Аннотация

На материале опроса «Якоря карьеры» (559 человек) рассмотрены различные варианты укрупнения исходной шкалы и показано, что применение 10-балльной шкалы не оправдано, поскольку предполагаемое повышение «точности» измерения показателя является иллюзорным.

Содержание

  1. В чем проблема?
  2. Частоты
  3. Как выбирается ответ
  4. Укрупнение: 5 градаций
  5. Укрупнение: 7 градаций
  6. Укрупнение: 3 градации
  7. Другие варианты укрупнения
  8. Обсуждение и выводы

1. В чем проблема?

В данном варианте опросника «Якоря карьеры» применяется шкала с 10-ю градациями. Столь большое число «делений» представляется малооправданным  — человек вряд ли способен так «точно» определить степень своего согласия с предлагаемым утверждением или степень его важности. Поэтому можно предположить, что шкала с меньшим числом делений тоже окажется вполне подходящей для получения результатов.

При этом ни валидность опросника, ни содержание самих вопросов, на мой взгляд, отношения к делу не имеют. Возможно, я ошибаюсь. Проверить это можно только одним способом – сравнить результаты для разнообразных вариантов и сочетаний как шкал, так и выборок. Но их так много, что вряд ли кто-нибудь станет этим заниматься.

Однако уже имеющиеся данные мы можем «перерассчитать» на другую шкалу. В основе такого пересчета лежит предположение:

если на самом деле человек использует шкалу с более крупными отрезками, то оценки для соседних делений исходной, «мелкой» 10-шкалы выбираются им достаточно случайно

А раз так, то распределения частот для таких соседних делений должны мало отличаться друг от друга. По крайней мере, для большинства вариантов.

2. Частоты

Проверим это предположение. Прежде всего, рассмотрим максимальный уровень обобщения – суммарные частоты баллов (по всем вопросам):

Тут наблюдается интересная закономерность – частоты в паре соседних ответов «нечетный–четный» всегда меньше для тех ответов, что ближе к середине шкалы. Например, n1 > n2, n7 < n8. Они выделены желтым фоном. И наоборот – в паре «четный–нечетный» всегда больше та частота, что ближе к центру: n3 > n2, n6 < n7 (выделены светло-бирюзовым в строке долей). Такая симметричность при явном преобладании «позитивных» оценок (т.е., из правой части шкалы, больших баллов), на мой взгляд, весьма удивительна. Что за этим стоит в психологическом плане – судить не берусь, пусть психологи и разбираются (если им это нужно).

Представление о значимости ЯК для выборки в целом дает гистограмма суммарных частот ответов. Напоминаю, что стабильности работы и места жительства определяются по трем вопросам, в то время как остальные – по 5-ти.

Негладкость распределений способствует тому, что любой человек автоматически начнет мысленно сглаживать столбики, выделяя тенденцию. А она, вообще говоря, вполне хорошо задается тремя точками. Соответствующая таблица частот показывает четко, что снова частоты для 2 и 9 баллов везде ниже «крайних». Нарушается такая закономерность выражена только на самом «нижнем» уровне — для частот ответов на каждый вопрос. И то не очень — частота крайних баллов (1 и 10) меньше частот ближайших соседей (2 и 9) только в 5 случаях из 82 (6%). Причем по абсолютной величине такие частоты отличаются не более чем на 3 — просто мизерная величина, составляющая доли процента.

Все распределения по баллам для каждого вопроса весьма далеки от равномерного, да и от любого другого из известных теоретических. Явно превалируют «высшие баллы», что, м.б., обусловлено социальной желательностью исследуемых показателей.

3. Как выбирается ответ

Проверим, насколько различаются распределения соседних баллов. Очевидно, что делать это надо для каждого показателя отдельно – слишком уж различаются распределения ответов по показателям. В качестве меры выбран критерий хи-квадрат (с 4-мя или 2-мя степенями свободы). В таблице приведена значимость наблюдаемых отличий:

Маркировка цветом шрифта – обычная: синий на уровне р = 0,05, красный на уровне р = 0,01 и жирный красный – для р = 0,001. Как видим, больше всего отличий расположено в области больших значений шкалы. Поэтому можно сделать вывод, что

степень несогласия (неважности) оценивается респондентами более грубо, нежели согласия (важности)

Иными словами:

шкала оценки неравномерна и несимметрична (относительно своей середины)

Интеграция дала наибольшее число значимых отличий – 5 из 9. Причем основное отличие внес вопрос №39, который вообще стоит особняком и заслуживает отдельного обсуждения.

