Повна версія

Головна arrow Політологія arrow Політичний аналіз і прогнозування

  • Увеличить шрифт
  • Уменьшить шрифт


<<   ЗМІСТ   >>

Збір та аналіз даних: статистичні та соціологічні методи в політичному аналізі

Політичний аналітик у своїй роботі має справу з різноманітними емпіричними даними, - фактами, свідченнями, статистичними викладками, фінансовими звітами, - які самі по собі можуть представляти малу цінність: з цих розрізнених крупиць слід витягти інформацію, що має практичну значимість для вирішення конкретної проблеми і формулювання рекомендації конкретному клієнтові. Як відзначають Паттон і Савіцкі, аналітики і клієнти можуть відчувати пересичення від кількісних даних, при цьому не маючи практично ніякої корисною інформацією перш, ніж ці дані будуть проаналізовані, інтерпретовані і, нарешті, комунікувати [1].[1]

Емпіричні дані, зібрані та опубліковані в тому чи іншому вигляді іншими дослідниками, прийнято відносити до вторинним; у свою чергу, дані, зібрані самим дослідником у процесі аналізу, відносяться до первинним [2][2].

Вторинні дані черпаються з різноманітних документальних джерел, що припускає з боку аналітика вміння орієнтуватися у величезному їх різноманітності та володіння навичками пошуку - статистичні збірники, аналітичні журнали і бюлетені, електронні бази даних, публікації консультативних фірм і груп інтересів, газети, Інтернет і т.д .

Первинні дані також можуть вилучатись з документальних джерел, проте основний їх джерело - це люди, а основні методи отримання - соціологічні (анкетування, інтерв'ювання, фокус-групи, експериментальні та квазіекспериментального дослідження) [3].[3]

Статистичні методи, у свою чергу, служать завданням аналізу та інтерпретації як первинних, так і вторинних даних. Дескриптивная статистика являє собою комплекс методів, що дозволяють здійснювати угруповання деякого набору даних, опис його характеристик, ідентифікацію взаємозв'язків між змінними, а також представлення за допомогою графіків, таблиць, діаграм, карт і т.д. Інференціальная (дедуктивна) статистика, у свою чергу, застосовується для узагальнення даних вибіркових досліджень: це комплекс методик і прийомів, що дозволяють встановити, якою мірою взаємозв'язку, виявлення у вибірці, описують характеристики генеральної сукупності ( па мові статистики - наскільки вони значущі) [4][4].

Оскільки підручник, який читач тримає в своїх руках, не може і не повинен заміняти собою базові курси статистики та соціології, в даному параграфі будуть розглянуті лише основні поняття й допущення, а також типові помилки, що мають відношення до практики застосування перерахованих вище методів.

Важливо запам'ятати!

Статистичні методи, що застосовуються в прикладному політичному дослідженні, можна впорядкувати за двома снованием: 1) але рівням вимірювання; 2) за кількістю змінних.

Прийнято виділяти три рівні виміру: номінальний, порядковий та інтервальний [5].[5]

Найбільш слабкою формою числового виразу є номінальна шкала. Наприклад, при заповненні бланків перепису населення від нас вимагається визначити свою національну приналежність. Кожної етнічної групі при цьому може бути присвоєно числове (1, 2, 3 і т.д.) або буквене (а, б, в і т.д.) позначення. Дані позначення не містять жодної інформації з приводу порівнянних якостей тієї чи іншої національності, наприклад чи володіє група Б більшою близькістю до групи А, вираженої в якому-небудь властивості або фізичному якості, в порівнянні з групою Д. Для номінальної шкали привласнення числового значення позбавлене всякого внутрішнього змісту і не призначене для математичної обробки.

Деякі явища порівнянні, так що ми можемо впорядкувати їх згідно деякому властивості, однак не можемо з точність визначити відстань між ними. Так, ми можемо ранжувати респондентів за рівнем освіти (незакінчену середню - середнє - незакінчену вищу - вища), проте ми не можемо сказати, що респондент А в 2,35 рази більше освічений, ніж респондент Б. Очевидно, тим не менш, що порядкове вимір володіє більшою математичної силою, ніж номінальна.

Інтервальна шкала дає нам найбільш змістовне і гнучке вимір, дозволяючи визначити не лише послідовність розташування випадків відносно один одного, але також і відстань між ними. Так, респонденти можуть бути розподілені за рівнем доходу, вираженого в грошових одиницях, при цьому ми можемо в точності визначити, яка різниця між доходами будь-яких двох випадків. Для номінальної шкали потрібна наявність двох умов: стандартної одиниці виміру і нульової точки відліку.

