Сколько не таемничай, а сказаться будет.

Аннотация

Предлагается методика сравнения нескольких объектов, позволяющая избежать сдвига из-за социально желательных ответов. Она основана на замене «прямых» вопросов, за которые начисляются суммируемые баллы, предложением оценить степень согласия респондента с утверждением, сравнивающим два объекта.

Помимо вычисления предпочтений, получаемых на основе косвенного сравнения объектов, методом расстановки приоритетов выявляется «внутренняя» структура предпочтений.

Для «калибровки» методики построены модели некоторых наиболее ярких типов респондентов.

Содержание

  1. Методика
    1. Недостатки «прямых» вопросов
    2. Утверждение как «спарка» вопросов
    3. Система утверждений
    4. Оценка утверждений
    5. Метод расстановки приоритетов
  2. Представление результатов
    1. Диапазоны шкалы для показателей
    2. Вывод показателей респондента
    3. Показатели респондента
      1. Сводка показателей
      2. Отношение
      3. Предпочтения
      4. Приоритеты
      5. Экспансивность
  3. Калибровка
    1. Опорный случай 1: «отказник»
    2. Опорный случай 2: «идеал»
    3. Опорный случай 3: «нейтрал»
    4. Опорный случай 4: «мономан»
    5. Опорный случай 5: «фанатик»
    6. Опорный случай 6: «путаник»
    7. Сколько же всего «опор»?

1. Методика

1.1. Недостатки «прямых» вопросов

Уточню один термин. Объектом я называю любое нечто, про которое человека можно спросить и которое человек может как-то оценить. Его природа м.б. самой разнообразной. Объектом м.б. и любое утверждение о других объектах, даже с очень сложной структурой. Главное — его можно рассмотреть и оценить как нечто целое. Что именно оценивается — важность объекта, его ценность или что-то другое — совершенно неважно. Главное — человек и автор исследования должны понимать применяемые термины «примерно одинаково». Впрочем, таково непременное условие любого опроса, теста и т.п. общения двух людей. Проблемы понимания затрагивать не хочу…

Обозначим через n число объектов, предлагаемых респонденту для оценки. Основное требование — просьба сравнить эти объекты не должна вызывать подозрений по поводу интеллекта спрашивающего. Лучше всего опрос идет, когда человека просят высказать свое мнение по поводу нейтральных, в общем-то, утверждений. Все равно его личное отношение вылезет наружу. В любом случае, ведь именно на это рассчитывают исследователи в своих опросах, не так ли (Фрейд, то-сё…)?

Основным недостатком прямого вопроса считается его понятность, «прозрачность» для респондента — есть возможность дать «нужный» ответ на такой вопрос. Возникает противостояние: автор стремится завуалировать смысл вопроса и извлечь из него нечто, прямо не высказанное, а респондент — угадать, «как же надо ответить». В результате рождаются формулировки, которые понимаются респондентом и автором по-разному, вплоть до полярности. Итог — неустранимые искажения при измерении показателя. Чаще всего он становится просто артефактом.

Повторю мысль, которую неоднократно высказывал:

Единственным неоспоримым результатом опроса является только совокупность ответов на заданные вопросы.

И НИЧЕГО БОЛЬШЕ! Все остальное — это гипотезы, модели, теории, домыслы, … (называйте как хотите!).

Поэтому нужен способ:

  • прямо спросить человека об объекте (чтобы не было домыслов и недоразумений);
  • помешать ему при этом целенаправленно соврать (чтобы имело смысл его ответы принимать во внимание).

Предлагаю: каждый вопрос превратить в проективный так, что

отвечающий производит выбор, попутно невольно оценивая объект

    .

При этом отсутствие выбора не должно нарушать обработку данных.

1.2. Утверждение как «спарка» вопросов

Для этого предложим респонденту

    оценить степень согласия с утверждением, в котором

сравниваются два объекта

    .

Его логическая структура имеет вид:

А

    отношение

Б

Две части этой структуры различны по своей логической функции:

  • А и Б– описания двух объектов из заданного списка.Это м.б. просто название объекта, его краткое или развернутое описание, позитивная или негативная оценка и т.п.Примеры:
    • нейротизм, психотизм, экстраверсия, … (психологические параметры)
    • стабильность, порядочность, отзывчивость, … (качества человека)
    • сохранить рабочее место, занять руководящее положение, расти как профессионал, … (интересы кадровика)
    • русский, украинец, белорус, еврей, … (национальность)
    • русский, украинец, белорус, израильтянин, … (гражданство)
  • Термин «отношение» задает «базу», модальность сравнения двух объектов.Он определяет и форму утверждения. Она тоже м.б. самой разнообразной с единственным ограничением — ясность и краткость.Примеры:
    • А для меня важнее, чем Б (личная форма)
    • А нужнее Б (безличная форма)
    • Я предпочитаю А, нежели Б (личная форма)
    • Я больше ценю А, чем Б (личная форма)
    • А ценится ниже, чем Б (безличная форма)

Я не смог найти таких объектов и отношений, про которые не удалось бы спросить в предложенной форме.

