Меню Рубрики

Ранжирование как способ анализа данных

Обработка экспертной информации.

Опрос экспертов.

Обычно опрос экспертов осуществляется с помощью анкет.

Анкета – это структурно организованный набор вопросов,

каждый из которых логически связан с другими

вопросами и отвечает поставленным целям.

Анкета должна обеспечить единственное толкование вопросов и, по возможности, формирование их количественной оценки. Если последнее не удается сделать, то прибегают к оценке сравнительной интенсивности признака с помощью методов упорядочивания.

Вопросы анкеты принято различать по:

а) объективные данные о самом эксперте (возраст, образование,

профессия, стаж работы, научное звание, специализация и

б) характеристики для определения мотивов, которыми

руководствуется эксперт при оценке исследуемой проблемы;

в) основные вопросы, касающиеся существа проблемы.

В прямых вопросах цель экспертизы просматривается явно, а в косвенных она замаскирована (или нет уверенности, что эксперт может дать определенную информацию по интересующей проблеме).

На открытые вопросы ответ может даваться в любой, произвольной форме. Преимущество таких вопросов в том, что могут появиться новые, зачастую неожиданные аспекты решаемой проблемы. Недостатком же является высокая вероятность индивидуальной интерпретации вопросов экспертами, что приводит к несопоставимости данных, получаемых от них. Кроме того, анализ ответов на такие вопросы весьма трудоемок.

В отличие от этого закрытый вопрос уже в своей формулировке содержит варианты возможных ответов (альтернатив) при т.н. дихотомическом вопросе – «да» или «нет». Достоинства – строгость и однозначность восприятия вопросов, а также малые затраты труда на обработку ответов; недостаток – существующая опасность навязывания ответов эксперту.

При ответе на поставленный вопрос эксперту позволительно уклоняться от него или выдвигать свою альтернативу ответа.

Конкретный вопрос с определенным набором ответов называется признаком анкеты.

Методы опроса можно разделить на:

— индивидуальные и групповые;

— открытые (для посторонних) и закрытые и т.д.

Каждый метод опроса экспертов должен быть основан на учете

взаимосвязи явно выраженных признаков и скрытой (латентной) переменной, связанной с определенным отношением эксперта к исследуемой проблемы.

При экспертизе довольно часто приходится сталкиваться с ситуацией, когда не представляется возможным непосредственно измерить и сравнить факторы (порой различной природы), от которых зависят конечные результаты. Тогда прибегают к т.н. ранжированию.

Ранжирование– это процесс расположения факторов в порядке

возрастания или убывания какого-либо присущего им

свойства, т.е., упрощенно, по их относительной

значимости (важности) в решении поставленной проблемы.

В общем случае, ранжирование используют тогда, когда:

— факторы не соизмеримы по своей сущности;

— их необходимо упорядочить по какому-то признаку (свойству), определяющему степень влияния на решаемую задачу;

— не требуется точно определять само влияние фактора;

— измерение, в принципе, возможно, но не требуется сейчас.

При ранжировании эксперт сначала должен расположить объекты

в порядке, который представляется ему наиболее рациональным. Затем приписать каждому из них число натурального ряда – ранги: например,

«1» – самому предпочтительному,

«N» — самому незначительному. Или наоборот.

В идеальном случае число рангов должно быть равно числу ранжируемых объектов.

Но на практике эксперт может сомневаться и присвоить разным объектам один и тот же ранг. Тогда имеет место случай, когда идеальное условие не соблюдается и ранжировку нормализуют: факторам с одинаковыми рангами приписывают дробный ранг (“вес”), равный среднему значению мест, которые эти факторы поделили между собой.

Пример: пусть шести факторам присвоены следующие ранги:

Факторы ранжирование
Простая
Нормализованная 2,5 5,5 2,5 5,5

Здесь 2-ой и 4-ый факторы поделили 2-е и 3-е места, поэтому их нормализованные ранги будут равны (2 + 3)/2 = 2,5. Соответственно для 3-го и 6-го факторов — (5 + 6)/2 = 5,5. Оставшемуся 5-му фактору (4-е место) будет присвоен 4-й ранг.

В результате, сумма рангов для n факторов будет равна сумме чисел натурального ряда:

Это является условием нормальной ранжировки.

При групповой экспертизе ранжирование производят так:

сначала для каждого i-го фактора подсчитывают сумму рангов Sij, полученных от всех экспертов:

А затем для каждого фактора устанавливают результирующий ранг.

В итоге формируется следующая «матрица рангов»:

Факторы ( i ) Эксперты ( j ) Сумма рангов Результирующий ранг
R11 R12 R13 R14 R1
R21 R22 R23 R24 R2
R31 R32 R33 R34 R3
R41 R42 R43 R44 R4
R51 R52 R53 R54 R5
R61 R62 R63 R64 R6

Здесь Rij – ранг, присвоенный i-ому фактору j-ым экспертом.

Результирующие ранги тоже могут быть нормализованы.

Для наглядности и возможного априорного отсеивания факторов можно построить диаграмму убывания влияния факторов. Для этого пользуются данными графы «сумма рангов». Причем, если самый значимый фактор оценивался «единицей», то отсчет начинают не с «нуля» по оси ординат, а с числа, несколько большего максимальной суммы рангов для отдельных факторов.

Рис 4.1. Диаграмма убывания степени влияния факторов.

Здесь показан наиболее благоприятный случай быстрого экспоненциального падения степени влияния факторов. Диаграмма показывает, что основное влияние на изучаемую проблему оказывают 1,2,4 и 5-й факторы. 3 и 6-й факторы несущественны и ими можно пренебречь, т.е. в дальнейшем не рассматривать.

Если же распределение близко к равномерному, то это свидетельствует о большом расхождении мнений экспертов в оценке влияния факторов. И, видимо, в разных условиях одни и те же факторы оказывают разное влияние:

Рис 4.2. Диаграмма влияния факторов, близкое к равномерному.

Замечание. Точность и надежность ранжирования во многом зависят от количества оцениваемых факторов. Считается, что чем их меньше, тем выше их «различимость» с т.з. эксперта. Тем более надежно можно установить ранг фактора.

По мнению специалистов, наибольшая надежность обнаруживается при n

Не нашли то, что искали? Воспользуйтесь поиском:

Лучшие изречения: Для студентов недели бывают четные, нечетные и зачетные. 9548 — | 7480 — или читать все.

195.133.146.119 © studopedia.ru Не является автором материалов, которые размещены. Но предоставляет возможность бесплатного использования. Есть нарушение авторского права? Напишите нам | Обратная связь.

Отключите adBlock!
и обновите страницу (F5)

очень нужно

источник

Существует несколько определений ранжирования. Прежде всего они связаны с областью, в которой применяется этот метод. В общем смысле «ранжирование» представляет собой расстановку элементов системы по рангу, по признакам значимости, масштабности; установление порядка расположения, места лиц, проблем, целей и задач в зависимости от их важности, весомости.

В большинстве случаев правила ранжирования изучают разработчики сайтов, для того чтобы занять лидирующие позиции, верхнюю строчку при запросе и привлечь как можно больше посетителей на свою страницу.

Ранжирование (от английского — ranking) — применительно к работе поисковой системы — это процесс выстраивания найденных по запросу пользователя страниц в порядке наибольшего соответствия искомому запросу [9].

Далее мы будем рассматривать метод ранжирования данных в рамках поисковой системы, поэтому необходимо дать краткое определение поисковой системе.

Поисковая система — это веб-сайт, предоставляющий возможность поиска информации в Интернете. Большинство поисковых систем ищут информацию на просторах глобальной сети, но существуют также системы, способные искать файлы на ftp-серверах, товары в интернет-магазинах, а также информацию в группах новостей Usenet.

Общая схема ранжирования сайта выглядит примерно так: по определенному запросу поисковик находит все входящие слова запроса на веб-страницу. Далее учитываются следующие факторы:

— компактность ключевых слов (расположение друг от друга),

— важность (наличие ключевых слов, а также близость слов к началу страницы),

— порядок расположения, форма и т.д.

Исходя из всех этих параметров назначается общий вес (который иначе может наименоваться как позиция) страницы в результатах поиска.

Благодаря различным исследованиям были определены общие методы ранжирования, которые подходят для всех поисковых машин.

Поисковая машина считает, что те страницы Интернета, в которых слова запроса идут рядом, в том же порядке и в той же форме как в запросе, более релевантны (от англ. relevant — применительно к результатам работы поисковой системы и экспертной системы — степень соответствия запроса и найденного, то есть уместность результата), чем другие страницы, на которых ключевые слова рассыпаны в произвольном порядке или имеют другую грамматическую форму.

Другими словами, стоит использовать в тексте страницы точные формулировки (цитаты) поисковых запросов, и тогда любой сайт начнет занимать верхние строчки.

При этом следует соблюдать и точную форму слов, использовать в тех же падежах и числах, как и в запросе, который является основной целью. Это даст значительное преимущество, ранжирование такой страницы повысится в несколько раз.

Вес ключевых слов запроса

Значительно влияет также наличие ключевых слов в самом тексте страницы и та страница, на которой вес ключевых слов будет выше, и которая, следовательно, будет оцениваться поисковиками как наиболее релевантная.

Но частота употребления ключевых слов должна держаться в определенных рамках, текст должен выглядеть как можно естественно. Та страница, на которой ключевое слово имеет вес 50%, будет признан неестественным, поисковые машины примут такую оптимизацию за поисковой спам и соответственно это сведет все усилия к нулю.

Близость ключевых слов к началу страницы

Как правило, наиболее ценная и важная информация размещается в начале страницы, и если слова запроса находятся на странице ближе к началу, данная страница будет ранжироваться лучше.

Подводя итоги можно резюмировать: для того чтобы правильно сформировать и подобрать ключевые слова нужно сперва провести аналитическую работу, а именно выявить какие именно запросы являются наиболее частыми. Важно не только какие именно пользователи сети ищут слова, а в каких именно падежах и числах они их употребляют.

Зная все вышеперечисленные правила можно создавать сайты, рейтинг которых по посещаемости будет гораздо выше конкурентов.

источник

Краткая таблица достаточно больших чисел

Величина вероятности Допустимая ошибка 0,85 0,90 0,95 0,99 0,995 0,999
10,05
10,04
10,03
10,02
10,01

Репрезентативность единиц наблюдения обеспечивается прежде всего их случайным выбором с помощью таблиц случайных чисел. Положим, требуется определить 20 учебных групп для проведения массового эксперимента из имеющихся 200. Для этого составляется список всех групп, который нумеруется. Затем из таблицы случайных чисел выписывается 20 номеров, начиная с какого-либо числа, через определенный интервал. Эти 20 случайных чисел по соблюдению номеров определяют те группы, которые нужны исследователю. Случайный выбор объектов из общей (генеральной) совокупности дает основание утверждать, что полученные при исследовании выборочной совокупности единиц результаты не будут резко отличаться от тех, которые имелись бы в случае исследования всей совокупности единиц.

В практике психолого-педагогических исследований применяются не только простые случайные отборы, но и более сложные методы отбора: расслоенный случайный отбор, многоступенчатый отбор и др.

Математические и статистические методы исследования являются также средствами получения нового фактического материала. С этой целью используются приемы шаблонирования, повышающие информативную емкость анкетного вопроса и шкалирования, дающего возможность более точно оценивать действия как исследователя, так и исследуемых.

Регистрация — выявление определенного качества у явлений данного класса и подсчет количества по наличию или отсутствию данного качества (например, количество успевающих и неуспевающих учеников и т.п.).

Ранжирование — расположение собранных данных в определенной последовательности (убывания или нарастания зафиксированных показателей), определение места в этом ряду изучаемых объектов (например, составление списка учеников в зависимости от числа пропущенных занятий и т. п.).

Шкалирование — присвоение баллов или других цифровых показателей исследуемым характеристикам. Этим достигается большая определенность.

Шкалы возникли из-за необходимости объективно и точно диагностировать и измерять интенсивность определенных психолого-педагогических явлений. Шкалирование дает возможность упорядочить явления, количественно оценить каждое из них, определить низшую и высшую ступени исследуемого явления.

Так при исследовании социальных интересов слушателей можно установить их границы: очень большой интерес – очень слабый интерес. Между этими границами ввести ряд ступеней, создающих шкалу социальных интересов: очень большой интерес (1); большой интерес (2); средний (3); слабый (4); очень слабый (5).

В психолого-педагогических исследованиях используются шкалы разных видов, например,

Достаточно интересуется………. 5

Совершенно нет интереса………10

Числовые оценочные шкалы дают каждому пункту определенное числовое обозначение. Так, при анализе отношения учащихся к учебе, их настойчивости в работе, готовности к сотрудничеству и т.п. можно составить числовую шкалу на основе таких показателей: 1 – неудовлетворительно; 2 – слабо; 3 – средне; 4 – выше среднего, 5 – намного выше среднего. В таком случае шкала приобретает следующий вид (см. таблицу 6.8):

Качество Степени качества
Отношение к учебе
Настойчивость в труде
Готовность к сотрудничеству
Аккуратность в выполнении заданий
Целеустремленность

Если числовая шкала биполярна, используется биполярная упорядоченность с нулевой величиной в центре:

Ярко выраженная 5 4 3 2 1 0 1 2 3 4 5 Не ярко выраженная

Оценочные шкалы могут быть изображены графически. В этом случае они выражают категории в наглядной форме. При этом каждое деление (ступень) шкалы характеризуется вербально.

