Цілі навчання
До кінця цього розділу ви зможете:
- Зрозумійте, що таке кількісні методи
- Вивчіть чотири шкали вимірювання Стівена
- Освоїти відмінності між випадками, кодуванням та змінними
Як згадувалося в розділі Друга, кількісні методи визначаються Flick (2018) як «дослідження, зацікавлені в частотах і розподілі питань, подій або практики шляхом збору стандартизованих даних і використання чисел і статистики для їх аналізу». Знову ж таки, це означає, що політологи вирішують головоломки за допомогою математичного аналізу або складних математичних вимірювань. Це відрізняється від використання якісних методів, де основним джерелом доказів, що використовуються для вирішення головоломки, є використання слів. При використанні таких методів ми часто звертаємося до оцінки доказів у вигляді слів. Як згадувалося в семій главі, ми можемо використовувати інтерв'ю та фокус-групи, архівні дослідження та навіть цифрові етнографії для розуміння світу. З огляду на це, кількісні методи - це просто використання чисел, щоб зробити висновки, а не слова.
У політології статистичний аналіз наборів даних є кращим кількісним методом. Це в основному розвивалося з поведінкової хвилі в політології, де вчені стали більше зосереджені на тому, як люди приймають політичні рішення, такі як голосування на кожному виборах, або як вони можуть виразити себе ідеологічно. Це часто передбачає використання опитувань для збору доказів щодо поведінки людини. Потенційні респонденти відбираються за допомогою анкети, побудованої для отримання інформації щодо теми. Використовуючи виборців як приклад, ми можемо розробити опитування, яке запитує громадян, чи зареєстровані вони для голосування, чи мають вони намір голосувати та за якого кандидата на посаду вони можуть проголосувати. Потім вибір респондента кодується, як правило, за допомогою шкали вимірювань, а дані потім часто аналізуються за допомогою статистичної програми. Вчені досліджують кореляції між побудованими змінними для доказів на підтвердження своїх гіпотез з цієї теми.
Однак кількісні методи виходять за рамки статистичного аналізу наборів даних обстежень. Формальні моделі - один з таких методів. У формальних модеях політологи намагаються зрозуміти уявлення про політичні інститути та політичний вибір у абстрактному вигляді. Спираючись на логіку та причинність, ці вчені виражають взаємозв'язок між поняттями та змінними в математичному плані. Вони часто використовують точні твердження, написані як рівняння, де результати можуть бути відтворені, майже завжди за допомогою математичного доказу. Моделювання поведінки окремих осіб або установ виявилося досить корисним у політичній науці, особливо в прикладній стороні політології: формування державної політики. У цій галузі виборні посадові особи та експерти з профільних питань працюють разом над розробкою програм, які можуть принести користь суспільству. Часто ефект від програми не помітний, поки програма не буде реалізована. Однак формальні моделі можуть допомогти у проектуванні або прогнозуванні наслідків програми до впровадження, що може дуже допомогти політикам.
З огляду на, що кількісні методи в політології часто включають аналіз наборів даних, його часто називають великомасштабним аналізом, де «n» позначає число. Таким чином, ми маємо аналіз великої кількості випадків, знову ж таки часто зібраних у вигляді наборів даних. Випадки - це люди, місця, речі чи дії (суб'єкти), які спостерігаються в дослідницькому проекті. Вони часто також є одиницею аналізу. Одиниці аналізу «хто» або «що», що ви аналізуєте для свого дослідження. Так, для великомасштабних аналізів опитувань кожен випадок міг складатися з одного респондента опитування, або однієї людини. Як варіант, випадки можуть включати запис окремих вжитих дій. Для кількісного аналізу інституцій справи можуть включати людей, таких як сенатори чи представники, або рішення, прийняті законодавцями та/або політиками26.
