Количественные исследования в социальных науках: методы и применение.

Введение

Все процедуры численного представления эмпирических фактов и их применение в социальных науках.

Количественные исследования – это исследовательская стратегия, ориентированная на количественную оценку сбора и анализа данных. Она формируется на основе дедуктивного подхода, где основной акцент делается на проверке теории, сформированной эмпирической и позитивистской философией. Существуют ситуации, когда количественные исследования могут быть не самым подходящим или эффективным методом:

1. При глубоком или комплексном изучении тем. 2. При изучении субъективного опыта и личных мнений. 3. При проведении разведочных исследований. 4. При изучении деликатных или спорных тем.

Целью количественных исследований является разработка и применение математических моделей, теорий и гипотез, относящихся к изучаемым явлениям. Процесс измерения играет центральную роль в количественных исследованиях, поскольку он обеспечивает фундаментальную связь между эмпирическими наблюдениями и математическим выражением количественных взаимосвязей. Количественные данные – это любые данные, представленные в числовой форме, такие как статистика, проценты и т.д. Количественные исследования широко используются в психологии, экономике, демографии, социологии, маркетинге, общественном здравоохранении, развитии человека, гендерных исследованиях и политологии; и реже – в антропологии и истории. Исследования в математических науках, таких как физика, также по определению являются «количественными», хотя использование этого термина в данном контексте отличается. В социальных науках этот термин относится к эмпирическим методам, берущим начало как в философском позитивизме, так и в истории статистики, в отличие от методов качественных исследований. Качественные исследования предоставляют информацию только по конкретным изученным случаям, а любые более общие выводы являются лишь гипотезами. Количественные методы могут быть использованы для проверки истинности этих гипотез. Всесторонний анализ 1274 статей, опубликованных в двух ведущих американских социологических журналах в период с 1935 по 2005 год, показал, что примерно две трети этих статей использовали количественный метод.

Использование статистики

Статистика является наиболее широко используемой отраслью математики в количественных исследованиях вне рамок естественных наук, а также находит применение и в самих естественных науках, например, в статистической механике. Статистические методы широко применяются в таких областях, как экономика, социальные науки и биология. Количественные исследования с использованием статистических методов начинаются со сбора данных, основанных на гипотезе или теории. Как правило, собирается большая выборка данных, которая требует проверки, валидации и регистрации перед проведением анализа. Для этих целей обычно используются программные пакеты, такие как SPSS и R. Причинно-следственные связи изучаются путем манипулирования факторами, которые предположительно влияют на интересующие явления, при контроле других переменных, релевантных для экспериментальных результатов. Например, в области здравоохранения исследователи могут измерять и изучать взаимосвязь между потреблением пищи и измеримыми физиологическими эффектами, такими как потеря веса, контролируя другие ключевые переменные, например, физическую активность. Количественные опросы общественного мнения широко используются в средствах массовой информации, где часто публикуются статистические данные, такие как доля респондентов, поддерживающих ту или иную позицию. В опросах общественного мнения респондентам задают ряд структурированных вопросов, а их ответы систематизируются. В области климатологии исследователи собирают и сравнивают статистические данные, такие как температура или концентрация углекислого газа в атмосфере. Эмпирические взаимосвязи и ассоциации также часто изучаются с использованием различных форм общей линейной модели, нелинейной модели или факторного анализа. Фундаментальный принцип количественных исследований заключается в том, что корреляция не подразумевает причинно-следственную связь, хотя некоторые, например, Клайв Грейнджер, полагают, что ряд корреляций может указывать на определенную степень причинности. Этот принцип обусловлен тем, что всегда существует вероятность ложной связи между переменными, для которых в определенной степени обнаружена ковариация. Ассоциации между любой комбинацией непрерывных и категориальных переменных могут быть исследованы с использованием статистических методов. Другие подходы к анализу причинно-следственных связей могут быть реализованы с помощью анализа необходимых условий (АНУ), который определяет обязательные условия для изучаемой результирующей переменной.

Statistics is the most widely used branch of mathematics in quantitative research outside of the physical sciences, and also finds applications within the physical sciences, such as in statistical mechanics. Statistical methods are used extensively within fields such as economics, social sciences and biology. Quantitative research using statistical methods starts with the collection of data, based on the hypothesis or theory. Usually a big sample of data is collected – this would require verification, validation and recording before the analysis can take place. Software packages such as SPSS and R are typically used for this purpose. Causal relationships are studied by manipulating factors thought to influence the phenomena of interest while controlling other variables relevant to the experimental outcomes. In the field of health, for example, researchers might measure and study the relationship between dietary intake and measurable physiological effects such as weight loss, controlling for other key variables such as exercise. Quantitatively based opinion surveys are widely used in the media, with statistics such as the proportion of respondents in favor of a position commonly reported. In opinion surveys, respondents are asked a set of structured questions and their responses are tabulated. In the field of climate science, researchers compile and compare statistics such as temperature or atmospheric concentrations of carbon dioxide. Empirical relationships and associations are also frequently studied by using some form of general linear model, non linear model, or by using factor analysis. A fundamental principle in quantitative research is that correlation does not imply causation, although some such as Clive Granger suggest that a series of correlations can imply a degree of causality. This principle follows from the fact that it is always possible a spurious relationship exists for variables between which covariance is found in some degree. Associations may be examined between any combination of continuous and categorical variables using methods of statistics. Other data analytical approaches for studying causal relations can be performed with Necessary Condition Analysis (NCA), which outlines must have conditions for the studied outcome variable.

