Пожалуйста, выразите степень своего согласия

со следующими суждениями:

Я с удовольствием

хожу на работу +

Я уважаю своего

начальника +

Мне нравятся това-

рищи по работе +

Меня устраивает

зарплата +

Предложение организации опроса с помощью включения в анкету " кафетерия" само по себе вряд ли могло получить имя автора. Соответствующая идея как бы " носилась в воздухе". Но заслугой Лайкерта явилось то, что он: а) предложил некий критерий, который, во-первых, показывает, насколько правдоподобно предположение о самом существовании измеряемой одномерной латентной переменной, и, во-вторых, дает основания отобрать именно те наблюдаемые признаки (суждения), которые имеют отношение к тому, что мы измеряем (в том числе показал, что пятибалльная шкала приемлема для измерения этих признаков); б) дал некоторое " оправдание" тому, что в качестве значения латентной переменной берется именно сумма значений наблюдаемых и что получающуюся шкалу можно считать порядковой. Другими словами, мы говорим об ответах Лайкерта на те возникающие при построении индексов вопросы, которые были нами сформулированы в п. 7.3.3. Необходимо отметить, что аргументированные ответы оказалось возможным дать только в результате глубоких разработок, в том числе и математического плана. И в полной мере они были осуществлены усилиями ряда ученых, а не одним Лайкертом (с начала 30-х годов интерес к соответствующей проблематике был проявлен многими учеными, перечень работ см. в [Грин, 1966]).

Алгоритм построения шкалы Лайкерта предусматривает проведение некоторого пилотажного исследования, цель которого - отбор таких признаков, значения которых коррелируют с суммой значений всех остальных. Именно такие признаки предлагается включать в анкету, предназначенную для проведения основного исследования. Упомянутая корреляция и позволяет обеспечить положительные ответы на три первых упомянутых выше вопроса. Прежде чем показать это, остановимся на вопросе о том, что значит " признаки коррелируют".

Вычислив коэффициент корреляции между рангами проверяемого признака и суммой рангов всех остальных признаков, оценим, является ли он достаточно большим для того, чтобы можно было говорить о наличии соответствующей связи. Для этого зададимся каким-то пороговым значением: будем считать, что если этот коэффициент больше 0, 8, то связь есть, если меньше - то ее нет. Подчеркнем, что здесь мы имеем дело с довольно типичной для социологии ситуацией, когда задание порогового критерия является чисто субъективным делом исследователя и обоснование соответствующего выбора может опираться только на эмпирический опыт социолога. Перейдем к обещанному рассмотрению того, как в рассматриваемом случае реализуется тестовая традиция.

Первый вопрос - о существовании одномерной латентной переменной. После указанного отбора останутся только такие наблюдаемые признаки, каждый из которых коррелирует с суммой остальных. Это означает, что для измерения латентной переменной будут использованы такие наблюдаемые, которые образуют связанный " пучок". В соответствии с приведенными в конце п. 7.4 соображениями это дает основание полагать, что за наблюдаемыми переменными действительно скрывается некий латентный фактор.

Можно показать, что при фиксации значения латентной переменной (т.е. при рассмотрении только таких респондентов, для которых сумма баллов, приписанных ими рассматриваемым суждениям, будет одна и та же), связь между наблюдаемыми переменными пропадает. Таким образом, мы можем считать, что гипотетический латентный фактор действительно обусловливает наблюдаемые связи.

Второй вопрос - о выборе адекватных наблюдаемых признаков. Та же связь, о которой мы только что говорили, свидетельствует и о том, что наши наблюдаемые переменные имеют отношение к одной и той же латентной.

