Три удобных (и простых) статистических показателя

Все мы пользуемся понятием «среднего», идет ли речь о средней стоимости галлона бензина или о средней стипендии первокурсников. Социологи тоже заинтересованы в средних вели­чинах и, описывая типичное, пользуются тремя разными статистическими показателями. Допустим, что нам нужно описать заработную плату семи сотрудников факультета социоло­гии из местного колледжа:

$35тыс, $41 тыс., $35 тыс., $35 тыс., $43 тыс., $42 тыс., $78 295. Простейшим статистическим показателем является мода - значение, которое в серии цифр встречается чаще других. В нашем примере мода равняется $35 000, так как эта величина обнаруживается трижды, тогда как прочие - лишь однократно. Если бы все значения появля­лись только по одному разу, то моды бы не было; если бы два значения появились трижды (или дважды), то было бы две моды. Несмотря на легкость определения, социологи редко используют данный показатель, так как это очень грубое измерение «среднего». Более употребимым статистическим показателем выступает среднеарифметическое для ряда цифр, которое вычисляется путем складывания всех значений и деления результата на их число. Сумма семи зарплат равняется $309 995; после деления на семь получается средняя цифра доходов, равная $44 285. Но обратите внимание на то, что среднее значение превы­шает цифру доходов шести социологов из семи. Так как среднеарифметическое повышается или понижается самой высокой или самой низкой величинами (в данном случае $78 295, суммой выплат одному социологу, который работает еще и деканом), ему присущ тот недо­статок, что оно дает искаженную картину любого распределения, содержащего крайние ве­личины.

Медиана - это средний случай: величина, которая оказывается посередине ряда цифр, вы­строенных от низших к высшим. В нашем случае медианный доход для семерых составляет $41 700, потому что у трех человек зарплаты выше, а у трех других - ниже этого уровня. (При четном числе величин медиана лежит посередине между двумя срединными значениями.) Поскольку крайние величины не влияют на медиану, она дает более правильную картину «средней» величины, чем среднеарифметическое.

gO Часть 1, Основы социологии

Глава 2. Социологическое исследование 51

При измерении переменных социологи сталкиваются еще с одной интересной проблемой: они должны работать с огромными массами людей. Как, например, вы опишете доходы миллионов семей США? Потоки цифр несут в себе мало смысла и ничего не говорят нам о людях в целом. Социологи потому и прибегают к стати­стическим показателям. Материал из раздела «Практическая социология» пояс­няет, как именно они это делают.

Определение понятий. Измерение всегда в чем-то произвольно, так как значе­ние любой переменной частично зависит от ее определения. Кроме того, сама по­пытка уточнить, каково значение в реальной жизни таких абстрактных понятий, как «любовь», «семья» или «интеллект», может привести к затяжным дебатам еще до того, как измерить их в качестве переменных.

Поэтому хорошее исследование сопровождается операционализацией пере­менной, или доскональным уточнением предмета измерения, прежде чем приписать переменной то или иное значение. Скажем, перед тем, как измерить понятие соци­ального класса, нам нужно точно решить, что именно мы хотим измерить (напри­мер, уровень доходов, продолжительность обучения в школе, престижность про­фессии). Иногда социологи измеряют несколько подобных аспектов; тогда они уточняют, каким же образом возможно объединить все переменные в один общий показатель. Знакомясь с результатами исследования, всегда обращайте внимание на способы операционализации каждой переменной учеными. То, как они опреде­ляют термины, очень сильно сказывается на результатах.