Рассматриваемые методы играют большую роль в анализе и обобщении полученных данных. Они позволяют установить различные соотношения, корреляции между фактами, выявить тенденции в развитии социально-педагогических явлений. Так, теория группировок математической статистики помогает определить, какие факты из собранного эмпирического материала сопоставимы, по какому основанию их правильно сгруппировать, какой степени достоверности они будут. Все это позволяет избежать произвольных манипуляций с фактами и определить программу их обработки.

В зависимости от целей и задач обычно применяют три вида группировок: типологическую, вариационную и аналитическую. Типологическая группировка используется, когда необходимо разбить полученный фактический материал на качественно однородные единицы (например, распределение количества нарушений дисциплины между различными категориями студентов).

В случае необходимости сгруппировать материал по величине какого-либо изменяющегося (варьирующего) признака – разбивка групп обучающихся по уровню успеваемости, однотипным нарушениям установленного порядка и т.п. – применяется вариационная группировка, дающая возможность последовательно судить о структуре изучаемого явления.

Аналитический вид группировки помогает устанавливать взаимосвязь между изучаемыми явлениями, их взаимозависимость и взаимообусловлен-ность в точном исчислении.

Насколько важна работа исследователя по группировке собранных данных, свидетельствует тот факт, что ошибки в этой работе обесценивают самую исчерпывающую и содержательную информацию.

В настоящее время математические основы группировки, типологии, классификации получили наиболее глубокое развитие в социологии. Современные подходы и методы типологии и классификации в социологических исследованиях могут быть с успехом применены в социальной педагогике.

В ходе исследования используются приемы итогового обобщения данных. Одним из них является прием составления и изучения таблиц.

При составлении сводки данных относительно одной статистической величины образуется ряд распределения (вариационный ряд) значения этой величины.

Сводка данных одновременно по двум и более статистическим величинам предполагает составление таблицы распределения, раскрывающей распределение значений одной статической величины в соответствии со значениями, которые принимают другие величины.

Вариационные ряды и таблицы дают представление о статике явления, динамику же могут показать ряды развития, где первая строка содержит последовательные этапы или промежутки времени, а вторая – полученные на этих этапах значения изучаемой статистической величины. Так выявляются возрастание, убывание или периодические изменения изучаемого явления, вскрываются его тенденции, закономерности.

Таблицы могут заполняться абсолютными величинами, или сводными цифрами (средними, относительными). Результаты статистической работы – помимо таблиц часто изображаются графически в виде диаграмм, фигур и т.д. Основными способами графического изображения статистических величин являются: способ точек, способ прямых и способ прямоугольников. Они просты и доступны каждому исследователю. Техника их использования – проведение осей координат, установление масштаба и выписка обозначения отрезков (точек) на горизонтальных и вертикальной осях.

Диаграммы, изображающие ряды распределения значений одной статистической величины, позволяют составить кривые распределения.

Графическое изображение двух (и более) статистических величин дает возможность образовать некоторую кривую поверхность, называемую поверхностью распределения. Ряд развития при графическом исполнении образуют кривые развития.

Графическое изображение статистического материала позволяет глубже проникнуть в смысл цифровых величин, уловить их взаимозависимости и черты изучаемого явления, которые трудно заметить в таблице. Исследователь освобождается от той работы, которую он вынужден был бы проделать, чтобы разобраться с обилием цифр.

Таблицы и графики – важные, но только первые шаги в исследовании статистических величин. Основным же методом является аналитический, оперирующий математическими формулами, с помощью которых выводятся так называемые «обобщающие показатели», то есть абсолютные величины, приведенные в сравнимый вид (относительные и средние величины, балансы и индексы). Так, с помощью относительных величин (процентов) определяются качественные особенности анализируемых совокупностей. То есть выявляются отношения: части к целому (удельный вес), слагаемых к сумме (структура совокупности), одной части совокупности к другой ее части; характеризующие динамику каких-либо изменений во времени и др.

Как видно, даже самое общее представление о методах статистического исчисления говорит о том, что эти методы располагают большими возможностями в анализе и обработке эмпирического материала. Разумеется, математический аппарат может бесстрастно обработать все, что в него вложит исследователь и достоверные данные, и субъективные домыслы. Вот почему совершенное владение математическим аппаратом обработки накопленного эмпирического материала в единстве с доскональным знанием качественных характеристик исследуемого явления является необходимым для каждого исследователя. Только в этом случае возможен отбор качественного, объективного фактического материала, его квалифицированная обработка и получение достоверных итоговых данных.

Дата добавления: 2013-12-12 ; Просмотров: 3082 ; Нарушение авторских прав? ;

Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет

источник

Метод ранжирования – это метод, предполагающий расположение неких определенных предметов либо явлений в порядке возрастания или же убывания какого-либо присущего всем им свойства,

Экономический анализ – это метод исследования хозяйственных систем, а также процессов и закономерностей в них.

Применение анализа в экономике позволяет описывать явления, которые происходят при взаимодействии субъектов друг с другом, путем их формализации с помощью математического, статистического, графического инструментария. Наглядное отображение процессов в экономике помогает:

  • оперировать данными с целью планирования или прогнозирования;
  • выявить методы противодействия факторам;
  • оценить общее состояние субъекта хозяйствования или целой системы.

Внутри экономического анализа могут применяться различные методы исследования. Например, для описания количественных изменений и параметров могут использоваться бухгалтерские, статистические и экономико-математические инструменты. Бухгалтерский метод предлагает применение двойной записи, сведения баланса. Статистические методы включают в себя наблюдение, расчет средних величин, исследование динамических рядов, вычисление индексов, сопоставление показателей, применение графических методов, таблиц. Экономико-математическая методология предполагает использование инструментария элементарной математики, классический математический анализ, анализ на основе сопоставления данных и исследования их взаимного влияния друг на друга.

Попробуй обратиться за помощью к преподавателям

Часть хозяйственной деятельности субъектов сложно описать количественно. В этом случае могут использоваться методы качественного экономического анализа, которые включают в себя:

  • оценку экспертов;
  • разработку сценариев;
  • проведение мозгового штурма и деловых игр.

Применение качественных методов предполагает, что в них будут задействованы эксперты, способные оценивать процессы и явления в исследуемом объекте. Как правило, эксперты обладают определенными знаниями и опытом. Например, «мозговой штурм» предполагает генерирование идей экспертами. Совместно с ним может применяться синектический метод, который позволяет формировать новые идеи, используя знания из других сфер. Дельфийский метод предполагает обобщение экспертных оценок относительно будущего хозяйственной системы или субъекта. В этом случае, эксперты не взаимодействуют друг с другом, чтобы обеспечить чистоту проводимого исследования. Далее полученные ими данные обрабатываются статистическими методами.

Задай вопрос специалистам и получи
ответ уже через 15 минут!

Эксперты могут прибегать к морфологическому методу, направленному на описание всех возможных вариантов развития исследуемой системы. Наиболее часто этот метод применяется для описания сложных процессов и явлений, либо их целых совокупностей. При разработке сценариев используется вероятностный подход, предполагающий возможное развитие субъекта или системы в зависимости от факторов. Очень часто экспертами применяется имитационная модель действующих процессов. Она позволяет формализовать их, описать и исследовать.

Метод ранжирования является одним из методов экспертной оценки. Он применяется тогда, когда объекты сложно измерить количественно. То есть, метод ранжирования представляет собой один из качественных методов экономического анализа. Часто он применяется тогда, когда в исследовании участвуют объекты, обладающие разной природой, который сложно сопоставить между собой.

Сущность метода заключается в следующем. Эксперт собирает данные об объекте исследования. Затем в зависимости от степени воздействия на него составных элементов или факторов, каждому из них присваивается соответствующий номер. Наиболее часто ранжирование применяется в следующих случаях:

  1. Упорядочивание объектов в пространстве и времени.
  2. Упорядочивание объектов в зависимости от какого-либо качества.
  3. Если качество соизмеримо, но на текущий момент не может быть оценено по ряду причин.

Число рангов всегда должно соответствовать числу исследуемых объектов. Возникают ситуации, когда некоторым объектам сложно приписать соответствующий ранг. В этом случае используются связанные или стандартизированные ранги.

Так и не нашли ответ
на свой вопрос?

Просто напиши с чем тебе
нужна помощь

источник

При этом методе каждый эксперт упорядочивает факторы (ранжирует) по убыванию важности, присваивая им числа 1, 2, . п. В случае, когда эксперт не может различить по важности два или более фактора, он приписывает им одинаковые или связные ранги.

Четыре эксперта оценили пять факторов по шкале от 1 до 5.

Результаты экспертизы представлены в таблице.

При проведении анализа собранных экспертных данных необходимо определить согласованность действий экспертов. Согласованность мнений определяется с помощью коэффициента конкордации Кендалла:

где S – сумма квадратов отклонений всех оценок рангов каждого объекта экспертизы от среднего значения; п – число экспертов; т – число объектов экспертизы.

Коэффициент конкордации изменяется в диапазоне , причем 0 – полная несогласованность мнений, 1 – полное единодушие экспертов.

Определим согласованность мнений экспертов по данным вышеприведенного примера метода ранжирования. Расчеты представим в таблице.

Сумма рангов

Отклонение от среднего

Квадрат отклонений

Вывод. Коэффициент конкордации характеризует высокую согласованность мнений экспертов, что позволяет продолжить решение задачи.

Информация, полученная в процессе экспертного опроса, должна быть обработана с использованием соответствующих приемов. Основным результатом обработки является определение весов факторов, подлежащих экспертным оценкам.

При использовании метода ранжирования вначале строится матрица преобразования рангов, исходя из соотношения , или в нашем случае . Занесем данные в таблицу.

Далее каждый элемент таблицы делится на 10 (показатель суммы по столбцу).

Показатели индивидуальных весов в каждом столбце должны быть равны 1.

Для определения результата рассчитываем среднее арифметическое из весов по каждому фактору:

  • • для первого фактора: ;
  • • для второго фактора: и т.д.

Результаты расчетов отражены в таблице.

Значения весов определяют значимость факторов, как это показано в таблице.

Методы анализа, основанные на экспертных оценках.

Практика работы с экспертами выработала много способов получения экспертных оценок. В анализе хозяйственной деятельности находят применение:

  • • метод контрольных вопросов;
  • • GAP-анализ;
  • • SWOT-анализ;
  • • функционально-стоимостный анализ (ФСА).

Метод контрольных вопросов. Метод заключается в поиске аналитического решения с помощью специально подготовленного перечня (списка) наводящих вопросов. Преимущество этого метода заключается в его простоте и универсальности. Преимуществом является и то, что контрольные вопросы составляются на основе опыта уже решенных задач, что подтверждает эффективность метода.

Использование метода контрольных вопросов включает следующие этапы:

  • 1) формулируется задача, при решении которой будут использованы контрольные вопросы;
  • 2) составляется список контрольных вопросов, наиболее соответствующих характеру решаемой задачи;
  • 3) последовательно рассматривается каждый вопрос списка, с целью использования заложенной в нем информации для решения задачи;
  • 4) рассматриваются все идеи, которые можно использовать при решении задачи;
  • 5) отбираются идеи, при помощи которых можно решить поставленную задачу, и разрабатывается программа мероприятий.

Контрольные вопросы могут иметь отношение ко всем сферам деятельности предприятия. Например, составлен вопросник по задаче увеличения объема продаж.

  • • Есть ли возможности увеличения объема продаж?
  • • Можно ли увеличить продолжительность времени работы оборудования?
  • • Как ликвидировать простои рабочих?
  • • Какие возможности использования отходов производства?
  • • Можно ли внедрить прогрессивные нормы расхода материала?
  • • Возможно ли увеличение производительности труда?
  • • Соответствует ли квалификация кадров требованиям производства?
  • • Каковы прогнозы развития емкости рынка?
  • • Какие могут быть новые рынки?
  • • Соответствует ли ритмичность производства требованиям потребителей?
  • • Достаточно ли полно организована рекламная кампания?
  • • Достаточно ли хорошо изучен спрос на продукцию?
  • • Какова ценовая политика у конкурентов?
  • • Есть ли возможности выйти на внешний рынок?

Возможны различные способы получения ответов на контрольные вопросы:

  • • обсуждение на заседаниях и планерках у директора предприятия;
  • • обсуждение в группе специалистов предприятия;
  • • личное собеседование со специалистом по вопросам его компетенции;
  • • личное собеседование с приглашенными экспертами.

В ходе опроса аналитик должен составить список идей, способствующих решению задачи, и выделить из них наиболее значимые. Допустим, что были выделены четыре таких идеи. Эти идеи могут быть положены в основу формирования мероприятий для решения задачи. Но аналитик может продолжить анализ результатов обследования с целью определения новых подходов к решению поставленной задачи. Одним из способов этого является построение морфологической матрицы для рассмотрения комбинаций идей.