Следующей идет стабильность работы с 3 значимыми отличиями. 4 показателя имеют 1 или 2 значимых отличия, а служение и стабильность места жительства их не имеют вообще.

В общем, значимых на уровне 0,05 и выше отличий имеется всего 14 из 81 (17,3%). Это и позволяет выдвинуть такие предположения:

  • при большом числе делений шкалы респонденты из двух соседних позиций выбирают ответ случайно;
  • респонденты тяготеют к крайним позициям на шкале.

4. Укрупнение: 5 градаций

Простейшим преобразованием 10-балльной шкалы в 5-балльную будет попросту объединение соседних ответов в один – «сдваивание» делений:

Старые баллы 1-2 3-4 5-6 7-8 9-10
Середина 1,5 3,5 5,5 7,5 9,5
Новые 1 2 3 4 5

Естественно поинтересоваться, какую же ошибку мы совершаем при такой замене. Т.е., насколько получаемые при такой «укрупненной» шкале значения показателей отличаются от полученных по «полной» шкале. Вот таблица частот и других статистик:

Отличие средних, вычисляемое как (новое/старое – 1), оказалось на удивление маленьким – не превышающим 1,8%. Ей-богу, просто жестоко из-за такой иллюзорной точности заставлять человека мучиться с выбором из 10 позиций вместо 5-ти!
«Проблема» сравнения значений, получаемых при столь различных (внешне!) шкалах, попросту отсутствует при надлежащей нормировке показателей.

Поскольку левая и правая части шкалы отличаются по «плотности показаний», то попробуем провести несимметричное и неравномерное преобразование по схеме:

Старая 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Середина 1,5 4 6,5 8,5 10

Частоты и статистики таковы:

Результаты слегка ошеломляют: максимальная ошибка не превосходит 0,9% — меньше, чем при равномерном попарном укрупнении. А вот схема

|1+2+3|4+5|6+7|8+9|10|

приводит к максимальной ошибке уже в 2,4%. Хуже, чем предыдущая.

Так что вводимая неравномерность может быть и неудачной. Конечно, все получено на данной выборке, и нельзя автоматом переносить все результаты на другие выборки и шкалы, но что тут есть над чем подумать — несомненно.

5. Укрупнение: 7 градаций

Рассмотрим различия, беря уже тройки делений-соседей:

Тезис о несимметричности 10-балльной шкалы подтверждается. Даже при таком укрупнении нашелся диапазон (2-4) с незначимыми отличиями. Да и его соседи имеют значимые отличия только для одного из показателей.

Всего же отличий — 27 из 72 (37,5%). Интеграция просто сдурела, для остальных число отличий выросло до3-4, и только стабильность мж выдерживает характер. Отмечу, что больше всего различий находится в части шкалы с большими баллами. Похоже, что в этом конце шкалы респонденты выбирают ответ менее случайно, нежели в противоположном, на котором ставятся низкие баллы. Т.е., свое согласие человек оценивает более тщательно, нежели несогласие! И здесь, вполне возможно, сказывается желательность ответов. Тем не менее, без дополнительных исследований я не берусь судить о том, каковы д.б. интервалы в «истинной» шкале. Строго говоря, давно

назрело исследование равномерности балльной шкалы

Пока же оно не проведено, посмотрим, что может дать неравномерное и симметричное укрупнение имеющейся шкалы, при котором новые диапазоны содержат неодинаковое число делений исходной шкалы. Желая сохранить нечетное число делений в новой шкале, выберем число её делений равным 7.

