💸 Как сделать бизнес проще, а карман толще?

Тот, кто работает в сфере услуг, знает — без ведения записи клиентов никуда. Мало того, что нужно видеть свое раписание, но и напоминать клиентам о визитах тоже. Проблема в том, что средняя цена по рынку за такой сервис — 800 руб/мес или почти 15 000 руб за год. И это минимальный функционал. Нашли самый бюджетный и оптимальный вариант: сервис VisitTime.
⚡️ Для новых пользователей первый месяц бесплатно. А далее 290 руб/мес, это в 3 раза дешевле аналогов. За эту цену доступен весь функционал: напоминание о визитах, чаевые, предоплаты, общение с клиентами, переносы записей и так далее.
✅ Уйма гибких настроек, которые помогут вам зарабатывать больше и забыть про чувство «что-то мне нужно было сделать».
Сомневаетесь? нажмите на текст, запустите чат-бота и убедитесь во всем сами!

Проблемы использования ФА в социологии

История применения факторного анализа в социологии очень показательна.

Обратимся к советской социологии. Математические методы начали широко использоваться советскими исследователями практически с самого начала возрождения отечественной социологии в 60-х годах. И факторный анализ сразу стал популярным. Было получено много результатов, как содержательных, так и методических, касающихся совершенствования аппарата факторного анализа применительно к специфике социологических задач, разработки приемов его использования в комплексе с другими методами (см., например, [Жуковская и Мучник, 1976; Заславская и Мучник, 1974; Мучник И., Мучник М., Ослон, 1980; Применение факторного и классификационного..., 1976]). Считалось, что ФА может способствовать успешному решению практически любой социологической задачи. Потом энтузиазм резко уменьшился. Начались разговоры о том, что этот метод не приспособлен для решения социологических задач. Из одной крайности преувеличения возможностей метода исследователи перешли в другую крайность - почти полное отрицание его полезности для социологии.

Упомянутые крайности, на наш взгляд, возможны по одной причине: из-за отсутствия внимания исследователя к анализу той модели, которая заложена в методе. Пока эта модель адекватна реальности, его использование полезно. Но как только метод начинает применять исследователь, не дающий себе отчета в том, что за формализмом стоит некоторая модель (и в силу этого не обеспечивающий адекватности этой модели), применение метода перестает приносить пользу. Более того, оно зачастую становится вредным.

Назовем основные причины, мешающие, на наш взгляд, эффективности применения ФА в социологии.

Во-первых, ФА рассчитан на количественные данные (оригинальный подход к реализации идей ФА применительно к качественным данным предложен, например, в [Трофимов, 1982]).

Во-вторых, социолог зачастую не имеет заранее, в частности, на этапе формирования анкеты, в своем сознании никаких гипотез, связанных с основной сутью модели ФА. Поясним это более подробно.

Основным элементом модели, заложенной в ФА, является априорное предположение о наличии латентных факторов, стоящих за наблюдаемыми переменными, объясняющих связи между последними (это предположение, правда, не означает, что количество и сущность этих факторов заранее точно определены;

предварительная гипотеза в процессе факторного анализа данных может быть скорректирована и даже вообще отвергнута). Анкета же зачастую составляется из соображений, не имеющих никакого отношения к такому предположению. И только на этапе анализа данных приходит мысль использовать ФА. Естественно, что в таком случае попытка разумно интерпретировать полученные с помощью ФА результаты (следует иметь в виду, что, механически применяя любую математическую технику, мы всегда что-то получим!) кончается крахом - в найденные факторы не удается вложить какой бы то ни было удобоваримый смысл. В таких случаях обычно уровень объяснимой факторами дисперсии бывает малым, факторные нагрузки - низкими.

В-третьих, как уже было отмечено, социолог чаще всего работает не с отдельными респондентами, а с большими их совокупностями и поэтому не может позволить себе задать респонденту несколько сот вопросов (что, как правило, делает психолог). Из-за этого оказывается невозможным измерение такого количества наблюдаемых признаков, которого было бы достаточно для того, чтобы из них могли быть получены близкие к истине значения латентных факторов. А это очень важно. Наверное (применительно к рассмотренной в п. 7.2.1 задаче), мы вряд ли сочтем человека обладающим высокими логическими способностями на основе решенных им логических задач, если количество предложенных задач было очень малым (одна, две, три).

Позволим себе здесь привести цитату из работы [Лазарсфельд, 1972, с. 141], относящуюся к латентно-структурному анализу (ЛСА), заметив предварительно, что ЛСА по своей сути тождествен ФА, однако в цитате речь идет о номинальном латентном факторе, и поэтому приписывание респонденту значения латентной переменной отождествляется с отнесением его к одному из латентных классов, с " положением в классификации": " Показатели индивида по отдельному индикатору (т.е. значения нашей наблюдаемой переменной. - Ю. Т.) могут случайно измениться, но его основное положение в классификации останется неизменным. Или же, наоборот, меняется основное положение, а показатели по каким-то индикаторам случайно остаются теми же. Но если для шкалы или индекса имеется много индикаторов, крайне мало вероятно, чтобы значительное их число случайно изменилось в одном направлении, в то время как изучаемый индивид фактически сохранял бы свое основное положение неизменным".

(Лазарсфельд - известный американский социолог, руководитель нескольких крупнейших эмпирических исследований, один из ведущих специалистов в области методологии социальных наук и, в частности, в области использования математики в социальном познании - глубоко проанализировал процесс формирования эмпирических референтов латентных свойств. Его творчество содержит массу и теоретических и практических рекомендаций по формированию анкеты, предназначенной для измерения латентных переменных).

