин, характеризуется некоторой ошибкой, и вероятность этой ошибки, равно как и вероятность точного попадания в середину, может быть исчислена путем деления частоты i-й выборки на число всех выборок.
Мы знаем генеральную среднюю в пяти наблюдениях и сейчас имеем возможность рассчитать вероятность «попадания» в среднюю каждого отдельного наблюдения. Это 1/5, или 20%. Вероятность того, что выборка из двух единиц покажет значение, равное генеральной средней, — 1/25 (1/5х1/5), или 4%. Если бы мы производили отбор трех человек из пяти, вероятность построения «точной» выборки равнялась бы 1/125 (1/5 х 1/5х 1/5), или 0,16%. Но в данном случае и количество всех возможных выборок равнялось бы 53 = 125.
Итак, точное «попадание» в генеральную среднюю маловероятно, но следующий шаг заключается в том, чтобы узнать, каково среднее отклонение от выборочной средней. Для этого нам понадобится показатель среднего квадратического отклонения:
/>где х1— i-я выборочная средняя, хср— средняя
всех выборочных средних, pi—число наблюдений.
В нашем примере 25 выборок дают различные отклонения от средней, одни из них больше, другие меньше. Спрашивается, какова средняя вариация выборочных значений? Для подсчета μ надо определить расстояние от каждой выборочной средней до «центра» — общей средней, а сумму этих расстояний разделить на количество наблюдений — п. В этом смысл приведенной формулы, которую полезно записать в виде аналитической таблицы, содержащей цифры из нашего условного примера (табл. 5.12). 12-365
Таблица 5.12
Расчет среднего квадратического отклонения 25 выборочных средних
/>
/>/>
/>-/>/>
/>-/>2
P
/>-/>2
-30
\
-25
2
-20
-15
-10
100 ‘
. 35
-5
/>
/>
Сейчас мы располагаем всеми данными для расчета среднего квадратического отклонения: μ = 17,32 мин.
Величина среднего квадратического отклонения позволяет заранее предсказать, какое количество выборок в данной генеральной совокупности будут «плохими», т. е. отклонятся от средней на слишком большое расстояние, а сколько из них дадут приемлемые значения. Иными словами, ошибка выборки при условии, что она случайна, поддается априорному расчету. В нашем примере выборка (два человека из совокупности в пять человек) слишком мала, чтобы пытаться установить в ней какую-либо регулярность. Но сотни и тысячи случайных выборок, точнее, параметры случайных выборок, распределяются в соответствии с законом, который называется законом нормального распределения. Его суть заключается в том, что наибольшее число выборочных средних располагается в середине ряда плотности распределения, а крайние значения маловероятны. Чем больше число наблюдений, тем ближе распределение выборочных средних к нормальной кривой. Это дает возможность опираться на законы вероятностей и прогнозировать надежность выборочных наблюдений.
При идеальном случайном отборе в пределах одного среднего квадратического отклонения варьируют результаты 68,27% всех возможных выборок, в пределах двух средних квадратических отклонений — 95,45%, а в пределах трех «сигм» — 99,73%.
Это означает, что при достаточно большом числе замеров в среднем из каждых 1000 выборок 683 дадут значения, не выходящие за пределы одной «сигмы», 954 не выйдут за пределы двух «сигм», а 997 — за пределы трех «сигм». Это означает также, что при любой выборке есть риск ошибиться. В среднем лишь в трех выборках из 1000 ошибка будет больше заданных значений. Увеличим точность приближения к средней всех выборочных средних до двух «сигм», и риск ошибиться возрастет до 46 случаев из 1000; за пределы одного среднего квадратического отклонения выйдут 317 выборок из 1000 (рис. 5.2).
«Правило трех сигм» позволяет заранее оценить вероятность ошибки случайной выборки. Чем выше требования к точности, тем выше риск ошибки и соответственно ниже вероятность правильного ответа. Вообще, выборка аналогична стрельбе в цель: чем больше по размеру мишень, тем выше вероятность попадания. Если сделать 1000 выстрелов из оружия, прицел которого установлен правильно, 683 выстрела будут удачными в том смысле, что не выйдут за пределы одной «сигмы».
«Правило трех сигм» действует применительно к случайным процессам — выпадениям правильного «кубика», монетки, шарам. Но мы знаем, что и вариация выборочной средней является случайным процессом: средняя всех выборочных средних в точности равна генеральной средней, а среднее квадратическое отклонение тоже известно. Поэтому в любом ряду распределения можно установить пределы, в которых находятся выборочные средние с вероятностью 683 из 1000; 954 из 1000 и 997 из 1000.
