Новая философская энциклопедия. Том третий Н—С - Коллектив авторов (читать книги онлайн полностью без регистрации .txt) 📗
635
СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ полноты наших знаний об исследуемых объектах и системах. Во многом это обусловлено тем, что на природу статистических закономерностей смотрят с позиций концепции жесткой детерминации. Закономерности жесткой детерминации и статистические закономерности характеризуют громадные области бытия. Принято рассматривать концепцию жесткой детерминации и вероятностные взгляды на мир как два предельных, диаметрально противоположных подхода к анализу бытия и познания. Соответственно, становление новой концептуальной парадигмы выступает как своеобразный синтез концепции жесткой детерминации и вероятностного подхода. Связывая познание сложных систем, познание нелинейных процессов с разработкой «стохастической динамики», известные представители Нижегородской школы изучения нелинейных процессов Л. В. Гапонов-Грехов и М. И. Рабинович указывают: «В последние годы интерес физиков к «стохастической динамике» непрерывно возрастает: это связано как с появлением большого числа конкретных задач в различных областях, так и с наметившейся возможностью продвинуться в фундаментальной проблеме о связи динамических и статистических законов физики, прежде противопоставлявшихся друг другу» (Гапонов-Грехов А. В., Рабинович М. И. Нелинейная физика. Стохастичность и структуры.— В кн.: Физика 20 в. Развитие и перспективы. М., 1981, с. 228). Рассматриваемая проблема ставится также и в школе И. Пригожина, исследующей концептуальные преобразования в современном научном мышлении. «То, что возникает буквально на наших глазах, — пишут И. Пригожий и И. Стернгерс, — есть описание, промежуточное между двумя противоположными картинами — детерминистическим миром и произвольным миром чистых событий. Реальный мир управляется не детерминистическими законами, равно как и не абсолютной случайностью. В промежуточном описании физические законы приводят к новой форме познаваемости, выражаемой несводимыми вероятностными представлениями» (Пригожим И., Стенгерс И. Время, хаос, квант. М., 1994, с. 262). Анализируя рассматриваемые концепции с широких эволюционных позиций, следует подчеркнуть, что жесткая детерминация символизирует собою неумолимо наступающие события, выражает неизменное, сохраняющееся начало мира, а статистическая концепция с ее опорой на вероятность — наличие внутренней независимости во взаимосвязях событий, наличие подвижного, изменчивого начала мира, дающего возможность возникновения истинно нового, ранее в эволюции не имевшего места. Решение проблемы синтеза законов жесткой детерминации и статистических закономерностей направлено на раскрытие особенностей взаимопроникновения жесткого и пластичного начал мира, что характерно для познания сложноорганизованных динамических систем как основного пути концептуального развития современной науки. Ю. В. Сачков
СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ - научные методы описания и изучения массовых явлений, допускающих количественное (численное) выражение. Слово «статистика» (от итал. stato — государство) имеет общий корень со словом «государство». Первоначально оно относилось к науке управления и означало сбор данных о некоторых параметрах жизнедеятельности государства. Со временем статистика стала охватывать сбор, обработку и анализ данных о массовых явлениях вообще; ныне статистические методы охватывают собою практически все области знаний и жизнедеятельности общества. Статистические методы включают в себя и экспериментальное, и теоретическое начала. Статистика исходит прежде всего из опыта; недаром ее зачастую определяют как науку об общих способах обработки результатов эксперимента. Обработка массовых опытных данных представляет самостоятельную задачу. Иногда простая регистрация некоторых рядов наблюдений приводит к тому или иному значимому выводу. Так, если в некоторой стране из года в год растет объем валового внутреннего продукта, то это говорит об ее устойчивом развитии. Однако в большинстве случаев для обработки опытного статистическою материала используются математические модели исследуемого явления, основу которых составляют идеи и методы теории вероятностей. Теория вероятностей есть наука о массовых случайных явлениях. Массовость означает, что исследуются огромные количества однородных явлений (объектов, процессов). Случайность же означает, что значение рассматриваемого параметра отдельного явления (объекта) в своей основе не зависит и не определяется значениями этого параметра у других явлений, входящих в ту же совокупность. Основной характеристикой массового случайного явления является распределение вероятностей. Теорию вероятностей можно определить как науку о вероятностных распределениях — их свойствах, видах, законах взаимосвязей, распределении величин, характеризующих исследуемый объект, и законах изменения распределений во времени. Так, говорят о распределении молекул газа по скоростям, о распределениях доходов граждан в некотором обществе и т. д. Эмпирически задаваемые распределения соотносятся с т. н. генеральной совокупностью, т. е. с наиболее полным теоретическим описанием распределений соответствующих массовых явлений. При этом во многих случаях бывает нецелесо- образно«перебирать»всеэлементырассматриваемыхсовокуп- ностей либо в силу чрезвычайно большого их числа, либо в силу того, что при наличии некоторого числа «перебранных» элементов учет новых не внесет существенных изменений в общие результаты. Для этих случаев разработан специальный выборочный метод исследования общих свойств статистических систем на основе изучения лишь части соответствующих элементов, взятых на выборку. Так, при оценке политических симпатий граждан некоторого региона или страны перед предстоящими выборами невозможно проводить сплошной опрос граждан. В этих случаях и прибегают к выборочному методу. Чтобы выборочное распределение достаточно надежно характеризовало исследуемую систему, оно должно удовлетворять специальным условиям репрезентативности. Репрезентативность требует случайного выбора элементов и учета макроструктуры всего массового явления. Распределения представляют наиболее общую характеристику массовых случайных явлений. Задание исходного распределения нередко предполагает построение математической модели соответствующих областей действительности. Построение и анализ таких моделей и составляет основную направленность статистических методов. Построенная математическая модель, в свою очередь, указывает, какие переменные следует измерять и какие из них имеют основное значение. Но главное в построении математической модели состоит в объяснении исследуемых явлений и процессов. Если модель достаточно полна, то она описывает зависимости между основными параметрами этих явлений.
636
СТЕПУН Статистические методы в естествознании породили многие научные теории, привели к разработке важнейших фундаментальных направлений исследования — классической статистической физики, генетики, квантовой теории, теории цепных химических реакций и др. Следует, однако, отметить, что во многих случаях исходные вероятностные распределения задаются не путем непосредственной обработки массового материала. Вероятностная гипотеза чаще всего вводится гипотетически, косвенно, на основе теоретических предпосылок. Так, в учение о газах предположение о существовании вероятностных распределений было введено как гипотеза, на основе допущений о «молекулярном беспорядке». Возможность подобного задания вероятностных распределений и проверки их справедливости обусловлена характером и природой самих распределений, математическое выражение которых обладает самостоятельными характеристиками, достаточно независимыми от конкретных значений элементов. Особые сложности возникают при применении статистических методов в изучении социальных явлений. Анализ общих направлений социальных процессов и внутренних механизмов, вызывающих конкретные статистические результаты, необычайно трудоемок. Так, благосостояние людей характеризуется весьма многими параметрами и соответствующими распределениями — уровнем доходов, участием в общественно-полезном труде, уровнем образования и здравоохранения и др. показателями жизнедеятельности человека. Выявление взаимосвязи этих распределений и тенденций их изменения требует решения многих сложных задач. Состояние общества можно определить через такие параметры, как внутренний валовый продукт, потребление энергии на душу населения, расслоение общества по доходам и т. п. Вместе с тем общество представляет собой необычайно сложную систему; а познание сложных систем основывается на разработке многих моделей, выражающих различные аспекты их структуры и функционирования. Соответственно, для более полной характеристики состояния общества требуется оперировать весьма многими параметрами и их распределениями. Так, говорят об экономической, производственной, сельскохозяйственной, социальной и многих других статистиках. Для объединения данных этих статистик в единую целостную картину необходимо выявление субординации, иерархии параметров, характеризующих состояние общества. Ю. В. Сачков