Как мы уже отмечали, решая вопрос о том, те ли наблюдаемые переменные мы берем для того, чтобы через них выражать интересующий нас латентный фактор, необходимо убедиться не только в том, что эти переменные отвечают задаче по самой своей сути (по своему наименованию), но и том, что они измерены именно так, как надо. Лайкерт задумывался о том, корректна ли традиционная пятичленная шкала. Сначала он пытался использовать подход, в наше время называемый методом оцифровки (об оцифровке см., например [Интерпретация и анализ:, гл. 3, 4]), респондентам, давшим ответы < вполне согласен>, < согласен> и т.д., приписывают не баллы 5, 4 и т.д., а некоторые числа, подобранные таким образом, чтобы результирующее частотное распределение было нормальным (напомним, что в соответствии с формальными требованиями ФА, распределение значений каждого количественного наблюдаемого признака должно быть нормальным [Интерпретация и анализ:, с. 218]). Но потом удалось экспериментально доказать, что две результирующие шкалы (обе измеряющие нашу латентную переменную), одна - полученная на основе суммирования описанных выше пятибалльных оценок, а другая - на основе суммирования оценок-результатов описанной оцифровки, очень сильно коррелируют друг с другом. Если считать, что наши измерения латентной переменной отвечает порядковой шкале, то указанного обстоятельства оказывается достаточно, для того чтобы считать такие шкалы идентичными (большая корреляция говорит о сходстве порядков шкальных значений, полученных по нашим шкалам). Значит, имеет смысл пользоваться пятибалльной - более простой. К определению типа шкалы Лайкерта вернемся позже, пока будем считать ее порядковой.

Третий вопрос - о форме выражения латентной переменной через наблюдаемую. То, что о суммарной связи в рассматриваемом < пучке> наблюдаемых признаков мы судили по наличию корреляции между каждым признаком и суммой всех остальных, косвенно свидетельствует о пригодности именно суммы значений наблюдаемых признаков в качестве значения латентной переменной.

Имеется и более серьезное обоснование целесообразности суммирования результатов измерения наблюдаемых переменных. Оно базируется на изучении однофакторной модели ФА: на анализе тенденций изменения корреляции между латентным общим фактором и суммой баллов наблюдаемых признаков при стремлении количества таких признаков к бесконечности (соответствующие ссылки можно найти в названной выше работе Грина). Мы не будем рассматривать этот вопрос более подробно, поскольку он требует достаточного погружения в математику. Констатируем только, что это лишний раз демонстрирует нам роль математики в эмпирической социологии.

Ради объективности следует также заметить, что имеются работы, в которых высказываются серьезные сомнения в правомерности обсуждаемой аддитивной модели по отношению к конкретным латентным переменным (так, в [Сознание и трудовая:, 1985] именно в таком ракурсе рассматривается проблема измерения удовлетворенности человека своим трудом).

Перейдем к рассмотрению нашего четвертого вопроса - о типе получающейся шкалы. Представляется очевидной ее порядковость. Однако нередко имеется возможность полагать, что она интервальна. Попытаемся это обосновать. Соответствующие рассуждения близки к тем, с помощью которых мы доказывали интервальность установочной шкалы Терстоуна.

Наш порядковый признак может принимать большое количество значений (если, скажем, у нас 10 суждений, то суммарный балл изменяется от 10 до 50). Человеку трудно дифференцировать свои представления о таком количестве качественно различных состояний латентной переменной. И даже если расстояния между соседними баллами не равны, этим можно пренебречь, поскольку соответствующие различия будут очень малы с точки зрения возможности их четкой содержательной интерпретации. Будем поэтому считать их одинаковыми. Тем самым будем воспринимать эту шкалу как интервальную.

Описанная идея Лайкерта очень схожа с идеями, заложенными в ФА. Отличие состоит в том, что 1) здесь заведомо предполагается, что фактор только один (в ФА количество факторов не задается априори, а определяется характером статистических данных); 2) исходные признаки измеряются по порядковой шкале, соответствующая информация легко может быть получена от респондента (ФА, как мы говорили, предполагает интервальность исходных шкал); 3) анализ корреляционной матрицы (анализ совокупной корреляции всех признаков друг с другом) заменяется оценкой силы корреляции каждого из них с суммой значений всех остальных; 4) значение фактора определяется как сумма значений наблюдаемых переменных (в линейном ФА задействована взвешенная сумма; веса определяются характером данных и несут содержательный смысл, помогают интерпретировать найденные факторы). Можно сказать, что шкала Лайкерта в описанном варианте представляет собой эвристический, легко реализуемый " вручную" (без использования ЭВМ) и опирающийся на сравнительно легко получаемую от респондента информацию, подход, который в более серьезном, опирающемся на строгие математические гипотезы, виде заложен в ФА.