Вернемся к условному примеру, где производилась выборка из двух человек в генеральной совокупности из пяти человек. Средние затраты времени на чтение составили в 25 выборках 40 мин. Среднее квадратическое отклонение 17,3 мин. Сейчас мы можем подсчитать область распределения, соответствующую одному среднему квадратическому отклонению: нижний предел 40 мин. — 17,3 мин = 22,7 мин; 12*
/>
Рис. 5.2. Распределение выборочных средних
верхний предел 40 мин + 17,3 мин = 57,3 мин. Какие из 25 выборочных средних попадают в этот интервал? Посмотрим табл. 5.11 и увидим, что в интервале от 22,7 мин до 57,3 мин имеются значения 25 мин — две выборки, 30 мин —четыре выборки, 35 мин — две выборки, 40 мин — одна выборка, 45 мин — четыре выборки и 50 мин — три выборки. Общей сложностью насчитывается 16 выборок из 25 (2+4+2+1+4+3). Переведем эту цифру в проценты и получим 64 — такова вероятность, что наша случайная выборка не выйдет за пределы одного среднего квадратического отклонения. Расхождение с одной «сигмой» обусловлено малочисленностью наблюдений.
Удвоенное среднее квадратическое отклонение равно 17,3 х 2 = 34,6 мин. Нижняя граница интервала составляет в данном случае 40 — 34,6 = 5,4 мин; верхняя граница: 40 + 34,6 = 74,6 мин. Из всех наших выборок только одна (80 мин.) вышла из этих пределов, а 24 уместились в две «сигмы». В нормальном распределении данный интервал включает 95,4% выборок. У нас таких 96%. Утроенное среднее отклонение охватит в нашем условном примере все выборочные средние. В реальности же три из 1000 случайных выборок выйдут за пределы «трех сигм».
Производя выборку, исследователь не имеет возможности установить ее среднее квадратическое отклонение—для этого понадобилось бы анализировать все выборочные средние. Приходится использовать установленное теорией соотношение между средним квадратическим отклонением выборочных средних и средним квадратическим откло нением генеральной совокупности />где п — объем выборки.
Очевидно, чем больше объем выборки, тем меньше вариация выборочных средних.
Проверим это соотношение на нашем условном примере: установим среднее квадратическое отклонение затрат времени на чтение у пяти человек (табл.5. 13).
Таблица 5.13
Расчет среднего квадратического отклонения в генеральной совокупности из пяти человек
Респондент
Затраты времени на чтение, мин
Отклонение индивидуального значения от среднего
Квадратотклоненияот среднего
Иван
-30
Петр
-20
Александр
Иосиф
Павел
У нас есть возможность вычислить среднее квадратическое отклонение генеральной совокупности σген =24,5 мин. Теперь, узнав среднее квадратическое отклонение генеральной совокупности, мы можем вычислить среднее квадратическое отклонение выборочных средних μ = 17,32 мин.
Это соотношение, устанавливающее прямо пропорциональную зависимость средней ошибки выборки от среднего квадратического отклонения генеральной совокупности и обратно пропорциональную зависимость от корня квадратного из величины выборочной совокупности, позволяет не производить сотни и тысячи выборок. Ошибка выборки рассчитывается на основе сведений об однородности генеральной совокупности, а также об объеме выборки.
Вернемся к нашему примеру с затратами времени на чтение. Мы знаем среднее значение изучаемой переменной в генеральной сово купности — 40 мин. — и ее среднее квадратическое отклонение — 24,52 мин. Средняя ошибка выборки объемом в две единицы равна 17,32 мин. Это означает, что из 1000 выборок 683 дадут результаты от 22,68 мин. (40 — 17,32) до 57,32 мин. (40 + 17,32). Если бы выборка состояла из трех человек, ее ожидаемая ошибка была бы поменьше: 14,14 мин. В данном случае с такой же вероятностью в 683 из 1000 мы можем утверждать, что результат выборочного наблюдения не будет ниже 25,86 мин и выше 54,14 мин. Выборка из четырех человек еще больше повысит точность предсказания: 12,25 мин. Интервал среднего отклонения от истинного значения признака уменьшился: от 27,75 мин. до 52,25 мин.
Таким образом, величина средней ошибки выборки, т. е. средняя всех отклонений выборочной средней от общей средней, зависит от двух параметров: от степени однородности распределения изучаемого признака в генеральной совокупности и объема выборки.
Представим себе, что обследуемая совокупность совершенно однородна — отклонения от средней равны нулю. Например, все респонденты имеют один и тот же возраст — вариация данного признака нулевая. Величина знаменателя в формуле μ не имеет значения, потому что, даже если выборка будет состоять из одного-единственного наблюдения, ошибка останется нулевой. При разнородной генеральной совокупности ошибка выборки уменьшается с увеличением ее объема. Если объем выборки приближается к объему генеральной совокупности, ошибка стремится к нулю.
