Тема 4. Типы шкал и методы анализа информации

В зависимости от того, насколь­ко широк круг математических операций, допустимых для обра­ботки и получения выводов, в социологии чаще всего используют шкалы следующих типов (если расположить их в порядке возрастания соответствующего уровня измерений)³³: номинальные, ранговые, интервальные, пропорциональные. Все они разработаны и введены в научный оборот С. Стивенсом. Чем выше уровень шкалы, тем больше математических действий можно совершать с соответствующими числовыми значениями. Проблемы, которые возникают при построении одномерных частотных таблиц, связаны с типом шкалы.

3. 1. Номинальная шкала

С помощью номинальной шкалы (шкалы наи­менований) мы измеряем такие перемен­ные, которые не могут количественно отличаться друг от друга: каждое значение представляет собой отдельную категорию, и зна­чение своего рода ярлыком или именем. Значе­ния невозможно сравнивать между собою по принципу «больше-меньше», «выше-ниже» и т. п. Такие переменные невозмож­но складывать, вычитать, умножать и делить. Поэтому данные, полученные по номинальной шкале, резюмируются с помощью простого частотного распределения (табл. 7 и 8)³⁴.

Таблица 7

Распределение респондентов по полу

Пол	Частота	Процент
Мужчины	399	44,3
Женщины	496	55,0
Всего	895	100,0

Таблица 8

Распределение респондентов по социально-профессиональному статусу

Социально-профессиональный статус	Частота	Процент
Руководители предприятий	16	1,8
Предприниматели	52	5,8
ИТР	83	9,3
Непроизводственная интеллигенция	89	9,9
Служащие без специального образования	48	5,4
Квалифицированные рабочие	93	10,4
Рабочие средней и низкой квалификации	102	11,4
Неработающие пенсионеры	226	25,3
Прочие	186	20,8
Всего	895	100,0

Для данных номинального уровня измерение центральной тен­денции производится с помощью определения моды (в табл. 7 модальную категорию представляют женщины, в табл. 8 — неработающие пенсионеры). Выявляя центральную тенденцию, следует обращать вни­мание на максимальные и минимальные значения изучаемой пе­ременной - это сразу дает представление о масштабах изменения рассматри­ваемой переменной.

Помимо центральной тенденции измеряют и дисперсию. Для дан­ных номинального уровня наибольшая дисперсия проявляется в тех случаях, когда наблюдения распределены поровну между категориями (например, одинаково число мужчин и женщин). Полное отсутствие дисперсии проявляется в тех случаях, когда все наблюдаемые зна­чения переменной совершенно однородны – это представляет существенное препятствие для дальнейшего анализа. Например, при изучении взаимосвязи между полом и занятостью в выборке опроса оказались одни муж­чины. Поскольку налицо отсутствие дисперсии (т.е. нет вариаций по полу), сравнение провести нельзя. Самый простой одномерный анализ, проведенный в процессе сбора данных, поможет скорректировать выборку.

Удобным средством такого анализа слу­жит графическое отображение рядов распределений. На рис. 11³⁵ в виде столбчатой диаграммы изображено распределение, пред­ставленное в табл. 8. Столбчатая (столбиковая) диаграмма представляет собой ряд столбцов; каждый из них — это процент или частота данного значения пере­менной. На рис. 12³⁶ приведена круговая (pie-diagram - «пирожковая диаграмма») диаграмма реестра голо­сов, поданных на выдвижении кандидатов в президенты.

Рис. 11. Столбчатая диаграмма

Рис. 12. Распределение голосов, поданных за кандидатов

Кумулята для номинальной шкалы не строится, полигон построить можно. Но отрезки, связывающие отдельные точки, мы не можем интерпретировать.