Меню

Как называется обоснованность всякой процедуры измерения



Проблема надежности измерения: обоснованность, устойчивость и точность (правильность).

Обоснованность шкалы заключается в том, что с ее помощью целенаправленно измеряют вполне опреде­ленное свойство или признак, не смешивая его с другими. В зарубежной и отечественной (особенно в психологической) литературе вместо термина «обоснованность» часто используется как его аналог понятие «валидность».

Чтобы повысить обоснованность измерения, исполь­зуют ряд технических приемов: логические рассуж­дения на основе опыта и здравого смысла, тест по «эталонной группe», поиск независимого критерия, использование метода судей.

Устойчивость измерения выражается в однознач­ности информации, которую мы извлекаем с помощью данной процедуры. Нередко устойчивость ошибочно отождествляют с надежностью процедуры в целом. Наиболее распространенный прием контроля на устойчивость: повторное измерение, мера сдвига.

Точность и правильность измерения зависят от: степени устойчивости измеряемого объекта или свойства, чувствительности эталона измерения (дробности пунктов шкалы), отсутствия систематических ошибок измерения от устой­чивости измерения.

Дробность метрики — чувствительность шкалы — прямо связана с точностью измерения. Шкала в 10 де­лений измеряет точнее, чем в 5 или 3 деления.

Относительная ошибка позволяет сопоставлять пра­вильность замеров по двум и более шкалам разной чувствительности и таким путем отработать оптималь­ный инструмент. Напомним, что, в отличие от абсолют­ной, относительная ошибка исчисляется не в долях по­грешности деления шкалы, а в соизмеримом, определен­ным образом нормированном показателе.

Метод эксперимента в рекламной деятельности. Понятие идеального и реального эксперимента. Условия причинной связи двух переменных (А,В).

Понятие “идеальный эксперимент” ввел в употребление Д. Кэмпбелл. Идеальный эксперимент предполагает изменение экспериментатором только независимой переменной, зависимая переменная контролируется. Другие условия эксперимента остаются неизменными. Идеальный эксперимент предполагает эквивалентность испытуемых, неизменность их характеристик во времени, отсутствие самого физического времени, возможность проводить эксперимент бесконечно. Следствием этого является проведение всех экспериментальных воздействий одновременно. Идеальный эксперимент противостоит реальному, в котором изменяются не только интересующие исследователя переменные, но и ряд других условий. Соответствие идеального эксперимента реальному выражается в такой его характеристике, как внутренняя валидьость– достоверность результатов, которую обеспечивает реальный эксперимент по сравнению с идеальным. Внутренняя валидность характеризует меру влияния на изменение зависимой переменной тех условий, которые варьирует экспериментатор. Чем больше влияют на изменение зависимой переменной неконтролируемые исследователем условия, тем ниже внутренняя валидность эксперимента. Следовательно, больше вероятность того, что факты, обнаруженные в эксперименте, являются артефактами.

Планирование эксперимента необходимо для выявления влияния независимой переменной на зависимую за счет контроля других переменных. Высокая внутренняя валидность – главный признак хорошего эксперимента. Не все переменные, влияющие на результат исследования, можно учесть или исключить (элиминировать). Те из них, которые нарушают внутреннюю валидность, называют “побочными”. К числу побочных, полностью не устранимых переменных относят влияние фактора времени, фактор задачи, фактор индивидуального различия.

Эксперимент должен воспроизводить внешнюю реальность. Эксперимент, который полностью воспроизводит внешнюю реальность, называется экспериментом полного соответствия. Разумеется, в реальности полное соответствие недостижимо. Мера соответствия экспериментальной процедуры реальности характеризует внешнюю валидность эксперимента.

Дополнительные переменные, которые требуют учета в эксперименте, влияют на внешнюю валидность. Если от внутренней валидности зависит достоверность экспериментальных результатов, то от внешней – переносимость результатов из лабораторных условий на реальные процессы и обобщение их на другие сферы реальности.

