Социология как наука

В содержательном отношении метод  идеальных типов обретает адекватное место именно в интеллектуальной ситуации конца 19 - начала 20 вв., решая  методологические проблемы развития наук об обществе. Данный метод не может  быть сведен к методическим рекомендациям, измерительным инструментам и алгоритмам, поэтому в современных социальных науках он сохраняется скорее как  принцип, чем как метод.

АКСИОМАТИЧЕСКИЙ МЕТОД (греч. axioma - значимое, принятое положение) - способ построения теории, при котором некоторые истинные утверждения избираются в качестве исходных положений (аксиом), из которых затем логическим путем выводятся и доказываются остальные истинные утверждения (теоремы) этой теории. Научная значимость А.М. была обоснована еще Аристотелем, который первым разделил все множество истинных высказываний на основные ("принципы") и требующие доказательства ("доказываемые"). В своем развитии АКСИОМАТИЧЕСКИЙ МЕТОД прошел три этапа.

На первом этапе аксиоматический  метод был содержательным, аксиомы  принимались на основании их очевидности. Примером такого дедуктивного построения теории служат "Начала" Евклида. На втором этапе Д. Гильберт внес формальный критерий применения аксиоматического метода - требование непротиворечивости, независимости и полноты системы  аксиом. На третьем этапе А.М. становится формализованным. Соответственно, изменилось и понятие "аксиома". Если на первом этапе развития данного метода она понималась не только как отправной пункт доказательств, но и как истинное положение, не нуждающееся в силу своей очевидности в доказательстве, то в настоящее время аксиома обосновывается в качестве необходимого элемента теории, когда подтверждение последней рассматривается одновременно как подтверждение ее аксиоматических оснований как исходного пункта построения. Помимо основных и вводимых утверждений в аксиоматическом методе стал выделяться также уровень специальных правил вывода. Таким образом, наравне с аксиомами и теоремами как множеством всех истинных утверждений данной теории формулируются аксиомы, и теоремы для правил вывода - метааксиомы и метатеоремы.

МЕТОДЫ МНОЖЕСТВЕННЫХ  СРАВНЕНИЙ - статистические методы, являющиеся составной частью анализа дисперсионного и предназначенные для проверки гипотез о различиях между средними арифметическими значениями зависимой переменной в группах в эксперименте факторном.

МЕТОДЫ МНОЖЕСТВЕННЫХ СРАВНЕНИЙ  базируются на понятии контраста  средних. Контрастом называется линейная комбинация средних ??i?i, коэффициенты которой удовлетворяют условию ??i = 0. Каждый контраст позволяет сравнить среднее, взвешенное двух наборов групп. Существует несколько методов проверки этой гипотезы, наиболее распространенными из которых являются Т-метод Тьюки и S-метод Шеффе.

ВЫБОРКА МЕТОДОМ ОСНОВНОГО  МАССИВА - частный случай сплошного обследования относительно небольшой генеральной совокупности. Такая выборка представляет собой доступную для исследования часть генеральной совокупности при условии, что оставшаяся часть относительно не велика по объему и не отличается от обследованной части по критериям, важным с точки зрения целей исследования. Если это условие выполняется, выборка считается репрезентативной, хотя статистическими методами ее репрезентативность подтвердить нельзя. Таким образом, обоснование репрезентативности ВЫБОРКА МЕТОДОМ ОСНОВНОГО МАССИВА заключается в доказательстве того, что необследованная часть генеральной совокупности по своим характеристикам, важным с точки зрения целей исследования, не является специфичной. Как правило, для такого доказательства необходима репрезентативная основа выборки.

ВЫБОРКА МЕТОДОМ СНЕЖНОГО КОМА - частный случай выборки методом основного массива. Применяется к относительно небольшим генеральным совокупностям, специфика которых состоит в том, что, во-первых, их члены знают друг друга и, во-вторых, для них трудно получить репрезентативную выборки основу. Такими являются, например, генеральные совокупности коллекционеров, экспертов по узкой проблеме, представителей редких высококвалифицированных профессий и т.п. ВЫБОРКА МЕТОДОМ СНЕЖНОГО КОМА заключается в том, что каждого вновь найденного члена генеральной совокупности спрашивают, кого еще из ее членов он знает. Основа выборки в виде списка формируется "по цепочке". Процедуру можно считать законченной, когда новые фамилии перестают появляться. Полученную выборку методом снежного кома можно считать репрезентативной в том смысле, что в нее включены все более или менее известные представители генеральной совокупности.

МЕТОД ГЛАВНЫХ КОМПОНЕНТ - один из методов исследования структуры и снижения размерности пространства переменных. Предназначен для линейного преобразования большого количества исходных переменных, коррелирующих между собой, в несколько агрегированных некоррелированных показателей, что облегчает дальнейший анализ данных и позволяет решить проблему мультиколлинеарности. М.Г.К. может также использоваться для исследования структуры связей между исходными переменными. Метод главных компонент применяется в тех же целях, что и анализ факторный, и использует аналогичное представление результатов в виде матрицы факторных нагрузок, но, тем не менее, является вполне самостоятельным. Часто используется в факторном анализе для первоначального выделения факторов.

МЕТОД МНОГОМЕРНОГО ШКАЛИРОВАНИЯ - система методических приемов и способов сбора и обработки психологической, социально-психологической и социологической информации для получения объективных данных о скрытых или явных закономерностях поведения (функционирования) сложных, многомерных объектов.

Специфика данного метода определяется следующими основными постулатами, предположениями и допущениями.

Постулируется, что субъективные проявления есть не что иное, как отражение  состояния объективных процессов  и явлений в сознании человека. Предполагается, во-первых, что в  процессе жизнедеятельности у индивида формируется определенный жизненный  опыт в виде понятий, представлений, мнений, установок, знаний и т.п. психологических  субъективных образований (мы их относим  к понятию "психологический образ" окружающей действительности), на основе которых происходит оценка различного рода явлений и процессов, находящихся  в поле зрения личности.

Предполагается, во-вторых, что у  каждого индивида на базе его психологического образа окружающей действительности формируется  определенное, объективно обусловленное  психологическое пространство восприятия, в котором субъективно фиксируются  различные предметы и явления  по принципам схожести или различия.

Третьим фундаментальным предположением для многомерного шкалирования является наличие определенной зависимости между оценками сходства и различия объектов, полученных от респондентов, о состоянии степени схожести между этими объектами в пространстве восприятия. Считается, что при субъективной оценке различного рода объектов окружающей действительности, субъект одновременно пользуется несколькими мерами, принимает в расчет не один, а целый набор признаков этих объектов. Задаваемая во вне оценка какого-либо из объектов есть интегрированное решение обследуемого лица, которое часто просто не поддается словесному описанию самого оценивающего. Задача исследователя состоит в выявлении оснований (характеристик), по которым респонденты оценивают объекты и получают непосредственные оценки объектов по этим характеристикам - многомерной шкале.

Естественно, что для решения  такой задачи нужны исходные данные, которые не навязывали бы респонденту  никаких представлений о тех  характеристиках, которые могут  быть использованы им в процессе восприятия исследуемых объектов. Такого типа данные можно получить, предлагая, например, респондентам оценить сходство между  объектами, не ограничивая его в  выборе характеристик, по которым он будет оценивать это сходство.

Методы, использующие исходную информацию такого рода для определения размерности  пространства восприятия респондентов и определения положения объектов в этом пространстве, получали название МЕТОД МНОГОМЕРНОГО ШКАЛИРОВАНИЯ.

Таким образом, данный метод, в отличие  от традиционных одномерных методов, не требует от обследуемого лица оценки объектов по заранее заданным характеристикам, а использует вместо этого суждения о сходстве или различии между объектами.