Математичні переваги інтервальних вимірювань очевидні, і це перевага визначає прагнення аналітиків до конструювання інтервальних шкал в дослідженнях соціальних, політичних, економічних та інших явищ.

Залежно від кількості змінних прийнято виділяти одномірні, двомірні і багатовимірні вимірювання [6].[6]

Для різних рівнів вимірювання застосовуються відповідно різні вимірювальні методики і процедури. Чим вище рівень вимірювання і чим більше кількість змінних, тим складніші методи аналізу можна застосовувати.

Для опису розподілу ознак за значеннями однієї змінної використовують два типи статистичних процедур.

Перший - вимірювання середньої тенденції - допомагає нам виявити найбільш типові значення, які найкращим способом представляють весь комплекс ознак по даної змінної. Другий - вимір дисперсії - показує, як коливається (варіює) відхилення від середнього значення, наскільки це середнє репрезентативно для всієї сукупності.

Стандартним способом вимірювання середньої тенденції для номінального рівня служить мода, для порядкового - медіана і для інтервального - середнє геометричне. Відповідними способами вимірювання дисперсії є коефіцієнт варіації, квантільний розмах і стандартне відхилення [7][7].

Для двомірних вимірювань, має значення зв'язок між змінними. Якщо знання значень однієї змінної за певним нагоди дозволяє зробити деякі припущення щодо відповідних значень іншої змінної, між цими змінними існує зв'язок.

Виникає питання, наскільки сильна ця зв'язок. У статистиці для цього існує показник коефіцієнт зв'язку, який позначає ступінь можливості визначення значень однієї змінної для будь-якого випадку, базуючись на значенні інший.

Другий вимір, яке має відношення до аналізу двох змінних - статистична значимість. Вона визначає, наскільки ймовірна зв'язок, зафіксована між двома ознаками у вибірці.

Залежно від обраного рівня вимірювання стандартними способами вимірювання зв'язку між двома змінними є лямбда, гамма і коефіцієнт кореляції.

Багатовимірні вимірювання, у свою чергу, припускають, що всі змінні виражені в інтервальних значеннях. Таким чином, для номінального і порядкового рівнів багатовимірних методик вимірювання не існує.

До багатовимірним методів належать множинна регресія, факторний аналіз, nam-аналіз та ін. [8]

Порушення принципів теорії вимірювання є однією з типових і, на жаль, поширених помилок в практиці прикладних політичних досліджень. Причини цього криються в методологічних і психологічних обставин. З одного боку, як було показано вище, явища політичної реальності, значимі для аналітика, насилу піддаються квантифікації (кількісному вираженню) і часто не можуть бути адекватно виражені з дотриманням умов, відповідних інтервального рівню. Така ситуація зустрічається в практиці експертних оцінок, коли від експертів потрібно висловити оцінку в значеннях деякої порядкової шкали (наприклад, від 1 до 5).

При цьому психологічно зрозуміле прагнення аналітика використовувати у своїй роботі сучасні методи високого рівня - кореляційний, факторний аналіз тощо - Спонукає часом вводити у відповідні стандартні формули значення, які в принципі не можуть бути використані таким чином (зокрема, значення рангових шкал). Дійсно, адже ранжування об'єктів містить лише інформацію про те, який з об'єктів більш кращий, і не містить інформацію про те, наскільки або у скільки разів один об'єкт переважніше іншого.

Можливо, в деяких свідомо очевидних ситуаціях навіть така обробка експертної інформації може дати правдоподібний результат. Однак у реальних ситуаціях така обробка інформації не може вважатися достовірною [9].[9]

Контент-аналіз. Документовані джерела використовуються в прикладному політичному аналізі різним чином: одні витягують з них цитати, висловлювання, ілюстрації, що підкріплюють ту чи іншу точку зору; інші - що містяться в них кількісні дані (результати голосувань, статистичні дані і т.д.). Контент-аналіз дозволяє витягувати кількісні оцінки з обширних документованих джерел, що не містять інформації в числовому вираженні.

