СТАТИСТИКА И СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ

(statistics and statistical analysis) — сбор и математический анализ числовых данных (например, переписи или социальных обзоров). Это предполагает описание и вывод. Описательная статистика включает: (а) организацию данных с помощью мер центральной тенденции и мер дисперсии, графических представлений (например, гистограмм и круговых диаграмм); (б) использование измерений "ассоциации" между переменными (например, корреляцию и регрессию). Инференциальная статистика применяет теорию вероятности и случайное осуществление выборки (см. Случайная выборка) для перенесения выводов из выборочной совокупности на большее население (см. Проверка значимости). В статистическом анализе данного типа повторяющиеся явления (например, бросание монеты) могут соответствовать основной вероятностной модели. Таким образом, оценка — это "наилучшее предположение" об особенностях населения, которое получено из выводов, сделанных из выборочной совокупности, и к которому прилагается степень вероятности того, что она верна. Современный статистический анализ уходит корнями в труды таких теоретиков 18-го столетия, как Лаплас, Пуассон и Гауе, и в работы ранних социальных статистиков XIX в., типа Кетле. Однако особую важность имеют работы Френсиса Гальтона (1822—1911), который сформулировал понятие нормального распределения, а также популяризировал "коэффициент корреляции" . Карл Пирсон (1859—1936) — студент Гальтона — добавил понятия "пригодного соответствия" (см. Кси—квадрат), а У.С. Госсет (1876—1937) разработал непараметрическую статистику для ситуаций, в которых пропорция или интервальные уровни измерения  (см. также Критерии и уровни измерения) не могут применяться к малым выборочным совокупностям. Тесты значимости были добавлены к арсеналу методов Рональдом Фишером (1890—1962). Важным прогрессом в последние десятилетия стало появление высокоскоростной и ныне широко доступной компьютерной технологии, устранившей многие из трудных однообразных операций по статистике (см. Статистический пакет для социальных наук (СПСН) и мини-учет). Однако одно из неудобств этого достижения состоит в том, что оно иногда поощряет статистические методы, понятные лишь наполовину, приводя тем самым к необоснованным выводам. Хотя статистический анализ хорошо освоен и стал важным дополнением ко многим дисциплинам, он был подвергнут значительной критике, особенно Селвином (1958), поскольку требования к проведению тестов значимости редко соблюдаются в социальных науках. Существуют также известные расхождения в представлениях внутри дисциплины статистики, например, между ортодоксальной и бэйсовской статистикой (см. Теорема байеса).

Ср. Математическая социология.