У молодежи, проживающей в густонаселенных городских кварталах, проблемы с полицией более вероятны, чем у молодых людей, которые живут в просторных пригородных районах. Означает ли это, что перенаселенность ведет к совершению правонарушений? Исследователям известно, что колебания в уровне перенаселенности и частоте арестов соотносимы, но они же продемон­стрировали, что связь между ними является ложной: оба фактора порождаются благодаря

Решая, каким образом операционализировать переменные, социологи могут учи­тывать мнение изучаемых людей. Например, исследователи в Бюро переписи (U. S. Census Bureau) определяли расовую и этническую принадлежность с 1977 г. следую­щими понятиями: белые, чернокожие, испаноязычные, азиаты и уроженцы островов Тихоокеанского региона, а также американские индейцы и коренные жители Аляски. Одна из проблем, связанных с этим списком, заключается, например, в том, что ка­кой-либо человек может быть испаноязычным и чернокожим одновременно; выход­цы из арабских стран могут не отождествлять себя ни с одной из перечисленных категорий. Не менее важно и то, что в США становится все больше людей, которые принадлежат сразу к нескольким расам (Cose, 1997; О'Наге, 1998). В итоге при про­ведении переписи в 2000 г. людям позволялось описывать свою расовую и этниче­скую принадлежность, указывая не одну, а несколько категорий.

Надежность и валидность. Измерение, чтобы оказаться реализованным, долж­но быть надежным и валидным. Надежностью называется постоянство при измере­нии. Иначе говоря, при повторном проведении процедура должна приносить тот же результат, что при первом. Но постоянство не является гарантией валидности, под которой понимается точность при измерении именно того, что предназначено быть измеренным. Другими словами, валидное измерение означает нечто большее, чем неизменное попадание в одну и ту же мишень, — это попадание в десятку.

Провести валидное измерение труднее, чем это может показаться на первый взгляд. Допустим, вы намерены изучить степень религиозности людей. Разумной стратегией было бы спросить у респондентов, как часто они посещают службы. Но равнозначно ли посещение храмов религиозности? Вполне возможно, что религи­озные люди ходят на службы чаще других, но бывает и так, что они участвуют в ритуалах по привычке или потому, что этого хочет от них кто-то другой. Более того: некоторые глубоко верующие индивиды сторонятся религиозных сообществ. Та­ким образом, даже когда измерение дает неизменные результаты (делая их надеж­ными), оно все еще может упускать подлинную, намеченную мишень (и не быть валидным). Позднее, в главе 19 («Религия»), мы предлагаем при измерении рели­гиозности учитывать не только посещение церкви, но и верования индивида, а так­же ту меру, в которой его жизнь пронизана религиозными убеждениями. В целом тщательное измерение совершенно необходимо для социологического исследова­ния, но нередко становится настоящей проблемой.

Связи между переменными. Когда измерения проведены, исследователи могут переходить к выполнению своей главной задачи — установлению связи между пе­ременными. В идеале это выявление причины и следствия — отношения, в кото­ром изменение одной переменной вызывает изменение другой. Причинно-следствен­ные связи окружают нас повсеместно; их можно сравнить с подготовкой к экзаме­ну, которая приводит к получению высокой оценки. Переменная, которая вызывает изменение (в данном случае учеба), — независимая переменная. Переменная, ко­торая изменяется (в данном случае экзаменационная оценка), — зависимая пере­менная. Иными словами, значение одной зависит от значения другой. Почему так важно соотносить неременные как причину и следствие? Подобное соотношение

Но то, что две переменные изменяются сообща, еще вовсе не свидетельствует о наличии между ними причинно-следственной связи. В США, например, коли­чество заключаемых браков снижается до минимальной цифры в январе, — в том месяце, на который приходится наибольшая смертность среди населения. Из это­го вряд ли следует, что люди умирают, потому что им не удается вступить в брак (или не женятся, потому что умирают). В действительности все зависит от пло­хой январской погоды на территории большей части страны (и, может быть, от послепраздничной хандры), - именно в этом причина и малого числа браков, и высокого числа смертей. Справедливо и обратное: в более теплые и солнечные летние месяцы отмечаются наивысшая частота браков и наименьшая смертность. Поэтому исследователи должны посмотреть вглубь, чтобы найти концы причин и следствий.

Обратимся к другой ситуации. Социологи давно признали, что правонаруше­ния в молодежной среде в большей мере характерны для тех, кто живет по сосед­ству с множеством других людей. Допустим, мы операционализируем переменную «молодежная преступность» как количество арестов (если таковые были), когда индивид, не достигнувший 18 лет, задерживался полицией, а «перенаселенность» определим как количество квадратных метров жилой площади, приходящейся на одного человека. Мы обнаружим, что переменные связаны: уровни преступности высоки в густонаселенных районах. Но вправе ли мы заключить, что перенаселен­ность (в данном случае — независимая переменная) есть именно то, что приводит к преступности (зависимая переменная)?

И вовсе не обязательно. Корреляция представляет собой совместное изменение двух (или нескольких) переменных. Мы знаем, что перенаселенность и преступность связаны тем, что они изменяются вместе, как это продемонстрировано на рис. 2.1, а.

Эта связь может означать, что перенаселенность вызывает правонарушения, однако может значить и то, что здесь срабатывает некий третий фактор, вызыва­ющий изменение обеих изучаемых переменных. Чтобы его выявить, подумайте, какие люди живут в перенаселенных домах: у них мало денег и нет выбора, это бедняки. К тому же имена их детей чаще, чем других, попадают в полицейские сводки. Следовательно, скученное проживание и молодежная преступность су­ществуют вместе, поскольку и то, и другое вызывается, как показано на рис. 2.1, б, третьим фактором — бедностью. Кажущаяся связь между скученностью и пре­ступностью «оправдывается» третьей переменной — низким уровнем доходов, — которая заставляет изменяться первые две. Итак, первоначальная связь оказы­вается ложной корреляцией, под которой понимается обманчивая, хотя и очевид­ная, связь между двумя (или несколькими) переменными, вызванная какой-то дру­гой переменной.

Разоблачение корреляции как ложной требует от нас работы детектива, которому помогает техника, называемая контролем. Под ним понимается сохранение постоян­ства всех переменных, кроме одной, позволяющее прояснить ее роль. В приведенном примере мы предполагаем, что уровень доходов может порождать ложную связь меж­ду скученностью проживания и преступностью. Для проверки проконтролируем до-

ставляющими среду, где доходы оди­наковы), и посмотрим, сохранится ли корреляция между перенаселенно­стью и преступностью. Если это про­изойдет, несмотря на контроль пере­менной (т. е. среди молодых людей, проживающих в условиях большей скученности, уровень преступности окажется выше, чем у тех, кто живет в других условиях, хотя уровень дохо­дов двух групп одинаков), то у нас бу­дет больше оснований считать, что перенаселенность действительно вле­чет за собой преступность. Но если связь исчезнет, стоит нам взять под контроль уровень доходов, как это показано на рис. 2.1, в, то это лож­ная корреляция. Исследование по­казывает, что в таком случае кор­реляция между скученностью про­живания и преступностью почти полностью исчезает (Fischer, 1984). Итак, мы разобрались в связях меж­ду тремя переменными, что иллю­стрирует рис. 2.1, г. Плотность засе­ления и уровень преступности обра­зуют ложную корреляцию; данные показывают, что обе переменные воз­растают и снижаются в зависимости от уровня доходов людей.

Подведем итог: корреляция озна­чает лишь то, что две переменные или большее их числоизменяются со­вместно. Причинно-следственные связи отмечаются, когда соблюдено несколько условий:

1. Продемонстрированная кор­реляция;

2. Независимая (или каузаль­ная)¹ переменная, по времени предшествующая зависимой переменной;

Если две переменные изменяются совместно, то говорят об их корреляции. В данном примере плотность проживания и молодежная преступность растут и снижаются вместе.

Здесь мы учитываем влияние третьей переменной -уровня доходов. Если он низкий, то влечет за собой проживание в стесненных условиях и высокий уровень преступности одновременно. Другими словами, с падением уровня доходов возрастает как частота проживания в стесненных условиях, так и уровень преступности.

