Этические проблемы в эмпирических исследованиях

Американская политологическая ассоциация всесторонне изучила этические неприятности, поднимающиеся перед политологами в их преподавательской и исследовательской деятельности. В материалах, размещённых в итоге данной громадной работы, возможно отыскать большое количество нужных советов экспертам. Мы воспроизводим тут часть правил поведения, созданных ассоциацией, прямо касающихся эмпирических изучений1.

Правило 9. Спонсоры изучения отвечают за действия, каковые смогут поставить под вопрос деятельность американских отвлечённых университетов как исследований и независимых центров обучения. Финансирование изучений не должно служить для спонсоров прикрытием для извлечения необходимойим информации.

Правило 10. Открытость в области материальной помощи изучений – фундаментальной принцип научной деятельности. Национальные и негосударственные спонсоры, вкладывая средства в изучения, должны обширно оповещать о собственной материальной помощи и потребовать, дабы в любом опубликованном изучении, приобретшем их помощь, сообщалось об источниках финансирования. В случае если негосударственный спонсор требует анонимности и это не влечет за собой никаких осложнений для изучения, то возможно на темперамент финансирования.

Правило 11. Политологическое изучение, взявшее национальную субсидию, не должно быть засекречено.

Правило 12. По окончании того как оказана денежная помощь, спонсору не нужно налагать никаких ограничений либо потребовать каких-либо разъяснений относительно методов, хода либо содержания изучения.

Правило 13. Спонсор не несет никакой ответственности за данные и выводы, полученные исследователем, не имеет возможности налагать на них никаких ограничений и мешать их публикации. [c.521]

Правило 14. Университету либо колледжу не нужно создавать исследовательские фонды на базе контрактов либо пожертвований, темперамент которых не может быть опубликован.

Правило 15. Университет либо колледж, имеющие в распоряжении исследовательские фондына основе публичных и/либо частных пожертвований, должны строить собственную работу так, дабы обеспечить разумное и хорошее применение выделенных средств.

Правило 16. Распоряжаясь исследовательскими фондами, вверенными конкретно их заботам, университет либо колледж должны стремиться к тому, дабы обеспечить ученым большой доступ к исследовательским материалам, обеспечивать их свободу делать возможность и собственные выводы информировать о них.

Правило 17. Обратившись в фонд за помощью, исследователь обязан

а) четко сформулировать обстоятельства, по которым он испытывает недостаток в помощи, и не прибегать к неясным уловкам, дабы сделать собственный изучение более привлекательным для финансирования;
б) указать время, которое он лично собирается потратить на исследовательскую работу;
в) указать другие источники финансирования, если они имеется;
г) отказаться от принятия условий, если они, согласно его точке зрения, стесняют его независимость и свободу как ученого.

Правило 18. При проведении научной работы, которая финансируется из фонда, исследователь

а) отвечает за способы, содержание и ход изучения;
б) обязан избегать любого обмана либо неверного представления о причастности его самого, его опрощеных, субъектов изучения к получению информации, не имеющей отношения к изучению, либо об применении самого изучения в качестве прикрытия для извлечения таковой информации;
в) обязан воздерживаться от применения собственного служебного положения для получения данных и исследовательских материалов для ненаучных целей;[c.522]
г) не должен приобретать от правительственных учреждений дополнительной помощи, в случае если требуется совершить изучение за границей по обстоятельствам, не оговоренным заблаговременно.

Правило 19. Пользуясь исследовательским фондом, исследователю нужно

а) рассчитывать собственный время, выполнять отчетность, подчиняться требованиям, выдвигаемым к проекту, тесно сотрудничать с администрацией университета для удовлетворения этих требований;
б) избегать путаницы между фондами на исследовательские проекты (национальными и персональными), фондами для одного проекта и фондами для другого.

