Стремительное развитие производительных сил, науки и культуры, две мировые войны, обострение классовых противоречий, социальные революции, национально-освободительное движение не могли не сказаться на развитии статистики в XX в. Статистика стала всеобъемлющей. Известный английский специалист $' в области экономической статистики У. Дж. Рейхман (р. 1920) пишет: «Мы живем в век статистики. Едва ли не в каждом своем аспекте явления природы, а также человеческая и прочая деятельность поддаются сейчас измерению при помощи статистических показателей» (Рейхман У. Дж. Применение статистики. М., 1969. С. 11). . В процессе эволюции капиталистического общества все полнее раскрывалась роль статистики на всех уровнях экономической деятельности — предприятия, региона, отрасли, государства. Статистическое моделирование и прогнозирование, подход к статистике как методу принятия решения в условиях неопределенности повысили престиж статистики, интерес к статистической науке. Статистическая практика является «потребителем» теоретических разработок и предпосылкой успешного развития статистической теории. Повысились требования к глубине, надежности и конкретности статистического анализа. Новые задачи, связанные с активным вмешательством государства и монополий в экономическую жизнь, ее организацию и планирование, привели к разработке новых, более совершенных статистических методов. Развитию и обогащению статистической методологии способствовало широкое применение статистики в биологических и технических науках. В частности, это стимулировало разработку учения о кривых распределения, корреляции, дисперсионном анализе, выборочном методе и теории оценивания \л др. Многие методологические достижения зарубежной теории статистики в первой половине XX в. были получены именно в сфере внесоциальной , статистики и лишь затем стали применяться при исследовании социальных процессов и явлений. Важным фактором развития статистики были успехи математики, а также развитие вычислительной техники, что открыло широкие возможности для внедрения в практику тех измерительных приемов, применение которых связано с громоздкими трудоемкими вычислениями. Развитие зарубежной статистической теории с середины XIX в. протекало под сильнейшим влиянием позитивизма и позитивистов. Д. Кетле, последователь О. Конта, был позитивистом. Позитивистами были многие виднейшие статистики конца XIX — начала XX в.: К. Пирсон, Р. Фишер, К. Джинн и др. Вся статистическая наука начала XX в. была пронизала идеями позитивизма. Попытки Л. А. Чупрова в начале века построить теорию статистики на идеях баденской неокантианской школы далеко не сразу были восприняты и не составили философскую основу теоретических исследований {см. гл. 4). Самым крупным статистиком-позитивистом был англичанин Карл Пирсон (1857—-1936)—разносторонняя яркая личность. (В результате серьезного увлечения немецкой историей, фольклором он изменил свое имя Чарльз па немецкое Карл.) Пирсон первым предложил метод реконструкции облика человека по черепу. Он популяризировал идеи социализма и эмансипации женщин. Взаимные симпатии связывали Пирсона с русским народником С. М. Степняком-Кравчинскнм (1851 — 1895). С 5884 г. Пирсон начал свою преподавательскую деятельность в области прикладной математики в Университетском колледже в Лондоне. В начале 90-х годов под влиянием работ Гальтона (см. гл.2) и видного биолога У. Уэлдона (1860—1906] Пирсон занялся изучением проблем эволюции. Обладая глубокой математической и 1 общефилософской подготовкой, он смог быстро получить ряд фундаментальных результатов в области теории и практики математической статистики и стал одним из основателей ноной научной школы — биометрии. В издаваемом им журнале «Биометрока» доказывалась необходимость применения математико-статистических методов и биологии и вообще во всех отраслях науки. Пирсон имел самое непосредственное oi ношение к философскому обоснованию научного познания вообще и статистического в частности. Он автор оригинальной чисто философской работы «Грамматика науки» (1892), суть которой можно свести к следующим положениям. Наука не объясняет, а описывает явления; наука не опирается на понятие причины, а описывает связи между явлениями. Эти связи не всегда могут быть описаны классическими методами математики, следовательно, необходимо создать новый инструментарий (так родились методы корреляции); наука не должна пользоваться априорными понятиями, которые являлись основой метафизики, и потому должна развиваться самостоятельно без всякой связи с традиционной философией; наука не должна использовать никаких данных вне опыта, вне непосредственного наблюдения, вне практической пользы. Он считал, что материальные предметы не более как связующее звено, используемое для описания процессов в нашем восприятии. Пирсон видел единство наук в их методе, в частности в статистическом метоле, который с равным успехом может быть использован для описания изменений в популяции крабов, звезд, товаров, условий жизни. Он утверждал, что «научный метод состоит в правильном классифицировании фактов и в установлении их взаимозависимостей и возвращающихся чередований. Научное суждение— это суждение, опирающееся на знание этих взаимоотношений и свободное от индивидуальных свойств исследователя» (Пирсон К- Грамматика науки. Спб., 1911. С. 33). Наука должна описывать только то, что необходимо для исследователя, только существенное, важное, упрощая при этом действительность. В этом принцип экономии мышления. Например, если вместо эмпирического ряда будет дано его аналитическое описание, то это значительно упростит, по мнению позитивистов, восприятие. При этом экономность знания рассматривалась вне отношения к тому, какие стороны действительности изучаются. В. И. Ленин, указывая на необходимость иного гносеологического подхода, писал: «Мышление человека тогда «экономно», когда оно правильно отражает объективную истину...» (Поли. собр. соч. Т. 18. С. 176). Между тем позитивисты не признавали, что мысль упрощает понимание мира 1 тем, что выделяет в нем объективно общее, такую глубокую а связь, зная которую, мышлению удается понять внешне сложную ^ и запутанную картину мира. На позициях позитивизма стоял итальянец Коррадо Джини ' (1884—1965), один из последователей Кетле. Для него статистика —это только часть логики, но не той, математической, которая развивалась современниками, а старой индуктивной логики одного из первых философов-позитивистов — Д. С. Милля. Джини называл статистику «королевой полной индукции» (Джини К. Логика в статистике. М., 1973. С. 54). Позитивизм вел к прагматизму, статистику стали рассматривать или как средство, обеспечивающее нахождение неизвестного — «искусство уточнять то, что является неизвестным» (Р. Дюма. 1954), или как способ «предсказания некоторых событий при заданных условиях» (А. Хольд, 1952). Позитивизм, и особенно прагматизм, лишили статистику самостоятельного содержания, окончательно сформировали ее как методологическую науку и привели к пересмотру математической интерпретации применяемых методов. Особенно это" проявилось в критическом отношении к вероятностным моделям, которые широко использовали В. Лсксис и В. И. Борткевич, А. А. Чупров, К. Пирсон и Р. Фишер; в создании широкого класса методов статистической обработки информации, которые априори не опирались на вероятностную природу данных (методы кластерного анализа, многомерного шкалирования, факторного анализа, дискриминантного анализа и т. д.) В первой трети XX в. все еще большое влияние в Германии сохраняли последователи школы Г. Майра, трактующие статистику не как методологическую, а как общественную науку, задача которой — сделать доступным познание массовых общественных явлений. Вместе с тем в начале XX в., прежде всего усилиями английской биометрической школы, была преодолена точка зрения баденской школы неокантианства п типичности явлений природы и нетипичности явлений общественной жизни. Статистика утвердилась в качестве универсального метода познания. Так, один из выдающихся представителей английской статистики Рональд А. Фишер (1890—1968) писал: «Статистика, как наука, является одним из разделов прикладной математики и ее можно рассматривать как математику, применяемую при разработке результатов массового наблюдения» (Фишер Р. А. Статистические методы для исследователей. М., 1958. С. II). Тут же он добавил в духе экономии мышления, что это «учение о методах приведения данных к компактной форме». Важность внесоциальных приложений статистики, ее универсальность как метода, близость к математике отмечал Артур Боули. Отсутствует указание на какое-либо ограничение области приложения статистики и в трудах других видных представителей зарубежной статистики. Известные английские статистики Эдни Д ж. Юл (1871—1951) и Морис Джордж Кендэл (р. 1907) писали: «Под теорией статистики мы понимаем последовательное изложение статистических методов...» (Юл Э. Дж., Кендэл М. Дж. Теория статистики. М.. 1960. С. 19). Сами статистические методы трактовались ими как специально (Приспособленные для освещения и истолкования количественных данных, обусловленных причин. Известный американский ученый Фредерик С. Миллс /р 1892) отмечал, что статистический метод можно рассматривать как совокупность технических приемов, применяемых для изучения вариаций (Миллс Ф. Статистические методы. М., 1958.С.'548). В основе всех этих определении лежит достаточно общее представление о предмете статистики. Ведущие представители английской школы выдвинули три основные' особенности предмета статистического познания: Статистика всегда изучает совокупность явлений, а не единичные явления. Совокупность могут образовывать не только материально определенные явления — носители множества свойств, но и сами отдельные свойства. Например, Р. Фишер говорил не о совокупности рекрутов, а о совокупности «ростов рекрутов» (Указ. соч. С. 11). Следовательно, точно так же можно говорить о совокупности себестоимостей, урожайностей и т. д. Такое рас членение явлений предполагает их высокую устойчивость. Характерная и определяющая особенность предмета статистки— вариация. Именно отличие одного явления от другого вызывает необходимость изучения совокупности, а не отдельных явлений. Существуют определенные правильности, которым подчинена вариация явлений. Вся статистическая методология ориентирована на описание устойчивых законов вариации. Насколько же реально и объективно определение предмета, данное представителями английской школы? Допустимо ли использовать его как основу при решении методологических проблем статистики? Ответ на эти вопросы не может быть однозначным. Предмет статистического познания сложен и противоречив по своей природе. Статистическая совокупность изменяется и развивается и в то же время она устойчива и неизменна. В данном определении выдвигается одна его сторона — устойчивость. Поскольку она реально существует, то даваемое определение реально и объективно. Но при этом игнорируется относительность устойчивости, т. е. то, что на самом деле это устойчивость развивающегося явления. Не учитываются также связь признаков, т. е. наличие системы признаков у каждого отдельного явления и качественная неоднородность статистических совокупностей, наличие разных типов явлений. Все это делает рассмотренное определение предмета статистики односторонним. Оно может быть использовано при решении теоретических и методологических проблем статистики, но неизбежно влечет за собой ограниченность выводов и рекомендаций. Английская и солидарная с ней американская школы статистики утверждают в качестве своего предмета мир устойчивых явлений и процессов и только в меру реальной устойчивости познаваемых объектов теоретические и методологические разработки этой школы полезны и необходимы. В значительной мере такое определение предмета является результатом представлений об универсальности статистики. Менее всего оно соответствует специфике социально-экономических явлений—динамичных, неоднородных по своему качественному ставу. Англо-американская школа в XX в. стала господствующей, oJ все же не единственной. К. Джини считал, что «англосаксонская школа предпочитает сосредоточивать внимание на изучении интенсивности и распределения ошибок констант, которые зависят от ограниченного числа наблюдений» (Джини К. Логика в статистике. М,, 1973. С. 29). Этому подходу, который соответствует целям математической статистики, К. Джини противопоставил другой, отвечающий прикладным задачам статистики, согласно которому статистика «специально занимается изысканием мс годов разработки, отвечающих целям исследования». Утверждения Джини отвечают требованиям системного подхода, проникающего со второй половины XX в. во все виды научных исследований и требующего конструировать статистическую методологию исходя из поставленных целей. Но разные цели требуют разных методов, и статистика Джини распадается на набор различныхi мало или говеем несвязанных между собой приемов, не имеющих, единой методологической основы.
Ви переглядаєте статтю (реферат): «ОПРЕДЕЛЕНИЕ СТАТИСТИКИ И ЕЕ ПРЕДМЕТА» з дисципліни «Історія статистики»
