Curs 1 - Masurarea in stiintele socio-umane.pdf

Cristian Opariuc-Dan

Măsurarea în științele socio-umane

CONCEPTE ȘI TEME NOI

• Ce legătură există între statistică, analiză de date, IBM SPSS Statistics și R; • Ce înțeles are conceptul „a măsura” și care este specificul acestuia în domeniul socio-uman; • Ce sunt variabilele și cum le putem clasifica; • La ce niveluri putem măsura și care este precizia fiecărui nivel de măsură • Ce înseamnă IBM SPSS Statistics, cum îl putem obține și cum începem să lucrăm cu acest program; • Cum se definesc variabilele și cum se proiectează corect o

bază de date în IBM SPSS Statistics; • Ce este R, cum se obține și cum începem să lucrăm cu el; • Cum se definesc variabilele și cum se proiectează corect o bază de date în R; • Cum se pot transfera date între IBM SPSS Statistics și R

CE CONȚINE ACEST CAPITOL?

Capitolul urmărește o introducere în analiza de

date și cuprinde trei părți. Prima parte este una

teoretică în care vom încerca să clarificăm o serie de

concepte fundamentale înțelegerii principiilor analizei

de date. A doua parte vizează o scurtă introducere în

IBM SPSS Statistics și vă prezintă câteva noțiuni de

proiectare corectă a unor variabile și de construire a unei baze de date. În cea

de-a treia parte vă vom iniția în R și vom vedea cum putem construi o bază de

date folosind acest program. Capitolul se încheie cu o serie de întrebări de

verificare și teme de meditație.

4


Noțiuni teoretice Analiza de date se bazează, evident, pe date. Ce sunt însă datele, cum se

clasifică ele, ce putem face cu ele și cum le utilizăm în mod corect, toate acestea

sunt probleme pe care vom încerca să le lămurim pe parcursul întregii lucrări.

Într-o primă instanță, vom studia ce sunt datele, de unde le putem culege, cum

se împart, cum se pot organiza și, în definitiv, care este disciplina științifică ce se

ocupă de asemenea lucruri. Nu în ultimul rând, vom vedea ce înseamnă, de fapt,

a măsura. Este posibil ca acest cuvânt să însemne și altceva față de ceea ce știați

deja sau intuiți.

I.1 Statistică, analiză de date sau SPSS? Majoritatea programelor de studiu ale facultăților socio-umane includ,

ca disciplină, statistica, fie că vorbim despre cea psihologică, sociologică,

economică și așa mai departe. Este și nu este corect, iar pentru a vedea exact

de ce, vom porni de la definiția dată de dicționare.

Conform DEX, termenul are mai multe înțelesuri, putând însemna: (1) Evidență numerică, situație cifrică referitoare la diverse fenomene (izolate sau generale), numărătoare; (2) Culegere, prelucrare și valorificare a unor date legate de fenomene generale; (3) Știință care culege, sintetizează, descrie și interpretează date referitoare la fenomene generale; (4) Ramură a matematicii care elaborează

noțiunile și metodele folosite în statistică; (5) Știință care, folosind calculul probabilităților, studiază fenomenele de masă din punct de vedere cantitativ (Academia Română, 2012).

Ultimele două accepțiuni (4 și 5) sunt cele mai apropiate de sensul real

al statisticii, ca disciplină matematică axată pe studiul probabilităților. Din acest

punct de vedere, statistica este o „perlă” a matematicii, sintetizând mai multe

domenii cum ar fi probabilități, calcul matriceal, combinatorică, analiză

matematică, inclusiv calcul diferențial și integral. Dacă am studia o asemenea

5


știință în cadrul unei facultăți de psihologie, sociologie, științe economice sau

științe ale administrației, în mod aproape sigur ar reprezenta un „cui” atât de

mare pentru studenți încât ar limita drastic numărul absolvenților. De fapt, nici

facultățile de matematică nu studiază statistica decât în cadrul unor programe

masterale, unii preferând studiul avansat al statisticii în cadrul programelor de

doctorat.

În științele socio-umane avem în vedere mai curând înțelesurile 2 și 3 ale

definiției, chiar dacă putem observa redundanța acestora. Așadar, am putea

spune că statistica este, în această accepție, o modalitate de „culegere,

prelucrare și valorificare a unor date legate de fenomene generale”, sens care

ne apropie mai mult de cel al termenului de analiză de date.

În fine, primul sens al statisticii este cel comun, de evidență numerică.

Atunci când jurnalele de știri spun că „statisticile demonstrează o reducere a

natalității”, avem în vedere, iată, sensul comun, popular al termenului. Dacă ne

referim la modalitățile de prelucrarea statistică a datelor în vederea realizării

unui raport de cercetare, avem în vedere sensul analizei de date, iar dacă vorbim

despre demonstrarea teoremei limitei centrale sau a asumpției normalității

reziduurilor, ne referim la adevăratul sens al statisticii, acela de statistică

matematică.

Așadar, în sens comun, statistica înseamnă o numărătoare, o evidență numerică, situație cifrică referitoare la diverse fenomene. În sensul analizei de date, statistica are în vedere culegerea, sintetizarea, descrierea și interpretarea datelor referitoare la fenomene iar în sensul său propriu, de știință, statistica este o ramură a matematicii care, folosind calculul probabilităților, studiază fenomenele de masă

din punct de vedere cantitativ.

6


Pornind de la cele trei definiții, putem observa cu ușurință faptul că în

domeniul socio-uman nu studiem, în niciun caz, statistică, ci analiză de date,

văzută ca „instrument, parte a metodologiei cercetării științifice, care permite

utilizarea principiilor și a legilor statisticii în sintetizarea, descrierea și

interpretarea datelor colectate din cercetări”.