Правило 20. Что касается публикации результатов изучения, исследователь

а) отвечает за публикацию;
б) обязан опубликовать источники денежной помощи; при в то время, когда требуется анонимность спонсора, возможно ограничиться указанием на темперамент финансирования;
в) обязан указать все условия, поставленные спонсорами либо вторыми финансирующими лицами относительно исследования и публикации;
г) обязан добросовестно проинформировать о любой дополнительной помощи, оказанной на протяжении проведения изучения;
д) обязан твердо придерживаться любых требований, выдвинутых финансирующей организацией.

Американская социологическая ассоциация кроме этого создала кодекс чести, которому нужно направляться тем ученым, перед которыми в ходе изучения поднимаются неприятности этического характера. Ниже мы предлагаем кое-какие правила этого кодекса, каковые распространяются по большей части на взаимоотношения между субъектами исследования и исследователем. Не смотря на то, что данный кодекс создан для социологов, его правила достаточно широки, дабы быть применимыми к любым социальным наукам, и везде вместо слова “социолог” возможно просматривать “исследователь”2.

1. Объективность в изучения. В собственной работе социолог обязан придерживаться объективной действительности.

2. Целостность изучения. Социолог обязан осознавать собственные способности и, в случае если требуется, обращаться за [c.523]помощью к вторым экспертам; не браться за работы вне его компетенции. Не нужно переоценивать собственные возможности либо возможности собственных сотрудников в осуществлении конкретного исследовательского проекта.

3. Уважение личности исследуемого. Честь и преимущество личности обследуемого – его неотъемлемое право, которое социолог обязан уважать.

4. Защита обследуемых от личных посягательств. На протяжении изучения социолог обязан избегать нанесения личного ущерба лицам, подвергаемым обследованию.

5. Гарантия конфиденциальности исследовательских данных. Тайные эти, полученные от опрашиваемого, считаются собственностью социолога. Кроме того в случае если темперамент информации таков, что не подлежит охране законом, социолог обязан, как быть может, защищать собственных осведомителей. Обещания, эти осведомителю, должны быть соблюдены. Вместе с тем социолог не обязан скрывать данные о нарушении обязательств как со стороны отдельных осведомителей, так и организаций.

В случае если осведомитель либо второе лицо, дававшее данные, захочет, он может официально высвободить исследователя от обязательств конфиденциальности. Условия, изложенные в этом пункте, относятся ко всем участникам исследовательского проекта (другими словами интервьюерам, кодировщикам, служащим и т.д.), и начальник проекта обязан поставить в известность всех, принимающих в нем участие, о важности и необходимости соблюдения конфиденциальности данных. В обязанности социолога входит хранение и использование первичных данных, в которых упомянуты имена опрашиваемых. В случае если требуется, в публикациях необходимо устранить возможность выяснения личности опрашиваемых лицили правильное наименование упомянутых организаций.

6. Изложение результатов изучения. Социолог обязан излагать результаты собственного изучения честно и без искажений. Не нужно опускать те эти, каковые возможно помогут появлению принципиально другой интерпретации результатов.

7. Верное познание роли исследователя. Социолог не должен применять собственный положение чтобы получить информацию для иных, неумелых целей. [c.524]

8. помощь и Сотрудничество на протяжении изучения. Социолог обязан информировать о любой дополнительной помощи и сотрудничестве с другими экспертами на протяжении изучения.

9. Сведения об источниках денежной помощи. Социолог обязан всецело отчитываться обо всех источниках денежной помощи в публикациях исследовательских материалов и обо всех особенных отношениях со спонсором, каковые смогут оказать влияние на интерпретацию результатов.

10. Давление со стороны спонсора на итоговые темперамент изучения. Социолог обязан публично заявить обо всех случаях давления спонсора или других финансирующих проект лиц на конечные результаты исследовательского проекта (в случае если такое давление было).

11. К вопросу об этике научных контактов. Социолог не должен принимать пожертвований, воздерживаться от контактов либо условий, каковые, согласно его точке зрения, не соответствуют вышеизложенным правилам, и обязан открыто заявить о прекращении работ либо отказаться принимать участие в проекте, если он найдёт подобные посягательства и не отыщет возможностей к их устранению.

