8.1: מהן שיטות כמותיות

Last updated
Save as PDF

Page ID: 207097

\( \newcommand{\vecs}[1]{\overset { \scriptstyle \rightharpoonup} {\mathbf{#1}} } \) \( \newcommand{\vecd}[1]{\overset{-\!-\!\rightharpoonup}{\vphantom{a}\smash {#1}}} \)\(\newcommand{\id}{\mathrm{id}}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\) \( \newcommand{\kernel}{\mathrm{null}\,}\) \( \newcommand{\range}{\mathrm{range}\,}\) \( \newcommand{\RealPart}{\mathrm{Re}}\) \( \newcommand{\ImaginaryPart}{\mathrm{Im}}\) \( \newcommand{\Argument}{\mathrm{Arg}}\) \( \newcommand{\norm}[1]{\| #1 \|}\) \( \newcommand{\inner}[2]{\langle #1, #2 \rangle}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\) \(\newcommand{\id}{\mathrm{id}}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\) \( \newcommand{\kernel}{\mathrm{null}\,}\) \( \newcommand{\range}{\mathrm{range}\,}\) \( \newcommand{\RealPart}{\mathrm{Re}}\) \( \newcommand{\ImaginaryPart}{\mathrm{Im}}\) \( \newcommand{\Argument}{\mathrm{Arg}}\) \( \newcommand{\norm}[1]{\| #1 \|}\) \( \newcommand{\inner}[2]{\langle #1, #2 \rangle}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\)\(\newcommand{\AA}{\unicode[.8,0]{x212B}}\)

מטרות למידה

בסוף פרק זה, תוכל:

להבין מהן שיטות כמותיות
למד את ארבעת סולמות המדידה של סטיבן
שלט בהבדלים בין מקרים, קידוד ומשתנים

כפי שהוזכר בפרק השני, שיטות כמותיות מוגדרות על ידי פליק (2018) כ"מחקר המתעניין בתדרים והפצות של נושאים, אירועים או פרקטיקות על ידי איסוף נתונים סטנדרטיים ושימוש במספרים וסטטיסטיקה לניתוחם". שוב, המשמעות של זה היא שמדענים פוליטיים פותרים חידות באמצעות ניתוח מתמטי או מדידה מתמטית מורכבת. זה שונה משימוש בשיטות איכותיות שבהן מקור הראיות העיקרי המשמש לפתרון חידה הוא השימוש במילים. כאשר משתמשים בשיטות כאלה, אנו פונים לעתים קרובות להערכת ראיות בצורה של מילים. כאמור בפרק השביעי, אנו יכולים להשתמש בראיונות וקבוצות מיקוד, מחקר ארכיוני ואפילו אתנוגרפיות דיגיטליות כדי להבין את העולם. בהתחשב בכך, שיטות כמותיות הן פשוט שימוש במספרים כדי להסיק מסקנות ולא מילים.

במדע המדינה, ניתוחים סטטיסטיים של מערכי נתונים הם השיטה הכמותית המועדפת. זה התפתח בעיקר מהגל ההתנהגותי במדעי המדינה שבו החוקרים התמקדו יותר באופן שבו אנשים מקבלים החלטות פוליטיות, כגון הצבעה בכל בחירות, או כיצד הם עשויים להתבטא אידיאולוגית. זה כרוך לעתים קרובות בשימוש בסקרים לאיסוף ראיות בנוגע להתנהגות אנושית. משיבים פוטנציאליים נדגמים באמצעות שאלון שנבנה כדי לעורר מידע בנוגע לנושא. כאשר אנו משתמשים בבוחרים כדוגמה, אנו עשויים לפתח סקר השואל את האזרחים אם הם רשומים להצביע, אם הם מתכוונים להצביע ולאיזה מועמד לתפקיד הם עשויים להצביע. לאחר מכן מקודדים בחירות המשיבים, בדרך כלל באמצעות סולם מדידה, ולאחר מכן הנתונים מנותחים לעתים קרובות בעזרת תוכנה סטטיסטית. חוקרים בודקים מתאמים בין המשתנים שנבנו לראיות התומכות בהשערותיהם בנושא.

עם זאת, שיטות כמותיות חורגות מעבר לניתוחים סטטיסטיים של מערכי הנתונים של הסקר. מודלים פורמליים הם שיטה אחת כזו. במודלים פורמליים, מדעני המדינה מנסים להבין ייצוגים של מוסדות פוליטיים ובחירות פוליטיות בתקציר. בהסתמך על לוגיקה וסיבתיות, חוקרים אלה מבטאים קשרים בין מושגים ומשתנים במונחים מתמטיים. לעתים קרובות הם משתמשים בהצהרות מדויקות, שנכתבו כמשוואות, בהן ניתן לשכפל את התוצאות, כמעט תמיד באמצעות הוכחה מתמטית. דוגמנות התנהגותם של אנשים או מוסדות הוכחה כמועילה למדי במדעי המדינה, במיוחד בצד היישומי של מדעי המדינה: קביעת מדיניות ציבורית. בתחום זה, נבחרי ציבור ומומחי נושא עובדים יחד לפיתוח תוכניות שיכולות להועיל לחברה. לעתים קרובות לא ניתן להבחין בהשפעה של תוכנית עד ליישום התוכנית. עם זאת, מודלים רשמיים יכולים לסייע בהקרנה או בחיזוי השפעות התוכנית לפני היישום, מה שיכול לסייע לקובעי המדיניות מאוד.