Pentru a ne lămuri că avem dreptate, să discutăm două dintre definițiile analizei, așa cum le prezintă dicționarul: (1) metodă științifică de cercetare care se bazează pe studiul sistematic al fiecărui element în parte; examinare amănunțită a unei probleme și (2) ramură a matematicii care studiază funcțiile, limitele, derivatele și aplicațiile lor. Există, desigur, mai multe sensuri (de exemplu analiza

substanțelor chimice), dar care nu prezintă interes pentru domeniul nostru.

Dacă excludem înțelesul analizei ca analiză matematică, prima definiție

sprijină întrutotul ce-a de-a doua definiție a statisticii. Iată și motivele pentru

care preferăm să spunem că în științele socio-umane nu studiem statistică

(încetățenită ca disciplină matematică) ci analiză de date (aplicații ale principiilor

statistice în activitatea de cercetare). Prin analogie, atunci când faceți școala de

șoferi, nu studiați ingineria construcției autovehiculelor (analog statisticii), nu vă

interesează să știți din ce aliaj este făcut arborele cotit. Dacă sunteți însă un

șofer cu pretenții de profesionist, atunci veți fi interesat de modul cum

funcționează ambreiajul sau de faptul că mașina dumneavoastră funcționează

cu benzină (analog analizei de date). Asta ca să nu riscați să alimentați cu

motorină și să vă distrugeți motorul.

Cuvântul „statistică” a o etimologie interesantă și merită

să prezentăm, pe scurt, evoluția acestui termen. În forma

actuală, a fost folosit de către filosoful german Gottfried

Aschenwall (1719-1772), în lucrarea „Vorbereitung zur

7


Staatswissenschaft”, apărută în 1748, în care apare cuvântul „Statistik”, având

înțelesul de „știință ce vizează studiul datelor referitoare la condiția unui stat

sau a unei comunități” (Harper, 2015). Părintele statisticii nu a fost doar filosof,

ci a avut preocupări și în domeniul istoriei și economiei, fiind de profesie jurist,

predând dreptul în cadrul Universității din Göttingen.

În limba engleză, cuvântul a fost introdus în 1829 de către

un politician scoțian, Sir John Sinclair (1754-1835), având înțelesul

de „date numerice colectate și clasificate”, rafinând și

particularizând sensul dat de profesorul german. Gânditorul

scoțian a avut, și el, formație economică, fiind preocupat de finanțe și

agricultură, dar și de drept.

Pare surprinzător faptul că ceea ce astăzi atribuim aproape exclusiv

matematicii, a avut originea în domenii destul de diferite de matematică: drept,

economie, filozofie. În realitate, „rădăcina” statisticii, în înțelesul modern al

termenului, se regăsește în scrierile economice, în activitatea de optimizare a

taxelor și de monitorizare a producției. Originea termenului este, totuși, mult

mai veche și ar proveni din latinescul „status”, având înțelesul de rang, poziție,

organizare a comunității, ordine publică. Cuvântul latin a fost preluat în italiana

veche, rezultând „statista”, ceea ce înseamnă persoană specializată în treburile

statului, ce ajută statul să gestioneze politica de taxe, costurile războaielor,

evidența populației și alte sarcini de acest tip (Lungu, 2001). Acest înțeles este

cel mai apropiat de sensul modern al termenului, afacerile statului din acea

perioadă numindu-se și „statisticum”. Cunoscând aceste elemente, devine

evidentă originea cuvântului și faptul că în prezent, chiar dacă are o importantă

încărcătură matematică, statistica provine din economie și din administrația

publică.

8


Dacă am lămurit faptul că în domeniul socio-uman nu studiem statistică

în sensul actual al termenului, ci analiză de date, vom continua cu o altă marotă,

cea a înlocuirii studiului analizei de date cu SPSS. Revenind la analogia cu școala

de șoferi, este ca și cum am spune că învățăm să conducem Dacia Logan. Asta

ar însemna, oare, că dacă ne luăm permisul de conducere, nu știm să conducem

BMW, Mercedes, Lamborghini sau Tico? Bineînțeles că odată ce avem

deprinderile necesare conducerii, le putem transfera, cu un minim efort, pe

orice automobil din acea clasă, ba chiar și din clase diferite. În definitiv, de ce nu

am putea să conducem un microbuz sau un camion?

Ideea centrală nu este să ne concentrăm pe utilizarea unui anumit

produs, ci pe însușirea principiilor, metodelor și tehnicilor de analiză de date.

Din moment ce cunoaștem analiză de date, utilizarea unui produs informatic

este doar o chestiune de preferințe.

I.2 Sensul și semnificația termenului de măsurare Contactul nemijlocit al ființei umane cu lumea înconjurătoare se

realizează prin simțuri. Cu ajutorul acestora percepem obiectele, fenomenele,

persoanele, evenimentele. Observăm în mod direct culoarea biroului la care ne

desfășurăm activitatea, distanța dintre scaunul dumneavoastră și cel al

colegului, faptul că muzica pe care o ascultă vecinul este prea tare ori timpul

rămas până la terminarea programului de lucru. Toate acestea formează un

mediu în care ne aflăm și pe care îl putem caracteriza la un moment dat, mediu

populat, generic, de obiecte.

Să ne imaginăm camera în care învățați sau lucrați. Ce obiecte puteți

remarca? Biroul, scaunul, televizorul, filtrul de cafea, bunica ce tricotează sau

colegul care joacă Solitaire. Toate acestea le vom denumi generic „obiecte”.