Американская ассоциация изучения публичного мнения кроме этого имеет собственный личный кодекс чести3, которому должны направляться собственной практической деятельности и политологи, и социологи. [c.525]

ПРИМЕЧАНИЯ

1 См. в Ethical Problems of Academic Political Scientists.– Washington, D.Q: American Political Association, 1968, pp. 18—19.

2 См. в: Toward a Code of Ethics for Sociologists.– “The American Sociologist”, 3 (November 1968), p. 318.

3 См. в Code of Professional Ethics and Practices Courtesy of the American Assosiation for Public Opinion Research.

СЛОВАРЬ ТЕРМИНОВ

Аддитивный индекс (additive index)– параметр, образуемый при помощи сложения показателей, характеризующих разные нюансы одного и того же понятия.

Анализ временного (динамического) последовательности (time-series analysis) – способ анализа данных, основанный на построении регрессии и ставящий целью установление причинных связей (зависимостей) посредством упорядочения данных.

Анкета (questionnaire) – опросный инструмент, предназначенный для применения на протяжении интервью.

Антецедентная переменная (antecedent variable) – переменная, которая приводит к в второй переменной, разглядываемой в рамках данной догадки как свободная.

Бета-вес, илибета-коэффициент (beta weight or beta coefficient) – стандартизованный коэффициент личной регрессии, используемый для сравнения результатов влияния разных свободных переменных на зависимую переменную.

Бесплановый (unscheduled) – в свободной форме, не обусловленный применением какого-либо определенного инструмента изучения (в интервью, наблюдениях и т.п.).

Бланк интервью (interview schedule) –вопросник, применяемый в очных интервью.

Валндность (обоснованность) (validity) – степень соответствия меры (показателя) тому понятию, которое она (он) призвана отражать.

Взаимоисключаемость (mutual exclusivity) –свойство мер (показателей), в соответствии с которым любой этот случай возможно приписан только к одной категории.

Взвешенный индекс (weighted index) – индекс, в котором оценки, выставляемые в рамках одной переменной, стандартизируются относительно оценок, выставляемых в рамках какой-то второй переменной, что разрешает проводить обоснованное сравнение между оценками данного индекса для разных случаев.

Внешняя валидность (обоснованность) (external validity) – вид теоретической валидности, выражающийся в корреляции некоего показателя (меры) исходного понятия с показателями (мерами) вторых понятий, в соответствии с теории связанных с исходным.

Внутренняя валидность (обоснованность) (internal validity) – вид теоретической валидности, выражающийся в корреляции нескольких показателей (мер) одного и того же понятия. [c.526]

Вопрос с закрытым комплектом вероятных ответов (closed-ended question) – вопрос, ответ на что респонденту предлагается выбирать из заданного перечня.

Вопрос с открытыми возможностями для ответа (open-ended question) – вопрос, допускающий ответ в свободной форме.

Вторичный анализ (не сильный analysis) – анализ данных, собранных когда-то в прошлом вторым исследователем.

Выборка (sample) – подгруппа случаев, воображающая более большую группу, откуда они забраны.

Гамма-коэффициент (G) (gamma) – коэффициент связи между двумя порядковыми переменными.

Генерализуемость (generalizability) – возможность распространения результатов анализа ограниченного числа случаев (показателей) на большее количество случаев (показателей).

Главная совокупность (larger population) –совокупность, из которой забрана эта выборка.

Неоднородность (heterogeneity) – степень различия участников некоей совокупности между собой.

Догадка (hypothesis) – утверждение, предвещающее существование некоей зависимости (некоторых зависимостей) между переменными.

Гистограмма (histogram) – столбиковая диаграмма, на которой продемонстрировано распределение значений некоей переменной.

Гомогенность (homogenity) – степень сходства участников некоей совокупности между собой.

Эти (data) – результаты наблюдений либо информация, о действительности приобретаемая на протяжении изучения.

Двумерная статистика (bivariate statistics) – статистика, обобщенно отражающая зависимость между двумя переменными.

