 |
5. АНАЛИЗ ДАННЫХ ПОВТОРНЫХ И СРАВНИТЕЛЬНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ
.
5. АНАЛИЗ ДАННЫХ ПОВТОРНЫХ И
СРАВНИТЕЛЬНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ
Различают несколько видов
повторных и сравнительных эмпирических исследований [80, 252, 251].
(1) Международные и
межрегиональные, цель которых — выявление общего и специфического в изучаемых
социальных процессах и явлениях, где последнее обусловлено особенностями
социально-экономической природы, культуры, истории отдельных стран или особенностями
условий и образа жизни населения различных регионов одной страны.
(2) Панельные
повторные исследования, проводимые по единой программе на той же самой выборке
обследуемых и с использованием единой методики и про-цедур анализа данных. Это
наиболее формализованный вид сравнительных исследований с определенным временным
интервалом, их цель — анализ динамики, изменений в изучаемых аспектах.
(3) Повторные
когортные исследования — особая разновидность панельных, отличающиеся тем, что
выборочный объект — возрастная группа, изучаемая на протяжении достаточно
длительного времени. Термин "когорта" заимствован из демографии, им
обозначают людей одного поколения (и более строго — одного года рождения),
прослеживают, как с течением времени меняются условия и образ жизни данной
когорты, их интересы и образ мыслей [36, 270].
(4) Повторные
трендовые исследования, которые проводятся на аналогичных выборках или в рамках
единой генеральной совокупности с интервалом во времени и с соблюдением относительно
единой системы процедур для того, чтобы установить тенденции (тренды)
социальных изменений.
Общие правила, предъявляемые
к сравнительному и повторному исследованию. Все разновидности повторных и
сравнительных исследований предполагают18:
18 Панельные и когортные
исследования называют также генетическими, а трендовые — псевдопанельными. Все
повторные исследования могут быть отнесены к "диахрониим", в отличие
от разовых — синхронных. В психологии и этнологии длительное изучение одной совокупности
лиц называют "лонгитюдным" исследованием (от английского
"Longitude" — протяженный), а в педагогике — монографическим
изучением (всесторонним описанием) одного объекта — коллектива, семьи,
отдельных индивидов, например, личности учащегося.
во-первых, соблюдение
требований сопоставимости двух и более разовых обследований, будь то сравнение
данных по разным странам и регионам или выявление тенденций и сдвигов во
времени при анализе одного или аналогичных социальных объектов;
во-вторых, обоснование
существенности или несущественности различий по сравниваемым показателям в
качественном и количественном аспектах.
С формальной точки зрения при
сравнении эмпирических данных должны соблюдаться следующие правила,
необходимые в логике экспериментального анализа:
(1) два состояния
одного процесса сопоставимы, если они содержат хотя бы одно общее свойство или
показатель;
(2) ни один фактор
не может быть признан причиной сравниваемых явлений, если в одном случае при
регистрации изучаемого явления он имеет место, а в другом — нет (правило
согласия Милля);
(3) вместе с тем
данный фактор не может быть причиной изучаемого явления, если в одном случае
(исследовании) он имеет место, а само явление не фиксируется, хотя в другом
случае (исследовании) дело обстоит так, что регистрируются и явления, и данный
фактор (правило различия);
(4) наконец, некий
фактор (условие, обстоятельства...) не может достоверно считаться определяющим
в отношении изучаемого процесса, если в другом случае (в другом исследовании)
наряду с ним изучаемому процессу сопутствуют другие факторы [377. С. 267].
Эти логические правила,
напоминающие нам о строгости экспериментального вывода, нельзя игнорировать.
Но проблемы сравнительного анализа никоим образом не сводятся к формальным
процедурам. Это прежде всего — область содержательного, вдумчивого изучения и
только затем — формально-количественной оценки существенности различий. В
каких именно аспектах сопоставимы и в каких — несопоставимы для сравнения
изучаемые объекты, каковы ограничения сопоставимости по объективным условиям,
по составу и выборке обследуемых, по выделенным показателям?
Особые трудности возникают в
международных сравнительных исследованиях, где даже при соблюдении всех
формальных правил единства методик исследования и выборки возникают проблемы,
связанные с различием образа жизни, культуры, восприятия и реакции людей на
одни и те же "стимулы" (например, вопросы анкеты). В разных странах
различны стандарты благосостояния, системы образования, социально-профессиональные
"дистанции", социальная структура, характер социальных отношений,
мировоззрение и идеология, культура, ее стереотипы, весь уклад жизни.
