Взаимодействия переменных в ходе факторного эксперимента



Понятие факторного эксперимента. Факторный эксперимент – это эксперимент, в котором задействованы несколько (минимум две) независимых переменных, где каждая из них может быть фактором, определяющим поведение.

Факторный эксперимент является частным случаем эксперимента многомерного, где взаимодействуют несколько независимых и несколько зависимых переменных.

Гипотезы о взаимосвязи нескольких независимых переменных и зависимой переменной называют комплексными или комбинированными.

В факторном эксперименте проверяются одновременно два типа гипотез:

1. гипотеза о раздельном влиянии каждой из независимых переменных;

2. гипотеза о взаимодействии переменных, т.е. о том, как присутствие одной из независимых переменных влияет на эффект воздействия другой.

Факторное планирование экспериментов заключается в том, чтобы все уровни независимой переменной сочетались друг с другом. Число экспериментальных групп в эксперименте такого вида равно числу сочетаний уровней всех независимых переменных.

На практике чаще всего применяются факторные планы для двух независимых переменных и двух уровней этих переменных, которые обозначаются 2х2.

Для планирования факторного эксперимента составляются схемы эксперимента в табличном варианте. Например, для плана 2х2 такая таблица будет иметь следующий в

личают несколько типов взаимодействия переменных в факторном эксперименте.

1. Вариант, когда взаимодействия независимых переменных нет, т.е. каждая из них в отдельности действует на зависимую переменную, но между собой они не взаимодействуют. В этом случае прямые на графике параллельны.(Рис. 7.1):

 

Рис. 7.1. Графическое изображение результатов факторного эксперимента, в котором отсутствует взаимодействие независимых переменных.

 

2. Расходящееся взаимодействие – вариант, при котором вторая независимая переменная усиливает влияние первой независимой переменной на зависимую переменную (рис. 7.2)

 

Рис. 7.2. Вариант графического изображения результатов факторного эксперимента при расходящемся взаимодействии независимых переменных.

 

3. Сходящееся взаимодействие – вариант, при котором вторая независимая переменная ослабляет влияние первой независимой переменной на зависимую переменную или переменные взаимодействуют так, что увеличение значения первой переменной приводит к уменьшению влияния второй (рис. 7.3)

 
 

Построение социологических индексов и шкал для изучения социальных установок: основные проблемы и возможные пути их преодоления

Социологии рассматриваемая традиция нередко проявляется в виде стремления социолога к построению так называемых индексов для намерения латентной установочной переменной. Соответствующая процедура сводится к следующему.

Социолог, понимая, что «лобовой» вопрос в анкете не работает (что и означает латентность переменной), но что в то же время соответствующее состояние респондента может выражаться в разных аспектах его вербального поведения, задает респонденту серию косвенных вопросов, «вращающихся» как бы «вокруг да около» того, что исследователя в действительности интересует. Каждому из этих вопросов отвечает своя наблюдаемая переменная. Значение латентного признака для конкретного респондента обычно получается в результате суммирования ответов этого респондента на указанные вопросы, т. е. суммирования значений наблюдаемых переменных.

Например, применительно к уже рассматриваемой нами латентной переменной «удовлетворенность работой» описанная процедура будет означать обращение к респонденту с просьбой сказать, устраивает ли его зарплата, симпатичны ли ему товарищи по работе, авторитетен ли для него непосредственный начальник и т. д. Другими словами, одну «большую» удовлетворенность мы как бы «разлагаем» на много «маленьких». Каждый вопрос в таких случаях чаще всего сопровождается веером возможных ответов, соответствующих, скажем, традиционной пятибалльной шкале от «полностью устраивает» до «совершенно не устраивает» и т. д. (вместо баллов от 1 до 5 могут использоваться баллы от 5 до і, от -2 до +2, от 1 до 3, от 1 до 7 и т. д.). Баллы, соответствующие ответам одного респондента, суммируются. Считается, что полученное число можно интерпретировать как результат измерения «общей» удовлетворенности этого респондента. Далее мы полагаем, что максимальной удовлетворенности работой отвечает совокупность максимальных баллов-ответов по всем вопросам, минимальной удовлетворенности — совокупность минимальных баллов-ответов, а в промежуточном случае — удовлетворенность тем больше, чем больше суммарный балл. Сумма «маленьких» удовлетворенностей составляет одну «большую».