Наконец, связь теории и реальности отражается в адекватности теории реальности и прогностичности ее предсказаний. Кэмпбелл ввел еще одно важное понятие, характеризующее валидность эксперимента, а именно – конструктивную валидность. Конструктная валидность выражает адекватность метода интерпретации экспериментальных данных теории, т. е. в структуру следует ввести четвертую составляющую – интерпретацию: теория–эксперимент–интерпретация–реальность. Таким образом, внутренняя валидность определяется достоверностью интерпретации экспериментального эффекта как связи изучаемой причины и следствия (отношение эксперимент–интерпретация), а конструктная валидность – правильностью употребления терминов той или иной теории при интерпретации данных эксперимента.

Кэмпбелл отмечает, что установление внутренней валидности требует отбраковывания альтернативных объяснений связи между зависимой и независимой переменными. Установление конструктивной валидности требует отказа от альтернативных интерпретаций соотношения причины и следствия с понятиями, взятыми из той или иной теории. С точки зрения Кэмпбелла, хороший эксперимент должен:

1) выявлять временную последовательность предполагаемых причины и следствия;

2) показывать, что вероятные причины и эффект взаимосвязаны (ковариантны);

3) исключать влияние побочных переменных, которым можно было бы объяснить экспериментальный эффект; 4) исключать альтернативные гипотезы о теоретических конструктах, объясняющих эту связь.

Поперечные профили набережных и береговой полосы: На городских территориях берегоукрепление проектируют с учетом технических и экономических требований, но особое значение придают эстетическим.

Общие условия выбора системы дренажа: Система дренажа выбирается в зависимости от характера защищаемого.

Источник

Обоснованность измерения

Проверка обоснованности шкалы предпринимается лишь после того, как установлены достаточные правильность и устойчивость измерения исходных данных. Как уже отмечалось, проверка обоснованности — достаточно сложный про­цесс я, как правило, не до конца разрешимый, И поэтому нецелесообразно сначала применять трудоемкую технику для выявления обоснованности, а после- Этого убеждаться в неприемлемости дан­ных вследствие их низкой устойчивости.

Обоснованность данных измерения — это доказательство соответ­ствия между тем, что измерено, и тем, что должно было быть измерено. Некоторые исследователи предпочитают исходить из так называемой наличной обоснованности, т. е. обоснованности в понятиях использованной процедуры. Например, считают, что удовлет­воренность работой— это то свойство, которое содержится в /от­ветах -на вопрос: «Удовлетворены ли Вы работой?» В серьезном социологическом исследовании, имеющем целью проверку некоторые теоретических гипотез, такой сугубо эмпирический подход не­приемлем.

Остановимся на возможных формальных подходах к выяснению уровня обоснованности методики. Их можно разделить на три группы: 1) конструирование, типологии в соответствии с целями иссле­дования на базе нескольких признаков; 2) использование парал­лельных данных; 3) судейские процедуры.

Первый вариант нельзя считать формальным методом — это все­го лишь некоторая схематизация логических рассуждений, начало процедуры обоснования, которая может быть на этом и закончена, а может быть подкреплена более мощными средствами.

Второй вариант требует использования по крайней мере двух источников для выявления одного и того же свойства. Обоснованность определяется степенью согласованности соответствующих данных.

В последнем случае мы полагаемся на компетентность судей, которым предлагается определить, измеряем > ли мы нужное Вам свойство или что-то иное.

Читайте также:  Как правильно измерить туалет

Рассмотрим предложенные варианты последовательно. Конструированная типологиях Один из способов —использова­ние контрольных вопросов, которые _в совокупности- с основными дают большее приближение к содержанию изучаемого свойства, раскрывая различные его стороны.

Например, можно определять удовлетворенность работой лобо­вым вопросом: «Устраивает ли вас Ваша нынешняя работа?» Комбинация его с двумя другими косвенными: «Хотите ли Вы перейти на другую работу?» и «Предположим, что Вы по каким-то причинам временно не работаете. Вернулись бы Вы на свое прежнее месте работы?» позволяет произвести более надежную дифферен­циацию респондентов. Типология по пяти упорядоченным группам от наиболее удовлетворенных работой до наименее удовлетворенных проводится с помощью «логического квадрата.