источник

Это самый простой метод оценки работы, так как предполагает распределение всех видов работ по местам, в зависимости от их ценности для организации. Содержание какого-то вида работы сравнивается с содержанием работ, принятых за исходный пункт, в результате она занимает соответствующее место. Часто такое сопоставление проводится на основании только одной должностной инструкции, без проведения полного анализа работы. Затем в зависимости от принадлежности работы к тому или иному рангу или градации назначается оплата. Этот метод очень прост и может быть полезен в небольших фирмах с незначительным разнообразием видов работ или с достаточно однородным «семейством» их, но может оказаться совершенно непригодным в более крупных организациях, с большим разнообразием работ различного содержания (некоторые из них очень сложные). В этом случае группировка видов работ должна производиться на основе утвержденной схемы, особенно если наличие большого числа индивидуальных градаций и ставок оплаты не представляется приемлемым.

Читайте также:  Какие анализы сдавать для уролога

Метод ранжирования относительно прост и недорог в использовании, кроме того, он может быть внедрен достаточно быстро. С другой стороны, ранжирование работ может быть выполнено на основе неполной информации и без учета определенных стандартов. Часто люди, занимающиеся ранжированием работ, не обладают специальными знаниями о работах, которые они ранжируют. Это значит, что ранжирование может быть достаточно поверхностным и привести, скорее, к ранжированию исполнителей, а не самих видов работ. Кроме того, довольно часто на определение ранговых позиций различных видов работ оказывают влияние преобладающие ставки оплаты для них.

Этот метод широко используется для оплаты труда служащих учреждений, а также для классификации навыков сотрудников в обрабатывающей промышленности. Его отличие от метода ранжирования заключается в том, что структура градаций и соответствующая им оплата устанавливаются до проведения тщательного исследования различных видов работ. Количество градаций определено, их функции установлены и соответственно ясны выплаты по каждой из них.

При этом подходе описания различных градаций составлены таким образом, что они отражают заметные различия в уровне навыков, обязанностях и требованиях, предъявляемых к работе. Виды работ, для выполнения которых от сотрудников требуется лишь следование простым инструкциям при постоянном контроле, соответствуют самой низшей градации шкалы. Каждая последующая ступень отражает более высокий уровень навыков, обязанностей и т.д. и меньшую степень контроля. Работа не разбивается на составные части, а так же, как и при методе ранжирования, рассматривается в целом. На Рис. 3 приводится пример градаций и краткое описание конторских работ.

Рис. 3. Градации конторских работ: общее описание работ.

Шкала «D». Обычная рутинная конторская работа.

Шкала «С». Работа, требующая специального обучения, знаний и опыта в определенных сферах деятельности. При выполнении некоторых видов работ требуется внешность выше средних стандартов. Высокая степень надежности и точности при работе с деталями. Контроль за выполняемой работой, за исключением общего руководства, не предполагается.

Шкала «В». Работа, требующая серьезных специальных знаний и опыта в определенной сфере деятельности. Для выполнения некоторых видов работ требуются очень высокие личностные качества. Высокая степень надежности и точности при работе с деталями. Выполненная работа не нуждается в дополнительной проверке. Предполагается инициативность и индивидуальная ответственность при интерпретации инструкций по выполнению той или иной работы и принятии правильного решения. Возможно руководство небольшой или средней группой персонала.

Шкала «А». Работа, требующая очень серьезных специальных знаний и опыта в определенных областях. Способность организовывать и проводить некоторые операции по собственной инициативе. Ответственность за работу и поведение большой группы сотрудников и умение оценить эффективность их труда и способности. Высокая степень ответственности, предполагается умение выполнять роль лидера и устанавливать контакты как внутри, так и вовне организации.

Классификационный метод также является относительно простым, недорогим и легко применимым. Хотя полученные результаты могут быть вполне удовлетворительными, сумма вознаграждения, которое должно быть выплачено за выполнение той или иной работы, может сильно зависеть от существующих ставок. Более того, письменное описание каждой ступени представляет большую сложность и еще более усложнится в крупных организациях. В этих случаях очень часто бывает необходимо иметь много различных ступеней, но тогда это лишит метод его основного преимущества — простоты. Кроме того, часто бывает очень сложно поместить ту или иную работу на какую-либо ступень, так как ее характеристики могут пересекаться с характеристиками другого вида работ, а уровень проводимого анализа не всегда бывает достаточно подробным, чтобы правильно классифицировать этот вид работы.

Несколько более сложный вариант такого подхода предполагает участие группы арбитров, представляющих все заинтересованные стороны. Арбитры изучают 30 видов предполагаемых работ и сравнивают их между собой. Для проведения общего ранжирования парных сравнений используется компьютер, что придает определенный оттенок научности процессу и делает его результаты более приемлемыми. Однако такое впечатление весьма обманчиво.

Этот метод предполагает ранжирование различных видов работ в соответствии с определенными факторами, в результате чего назначается их оплата. Первая задача при применении данного метода — выбрать и четко описать факторы, которые должны использоваться, обычно это навыки, требования к умственному развитию (уровень полученного образования и подготовки), требования к физическому состоянию, ответственность и условия труда. В зависимости от потребностей организации этот список может быть изменен.

Выбираются определенные ключевые виды работ, они рассматриваются в качестве работ, которые, как считается, могут представлять и другие разновидности работ и ставок оплаты, и составляются соответствующие им должностные инструкции. Отличительной чертой этого метода является использование существующих ставок оплаты ключевых работ для определения ряда фиксированных точек на шкале относительных ставок оплаты, которые возникают при проведении оценки выполнения работ. Выбранные виды работ должны четко отличаться друг от друга и соответствующим образом описаны — возможно, с использованием анализа работы. Следует подобрать достаточное количество ключевых видов работ, чтобы представить необходимое число реперных точек для сравнения всех видов работ: от самых простых до самых сложных.

Следующим шагом для отдельного сотрудника или комитета является ранжирование ключевых работ в порядке их значимости исходя из выбранных факторов.

Похожей процедурой является и последующее назначение определенных выплат за различные факторы по ключевым видам работ. Ставки за выполнение каждого вида работы разбиваются и выставляются пропорционально по отношению к используемым факторам. Например, если работу инструментальщика можно условно оценить 20 единицами оплаты, то можно назначить: 9 — за навыки и умение, 5 — за требование к умственным способностям, 2 — за физические требования, 3 — за ответственность и 1-за условия труда.

После проведения такого ранжирования сравниваются результаты ранжирования работ по факторам и по назначенной оплате. Любые несоответствия в двух различных системах ранжирования могут быть устранены путем корректировки ставок или содержания работ. Если это сделать невозможно, то данная работа не может использоваться в качестве ключевой.

На заключительном этапе все оставшиеся виды работ могут быть расположены на шкале в зависимости от их соотношения с ключевыми видами работ с точки зрения их содержания, каждый фактор рассматривается отдельно до тех пор, пока не будут созданы новые шкалы ставок оплаты всех видов работ на предприятии.

Суть метода сравнения факторов заключается в том, что ставки за ключевые виды работ рассматриваются как окончательные и правильные, другие виды работ ранжируются по каждому из факторов и подгоняются под основную шкалу. Этот метод напоминает метод ранжирования, однако требует ранжирования работ по отдельным факторам дважды вместо ранжирования всей работы в целом один раз.

Основное преимущество метода сравнения факторов заключается в том, что принимаются во внимание факторы, которые, как представляется, определяют относительную ценность различных видов работ. Он позволяет составить базовую шкалу, выраженную в денежных единицах, а по ней могут быть «измерены» и неключевые работы. Это более точный и более гибкий метод по сравнению с двумя предыдущими. С другой стороны, для внедрения и использования данного метода требуется больше времени, и его очень сложно объяснить сотрудникам. Кроме того, может проявляться и определенная несправедливость в оплате из-за неадекватности существующих ставок или подходов, на основе которых менеджеры или представители профсоюзов рассматривают сравнительную ценность различных работ. Помимо этого, несмотря на очевидную научность самого процесса определения оплаты, пропорциональное распределение оплаты за работу по различным факторам неизбежно является достаточно произвольным. По этим причинам данный метод сегодня не популярен.

Метод баллового ранжирования

Метод определения рейтинга ориентирован на повышение объективности. В его основе лежит предположение, что существуют факторы, общие для всех видов работ, хотя он, скорее, распределяет баллы по факторам, чем определяет ценность различных факторов в денежном выражении.

Метод определения рейтинга может включать в себя несколько факторов — от 3 до 40. В одной из наиболее популярных схем используются четыре основных фактора:

В целом они могут быть подразделены на 10-15 подфакторов. Требования, предъявляемые к этим подфакторам, в дальнейшем могут быть подразделены на несколько уровней (обычно между 5 и 8). На Рис. 3. показаны факторы, уровни и баллы, которые использовались в одном реальном плане.

Как видно, количество баллов, приписанных каждому фактору, неодинаково. Это связано с применением метода взвешивания баллового ранжирования. При прямом же методе баллового ранжирования распределение баллов по всем факторам одинаково.

При использовании метода определения рейтинга необходимо предпринять следующие шаги:

выбрать факторы, являющиеся общими для всех видов оцениваемых работ;

определить количество уровней, которые должны быть различны для каждого фактора при сравнении работ;

установить удельный вес каждого фактора;

определить ценность каждого уровня или каждого фактора в баллах.

Далее подготавливаются должностные инструкции для каждого вида работы, обычно на основе ее систематического анализа. Различные виды работ оцениваются на основе этих должностных инструкций, а также посредством:

оценки всех факторов по одной работе, затем всех факторов по второй работе и т.д., или

оценки всех видов работ по первому фактору, затем по второму и т.д.

Обычно применяется второй метод, поскольку он облегчает проведение сравнительного анализа относительной ценности различных видов работ. Количество баллов, полученных каждым видом работ по различным факторам, суммируется, а затем общее количество набранных баллов переводится в денежные единицы с помощью методов, которые описаны ниже.

Факторы, использованные в данном примере при составлении плана на основе метода баллового ранжирования, показывают, как в этом случае происходило распределение общего балла по каждому фактору между различными подфакторами.

источник

Объекты ранжирования. Основание ранжирования. Связанные ранги. Ранжирование как составная часть анализа. Ранжирование как прием измерения. Прямое ранжирование. Метод парных сравнений Луи Терстоуна. Свойство транзитивности. Сравнение моделей ранжирования.

О чем всегда «мечтает» социолог, проводя исследование, которое опирается на эмпирический материал? В число его «мечтаний» входит желание упорядочить что-то, кого-то. Упорядочение необходимо социологу, например, для определения рейтинга политических лидеров; для изучения предпочтений людей в различных сферах их жизнедеятельности; для исследования структуры ценностей и потребностей; для принятия решения на основе экспертны оценок и т. д. Трудно найти сферу или область, где социолога не интересуют «упорядочения». Существует целое направление в науке называемое «Экспертные оценки и принятие решений», в котором упорядочение занимает одно из первых мест по важности.

Для социолога существуют различные контексты рассмотрения проблематики упорядочения. Мы уже знаем порядковую шкалу, посредством которой можно упорядочить респондентов по степени их отношения к чему-то. Логический квадрат, шкала Лайкерта также служат цели упорядочения. До этого момента мы рассматривали проблему упорядочения только в контексте проблематики измерения как построение, получение порядковой шкалы. Сейчас мы вынуждены несколько от этого отойти, ибо процедура ранжирования, к рассмотрению которой мы переходим, возникает на самых разных этапах социологического исследования и в самых различных контекстах. После введения основных понятий, используемьгх в процедуре ранжирования; мы рассмотрим ранжирование также и как процедуру измерения.

В общем случае ранжирование — процедура упорядочения любых объектов по возрастанию или убыванию некоторого их свойства при условии, что они этим свойством обладают. Например, можно ранжировать респондентов по степени: их удовлетворенности чем-то, их политической активности, отношения к чему-то и т. д. Районы Москвы можно ранжировать по их престижности, а государства по качеству жизни, уровню рождаемости и т. д. Можно ранжировать информационные телепередачи по степени их информативности, профессии — по престижности, политически лидеров — по и влиянию на принятие решений президентом. Возможно также ранжирование качеств человека по их важности в карьере, ранжирование товаров по предпочтению покупателей.

Объекты ранжирования — это те объекты, которые упорядочиваются. Они могут быть самыми разными. Основание ранжирования — это то свойство, по которому объекты упорядочиваются. В результате упорядочения получаем ранжированный ряд. В нем каждому объекту приписывается ранг — место в этом ряду. Число мест и, соответственно, число рангов равно числу объектов. Обратите внимание на различие между ранжированием и измерением по порядковой шкале. В последнем случае речь шла о том, что респондент получает оценку по порядковой шкале. При этом оценка получена либо на основе приписывания «цифири» вариантам ответа (измерение как кодирование), либо по логическому квадрату, либо по шкале Лайкерта, либо по шкале Гуттмана. Но на основе этих оценок можно провести и ранжирование респондентов.

Объекты ранжирования могут быть либо все разными с точки зрения выраженности в Них заданного свойства, либо некоторые объекты могут быть неразличимыми, как в случае только что рассмотренных примеров измерения по порядковой шкале. В первом случае все ранги будут различны, а во втором случае появятся одинаковые ранги. Они называются связанными рангами.