(Отметим очевидный, но иногда не замечаемый исследователем момент: используя обсуждаемый способ шкалирования, мы тем самым полагаем, что, скажем, максимальные значения ответов на все рассматриваемые вопросы анкеты говорят о состоянии удовлетворенности работой, а минимальные — о состоянии неудовлетворенности; так что если в анкету включены одновременно вопросы типа: «Часто ли Вам задерживают зарплату?» и «Часто ли Вы получаете премию?», оба — с веером ответов от «очень часто» до «крайне редко», то в первом случае мы должны приписать перечисленным вариантам ответов баллы от 1 до 5, а во втором — от 5 до 1.) 7.3.2.

Индексы для номинальных данных («логический квадрат»)

Для номинальных данных рассматриваемая процедура имеет свою специфику, в этом случае ее иногда называют методом «логического квадрата (куба и т. д.)». Впервые этот термин был использован в книге [Здравомыслов, Ядов, 2003, с. 69J (первое издание книги вышло в 1967 году). Поясним на примере, что он означает.

Предположим, что мы хотим измерить уровень культурного развития респондента на базе его ответов на вопросы тина: «Какие книги Вы предпочитаете читать (варианты ответов; боевики, приключенческую литературу, любовные романы, научно-популярную литературу, русскую классику и т. д.)?», «Какие учреждения Вы посещали за последние два месяца в свободное от работы время (кино, театр, дискотека, бар, ночной клуб, библиотека и т. д.)?» «Чем Вы занимаете. Ваших детей-дошкольников после их возвращения из детского сада (шахматы; домино; читаю детям книжки; дети сами находят, чем заниматься; выгоняю детей на улицу; дети смотрят телевизор)?»

Значения нового признака-индекса определяем, например, следующим образом: значению 1 отвечают наборы ответов (боевики, ночной клуб, выгоняю детей на улицу), (любовные романы; бар; дети сами находят, чем заниматься); 2 — (любовные романы, дискотека, дети смотрят телевизор), 3 — (приключенческая литература, кино, домино); 4 — (русская классика, шахматы, театр); 5 — (научно-популярная литература, библиотека, читаю детям книжки). Ясно, что значения, отвечающие выписанным нами наборам, вполне можно считать определенными по порядковой шкале — чем больше значение, тем выше культурный уровень респондента. Конечно, многие сочетания ответов вызовут определенные трудности при определении того, какому значению такого порядкового признака они отвечают. Многие оказываются несравнимыми. Тем не менее более или менее приемлемый признак обычно удается построить. В нашем примере мы использовали «логический куб», поскольку информация была как бы трехмерной.

Хотя социологические индексы, подобные описанным в настоящем и предыдущем параграфах, очень часто используются в эмпирической социологии, этот подход далеко не всегда оправдан, в нем есть много «подводных камней». Имеется довольно много публикаций с предложениями совершенствования описанных процедур.

Наличие определенных проблем при построении социологических индексов давно осознавалось известными западными исследователями (Лайкерт, Гуттман, Богардус и др.), предложившими в 1920-1930-е годы серию шкал, реализующих методы, внешне похожие на описанные, но включающие в себя некоторые критерии, делающие шкалу теоретически более обоснованной.

Ниже мы подробно объясним, что именно имеем в виду, но прежде перечислим те вопросы, не ответив на которые (или, по крайней мере не понимая, чем мы рискуем, не дав соответствующих ответов), на наш взгляд, исследователь не может считать социологический индекс грамотно построенным, но которые, к сожалению, в социологических исследованиях иногда даже не ставятся..

Проблемы построения индексов

Ниже, помимо перечисления упомянутых вопросов, поясним их суть и опишем, какие ответы на них фактически даются в подавляющем большинстве исследований. Подчеркнем, что подобные ответы по существу являются элементами модели восприятия.

Итак, для того чтобы строящийся социологический индекс был корректен, необходимо ответить на следующие вопросы.

Существует ли та одномерная переменная, которую мы намереваемся измерить с помощью построения индекса?

Этот вопрос естественным образом распадается на два под вопроса, которые применительно к той же удовлетворенности трудом звучат следующим образом: существует ли нечто, чему может отвечать словосочетание «удовлетворенность работой»? И одномерно ли это нечто, если оно существует?

Ответ на первый подвопрос может быть отрицательным даже в случаях, обычно не вызывающих сомнений социологов. Скажем, для той же удовлетворенности трудом о возможном отсутствии соответствующего континуума красноречиво говорит приведенный в [Херцберг, Майнер,1990] пример, который показывает, что состояние удовлетворенности формируется под воздействием одних факторов, а состояние неудовлетворенности — совершенно других.

Ответ на второй подвопрос может быть отрицательным в очень многих интересующих социолога ситуациях. Это естественно, поскольку восприятие людьми любых объектов, любой ситуации все же в основном многомерно. О чем бы мы ни спрашивали: об удовлетворенности ли собственным материальным положением, об одобрении ли курса правительства и т. д., практически всегда в соответствующих размышлениях респондента будут присутствовать соображения типа: «С одной стороны, это хорошо, но с другой...». Эти самые «с одной стороны» и «с другой стороны» и означают многомерность соответствующей переменной.