Обоснованность в подобного рода типологии не доказывается каким-либо формальным критерием и опирается на логические доводы.

Единственное требование, которое может быть выдвинуто при конструировании такого рода типологии,— это положительная кор­реляция между составляющими ее признаками. Отсутствие положительной взаимосвязи между вопросами может свидетельствовать о том, что мы не понижаем сущности измеряемого явления.

Так, попытка построить типологию самостоятельности инженера в работе на базе двух вопросов — сложность получаемых инже­нером заданий (плюс за сложность) и обращение его за консуль­тациями (плюс за самостоятельное решение) — оказалась неудач­ной, ибо вопросы коррелировали отрицательным образом и как раз сложность задания предполагала обращение к консультациям.

Параллельные данные. Нередко целесообразно разработать два равноправных приема измерения заданного признака, что позволяет установить обоснованность методов относительно друг друга, т.е. повысить общую обоснованность путем сопоставления двух неза­висимых результатов.

Классифицируем параллельные процедуры в зависимости от соотношения методов и исполнителей: а) несколько методов — один исполнитель. б) один метод — несколько исполнителей; в) несколь­ко методов — несколько исполнителей.

Несколько методов — один исполнитель. Здесь один и тот же исполнитель использует два или более различных метода для изме­рения одного и того же свойства.

Рассмотрим различные способы использования этого метода, и прежде всего — эквивалентные шкалы. Понятие эквивалентности тесно связано здесь с психологическим явлением социальной установки. Всевозможные акты поведения, обусловленные некоторой установкой, или состояние (Предрасположенности к определенному поведений: составляют целостность (универсум) данной предрасположенности. Универсум можно описать совокупностью признаков.

Возможны равнозначные выборки признаков для описания — измерения социальной установки. Эти выборки и образуют парал­лельные шкалы, обеспечивая параллельную надежность.

Каждую шкалу рассматриваем как способ измерения некоторого свойства в зависимости от числа параллельных шкал имеем ряд способов измерения. В качестве исполнителя выступает респондент, дающий ответы одновременно по всем параллельным шкалам. Все ответы сортируем в зависимости от принадлежности ki шкале и та­ким образом получаем параллельные данные.

При обработке такого рода данных следует выяснить два момента: 1) непротиворечивость пунктов отдельной шкалы; 2) согласо­ванность оценок по разным шкалам.

Первая проблема возникает в связи о тем, что модели ответов не представляют идеальной картины: ответы нередко, противоречат ДРУГ другу, Такая противоречивость свойственна как кумулятивным, так я некумулятивным шкалам. Поэтому встает вопрос, что принимать за истинное значение оценки респондента на данной шкале.

Вторая проблема непосредственно касается сопоставления па­раллельных данных,

Рассмотрим пример неудавшейся попытки повысить надежность измерения признака «удовлетворенность инженера профессией» с помощью трех параллельных порядковых шкал. Приведем две из них:

15 суждений (в порядке, обозначенном слева) предъявляются респонденту общим списком, и он должен выразить свое согласие или несогласие с каждым из них. Каждому суждению присваива­ется оценка, соответствующая его рангу в указанной шкале (спра­ва). (Например, согласие с суждением 4 дает оценку «1», согласие с суждением 11 —оценку «5» и т. д.).

Рассматриваемый здесь способ предъявления суждений списком дает возможность проанализировать пункты шкалы на непротиво­речивость. При использовании упорядоченных номинальных шкал обычно считается, что пункты, образующие шкалу, взаимно исклю­чают друг друга и респондент легко, найдет тот из них, который ему подходит.

Изучение распределений ответов показывает, что респонденты выражают согласие с противоречивыми (с точки зрения исходной гипотезы) суждениями. Например, по шкале «S» 42 человека из 100 одновременно согласились с суждениями 13 и 12, т. е. с двумя противоположными суждениями.

