МЕТОДЫ АНАЛИЗА И ОБРАБОТКИ СОЦИОЛОГИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ

Глава 17. МЕТОДЫ АНАЛИЗА И ОБРАБОТКИ СОЦИОЛОГИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ
Понятие о методах анализа и обработки социологических данных
Эмпирические данные, полученные в ходе социологического исследования, при помощи методов сбора социологической информации: опроса (анкентирования или интервьюирования), наблюдения, изучения документов, эксперимента еще не позволяют сделать верные выводы, обнаружить закономерности и тенденции, а также проверить выдвинутые в программе исследования гипотезы. Полученную первичную социологическую информацию следует обобщить, проанализировать, научно интегрировать. Для этого все собранные анкеты, опросы, карточки наблюдения или бланки интервью необходимо проверить, закодировать, ввести в ЭВМ, сгруппировать полученные данные, составить таблицы, графики, диаграммы и т. д. Иными словами, необходимо применить методы анализа и обработки эмпирических данных.
В социологии под методами анализа и обработки социологической информации понимают способы преобразования эмпирических данных, полученных в ходе социологического исследования с целью сделать их обозримыми, компактными и пригодными для содержательного анализа, проверки исследовательских гипотез и интерпретации. Хотя невозможно провести достаточно четкую границу между методами анализа и методами обработки, под первыми обычно понимают более сложные процедуры преобразования данных, которые переплетаются с интерпретацией, а под вторыми — в основном рутинные, механические процедуры преобразования полученной информации [94, с. 224].
Между тем анализ и обработка социологической информации как целостное образование составляют этап эмпирического социологического исследования, в процессе которого с помощью логико-содержательных процедур и математико-статистических методов на основе первичных данных раскрываются связи исследуемых переменных. С определенной долей условности методы обработки информации можно разделить на первичные и вторичные. Для первичных мето-дов обработки исходной информацией служат данные, полученные в ходе эмпирического исследования, т. е. так называемая первичная информация: ответы респондентов, оценки экспертов, данные наблюдения и т. п. Примерами таких методов являются группировка, табулирование, расчет многомерных распределений признаков, классификация.
Вторичные методы обработки используют, как правило, для данных первичной обработки, т. е. это методы получения показателей, рассчитываемых по частотам, сгруппированным данным и кластерам, (средних величин, мер рассеяния, связей показателей значимости и т. д.). К методам вторичной обработки относятся также методы графического представления данных, исходной информацией для которых служат проценты, таблицы, индексы.
Кроме того, методы анализа и обработки социологической информации можно подразделить на методы статистического анализа информации, в том числе методы описательной статистики (расчет многомерных распределений признаков, средних величин, мер рассеяния), методы статистики вывода (корреляционный, регрессивный, факторный, кластерный, причинный, логлинейный, дисперсионный анализ, многомерное шкалирование и др.), а также методы моделирования и прогнозирования социальных явлений и процессов (анализ временных рядов, имитационное моделирование, цепи Маркова и др.). Методы анализа и обработки социологической информации подразделяют также на универсальные, пригодные для анализа большинства видов информации, и специальные, пригодные лишь для анализа данных, представленных в специальном виде (например, анализ социометрических данных или контент-анализ текстов).
В зависимости от применяемых технических средств различают два вида обработки социологической информации: ручную и машинную (с использованием средств вычислительной техники). Ручную обработку используют в основном как первичную при небольших массивах информации (до сотни анкет), а также при относительно простых алгоритмах ее анализа. Вторичную обработку информации при этом осуществляют с помощью микрокалькуляторов и других средств вычислительной техники. Примером социологических исследований, в которых часто прибегают к ручной обработке, являются пилотажные, экспертные и социометрические опросы.Однако основным средством анализа и обработки данных в настоящее время являются ЭВМ, в том числе персональные компьютеры, на которых осуществляется первичная и большинство видов вторичной обработки и анализа социологической информации. При этом анализ и обработка социологической информации на ЭВМ осуществляется, как правило, посредством специально разрабатываемых машинных программ, которые реализуют методы анализа и обработки социологических данных. Эти программы обычно оформляются в виде специальных наборов программ или так называемых "пакетов' прикладных программ анализа социологической информации. В крупных социологических центрах анализ и обработка социологической информации наряду с пакетами прикладных программ опирается также на архивы и банки социологических данных, которые позволяют не только хранить необходимую информацию, но и эффективно использовать ее при вторичном анализе социологических данных.
Процесс анализа и обработки социологической информации, а также ее представления происходит по определенному алгоритму. Анализ полученных при социологическом исследовании данных начинается с контроля за качеством заполнения инструментария, исправления ошибок и отбраковки некачественно заполненных анкет, бланков, карточек и т. п. Категории качества заполнения инструментария разнообразны, а подходы не всегда однозначны. Многое зависит от условий работы анкетеров, интервьюеров, места опроса и т. п. Как правило, исследователи всегда стараются "довести" инструментарий до необходимого качественного уровня.
Вначале выявляют правильность ответа на каждый вопрос анкеты и при необходимости исправляют ответ. Например, на вопрос "Знаете ли Вы основные условия, заложенные в трудовом соглашении Вашего коллектива с администрацией предприятия?" чаще всего отвечают: "Да, знаю". Но далее в анкете стоит открытый контрольный вопрос: "Если знаете, назовите их, пожалуйста". Он остается незаполненным. Если с респондентом работал интервьюер или анкетер, то против этого вопроса должна стоять отметка: "Затруднился ответить", "Не знает" и т. п. Тогда становится очевидным, что респондент не осведомлен об условиях трудового соглашения. Если респондент заполнял анкету самостоятельно, то получить однозначный ответ будет трудно. В этом случае альтернативу "Да, знаю" нужно зачеркнуть и отметить другую, скорее всего "Нет ответа", "За-трудняется ответить" и т. п. Затем подсчитывают количество неправильных ответов. При исправлении каждого третьего ответа в анкете ее лучше не готовить к машинной обработке. Если респондент не ответил на 10-15 % основных вопросов, против них контролер ставит отметку "Нет ответа", и анкета идет на обработку в ЭВМ. Более жесткие требования предъявляются к вопросам, касающимся социально-демографических характеристик респондентов (пола, возраста, образования и т. д.). Если на эти вопросы нет ответов, то инструментарий изымается из общего массива. Из обработки на ЭВМ исключаются также документы, заполненные неразборчиво, и записи, не поддающиеся однозначному толкованию.
Допущенные к обработке документы нумеруются, начиная с единицы в целях контроля за их прохождением. В дальнейшем массив документов передается кодировщикам. Но перед тем как передать анкеты операторам, следует закодировать открытые вопросы. На каждый открытый вопрос, как правило, составляют не менее пяти шифров-кодов. Выше уже приводился один из открытых вопросов: "Если знаете, назовите, пожалуйста". Ответы на этот вопрос могут быть различными: от полных, глубоких, обстоятельных до схем. Шифры-коды должны отражать шкалу интенсивности ответов на открытый вопрос. Обычно кодировка таких ответов проходит в два-три этапа. Сначала варианты ответов выписывают отдельно, подсчитывают число употреблений каждого варианта — частоту его повторения. Затем варианты группируют по смысловой близости, совпадению. Таких групп, как показывает практика, набирается четыре-пять, и каждой из них присваивают свой шифр (код). Таким образом, кодировка является связующим звеном между качественной и количественной информацией. На данной основе как раз и осуществляются числовые операции с информацией, введенной в память ЭВМ. Если во время кодировки произойдет сбой, замена или потеря кода, то информация окажется неправильной.
Сущность обработки первичной информации заключается в ее обобщении. Результаты обобщения называют социологической информацией. Решение о способе обработки инструментария принимают заранее. При опросе 60-70 человек обработку можно провести вручную, на микрокалькуляторе. Если анкета сравнительно невелика (содержит до 20 вопросов), то ручная обработка возможна при наличии 200-350 анкет. Но если инструментарий содержит более 20 вопросов, тогда предел для ручной обработки — 100-200 анкет.При обработке на ЭВМ результаты представляют в виде табуляграмм, структура которых зависит от заложенной в ЭВМ программы, поэтому здесь нужна помощь программиста.
