При создании индекса возникают некоторые методические проблемы. Например:
1) поиск критериев отбора признаков, которые могут быть индикаторами изучаемого свойства;
2) определение размера вклада и оказываемого влияния каждого выбранного признака на конечный, единый (агрегированный) показатель-индекс.
Индекс, построенный для одного респондента, называется индивидуальным социологическим индексом, а индекс, построенный на основе совокупности различных данных, совокупным индексом.
Логические и аналитические индексы.
Логический индекс – это показатель, определяемый логическим путем, т.е. построенный по определенной логической схеме. В данном случае используется логический квадрат, логический прямоугольник, даже куб.
Техника логического квадрата.
В случае номинальных шкал для получения значений латентной переменной используется техника логического квадрата (куба и т.д.).
Например, необходимо выяснить удовлетворенность студентов учебой на конкретном факультете, по данной специальности. Можно использовать логический квадрат. Для его построения необходимо студентам разных вузов задать два вопроса:
Представьте себе, что у Вас есть возможность перейти на другой факультет. Перешли бы Вы?
– да, перешел бы
– нет, не перешел бы
– затрудняюсь ответить
Представьте себе, что Вы нигде не учитесь. Пришли бы Вы вновь учиться на Ваш факультет?
– да, пришел бы
– нет, не пришел бы
– затрудняюсь ответить
В результате мы можем получить 9 ситуаций, которые желательно свести в таблицу (логический квадрат). Каждая ситуация интерпретируется
| «Пришел бы …» | «Перешел бы …» | ||
| Нет | З/о | Да | |
| Да | a | b | f |
| З/о | b | c | d |
| Нет | f | d | e |
По соотношению ответов на оба вопроса мы видим, что максимальная удовлетворенность есть в ситуации a, а минимальная – в ситуации e, средняя – в ситуации c, т.е. ситуации а и е – это крайние позиции, с – средняя.
Ситуации b – идентичны, степень удовлетворенности в этом случае меньше, чем максимальная, и выше, чем средняя.
Ситуации d близкие по своему значению, так как ответ "да" в одной ситуации равнозначен ответу "нет" в другой ситуации (при "затрудняюсь ответить"). В этом случае степень удовлетворенности меньшая, чем средняя, и большая, чем минимальная.
Ситуации f взаимоисключают друг друга.
Ситуации обозначаются произвольно, но с учетом логических связей между ними.
На входе имеем трехчленную шкалу, а на выходе шкалу порядков с пятью градациями.
Каждой ситуации можно присвоить коды, значения, показатели, на основании которых строится ряд предпочтений (по степени убывания).
А > В > С > D > Е
А = 5, В = 4, С = 3, D = 2, Е = 1
С помощью логического квадрата мы определяем удовлетворенность учебой только отдельно взятого студента.
Техника логического прямоугольника.
Наряду с логическим квадратом можно использовать логический прямоугольник. Например, попытаемся оценить преподавание какого-нибудь учебного курса. Используем 3 критерия:
· содержание (наличие нового знания),
· интересность (стиль, ораторские способности),
· понятность (доходчивость материала).
По этим показателям (С, И, П) оценим качество курса.
Зададим три вопроса:
1. Как вы считаете, содержательный ли или нет данный
курс лекций?
1. Да
2. Нет
3. З/о
2. Как Вы считаете, интересно читает лектор или нет?
1. Да
2. Нет
3. З/о
3. В основном Вы понимаете материал данного курса?
1. Да
2. Нет
3. З/о
Ответы затруднившихся (з/о) можно не интерпретировать.
Их можно включить на стадии обработки эмпирических данных.
Мы получаем восемь ситуаций, каждая из которых характеризует определенное "качество" курса.
Этим ситуациям соответствуют оценки А (отличное), В (хорошее), С (удовлетворительное), D (плохое).
При этом А > В > С > D. В итоге у нас получился инструмент для измерения качества лекций. Причем, в начале мы использовали номинальные шкалы, а в итоге получили порядковую шкалу с четырьмя градациями.
С помощью логического прямоугольника можно измерить оценки, даваемые респондентами различным объектам.
| Номер ситуации | С | И | П | Качество | Оценка | Баллы |
| 1. | + | + | + | отличное | А | |
| 2. | + | + | – | хорошее | В | |
| 3. | – | + | + | хорошее | В | |
| 4. | + | – | + | хорошее | В | |
| 5. | + | – | – | удовлетворительное | С | |
| 6. | – | + | – | удовлетворительное | С | |
| 7. | – | – | + | удовлетворительное | С | |
| 8. | – | – | – | плохое | D |
Если нам нужно получить оценку качества лекций, полученную от группы респондентов, то в этом случае необходимо формировать аналитический индекс.
Аналитический индекс – это обобщенный (производный) показатель, сформированный из исходных данных посредством математических операций.
Он строится на основе эмпирических индикаторов и показателей, полученных в ходе исследования, либо от их производных.
Простые индексы
Пример:
Существует 2 группы респондентов, одна из которых, читает материалы на политические темы регулярно, другая – нерегулярно.
Чтобы сравнить эти группы между собой «по уровню обращаемости к материалам на политические темы», следует сконструировать индекс.
Обозначим условно буквой А тех респондентов, кто читает материалы на политические темы регулярно, и буквой Б тех, кто читает их редко.
Тогда искомый индекс может принять вид:
Разность читающих материалы на политическую тему часто и читающих их редко, деленное на число всех опрошенных.
Определим границы измерения значений индекса.
Для этого предположим, что все опрошенные читают сообщения на политические темы регулярно (Б =0).
Тогда значение индекса равно +1.
Если предположить, что все опрошенные читают эти материалы редко (А =0), то значение индекса равно -1.
Таким образом, индекс изменяется в диапазоне от +1 (все опрошенные читают сообщения на политические темы регулярно) до -1 (все опрошенные читают эти материалы редко).
Индекс принимает значение 0, при А=Б (при условии, что число читающих сообщения на политические темы регулярно равно числу читающих их редко).
Пример:
Расчет простого индекса может быть применен, например, для решения следующей задачи.
Пусть проведен опрос в 4-х группах, обобщены результаты и вычислены значения индекса.