Рис. 16. Корреляционный граф по методу Выханду.
Таблица 13
Матрица интеркорреляций пяти переменных (А, В, С, D, Е)
А | В | С | D | Е | |
А | 0,96 | 0,90 | 0,01 | 0,06 | |
В | 0,96 | 0,15 | 0,85 | 0,95 | |
С | 0,90 | 0,15 | 0,02 | 0,14 | |
D | 0,01 | 0,85 | 0,02 | 0,60 | |
Е | 0,00 | 0,95 | 0,14 | 0,60 |
Связи между выделенными переменными можно описать графом, изображенном на рис. 16.
Между вершинами Л, В и С существуют взаимосвязи
Кл*=0'96» Клс=0>9°; квс=0'15* Связь RBC можно опустить, так как она намного слабее ("длиннее"), чем связь С и В через вершину А.
Иными словами, переменная А является для В и С либо объясняющей, либо интерпретирующей (В и С связаны как сопутствующие).
Иная связь между вершинами В, D и Е. Все они взаимодействуют на уровне R более 0,60. Но каждая из них связана с вершиной С очень слабо (от 0,02 до 0,14, в графе эти связи опущены). В является промежуточной между А, с одной стороны, Е и D — с другой, так как связи ЕсА гораздо слабее, чем их связи с В, которая, в свою очередь, тесно связана с А
В корреляционном графе отображаются лишь те связи между вершинами, которые соединяют их кратчайшим путем (т. е. являются наиболее тесными), и опускаются другие, менее тесные связи. На языке теории графов [22] это означает, что мы разрываем замкнутые дуги и оставляем только те ребра, которые связывают вершины наиболее тесно.
Поиск скрытой (потентной) структуры взаимосвязей множества переменных. Эффективная процедура для достижения этой цели — факторный анализ9 [145,148, 151, 210]. Сначала устанавливаются парные
9 Приемы факторного анализа были разработаны психологами и первоначально использовались для выявления структуры интеллекта, а затем — для дифференцирования разнообразных психических свойств, корреляции всех изучаемых переменных, а затем отыскиваются своего рода корреляционные плеяды или "узлы" связей. Иными словами, выделяют такие переменные, которые, будучи наиболее тесно взаимосвязаны в рамках своей плеяды, слабо связаны с другими корреляционными узлами. Выявленные "узлы" и есть факторы. Название фактора всегда условно и подбирается по ассоциации с теми переменными, которые наиболее сильно связаны с данным фактором — имеют наибольшие "факторные нагрузки".
Приведем пример (табл. 14) из нашего исследования отношения рабочих к труду (1976 г., Ленинград), в котором факторному анализу подвергнуты оценки удовлетворенности различными элементами производственной ситуации (более 4 тысяч рабочих разного характера труда) [233. С. 146—147].
Из табл. 14 видно, что первый фактор до вращения вобрал в себя с положительными значениями все изучаемые связи, исчерпав почти четверть их вариации. Это показатель объяснительной "силы" фактора, равной в данном случае 23,4%. Наиболее значимы в данном факторе оценки организации труда (0,707), состояния оборудования (0,609), отношений с администрацией (0,647), техники безопасности (0,653), а наименьшие связи обнаруживают оценки содержательных аспектов работы: ее разнообразия (0,213), возможности проявить смекалку (0,272) и т. п. Так как в генеральном факторе все изучаемые признаки взаимосвязаны, его можно назвать фактором общей удовлетворенности, в котором лидируют оценки условий труда.
Второй фактор, объясняющая сила которого в два раза меньше (12,8%), — биполярный: одни оценки вошли в него с положительными значениями (содержательные аспекты работы, например разнообразие, возможность проявить смекалку), а другие (условия труда) — с отрицательными. Это указание на то, что имеются две подструктуры связей, которые могут быть прояснены операцией вращения факторов.
После вращения четко обозначились две структурные составляющие: 1-й фактор (достаточно информативный — 21,4%) — фактор условий труда, так как в нем с высокими
фиксированных специальными тестами. Сегодня факторный анализ прочно вошел в арсенал методов социологических исследований.
Таблица 14 Факторная матрица оценок рабочими уровня удовлетворенности различными элементами производственной ситуации (N=4121) | ||||
Оцениваемые элементы производственной ситуации | Факторные нагрузки | |||
до вращения факторов | после вращения факторов | |||
I | II | I | II | |
1. Разнообразив работы | 0,213 | 0,610 | —0,072 | 0,642 |
2. Важность продукции | 0,352 | 0,482 | 0,109 | 0,587 |
3. Возможность проявить смекалку | 0,272 | 0,096 | —0,056 | 0,745 |
4. Возможности повышения квалификации | 0.3SO | 0,478 | 0,118 | 0,586 |
5. Физическая нагрузка | 0,275 | 0,070 | 0,236 | 0,191 |
6. Сменность | 0,336 | 0,134 | 0,245 | 0,260 |
7. Состояние оборудования | 0,609 | —0,302 | 0,680 | —0,009 |
8. Организация труда | 0,707 | —0,311 | 0,771 | 0,026 |
9. Ритмичность работы | 0,541 | —0,249 | 0,595 | 0,009 |
10. Санитарно-гигиенические условия | 0,597 | —0,267 | 0,653 | 0,018 |
11. Техника безопасности | 0,653 | —0,189 | 0,670 | 0,112 |
12. Отношения с администрацией | 0,647 | —0,052 | 0,60.6 | 0,233 |
13. Заработок | 0,415 | 0,019 | 0.366 | 0,196 |
14. Отношения с товарищами по работе | 0,410 | 0,294 | 0,242 | 0,443 |
Общая информативность, "объяснительная сила" фактора (v) | 23,4 | 12,8 | 21,4 | 14,8 |
положительными нагрузками присутствуют оценки удовлетворенности именно условиями труда, 2-й фактор (14,8%) — фактор удовлетворенности содержательными аспектами работы. При этом в рамках отношения к содержанию труда лидирует творческий аспект — возможность проявить смекалку (0,745), отношение к разнообразию работы (0,642), удовлетворенность тем, насколько важна выпускаемая продукция (0,587), каковы возможности повышения квалификации (0,586). Во втором факторе особо важны организация труда, состояние оборудования, санитарно-гигиенические условия, ритмичность работы и некоторые другие (все с весами около 0,6).
Далее на основе обнаружения этих двух структур начнем разукрупнять факторную модель на более дробные составляющие, каждому обследованному могут быть приписаны оценки по двум интегральным показателям (двум факторам): удовлетворенности условиями и содержанием труда. Таким образом, будут получены два обобщенных показателя на каждого обследуемого вместо 14 исходных.
Обратим внимание на то, что те же самые признаки, которые входят в первый фактор с одинаковыми по знаку весами, во второй фактор вошли с противоположными по знаку. Иными словами, это значит, что, судя по первому фактору, чем выше удовлетворенность условиями труда, тем выше удовлетворенность его содержанием, судя же по второму фактору — ситуация иная: с ростом удовлетворенности одним из этих аспектов удовлетворенность другим снижается. Такой результат совсем не случаен. В цикле специальных исследований В. С. Магун показал, что подобный дуализм типичен для взаимосвязей между разными парами социологических и социально-психологических переменных, например, между продуктивностью работника и его удовлетворенностью своим трудом. Но, кроме того, было убедительно продемонстрировано, что в подобных результатах нет противоречия, ибо разные типы взаимосвязей характерны для разных подвыборок внутри рассматриваемого массива, и подвыборки эти могут быть выделены на основе полученных факторов [147; 148].10
10 См. также использование факторного анализа при исследования социальной идентификации личности [308], изучение латентной структуры страхов и тревог граждан России в 1996 г. [309].
Социальный эксперимент выполняет две основные функции: достижение эффекта в практически-преобразовательной деятельности и проверка научной гипотезы. В последнем случае процедура экспериментирования целиком сосредоточена на познавательном результате. Эксперимент выступает в качестве самого сильного способа проверки объяснительной гипотезы. В первом же случае эксперимент нацелен на получение практического эффекта управления некоторыми процессами. Познавательные результаты представляют здесь побочный продукт управленческого эффекта.
Экспериментальный поиск эффективных приемов управления опасно смешивать с тем, что мы обычно называем передовым опытом. Нововведения вообще не относятся к сфере научного экспериментирования, а к области практического применения нововведений. Здесь возникают многообразные социально-экономические, политические, социально-психологические, организационно-хозяйственные проблемы, часто далекие от логики осуществления эксперимента с научно-познавательными целями.11
11 О проблемах социального эксперимента см. [66,132, 133,228]; логика и процедуры социального эксперимента описаны также в работах; [60, 134, 181]. Наиболее обстоятельно методология эксперимента в социологическом исследовании рассматривается в последней публикации Г. С. Батыгина [12. Гл.VI].
В дальнейшем мы будем иметь в виду только научно-познавательную сторону социального эксперимента как средства или метода проверки гипотез.
Логика экспериментального анализа была пред. ложена Дж. Стюартом Миллем еще в XIX в. По так называемому правилу согласия Милля устанавливают связь между двумя (или больше) рядами событий, которые рассматриваются как гипотетические причины, и, с другой стороны, событием как возможным следствием причинных факторов.
Если в одном ряду фиксируются события А, В, С, D и как следствие — Р, а в другом ряду М, С, Kt L и как следствие — снова Р, то причиной события Р является, видимо, С. Все остальные встречаются в одном ряду, но не встречаются в другом. Правило различия Милля используется для проверки гипотезы в обратном порядке: "не-С" должно повлечь за собой событие "не-Р", что логически очевидно. Рассмотрим это на примере.
Гипотеза "Сокращение числа кинопосещений на каждую 1000 жителей Петербурга за последние годы (Р)" может объясняться: At — распространением телевидения (Са); Л2 — снижением художественных достоинств фильмов (С2); ha — ростом запросов кинозрителей (С8); А4 — расширением строительства жилищ по периферии города, где недостаточно кинотеатров (NJ... Каковы операции по проверке гипотезы й:?
(а) Возможно, что Р имеет место (число кинопосещений падает), но С^ отсутствует (не растет число владельцев телевизоров). Тогда по методу согласия Милля гипотеза отвергается.
(б) Ct имеет место (растет число владельцев телевизоров), а Р иногда имеет место (в некоторые годы сокращается число кинопосещений), иногда не имеет (в другие годы не уменьшается число кинопосещений). Тогда по методу различия следует, что С, не может быть причиной Р. Гипотеза отвергается.
(в) Р имеет разные вариации (растет или сокращается число кинопосещений), но они не согласуются с вариациями С1 (число владельцев телевизоров тоже колеблется, но не ассоциируется с колебаниями Р). Гипотеза отвергается.
(г) Р имеет место, и С1 имеет место (сокращается число кинопосещений, и растет число телевладельцев). Гипотеза принимается, но возникают следующие сомнения: возможно, здесь — сопутствующие изменения, т. е. какая-то третья переменная ведет к росту численности телевладельцев и вместе с тем — к падению числа кинопосещений. Например, расширение рынка видеоаппаратуры и видеофильмов для домашнего просмотра (Л5).
Таким образом, гипотеза Л1 не является альтернативой гипотезы А4, так как последняя объясняет события более полно.
Проверяем гипотезу Л4. Согласно ей, ожидаем, что процент владельцев телевизоров в новых районах города выше, чем в центральных, и одновременно численность кинотеатров в новых районах в пропорции к числу жителей меньше, чем в центральных. Если по той же логике, что и в случае с гипотезой hlf гипотеза А4 подтверждается, остаются непроверенными другие объяснения, изложенные в гипотезах Л2, А3,.... Л5.
Такова общая логика экспериментального анализа. Она реализуется в натурном и мысленном экспериментах.
Натурный эксперимент предполагает, вмешательство экспериментатора в естественный ход событий. Мысленный эксперимент — это манипулирование с информацией о реальных объектах без вмешательства в действительный ход событий. Пример мысленного экспериментирования как раз и был рассмотрен выше.
При одинаковой логике поиска причинно-следственных связей процедуры натурного и мысленного экспериментов различны.
Натурный эксперимент12 может быть контролируемым и неконтролируемым.
12 Cоциологи называют его также "полевым экспериментом"
Мы ожидаем, например, что изменение в системе оплаты труда (С) повысит его производительность (Р). В натурном эксперименте вводится новая система организации труда и оплаты, окажем, бригадный подряд (С) в двух бригадах. Во всех прочих отношениях бригады различаются (по составу рабочих, по характеру труда и т. п.). Если после введения новой системы организации и оплаты труда в обеих бригадах повышается производительность, мы относим это изменение за счет влияния общего для обеих бригад изучаемого фактора (С), так как другие факторы не согласуются с повышением производительности: в одной бригаде они имели место, в другой — нет (правило согласия).
Проверка такого заключения возможна на третьей (контрольной) бригаде. В ней новая система организации и оплаты не вводится. По правилу различия мы ожидаем, что производительность труда останется здесь на прежнем уровне, т. е. не-С влечет как следствие не-Я.
В данном рассуждении мы пренебрегаем прочими условиями, которые различны для обеих бригад. Между тем они могут оказать существенное влияние на итог эксперимента. Например, в первой бригаде случился простой из-за неполадок в электроснабжении, но зато был опытный бригадир, прекрасно организующий работу в течение всего периода эксперимента. Во второй бригаде простоев не было, но бригадир — неопытный организатор. Здесь положительное влияние опытного бригадира в одном случае и отсутствие простоев во втором уравновесились отрицательным влиянием простоя в первой бригаде и неопытности руководителя во второй. Но могло оказаться и по-другому: в экспериментальной бригаде прочие факторы мешали повышению производительности, а в контрольной — содействовали. Получается, что изменение системы организации труда и оплаты не дает эффекта. Однако мы не можем сделать такое заключение, так как в данном эксперименте было много неконтролируемых факторов.
В неконтролируемых экспериментах познавательный результат достигается путем достаточно большого числа повторных опытов так, чтобы по теории вероятности неконтролируемые факторы при взаимном наложении погашались и не оказывали бы влияния на воздействие экспериментального фактора. Число повторных попыток определяется статистически, например, при помощи критерия Стьюдента — %2, который должен быть незначим, т. е. фиксирует близость взаимосвязей причинных факторов и следствий.
Более строгие данные могут быть получены в контролируемом натурном эксперименте.
Контролируемый (валидный) эксперимент представляет попытку получить относительно чистый эффект воздействия экспериментальной переменной. С этой целью предпринимается тщательное выравнивание прочих условий, которые могут исказить результат влияния экспериментального фактора.
Выравнивание условий относится ко всем объектам, участвующим в опытах: экспериментальным и контрольным. Возможны (как мы далее увидим) эксперименты без контрольного объекта, повторяющиеся несколько раз. Тогда выравниванию подлежат условия экспериментальных объектов в каждой серии опытов.
Прежде чем приступить к выравниванию условий, надо выделить характеристики, предположительно влияющие на ожидаемое следствие. Это требует тщательного предварительного анализа проблемы при разработке программы исследования. Если выявлено, что возможные "возмутители" чистого эффекта суть А, В, С, D, E, то все они потенциально представляют собой экспериментальные переменные. Но в каждом отдельном опыте проверяется воздействие одного из выделенных факторов, и тогда все остальные подлежат выравниванию.
Именно так мы и действовали выше (табл. 11, 12) при мысленном экспериментировании с телезрителями. Чтобы проверить влияние интереса к передачам типа П на интерес к передачам типа Р, мы выравнивали группы обследованных по уровню образования, выделяя в одну подвыборку лиц с высоким образованием (О+), а в другую — с низким (О~).
Точно так же поступают и в натурных контролируемых экспериментах. В первую очередь выравнивают (сопоставляют) основные параметры общей социальной ситуации, такие, как тип поселения, область производства, этническая и культурная среда, временной интервал и другие характерные особенности, равноприло-жимые ко всем объектам изучаемого процесса. (Это особенно важно при организации широкомасштабных социальных экспериментов.)
Основные приемы выравнивания индивидуальных характеристик в случае, когда единицы наблюдения — индивиды, следующие.
(1) Точечное выравнивание применяют в опытах с малыми группами (например, рабочие бригады или школьные классы). Процедура сводится к подбору индивидов в подлежащих выравниванию группах по единым признакам, выделенным как существенные. В примере на испытание эффекта новой системы оплаты труда существенны (при условии одинаковости общей экономической ситуации, формы собственности и т. п.): (а) профессия рабочего, (б) квалификация, (в) стаж работы по профессии, (г) возраст, (д) семейное положение, (е) пол... Тогда при выравнивании в основной и контрольной сериях каждому рабочему в первой серии должен быть найден аналог во второй, третьей сериях и т. д. Иванову — токарю III разряда, с трехлетним стажем, 28 лет, женатому и имеющему ребенка, должен соответствовать Петров — токарь с аналогичными данными.
Очевидно, что такой прием очень сложен. Он используется в лабораторном эксперименте и крайне редко — в полевых исследованиях.13
13 Н. В. Ядов применил точечное выравнивание при сравнительном изучении социальных установок полярников и специалистов аналогичного профиля, работающих в обычных, а не экстремальных условиях. Из выборки в 1000 инженеров, обследованных но разным показателям их установок и ориентации в работе инженера, было отобрано 40 человек, аналогичных выборке инженеров-полярников так, что каждому из выборки полярников отыскивался "аналог" по возрасту (соответственно жизненному опыту), образованию в, конечно, полу (все мужчины). Выводы из исследования свидетельствуют о влиянии групповой изоляции на отношение к типичным для работы инженера условиям труда и отношениям в коллективе [307].
(2) Частотное выравнивание предполагает сопоставление существенных признаков в пропорциях, средних величинах, суммарных индексах и т. п. на группу в целом. В нашем примере это выглядит так, как показано в табл. 15.