В таблице 2.4.1 рассмотрена именно такая ситуация. В первой строке этой таблицы приведены показатели качества жизни для произвольных 9-ти государств, обозначенных буквами А, Б, В, Г, Д, Е, К, Л, М. Во второй строке — результаты ранжирования, т. е. ранжированный ряд.

Таблица 2.4.1 Результаты ранжирования государств по качеству жизни

В этой таблице представлены результаты ранжирования в порядке убывания значения показателя качества жизни. На первое место выходит государство Б. Второе и третье места делят государства А и В. Их ранг получается сложением мест (2+3) и делением этой величины на 2, т. е. (2+3)/2=2,5. Четвертое, пятое и шестое места делят три государства, Г, Е, Л. Соответственно, ранг получается равным трем, так как он вычисляется следующим образом: (4+5+6)/3=5. На седьмое место претендует только одно государство Д. И наконец, восьмое и девятое делят между собой два государства, К и М. Их ранг равен 8,5, ибо вычисляется как (8+9)/2=8,5.

Возникает естественный вопрос: зачем все это нужно в данном случае. Мы имели количественные показатели, а перешли к качественным, т. е. ухудшили уровень измерения. Все правильно. Как это ни странно, социолог часто обращается к ранжированию даже в ситуации метрических шкал. И вот почему. Если провести ранжирование тех же государств по разным свойствам, то, сравнивая несколько ранжированных рядов между собой по степени согласованности, можно сделать вывод о взаимосвязанности между свойствами. При этом свойства могут иметь различную природу, разные единицы измерения, иметь разный уровень измерения. Здесь ранжирование выступает как прием анализа данных.

Представим себе ситуацию, когда те же девять государств ранжированы еще и по уровню безработицы в них. Изучая согласованность между двумя рядами, можно определить и силу связи между качеством жизни и уровнем безработицы. Социолог работает с эмпирическим материалом в сравнительном контексте, и переход к ранжированию помогает как бы найти «язык» сравнения. Для реализации этого языка существует и математический формализм, т. е. существуют так называемые ранговые коэффициенты связи. С ними познакомимся в соответствующем разделе книги. Здесь лишь напомним, что о мера согласованности мы уже упоминали при описании шкалы Лайкерта.

Рассмотрим другой пример. Прямо противоположный первому. В «Независимой газете» публикуются рейтинги влиятельности политически лидеров. При этом выделяются три типа политиков: публичные, аппаратные и региональные политики. Предположим, эксперты ранжировали политиков по трем свойствам. Первое свойство — влиятельность как публичных политиков, у которых механизм влияния определяется публичными выступлениями, программами, идеями. Второе свойство — влиятельность как аппаратны политиков, у которы ме анизм влияния осуществляется посредством исполнения возложенны на ни обязанностей, формальных и неформальных связей. Третье свойство — влиятельность как региональны политиков, ме анизм влияния — поддержка регионов. Сравнивая три ранжированных ряда, можно определить степень согласованности рангов в этих рядах. Что позволит определить силу взаимосвязи свойств и тем самым проанализировать рейтинг политических лидеров глубже и точнее. В этом примере ранжирование по всем трем свойствам можно интерпретировать и как измерение влиятельности политиков, т. е. как прием измерения.

И наконец, приведем еще один пример. Предположим, социолог изучает профессиональную карьеру людей, опираясь на тексты, полученные в рамках нарративного либо лейтмотивного интервью, т. е. неформализованного интервью.

При этом его (интересует небольшой фрагмент, а именно с какими арактеристиками жизненного пути наиболее тесно связана арактеристика «удачно складывающаяся карьера». Можно предложить для решения этой исследовательской задачи использование ранжирования при условии достаточно большого количества респондентов. Для этого формируем совокупность объектов ранжирования. Пусть это будут профессиональные группы, т. е. разбиваем все тексты (их будет столько, сколько респондентов) на отдельные группы в соответствии с профессиями. В каждой группе определяем долю респондентов (по текстам интервью), у которых удачно складывалась карьера. Это для нас главная характеристика, изучаемый феномен, и его удобно обозначить как целевой признак. Аналогичным образом определяем и долю респондентов в группе по всем другим интересующим нас арактеристикам, влияние которы на целевой признак мы и изучаем. Они могут относиться к проис ождению респондента, к наличию привилегий в его жизни и т. д.

Затем по каждой арактеристике в отдельности, и в том числе по целевому признаку, проводим ранжирование профессиональный: групп. Основанием ранжирования является доля людей, обладающих заданной характеристикой. Тем самым получаем ранжированные ряды. Они являются основой для сравнения характеристик и решения искомой задачи. Характеристиками, связанными с удачной карьерой, являются те, для которых соответствующий им ранжированный ряд согласованнее с рядом, ранжированным по целевому признаку. Степень согласованности опять же определяется математическим формализмом, например упомянутыми выше коэффициентами ранговой корреляции.

Из примера этой задачи мы делаем два важны вывода. Первый — ранжирование является приемом анализа, приемом решения исследовательских задач. Второй — для анализа текстовой информации применим математический формализм. Эта маленькая задача иллюстрирует необходимость и возможность количественных оценок при достаточно большом объеме текстовой информации. Естественно, при небольшом объеме такая необходимость не возникает.

Таким образом, ранжирование как необходимая для социолога процедура возникает в рамка методологии анализа эмпирически данны в дву контекста . Первый из ни связан непосредственно с анализом, когда исследователь использует, условно говоря, прямое ранжирование для достижения своих целей. Второй контекст — ранжирование как прием измерения, к подробному рассмотрению которого мы и переходим.

Предположим, что перед нами стоит задача измерения профессий по степени их престижности среди студентов. При этом будем исходить из совокупности профессий, таких, как юрист, социолог, инженер, врач и т. д. Заметим, что исследование престижности профессий — сложная и интересная задача в социологии. Мы выбираем маленький фрагмент из этой задачи, когда перечень профессий невелик и под престижностью понимается привлекательность профессий для молодежи. Одним из способов решения этой задачи является проведение опроса, в инструментарий которого включена процедура ранжирования.

Ее можно осуществить двумя способами. Предложить респонденту сразу весь список, если он не очень большой, с обращением: Будьте любезны, расположите эти профессии в порядке привлекательности для вас. Возможен и другой путь в случае длинного списка. Для этого необходимо занести наименование профессий на отдельные карточки. Респонденту предлагаются несколько карточек (3 —5) с просьбой разложить и по привлекательности профессий, записанны на карточка . Затем предлагают добавлять по одной карточке так, чтобы поместить новую карточку между предыдущими.

Следующим этапом решения задачи является получение из результатов индивидуального ранжирования «среднего» ранжированного ряда профессий по их привлекательности. Получение такого «среднего» ряда по всем респондентам или по отдельной группе — это сложная задача. Простое суммирование рангов или мест по отдельно взятой профессии или вычисление среднего значения ранга не только теоретически недопустимо, но и практически может не иметь никакого смысла. Вы сами в этом убедитесь из приведенного ниже реального примера, а также выполнив задание в конце этого раздела книги.

Аналогичным образом ставятся и другие задачи ранжирования. Например, попытайтесь провести ранжирование: информационных передач (»Время», «Вести», «Сегодня», «Новости 2×2», «Зеркало», «Итоги» и т. д.) по степени их информативности; жизненных ценностей («интересная работа», «любовь», «творчество», «материальная обеспеченность», «семья» и т. д.) по степени и важности в жизни; политически лидеров по и влиятельности.

Во все эти случая ранжирование является приемом измерения, в результате применения которого получается порядковый уровень измерения. Этот прием для отличия от других можно обозначить как прямое, простое ранжирование. Наряду с этим приемом мы рассмотрим чуть ниже и так называемый метод парных сравнений Терстоуна.

Дальше изложение материала будем вести на одном достаточно любопытном примере. Как-то одна группа моих студентов, по всей видимости любителей пива, в 1996 году на семинаре решала задачу получения ранжированного ряда различных сортов пива по степени их предпочтения. Такого рода задача типична для маркетинговых исследований, поэтому мы решили использовать ее в качестве примера. В таблице 2,4.2 приведены результаты прямого ранжирования восьми сортов пива группой студентов, состоящей из пяти человек.

Таблица 2.4.2 Результаты прямого ранжирования сортов пива

источник

Ранжирование может выступать как этап анализа данных и как метод измерения. В первом случае ранжирование представляет собой переход от совокупности наблюдений к последовательности их рангов. Даже применительно к шкалам, предположительно высокого уровня измерения, этот этап обработки данных позволяет улучшать результаты анализа [113]. Второй смысл термина «ранжирование» подразумевает непосредственное упорядочение объектов респондентом в соответствии с принятыми им внутренними критериями. Этот метод и является предметом интереса в данной работе.

По определению И.Ф. Девятко, ранжирование – это такая процедура, при которой «респон­дент упорядочивает весь представленный ему список – пунктов, суждений, объектов и т. п. – вдоль одномерного континуума како­го-то качества (при этом не отмечая своего собственного положе­ния на континууме)» [14, c.159]. Метод ранжирования основан на простых, интуитивно доступных и для исследователей, и для респондентов операциях. Поэтому он является одним из старейших и популярнейших методов измерения в социальных науках. Удивительно то, что до сих пор вопросы его применения далеко не лучшим образом освещены в отечественной и зарубежной литературе. Имеющиеся публикации главным образом связаны с измерением ценностей по методике Рокича (см. 1.6), которая подразумевает только монокритериальное упорядочение предпочтений. Нам также не удалось обнаружить ни одного монографического описания достоинств, специфики и недостатков ранжирования.

Ранг – это номер объекта из некоторого набора объектов m по степени соответствия признаку k. Процедуру присвоения такого номера мы и будем далее называть ранжированием, а ее результат – последовательность рангов – ранжировкой. Процедура ранжирования состоит в упорядочении фиксированного набора объектов в порядке убывания соответствия задаваемому признаку. Для удобства объекты чаще всего выписывают на отдельные карточки, с которыми и работает респондент. На обратной стороне каждой карточки отмечают порядковый номер для того, чтобы респондент ранжировал карточки, размышляя над объектами, а не запоминал их порядок. Выстроенная респондентом иерархия фиксируется в таблицах номеров объектов (табл.1.1), которые затем преобразовываются в ранговые матрицы (табл.1.2), т.е. матрицы, содержащие ранговое положение каждого объекта по каждому признаку. Преобразование осуществляется следующим способом: в табл. 1.1 находится порядковый номер, например первого объекта по пятому признаку. Это номер три. В табл. 1.2 на пересечении первой строки и пятого столбца записывается тройка. Аналогичная операция применяется ко всем ранжировкам.

Иногда возникает ситуация, когда респондент затрудняется провести четкое разграничение между некоторыми объектами оценки. В этом случае вводятся так называемые стандартизованные, или связанные ранги (rсв). Например, двум объектам, поделившим между собой второе и третье места, приписывается связанный ранг

а неразличимым объектам, занявшим 4 – 6-е места, приписывается

Сумма рангов Sm, полученная в результате ранжирования m объектов, равна сумме чисел натурального ряда:

.

При ранжировании с использованием карточек респондент располагает объекты (альтернативы) в порядке, который представляется ему наиболее рациональным, а затем уже дело исследователя – приписать каждому из них числа натурального ряда – ранги. Когда ранжирование производится некоторым числом (n) респондентов, можно сначала для каждого объекта подсчитать сумму рангов, полученную от всех опрошенных, а затем, исходя из этой величины, установить результирующий ранг для каждого объекта. Наивысший (как правило, первый) ранг присваивают объекту, получившему наименьшую сумму рангов и, наоборот, объекту, получившему наибольшую сумму рангов, – самый низкий ранг m. Остальные объекты упорядочивают в соответствии со значением суммы рангов относительно объекта, которому присваивается первый ранг.

В случае, когда целью ранжирования является описание объективной реальности, т.е. измерение некоторого признака объекта, а не мнений респондентов о нем, можно приблизительно оценить степень выраженности этого признака. Если его значения четко различаются для имеющегося набора объектов, то респонденты будут проявлять высокую согласованность оценок. Следовательно, вероятность того, что один респондент отдаст определенному объекту первую позицию, а второй присвоит тому же объекту последнюю, достаточно мала. Если же объекты различаются незначительно, вероятность такого события существенно повысится. В первом случае мы сможем наблюдать дифференциацию средних рангов для разных объектов, а во втором – близость этих средних. Таким образом, средние ранги ничего не говорят об истинных значениях признака, но распределение средних отражает свойства распределения этих истинных значений: чем дальше отстоят средние, тем больше различаются между собой объекты по этому признаку.

Читайте также:  Какие анализы нужно принести гастроэнтерологу

Точность и надежность процедуры ранжирования в значительной степени зависят от количества объектов. В принципе, чем таких объектов меньше, тем выше их «различимость» с точки зрения респондента, и, следовательно, тем большую надежность приобретает измерение. Обычно предполагается, что существуют общие для всех людей когнитивные характеристики, которые и влияют на возможности оценки объектов. Так, длина рейтинговых шкал существенно влияет на коэффициенты корреляции [89], надежность и валидность измерений [92]. К сожалению, нам не известны хорошо обоснованные исследования по определению оптимального размера списка объектов ранжирования. Возможно, здесь целесообразно руководствоваться «золотым правилом» 7 ± 2, определяющим среднюю емкость оперативной памяти человека. Действительно, для расположения объектов вдоль континуума некоторого признака для респондента желательно держать в уме все объекты одновременно. Однако это не обязательное условие, потому что респондент может произвести сравнения внутри любого числа подмножеств множества объектов, а также сравнения между подмножествами, что обеспечивает возможность ранжирования практически любого числа объектов.

