§ 3. Постановка исследовательской задачи

Правильная постановка исследовательской задачи при любых, в том числе и количественных, методах ее решения прежде всего требует всестороннего подхода к изучаемым объектам, явлениям и процессам общественной жизни, рас­смотрения их во всем многообразии, внутренней сложности, взаимосвязи и обусловленности, в развитии. При постановке конкретной исследовательской задачи необходимо учитывать место изучаемого процесса или яв­ления в общей их совокупности, с одной стороны, а рассма­тривая целое, не забывать о его составных элементах — с другой.

Важное значение при постановке исследовательской за­дачи имеет объективный учет того, что было достигнуто в результате предшествующего изучения анализируемых или аналогичных явлений и процессов. При этом нельзя исходить из позиции либо полного отрица­ния, либо абсолютизации этих результатов.

Далее, постановка исследовательской задачи не должна исходить из стремления получить субъективно желаемый итог.

Сам круг исследовательских задач исторической науки, которые могут решаться на основе применения количествен­ных методов, весьма обширен. Наиболее необходимы и эф­фективны эти методы при изучении всякого рода массовых явлений и процессов демографического, экономического, со­циального, политического и культурного развития.

§ 4. Репрезентативность количественных данных

Вслед за постановкой исследовательской задачи проис­ходит выявление тех исторических источников, сведения ко­торых могут быть использованы при ее решении. Эти сведе­ния могут быть количественными и описательными. Количе­ственные признаки при необходимости приводятся в единую систему, соответствующую поставленной задаче. Здесь мо­жет потребоваться перевод показателей в иные единицы из­мерения, пересчет на иные единицы учета и т. д. Качествен­ные признаки подвергаются измерению также в соответствии с решаемой задачей. Но прежде чем приступать к обработ­ке и анализу количественных данных, следует установить, во-первых, насколько эти данные достоверны и точны и, во-вторых, в какой мере они репрезентативны, представи­тельны для решения поставленной задачи, т.е. в какой ме­ре они качественно и количественно позволяют правильно раскрыть суть исследуемых явлений и процессов.

Достоверность данных выражается в точности измере­ния соответствующих признаков. Эта точность может варьи­ровать в пределах от весьма приблизительных количествен­ных оценок до полного соответствия показателя действи­тельным размерам характеризуемых явлений. Разница между величиной, полученной в результате измерения, и истинным значением признака называется ошибкой или по­грешностью измерения. Ошибки измерения могут быть ка­чественными и количественными.

Неточности самих измерений могут порождаться ошиб­ками в регистрации количественных значений признаков и в их исчислениях.

Ошибки регистрации могут быть систематическими и случайными. Систематические ошибки являются следст­вием проявления определенных причин, которые чаще все­го могут быть установлены. Систематические ошибки из­мерения бывают преднамеренными и непреднамеренными, Первые из них, как правило, являются однонаправленными (систематическое занижение прибыли и завышение расхо­дов промышленниками, занижение размеров феодальной ренты помещиками и т. д.). Непреднамеренные системати­ческие ошибки часто связаны с округлениями (например, возраста), трудностью восстановления по памяти точных данных (например, расходов при бюджетных обследовани­ях) и другими причинами.

Случайные ошибки регистрации вызываются самыми различными причинами (небрежность или невнимательность регистраторов, неисправность измерительных приборов, не­совершенство методов измерения и т. д.). Случайные ошиб­ки имеют разнонаправленный характер (в одних случаях показатель завышается, а в других — занижается). При большом числе наблюдений они имеют нормальное рас­пределение и взаимопогашаются.

Ошибки исчисления возникают при обработке количест­венных данных в результате многократных вычислительных операций с неточными исходными показателями, замены точных расчетов приближенными, многократных округле­ний и т. д.

В целом общее отклонение результата измерения от ис­тинных размеров признака складывается из совокупности отклонений, вызванных разными причинами, и нередко мо­жет быть существенным. Поэтому для выявления достовер­ности используемых количественных данных важна провер­ка их точности.

Для определения качественной и количественной досто­верности показателей, зафиксированных в исторических источниках, необходимо установить: кто (какое учреждение или лицо) и с какой целью собирал данные, по какой про­грамме проводился сбор, как был организован сбор, откуда (или от кого) поступили сведения, кто непосредственно со­бирал их, как обрабатывались и обобщались первичные данные, какова была система проверки данных в процессе их сбора и обработки и т. д. Наряду с этим необходим учет существовавших в то время представлений о сущности явле­ний, о которых собирались факты, о принципах и методах измерения, а также выявление практических возможностей измерения.

На основе данных, содержащихся в источниках, и ис­ходя из исследовательской задачи, историк формализует систему данных, анализ которых будет раскрывать суть изучаемых явлений. Эти данные, естественно, должны быть репрезентативными, представительными для решения по­ставленной задачи. Эта представительность, так же как и достоверность, имеет два аспекта — качественный и коли­чественный.

