СТАТИСТИКА I: АНАЛИЗ ОДНОМЕРНЫХ РАСПРЕДЕЛЕНИЙЗачастую в политологических исследованиях одни таблицы и графики не дают достаточных сведений о данных для успешного решения исследовательских задач. Иногда это проблема сложности (или слишком много градаций переменных, или слишком большой массив, или задействовано слишком много переменных, для того чтобы данные годились для непосредственного анализа), иногда – вопрос точности (степень различий небольших колебаний переменных может оказаться важной, а при оценке таблицы или схемы “на глазок”их бывает трудно уловить). В случаях, подобных нашему, когда нужен более глубокий анализ, ученые прибегают к статистическому анализу. Статистика с этой точки зрения – это количественные значения, которые оценивают распределения градаций или взаимосвязи между переменными. Статистика является своего рода математической стенографией, дающей возможность визуально и с большой точностью оценить, что показывают (а иногда – что не показывают) данные. “Каковы политико-философские взгляды типичного студента колледжа? Всегда ли белые избиратели отличаются в своих партийных пристрастиях от негров? Какие действия или ситуации в мировом сообществе вероятнее всего могут привести к возникновению вооруженного конфликта? “Если мы располагаем верными данными для анализа, статистика в состоянии ответить как на эти, так и на многие другие вопросы. Статистика чрезвычайно сложна. Однако так же верно и то, что многие из основных принципов и приемов статистического анализа необычайно просты, очень быстро запоминаются и могут увести вас в изучении вашего предмета гораздо дальше, чем вы думаете. Фактически если вы изучали алгебру в средней школе, то вы знаете о математике все, что вам понадобится; вы будете удивлены, насколько интуитивно очевидны многие математические выкладки. [c.392] Следует уточнить, что эта глава и две последующие не научат вас ни всему тому, что можно узнать о статистике, ни даже всему тому, что можно узнать о конкретных статистических методах, которые мы будем обсуждать. Тем не менее к тому моменту, когда вы прочитаете эти главы, вы будете иметь достаточно полное представление о том, что такое статистическая процедура и как ее можно применять (или почему ее нужно применять); у вас также появится некоторое понимание того, что лежит за цифрами и подсчетами; вы сможете относительно легко применять некоторые специальные статистические методы. Все вместе эти навыки позволят вам использовать статистический анализ в своем исследовании и глубже и критичнее воспринимать то, что вы читаете в научных журналах и других политологических исследованиях. Эту главу мы посвятим изучению статистических методов, которые позволят нам ответить на следующие вопросы о массиве данных: “Как выглядят одномерные распределения? Как выглядит типичная единица массива? Насколько она типична?” В каждом случае мы рассмотрим различные статистические методы для различных типов измерения – номинального, порядкового и интервального. Из гл. 3 вы помните, что эти типы (уровни) отличаются один от другого тем, что первый просто дифференцирует категории, второй ранжирует их, в третьем устанавливается постоянный интервал различий между ними. Иными словами, цифры эминальной, порядковой и интервальной шкал есть различные виды цифр с разными свойствами. Если точнее, цифры номинального измерения мало содержательны, данные не очень много могут сказать нам. Поскольку они лишь разделяют объекты на группы и служат не более чем ярлыками для этих групп, их нельзя складывать или вычитать. Соответственно применить сложные методы статистического анализа к номинальным данным нельзя. (цифры же интервальных шкал гораздо более содержательны и точны, они несут гораздо больше информации о тех данных, которые они представляют. Их можно складывать, вычитать, возводить в квадрат и изменять по-всякому. В результате они дают возможность более гибкого подхода и применения более сложных методов анализа. Именно по этим причинам к разным уровням измерения [c.393] применяются разные методики. И именно по этим причинам, конечно, необходимо применять эти методики правильно. [c.394]
|