Необходимо отметить еще одно обстоятельство, обусловленное именно спецификой социологии. Обсуждая ФА, мы ничего не говорили о том, как измеряются наблюдаемые признаки. ФА предполагает, что эти признаки — числовые, и соответствующая проблема просто не встает. Иное дело — в нашей «испорченной» ситуации. Любой признак социолог может измерить разными способами. Выбрать индикатор — значит выбрать не только его название, но и способ измерения. Скажем, если мы решим, что вопрос об удовлетворенности зарплатой надо включать в анкету, то встанем перед выбором, дать ли, скажем, традиционный пятибалльный веер ответов (от «совершенно не удовлетворен» до «вполне удовлетворен»), аналогичный трехбалльный или же попросить респондента просто дать ответ «да—нет» и т. д. 2.

Удачен ли выбор наблюдаемых переменных для формирования индекса?

О том, чтобы наблюдаемые переменные имели отношение к измеряемой латентной характеристике, социолог обычно заботится. Но делается это кустарным способом. Исследователь просто включает в анкету все те вопросы, в ответах на которые гипотетически может проявляться действие искомого латентного фактора. Никакой проверки соответствующих предположений обычно не делается. Таким образом, выбор инструмента сбора данных диктуется только здравым смыслом и научным опытом исследователя. От ошибок же никто не застрахован. Скажем, изучая удовлетворенность респондентов работой, можно включить в анкету вопрос об удовлетворенности обедами в столовой предприятия. На первый взгляд, это включение выглядит вполне естественным, поскольку такая удовлетворенность может расцениваться как одно из проявлений общей удовлетворенности работой. Но ведь это можно и оспорить: не менее естественным представляется и утверждение, что люди в среднем прекрасно понимают, что во всех столовых страны качество еды примерно одинаково, что при переходе на другую работу он будет потреблять примерно те же блюда; в его ответе на соответствующий вопрос никак не будет сказываться общее состояние удовлетворенности или неудовлетворенности работой на данном предприятии. 3.

Адекватна ли используемая нами форма выражения латентной переменной через наблюдаемые?

Как уже отмечалось, обычно для нахождения значения латентного фактора значения наблюдаемых переменных складываются. А может быть, надо их перемножить? Иди взять синус от суммы каких-либо степеней, составленных из этих значений? Да мало ли еще функций можно перебрать! И, в общем-то, никто не доказал, что какая-то одна из них лучше другой. Обычно сумма используется без всяких на то оснований, просто потому, что ее считать сравнительно легко.

Необходимо отметить, что на практике социологи часто прибегают к несколько иной, немного модифицированной, форме выражения латентной переменной через наблюдаемые: используют веса признаков (скажем, при изучении удовлетворенности работой, вероятно, практически всегда удовлетворенности зарплатой будет придан больший вес, чем удовлетворенности обедами в столовой). Но эти веса, как правило, определяются тоже лишь на основе здравого смысла исследователя (правда, иногда он заменяется здравым смыслом специально привлекаемых экспертов). И снова мы не застрахованы от ошибок. 4.

Каков тип шкалы, отвечающей построенному индексу?

Упомянутый тип шкалы обычно явно не оговаривается, но то,

как исследователь обращается с полученными числами (например, он подсчитывает соответствующие средние арифметические значения для разных совокупностей респондентов), позволяет полагать, что этот тип не ниже типа интервальной шкалы (кроме шкал, полученных с помощью «логического квадрата»; их обычно считают либо номинальными, либо порядковыми, либо частично упорядоченными). Оправданно ли это? Ниже мы рассмотрим, как этот вопрос может решаться при использовании конкретных способов шкалирования.

Известные исследователи — авторы интересующих нас одномерных шкал, судя по всему, задавались подобными вопросами. Во всяком случае, представляется, что роль упомянутых выше критериев — фрагментов известных методов шкалирования — состоит как раз в том, чтобы хотя бы частично ответить на них. Но для того чтобы понять суть этих критериев, надо рассмотреть методы построения социологических индексов (в том числе методы одномерного шкалирования) с точки зрения психологической теории тестов (ФА) как некий эрзац этой теории.

Отметим, что именно выполнение соответствующих требований обеспечивает адекватность модели восприятия и тем самым дает основание использовать упомянутые методы для получения качественной информации на основе «жесткого» опроса респондентов.


Дата добавления: 2018-02-28; просмотров: 384; ЗАКАЗАТЬ РАБОТУ