Политическая наука №1 / 2018. Коллектив авторов
Читать онлайн книгу.
к нулю, как это и должно быть.
Вообразим теперь, что за дело возьмется специалист в области статистики. Как только он установит направленность связи, все дальнейшие логические рассуждения покажутся ему излишними. Он попытается прыгать только лишь на «наблюдательной» ноге, как это показано на рисунке 3. Здесь он даже откажется от визуализации. Он загрузит сырые данные для построения регрессии, не обращая внимания на тот факт, что сама структура данных нелинейна. Без визуализации как он это узнает?17 Его компьютерная выдача покажет отрицательный знак для коэффициента наклона. Это подтвердит его предсказание о направлении связи, и это все, что такой специалист нацелен получить18.
Но постойте! Какой срок жизни правительства его регрессионная прямая отмерит в случае очень большого числа партий? Его нисходящая прямая предскажет отрицательную продолжительность жизни правительства, если число партий станет действительно большим. Это нелепо. Он не задается базовым вопросом: «Имеет ли данный результат смысл?»
Я вижу, как такие нелепые регрессии публикуются постоянно. Забывая о логическом мышлении, социальные исследователи слишком часто идут по легкому пути, подгоняя сырые данные к прямой линии или же к любому другому стандартному формату, базирующемуся на статистических или иных «модных» основаниях19. Дорогие коллеги, если мы как ученые хотим всерьез воспринимать нашу профессию – политическую науку, мы не должны публиковать такие нелепости. Нам не следует этого делать, чтобы действующие политики воспринимали нас всерьез.
Рак пожирает социальные науки. Готовые компьютерные программы дают возможность людям, не обладающим широким пониманием математики, «вымучить» кучу бессмысленных регрессионных анализов и подобных вещей, чтобы претендовать на научность. Сама же идея логических моделей опровергается в том случае, если регрессионный выход (output) будет назван «эмпирическими моделями».
Заметьте, это не просто нелепость «мусор загрузил, мусор выгрузил». Это куда хуже. Нередко мы загружаем ценные данные, а на выходе получаем тот же самый мусор. Почему? Потому что данные не были должным образом преобразованы (с использованием логического мышления), прежде чем они были загружены в компьютер.
Рис. 3.
Сегодня социальные науки пытаются скакать на одной ноге, «наблюдательной» [Taagepera, 2015]
Вместо того чтобы использовать статистику как инструмент, мы превращаем ее в подобие религиозной литургии. Слишком много рецензентов научных журналов выступают ревностными служителями такой религии. Они навязывают исполнение ее ритуалов даже тем исследователям, которые далеки от нее. Это одна из причин того, почему политология от своей полной «не-научности» переходит к «псевдонаучности»20.
Поймите правильно: статистические методы
Он может сделать еще хуже. Он может включить полдюжины контрольных переменных, которые могут правдоподобно влиять на продолжительность жизни правительства: состояние экономики, левая или правая партия, публичная поддержка премьер-министра и т.д. Каждая из них может незначительно «отобрать» влияние числа партий, которое в полной мере уменьшается, когда мы вычитаем
Специфические количественные предсказания легко могут оказаться неверными при ближайшем рассмотрении; даже когда существует поддержка широкого направления изменений. Напротив, слишком много исследований в политологии находится в «безопасности» при попытке доказать их ложность, так как они только и предсказывают широкое направление изменений, оставляя его точное значение неопределенным.
Это единственное предложение действует как громоотвод, если опустить слово «часто». Как говорится в одном комментарии к рабочему варианту данной статьи: «Как таковое, оно хорошо применимо к политологии (особенно до недавнего времени), но неприменимо к другим дисциплинам в области социальных наук, например, к экономике, где лог-логарифмические и линейно-логарифмические модели являются обычным делом, и где пробит-, логит- и другие нелинейные
Существует также множество других методологических проблем [Taagepera, 2008]. Одна из них – это то, что стандартная линейная регрессия является лишь базовым объяснением всех возможных связей, потому что линейная регрессия всегда направлена: наилучшие оценки МНК модели