WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 |   ...   | 8 | 9 ||

Таким образом, сочетание содержательного анализа с корректным проведением выборочного обследования позволило исследователям сформировать систему репрезентативных данных, в полной мере характеризующих социальную структуру рабочего класса Советской России в 1918 году.

Более сложным вопросом источниковедческого анализа массовых источников является установление репрезентативности «естественных выборок». В этом случае историк должен доказать, что сохранившиеся сведения носят случайный характер, поскольку случайность данных является главным условием их представительности. Здесь преимущественную роль играет историко-содержательный анализ. Однако дополнительную проверку случайности естественной выборки можно осуществить с помощью метода «критерия знаков».

Применение метода «критерия знаков» сводится к следующему:

Сохранившиеся данные по какому-либо признаку записываются в той последовательности, в какой они встречаются в источнике. Затем из каждого последующего значения вычисляется каждое предыдущее, соответствующая разность оказывается либо положительной (+), либо отрицательной (-). В итоге получается определенное число плюсов и минусов. Если различия между значениями случайны, т.е. если выборка случайна, то число плюсов (или минусов) не выходит за рамки критических границ, определенных в специальных таблицах для каждого объема выборки.

Метод «критерия знаков» использует, например, Б.Н.Миронов для определения репрезентативности данных о ценах четверти ржи за 1708 г. по 36 уездам31. Проведенный содержательный анализ позволяет рассматривать сохранившиеся данные о хлебных ценах за 1708 г. как случайную выборку (никакой преднамеренности в сборе сведений о ценах и сохранении их в архивах не было). Чтобы убедиться в этом, исследователь обращается к методу «критерия знаков» (табл. 8).

Как видно из таблицы 8, число плюсов равно 15, а число минусов – 18.

Критические границы для выборки в 36 единиц составляют 12-24 плюсов (или минусов). Следовательно, поскольку полученные плюсы и минусы не выходят за пределы критических границ, выборку можно считать случайной.

Таков основной круг источниковедческих задач, решение которых с помощью количественных методов дает эффективные результаты.

См.: Миронов Б.Н. Указ. соч. С.47.

Таблица Проверка случайности выборки методом «критерия знаков» Уезд Цена (коп.) Знак разности Уезд Цена (коп.) Знак разности 1 40 19 30 - 2 43 + 20 29 - 3 40 - 21 45 + 4 79 + 22 40 - 5 74 - 23 42 + 6 40 - 24 40 - 7 55 + 25 36 - 8 42 - 26 50 + 9 42 27 30 - 10 50 + 28 24 - 11 40 - 29 25 + 12 43 + 30 40 + 13 43 31 32 - 14 35 - 32 30 - 15 40 + 33 20 - 16 30 - 34 30 + 17 36 + 35 25 - 18 50 + 36 32 + ЗАКЛЮЧЕНИЕ Современные тенденции развития науки и компьютерная революция привели к потребности в математизации и компьютеризации научного знания, что в исторической науке связано с необходимостью решения задач расширения источниковой базы исследований и повышения информативной отдачи источника. Расширение источниковой базы осуществляется путем вовлечения в научный оборот обширных комплексов массовых источников, на основе которых создаются базы и банки машиночитаемых данных. Применение к историческим источникам математических методов, реализующих системный подход, позволяет извлекать из них новую, скрытую информацию.

В вопросе применения количественных методов в исторических исследованиях принципиальное значение имеет соотношение количественного и качественного анализа. Количественный анализ не противостоит качественному, а является составной частью исследования, качественный анализ в котором обязателен и имеет преимущественное значение. При этом, поскольку всякому качеству присуще определенное количество, сфера применения количественных методов практически не ограничена. Проблема заключается лишь в выявлении метода, адекватно отражающего суть изучаемого явления или процесса, и корректном его применении.

Самое широкое применение в исследовательской практике историков получили методы математической статистики. Эти методы особенно эффективны при изучении массовых исторических источников. Они позволяют решать задачи статистического описания совокупности объектов (методы дескриптивной статистики), статистического оценивания параметров генеральной совокупности по выборочным данным (выборочный метод), статистического анализа взаимосвязей (методы корреляционного и регрессионного анализа), классификации объектов или признаков (методы кластерного и факторного анализа), сжатия информации (методы факторного анализа). Применяя методы математической статистики, историк получает информацию, которая не может быть выявлена описательными методами.