1.3. Система утверждений

Число и содержание утверждений определяется требованием:

Утверждения должны содержать все объекты во всевозможных сочетаниях.

Из-за этого возможность выбора социально желательного ответа для всех вопросов резко снижается. Более того, форма такого описания может меняться от пары к паре, чтобы разнообразить опросник. Конечно, все эти формы д.б. полностью эквивалентны (для респондента, а не для автора, разумеется).

Число утверждений (k), содержащих один и тот же объект и общее число утверждений (m), необходимых для оценки n объектов при помощи предлагаемой методики, приведено в табл. 1.

Таблица 1. Число объектов и сравнений.

n 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 Формула
k 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 n — 1
m 1 3 6 10 15 21 28 36 45 55 n·(n — 1)/2

Если оценивать такое же количество объектов при помощи прямых вопросов так, чтобы на каждый объект пришлось такое количество вопросов, то их потребуется задать вдвое больше: n·(n — 1) = 2·m. Это существенное преимущество предлагаемой методики.

Если некоторый объект занимает в вопросах хоть в чем-то особое положение, то оно может повлиять на его выбор. Поэтому место объекта в утверждениях определяется требованием:

Каждый объект появляется справа и слева одинаковое число раз.

Нечетное число объектов (5-7-9, ну не надо больше-то…) позволяет полностью удовлетворить это требование. При четном приходится удовольствоваться тем, что на первом месте утверждения больше на 1 раз будет находиться одна половина объектов, а на втором месте — другая. При этом возникает несбалансированность, которой можно пренебречь.

Неплохо бы сохранить некоторую преемственность при предъявлении пар, чтобы создать впечатление непрерывности обсуждения-опроса. Поэтому последовательность утверждений определяется требованием:

В каждой последующей паре один из объектов совпадает с одним из предыдущих.

Правда, обычно возникает впечатление, что такая комбинация уже встречалась, но это надо решать на инструктаже перед опросом.

Отмечу, что свойства показателей и их устойчивость во многом определяются последовательностью утверждений. Поэтому разработка такого порядка представляет собой довольно каверзную проблему. При этом меньше всего проблем возникает при нечетном числе объектов.

1.4. Оценка утверждений

Оценка дается указанием степени согласия респондента с утверждением. Число градаций «степени согласия» — давняя проблема всех опросников и тестов: четное или нечетное число («с нулем» или «без нуля») и сколько всего их выбрать…

При сравнении двух объектов действительно бывает трудно ответить, что «лучше» (ценнее, дороже, нужнее, …). Выбор четного числа градаций означает, что человека лишают возможности выбирать вблизи «точки безразличия». Но тогда респондент будет выбирать случайно, что лишает этот выбор смысла. Мое мнение тут однозначно — только «с нулем»!

Наличие «нуля» означает, что «шкала согласия» состоит из 3-х частей: «несогласие» — «ноль» — «согласие». Обычно для этой шкалы предполагается:

  • симметричность — «согласие» и «несогласие» отличаются только «знаком», число же градаций одинаково;
  • равномерность — «расстояние» между градациями одинаково.

Это очень сильные предположения, во многом предопределяющие получаемые результаты. Особенно подозрительно предположение о равномерности шкалы оценок. Отнюдь не представляется очевидным, что различие (выражаемое в разности баллов) между двумя соседними градациями не зависит от того, где именно на шкале они находятся. Например, одинаково ли различие между
«трудно сказать определенно» (ноль) — «скорее согласен» и
«согласен» — «полностью согласен».

Пример приведен для случая семи градаций, в которой степень согласия-несогласия выражается тремя уровнями. Думаю, что 5 градаций — это самое оптимальное число: и волки сыты, и овцы целы. Меньше нельзя — снижаются возможности различения приоритетов и предпочтений, поскольку практически методика сводится только к методу расстановки приоритетов. Больше (7-9-11!?), на мой взгляд, порождают только иллюзию повышения точности. Впрочем, м.б., и полезную.

Но проблем симметричности и равномерности это не снимает — они все равно требуют дополнительного исследования.

Таблица 2. Кодировка ответов опросника.

Номер ответа 1 2 3 4 5
Формулировка абсолютно не согласен не согласен трудно сказать определенно согласен согласен полностью
Балл -2 -1 0 1 2
Для МРП 0 0 1 2 2

Как видим, здесь предполагается как симметричность, так и равномерность шкалы согласия. Для примера сформулируем одно из возможных утверждений некоего опросника в соответствии со стандартной схемой:

Сохранить рабочее место

    важнее, чем

профессиональный рост

Очевидно, что любой ответ позволяет нам судить как об объекте (ценности-мотиве) «сохранить рабочее место» (А), так и об объекте «профессиональный рост» (Б). Например, при ответе «согласен» в приведенном примере +1 добавляется к «показателю» А и –1 — к «показателю» Б. Т.е., один ответ позволяет оценить сразу два объекта.