בהתחשב בכך ששיטות כמותיות במדעי המדינה כוללות לעתים קרובות ניתוח מערכי נתונים, הוא מכונה לעתים קרובות ניתוח גדול n, כאשר ה- "n" מייצג מספר. לכן, יש לנו ניתוח של מספר רב של מקרים, שוב לעתים קרובות התאספו כמו קבוצות של נתונים. המקרים הם האנשים, המקומות, הדברים או הפעולות (נושאים) הנצפים בפרויקט מחקר. לעתים קרובות הם גם יחידת הניתוח. יחידות ניתוח של "מי" או "מה" שאתה מנתח עבור המחקר שלך. לכן, עבור ניתוחים גדולים של סקרים, כל מקרה יכול להיות מורכב ממשיב אחד לסקר, או מאדם אחד. לחלופין, מקרים יכולים לכלול הקלטה של פעולות בודדות שננקטו. עבור ניתוחים כמותיים של מוסדות, מקרים יכולים לכלול אנשים, כגון סנאטורים או נציגים, או החלטות שהתקבלו על ידי מחוקקים ו/או קובעי מדיניות.26

זכור כי מקרים ונתונים שזורים זה בזה, אך לא אותו דבר. כל מקרה יכול לייצר נקודות נתונים רבות. לדוגמה, כל משיב בסקר יכול לענות על מספר שאלות, מה שעלול להוביל לכמות גדולה של איסוף נתונים. בנוסף, במחקרים תצפיתיים, שבהם חוקרים צופים ומתעדים את פעולותיהם של אנשים, יכולות להיות גם שפע של נקודות נתונים (Diez, Barr ו- Cetinkaya-Rundel 2012) .27

מכיוון שניתוחים סטטיסטיים של מערכי נתונים הם השיטה הכמותית הפופולרית במדעי המדינה, טוב להבין כיצד פועלים ניתוחים כאלה. ראשית, חשוב להבין שבניתוחים מסוימים יש להפוך מילים למספרים. בכך אנו מתכוונים כי יש להמיר את כל התגובות המופיעות בסקרים לביטויים מספריים, או לערך, כדי שיתבצע ניתוח. לעתים קרובות אנו מתייחסים לזה כאל קידוד. קידוד חיוני ליצירת משתנים לניתוח בכל מחקר כמותי. משתנה מוגדר על ידי Hatcher (2013) כבעל "מאפיין כלשהו של תצפית שעשוי להציג שני ערכים או יותר במערך נתונים".

בניתוחים אחרים, ייתכן שלא יהיה צורך בקוד. הנתונים עצמם כבר בצורה מספרית ויוצרים את המשתנה ללא שינויים. דוגמה יכולה להיות מכשיר סקר ששואל את המשיב אם תרם כסף לקמפיין ומה הסכום. מכיוון שתרומות הקמפיין נמדדות בדולרים, ייתכן שלא יהיה צורך בקוד מכיוון שהסכומים מייצגים נקודות נתונים בודדות עבור אותו משתנה.28 בדוגמאות אחרות, המשיבים עשויים להתבקש לדרג את עצמם או פריט/פעילות כלשהי בסולם של 1-5. כתוצאה מכך, ניתן היה להביא ישירות כל תגובה ומספר מקביל, כמו תרומות הקמפיין לעיל. או שחוקרים יכולים לקודד מחדש את נקודות הנתונים, במקרים מסוימים לשנות את אופן הניתוח של המשתנה, או אפילו ליצור משתנים חדשים לחלוטין.

כדי להבין טוב יותר כיצד משתנים עובדים, אנו מתייחסים לארבעת סולמות המדידה המשמשים לעתים קרובות סטטיסטיקאים. בספרו על ניתוח נתונים, Hatcher (2013) מספר על מערכת סיווג זו, המועתקת בחלקה להלן בטבלה 8.1. סולמות אלה מסייעים לחוקרים לקבוע אילו טכניקות סטטיסטיות יהיו הנכונות ביותר לשימוש לניתוח הקשרים בין משתנים, שכולם נמדדים, מקודדים ונבנים בצורה שונה,

טבלה 8-1: ארבעת סולמות המדידה של סטיבן
סוג המדידה	הגדרה*	דוגמא
סולם נומינלי	מזהה את הקבוצות שאליהן משתתף שייך; אינו מודד כמות או כמות	זהו משתנה המסווג משיב. דוגמה יכולה לכלול זיהוי מפלגות פוליטיות, כאשר המרחק בין המשתנים אינו חשוב
סולם סדיר	הנושאים ממוקמים בקטגוריות, והקטגוריות מסודרות לפי כמות או כמות של המבנה הנמדד. עם זאת, המשתנים אינם שווים זה מזה.	זהו משתנה שנבנה מסולם סדיר, או דירוג משתנים. דוגמה יכולה לכלול שאלת תלמידים בסולם של 1-5 עד כמה הם ליברליים. משתנים סדירים בנויים בדרך כלל משאלת סקר אחת בלבד, או מפריט בודד. לפיכך, המרחק בין הבחירות (1 עד 5) אינו בהכרח שווה.
סולם אינטרוולים	משתנה כמותי בעל תכונה של מרווחים שווים, אך אינו בעל אפס אמיתי	זהו משתנה שנבנה מסולם ליקרט, או כאשר משתמשים במספר שאלות סקר ליצירת ציון, או מספר פריטים. דוגמה לכך היא לבקש מהתלמידים להשלים מספר שאלות סקר בנוגע לאידיאולוגיה שלהם בקנה מידה של 1-5. התשובות מסתכמות ומחולקות במספר השאלות, ומספקות ציון יחיד היכן התלמיד ממוקם אידיאולוגית.
סולם יחס	משתנה כמותי מרווח המציג אפס אמיתי	זהו משתנה שיש לו מרווחים שווים בין התגובות או הציונים, אך כולל גם אפשרות אפס המצביעה על כך שלא נמדדה כמות של המבנה.

*הגדרות שנלקחו ישירות מהאצ'ר (2013)