Двусторонняя столбиковая диаграмма (bilateral bar chart) –график, на котором столбики изображают варьирование переменной выше либо ниже некоей нормы.

Дедукция (deduction) – рассуждение, которое движется от абстрактных утверждений об неспециализированных соотношениях к конкретным утверждениям об отдельных процессах.

Демографическая несколько (demographic group) – несколько индивидов, выделяемая на основании какого-либо личностного показателя, характерного всем ее участникам.

Диаграмма рассеяния (scatter diagram) – график, в суммарном виде отражающий распределение показателей довольно двух переменных с применением пунктира для обозначения результатов наблюдений.

Динамическая модель (dynamic model) – математическая модель, обрисовывающая развитие процесса во времени. [c.527]

Днскриминантная валидность (обоснованность) (discriminant validity) – свойство некоего показателя (меры) владеть валидностью по отношению только к какому-то одному понятию в противовес к вторым понятиям.

Единица анализа (unit of analysis) – минимальный компонент либо элемент анализа, довольно которого делаются те либо иные обобщения.

Зависимая переменная (dependent variable) – переменная, меняющая собственный значение в соответствии с трансформациями значений второй переменной.

Значение (value) – черта либо оценка определенного показателя в пределах данной переменной.

Игра “задача осуждённого” (prisoner’s dilemma game) –математическая игра, в которой игрокам удачнее сотрудничать, а не обманывать друг друга, не обращая внимания на наличие побудительного стимула к обману.

Игра с нулевой суммой (zero-sum game) – математическая игра, в которой платежи сорганизованы так, что один игрок побеждает столько же, сколько второй проигрывает.

Измерение (measurement) – использование инструментария для подсчета либо любого другого метода количественной характеристики результатов наблюдений над действительностью.

Измерение разброса (дисперсии) (measure of dispersion) –показатель того, как колеблются (варьируют) значения показателей около средней тенденции, т.е. показатель ее репрезентативности.

Имитационная модель (simulation) –математическая компьютерная модель, в которую введены определенные динамические элементы.

Индекс (index) – итог объединения двух либо более связанных показателей в один более объемлющий показатель.

Индукция (induction) – рассуждение, в котором выводы о том, что наблюдалось, переносятся на то, что не наблюдалось, т.е. рассуждение, в котором на основании конкретного опыта строится абстрактная теория.

Инструментализация (instrumentation) – спецификация процедур, нужных при ведении наблюдения; уточнение измерительных приемов либо инструментария изучения.

Интервальное измерение (interval measurement) – измерение, классифицирующее и упорядочивающее объекты, по окончании того как они измерены на интервальном уровне, и показывающее, как громадным либо меньшим числом измеряемого свойства по сравнению с другими объектами они характеризуются. [c.528]

Каузальная модель (causal model) – модель, графически изображающая множество зависимостей между понятиями (либо переменными), в то время, когда изменение в одном (либо более) из них предшествует либо приводит к изменению в другом (вторых).

Каузальные отношения (causal relationships) –зависимость между переменными либо понятиями, при которой изменение в одной (либо более) переменной либо понятии влечет за собой изменение в второй (вторых).

Квазиэкспериментальное изучение (quasi-experimental design) – изучение, в котором способы анализа и сбора данных по степени контроля максимально приближены к экспериментальному изучению.

Квантиль (quantile) – показатель (мера) позиции в распределения.

Квантильный ранг (quantile range) – показатель (мера) дисперсии для порядковых переменных.

Квотная выборка (quota sample) – выборка, члены которой отобраны так, дабы они в совокупности укладывались в заблаговременно данное распределение показателей.

Кластерная (гнездовая) (cluster sample) выборка – см.: многоступенчатая случайная районированная выборка.

Ключ (key) – объяснение знаков, использованных в некоем графическом изображении.

Главное слово илиключевая фраза (key word orkey phrase) – слово либо фраза, содержательно связанное(ая) с данным понятием и применяемое(ая) при библиографическом поиске.

Книга кодов (codebook) – список переменных и других размеров с указанием кодов, приписанных им в данном изучении.