Dacă vă veți gândiți la biroul la care vă redactați referatele, dumneavoastră,

9


cititorul, veți avea o imagine extrem de personalizată și care diferă radical de

imaginea pe care o am eu față de același obiect. Așadar, oricât ar părea de

ciudat, conceptul de birou reprezintă o abstracțiune, care vehiculează imagini

diferite la diferite persoane. Eu am o imagine mintală a biroului, dumneavoastră

aveți o altă imagine a biroului, alții au imagini mai mult sau mai puțin diferite

când se gândesc la același obiect. Dacă aș dori să cunosc și să înțeleg biroul

dumneavoastră, v-aș ruga să-l descrieți. Aș afla, de exemplu, că are o lungime

cam de 2 metri, o lățime de un metru și are culoarea albastră. Deja cunosc mai

bine obiectul la care vă referiți. Descriindu-l, practic, ce ați făcut? În primul rând

ați precizat o serie de caracteristici ale sale: lungimea, lățimea și culoarea. Apoi

ați specificat ce valori au caracteristicile în cazul obiectului dumneavoastră: 2, 1

și albastru. În fine, ați stabilit o regulă în baza căreia ați atribuit valori acestor

caracteristici, specificând unitatea de măsură – metrul.

Totuși, albastru, roșu sau galben, un birou are întotdeauna un obiect fizic

drept corespondent. Nu întotdeauna lucrurile stau așa. Folosind rațiunea și

capacitatea de abstractizare putem anticipa sau cunoaște elemente care nu au

o corespondență în lumea fizică. Ce-ar fi să descriem gradul de satisfacție pe

care îl avem față de perceperea taxelor locale? Sau anxietatea ori

comportamentul prosocial? Aceste elemente sunt cât se poate de reale, însă nu

au drept corespondent obiecte fizice. Unii pot înțelege, atunci când vorbesc

despre taxe, fața acră a funcționarului de la birou, alții faptul că a fost plimbat

pe la 20 de ghișee pentru a achita 10 lei, alții au scăpat în 30 de secunde datorită

unui funcționar extrem de competent și eficient care știa ce să facă, în fine,

anumite voci sunt foarte mulțumite pentru că-și achită impozitele prin Internet.

Anxietatea, la rândul ei, poate avea semnificații diferite pentru diferite

10


persoane, asta ca să nu mai vorbim de comportamentul prosocial, patriotism,

integritate sau iubire.

Astfel de „obiecte” sunt prea generale pentru a fi cunoscute în mod

direct; ele vor trebui particularizate în cadrul unui proces specific, numit

operaționalizare. Această lungă introducere a fost făcută pentru a înțelege

faptul că măsurarea reprezintă, de fapt, o abstracțiune și că nu putem cunoaște

obiectele decât dacă stabilim o serie de caracteristici ale acestora. Rezumând,

am putea spune că, la modul general, obiectele, fenomenele, evenimentele pot

fi măsurate doar dacă precizăm o serie caracteristici (atribute),

prin caracteristică înțelegând o particularitate, o însușire a

obiectului, fenomenului sau evenimentului ce urmează a fi

măsurată. În cazul în care aceste atribute nu sunt specificate, un

obiect nu poate fi cunoscut. Cu cât există mai multe atribute ce definesc un

obiect, cu atât acel obiect este cunoscut mai bine. Dacă am spune că biroul este

lung de 2 metri, cunoașterea obiectului se poate realiza strict pe baza acestui

atribut. În mod cert, este mai lung sau mai scurt comparativ cu ale birouri. Însă

nu vom putea ști dacă este mai greu, mai lat, mai înalt, dacă are culoarea verde

cu roșie sau dacă este pătat de la vin. Pe măsură ce crește numărul atributelor

specificate, cunoașterea obiectelor devine tot mai precisă.

Faptul că am precizat caracteristica nu este suficient pentru a vorbi

despre o măsurare. Cum am putea, de exemplu, să măsurăm iubirea? Ce

caracteristici definitorii am putea găsi? Suma disponibila spre a fi cheltuita pe

care o pune la dispoziție iubitul (mai rar iubita) poate fi o caracteristică a iubirii?

Foarte discutabil. Emoția, fiorul, „fluturii” din stomac? Posibil, dar cum îi putem

remarca? Avem aceeași problemă dacă ne propunem să măsurăm patriotismul,

integritatea, moralitatea sau sentimentele superioare.

11


Iată că, pentru a vorbi despre măsurare, acele caracteristici

definite trebuie să fie cuantificabile, măsurabile. În ciuda părerii

unora, există obiecte, fenomene sau evenimente care nu pot fi

măsurate. Se punea, la un moment dat, problema evaluării psihologice a unor

funcționari publici în vederea stabilirii integrității. Au apărut chiar și metodologii

de evaluare, s-au construit chestionare și alte instrumente în acest sens,

psihologii au început să oferteze servicii de evaluare psihologică pentru

integritate, ignorându-se un lucru esențial – acest concept nu este măsurabil.

Dacă am putea măsura integritatea unor persoane, probabil că nu am mai avea

nevoie de o întreagă categorie de procurori, decizia de integru sau corupt fiind

dată imediat de către psiholog. Una este să vorbim despre opinia unor persoane

față de comportamente care țin de integritate și cu totul altceva să măsurăm

„nivelul” de integritate al unei persoane. Orice am face, persoanele evaluate nu

vor răspunde la întrebări decât în sensul unor oameni integri, indiferent dacă

este sau nu este în joc serviciul lor.

Chiar dacă un atribut poate fi măsurat, acest concept se concretizează în

momentul în care, pentru un anumit obiect, atributul dobândește o anumită

valoare, în termeni de specialitate valoarea pe care o are atributul pentru un

anumit obiect numindu-se și scor. Dacă am spune că atributul „lățime” al unei

mese are scorul 20, am concretizat o operație de măsurare doar dacă am

menționa și ce înseamnă acel scor. Ne referim la centimetri, la inch, la picioare

sau la alte unități de măsură? Pentru a măsura în adevăratul sens

al cuvântului, trebuie să stabilim o regulă sau un set de reguli pe

baza cărora putem atribui valori caracteristicilor măsurate. Iată că,

am măsurat cu adevărat atributul „lățime” al mesei atunci când am spus că are

20 de centimetri, stabilind și regula de atribuire, în cazul nostru o subdiviziune

12


a scalei metrice. Dacă nu precizăm regula, riscăm că scorul să aibă o anumită

semnificație pentru un chinez, o alta pentru un englez și o cu totul altă

semnificație pentru un american.

În acest moment, am putea prezenta una dintre cele mai cunoscute definiții a măsurării ca „atribuire de numere evenimentelor sau obiectelor în concordanță cu o anumită regulă” (Stevens, 1959). Conform acestei abordări, măsurarea dobândește un sens extrem de larg și extinde semnificația conceptului de număr dincolo de operațiile matematice tradiționale, în funcție de modul de stabilire a regulii.

Se poate observa destul de ușor că măsurarea poate fi considerată o

funcție prin care unui atribut al unui obiect îi poate fi acordat un număr și numai

unul, la o anumită măsurare. Această funcție se face pe baza unei anumite

reguli, suficient de clară pentru a fi înțeleasă și suficient de simplă pentru a fi

aplicată (Vasilescu, 1992), regulile determinând ceea ce numim niveluri (scale)

de măsură. Problematica măsurării, deși considerată ca fiind baza analizei de

date, nu este studiată de statistică, nici de matematică, ci de o altă știință,

numită metrologie.

I.2.1 Specificul măsurării în științele socio-umane În domeniul științelor fizice, măsurarea este destul de precisă. De obicei

regula este simplă și clară, instrumentele sunt puternic standardizate, valorile

sunt relativ stabile. Ați putea crede că atunci când măsurăm lățimea unei mese

și spunem că aceasta este de 20 de centimetri, între două măsurători valoarea

se conservă perfect, deoarece ne aflăm în zona măsurătorilor fizice, precise. De

fapt, între două măsurători ar putea exista diferențe determinate de

instrument, de clasa de precizie, de condițiile de mediu, ba chiar și de persoana

care face măsurătoarea. Dacă nea Costică este puțin miop, atunci sunt șanse

mari ca cei 20 de centimetri să fie, de fapt, 20,5 centimetri sau 19,5 centimetri.

13


Dacă în loc să măsoare cu ruleta, măsoară cu metrul de stofă, atunci s-ar putea

ca dimensiunea reală să fie de 19,75 centimetri, chiar dacă nea Costică nu are

probleme cu vederea. În fine, chiar dacă folosește un instrument de măsură

precis, lățimea mesei ar putea fi 20,00545 centimetri, situându-ne, după cum

intuiți, la o clasă de precizie diferită. Dacă tot am vorbit despre metru, ar fi bine

să precizăm că acesta reprezintă, conform definiției metrologice, distanța

parcursă de lumină într-un interval de timp de 1/299.792.458 dintr-o secundă, prin

urmare nivelurile de precizie sunt, practic, infinite.

În științele socio-umane lucrurile nu mai sunt atât de limpezi. Cum am

putea măsura, spre exemplu, inteligența? Nu avem la dispoziție, în acest caz,

nici ruleta și nici măcar o unitate de măsură, nu putem spune că avem 20 de

kilograme sau 20 de centimetri de inteligență. Poate vă gândiți că măsurăm

inteligența în IQ, însă coeficientul de inteligență nu este o unitate de măsură, ci

un raport între vârsta mintală și vârsta cronologică (𝐼𝐼𝐼𝐼 = 𝑉𝑉𝑉𝑉𝑉𝑉𝑉𝑉

× 100). Cu alte

cuvinte, dacă o persoană de 15 de ani (VC=15) rezolvă probleme pe care le pot

rezolva cei de 23 de ani (VM=23), atunci are un coeficient de inteligență de 2315

×

100 = 153, un geniu. Problema, în acest caz, nu ar fi vârsta cronologică, ci

vârsta mintală. Cum decidem asupra vârstei mintale, cum aflăm această

valoare? Cum selectăm acele probleme pe care le rezolvă persoanele de 23 de

ani și nu le pot rezolva cele de 15 ani? Răspunsul la acest gen de întrebări

depășește specificul analizei de date și ține de o altă disciplină științifică, numită

psihometrie.

Dacă în cazul inteligenței, unde putem propune, în definitiv, o serie de

probleme, lucrurile sunt destul de complicate, cum am putea măsura

anxietatea, depresia sau alte asemenea trăsături, mult mai vagi? Cert este faptul

că, în cazul anxietății de exemplu, oamenii au diferite grade de intensitate a 14


acesteia, putem spune că o persoană este mai anxioasă, o alta mai puțin

anxioasă, chiar că o persoană este mai anxioasă în comparație cu alta, însă nu

avem de unde ști ce cantitate de anxietate posedă un om. Din acest motiv, vom

aprecia că factorii psihici, dar și alte „obiecte” de acest tip, au un caracter latent,

și îi vom putea denumi factori (caracteristici) latente, în sensul că

există într-o anumită cantitate, doar că această cantitate nu poate

fi observată și măsurată în mod direct. Orice persoană are, la un

moment dat, o anumită „cantitate” de anxietate sau de depresie, un anumit

nivel de trai sau o anumită încredere în clasa politică. Toată chestiunea este că

nu avem unități de măsură pentru aceste „cantități” și nici instrumente precise

pentru a le măsura. Putem presupune că orice caracteristică latentă, din punct

de vedere al cantității, poate lua orice valoare între minus și plus infinit, de la

valori infinit de mici la valori infinit de mari. Acest concept îl întâlnim sub numele

de continuum al factorului latent, înțelegerea sa condiționând înțelegerea

măsurării în științele socio-umane.

