25. Наукова та статистична гіпотези дослідження: порівняльна характеристика.

Научная гипотеза - предположение, выдвигаемое как временное на основе наличных наблюдений и уточняемое последующими экспериментами. Касается связей, закономерностей и существенных свойств определенных областей действительности, наиболее вероятных с позиций теории, коей придерживаются ученые-исследователи, ответ на поставленный вопрос-проблему. Может формулироваться на различных уровнях обобщения, но формулировка должна быть конкретной, соотносясь с конкретными явлениями. Основное требование к гипотезе - ее проверяемость. Возможна постановка нескольких равновозможных гипотез одновременно - тогда они проверяются последовательно. Когда гипотеза сформулирована, переходят к ее проверке на опытном материале. Здесь тоже можно выделить несколько этапов. Так, нужно определить общую стратегию и тактику исследования - те общие принципы, по коим оно будет строиться. Этот этап можно назвать организационным; здесь применяются соответственные методы организационные, и как основной - метод сравнительный. Гипотеза, проверяемая экспериментально, формулируется как предполагаемая связь между переменными независимыми и переменными зависимыми. Для ее проверки нужно ввести переменную независимую и выяснить, что будет происходить с переменной зависимой.

Статистической называют гипотезу о виде неизвестного распределения или о параметрах известных распределений. Выдвигается основная (нулевая) гипотеза и проверяется, не противоречит ли она имеющимся эмпирическим данным. Конкурирующей (альтернативной) называют гипотезу, которая противоречит нулевой. Гипотезу, утверждающую, что различие между сравниваемыми характеристиками отсутствует, а наблюдаемые отклонения объясняются лишь случайными колебаниями в выборках, на основании которых производится сравнение, называют нулевой (основной) гипотезой и обозначают Н0. Наряду с основной гипотезой рассматривают и альтернативную (конкурирующую, противоречащую) ей гипотезу Н1. И если нулевая гипотеза будет отвергнута, то будет иметь место альтернативная гипотеза.

В результате статистической проверки гипотезы могут быть допущены ошибки двух родов. Ошибка первого рода состоит в том, что будет отвергнута правильная гипотеза; вероятность совершить такую ошибку называют ее уровнем значимости. Ошибка второго рода состоит в том, что будет принята неправильная гипотеза.

Процедура обоснованного сопоставления высказанной гипотезы с имеющейся выборкой осуществляется с помощью того или иного статистического критерия и называется статистической проверкой гипотез. Под критической областью понимают совокупность значений критерия, при которых нулевую гипотезу отвергают. Критическую область при заданном уровне значимости следует строить так, чтобы мощность критерия была максимальной.

25. Необхідність у використанні засобів дискриптивної статистики.

Дескриптивна статистика – опис соціологічних об’єктів в кількісній формі за допомогою статистичних заходів та методів. Таким чином, завданням дескриптивної(описової)статистики є опис розподілу змінної – ознаки в конкретній вибірці. Цей метод також дозволяє аналізувати взаємозв’язок між різними змінними.

Отже, в основі дескриптивного аналізу лежить використання таких статистичних мір, як середня величина(середня арифметична), мода, медіана, середні квадратичні відхилення, розмах чи амплітуда варіацій. Для того, щоб описати інформацію, отриману на основі вибіркових вимірів, широко використовуються дві групи мір. Перша – міри централізованої тенденції, або міри, що описують типового респондента чи типова відповідь. Друга – міри варіації, або міри, що описують ступінь схожості чи несхожості респондентів чи відповідей з “типовими” респондентами чи відповідями.

Мода – характеризує величину ознаки, що з’являється частіше всього порівняно з іншими величинами іншої ознаки. Через те, що мода носить відносний характер, не обов’язково, щоб респонденти вказували саме ту величину ознаки. Медіана – значення ознаки, що займає середнє місце в упорядкованому ряді значень даної ознаки. При середньому арифметичному загальний об’єм ознаки порівну розподіляється між всіма єдиними сукупностями.

У використанні методів дескриптивної статистики очевидно, крім знання величин мір центральної тенденції важливо встановити, наскільки близько до цих величин розміщені інші отримані оцінки. В такому разі, частіше всього, застосовують три міри варіацій: розподіл частот – таблиця чи графік, що дозволяє швидко зробити висновки щодо ступені точності результатів виміру; розмах варіацій – різниця між кінцевими точками в розподілі упорядкованих величин у виміряній ознаці; і середнє квадратичне відхилення – чим менше вибірка, тим менше буде змінюватися величина ознаки.

Тому, можна сказати, що необхідність у використанні засобів дескриптивної статистики в тому, що статистичні методи дають можливість отримати більше інформації про застосуванні найбільш інформативних шкал виміру.