Бабич Н.С., Михайлов А.А. Анализ достоверности данных массовых опросов (на примере оценок распространённости курения в России) // Социологическая наука и социальная практика. 2024. Т. 12, № 3. С. 198–213.
Как понять, сколько же у нас курильщиков, если разные опросы и обследования показывают разные цифры? Первый вариант: собрать все эти разные цифры вместе с методикой и процедурой их получения, попробовать понять причину расхождений или, наоборот, близости значений. Но это трудоемко и долго. Есть второй вариант: найти эталонное обследование, которое показывает истину. И ничего страшного, что на эталонность будет проверяться только одно обследование – зато его подвергнут нескольким испытаниям. Сперва сравнят с другими опросами, потом отвергнут гипотезу социального давления на респондентов этого обследования, затем подвергнут методической триангуляции (в том числе расчетное количество купленных за год пачек сигарет сравнят с данными об их продажах), а в финале применят корреляционный анализ:
Если в некотором исследовании достаточно хорошо измеряется самооценка курения респондентов, то его результаты должны демонстрировать тесную статистическую связь с объективными проявлениями или последствиями курения – заболеваемостью и смертностью. … смертность – это отражение максимально объективных последствий курения, так как измерению подвергается не просто самочувствие или образ жизни человека, но само его физическое существование. … необходимо использовать данные о смертности от заболеваний, тесно связанных с курением. В России по некоторым оценкам более 60% смертности от курения приходится на болезни системы кровообращения. Следовательно, именно эта причина может использоваться для верификации данных о распространённости курения.
Не сомневайтесь: хотя коэффициенты корреляции рассчитывались между долей курильщиков и смертностью только на 27 точках-годах, они оказались статистически значимыми. Но авторы настолько осторожны в интерпретации, что кажется, будто даже отказываются от этого результата:
… полученный результат, по мнению авторов, не следует рассматривать с содержательной точки зрения как свидетельствующий о конкретном уровне корреляционной связи между курением и смертностью от определённой причины. В этом смысле величина коэффициента представляется достаточно условной. Однако исследовательским интересом является не столько содержательная интерпретация показателя, сколько именно формальное отражение им отношений между сравниваемыми рядами данных.
Итак, кто же у нас в роли эталона?
Проведённый анализ показал, что среди всех опросных измерений распространённости курения может быть выделен один «эталонный», который целесообразно рассматривать как наиболее достоверный. Это РМЭЗ (RLMS).
За РМЭЗ рада, хотя люблю эти данные и работаю с ними вовсе не из-за их эталонности. Изумляет сама постановка исследовательской задачи – найти эталонные данные. Ну, и методы определения эталонности тоже изумляют.