Эмпирический анализ – как мы получаем знания, и что мы знаем

- разраб и исп общего для всех объективного языка для опис-я полит реальности.

- научно изучено, сформулировано; все рационально

Язык: колич-й (статистич сравн хар-к объектов) и кач-й (понимание объектов исслед-лем, владеющим инф-ей).

Нормативный анализ – как следует исп наши знания

- разработка и изуч-е субъективных целей, ценностей и этич норм, кот-ми мы руков-емся при исп-и наших знаний о реальности

- ненауно, иррационально, на осн собств чувств и восприятий, как мы воспринимаем знания

Лучше всего – синтез 1 и 2. к этому стремится полит анализ. В этом заключ научн исслед.

Науч исслед – самокорректирующийся, развивающ-ся способ познан.

- {ское, конрол-мое, эмпирич-е и критич исслед-е гипотетических утвержд-й о предполагаемых отн-ях м.у разл явл-ми.

Спец. НИ – метод проверки теории и гипотез путем примен-я опр правил анализа к данным, получ-м в рез наблюд-й и интерпрет-и этих наблюдений в строго заданных усл-ях.

Св-ва НИ:

1. эксплицитность (все правила для изуч – в явном виде. Ничто не утаивается и не приним-ся на веру)

2. {ть (причинно-следств связь всех фактов)

3. контролируемость (все рассматривается строго, почти никаких обобщений)

этапы НИ:

1. формулир-е теории (доработка исслед-й проблемы ч.з обоснов-й выбор)

2. Операционализация теории (преобраз абстрактн теоретич понятий в конкр термины. Разраб путей реш-я пробл. →от концептуальн к операциональному)

3. выбор адекватных методов исслед-я (в ~от точной формулир-ки пробл+возм-ть реализ-и)

4. наблюд за повед-ем (!генерализуемость (возм-ть индукции)→надо сформировать выборку из наиб типичных представителей; +реактивность – исслед-ль или его методы м влиять на наблюдаемых)

5. анализ данных (насколько обосновано, что неbig выборка типична для генеральной [ти)

6. интерпретац рез-тов

Теории:

1.для упрощ понимания действит-и.

2. для прогноза

Теории – инструменты - не б истин/ложн, а только >/< полезными.

Этапы построения теории:

1. изуч тех явлений, взаимосвязь м/у кот хотим изучить. Сост-ся банк данных.

2. Индукция (→от того, что мы наблюд, к тому, что не наблюд)

3. Дедукция (→от абстрак понятий к конкретному) – для примен теор на практике.

Теории, построенные на основе наблюдений - эмпирические.

Требования к теориям:

1. верифицируемой (~ть с действит-тью)

2. логически непротиворечивой

3. доступной (написана научным языком)

4. общей (применима к большому массиву явлений)

5. экономичной (затраты на создание теории должны быть сопоставимы с тем результатом, который будет получен).

Можно ли заниматься каким- либо исследованием без построения теории? Да.

Компоненты теории:

1.множество понятий

2.связанные между собой утверждения

3.логически выведенные их множества предположений (гипотез)

Понятие – слово или символ, который обозначает некоторое представление определенного сочетания свойств. Понятия – инструменты.

Критерии полезности понятий:

1. понятие должно относится к явлениям, по крайней мере потенциально наблюдаемым

2. должно быть точным

3. должно относится к чему-то, что можно так или иначе измерить с помощью чувств

4. должно быть теоретически значимым (т.е. быть связано с достаточно большим числом других понятий нашей теории).

Утверждения

1. устанавливают отн-я м/у понятиями.

2. ковариационные отн-я м/у понятиями. (изменение 2 понятий одноt). Утверж «гром и молния происх одноt» , но связи м/у громом и молнией не устан.

3. казуальные (причинные) отн-я. Связь м/у громом и молнией устан-ся. Причина грома – молния.

При установлении каузальных и ковариационных отношений:

Связи между явлениями нужно устанавливать с большой осторожностью. Прич и след-е д изм-ся одноt. Причина должна всегда предшествовать следствию. Нужно иметь возможность каким-то образом фиксировать изменения в 2-х и более понятиях при установлении казуальных отношений. Ковариация м.у прич и след-ем не д возник из-за одноt-й соотнесенности 3м фактором.