При интерпретации данных
межнациональных (международных) исследований воздействие
социально-экономических и социально-культурных факторов, конечно, выдвигается
на первый план. Но в методическом аспекте такое воздействие может быть
аккуратно фиксировано при условии, что уже в разработке инструментария
исследования качественные различия между странами приняты во внимание и на стадии
пилотажа методик были предприняты соответствующие коррекции всех инструментов
исследования. С этой целью производят аккуратное сопоставление главных
параметров выборок: отнесение к социальной группе, выравнивание по уровню
образования, другим подобным показателям социального статуса, а затем
осуществляют утомительную работу по идентификации методик, особенно опросных.
В последнем случае социально-культурные различия респондентов могут
радикальнейшим образом повлиять на сопоставимость результатов межнационального
исследования.
В межрегиональных
исследованиях крайне важно принимать во внимание всю доступную из имеющейся
статистики информацию об особенностях экономических и социальных условий
жизнедеятельности населения в сравниваемых регионах; сведения о производственном
потенциале и развернутости инфраструктуры, о различиях в уровне заработной
платы и прожиточного минимума, о положении с трудовыми ресурсами и сведения о
миграционных потоках, национальном составе и общей плотности населения и т. д.
Так, в одном из исследований,
где выяснялись региональные различия в отношении рабочих к труду с учетом
особенностей условий и образа жизни (Ленинград — Барнаул, исследование В.
Мартыновой), обнаружилось, что иркутские рабочие в общем более удовлетворены
теми аспектами производственной ситуации, которыми ленинградцы менее довольны.
Анализ конкретной социальной ситуации в двух городах убедил в том, что в
Барнауле намного меньше возможности выбора места работы (отсюда меньше
текучесть, больше "терпимость" к данным условиям труда на данном
производстве), существенно выше ставки заработной платы, ниже показатели общей
квалификации при выполнении аналогичных функций на рабочем месте; в общем,
можно сказать, что притязания работников к условиям труда существенно более
умеренны. При "прямом" же сравнении можно было заключить, что, судя
по оценкам удовлетворенности, ленинградцы находятся в худшем положении, что,
учитывая сказанное, сомнительно.
В повторных и сравнительных
исследованиях любого типа возникает вопрос об идентичности или сопоставимости
методик сбора первичных данных. В межнациональных и межрегиональных
исследованиях обычно используют единую методику. Иногда для той или иной страны
(региона) к ней добавляют "вкладыш", т. е. дополнительные пункты
информации, связанные с особыми условиями деятельности в данном регионе и
особыми научно-практическими интересами организаторов исследования,
заинтересованных в дополнительных данных по своему региону, своей стране.
В повторных исследованиях
дело осложняется тем, что с течением времени возникают новые явления и
процессы, новые социальные проблемы, которые заранее не могли быть предвидены.
Следовательно, методики "базового", т. е. первого, обследования не
могут полностью и без изменений использоваться в повторных. Но тогда неясно,
можно ли сравнивать данные, полученные разными методами.
Решение проблемы состоит в
том, что часть полевых документов полностью повторяет инструментарий базового
обследования, а другая — вводится заново.19
19 Можно рассчитать
коэффициент прямой сопоставимости данных в повторных исследованиях: Kn=ff/Nl
100%, где N — число пунктов информации, общих для двух исследований, a Nl —
число таких пунктов в бааовом или предыдущем исследовании. Под пунктами информации
имеются в виду, например, вопросы анкетного листа, смысловые единицы
контент-анализа, шкалы для регистрации данных наблюдения и т. п. [81].
Например, при повторном
обследовании отношения молодых рабочих к труду мы полностью повторили все
пункты информации базового обследования, добавив немало новых, связанных с
особенностями быта, внепроизводствен-ной активности рабочих, их целостного
образа жизни. Устанавливая прямые связи между новыми показателями и
показателями, имеющимися в обоих исследованиях, мы даем более широкую
интерпретацию этим последним. Естественно, такая интерпретация правомерна применительно
к повторному обследованию, но с определенным допущением ее можно
распространить и на базовое. Правда, в этом случае нужны дополнительные аккуратные
проверки и перепроверки устанавливаемых зависимостей, построение анализа по
логике мысленного эксперимента.
Напомним, что, поскольку
порядок вопросов в анкете влияет на характер ответов респондента, все пункты
информации, копирующие базовую методику, должны располагаться в начале
опросного листа повторного об-следования, а новые — следом за ними. Таким путем
сохраняется возможность прямого сопоставления данных, фиксированных единой
процедурой.
