Из Википедии, бесплатной энциклопедии
Перейти к навигации Перейти к поиску

Социальная статистика - это использование систем статистических измерений для изучения поведения человека в социальной среде. Это может быть достигнуто путем опроса группы людей, оценки подмножества данных, полученных о группе людей, или путем наблюдения и статистического анализа набора данных, относящихся к людям и их поведению.

Социологи используют социальную статистику для многих целей, в том числе:

  • оценка качества услуг доступны для группы или организации,
  • анализ поведения групп людей в их окружении и особых ситуациях,
  • определение потребностей людей посредством статистической выборки .

Статистика в социальных науках [ править ]

История [ править ]

Адольф Кетле был сторонником социальной физики . В своей книге Physique sociale [1] он представляет распределения человеческого роста , возраста вступления в брак , времени рождения и смерти, временных рядов человеческих браков, рождений и смертей, функцию выживания людей и кривую, описывающую плодовитость как функцию возраста. Он также разработал Индекс Кетле .

Фрэнсис Исидро Эджворт опубликовал в 1885 году книгу «О методах определения вариаций в частоте рождений, смертей и браков» [2], в которой для изучения флуктуаций используются квадраты разностей, а Джордж Удни Юл опубликовал «О корреляции общего нищеты с долей выходцев » -Рельеф »в 1895 г. [3]

Числовая калибровка кривой фертильности была проведена Карлом Пирсоном в 1897 году в его «Шансах на смерть и других исследованиях эволюции». [4] В этой книге Пирсон также использует стандартное отклонение , корреляцию и асимметрию для изучения людей.

Макроэкономические статистические исследования предоставили стилизованные факты , в том числе закон Боули (1937) и кривую Филлипса (1958).

Статистика и статистический анализ стали ключевой особенностью социальных наук: статистика используется в экономике , психологии , политологии , социологии и антропологии . Использование статистики стало настолько распространенным в социальных науках, что многие университеты, такие как Гарвард , создали институты, специализирующиеся на «количественных социальных науках». Гарвардский институт количественных социальных наук специализируется в основном на таких областях, как политология, которые включают передовые каузальные статистические модели, предоставляемые байесовскими методами . Однако некоторые эксперты по причинно-следственной связи считают, что эти утверждения причинной статистикизавышены. [5] [6] Существуют дебаты относительно использования и ценности статистических методов в социальных науках, особенно в политологии, при этом некоторые статистики ставят под сомнение такие практики, как углубление данных, которые могут привести к ненадежным политическим выводам политических сторонников, которые переоценивают интерпретацию мощность, которую позволяют ненадежные статистические методы, такие как простая и множественная линейная регрессия . Действительно, важная аксиома, которую социологи цитируют, но часто забывают, заключается в том, что « корреляция не подразумевает причинно-следственную связь ». Например, широко признано, что меньшее количество женщин на руководящих должностях в политике, бизнесе и науке является убедительным свидетельством гендерной дискриминации.. Но там, где мужчины страдают от неблагоприятных статистических показателей, таких как более высокий уровень тюремного заключения или более высокий уровень самоубийств, это обычно не считается доказательством гендерной предвзятости, действующей против них.

Статистические методы в социальных науках [ править ]

Методы и концепции, используемые в количественных социальных науках, включают: [7]

  • Дизайн исследования , методология исследования и выборка обследования
  • Метод Delphi

Статистические методы включают: [7]

  • Регрессионный анализ
  • Классификационный анализ
  • Анализ пути
  • Факторный анализ
  • Байесовская статистика
  • Каноническая корреляция
  • Причинно-следственный анализ
  • Кластерный анализ
  • Когортный анализ
  • Линейный дискриминантный анализ
  • Логлинейный анализ
  • Пробит и логит
  • Многомерное масштабирование
  • Стохастический процесс
  • Структурное моделирование уравнение
  • Многоуровневые модели
  • Модель скрытого класса
  • Теория отклика предмета

Дальнейшее чтение [ править ]

  • Блэлок, HM Jr, изд. (1974), Измерение в социальных науках , Чикаго, Иллинойс: Aldine Publishing, ISBN 0-202-30272-5, дата обращения 10 июля 2010
  • С. Колеников, Д. Стейнли, Л. Томбс (2010), Статистика в социальных науках: текущие методологические разработки , WileyCS1 maint: multiple names: authors list (link)
  • Блэлок, Хуберт М (1979), Социальная статистика , Нью-Йорк: Макгроу-Хилл, ISBN 0-07-005752-4
  • Ирвин, Джон, Майлз, Ян, Эванс, Джефф (редакторы), «Демистификация социальной статистики», Лондон: Pluto Press, 1979. ISBN 0-86104-069-4 
  • Миллер, Делберт К. и Салкинд, Нил Дж. (2002), Справочник по дизайну исследований и социальным измерениям , Калифорния: Sage, ISBN 0-7619-2046-3, дата обращения 10 июля 2010CS1 maint: multiple names: authors list (link)

Ссылки [ править ]

  1. ^ А. Кетле, Physique Sociale, https://archive.org/details/physiquesociale00quetgoog
  2. ^ Эджворта, FY (1885). «О методах установления вариаций в частоте рождений, смертей и браков». Журнал Статистического общества Лондона . 48 (4): 628–649. DOI : 10.2307 / 2979201 . JSTOR 2979201 . 
  3. ↑ Yule, GU (1895). «О соотношении тотального пауперизма с долей экстренной помощи». Экономический журнал . 5 (20): 603–611. DOI : 10.2307 / 2956650 . JSTOR 2956650 . 
  4. ^ К. Пирсон, Шансы на смерть и другие исследования эволюции, 1897 г. https://archive.org/details/chancesdeathand00peargoog
  5. ↑ Pearl, Judea 2001, Bayesianism and Causality, or, Why I am only Half-Bayesian, Foundations of Bayesianism, Kluwer Applied Logic Series, Kluwer Academic Publishers, Vol 24, D. Cornfield and J. Williamson (Eds.) 19- 36.
  6. ^ J. Pearl, Bayesianism and causality, or, why I am only a half-bayesian http://ftp.cs.ucla.edu/pub/stat_ser/r284-reprint.pdf
  7. ^ a b Miller, Delbert C., & Salkind, Neil J (2002), Handbook of Research Design and Social Measurement, California: Sage, ISBN 0-7619-2046-3CS1 maint: multiple names: authors list (link)

External links[edit]

  • Statistics at Curlie
Social science statistics centers
  • Center for Statistics and Social Sciences, University of Washington
  • Center for the Promotion of Research Involving Innovative Statistical Methodology, New York University, NY
  • Centre for Research Methods, Faculty of Social Sciences, University of Helsinki, Finland
  • Cornell Institute for Social and Economic Research
  • Harvard Institute for Quantitative Social Science
  • Inter-University Consortium for Political and Social Research
  • National Centre for Research Methods, UK
  • Odum Institute for Research in Social Sciences, University of North Carolina, Chapel Hill
  • Social Science Statistics Center, University of Missouri, Columbia
  • Social Statistics Department, University of Manchester
  • Social Statistics Division, School of Social Sciences, University of Southampton, UK

links section)

  • Social Statistics Research Group, University of Auckland, New Zealand
Statistical databases for social science
  • Inter-University Consortium for Political and Social Research
  • UN Statistics Division- Demographic and Social Statistics
  • Organisation for Economic Co-Operation and Development (OECD)
  • US Bureau of Labor Statistics
  • International Labour Organisation- LABORSTA
  • Labor Research Association- Statistics for Labor Economics
  • Labor and Worklife Program- Labor Stats at Harvard Law School
  • Unionstats.com
  • Social Statistics 2.0