Наличие в ответе противоречивых суждений приводит к необходимости вычислять ошибку противоречивости. Это будет разница в рангах, наиболее противоположных для данной шкалы суждений в ответе респондента.

Итак, средние ошибки, характеризующие противоречивость для рассматриваемых шкал, оказались равными

Ошибка в 1,57 балла при пятибалльной оценке, видимо, слишком велика, чтобы считать шкалу приемлемой.

Для эквивалентных шкал итоговая оценка респондента рассчи­тывается как суммарная (или усредненная) оценка по разным шка­лам. Однако для правомерности такой процедуры необходимо уста­новить соответствие оценок респондента по всем рассматриваемым шкалам.

В вышеприведенном примере такого соответствия не наблюда­лось, что сказалось на коэффициенте корреляции r= -0,02.

Поиск эквивалентной процедуры для повышения надежности шкалы весьма утомительная и кропотливая операция. Поэтому данный прием можно рекомендовать лишь при разработке ответ­ственных психологических тестов или методик, предназначенных для массового употребления или панельных исследований.

Один метод — несколько исполнителей. Если метод надежен, то разные исполнители дадут совпадающую информацию, но если Их результаты плохо согласуются, то либо измерения ненадежны, ли­бо результаты отдельных исполнителей нельзя считать равноцен­ными. В последнем случае надо установить, нельзя ли считать ка­кую-либо группу результатов заслуживающей большего доверия. Решение этой задачи тем более важно, если предполагается, что одинаково допустимо получение информации любым из рассматри­ваемых методов (например, использование самооценок против оце­нок). Анализ параллельных данных с помощью описанных ниже процедур позволит установить правильность такого предположения.

Для количественных признаков при решении вопроса о согласо­ванности оценок нескольких исполнителей предлагается выявить ошибки соответствия одним из приемов, рассмотренных при изуче­нии устойчивости. Прежде всего, поскольку мы имеем здесь слу­чай прямых групповых наблюдений, наиболее адекватной оценкой совпадения данных является средняя квадратическая ошибка.

Пусть каждый раз измерение производят два человека, и респонденту приписывается значение в виде средней (х) из двух ис­ходных. Оценку точности такого измерения следует производить по формуле

Пример. Двое судей оценивают опытность инженера в работе по семибальной шкале. Предположим, что 13 респондентов получили такие оценки:

Итак, средняя ошибка при таком способе оценивания респондента составляет почти 1 балл. В том случае, если число измерений каждого объекта равно 3, формула для расчета ошибки будет

Читайте также:  Измерение гальванических токов во рту

где n – число респондентов (объектов).

s 2 i – дисперсия оценок i-го респондента.

Допустим, что рассмотренную выше совокупность из 13 респон­дентов оценивают не двое, а трое судей, т. е. добавляется еще одна строчка данных и следующие расчеты:

Как видно, оценивание с помощью трех лиц значительно надеж­нее, чем с помощью двух (соответствующие ошибки 0,69 и 0,97).

Обоснование измеряемого свойства путем определения уровня согласованности нескольких шифровальщиков — классический при­ем, используемый в контент-анализе документов. Этот метод, вы­явления надежности особенно необходим здесь, ибо, как правило, анализируемый документ не имеет в тексте четких границ измеря­емого признака, референты которого расплывчаты и толкуются неоднозначно, самые детальные инструкции по шифровке все же не дают исчерпывающих указаний.

Тем же способом можно изучать совпадения оценок и самооце­нок. Если согласованность оценок со стороны «судей» и соответ­ствующих самооценок респондентов будет достаточно высокой, это может означать, что методика достаточно обоснованна. Во всяком случае, одновременное использование оценок и самооценок дает возможность глубже понять сущность измеряемых признаков, уточнить их смысл.

Несколько методов и, несколько исполнителей. Одним из спосо­бов установления обоснованности измерения некоторого качества у одного и того же респондента (объекта) .является фиксирование данного свойства разными исполнителями, владеющими разными .методами. Как и предыдущих случаях, здесь нельзя установить некую абсолютную, обоснованность, поэтому рассматривается лишь, обоснованность одного способа относительно другого.

