Надежность и валидность эмпирическх моделей 5 страница

так как ошибки спецификации переменных будут распространяться по всей каузальной системе J89. Р.87-88 ]. По его мнению, особенно типичны нелинейные отношения между социально-демографически­ми, и вообще биографическими переменными, и переменными " внут­ренних состояний" (например.между формальной длительностью об­разования, измеренной как число лет обучения, и квалификацией).

Второй пример относится к проблемам сравнимости, возникаю­щим из-за различий в сложности ситуаций, а именно - к последст­виям дифференциальной сложности в случае использования эффект-индикаторов для косвенного измерения в ситуации мультикаузаль-ности.

При использовании эффект-индикаторов, часто принимается до­пущение, что, кроме небольших случайных возмущений, единствен­ной причиной эффект-индикатора является неизмеряемая перемен­ная, представляющая в данном случае интерес для теоретической модели. Однако индикатор (обозначим его как X.) может подвер­гаться воздействию не только переменной X, которую предполагается измерить, но и других переменных, например V или P. Кроме того, эти переменные V и P сами могут быть связаны с переменной X в некоторых ситуациях. Тогда обоснованность использования индика­тора X. или совокупности индикаторов будет варьировать от ситуа­ции к ситуации. Уже в статье 1968 г. [82] Х.Блейлок использует иллюстративный пример с измерением расовой дискриминации, к которому он неоднократно обращается и в более поздних работах. Пусть, скажем, некоторая мера неравенства, типа различия в доходе, служит для измерения расовой дискриминации. В некото­рой ситуации А вполне обоснованным кажется предположение, что единственной причиной неравенства X, помимо случайных возму­щений, является дискриминация со стороны работодателя. Однако предположим, что в более сложной ситуации В, помимо дискрими­нации со стороны работодателя, может оказаться существенным влияние различий в уровне образования, способностей или опыта работы (обозначим соответственно как F, P, и У). Если эти перемен­ные будут измерены, то существует возможность получения чистого эффекта X (см. рис.12). Однако ситуации А и В, в силу своей простоты, включают лишь очень ограниченное число факторов. Более сложная ситуация потребует разработки более сложной моде­ли. В некоторых случаях, если исследование охватывает достаточно большой промежуток времени, разумно предположить, что показа­тель различий в образовании зависит не только от " образовательной" дискриминации как ограничения доступа к равным возможностям обучения, но и от поселенческой сегрегации. Если предположить, что поселенческая сегрегация, " накопленная" к моменту t, влияет и на доступность тех или иных профессий (помимо прямой професси­ональной дискриминации), то можно ли сравнивать показатели неравенства в доходах (Х₁) или в образовании в этой ситуации с " теми же" показателями в более простых ситуациях А и В.

Важным преимуществом причинного анализа и построения диаг­рамм здесь является возможность визуализировать модель измере-

8 И.Ф.Девятко 113

ния и сделать очевидной границу, когда неизвестных становится " слишком много" и получить единственное решение невозможно, т.е. возникает необходимость в априорных предположениях (напри­мер, различия в уровне образования зависят только от дискримина­ции в сфере образования). Последнее обстоятельство очень сущест­венно для повышения культуры не только измерения, но и теорети­зирования: ведь в ситуации, когда отсутствуют ограничения на сложность теоретической модели и для каждого " случая" вводятся новые объясняющие факторы, всегда можно, образно говоря, " объ­яснить 100% дисперсии". " Можно показать, что при допущении возможности, когда все влияет на все с неопределенными парамет­рами, будет существовать бесконечное число наборов оценок пара­метров, абсолютно согласованных с одним и тем же множеством данных" [86. Р.282][39]. При этом теоретики могут до бесконечности спорить, чей набор объясняющих переменных " лучше" без всяких шансов разрешить этот спор эмпирическими средствами.

Анализ влияния дифференциальной сложности ситуаций и соот­ветствующих им теоретических моделей на сравнимость показателей позволяет затронуть еще одну существенную проблему - пробле­му валидности. Как мы показали во второй главе нашей книги, разработка моделей измерения привела к пониманию ограни­ченности, присущей концепции валидности и традиционным подхо­дам к валидизации, которые в конце 50-х - начале 60-х годов активно

*

Рис. 13. Схема связи переменных дискриминации с измеряемыми показателями.

* В данной модели опущены многие переменные блока " Поведение меньшинства" -агрессия, избегание контактов с доминирующим большинством и т.п., рассматриваемые Х.Блейлоком.

заимствовались социологами из психометрики. В тех ситуациях, когда невозможно связать концепты и индикаторы по принципу " один к одному", но наличие нескольких показателей для каждой ненаблюдаемой переменной делает измерение возможным, понятие " валидности" может вводить в заблуждение, подталкивая исследо­вателя к поиску несуществующего " идеального" валидного показа­теля. Правильным путем здесь чаще всего будет разработка вспомо­гательной теории, связывающей несколько неизмеряемых перемен­ных с несколькими индикаторами (о чем и шла речь в предыдущей главе). Вернувшись к примеру с дискриминацией, мы можем заме­тить, что понятие дискриминирующего поведения довольно далеко отстоит от обычно используемых мер дискриминации, относящихся к физической сегрегации либо к какого-то рода неравенству. В самой простой ситуации различия в социально-профессиональной структу­ре доминирующего большинства и меньшинства могут быть исполь­зованы как показатель профессиональной дискриминации, различия в образовании - как показатель дискриминации в получении обра­зования, а поселенческая сегрегация - как индикатор поселенческой изоляции[40]. Однако в более сложной и близкой к реальности ситу-

ации любые меры неравенства являются результатом не только дискриминирующего поведения большинства, но и поведения самого меньшинства, что должно быть отражено во вспомогательной теории измерения.

Кроме того, переменные-индикаторы могут быть функциями не только тех переменных дискриминации, которые включены в основ­ную теорию и являются основной целью измерения. Приведем одну из возможных моделей примера с дискриминацией, рассматривае­мую Х.Блейлоком в статье [86. Р.296] (см. рис. 13).

Вполне очевидно, что традиционная концепция валидности в ситуации, сходной с изображенной на рис. 13, имеет весьма ограни­ченное применение. Очевидны и последствия для сравнимости пока­зателей. Например, " экономическое неравенство" в ситуации, изо­браженной на рис. 13, будет зависеть от всех неизмеряемых пере­менных и, в свою очередь, влиять по крайней мере на поселенческую и социальную изоляцию. Следовательно, нет никаких оснований считать этот индикатор эквивалентным " экономическому неравен­ству" в ситуации взаимооднозначного соответствия.

Глава четвертая

НОВЫЕ ПРИЛОЖЕНИЯ И ПЕРСПЕКТИВЫ МОДЕЛИРУЮЩЕГО ПОДХОДА