КОЛИЧЕСТВЕННЫЕ МЕТОДЫ

(quantitative мethods) Набор математических и статистических методов, используемых для анализа данных. Для проверки эмпирических теорий и гипотез политологи прибегают к широкому комплексу источников, включая первичные качественные данные, такие как документы, неструктурированные интервью, наблюдения участников событий, и первичные количественные данные, такие как итоги выборочных опросов или агрегированная статистика, например результаты выборов, материалы переписей или общенациональные статистические серии. Для анализа количественных данных, во-первых, необходимо описать их, т.е. структурировать информацию и определить общие параметры. Во-вторых, когда они определены, важно изучить внутреннюю связь между вариантами, чтобы увидеть, поддаются ли они ассоциации или корреляции и если да, то в какой степени. В-третьих, исходя из того, что исследователь априори имеет основания для установления причинных связей между вариантами, возникает вопрос, насколько изменения в причинах или предсказанных или независимых переменных могут объяснить изменения в следствиях или в предсказанных либо зависимых переменных. Наконец, если данные получены из выборочного опроса, возникает вопрос, насколько верно эти результаты отражают точку зрения всего населения. Для выполнения этих четырех функций: описания, ассоциации и корреляции, объяснения, выводов – политологи используют набор статистических и математических методов. Выбор методов варьируется в зависимости от различных соображений, прежде всего от уровня измерения. На низшем уровне явления разбивают на группы так же, как при опросах, где респонденты классифицируются по социально-экономическим критериям (например, рабочий класс или средний класс, католики или протестанты) или по принципу партийной принадлежности (например, консерваторы или лейбористы, христианские демократы или социал-демократы, республиканцы или демократы). Такие данные именуются данными номинального или категорического уровня. Следующий уровень – это тот, где явления могут быть выстроены в иерархию по принципу "более чем менее тем" по сравнению с базисом. Так, например, страны могут быть выстроены по ранжиру в зависимости от того, являются ли они на основе соответствующего критерия "более или менее" демократическими. Подобные данные называются данными ординального уровня. На третьем, и самом высоком, уровне измерения известны не только порядок распределения явлений, но и величина различий в масштабном выражении. Примерами могут служить данные переписей о социальном составе электората в избирательных округах, численность конкретных групп в процентах или данные о выборах, показывающие распределение голосов между партиями. Эти сведения именуются данными интервального уровня. Для каждого уровня измерения имеется набор статистики, обеспечивающей выполнение изложенных выше функций. Данные номинального уровня могут быть описаны с помощью модального и категорийного распределений. Ассоциация может быть измерена с помощью такой статистики, как число "фи" и коэффициент вероятности. Объяснение может быть достигнуто посредством логолинейного анализа (наглядных схем на основе логарифмических координат). Статистическая значимость обычно единичных переменных вариантов по пропорциям ошибки в выборке (как, например, в прогнозах при опросах) или путем ассоциации с использованием ши-квадратного теста. Данные ординарного уровня обычно описываются путем расчета половинного или четвертичного, восьмиричного или десятичного распределения данных. Наиболее распространенный способ измерения ассоциации – это "ро" Спирмена. Значимость оценивается путем t-теста. Данные интервального уровня обычно описываются с помощью средних или стандартных отклонений, и они проверяются для определения ошибок в выборках. Корреляция измеряется с помощью "r" Пирсона. Объяснение обеспечивается регрессивным анализом (на основе возвращения к исходной точке). Значимость оценивается на основе тестов "ти" и "фи". Помимо этого, конечно, данные могут быть смешанными с точки зрения уровней, и для работы с ними разработана соответствующая методика. Например, может оказаться желательным изучить взаимосвязь между переменными номинального и интервального уровня, используя анализ вариантного теста. Наконец, в тех случаях, когда имеется много вариантов различных типов и исследователи стремятся выделить основные сходства и различия, применяются сложные методики, включая факторный, пучковый дискриминантный анализ. Подобные методы широко применяются политологами применительно к целому спектру контекстов, например для изучения гонки вооружений, политической стабильности, политического насилия и поведения законодателей. Однако в основном они используются при изучении электоральных позиций и поведения избирателей. Здесь данные легко поддаются количественному выражению, и поэтому такая методика применяется наиболее широко. Хотя количественные методы, без сомнения, способствовали углубленному изучению политики, нельзя не подвергнуть критике чрезмерный энтузиазм в отношении их использования (применение количественных методов ради них самих), а также приравнивание полученных результатов к результатам научных экспериментов (некорректное применение методов естественных наук к данным социальной жизни) и преувеличенное внимание к числам за счет объяснения смысла (определение существования статистически значимого коэффициента корреляции или регрессии почти ничего не дает с точки зрения понимания смысла этого процесса). Подобная критика привела к некоторой сдержанности и осторожности в применении количественных методов.