Признак одномерный

ПРИЗНАК ОДНОМЕРНЫЙ (переменная, величина, характеристика) — некоторое общее для всех изучаемых объектов (единиц наблюдения) качество, конкретного проявления которого (значения признака одномерного) меняются от объекта к объекту и могут быть измерены. Другими словами, каждому объекту, рассматриваемому как носитель упомянутого качества, может быть приписан определенный математический конструкт (например, число). Именно совокупности значений признаков чаще всего служат теми математическими моделями эмпирических социологических данных, которые являются результатами измерения в социологии. В социологических исследованиях признак одномерный часто отождествляется с индикатором (см. Индикаторы). Примерами могут служить признаки, отвечающие вопросы социологической анкеты (см. Анкета социологическая, Вопрос): пол, возраст, образование респондента, его удовлетворенность работой, установка на протестное поведение и т.д.

Признак одномерный служит выборочным аналогом величины случайной.

При интерпретации значений признака одномерного необходимо иметь в виду, что очень часто само понятие «признак одномерный» являются следствием определенного видения социологом изучаемых объектов. При использовании признака одномерного, отвечающего анкетному вопросу, важно также учитывать, что семантика его значений зависит от восприятия опрашиваемым этого вопроса и может быть различным для разных групп респондентов.

Признак одномерный можно разделять на разные группы в зависимости от того, каким образом получаются их значения и как в этих значениях отражаются интересующие исследователя закономерности. Часто признаки одномерные делят на качественные (значения такого признака одномерного получаются по шкале, тип которой ниже типа интервальной шкалы, см. Шкала) и количественные (используется либо интервальная шкала, либо шкала более высокого типа). Подмножеством качественных признаков одномерных служат номинальные, называемые также атрибутивными, категориальными, альтернативными. Совокупность объектов описывается набором значений такого признака одномерного, если каждая ее единица принадлежит либо не принадлежит к одной из тех категорий (атрибутов, альтернатив), котрые выступают в качестве значений рассматриваемого признака одномерного. Под номинальным признаком одномерным с совместными альтернативами понимается тот, которому отвечают категории, не являющиеся взаимоисключающими (например, вопрос в анкете может предполагать наличие нескольких ответов).

Любой номинальный признак одномерный, принимающий n значений, можно свести к n бинарным (дихотомическим, принимающим два значения) признакам; каждому объекту поставить в соответствие такую последовательность из 0 и 1, i-й член которой равен 1, если объект принимает i-e значение рассматриваемого номинального признака одномерного (т.е. принадлежит к соответствующей категории, обладает отвечающим ей свойством) (см. Анализ регрессионный качественный).

Одной из существенных особенностей социологических данных является то, что альтернативы, отвечающие отдельным значениям номинального признака одномерного, нередко характеризуют столь разные свойства объектов, что каждой из них (или их групп) зачастую имеет смысл придать статус самостоятельного признака. Традиционный статистический анализ данных (см. Анализ многомерный статистический), когда каждый признак одномерный входит в строящуюся математическую модель как имеющий вполне определенный смысл цельный показатель, в таком случае становится неприемлемым. Возникает потребность в «поальтернативном» анализе, переходе с «языка» признаков на «язык» альтернатив. Одна альтернатива (группа альтернатив) может оказаться связанной с интересующим исследователя явлением, а другая — нет (см. Поиск взаимодействий).

Количественные признаки одномерные разделяют на дискретные и непрерывные. Значениями первых служат целые числа (число детей в семье, число учебных заведений в городе и т.д.), вторых — любые действительные числа (такими могут быть возраст, зарплата и т.д.). Однако это деление весьма условно. В соответствии с определением интервальной шкалы имеют смысл не сами значения количественного признака одномерного (если шкала не является абсолютной), а лишь структура интервалов между ними. И если мы полагаем, что некоторый набор целочисленных шкальных значений получен по интервальной шкале, не являющейся абсолютной, то вынуждены будем считать его определенно неоднозначно. Будем допускать возможность замены его на любой набор действительных чисел, сохраняющих первичную, полученную непосредственно в результате измерения, структуру интервалов между шкальными значениями.

Для корректного применения методов многомерного статистического анализа немаловажно разделение признаков одномерных на случайные (каждый такой признак одномерный является величиной случайной) и контролируемые (см. Планирование эксперимента).

Плодотворным для социологии является разделение признаков одномерных на первичные, значения которых получаются непосредственно в результате сбора данных и является результатом наблюдения (см. Наблюдение в статистике), и вторичные, значения которых получаются в результате обработки данных. Примерно в тех же случаях говорят о явных и латентных признаков одномерных. Такое деление тесно связано с делением многих терминов и понятий на эмпирические (которым соответствуют явные признаки одномерные) и теоретические (которым чаще всего отвечают латентные признаки одномерные). Для изучения латентного признака одномерного социолог чаще всего стремится выразить его через явные (значение латентного признака одномерного для каждого изучаемого объекта получается за счет агрегирования отвечающих этому объекту значений явных признаков одномерных). Именно это является целью применения большинства методов шкалирования и построения индексов (см. Индекс). На поиск латентных переменных направлены многие методы анализа многомерного статистического и анализа данных.

Набор эмпирических индикаторов (наблюдаемых признаков одномерных), требующихся для измерения какого-либо латентного признака одномерного, далеко не всегда определен однозначно. Проблемой поиска латентных характеристик респондента на базе его ответов на вопросы анкеты занимался П. Лазарсфельд (см. Анализ латентно-структурный).

Предположение о существовании латентных переменных часто входит в модели, предполагаемые многими методами измерения и анализа данных. Так, существование латентных переменных, проявлением которых являются значения наблюдаемых признаков одномерных, связано с определением типа фактически использующихся шкал (отличающегося от типа тех шкал, по которым «физически» получаются исходные данные). На предположении о существовании определенного рода латентных переменных основаны также некоторые подходы к сравнению коэффициентов парной связи номинальных признаков.

К.Д. Аргунова, Ю.Н. Толстова

Социологический словарь / отв. ред. Г.В. Осипов, Л.Н. Москвичев. М, 2014, с. 356-357.

Литература:

Лазарсфельд П. Методол. проблемы соц-и // Соц-я сегодня: проблемы и перспективы. М., 1965; Он же. Логические и матем. основания латентно-структурного анализа // Матем. методы в совр. буржуазной соц-и. М., 1966; Соц. иссл-я: построение и сравнение показателей. М., 1978; Батыгин Г.С. Обоснование науч. вывода в прикладной соц-и. М., 1986; Толстова Ю.Н. Логика матем. анализа данных. М., 1991; Она же. Анализ социол. данных. М., 2000.