Частные методы политического анализа

Специфика частных методов полити­ческого анализа проявляется в их со­ответствии со структурой процесса политического анализа, в учете условий и ограничений их примене­ния на важнейших этапах изучения ситуации, а также в аналитичес­ких и прикладных возможностях их применения.

Так, формулировка и концептуализация проблемы предпола­гают применение методов выборочного исследования, контент-анализа, интервьюирования, тестирования, экспериментальных мето­дов, позволяющих расширить информационную базу политичес­кого анализа. При этом широко используются и описательные, качественные и иные методы – исторический, нормативный, струк­турно-функциональный, системный, институциональный и другие, позволяющие «встроить» представление о проблеме в широкий исторический контекст.

Существенное усложнение методов связано с процедурами операционализации, за счет которых разнообразным переменным присваи­ваются определенные значения. Грамотно осуществленная операционализация помогает повысить уровень измерения показателей, что по­зволяет в дальнейшем использовать математические методы высокого уровня сложности.*

* См.: Мангейм Дж. Б., Рич Р. К. Политология. Методы исследования. М., 1997.

Схема 2

Модели взаимосвязи зависимых и независимых переменных

Так, корреляционный анализ, включающий методы линейной и множественной регрессии, позволяет измерять связь между зависимы­ми и независимыми переменными. Оставаясь стандартным и необходи­мым условием решения более сложных задач с применением методов более высокого порядка, регрессионный метод не позволяет, тем не менее, отобразить реальные причинно-следственные связи между пере­менными. Типичная модель взаимосвязей, полученная в результате стан­дартного регрессионного анализа, показана на схеме 2а.

В реальной ситуации, однако, независимые переменные (Хр Хд) могут оказывать влияние друг на друга, а также на зависимую пере­менную (X,), причем это влияние может быть как прямым, так и обратным 2b, с.

Примером многомерного статистического анализа, позволяющего оценить точность таких моделей путем эмпирической оценки прямых и непрямых воздействий одной переменной на другую, являетсяпат-ана­лиз. В нем различаются эндогенные (частично определенные внутренни­ми переменными данной модели) и экзогенные (полностью обуслов­ленные внешними по отношению к данной модели факторами) пере­менные. Здесь оперируют понятием рекурсивной модели, которая означает, что все взаимосвязи между переменными имеют однонаправ­ленный характер (схема IV), а также нерекурсивной модели, в которой существует обратная связь (схема 2с) между любыми переменными. За счет этого создаются возможности для применения различных методик расчета вариантов статистической взаимосвязи между переменными.

Важным преимуществом пат-анализа является то, что он позво­ляет судить не только о том, связаны ли переменные в нашей модели именно так, как мы предполагали, но и о том, каково относительное влияние каждой переменной на другие переменные в данной модели. Зная это, мы можем выработать рекомендации, помогающие напра­вить практические усилия на изменение именно той переменной, которая имеет наибольшее влияние и тем самым обеспечивает наибо­лее эффективное и результативное применение наших усилий.

Важное место среди частных методов занимает ифакторный ана­лиз, или метод многомерной математической статистики, с помощью

Схема 3

Дата добавления: 2015-06-30; просмотров: 240; Нарушение авторских прав

Мы поможем в написании ваших работ!