Каждый вопрос в анкете или бланке интервью представляет собой в определенной степени шкалу измерений. Единицами измерений являются соответствующие альтернативы (позиции, варианты ответов). По этим позициям (вариантам ответов) проводится группировка респондентов. Кроме того, определенную шкалу измерений представляют объективные характеристики опрашиваемых, их субъективные оценки, предпочтения и пр. При этом измерения производятся с помощью различных шкал, которым соответствуют различные правила математического анализа данных. В социологических исследованиях применяются, как правило, шкалы трех основных типов: номинальная, ранговая (порядковая) и интервальная. Простейшей является номинальная шкала. Чаще всего она фиксирует дихотомический ответ: "да" или "нет", "тепло" или "холодно". Применяя ранговую шкалу, можно зафиксировать более определенное состояние, отражающее ранжированное распределение типа "холодно" — "тепло" — "горячо". Но цифровые величины в ней отсутствуют. Если же, например, точку замерзания воды мы примем за нуль, а точку кипения — за 100 и расстояние между этими точками разделим на десять равных интервалов, то получим интервальную шкалу.
Номинальной шкале в анкете обычно соответствуют вопросы, способствующие выявлению мнений, установок, объективных характеристик респондента (пола, возраста, национальности т. д.). Ранговой (порядковой) шкале соответствует большинство вопросов анкеты или бланка интервью. Варианты ответов в таком вопросе распределены в строгом порядке убывания или возрастания интенсивности признака. Интервальная шкала более детальна, глубока и допускает обстоятельную математическую обработку информации. В социологическом исследовании с ее помощью измеряют характеристики, которые можно выразить числами: возраст, образование, стаж работы, учебы и др. По этой шкале можно вычислять различные величины.
Наиболее простой формой обобщения первичной социологической информации является группировка. На этом этапе выделяют существенные признаки или один какой-либо признак (например пол, возраст, образование), и в соответствии с ними респондента зачисляют в ту или иную группу. При суммировании ответов респондентовс учетом какого-либо признака их группируют. В качестве важнейшего признака можно взять пол или уровень образования. В первом случае групп будет две, во втором — как минимум три. Выделенные группы можно легко сопоставить, сравнить, а следовательно, глубже и обстоятельнее проанализировать то или иное социальное явление, мотивы, интересы или ценности опрашиваемых. Выбор признака группировки предопределяется, как правило, задачами социологического исследования, а также его гипотезами. Ошибка в выборе признака приводит к ошибкам при анализе характеристик групп. Используя один и тот же эмпирический материал, разные исследователи могут прийти к диаметрально противоположным выводам.
Социологическая информация может быть сгруппирована по таким признакам: номинальному (род занятий, национальность и т. д.); соответствующим ранговым шкалам (например, характер труда — ручной труд, работа с механизмами, наладка станков, интеллектуальный труд); количественному (когда группы характеризуются числовым значением, они количественно сравнимы между собой, например, при группировке по возрастным интервалам: 18-20, 21-25, 26-30 лет и т. д.). Работа с номинальными и ранжированными (ранговыми) группами ведется с использованием методов математики, а группы, распределенные по количественному признаку, изучают с помощью методов математической статистики. Если опрашиваемых необходимо сгруппировать по двум или более признакам (например полу, возрасту и образованию), тогда речь может идти о перекрестной, или комбинированной, группировке. Она может быть структурной, типологической и аналитической — все зависит от решаемых в ходе исследования задач. Например, нужно установить возрастной состав опрашиваемых. В этом случае применяют структурную группировку по возрастным интервалам, т. е. респондентов классифицируют по объективному признаку, присущему всей совокупности опрашиваемых. Если же необходимо выделить из совокупности респондентов группы по такому признаку, как "отношение к частной собственности", то осуществляют типологическую группировку (выделяют соответствующие типы респондентов). И наконец, аналитическую группировку производят по двум или более признакам; она служит для выявления их взаимосвязи. Если нужно проверить, к примеру, имеется ли связь между интересом к вопросам нравственного воспитания и чтением литературы (газет, журналов, монографий поданной проблеме), то группировку следует сделать по этим двум признакам.