Измерение

Взгляды на роль измерения в количественных исследованиях несколько расходятся. Измерение часто рассматривается лишь как средство выражения наблюдений в числовой форме для изучения причинно-следственных связей или взаимосвязей. Однако утверждается, что измерение часто играет более важную роль в количественных исследованиях. Например, Кун утверждал, что в рамках количественных исследований полученные результаты могут оказаться неожиданными. Это происходит потому, что принятие теории, основанной на результатах количественных данных, может соответствовать естественным закономерностям. Он утверждал, что такие аномалии представляют интерес, когда возникают в процессе сбора данных, как показано ниже:

Когда измерение отклоняется от теории, оно, скорее всего, даст лишь числа, и их нейтральность делает их особенно бесплодными в качестве источника корректирующих предложений. Но числа фиксируют отклонение от теории с авторитетом и точностью, недостижимыми для качественных методов, и этого отклонения часто бывает достаточно, чтобы начать поиск (Kuhn, 1961, с. 180). В классической физике теории и определения, лежащие в основе измерения, обычно носят детерминированный характер. В отличие от этого, в социальных науках обычно используются вероятностные модели измерения, известные как модель Раша и модели теории отклика на задачу. Психометрия – это область исследований, посвященная теории и методике измерения социальных и психологических атрибутов и явлений. Эта область имеет центральное значение для многих количественных исследований, проводимых в социальных науках. Количественные исследования могут включать использование прокси-переменных в качестве заменителей других величин, которые невозможно измерить напрямую. Например, ширина годичных колец дерева считается надежным прокси-показателем окружающих условий, таких как температура вегетационного периода или количество осадков. Хотя ученые не могут напрямую измерить температуру прошлых лет, ширина годичных колец и другие климатические прокси-показатели использовались для создания полуколичественной записи средней температуры в Северном полушарии, начиная с 1000 года н.э. При таком использовании прокси-показатель (например, ширина годичных колец) восстанавливает лишь определенную часть дисперсии исходных данных. Прокси-показатель может быть откалиброван (например, в период инструментальных наблюдений), чтобы определить, какая часть вариации зафиксирована, включая выявление как краткосрочных, так и долгосрочных изменений. В случае ширины годичных колец разные виды в разных местах могут проявлять разную чувствительность к осадкам или температуре: при реконструкции температурной картины требуется определенное мастерство в выборе прокси-показателей, хорошо коррелирующих с целевой переменной.

When measurement departs from theory, it is likely to yield mere numbers, and their very neutrality makes them particularly sterile as a source of remedial suggestions. But numbers register the departure from theory with an authority and finesse that no qualitative technique can duplicate, and that departure is often enough to start a search (Kuhn, 1961, p. 180). In classical physics, the theory and definitions which underpin measurement are generally deterministic in nature. In contrast, probabilistic measurement models known as the Rasch model and Item response theory models are generally employed in the social sciences. Psychometrics is the field of study concerned with the theory and technique for measuring social and psychological attributes and phenomena. This field is central to much quantitative research that is undertaken within the social sciences. Quantitative research may involve the use of proxies as stand ins for other quantities that cannot be directly measured. Tree ring width, for example, is considered a reliable proxy of ambient environmental conditions such as the warmth of growing seasons or amount of rainfall. Although scientists cannot directly measure the temperature of past years, tree ring width and other climate proxies have been used to provide a semi quantitative record of average temperature in the Northern Hemisphere back to 1000 A. D. When used in this way, the proxy record (tree ring width, say) only reconstructs a certain amount of the variance of the original record. The proxy may be calibrated (for example, during the period of the instrumental record) to determine how much variation is captured, including whether both short and long term variation is revealed. In the case of tree ring width, different species in different places may show more or less sensitivity to, say, rainfall or temperature: when reconstructing a temperature record there is considerable skill in selecting proxies that are well correlated with the desired variable.

Связь с качественными методами

В большинстве физических и биологических наук использование количественных или качественных методов не вызывает споров, и каждый из них применяется, когда это уместно. В социальных науках, особенно в социологии, социальной антропологии и психологии, выбор того или иного метода может быть предметом дискуссий и даже идеологических разногласий, при этом отдельные научные направления в каждой дисциплине отдают предпочтение одному типу метода, критикуя другой. Однако на протяжении истории социальных наук преобладает тенденция к использованию эклектичных подходов, сочетающих оба метода. Качественные методы могут использоваться для понимания смысла выводов, полученных с помощью количественных методов. Использование количественных методов позволяет дать точное и проверяемое выражение качественным идеям. Такое сочетание сбора количественных и качественных данных часто называют исследованиями со смешанными методами.

Примеры

Исследование, состоящее из процентного содержания всех элементов, составляющих атмосферу Земли. Опрос, который показал, что в среднем пациенту приходится ждать два часа в приемной у определенного врача, прежде чем его вызовут. Эксперимент, в котором группе x ежедневно давали две таблетки аспирина, а группе y – две таблетки плацебо, причем каждый участник был случайным образом распределен в одну из этих групп. Численные показатели, такие как две таблетки, процентное содержание элементов и время ожидания, делают эти ситуации и результаты количественными. В экономике количественные исследования используются для анализа предприятий и факторов, влияющих на разнообразие организационных структур, а также на взаимосвязи компаний с рынками труда, капитала и продукции.