Политфач 29 мая 2016 в 18:59
Quantitative research design. The very brief introduction.
1. Выбираете изъезженную, банальную, изученную вдоль и поперёк тему. Чем банальнее тема и чем больше вам про нее рассказывали на вводных курсах, тем больше вероятность, что толком никто не понимает, что и как там на самом деле работает. Канонiчный пример: влияние политического режима на игрек. Поскольку «демократия»/ «авторитаризм»/«гибрид» - суть редукция бесконечно сложной комплексности многогранной политической жизни сотен стран в одно слово, продуктивность дискуссии (продуктивность дискуссии – вещь прямо противоположная возможности бесконечно писать статьи, курсачи, дипломы, диссеры, выссеры) о том, как эта редукция коррелирует с явлениями реальной жизни или другими подобными редукциями, обратно пропорциональна объёму и прямо пропорциональна содержанию понятия "демократия"/"авторитаризм"/"гибрид". Короче говоря, чем более расплывчата формулировка и чем больше отдельных объектов под нее можно подвести, тем более неисчерпаемой и подходящей для вас является тема.
2. Находите триллион статей по теме. Из них скачиваете одну, последнюю англоязычную. Читаете обзор литературы. Понимаете, что весь триллион найденных статей можно разделить на три части: нашли положительную связь икса с игреком, не нашли связей икса с игреком, нашли отрицательную связь икса с игреком. Такая конфигурация действует для абсолютно любой проблемы в социальных науках, соотвествующей описанию в пункте 1 (или вообще любой). Рандомным образом выбираете из триллиона статей по 5-10-25 (в зависимости от того, что вы пишете) на каждую сторону. Включаете в свой литобзор. Как вы поняли, сделать это можно, просто переведя на русский литобзор из скаченной статьи. На саму статью ссылаться необязательно.
3. Покупаете внешний жёсткий диск на 640 гб. Скачиваете туда все возможно относящиеся к делу файлы. Если проблема выбрана хорошо, то после этого места на жёстком диске не останется. Ставите на аватарку Бреда Питта или Джонни Деппа. Радуетесь тому, что хоть как-то смогли обнести Всемирный Банк.
4. Для начала оцениваете 100 вариантов различных регрессий с разным набором предикторов/'эффектов/наблюдений. Конвенциональным является использование 95% уровня доверия. Это означает, что в 5% случаев связь обнаруживается даже там, где её нет. Путём применения нехитрой математики смекаете, что в худшем случае примерно в 5 случаях вы всё же найдёте какую-то связь. Путём применения статистических пакетов смекаете, в каких именно 5 случаях связь нашлась. Выбираете наименее бредовый (то есть наиболее соотносящийся с теми рандомными статьями, на которые вы ссылаетесь, но следите за тем, чтобы ваша модель не была идентична тому, на что вы ссылаетесь).
5. После этого анализируете остальные примерно 4 модели на предмет соответствия знакам выбранной модели (коэффициенты положительные или отрицательные). Если коэффициенты сходятся, а модели похожи хотя бы отдалённо, то переходите к следующему пункту. Если нет, оцениваете ещё 100 моделей. Если нет - ещё. Рано или поздно вам точно повезёт, математика - точная наука.
6. Усиленно пытаетесь доказать, что вторая модель оценила то же самое, что и первая, но другим образом ("нетрудно заметить, что при всех различиях модели практически идентичны: тут есть одна и та же контрольная переменная, а именно константа..."). Поскольку знаки одинаковые, первая модель прошла robustness check.
7. Проводите тесты на гетероскедастичность (лучше - исключительно визуальный!) и мультиколлинеарность. NB! Чтобы избежать проблем с оценками мультиколлинеарности, крайне рекомендуется изначально выбирать модель с эффектом взаимодействия - там мультиколлинеарность считается нормой и даже хорошим тоном. Также проверьте модель на предмет наличия влиятельных наблюдений. Если влиятельные наблюдения нашлись, ни в коем случае не удаляйте их - любите их и лелейте, благодаря им-то вы и обнаружили значимость в этой модели. В любом случае пишете, что условия Гаусса-Маркова выполнены, влиятельные наблюдения отсутствуют, а все тесты (вне зависимости от реального результата) помещаете в приложение - это лучшая гарантия того, что кроме вас их никто никогда не увидит.
8. Пишете вывод о том, какое именно открытие и каким по счёту вы совершили. Опираясь на древнегреческую философию (Протагор, Горгий, Антифонт), доказываете, что именно ваша находка является ключевой в разрешении дискуссии о влиянии икса на игрек.
9. Отправляете статью в вестник Провинциального Государственного Университета / на удачу на НИРС / научнику (NB! Научника лучше выбирать самого загруженного, и отправлять ему работу не ранее, чем за день до дедлайна сдачи его отзыва в учебную часть, чтобы оценивать работу ему пришлось, не приходя в сознание).
10. ???
11. PROFIT/ZACHOT/PHD