Соображения, которые помогли бы выбрать те диапазоны, частоты которых следует объединить, примерно таковы. Крайние (1 и 10) остаются как есть, поскольку они превосходят соседей, а средние (5 и 6) объединяются как центральные. Из оставшихся — по 3 позиции слева и справа от центра – надо объединить какие-то две. Тут имеем 2 варианта:

а) 2 и 3+4 (9 и 8+7)

б) 2+3 и 4 (9+8 и 7)

Выбор подсказывается таблицей «удвоения» — 2+3 и 3+4 одинаково мало различаются, а вот вариант 8+9 имеет меньше значимых отличий, чем 7+8. Поэтому новая, 7-балльная, шкала получается так:

Старая 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Середина 1 2,5 4 5,5 7 8,5 10
Новая 1 2 3 4

5

6 7

Оно как-то даже и красиво получилось: объединение соседней пары то есть, то пропускается. Результаты можно увидеть здесь. Несмотря на «горбы», получающиеся при объединении двух частот, и «выбитые зубы» при Б=3 и Б=5, результирующие средние отличаются от «точных» не более чем на 1%! А для двух показателей и для «средней ориентации на карьеру» они вообще отсутствуют… Так что 10-балльная шкала, похоже, просто не нужна.

7. Укрупнение: 3 градации

Пойдем уже дальше и рассмотрим уже чуть ли не качественную шкалу – в три градации. Для начала произведем «симметричное» укрупнение:

Старая 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Середина 2 5,5 9
3 градации нет ? да

Результаты столь бесцеремонного обращения с тонкой материей «социологического (психологического) измерения» здесь.

Максимальное отличие – не более 4%… И оно надо – требовать от человека оценку от 1 до 10 баллов? Я бы сказал – не только жестоко, но и бессмысленно.  А насколько лучше классифицируются сами распределения, хорошо видно на гистограмме.

Значимости различий снова говорят о неравномерности шкалы — в области больших значений шкалы и различий больше.

Я рассмотрел и два варианта «неравномерного» укрупнения до 3-х градаций:

  • (1+2+3+4+5) – (6+7+8) – (9+10)
  • (1+2+3+4) – (5+6+7+8) – (9+10)

В обоих случаях максимальная ошибка не превышала 9%.

8. Другие варианты укрупнения

Поскольку исходная шкала имеет четное число делений, то я проверил и такие «четные» же укрупнения:

  • |1+2+3|4+5|6+7|8+9+10| (ошибка – не более 2,1%)
  • |1+2|3+4+5|6+7+8|9+10| (ошибка – не более 2,2%)

Но я думаю, что четное число делений, которое предлагается для того, чтобы «избежать нейтральной позиции», на самом деле приводит лишь к тому, что респондент в случае трудного выбора сделает его случайно. Расчёт на некие «подсознательные импульсы, определяющие его выбор», довольно необоснован. Это предположение, как и любое другое, следует проверить. К счастью, похоже, что от него мало что зависит.

8. Обсуждение и выводы

Конечно, полученные результаты говорят лишь о том, что в случае данного опроса, для конкретной выборки, 10 градаций шкалы попросту не нужны. Строгая проверка включала бы в себя сравнение результатов, полученных при использовании нескольких шкал с различным числом градаций на сравнимых выборках. Неплохо бы и на различных тестах-опросах.

Но интуиция мне говорит, что, при всех неизбежных изменениях ответов для разных шкал:

максимальное число делений для оценки равно 7

А для качественной оценки, которая чаще всего только и м.б. получена от респондента при ответе, вполне достаточно 3.

Если же нужно учесть и степень, и знак отношения, то наиболее адекватное число делений равно 5. Это дает возможность выставить оценки как экспансивным «экстремалам», так и осторожным «конформистам».

Кроме того, можно с большой долей уверенности утверждать, что «эффект края», заключающийся в «сгущении» оценок на краю социально-желательных оценок, нельзя убрать увеличением числа вопросов. Растяжение этого участка шкалы требует других подходов. Например, несимметричной шкалы.

Четное число (в частности, 4) порождает «шум» — случайные ответы около «центра». Хотелось бы проверить. Но тут уж есть кафедры психометрии и социометрии, им и карты в руки. Заодно и куча дипломных тем…

Реклама

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: