Энтони Гидденс - Социология. 2-е изд.

────────────────────────────┐

■ Статистические термины

При социологических исследованиях для анализа результатов часто используются статистические методы. Некоторые из них являются чрезвычайно изощренными и сложными, но те, что применяются чаще всего, легко доступны для понимания. Наиболее используемыми являются меры главной тенденции(способ подсчета средних величин) и коэффициенты корреляции(измерение степени связи одной переменной с другой).

Существует три метода подсчета средних величин, у каждого из которых есть свои преимущества и недостатки. Возьмем, к примеру, личное благосостояние (с учетом всего имущества, т. е. домов, машин, банковских счетов и капиталовложений), имеющееся у тринадцати человек. Предположим, что у этих тринадцати имеются следующие суммы (в фунтах стерлингов):

1. 000 (ноль)

2. 5 000

3. 10 000

4. 20 000

5. 40 000

6. 40 000

7. 40 000

8. 80 000

9. 100 000

10. 150 000

11. 200 000

12. 400 000

13. 10 000 000

Среднеесоотносится со средней величиной, которая получается при сложении всех данных личных состояний и последующем делении полученной суммы на тринадцать. Итоговая сумма — (фунт стерлингов) 11 085 000; при делении на 13 мы получаем среднее арифметическое — (фунт стерлингов) 852 692,31. Среднее число часто является полезной информацией, поскольку оно основано на всем объеме имеющихся данных. Однако оно может вводить в заблуждение в случаях, когда одно или небольшое число данных сильно отличается от большинства. В вышеприведенном примере среднее значение является непригодным способом измерения главной тенденции, поскольку присутствие одной очень крупной цифры, (фунт стерлингов) 10 000 000, искажает все остальные. Может возникнуть впечатление, что большинство людей имеют гораздо больший объем благ, чем на самом деле.

В подобных случаях может использоваться одна из двух других мер. Мода статистическая— это значение, которое наиболее часто встречается в определенном наборе данных. В приведенном нами примере это (фунт стерлингов) 40 000. Проблема моды состоит в том, что этот метод не учитывает общее распределение данных, т. е. весь диапазон величин. Наиболее частый случай — это набор цифр, который не всегда будет репрезентативным для их распределения в целом, а поэтому может быть полезным как средняя величина. В данном случае нас может беспокоить тот факт, что цифра (фунт стерлингов) 40 000 слишком близка к нижней границе значений.

Третья мера — это медиана, которая является серединой в любом наборе цифр. В нашем случае это будет седьмая цифра, т. е. (фунт стерлингов) 40 000. В нашем примере нечетное число цифр — тринадцать. Если бы это число было четным, например двенадцать, медиана бы вычислялась как среднее между двумя средними цифрами, т. е. между шестой и седьмой. Как и мода, медиана не дает нам представления об истинном диапазоне измеряемых данных.

Чтобы избежать выдачи ошибочной величины среднего, ученый будет использовать не только одну меру главной тенденции. Чаще всего вычисляется стандартное отклонениедля набора данных. Это — мера степени разбросазначений, или диапазон для набора значений, в нашем случае от (фунт стерлингов) 0 до 10 000 000.

Коэффициенты корреляции дают нам полезный способ выражения того, насколько тесно связаны две (или более) переменных. Если две переменных полностью коррелируют, мы можем говорить об абсолютной положительной корреляции, выражаемой коэффициентом 1,0. Если между двумя переменными никакой связи обнаружено не было — коэффициент будет равен нулю. Абсолютная отрицательная корреляция — выражаемая как 1,0 — существует в том случае, когда между двумя переменными наблюдается полное обратное отношение друг к другу. В общественных науках нельзя обнаружить абсолютных корреляций. Корреляции порядка 0,6 или более, будь они положительными или отрицательными, обычно считаются указателями наличия сильной степени связи между любыми анализируемыми переменными. На этом уровне положительные корреляции могут быть найдены, например, между классовым происхождением и поведением на выборах.

────────────────────────────┘

Как «стать своим» при включенном наблюдении

Дюнайер вернулся на улицы Гринвич-Вилледж уже не как сторонний наблюдатель, но как активный участник повседневной жизни района. С помощью Хакима он договорился с Марвином, продавцом журналов из соседнего квартала, о работе за его столиком в течение одного лета. Марвин «спонсировал» присутствие Дюнайера на улицах микрорайона, представив его остальным лицам, зарабатывающим на жизнь на улице, и выразив свое доверие его исследованию. Но, несмотря на поддержку Марвина и Хакима, Дюнайер как включенный наблюдатель столкнулся с рядом трудностей. Процесс «становления своим» в условиях улицы потребовал времени и терпения. Будучи высокообразованным белым представителем высшей прослойки среднего класса, Дюнайер занимал общественное положение, которое очень отличалось от того, которое занимали бедные черные мужчины с клеймом выброшенных на обочину жизни, являвшиеся основной темой его исследования. Дюнайер признавал, что попытаться «вписаться» ему бы не удалось — он бы выделялся, даже изменив свою одежду и манеру разговора. Вместо этого он медленно налаживал отношения с людьми улицы, основанные на взаимном уважении. Он больше слушал, нежели говорил, и делал ставку на неформальные беседы с ними, а не на «официальные» интервью. Дюнайер получил разрешение обитателей квартала на постоянно включенный магнитофон, который он держал под столиком на месте работы; люди привыкли к аппарату и даже предлагали «управлять» им, когда Дюнайера не было на рабочем месте или он уезжал из города.