Полная версия

Главная arrow Статистика arrow МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА ДЛЯ СОЦИОЛОГОВ

  • Увеличить шрифт
  • Уменьшить шрифт


<<   СОДЕРЖАНИЕ ПОСМОТРЕТЬ ОРИГИНАЛ   >>

ПРОБЛЕМА ИЗУЧЕНИЯ ПРИЧИННО-СЛЕДСТВЕННЫХ ОТНОШЕНИЙ И ЭКСПЕРИМЕНТ В СОЦИОЛОГИИ; ОСНОВНЫЕ ИДЕИ ДИСПЕРСИОННОГО АНАЛИЗА

Основная цель настоящего раздела — изложение идей одного из известнейших направлений математической статистики — дисперсионного анализа. Однако нам хотелось бы, чтобы читатель-социолог воспринял эти идеи не механически, а в свете понимания того, насколько он сможет использовать их для решения одной из самых главных задач любого научного исследования — изучения причинно- следственных отношений. Ведь дисперсионный анализ, по большому счету, предназначен именно для этого. И для того чтобы его грамотно использовать, необходимо хотя бы кратко пояснить, в чем специфика того «понимания» этих отношений (в частности, понимания термина «причина»), которая заложена в соответствующем формализме. Этому, в частности, может способствовать также сравнение дисперсионного анализа с другими математико-статистическими методами изучения связи между переменными, с другими (не обязательно математико-статистическими) способами анализа каузальных отношений.

Поэтому прежде, чем перейти непосредственно к описанию основ дисперсионного анализа, кратко рассмотрим некоторые методологические аспекты изучения причинных отношений вообще, с помощью математико-статистических методов — в частности; коснемся сути понятия эксперимента — того подхода к изучению причин, формализацией которого по существу является дисперсионный анализ; коротко коснемся специфики эксперимента именно в социологии. Кроме того, мы проанализируем, как прообразы илей, лежащих в основе дисперсионного анализа, «работают» при использовании простейшего коэффициента парной связи — корреляционного отношения, которое тоже можно рассматривать как способ изучения причинных отношений.

Для более яркого описания математико-статистического подхода коснемся также нестатистических методов изучения каузальных структур.

 
<<   СОДЕРЖАНИЕ ПОСМОТРЕТЬ ОРИГИНАЛ   >>