暗含分析

（来自拉丁文latens ， laentis表示隐藏的，看不到的）揭示隐藏的、外部不能观察（潜在的）的变数程序的总体。 暗含分析广义上指的是分析社会情报统计方法的总体。这种方法利用改变外部变数来揭示内在的、从外部不能观察到的特征的性质（暗含变数）。特征变异范围计算可属暗含分析的一种。假设，借助二分法等级来研究工人对自己的劳动的满意程度这一问题，“你对自己的劳动满意吗？”这一等级问题中包括两个互相排斥的变数“满意”和“不满意”。在对企业的两个车间进行调查时获得了下面的结果：1） 1号车间：满意者93人，不满意者75人；2） 2号车间满意者58人，不满意者122人。 在计算特征的最大和最小值之间的差数时，我们从每个例子中得到：1） ＋93—75＝＋18； 2）＋58—122＝—64。符号（＋）在这种情况下表示特征的肯定值，而符号（一）则表示消极值。根据这一最简单的计算我们可以弄清两个暗含变数：＋18和—64。第一个变数表示1号车间中满意自己劳动的工人数18，超过了不满意自己劳动的工人数。第二个变数表明2号车间里不满意自己劳动的工人数64，超过了满意自己劳动的人数。将这两个车间的指标进行比较，得出结论，每一个车间里特征有着不同的表现趋势。然后，社会学家通常就要开始提出揭示产生这一差别的原因。如第一车间的领导人在很大程度上具有集体领导方式，他是较正确的，而第二个车间的领导人，通常是独自作出决定。而这些决定经常对工人是不合理的。所有这一切有理由假定，领导作风能影响工人对劳动满意程度。 进行暗含分析的更为复杂的方法是因素分析、分组分析和其它形式的多变量统计分析，实现这些分析可以揭示那些暗含的变数，如因素、分组体、分类等。 狭义上，暗含或暗含结构法是指四十年代后期美国社会学家兀·拉札尔斯费尔德提出的以解方程组为形式的揭示社会定势的潜在变数方法。这一方法的任务是恢复内在的暗含结构，而这一结构正好决定着答案的性质。为此采用所谓的第i个问题函数fi （x）。根据这些函数来区分三种类型的问题：问题之一，暗含变数增加，其答案概率肯定增加，暗含变数减少，答案概率也随之减少；问题之二，所研究的变数在增加，答案概率肯定减少的反函数依存关系；问题之三，变数取平均值时，回答问题的最大概率完全有可能存在。 其次我们采用暗含分析第i个问题pi。这是指肯定回答第i个问题的人数。在这种情况下求暗含变数就是探索特征的分布规律，或者寻找概率■（ x）的密度。 因此，对于简单的二分法等级应采用下列值：fi（x）表示问题的函数；pi表示问题的脚注数（肯定答案数）；■（ x）表示暗含连续统中人的分布规律；■（x）dx表示x与x＋dx区间中的人数；fi（x）■（x）dx表示x＋x＋dx区间中积极回答第i个问题的人数；fi（x）■（x）dx表示积极回答第i个问题的整个连续统中的人数，即这个数等于脚注p，是一个已知值。 由此暗含分析的基本计算方程式为： 公式的左面部分表示经验变数，右面部分表示暗含的、未知变数。研究目的是求函数■（x） 。 采用数学基本假设和局部独立性条件，如果拿两个问题作为例子，那么对于■点上的一个问题来说，同时肯定回答两个问题的概率〔用符号fij （x）表示〕，与等于表定回答每一问题的概率相乘： fij （x）＝fi（x）fj（x） 在一般情况下，如果取k个问题，方程式则写为：fσ（x）＝fi f… fj＝k n（x） 其中σ3表示一组指数i，j。 这个方程组不存在统一解法。根据函数中的条件，可以得到计算方程的某一种，称为暗含分析模式的基本方法。有四种模式：（1）输入时是定性经验变数，而输出时是定量暗含变数，即从具有非常小的情报资料中，获得非常丰富的情报；（2）定性经验变数与定性暗含变数相一致；（3）定量经验变数和定量暗含变数；（4）定量经验变数和定性暗含变数。暗含结构分析有可能取得类似于因素分析的结果。在我国，进行的具体社会学研究中事实上没有运用暗含结构分析，象因素分析、方式断定等暗含分析方法应用得比较广泛。