Это позволяет строить модели изучаемых явлений и процессов, адекватно отражающие их внутреннюю суть, итогом анализа которых является приращение знания.

Значительных успехов квантитативная история достигла в источниковедении массовых и нарративных источников. Введение в практику исторических исследований новых компьютерных технологий, связанных с созданием баз и банков машиночитаемых данных, открывает новые возможности хранения и использования исторических источников, изменяет информационную среду, совершенствует методику анализа.

Применение количественных методов дает возможность более плодотворно решать ряд источниковедческих задач: выявлять происхождение и авторство нарративных памятников, устанавливать достоверность и репрезентативность массовых источников.

Таким образом, квантификация исторических исследований позволяет значительно углубить изучение многих явлений и процессов действительности. При этом главным условием успешного применения количественных методов является глубина содержательного анализа, что должно учитываться на всех этапах клиометрического исследования: от постановки исследовательской задачи до интерпретации полученных результатов.

Контрольно-проверочные вопросы 1. Чем обусловлен процесс математизации и компьютеризации научного знания 2. Каковы уровни интегральных исследований 3. В чем суть системного подхода к изучению явлений действительности 4. Что такое массовые источники 5. Что является альтернативой количественному анализу 6. Что такое качественный анализ 7. Каковы формы математизации научного знания 8. Какие этапы включает клиометрическое исследование 9. Что означает правильная постановка исследовательской задачи 10. Как классифицируются ошибки измерения 11. Что необходимо установить для выявления достоверности источника 12. В чем заключается репрезентативность конкретно-исторических данных 13. Что такое статистическая совокупность 14. Какие типы исследовательских задач позволяют решать методы математической статистики 15. Что такое дескриптивная статистика 16. Какие характеристики измеряют среднее значение признака 17. Какие показатели характеризуют меру вариации признака 18. Чем отличается коэффициент вариации от среднего квадратического отклонения 19. Что показывает графическое изображение вариационного ряда 20. Что такое нормальное распределение 21. Что называется генеральной совокупностью 22. На чем основано применение выборочного метода 23. Какие выборки являются репрезентативными 24. Каковы виды выборочного изучения 25. Что такое средняя и предельная ошибки выборки 26. Как можно определить объем выборки 27. Что измеряет коэффициент корреляции 28. Что показывает коэффициент детерминации 29. Как проверить значимость коэффициента корреляции 30. Что описывает уравнение регрессии 31. Что вычисляется с помощью метода наименьших квадратов 32. Что показывает коэффициент регрессии 33. Для чего используется кластерный анализ 34. В чем суть кластерного анализа 35. Почему факторный анализ называется методом сжатия информации 36. Что такое факторные нагрузки и факторные веса 37. Что такое историческая информатика 38. Что такое база данных 39. Какие задачи решают СУБД 40. Каковы основные компоненты банка данных 41. Чем определяется специфика исторических источников, используемых для создания базы данных 42. Какие задачи классического источниковедения решаются с помощью количественных методов 43. Каковы ограничения «метода групп» Фроже 44. Чем обусловлена сложность атрибуции древних текстов 45. В чем суть метода анализа парных встречаемостей грамматических классов слов 46. Какие проблемы атрибуции древнерусских памятников удалось решить исследователям с помощью новой методики 47. С помощью какого метода можно определить сравнительную достоверность источников 48. Какой метод позволяет сформировать систему репрезентативных данных источника 49. Как устанавливается репрезентативность «естественных выборок» 50. В чем суть метода «критерия знаков» Список рекомендуемой литературы Барг М.А. Принцип системности в историческом исследовании // История СССР. 1981. № 2.

Бокарев Ю.П. Социалистическая промышленность и мелкое крестьянское хозяйство в СССР в 20-е годы: источники, методы исследования, этапы взаимоотношений. М., 1989.

Бородкин Л.И. Многомерный статистический анализ в исторических исследованиях. М., 1986.

Буховец О.Г. Социальные конфликты и крестьянская ментальность в Российской империи начала XX века: новые материалы, методы, результаты. М., 1996.

Воронкова С.В. Российская промышленность начала XX века: источники и методы изучения. М., 1996.

Гарскова И.М. Базы и банки данных в исторических исследованиях. М., 1994.

