Историческая информатика как отрасль знаний

Количественные- указывают меру тех или иных свойств явления и выражены в источниках статистического характера.(натуральные, метрические, стоимостные, индексы)

Шкалы измерения признаков  исторических событий 

Шкалы измерения  признаков исторических явлений 
различаются по процедуре измерения, и также по степени точности и информативности результатов измерения (показателей). 

Порядок их расположения в предлагаемой схеме определяется нарастанием информативности результатов  измерения по той или иной шкале. 

4шкалы:  наименований, порядка, интервалов, отношений.                

 Показатели измерения 

Показатели  измерения - форма выражения количественной информации об объекте.  
Они являются результатом измерения свойств явления по той или иной шкале и по степени информативности и возможностям последующей обработки могут быть сведены к трем типам 
 
Типы показателей измерения:

Ассоциативные-результат измерения по шкале нименований, имеют описательно-качественный характер.

показатели очередности - по шкале порядка       

  

Анализ  взаимосвязей качественных признаков

Целью исторического  исследования чаще всего является определение  комплекса наиболее значимых признаков  изучаемого явления и их характеристика.

Такая характеристика не может считаться достаточно полной без выявления связей признаков  явления друг с другом.

Традиционные  методы исторического исследования позволяют историку лишь констатировать существование взаимосвязей, выражая оценку их суждениями типа “более сильная” или “менее сильная”.

Количественные  методы позволяют измерить уровень (тесноту) взаимосвязей признаков изучаемого явления и выразить информацию о ней вполне определенными численными показателями и (или) представить ее графически.

Анализ взаимосвязей качественных признаков исторического  явления возможен только в том  случае, если они предварительно измерены.

Способы изучения взаимосвязей измеренных качественных признаков зависят от того, какая шкала - номинальная или порядка - использовалась для их формализации.

Для облегчения процедуры анализа связей составляются таблицы сопряженности:

• матрица сопряженности 2х2 - для изучения связи двух альтернативных признаков
• таблица сопряженности неальтернативных признаков  для подсчета коэффициентов Чупрова и Крамера, которая может содержать значительное количество граф
• таблица сопряженности признаков, измеренных по шкале рангов составляется при подсчете коэффициентов ранговой корреляции и включает в себя вспомогательные графы, необходимые для вычислений этих показателей

 

 Номинальная шкала(оперируем ассоциативными показателями)

альтернативные  номинальные показатели(измерены по шкале с двумя градациями, коэффициент ассоциации и сопряженности ), неальтернтивные показатели(с многочисленными градациями, коэффициент Чупрова, Крамера).

Шкала порядка (оперируем ранговыми показателями)

Ранговые качественные признаки-числа, обозначющие ранг того или иного признака упорядочены по степени проявления того или иного св-ва.(коэффициент Спирмена, Кендалла) 

Контент -анализ в историческом исследовании- совокупность формальлизованных приемов анализа содержания текстов 

Контент – анализ стал использоваться в социологии примерно с середины прошлого века, а затем распространился и в других отраслях гуманитарного знания.

Как и другие методы формализованного исследования нарративных источников он имеет вполне определенные границы использования.

Работа над  текстом или совокупностью текстов  при контент анализе проходит через обязательные этапы. Большая часть этих этапов (определение смысловых единиц текста, подсчет частот их встречаемости, анализ их взаимосвязей) производится автоматически при помощи специальных программ.

Автоматический  контент-анализ стал популярным методом исторического исследования в Европе в период клиометрического бума. Историк при этом практически полностью был исключен из работы над анализом текстов, в том числе и от важнейшей процедуры этого анализа – критики исторического источника.

Критика исторического источника

Критика исторического  источника представляет собой комплекс процедур, направленных на установление его подлинности и степени  его информативности для решения  стоящих перед историком исследовательских  задач.  
В зависимости от характера оценочных процедур критика источника подразделяется на внешнюю и внутреннюю. 
 

Тема 3. Элементарные приемы дескриптивной статистики в историческом исследовании. 

Группировка количественных данных

Существует ряд  простых, но эффективных приемов  извлечения необходимой историку информации из численных данных, содержащихся в источниках массового характера, как правило, в исторической статистике. Начальным этапом работы со сплошным массивом статистических показателей или с их выборкой является группировка количественных данных.