Если мы будем контролировать уровень доходов -т. е. изучать исключительно лиц с одинаковыми заработками, — то сохранится ли высокий уровень преступности среди тех, кто живет в стесненных условиях? Ответ отрицательный. Между этими переменными больше нет никакой корреляции.

Это открытие приводит нас к выводу, что уровень доходов становится причиной как проживания в стесненных условиях, так и уровня преступности. Таким образом, две исходные переменные (плотность заселения и уровень преступности) коррелируют, но ни одна из них не может быть причиной другой. Поэтому их корреляция является ложной.

Рис. 2.1. Корреляция и причина: пример

Это открытие приводит нас к выводу, что уровень доходов становится причиной как проживания в стесненных условиях, так и уровня преступности. Таким образом, две исходные переменные (плотность заселения и уровень преступности) коррелируют, но ни одна из них не может быть причиной

Глава 2. Социологическое исследование Q5

64 Часть 1, Основы социологии

3. Отсутствие данных в пользу третьей переменой, которая может вызывать между двумя первыми ложную корреляцию.

Естествоиспытателям, как правило, легче установить причинно-следственные связи, чем социологам, так как в лабораторных условиях они могут контролиро­вать многие переменные. Однако проведение исследования непосредственно в процессе выполнения работы или прямо на улицах еще труднее и социологам час­то приходится довольствоваться демонстрацией одной лишь корреляции. Более того: поведение человека крайне сложно, в одном поступке заключены десятки каузальных переменных, а потому чрезвычайно трудно установить все причинно-следственные связи в каждой конкретной ситуации.

__ _ч (Идеал объективности

■ Представим, что десять сотрудников журнала, выходящего в Форт-Ледердейлл, штат:' Флорида, составляют рассказ о лучших ресторанах этого города. За счет издатель­ства они в течение недели разъезжают по городу и пируют. Потом собираются все вместе и сравнивают заметки. Как по-вашему, найдется ли какой-нибудь ресторан, которому будет отдано единодушное предпочтение? Такое маловероятно.

С научной точки зрения каждый из десяти журналистов по-своему операцио-нализирует понятие «лучший ресторан». Для одного он может быть местом, где подают восхитительные стейки по приемлемой цене; для другого выбор зависит от меню, в котором значится питательная и здоровая пища; для третьего же все реша­ет великолепное убранство зала и безупречное обслуживание. Как и многое в жиз­ни, лучший ресторан — это дело вкуса.

Личные ценности — нечто замечтальное, когда дело касается ресторана, но они затрудняют научное исследование?Запомните, что наука исходит из постулата об объективной реальности. Ученые должны изучать именно ее, никоим образом не сомневаясь в ее подлинности.(Поэтому и требуется, чтобы ученые стремились к объективности — состоянию личного нейтралитета при выполнении исследования. Объективность означает, что исследователи тщательно придерживаются научных процедур, не давая хода своим собственным установкам и убеждениям, чтобы ре­зультаты не были тенденциозными.

Конечно, научная объективность является скорее идеалом, нежели обыденно­стью, ибо никто не может быть совершенно нейтральным по отношению к чему бы то ни было. Даже в предмете, выбранном для исследования, отражается тот или иной личный интерес изыскателя, что можно увидеть на примере рассмотрения вопроса о расовой принадлежности, которое предприняла Лу Бенджамин. Однако научный идеал состоит в том, чтобы сохранить в себе чувство профессиональной отстранен­ности вне зависимости от результата. Следуя этому идеалу, мы прилагаем все уси­лия к тому, чтобы выяснить, не искажается ли итог исследования сознательной или бессознательной тенденциозностью. В качестве дополнительной меры предосторож­ности многие исследователи информируют своих читателей о личных научных сим­патиях, благодаря чему их выводы рассматриваются в надлежащем контексте.