Задача исчисления ошибки выборки сводится к определению вероятности того или иного варианта. В нашем примере выборочного наблюдения двух человек из пяти вероятность выборочного значения 40 мин, равно как и прочих, равна 0,04. Но вероятность установления значений от 35 до 45 мин. возрастает: 0,04 + 0,08 + 0,16 = 0,28 — это хорошо видно в табл. 5.11. Чем меньше точность, тем выше надежность выборочных данных.
«Сигмы» имеют в каждом конкретном случае разную размерность: минуты, белые и черные шары, метры, баллы. Метры и минуты нельзя сопоставить друг с другом. Поэтому целесообразно нормировать отклонения выборочной средней путем введения относительной величины:/>.
Величинаtпоказывает, в каком отношении находится средняя ошибка выборки к одному среднему квадратическому отклонению. Аналогия со стрельбами в данном случае не покажется лишней. Чем меньше размер цели, тем меньше уверенность в попадании. При t = 1 отклонение выборочной средней от генеральной равно одной «сигме» и, как мы знаем, вероятность такого варианта равняется 683 случаям из 1000, т. е. 0,683. При снижении точности предсказания в два раза, т. е. при t= 2, вероятность возрастает до 0,954, приt= 3 — до 0,997, при t = 4 — до 0,999.
Используя коэффициент t, мы можем ввести определение предельной ошибки выборки Δ. Предельная ошибка выборки непосредственно зависит от принятого нами уровня точности — коэффициента t. Δ= tх μ. Если мы не хотим ошибиться в своих заключениях, надо увеличить t, при t= 4 вероятность того, что выборочная средняя не выйдет за пределы четырех средних отклонений, составит 0,999.
Расчет средней ошибки выборки, как было показано выше, зависит от однородности генеральной совокупности — σген. Новыборка производится как раз для того, чтобы установить параметры генеральной совокупности. Поэтому практического смысла формула />не имеет. Вместе с тем, при достаточно большом числе наблюдений среднее квадратическое отклонение выборочных средних от общей средней становится равным среднему квадратическому отклонению генеральной совокупности, т. е. меру вариации в генеральной совокупности можно заменить мерой вариации в совокупности выборочной. В данном случае μ обозначает пределы, в которых может находиться с определенной вероятностью генеральная средняя:/>
Рассмотрим частотное распределение выборочной совокупности 807 школьников по количеству имевшихся у них наличных денег (табл. 5.14).
Прежде всего необходимо подсчитать среднюю арифметическую где х — значения переменной,р — частоты. Среднее
количество/>денег у ребенка составляло тогда 45 руб. Затем надо выяснить, насколько велика разнородность обследованных по интересующей нас переменной, т. е. среднее квадратическое отклонение />По формуле средней ошибки выборки />устанавливаем, что она равна 1,3 руб. Далее у нас есть воз можность рассчитать предельную ошибку выборки Δ =tх μ. При t= 3, т. е. при вероятности 0,997, Δ = 3×1,3 = 3,9 руб. Определим интервал, в котором с вероятностью 997 шансов из 1000 заключена генеральная средняя: нижний предел />=45-3,9=41,1 руб, верхний предел />=45+3,9=48,9 руб.
Таблица 5.14
Распределение школьников по количеству имевшихся у них наличных денег, 1987 г., %
Количество денег, хi
Частота i-го признака, p
/>
до 3 руб
3-10 руб
10 — 25 руб
25 — 50 руб
10 500
50 -100 руб
12 000
100 -150 руб
150 -200 руб
больше 200 руб
Всего
36 512
Вывод: с вероятностью 0,997 можно утверждать, что среднее количество денег у советских школьников в 1987 г. составляло от 41,1 до 48,9 руб. Если этот вывод не устраивает нас из-за своей приблизительности, мы имеем возможность повысить точность предельной ошибки, например, принять t = 1. Тогда Δ= 1,3 руб. Интервал сокращается: нижний предел составляет 45 — 1,3 = 43,7 руб; верхний предел 45 + 1,3 = 46,3 руб. Утверждать, что генеральная средняя будет находиться в установленных таким образом пределах, мы можем с вероятностью 0,683. Это значит, что мы ошибемся в 317 случаях из 1000. Выборка должна быть достаточно большой, но, как мы знаем из опыта, ее объем выше определенного предела расширять нецелесообразно — на точность результата это уже не влияет. Поэтому прежде всего требуется определить точность предстоящего измерения. Вряд ли нужно измерять сумму наличных денег с точностью до рубля или затраты времени с точностью до минуты. Если требуются самые высокие гарантии и самая точная информация, выборка должна быть большой. Кроме точности и надежности результатов выборочного наблюдения, на объем выборки влияет независимый от исследователя фактор — степень однородности генеральной совокупности. В однородной совокупности не нужны многократно повторяющиеся замеры.