Dacă acești factori latenți nu pot fi cunoscuți în mod direct, cum ar putea

fi, totuși, măsurați? Să presupunem că vom întreba persoanele cărora dorim să

le cunoaștem anxietatea dacă le-ar fi teamă atunci când ar sta pe un câmp de

luptă sub focul mitralierelor. Un asemenea comportament ar presupune o

„cantitate” foarte mică de anxietate la răspunsul pozitiv. Tuturor ne este teamă

de război, de armele de foc, prin urmare răspunsul „da” ar fi perfect normal. Din

contra, un răspuns negativ ar putea fi indicatorul unei patologii psihice. În

termeni tehnici, această întrebare s-ar situa undeva spre polul negativ al

continuumului factorului latent, comportamentul vizat saturând foarte puțin

anxietatea. Acelorași persoane le punem și o a doua întrebare, dacă le este frică

să stea în casă pe întuneric atunci când se întrerupe curentul electric. De data

aceasta, răspunsul normal ar fi negativ, un răspuns eventual pozitiv indicând o

15


„cantitate” mare de anxietate. Dacă se întrerupe seara curentul, te poți cel mult

enerva în cazul în care ai ceva de făcut, în niciun caz nu îți va genera o senzație

de teamă. Un astfel de comportament îl putem considera saturat în anxietate,

situându-se înspre polul pozitiv al continuumului factorului latent. În fine,

întrebând persoanele dacă le place pizza cu ton, măsurăm orice altceva, numai

anxietatea nu. Asta deoarece preferința către un sortiment de pizza nu are nicio

legătură cu anxietatea, în termeni tehnici întrebarea fiind situată în afara

continuumului factorului latent.

Astfel de întrebări se numesc eșantioane de comportamente. Deoarece

nu putem observa direct factorul latent, îl vom observa indirect, prin

intermediul unor eșantioane de comportamente extrase dintr-un univers

practic nelimitat de comportamente specifice. Pe baza modului în care

persoanele ar reacționa la aceste comportamente și cunoscând zona în care

acestea se situează în continuumul factorului latent, se poate aprecia, subiectiv,

nivelul factorului latent al persoanei, fără a spune că măsurăm exact cantitatea

de factor latent. Acesta este modul în care efectuăm măsurători în domeniul

socio-uman, iar trecerea de la o dimensiune latentă generală, abstractă, la

indicatori, componente concrete ale dimensiunii și apoi la eșantioane de

comportamente (numite și itemi în literatura de specialitate) poarte numele de

operaționalizare a constructelor latente.

Chiar dacă am operaționalizat foarte bine constructele și am conceput

un instrument de măsură foarte bun, măsurarea în științele sociale rămâne

inexactă și limitată din mai multe motive. În primul rând, nu putem construi

instrumente de măsură care să acopere întregul continuum al factorului latent.

Un test de inteligență, de exemplu, se adresează zonei medii a inteligenței.

Acesta va putea diferenția destul de bine persoanele cu o inteligență de la

16


mediu-inferior la mediu-superior, însă va fi inexact și aproape inutil în cazul

persoanelor foarte inteligente sau foarte puțin inteligente. În asemenea cazuri

va trebui să apelam la alte instrumente, demers mare consumator de resurse,

în special de timp. Pe de altă parte, cu cât crește timpul unei evaluări, cu atât

scade precizia măsurătorii, indiferent de calitatea instrumentului folosit, asta

deoarece intervin și alți factori, precum plictiseala și oboseala. Chiar dacă există

și alte modele de măsurare care pot evalua pe întregul continuum al factorului

latent (numite modele de răspuns la item), astfel de instrumente sunt dificil de

construit iar evaluarea se face de obicei computerizat, apărând, în plus, și alte

surse de eroare.

Multe instrumente de măsură specifice domeniului socio-uman, în

special psihologiei și sociologiei, numite incorect teste, fac apel la auto-evaluare.

Persoana se auto-analizează înainte de a da un răspuns, neavând aproape nicio

posibilitate de a controla dacă acel răspuns este sau nu este reprezentativ

pentru persoana evaluată. În cazul în care miza evaluării este benefică pentru

individ, acesta va avea tendința să se pună într-o lumină favorabilă sau, din

conta, nefavorabilă dacă urmărește să evite scopul evaluării. În cazul unui studiu

privind nivelul de trai, o persoană va răspunde în sensul unui nivel de trai scăzut

dacă scopul perceput este stabilirea cuantumului taxelor sau în sensul unui nivel

de trai ridicat dacă scopul ar fi obținerea unui anumit credit. Această abordare,

numită tendință de fațadă, este comună tuturor instrumentelor bazate pe auto-

evaluare. Chiar dacă există anumite mecanisme de control, așa-numitele scale

de minciună, eficiența lor este discutabilă.

Dacă în științele naturii putem vorbi de un zero absolut, în domeniul

socio-uman nu avem o inteligență zero, o anxietate zero, o depresie zero sau

opinii zero. Din acest motiv, nu putem raporta cantități, nu putem spune că o

17


persoană este de două ori mai anxioasă sau mai inteligentă decât o altă

persoană, că are un nivel de trai de trei ori mai bun sau mai slab. Convențional,

valoarea zero în științele socio-umane este media, faptul că o persoană nu se

distinge de majoritatea oamenilor privind caracteristica măsurată.

Imposibilitatea de raportare permite doar să spunem că o persoană este mai

mult sau mai puțin inteligentă sau anxioasă în comparație cu o altă persoană

sau în comparație cu majoritatea persoanelor, și nu de câte ori și nici cu cât. O

asemenea limitare nu oferă o putere prea mare măsurătorilor socio-umane, ele

situându-se departe de specificul măsurătorilor fizice, chiar dacă prin forțarea

matematicii se tinde către o apropiere de acestea.

Construind un instrument de măsură, decidem asupra

comportamentelor pe care le selectăm din universul infinit de comportamente

posibile, relaționate factorului latent. Această selecție poate induce noi surse de

eroare pentru că ceea ce pare relevant pentru un grup de persoane, poate să

nu fie relevant pentru un alt grup. Un instrument construit pentru militari s-ar

putea să nu aibă o valoare prea mare în cazul agenților de vânzări, chiar dacă

dorim să măsurăm același factor latent, asta ca să nu mai spunem că anumite

comportamente alese pentru populația din America aproape sigur vor avea o

altă relevanță pentru populația din România sau din China. Astfel, dependența

culturală a instrumentelor impune revizii importante ale acestora ori de câte ori

urmează să le folosim pe alte populații decât cele pe care au fost construite

inițial. Mai mult, majoritatea atributelor suferă modificări în timp, unele fiind

mai sensibile, altele mai puțin sensibile la acest factor. Anxietatea, de exemplu,

ar putea fi o stare, diminuându-se relativ rapid după dispariția evenimentului

anxiogen, sau o trăsătură, persistând mai mult timp, uneori accentuându-se cu

trecerea timpului. Mai mult, unele comportamente saturate în factorul latent

18


într-o anumită perioadă de timp îți pierd saturația în prezent și trebuie înlocuite.