Ковариационные отношения (covariational relationships) –зависимость, при которой два либо более понятия либо переменные проявляют тенденцию изменяться в один момент.

Когортное обследование (cohort study) – обследование, основанное на повторяющихся в различное время опросах определенной группы населения (к примеру, людей, появившихся в определенном году).

Кодирование (coding) – средство, благодаря которому информации придается форма продолжительного сообщения и связного.

Кодировальный бланк (coding sheet) – структурированный формуляр для фиксации данных.

Кодировщик (coder) – сотрудник, приписывающий определенное количество баллов каждому ответу либо случаю (в большинстве случаев в рамках контент-анализа). [c.529]

Компьютерная имитация (computer simulation) – математическая модель, оперирующая сложной совокупностью динамических уравнений и реализованная на ЭВМ.

Компьютерная модель (computational model) – математическая модель, оперирующая нечисленными методами и реализованная на ЭВМ.

Конвергентная валидность (обоснованность) (convergent validity) – свойство нескольких показателей (мер) одного м того же понятия приводить к одному и тому же результату.

Соперничающая догадка (alternative rival hypothesis) –другое объяснение результатов изучения, которое с логической точки зрения не может быть верным, в случае если верна исходная догадка.

Конструктная теоретическая валидность (обоснованность) (construct validity) – свойство некоего показателя (меры) вести себя так, как ожидается в соответствии с теорией.

Контент-анализ (content-analysis) – методика, применяемая при изучении коммуникативно поведения и значимых материалов.

Контроль (control) –ограничение факторов, воздействующих на переменную, над которой ведется наблюдение (в опыте); поддержание значений некоей переменной на постоянном уровне при изучении зависимости (зависимостей) между двумя (и более) вторыми переменными (в анализе данных).

Контроль за частотным распределением (frequency distribution control) – процедура, при которой экспериментальные и контрольные группы приравниваются друг к другу при помощи объединения в группы лиц, сопоставимых по совокупности собственных показателей.

Контрольная несколько (control group) – лица, участвующие в опыте и находящиеся вне сферы действия свободной переменной (умелого события).

Контрольное тестирование (posttest) – измерение (в опыте), проводящееся по окончании наступления контролируемого события.

Косвенная каузацня (indirect causation) – явление, при котором одна переменная оказывает причинное действие на другую лишь при помощи трансформации значений некоей третьей переменной (переменных), которая (каковые) после этого конкретно воздействует(ют) на вторую.

Коэффициент вариации (variation ratio) – мера (показатель) дисперсии для номинальных переменных.

Коэффициент корреляции (r) (correlation coefficient) – коэффициент связи между двумя интервальными переменными, служащий показателем точности подбора экспериментальных точек относительно линии регрессии. [c.530]

Коэффициент связи (coefficient of association) –направления связи и показатель степени (ассоциации) между двумя переменными.

Q-сортнровка (Q-sort) – методика, применяемая в контент-анализе для измерения силы оценочных суждений.

Линия регрессии (regression line) – линия, которая правильнее всего отражает распределение экспериментальных точек на диаграмме рассеяния и крутизна наклона которой характеризует зависимость между двумя интервальными переменными.

Линейная диаграмма (line diagram) –график, на котором соответствующие итогам наблюдений точки соединены между собой линиями, что разрешает отражать направление развития либо другую зависимость.

Лонгнтюдный опрос (longitudinal survey) – опрос, разрешающий сравнивать элементы поведения либо показатели данного множества случаев, взятые в различные моменты времени.

Лямбда-коэффициент (?)(lambda coefficient) – коэффициент связи (ассоциации) между двумя номинальными переменными.

Маргинальное распределение (marginal) – распределение частот в том виде. в каком оно появляется в итоговых колонках таблицы обоюдной сопряженности показателей.

Математическая модель (mathematical model) – упрощенное описание процесса либо ситуации в математических выражениях.

Медиана (median) – мера средней тенденции для порядковых переменных.

Мнимое отношение (spurious relationship) – зависимость, при которой две переменные коварьируют лишь в силу случайности либо в силу действия какой-то второй переменной.

