55. Охарактеризувати параметричні та непараметричні методи аналізу політичних та соціально-економічних явищ

Процес політичного дослідження складається з основних 6 етапів:

1. формування теорії

2. операціоналізація теорії

3. вибір адекватних методів дослідження

4. спостереження за поведінкою

5. аналіз даних

6. інтерпретація отриманих результатів

При порівнянні двох вибірок одним з основних критерії є залежність вибірок. Якщо можна встановити пару, в якій одному елементу з однієї вибірки відповідає один і тільки один елемент із другої вибірки, і навпаки, то такі вибірки є ЗАЛЕЖНИМИ. У випадку якщо такий взаємозв’язок відсутній, то вибірки є НЕЗАЛЕЖНИМИ.

Критерії відмінності між незалежними групами

При 2 вибірках застосовуються параметричні методи (критерій t-Стюдента) та непараметричні методи (критерій Манна-Вітні, Колмагора-Смірнова). Якщо більше 2 вибірок – параметричні методи (дисперсійний аналіз) та непараметричні методи (ранговий критерій Краскела-Волліса)

Критерії відмінності між залежними групами

При 2 вибірках застосовуються параметричні методи (критерій t-Стюдента для залежних вибірок) та непараметричні методи(критерій знаків). Якщо більше 2 вибірок – параметричні методи та непараметричні методи (дисперсійний аналіз Фрідмана).

Параметричні методи вимагають повністю визначені моделі даних. Для кожного параметричного критерію є, принаймні, одна непараметрична альтернатива. Загалом, ці процедури попадають в одну з наступних категорій: Розходження між незалежними групами. Непараметричними альтернативами цьому тесту є критерій серій Валъда-Волъфовіца, Манна-Уітні й двохвибірковий критерій Колмогорова-Смірнова.

Розходження між залежними групами. Якщо порівнюють дві змінні, стосовні до однієї й тієї ж вибірці, наприклад, інформаційні показники тих самих країн до й після події, то звичайно використовується t-критерій для залежних вибірок. Альтернативними непараметричними тестами є критерій знаків і критерій Вілкоксона. Якщо розглядають змінні категоріальні, використовують критерій Макнемара. Якщо розглядається більше двох змінних, стосовних однієї й тієї ж вибірки, використовується дисперсійний аналіз (ANOVA) з повторними вимірами. Альтернативним непараметричним методом є ранговий дисперсійний аналіз Фрідмана й Q-критерій Кохрена.

Дослідження залежності між порядковими змінними. Для того щоб оцінити залежність між двома змінними, обчислюють коефіцієнт кореляції Пірсона. Непараметричними аналогами коефіцієнта кореляції Пірсона є коефіцієнти рангової кореляції Спірмена R, статистика Кендала й коефіцієнт Гама.

t-критерий для незалежних вибірок (Параметричний метод)

t-критерій може застосовуватися, навіть якщо розміри вибірок невеликі (наприклад, 10), і змінні нормально розподілені (усередині груп), а дисперсії спостережень у групах не занадто різні. Припущення про нормальність можна перевірити, досліджуючи розподіл (наприклад, візуально за допомогою гістограми) або застосовуючи критерій нормальності.

На практиці часто доводиться порівнювати більше двох груп даних (наприклад, є Східна Європа, Західна Європа й Центральна Європа) або порівнювати групи, створені більш ніж однією незалежною змінною (наприклад, Регіон, Тип економіки й Площа території). У таких більш складних дослідженнях варто використати дисперсійний аналіз (параметричний метод) (ANOVA) який можна розглядати як узагальнення t-критерію. Фактично у випадку однофакторного порівняння двох груп, дисперсійний аналіз дає результати, ідентичні t-критерію (t² [ст.св.] = F[1,ст.св.]. Однак, якщо план істотно більш складний, ANOVA переважніше t-критерію (навіть якщо використається послідовність t-критеріїв).