На сегодня сложно сказать, какое максимальное количество объектов можно предложить респонденту для ранжирования. При необходимости упорядочить большое их число используются другие методы, смысл которых заключается в ранжировании полярных позиций. Это оправдано, так как большинство людей имеют отчетливое представление о наиболее и наименее предпочтительных позициях шкалы. При этом позиции, занимающие среднюю часть шкалы, представляют собой область неопределенности и респонденты ее плохо воспринимают. В табл. 1.3 приведен пример процедуры ранжирования большого числа показателей [32]. В данном случае респондент должен выбрать три наиболее желательных качества, а из них – одно самое предпочтительное. После этого из двух оставшихся можно установить, что относится ко второму и третьему месту. Аналогично ранжируются наименее желательные качества. Таким образом получают распределение наиболее и наименее важных качеств без дифференциации в середине шкалы.

А. Какие три качества из перечисленных наиболее важно иметь лидеру?

Б. Какое качество из трех самое предпочтительное?

В. Какие три из перечисленных качеств Вы считаете наименее важными?

Г. А какое из этих трех наименее важное?

Д. Брюер [55] выделяет три вида возможных порядковых эффектов, которые могут снизить надежность информации при сборе данных ранжированием: случайная ошибка, систематическая ошибка и глобальная ошибка. Смещение в результате случайной ошибки означает, что каждая операция ранжирования так влияет на последующие операции, что вариация ответов в них увеличивается по сравнению с ситуацией, в которой предшествующие задания отсутствуют, соответственно согласованность между респондентами (а в некоторых случаях – и признаками) уменьшается. При систематической ошибке задание влияет на последующие ранжировки неким унифицированным образом, так что согласованность между признаками и респондентами искусственно возрастает. По сути это означает, что процедурой респонденту непреднамеренно задается критерий ранжирования, частично заменяющий предъявляемые ему признаки. Если такая замена признаков на латентный непреднамеренный критерий происходит в большой степени, наблюдается глобальная ошибка. Несмотря на то что в известных нам случаях (включая исследование Брюера) не было обнаружено существенных систематических или глобальных ошибок, а случайные вызваны утомлением или недостаточной мотивацией респондентов, необходимо постоянно учитывать возможность возникновения смещений в ответах при ранжировании. Групповые варианты метода позволяют рассчитывать, что систематическая для респондента ошибка в общем массиве данных в большинстве случаев приобретет случайный характер.

Отметим, что в ранжировании, при соблюдении правил измерения, не может быть данных с пропусками. Если же пропуски появляются в результате ошибок регистрации, истинные значения легко восстанавливаются. Когда ранжировка содержит один незаполненный пункт, его истинное значение восстанавливается однозначно. В остальных случаях замена пропусков на среднее арифметическое возможных позиций эффективна с точностью до среднего расстояния между этими позициями.

Введем некоторые классификации ранжирования. Прежде всего его можно подразделить на моно- и поликритериальное. В свою очередь монокритериальное ранжирование может быть основано на оценке предпочтения или различия объектов. Введение множества признаков для упорядочения объектов позволяет производить измерение связи этих признаков и степени их выраженности для каждого объекта. На этой разновидности метода основано психосемантическое применение ранжирования (см. 1.6. и 1.7), и она будет в центре нашего внимания. Именно поликритериальный случай предоставляет ранжированию небольшого числа объектов некоторые преимущества перед парными сравнениями, которые в оценке предпочтений являются наиболее надежным и информативным методом.

Упорядочение по предпочтению является, по сути дела, частным случаем монокритериального ранжирования, в котором в качестве признака выступает личное отношение респондента к объектам представленного набора. Вероятно, это отношение можно интерпретировать как ценностное, поскольку в его основе лежит существующий у каждого респондента, хотя и в разной степени артикулированный, образ идеальной точки (в нашем случае правильнее будет говорить об «идеальном объекте»), близость к которому определяет порядок объектов в ранжировке [39]. Таким образом, ранжирование по предпочтению является частным случаем ранжирования по различию. Естественно, что монокритериальное ранжирование нашло широкое применение в исследованиях ценностей.

По форме, в которой поставлено задание, ранжирование можно разделить на «закрытое» и «открытое». Если в первом случае респонденту предлагается фиксированный список объектов, где требуется присвоить позиции, то во втором – только матрица позиций, куда он должен подставить собственные объекты. Основной недостаток закрытой формы – навязывание респондентам рамок, в которых они обязаны отвечать, что может совершенно не соответствовать их собственным представлениям. Возможно, в отсутствии готового списка, респондент оценил бы отдельные объекты как вовсе неподходящие для оценки по критерию, ему предложенному. Представляется логичным выходом из этой ситуации аналогия с закрытыми вопросами: при ранжировании необходимо предусматривать эквивалент позиции «затрудняюсь ответить», к которой можно было бы отнести какие-либо из объектов. Использование же «открытой» формы очень сильно обедняет возможности статистического анализа результатов.

Ввиду применения статистических процедур, извлекающих косвенную информацию из данных ранжирования, оно в некоторых случаях может быть отнесено к объективным тестам. «Объективный тест – это тест, цель которого скрыта от испытуемого (а поэтому результаты не могут быть фальсифицированы), и данные, полученные с его помощью, могут быть оценены независимо от лица, проводящего тестирование и интерпретацию» [19, c. 54]. Элемент объективизма, в частности, привносит корреляционный анализ признаков: когда респондент получает значение согласно коэффициенту связи между признаками. Сознательно управлять этим значением можно, только имея четкие представления о реализуемой процедуре и в очень ограниченных пределах. Сложно представить себе, чтобы кто-либо был способен фальсифицировать коэффициент ранговой корреляции величиной 0,85 в процессе ранжирования.

Обычное измерение, применяемое в социальных науках, имеет своей парадигмой социально-демографи-ческие признаки и основано на простой связке «индивид – признак» (рис.1.1).

Рис.1.1. Стандартная система отношений в социальном

Измеряемые значения признака имеют распределение некоторого вида на множестве индивидов. Характер таких распределений определяет отношения между разными признаками, устанавливаемые на этом множестве. Именно для связки «индивид – признак» предназначено подавляющее большинство методов статистического анализа.

Ранжирование позволяет включать в эмпирическую систему отношений третий элемент – объект оценки. Он существенно усложняет структуру системы, потому что, благодаря этому элементу, мы можем регистрировать не только дополнительную связь «индивид – объект», но и связь индивида с отношением «объект – признак» (рис.1.2).

Рис.1.2. Система отношений в ситуации ранжирования

Заметим, что аналогичная система отношений присутствует в некоторых других методах социального измерения, например в семантическом дифференциале.

Модели шкалирования могут быть различимы в зависимости от того, измеряются ли признаки индивидов и предъявляемых стимулов. Так, измерение по шкале Лайкерта сконцентрировано на субъектах, которым присваиваются определенные значения. Модель парных сравнений Терстоуна предназначена для оценки стимула (объекта). И стимулы, и индивиды могут получить значения в гуттмановском шкалировании. Ранжирование позволяет определять прежде всего значения признаков для объектов. Но шкалирование респондентов возможно и по характеристикам организации системы признаков и объектов. Индивидуальным значением может выступать ранг объекта по признаку или величина статистической связи признаков между собой. Введение объекта в качестве элемента эмпирической системы отношений позволяет рассматривать распределение признака на множестве объектов. Если мы также имеем множество признаков (в случае поликритериального ранжирования), то можем наблюдать отношения между признаками на множестве объектов. Что в свою очередь позволяет регистрировать связь между индивидом и отношением «признак – признак» (рис.1.3).

Рис.1.3. Система отношений, выделяемых в анализе

Итак, метод поликритериального ранжирования обогащает возможности измерения не только через установление отношений «индивид – объект», но и через описание распределений на множестве индивидов значений отношения «объект – признак» и «признак – признак».

Усложнение системы эмпирических отношений не может не сказаться на системе отношений числовых. В связи с тем, что данные, получаемые методом ранжирования, включают не только отношения, устанавливаемые на множестве респондентов, но и отношения, устанавливаемые респондентами на множестве объектов сразу по нескольким признакам (n респондентов ранжируют m объектов по соответствию k различным признакам), мы сталкиваемся с многомерной структурой данных. Каждому респонденту соответствует уже не вектор характеристик, а матрица с регулярным числом строк и столбцов. Рассмотрим эту структуру с позиций теории данных Кэрролла-Араби-Юнга [74]. Эта теория принимает во внимание количество измерений (ways) и модусов (modes), содержащихся в матрице данных. Измерения соотносятся с размерностью таблицы (2 и выше), а под модусами понимаются различаемые виды сущностей[1] (entities), представляемых этими измерениями. Модусы определяют градации измерений и их интерпретацию. Число модусов всегда меньше либо равно числу измерений в матрице данных. Матрицы, получаемые по обычным массовым опросам, содержат два измерения и два модуса (респонденты и вопросы). Матрица парных сравнений для одного респондента содержит два измерения и один модус (сравниваемые объекты), для множества респондентов – три измерения и два модуса (респонденты и объекты). Нетрудно видеть, что данные поликритериального ранжирования имеют трехмерную трехмодусную[2] структуру.

Несмотря на то что большая часть методов статистического анализа предназначена для двумерных таблиц (соответственно одно-, двухмодусных данных), на сегодняшний день обработка данных сложной структуры не является неразрешимой проблемой. Для многомодусных данных существуют аналоги факторного и кластерного анализа, и многомерного шкалирования. При разработке этих методов возникают некоторые трудности математического порядка, но, в целом, технически они довольно совершенны. Главная проблема, на наш взгляд, состоит в том, что соответствующие методы основаны на сложных для понимания математических моделях, что затрудняет не столько их использование (предельно упрощенное благодаря разработанному программному обеспечению), сколько интерпретацию результатов. Кроме того, они обычно рассчитаны, по крайней мере, на интервальный уровень измерения (значит, их применение к данным ранжирования было бы не вполне корректным). Это специально оговаривается, например в руководстве к одной из наиболее известных программ анализа многомерных матриц CANDECOMP [57], вероятно, поэтому, во многих случаях исследователи предпочли бы работать с более простыми процедурами.

Первой задачей в разработке таких процедур яв-ляется преобразование структуры данных в направлении применения простейших методов статистического анализа. Если работа CANDECOMP основывается на канонической декомпозиции матриц, то мы предлагаем осуществлять рекомпозицию, целью которой является редукция трехмерных данных до двумерной таблицы как самого простого формата их представления. Под рекомпозицией мы понимаем подстановку одной из осей многомерной матрицы в качестве градаций другой оси. Двумерные таблицы можно исследовать простыми статистическими инструментами, релевантными ординальному характеру данных.

Рекомпозиция может осуществляться на основе, по крайней мере, двух подходов, из которых первый служит подготовительным этапом второго. При этом можно «избавляться» от любой из трех осей, сводя ее к одной из двух оставшихся. Первый подход заключается в представлении одного измерения через набор значений другого. Например, каждый респондент может быть сведен к списку объектов, которые он сортировал, и этот список будет повторен в таблице число раз, соответствующее числу респондентов. Это позволяет сократить размерность[3] матрицы при сохранении всех модусов и градаций. Как правило, сокращаемая ось кодируется дополнительной колонкой, что оставляет возможность восстановления первичного вида таблицы и дальнейших рекомбинаций. Эта колонка содержит либо пропорционально длинные ячейки, либо повторяющиеся значения в ячейках.

Всего возможно шесть схем рекомпозиции: респондент à объект, респондент à признак, объект à признак, объект à респондент, признак à респондент, признак à объект (табл.1.4).

Схемы второй тройки получаются путем перестановки колонок обратных им схем из первой тройки. Схема рекомпозиции фактически определяет, какое из трех измерений будет зависимой переменной. Сокращение размерности на первом этапе, таким образом, представляет собой компоновку осей, и направление этого сокращения определяется лишь способом группировки колонок. Если не производить усреднений, то значения большинства статистических коэффициентов для обратных схем рекомпозиции эквивалентны. Выбор конкретной схемы диктуется фокусировкой исследовательского интереса на одной из осей, которую и целесообразно оставлять без изменения. В отношении признаков это, как правило, задачи корреляционного и факторного анализа, в отношении объектов и респондентов – задачи кластеризации.

Второй способ (и этап) сокращения размерности предполагает усреднение значений сгруппированных колонок. Если первый способ мы обозначили как рекомпозицию матрицы данных, то второй можно назвать редукцией. Это связано с тем, что значения исходной матрицы невозможно восстановить из значений преобразованной. Происходит усреднение соответственно объектов по респондентам, признаков по респондентам, признаков по объектам, респондентов по объектам, респондентов по признакам, объектов по признакам [39]. В данном случае результаты отличаются для всех шести схем, причем не все такие усреднения всегда осмысленны. Кроме того, средние оценок, вычисленные по одному из модусов, обладают не вполне ясными свойствами. Так, усреднение шкал по индивидам в случае с семантическим дифференциалом скорее всего не может опираться на модель случайных отклонений от общих для всех респондентов значений [88].