-----.— ™лй_Ллш1Р пт ценностей. Влиятельный немецкий

исследования в соответствии со своими личными убеждениями и интересами. По­чему бы, в самом деле, одному не заняться проблемой голода в мире, другому — не изучить эффект расизма, а третьему — не исследовать жизнь детей в неполных се­мьях? Зная, что люди отбирают темы, которые являются важными для них в цен­ностном отношении, Вебер предостерегал исследователей от подобной манеры и призывал их к свободе от ценностей в своих изысканиях. Только беспристраст­ность (какую мы ожидаем от любого профессионала) позволяет исследователям изучать мир таким, каков он есть, нежели рассказывать, каким он, но их мнению, должен быть. Для Вебера эта отстраненность является важнейшим элементом на­уки, ставящим ее вне политики. Иными словами, политики привязаны к тем или иным конкретным результатам; ученые же стараются быть готовыми принять ре­зультаты своих изысканий, какими бы они ни оказались..

Аргумент Вебера по-прежнему считается авторитетным, хотя большинство со­циологов признает, что нам никогда не удастся быть свободными от собственных ценностей или даже осознать все наши проявления тенденциозности (Demerath, 1996). Кроме того, социологи не являются «среднестатистическими» людьми: боль­шинство из них — люди с белым цветом кожи, имеющие высшее образование, чьи политические взгляды отличаются большим, чем у населения в целом, либерализ­мом (Wilson, 1979). Социологам следует помнить, что и на них самих влияет их собственное социальное положение.

| Один из способов снизить масштаб искажений, обусловленных личными цен­ностями, — воспроизводимость {повторение исследования другими исследователя­ми). Если ученые, которые решаются повторно провести исследование, используют те же самые процедуры и получают те же самые результаты, то можно удостоверить­ся в правильности таковых. Вероятно, желание воспроизвести научное изысканиееще раз объясняет, почему поиск (англ. search), приобретает приставку re-, превраща­ясь в research — исследование (новый поиск).

В любом случае не забывайте, что логика науки не гарантирует объективной, абсолютной истины. Предлагаемое наукой представляет собой самокорректирую­щийся подход к познанию, благодаря которому исследователи могут преодолеть собственную тенденциозность. Соответственно объективность и истина не в ка­ком-то одном исследовании, — они в самом научном процессе.

Некоторые ограничения научной социологии

Наука — один из важных путей познания. Тем не менее применительно к социаль­ной жизни у нее есть ряд значимых ограничений:

1. Поведение человека слишком сложно для социологов, чтобы те могли с точностью предсказать какие-то действия индивида. Астрономы потря­сающе точно вычисляют движение небесных тел, но кометы и планеты не об­ладают мышлением. Люди же, напротив, наделены собственным рассудком, а потому не бывает, чтобы два разных человека одинаково реагировали на одно и то же событие. Социологам, следовательно, приходится довольство­ваться демонстрацией того, что те или иные действия, как правило, свойствен­ны категориям людей. Это не провал социологии. Здесь просто отражается

66 Часть 1, Основы социологии _________________________________________________________

2. Так как люди реагируют на окружающую их среду, простое присутствие исследователя способно повлиять на изучаемое поведение. Взгляд аст­ронома не оказывает влияния на удаленную комету. Но большинство лю­дей реагирует, когда за ними наблюдают. Некоторые начинают испыты­вать тревогу, сердятся или занимают оборонительную позицию; другие пытаются «помогать», делая то, чего, по их мнению, ожидает от них ис­следователь.

3. Социальные закономерности изменяются; то, что справедливо для одного времени или места, может не быть истинным для другого. Законы физики применимы всегда и повсюду в мире. Но поведение человека настолько измен­чиво, что никаких непреложных социологических законов не существует.

4. Поскольку социологи сами являются частью социального мира, который они изучают, им трудно быть свободными от ценностей при выполнении исследований. На химика, случись ему поставить неудачный опыт, проис­ходящее в пробирке редко влияет в личном плане. Но социологи живут в сво­ей «пробирке» — в обществе, которое изучают. Потому социальным ученым труднее проконтролировать и даже распознать личные ценности, способные исказить результаты их труда.