Качественная, содержательная представительность ко­личественных данных определяется тем, в какой мере пока­затели, на основе которых изучаются соответствующие яв­ления и процессы исторического развития, отражают имен­но те черты и свойства, которые характеризуют внутреннюю суть этих явлений и процессов. Поэтому принципиальное значение имеет отбор этих показателей исследователем. Этот отбор должен исходить из исследовательской задачи и основываться на качественном, теоретико-методологиче­ском и конкретно-историческом раскрытии сути этой зада­чи.

Наряду с качественной, содержательной представитель­ностью показатели, используемые при применении количе­ственных методов, должны быть репрезентативными в коли­чественном отношении. Их должно быть достаточно для получения надежных, т. е. имеющих необходимую точность, численных значений признаков, характеризующих изучае­мые явления и процессы. В тех случаях, когда исследователь располагает данными, характеризующими все объекты рас­сматриваемой совокупности, и подвергает их сплошной об­работке, проблемы количественной представительности по­казателей не возникает. Она появляется в тех случаях, ко­гда о свойствах всей изучаемой совокупности объектов при­ходится судить по сведениям, которые охватывают лишь часть этих объектов, т. е. по выборочным данным. При этом историк может иметь дело с двумя типами выборочных по­казателей или двумя вариантами выборочного метода.

Первый из них, который и является выборочным мето­дом в собственном смысле, состоит в том, что при наличии сведений, характеризующих все объекты рассматриваемой совокупности (она в статистике называется генеральной совокупностью), изучение ведется на основе выборки дан­ных. Эта выборка формируется исследователем. Понятно, что общие заключения, сделанные по выборочным данным, могут быть верными только в том случае, если выборка яв­ляется количественно представительной, т.е. достаточной для правильного отражения числовых значений признаков в генеральной совокупности исследуемых объектов. Доказа­но, что такими свойствами обладают случайные выбор­ки, т.е. такие выборки, при формировании которых каж­дый объект генеральной совокупности имеет одинаковый шанс попасть в выборку. В математической статистике разработаны различные способы формирования случайных выборок из генеральной совокупности данных.

Эти методы позволяют получать количественные значе­ния рассматриваемых признаков с любой заданной иссле­дователем точностью, т.е. погрешностью в расчетах, и до­стоверностью, т.е. вероятностью получения истинного ре­зультата. Поэтому возникающие иногда споры о преиму­ществах сплошной обработки количественных показателей сравнительно с выборочным их анализом и о правомерности применения выборочного метода в исторических исследова­ниях являются необоснованными. Вопрос о сплошном или выборочном анализе количественных данных должен ре­шаться исходя из практической необходимости или целесо­образности. При изучении массовых явлений и процессов, зафиксированных историческими источниками, выборочный метод позволяет получить репрезентативные количествен­ные данные для характеристики всей совокупности объек­тов и избежать больших затрат времени и средств на сплошную обработку данных. Этим и обусловлено широкое и эффективное его применение при изучении массовых яв­лений и процессов общественной жизни.

С другим типом выборочных данных историк имеет дело в тех случаях, когда он вынужден изучать те или иные яв­ления и процессы на основе частичных, а то и вовсе разроз­ненных количественных данных, объем которых не пред­ставляется возможным изменить. Такие данные получили название естественных выборок. Они могут представлять собой лишь сохранившуюся часть некогда сплошных сведе­ний, характеризующих некую генеральную совокупность, либо данные, которые были в силу тех или иных причин соб­раны лишь по части этой совокупности либо являются ре­зультатом выборочного ее обследования и т. д. Так, первич­ные материалы всякого рода переписей и обследований, делопроизводственного учета и отчетности, личного учета и другие сохранились лишь частично. Многие переписи и обследования, такие, например, как земско-статистические описания крестьянского и помещичьего хозяйства в России периода капитализма, не охватывали всех описываемых объектов либо были выборочными.

Очевидно, что естественные выборки количественных данных вполне могут быть случайными, т. е. репрезентативными. Но они могут и не быть такими. Следовательно, всег­да нужна проверка того, в какой мере естественные выбор­ки являются случайными, а следовательно, и представитель­ными для характеристики соответствующей генеральной со­вокупности. К сожалению, строго математически здесь можно лишь установить, в какой мере объем естественных выборок обеспечивает необходимую точность оценки сред­них значений признаков в генеральной совокупности по данным выборки. Для этого могут быть использованы ма­тематические методы, предназначенные для собственно вы­борочного метода.

Возможна математическая проверка и того, насколько различия в числовых значениях того или иного признака «естественной выборки» являются случайными. Это дает некоторые основания для суждения о том, является ли дан­ная выборка случайной.

В целом же пока не существует достаточно эффектив­ных математических способов проверки случайности есте­ственных выборок, и историк должен здесь наряду с мате­матическими опираться и на собственно исторические сред­ства.

При проверке случайности естественных выборок очень существенное значение имеет определение того, насколько данные этой выборки равномерно охватывают исследу­емую генеральную совокупность объектов в пространстве и времени. Это помогает установить границы генеральной совокупности, характеризуемой естественной выборкой.