Отметим, что проблеме операционализации понятий, формирования показателей и индексов уделялось много внимания v в советской социологической литературе. Например, [Воронов, Ершова, 1969; Кабыща, 1978; Социальные исследования: построение..., 1978].

В-четвертых, коснемся, пожалуй, самого тонкого момента, связанного с самим существованием латентных факторов.

Приведем еще одну цитату [Интерпретация и анализ..., гл. 9, с. 224-225; автор главы - В.И.Викторов]. " Аппарат ФА исторически формировался на основе статистической интерпретации факторной модели, когда корреляционная связь между двумя переменными обусловливается не их непосредственным взаимодействием, а существованием некоторой третьей переменной, взаимодействующей с каждой из двух первых... Такая точка зрения побуждает к интерпретации фактора как некоторого латентного свойства, более общего, чем те, которые фиксируются параметрами, и даже " наиболее существенного" свойства. Отсюда идет традиция считать, что описание объекта в терминах факторов в большей степени раскрывает сущность изучаемого явления, чем описание его в терминах исходных параметров, т.е. фактору априори приписывается онтологический статус.

Однако описание объектов в терминах факторов по сути дела представляет собой математическую модель взаимосвязей, существующих между исходными параметрами. Эти взаимосвязи могут быть обусловлены самыми разными причинами. В моделях факторного анализа самих по себе, в математических построениях, на которых базируются вычислительные процедуры, не содержатся представления о причинности. Это представление вносится исследователем при интерпретации".

Приведенная цитата развивает высказанное нами в главе 3 соображение о том, что в научном исследовании мы постоянно, хотим того или не хотим, имеем дело с моделями реальности. И все время нас должен " преследовать" вопрос об их адекватности. Особенно остро этот вопрос стоит при использовании математических моделей. Это касается и изучения причин каких-либо явлений на базе анализа статистических связей. В силу того что причинно-следственные отношения в принципе не формализуются, мы можем искать онтологический смысл там, где его нет.

Даже разрабатывая анкету специально " под" факторный анализ, включая в нее довольно большое количество наблюдаемых индикаторов, социологи иногда некорректно ставят задачу. Ситуация переворачивается " вверх ногами". Гипотетический латентный фактор (существование которого априори постулируется) в действительности может не являться причиной, обусловливающей изменения наблюдаемых индикаторов; может быть следствием таких изменений, а может и вообще к таким изменениям не иметь отношения. Фиксация его значений в таких случаях может не приводить к исчезновению связей между наблюдаемыми признаками. Исследователь же, не зная об этом и механически применив технику факторного анализа, либо получает очень плохую модель (вследствие того что его гипотеза об адекватности факторной модели не отвечает реальности), либо пытается искать интерпретацию найденного более или менее сносного латентного фактора на неправильном пути, полагая, что этот фактор тождествен той самой несостоятельной латентной переменной.

В силу указанных причин интерпретацию результатов ФА иногда имеет смысл расценивать не как финальный этап исследования, а как этап выдвижения гипотез. " Такая точка зрения дополняет представление о ФА как об аппарате проверки гипотез, касающихся детерминации наблюдаемых переменных." [Интерпретация и анализ..., 1987, с. 238].

В-пятых, интерпретация результатов ФА часто бывает затруднена их принципиальной неоднозначностью. При той постановке задачи, которая послужила основой для разработки аппарата ФА, факторы в принципе не могут быть определены однозначно. Множество одинаково " хороших" факторных моделей может быть получено путем ротации некоторого первичного решения. Подчеркнем, что это отнюдь не должно расцениваться как недостаток метода. Напротив, в этом состоит достоинство ФА: постановка задачи была обусловлена жизненной ситуацией; и здесь мы снова сталкиваемся с той принципиальной невозможностью однозначно описать социальные явления формальными методами, о которой говорили в п. 3.3. На практике большинство моделей, полученных с помощью ФА, оказываются несостоятельными (факторы не удается проинтерпретировать). Но бывает и так, что исследователь получает хорошую интерпретацию при нескольких поворотах осей. И это обогащает его представления о реальности. Пример можно найти в [Интерпретация и анализ..., 1987, гл. 9] (автор главы - В.И.Викторов;

факторный анализ в этой работе применен к данным, полученным с помощью метода семантического дифференциала). Автору удалось выделить две группы латентных факторов, примерно одинаково хорошо описывающих связи между наблюдаемыми переменными (это подтверждает наше положение о том, что многовариантность моделей является существенным свойством использования математического аппарата в социологии).

Несмотря на все сказанное, тестовая традиция в социологии работает.

И в наше время успешно используется как сам факторный анализ (см., например, [Данилова, Ядов, 1993]; другие примеры будут названы в главе 8), так и некоторые такие приемы, которые, будучи близки по своей логике к этому анализу, все же от него отличаются, являя собой по существу некоторый суррогат тестовой традиции, используемый именно с целью совместить ее с потребностями социологии. Мы имеем в виду в первую очередь известные шкалы Лайкерта и Гуттмана (п. 7.5). Сюда же можно отнести и разработанный Лазарсфельдом на базе тех же идеи, но с учетом потребностей именно социологии латентно-структурный анализ (ЛСА). Лазарсфельдовские концепции, подхваченные рядом ученых-математиков, привели к развитию широкого направления, включившего в себя факторный анализ как частный случай (это еще один пример " взаимодействия" социологии и математики, о котором мы говорили в п. 3.3).

Перейдем к описанию некоторых методов социологического шкалирования, основанных на тестовой традиции.