Такая ситуация наблюдает, например, в случае, если руководитель ранжирует своих подчиненных по какому-то качеству а ис­следователь ранжирует этих же людей на основании их опроса по специально разработанной методике. Скорее всего надежность пер­вого способа ранжирования значительно выше, и обоснованность второго метода следует проверять по его согласованности с первым.

Используя параллельные методы измерения одного и того же свойства, исследователь сталкивается с целым рядом трудностей.

Во-первых, неясно, в какой мере оба метода измеряют одно и то же качество объекта, причем, как правило, формальных крите­риев для проверки такой гипотезы не существует. Следовательно, необходимо прибегнуть к содержательному (логико-теоретическому) обоснованию того или иного метода.

Во-вторых, если обнаруживается, что параллельные процедуры измеряют общее свойство (данные существенно не различаются), остается вопрос о теоретико-содержательном соответствии этих процедур, .

Нельзя не признать, что сам принцип использования парал­лельных процедур оказывается, не формальным, а скорее содержа­тельным принципом, и решение остается за теоретико-методологи­ческой концепцией исследования.

Именно теоретическая позиция исследователя, теоретическая обоснованность метода измерения оказываются решающими фак­торами при решении вопроса о предпочтительности той или иной процедуры. Такое заключение необходимо сделать по отношению к параллельным процедурам, когда ни одна из них не обладает большей достоверностью по сравнению с другой.

Метод судейства при обосновании процедур измерения. Один из широко распространенных подходов к установлению обоснован­ности — это использование так называемых судей. Исследователи обращаются к определенной группе людей с просьбой выступить в качестве судей или компетентных лиц. Им предлагают набор признаков, предназначенный для измерения изучаемого явления, и просят оценить правильность отнесения каждого из признаков к этому объекту. Совместная обработка мнений судей позволит присвоить признакам веса или, что то же самое, шкальные оценки в измерении изучаемого явления. В качестве набора признаков мо­жет выступить список отдельных суждений, серия предметов, со­вокупность обследуемых лиц и т. д.

Процедуры судейства многообразны. Способ выявления отноше­ния признаков к измеряемому свойству определяет сущность ме­тода. Это могут быть методы парных сравнений, ранжирования, последовательных интервалов и т. д. В каждом случае, выбирая ту или иную технику судейства, необходимо учитывать ее специ­фические возможности, влияющие на уровень обоснования судей­ских оценок.

Вопрос о том, кого следует считать судьями, достаточно дискуссионен. Судьи, выбираемые в качестве представителей изучаемой совокупности так или иначе должны представлять ее микромо­дель: по оценкам судей исследователь определяет, насколько адек­ватно будут истолкованы респондентами пункты опросной процеду­ры или другие обращенные к респонденту стимулы.

Однако при отборе судей возникает трудноразрешимый вопрос, каково влияние собственных установок судей на их оценки, ведь эти установки Могут существенно отличаться от установок обследу­емых в отношении того же самого объекта.

Ясно, что в каждом конкретном случае следует осуществлять контроль такого рода ошибок применительно к данной выборке судей.

Так, используя мужчин и женщин в качестве судей для оценки потенциальных творческих возможностей различных занятий на досуге, нашли, что установки судей-мужчин существенно отлича­ются от установок судей-женщин. Более того, их установки зави­сят от того, увлекается ли сам судящий данным видом досуга. На­пример, женщины, которые занимаются рукоделием, значительно выше оценивают творческие возможности этого занятия, чем те, которые им не занимаются.

В общем виде решение, проблемы состоит в том, чтобы: а) вни­мательно проанализировать состав судей с точки зрения адекват­ности их жизненного опыта и признаков социального статуса соответствующим показателям обследуемой генеральной совокупно­сти; б) выявить эффект индивидуальных уклонений в оценках судей относительно общего распределения оценок. Наконец, следу­ет оценить не только качество, но и объем выборочной совокупно­сти судей. Здесь также нет единодушия между специалистами. Рекомендуется брать то 25—30 человек, то 200—300 и более. Серьезных обоснований в обоих случаях не приводится.

