9. Систематизація та узагальнення емпіричних даних

МЕТОДИ ЕМПІРИЧНОГО ДОСЛІДЖЕННЯ

Систематизація – специфічний метод дослідження, пізнавальний процес упорядкування деякої множини розрізнених об'єктів і знання про них. Упорядкування здійснюється шляхом встановлення єдності і відмінності елементів, що підлягають систематизації, визначення місця кожного елемента відносно один одного. При цьому використовуються логічні операції порівняння, абстрагування, класифікації, аналізу і синтезу, опису та пояснення. Результатом систематизації є відповідна наукова система об'єктів і знань про них. Вирізняють окремі різновиди систематизації та її результатів, зокрема класифікаційні системи і таблиці, що розподіляють і описують предмети і знання про них за типами, класами, розрядами, родами, сімействами, видами тощо (наприклад, систематика в біології, періодична система елементів у хімії, таблиця елементарних часток у фізиці); інтегральні системи, що синтезують розрізнені об'єкти і поняття в цілісну систему вищого порядку за допомогою інтегруючої ідеї, при цьому відбувається приріст пізнавального смислу системи, не характерного для кожного елемента зокрема (наприклад, абстракції, асоціації абстракцій, наукові гіпотези і теорії, які інтегрують у собі великий масив пізнавального матеріалу).

Узагальнення – це метод наукового пізнання, за допомогою якого фіксуються загальні ознаки та властивості певного класу об'єктів та здійснюється перехід від одиничного до особливого та загального, від менш загального до більш загального.

Отримання узагальненого знання означає більш глибоке відображення дійсності, проникнення в її сутність. На думку С.І. Ожегова, узагальнення – це зробити висновок, відобразити основні результати в загальному положенні, надати узагальненого значення будь-чому.

Виділяють два види наукового узагальнення:

• виділення будь-яких ознак (абстрактно-загальні);

• виділення суттєвих ознак (конкретно-загальна, тобто закон).

• Також, виділяють:

• від окремих фактів, подій до їх мисленнєвого вираження – індуктивне узагальнення;

• від однієї мислі до іншої, більш загальної мислі - логічне узагальнення.

Мисленнєвий перехід від більш загального до менш загального є процес обмеження.

Узагальнення не може бути безкінечним. Його кінцем являються філософські категорії, які не мають родового поняття і тому узагальнити їх не можна.

10. Узагальнюючі характеристики явищ

Узагальнюючою характеристикою явищ є статистичний показник. На відміну від ознак, які реєструються, статистичні показники розраховуються. Це може бути простий підсумок елементів сукупності або значень ознаки, результат порівняння двох величин або складніших розрахунків.

Статистичний показник — це одна з основний категорій статистики, яка характеризує суспільні явища та процеси у поєднанні кількісної та якісної визначеності.

Будь-який статистичний показник є поєднанням якісної та кількісної складових. Якісна складова показника обумовлюється сутністю та змістом явища і знаходить відображення у назві показника, наприклад, чисельність постійного населення, прибуток від операційної діяльності, ціна тощо. Крім цього, до якісної складової належить одиниця виміру, територія та час, до яких відноситься показник.

Кількісна частина показника — це його чисельне значення у відповідності з якісним змістом. Наприклад, чисельність постійного населення Тернопільської області на 1.01.2002 р. — 1 млн.142 тис.чол.

Статистичні показники повинні мати такі властивості:

• адекватність — спроможність характеризувати ті властивості, що досліджуються;

• достовірність — відповідність реальному стану речей;

• точність вимірювання — відповідність змісту показника, організації спостереження та обробки даних діючим вимогам.

Класифікація показників:

• за способом одержання показники поділяються на первинні та вторинні (похідні). Перші одержують шляхом статистичного спостереження, зведення та групування, а другі розраховуються на основі перших;

• за ознакою часу показники поділяються на моментні та інтервальні. Моментні показники дають кількісну характеристику явища на певний момент часу, а інтервальні — за період часу (доба, тиждень, декада, місяць, квартал, рік). Наприклад, чисельність студентів на 1.09.2002 р. — моментний показник, а число відрахованих студентів протягом навчального ріку — інтервальний;

• за можливістю узагальнення (сумування) показники поділяються на адитивні та неадитивні. Значення адитивних показників можна додавати, оскільки їх сума має економічний зміст. Неадитивні показники не можна додавати, оскільки така дія не має економічного змісту.

