Важнейшим требованием, предъявляемым к социологическим методам исследования, является качественный подбор шкал, используемых в вопросниках и анкетах.

Шкалы призваны не только обеспечить правильный и ориентированный на достижение целей исследования сбор информации, но и обеспечить оптимальные условия для обработки полученной информации.

Шкалы являются важнейшим инструментом обработки и фиксации информации об обследуемом объекте. Благодаря правильно подобранным шкалам экспертные решения становятся более конкретными, соразмерно задачам, которые ставят перед экспертом заказчики.

Шкала является эталоном измерения, обеспечивая качественную классификацию признаков, характеризующих объект исследования.

Процедура шкалирования включает в себя несколько стадий:

1. Качественный анализ объекта исследования и выделение признаков, составляющих содержание объекта, процесса.

2. Выделение дискретных участников в режиме протяженности измеряемого качества объекта. К примеру, содержание такого объекта исследования, как отношение к работе, может быть разбито на такие составляющие, как: ответственное, безразличное, безответственное и пр.

3. Определение индикатора, при помощи которого оценивается момент от одного качества объекта к другому. Наличие индикатора означает соответствие качественного состояния объекта, его признака определенной степени его количественного выражения, основу которого закладывает созданная для этих целей шкала.

В социологических исследованиях используются следующие виды шкал: номинальная шкала, порядковая шкала (ранговая шкала) и интервальная шкала (шкала равных интервалов).

Номинальная шкала отображает перечень одноуровневых объективных признаков объекта измерения и обозначает максимально полный перечень альтернативных вариантов ответа на поставленные перед экспертом вопросы. Иллюстрацией к представлению номинальной шкалы является вопросник с перечнем закрытых вопросов, расщепляющих совокупность признаков исследуемого объекта. Класс таких признаков может содержать перечень профессий, географических районов, запрашиваемых способностей респондентов и прочие переменные, совокупность которых лежит в основе идентификации этого класса. Свидетельство взаимоисключаемости этих признаков, их альтернативность друг другу является показателем качества шкалы, ее дискретности и внутренней целостности.

К примеру, для того, чтобы получить представление о профессиональной принадлежности респондента, в шкалу вносят все возможные альтернативы его профессиональной принадлежности: промышленность, транспорт, строительство, торговля и т. д.

Порядковая (ранговая) шкала используется при отсутствии объективных индикаторов и отображает стадии субъективного отношения индикаторов к кому-либо или чему-либо. Позиции порядковой шкалы располагаются в направлении от более значимой к менее либо наоборот. В виде порядковой шкалы также можно представить приоритеты респондента в отношении того или иного вопроса.

Порядковая шкала задает отношение соподчиненности и последовательности между признаками исследуемого объекта. Необходимость во введении порядковой шкалы в схему обработки экспертных данных вызывается неоднородностью и разной степенью распределенности признака в объеме запрашиваемой информации. Если в основе логической связи, соединяющей признаки номинальной шкалы, лежит отношение дизъюнкции, то в основе разделения порядковой шкалы заложено отношение неравенства или приоритетности в значении признаков.

Характерными индикаторами таких шкал являются следующие варианты экспертных оценок, как «вполне согласен», «пожалуй, согласен», «затрудняюсь ответить», «пожалуй, не согласен», «совершенно не согласен».

Интервальная шкала предполагает выделение определенного числа свойств или признаков, расположенных по равным или неравным интервалам.

В виде интервальной шкалы принято обычно располагать сведения о возрасте респондентов, стаже работы и т. д.

Разнообразие шкал выражает сложный, системный характер информации об обследуемых объектах, в отношении которых вырабатываются устойчивые схемы поведения, определяемые допустимыми в реализации этих схем альтернативами. Благодаря оптимальному набору используемых в опросе шкал достигается максимальный эффект в обработке информации с выделением корреляционных и причинных зависимостей между переменными, служащими индикаторами описания проблемной ситуации.

Главное предназначение процедуры шкалирования заключается в обосновании возможности измерения социальных процессов.

Процесс измерения требует одновременной гомогенизации единиц наблюдения, приведения их к сравнимому виду на основе единого признака.

Процедура измерения в социологических исследованиях ориентирована, прежде всего, на определение устойчивых зависимостей в отношении людей к свойствам и признакам исследуемых процессов, на основании знания которых производится проверка предположений и научных гипотез о характере и возможных перспективах в динамике этих процессов.

Технология социальных процессов соразмерна качеству шкал, положенных в основу этого измерения. Процедура подбора шкал должна соответствовать ряду требований. Среди них:

- валидность;

- дискретность;

- полнота;

- надежность;

- чувствительность шкалы.

Валидность означает корректность измерения, заключающаяся в правильном выборе индикатора и измерении именно того свойства исследуемого процесса, которое необходимо измерить. К примеру, при формулировке вопроса о том, как респондент относится к местной власти, шкала может содержать три деления: положительное, отрицательное, безразличное. Такой вариант позволит в целом определить общее отношение населения к органам местной власти, хотя и ничего не скажет об особенностях его электорального поведения.

Дискретность выражает способность шкалы передавать свойство непрерывного распределения исследуемого признака по всему интервалу. Данное требование нацелено на то, чтобы последовательность в представлении всех шкальных интервалов не содержала неоправданных нарушений последовательности.

Полнота шкалы предполагает, что в вариантах ответа на вопрос должны быть учтены все значения индикатора. К примеру, закладывая номинальную шкалу по профессиональной принадлежности респондента, необходимо учесть все возможные её варианты.

Надежность шкалы определяется ее устойчивостью в отношении сфер применения и достоверностью получаемых с ее помощью результатов.

Показатель чувствительности шкалы характеризует ее способность измерять свойства исследуемого процесса с той или иной степенью точности. При составлении анкеты чувствительность шкалы может быть обеспечена увеличением числа позиций в ранговых и интервальных шкалах.

В ходе проведения социологического исследования обычно допускаются ошибки, влияющие на нарушение изложенных выше принципов и, как следствие, на результаты исследования.

1. Ошибка смещения, вызванная несоответствием характера распределения признака и соотношения генеральной и выборочной совокупности.

2. Ошибка нерепрезентативности, связанная с недостаточным объёмом выборочной совокупности или с несоразмерностью качественного состава выборочной совокупности.

3. Ошибка неадекватности социологического инструментария, проявляющаяся в несоответствии при составлении анкет шкал, лежащих в основе этих анкет, целям и задачам исследования.

Анализ собранной информации - самый увлекательный этап исследования. Проверяется, насколько верны были исходные предположения, получаются ответы на заданные вопросы и выявляются новые проблемы. Методологический инструмент анализа — гипотезы, сформулированные в программе, и те, что возникают по мере их проверки и отвержения уже в процессе анализа собранных данных.

Гипотезы подразделяются на описательные и объяснительные. Соответственно этому выделяются два класса процедур анализа. К первому относятся дескриптивные процедуры: группировку, классификацию и типологизацию. Второй класс образуют аналитико-экспериментальные процедуры, назначение которых - установление связей взаимодействия и детерминации.

Простая группировка - это классификация или упорядочение данных по одному признаку. Связывание фактов в систему осуществляется здесь в соответствии с описательной гипотезой относительно ведущего признака группировки (или признака классификации). Так, в зависимости от гипотез можно сгруппировать выборочную совокупность по возрасту, полу, роду занятий, образованию, по высказанным суждениям и т.д.

Число членов группы называют частотой или численностью группы, а отношение данной численности к общему числу наблюдений - долей или относительной частотой. Статистические приемы поиска средней тенденции (мода, медиана, среднеарифметическая), подсчет дисперсии отклонения позволяют оценить сгруппированный ряд в емком показателе и отобразить результаты графически. Простейший анализ группировки — исчисление частот по процентам.

Перекрестная группировка (или перекрестная классификация) — это связывание фактов предварительно упорядоченных по двум признакам (свойствам, показателям) с целью:

а) обнаружить какие-то взаимозависимости;

б) осуществить взаимоконтроль показателей, сформировать новый составной показатель (индекс) на основе совмещения двух свойств или состояний объекта, определить направление связей влияния одного явления (характеристики, свойства) на другое.

Эмпирическая типологизация — наиболее сильный прием анализа по описательному плану. Этот метод можно характеризовать как поиск устойчивых сочетаний свойств социальных объектов (или явлений), рассматриваемых в соответствии с описательными гипотезами в нескольких измерениях одновременно.

Сложная задача - проанализировать степень скопления или рассеяния признаков (свойств) в многомерном пространстве. Такое пространство нельзя наглядно представить в трехмерной системе координат, его можно описать в математических символах. Задачи многомерной эмпирической типологизации свойств решают с помощью математических процедур распознавания образов - таксономии, причем в этом случае исходные данные могут быть представлены в упорядоченных (метрических также) или в неупорядоченных шкалах.

Теоретическая типологизация - обобщение признаков социальных явлений на основе идеальной теоретической модели и по теоретически обоснованным критериям. В теоретической типологии критерии свойств выявляются путем логического анализа.

В современной логике существует понятие "идеализированный" (идеальный) объект, которым обозначают реальный объект или целый класс объектов, отраженных в сознании в виде некоторой абстракции, идеальной системы, воспроизводящей его в упрощенном, схематизированном виде.

Идеальная социальная модель строится на основе абстракций двоякого рода: тех, что логически вытекают из более общих социологических понятий или принципов, а также абстракций на основе наблюдения эмпирических данных. Разумеется, и те и другие имеют своей посылкой реальную действительность. Именно потому, что конструированная таким путем идеальная модель соотносится с системой теоретического знания, она выполняет важные функции включения теории в непосредственный анализ эмпирических данных.

Модель такого рода обладает рядом особенностей: она определяет идеальные (в смысле абстракции) границы социального объекта; включает критерии (или параметры), на основе которых определяется жесткая, устойчивая связь его свойств и характеристик; если параметры, составляющие модель, представляют континуумы, фиксируются также количественные границы идеализированного объекта.

Анализ эмпирических данных, согласно теоретической типологии, предполагает, во-первых, определение частот распределения по каждому типу; во-вторых, изучение отклонений от идеализированных моделей по отдельным параметрам и, если возможно, измерение интенсивности и вероятности этих отклонений.

Благодаря развитию счетно-аналитической техники эмпирическая типологизация начала лидировать в социальных исследованиях и у нас, и за рубежом. Социологов окрылили неисчерпаемые возможности электронной техники. Некоторые представители западной эмпирической социологии стали поговаривать о том, что эпоха конструированной типологии минула безвозвратно.

Это вопрос принципиальный. Совпадение идеальной модели с реальным распределением есть способ эмпирической проверки теории, на основе которой конструировалась модель. Здесь проверяются основные посылки относительно системообразующих признаков типа. Теория, в свою очередь, есть объяснение закономерности данного ряда (последовательности) явлений и, следовательно, источник научного прогноза.

Очевидно, что каждая из названных гипотез предполагает проверку на основе конструированных типологий и трудовой деятельности (типизация профессионально-квалификационных групп обследованных) и досуговой активности (по критериям разнообразия, избирательности, насыщенности творческой деятельностью). Подтверждение или опровержение такого рода гипотез - указание на некоторую закономерность, тогда как при эмпирической типологизации анализ вполне может ограничиться описанием найденных типов и лишь ретроспективно — их истолкованием в духе названных гипотез. Но убедительность такого истолкования определенно будет недостаточна, так как в этом случае нельзя заранее предусмотреть нужные "идеальные сочетания" свойств, требуемые строгими правилами обоснования теоретического вывода.

Короче говоря, метод теоретической типологизации ведет к объяснению, тогда как эмпирическая типологизация допускает лишь описание полученных данных и их интерпретацию.