Наприклад, аналітик може звернутися до матеріалів засобів масової інформації, присвяченим виборчої кампанії, з метою з'ясування відмінностей в тональності (ступеня доброзичливості) висвітлення окремих кандидатів. Така робота передбачає переробку сотень газетних статей і новинних матеріалів у невеликий набір цифр, що характеризують даний предмет дослідження.

Суть методики контент-аналізу полягає в конструюванні набору взаємовиключних і вичерпних категорій, що характеризують предмет дослідження, з подальшою фіксацією частоти, з якою дані категорії зустрічаються в досліджуваних документах.

Перший крок у проведенні контент-аналізу передбачає здійснення вибірки документів. Якщо аналітика цікавлять політичні цінності кандидатів, у вибірку слід включати партійні програми і виступи кандидатів; якщо предметом дослідження є національні і расові стереотипи в суспільстві, вибірка може формуватися із записів телевізійних передач, літературних і художніх текстів, і т.д. Визначившись із загальним характером необхідних джерел, аналітик потім здійснює вибірку у відповідності зі стандартними вимогами, зазначеними вище.

Другий крок у контент-аналізі полягає у формуванні списку категорій змісту, за якими буде здійснюватися завмер. Такий список може включати в себе:

  • - Актуальні суспільні проблеми;
  • - Альтернативні позиції по відношенню до цих проблем;
  • - Імена політиків, назви політичних партій і організацій;
  • - Цільові групи, до яких звертаються кандидати / партії / організації;
  • - Емоційні характеристики тональності:
  • • підтримка - осуд,
  • • винність - невинність,
  • • співчуття - байдужість і т.д.

Даний крок являє собою найбільш важливу і творчу частину контент-аналізу.

Третій крок полягає у виборі одиниці аналізу. Наприклад, за кожним документом аналітик може фіксувати:

  • - Кожне слово,
  • - Кожну тему,
  • - Кожного персонажа,
  • - Кожне речення,
  • - Кожен абзац,
  • - Або документ в цілому.

При визначенні одиниці аналізу аналітик виходить з міркувань ідентифікованих даної одиниці (так, слова, абзаци і пропозиції технічно легше ідентифікувати, ніж "теми" і "повідомлення"), а також відповідності категоріям контенту (так, щоб встановити відображення тих чи інших "проблем" в засобах масової інформації, новинне "повідомлення" буде більш адекватною одиницею аналізу, ніж "слово" або "пропозицію", в той час як для вимірювання емоційної тональності підходять саме "пропозицію" і "слово").

Нарешті, необхідно вибрати систему вимірювання категорій: наявність або відсутність згадки даної категорії;

  • - Частота згадки;
  • - Тривалість часу / обсяг тексту, присвяченого даної категорії;
  • - Інтенсивність присутності та ін.

Приклад з практики

На рис. 5.2 наведено варіант кодувальної таблиці для контент-аналізу освітлення президентської виборчої кампанії 2012 року в Росії. Характер вибірки - загальнофедеральних друковані видання; одиниця аналізу - стаття / замітка; категорії контенту - 1) ім'я кандидата, 2) тема матеріалу, 3) тональність висвітлення.

Варіант кодувальної таблиці для контент-аналізу виборчої кампанії

Рис. 5.2. Варіант кодувальної таблиці для контент-аналізу виборчої кампанії

Слабким місцем контент-аналізу можна вважати значні часові витрати, необхідні для його проведення. Однак з розвитком комп'ютерних технологій, формуванням обширних повнотекстових електронних баз даних і поширенням гіпертекстових технологій ці проблеми відходять у минуле [10].[10]

Важливо запам'ятати!

У прикладному політичному аналізі соціологічні методи - вибіркові дослідження, опитувальні дослідження, фокус-групи, експериментальні і квазіекспериментального дослідження - знаходять широке застосування [11].[11]

Вибір методу проведення опитування має істотне значення при розробці програми дослідження.