Дробижев В.З., Соколов А.К., Устинов В.А. Рабочий класс Советской России в первый год диктатуры пролетариата (Опыт структурного анализа). М., 1975.

Историческая информатика / Под ред. Л.И.Бородкина, И.М.Гарсковой. М., 1996.

Кахк Ю.Ю. Нужна ли новая историческая наука // Вопросы истории. 1969.

№ 3.

Кахк Ю.Ю., Лиги Х.М. О связи между антифеодальными выступлениями крестьян и их положением // История СССР. 1976. № 2.

Кащенко С.Г. Реформа 19 февраля 1861 г. на Северо-Западе России (Количественный анализ массовых источников). М., 1995.

Ковальченко И.Д. Русское крепостное крестьянство в первой половине XIX века. М., 1967.

Ковальченко И.Д. Исторический источник в свете учения об информации (к постановке проблемы) // История СССР. 1982. № 3.

Ковальченко И.Д. Методы исторического исследования. М., 1987.

Ковальченко И.Д., Бородкин Л.И. Аграрная типология губерний Европейской России на рубеже XIX –XX веков (опыт многомерного количественного анализа) // История СССР. 1979. № 1.

Ковальченко И.Д., Бородкин Л.И. Структура и уровень аграрного развития районов Европейской России на рубеже XIX–XX веков (Опыт многомерного анализа) // История СССР. 1981. № 1.

Ковальченко И.Д., Милов Л.В. Всероссийский аграрный рынок. XVIII – начало XX в. (Опыт количественного анализа). М., 1974.

Ковальченко И.Д., Моисеенко Т.Л., Селунская Н.Б. Социально-экономический строй крестьянского хозяйства Европейской России в эпоху капитализма:

(источники и методы исследования). М., 1988.

Ковальченко И.Д., Селунская Н.Б., Литваков Б.М. Социально-экономический строй помещичьего хозяйства Европейской России в эпоху капитализма: Источники и методы изучения. М., 1982.

Ковальченко И.Д., Сивачев Н.В. Структурализм и структурно-количественные методы в современной исторической науке // История СССР. 1976. № 5.

Количественные методы в гуманитарных науках. М., 1981.

Количественные методы в исторических исследованиях: Учеб. пособие / Под ред. И.Д. Ковальченко. М., 1984.

Количественные методы в советской и американской историографии: Материалы советско-американских симпозиумов. Балтимор, 1979, Таллинн, 1981. М., 1983.

Краткий клиометрический словарь / Сост. М.Г. Шендерюк. Калининград, 1994.

Массовые источники по социально-экономической истории России периода капитализма. М., 1979.

Массовые источники по социально-экономической истории советского общества. М., 1979.

Математические методы в исторических исследованиях. М., 1972.

Математические методы в исследованиях по социально-экономической истории. М., 1975.

Математические методы в историко-экономических и историко-культурных исследованиях. М., 1977.

Математические методы в социально-экономических и археологических исследованиях. М., 1981.

Математические методы и ЭВМ в исторических исследованиях. М., 1985.

Математические методы и ЭВМ в историко-типологических исследованиях.

М., 1989.

Методы количественного анализа текстов нарративных источников. М., 1983.

Милов Л.В., Булгаков М.Б., Гарскова И.М. Тенденции аграрного развития России первой половины XVII столетия. Л., 1986.

Миронов Б.Н., Степанов З.В. Историк и математика. М., 1975.

Миронов Б.Н. История в цифрах. Л., 1991.

От Нестора до Фонвизина. Новые методы определения авторства / Под ред.

чл.-кор. РАН Л.В. Милова. М., 1994.

Россия и США на рубеже XIX – XX столетий (Математические методы в исторических исследованиях). М., 1992.

Славко Т.И. Математико-статистические методы в исторических исследованиях. М., 1981.

Становление российского парламентаризма начала XX века / Под ред.

Н.Б. Селунской. М., 1996.

Устинов В.А., Фелингер А.Ф. Историко-социальные исследования, ЭВМ и математика. М., 1973.

Хвостова К.В. Количественный подход в средневековой социальноэкономической истории. М., 1980.

Хвостова К.В. Количественные методы в историческом познании // Вопросы истории. 1983. № 4.

Pages:     | 1 |   ...   | 8 | 9 ||



© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.