И ковариационные и казуальные отношения могут быть и положительными и отрицательными (2 и > явления могут изменяться в одном и том же, и в разных направлениях).

Венец построенной нами теории- её проверка

Проверка теории – центральное место в процессе исследования

Для проверки теории необходимо перейти от того, что мы наблюдали в процессе создания теории, к тому, чего мы не наблюдаем. К теории нельзя относиться как к чему-то завершенному.

Если теория позвол правильно предсказ-ть ранее не наблюд-ся явл-я, то она полезна.

Гипотеза – утвержд о том, как по нашему мнению обстоят дела в действ-ти.

- декларативное предпол-е, опис-щее ожидаемые нами взаимосвязи м.у явл-ми (понятиями)

- утв-я об отн-ях м.у переем-ми

Данные, подтверждающие правильность гипотез, подтв прав-ть теории, только когда гипотезы связаны с теорией правилами дедуктивной логики.

Альтерн-е конкурирующие гипот – не соглас-ся др с др.

Гипотеза явл альтерн-й конкур-щей только тогда, когда логически невозможно док-ть, что и она, и основная гипотеза явл достоверными.

Рабочие гипотезы – устан ожидаемые отн-я м.у измерениями или показателями

Переменные –эмпирические наблюд-е св-ва изучаемого явл-я, каждое из кот м иметь >чем 1 значение. Заним центр место в процессе исслед. Help устан-ть, за чем наблюдать и организовать наше наблюд-е.

Переменные бывают:

1. ~е. Рассм-ся как меняющие свое знач в ответ на изм-е знач-я др переменных

2. не~е. Возд-ют на знач др перем, меняя свои собств знач

1 и та же перем м б ~й в одном исслед-и и не~й в др.

3. промежут. Регулир взаимосвязи м/у переем-ми. Значение промеж перем м возд-ть на силу и направл отн-й м/у др переменными.

4. антецедентная. Вступает в действие до не~й переменной.

Операционализация – процесс сбора наблюд-х явл-й для представл абстракт понятий.

Мы привели нек абстр понятие к мн-ву значений. Сравнить их мы не можем.

Опер-ция → к упрощ или к частич потери смысла, тк показатели редко передают все, что мы вкладываем в понятие. Необходимо минимизировать упрощение.

Необходимо описать набор процедур, кот проводятся для опер-ции, порядок их провед.

• Опер-е опред-я д достаточно точно отражать то, что мы д получить.

• Они д точно задавать все шаги, выполняемые в процессе измерения.

• Опер-е опред-я д одинаково пониматься теми, кто проводит данное исследование.

• Их описание помогает исключить дефекты процедур.

Измерение – приписывание числов знач-й для представл-я нек явления, понятия.

При подготовке измерения надо создать определенную шкалу.

Д б инструменты (шкалы, экспонометры, микрометры). В соц науках исп-ся др измерит инструм: вопр о форме провед исслед-я; инструкции по провед и опис-ю наблюдений за событиями (дебаты на засед ООН); мн-тво хар-к, получ-мых из справочника, и правила их объединения для формир измерения.

З уровня измерений:

1. Номинальное – представляет миним инф-ю о явлении (eg: деление на мужч и женщ жителей пригранич терр-й).

• Простое наименование объектов в соотв с заранее заданной {й классиф-и.

• Когда речь идет о сравн-и явл, измерения номинал ур — наим полезн.

2. Порядковое – предст >ю инф-ю о явл, тк дает возм не только раздел на категории, но и упорядочить (ранжировать) явл.

• сообщает нам, в каком явл измеряемого св-ва больше, в каком <

• м только сказать, что одно > др, но не на сколько

3. Интервальное - дает еще инф о явл.

   • М классиф-ть явл, выясн, что чего >, и опред, насколько >

   • основано на представл о сущ-и нек стандартной единицы измеряемого св-ва. Поиск единицы мб отдельным исслед-ем.

   • Сущ-ет нулевая точка (в номин измер ее нет)

   • макс высокий ур измер.

   • дает точную инф об абсолютных различиях м.у объектами + мы получ возм делать точные утвержд об относит-х различ-х м.у понятиями.

часто ограничиваются порядковым измерением, тк единицу измер-я устан практ-ки невозм.