  • Інтерв'ю "обличчям до обличчя". Безпосереднє інтерв'ю в режимі "обличчям до обличчя" є найбільш дорогим, але в той же час, найбільш точним методом отримання інформації від респондентів. Такий метод особливо корисний у разі якщо анкета містить багато відкритих питань або дуже велику кількість питань. Інтерв'юер здатний при цьому полегшити респонденту задачу, суб'єктивно розташовуючи його до грунтовної, тривалій бесіді. Проте можлива й зворотна, негативна реакція інтерв'юера і респондента один на одного, що здатне спотворити результати опитування.
  • Телефонне опитування. Цей метод належить до найменш дорогим і має низьку ймовірність систематичних змішень. Телефонне опитування найбільш ефективний при здійсненні швидких опитувань з коротким списком питань. З іншого боку, респонденти нерідко відчувають ніяковість у спілкуванні з безособовим голосом на іншому кінці дроту, що не розташовує до щирості відповідей.
  • Поштова розсилка. Відносно недорогий і вільний від суб'єктивного впливу метод, що дозволяє респонденту в спокійній обстановці ретельно обміркувати свої відповіді. Технічна легкість обробки отриманих анкет, наприклад, за допомогою сканера і програми автоматичного розпізнавання тексту також відноситься до достоїнств даного методу. Однак, поштові опитування часто страждають від вкрай низького рівня відгуку респондентів: якщо персональне інтерв'ювання дає зазвичай близько 95% відгуку, то поштова розсилка коливається в діапазоні 2-40%. Ця обставина загрожує виникненням зміщення самоотбора., Тобто ті, хто повернув анкети, можуть являти собою деяку специфічну підгрупу.

Точкою відліку в будь-якому опитувальному дослідженні є визначення сукупності (популяції). Термін генеральна сукупність характеризує всю групу людей, інформацію про яку ми хочемо отримати. Припустимо, ми проводимо аналіз можливості будівництва сміттєспалювального підприємства на околиці міста N і нас цікавить ставлення до даного проекту жителів міста. У цьому випадку в якості сукупності ми приймемо всіх дорослих жителів міста N.

В ідеальному світі, що не має обмежень у часі і в засобах, ми могли б опитати всіх жителів міста без винятку. У реальності, однак, ми змушені обмежити наше дослідження невеликою групою представників даної сукупності, яких називають вибірковою сукупністю, або вибіркою (рис. 5.3).

Єдиним значущим властивістю вибірки є її репрезентативність: наскільки точно дана вибірка представляє всю популяцію. Якщо ця умова не дотримана, ми отримаємо зміщену вибірку [12][12].

Різновиди вибірки

Рис. 5.3. Різновиди вибірки

Існують різні способи вибору групи об'єктів, які прийнято розділяти на об'єктивні, або імовірнісні (вибірка здійснюється згідно певного набору правил, покликаних максимізувати ймовірність отримання коректного результату), і суб'єктивні, засновані па судженні (використовується спеціалізоване знання про склад популяції) [13].[13]

  • 1. Випадкова вибірка. При випадковою вибіркою кожен елемент генеральної сукупності має рівний шанс бути обраним. Існують різні способи встановлення достовірно випадкового характеру вибірки. Можна використовувати в цих цілях генератори випадкових чисел. Або, у великих містах, можна здійснювати вибірку за допомогою телефонного довідника, коли відбирається, наприклад, кожен десятий абонент на кожній сторінці. Такі методи дають досить хороший результат за умови, що ми припускаємо відносну гомогенність сукупності.
  • 2. Стратифікована вибірка. У випадку, якщо сукупність чітко ділиться на кілька значущих підгруп, або страт, може бути більш доцільно ідентифікувати кожну страту і опитувати їх самостійно. Наприклад, якщо ми вивчаємо можливість деяких перетворень в галузі вищої освіти, нас можуть цікавити думки студентів, їхніх батьків та викладачів, оскільки кожна з цих груп має свої особливі інтереси в даному питанні.
  • 3. Кластерна вибірка. У випадку, коли ми маємо справу з виключно великою сукупністю, може виявитися неможливо - з технічних чи фінансових причин - опитати кожного потенційного респондента, який опинився у випадковій вибірці. Наприклад, нас можуть цікавити деякі аспекти розвитку великих міст. Замість того, щоб включати у вибірку респондентів з декількох сотень міст, ми можемо вибрати кілька міст в якості "типових", і проводити опитування тільки серед їх жителів, узагальнюючи отримані результати і поширюючи їх на всі міста країни. Результативність даного методу безпосередньо залежить від того, наскільки репрезентативний кластер щодо всієї сукупності.

Важливо запам'ятати!

Помилки вибірки можуть бути породжені різними причинами. Нижче наведені найбільш часто зустрічаються помилки: нерепрезентативна вибірка, самоотбор, нещирість респондента, помилка збору даних, помилка спостереження, помилка інструментарію [14][14].