У ранжирования есть гораздо более популярная альтернатива – рейтинговые оценки, выполняемые по простым шкалам в виде «линеек». Этот метод часто предпочитается по нескольким причинам:

– он создает иллюзию интервального уровня измерений;

– во многих случаях его легче применять, потому что он не требует использования специального инструментария, помимо анкеты;

– рейтинговые оценки интуитивно более доступны для исследователей, потому что имитируют физическую парадигму операционализации теоретических понятий.

На практике решение в пользу одного из этих двух методов следует принимать, исходя из содержательных соображений, таких, как представления о цели и объекте исследования. Но это не значит, что ранжирование и рейтинговые оценки несопоставимы по формальным критериям. Обсудим эти критерии в ходе рассмотрения свойств ранжирования как процедуры измерения.

Метод ранжирования удобен в том смысле, что не создает иллюзий относительно уровня измерения для получаемых данных. Ординальная природа рангов не нуждается в особых доказательствах, очевидно, что к ним применимы операции, основанные на отношениях порядка, т.е. преобразованиях, представляющих собой монотонную функцию. Установление отношений порядка, вероятно, более «естественно» для респондента, чем приписывание чисел, и требует несколько менее сильных допущений от исследователя. Тем не менее в некоторых случаях возможна неординальная интерпретация позиций, присваиваемых объекту в ходе ранжирования. Вот, что пишет по этому поводу М. Кендэл: «Предположим, например, что при ранжировании некоторого набора по признаку А ранг объекта оказался равен 5, тогда как при ранжировании по другому признаку В его ранг составил 8. Что выражает разница рангов, равная 3? Вычитание «пятого места» из «восьмого» не имеет смысла, и все-таки эта операция может иметь определенное содержание. Ведь когда мы говорим, что при упорядочении по признаку А ранг объекта равен 5, это эквивалентно следующему утверждению: при упорядочении по А четыре объекта оказались впе­реди, или, иными словами, данному объекту предпочли четыре других. Аналогично при ранжировании по признаку В данному объекту пред­почли семь других. Следовательно, при ранжировании по критерию В количество предпочитаемых объектов на 3 превосходит число объектов, предпочитаемых при ранжировании по признаку А; цифра 3 в данном случае представляет собой не порядковое, а количественное числи­тельное» [18, c. 7].

Несмотря на наличие такой оптимистической интерпретации, ранжирование целесообразно применять при наличии одного из следующих условий:

1) ранжирование выступает единственным возможным способом измерения;

2) альтернативные способы измерения не обеспечивают данных более высокого уровня и/или качества;

3) в принципе возможно получение более точных значений признака, но, по каким-либо причинам, в данный момент доступно только ранжирование;

4) ординальный уровень измерения признака полностью удовлетворяет целям исследования.

Ранжирование как прием измерения обладает тремя важными взаимосвязанными особенностями. Прежде всего, это сравнительное измерение [22]. Оно выявляет позиции объектов друг по отношению к другу с точки зрения одного респондента. Это позволяет легко и эффективно производить внутрииндивидуальные сравнения. Главным достоинством сравнительных измерений можно считать нечувствительность ко многим видам смещения ответов, таким как, искажения, связанные с полюсами шкалы. В силу своих процедурных условий, ранжирование элиминирует возможные различия в дробности негативных и позитивных оценок. В ранжировании невозможны стереотипические оценки всех объектов одинаковым образом (когда респонденты размещают значительную часть объектов на узком участке шкалы). Эти проблемы наиболее часто могут возникать при изучении аффективно нагруженных объектов, таких как, ценности, установки, члены ин-групп и т.д.

В то время как ранги несут информацию только об относительной позиции объекта среди предъявленного множества, рейтинговые шкалы отсылают ко всему контекстуальному опыту респондента, привлекая внешние по отношению к набору стимулов сведения. Рейтинг, следовательно, может соотноситься со шкалой, независимой от числа объектов и их взаимного расположения.

За преимущества, естественно, приходится платить. Ранжирование применимо, только если исследуемые объекты в сознании респондентов хотя бы в некоторой степени иерархизированы. В противном случае будут получены случайные, ничего не означающие ранжировки. К сожалению, заблаговременная диагностика необходимых условий здесь затруднена тем, что наличие иерархий обуславливается не только информированностью респондента об объектах и критериях оценки, но и его определенными когнитивными способностями. Впрочем, предположение о том, что респонденты в состоянии ответить на поставленные вопросы, лежит в основе любого количественного метода исследований в социологии, поэтому данное обстоятельство не является для метода ранжирования проигрышем в сравнительной перспективе.

Ранжирование требует одновременного восприятия респондентом всего набора стимулов, поэтому в тех случаях, когда специфика стимулов обуславливает их поочередное предъявление (примером чему могут служить рекламные клипы), следует использовать рейтинговые оценки [97]. Удлинение списка объектов также увеличивает преимущества рейтинговых оценок.

Устанавливаемые респондентом в ходе ранжирования отношения не являются абсолютными показателями. Так, например, при упорядочении политиков или товаров, человек может устойчиво воспроизводить предпочтения, но очень отрицательно относиться даже к объектам, регулярно занимающим высшие позиции в его иерархии. Для этого надо только, чтобы все политики, представляемые ему в списке, вызывали отвращение у респондента, чего несложно добиться. В связи с этим возникают трудности сравнения измерений, полученных для разных индивидов. Часто эти трудности отмечают как специфические для ранжирования, мы же полагаем, что они относятся к разряду более общих проблем сопоставления ординальных измерений. Очевидно, что для респондентов i и j позицияmi объекта m по признаку k не равна в числовом отношении позиции mj. И на самом деле допущение о возможности сравнений рангов, полученных для разных индивидов, аналогично допущению для рейтинговых шкал. Последние могут иметь совершенно неадекватные теоретическим представлениям исследователя смысл и размерность. Если же рассматривать ранги так, как это предложил делать Морис Кендэл, то их сопоставимость между индивидами не только сводится к такой же сравнимости рейтингов, но даже может выглядеть более обоснованной.

К недостаткам сравнительных шкал также относится ограничение анализа рамками определенного числа рассматриваемых объектов. Следствие сравнительного характера ранжирования – взаимозависимость рангов внутри индивидуальной иерархии, что делает их числовые обозначения бессмысленными вне ее. Поэтому, в частности, строгое сравнение данных разных исследований возможно только при полной идентичности наборов объектов.

Наиболее эффективным решением некоторых из обозначенных трудностей является репрезентативная выборка из генеральной совокупности объектов ранжирования. Ее наличие позволяет респондентам осуществлять все возможные релевантные сравнения, что гарантирует включение в иерархию как абсолютно предпочитаемых, так и абсолютно отвергаемых объектов. Это позволяет утверждать, что интервал между низшей и высшей позицией примерно равен для каждого индивида.

В некоторых случаях продуктивным может оказаться подход, когда ранжировка рассматривается как номинальный признак. Правда, число его вариантов слишком велико для большинства статистических процедур, а отсутствие четкого внематематического смысла значений затрудняет группировку. Но ранжировка может быть интерпретирована как профиль из m номинальных признаков, каждый из которых может принимать m значений. Таким образом, мы сокращаем число возможных значений до m, и можем рассматривать каждый пункт ранжировки как отдельный номинальный признак. Однако совокупность таких признаков по-прежнему остается измерением, относительным к неизвестной абсолютной величине оценки респондентом всех объектов.

Поскольку присвоение высокого ранга одним объектам влечет присвоение низких рангов другим, ранжирование относится к специфическому виду измерения, называемому «ипсативным». Понятие «ипсативная шкала» (происходит от латинского «ipse» – «сам по себе») было предложено Кэттелом в его классификации психологических измерений, которая содержит три типа шкал: интерактивные, по которым признак индивида измеряется независимо от остальных признаков и индивидов, ипсативные, в измерениях по которым значение признака зависит от значений других признаков того же индивида, и нормативные, где значения признака для индивида зависят от значений того же признака для других индивидов [58]. Типичным примером интерактивных шкал является измерение по методике Лайкерта. К нормативным измерениям относятся прежде всего шкалы, по которым вычисляются внутригрупповые нормы, такие, как разнообразные стандартные показатели, выражающие отличие индивидуального результата от среднего в единицах стандартного отклонения соответствующего распределения [2]. Среди ипсативных инструментов, помимо ранжирования, популярно шкалирование с постоянной суммой.

Ипсативные измерения имеют преимущества, достаточно сильные, чтобы к некоторым показателям применять специальные процедуры преобразования. В таких случаях, обычно в качестве показателей для индивида, берутся отклонения от среднего значения, определенного у него некоторыми способами измерения. Клайн [19, c. 65] приводит простой пример ценности ипсатизации: добровольная трата времени и денег на некоторую деятельность является мерой мотивации субъекта к этой деятельности, но такое измерение искажается индивидуальными различиями, такими, как способности, наличие свободного времени и денег. «Так, если миллионер тратит 400 фунтов стерлингов на флейту, это явно указывает на меньший интерес, чем у студента консерватории, делающего то же самое. Ипсатизация устраняет этот ненужный нам источник различий».

Особые качества ипсативных шкал определяет постоянная сумма их значений, в нашем случае выражаемая в формуле (1). Это условие приводит к некоторым нежелательным последствиям в плане статистического анализа данных: ипсативными измерениями порождается сингулярная корреляционная матрица и создается артефактуальная отрицательная корреляция между переменными [71].

Теоретические доказательства неадекватности корреляционных методов анализа (включая факторный) к ипсативным измерениям не оставляют сомнений в своей справедливости, однако мнения по поводу практического их значения разделились. Существуют указания на то, что такое применение статистического анализа вполне правомерно, более того, в некоторых случаях (сильного систематического смещения ответов), ипсативные данные позволяют проводить его с лучшими результатами, чем нормативные [98]. Но эта позиция подвергалась интенсивной критике [61, 63, 65], основанной как на имитационных моделях, так и на эмпирических примерах. По-видимому, предварительный вывод для практики исследований должен состоять в том, что без острой необходимости корреляционный и факторный анализ к ипсативным измерениям лучше не применять.

Рассмотрим ограничения, накладываемые ипсативным характером ранжирования на анализ соответствующих данных. Очевидно, что они действуют применительно к тем измерениям матрицы данных, для которых справедливо не только правило константной суммы (она может возникать случайно), но и вытекающая из него статистическая зависимость. Обратившись к схемам редукции, нетрудно видеть, что ограничения распространяются на изучение связей между объектами в случае, если берутся колонки объектов, находящиеся внутри одной респондентской матрицы. Ряды значений, соответствующие объектам для разных респондентов, статистически независимы[4]. Также независимы признаки ранжирования, и сумма в соответствующих измерениях матрицы, как правило, не является постоянной.

Если отобрать из получаемой в результате ранжирования трехмерной матрицы все колонки, соответствующие одному объекту (т.е. для каждого респондента отбросить все остальные объекты), то возможным становится производить кластеризацию оценок этого объекта по респондентам, т.е. выделять типы его восприятия среди индивидов полученной выборки. Однако кластеризация совокупности объектов уже затронет ситуацию ипсативных значений и потому может быть заранее поставлена под сомнение. Хотя большая часть исследований направлена на выяснение поведения признаков, во многих случаях именно вариация объектов несет наиболее ценную информацию о семантике сознания респондентов [49]. Поэтому не следует пренебрегать возможностями соответствующих измерений матрицы данных.

По классификации Чана и Бентлера [59], ранжирование производит ординальные ипсативные данные. Их свойство нивелировать индивидуальные эффекты превращает ипсатизацию в полезный инструмент анализа данных [58], если измерения сводятся к ранжировкам. Но даже в этом случае не оправдано применение традиционного факторного анализа, а требуется введение специальных процедур [59].

Предполагается, что, если ипсативные измерения разбиваются на достаточно большое число шкал, они становятся адекватными для корреляционных методов анализа [48], ориентировочно необходимое число шкал составляет 30 [98]. Следовательно, увеличение числа объектов ранжирования снижает соответствующие ошибки при обработке данных. Правда, необходимое для хорошей корректировки число объектов, конечно, мало приемлемо для ранжирования. Таким образом, нецелесообразно сколько-нибудь полагаться на результаты корреляционного и факторного анализа переменных, соответствующих объектам ранжирования. Что касается методов сжатия данных, основанных на функциях расстояния (кластерный анализ и многомерное шкалирование), то четких указаний в доступной нам литературе на этот счет обнаружить не удалось. На первый взгляд, если метод не использует оценку дисперсии, на его результатах в меньшей степени должны сказываться эффекты постоянной суммы. Значит, дистанционным моделям в группировке объектов ранжирования можно доверять с большими основаниями, чем корреляционным.

Читайте также:  Как сделать анализ анкетирования пример

Еще одним важным качеством ранжирования является его принудительный характер. При сравнении двух объектов респондентам приходится выбирать между ними, как правило, без возможности присвоения равных позиций. Это позволяет избегать стереотипических оценок всех объектов одинаковым образом. Кроме того, открывается возможность распознавания весьма детальных различий между рассматриваемыми объектами, о которых респондент до применения процедуры мог и сам не подозревать. Хотя усредненные рейтинги и ранги объектов обычно составляют одинаковые в порядковом отношении последовательности, ранжировки позволяют более четко дифференцировать предпочтения при статистическом анализе [82]. Но при этом производимые в условиях принудительного выбора различия могут не иметь реального значения. На материале исследования ценностей было показано, что предиктивная валидность рейтинговых оценок может существенно превышать аналогичный показатель для ранжировок [84], что, вероятно, связано с искусственностью информации о различиях, получаемой в некоторых случаях.

В использовании ранжирования возможны три различные ситуации, обусловленные программными целями измерения:

1. Исследователя интересует только информация относительно объектов ранжирования. Главная цель – получить картину объективной реальности, независимой от оценивающих ее людей, и ранжирование служит для измерения именно этой реальности. Такая ситуация типична для экспертных опросов, в которых респонденты являются не объектом исследования, а элементом средств измерения [27].

2. Интерес представляет только структура пространства признаков. Подобные цели часто ставятся в психосемантике и в маркетинговых исследованиях пространств восприятия. Респонденты и в этом случае выступают как элементы средств измерения, однако это уже измерение их собственного сознания. Исследуемые индивиды по-прежне-му не являются объектом исследования, но помимо посредников в переводе эмпирической системы отношений в числовую образуют, так сказать, онтологический субстрат переводимых отношений, поскольку являются носителями изучаемого сознания.

3. Респонденты выступают в качестве объекта исследования. В этом случае преследуются типичные социологические цели. Одна из основных – выдвижение утверждений вида «структура сознания социальной группы х соответствует модели у с вероятностью z».

Каждой ситуации соответствует особая рекомпозиция трехмерной матрицы данных. Напомним, что в случае фокусировки исследовательского интереса на объектах ранжирования вступают в силу ограничения, накладываемые ипсативным характером измерений.

Расчет многих важных показателей статистической связи вполне можно осуществлять по рекомбинированной удобным образом трехмодусной матрице данных. Рассмотрим случай расчета ранговой корреляции между критериями ранжирования. Поскольку производится агрегирование ранжировок m объектов по k разным признакам n респондентами, рекомбинируя ось респондентов по схемам 1 или 4, получаем l = mn строк рангов объектов по признакам, что позволяет вычислить искомые коэффициенты ранговой корреляции.

Ранговый коэффициент корреляции Спирмена вычисляется по формуле

,

где х, у – ранги объекта в двух ранжировках; l – число объектов в ранжировке. Обычно оно совпадает либо с числом объектов ранжирования, либо с числом респондентов, и тогда удовлетворяется условие равенства числа рангов числу пунктов ранжировки. Если же ранжирование осуществляет группа по нескольким признакам, число пунктов сводной ранжировки превышает число рангов. Образуются связанные ранги в количестве, достаточном для сильного снижения чувствительности коэффициента Спирмена. Чтобы восстановить чувствительность, необходимо, во-первых, усреднить связанные ранги (рассчитать стандартизированные ранги, как это показано ранее), во-вторых, рассчитать поправку к формуле (2).

Если имеется g групп неразличимых рангов и t рангов, входящих в такие группы, определяется величина

.

Тогда откорректированная формула выглядит следующим образом [1, c. 433]:

,

где , – усредненные ранги, – поправки, рассчитанные по двум рядам значений.

.

Подставляя T в формулу (3) и производя простые преобразования, получаем:

.

Определим теперь порядок получения и . Применительно к рассматриваемой ситуации = n(x-1) + , аналогично для . Подставляя эти значения в формулу (5), имеем:

= . (7)

Таким образом, окончательная формула исправленного для данного случая коэффициента ранговой корреляции Спирмена выглядит как

.

Это всего лишь среднее арифметическое из коэффициентов корреляции для каждого респондента, и расчет его не требует даже усреднения связанных рангов.

Для проверки значимости получаемых коэффициентов при l > 10 необходимо решить неравенство

,

где l – длина ранжировки; z – критическая точка двусторонней критической области распределения Стьюдента с числом степеней свободы d.

Произведенная корректировка требует изменения порядка расчета значимости коэффициента, поскольку получаемый вариационный ряд содержит серии зависимых значений, соответствующие индивидуальным ранжировкам. Изменение порядка затрагивает определение числа степеней свободы. Исходя из того, что оно равно «числу классов вариационного ряда минус число условий, при которых он был сформирован» [34, c. 26], d = n(m-2), и это же значение целесообразно помещать в подкоренной знаменатель. Эта поправка играет существенную роль при небольших наборах объектов.

При анализе оценок, полученных от группы респондентов, часто возникает необходимость выявить конкордацию – согласованность их мнений по нескольким критериям или объектам. Для этого используют коэффициент конкордации. Исправленная формула для него получается путем, аналогичным продемонстрированному для коэффициента Спирмена. Конечный результат выглядит так:

,

где k – число рядов, между которыми измеряется согласованность.

Эта формула, кроме того, вытекает из пропорциональности коэффициента конкордации коэффициенту Спирмена.

Отметим, что низкие значения коэффициента конкордации могут быть следствием двух причин:

– в рассматриваемой группе респондентов отсутствует общность мнений;

– существуют подгруппы с высокой согласованностью оценок, но их консолидированные мнения противоположны.

Для того чтобы изменить порядок расчета коэффициента корреляции Кендэла, необходимо вводить новый способ подсчета числа инверсий, и, по-видимому, наиболее простое изменение – подсчет их для каждого респондента в отдельности, с последующим усреднением. Для коэффициента Кендэла, вероятно, нецелесообразно изменять и порядок расчета критических точек.

Необходимо отметить, что предложенные модификации коэффициентов Спирмена и конкордации работают только для схем редукции 1 и 4, т. е. служат более точному пониманию статистической связи между признаками ранжирования. В остальных случаях поправки на связанные ранги, видимо, не поддаются упрощению.

Феномены общественного сознания, выявляемые методом ранжирования, далеко не всегда правомерно отождествлять с феноменами общественного мнения. Так, если с помощью коэффициентов ранговой корреляции Кендэла или Спирмена устанавливается высокая согласованность индивидуальных иерархий, появляется соблазн интерпретировать ситуацию в терминах единства мнений. Но подобная согласованность означает всего лишь отклонение гипотезы о независимости и равномерном распределении иерархий на множестве всех возможных ранжировок. Иными словами, анализ данных, полученных методом ранжирования, позволяет говорить о статистических характеристиках упорядочения людьми определенных объектов, но эти характеристики отнюдь не обязательно связаны с эксплицитным мнением этих людей об этих объектах. Проверка согласованности в указанном статистическом смысле не служит проверкой согласованности в смысле социального консенсуса. Тем не менее, гипотеза о том, что математические свойства когнитивных процессов влияют на человеческое поведение, не является чересчур сильным допущением (именно эта гипотеза лежит в основании парадигмы Келли, описываемой далее).

Широкая применимость ранжирования и относительная легкость его реализации позволяют использовать этот метод в массовых опросах. К настоящему времени имеется некоторый систематизированный опыт подобного использования [32], но многие проблемы, возникающие на этом пути, еще даже не вполне осознаны. Одна из них – репрезентативность получаемых данных. Ее оценка совершенно необходима для достижения целей третьего типа – высказываний относительно вероятности принадлежности получаемых описаний сознания социальной группе. Главная трудность здесь заключается в необходимости осуществлять выборку сразу из двух генеральных совокупностей: респондентов и объектов. При этом вторая генеральная совокупность часто слабо изучена и недоступна в виде физически существующего множества (например, списка). Неясными также остаются в большинстве случаев отношения между двумя генеральными совокупностями и влияние этих отношений на характеристики выборки. Имеющиеся исследования, использующие 3-mode данные, как правило, либо не претендуют на генерализацию, либо осуществляют ее заведомо неправомерно (исходя из произвольных выборок).

В случае обычного опроса, предоставляющего данные вида «респондент – признак», их репрезентативность обеспечивается выборкой из генеральной совокупности респондентов. При этом рассматривается распределение сущностей одного модуса (признаков) на множестве сущностей другого модуса (респондентов). Создание вероятностной выборки требует использования в качестве базиса полного списка последнего. Но индивиды – это физически существующее множество, поэтому даже если они не представлены в списках, их выборку можно формировать через разные способы физического доступа.

В случае с данными вида «респондент – объект – признак», мы имеем еще один модус, а значит еще одну генеральную совокупность – объектов оценки. Они уже могут быть несуществующим физически множеством, зачастую не зафиксированным ни в каких списках. И самое главное – выборка из них не может превышать объема в несколько десятков единиц. Вероятно, ранжирование уже тридцати объектов не имеет практического смысла. При этом вид распределения модуса объектов на множестве респондентов остается неизвестным, так как это распределение скорее всего носит неслучайный характер. Получается, что мы должны делать выборку сразу из двух множеств, которые вступают между собой в неизвестные отношения, и одно из которых может быть совершенно не приспособлено для выборочных процедур.

Если в качестве признаков мы берем не выделенные Осгудом факторы «оценка – сила – активность», а более частные атрибуты, то семантическое пространство, выделяемое на основе этих атрибутов как модель сознания индивида, не является универсальным в отношении объектов. Каждая получаемая таким образом модель существует только для определенной группы объектов, следовательно, описание индивидуального и группового сознания детерминируется выбором объектов. Именно поэтому возникает проблема формирования их адекватной выборки. Разумеется, выбор критериев ранжирования также детерминирует получаемое в результате анализа семантическое пространство, и отбор адекватных критериев представляет собой очень важную самостоятельную проблему. Но для оценки репрезентативности семантического пространства важен факт сопоставимости измерений между индивидами, которая определяется множеством отобранных объектов.

Необходимо отдавать себе отчет в том, что все получаемые методом ранжирования показатели весьма чувствительны к ситуации. Изменения в наборе объектов, а тем более в рамках референции этого набора, влекут подчас существенные изменения в структуре отношений между признаками. Задача состоит в оценке этих изменений без проведения бесконечного числа контрольных исследований. Стандартного ее решения на данный момент, видимо, не существует. Некоторым паллиативом выступает техника «кросс-валидизации» [19], когда сравниваются факторные структуры, полученные на двух подвыборках респондентов. Этот подход был применен в масштабном исследовании черт личности [44]. При наличии репрезентативной выборки индивидов он позволяет подтвердить или опровергнуть репрезентативность выборки объектов.

Метод ранжирования нашел широкое применение в исследованиях личностных и социальных ценностей. Особенностью ранжирования ценностей является его доминирующая монокритериальность, связанная с логикой измерения предпочтений. Действительно, если ценность есть некая сущность, которой человек желает обладать, то различение таких сущностей на единой шкале возможно прежде всего по степени их желаемости. Другие варианты классификации (например, важность тех или иных ценностей для карьеры, семьи и т.п.) апеллируют к когнитивным аспектам ценностей и потому, по определению, не относятся к предпочтениям.

Наиболее популярным (начиная с 1960-х гг.) ранговым инструментом исследования ценностей является методика Милтона Рокича. Ее ядро образуют три принципа: во-первых, предполагается, что число ценностей ограничено, во-вторых, что все люди обладают одними и теми же ценностями, в третьих, возможные ограниченные списки ценностей имеют иерархическое строение. В стандартной форме методика представляет собой набор из восемнадцати инструментальных и восемнадцати терминальных ценностей, обычно располагаемых в алфавитном порядке, которые непосредственно ранжируются респондентами в качестве «руководящих принципов жизни». Под терминальными ценностями имеются в виду конечные цели существования, которые для респондентов стоят того, чтобы к ним стремиться. Инструментальные ценности – убеждения в том, что соответствующие образы действий или свойства личности являются предпочтительными в любой ситуации. Убеждения, диагностируемые с помощью прямого ранжирования Рокича, в российской науке обычно интерпретируются в понятиях ценностных ориентаций.

Согласно методике Рокича респонденту предъявляются два списка ценностей либо на бланках в алфавитном порядке, либо на карточках. Вначале предъявляется набор терминальных, а затем – набор инструментальных ценностей. Процесс иерархизации ценностей протекает для большинства людей неосознанно, и ранжирование, по Рокичу, воспрещающее образование связанных рангов, в силу своего принудительного характера позволяет эксплицировать ценностные иерархии, о которых заранее респондент мог и не подозревать.

Приведем наборы ранжируемых ценностей. В англоязычном варианте методики они выглядят следующим образом [78].

Терминальные ценности: 1) мир во всем мире (a world at piece); 2) безопасность семьи (family security); 3) свобода (freedom); 4) счастье (happiness); 5) самоуважение (self-respect); 6) мудрость (wisdom); 7) равенство (equality); 8) религиозное спасение (salvation); 9) комфортная жизнь (comfortable life); 10) истинная дружба (true friend-ship); 11) национальная безопасность (national security); 12) внутренняя гармония (inner harmony); 13) зрелая любовь (mature love); 14) мир красоты (a world of beauty); 15) социальное признание (social recognition); 16) наслаждения (pleasure); 17) волнующая жизнь (an exciting life); 18) ощущение достижений (a sense of accomplishment).