Ошибки изменрения:

1. Различие в распред м.у объектами др хар-к, кот были непреднамеренно выявл нашим измер-ем

2. Различие в распред м.у объектами временных хар-к, кот отраж-ся в нашем исслед-и (м сказ-ся на рез-тах исслед). Выход: надо провод измер в макс сжатые сроки.

3. Различие, проявл при интерпретации нашего измерит инструмента разными людьми. Каждый по-разному интерпр 1 и тот же вопр. (Как жители пригранич регионов относятся к центру? А для них центр не Москва, а Псков..) выход: предварительн вопр + проверка иземр-й на надежность

4. Различ в усл-ях провед-я измер. Выход - Макс стандартизация измер процедур.

5. Разл в процессе примен-я измер-х инструментов (возник в процессе сбора и обраб инф). -ошибки ассистентов. Выход – предварит проверка инструментов измер-я.

6. Разл в обраб и анализе данных. Снач все упрощ-ся, а потом к предыдущему или начальному варианту вернуться практ-ки невозм.

7. Разл в хар-ре реакций людей на форму измерит инструментов. Нек по-разному реагир на разные формы вопр (анкета, интервью).

Ошибки:

-систематические – возникают кажд раз при провед измер одним и тем же инструментом

-случайные – их выявить невозможно. Мы кажд раз будем получ разные рез.

Валидность

• исп-ся для обозн-я соответ-я измерений понятиям, кот-е эти измер-я д отражать

• Валидное измер-е д б исчерпывающим и полным→для этого нужна опер-ция

• - степень, в кот различия оценок измер-я отражают только различия в распред-и значений переменной, кот-ю мы собираемся измерять

• Всеобщая и полная валидность недостижима

Виды валидности:

1. внутр (оказывает ли возд-е не~я переем на итог, на ~ю?)

2. внеш (им отн к возм-ти обобщения полученных рез-тов)

Факторы, угрожающие внутренней валидности

1. история

2. разв-е

3. нестабильность

4. тестир-е (тест-эффект)

5. инструментарий

6. артефакты регрессии (к среднему)

7. отбор (одни добровольно, др по принужд)

8. смертность в эксперименте

9. взаимод-е отбора и разв-я

Факторы, угрожающие внешней валидности

1. взаимод-е рез-тов тестир-я

2. взаимод отбора и провед-я эксперимента

3. реактивное возд-е обстановки эксперимента

4. интерференция нескольких исследований

5. нерелевантные данные измерений

6. нерелевантные повторения исслед-й

Валидизация – процесс оценки валидности; проверка знаний на правильность, действ-ть; получаем ли мы в рез измер-й ответы на поставленные вопр?

4 подхода к валидизации:

1. Прагматическая. (валидность измер-ся на осн данных о том, насколько хорошо она позвол предсказ-ть поступки и события). Требуется альтерн показатель (мы думаем, что это валидное отражение переменных), по кот мы м проверить точность сообщения.

2. Конструктная

- осущ, выводя валидность измер-я из данных о степени соответствия

-внешняя. Измерение является валидным, если полученное измерение интересующей нас переменной укладывается в общую схему зависимости 4 переменных. для проверки валидности 1й переем-й исп-ем значения/измер-я 3х др перем, поэтому она внешняя.

- внутр (конвергентная). Мы проводим в отн 1й переменной , кот-ю мы измеряем, неск измерений. Если показатели всех типов измер будут примерно=, то измерение валидно.

(eg. Взвесить один предмет на неск весах; измерить что-то разными способами)

Осн источник невалидности – ошибки, {ские и случайные

Множ-е измерения→ >вероятность валидности

3. Дискриминантная

- Можно ли, используя данное измер-е в кач показателя нек понятия, отличить это понятие от др?

- мы должны различать рез-ты измер-й

4.Очевидная. Все очевидно, не нужно ничего проверять. Инструмент не нуждается в проверке.

Надежность

- устойчивость получаемых с помощью измерения значений

-проверяет работоспособность / качество нашего измерительного инструмента. Валидизация – проверка правильности работы градусника.

Надежность – проверка надежности самого градусника.

При проверке надежности не выявляются систематические ошибки, а только случайные.

