ВЕРОЯТНОСТНАЯ ПРИРОДА ДАННЫХ

- свойство данных, состоящее в том, что каждому интересующему исследователя событию можно приписать нек-рую вероятность (см. Теория вероятностей, Распределение вероятностей). Если в качестве события выступает значение признака (см.), то В.п.д. означает возможность рассмотрения этого признака как величины случайной (см.). Чаще всего наличие этого свойства связано с возможностью интерпретации социологом наблюдений как выборки из нек-рой генеральной совокупности. Такая интерпретация оправданна, если можно хотя бы мысленно представить себе возможность многократного повторения каждого рассматриваемого наблюдения в рамках одного и того же реального комплекса условий. Подобные ситуации могут быть описаны в рамках той или иной вероятностной модели исходных данных. Соответствующие статистич. гипотезы часто наз. гипотезами о В.п.д. Для статистич. обработки данных в таких случаях применяются классические математико-статистич. методы: методы статистич. оценивания (неизвестных) параметров, методы статистич. гипотез проверки и т. п. В социологич. исследованиях данные нередко имеют вероятностную природу. Если указанные условия не выполняются, то все равно можно применять традиционный математико-статистич. аппарат, однако соответствующие параметры будут характеризовать природу и структуру только реально анализируемых данных. При этом мы столкнемся с серьезными методич. трудностями: в процессе интерпретации исходных статистич. данных как выборки из нек-рой (теоретически домысливаемой) генеральной совокупности; при использовании вероятностных моделей для построения и выбора наилучших методов статистич. обработки; при вероятностной интерпретации выводов, основанных на статистич. анализе исходных данных. Другими словами, различие описываемых подходов проявляется в способе обоснования выбора алгоритма и в интерпретации получаемых статистич. выводов: в первую очередь исследователь основывает свой выбор на допущениях о вероятностной природе исходных данных и использует эти же допущения при вероятностной интерпретации получаемых выводов; во втором случае исследователь не располагает никакими априорными сведениями о вероятностной природе исходных данных и при обосновании выбора алгоритма и интерпретации рез-тов опирается на соображения содержательного характера. Лит.: Тутубалин В.Н. Границы применимости (вероятностно-статистические методы и их возможности). М., 1977; Алимов Ю.И. Альтернатива методу математической статистики. М., 1979; Айвазян С.А., Енюков И.С, Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика: основы моделирования и первичная обработка данных.  М., 1983. Ю.Н. Толстова