Майте на увазі, що випадки та дані переплітаються між собою, але не одне і те ж. Кожен випадок може дати численні точки даних. Наприклад, кожен респондент в опитуванні може відповісти на кілька питань, що може призвести до великого обсягу збору даних. Крім того, в спостережних дослідженнях, де дослідники спостерігають та фіксують дії людей, також може бути безліч точок даних (Diez, Barr та Cetinkaya-Rundel 2012) .27
Оскільки статистичний аналіз наборів даних є популярним кількісним методом у політології, добре зрозуміти, як працюють такі аналізи. По-перше, важливо розуміти, що в деяких аналізах слова повинні трансформуватися в числа. Під цим ми маємо на увазі, що будь-які відповіді, надані в опитуваннях, повинні бути перетворені на числові вирази або значення для аналізу. Ми часто називаємо це кодуванням. Кодування має важливе значення для створення змінних для аналізу в будь-яких кількісних дослідженнях. Змінна визначається Hatcher (2013) як «деяку характеристику спостереження, яка може відображати два або більше значень у наборі даних».
В інших аналізах може не виникати необхідності в кодуванні. Самі дані вже в числовому вигляді і утворюють змінну без будь-яких змін. Прикладом може бути інструмент опитування, який запитує респондента, чи пожертвували вони гроші на кампанію та яка сума. Оскільки пожертви на кампанію вимірюються у доларах, код може не бути необхідним, оскільки суми представляють окремі точки даних для цієї змінної28. В інших прикладах респондентів можуть попросити оцінити себе або якусь позицію/активність за шкалою 1-5. Отже, кожна відповідь та відповідний номер також можуть бути введені безпосередньо, наприклад, пожертви на кампанію вище. Або дослідники можуть перекодувати точки даних, в деяких випадках змінюючи спосіб аналізу змінної, або навіть створювати нові змінні повністю.
Щоб краще зрозуміти, як працюють змінні, ми посилаємося на чотири шкали вимірювань, які часто використовуються статистиками. У своїй книзі з аналізу даних Hatcher (2013) розповідає про цю систему класифікації, яка частково відтворюється нижче в таблиці 8.1. Ці шкали допомагають дослідникам визначити, які статистичні методи будуть найбільш правильними для аналізу взаємозв'язків між змінними, які всі вимірюються, кодуються та будуються по-різному,
Таблиця 8-1: Чотири шкали вимірювання Стівена
| Тип вимірювання |
Визначення* |
Приклад |
| Номінальна шкала |
Визначає групи, до яких належить учасник; не вимірює кількість або кількість |
Це змінна, яка класифікує респондента. Прикладом може бути ідентифікація політичних партій, де відстань між змінними не має значення |
| Порядкова шкала |
Суб'єкти розміщуються в категоріях, а категорії впорядковуються відповідно до кількості або кількості вимірюваної конструкції. Однак змінні не рівновіддалені один від одного. |
Це змінна, яка побудована з порядкової шкали, або ранжирування змінних. Приклад може включати запитання студентів за шкалою 1-5, наскільки ліберальними вони можуть бути. Порядкові змінні зазвичай будуються лише з одного питання опитування або одного елемента. Таким чином, відстань між варіантами (від 1 до 5) необов'язково рівні. |
|
Інтервальна шкала
|
Кількісна змінна, яка володіє властивістю рівних інтервалів, але не володіє істинним нулем |
Це змінна, яка побудована за шкалою Likert, або коли кілька питань опитування використовуються для створення оцінки, або декількох елементів. Прикладом може бути прохання студентів заповнити ряд питань опитування щодо їх ідеології на шкалах 1-5. Відповіді підсумовуються і діляться на кількість питань, забезпечуючи єдиний бал про те, де студент позиціонується ідеологічно. |
| Шкала співвідношення |
Кількісна змінна інтервалу, яка відображає справжній нуль |
Це змінна, яка має рівні інтервали між відповідями або оцінками, але також включає нульовий параметр, який вказує на те, що кількість конструкції не була виміряна. |
* визначення взяті безпосередньо з Hatcher (2013)
