Инвариантность измерения базовых ценностей по методике Шварца среди русскоязычного населения четырех стран

Инвариантность измерения базовых ценностей по методике Шварца среди русскоязычного населения четырех стран1 Максим Геннадьевич Руднев, кандидат социологических наук, 101000 Москва, ул. Мясницкая, 20 Национальный Исследовательский Университет Высшая Школа Экономики Тел. 89263487690 Email: mrudnev@hse.ru Аннотация Сравнимость значений различных показателей, полученных на основе опросов гетерогенных выборок, и особенно в международных опросах, всегда стоит под вопросом. Особенно критичен этот вопрос при сравнении значений и взаимосвязей латентных переменных, часто измеряемых индексами – из-за различий в структуре индексов на разных выборках сравнения значений индексов могут приводить к ложным результатам. В связи с этим возник ряд методов, позволяющих проверять сравнимость показателей на основании исследования инвариантности структур индикаторов латентных переменных. В статье обсуждаются различные методы оценки сравнимости измерений и на данных Европейского социального опроса рассматривается инвариантность измерения ценностных категорий «Самоутверждение» и «Забота» среди русскоязычных респондентов из четырех стран. Результаты многогруппового конфирматорного факторного анализа демонстрируют частичную скалярную инвариантность этих ценностей, что указывает на возможность сравнения средних между этими группами респондентов. Ключевые слова: инвариантность измерения, конфирматорный факторный анализ, базовые жизненные ценности ВВЕДЕНИЕ Проблема надежности и валидности измеряемых конструктов все чаще поднимается в социологической науке. Среди социологов растет осознание того, что меры скрытых, или латентных, конструктов могут обладать ошибкой измерения, которую возможно отделить от собственно латентной переменной. Тем не менее, проверка валидности и надежности латентных переменных еще недостаточно широко вошла в повседневные практики социологов [1]. В частности, часто упускается из внимания такой вид валидности, как одинаковое функционирование индикаторов в различных условиях измерения, или инвариантностьи (эквивалентность) измерения [2, p. 117]. Индикаторы латентной переменной могут работать по-разному, то есть иметь различную структуру корреляций в различных группах населения, таким образом, один и тот же индикатор может иметь различный «вклад» в дисперсию латентной переменной в различных группах. Отсутствие инвариантности приводит к некорректности сравнений значений и взаимосвязей латентной переменной в этих группах населения. В случае отсутствия инвариантности измерения может оказаться, что под видом латентной переменной сравнивается уровень одного индикатора в первой группе и другого индикатора – в другой группе. В международных исследованиях, таких как Европейское социальное исследование (ESS), Международная программа социальных исследований (ISSP), Всемирное и Европейское исследования ценностей (WVS/EVS) и многих других, проблема сравнимости данных стоит особенно остро, поскольку вопросы задаются респондентам на разных языках и в разных социокультурных контекстах. Организаторы ESS осознали эту проблему и стремятся ее преодолеть, включая только такие индикаторы, которые засвидетельствовали свою сравнимость, хотя бы в небольшом количестве стран. В частности, в каждый раунд ESS включается инструмент измерения базовых жизненных ценностей Ш. Шварца. Его теория постулирует наличие одних и тех же ценностей, которые могут быть одинаково хорошо измерены среди людей из разных культур и стран [3]. Эта теория и связанная с ней методика измерения ценностей обязана своим успехом именно вниманию к межстрановой инвариантности. Однако одна из недавних модификаций методики Шварца, включенная в ESS, способна измерить лишь небольшое количество ценностей, которые могут сравниваться с существенными ограничениями и далеко не во всех странах, включенных в ESS [4]. Задача данной работы – оценить инвариантность измерения ценностей Шварца на материале стран с русскоговорящим населением, а именно, проверить инвариантность ценностных измерений «Самоутверждения» и «Заботы» среди русскоязычных респондентов Латвии, России, Украины и Эстонии, и обсудить на этом примере методы проверки межгрупповой сравнимости латентных переменных. СПОСОБЫ ИЗМЕРЕНИЯ МЕЖГРУППОВОЙ СРАВНИМОСТИ ЛАТЕНТНЫХ КОНСТРУКТОВ Межгрупповая сравнимость предполагает удовлетворение условий инвариантности измерения2. Об инвариантности измерения можно говорить в том случае, когда измерительные операции приводят к измерению одного и того же свойства в различных условиях наблюдения и изучения феномена [2]. Например, межгрупповые различия средних по шкале ценностей могут действительно отражать разницу в ценностях жителей этих стран, а могут отражать систематические смещения, связанные с реакцией респондентов на отдельные вопросы, но не связанной собственно с ценностями. Отсутствие свидетельств