Многомерная статистика (multivariate statistics) – статистика, относящаяся к зависимостям между более чем двумя переменными.

Многомерный (multidimensional) – имеющий пара сторон либо элементов.

Многоступенчатая случайная районированная выборка (multistage random area sample) – выборка, в которой для анализа отобраны не индивиды, а скорее географические единицы либо их аналоги.

Множественная регрессия (multiple regression) – статистическая процедура изучения зависимости, существующей между зависимой переменной и несколькими свободными переменными.

Множественная обусловленность (multiple causation) – простое положение в социальных науках, в то время, когда некое следствие результат более чем одной обстоятельства. [c.531]

Множественные показатели (multiple indicators) – две и более меры одной и той же переменной, применяемые для усиления валидности показателей.

Мода (mode) – мера средней тенденции для номинальных переменных.

Модель (model) – упрощенное представление действительности.

Модель ожидаемой полезности (expected utility model) – математическая модель, основанная на предположении, что человек принимает решения, исходя из суммы вероятных платежей, умноженных на возможности их выплаты (т.е. на возможности наступления соответствующих финалов).

Модель оптимизации (optimization model) – математическая модель, характеризующаяся предположением, что кое-какие переменные в данном ходе либо ситуации максимизируются либо минимизируются.

Момент наблюдения (observation point) – время наблюдения либо измерения.

Мультиколлинеарность (multicollinearity) –положение, при котором одна либо более свободных переменных, входящих в уравнение регрессии, являются правильными линейными функциями от одной либо более вторых свободных переменных того же уравнения.

Мультипликативный индекс (multiplicative index) – единая мера, составленная из комбинации мер различных, но связанных между собой понятий.

Наблюдение (observation) – (в науке) использование инструмента для приписывания разбираемым случаям определенных значений показателей.

Надежность (reliability) ~ степень постоянства, с которой этот измерительный инструмент разрешает приписывать разным случаям определенные значения.

Надежность интеркодирования (intercoder reliability) – соответствие, достигнутое относительно значений, приписываемых одному и тому же либо сходным показателям различными свободными наблюдателями.

Направленное интервьюирование (elite interviewing) – сбор данных посредством интервьюирования, имеющий целью получение от респондента своеобразной информации.

Научное изучение (scientific research) –это способ гипотез и проверки теорий методом применения определенных правил анализа к данным, взятым в следствии наблюдений и интерпретации этих наблюдений в строго заданных условиях.

Свободная переменная (independent variable) –переменная, изменение значений которой воздействует на значения некоей второй переменной. [c.532]

Необработанные эти (raw data) – результаты нестандартизованных либо еще не обработанных наблюдений.

Яркое (прямое) наблюдение (direct observation) – способ, применяемый в основном при изучении группового поведения.

Неформальная модель (informal model) –упрощенное описание процесса либо ситуации в терминах естественногоязыка.

Номинальное измерение (nominal measurement) – измерение, которое случаи безотносительно к их рангу либо к расстояниям между ними.

Обычное распределение (normal distribution) –симметричное одновершинное распределение с максимумом в середине, в котором мода, медиана и средняя принимают одно да и то же значение.

Нормативный (normative) – относящийся либо характеризуемый предпочтениями либо оценочными суждениями.

Объяснительное изучение (explanatory research) – изучение, применяющее результаты наблюдений над действительностью для проверки теории либо для углубления представлений о моделях поведения в рамках некоей теории.

Одномерная статистика (univariate statistics) – статистика, относящаяся к/либо обрисовывающая одну переменную.

Операционализация (operationalization) – процесс преобразования абстрактных понятий в конкретные термины.

Описательное изучение (descriptive research) – изучение, занимающееся измерением какого-либо нюанса действительности, скорее для него самого, нежели для развития либо проверки некоей теории.

Опрос (survey research) – способ, применяемый для изучения точек зрения, взаимоотношений либо поведения индивидов.