Результирующий показатель отношения к тому или иному объекту получается суммированием полученных баллов и их нормированием на диапазон [-1; 1]. При этом система показателей, характеризующих отношение респондента к объектам, является центрированной — среднее значение показателей по всем объектам равно нулю. Тем самым решается проблема сдвига оценок в социально желательную сторону. При использовании других методик этого приходится добиваться специальными мерами.

Мы можем выделить объекты, по отношению к которым респондент чаще выставляет «крайние» оценки. Проявляемое им при этом качество можно назвать экспрессивностью, экспансивностью, … Оно тоже вполне характеризует как респондента (своим средним значением по всем объектам), так и объект (значением для данного объекта).

1.5. Метод расстановки приоритетов

Оценка респондентом предлагаемых утверждений носит, скорее всего, качественный характер, хотя мы и приписываем ей некие баллы. При этом она отражает отношение респондента к упомянутым в утверждении объектам, вне зависимости от степени согласия или несогласия. Т.е., можно обращать внимание только на «знак» ответа. Ведь такие вопросы, «склеенные» из двух утверждений, относящихся к двум различным объектам, представляют собой парное сравнение. При этом ответ на каждый вопрос можно использовать как «трехзначное» данное для МРП. Соответствующая интерпретация приведена в последней строке табл. 2. При этом неважно, почему выбран ответ 3 — из-за трудностей выбора или нежелания отвечать.

Мы наши объекты можем «замаскировать» под разными формулировками. Нужно таких эквивалентных формулировок ровно k (см. табл. 1). Правда, трудно переиначить утверждение, практически полностью сохранив его основной смысл. Но даже если таких формулировок меньше и какая-то встретится не однажды, это вряд ли внесет особые трудности в опрос. Нужна ли такая «маскировка», насколько она помогает в решении задачи — должны решать предметники (психологи, социологи, …).

Возможны и «негативные» формулировки, которые описывают объект НЕ(А) и применяются вместо исходного А. Это особенно удобно, когда объект НЕ(А) сам по себе м.б. сформулирован своим термином как антоним А. Соответствующая модификация методики не представляет особых трудностей — все дело сводится к изменению веса данного ответа на -1.

В результате обработки матрицы приоритетов получаем для данного респондента значения его приоритетов. Их сумма всегда равна 1, т.е., приоритеты образуют последовательность весов, которая м.б. использована для получения «взвешенных» показателей.

Для полной определенности расчетов, чтобы задать диапазон изменения приоритетов, МРП требует указать ожидаемое отношение максимального и минимального значений для получаемых приоритетов (К). Исходя из требования быстрой сходимости, коэффициент изменения членов матрицы приоритетов выбран равным «золотому сечению» 1,618. Соответствующее ему К равно ~3,1…3,3 в довольно широком диапазоне числа сравниваемых объектов. Это вполне разумное отношение, поэтому данные параметры и были выбраны раз и навсегда при проведении расчетов.

2. Представление результатов

2.1. Диапазоны шкалы для показателей

Поскольку для каждого показателя получается (n — 1) = k оценок в диапазоне [-2; +2], то его значение меняется в диапазоне [-2·k; +2·k], что дает L = (2·n — 1) значений с шагом 1. После нормировки на диапазон [-1; +1] шаг — цена деления шкалы — становится равным c = 0,5/(n — 1). Соответствующие параметры приведены в табл. 3.

Таблица 3. Параметры шкалы показателей.

n 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 Формула
L 5 9 13 17 21 25 29 33 37 41 2·n — 1
c 0,500 0,250 0,167 0,125 0,100 0,083 0,071 0,063 0,056 0,050 0,5/(n — 1)
V 3 27 729 59 049 1,43Е+07 1,05Е+10 2,29Е+13 1,50Е+17 2,95Е+21 1,74Е+26 3m

В последней строке для справки приведено число возможных вариантов ответов V для указанных n объектов. Как видим, это число стремительно нарастает с ростом числа объектов. Тут база для разработки статистик данной методики (ну уж диплом по матстатистике — как минимум…).

При n>6 цена деления становится слишком уж мелкой. Поэтому диапазоны показателя следует укрупнить. Хотя это м.б. и нежелательно — чем больше диапазонов, тем лучше впечатление от методики («во как точно меряют!»). Однако ясно, что на самом деле все равно происходит всего лишь ранжирование.

Как меня учили на физфаке МГУ, самый большой грех исследователя — превышение точности исходных данных. Поэтому, строго говоря, надо ограничиться качественными характеристиками. Ведь никогда дальше, ни в каких-либо вычислениях эти т.н. «числовые» значения показателей никогда и нигде не применяются. Действительно, вы встречали произведение «нейротизма» на «аффилиативность»? Или их частное? разность? сумму, наконец? Ясно, что в дальнейших рассуждениях исследователя они как-то категоризируются и дальше используются как метки-названия или, в лучшем случае, для упорядочения респондентов, их групп и т.п.

