3.2. Количественные методы

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, а это можно сделать, почти не прибегая к математическим формулам. Предполагается, что непосредственные расчеты будут проводиться на компьютере, а в процессе подготовки и интерпретации данных будет возможность обращаться за консультацией к специалисту. Он также поможет выбрать наиболее адекватный метод анализа, правда, для этого ему надо грамотно объяснить задачи исследования. Четкая же постановка задачи требует владения общими принципами научной методологии и специфическим языком описания данных.

Существующие приемы статистического анализа данных чрезвычайно многообразны. Нет никакой возможности даже кратко их перечислить. Да это, впрочем, и не имеет особого смысла. 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), здесь необходима реальная практика. Но для начала полезна общая ориентировка. Именно такую скромную цель мы и ставим перед собой на данном этапе. Знакомство с принципами статистического анализа, с основными типами статистических процедур и со сложившейся терминологией поможет преодолеть первое, но, пожалуй, самое главное препятствие на этом пути.

Все методы количественного анализа принято разделять на две большое группы. 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. 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.