Imaginați-vă doar că foarte multe dintre comportamentele normale ale tinerilor

din prezent ar fi atras cu siguranță internarea într-un ospiciu dacă s-ar fi

manifestat în anii ’30 ai secolului XX.

Iată că măsurarea în științele socio-umane este posibilă, însă nu are

caracteristicile unei măsurări fizice, fiind imprecisă, indirectă, puternic limitată

atât ca posibilitate de abordare a atributului, cât și ca semnificație generală.

I.2.2 Noțiunea de variabilă Știm bine de acum că obiectele, în sensul general al termenului, pot fi

măsurate pe baza atributelor cuantificabile. Înălțimea este un atribut

cuantificabil al tuturor persoanelor, însă nu are aceleași valori. Vasile poate avea

înălțimea de 178 centimetri, Ion poate avea o înălțime de 192 centimetri iar

Maria poate avea 168 de centimetri la această caracteristică.

Iată că, această particularitate, comună tuturor ființelor umane, prezintă diferențe inter-individuale, în termeni tehnici afirmând că exprimă variația caracteristicii măsurate. Am ajuns la a defini conceptul de variabilă ca fiind particularitatea, însușirea unui fenomen care constituie obiectul măsurării și care exprima variația inter-individuală a acestei caracteristici.

Înălțimea oamenilor reprezintă o variabilă deoarece exprimă modul în

care variază această caracteristică, de la cel mai scund om din lume, la cel mai

înalt. La fel putem spune și despre greutate, ritm cardiac, nivel de venit, culoarea

ochilor, gen biologic și așa mai departe, toate aceste atribute având în comun o

mulțime de valori, numită și mulțime (domeniu) de definiție sau

categorii. Domeniul de definiție, la rândul său, poate fi teoretic și

empiric, iar când categoriile se pot ordona, poartă numele de

amplitudine (teoretică și empirică).

19


Variabila „gen biologic”, de exemplu, poate avea doar două valori,

domeniul de definiție teoretic fiind format din categoriile „masculin” și

„feminin”. Variabila „culoarea ochilor” poate avea patru categorii, vorbind

despre „ochi căprui”, „ochi albaștri”, „ochi negri” și „ochi verzi”. Prin urmare,

domeniul de definiție teoretic are patru valori, iar dacă nu se află nicio persoană

cu ochi albaștri în lotul de studiu, spunem că domeniul empiric de definiție are

doar trei categorii.

O altă variabilă exemplu „titlul universitar”, are tot patru categorii –

„asistent”, „lector”, „conferențiar” și „profesor” –, însă acestea pot fi ordonate

de la asistent la profesor. Astfel, putem vorbi despre o amplitudine teoretică de

patru valori, cuprinsă între valoarea minimă „asistent” și valoarea maximă,

„profesor”.

Valorile unei variabile, știm deja, se numesc și scoruri, iar atribuirea de

scoruri fiecărui element (în cazul de față, fiecărei persoane) al variabilei poartă

numele, știm și asta, de modalitatea de realizare a variabilei.

Definiția măsurării susține că este vorba despre atribuirea de numere

obiectelor și fenomenelor, însă, în exemplele de mai sus, observăm că mulțimile

de valori nu se exprimă prin numere, ci prin anumite „calități”. Nu putem spune

că titlul universitar al unui cadru didactic universitar este 3, ci conferențiar.

Culoarea ochilor 2 nu are niciun sens, preferând menționarea categoriei „ochi

albaștri”, dar la fel de bine am putea să includem orice altă categorie. Unele

variabile nu se exprimă natural sub formă numerică, acestea fiind

denumite variabile calitative. Altele, precum înălțimea, greutatea,

vârsta, au valori natural numerice, din acest motiv numindu-se

variabile cantitative, aceasta fiind prima și cea mai simplă

clasificare a variabilelor.

20


I.3 Niveluri de măsură Dincolo de distincția calitativ-cantitativ, desigur foarte importantă,

există o clasificare și mai importantă, de fapt baza ierarhizării și a puterii

procesului de măsurare. Vorbim despre nivelurile de măsură, numite și scale de

măsură, însă vom prefera utilizarea termenului de nivel și nu de scală pentru a

nu se crea confuzie, chiar dacă, în analiza de date, sunt sinonime.

I.3.1 Variabile discrete (discontinui, neparametrice) Am înțeles deja că orice variabilă posedă un domeniu teoretic de

definiție. Uneori, această mulțime de definiție a valorilor este una finită, în

sensul că se pot număra categoriile, iar între două categorii nu se

poate interpune, la nesfârșit, o categorie intermediară. Convenim

astfel să denumim variabilele discrete acele variabile pentru care

mulțimea de definiția a valorilor este una discontinuă, finită (Vasilescu, 1992).

Dacă luăm, spre exemplu, „genul

biologic”, observăm că mulțimea de valori

conține doar două categorii, „masculin” și

„feminin”, fiind, prin urmare, o mulțime

numărabilă, finită, discontinuă. Între cele două

categorii am putea include, cel mult, categoria

„hermafrodit”, însă nu am putea continua incluzând, la nesfârșit, noi categorii.

