סוגי סולמות במחקר מדעי החברה

א סולם הוא סוג של מידה מורכבת המורכב מכמה פריטים שיש ביניהם מבנה לוגי או אמפירי. כלומר, מאזניים עושים שימוש בהבדלי עוצמה בין המדדים למשתנה. לדוגמא, כאשר לשאלה יש את אפשרויות התגובה של "תמיד", "לפעמים", "לעיתים רחוקות", ו- "לעולם לא", זה מייצג קנה מידה מכיוון שבחירות התשובה מסודרות בדירוג ויש בהן הבדלים עוצמה. דוגמא נוספת תהיה "מסכים מאוד", "מסכים", "לא מסכים ולא מסכים", "לא מסכים", "לא מסכים מאוד".

ישנם כמה סוגים שונים של קשקשים. אנו נסתכל על ארבעה סולמות נפוצים במחקר מדעי החברה וכיצד הם בנויים.

מאזני הליכרט הם אחד המאזניים הנפוצים ביותר ב מחקר מדעי החברה. הם מציעים מערכת דירוג פשוטה המשותפת לסקרים מכל הסוגים. הסולם נקרא לפסיכולוג שיצר אותו, רניסיס ליקרט. שימוש נפוץ אחד בסולם הליכרט הוא סקר שמבקש מהמשיבים להציע את דעתם על משהו על ידי קביעת הרמה בה הם מסכימים או לא מסכימים. לעתים קרובות זה נראה כך:

• מסכים לחלוטין
• מסכים
• לא מסכימים ולא מסכימים
• לא מסכים
• מאוד לא מסכים

בתוך הסקאלה, הפריטים האישיים שמרכיבים אותו נקראים פריטי Likert. כדי ליצור את הסולם, לכל בחירת תשובה מוקצה ציון (למשל 0-4) והתשובות למספר ניתן להוסיף פריטי Likert (המודדים את אותה מושג) יחד לכל אחד מהם כדי להשיג Likert כולל ציון.

לדוגמה, נניח שאנחנו מעוניין למדוד דעות קדומות כלפי נשים. שיטה אחת תהיה ליצור סדרה של הצהרות המשקפות רעיונות דעות קדומות, בכל אחת מהן קטגוריות התגובה של Likert המפורטות לעיל. לדוגמה, חלק מההצהרות יכולות להיות, "אסור לאפשר לנשים להצביע", או "נשים לא יכולות לנהוג טוב כמו גברים." לאחר מכן היינו מקצים כל אחד מה קטגוריות תגובה ציון של 0 עד 4 (לדוגמה, הקצו ציון 0 ל "לא מסכים מאוד", 1 ל "לא מסכים", 2 ל "לא מסכימים או לא מסכימים", וכו.). לאחר מכן יש להשלים את התוצאות עבור כל אחת מההצהרות עבור כל משיב כדי ליצור ציון כולל של דעות קדומות. אם היו לנו חמש הצהרות ומשיב היה עונה "מסכים מאוד" לכל פריט, ציון הדעות הקדומות הכולל שלו היה 20, מה שמעיד על מידה רבה של דעות קדומות כלפי נשים.

סולם המרחק החברתי של בוגרדוס נוצר על ידי הסוציולוג אמורי ס. בוגרדוס כטכניקה למדידת נכונותם של אנשים להשתתף ביחסים חברתיים עם סוגים אחרים של אנשים. (אגב, בוגארדוס הקים את אחת המחלקות הראשונות לסוציולוגיה על אדמת אמריקה באוניברסיטת דרום קליפורניה בשנת 1915.) בפשטות, הסולם מזמין אנשים לציין את המידה בה הם מקבלים קבוצות אחרות.

נניח שאנחנו מעוניינים עד כמה נוצרים בארה"ב מוכנים להתחבר למוסלמים. אנו עשויים לשאול את השאלות הבאות:

1. האם אתה מוכן לחיות באותה מדינה שבה מוסלמים?
2. האם אתה מוכן לחיות באותה קהילה של מוסלמים?
3. האם אתה מוכן לגור באותה שכונה כמו מוסלמים?
4. האם אתה מוכן לגור בשכנות למוסלמי?
5. האם אתה מוכן לתת לבן או לבת שלך להתחתן עם מוסלמי?

ההבדלים הברורים בעוצמה מצביעים על מבנה בין הפריטים. יש להניח שאם אדם מוכן לקבל אסוציאציה מסוימת, הוא מוכן לקבל את כל אלה שקדמו לה הרשימה (אלה עם עוצמות פחותות), אם כי זה לא בהכרח המקרה כפי שמבקרים מסוימים מצביעים על סולם זה בחוץ.

כל פריט בסולם נקבע כך שישקף את רמת המרחק החברתי, מ -1.00 כמדד ללא מרחק חברתי (שיחול על שאלה 5 בסקר לעיל), עד 5.00 מדידה מקסימלית של המרחק החברתי בסולם הנתון (אם כי רמת המרחק החברתי עשויה להיות גבוהה יותר על אחרים מאזניים). כאשר ממוצעים הדירוגים של כל תגובה, ציון נמוך יותר מעיד על רמת קבלה גבוהה יותר מאשר ציון גבוה יותר.

סולם הת'ורסטון, שנוצר על ידי לואי ת'ורסטון, נועד לפתח פורמט ליצירת קבוצות של אינדיקטורים של משתנה שיש ביניהם מבנה אמפירי. לדוגמה, אם היית לומד אפליה, תיצור רשימת פריטים (10 למשל) ואז תבקש מהמשיבים להקצות ציונים של 1 עד 10 לכל פריט. בעיקרו של דבר, המשיבים מדורגים את הפריטים לפי המדד החלש ביותר לאפליה עד לאינדיקטור החזק ביותר.

לאחר שהמשיבים קיבלו ציון הפריטים, החוקר בודק את התוצאות שהוקצו לכל פריט על ידי כל המשיבים כדי לקבוע אילו פריטים הסכימו המשיבים ביותר. אם פריטי הסולם היו מפותחים ומבקיעים כנדרש, הכלכלה והיעילות של הפחתת נתונים שנמצאים בסולם המרחק החברתי של בוגרדוס יופיעו.

סולם ההפרש הסמנטי מבקש מהמשיבים לענות על א שאלון ולבחור בין שתי עמדות הפוכות, באמצעות מוקדמות לגשר על הפער ביניהם. למשל, נניח שרצית לקבל חוות דעת של המשיבים לגבי תוכנית טלוויזיה קומית חדשה. תחליט תחילה אילו מידות למדוד ואז תמצא שני מונחים הפוכים המייצגים את הממדים האלה. לדוגמה, "מהנה" ו"לא מהנה "," מצחיק "ו"לא מצחיק", "יחסי" ו"לא יחסי קשר ". היית עושה זאת ואז צור גיליון דירוג עבור המשיבים כדי לציין את הרגשתם לגבי תוכנית הטלוויזיה בכל אחד מהם ממד. השאלון שלך ייראה כך:

מאוד לא מעט ולא הרבה מאוד
מהנה X לא מהנה
מצחיק X לא מצחיק
יחסי X לא קשורים