Социология. 2-е изд.

Рукопись была принята к печати, но Дюнайер испытывал недовольство. Он попросил Хакима дать отзыв на свою работу — этот процесс иногда называется «ратификацией респондента», и один из комментариев уличного торговца заставил его задуматься. Хаким считал, что в работе уделяется слишком много внимания ему и его столику. Ему казалось, что фокус исследования Дюнайера был слишком узким, чтобы запечатлеть другие важные составляющие динамики уличной жизни, что лишь один его пример не может адекватно передать сложность социальной жизни на улице.

Дюнайер увидел вескость комментариев Хакима и предложил новый способ дальнейшей разработки проекта. Он пригласил Хакима совместно вести семинар в Университете Калифорнии как способ углубления в детали проблем, затронутых в рукописи, одновременно подключив к дискуссии студентов. Фокус работы Дюнайера менялся по мере того, как Хаким совместно с ним вел семинар «Жизнь улицы и жизнь разума в черной Америке». Он постепенно понял, что принятие более широкого подхода к уличной жизни может преодолеть некоторые минусы его уже выполненной работы. В этом отношении важным ориентиром были вопросы студентов: Где Хаким брал свои книги? Какую роль играли на улице попрошайки? Какое взаимодействие с ними было у белого населения? Открыв свою работу для подробного разбора, Дюнайер смог сформулировать новый подход к своему исследованию.

────────────────────────────┐

■ Статистические термины

При социологических исследованиях для анализа результатов часто используются статистические методы. Некоторые из них являются чрезвычайно изощренными и сложными, но те, что применяются чаще всего, легко доступны для понимания. Наиболее используемыми являются меры главной тенденции (способ подсчета средних величин) и коэффициенты корреляции (измерение степени связи одной переменной с другой).

Существует три метода подсчета средних величин, у каждого из которых есть свои преимущества и недостатки. Возьмем, к примеру, личное благосостояние (с учетом всего имущества, т. е. домов, машин, банковских счетов и капиталовложений), имеющееся у тринадцати человек. Предположим, что у этих тринадцати имеются следующие суммы (в фунтах стерлингов):

1. 000 (ноль)

2. 5 000

3. 10 000

4. 20 000

5. 40 000

6. 40 000

7. 40 000

8. 80 000

9. 100 000

10. 150 000

11. 200 000   

12. 400 000

13. 10 000 000

Среднее соотносится со средней величиной, которая получается при сложении всех данных личных состояний и последующем делении полученной суммы на тринадцать. Итоговая сумма — (фунт стерлингов) 11 085 000; при делении на 13 мы получаем среднее арифметическое — (фунт стерлингов) 852 692,31. Среднее число часто является полезной информацией, поскольку оно основано на всем объеме имеющихся данных. Однако оно может вводить в заблуждение в случаях, когда одно или небольшое число данных сильно отличается от большинства. В вышеприведенном примере среднее значение является непригодным способом измерения главной тенденции, поскольку присутствие одной очень крупной цифры, (фунт стерлингов) 10 000 000, искажает все остальные. Может возникнуть впечатление, что большинство людей имеют гораздо больший объем благ, чем на самом деле.

В подобных случаях может использоваться одна из двух других мер. Мода статистическая — это значение, которое наиболее часто встречается в определенном наборе данных. В приведенном нами примере это (фунт стерлингов) 40 000. Проблема моды состоит в том, что этот метод не учитывает общее распределение данных, т. е. весь диапазон величин. Наиболее частый случай — это набор цифр, который не всегда будет репрезентативным для их распределения в целом, а поэтому может быть полезным как средняя величина. В данном случае нас может беспокоить тот факт, что цифра (фунт стерлингов) 40 000 слишком близка к нижней границе значений.

Третья мера — это медиана, которая является серединой в любом наборе цифр. В нашем случае это будет седьмая цифра, т. е. (фунт стерлингов) 40 000. В нашем примере нечетное число цифр — тринадцать. Если бы это число было четным, например двенадцать, медиана бы вычислялась как среднее между двумя средними цифрами, т. е. между шестой и седьмой. Как и мода, медиана не дает нам представления об истинном диапазоне измеряемых данных.

Чтобы избежать выдачи ошибочной величины среднего, ученый будет использовать не только одну меру главной тенденции. Чаще всего вычисляется стандартное отклонение для набора данных. Это — мера степени разброса значений, или диапазон для набора значений, в нашем случае от (фунт стерлингов) 0 до 10 000 000.