Если измерение ненадежно, оно не м б валидным (ошибки измер-я)

3 способа проверки на надежность:

1. Метод альтернативной формы. Используем разные инструменты/способы, применяя их к одному объекту

2. метод неоднократного тестирования. Одно и то же измерения повторяемое несколько раз. Если этот способ применяется к измерению социальных явлений, то проблемой является тест- эффект / все реактивные реакции на 1ое тестирование. Т.е. человек помня о том, что он ответил на этот вопрос в 1-ый раз, в последующие разы отвечает примерно одно и то же, даже если думает по – другому.

3. Метод подвыборки. Разбить выборку на группы по какому-то принципу, т.е. сделать подвыборку. Если различий не получилось, то все верно. Если результаты измерений по группам как-то различились, то где-то есть ошибка

Надежность измер-й надо устан до начала исслед-я.

Верификация

После того, как исследование проведено полностью, делается проверка контрольная.

В больших исследованиях – выборочная проверка, в малых – полностью.

Если нашлась маленькая ошибка в какой-то группе, то проверяются все группы измерений.

Программа исследования — процесс формулир-я альтерн-х конкурирующих гипотез и продумывания, какого рода наблюдения необходимы для проверки этих гипотез, так чтобы их нельзя было рассм-ть в кач объяснений возможных рез-тов.

программа исследования:

1) изложение цели исслед;

2) изложение гипотезы, подлежащей проверке;

3) спецификацию используемых переменных;

4) изложение способа опер-ции и измерения каждой переем-й;

5) детальное описание организ-и и провед-я наблюдений;

6) обобщающее обсуждение будущего анализа собранных данных

надо учитывать в исслед-и альтернативные конкурирующие гипотезы

тест-эффект - любое различие м.у оценками предварит-го и контрольного тестов, возникающее искл-но в рез-те реакции на предварительный тест. Исключить его помогает программа с 2мя контрольными группами

3 подхода к формир-ю групп (чтобы мнения внутри гр не различались принципиально):

1. точный подбор соответствий (у испытуемых д б релевантные характеристики). Пробл: трудно найти одинаковых;

2. контроль за частотным распределением (в кажд гр наличие одних и тех же средних хар-к)

3. рандомизация (Испытуемый включ-ся в группу посредством нек случайн процесса, напр с пом таблицы случайн чисел)

В программах измерения временного ряда исследователь делает несколько наблюдений как до, так и после введения нек каузального явления и сравн-ет значения зависимой переем-й до и после введения.

регрессия к среднему — процесс, в ходе кот объекты исслед-я, имеющие в опр момент крайние значения по зависимой переменной, при послед измерениях естеств образом стремятся вернуться к значению по этой переменной, более близкому к среднему, вне завис от того, подвергались ли они воздействию нек гипотетической независ переменной.

.

ВЫБОРКА – любая подгруппа [сти случаев (объектов), выделенная для анализа.

Этапы формир-я выборки:

1. устан-е подгруппу внутри генеральной [ти

2. подробное изучение этой подгр, или выборки

3. распростран рез-тов на всю [ть (генерализация)

Репрезент-я выборка — такая выборка, в кот все осн признаки ген совокупности, из кот извлечена данная выборка, представлены приблизительно в той же пропорции или с той же частотой, с кот данный признак выступает в этой ген [ти.

каждая обл д б представлена пропорционально ее доле в [ти. (5% футболистов д б в выборке, если в общей [ти студентов их тоже 5%)

принципы формир-я выборки:

1. рандомизация (случайность): любой ч-к или сочетание объектов д иметь =ю возм-ть быть отобранным для анализа

2. выбор м б на осн таблицы случайных чисел

есть еще систематическая случайная выборка (для больших [тей)

многоступенчатая случайн районированная выборка (кластерная): в осн: вместо того чтобы считать в кач членов выборки конкр людей, будем рассм их как жителей того или иного пункта. (люди переезжают, а р-ны остаются)

когда мы хотим повысить значимость (придать >вес) опр подгруппы, мы применяем метод стратификации. Так мы в действ-ти формируем не 1, а две отд выборки. 1я — это простая или {я случайная выборка для <й подгруппы. 2я —это простая или {я случайная выборка для >подгруппы

1. стратификация не замен простой случайный выбор или к-л иной вид выбора, а представ собой доп возм-ть, используемую в опр обстоят-вах.

2. поскольку страт-я требует формир-я отд выборок, она м исп-ся лишь там, где мы в сост заранее установить релевантные субсовокупности.

