Тема 4. Количественные методы исследования.

Методологические основы применения математических методов исследования. Общая классификация методов. Понятие количественного метода. Системно-структурный подход к изучению процессов и явлений, как синтез микро- и макроподхода. Логико-содержательный и количественный метод. Универсальность принципа количества и качества. Количественные методы как средство познания качества через количественные характеристики.

Доказательство репрезентативности количественных данных. Общие проблемы формализации и измерения процессов и явлений. Абстракция как метод научного познаниями ее значение в количественных исследованиях. Шкалы измерения как отражение и упорядочение основных уровней и принципов измерения. Показатели измерений. Ассоциативные показатели. Показатели очередности и количества. Единицы измерения количественных и качественных признаков. Экспертные оценки качественных признаков, система баллов. Место количественных методов в общей системе научных методов. Проблема соотношения количественного и качественного анализа в научном знании.

Контент–анализ как метод количественного изучения процессов и явлений.

Понятие о контент-анализе. Объект контент-анализа. Содержание, методика и разновидности, основные этапы контент-анализа. Понятие о смысловых данных, категориях и смысловых единицах. Выявление многократно встречающихся в документах признаков. Установление частоты изучаемых смысловых связей. Процедура подсчета показателей. Контент-анализ и традиционные методы исследования: проблема взаимодополнения. Проблема достоверности результатов контент-анализа. Компьютеризированный контент-анализ. Назначение и возможности контент - анализа. Опыт применения контент-анализа при изучении различных типов источников. Значение контент-анализа в изучении массовых источников информации.

Выборочный метод в исследованиях.

Вариационный и динамические ряды и их характеристика. Точечные и интервальные оценки. Табулирование. Приемы наглядного представления данных. Графическое представление вариационных рядов. Основы выборочного метода. Типы и объемы выборки.Выбор способа отбора единиц для наблюдения (механический отбор, случайный, типический, гнездовой отбор). Вариационные ряды. Области примененияметода выборки. Генеральная совокупность и выборка. Стандартные ошибки выборок. Нахождение величины выборочной ошибки. Значение методов вариационных рядов и выборочного метода для анализа источников информации.

Статистический метод.

Статистический анализ. Описательная и аналитическая статистика. Методы измерения статистической информации. Проблема средней величины в статистике. Статистическая гипотеза и ее проверка. Дескриптивная статистика. Построение временного ряда. Требование сопоставимости при построении временных рядов. Средние характеристики временного ряда. Методы многомерного статистического анализа. Проблема взаимосвязи временных рядов. Роль статистического анализа при изучении массовых источников. Возможности и перспективы использования статистических методов исследования для изучения процессов и явлений.

Использование количественных характеристик в изучении процессов и явлений.

Понятие количественных характеристик в научном знании. Роль моделирования в количественном анализе. Цели и этапы моделирования. Построение модели. Причины применения моделей. Теория подобия и ее значение в моделировании. Типы моделей. Статистическая. Аналитическая. Сущностно-содержательная модель. Отражательно-измерительные модели. Имитационно-прогностические модели в научных исследованиях. Формально-логическое, формально-количественное моделирование. Структурно-измерительное моделирование процессов и явлений. Роль количественных методов в моделировании общественных процессов и явлений. Многомерный анализ данных и его значение в моделировании сложных процессов и явлений.

Корреляционные и регрессивные модели.

Корреляционный анализ. Понятие корреляционной взаимосвязи. Отличия ее от связи функционального характера. Этапы анализа. Парная корреляция. Корреляционный анализ временных рядов. Понятие о нелинейной корреляции. Величина корреляции и сила связи. Коэффициенты корреляции.

Понятие о регрессии. Линейная и нелинейная регрессии. Область применения регрессии в научных исследованиях. Роль корреляционного и регрессивного подхода в анализе процессов и явлений.

Многомерный анализ.

Типизация явлений в процессе моделирования. Многомерный статистический анализ. Кластерный анализ его логика, схема проведения и значение в изучении процессов и явлений. Микро- и макрокластеры. Проверка результатов кластеризации.

Факторный анализ и его специфика. Метод главных компонент и метод главных факторов. Последовательность шагов при факторном анализе. Определение частоты факторов. Критерии целесообразности факторного анализа. Проблема взаимодействия факторного и кластерного анализа в процессе анализа общественных процессов и явлений. Значение их применения в гуманитарном знании. Проблема ограниченности факторного и компьютерного кластерного анализа в современных исследованиях.