5. АНАЛИЗ ДАННЫХ ПОВТОРНЫХ И СРАВНИТЕЛЬНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ
.5. АНАЛИЗ ДАННЫХ ПОВТОРНЫХ И СРАВНИТЕЛЬНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ
Различают несколько видов повторных и сравнительных эмпирических исследований [80, 252, 251].
(1) Международные и межрегиональные, цель которых — выявление общего и специфического в изучаемых социальных процессах и явлениях, где последнее обусловлено особенностями социально-экономической природы, культуры, истории отдельных стран или особенностями условий и образа жизни населения различных регионов одной страны.
(2) Панельные повторные исследования, проводимые по единой программе на той же самой выборке обследуемых и с использованием единой методики и про-цедур анализа данных. Это наиболее формализованный вид сравнительных исследований с определенным временным интервалом, их цель — анализ динамики, изменений в изучаемых аспектах.
(3) Повторные когортные исследования — особая разновидность панельных, отличающиеся тем, что выборочный объект — возрастная группа, изучаемая на протяжении достаточно длительного времени. Термин "когорта" заимствован из демографии, им обозначают людей одного поколения (и более строго — одного года рождения), прослеживают, как с течением времени меняются условия и образ жизни данной когорты, их интересы и образ мыслей [36, 270].
(4) Повторные трендовые исследования, которые проводятся на аналогичных выборках или в рамках единой генеральной совокупности с интервалом во времени и с соблюдением относительно единой системы процедур для того, чтобы установить тенденции (тренды) социальных изменений.
Общие правила, предъявляемые к сравнительному и повторному исследованию. Все разновидности повторных и сравнительных исследований предполагают18:
18 Панельные и когортные исследования называют также генетическими, а трендовые — псевдопанельными. Все повторные исследования могут быть отнесены к "диахрониим", в отличие от разовых — синхронных. В психологии и этнологии длительное изучение одной совокупности лиц называют "лонгитюдным" исследованием (от английского "Longitude" — протяженный), а в педагогике — монографическим изучением (всесторонним описанием) одного объекта — коллектива, семьи, отдельных индивидов, например, личности учащегося.
во-первых, соблюдение требований сопоставимости двух и более разовых обследований, будь то сравнение данных по разным странам и регионам или выявление тенденций и сдвигов во времени при анализе одного или аналогичных социальных объектов;
во-вторых, обоснование существенности или несущественности различий по сравниваемым показателям в качественном и количественном аспектах.
С формальной точки зрения при сравнении эмпирических данных должны соблюдаться следующие правила, необходимые в логике экспериментального анализа:
(1) два состояния одного процесса сопоставимы, если они содержат хотя бы одно общее свойство или показатель;
(2) ни один фактор не может быть признан причиной сравниваемых явлений, если в одном случае при регистрации изучаемого явления он имеет место, а в другом — нет (правило согласия Милля);
(3) вместе с тем данный фактор не может быть причиной изучаемого явления, если в одном случае (исследовании) он имеет место, а само явление не фиксируется, хотя в другом случае (исследовании) дело обстоит так, что регистрируются и явления, и данный фактор (правило различия);
(4) наконец, некий фактор (условие, обстоятельства...) не может достоверно считаться определяющим в отношении изучаемого процесса, если в другом случае (в другом исследовании) наряду с ним изучаемому процессу сопутствуют другие факторы [377. С. 267].
Эти логические правила, напоминающие нам о строгости экспериментального вывода, нельзя игнорировать. Но проблемы сравнительного анализа никоим образом не сводятся к формальным процедурам. Это прежде всего — область содержательного, вдумчивого изучения и только затем — формально-количественной оценки существенности различий. В каких именно аспектах сопоставимы и в каких — несопоставимы для сравнения изучаемые объекты, каковы ограничения сопоставимости по объективным условиям, по составу и выборке обследуемых, по выделенным показателям?
Особые трудности возникают в международных сравнительных исследованиях, где даже при соблюдении всех формальных правил единства методик исследования и выборки возникают проблемы, связанные с различием образа жизни, культуры, восприятия и реакции людей на одни и те же "стимулы" (например, вопросы анкеты). В разных странах различны стандарты благосостояния, системы образования, социально-профессиональные "дистанции", социальная структура, характер социальных отношений, мировоззрение и идеология, культура, ее стереотипы, весь уклад жизни.
При интерпретации данных межнациональных (международных) исследований воздействие социально-экономических и социально-культурных факторов, конечно, выдвигается на первый план. Но в методическом аспекте такое воздействие может быть аккуратно фиксировано при условии, что уже в разработке инструментария исследования качественные различия между странами приняты во внимание и на стадии пилотажа методик были предприняты соответствующие коррекции всех инструментов исследования. С этой целью производят аккуратное сопоставление главных параметров выборок: отнесение к социальной группе, выравнивание по уровню образования, другим подобным показателям социального статуса, а затем осуществляют утомительную работу по идентификации методик, особенно опросных. В последнем случае социально-культурные различия респондентов могут радикальнейшим образом повлиять на сопоставимость результатов межнационального исследования.
В межрегиональных исследованиях крайне важно принимать во внимание всю доступную из имеющейся статистики информацию об особенностях экономических и социальных условий жизнедеятельности населения в сравниваемых регионах; сведения о производственном потенциале и развернутости инфраструктуры, о различиях в уровне заработной платы и прожиточного минимума, о положении с трудовыми ресурсами и сведения о миграционных потоках, национальном составе и общей плотности населения и т. д.
Так, в одном из исследований, где выяснялись региональные различия в отношении рабочих к труду с учетом особенностей условий и образа жизни (Ленинград — Барнаул, исследование В. Мартыновой), обнаружилось, что иркутские рабочие в общем более удовлетворены теми аспектами производственной ситуации, которыми ленинградцы менее довольны. Анализ конкретной социальной ситуации в двух городах убедил в том, что в Барнауле намного меньше возможности выбора места работы (отсюда меньше текучесть, больше "терпимость" к данным условиям труда на данном производстве), существенно выше ставки заработной платы, ниже показатели общей квалификации при выполнении аналогичных функций на рабочем месте; в общем, можно сказать, что притязания работников к условиям труда существенно более умеренны. При "прямом" же сравнении можно было заключить, что, судя по оценкам удовлетворенности, ленинградцы находятся в худшем положении, что, учитывая сказанное, сомнительно.
В повторных и сравнительных исследованиях любого типа возникает вопрос об идентичности или сопоставимости методик сбора первичных данных. В межнациональных и межрегиональных исследованиях обычно используют единую методику. Иногда для той или иной страны (региона) к ней добавляют "вкладыш", т. е. дополнительные пункты информации, связанные с особыми условиями деятельности в данном регионе и особыми научно-практическими интересами организаторов исследования, заинтересованных в дополнительных данных по своему региону, своей стране.
В повторных исследованиях дело осложняется тем, что с течением времени возникают новые явления и процессы, новые социальные проблемы, которые заранее не могли быть предвидены. Следовательно, методики "базового", т. е. первого, обследования не могут полностью и без изменений использоваться в повторных. Но тогда неясно, можно ли сравнивать данные, полученные разными методами.
Решение проблемы состоит в том, что часть полевых документов полностью повторяет инструментарий базового обследования, а другая — вводится заново.19
19 Можно рассчитать коэффициент прямой сопоставимости данных в повторных исследованиях: Kn=ff/Nl 100%, где N — число пунктов информации, общих для двух исследований, a Nl — число таких пунктов в бааовом или предыдущем исследовании. Под пунктами информации имеются в виду, например, вопросы анкетного листа, смысловые единицы контент-анализа, шкалы для регистрации данных наблюдения и т. п. [81].
Например, при повторном обследовании отношения молодых рабочих к труду мы полностью повторили все пункты информации базового обследования, добавив немало новых, связанных с особенностями быта, внепроизводствен-ной активности рабочих, их целостного образа жизни. Устанавливая прямые связи между новыми показателями и показателями, имеющимися в обоих исследованиях, мы даем более широкую интерпретацию этим последним. Естественно, такая интерпретация правомерна применительно к повторному обследованию, но с определенным допущением ее можно распространить и на базовое. Правда, в этом случае нужны дополнительные аккуратные проверки и перепроверки устанавливаемых зависимостей, построение анализа по логике мысленного эксперимента.
Напомним, что, поскольку порядок вопросов в анкете влияет на характер ответов респондента, все пункты информации, копирующие базовую методику, должны располагаться в начале опросного листа повторного об-следования, а новые — следом за ними. Таким путем сохраняется возможность прямого сопоставления данных, фиксированных единой процедурой.
Наилучшая сопоставимость данных достигается а случае, если уже при осуществлении первого исследования авторы планируют повторные. Так организовали свою работу новосибирские социологи [94. С. 121 — 129]. Заранее предполагается развитие общей концепции исследования, и оставляются открытыми некоторые методические вопросы будущих обследований, используются не прямые сопоставления но сравнения гипотетических структур, относительно инвариантных в разных обследованиях пользуются не прямыми индикаторами, а комбинированными (структурными, индексными) показателями.
Наиболее простой способ — буквальное повторение вопросов и вариантов закрытий каждого из них. Такого рода опросы в режиме мониторинга особенно важны для изучения социальных процессов в условиях реформирования экономики и общественно-политической жизни общества20.
20 Классический пример — опросы Всероссийского центра изучения общественного мнения, начатые в 1967 г. под руководством Т.Н.Заславской и интенсивно развиваемые ее преемником Ю. А. Левадой. Ежемесячник "Экономические и социальные перемены: мониторинг общественного мнения" публикует трендовые таблицы и диаграммы, аналитические статьи по итогам мониторинга. Издается с 1993 г. см. [300]).
Существенно сложнее процедуры обоснования сопоставимости данных, полученных разными авторами и в разное время. Для этого используются достаточно сложные приемы вторичного анализа исходной информации, которая предварительно преобразуется так, что в итоге один показатель в разных исследованиях описывается различными индикаторами.
Особый вопрос — определение интервала времени, в рамках которого целесообразны сравнительные исследования. Этот интервал определяется в "масштабе" изучаемых социальных процессов. В случае оценки организационных нововведений повторное обследование проводится по схеме эксперимента "до—после" вскоре после реализации нововведения. В случае изучения социольных тенденций (трендовые исследования) "масштаб" сопоставления должен быть увеличен в зависимости от проблематики исследования. Важно, однако, выдерживать более или менее единый интервал времени или же использовать неравные интервалы, но связанные с качественными изменениями в экономических и социальных условиях деятельности людей. Например, переход к рыночной экономике, период социально-экономического кризиса требует сокращения интервалов с опорой на "пороговые точки" (отпуск цен, активная приватизация, резкое повышение или падение спроса на рабочую силу, политические потрясения и т. д.). Так, в нашем мониторинге изучения сдвигов социальных идентификаций российских граждан начиная с 1992 г. до 1994 г. мы соблюдали 3™6-месячные интервалы и обнаружили лишь одну "пороговую" зону (политический кризис осенью 1993 г. с использованием оружия со стороны лидеров Думы и Президента). Четыре последующих "замера" существенных сдвигов не выявили. Следовательно, интервал может быть увеличен, что и было сделано: 1,5—2 года вместо 6-ти месяцев [308].
Оценка существенности различий в сравнительном или повторном обследовании представляет собой довольно сложную и ответственную задачу методологического и методического характера. С методологической точки зрения она состоит в содержательном осмыслении и интерпретации "меры" различия изучаемых качественных процессов. Ведь философская категория меры относится к качественно-количественной определенности явлений. Накопление количественных изменений ведет к качественному сдвигу. Но где тот предел, за которым мы вправе говорить о существенном, качественном сдвиге?
В работах некоторых социологов можно часто встретить выражения: "Лишь столько-то процентов опрошенных сообщили, что..." или "Однако более чем столько-то процентов активно участвуют в такой-то деятельности". Слова "лишь" и "однако" указывают на социальную и нравственную позицию исследователя. Он тем самым дает понять, что в первом случае имеют место явления негативные, а во втором — позитивные. Между тем следует привести убедительные основания для оценки. В одном случае различие в 2—3% (если они статистически значимы) может быть существенно, в другом — и 20% расхождений практически еще не говорят о существенности сдвига. От каких факторов зависит оценка существенности различий?
(1) Прежде всего — от содержания изучаемых процессов, их "собственной" внутренней динамики, меры устойчивости и изменчивости данного процесса и явления. Различные проявления повседневной жизнедеятельности в решающих компонентах их целостного образа- жизни, обладают относительно высокой устойчивостью. Изменения в этих видах деятельности не могут происходить, что называется, ежечасно и ежедневно. Поэтому даже небольшие сдвиги и различия будут здесь важны и в принципе существенны для социального анализа. Изменения во взглядах и системе ценностей должны оцениваться в ином "масштабе".