В социологическом исследовании, как правило, выделяют не одну, а несколько групп респондентов (по возрасту, образованию, месту проживания и т. п.). Каждой такой группе соответствует некоторое выделенное число (а1, а2, ау ах), характеризующее количественный состав группы. Такой ряд чисел, получаемый в результате группировки, социологи называют рядом распределения. Существует два вида рядов распределения — вариационный и атрибутивный. Вариационный ряд распределения основывается на количественных признаках изучаемых явлений и процессов, а атрибутивный отражает результаты группировки опрашиваемых по количественным признакам.
Глубже проанализировать социологические данные позволяет широко применяемые в эмпирических исследованиях статистические и математические методы анализа получаемой информации. Однако при всей значимости получения в социологическом исследовании распределений, использования математических и статистических методов решающую роль в интерпретации полученных данных играет прежде всего сама концепция проводимого исследования, а также научная эрудиция и квалификация социолога-исследователя. Ведь общая логика интерпретации состоит в превращении статистических данных в показатели, которые выступают уже не в качестве цифровых величин (процента, среднего арифметического и т. п.), а как социологические данные. Такие показатели — результат интерпретации, несущей определенную смысловую нагрузку. Справедливым, на наш взгляд, является утверждение о том, что "каждая числовая величина может быть проинтерпретирована с различных точек зрения, а посему обладает свойством многозначности" [37, с. 166].
От возможных крайностей и неумышленных заблуждений социолога-исследователя предохраняют ранее выдвинутые гипотезы. Характер проверки гипотез определяется тем или иным видом социологического исследования. Например, при пилотажном исследовании гипотезу проверяют соотнесением предполагаемого утверждения с полученной в результате исследования числовой величиной. Так, верность утверждения о неудовлетворительном состоянии морально-психологического климата в коллективе не вызывает сомнений, если мы располагаем полученными в пилотажном исследовании данными о том, что 50 % опрошенных идут на работу с полным безразличием,12% — ожидая какой-либо неприятности. Что же касается описательного (а тем более аналитического) исследования, то здесь процедура проверки гипотез значительно усложняется. Так, приведенные выше данные (о состоянии морально-психологического климата в коллективе) сами по себе не дают информации о том, кто эти люди, так как в инструментарии отсутствуют конкретные социально-демографические данные. Следовательно, средние величины — лишь первый шаг на пути исследования. Важно сделать и второй, и третий шаги, чтобы подойти как можно ближе к истине. Для этого из всей совокупности опрошенных нужно выделить однородные по социально-демографическим характеристикам подгруппы.
Если же необходимо превратить в показатель какую-либо среднюю величину, а сравнить ее с другими величинами затруднительно или вообще не представляется возможным (например, из-за новизны), то основным эталоном оценки являются знания социолога-исследователя или эксперта по данной проблеме. Допустим, коллектив переведен на новые условия оплаты и стимулирования труда. После года его функционирования проведен социологический опрос, задача которого — оценить ответ на основной вопрос инструментария: удовлетворены ли опрашиваемые новой формой оплаты труда. При этом 57 % опрошенных ответили положительно. Оценить этот результат можно с оптимистической или пессимистической точки зрения. Для получения объективной оценки нужно хорошо знать проблему и конкретные условия, в которых проходит эксперимент. Это делает либо сам социолог-исследователь, либо приглашенный эксперт.
Другой способ превращения описательного исследования в показатель — сравнение рядов распределения по относительно однородным подгруппам из обследуемой совокупности с помощью внутреннего и внешнего соотнесения. Внутреннее соотнесение — это сравнение между собой элементов числового ряда, а внешнее — сравнение двух и более рядов распределения, построенных по двум или более признакам, из которых один — общий для соотносимых рядов. Например, распределение двух разных групп — работающих в новых условиях и тех, кто работает по прежним формам оплаты, — можно сравнить по уже упомянутому признаку: с каким чувством работники ежедневно идут на работу. Внутреннее соотнесение позволит однозначно оценить результаты группировки в тех случаях, когда в числовом ряду четко видна наибольшая (модальная) величина.Соотнесение элементов числового ряда в подобном положении заключается в их ранжировании. Так, при ответе на вопрос "Как Вы относитесь к своей работе?" 58 % респондентов избрали альтернативу "Стремлюсь отдать работе все силы, знания", 37 % высказались "Выполняю все, что от меня требуется, но не более", 5 % ответили "Как правило, работаю без желания, по необходимости". Из этих ответов видно, как выстроится ранг опрошенных. Иными словами, если внутреннее сравнение затруднено, то применяют, как правило, внешнее сравнение числового рада.