Нерепрезентативна вибірка. Класичним прикладом даної помилки є телефонне опитування, проведене журналом Literary Digest в 1936 р напередодні президентських виборів в США. Результати опитування показали впевнене лідерство республіканця Альфа Лендона проти Франкліна Д. Рузвельта. На виборах, як відомо, переконливу перемогу здобув Рузвельт. Прогноз виявився невірним тому, що спирався на вибірку, некоректно представляла населення країни: в 1936 р телефон все ще залишався предметом не першої необхідності, доступним порівняно заможним громадянам. Таким чином, вибірка власників домашніх телефонів виявилася нерепрезентативною.

Аналітик, що застосовує у своїй роботі опитувальний метод, повинен всіляко уникати подібної помилки. Так, аналізуючи ставлення громадян до проектів будівництва нових станцій метрополітену, не варто будувати вибірку на основі широко доступних сьогодні на ринку баз даних / ДАІ: користувачі метрополітену в більшості своїй не є власниками автотранспорту.

Самоотбор. Навіть коректно складена вибірка не завжди усуває проблему зсуву. Причиною цього може бути самоотбор: респонденти, що погодилися відповісти на питання анкети, можуть так чи інакше виділятися з основної маси вибірки. Є всі підстави очікувати, що в їх числі будуть переважати громадяни, вільно володіють російською мовою, освічені, середнього достатку, старшого віку. Проблема самоотбора зводиться до індивідуальних учасникам. Деякі - державні та громадські - статистичні організації отримують дані від юридичних осіб на добровільній основі; можна очікувати, що структури, що переживають важкі часи, або залучені в нелегальні види діяльності, будуть уникати подібних контактів.

Нещирість. Ставлячи перед респондентами гострі питання, інтерв'юер не завжди може розраховувати на щиру відповідь. Учасники опитувань нерідко приховують свою позицію з питань, що стосуються релігійних, расових відносин, рівності статей, гомосексуальності та інших проблем, які мають глибоко особистісний характер. Це може бути викликано униканням соціального осуду, патологічної підозрілістю, груповий солідарністю та іншими міркуваннями.

Курйозний випадок мав місце в 1990 р в штаті Луїзіана. У ході виборчої кампанії в Сенат Конгресу США опитування передбачали упевнену перемогу йде на переобрання сенатору-демократу над конкурентом - у недавньому минулому лідером ку-клукс-клану, Девідом Дюком. Згідно з прогнозами і навіть даними екзитполів, Дюк не повинен був зібрати понад 25% голосів. Коли ж було оголошено офіційні результати, з'ясувалося, що за Дюка проголосували 44% виборців, а в округах з переважаючим білим населенням - більше 60% [15].[15]

Помилки збору даних. Фізичні, технічні та інші обставини можуть ускладнювати процес збору даних і, як наслідок, призводити до зміщення вибірки. Аналітики, що займаються проблемами корупції, незаконного обігу наркотиків, нестатутних взаємовідносин в армії і т.д., неминуче стикаються з такими перешкодами, в результаті чого використовувані дані можуть бути істотно занижені.

З парадоксальним результатом зіткнулися автори-упорядники Світового довідника політичних і соціальних індикаторів [16]. При розрахунку індексу забезпеченості прав людини спочатку приймалася до уваги в першу чергу частота, тобто кількість зафіксованих фактів порушень прав людини за певний період (у тому числі кількість звернень до суду). Не дивно, що найгірші показники при цьому демонстрували США та інші розвинені демократичні країни, де вільна преса і незалежний суд гарантують освітлення більшості мають місце порушень (навіть там, де їх насправді немає), в той час як дані по тоталітарним і авторитарним країнам вкрай мізерні і необ'єктивні.[16]

Помилки спостереження. Ще на початку 1920-х рр. фізик В. Гейзенберг здійснив серію експериментів, які опинилися невдалими, проте прославили його ім'я. Завданням експерименту було визначення позиції субатомних частинок; для того, щоб зафіксувати шукану позицію, турбувалися попередньо надати їм заряд, опромінюючи їх фотонами. Однак сам акт зміни заряду допомогою опромінення приводив до зміни частинками свого вихідного положення у випадковому порядку, виключаючи тим самим можливість визначити їх початкове положення. Ця невдача дозволила, тим не менш, сформулювати "принцип невизначеності Гейзенберга". Таким чином, для деяких випадків просто не існує способу експериментального дослідження, який би не містив помилки, породжені самим процесом спостереження.

