WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

КОНСУЛЬТАЦИИ О.В. Терещенко (Минск) МЕТОД КОГОРТНОГО АНАЛИЗА В СОЦИАЛЬНЫХ ИССЛЕДОВАНИЯХ1 Статья посвящена применению метода когортного анализа в социаль ных исследованиях. В ней в форме ответов на

вопросы рассматривает ся роль метода в повторных мониторинговых и лонгитюдных исследо ваниях, его преимущества при изучении изменений в социальном пове дении различных возрастных групп с течением времени.

Ключевые слова: когорта, когортный анализ, эффект когорты, эффект возраста, эффект времени, мониторинг, панельные исследования, лон гитюдные исследования.

Что такое когортный анализ? Когортный анализ – это срав нительный анализ изменений в социальном поведении одной или нескольких когорт с течением времени. Слово когорта латинско го происхождения (cohort) и первоначально означало военный отряд, составлявший десятую часть римского легиона. Позднее его стали использовать для обозначения сплоченной группы еди номышленников (в толковых словарях встречается пример «ле нинская когорта»). В научный оборот термин «когорта» введен в 1947 г. П. Уэлптоном для обозначения совокупности людей, у которых в один и тот же период времени произошло определен ное демографическое событие [1, с. 182]. Например, когортой Ольга Викентовна Терещенко – кандидат социологических наук, зав. кафедрой социальной коммуникации факультета философии и социальных наук Белорус ского государственного университета. E-mail: oteresch@tut.by.

© Cоциология: 4М. 2009. № 29.

Метод когортного анализа в социальных исследованиях является группа лиц, родившихся в 1961–1965 гг., или группа женщин, вступивших в первый брак в 1980 г. Интервал време ни, выбираемый для выделения когорты (один год или несколь ко лет), зависит от целей анализа и особенностей исходных дан ных. Исторически первым видом когортного анализа был «про дольный» демографический анализ, направленный на изучение частоты событий (демографических), происходящих в когорте в зависимости от ее «возраста», т. е. от промежутка времени меж ду ее образованием и изучаемым событием – смертью, вступле нием в брак, разводом, рождением первого ребенка и последу ющих детей и т.п.

В современных реалиях когортный анализ как метод исполь зуется не только в демографии, но и в других отраслях знания. На пример, в социологии широкое распространение получили лон гитюдные исследования жизненного пути образовательных ко горт, выделенных по критерию завершения заданного уровня об разования в определенном году (см., например, [2]). В качестве когорты может рассматриваться группа предприятий, созданных в один и тот же год или ограниченный временной период (напри мер, в годы перестройки), автомобили одной модификации, вина урожая одного года и т.п.

Методологические и функциональные возможности метода постоянно расширяются. Если «продольный» анализ изучал одну когорту и частоту происходящих в ней событий, то современный когортный анализ позволяет сравнивать жизненные пути несколь ких когорт, а также возрастные и временные аспекты изучаемых процессов. В любом случае исследование с использованием это го метода является достаточно продолжительным (сопоставимым по длительности с жизнью изучаемых объектов), в значительной мере ретроспективным (может быть осуществлено не ранее, чем событие наступит хотя бы для части изучаемой когорты) и мето дологически сложным, так как предполагает разграничение эф фектов возраста, когорты и времени.

О.В. Терещенко Оправданы ли такие сложности? Разве возраст сам по себе (наряду с полом, образованием и др.) не объясняет различия в поведении людей, организаций, тех же автомобилей? В том-то и дело, что возраст – чрезвычайно коварная объясняющая пере менная. Когда мы проводим сравнение по возрасту, возникает яв ление, получившее в экспериментальных исследованиях название смешения эффектов разных факторов. В случае когортного ана лиза – это эффекты трех факторов: возраста, когорты и времени.

Фактор возраста соотносится с такими свойствами личности как физическое здоровье, степень мобильности, интерес ко всему но вому и способность его восприятия и т.д. Фактор когорты свя зан, в первую очередь, с условиями ее возникновения, становле ния, социализации, жизненного опыта, доступа к различного рода ресурсам и т.п. Например, пожилые люди значительно хуже отно сятся к телевизионной рекламе, чем молодые, не только потому, что нелюбопытны и им не нравится агрессивный стиль реклам ных роликов (эффект возраста), но также потому, что вся прожи тая жизнь приучила их к экономии и осторожности в принятии решений о покупках (эффект когорты). Фактор времени отража ет перемены, происходящие в макросреде – экономические, поли тические, социальные, информационные и др. Например, с помо щью последовательной информационной политики, разъясняю щей необходимость рекламы для развития экономики, можно до биться снижения неприятия рекламы во всех возрастных когортах.

Замечательный пример того, как опасно строить на данных единовременных исследований («срезов») серьезные выводы и прогнозы, приводит Р. Дэвис в статье «От срезового к лонгитюд ному анализу» [3, p. 24]. Представим себе, что сервисный центр ведет статистику надежности (индикатор – число дней простоя в год) стоящих на обслуживании автомобилей с группировкой по возрастам (табл. 1).

Метод когортного анализа в социальных исследованиях Таблица ЧИСЛО ДНЕЙ ПРОСТОЯ В ЗАВИСИМОСТИ ОТ ВОЗРАСТА АВТОМОБИЛЯ Возраст автомобиля, лет Индикатор 1 2 3 4 Среднее число дней простоя в год 4 3 15 16 Наиболее простым объяснением вполне очевидной зависимо сти является эффект возраста: чем старше автомобиль, тем он ме нее надежен. Если это так, то можно предположить, что в после дующие годы автомобили будут «вести себя» аналогично, бизнес можно планировать как устойчивый и рассчитывать на тот же уро вень прибыли. Но специалисту, знакомому с эффектами когорты, столь же очевидным представляется и альтернативное объясне ние: два года назад сменилось поколение автомобилей. Новые ав томобили (которым в данный момент 1-2 года) будут и впредь на дежными, автомобили старшего поколения (3 года и старше) из начально были ненадежными и таковыми останутся. Поскольку с каждым годом их будет становиться меньше, для поддержания биз неса (не говоря уже о его развитии) понадобятся свежие решения.

Но как же понять, с каким из случаев мы имеем дело? По дан ным одного «среза» это сделать невозможно и необходим срав нительный анализ трендов для автомобилей каждого года выпу ска, т.е. когортный анализ, как минимум, за последние пять лет.

Чтобы осуществить его, имеющуюся статистику следует пред ставить в виде таблицы, строки которой будут соответствовать возрасту автомобилей, а столбцы – годам наблюдения. В клетке таблицы, образованной пересечением строки и столбца, указы вается усредненное значение изучаемого показателя для соответ ствующей когорты в соответствующем году. Такую таблицу чита ют по диагонали, по мере «старения» когорты и течения времени.

В нашем примере данные, соответствующие гипотезе об эф фекте возраста, могли бы выглядеть, как показано в табл. 2. Ко О.В. Терещенко горта автомобилей выпуска 1986 г. в первый год работы простаи вала в среднем 4 дня, во второй (1987 г.) – 3 дня, на третьем году эксплуатации (1988 г. ) надежность резко снизилась – 17 дней про стоя и с тех пор остается на том же уровне: в 1989 г. – 15 дней, в 1990 г. – 18 дней. Заметим, что столбец, соответствующий 1990 г., полностью совпадает с распределением из табл. 1.

Таблица ЧИСЛО ДНЕЙ ПРОСТОЯ В ЗАВИСИМОСТИ ОТ ВОЗРАСТА АВТОМОБИЛЕЙ (ЭФФЕКТ ВОЗРАСТА) Возраст Год выпуска Когорта автомобиля, лет 1986 1987 1988 1989 1990 (год образования) 5 18 4 15 16 3 17 14 15 2 3 4 4 3 1 4 3 3 3 4 Если же верна гипотеза об эффекте когорты, то взятые в ретро спективе данные могут выглядеть, например, следующим образом (табл. 3). Соответственно в последнем столбце показатели те же.

Таблица ЧИСЛО ДНЕЙ ПРОСТОЯ В ЗАВИСИМОСТИ ОТ ВОЗРАСТА АВТОМОБИЛЕЙ (ЭФФЕКТ КОГОРТЫ) Возраст Год выпуска Когорта автомобиля, лет 1986 1987 1988 1989 1990 (год образования) 5 18 4 15 16 3 16 17 15 2 14 18 15 3 1 17 15 16 4 4 Метод когортного анализа в социальных исследованиях Из табл. 3 видно, что когорты автомобилей 1986-го, 1987-го и 1988 гг. выпуска с первого года эксплуатации показывали ту же надежность, что и в текущем 1990 г., а именно 14-17 дней про стоя в год. Автомобили когорт 1989-го и 1990 гг. изначально име ют другую надежность, и нет никаких оснований предполагать, что в возрасте 3-5 лет они будут столь же часто нуждаться в ремон те, как автомобили предшествующего поколения. Впрочем пока нет данных, подтверждающих, что их надежность с возрастом не уменьшится. Поэтому исследование необходимо продолжить!

Получается, что когортный анализ – это просто форма представления статистических данных за несколько лет? От части да. Когортный анализ действительно «пришел» из демогра фии, где возрастные когорты традиционно сравниваются, напри мер, по продолжительности жизни и другим показателям, полу ченным с помощью текущего статистического учета и в ходе пе реписей населения. Рассмотренный выше пример из статьи Р. Дэ виса также базируется на внутренней статистике фирмы.

Однако применение метода когортного анализа в социологии и маркетинге было бы чрезвычайно ограничено, если бы он мог осуществляться только на полных данных о генеральной совокуп ности. Метод в простейшем его виде может быть реализован и на данных регулярных дескриптивных обследований по репрезента тивной выборке, которая в ходе обработки данных разделяется на возрастные группы, и для каждой группы вычисляется среднее арифметическое изучаемого показателя. В этом случае условием корректности сравнений является неизменность генеральной со вокупности и методов измерения «трендовых» показателей, а так же схемы формирования выборки. Кроме того, для обнаруженных различий необходимо проверять их статистическую значимость.

Ретроспективный когортный анализ данных выборочно го повторного исследования был предпринят в начале 1980-х гг.

Дж. Ренцом, Ф. Рейнолдсом и Р. Стаутом с целью опровергнуть бытовавший в то время среди маркетологов стереотип, соглас О.В. Терещенко но которому употребление безалкогольных напитков с возрастом уменьшается [цит. по 4, с. 144]. Анализу были подвергнуты дан ные четырех маркетинговых опросов (1950-го, 1960-го, 1970-го и 1980 гг.), в каждом из которых респондентов спрашивали, упо требляют ли они безалкогольные напитки. Выборка по каждому из опросов была сгруппирована по возрасту в 10-летние интер валы. В качестве трендового показателя для возрастной группы определялся процент респондентов, ответивших, что они употре бляют безалкогольные напитки (табл. 4). По форме представления таблица напоминает план эксперимента с двумя независимыми переменными (факторами) – возраст и год исследования. На пер вый взгляд, гипотеза об эффекте возраста (снижении с возрастом потребления безалкогольных напитков) подтверждается в каждом из четырех опросов. Очевиден также эффект времени, проявляю щийся в том, что от опроса к опросу процент потребителей безал когольных напитков растет в каждой возрастной группе.

Таблица РАСПРЕДЕЛЕНИЕ ОПРОШЕННЫХ ПО ПОТРЕБЛЕНИЮ НАПИТКОВ В РАЗНЫЕ ГОДЫ, % от доли в возрастной группе Год опроса Возраст, лет 1950 1960 1970 18-19 52,9 62,6 73,2 81, 20-29 45,2 60,7 76,0 75, 30-39 33,9 46,6 67,7 71, 40-49 23,2 40,8 58,6 67, 50-59 18,1 28,8 50,0 51, При «продольном» когортном анализе читать ту же таблицу следует по диагонали, по мере течения времени и старения когор ты. Каждая полная или неполная диагональ соответствует одной из когорт, выделяемых в процессе анализа. Табл. 5 получена из табл. 4 после выделения и обозначения когорт. Например, когор Метод когортного анализа в социальных исследованиях та № 4, данные о которой выделены в табл. 5 жирным шрифтом, в 1950 г. находилась в возрасте 20-29 лет и, соответственно, ро дилась в 1921–1930 гг. В 1950 г. 45,2% опрошенных представи телей этой когорты ответили, что они употребляют безалкоголь ные напитки. В 1960 г., достигнув возраста 30-39 лет, в этой же когорте безалкогольные напитки употребляли 46,6% опрошен ных, в 1970 г. в возрасте 40-49 лет – 58,6%, в 1980 г. в возрасте 50-59 лет – 51,9%.

Таблица ПОТРЕБЛЕНИЕ БЕЗАЛКОГОЛЬНЫХ НАПИТКОВ:

«ПРОДОЛЬНЫЙ» КОГОРТНЫЙ АНАЛИЗ Возраст, Год опроса Номер когорты лет 1950 1960 1970 18-19 52,9 62,6 73,2 81, 20-29 45,2 60,7 76,0 75, (1961–1970) 30-39 33,9 46,6 67,7 71, (1951–1960) 40-49 23,2 40,8 58,6 67, (1941–1950) 50-59 18,1 28,8 50,0 51, (1931–1940) Номер 1 2 3 когорты (1891–1900) (1901–1910) (1911–1920) (1921–1930) Разделение выборки каждого из четырех опросов на 10-лет ние возрастные группы позволяет выделить в этой таблице 8 воз растных когорт, наблюдение за которыми имело разную продол жительность. Так, когорта № 1 (1891–1900 гг. рождения) просле живалась только в исследовании 1950 г. в возрасте 50-59 лет. Ее, конечно, нельзя подвергнуть «продольному» анализу, однако она обладает безусловной ценностью для сравнений с последующи ми когортами по мере достижения ими возраста 50-59 лет, а так О.В. Терещенко же с другими возрастами в «срезовом» исследовании 1950 г. Ана логичным образом дело обстоит и с когортой №8 (1961–1970 гг.

рождения), представители которой впервые появляются в опро се 1980 г. Остальные 6 представленных в таблице когорт позво ляют проследить изменение потребительского поведения в отно шении безалкогольных напитков на протяжении 10-30 лет (в зави симости от числа последовательных опросов, в которых они при нимали участие). Четыре когорты (под номерами 2, 3, 5 и 7) убе дительно показывают, что сформированная в том или ином воз расте привычка пить безалкогольные напитки с течением време ни не исчезает, а число потребителей таких напитков в когорте растет. Исключение составляют когорта № 4, в которой снижа ется потребление безалкогольных напитков при переходе из воз растной группы «сорокалетних» (58,6%) в группу «пятидесяти летних» (51,9%), а также когорта № 6, в которой аналогичная тен денция наблюдается при переходе из группы «двадцатилетних» (76%) в группу «тридцатилетних» (71,4%). Узнать, являются эти отклонения следствием ошибки выборки или они говорят о не кой новой тенденции, можно только продолжив исследования с прежней или даже более короткой периодичностью.

Тем самым, читая таблицу когортного анализа по диагонали, мы получаем данные о поведении когорты на протяжении опре деленного временного периода. Анализ таблицы по столбцам по зволяет провести сравнение потребительского поведения различ ных возрастных групп в конкретный момент времени, например, с целью сегментирования рынка потребителей. Строки табли цы дают возможность проследить, как менялось с годами пове дение каждой возрастной группы. Таким образом, когортный ана лиз позволяет разделить эффект когорты (по диагонали), эффект возраста (по столбцам) и эффект времени или социокультурных изменений (по строкам).

Когортный анализ эффективен на данных многолетних по вторных исследований. Сколько замеров должно быть как ми Метод когортного анализа в социальных исследованиях нимум? Это зависит от объекта исследования, а также от того, на сколько быстро протекают изучаемые процессы. Нередко даже от носительно непродолжительные, но систематические наблюдения позволяют эффективно использовать метод. Проиллюстрируем это на примере когортного анализа белорусской интернет-аудитории по данным Независимого института социально-политических и экономических исследований [5] (см. табл. 6).

Таблица РАСПРЕДЕЛЕНИЕ ИНТЕРНЕТ-АУДИТОРИЯ ПО ВОЗРАСТУ, % от доли пользователей в возрастной группе Год Возраст, лет 1998 2003 16-19 3,3 44,1 71, 20-24 4,5 43,4 75, 25-29 8,0 33,8 61, 30-34 2,4 23,3 48, 35-39 2,4 17,7 48, 40-44 1,1 17,7 43, 45-49 1,1 11,9 36, 50-54 0,5 9,8 30, 55-59 0,5 2,9 10, 60 и старше 0,3 2,8 3, Доля по выборке 2,3 17,8 31, Объем выборки 1474 1488 Когортный анализ, в частности, показал, что первые Интернет пользователи (в заметном количестве) появились в Беларуси в 1998 г. среди наиболее социально и экономически активной груп пы населения 25-29-летнего возраста. В настоящее время в этой когорте, достигшей 35-40-летнего возраста, пользователем Интер нета является каждый второй. Она сохраняет преимущество перед старшими поколениями, что можно идентифицировать как эффект возраста. В то же время эта группа уступает более молодым, что, О.В. Терещенко безусловно, является эффектом когорты, так как они изначально находились в более выгодных условиях, во-первых, в силу много кратного повышения экономической и технической доступности интернета, во-вторых, благодаря образовательной политике госу дарства, обеспечившего Интернетом учебные заведения.

Основным недостатком представленных результатов являет ся отсутствие статистической значимости различий между сосед ними возрастными группами внутри каждого временного перио да. Это вызвано, прежде всего, использованием 5-летних возраст ных интервалов, что обусловлено не только краткостью периода наблюдения, но и стремительностью развития процесса «интер нетизации». С другой стороны, нами использованы данные, ко торые собирались не с целью последующего когортного анализа, а в ходе опросов общественного мнения. Выборка объемом респондентов вполне репрезентативно представляет десятимил лионное население Беларуси в целом, но не достаточна для срав нительного анализа десяти 5-летних возрастных групп.

Как соотносится метод когортного анализа с лонгитюдны ми исследованиями? Лонгитюд – это панельное исследование, в котором выборка (панель) сформирована по критерию возраста.

Этот подход предназначен для изучения жизненных путей возраст ной когорты. Он ценится за уникальную возможность изучения из менений поведения респондентов, их ценностей и установок под влиянием тех или иных внешних событий [2]. Основным недо статком лонгитюдных исследований является очень высокая тру доемкость, связанная с необходимостью поддерживать контак ты с респондентами на протяжении многих лет и обеспечивать их участие в очередных этапах, и, соответственно, высокая стои мость. Кроме того, систематические ошибки выборки, допущен ные на первом этапе, даже если впоследствии они были исправ лены, оказывают влияние на все последующие этапы лонгитюд ного исследования. На репрезентативность поздних этапов лон гитюда влияет эффект вымирания панели, т.е. потеря значитель Метод когортного анализа в социальных исследованиях ного числа респондентов по причинам миграции, смертности, от казов от дальнейшего участия и т.д.

Сравнительный «продольный» анализ нескольких когорт мо жет осуществляться как на основе данных параллельных лонги тюдов, идущих со «сдвигом» в несколько лет, так и на данных мо ниторинга – серии повторных исследований с независимыми вы борками. Мониторинг значительно дешевле и организационно проще, чем лонгитюд, и построенные на его основе тренды ме нее подвержены систематическим ошибкам, однако он не обла дает столь мощным аналитическим потенциалом. В частности, преимущество панельных исследований по сравнению с монито ринговыми Н. Малхотра демонстрирует следующим примером из маркетинговых исследований [4, с. 147]. В табл. 7 представлены результаты двух последовательных опросов, на основании кото рых можно заключить, что в промежуток между опросами ниче го не изменилось, все торговые марки сохранили своих потреби телей, следовательно, они удовлетворены и лояльны.

Таблица РАСПРЕДЕЛЕНИЕ ПОКУПАЕМЫХ ТОРГОВЫХ МАРОК (АБСОЛЮТНАЯ ЧАСТОТА) Марка товаров Первый опрос Второй опрос А 200 Б 300 В 500 Всего 1000 Аналитические возможности мониторинга на этом исчерпаны.

Но, если исследование было панельным, его данные могут быть до полнительно подвергнуты перекрестной табуляции (см. табл. 8).

В этом случае становится очевидным, что численность потребите лей не свидетельствует о сохранении их состава и, соответственно, удовлетворенности потребляемой маркой. По этой таблице можно О.В. Терещенко проанализировать не только распределение потребительских пред почтений, но и отношение к товарам конкурентов. При этом стано вится очевидным перемещение потребителей и тех, кто недоволен товаром (отток), и тех, кто недоволен товаром конкурентов (приток).

Таблица ТАБЛИЦА СОПРЯЖЕННОСТИ ДВУХ ПАНЕЛЬНЫХ ОПРОСОВ Марка товаров Марка товаров (второй опрос) Всего (первый опрос) А Б В А 100 50 50 Б 25 100 175 В 75 150 275 Всего 200 300 500 Кроме того, специфика панели (отсутствие анонимности и на личие контактной информации) предоставляет дополнительную возможность выбрать респондентов, сменивших марку, и прове сти с ними глубинные интервью или фокус-группы для уточне ния причин изменения потребительских предпочтений.

Что бы Вы посоветовали начинающим аналитикам? Ду мать о будущем. Выделять в текущих исследованиях вопросы, пер спективные для образования трендов. Тщательно тестировать их формулировки. Повторять их время от времени, при удобном слу чае, по возможности, на выборках большого объема. Стараться со хранять формулировки, а при крайней необходимости изменений учитывать их влияние на долгосрочные тренды. Наконец, триви альный совет: не группировать возраст в анкете, ибо это ограни чивает возможность последующего выделения когорт.

ЛИТЕРАТУРА 1. Народонаселение: Энциклопедический словарь / Гл. ред. Г.Г. Меликьян.

М.: Большая Российская энциклопедия, 1994.

2. Социальное расслоение возрастной когорты: Выпускники 80-х в пост советском пространстве / Отв. ред. М.Х. Титма. М.: ИС РАН, 1997.

Метод когортного анализа в социальных исследованиях 3. Davis R.B. From Cross-Sectional to Longitudinal Analisys // Analyzing Social & Political Change: A Casebook of Methods / Ed. by A. Dale, R.B. Davis. London: Sage Publications, 1994.

4. Малхотра Н. Маркетинговые исследования: практическое руководство.

М.: Вильямс, 2007.

5. Терещенко О.В. Когортный подход к анализу белорусской аудитории интерне та // Тезисы III Всероссийского социологического конгресса (Москва, 21-24 октября 2008 г.). М.: ИС РАН;

РОС, 2008. (Диск CD, ISBN 978-5-89697-158-0).




© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.