Который раз (лечу Москва-Одесса…):

только сам исследователь может установить, какие показатели следует вводить, как их интерпретировать и для чего применять

    .

На мой взгляд, вполне разумно было бы взять не более 5 таких качественных значений, задав границы соответствующих диапазонов. Сделать это можно по-разному — все равно чистая условность. Например, установить априорно равные по длине интервалы (вариант 1 в табл. 4). Или же установить широкий центральный интервал с уменьшением к краям диапазона (вариант 2). Любопытен и вариант (3), в котором длина диапазонов увеличивается к краям так, что отношение длин равно золотому сечению. Удобен в случае, когда основная часть оценок сосредоточена в центре.

Таблица 4. Предлагаемые диапазоны значений показателей.

Номер диапазона 1 2 3 4 5
Уровень показателя очень низкий низкий средний высокий очень высокий
Длина диапазона (1) 0,4 0,4 0,4 0,4 0,4
Границы (1) [-1; -0,6) [-0,6; -0,2) [-0,2; 0,2) [0,2; 0,6) [0,6; +1]
Длина диапазона (2) 0,25 0,45 0,6 0,45 0,25
Границы (2) [-1; -0,75) [-0,75; -0,3) [-0,3; 0,3) [0,3; 0,75) [0,75; +1]
Длина диапазона (3) 0,55 0,34 0,22 0,34 0,55
Границы (3) [-1; -0,45) [-0,45; -0,11) [-0,11; 0,11) [0,11; 0,45) [0,45; +1]

А можно набрать статистику и провести нормализацию тем или иным способом. Правда, этот вариант годится скорее для поиска отклонений и выбросов. Все-таки границы имеет смысл задавать независимо от выборки — тогда можно говорить, что распределение респондентов по категориям различно в разных группах. Выбирать же в качестве «базовой» некую выборку просто нелогично — с чего бы это её параметры должны служить «опорной точкой» для всех прочих!?

Ясно, что границы зависят и от цены деления (т.е., от числа объектов). В любом случае эти границы, конечно, следует тщательно обсудить и найти для них рациональное обоснование.

2.2. Вывод показателей респондента

Основной принцип тут прост:

показатели респондента должны выводиться с указанием его «местоположения» относительно некоторых границ

О них уже говорилось выше. Если имеются данные по «генеральной» совокупности, то её статистики позволяют показать положение респондента «среди людей». Если же исследование проводится, например, через интернет, то таковой выборкой могут служить все предыдущие опрошенные. При этом «текущий» респондент не должен учитываться при расчете её статистик. В принципе, несложно, имея базу данных опрошенных, выводить, по желанию респондента, и его положение на фоне некоторой подгруппы опрошенных, выделенной по возрасту, полу и т.п. факторам.

Какие именно статистики в качестве меры положения и разброса следует применить — зависит от конкретного исследования и выборки. Наиболее надежны частоты и квартили.

Наиболее привычно представить данные таблицей:

Таблица 5. Показатель и выборка (таблица).

mrp_t_05

Параметры положения (центр) и разброса определяются характером распределения показателей. Наиболее обычны среднее и его стандартная ошибка, информативные, однако, только для нормально распределенных величин. При наличии выбросов лучше взять урезанное среднее и среднее абсолютное отклонение. Строго говоря, поскольку наша шкала порядковая, то следует использовать медиану и процентили (квартили, например).

Любой нормальный человек обязательно станет — в уме, на бумажке ли -складывать-вычитать для получения пределов и сравнения с ними своего показателя. Сопровождая их ненормативной, не иначе, лексикой в адрес автора. И будет совершенно прав. Насколько он будет благодарнее, увидев рисунок со своим именем (NNN) и проделанными расчетами:

mrp_p_01

Рис. 1. Показатель и выборка (диаграмма).

Все — как на ладони. Разве можно сравнивать с таблицей!? Это я к тому, что данные не только получать, но и представлять по-человечески весьма не вредно.

Однако вывести при этом все его показатели для всех объектов сразу, на одной диаграмме, довольно проблематично. Проще всего это делать на гистограмме частот значений показателя по каждому объекту:
mrp_p_02

Рис. 2. Оценка респондентом объекта на фоне выборки.

Рамкой выделен столбик, в диапазон которого попало полученное респондентом значение. Это — возможность напрямую оценить свое положение в выборке. Числа около столбиков — доли по выборке. Заодно можно увидеть характер распределения и оценить, насколько оно отличается от нормального. В принципе, несложно вывести и числовые характеристики данного распределения, но не вижу в этом смысла для респондента.

