14.2. Типичность, вероятность, статистика

Социологию называют наукой о социально типичных явлениях. Это

единственная наука, которая точно знает, что думает и чего хочет сред­нестатистический человек. Действительно, при помощи количествен­ных распределений ответов в анкете социология выявляет типичное мнение большой группы людей.

Рассмотрим, как она это делает.

Собранные в эмпирическом исследовании факты получили в социологии название данных. Данные — первичная информация, полученная в результате социологического исследования: ответы рес­пондентов, оценки экспертов, результаты наблюдения и т.п. Дан­ные можно также 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, т.е. результатами проведенного лично им опроса или наблюдения. Социолог-теоретик, напротив, исполь­зует чужие данные, т.е. опубликованные в печати результаты иссле­дования, проведенного кем-то другим. Собственные данные полу­чили название первичных, чужие — вторичных.

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

Как правило, те и другие данные представляют собой уже обра­ботанные при помощи математики результаты исследования. Обра­боткой социологической информации называют математико-статисти- ческое преобразование данных, которое делает их компактными, пригодными для анализа и интерпретации.

Специальные математические процедуры образно называют при­водным ремнем эмпирического исследования. В их основе лежит теория вероятностей, определяющая технологию составления выбо-

рочной совокупности и электронной обработки данных. К ней тес­но примыкает процедура эмпирического обобщения, называемая еще статистическим выводом. В его основе лежит индукция — умозак­лючение, сделанное на пути от фактов к некоторой гипотезе (обще­му утверждению).

Статистический вывод — это индуктивное обобщение, постро­енное на основе математической обработки и обобщения некоторого множества единиц исследования. Например, 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. В результате можно сделать статистический вы­вод: чем старше возраст респондента, тем выше вероятность того, что он проголосует за коммунистов. И наоборот.

Статистический вывод получают после обработки анкет и ана­лиза первичных данных. Это количественный вывод. В отличие от него два других типа вывода, рассмотренных ранее — логический и теоретико-гипотетический, являются качественными. Связь между ними следующая. При составлении программы исследования уче­ный теоретически постулирует (строит теоретическую гипотезу) воз­можной связи между двумя переменными — возрастом и электо­ральным поведением. Позже, после составления анкеты и проведе­ния исследования, на основе математической обработки данных строится статистический вывод. Это две стороны одной медали: первая служит пробным проектом, теоретическим макетом возмож­ной связи двух переменных, а вторая — 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 по данным 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, эта наука 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. Иными сло­вами, совокупное действие большого числа случайных факторов (при­чин, условий) приводит к результату, почти не зависящему от случая. Закон служит также инструментом выявления устойчивых свойств в социальных явлениях и процессах.

Он 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, т.е. опрашивает 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 социолог находит количественную меру, он автоматически переходит в мир вероятностных утверждений. С достоверностью, равной 60—70%, можно сказать, что женщины склонны выбирать в качестве брачного партнера мужчину с высшим образованием. Про­центная доля, которая заменяет размытые формулировки типа «неко­торые», «большинство» или «часть», показывает степень вероятности наступления данного события. Наука тоже может ошибаться в своих 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. Если социолог говорит, что 72% избирателей данного округа проголосуют за кандидата М., это значит, что с вероятностью в 72% избиратели на предстоящих выборах отдадут предпочтение именно ему. Добавив ошибку выборки, скажем, в 5%, можно 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 вы­ражается в требовании 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: а) о тенденции, б) о закономерности, в) реже — о законе.

Закономерность, т.е. 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, т.е. независимо от сознания людей, их стати­стических расчетов и выкладок. В законе запечатлевается сущность явления, поэтому они служат предметом теоретической социологии.

Как видим, понятия «тенденция», «закономерность» и «закон» 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, если можно так выразиться, в средней состав­ляющей. Это значит, что индивидуальные отклонения в ту или иную сторону взаимопогашаются.

Законы, как известно, сильнее закономерностей, они носят более всеобщий характер. Для того чтобы закономерность переросла в закон, надо провести огромное множество исследований и доказать, напри­мер, что во всех странах и во все эпохи чем старше возраст, тем актив­нее люди голосуют за левых. Но в США и Западной Европе пожилые люди вовсе не симпатизируют коммунистам. Значит, открытая нами закономерность, во-первых, ограничена во времени и в пространстве, а, во-вторых, никогда не станет законом. К тому же и теоретически доказать жесткую связь между старшим возрастом и их симпатиями к коммунистам невозможно. Следовательно, у закономерности помимо всеобщности отсутствует и другой признак — необходимость.

Ключевые слова и выражения:

Статистический вывод, вероятность, степень вероятности, за­кономерность, тенденция.

<< | >>
Источник: Бельский В.Ю., Кравченко А.И., Курганов С.И.. Социология для юристов: Учеб. пособие для вузов. — 2-е изд., перераб. и доп. — М.: ЮНИТИ-ДАНА, Закон и право, — 398 с.. 2011

Еще по теме 14.2. Типичность, вероятность, статистика:

  1. Типичность, вероятность, статистика
  2. А. В. Головач, В. Б. Захожай, Н. А. Головач, Г. Ф. Шепітко. Фінансова статистика (з основами теорії статистики): Навч. посіб. — К: МАУП, — 224 с., 2002
  3. ЛЕКЦИЯ № 7. Статистика финансов предприятия (статистика финансов институциональных единиц)
  4. Основные формулы теории вероятностей
  5. 3.2 Расчет вероятности разорения
  6. 10.8. РАСПРЕДЕЛЕНИЕ ВЕРОЯТНОСТЕЙ ДОХОДНОСТИ
  7. Необходимые сведения из теории вероятностей
  8. 16.3. МЕТОДЫ ДИАГНОСТИКИ ВЕРОЯТНОСТИ БАНКРОТСТВА
  9. 4.3. МЕТОДЫ ДИАГНОСТИКИ ВЕРОЯТНОСТИ БАНКРОТСТВА
  10. Оценка вероятности погашения кредита
  11. Вероятность определения ожидаемой ошибки (аудиторский риск)
  12. Оценка вероятности погашения кредита
  13. 4.2. Методы диагностики вероятности банкротства
  14. 4.1. Оценка вероятности наступления финансовых трудностей