Количественные методы в источниковедении - Шендерюк М.Г.. Количественные методы в источниковедении
 Скачать 1.67 Mb.
|
|
КАЛИНИНГРАДСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ М.Г. Шендерюк КОЛИЧЕСТВЕННЫЕ МЕТОДЫ В ИСТОЧНИКОВЕДЕНИИ Калининград 1997 КАЛИНИНГРАДСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ М.Г. Шендерюк КОЛИЧЕСТВЕННЫЕ МЕТОДЫ В ИСТОЧНИКОВЕДЕНИИ Учебное пособие Калининград 1997 Шендерюк М.Г. Количественные методы в источниковедении: Учеб. пособие / Калинингр. ун-т. - Калининград, 1996. - 75 с. - ISBN 5-88874-043-8. Посвящено вопросам применения количественных методов в источниковедении массовых и нарративных источников. Рассматриваются методологические проблемы применения количественных методов в исторических исследованиях; описываются основные методы математической статистики, используемые историками; анализируются источниковедческие задачи, решаемые с помощью современных методов. Адресовано в первую очередь студентам-историкам. Может быть полезно и более широкой аудитории историков-профессионалов, занимающихся клиометрическими исследованиями. Печатается по решению редакционно-издательского Совета Калининградского государственного университета. Рецензенты: лаборатория исторической информатики им. акад. И.Д. Ковальченко кафедры источниковедения МГУ им. М.В. Ломоносова; чл.-кор. РАН Л.В. Милов. ISBN 5-88874-043-8 © Калининградский государственный университет, 1997 Марина Геннадьевна Шендерюк КОЛИЧЕСТВЕННЫЕ МЕТОДЫ В ИСТОЧНИКОВЕДЕНИИ Учебное пособие Лицензия №020345 от 14.01.1997 г. Редактор Н.Н. Мартынюк. Оригинал-макет подготовлен Д.В. Голубиным. Подписано в печать 11.12.1997 г. Формат 60´90 1/16. Бум. для множит. аппаратов. Ризограф. Усл. печ. л. 4,7. Уч.-изд. л. 5,0. Тираж 150 экз. Заказ . Калининградский государственный университет, 236041, Калининград обл., ул. А.Невского, 14. Памяти моего учителя Ивана Дмитриевича Ковальченко ВВЕДЕНИЕ Настоящее учебное пособие посвящено вопросам применения количественных методов в источниковедении массовых и нарративных источников. Сегодня, в конце 90-х гг. ХХ в., когда практика клиометрических исследований насчитывает более трех десятилетий и даже самые большие скептики-традиционалисты признали за количественными методами право на существование, методы эти остаются инструментарием лишь довольно узкого круга специалистов. Овладение математическими методами представляет по-прежнему значительные трудности. Российские историки не имеют специальных исторических журналов, на страницах которых рассматривались бы вопросы методики и техники исторических исследований, нет широкого доступа к современным компьютерам, практически отсутствуют пакеты специальных программ, обеспечивающих нужды историка. Не спасает положение и введение в университетский учебный план обязательного, но небольшого по объему, курса «Количественные методы в исторических исследованиях». Связано это как со слабым распространением в учебной практике гуманитариев компьютерной техники, так и с недостатком соответствующих учебных пособий. Вышедшее в 1984 г. учебное пособие «Количественные методы в исторических исследованиях», отражающее практику преподавания дисциплины на историческом факультете МГУ, где обучение студентов квантитативной истории ведется с середины 70-х гг. по двум самостоятельным курсам и поставлено на иную техническую базу, сразу стало библиографической редкостью. Кроме того, обширный раздел этого пособия, посвященный описанию основных методов математической статистики, довольно труден для неподготовленного студента-историка. Предлагаемое учебное пособие имеет тройное предназначение, оно содержит материал по трем читаемым на историческом факультете Калининградского университета курсам («Источниковедение», «Количественные методы в исторических исследованиях» и вводимому курсу «Методы математической статистики»). Итогом изучения названных курсов в рамках представленных в учебном пособии проблем должно стать овладение студентами минимумом знаний, необходимым для квалифицированного изучения трудов отечественных клиометристов и проведения собственных исследований на основе количественных методов. Структура учебного пособия диктовалась практикой чтения автором курса «Количественные методы в исторических исследованиях», традиционно делящегося на три части, в которых последовательно рассматриваются методологические проблемы применения количественных методов в исторических исследованиях; описываются основные методы математической статистики, используемые историками; характеризуются основные направления отечественных клиометрических исследований. Такая структура изложения удовлетворяет и задачам изучения проблем применения количественных методов в исторических исследованиях в двух других названных курсах. Однако, поскольку целью настоящего пособия является изучение применения количественных методов в источниковедении, первый и третий разделы пособия имеют более узкую проблематику, чем курс «Количественные методы». Методологические проблемы, освещаемые в первом разделе, не включают вопросы моделирования исторических явлений и процессов. В третьем разделе анализируются лишь работы отечественных