Итоги анализа полученной информации отражаются, как правило, в отчете о проведенном социологическом исследовании, который содержит в себе информацию, интересующую заказчика (исследователя), а также научные выводы и рекомендации. Структура такого отчета чаще всего соответствует логике операционализации основных понятий, но социолог, готовя этот документ, идет путем индукции, постепенно сводя социологические данные в показатели. Количество разделов в отчете обычно соответствует количеству гипотез, сформулированных в программе исследования. Первоначально дается ответ на главную гипотезу. Как правило, первый раздел отчета содержит краткое обоснование актуальности изучаемой социальной проблемы, характеристику параметров исследования (выборки, методов сбора информации, количества участников исследования, сроков проведения работы и т. п.). Во втором разделе дается характеристика объекта исследования по социально-демографическим признакам (полу, возрасту, образованию и др.). Последующие разделы включают поиск ответов на выдвинутые в программе гипотезы.
Разделы (главы) отчета при необходимости можно разбить на параграфы. Каждый раздел или параграф целесообразно завершать выводами. Заключение отчета лучше всего давать в виде практических рекомендаций, базирующихся на общих выводах. Отчет может быть изложен как на трех-четырех десятках, так и на двух-трех сотнях страниц. Это зависит от объема материала, целей и задач социологического исследования. Приложение к отчету содержит методологические и методические документы исследования: программу, план, инструментарий, инструкции и т. п. Кроме того, в приложение чаще всего выносят таблицы, графики, индивидуальные мнения, ответы на открытые вопросы, которые не вошли в отчет. Это необходимо делать потому, что данные документы могутбыть использованы при подготовке программы нового социологического исследования.
Как отмечалось, обработка материалов социологического исследования включает в себя ряд последовательных фаз или этапов, каждый из которых требует решения организационных, технических, методических, а зачастую и теоретико-методологических вопросов. Этап обработки социологической информации тесно взаимосвязан с другими этапами исследования, поскольку многие аспекты обработки информации нужно обязательно учитывать не только при разработке программы социологического исследования, но и при составлении анкет, формировании выборки, а также при оценке сроков, стоимости и трудоемкости всего исследовательского проекта.
Общей структурой обработки социологической информации предусматриваются следующие этапы:
1. Редактирование и кодирование информации. Состоит в основном в унификации и формализации эмпирических данных, полученных путем опроса или любого другого метода сбора информации. Часть анкетной информации уже заранее формализована: даны возможные варианты ответов и проставлены их цифровые коды. Однако нередко в таких ответах встречаются описки, нечеткие описания и другие ошибки, которые нужно устранять при редактировании собранных анкет. Кроме того, другой тип собираемых данных представляет собой ответы на открытые вопросы. Поэтому их группировка и последующее кодирование также являются важнейшей задачей данного этапа.
2. Перенесение данных на магнитные носители. Объем информации, собираемой в ходе социологического исследования, как правило, достаточно велик: среднее по объему исследование дает не менее нескольких тысяч единиц информации, а в некоторых случаях это число достигает миллионов. Обработка таких массивов данных без применения современных компьютеров крайне затруднена и малоэффективна. Применение средств вычислительной техники требует, чтобы обрабатываемая информация находилась на специальных носителях. Поэтому перенос данных с анкет на такие носители информации и составляет содержание означенного этапа обработки информации.
3. Ввод информации в ЭВМ. Находящиеся на специальных машиночитаемых носителях данные социологического исследования вводятся в компьютер и выстраиваются в нем в соответствии с требова-ниями ранее разработанной и используемой прикладной программы обработки социологических данных. Этот этап реализуется, как правило, специалистами вычислительного центра или инженерами-программистами.
4. Проверка качества данных и исправление ошибок. Введенная в компьютер и соответствующим образом выстроенная (т. е. структурированная) информация во многих случаях содержит более или менее серьезные ошибки. Причины их возникновения разнообразны — это ошибки респондентов при заполнении анкет и ошибки перенесения кодов на машиночитаемые носители информации, а также ошибки (сбои) технических устройств компьютеров. Однако независимо от источника ошибок необходимо выявить и исправить их все сразу после ввода данных в компьютер, т. е. до перехода к этапу анализа социологической информации. Для этого социолог-исследователь формулирует определенные требования (как правило, в виде инструкции), которым должны удовлетворять полученные в ходе исследования данные. Например: "Коды ответов на вопрос 16 должны быть только 1,2,3" или "Если код ответа на вопрос 24 равен единице, то вопросы 25-27 должны иметь значение кода 0". На основании этих требований (инструкции) сотрудники, осуществляющие обработку информации, выдают социологу-исследователю номера тех анкет, информация в которых не отвечает данным требованиям, и сообщают ему при этом характер ошибок. На основании полученной информации о тех или иных ошибках социолог-исследователь принимает решение об их устранении, корректируя, таким образом, полученную информацию.
5. Создание переменных. Собранная с помощью анкет информация зачастую прямо не отвечает на вопросы, которые необходимо решать в ходе социологического исследования. Это связано с тем, что часто бывает очень сложно непосредственно осуществить замеры той или иной изучаемой характеристики. Для ее получения может потребоваться выполнение ряда преобразований собранных данных. Например, для фиксации среднедушевого дохода необходимо задать опрашиваемому вопросы о его зарплате (доходе), доходах других членов семьи и о количестве членов семьи. Затем для получения показателя среднего дохода нужно сложить содержащиеся в ответах на вопросы о зарплатах цифры и разделить полученную сумму на число членов семьи. Создание переменных является процедурой, в некотором смысле обратной процедуре операционализации понятий, гдепеременные являются показателями, изучению которых, собственно, и посвящено социологическое исследование. Для многих вопросов анкет получаемая информация непосредственно отвечает задачам исследования, и в этом смысле сами вопросы являются переменными.
6. Статистический анализ информации. По значимости этот этап является ключевым в анализе социологических данных. В ходе статистического анализа выявляют искомые статистические закономерности и зависимости. Социологи-исследователи, используя широкий диапазон различных методов математической статистики, могут достаточно полно и всесторонне проанализировать собранную социологическую информацию. При этом применение современной вычислительной техники, оснащенной соответствующими программами математико-статистической обработки информации, — необходимое условие оперативного и качественного анализа социологических данных.
Под надежностью социологической информации обычно понимают общую характеристику эмпирических данных, полученных в ходе социологических исследований. Вообще надежной называют, как правило, ту информацию, в которой, во-первых, отсутствуют неучтенные ошибки, т. е. ошибки, величину которых социолог-исследователь не в состоянии оценить; во-вторых, учтенные ошибки не превышают некоторой заданной со стороны социолога-исследователя величины. При этом ошибки, о которых социологу-исследователю известно, могут быть иногда достаточно большими, но не сказывающимися существенно на надежности социологической информации. Например, если ошибка репрезентативности составляет 20 %, то социолог намерен экстраполировать данные выборки на всю генеральную совокупность лишь тогда, когда различаются данные существенно (например, более чем на 40 %), и эта информация будет считаться надежной.
Понятие надежности социологической информации, неопределенное в силу его общего характера, конкретизируется, как правило, перечислением учтенных ошибок и контролируемых в исследовании факторов. Поэтому в зависимости от того, какие именно факторы контролируются, социологические данные называют правильными, точными, устойчивыми, обоснованными или репрезентативными, т. е. в основу классификации различных параметров, характеризующих качество информации, кладется, как правило, характер тех или иных ошибок.Классификация ошибок имеет большое значение для характеристики надежности социологической информации. В социологии все ошибки принято подразделять на следующие две группы: инструментальные, связанные в основном с инструментом исследования, методикой, техникой и процедурой сбора данных; теоретические (логические), которые связаны, как правило, с несовершенством теории, положенной в основу используемого средства измерения, неверностью предположений, обосновывающих измерительную процедуру, неправильным выбором логической модели того или иного изучаемого социального явления или процесса [92, с. 88-89].
Инструментальные ошибки, под которыми понимают различия измеренного и истинного значений признака, подразделяются, в свою очередь, на случайные и систематические. Случайными называют ошибки, которые при повторных измерениях изменяются по вероятностным законам. Так, если результат измерения — некоторое число в метрической шкале, то при большом количестве измерений отклонения результата измерения в ту или другую сторону от истинного значения встречаются приблизительно с одинаковой частотой, и при увеличении числа измерений средняя арифметическая ошибка приближается к нулю. Систематические же ошибки при повторных измерениях остаются постоянными или изменяются согласно закону детерминизма, который гласит, что средняя ошибка с увеличением числа измерений не уменьшается.
С рассмотренными ошибками — теоретическими и инструментальными (случайными и систематическими) — тесно связаны характеристики надежности социологической информации. Так, отсутствие теоретических ошибок называется обоснованностью, или ва-лидностъю, информации. При этом полученные данные считают обоснованными тогда, когда верны теоретические посылки, положенные в основу измерительной процедуры, т. е. когда есть уверенность в том, что измеряется именно то свойство изучаемого социального объекта, которое требуется измерить.
Отсутствие случайных ошибок называют точностью социологической информации. Поскольку случайные ошибки представляют собой разброс измеренного значения вокруг истинного при повторных измерениях, то точность информации тем выше, чем меньше диапазон разброса и чем ближе измеренные значения одно к другому. Эту характеристику именуют также устойчивостью информации. Близкой к означенному понятию является категория воспроизводимости,под которой подразумевают сходство результатов измерений, выполняемых в различных условиях — в различное время, различных местах, различными средствами и методами.
Отсутствие систематических ошибок называется правильностью социологической информации. Таким образом, социологические данные являются надежными, если они обоснованны (т. е. валидны), точны и правильны.
Используются также методы повышения надежности социологической информации — способы учета ошибок или контроля надежности эмпирических данных. Различают методы внешнего контроля и внутреннего контроля. Первые связаны в основном с сопоставлением эмпирической информации в данном исследовании с какой-либо другой внешней информацией, вторые — непосредственно с изучением распределения признаков в исследовании. Рассмотрим подробнее указанные методы повышения надежности информации.
К методам внешнего контроля надежности информации относятся следующие: контроль, внешний относительно данных исследования, т. е. сопоставление последних с данными повторного измерения (метод перепроверки); контроль, внешний относительно инструмента исследования (анкеты), т. е. сопоставление данных опроса с данными инструмента, которые считаются эквивалентными (метод эквивалентных форм); сопоставление данных опроса с реальным поведением; контроль, внешний относительно исследователя, т. е. сопоставление данных опроса с полученными тем же инструментом на том же массиве другим социологом-исследователем; контроль, внешний относительно объекта исследования, т. е. сопоставление данных опроса с полученными на другом социальном объекте.
Методы внутреннего контроля надежности информации подразделяются так: изучение распределения признака по всей выборке, т. е. расчет репрезентативности посредством вычисления дисперсии и учета количества опрашиваемых; изучение количества ответов на те или иные вопросы или пункты вопросов (выявление "неработающих" вопросов или градации вопросов); изучение формы распределения (наличие "выпадающих" значений, соответствие распределения нормальному); сопоставление распределений различных признаков по всему массиву; сопоставление вопросов, служащих для измерения одной и той же переменной, с итоговой переменной (сводным показателем); изучение гомогенности анкеты; устранение "субъективных" погрешностей путем учета "личного уравнения"респондента; изучение распределения признаков в различных подвы-борках: устранение влияния интервьюера с помощью метода Уорнера; дисперсионные критерии надежности для сопоставления данных, полученных при применении различных измерительных методик.
Таким образом, методы повышения надежности социологической информации позволяют установить степень надежности или соответствия результатов исследования, полученных при повторном применении по той же методике и технике в аналогичных условиях, степень взаимосвязи и взаимной выводимости переменных и индикаторов, а также степень их соответствия эмпирическим данным, полученным в процессе социологических исследований.