Инструментальные ценности: 1) честолюбие (ambitious); 2) широкие взгляды (broadminded); 3) одаренность (capable); 4) жизнерадостность (cheerful); 5) чистоплотность (clean); 6) отвага (courageous); 7) прощение (forgiving); 8) полезность (helpful); 9) честность (honest); 10) воображение (imaginative); 11) независимость (independent); 12) интеллект (intellectual); 13) логичность (logical); 14) любовь (loving); 15) послушание (obedient); 16) вежливость (polite); 17) ответственность (responsible); 18) самоконтроль (self-controlled).

При самом поверхностном знакомстве c методикой становится очевидной культурная специфичность списка ценностей, выведенного Рокичем на американском материале. Эта особенность его подхода неоднократно отмечалась в качестве недостатка [68, 91], который преодолевался разнообразными модификациями первоначального списка [например, 87]. В русском варианте методика Рокича была адаптирована, с учетом соответствующих социокультурных факторов, А. Гоштаутасом, А. А. Семеновым и В. А. Ядовым в Ленинграде в ИСЭП АН СССР в 1970-е гг. [33]. Наиболее серьезным изменениям подвергся список терминальных ценностей. Адаптированный вариант методики Рокича выглядит следующим образом.

Терминальные ценности: 1) активная жизнь; 2) жизненная мудрость; 3) здоровье; 4) интересная работа; 5) красота природы и искусства; 6) любовь; 7) материально обеспеченная жизнь; 8) наличие верных друзей; 9) общая хорошая обстановка в мире; 10) общественное признание; 11) познание; 12) равенство; 13) самостоятельность; 14) свобода; 15) семья; 16) творчество; 17) уверенность в себе; 18) удовольствие.

Инструментальные ценности: 1) аккуратность; 2) воспитанность; 3) высокие запросы; 4) жизнерадостность; 5) исполнительность; 6) независимость; 7) непримиримость к недостаткам в себе и других; 8) образованность; 9) ответственность; 10) рационализм; 11) самоконтроль; 12) смелость в отстаивании своего мнения; 13) твердая воля; 14) терпимость; 15) широта взглядов; 16) честность; 17) эффективность в делах; 18) чуткость.

Ретестовая надежность первоначальной методики на американской выборке составляет 0,78 для трех недель,

0,69 – для периода 14–16 месяцев в случае терминальных ценностей и соответственно 0,71 и 0,61 в случае инструментальных [78]. Довольно большая длина списков может приводить к снижению надежности измерения, особенно в области ценностей, помещаемых в середину. Тем не менее очевидно, что первые (и, вероятно, последние) номера в ранжировках измеряются с достаточно высокой надежностью. Для русскоязычного варианта ретестовая устойчивость при повторном опросе через две недели для списка терминальных ценностей составляет 82,3%, инструментальных – 78,7 %. Причем после укрупнения рангов ценностей из 18-членной шкалы в 6-членную устойчивость повышается соответственно до 88,3% и 85,3% [33].

Методика Рокича в полной мере обладает всеми недостатками ранжирования, вытекающими из особенностей этой процедуры измерения. Так, была неоднократно показана неадекватность получаемых данных корреляционным методам анализа, в частности, невозможность провести качественную факторизацию измеряемых ценностей [68, 85]. Диагностировав неадекватность применения факторного анализа к данным, получаемым по методике Рокича, Джонстон [78] предпринял исследование ценностей из стандартного списка при помощи многомерного шкалирования. Однако для получения матриц близости он применил не ранжирование, а сортировку по классам. В исследовании было выявлено существование внутренней структуры ценностей вида «индивидуализм – коллективизм», но представленной не в виде полюсов одного понятия, а в виде двух независимых осей пространства восприятия. Джонстон установил отсутствие гендерной дифференциации в полученных пространствах восприятия ценностей и значимое различие по группам, отличающимся ценностным развитием в контексте иерархии Маслоу. Предпринимались также попытки реструктурировать список Рокича так, чтобы он прямо согласовывался с иерархией потребностей Маслоу [103].

Методика Рокича, естественно, подвергалась серьезной критике и попыткам усовершенствования. В основном они сосредотачивались на произвольности включения ценностей в список и возможности их множественных интерпретаций. Последнее обстоятельство особенно негативно сказывается на валидности измерительной процедуры. Так, в исследовании Гиббинса и Уолкера [68] было показано, что пункты в списке Рокича не только порождают множества интерпретаций, но что эти множества могут быть взаимоисключающими.

В ходе методического развития и проверки процедуры Рокича были поставлены многочисленные эксперименты, демонстрирующие преимущества варианта с ранжированием над выявлением рейтинга тех же ценностей [77, 82, 85]. По-видимому, по надежности и устойчивости прямое ранжирование списков превосходит все варианты оценочного шкалирования каждой из ценностей и уступает только методу парных сравнений.

Однако большинство исследователей оперировало данными оценок представителей одной культуры. Причем такой культуры, аксиомой которой является наличие ценностных иерархий с жестко определенными позициями. Именно это допущение позволяет применять ипсативное измерение и, очевидно, оно требует тщательных проверок. Наконец, существенное ограничение накладывается на методику Рокича сравнительным характером ранжирования. Пожалуй, наиболее сильным допущением процедуры выступает инвариантность списка ценностей. Следовательно, в кросс-культурном изучении ценностей более приемлемы рейтинговые процедуры, которые позволяют проводить сравнение между представителями разных ценностных традиций [91].

Ранговая корреляция между результатами рейтинговых оценок и ранжированием ценностей из списка Рокича в специальных исследованиях превышала 0,9, причем корреляция усредненных для группы показателей была значительно выше, чем индивидуальных [87]. Предполагается, что столь высокие показатели согласованности двух процедур свидетельствуют в пользу рейтинговых оценок для описания групп. Это связано, в частности, с тем, что рейтинги несут большее количество информации, чем ранжировки. Было обнаружено влияние порядка предъявления разных форм: в случае, когда ранжирование предшествовало рейтинговым оценкам, последние становились стабильно ниже. В то же время подобного эффекта для ранжирования не наблюдалось. Учитывая этот факт и существенно более низкую согласованность рейтингов и ранжирования на индивидуальном уровне, можно заключить, что для описания индивидуального сознания внутри одной культуры целесообразнее все же применять ранжирование.

Другой, гораздо менее известный, вариант ранжирования получил название метода ранговых решеток. Это разновидность репертуарных решеток, которые образуют большую группу психосемантических методов, операционализирующих положения теории личностных конструктов Келли [17]. Тем не менее последняя не является необходимой предпосылкой использования репертуарных решеток. Первое подробное описание метода ранговых решеток на русском языке появилось в классическом руководстве по репертуарным методикам, написанном Ф. Франселла и Д. Баннистером [41]. Обсуждение ранговых решеток содержится также в работе В.И. Похилько [29]. Специально посвящены этому методу работы авторов данной книги [4, 5, 7, 8, 10]. Репертуарные решетки были внедрены в практику психологических исследований Дж. Келли в 1950-х гг. Этот метод является одновременно идиографической и математизированной техникой, основанной на использовании психосемантических закономерностей. C точки зрения Келли и его последователей, «математические зависимости между суждениями человека отражают психологические процессы, лежащие в основе этих суждений» [41, c. 59]. Сходство и различие в объектах и явлениях, которое наблюдает человек, стимулирует создание конструктов – «классификационно-оценочных эталонов, сконструированных человеком, валидизированных им на практике, с помощью которых осуществляется восприятие и понимание окружающей действительности, прогноз и оценка событий. В самом общем виде конструкт – это биполярный признак, альтернатива, противоположные отношения и способы поведения» [там же, c. 7]. Объект, оцениваемый по степени соответствия конструкту, в этой терминологии называется «элементом».

В интерпретации теории личностных конструктов восприятие индивидом окружающего мира происходит с помощью системы созданных им и пригодных в данной конкретной области признаков (конструктов), внутри которой приобретают смысл конкретные события, феномены и поступки (элементы). Отсюда следует, что существует соответствие между классами элементов и наборами конструктов как используемыми индивидом основаниями для классификации этих элементов. Такое соответствие делает возможной реализацию задачи изучения отдельных фрагментов системы конструктов человека, сквозь призму которых он воспринимает некоторый фрагмент реальности, и построения модели соответствующего фрагмента его «образа мира».

Репертуарные решетки позволяют производить тонкий анализ индивидуальных аспектов восприятия, но большинство их вариантов трудоемки и непригодны для массовых опросов. Ранговая решетка составляет исключение из этого правила, хотя ранее она применялась только для узкоспециализированных индивидуальных опросов в клинической психологии. В обзорной работе [37] обсуждаются возможности применения репертуарных решеток в социологии и ставится проблема неразработанности соответствующих приложений. Ранговые решетки – та область методологии личностных конструктов, которая как раз легко поддается социологической адаптации. В этом методе основная задача респондента состоит в ранжировании элементов по полярным признакам, начиная с тех элементов, которые больше всего соответствуют явному полюсу, и, кончая теми, которые больше всего соответствуют подразумеваемому полюсу. Далее следует корреляционный анализ матрицы рангов и построение пространства признаков.

Достаточным условием для группового обобщения данных ранговых решеток служит инвариантность набора объектов и признаков. Он фиксируется для всех респондентов, но предварительно может быть выявлен с помощью идиографических репертуарных тестов. Метод ранговых решеток, не предваряемый специальными процедурами выявления релевантных для индивида объектов и признаков, фактически сводится к поликритериальному ранжированию. Если рассматривать ранговую решетку сугубо с технической стороны как метод множественных сравнений, позволяющий упорядочивать объекты и признаки в n-мерном пространстве, то он теряет методологическую специфику и превращается всего лишь в формат получения и представления данных вида «респондент – объект – признак». Теряется и специфическое теоретическое содержание понятий «элемент» и «конструкт», они становятся тождественны терминам «объект» и «признак».

Заданность элементов и конструктов приводит к бесполезности вычисления многих важнейших структурных индексов репертуарных решёток, таких, как когнитивная сложность, зато позволяет получить информацию строго по интересующим исследователя признакам. Фиксация же элементов дает возможность оценивать их расположение в пространстве восприятия. Единообразие задания для всей выборки индивидов имеет и другое важное преимущество. Рекомендуемое обычно для репертуарных решеток количество элементов составляет от 10 до 25 [37]. Оно необходимо для повышения статистической значимости получаемых коэффициентов. Однако ранжирование 25 элементов очевидно малоосмысленно. Опрос же более пяти человек позволяет по-лучать достаточное число коэффициентов связи, значимых на уровне 0,05, с использованием 5–7 элементов. Так, уже для сочетания пяти объектов и пяти респондентов будет значимой величина коэффициента Спирмена 0,5.

Семантическое поле восприятия, моделируемое на основе данных ранговой решетки, позволяет представить в наглядной форме взаимоотношения между конструктами. Это поле строится следующим образом [41, с. 73–75]: для каждой пары признаков подсчитывается коэффициент ранговой корреляции Спирмена. Далее рассчитывается балл взаимосвязи – это коэффициент корреляции, возведенный в квадрат и умноженный на 100, с сохранением знака. Фактически это аналог коэффициента детерминации, приведенного к более удобному для визуализации виду целых чисел. Сумма модулей баллов взаимосвязи для некоторого признака образует показатель объясняемой этим признаком дисперсии. При построении пространства восприятия обычно выделяются два признака, статистически независимые и объясняющие наибольшую часть дисперсии, они и образуют основные оси семантического пространства. Остальные признаки располагаются в этих осях в соответствии с баллами взаимосвязи.

С нашей точки зрения, наиболее интересным вкладом представителей школы Келли в теорию социальных измерений послужила концепция ординатности конструктов. Ординатность – отношение между конструктами, когда один конструкт (суперординатный) включает другой конструкт (субординатный) в качестве одного из своих элементов. Это качество является одним из основных для различения конструктов между собой и их типологизации. Например, факторы, выделенные Осгудом в триаде «оценка – сила – активность», по всей видимости, суперординатны по отношению ко всем возможным коннотативным признакам.

Отношения ординатности обратимы и зависят от конкретной ситуации. Дело в том, что любой конструкт может быть использован в качестве элемента, и наоборот. Осознание этого факта помогает преодолению стереотипического мышления в применении метода ранжирования: технически возможно подвергать упорядочению все, что угодно, по каким угодно критериям. Проверка же в конкретных условиях гипотезы существования иерархии ординатности способствует содержательному выбору одних сущностей в качестве критериев ранжирования, а других – в качестве объектов оценки по этим критериям.

Несомненный интерес представляет соотношение ранжирования с психосемантическими методами в целом. В качестве основы для определения этого соотношения рассмотрим различение традиционных и психосемантических методов в социологии, осуществленное Т.С. Барановой [9]. Она ставит в соответствие этим двум методическим направлениям две сферы реальности, которые и подразумеваются адекватными для методов, включенных в направление, объектами исследований. Реконструкция системы понятий, вводимых для этой цели, представлена в табл.1.5.

источник