клиометристов, посвященные решению собственно источниковедческих задач. Учебное пособие адресовано в первую очередь, студентам-историкам. Однако оно может быть полезно и более широкой аудитории историков-профессионалов, занимающихся клиометрическими исследованиями. Раздел 1. МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ПРОБЛЕМЫ 1.1. Математизация и компьютеризация исторического знания Современная наука характеризуется интенсивным процессом математизации и компьютеризации знания. Это обусловлено как успехами в развитии прикладной математики и вычислительной техники – «компьютерной революцией», приведшей к радикальному расширению возможностей интеллектуальной деятельности человека, так и состоянием самой науки, перед которой в последней четверти XX столетия остро встали проблемы систематизации, хранения и использования все увеличивающегося объема накопленной информации и совершенствования методов ее выявления, обработки и анализа. Информационный взрыв в науке усилил потребности обобщенного подхода в познании явлений объективного мира, что проявляется в тенденции к интеграции научного познания. На всех этапах развития науки существует две тенденции: с одной стороны, к детальному, углубленному, т.е. дифференцированному изучению явлений и процессов действительности, с другой стороны, к их целостному, системному, т.е. интегральному изучению. В определенные периоды та или другая тенденция выступает на первый план. Говоря о превалировании в современную эпоху тенденции к интеграции, надо иметь в виду, что эта тенденция осуществляется как синтез обобщенного и специализированного подходов к изучению реальности и сам процесс дифференциации исследований, продолжающий активно развиваться, идет все больше интегральным путем. Интегральные исследования имеют ряд уровней: 1) общенаучный, 2) междисциплинарный, 3) внутридисциплинарный. К числу проблем, решаемых на общенаучном уровне, относятся так называемые глобальные проблемы, требующие интеграции многих наук разного профиля: естественных, технических и общественно-гуманитарных (например, экологическая). Междисциплинарные исследования основываются на синтезе методов ряда наук, причем как наук одного типа (например, математическая физика, биохимия), так и разных типов (техническая эстетика, математическая лингвистика). Внутридисциплинарные исследования осуществляют межпроблемную интеграцию в рамках одной науки (в исторической науке к таким исследованиям относятся, например, этноисторические, социально-экономические, социально-политические). Интеграция научного познания основывается на синтезе теорий, понятий и методов различных областей науки, но может приводить и к необходимости создания новых теорий и общенаучных и межпроблемных методов исследования, универсализации языка науки. Это становится возможным лишь путем абстрагирования и формализации, высшим выражением которых является математизация научного знания. Математизация знания способствует осуществлению интегрального, целостного, системного подхода к изучению явлений действительности. Суть такого подхода в том, что исследуемый объект, явление или процесс рассматривается как некая целостная система с присущей ей структурой. Задача исследования при этом состоит в раскрытии строения и взаимосвязей, характеризующих эту структуру, и в выявлении их качественного своеобразия. Поскольку математика является наукой о структурах в их абстрактной форме, то решение подобных задач оказывается наиболее эффективным при использовании различных количественных и математических методов, составляющих структурный и функциональный анализы, в которых реализуются принципы системного подхода. Таким образом, потребность в математизации и компьютеризации научного знания диктуется прежде всего внутренними тенденциями развития современной науки, в том числе и науки исторической. Информационный взрыв, произошедший в науке в последние десятилетия, охватил и область исторического знания. Объем накопленных фактических данных неуклонно возрастает, ежегодно появляются тысячи трудов по различным вопросам отечественной и зарубежной истории. Расширение круга исследовательских задач ведет, в свою очередь, к необходимости привлечения новых конкретно-исторических данных и более эффективного использования накопленных знаний. Это ставит перед историками две задачи: 1) расширения источниковой базы исследований, 2) повышения информативной отдачи источников. Расширение источниковой базы осуществляется на основе вовлечения в научный оборот обширных комплексов массовых источников, характеризующих массовые явления и процессы исторической действительности. Массовые явления представляют собой совокупность исторических феноменов (объектов), с одной стороны, обладающих одинаковыми свойствами, а с другой - характеризующихся различной мерой этих свойств. Совокупности таких объектов составляют в большей или меньшей степени сложные системы с присущими им структурами, подверженными непрерывным колебаниям и изменениям. Массовые источники - источники, характеризующие такие объекты действительности, которые образуют определенные общественные системы с соответствующими структурами. Массовые источники отражают сущность и взаимодействие массовых объектов, составляющих эти системы, а следовательно, строение, свойства и состояние самих систем1. К массовым источникам относятся различные статистические материалы и обследования, делопроизводственная документация, систематизированные справочные материалы и др. Сама природа массовых источников предопределяет возможность и необходимость системного подхода и структурного и функционального анализа при их изучении - математизации исторических исследований. Кроме того, опыт использования ЭВМ при работе историков с массовыми источниками вызывает потребность в создании баз массовых исторических данных, банков машиночитаемой информации - компьютеризации исторического знания. С математизацией и компьютеризацией тесно связано и решение задачи повышения информативной отдачи источников, извлечения из них новой, скрытой информации, непосредственно не выраженной в конкретно-исторических данных. Анализ многообразных взаимосвязей, присущих явлениям исторической действительности, с помощью количественных и компьютерных методов обработки исходных данных позволяет перейти к более глубокому и точному раскрытию сущности исторических явлений и процессов, поднять уровень исторических исследований. Таким образом, применение количественных методов в исторических исследованиях отражает современный этап в развитии исторической науки, характеризующийся углублением процесса математизации и компьютеризации научного знания. 1.2. Сфера применения количественных методов Краеугольным камнем в вопросе применения количественных методов в исторических исследованиях является соотношение количественного и качественного анализа. Бытует ошибочное представление о том, что количественные методы противостоят качественным, при этом с последними нередко отождествляются традиционные, описательные методы исторического анализа. Это приводит либо к выводу о несостоятельности количественных методов как формальных в сравнении с качественными, либо к абсолютизации количественных методов, поскольку описательные несовершенны. В действительности же, чтобы раскрыть внутреннюю суть изучаемых явлений и процессов, необходим глубокий качественный, сущностно-содержательный анализ, он является ключевым в любом научном исследовании, какими бы методами оно не оперировало. Но раскрыть сущность исследуемых явлений и процессов можно лишь на основе имеющейся о них информации. Эта информация может выражаться и подвергаться обработке двумя способами: описательным и количественным. Таким образом, описательный и количественный анализ характеризуют явление, а качественный - сущность. Следовательно, речь может идти либо о сущностно-описательном, либо о сущностно-количественнном анализе, и альтернативой количественному анализу является не качественный, а описательный. Качественный анализ - это совокупность аналитических и синтетических процедур, имеющих целью выявление коренных свойств, основных закономерностей и особенностей возникновения и функционирования исследуемых объектов и явлений. Количественный анализ - это выявление и формирование системы численных характеристик изучаемых объектов, явлений и процессов действительности, которые, будучи подвергнуты определенной математической обработке, создают основу для раскрытия количественной меры соответствующего качества. Совершенно очевидно, что сущностно-количественный анализ обладает рядом преимуществ перед сущностно-описательным, поскольку он позволяет выявить количественную меру тех качеств, которые присущи изучаемым явлениям или процессам. Но в то же время не следует отрицать или недооценивать традиционные методы исследования. В зависимости от исследовательской задачи и характера конкретно-исторических данных те или иные из них могут быть определяющими, но чаще целесообразно их умелое сочетание. Теоретически количественные методы могут применяться при изучении любых явлений и процессов исторической действительности, поскольку всякому качеству присуще определенное количество. Однако переход к количественным методам осуществляется лишь тогда, когда наука «готова» к математизации - когда становится возможным измерение исторических явлений, что требует определенного теоретического уровня познания исследуемых явлений и процессов. «Математизация, таким образом, будет эффективной только тогда, когда математизируемая наука будет достаточно зрелой, обладающей сложившимся концептуальным аппаратом, т.е. в ней должны быть установлены на качественном уровне наиболее важные понятия, гипотезы, обобщения и законы»2. Существует три формы математизации научного познания: 1) численное выражение изучаемой реальности для выявления количественной меры соответствующих качеств; 2) построение математических моделей исследуемых явлений и процессов; 3) построение новых и выражение и анализ существующих научных теорий, т.е. формализация основных итогов самого научного знания. Основной формой математизации научного познания на современном этапе развития науки является моделирование изучаемых явлений и процессов. Моделирование основано на системном подходе и структурном и функциональном анализе. При этом строятся модели различной сложности – от моделей отдельных явлений до моделей обширных процессов объективной действительности. Применение количественных методов в отечественных исторических исследованиях связано с именем блестящего исследователя, крупного организатора науки академика Ивана Дмитриевича Ковальченко, основавшего отечественную школу квантитативной истории. Перу И.Д. Ковальченко принадлежит около 200 работ, включая 6 монографий, в последней из которых3 (удостоенной Государственной премии) он изложил целостную систему теоретико-методологических основ применения количественных методов исследования. Преждевременная смерть прервала его работу над очередной книгой, подводившей итог четырех десятилетий его размышлений над ключевыми вопросами аграрной истории России. Ведущим направлением квантитативной истории с начала 60-х гг. стала область социально-экономических (прежде всего – аграрно-исторических) исследований. Однако сегодня количественные методы применяются практически во всех сферах исторических исследований: социально-политических, историко-культурных, демографических, археологических; при этом наиболее впечатляющие успехи достигнуты в источниковедении (создание баз и банков машиночитаемых данных, изучение происхождения и авторства источников, проверка достоверности, репрезентативности и сопоставимости источников). Проблема заключается не о том, где можно применить количественные методы, а в том, как применить, чтобы получить действительное приращение знания. Основная цель исторического исследования, использующего количественные методы анализа, - получить новую, непосредственно не выраженную в исходных данных информацию. Историко-содержательный анализ этой информации должен дать новые знания об изучаемых явлениях и процессах. Успех здесь определяется тем, насколько логическая суть количественных методов соответствует внутренней логике самого явления или процесса. «Взаимопроникновение, синтез конкретно-содержательного, гуманитарного и формально-логического, математического подходов - вот тот узел, искусство завязывания которого при прочих равных условиях обеспечивает успех в применении математических методов в исторических исследованиях»4. 1.3. Основные этапы клиометрического исследования Историческое исследование, основанное на применении количественных методов, делится на несколько этапов: 1) постановка исследовательской задачи и формулировка содержательной гипотезы относительно ее разрешения; 2) отбор источников и формирование системы достоверных и репрезентативных конкретно-исторических данных; 3) выбор количественного метода, позволяющего формализовать содержательную гипотезу и дать четкую математическую постановку задачи; 4) математическая обработка и анализ количественных показателей; 5) интерпретация полученных результатов, подтверждение или опровержение выдвинутой гипотезы. На каждом из этих этапов необходимо соблюдать определенные конкретно-методологические принципы. Правильная постановка исследовательской задачи требует всестороннего подхода к изучаемым объектам, явлениям и процессам исторической действительности, рассмотрения их во всей сложности, взаимообусловленности и развитии. При этом важное значение имеет объективный анализ историографии, не допускающий проявления нигилизма или консерватизма по отношению к работам предшественников. Кроме того, постановка исследовательской задачи не должна исходить из стремления получить заранее заданный итог. Последнее особенно важно для клиометрических исследований, поскольку нередко именно с помощью математических методов с их сложным и не всем понятным аппаратом пытаются сделать «сенсационные» открытия, в корне переворачивающие все ранее существовавшие представления об изучаемых явлениях или процессах. После постановки исследовательской задачи происходит выявление исторических источников, содержащих данные, которые могут быть использованы для ее решения. Но прежде чем переходить к обработке и анализу этих данных, необходимо установить их достоверность и репрезентативность. Достоверность - точность измерения соответствующих признаков изучаемых явлений и процессов. Эта точность может варьировать от весьма приблизительных количественных оценок до полного соответствия действительным размерам явлений. Ошибка (погрешность) измерения - разница между величиной, полученной в результате измерения, и истинным значением признака. Ошибки измерения имеют различную природу, классифицировать их можно следующим образом: ошибки измерения / \ качественные количественные / \ ошибки регистрации ошибки исчисления / \ систематические случайные / \ преднамеренные непреднамеренные Ошибки измерения могут быть качественными, вызванными несостоятельностью или ограниченностью тех теоретико-методологических принципов, исходя из которых проводится измерение, и количественными, являющимися результатом неточности самих измерений, - собственно ошибками измерения. Решая вопрос о достоверности конкретно-исторических данных, исследователь в первую очередь должен выявить те общеисторические и статистико-математические теоретико-методологические принципы, на основе которых проводилось измерение и получены результаты, зафиксированные в исторических источниках. При этом теоретико-методологические посылки определяют не только адекватность самого измерения, но и последующую сводку первичных данных. Так, например, общеизвестно, что ценнейшие первичные материалы земской статистики в России в конце XIX - начале XX века были в значительной степени испорчены и обеднены в процессе пообщинных сводок. Собственно ошибки измерения делятся на ошибки регистрации количественных значений признаков и ошибки исчисления. Ошибки регистрации могут быть систематическими и случайными. Систематические ошибки являются следствием проявления определенных причин, которые чаще всего могут быть установлены. При этом систематические ошибки измерения бывают преднамеренными (например, систематическое занижение прибыли и завышение расходов промышленниками) и непреднамеренными, связанными с округлениями и трудностью восстановления по памяти точных данных. Случайные ошибки регистрации вызываются самыми различными причинами (небрежность и невнимательность регистраторов, неисправность измерительных приборов, несовершенство методов измерения), они имеют разнонаправленный характер (показатели то завышаются, то занижаются) и при большом числе наблюдений взаимопогашаются. Ошибки исчисления возникают при обработке количественных данных в результате многократных вычислительных операций с неточными исходными показателями, замены точных расчетов приближенными, многократных округлений и т.д. Таким образом, для выявления достоверности используемых количественных данных необходима проверка их точности путем определения ошибки измерения. Однако практически установление числового значения ошибки измерения представляется довольно сложным, а порой просто невозможным в силу отсутствия необходимых сведений. Тем не менее исследователь должен стремиться к выявлению всех возможных ошибок и их природы и хотя бы приблизительной оценке их величины. Степень точности используемых количественных показателей должна давать возможность проведения сопоставлений и выявления различий в количественной мере изучаемых признаков. Так, например, сравнивая доходы от земледелия двух крестьянских дворов х=100 р. и у=110 р., предположим возможность ошибки в сведениях в пределах 10%. Тогда доходы первого двора будут находиться в пределах 90<х<110 р., а второго двора: 99<у<121 р. Очевидно, что для установления различий в доходах этих двух дворов такая ошибка слишком велика. Лишь при ошибке в 4% и менее можно утверждать, что доходы второго двора превышают доходы первого (96<х<104 р., 105,6<у<114,4 р.). Для определения достоверности конкретно-исторических данных, зафиксированных в источниках, необходимо установить: - каковы были представления о сущности изучаемых явлений в период создания исторических источников; - кто (учреждение или лицо) и с какой целью проводил сбор; - по какой программе проводился сбор; - как был организован сбор; - откуда поступали сведения; - кто непосредственно собирал их; - как обрабатывались и обобщались первичные данные; - какова была система проверки данных и т.д. Ясно представляя себе недостатки данных, следует искать пути повышения их информативной отдачи. При этом важно иметь в виду, что многие количественные показатели, отличающиеся значительными погрешностями, которые нельзя использовать для характеристики абсолютных значений изучаемых признаков, могут быть основой для получения весьма точных относительных сравнительных данных. Кроме выявления достоверности конкретно-исторических данных, необходимо решить вопрос об их репрезентативности, представительности. Качественная репрезентативность определяется тем, в какой мере показатели, на основе которых изучаются соответствующие явления и процессы, отражают именно те черты и свойства, которые характеризуют внутреннюю суть этих явлений и процессов. Поэтому важно на основе содержательной интерпретации исследовательской задачи отобрать именно такие, представительные, показатели, без которых нельзя правильно раскрыть суть исследуемых явлений и процессов. При этом в исследовании, основанном на привлечении источников, содержащих большое число данных, эффективным является выявление наиболее существенных из них путем предварительной экспериментальной обработки небольшой выборочной совокупности объектов. Количественная репрезентативность выражается в том, что показателей должно быть достаточно для получения надежных, т.е. имеющих необходимую точность, численных значений признаков, характеризующих изучаемые явления и процессы. Когда исследователь имеет данные, характеризующие все объекты изучаемой совокупности, и подвергает их сплошной обработке, проблемы количественной репрезентативности показателей не существует. Однако, как правило, историк имеет дело либо со слишком большим объемом данных, которые трудно подвергнуть сплошной обработке, либо с немногими сохранившимися сведениями. В том и другом случае он работает с выборочными данными: либо с собственно выборкой, сформированной самим исследователем, либо с так называемой «естественной выборкой». Вопрос репрезентативности выборочных данных решается с помощью хорошо разработанного в математической статистике выборочного метода. В основе его лежит положение о том, что репрезентативными являются случайные выборки, т.е. такие выборки, при формировании которых каждый объект изучаемой совокупности имеет одинаковый шанс попасть в выборку. Выборочный метод представляет различные способы формирования случайных выборок, однако пока не существует достаточно эффективных математических способов проверки случайности «естественных выборок». Историк в этом случае должен, опираясь на традиционные исторические методы анализа, выяснить историю возникновения и судьбу данных естественной выборки, условия их хранения, причины утраты части сведений, равномерность охвата сохранившимися данными исследуемой совокупности объектов в пространстве и во времени и т.д. Некоторые методы проверки случайности «естественных выборок» можно найти в фундаментальном труде И.Д.Ковальченко «Русское крепостное крестьянство в первой половине XIX века» (М., 1967). В России, до появления сплошных обследований крестьянских хозяйств в конце XIX в., описания крестьянских хозяйств охватывали лишь отдельные помещичьи имения. Так, по русской крепостной деревне первой половины XIX в. в вотчинных фондах содержатся подворные описи, которые охватывают всего несколько сот помещичьих имений из более чем 50 тыс. имений. В большинстве имений подворные описания не составлялись вообще, а из составленных описей сохранилась лишь небольшая часть. Для решения вопроса о репрезентативности этой «естественной выборки» И.Д.Ковальченко изучает историю происхождения и судьбу описей. Он устанавливает, что составление подворных описей крестьянских хозяйств чаще всего (даже в тех имениях, где они велись более или менее регулярно) было связано с различными случайными обстоятельствами (переход имения к новому владельцу, составление обзоров владений, проверка деятельности вотчинной администрации, изменение форм эксплуатации крестьян и размеров их повинностей и т.п.). Поскольку подворные описи имели практическую ценность в течение всего нескольких лет, т.к. менялись положение крестьян и состояние их хозяйств, то вся последующая их судьба зависела от множества случайных факторов. Кроме того, описи достаточно равномерно охватывают всю совокупность помещичьих имений в пространстве и во времени - на каждую губернию, входившую в зону размещения русского крепостного крестьянства, приходится по несколько описей, и они охватывают начало и середину века (10-20-е и 40-50-е годы XIX в.). Все это позволяет автору на содержательном уровне делать вывод о репрезентативности исследуемой «естественной выборки». После формирования системы достоверных и репрезентативных конкретно-исторических данных выбирается количественный метод, позволяющий решить поставленную задачу. Главным требованием, предъявляемым к выбранному методу, является его адекватность сущности изучаемых явлений и процессов. Для решения вопроса об адекватности необходимо, ясно представляя себе логическую суть количественного метода, соотнести ее с логикой самого явления. Для этого исследователь должен сначала теоретически определить содержательную суть изучаемого явления и пути решения поставленной задачи, а затем выявить те количественные методы, которые наиболее пригодны для их реализации. Так, например, изучая внутреннюю структуру помещичьего хозяйства Европейской России в пореформенную эпоху5, исследователи сначала дали четкое теоретическое описание двух крайних вариантов организации помещичьего хозяйства – капиталистического и отработочного. Структура капиталистически организованного помещичьего хозяйства должна была характеризоваться взаимозависимостью и тесной сбалансированностью его компонентов, тогда как структура отработочного хозяйства такой сбалансированности иметь не должна. В соответствии с этой гипотезой выбирался метод исследования – корреляционный анализ, поскольку он позволяет выявлять тесноту взаимосвязи признаков. Построение корреляционной модели помещичьего хозяйства и ее анализ должны были ответить на вопрос о господстве капиталистической или отработочной системы в помещичьем хозяйстве России. Методика эта оказалась достаточно эффективной для раскрытия сути внутреннего социально-экономического строя помещичьего хозяйства. Успех математической обработки и анализа количественных показателей на основе выбранного метода определяется корректностью применения математического аппарата. Поскольку математические методы имеют свой диапазон применения, необходимо учитывать те условия и ограничения, которые они предполагают. Так, например, многие методы математической статистики требуют проверки нормальности распределения количественных признаков, выявления случайности выборочных данных, определения вида функциональной зависимости между признаками и т.п. Наконец, заключительной стадией клиометрического, как и любого другого, исследования является интерпретация полученных результатов. Определяющее значение здесь имеет уровень качественного, сущностно-содержательного анализа. От общей исторической эрудиции исследователя зависит корректность и глубина выводов, подтверждающих или опровергающих выдвинутую содержательную гипотезу, и определение дальнейших перспектив исследования. |