2.4. Показатели респондента

2.4.1. Сводка показателей

Сведем в таблицу все показатели, которые в предлагаемой методике вычисляются для каждого из объектов. Каждый показатель выделяет некоторый аспект оценок респондента.

Таблица 6. Показатели респондента в методике.

Показатель Диапазон Источник Что характеризует
Отношение [-1; 1] Нормированная сумма баллов Внешнее проявление оценки
Предпочтение [-1; 1] Стандартизация профиля Внутренние установки
Приоритет [0; 1] Метод расстановки приоритетов Последовательность суждений
Экспан-
сивность
[-1; 1] Нормированное среднее
абсолютное отклонение баллов
Степень преобладания
крайних оценок

Результаты, характеризующие некоторого респондента — отношение, предпочтение, приоритет, экспансивность — в связи с оценкой объектов, приведены в табл. 7.

Таблица 7. Показатели респондента (таблица).

mrp_t_prim1

Фоном выделены ранги приоритетов объектов, не совпадающие с их рангами по отношениям. Как видим, этот респондент характеризуется не очень хорошим совпадением рангов объектов. Однако, ранговый коэффициент корреляции (по Спирмену) равен 0,91. Отметим, что приоритеты позволяют «развести» объекты с рангами, совпадающими на основе отношения.

Поскольку предпочтения получаются путем пусть специфического, но линейного преобразования отношений, то их ранги просто совпадают. Коэффициент корреляции по Пирсону равен 0,89. Это довольно много и превосходит критические значения. Но такой близости и следовало ожидать — ведь сама методика расчета основывается-то на одних и тех же ответах.

В последней строке выведены значения САО (среднего абсолютного отклонения), характеризующего разброс данного показателя. Правда, эти числа нам ничего не дают — ведь мы не знаем, велики они или нет, поскольку все на свете относительно. Обсудим позже, т.к. это вполне может характеризовать респонтента как такового.

Конечно, диаграммы все показывают куда нагляднее. Обсудим каждый показатель отдельно.

2.3.2. Отношение

Примеры вывода этого показателя в виде таблицы и диаграммы уже были показаны выше. При необходимости можно вывести значения и по балльной шкале. Например, если отношение к объекту измеряется в баллах от 1 до 10, то после простого преобразования получим диаграмму на рис. 3.

mrp_e_prim1

Рис. 3. Отношение респондента к объектам (10-балльная шкала).

Рядом с именем объекта выведен его ранг, что упрощает сравнение отношений к разным объектам. Средний балл по всем объектам равен, конечно, 5,5. Серым фоном выделена зона «средних» значений — от 4 до 7 баллов включительно. Сделано это для примера, конечно, поскольку установление диапазонов для показателей обсуждалось выше.

2.3.3. Предпочтения

После соответствующей нормировки отношений мы получаем «внутреннее» отношение респондента к объектам оценки — его предпочтения.

mrp_p_prim1

Рис. 4. Предпочтения респондента.

Эти величины центрированы, но, в отличие от показателя «отношение», хотя бы одна из них достигает крайнего значения. В данном примере таков объект G.

Не меняя рангов объектов для данного респондента — они такие же, как и для отношения, — предпочтения вполне могут изменить их при расчете среднего показателя по группе респондентов. А это означает и смену оценок группы в целом как «оценивающего субъекта».

Достоинство такого показателя в том, что при его расчете косвенно учитываются оценки и остальных объектов. Глядя на него, сразу можно сказать, какие объекты данный респондент явно предпочитает (+1) или столь же явно отвергает (-1). Т.о., предпочтения характеризуют «внутреннюю» структуру отношения респондента к рассматриваемым объектам как системе. Например, в данном случае можно утверждать, что респондент не столько предпочитает D и F, сколько отвергает G.

2.3.4. Приоритеты

Приоритет объекта показывает его место во «внутренней» иерарахии объектов. В данной методике для оценки такого приоритета применен метод расстановки приоритетов.

Метод расстановки приоритетов опирается лишь на «знак» ответа, игнорируя высказанную степень согласия. Это снижает влияние социально желательных ответов и позволяет «вытащить» другие скрытые зависимости между показателями.

Его результаты — на рис. 5. Справа от названий объектов — их ранги по значению приоритета.

mrp_ro_prim1

Рис. 5. Приоритеты респондента по отношению к объектам.

Несмотря на близость всех показателей по смыслу, они все же различаются и по значениям, и по связям с другими показателями. Более того, отклонение вида связи между показателями от «идеальной» может служить дополнительной характеристикой респондента.

Обусловлено это тем, что у нас такой «идеал» ответов имеется. Но об этом дальше.

2.3.5. Экспансивность

На примере этого показателя мы обсудим те проблемы, которые возникают при конструировании показателей вообще.

Как ввести меру «экстремальности» ответов, данных по балльной шкале? Этот вопрос я подробно обсудил ранееэкспансивность есть нормированное среднее абсолютное отклонение b-оценок респондента:

mrp_f_01

Рассчитанные по этой формуле значения представлены на рис. 6:

mrp_eb_prim1

Рис. 6. Экспансивности респондента «как есть».