Lucrurile stau la fel și în cazul variabilei „titlul universitar”. Mulțimea de

valori conține doar patru categorii fiind, din nou, numărabilă, finită. Între

„lector” și „profesor” am putea include categoria „conferențiar”, însă nu putem

vorbi, la infinit, despre categorii intermediare între „conferențiar” și „profesor”.

Nu există categoriile „conferențiaro-profesor” și „conferențiaro-conferențiaro-

profesor” și așa, la infinit. Iată de ce spunem că asemenea variabile sunt

discontinui, discrete, la rândul lor situându-se pe două niveluri de măsură.

Figura I-1 Variabila discretă „gen biologic”

21


I.3.1.1 Nivelul nominal (de clasificare sau topologic) Reprezintă nivelul de bază, cea mai „slabă” scală de măsură și presupune

construcția unui set omogen de categorii disjuncte pe baza atributului care

urmează să fie măsurat, acordarea de numere fiecărei categorii și includerea

subiecților în categorii pe bază de apartenență (Opariuc-Dan, 2009). Avem de a

face cu o simplă operațiune ce clasificare, în absența oricărei posibilități de a

pune o relație de ordine între categorii, de aceea nivelul se mai numește și nivel

categorial sau de clasificare.

Există o serie de caracteristici ale acestui

nivel de măsură. În primul rând, exhaustivitatea.

Categoriile create trebuie să permită includerea

oricărui subiect, să nu existe situații în care unii

subiecți nu și-ar găsi locul într-o anumită

categorie. Recent, în Germania, s-a dat o lege

conform căreia genul biologic nu mai are două

categorii, ci 3 – „masculin”, „feminin” și „nedeterminat”. Astfel, clasificarea

permite și includerea celor „nemulțumiți” de sexul lor. Chiar dacă biologic o

asemenea clasificare nu-și are rostul decât în cazul hermafrodiților, social s-a

considerat că este utilă.

Singura regulă de atribuire o reprezintă apartenența la categorie. Ești

bărbat, vei fi clasificat în categoria „masculin”; ești femeie, vei fi inclusă în

categoria „feminin”; habar nu ai ce ești sau vrei sa fii altceva, te incluzi în

„nedeterminat”. Această regulă este una mutual exclusivă, adică un subiect își

poate găsi locul într-o singură categorie și numai în una. Nu poți încadra

subiectul și la masculin și la feminin.

Figura I-2 Variabilă discretă nominală „gen biologic”

22


Cât despre relația de ordine, nici nu poate fi vorba. Încercați doar să

puneți pe primul loc unul dintre genurile biologice și veți vedea ce reacție

declanșați la sexul opus. Categoriile calitative ale unei variabile nominale trebuie

să primească valori numerice, pentru a respecta sensul definiției măsurării, doar

că acestea se acordă pe baza unei atribuiri arbitrare. Putem da valoarea 1

categoriei „masculin”, valoarea 2 categoriei „feminin” și valoarea 3 categoriei

„nedeterminat”. La fel de bine putem spune 1 – nedeterminat, 2 – masculin și 3

– feminin fără ca acest lucru să influențeze în vreun fel includerea subiecților în

categorii. Bineînțeles, pentru a vorbi despre o variabilă va trebui să avem cel

puțin două categorii, altminteri avem de a face cu o constantă. Dacă într-un

studiu am utiliza doar bărbați, atunci genul biologic nu ar mai avea sens să-l

includem ca variabilă deoarece nu mai exprimă variația acestei caracteristici.

La acest nivel de măsură se situează, de exemplu, sondajele de opinie

politice. Avem categoriile determinate de candidați sau de partide și am putea

analiza câte persoane preferă un anumit candidat sau ce candidat este cel mai

bine plasat.

I.3.1.2 Nivelul ordinal (de rang sau ierarhic) Acest nivel se bazează pe cel descris

anterior, cu toate caracteristicile sale, doar

că putem vorbi, în acest caz, de o relație de

ordine între categorii, în baza

caracteristicilor atributului măsurat. Dacă

la nivelul nominal puteam pune „pe primul

loc” orice categorie, fără ca acest lucru să

aibă vreo semnificație, aici nu mai putem proceda la fel, deoarece ordinea

categoriilor contează. Regula de bază este aceea conform căreia o categorie

Figura I-3 Variabilă discretă ordinală „titlul didactic”

23


este superioară sau inferioară alteia, fără însă a se putea specifica nici cu cât,

nici de câte ori.

Să luăm, de exemplu, titlurile didactice universitare. Acestea pot fi puse

într-o ordine: asistent, lector, conferențiar și profesor. Este foarte clar faptul că

asistentul reprezintă cel mai mic grad, iar profesorul cel mai mare grad deoarece

are vechime și experiență. Dar nu putem spune că un profesor face cât 4

asistenți, deoarece nu există un interval fix, constant între aceste grade. La acest

nivel de măsură funcția de atribuire a persoanelor în categorii este o funcție

crescătoare.

Majoritatea cercetărilor în care sunt măsurați factori latenți, în special

cele psihologice, folosesc acest nivel de măsură, fapt care ne permite să

apreciem că măsurarea în psihologie are caracterul unei scale ordinale. Chiar

dacă probele psihologice au pretenția unui nivel de interval, în realitate, dacă

este să fim stricți, ele nu depășesc scala ordinală.

I.3.2 Variabile continui (scalare, parametrice) În cazul altor variabile, mulțimea de

definiție a valorilor nu este una finită,

numărabilă. Să luam cazul variabilei „înălțime”

și vom observa că mulțimea de valori este

infinită. Amplitudinea teoretică este cuprinsă

între 0 centimetri, deoarece nu poate exista

vreun om cu înălțime negativă și întotdeauna există posibilitatea identificării

unei persoane mai scunde decât cel mai scund om din lume și infinit, deoarece

oricând putem găsi pe cineva mai înalt decât cel mai înalt om din lume.

Amplitudinea empirică s-ar putea situa, spre exemplu, între 100 de centimetri

și 210 centimetri, în funcție de persoanele incluse în cercetare.

Figura I-4 Variabila continuă „înălțimea”

24


Totodată, între două valori succesive putem găsi, oricând, o valoare

intermediară. De exemplu, între o persoană cu înălțimea de 179 centimetri și

una de 178 centimetri, putem găsi o persoană de 178,5 centimetri, apoi una de

178,25 centimetri și, tot așa, la infinit. Iată de ce vom spune că o

variabilă continuă este aceea la care mulțimea de definiție a

valorilor este nenumărabilă, infinită (Vasilescu, 1992). Și aceste

variabile, la rândul lor, se pot măsura pe două niveluri.

I.3.2.1 Nivelul de interval (al intervalelor egale) De această dată, categoriile nu numai că sunt ordonate, ca în cazul

nivelului ordinal, dar intervalele dintre categorii sunt constante. Astfel, la acest

nivel putem spune nu numai că A este mai mare decât B, ci și cu cât este mai

mare. Un exemplu clasic îl reprezintă scala de temperatură Celsius. Între 0 și 100

de grade Celsius există un număr de 100 de intervale egale, corespunzătoare

unui grad Celsius. Un grad Celsius înseamnă același lucru, fie că ne referim la

distanța dintre gradul 3 și gradul 4, fie la distanța dintre gradul 90 și gradul 91.

Prin extensie, unii consideră că scorurile standardizate ale probelor psihologice

au această caracteristică. Matematic au dreptate, însă psihologic nu este chiar

așa. Să considerăm, de exemplu, scala IQ. Intervalele sunt egale, putem spune

că un subiect este cu 2 puncte IQ mai inteligent decât un alt subiect. Toată

problema constă în faptul că semnificația nu are o constanță pe întreaga scală,

așa cum se întâmplă la scala Celsius. Diferența dintre un IQ de 55 și unul de 56

are o anumită semnificație, în timp ce diferența dintre un IQ de 100 și un IQ de

101 are o altă semnificație. Este ca în vorba aceea: toți oamenii sunt egali, însă

unii oameni sunt „mai egali” decât alții. Practic, scala IQ este tot o scală ordinală,

puțin forțată și îmbunătățită.

25


Figura I-5 Variabilă continuă de interval, „temperatura”

Folosind acest nivel de măsură, putem spune cu cât o cantitate este mai

mare sau mai mică în comparație cu o altă cantitate, însă nu și de câte ori, asta

deoarece nu avem de a face cu un zero absolut ci cu un zero convențional. Ca să

înțelegem, să facem o comparație între scala Celsius și scala Fahrenheit. Scala

Celsius știm cum s-a construit; zero grade Celsius înseamnă temperatura de

îngheț a apei la presiunea atmosferică de la nivelul mării iar 100 de grade Celsius

reprezintă temperatura de fierbere a apei la aceeași presiune atmosferică. Se

crede că scala Fahrenheit este bazată pe temperatura la care un amestec masic

echivalent de gheață și sare se topește (0 grade Fahrenheit), respectiv

temperatura internă a corpului uman (100 de grade Fahrenheit). Pornind de la

aceste informații, zero grade Celsius corespund la aproximativ 38 de grade

Fahrenheit iar 100 de grade Celsius înseamnă cam 212 grade Fahrenheit. O

găleată cu apă având temperatura de 10 grade Celsius înseamnă o temperatură

a apei de 50 de grade Fahrenheit iar o găleată cu apă având temperatura de 20

de grade Celsius nu înseamnă o temperatură a apei de 100 de grade Fahrenheit

ci doar de 68 de grade Fahrenheit. Așadar, temperatura apei din prima găleată

nu este de două ori mai rece ci doar cu 10 grade Celsius, respectiv cu 18 grade

Fahrenheit mai rece. Absența acestui zero absolut nu ne permite să raportăm

cantitățile.

26


Faptul că poate fi atribuit un zero arbitrar a fost speculat de psihologi,

astfel încât instrumentele de diagnostic psihologic ridică pretenția unui nivel de

interval. Valoarea zero este, în general, cea a unui nivel mediu al factorului

latent în conformitate cu tip special de distribuție a datelor, valorile mai mici de

zero fiind caracteristice unui nivel mai scăzut iar cele mai mari de zero unui nivel

mai ridicat. După cum știți, zero în psihologie nu înseamnă absența cantității

factorului latent (cine ar putea să definească inteligența zero), ci valoarea medie

a acesteia la nivelul populației, amplitudinea domeniului factorului latent fiind

extinsă la infinit. Chiar dacă nivelul de măsură permite acest lucru, fundamentul

tehnicilor psihometrice clasice este reprezentat tot de comparație și de relații

de ordine

I.3.2.2 Nivelul de raport Reprezintă cel mai înalt nivel de măsură, în

acest caz putem spune nu numai cu cât o cantitate

este mai mare, ci și de câte ori. Este cazul

măsurătorilor fizice, cum ar fi lungimea, greutatea,

volumul sau temperatura exprimată în grade

Kelvin. O persoană cu înălțimea de 105 centimetri

este cu 105 centimetri mai scundă în comparație

cu una având înălțimea de 210 centimetri, dar și de două ori mai scundă, pentru

că dacă luăm două persoane înalte de 105 centimetri și le punem una în capul

celeilalte, ajungem să măsoare exact cât persoana cu înălțimea de 210 de

centimetri. În psihologie nu atingem acest nivel de măsură în mod curent, rar se

întâmplă să măsurăm la acest nivel în alte domenii socio-umane, poate doar în

științele economice. Psihofiziologia mai operează cu asemenea scale, iar în

domeniul instrumentelor de diagnostic psihologic putem „forța” nivelul de

raport în teoria răspunsului la item.

Figura I-6 Variabilă continuă de interval, „înălțimea”

27

Curs 1 - Masurarea in stiintele socio-umane.pdf

Documents

Transcript of Curs 1 - Masurarea in stiintele socio-umane.pdf