11. Обчислення диференціації явищ.

Для вивчення ступеня нерівномірності розподілу певного показника між одиницями окремих груп варіаційного ряду розподілу в статистиці можуть бути використані різні показники диференціації. До таких показників належать коефіцієнт і крива Лоренца і коефіцієнт (індекс) Джині.

Ці показники диференціації одержують шляхом зіставлення двох простих структурних рядів розподілу, один з яких виражає розподіл одиниць сукупності (наприклад, населення), а другий - обсяг належної цим одиницям ознаки (наприклад, грошового доходу).

Ступінь диференціації ознак у сукупності може бути визначена кількома способами: шляхом розрахунку показників диференціації, графічним методом, методом визначення коефіцієнта концентрації Лоренца, який також називають індексом Джині. Для всебічного вивчення ступеня диференціації доцільно використовувати всі три прийоми аналізу.

12. Сутність гіпотези.

Гіпотеза - це наукове припущення, яке потребує перевірки, доведення. Підстатистичною гіпотезою слід розуміти припущення про властивості випадкової величини, яке може бути перевірене за результатами статистичних спостережень. Статистичні гіпотези відносяться або до виду, або до окремих параметрів розподілу випадкової величини. Наприклад, статистичною вважають гіпотезу про те, що розподіл продуктивності однакових за фахом робітників, працюючих в рівних умовах, але на різних підприємствах, має нормальний характер розподілу.

Статистичною буде також гіпотеза про те, що середня продуктивність праці однакових за фахом робітників, працюючих в однакових умовах на різних підприємствах, не відрізняється за рівнем.

Якщо властивості випадкової величини виражаються кількісно, гіпотезу називають параметричною, якщо ж якісно -непараметричною. Наприклад, гіпотеза типу "нормальне розподіл має задану дисперсію" - параметрична; гіпотеза типу "вибіркові сукупності (дві, три и т.д.) однорідні" - непараметрична.

Висунуту гіпотезу, яку потрібно перевірити, називають нульовою (основною - Но). Гіпотезу протилежну нульовій, називають конкуруючою (альтернативною - Ні або Н_А). Таким чином, перед дослідником стоїть завдання перевірити гіпотезу н₀ відносно конкуруючої гіпотези Ні за даними вибіркового спостереження з п незалежних змінних х₁,х₂,л^,...,х_п над випадковою величиною х .

Суть перевірки гіпотези зводиться в цілому до умови, коли потрібно зробити висновок про вибір одного з можливих двох взаємовиключаючих рішень. їх називають альтернативними. Наприклад, при випробуванні певного виду вітамінних добавок у кормових раціонах спортивних коней такими взаємовиключаючими (альтернативними) висновками будуть: а) вітамінна добавка N сприяє росту результатів спортивних змагань; б) вітамінна добавка N не сприяє росту результатів спортивних змагань.При вивченні впливу спеціалізації виробництва на його економічну ефективність можлива альтернатива: а) зростання спеціалізації виробництва сприяє підвищенню його економічної ефективності; б) зростання спеціалізації виробництва не сприяє підвищенню його економічної ефективності. При випробуванні гіпотези про роль матеріального стимулювання у справі підвищення продуктивності праці існують альтернативи; а) під-вищення рівня оплати однієї людино-години сприяє зниженню трудомісткості виробництва продукції; б) підвищення рівня оплати однієї людино-години не сприяє зниженню трудомісткості виробництва продукції.

Як видно, нульовій гіпотезі н₀ завжди протистоїть деяка альтернативна гіпотеза Н_А, яка заперечує їй. При формальному підході будь-яку з конкуруючих гіпотез, здавалося б, можна розглядати як нульову. Але вибір однієї з двох гіпотез як нульової потребує обґрунтування. Аргументація спеціального обґрунтування випливає при розгляді питання про можливі помилки при перевірці статистичних гіпотез.