Наилучшая сопоставимость
данных достигается а случае, если уже при осуществлении первого исследования
авторы планируют повторные. Так организовали свою работу новосибирские
социологи [94. С. 121 — 129]. Заранее предполагается развитие общей концепции
исследования, и оставляются открытыми некоторые методические вопросы будущих
обследований, используются не прямые сопоставления но сравнения
гипотетических структур, относительно инвариантных в разных обследованиях
пользуются не прямыми индикаторами, а комбинированными (структурными,
индексными) показателями.
Наиболее простой способ —
буквальное повторение вопросов и вариантов закрытий каждого из них. Такого рода
опросы в режиме мониторинга особенно важны для изучения социальных процессов в
условиях реформирования экономики и общественно-политической жизни общества20.
20 Классический пример —
опросы Всероссийского центра изучения общественного мнения, начатые в 1967 г.
под руководством Т.Н.Заславской и интенсивно развиваемые ее преемником Ю. А. Левадой.
Ежемесячник "Экономические и социальные перемены: мониторинг
общественного мнения" публикует трендовые таблицы и диаграммы,
аналитические статьи по итогам мониторинга. Издается с 1993 г. см. [300]).
Существенно сложнее процедуры
обоснования сопоставимости данных, полученных разными авторами и в разное
время. Для этого используются достаточно сложные приемы вторичного анализа
исходной информации, которая предварительно преобразуется так, что в итоге один
показатель в разных исследованиях описывается различными индикаторами.
Особый вопрос — определение
интервала времени, в рамках которого целесообразны сравнительные исследования.
Этот интервал определяется в "масштабе" изучаемых социальных
процессов. В случае оценки организационных нововведений повторное обследование
проводится по схеме эксперимента "до—после" вскоре после реализации
нововведения. В случае изучения социольных тенденций (трендовые исследования)
"масштаб" сопоставления должен быть увеличен в зависимости от
проблематики исследования. Важно, однако, выдерживать более или менее единый
интервал времени или же использовать неравные интервалы, но связанные с качественными
изменениями в экономических и социальных условиях деятельности людей.
Например, переход к рыночной экономике, период социально-экономического
кризиса требует сокращения интервалов с опорой на "пороговые точки"
(отпуск цен, активная приватизация, резкое повышение или падение спроса на
рабочую силу, политические потрясения и т. д.). Так, в нашем мониторинге
изучения сдвигов социальных идентификаций российских граждан начиная с 1992 г.
до 1994 г. мы соблюдали 3™6-месячные интервалы и обнаружили лишь одну
"пороговую" зону (политический кризис осенью 1993 г. с
использованием оружия со стороны лидеров Думы и Президента). Четыре последующих
"замера" существенных сдвигов не выявили. Следовательно, интервал
может быть увеличен, что и было сделано: 1,5—2 года вместо 6-ти месяцев [308].
Оценка существенности
различий в сравнительном или повторном обследовании представляет собой
довольно сложную и ответственную задачу методологического и методического
характера. С методологической точки зрения она состоит в содержательном осмыслении
и интерпретации "меры" различия изучаемых качественных процессов.
Ведь философская категория меры относится к качественно-количественной
определенности явлений. Накопление количественных изменений ведет к
качественному сдвигу. Но где тот предел, за которым мы вправе говорить о
существенном, качественном сдвиге?
В работах некоторых
социологов можно часто встретить выражения: "Лишь столько-то процентов
опрошенных сообщили, что..." или "Однако более чем столько-то процентов
активно участвуют в такой-то деятельности". Слова "лишь" и
"однако" указывают на социальную и нравственную позицию
исследователя. Он тем самым дает понять, что в первом случае имеют место явления
негативные, а во втором — позитивные. Между тем следует привести убедительные
основания для оценки. В одном случае различие в 2—3% (если они статистически
значимы) может быть существенно, в другом — и 20% расхождений практически еще
не говорят о существенности сдвига. От каких факторов зависит оценка
существенности различий?
(1) Прежде
всего — от содержания изучаемых процессов, их "собственной"
внутренней динамики, меры устойчивости и изменчивости данного процесса и явления.
Различные проявления повседневной жизнедеятельности в решающих компонентах их
целостного образа- жизни, обладают относительно высокой устойчивостью.
Изменения в этих видах деятельности не могут происходить, что называется,
ежечасно и ежедневно. Поэтому даже небольшие сдвиги и различия будут здесь
важны и в принципе существенны для социального анализа. Изменения во взглядах
и системе ценностей должны оцениваться в ином "масштабе".