инвариантности при сравнении стран может приводить к неверным или невалидным выводам. Исследования инвариантности появились в рамках психометрики при разработке психологических и образовательных тестов, и получили там название DIF – differential item functioning. Последнюю применяют в рамках как классической, так и современной теории тестов (Item Response Theory), признаком ее наличия является различная вероятность «правильного» ответа на один из вопросов в двух группах респондентов при одинаковых значениях латентной переменной (это соответствует скалярной инвариантности в терминах факторного подхода). Существенное ограничение такого метода состоит в том, что он использует только дихотомические переменные. Более общей моделью, способной включать индикаторы, измеренные на практически любой шкале (кроме номинальной), стала модель факторной инвариантности, впервые описанная еще Терстоуном [5] и расширенная позже в ряде специально посвященных этому работ [2; 6; 7]. В модели факторной инвариантности в двух (или нескольких) группах сравниваются факторные нагрузки, константы и остатки. Таким образом, помимо отклонений в работе отдельных индикаторов, рассматривается и структура корреляций, различия которой в разных группах может указывать и на проблемы с конструктной валидностью [9; 10]. Например, свидетельством отсутствия конструктной валидности могут служить различные по знаку корреляции между латентными переменными в различных группах – такие результаты могут говорить о том, что в различных группах измеряются разные конструкты. Модели факторной инвариантности получили распространение лишь в последние годы, с разработкой соответствующего программного обеспечения, такого как EQS, Mplus и Amos, и развитием вычислительных возможностей компьютеров (подробнее см. [8]). Многогрупповой конфирматорный факторный анализ как метод проверки инвариантности измерения Наиболее распространенным методом проверки инвариантности на сегодняшний день является многогрупповой конфирматорный факторный анализ (МКФА), который одновременно строит одну и ту же факторную модель в нескольких группах и, устанавливая равенство различных параметров, отбирает модель, демонстрирующую наилучшее согласие с данными [11]. На первом этапе проверки инвариантности производят проверку на всем массиве данных в целом, предпринимая обычный конфирматорный факторный анализ, чтобы убедиться, работает ли вообще предполагаемая теоретическая модель на всей группе респондентов или в каждой группе по отдельности. Затем внимание переключают на различия и сходства структур латентных конструктов в различных группах респондентов. Существует много видов инвариантности, но мы остановимся на трех наиболее важных [4; 12; 13]. Конфигурационная инвариантность подтверждается, когда общая структура факторов в различных странах одинакова, другими словами, когда количество факторов в разных странах одинаково и нагрузки на эти факторы имеют одинаковые знаки. В многогрупповом конфирматорном факторном анализе (МКФА) это отражается в отсутствии ограничений на все параметры (кроме одной нагрузки в каждом факторе, значение которой ограничивается 1, чтобы модель была идентифицируема), и подтверждается, если модели во всех странах показывают приемлемые показатели качества. Важно отметить, что, в отличие от эксплораторного факторного анализа, в конфирматорном перекрестные нагрузки (то есть когда один индикатор имеет вклад в два или более фактора) устанавливаются равными нулю по умолчанию (то есть запрещены). Конфигурационная инвариантность позволяет говорить о том, что данная методика измеряет приблизительно одни и те же конструкты в разных странах. Подтверждение конфигурационной инвариантности говорит также о том, что бóльшие значения данного фактора соответствуют большей выраженности латентного признака (ценности). Это еще не означает, что данные по этим шкалам можно сравнивать, поскольку метрики этих шкал (соответствие единиц измерения в разных странах) и нулевая точка (равенство значений индекса указывает на одинаковую выраженность ценности в разных странах) могут различаться. Однако конфигурационная инвариантность открывает возможность проверить более сильные виды инвариантности. Метрическая инвариантность предполагает, что метрика (единица измерения) индикаторов латентного признака соответствует латентному признаку в равной степени в разных странах. Предположение о метрической инвариантности подтверждается, когда латентная характеристика респондентов из разных стран в равной мере отражается на их ответах, то есть респонденты используют пункты шкалы одинаковым образом. В МКФА это проверяется с помощью фиксации равенства факторных нагрузок в различных странах и проверке того, значимо ли ухудшилась модель по сравнению с конфигурационной. Если модель не значимо ухудшилась, то метрическая инвариантность подтверждается. Подтверждение этого вида инвариантности обеспечивает сравнимость внутристрановых связей изучаемой шкалы в различных странах, то есть, например, позволяет корректно сравнивать коэффициенты корреляции между ценностями «Открытости изменениям» и возрастом в России и Великобритании. Скалярная инвариантность необходима, когда нужно сравнивать средние между странами, то есть нужно установить инвариантность абсолютных значений шкалы в разных странах. Даже если шкала имеет одинаковую единицу измерения в разных странах, абсолютные значения могут быть выше или ниже в разных странах по не связанным с измеряемой характеристикой причинам [7]. То есть ноль у шкал с одинаковой метрикой может не совпадать. Другими словами, скалярная инвариантность означает, что два респондента, обладающие одинаковыми баллами на шкале латентного фактора, в действительности обладают одинаковой выраженностью этого латентного признака вне зависимости от страны, в которой они проживают. Скалярная инвариантность измерения выражается в МКФА через фиксацию не только факторных нагрузок, но и констант равными в различных странах [8]. Иногда обсуждаются и более высокие уровни инвариантности измерения – такие как равенство дисперсий латентных факторов и равенство остатков, однако они очень редко востребованы, например, при моделировании результатов образовательных или психологических тестов (подробнее см. [8; 13]). Частичная скалярная или частичная метрическая инвариантность может констатироваться в случае, если только часть параметров удовлетворяют условиям равенства в разных группах, поскольку условие равенства всех параметров часто рассматривается как слишком строгое [6]. Чтобы признать наличие частичной скалярной или частичной метрической инвариантности, нужно чтобы хотя бы по два константы или по две факторные нагрузки на каждый фактор были все-таки зафиксированы равными между группами [12]. Отдельно обсуждается структурная инвариантность – в противовес инвариантности измерения – она предполагает устойчивость ковариаций между латентными конструктами в различных группах. В рамках МКФА она может быть проверена через фиксацию равенства ковариаций между латентными факторами во всех группах и сравнением статистик согласия получившейся модели со статистиками согласия модели с различающимися ковариациями. Другие методы проверки межгрупповой сравнимости латентных конструктов Совсем недавней разработкой является подход, получивший название приблизительной (approximate) инвариантности измерения, который принимает более реалистичные допущения, чем обычный МКФА [14]. Вместо проверки абсолютного равенства параметров на метрическом (факторные нагрузки) и скалярном (факторные нагрузки и константы) уровнях, в этом методе проверяется близость разности параметров к нулю. Для этого в модели используется байесовский подход, позволяющий протестировать соответствие разницы параметров информативному априорному распределению со средней, равной нулю, и относительно маленькой дисперсией. Такой способ исследования инвариантности представляется менее строгим, позволяя находить инвариантные измерения конструктов в большом количестве групп. Впрочем, на момент написания этой статьи, ни одной работы с использованием этого метода опубликовано еще не было. Шварц при разработке своей теории и поиске инвариантных ценностных структур использовал многомерное шкалирование [3]. По сути, Шварц располагал переменные-индикаторы в двухмерном пространстве и изучал, каким образом группируются эти индикаторы, и схожести в группировках индикаторов в различных культурных группах рассматривал как свидетельство инвариантности как ценностных структур, так и измерения этих ценностей. Инвариантная группировка индикаторов одной ценности в различных группах, таким образом, указывала на инвариантность измерения, а одинаковость расположения этих групп индикаторов (то есть стоящих за ними латентных факторов – ценностей) указывала на структурную инвариантность. Билски и Яник развили и формализовали этот метод для изучения структурной инвариантности, назвав его конфирматорным многомерным шкалированием, суть которого заключается в том, что исходные точки переменных в пространстве многомерного шкалирования возникают не случайным образом, а заданы эксплицитно, и затем отклонения от ожидаемых координат в различных группах указывают на отклонение данных от теории [15]. Соответственно, группы, в которых отклонения от теоретически заданных точек малы или схожи по направленности, обладают структурной инвариантностью. В особых случаях, когда только одна переменная измеряет латентный конструкт, сравнимость можно проверять через межгрупповую устойчивость отношений с третьими, внешними по отношению к латентному конструкту переменными. А в случае применения формативного подхода, задача проверки инвариантности еще сильнее затрудняется, однако если дополнить формативную модель рефлективными индикаторами (или «эффект-индикаторами»), задача проверки инвариантности становится выполнимой (см. [16]). Совсем иной подход к изучению инвариантности измерения, не статистический, и во многом незаменимый, представляет собой когнитивное интервьюирование [17]. В течение интервью респондентам из разных групп (стран, культур) предлагают заполнить анкету, которая, как предполагается, должна инвариантно измерять одни и те же конструкты, и затем расспрашивают о том, как респонденты поняли каждый из вопросов, с чем связали, как проинтерпретировали и т.д. Когнитивное интервью позволяет выявить смысловые различия как в измерительных материалах (анкете и вопросах), так и культурные различия в структурах и взаимосвязях ценностей, которые невозможно выявить статистическими методами. Для проверки инвариантности измерения ценностей в русскоязычных группах мы остановимся на методе МКФА, поскольку, во-первых, не обладаем достаточными ресурсами для проведения когнитивных интервью в нескольких странах, во-вторых, поскольку МКФА, в отличие от многомерного шкалирования, позволяет выявить даже очень небольшие отклонения от инвариантности и проверяет ее строгими статистическими тестами. ТЕОРИЯ Ш.ШВАРЦА И ИЗМЕРЕНИЯ ЦЕННОСТЕЙ В ЕЕ РАМКАХ Ш. Шварц разрабатывал теорию ценностей, ставшую широко применимой в социологических и психологических международных исследованиях, начиная с 1987 года [18]. Теория ценностей Шварца обобщила существующие подходы к концептуализации ценностей и претендует на описание всего ценностного универсума, существующего у людей из различных культур, с различным происхождением и разнообразными индивидуальными особенностями. Согласно Шварцу, ценности – это понятия или убеждения, относящиеся к желаемым конечным состояниям или поведению, не привязанные к конкретной ситуации, служащие критерием выбора или оценки поведения и событий и упорядоченные по важности [3, p. 4]. Шварц разработал исчерпывающую содержательную типологию ценностей, состоящую из 10 ценностных типов, в которые попадают все ценности людей. Их удобно отображать в виде круга (см. рис. 1), близость секторов в котором отражает смысловую близость соответствующих им ценностей; расположенные друг напротив друга ценности связаны взаимно обратными отношениями. Круг демонстрирует идею континуальности ценностного универсума, а само деление на 10 типов, как подчеркивает Шварц, – довольно условно [19]. На основе близости различных ценностей были выделены четыре ценностных категории, которые теоретически могут образовывать две биполярные оси, это «Сохранение» (объединяет ценности безопасности, конформности и традиции) и «Открытость изменениям» (объединяет ценности самостоятельности, риска-новизны и гедонизма), а также «Самоутверждение» (объединяет ценности достижения и власти-богатства) и «Забота о людях и природе» (объединяет ценности благожелательности и универсализма). Шварц пришел к выводам об универсальной структуре ценностей, отыскивая универсальную (инвариантную) для различных стран и культур структуру. В дальнейшем методика измерения ценностей была целиком изменена, инвариантность измерения ценностей начали проверять более строгими методами, однако общая структура ценностей, постулируемая в теории, устойчиво воспроизводилась [19-21]. Для измерения базовых ценностей было разработано несколько опросников, один из них – «Портретный опросник», состоящий из 21 портрета, каждый из которых респонденту предлагается оценить на предмет схожести с собой, используя 6-балльную шкалу от «очень похож» до «совсем не похож на меня» [20], который был создан для применения в массовых опросах Европейского социального исследования (ESS). По замыслу Шварца, этот опросник позволяет измерить все 10 ценностей, входивших в теорию [21]. Однако исследования инвариантности среди различных стран и временных точек показали несколько иные результаты. Ряд исследований Э.Давидова и его коллег продемонстрировали, что метрическая инвариантность подтверждается в небольшом круге стран (куда не входят страны с русскоязычным населением), при этом в модели пришлось добавить несколько перекрестных нагрузок, а отдельные ценности – укрупнить: 7-факторная модель включала объединенные ценности универсализма и благожелательности («Забота о людях и природе»), достижения и власти-богатства («Самоутверждение»), конформности и традиции, а также исходные ценности самостоятельности, риска-новизны, гедонизма и безопасности [22]. Лишь страны Бенилюкс продемонстрировали скалярную инвариантность модели с 7 укрупненными ценностями [23]. Позже, на данных второго раунда ESS, Давидов подтвердил 7-факторную модель метрической инвариантности среди 14 стран и скалярную инвариантность между раундами, но только на девяти странах [4]. Отсутствие подтверждения скалярной инвариантности ценностей, измеренных с помощью «Портретного опросника», делает некорректными сравнения средних по странам значений этих ценностей в большинстве стран Европы. Одной из содержательных причин этого факта являются различные социально-экономические условия. Например, отсутствие скалярной инвариантности ценности универсализма объясняют различным отношением к экологическим проблемам в различных странах, в связи с чем один из индикаторов этой ценности – «забота о природе» – принимает различные значения при одинаковых уровнях выраженности ценности универсализма [24]. Кноппен и Сарис указывают на то, что объединение отдельных ценностей свидетельствует о низкой дискриминантной валидности инструмента, которая возникла из-за отбора небольшого количества индикаторов для измерения большого количества латентных конструктов. Это привело к слишком высоким корреляциям между латентными конструктами в сочетании с низкими корреляциями между переменными-индикаторами одного и того же фактора [25], в результате возникло множество скоррелированных остатков и перекрестных нагрузок. Позже было продемонстрировано, что уточнение теории ценностей, или изменение содержания латентных конструктов, может существенно повысить уровень инвариантности измерения [26], что послужило одной из причин, по которым Ш.Шварц модифицировал свою теорию, показав наличие 19 отдельных ценностей, которые могут быть инвариантно измерены в различных странах с помощью нового, более подробного инструмента [19]. Тем не менее, в ESS по-прежнему используется сокращенная версия этого инструмента и проблемы, с которыми сталкиваются исследователи, остаются теми же. Ниже мы рассмотрим проблему инвариантности ценностей, измеренных в ESS в странах с русскоязычным населением, которые не включались в эти исследования из-за низкой сопоставимости результатов с другими европейскими странами. Исследование ограничено рассмотрением двух ценностных категорий «Самоутверждение» и «Забота о людях и природе», так как упомянутые выше проблемы не позволяют получить устойчивой модели при включении всех четырех ценностных категорий.

Похожие:

	Календарно-тематическое планирование по географии 11 класс Многообразие стран на политической карте мира. Различия стран современного мира по размерам территории, численности населения, особенностями...		Блок добывания знаний и умений Б. 11 стран мира с численностью населения свыше 100 млн человек; В. примеры полуостровных и островных стран, стран-архипелагов; Г....
	Или задание текущей аттестационной работы Британские острова: географическое положение, географическая идентификация четырех базовых территорий, моря и океаны		Пост Наталии Масловой «Наши» требуют прекратить дискриминацию русскоязычного... Отчет по разработкам в упов, включая соответствующие вопросы, обсуждаемые на последних сессиях caj, cc и Совета (устный доклад Зам....
	1. Информация. Свойства информации. Единицы измерения информации «простые» понятия. В геометрии, например, невозможно выразить содержание базовых понятий «точка», «луч», «плоскость» через более...		Особенности территории и населения зарубежной Европы. Разработка... Цель: сформировать представление об особенностях эгп стран Европы, природных ресурсах, особенностях населения. Определить особенность...
	«Олимпийские символы и традиции» Цель занятия: осознание значения олимпийского движения в формировании базовых общечеловеческих ценностей		Программа по формированию навыков безопасного поведения на дорогах... России. Показать значение географии, как науки. В изучении окружающего мира. Познакомить с учеными географами России. Сформировать...
	Урока Зарубежной Европы. Региональные различия. Особенности географического положения, природно- ресурсного потенциала, населения, хозяйства,...		Реферат По географии На тему: «Швеция. Качество жизни населения» Швеция – это крупнейшая, высокоразвитая страна Северной Европы. По величине занимаемой территории среди зарубежных европейских государств...
	Положение о Конкурсе рефератов среди студентов российских Вузов и менеджеров страховых компаний На современном этапе развития страхования в России повышенное внимание должно уделяться совершенствованию страхового дела, распространению...		О мерах по сдерживанию распространения вич-инфекции среди населения... В целях сдерживания эпидемии вич-инфекции на территории Таштагольского района, проведения активной и системной работы по сохранению...
	Паспорта и программы формирования у студентов обязательных общекультурных... Ок-1: знание базовых ценностей мировой культуры и готовность опираться на них в своем личностном и общекультурном развитии		Программа формирования базовых национальных ценностей муниципальное... Идеологической и методологической основой фгос является Концепция духовно-нравственного развития и воспитания личности гражданина...
	Отчет по инженерной геодезии: Теодолит 2Т 30 Теодолит предназначен для измерения вертикальных и горизонтальных углов, для измерения расстояний и определения магнитных азимутов...		Планирование по литературному чтению 3 класс Календарные сроки Логические: подведение под понятие; установление причинно-следственных связей. Личностные: смыслообразование (формирование базовых...