В зависимости  от задач исследования и характера  численных показателей, извлеченных  из источников, возможны различные типы группировки.

Чтобы получить наиболее полную информацию об изучаемых  объектах или явлении, следует попытаться сгруппировать один и тот массив данных по-разному, используя различные  критерии группировки и разные ее типы.

Выборка - совокупность численных показателей, которая является частью сплошного массива данных, характеризующих изучаемые однородные объекты.

Именно выборочными  данными чаще всего идет работа в  историческом исследовании.

Условия корректного использования  выборочных данных:

А) случайность  выборки-сложилвсь стихийно в связи с пробелами в документах или утрате их при хранении., сформирована тем или иным способом отбора из большого массива данных.

Б)репрезентативность выборки- доказывается для стихийно сложившейся, достигается применением корректных методов отбора.

Группировка является одним из наиболее распространенных в историческом исследовании приемов обработки статистических данных.

Приводимые ниже варианты ее определения отражают различные  аспекты работы историка с численными показателями.

Группируя данные, следует помнить:

• Критериями группировки должны быть наиболее важные признаки изучаемого явления, поэтому работе с численными показателями обычно предшествует его теоретический анализ
• Для извлечения более полной информации о явлении целесообразно сделать несколько группировок одного и того же массива данных, используя разные критерии определения групп и различные типы группировки
• Составление таблиц – обязательный и первый этап любой группировки. Даже работая с помощью табличного оператора Excel, следует соблюдать

правила составления таблиц

типы группировки

Типы  группировки определяются:

• исследовательскими задачами
• характером имеющихся в распоряжении исследователя количественных данных.

Если используются данные из обзоров, переписей, статистических описаний, то они обычно уже сгруппированы  авторами этих работ, и далеко не все  типы новых группировок возможны.

1)Структурная группирока

• При группировке этого типа массив данных разбивается на группы, каждая из которых объединяет показатели, характеризующие состояние того или иного структурного элемента изучаемого явления или группы объектов, составляющих это явление.
• Группы, на которые разбивается массив данных, могут быть обозначены как численными показателями, так и словесно

 

Анализ  линейных взаимосвязей количественных признаков  исторических явлений 

Анализ линейных взаимосвязей количественно выраженных признаков чаще всего реализуется  в исследованиях по экономической  и социальной истории, где широко используются массовые данные статистических источников.

Наиболее популярные приемы измерения тесноты взаимосвязи  количественно выраженных признаков  в клиометрии - вычисление коэффициента корреляции(подчитывается только для пары признаков, выражает взаимосвязь пары признаков одним числом) и регрессионный анализ.(составляется при измерении взаимосвязи пары признаков, при измерении воздействия множества признаков)

Использование корреляционного  анализа способствовало преодолению целого ряда суждений и оценок чисто идеологического происхождения в советской клиометрии.

Факторный анализ процессов исторического развития чаще всего сопровождается составлением уравнений множественной регрессии.

Коэффициент корреляции

Коэффициент корреляции R_xy - одно из основных понятий математической статистики.

Впервые обоснован, подсчитан и введен в научный  оборот в XIX в. генетиком Ф.Гальтоном, изучавшим зависимость между ростом и весом человека.

Уже на рубеже XIX –XX вв. R_xy использовался статистиками дореволюционной России для изучения соотношения между величиной урожая и динамикой рыночных цен на зерно.

К 1920-м годам  он стал повсеместно использоваться как в статистике, так и в  экономических исследованиях, несмотря на то, что в начале столетия обнаружилась определенная мистификация корреляции.

В настоящее  время корреляционный анализ используется и в естественнонаучных, и в  обществоведческих исследованиях.

Мистификация  корреляции

Обозначилась  в первые десятилетия XX века из-за некорректных подсчетов, давших парадоксально большие значения R_xy для признаков, между которыми вообще не было связи.

Условия корректного использования  корреляции

1. Следует учитывать вид зависимости признаков друг от друга (вычисляется только в случае линейной зависимости, выраженной прямой в системе координат)  
2. Учитывать возможность мистификации корреляции. С этой целью наличие или отсутствие связи между признаками проверяется статистически (чаще всего подсчетом коэффициента хи-квадрат).
3. Исходные данные должны быть однородны.
4. Отдельные значения пары признаков должны быть независимы друг от друга.