Методы количественного анализа

Проблема надежности качественной информации.

Здесь можно выделить несколько факторов.

Во-первых, многое зависит от способа ее первичной фиксации. Если в про­цессе наблюдения или беседы ведется запись от руки, то часть информации теряется в силу того, что ее просто не успевают зафиксировать. Кроме того, наблюдатель неизбежно вносит субъективный момент в процесс отбора и оценки важности информации. Применение технических средств (магнитофон, видеозапись) позволяет повысить полноту и точность фиксации данных, но увеличивает время, которое потребуется для последующей их обработки.

Во-вторых, известной субъективности трудно избежать и в процессе кодирования. Когда исследователь заранее настроен на определенные результаты, он обычно склонен игнорировать те факты, которые противоречат его гипотезам. Поэтому от человека, работающего с качественной информацией, требуется культивировать в себе непредвзятую установку, гибкость и готовность менять гипотезы по ходу анализа.

В-третьих, надежность информации зависит от тех источников, из которых она черпается. Надежность социальной информации существенно повышается, когда привлекается информация разного рода. Комплексный подход во многом снимает недостатки, присущие каждому методу в отдельности. Так, сведения, сообщаемые клиентом о себе, приобретают больший вес, если они хотя бы частично подкрепляются сведениями, которые сообщают о клиенте люди, хорошо его знающие. Непосредственное наблюдение и привлечение документов существенно дополняют ту информацию, которая доступна через устное сообщение. Короче говоря, согласованность информации, поступающей по разным каналам, является гарантией ее достоверности.

Количественные (статистические) методы анализа широко применяются в научных исследованиях вообще и в социальных науках в частности. Современная экономика базируется на использовании математических моделей процессов производства, обмена и потребления товаров. Социологи прибегают к статистическим методам для обработки результатов массовых опросов общественного мнения. Психологи применяют аппарат математической статистики для создания надежных диагностических инструментов — тестов. Математика является мощным инструментом анализа эмпирических данных и построения научной теории. Хотя применение математических методов в социальных науках имеет некоторые особенности по сравнению с точными науками, общие принципы носят универсальный характер.

То обстоятельство, что применение количествен­ных методов анализа предполагает знакомство с математикой, оказывается существенным препятствием на пути более широкого проникновения статистических методов в сферу социальных исследований. И дело тут не столько в особой сложности самих этих методов, сколько в традиционных установках специалистов гуманитарной сферы: они просто боятся математики, которая у них ассоциируется с непонятными формулами и кропотливыми вычислениями. Действительно, еще сравнительно недавно использование статистики предполагало изучение всех этапов вычислительной процедуры. При ручном вычислении неизбежно возникали ошибки, для исключения которых приходилось проводить всю процедуру как минимум дважды. Сейчас, в связи с распространением компьютеров, эти трудности в значительной степени устраняются. Даже самые сложные вычисления производятся быстро и с максимальной точностью. Достаточно лишь пра­вильно ввести исходные данные.

В новой ситуации меняется и подход к обучению методам количественного анализа. Если раньше подробно описывались сами вычислительные процедуры, то теперь основное внимание уделяется изложе­нию логики статистических рассуждений. Предполагается, что непосредственные расчеты будут проводиться на компьютере, а в процессе подготовки и интерпретации данных будет возможность обращаться за консультацией к специалисту.

Существующие приемы статистического анализа данных чрезвычайно многообразны. Анализ данных — это комплекс практических умений и навыков, которым невозможно овладеть путем только чтения книг. Как в случае любого другого практического умения (вождение автомобиля, работа на компьютере, владение иностранным языком) необходима реальная практика. Но для начала полезна общая ориентировка

Все методы количественного анализа принято разделять на две большое группы. 1) Методы статистического описания направлены на получение количественной характеристики данных, полученных в конкретном исследовании. Цели статистического описания во многом совпадают с разобранными выше целями качественного анализа данных: мы стремимся к сжатому и наглядному их представлению. Математический язык оказывается очень эффективным средством до­стижения подобной цели.

2) Методы статистического вывода позволяют корректно распространять результаты, полученные в конкретном исследовании, на все явление как таковое, делать заключения общего характера. Эти методы являются мощным инструментом построения научной теории. Можно сказать, что с их помощью осуществляется переход от изучения локальных явлений к познанию универсальных закономерностей, а тем самым и к научному прогнозированию.