3. мы д с оч >й осторожностью делать выводы на осн исслед-ия, базир-ся на такой выборке. Причина: проводя страт-цию с целью повышения в нашем исслед-и кол-ва объектов опр типа, мы факт-ки смещаем всю выборку в сторону этих объектов.

квотная выборка: когда члены [ти классиф-ся в соотв с неск релевантными хар-ками (пол, возраст, партийн принадл) и лица, обладающие такими св-ми, отбираются в кол-ве, пропорц-ном их доле в [и.

экспертная выборка: когда наблюдатель просто выбирает те объекты, кот он по к-т причине считает типичными или репрезент-ми для той [ти, из кот они извлеч.

Гомогенная [ - все члены оч близки др к др с т зр изучаемых хар-к.

Гетерогенная – каждый член полностью отлич от др (→нужна >я выборка)

Источники (Sources) инф:

- док-ты, люди, сводные данные (чужой труд)

Документированная инф (документ) – зафиксированная на материальн носителе инф с реквизитами, позволяющими ее идентиф-ть (фед з-н об участии в м.н инф-м обмене)

Док источник (ДИ) - любая каким-л образом зафиксир на матер носителе инф

Сортировка ДИ:

1.по способу фиксирования информации

-печатные, рукописные, на камне, кинопленка ..

2. по назначению:

- целевые (провоцированы самим исселд-лем), наличные(сост-ны не~ от исслед-ля для др целей)

3. по степени персонификации

-личные. Библиотечные формуляры, характеристики, рентгеновские снимки, письма, дневники, заявления, мемуары

-безличные. Данные прессы, протоколы собраний.

4. по статусу документов

-официальные. Протоколы, стенограммы, отчеты, правительственные постановления, архивы, документы организаций

-неофициальные. Большая часть личных материалов, безличные документы, составленные различными исследователями

-документы СМИ

5. по источнику информации

-первичные. Составляются на базе прямого наблюдения, опроса

-вторичные. Обработка, обобщение, описание на осн данных первичных источников

6. по содержанию:

- литературные данные; - исторические и научные архивы; - хроники общественных событий и т.д.

Модель док-та:

• Содержание

• Носитель информации

• Алфавит представления информации

• Способ фиксации информации

• Устройство (ввода-вывода)

• Алгоритмы ввода-вывода

• Метаинформация о документе

Осн хар-ки ДИ:

- содерж (опр-ет тему, идею, теорию),

- охват (опр-ет, лимитирует и уточн содерж-е; огранич-ся tми и трудовыми ресурсами; хар-ся объемом (общее кол-во доступной инф), полнотой (соотн м.у всей инф и доступной инф), достат-тью (возм-ть достиж-я цели при наличии доступной инф)),

- t (Фиксирует момент представленный данными; Задает точку отсчета ввода конкретных информационных ресурсов в обращение; опр-ет связь м/у содержанием инф об объекте и реальным сост-ем этого объекта. Разрыв м.у реальн процессом и его отражением в инф-и – безинформационный период)

- источник, кач-во, достоверность, актуальность, новизна, ценность, полезность, доступность, язык, стоимость

Источник

• Идентифицирует происхождение информации

• В качестве источника информации может выступать: - единичная публикация - собрание документов - конкретная персона или организационная единица, обладающая информацией

Проблема оценки надежности источника и достоверности сведений.

Разные источники обладают разной степенью надежности. Первичные более надежные, чем вторичные. При работе с вторичным источником, важно определить первоисточник.

правила, характ-е опред-е степени достоверности источн:

1. Отделить описание событий от оценки событий. Мнения и оценки обладают меньшей достоверностью, по сравнению с описанием.

2. Проанализировав, чем руководствовался составитель при подготовке документа и таким образом выяснить умышленные или неумышленные искажения.

3. Попытка оценить метод получения первичных данных . Сведения, полученные из 1ых рук всегда ценнее всех других.

4. Выяснить, каким образом были получены данные статистики

5. Выяснить, в каких условиях автор составлял документ.

При работе с личными документами следует проявлять особую осторожность

Можно верить написанному, если :

1.излагаемые события не затрагивали интересы автора

2.автор хорошо знал событие

3.достоверны детали, которые с точки зрения автора были не важны

4.достоверно то из излагаемого, к чему автор относится недоброжелательно

Методы анализа докум-й инф:

1. качественные (биографический метод)

2. количественные (контент-анализ)