Питання практики

В області суспільних наук ймовірність зміни в спостережуваному поведінці людей внаслідок самого процесу спостереження ще більш висока. Експеримент, що проводився в 1932 р на заводі компанії Western Electric в місті Хоуторі, увійшов в усі підручники соціології. Група дослідників поставила завдання з'ясувати, яким чином інтенсивність освітлення в цехах впливає на продуктивність праці, з тим щоб знайти оптимальне поєднання. Почавши з максимальних значень, вони поступово знижували освітленість, спостерігаючи за поведінкою робітників. Робітники, втім, здогадалися, що за ними ведеться спостереження; парадоксальна пролетарська логіка спонукала їх працювати все більш інтенсивно у міру того, як в цехах ставало все темніше.

Чи варто говорити, що поведінка робочих абсолютно засмутило весь задум експериментаторів. У той же час результати експерименту привернули увагу вчених до феномену групової ідентичності, що поклало початок розвитку так званої гуманістичної школи організаційної поведінки.

Приклади експерименту Гейзенберга і Хоуторнского експерименту, крім іншого, повинні служити починаючому політичному аналітику уроком того, яку вигоду можна витягти з рефлексії з приводу власної професійної невдачі.

Помилки інструментарію. Результати опитування можуть бути некоректними у випадку, якщо інструментарій (питання) навантажені прихованими значеннями, що спонукають до певних реакцій з боку респондентів. Наприклад, наприкінці 1980-х рр. ініціатори референдумів про державну незалежність в колишніх республіках СРСР, що ставили перед виборцями питання на кшталт "Чи хочете ви стати вільними громадянами процвітаючою, демократичної країни або бажаєте і далі животіти під ярмом російських окупантів?" могли обгрунтовано розраховувати па позитивний результат.

У практиці політичного аналізу постійно присутні цінності, значимість яких поза конкретного контексту мало хто ставить під сумнів. Більшість респондентів висловлять позитивне ставлення до таких цінностей, як чистота навколишнього середовища, людську гідність, розвинене охорону здоров'я та освіту, і т.д. Реакція людей, однак, може змінитися, якщо ці ж питання задати в контексті передбачуваного підвищення податків або скорочення інших бюджетних витрат.

  • [1] Patton С. V., Sawicki DS, Clark JJ Basic Methods of Policy Analysis and Planning. P. 71.
  • [2] Gupta D. Analyzing Public Policy. Concepts, Tools and Techniques. P. 149.
  • [3] Див .: Alhridge A., Levine K. Surveying the Social World. Buckingham, 2001; Rea Lt Parker R. Designing and Conducting Survey Research. San Francisco, 1997.
  • [4] Patton С. V., Sawicki DS, Clark J J. Op. cil.
  • [5] Див .: Телешова Ю. H. Вимірювання в соціології. М., 1998..
  • [6] Див .: Машейм Дж. Б., Річ Р. К. Указ. соч .; Miller. Ü. Handbook of Research Design and Measurement. Beverly Hills, 1991.
  • [7] Див .: Miller D. Handbook of Research Design and Measurement. Beverly Hills. 1991; Statistics and Public Policy / ed. by BD Spencer. Oxford, +1997.
  • [8] Див .: Мангейм Дж. Б., Річ Р. К. Указ. соч .; Miller D. Op. cil.
  • [9] Див .: Литвак Б. Г. Експертні оцінки і прийняття рішень. М "тисяча дев'ятсот дев'яносто шість.
  • [10] Див .: Nesbary D. Survey Research and the World Wide Web. Need ham Heights, MA, 1999..
  • [11] Див .: Johnson J., Joslyn R., Reynolds HT Political Science Research Methods; Albridge A., Levine K. Surveying the Social World.
  • [12] Cm .: Gupta D. Analyzing Public Policy. Concepts, Tools and Techniques.
  • [13] Cm .: Patton CV, Sawicki DS, Clark JJ Op. cit.
  • [14] Див .: Gupta D. Op. cit.
  • [15] Feingold S. Ethics, Objectivity, and Politics: Statistics in a Public Policy Perspective // Statistics and Public Policy / BD Spencer, ed. Oxford, 1997. P. 76.
  • [16] Див .: Taylor C, Jodice M. World Handbook of Political and Social Indicators III: 1948-1982. New Haven: Yale University Press, 1982.
 
<<   ЗМІСТ   >>