Отрицательное отношение (negative relationship) – такое отношение, в то время, когда соответствующие друг другу значения двух различных переменных изменяются в противоположных направлениях.

Очевидная валидность (обоснованность) (face validity) –свойство показателя (меры), придающее ему интуитивно чувствуемую достоверность.

Очное интервьюирование (in-person interview) – тип опроса, на протяжении которого итнтервьюер приобретает конкретно от респондента ответы на собственные вопросы.

Неточность выборки (sampling error) – несоответствие между признаками и признаками выборки главной совокупности.

Неточность измерения (measurement error) – неточности в наблюдениях над действительностью; расхождения между действительностью и зарегистрированными результатами наблюдений над нею. [c.533]

Панельное обследование (panel study) – обследование, в котором проводится серия наблюдений в различные моменты времени над одной и той же группой изучаемых объектов.

Параметр (parameter) – любой показатель совокупности (в отличие от показателя выборки).

Пат-анализ (path analysis) – статистический способ, разрешающий оценить степень взаимовлияния переменных в причинно-следственной модели.

Перекрестное обследование (cross-sectional survey) – обследование, при котором сравниваются единовременно полученные эти разных случаев.

Переменная (variable) – показатель, принимающий различные значения для разных случаев либо для разных моментов времени в рамках одного случая.

Перечневая таблица (enumerative table) –несложный список результатов исследований в виде таблицы.

Перфоратор (keypunch) – устройство, переводящее цифры, буквы и другие языковые знаки в комбинации проколов (перфораций), дешёвых для обработки на ЭВМ.

Пилотажное изучение (pilot study) – мелкомасштабная проверка мер и процедур изучения, преследующая цель заблаговременно распознать все не сильный места в его замысле либо инструментарии.

Поисковое изучение (exploratory research) – изучение, ориентированное на обнаружение тех факторов, каковые направляться учитывать в теории данного предмета.

Показатель (indicator) – мера, специфичная для некоей переменной.

Полевой опыт (field experiment) –частичное осуществление опыта в условиях настоящей действительности (в противоположность лабораторным условиям).

Хорошее отношение (positive relationship) – такое отношение, в то время, когда соответствующие друг другу значения двух различных переменных изменяются в одном и том же направлении.

Понятие (concept) – слово либо фраза, символизирующие некое представление либо явление.

Порядковое измерение (ordinal measurement) – измерение, классифицирующее и упорядочивающее случаи безотносительно к расстояниям между ними.

Построение модели (model specification) – отбор переменных для включения их в определение связей и модель регрессии, существующих между этими переменными.

Почтовый опрос (mail survey) – тип опроса, на протяжении которого респондент отвечает на вопросы интервьюера, посланные ему по почте. [c.534]

Прагматическая валидность (обоснованность) (pragmatic на данный момент) – свойство показателя (меры) некоего понятия, проявляющееся в возможности применения его для предсказания значений показателей вторых понятий.

Предварительное тестирование (pretest)– (в опыте) измерение, проводящееся до наступления контролируемого события.

Преобразование данных (data transformation) – видоизменение данных, направленное на исполнение тех условий, которых требует определенный способ анализа.

Прикладное изучение (applied research) – изучение, первичной целью которого есть изучение либо ответ конкретных политических неприятностей.

Принцип большого различия совокупностей (most-different-systems design)– стратегия сравнительно-политологического изучения, при которой показатели, различающие разбираемые объекты, исключаются из объяснения элементов сходства, имеющихся между этими объектами.

Принцип большого сходства совокупностей (most-similar-systems design) – стратегия сравнительно-политологического изучения, при которой изучаются сходные объекты, дабы при рассмотрении различий между ними неспециализированные для них показатели возможно было вычислять константой.

Пробный вопрос (contingency question) –фильтрующий прием, применяемый при опросе с целью удостовериться в правомерности задать следующий вопрос.

Прогностическая валидность (обоснованность) (predictive validity) – свойство показателя (меры), разрешающее с определенной долей точности предвещать будущие события.