В принципе, картина полностью ясна: наиболее крайние оценки выставлены объекту С, наиболее средние — А. Средняя величина характеризует респондента в целом, как единый показатель (здесь она равна 0,548). Смысл показателя вполне прозрачен — экспансивность респондента равна 55% от максимально возможной.

Теперь встанем на точку зрения человека, который полагает, что экспансивность измеряет не просто степень выраженности одного качества. Он полагает, что отсутствие экспансивности не есть «пустое место», но характеризует респондента как сдержанного, осторожного в оценках человека. Что является вполне определенным качеством, полярно связанным с экспансивностью.

Исследователь хочет использовать оба термина. Тогда ему нужна величина, которая совмещала бы в себе сразу ОБА таких полярных и взаимосвязанных качества. Ясно, что такая шкала с концами [-1;  +1] не имеет никакого модального, оценочного характера и выбирается исключительно из соображений удобства. Исследователю поневоле придется волюнтаристки назначить на один из один из концов экспансивность, а на противоположный — сдержанность. Кого куда — значения не имеет: чистая семантика и привычка! Но многие качества имеют позитивный или негативный оттенок в нашем сознании, ощущении и т.п. Тут-то и можно ориентироваться на «знаки» в такой парочке антонимов для того, чтобы «обоснованно» привязать их к шкале.

Пусть исследователь решил, что сдержанность, осторожность — это «плохо». Тогда он назначает этим качествам отрицательные значения, и -1 символизирует ну просто до отвращения сдержанного и осторожного типа. Т.е., при опросах он выбирает только ответ «трудно сказать». На другом конце (при +1) — просто фейерверк эмоций, крайняя выразительность и т.п. накал страстей: только «абсолютно не согласен» или «полностью согласен».

Преобразование к такой переменной производится по формуле:

e’ = 2·e — 1

Новая диаграмма имеет вид:
mrp_ec_prim1

Рис. 7. Экспансивности респондента при нормировке с общими параметрами.

В общем-то, ничего нового и выразительного мы не получили. Правда, мы сохранили возможность напрямую сравнивать между собой экспансивности различных респондентов, поскольку они измерены по общей шкале. Респондент скорее экспансивен, поскольку среднее значение по всем объектам равно 0,095 (=2*0,548-1, неточность из-за ошибки округления).

Произведем нормировку по персональным параметрам оценки так, чтобы объект, вызвавший наибольшую экспансивность, получил +1, а наименьшую -1. Вот как выглядит диаграмма:

mrp_ep_prim1

Рис. 8. Экспансивности респондента при нормировке с персональными параметрами.

Теперь можно сказать, что по отношению к объекту А респондент максимально для себя сдержан, осторожен в оценках, а по отношению к С — столь же несдержан, экспансивен. Остальные объекты вызывают у него «нормальную» реакцию.

Впрочем, интерпретация показателя может быть и другой. Это — прерогатива исследователя, который вводит данный показатель.

Для полноты картины рассмотрим и центрированный показатель:

mrp_en_prim1

Рис. 9. Центрированные нормированные экспансивности.

Теперь можно поговорить на тему о том, насколько сдержанность по отношению к объекту С превышает несдержанность по отношению к B и т.д., и т.п.

Главное — выбрать себе тот вид показателя, который именно вам интуитивно ясен и с которым вам легко работать — оценивать, интерпретировать, выдвигать гипотезы и пр. Как всегда — знание нескольких языков, наличие нескольких красок расширяет наши возможности.

3.2. «Калибровка»

Для любого сравнения надо иметь некую «базу» — «опорные» точки, систему координат и т.п. Именно по отношению к ним и определяется «положение» респондента, группы и т.п. предметов исследования.

Такими опорами обычно являются те частные случаи, в которых какие-то из исследуемых качеств выражены в предельной степени. Для одного качества тут проблемы нет — все, что попадает на края диапазона, по определению и есть такие опорные точки.

Нас интересуют респонденты с некоторой определенной системой отношений к объектам (т.е., структурой). Что это за объекты, нас не интересует. Полная аналогия с логикой — её тоже интересует формальная сторона суждений (структура!), а не их содержание.

Поэтому рассмотрим несколько «опорных» случаев, для каждого из которых:

  1. опишем респондента с некоторыми качествами;
  2. смоделируем его ответы;
  3. рассчитаем все его показатели.

Всю совокупность показателей такого «опорного» респондента надо рассмотреть в целом, как систему. Будем надеяться, что мы найдем такие их особенности, которые помогут сформулировать нужные интегральные, обощенные показатели (ИП).

3.2.1. Опорный случай 1: «отказник»

Первым, самым очевидным примером такого рода служит респондент, который:

  • всегда выбирает ответ «трудно сказать».

Как его назвать-то? Оппортунист, конформист, соглашатель, непротивленец? Назовем — «отказник»:

Таблица 8. Показатели «отказника».

mrp_t_neg

Как и следовало ожидать, все показатели одинаковы: отношения и предпочтения — просто нули, приоритеты равны 1/7, а экспансивность равна -1 (ну оч-ч-чень сдержанный человек). Объекты полностью неразличимы, при попытке их изобразить вместе сливаются в одну точку на любых графиках… Т.е., структуры как таковой нет.

В последней строке выведено среднее абсолютной отклонение (САО) показателя, выбранное в качестве меры его рассеяния. Естественно, что тут все отклонения отсутствуют.

Казалось бы, противоположностью «отказника» будет человек, который на все отвечает «абсолютно не согласен» или «полностью согласен». Вспомним ещё и про возможность дать все ответы «согласен» или «не согласен». М.б., это покажется удивительным, но ВСЕ показатели таких респондентов, кроме экспансивности, совпадают с «отказником»! Сведем их в таблицу:

Таблица 9. Показатели респондентов-«приколистов».

Тип Ответ Экспансивность
негативист -2 1
нонконформист -1 0
отказник 0 -1
конформист 1 0
подхалим 2 1

Это очень показательная таблица. Известно — иногда респондент не хочет отвечать, а отказаться по каким-то причинам не может. Или просто «прикалывается», желая досадить организаторам опроса. Таких респондентов из выборки, естественно, надо исключать. Иначе они вносят в результат неустранимые искажения.

Именно для «автоматического» устранения влияния таких респондентов на общие результаты и была разработана данная методика. Способ организации утверждений — их структура и последовательность предъявления — таковы, что отличаются все эти респонденты отличаются друг от друга только экспансивностью!!! При другой организации они имеют другие показатели, причем различающиеся. А это затрудняет интерпретацию получаемых результатов.

3.2.2. Опорный случай 2: «идеал»

Следующим опорным случаем разумно выбрать некоего антипода этим «отказникам». Естественно полагать таким человека, который имеет твердую иерархию объектов и склонен прямо об этом заявлять. Для нас он — настоящий «идеал», поскольку он:

  • полностью последователен в оценке объектов (т.е., его ответы всегда согласованны между собой);
  • всегда выбирает крайнюю степень по шкале ответов (т.е. только ±2).

Таблица 9. Показатели «идеала».

mrp_t_extr0

Экспансивность, как и следовало ожидать от такого человека, равна 1 для всех объектов. Значения отношений и предпочтений совпадают и образуют арифметическую прогрессию от +1 до -1 с шагом 1/3=0,333:
mrp_p_extr

Рис. 10. Предпочтения «идеала».

Обратим внимание на то, что приоритеты в данном «чистом» случае образуют прогрессию, явно — не арифметическую:
mrp_r_extr

Рис. 11. Приоритеты «идеала».

Приоритеты тоже можно было бы нормировать на диапазон [-1; +1]. Это даст возможность сравнивать не только приоритеты объектов при одном и том же числе объектов, но и при различном. Тогда мы получаем возможность сравнивать все показатели для некоторого объекта, который оценивался в различных исследованиях. Однако, пока мы этого делать не будем — и без того забот хватает.

Объединяя на одном графике отношения и приоритеты, получим «диаграмму рассеяния»:

mrp_d_extr

Рис. 12. Диаграмма рассеяния: «идеал».

На диаграмме выведена и линия квадратичного тренда, который очень неплохо аппроксимирует данные.

3.2.3. Опорный случай 3: «нейтрал»

Следующим опорным случаем выберем нечто среднее между «отказником» и «идеалом»:

  • всегда выбирает среднюю степень по шкале ответов (±1);
  • полностью последователен в оценке объектов (т.е., его ответы всегда согласованны между собой).

Его можно назвать «нейтралом»:

Таблица 10. Показатели «нейтрала».

mrp_t_neut

Экспансивность, как и следовало ожидать от такого человека, равна 0 для всех объектов. Остальное очень похоже на «идеал», что не удивительно. Отношения вдвое меньше и образуют арифметическую прогрессию от +0,5 до -0,5 с шагом 1/6=0,167. Значения предпочтений совпадают с «идеалом». А это оначает, что предпочтениями мы действительно выявляем «внутреннюю» структуру. Графики даже и приводить не буду — они аналогичны.

Поскольку и предпочтения, и приоритеты у «нейтрала» совпадают с «идеалом», то и «диаграммы рассеяния» тождественны.

Неясным остается один вопрос — кто же все-таки является наиболее «нормальным» случаем — «идеал» с его максимальной экспансивностью или же «нейтрал» с нулевой? По-моему, тут надо просто кого-то «назначить» и уже потом определять остальные случаи по отношению к нему. Для определенности я выбрал «идеал».

3.2.4. Опорный случай 4: «мономан»

Рассмотрим «мономана», который:

  • в любом утверждении всегда предпочитает один и тот же объект (А);
  • в остальных случаях всегда выбирает «трудно сказать».

Показатели и диаграммы:

Таблица 11. Показатели «мономана».

mrp_t_mono
mrp_p_mono

Рис. 13. Предпочтения «мономана».

mrp_r_mono

Рис. 14. Приоритеты «мономана».

3.2.5. Опорный случай 5: «фанатик»

Рассмотрим «фанатика», который:

  • в любом утверждении всегда максимально либо предпочитает один объект (А), либо отвергает другой (G);
  • в остальных случаях всегда выбирает «трудно сказать».

Показатели и диаграммы:

Таблица 12. Показатели «фанатика».

mrp_t_fan
mrp_p_fan

Рис. 15. Предпочтения «фанатика».

mrp_r_fan

Рис. 16. Приоритеты «фанатика».

Похоже на «мономана», но есть и отличия, причем вполне серьезные. На мой взгляд, эти отличия вполне соответствуют обыденному различению «мономана», который захвачен только одним «объектом страсти», а к остальным совершенно равнодушен, и «фанатика», для которого мир определяется полярным противопоставлением двух объектов — безусловно предпочитаемого (A) и столь же безусловно отрицаемого (G). Остальные им просто не различаются (ср. с показателями «отказника»).

3.2.6. Опорный случай 6: «путаник»

К важной характеристике человека можно отнести наличие четкой упорядоченности, иерархии ценностей, или, по крайней мере, умение её устанавливать. Это выражается в последовательности, согласованности его суждений. Т.е., из двух суждений A>B и B>C для такого человека следует, что A>C (> здесь знак предпочтения). Это свойство называется транзитивностью.

Если же он вдруг говорит, что C>A, то согласованность его приоритетов и предпочтений нарушается. В таком случае говорт о нетранзитивности приоритетов.

Рассмотрим «путаника», который отличается от идеала только одним ответом — вместо A>C он выбрал C>A:

Таблица 13. Показатели «путаника».

mrp_t_put
mrp_p_put

Рис. 17. Предпочтения «путаника».

mrp_r_put

Рис. 18. Приоритеты «путаника».

Совпадение значений для первых трех объектов естественны. Фоном выделены значения, отличающиеся от тех, что имеет «идеал». Отметим, что только приоритеты обоснованно показывают полную идентичность первой тройки объектов, поскольку они все отличаются от соответствующих значений для идеала.

Такая картина обусловлена тем, что нетранзитивную тройку образуют именно три первых объекта в иерархии, поэтому метод не может разрешить проблему. О чем и свидетельствуют равные приоритеты.

Но нетранзитивность может затрагивать и большее число объектов. Например, пусть имеем цепочку A>B>C>D, но D>A:

Таблица 13а. Показатели «путаника-2».

mrp_t_put2
mrp_p_put2

Рис. 17а. Предпочтения «путаника-2».

mrp_r_put2

Рис. 18а. Приоритеты «путаника-2».

Как видим, именно приоритеты позволяют нам «развести» отношения и предпочтения к объектам, попарно «совпадающим» в этих показателях. Естественно полагать, что показатели, взвешенные с приоритетами, являются более адекватными и «чувствительными».

3.2.7. Сколько же всего «опор»?

Понятно, что таких «опорных» типов можно придумать ещё немало. Это ведь моделирование — задаем некоторые характеристики человека и смотрим, как они должны проявиться в его ответах и показателях. Основная задача — сконструировать такие показатели, по которым эти типажи четко отделяются друг от друга (разваливаются на кучи). Что и позволяет вводить качественные факторы.

Можно ввести некоторую меру расстояния между «опорами» и построить соответствующее пространство. Тогда появится возможность определить, где именно «находится» респондент в этом пространстве.

Но главное другое — наличие таких опор позволяет производить содержательную классификацию респондентов. И только после этого имеет смысл говорить о распределении их по группам.

Ведь именно это нас и интересует — каков состав групп. А вовсе не средние значения показателей по группе, сколь бы заманчивыми не казались эти числа. Группа — это мыслительный объект, и только.

Ведь ситуация человека в толпе качественно отличается от опроса. Поэтому и его ответы не имеют ну никакого отношения к его действиям в толпе. Как, впрочем, и не в толпе.

Добавить комментарий

Заполните поля или щелкните по значку, чтобы оставить свой комментарий:

Логотип WordPress.com

Для комментария используется ваша учётная запись WordPress.com. Выход / Изменить )

Фотография Twitter

Для комментария используется ваша учётная запись Twitter. Выход / Изменить )

Фотография Facebook

Для комментария используется ваша учётная запись Facebook. Выход / Изменить )

Google+ photo

Для комментария используется ваша учётная запись Google+. Выход / Изменить )

Connecting to %s

%d такие блоггеры, как: