Типичность, вероятность, статистика

Социологию называют наукой о социально типичных явлениях.

Это единственная наука, которая точно знает о том, что думает и чего хочет среднестатистический человек. Действительно, при помощи количественных распределений ответов в анкете социология выявляет типичное мнение большой группы людей. Но как ей удается это делать?

Собранные в эмпирическом исследовании факты получили в социологии название данных. Данные – первичная информация, полученная в результате социологического исследования: ответы респондентов, оценки экспертов, итоги наблюдения в т.п. Данные можно определить как совокупность значений переменных, приписанных единицам исследования – объектам (людям, вещам, учреждениям).

В широком смысле термин «данные» применим к результатам не только эмпирического, но и теоретического исследования. Различие между ними заключается в следующем. Социолог-эмпирик пользуется собственными данными, то есть результатами проведенного лично им опроса или наблюдения.

В отличие от него социолог-теоретик использует чужие данные, то есть результаты исследования, проведенного кем-то другим, опубликованные в печати. Собственные данные получили название первичных данных, чужие – вторичных данных.

Первичными данными называется полученная в эмпирическом исследовании статистическая информация, прошедшая известную математическую обработку и выраженная в форме таблиц с распределением ответов респондентов.

Как правило, те и другие представляют уже обработанный при помощи математики результат исследования. Обработкой социологической информации называют математико-статистическое преобразование данных, которое делает их компактными, пригодными для анализа и интерпретации.

Специальные математические процедуры называют приводным ремнем эмпирического исследования. В их основе лежит теория вероятностей, определяющая технологию составления выборочной совокупности и электронной обработки данных. К ней тесно примыкает процедура эмпирического обобщения, называемая еще статистическим выводом. В его основе лежит индукция – умозаключение от фактов к некоторой гипотезе (общему утверждению).

Статистический вывод – это индуктивное обобщение, построенное на основе математической обработки и суммирования некоторого множества единиц исследования. Мы опросили 1500 избирателей и выяснили, что более 60% пожилых людей (старше 60 лет) на последних выборах голосовали за коммунистов. В данном случае изучалась статистическая связь двух переменных: возраст и электоральное поведение. Отсюда можно сделать статистический вывод: чем больше возраст респондента, тем выше вероятность того, что он проголосует за коммунистов. И наоборот.

Статистический вывод мы получили после обработки анкет и анализа первичных данных. Это количественный вывод. В отличие от него два других, рассмотренных ранее типа вывода – логический и теоретико-гипотетический – являются качественными. Связь между ними следующая. При составлении программы исследования ученый теоретически постулирует (строит теоретическую гипотезу) возможность связи между двумя переменными – возрастом и электоральным поведением. Позже, когда он составил анкеты и провел исследование, при математической обработке данных строится статистический вывод. Это две стороны одной медали, первый (возраст) служит пробным проектом, теоретическим макетом возможной связи двух переменных, а второй (электоральное поведение) – его эмпирическим подтверждением.

Статистический вывод – область вероятностного знания. Вероятность – числовая характеристика степени возможности появления какого-либо случайного события при тех или иных определенных, могущих повторяться неограниченное число раз условиях. Она изучается в теории вероятностей – разделе математики, в котором поданным вероятностям одних случайных событий находят вероятности других событий, связанных каким-либо образом с первыми. Математическая статистика – наука о математических методах систематизации и использования статистических данных. Опираясь на теорию вероятностей, она позволяет оценить, в частности, необходимый объем выборки для получения результатов требуемой точности при выборочном обследовании. Одна из основных задач теории вероятностей состоит в выяснении закономерностей, возникающих при взаимодействии большого числа случайных факторов.

Инструментом установления таких закономерностей выступает закон больших чисел, гласящий, что совокупное действие большого числа случайных факторов приводит, при некоторых весьма общих условиях, к результату, почти не зависящему от случая. Он служит также инструментом выявления устойчивых свойств в социальных явлениях и процессах. Закон больших чисел применяется социологами во всех статистических расчетах, без него немыслима эмпирическая социология. Закон незаменим при анализе процентного распределения ответов респондентов (опрашиваемых). Если социолог выбирает достаточно большое число наблюдений, то есть спрашивает множество людей, и каждое наблюдение не зависит друг от друга или все они от какой-то общей причины (иными словами, когда респонденты при заполнении анкеты не влияют друг на друга), то он выявляет устойчивые связи, массовый процесс. На законе больших чисел строится процедура выборочного обследования в социологии (его принцип: о многих судить на основании знания о немногих).

Когда мы находим количественную меру, то автоматически переходим в мир вероятностных утверждений. Мы можем сказать, что с достоверностью, равной 60–70%, женщины склонны выбирать в качестве брачного партнера мужчину с высшим образованием. Здесь процентная доля, которая заменяет размытые формулировки типа «некоторые», «большинство» или «часть», показывает степень вероятности наступления данного события. Наука тоже может ошибаться в прогнозах. Человек непредсказуем в своих действиях, еще менее предсказуемы массы людей, которые, объединяясь, часто ведут себя не так, как повела бы сумма разрозненных индивидов.

Вся социология, если говорить о ее математическом аппарате, построена на вероятностях, описываемых в процентных распределениях. Мы говорим: 72% избирателей данного округа проголосуют за кандидата М. Это значит, что с вероятностью в 72% избиратели на предстоящих выборах отдадут предпочтение именно ему. Добавим сюда ошибку выборки, скажем в 5%, и можем утверждать, что избиратели проголосуют за М с вероятностью 72±5%.

Степень вероятности свидетельствует, во-первых, об ограниченных возможностях самой науки, во-вторых, о непредсказуемости, вариативности или изменчивости поведения объекта исследования, в-третьих, о высокой культуре научного исследования, которая выражает себя требованием осторожно судить о реальности.

Итак, результаты выборочного исследования подвергаются математической обработке. После этого они принимают форму числовых выражений, которые описывают один или несколько фактов. Несколько фактов, выстроенных в общий статистический ряд, могут свидетельствовать о следующем: а) тенденции, б) закономерности и реже в) законе.

Закономерность, то есть мера вероятности наступления какого-то события или явления либо их взаимосвязи, выступает предметом социологического исследования, основанного на обобщении статистических фактов. Закономерность свидетельствует о том, как в большинстве случаев типичные представители данной социальной группы ведут себя в типичных ситуациях.

Слабым видом закономерности выступает тенденция, показывающая основное направление развития событий, приближение реального процесса к объективной закономерности. При многократном наложении различных тенденций обнаруживается устойчивая связь, которая и формулируется как закон. Законы выражают то, что существует объективно, то есть независимо от сознания людей, их статистических расчетов и выкладок. В законе запечатлевается сущность явления, поэтому они служат предметом теоретической социологии.

Как видим, понятия тенденции, закономерности и закона отражают повторяющуюся и устойчивую связь социальных явлений. Но тенденция определяет лишь возможность, своего рода склонность тех или иных событий развиваться в данном направлении, а закономерность – уже ставшую реальным фактом ту же самую возможность (связь событий), получившую статус необходимости. Тенденция и закономерность характеризуют массовые процессы, которые проявляют себя в среднем. Это значит, что индивидуальные отклонения в ту или иную сторону взаимопогашаются.

Законы, как мы знаем, сильнее, всеобщнее, если можно так выразиться, закономерностей. Для того чтобы закономерность переросла в закон, надо провести огромное множество исследований и доказать, что во всех странах и во все эпохи чем старше возраст, тем активнее люди голосуют за левых. Но в США и в Западной Европе пожилые люди вовсе не симпатизируют коммунистам. Значит, открытая нами закономерность, во-первых, ограничена во времени и в пространстве, во-вторых, она никогда не станет всеобщим законом. К тому же и теоретически доказать жесткую связь между старшим возрастом и симпатиями коммунистам невозможно. Стало быть, у нашей закономерности помимо всеобщности будет отсутствовать и другой признак – необходимость.