Простая номинальная шкала

Простая номинальная шкала

Номинальная шкала служит предпосылкой всех шкальных процедур. Она устанавливает отношения равенства между явлениями, которые включены в один класс. Пункты шкалы — эталоны качественной классификации свойств. Например, (А) рабочие ручного труда, не требующего специальной подготовки; (В) рабочие ручного труда высокой квалификации; (С) рабочие, занятые на механизированном оборудовании, средней квалификации; (D) рабочие механизированного труда высокой квалификации; (Е) автоматчики без навыков наладки; (F) пультовики-наладчики.

В этой шкале, каждому из пунктов которой дается детальная эмпирическая интерпретация (по индикаторам конечного перечня соответствующих профессий), интуитивно угадывается некоторый порядок: группы рабочих перечислены по мере повышения механизации труда и, возможно, по мере роста квалификации. Однако интуиция — не доказательство. Шкала остается неупорядоченной.

Более явный пример — группировка по мотивам увольнения с работы: (а) не устраивал заработок; (b) неудобная сменность; (с) плохие гигиенические условия

труда; (d) неинтересная работа и т. д. Упорядочить эти пункты невозможно: они не располагаются в континуум. Символическая запись номинальной неупорядоченной шкалы такова:

где знак ۸ означает дизъюнкцию (либо—либо).

Операции с числами для номинальной шкалы следующие.

1. Нахождение частот распределения по пунктам шкалы с помощью процентирования или в натуральных единицах. Нетрудно подсчитать численность каждой группы и отношение этой численности к общему ряду распределения (частоты).

2. Поиск средней тенденции по модальной частоте. Модальный (Мо) называют группу с наибольшей численностью.

Эти две операции (1) и (2) уже дают представление о распределении социальных характеристик в количественных показателях. Его наглядность повышается отображением в диаграммах (рис. 6, где А — модальная группа). Во всех трех случаях за 100\% принята общая численность обследованных. Диаграмма 6, а позволяет, однако, отразить распределения, в которых сумма процентов превышает 100, т. е. некоторые обследуемые могут попасть в несколько секций шкалы одновременно (например, совмещают различные виды деятельности).

3. Самым сильным способом количественного анализа является в данном случае установление взаимосвязи между рядами свойств, расположенных неупорядоченно. С этой целью составляют перекрестные таблицы (схема 8).

Помимо простой процентовки, в таблицах перекрестной классификации можно подсчитать критерий сопряженности признаков по Пирсону: хи-квадрат (2) — простейший показатель обоснованности вывода о наличии или отсутствии связи между сопоставляемыми характеристиками, т. е. связанности качественных классификаций. Коэффициент Чупрова (Г-коэффициент) позволит по той же таблице определить напряженность связи, если хи-квадрат показывает, что она имеет место.

Схема 8

Модель таблицы перекрестной классификации