Рассмотрим эту проблему на языке измерения. Поскольку судьи должны измерить некоторое свойство, которое содержится в данном признаке, процедуру судейства можно понимать таким обра­зом: каждый судья i (1 = 1, 2, . N), измеряя одно и то же свой­ство, дает признаку некоторую оценку х и помещает его в неко­торый класс значений. Имея оценки N судей, получаем N измере­ний одного и того же признака. Если признаков k, то имеем Nk измерений. Количество судей надо поставить в прямую зависимость от вариаций их мнений и, таким образом, от однозначности изме­ряемого объекта.

С одной стороны, это количество определяется согласованностью: если согласованность мнений судей достаточно высокая и соответ­ственно ошибка измерения мала, численность судей может быть небольшой. Нужно задать значение допустимой ошибки и на ос­новании ее рассчитать требуемый объем выборки.

При обнаружении полной неопределенности объекта, т. е. в слу­чае, когда мнения судей распределятся равномерно по всем кате­гориям оценки, никакое увеличение объема выборки судей не спа­сет ситуацию и не выведет объект из состояния неопределенности.

Читайте также:  Определение формула единица измерения сдвига по фазе

С другой стороны, количество измерений и соответственно чис­ло судей должны быть целесообразными. Очевидно, что 1000 судей дадут более надежные данные, но разумнее ограничиться мень­шим количеством, особенно если требования к точности измерения являются не слишком высокими.

Здесь возникает проблема точности (устойчивости) измерения. Рассмотрим с этой точки зрения принципиально разные варианты судейства:

1) производится классификация состояний объекта (сам объект имеет качественные градации);

2) находится количественная оценка изменяющихся состояний объекта, представляющих собой континуум.

В первом случае при определении объема выборки судей необходимо задать некоторый уровень определенности в их мнениях, т. е. энтропия распределения оценок должна быть не выше некоторого порогового значения. Во втором задается уровень допустимой ошибки. Далее возникает вопрос о численности градаций в судей­ских оценках, что относится к чувствительности любой измеритель­ной процедуры. В общем случае речь идет не о чем ином, как о чувствительности измерения, зависящей и от изменчивости объек­та, и от устойчивости инструмента измерения. Основной способ определения дробности судейских оценок — выявление их устойчи­вости путем двух последовательных (современным интервалом) судейств по единой процедуре. Эта операция уже рассматривалась выше в разделе об устойчивости.

Если объект достаточно не определен, то большое число града­ций только внесет дополнительные помехи в работу судей и не принесет более точной информации. Нужно выявить устойчивость судейских мнений с помощью повторной пробы и соответственно сузить число градаций.

Выбор того или иного конкретного способа, метода или техники проверки на обоснованность зависит от многих обстоятельств.

Прежде всего следует четко установить, возможны ли какие-то существенные отклонения от запланированного предмета измере­ния. Как правило, интерпретация полученных данных вследствие различных погрешностей измерения не отвечает полностью эмпи­рической интерпретации понятий или свойств, которыми, согласно гипотезе, обладает этот объект. Бели программа исследования ста­вит чрезвычайно жесткие рамки следует использовать не один, а несколько приемов проверки данных на обоснованность, с тем чтобы четко определить границы достоверности заключения по ги­потезе. Если же она не столь жестко ограничивает содержание объекта, уточнение уровня обоснованности поможет интерпретиро­вать данные в несколько иных направлениях в соответствии с ре­зультатами проверки на обоснованность исходного измерения.

Во-вторых, нужно иметь в виду, что уровни устойчивости и обоснованности данных тесно взаимосвязаны. Неустойчивая инфор­мация уже в силу недостаточной надежности при этому критерию не требует, слишком строгой проверки на обоснованность. Следует обеспечить достаточную устойчивость и уже затем принять соот­ветствующие меры для уточнения границ интерпретации данных

Наконец, надо сказать, что для оперативных Исследований, про­грамма которых разработана лишь в общем виде: (т. е, имеется скорее общий набросок логики исследования, общий замысел), мож­но ограничиться проверкой данных на устойчивость, используя эту информацию. Для некоторых, хотя бы гипотетических, суждений относительно обоснованности.

Выбор конкретной Техники проверки данных на обоснован­ность— задача скорее содержательная, чем формальная. Мы пока­зали, как решается эта задача в зависимости от особенностей методики, подлежащей проверке на обоснованность, того места, которое она занимает в рамках всего исследования, и, главное, в соответствии со спецификой объекта измерения.

Многочисленные эксперименты по выявлению уровня надежно­сти исходной информации, в частности рассмотренные в этой гла­ве, позволяют заключить, что в процессе отработки инструментов измерения со стороны их надежности целесообразна следующая последовательность основных этапов работы:

1. Предварительный контроль обоснованности методов измере­ния первичных, данных на стадии проб методики. Здесь проверяется, насколько — информация отвечает своему назначению по суще­ству и каковы пределы последующей интерпретации данных. Для этой цели достаточны небольшие выборки в 10-20 наблюдений с последующей корректировкой структуры методики.

2. Пилотаж методики и тщательная проверка устойчивости ис­ходных данных, в особенности итоговых показателей, индексов, мно­гомерных шкал и т. п. На этом этапе нужна выборка не менее 100 человек, представляющая микромодель реальной совокупности об­следуемых с учетом представительства по существенным характе­ристикам объекта исследования.

3. В период общего пилотажа осуществляются все необходимые операции, относящиеся к проверке, уровня обоснованности. Резуль­таты анализа данных генерального пилотажа приводят к усовер­шенствованию методики, к доработке всех ее деталей и в итоге — к- получению окончательного варианта методики для основного исследования.

4. В начале основного исследования желательно провести проверку используемого варианта методики на устойчивость с тем, чтобы рассчитать точные показатели ее устойчивости. Доследую­щее уточнение границ обоснованности проходит через весь анализ самого исследования.

Литература для дополнительного чтения

Аванесов В. С. Тесты в социологическом исследовании. М.: Наука, 1982. 199 с.

Бородкин Ф. М., Маркин Б. Г. Эмпирические, описания в социологии.— В кн.: Математика и социология. Новосибирск: Наука. Сиб. отд-ние, 1972, с. 3—41

Воронов Ю. П., Ершова Н. П. Общие принципы социологического измерения.— В кн.: Намерение и моделирование в социологии. Новосибирск: Наука. Сиб. отд-ние, 1969, с. 3—15.

Грин Ф. Б. Измерение установки.— В кн.: Математические методы в. современной буржуазной социологии. М.: Прогресс, 1966, с. 227—287.

Докторов Б. 3. О надежности измерения в социологическом исследовании. Л.: Наука, 1979. 128 с.

Жуков Ю. М. Применение шкалирования в социально-психологических иссле­дованиях.— В кн.: Методология и методы социальной психологии. М.: Наука, 1977, с. 126—135.

Зайцева М. Л. Методы шкалирования при измерении установки.— В кн.: Со­циальные исследования. М.: Наука, 1970, вып. 5, с. 220—242.

Клигер С. А., Косолапое М. С., Толстова Ю. И. Шкалирование при сборе и анализе социологической информации. М.: Наука, 1978. 112 с.

Лазарсфельд П. Ф. Измерение в социологии.— В кн.: Американская социоло­гия: Перспективы, проблемы, методы. М.: Прогресс, 1972, с. 134—149.

Осипов Г. В.. Андреев Э. П. Методы измерения в социологии. М.: Наука, 1977. 183 с.

Процесс социального исследования. Прогресс. 1975, разд. 1,4,2. Саганенко Г. И. социологическая информация: Статистическая оценка надеж­ности исходных данных социологического исследования. Л.: Наука, 1979. 142с.

Статистическое измерение качественных характеристик. М.: Статистика, 1972. . 173 с.

Суппес П. Зинес Дж. Основы теории измерений.— В кн.: Психологические из­мерения. М.: Мир, 1967, с. 9—110.

Источник