Статистические методы в политическом анализе. - ПАиП - Лекции - Статьи - shestovt
Элизиум
Главная | Статьи | Регистрация | Вход
Суббота
03.12.2016
01:17
Приветствую Вас Гость | RSS
Главная » Статьи » Лекции » ПАиП

Статистические методы в политическом анализе.
Статистические методы в политическом анализе.
План:
    •    Исследовательские задач, решаемые посредством статистических методов.
    •    Измерения в политическом анализе и статистические методы.
    •    Одномерные измерения.
    •    Связи между неметрическими переменными.
Осуществление политического анализа как научной процедуры, ориентированной на получение практических результатов, невозможно без использования конкретных данных, характеризующих состояние исследуемого объекта, и в этом отношении использование статистических методов исследования является крайне затруднительным. Статистика дает характеристики свойств, совокупности характеристик, и эти совокупности часто отражают неявые, имлицидные связи.
Статистические методы позволяют обрабатывать большие объемы информации. Репрезентативность исследования может быть достигнута приусловии больших объемов исходных данных. Статистические методы позволяют упорядочить определенным образом данные, находящиеся в руках исследователя, выводить усредненные величины.
Статистические методы позволяют устанавливать связи между переменными (свойство объекта, которое может проявляться в различной степени), при этом очевидно то, что если изменения значения одной переменной ведет  к изменению другой переменной, то между ними существует определенная связь. А если есть связь, то можно строить различного рода предположения относительно зависимости переменной, при этом, предположения будут тем более содержательными, чем большей информацией мы будем располагать о переменной независимой.
Использование статистических методов:
    •    Открывает возможность классификации объектов и переменных.
    •    Открывает возможность кластеризации – выделения групп объектов по критерию их близости по определенным признакам. При кластеризации классы объектов заранее не выделяются. Признак, на основе которого происходит объединение, выясняется в процессе глобализации.
    •    При правильном применении (задействование всех необходимых данных и уменьшение его до рационального минимума), статистические методы позволяют осуществлять редукцию – упрощение, низведение на более низкий уровень,  Потребность в таком возникает, когда объектов исследования много, и все переменные так или иначе характеризуют изучаемые объект. Описание объекта необходимо сделать более компактным. С это целью признаки объекта могут быть объединены в группы на основании выявленных связей между ними.
Статистические методы применяемые при политическом анализе делятся по двум основаниям:
    •    Уровень измерения
    •    Количество переменных
Наименее полная информация может быть получена при проведении номинальных исследований. Объекты, которые измеряются номинально, делятся на:
    •    Не пересекающиеся классы
    •    Объекты содержательно различны
    •    Нельзя количественно упорядочить
    •    Нельзя ранжировать по степени значимости с точки зрения выраженности в них какого-либо признака.
    •    При присвоении объектам числовых значений эти значения не отражают свойств объекта а служат лишь опознавательными знаками.
Качественные объекты ранжируются по выраженности какого-либо свойства. Эти объекты можно сопоставить, но нельзя определить, насколько данное свойство проявляется больше или меньше.
Интервальные измерения – это самые гибкие и содержательные измерения – мы можем не только ранжировать объекты, но и установить некое расстояние между ними
В зависимости от числа переменных выделяют:
    •    Одномерные измерения – распределение значений одной переменной.
    •    Двухмерные
    •    Многомерные.
Для того, что определить как признаки проявляются при наличии одной переменной, используются различные процедуры:
    •    Измеряется средняя тенденция, средняя величина – выявляются типичные значения, которые наилучшим способом представляют весь комплекс признаков по данной переменной.
    •    Измерение разброса переменных от среднего значения, что показывает репрезентативность среднего значения для всей совокупности объектов. Средняя величина позволяет сравнивать свойства не отдельных объектов, а групп объектов в целом. Пример: опрашивается на предмет приверженности тем или иным видам политической идеологии 15 человек. Мы можем установить, как идентифицирует себя каждый опрашиваемый.
Чем более сложно измерение осуществляется, тем более разнообразные методы могут быть применены. Самое сложно и наиболее информативное измерение – на интервальном уровне.
Следует быть внимательным к распределению изучаемой величины.
Нормальное распределение – большая часть значений измеряемого признака должна группироваться вокруг среднего значения.
Связи между неметрическими переменными.
В статистике к неметрическим переменным (соотносят объекты с непересекающимися классами) относятся переменные номинальные и порядковые (объекты можно ранжировать по интенсивности какого-либо признака, при этом сказать насколько признак более заметен нельзя) с небольшим числом категорий. Осуществляя политически2 анализ, исследователь должен видеть существующие связи между переменными. Для выявления наличия связей между переменными, одним из приемов является составление таблиц сопряженности. Составление таких таблиц позволяет установить, сколько объектов и случаев относится к определенной категории, например, существуют политик А и Б, они балатируются на выборы, и нас интересует вопрос популярности политиков в различных кругах.