(2)
Существенность различий зависит также от социальной значимости изучаемого
явления. Чем больше значим данный процесс, тем более существенны даже малые
изменения и различия, чем он менее значим для жизни общества или
функционирования данного социального института, организации и т.д., тем шире
будет диапазон вариаций, в рамках которых мы можем полагать явления
существенно не различающимися.
(3) С
формально-статистической точки зрения существенность различий в фактических
данных прямо зависит от численности сравниваемых подвыборок (чем меньше
выборки, тем большие различия могут оказаться несущественными вследствие
величины выборочной ошибки) и от величины ошибки фиксирования первичных
данных.
Вспомним, что абсолютно
точных измерений мы никогда не достигаем. Все данные фиксируются с определенной
погрешностью, связанной и с природой изучаемого процесса, и с особенностями
инструмента измерения, и с ошибкой выборки, и с субъективными ошибками
исследователя. Значит, существенные различия сравниваемых в численном
выражении данных должны непременно перекрывать величину ошибки, имевшей место
при их первичной регистрации. Но так как в сравнительных и повторных
исследованиях мы имеем дело с удвоенной ошибкой измерения первичных характеристик
(в одном и другом обследованиях), логично предположить, что существенный сдвиг
фиксируется тогда, когда его величина перекрывает ошибку первичной регистрации.
Предлагается (Г. И.
Саганенко) следующая формула [233. С. 167—168], в которой учитывается Я —
абсолютный сдвиг (различие) в двух сопоставляемых состояниях одного
показателя (например, удовлетворенности своей жизнью в двух интервальных
обследованиях), aj — мера устойчивости измерения данной характеристики в первом
исследовании (или в одном из сравниваемых исследований), Л^ — мера устойчивости
измерения той же характеристики во втором (в другом) обследовании. Тогда
существенным следует признать сдвиг (различие), отвечающий формуле:
|λ| = |∆I| -
|∆II| > o
где разность ошибок двух
измерений должна быть выше нуля, т. е. перекрывать ошибки двух измерений.
Если в обоих исследованиях
используется один и тот же инструмент и если мы вполне основательно предполагаем,
что ошибка измерения зависит главным образом от инструмента, то достаточно
воспользоваться показателем ошибки регистрации данных в повторном (или в одном
из двух) исследовании и преобразовать формулу следующим образом:
|λ| - 2 |∆| >
О
где постулируется, что
значимая ошибка вдвое перекрывает ошибку первого замера.
Приведем пример. В
трехбалльной шкале мы фиксировали отношение рабочих к различным сторонам труда
в 1962 и 1976 гг. Такой аспект производственной ситуации, как привлекательность
работы, был зарегистрирован с ошибкой 0,3 балла, что вполне удовлетворительно,
ибо составляет лишь V3 деления трехбалльной шкалы и не перекрывает соседние ее
градации.
Групповой, т. е.
систематический, сдвиг в оценках одной из подвыборок обследованных (рабочие
старших возрастов) составил в интервале 14 лет 0,7 балла, т. е. почти
укладывается в пределы сдвоенной ошибки первого замера (0,372=0,6). Но
аналогичные сдвиги по группам молодых рабочих оказались намного выше, различия
в сдвигах отношения к привлекательности работы между молодыми и рабочими
старших возрастов также были достаточно существенны. Значит, в истекший период
в данном аспекте менялось отношение к работе молодежи 60-х гг. (во втором
обследовании это уже рабочие за 40 с лишним лет), но установки рабочих, которым
15 лет назад было больше 30, остались стабильными. (Кстати, это еще раз
указывает на то, что в подобных аспектах жизнедеятельности сдвиги происходят
медленно. Правда, мы имели дело с "застойным" периодом жизни
общества. В реформируемом обществе такие сдвиги имеют более короткие временные
интервалы.)
Эти весьма строгие
статистические критерии рекомендуется использовать в тех случаях, когда
оценивается существенность различий в малых выборках или же сдвиги в
индивидуальных состояниях обследуемых при панельных, когортных и подобных
исследованиях. На больших выборках, в трендовых исследованиях, где индивидуальные
ошибки погашаются по закону больших чисел, можно расширить и критерий
существенности различий, взяв лишь V3 ошибки первичной регистрации данных, т.
е.
|λ| - 12 |∆|
> О
При отсутствии сведений об
ошибке первичного измерения (это часто имеет место в сравнительных исследованиях,
если мы используем данные других авторов) существенными можно полагать
различия, где как минимум перекрываются ошибки выборки. Последние же
рассчитываются по формулам выборочных ошибок.
.
Назад
|
 |