Проект, основанный на анализе временного (динамического) последовательности (time-series design) – замысел обследования, ставящий целью установление причинных связей (зависимостей) посредством анализа данных во времени.

Проект, основанный на контролируемом анализе временного (динамического) последовательности (controlled time-series design) –исследовательский проект, применяющий контрольные группы для оценки степени действия некоего события.

Промежуточная переменная (intervening variable)–переменная, воздействующая на действие некоей свободной переменной на некую зависимую переменную.

Рабочая догадка (working hypothesis) – утверждение, предвещающее существование некоей зависимости между показателями.

Рандомизация (randomization) – такая процедура отбора показателей для изучения (либо получения сопоставимых групп в опыте), в то время, когда любой показатель из некоей совокупности и любая комбинация показателей заданного размера имеет равные с другими шансы на попадание в выборку. [c.535]

Реактивность (reactivity) – свойство изучаемых субъектов реагировать на те либо иные события, сопутствующие исследовательскому процессу.

Регистрационный бланк (recording form) – бланк, применяемый для перевода сводных данных с документа-источника в пригодную для ввода в ЭВМ форму.

Резюме (abstract)– краткое изложение содержания отчета либо доклада.

Репрезентативная выборка (representative sample) – это такая выборка, в которой все главные показатели главной совокупности, из которой извлечена эта выборка, представлены примерно в той же пропорции либо с той же частотой, с которой этот показатель выступает в данной главной совокупности.

Репрезентативность (представительность) (representativeness) – степень сходства между довольно малой совокупностью случаев и громадной (главной) совокупностью, из которой забрана малая.

Респондент (respondent) – лицо, отвечающее на вопросы интервью либо анкеты.

Сводные эти (aggregate data) – эти, относящиеся к целому последовательности показателей либо совокупностей.

Сообщение (association) – соотношение двух и более переменных, при котором они коварьируют.

Секторная диаграмма (pie diagram) – график, на котором результаты наблюдений представлены в виде кругов, разбитых на сектора.

Систематическая случайная выборка (systematic random sample) – выборка, в которой показатели отбираются из главной совокупности методом случайного отбора применения и первого признака некоего выборочного промежутка для отбора последующих показателей.

Систематические неточности (systematic errors) – неточности измерения, проявляющиеся при каждом случае применения инструмента и лишающие показатели их валидности.

Системный показатель (syntality indicator) –мера какого-либо свойства либо показателя группы в целом.

Совокупная исчерпаемость (collective exaustivity) – черта измерений, благодаря которому все случаи смогут быть отнесены как минимум к одной категории.

Совокупность (population) – множество случаев, довольно которого делаются те либо иные выводы.

Случайная выборка (random sample) – выборка, члены которой отбираются из некоей совокупности в соответствии с процедурой рандомизации (т.е. по случайностному принципу).[c.536]

Случайные неточности (random errors) – несистематические неточности измерения, превращающие показатель в ненадежную и лишенную валидности меру данного понятия.

Содержательный контент-анализ (substantive content analysis) – анализ, уделяющий главное внимание содержанию коммуникаций.

Специальное интервьюирование (specialized interviewing) – интервьюирование, при котором для успешного общения с респондентом требуется использование нестандартных процедур.

Спецификация данных (data specifications) – детализированное описание данных, подлежащих регистрации в каждом отдельном случае и для каждой переменной.

Среднее арифметическое (mean) – мера средней тенденции для интервальных переменных.

Средняя тенденция (central tendency) – метод определения таковой средней величины либо оценки, которая оптимальнее воображает некое множество показателей данной переменной.

Стандартизовать (standardize) – измерять в единой либо в сравнимых единицах измерения.

Стандартная оценка (z) (standard score (z)) – мера размещения в интервальном распределении, высказываемая в единицах стандартного отклонения довольно средней.

Стандартная оценка гаммы (ZG) (standard score of gamma (ZG) – критерий статистической значимости связи между двумя порядковыми переменными.

Академики Петровский Б.В., Кузин М.И. \


Также читать:

Понравилась статья? Поделиться с друзьями: