מטרות למידה
בסוף פרק זה, תוכל:
- קרא והבין טבלת רגרסיה סטנדרטית כתבי עת נפוצים במדעי המדינה
- הבן את הביטויים המספריים בטבלת רגרסיה, כולל המקדם, שגיאת התקן ורמת הביטחון
מדענים פוליטיים מציגים לעתים קרובות את התוצאות האנליטיות של המחקר בטבלה. בנוסף, לא מעט מאמרים או ספרים יכללו לעתים קרובות גם סטטיסטיקות סיכום, בדרך כלל לפני הצגת הניתוח שלהם. הסעיפים הקודמים ציידו אותך במידע מספיק כדי לסקור במדויק נתוני ניתוחים שפורסמו בכתבי עת שונים. אולם כפי שהוזכר לאורך ספר זה, התקדמות מתודולוגית היא תכונה במדע המדינה, במיוחד בקידום גישות כמותיות. חוקרים ישאלו לעתים קרובות טכניקות מדיסציפלינות אחרות, במיוחד אלה עם חידות או בעיות משיקות, כגון כלכלה או פסיכולוגיה. כמו כן, הם יבקשו לשלב התפתחויות חדשות של סטטיסטיקאים ו/או מתמטיקאים בדוגמנות פורמלית או בתורת המשחקים.
שוב, למרות שחלק מהחוקרים במדעי המדינה משתמשים במודלים מתמטיים של התנהגות או שהחלו להשתמש במתודולוגיה ניסיונית, מחקר כמותי במדעי המדינה מסתמך במידה רבה על שיטות תצפית. לאחר שהמידע מקודד ומסודר למערכי נתונים, מדעני המדינה ישתמשו לעתים קרובות בסוג של ניתוח רגרסיה. למרות שסוג זה של ניתוח כמותי הוא הגישה הנפוצה ביותר, דיון מעמיק על רגרסיה וטכניקות סטטיסטיות אחרות הוא מעבר להיקף פרק זה וספר הלימוד. עם זאת, אנו מאמינים כי בכל זאת חשוב להכיר לך הבנה בסיסית של טבלה סטטיסטית במאמר בכתב עת, וכיצד מוצגות בדרך כלל תוצאות אנליטיות של מחקר כמותי.
כדי לחזור, תלמיד זקוק לחשיפה והכשרה נוספת בשיטות כמותיות על מנת לפרש כראוי טבלת תוצאות שנוצרה על ידי ניתוח סטטיסטי רגרסיה. עם זאת, ישנם כמה אלמנטים בטבלת רגרסיה המצדיקים דיון בחלק זה שכן סטודנטים למדעי המדינה יידרשו לקרוא טבלאות כאלה במאמרים שהוקצו להם בכיתה. עם זאת, עוד לפני שתלמיד מתחיל בניתוח טבלת רגרסיה, תחילה עליה לזהות את הקשר הסיבתי הנבדק במאמר. במילים אחרות, המשימה הראשונה בניתוח טבלת תוצאות סטטיסטיות היא לזהות את משתני התוצאה (התלויים) ואת המשתנים המסבירים (הבלתי תלויים). בתהליך הזיהוי, צריך גם להבין כיצד מכמת/נמדד כל משתנה (ראה סעיף 8.1). כמו כן, חשוב לזהות את המודל הסטטיסטי הנאמד. שוב, כל הדיון הזה הוא מעבר להיקף הפרק הנוכחי. אנחנו רק רוצים לגרום לך להיות מודע לכך שיש הרבה דברים שצריך לקחת בחשבון כשמסתכלים על טבלת רגרסיה.
המספר הראשון שיש להבין בטבלת הרגרסיה לעיל נקרא מקדם. מקדמים מודיעים לקורא על אופי הקשר בין התוצאה למשתני ההסבר. לכל מקדם יש סימן חיובי או שלילי. סימן שלילי מציין קשר הפוך עם משתנה התוצאה. במונחים פשוטים יותר, אם הערך של מקדם עולה, אז הערך של משתנה התוצאה יורד. לעומת זאת, סימן חיובי על מקדם פירושו כי עלייה בערך המקדם גורמת לעלייה בערך התוצאה. מבחינת ההגדרה המהותית של מקדם, או מה המשמעות של הקשר הזה, הפוך או חיובי, באמת יהיה תלוי במודל הסטטיסטי ששימש במחקר.
המספר השני, ממש מתחת למקדם בסוגריים הוא שגיאת התקן. באתר שימושי מאוד של סטיבן מילר ("קריאת טבלת רגרסיה: מדריך לסטודנטים" 2014), הוא מציין כי "שגיאת התקן היא [הערכה] של סטיית התקן של המקדם". זה עוזר לנו להבין עד כמה שני המשתנים מתואמים. וזה אומר לנו עד כמה ההערכה עלולה להיות שגויה מכיוון שהיא לוכדת כמה אי וודאות יש לנו במודל. ככל ששגיאת התקן גבוהה יותר, כך המודל חלש יותר ביחס למשתנים. המשמעות היא שאיננו בטוחים אם המתאם, או הקשר בין המשתנים, בטוח ככל שהוא עשוי להופיע. לבסוף, החוקרים משתמשים בשגיאת התקן כאשר הם מחפשים לשפר את וודאות הממצאים.
קבוצת המספרים השלישית שיש לקחת בחשבון נמצאת בתחתית טבלת הרגרסיה. אלה רמות הביטחון עבור כל מקדם. רעיון הביטחון דומה מאוד למושג המשמעות הסטטיסטית או רמות האלפא שהוצג בסעיף 8.3. בדרך כלל במדעי החברה, החוקרים משתמשים בכוכביות (*) כדי לדווח על רמת המשמעות. מקדם עם כוכבית אחת "*" מצביע על כך שלקשר בין התוצאה לאותו משתנה מסוים יש ביטחון של 90%. בנוסף, שתי כוכביות "**" מציינות 95% ושלוש כוכביות מסמלות 99% ביטחון בהתאם. רוב התוכנות הסטטיסטיות, כולל Stata, R, SPSS ו- SAS, מדווחות אוטומטית על רמת המובהקות של משתני ההסבר. אם למקדמים אין כוכבית כלל, פירוש הדבר שהמודל לא הצליח להבחין אם הקשר בין התוצאה למשתנים היה חשוב. במקום זאת, זה יכול להיות תוצאה של גורמים אקראיים או שיטתיים. במקרה זה, החוקרים ידווחו כי מקדמים אלה ללא כוכביות היו חסרי משמעות סטטיסטית.
לבסוף, זכור כי בטבלת רגרסיה יכולים להיות לא מעט אינדיקטורים מספריים נוספים המדווחים. בנוסף, מגוון הנתונים הסטטיסטיים אלה ישתנו בהתאם למודלים המנוצלים. יתר על כן, חוקר עשוי לכלול בדיקות אבחון נוספות, לעתים קרובות כדי להבטיח את החוסן של המודל. כפי שצוין לעיל, על מנת שתלמיד ירגיש מצויד במלואו להיות "צרכן" של מחקר פוליטי כמותי, תידרש שיטה כמותית נוספת וקורסים סטטיסטיים. עם זאת, אנו מקווים כי לכל הפחות פרק זה עורר את התעניינותך בגישה כמותית למחקר פוליטי.