(2) Существенность различий зависит также от социальной значимости изучаемого явления. Чем больше значим данный процесс, тем более существенны даже малые изменения и различия, чем он менее значим для жизни общества или функционирования данного социального института, организации и т.д., тем шире будет диапазон вариаций, в рамках которых мы можем полагать явления существенно не различающимися.
(3) С формально-статистической точки зрения существенность различий в фактических данных прямо зависит от численности сравниваемых подвыборок (чем меньше выборки, тем большие различия могут оказаться несущественными вследствие величины выборочной ошибки) и от величины ошибки фиксирования первичных данных.
Вспомним, что абсолютно точных измерений мы никогда не достигаем. Все данные фиксируются с определенной погрешностью, связанной и с природой изучаемого процесса, и с особенностями инструмента измерения, и с ошибкой выборки, и с субъективными ошибками исследователя. Значит, существенные различия сравниваемых в численном выражении данных должны непременно перекрывать величину ошибки, имевшей место при их первичной регистрации. Но так как в сравнительных и повторных исследованиях мы имеем дело с удвоенной ошибкой измерения первичных характеристик (в одном и другом обследованиях), логично предположить, что существенный сдвиг фиксируется тогда, когда его величина перекрывает ошибку первичной регистрации.
Предлагается (Г. И. Саганенко) следующая формула [233. С. 167—168], в которой учитывается Я — абсолютный сдвиг (различие) в двух сопоставляемых состояниях одного показателя (например, удовлетворенности своей жизнью в двух интервальных обследованиях), aj — мера устойчивости измерения данной характеристики в первом исследовании (или в одном из сравниваемых исследований), Л^ — мера устойчивости измерения той же характеристики во втором (в другом) обследовании. Тогда существенным следует признать сдвиг (различие), отвечающий формуле:
|λ| = |∆I| - |∆II| > o
где разность ошибок двух измерений должна быть выше нуля, т. е. перекрывать ошибки двух измерений.
Если в обоих исследованиях используется один и тот же инструмент и если мы вполне основательно предполагаем, что ошибка измерения зависит главным образом от инструмента, то достаточно воспользоваться показателем ошибки регистрации данных в повторном (или в одном из двух) исследовании и преобразовать формулу следующим образом:
|λ| - 2 |∆| > О
где постулируется, что значимая ошибка вдвое перекрывает ошибку первого замера.
Приведем пример. В трехбалльной шкале мы фиксировали отношение рабочих к различным сторонам труда в 1962 и 1976 гг. Такой аспект производственной ситуации, как привлекательность работы, был зарегистрирован с ошибкой 0,3 балла, что вполне удовлетворительно, ибо составляет лишь V3 деления трехбалльной шкалы и не перекрывает соседние ее градации.
Групповой, т. е. систематический, сдвиг в оценках одной из подвыборок обследованных (рабочие старших возрастов) составил в интервале 14 лет 0,7 балла, т. е. почти укладывается в пределы сдвоенной ошибки первого замера (0,372=0,6). Но аналогичные сдвиги по группам молодых рабочих оказались намного выше, различия в сдвигах отношения к привлекательности работы между молодыми и рабочими старших возрастов также были достаточно существенны. Значит, в истекший период в данном аспекте менялось отношение к работе молодежи 60-х гг. (во втором обследовании это уже рабочие за 40 с лишним лет), но установки рабочих, которым 15 лет назад было больше 30, остались стабильными. (Кстати, это еще раз указывает на то, что в подобных аспектах жизнедеятельности сдвиги происходят медленно. Правда, мы имели дело с "застойным" периодом жизни общества. В реформируемом обществе такие сдвиги имеют более короткие временные интервалы.)
Эти весьма строгие статистические критерии рекомендуется использовать в тех случаях, когда оценивается существенность различий в малых выборках или же сдвиги в индивидуальных состояниях обследуемых при панельных, когортных и подобных исследованиях. На больших выборках, в трендовых исследованиях, где индивидуальные ошибки погашаются по закону больших чисел, можно расширить и критерий существенности различий, взяв лишь V3 ошибки первичной регистрации данных, т. е.
|λ| - 12 |∆| > О
При отсутствии сведений об ошибке первичного измерения (это часто имеет место в сравнительных исследованиях, если мы используем данные других авторов) существенными можно полагать различия, где как минимум перекрываются ошибки выборки. Последние же рассчитываются по формулам выборочных ошибок.
.