Представим три фактора, влияющие на объем выборки, в формальном виде. Греческая буква Δ обозначает заданную точность — предельную ошибку выборки; t— коэффициент, обозначающий заданную надежность предсказания генеральной средней, — обычно устанавливается вероятность 0,997, t= 3; степень однородности генеральной совокупности измеряется средним квадратическим отклонением σген.
Предельная ошибка выборки А = t x μ, а средняя ошибка выборки/>. Путем подстановки получаем формулу объема выборки/>.
Часто при измерении социологических признаков приходится оперировать долями. В этом случае формула видоизменяется. Средняя ошибка для выборочной доли равна />где w— доля данного признака. Тогда />Производим преобразование формулы и получаем. />Как и в случае с непрерывной переменной, остается неизвестной вариация генеральной совокупности. Выход из ситуации — максимизировать w(l — w). Максимальная вариация доли бывает при w= 0,5 и соответственно 1 -w= 0,5. Тогда w(1 — w) = 0,25. Это значение и подставляется в формулу. Б.Ц. Урланис приводит следующий пример27. Производится обследование студентов по полу. Предельная ошибка выборки (точность) устанавливается 2 процента (0,02). Надежностьt = 3, т. е. в 997 случаях из 1000 генеральная средняя попадет в требуемый интервал. В итоге вычисляется объем выборки:
/>
Исходя из возможноймаксимальной вариации признака в генеральной совокупности В.И. Паниотто рекомендует следующие объемы выборочной совокупности в зависимости от величины генеральной совокупности (при допущении, что с вероятностью 0,954 генеральная средняя попадает в интервал />— 5 %)28.
Таблица 5.15
Соотношение объемов выборочной и генеральной совокупностей при Р = 0,954 и ошибке 5%
Генеральная совокупность
Выборочная совокупность
10 000
100 000
27Урланис Б.Ц. Общая теория статистики. М.: Статистика, 1973. С. 238 — 239.
28 Паниотто В.И. Качество социологической информации. Киев: Наукова думка, 1986. С. 82. Таким образом, для выборки с пятипроцентной ошибкой достаточно обследовать 400 единиц при практически бесконечной генеральной совокупности и уровне надежности 95%. Повышение требований к точности предсказания до 4% при сохранении прочих условий увеличивает объем выборки до 625 единиц, точность 3% предполагает объем 1111 единиц, 2% — 2500 единиц и 1% — 10 000 единиц.
Фактически объем выборки зависит не столько от величины генеральной совокупности и допустимой ошибки, сколько от количества градаций, используемых при анализе массива.
Для часто используемых в социологии двумерных распределений основную роль играет значимость различий между долями изучаемого признака при сравнении двух совпадающих по численности групп респондентов, выбранных случайным образом из бесконечной генеральной совокупности. Например, различия в 10% не случайны с вероятностью 0,954, если сравниваются группы по 200 человек. Двухпроцентные различия не случайны с той же вероятностью при сравнении пятитысячных групп (табл. 5.16)29.
Таблица 5.16
Зависимость численности сравниваемых групп от значимости различий при Р=0,954, %
Численность сравниваемых групп
Значимые различия
20,0
14,0
11,5
10,0
8,0
6,3
4,5
2,0
29Паниотто В.И. Цит. соч. С. 83. Таким образом, увеличение выборочной совокупности необходимо лишь для статистически корректного анализа межгрупповых различий.
Вопросы
1. Что такое «концептуальный объект» и чем он отличается от генеральной совокупности?
2. Почему в социологических исследованиях ошибку выборки, как правило, приходится оценивать косвенными методами?
3. Что такое метод апостериорного контроля репрезентативности и какие признаки используются для оценки репрезентативности в массовых опросах ВЦИОМ?
4. Почему случайные ошибки выборки уменьшаются при возрастании объема выборочной совокупности, а систематические ошибки возрастают?
5. При каких условиях маленькая выборка может быть более репрезентативна, чем большая?
6. Какие систематические ошибки были допущены при проектировании опроса избирателей журналом «Литерэри Дайджест» в 1936 г.?
7. Каковы возможные причины существенных различий между данными предвыборных опросов и результатами голосования на выборах в Федеральное собрание России в декабре 1993 г.?
8. Какие систематические ошибки связаны с фактором временных изменений объекта