Заключение

Мы закончим эту главу двумя оговорками. Во-первых, необходимо понимать, что мы обсудили лишь некоторые из многочисленных многомерных статистик, позволяющих анализировать как интервальные, так и неинтервальные данные. Каждая из этих методик приложима к решению различных аналитических задач. Среди наиболее распространенных методик, которые мы не обсудили здесь, следует упомянуть такие, как: дискриминантный анализ, определяющий статистически значимые различия в дихотомических группах и, таким образом, наилучшим [c.463] образом подходящий для экспериментальных и квазиэкспериментальных работ; анализ вариаций, который используется для проверки гипотез об отличиях средних геометрических в различных группах и может оказаться особенно полезным в определении влияний некоторых “воздействий” или помех на то, как отдельные случаи укладываются в концепцию; факторный анализ, который используется для определения тех факторов, которые отражают наличие связей между кажущимися независимыми переменными. Объяснения того, когда и как можно использовать эти и другие методики, можно найти в списке дополнительной литературы в конце этой главы.

Второе, о чем хотелось бы сказать, – это то, что вышеизложенное на самом деле не подготовит вас к выполнению сложных видов статистического анализа. К счастью, не нужно быть статистиком, для того чтобы использовать наиболее важные методы, поскольку программы статистического анализа как для микро-, так и для персонального компьютера и ЭВМ выполнят для вас все подсчеты, если, конечно, вы знаете, как верно построить анализ. Большинство этих программ имеет хорошо скомпонованные инструктирующие учебники-самоучители, которые помогут разобраться в статистических процедурах и в необходимом программировании. Таким образом, нелюбовь к математике или статистике не должна стать непреодолимым препятствием для относительно сложных видов анализа данных и эмпирических исследований важных политических тем. [c.464]

Дополнительная литература

По статистике существует великое множество доступных книг. Войти в курс дела вам помогут кн.: Мооre D.S. Statistics, 3d ed. – N.Y.: Freeman, 1991. Соuсh J.V. Fundamentals of Statistics for the Behavioral Sciences. – N.Y.: St. Martin Press, 1982; Bohrnstedt G.W., Knoke D. Statistics for Social Data Analysis. – Itasca (Ill.): F.E. Peacock, 1982; Tabachnick B.G., Fidell L.S. Using Multivariate Statistics. – N.Y.: Harper and Row, 1983. Более углубленное изучение статистических приемов содержится в кн.: Касhigan S.K. Multivariate Statistical Analysis. N.Y.: Radius Press, 1982; Lindeman R., Merenda P.P., Gold R.Z. Introduction to Bivariate Multivariate Analysis. – Dallas: Scott Foresman, 1980.

Методы анализа неинтервальных данных детально рассмотрены в кн.: Gibbons J.D. Nonparamctric Statistical Inference. – N.Y.: McGraw-Hill; 1971; Heise D.R. Causal Analysis. – N.Y.: Wiley, 1975. Книга Гиббонса дает прекрасное представление о пат-анализе. О многих статистических методах дают представление книги серии: Quantitative Applications in the Social Science. В большинстве этих книг даны конкретные примеры применения методик, которые в них описаны. См. также о применении статистики: Hubert M., Blalock H.M„ Jr. ed. Causal Models in the Social Sciences. – N.Y.: Aldine, 1985, 2nd. ed. В книге основное внимание уделено пат-анализу; Rhodes T.L, Аrringtоn Th.S., Мundt R. Applied Political Inquiry. – N.Y.: University Press of America, 1982; McCleary R., Hay R.A. Applied Time-Series Analysis for the Social Sciences. – Beverly Hills, Calif.: Sage, 1980. [c.465]