М
Ж

А
50
30
80
Б
10
40
50

60
70
130

Необходимо проследить различие между ожидаемыми и наблюдаемыми значениями. 80 – 100%, 50 – 62,5 %, 30 – 37,5%. Для сопостоавления связей между переменными наряду с таблицами сопряженности используются различного орда коэффициенты (соотношения величин). В социологии – Xi2. С помощью этого коэффициента прослеживается раличие между ожидаемыми и наблюдаемыми значениями, устанавливается степень взаимной независимости значений.  Формула Пирсана: Xi2 = (ожидаемые данные – наблюдаемые данные)2/(ожидаемые данные). Данный коэффициент говорит нам о том, насколько верно, что номинальный тип связи является результатом случая.

    •    Корреляционный анализ (позволяет определить зависимость между двумя и более переменными, две переменны – парный анализ, больше двух переменных – множественный анализ, переменные представлены на интервальном уровне и связь между ними должна быть линейной, что должен показать график, который предстоит составить исследователю, применяющему данный тип анализа). Пример: изучение проблемы, касающейся установления общности электората партии в том или ином избирательном округе. Предположим, что на территории страны находится определенное количество округов и баллотируется энное количество партий.
    •    Дисперсионный анализ (служит для проверки гипотезы о статистической значимости различий между средними величинами в нескольких группах наблюдения). Существует две группы респондентов, в первой – преимущественно избиратели старшего возраста, во второй – наоборот. Мы располагаем данными по каждому избирателю, знаем точное количество человек в группе и точное число лет каждого из членов той группы. При жтом мы имеем возможность вычислить средний возраст каждой группы. В первой группе он – 60 лет, во второй – 24 года. Так же у нас есть возможность вычислить средний возраст избирателя по обеим группам – он будет составлять 42 года. Вопрос – зависит ли активность или пассивность от возраста. Вычисляем отклонения от средних величин, которые мы установили. Далее, с этими отклонениями мы можем осуществить различного рода математические операции
    •    Регрессионный анализ интересен тем, что первые действия в рамках процедур измерений совпадают с теми, что должен осуществить исследователь, проводящий корреляционный анализ – строится диаграмма, описываются переменные, строится прямая («линия регрессии»), отметим то, что мы можем задаться целью: партия А (ось Х) баллотировалась в различных избирательных округах, где социальный состав населения характеризовался определенными факторами. Мы можем задаться целью определить, как за кандидатов голосовали малые города. Мегаполисы, деревни etc.При проведении регрессионного анализа зависимая переменная свое цифровое выражение получает по оси  У.
Эти методы широко используются при осуществлении различного рода статистических замеров, при установлении различного рода зависимости между переменными.

Категория: ПАиП | Добавил: shestovt (27.02.2008)
Просмотров: 1360 | Рейтинг: 5.0/1 |
Всего комментариев: 0
Добавлять комментарии могут только зарегистрированные пользователи.
[ Регистрация | Вход ]
Форма входа
Категории раздела
ИПУ [9]
История Политических Учений Преподаватель - Анатолий Азретович Алафаев
КСЕ [2]
Концепции Современного Естествознания
МПО [2]
Методика преподавания обществознания
МПиМО [4]
Мировая политика и международные отношения. Странный предмет, странно прочитан...
Политическая конфликтология [13]
Интересный предмет. Один из немногих, имеющих практический характер. Однако под водительством Петра Петровича Политаева "политическая конфликтология" означала пропаганду марксизма-ленинизма в его интерпретации.
Политическая психология [0]
Предмет читал Анатолий Азретович Алафаев.
Политическая социология [4]
Интересный курс, собранный преподавателем и на нашей группе апробированный. Читает Андрей Вячеславович Абрамов.
Политические партии [4]
Григорий Григорьевич Лоза максимально лаконично, четко и по делу изложил достаточно интересный курс.
ПАиП [4]
Политический анализ и прогнозирование. Читал Сергей Федорович Вититнев.
ПРПГСиГС [3]
Правовое регулирование положения государственного служащего и государственной службы. Читала Татьяна Константиновна Алябьева.
СТКНБ [5]
Современные теории концепции национальной безопасности. Читает зав. кафедры Политологии Истфака МГОУ.
Право [9]
Татьяна Константиновна Алябьева замечательно прочитала нам смешанный курс гражданского и трудового права.
Этнополитика [2]
Еще один предмет Григория Григорьевича Лозы.
Поиск
Наш опрос
Оцените мой сайт
Всего ответов: 90
Статистика

Онлайн всего: 1
Гостей: 1
Пользователей: 0
Copyright shestovt © 2016