Large-N Analysis: что это такое и как его правильно использовать в исследованиях

В социальных науках есть свои тренды на главные и самые модные методы исследований. Сейчас на пике этого тренда находится метод «Large-N Analysis» - именно его хотят видеть привередливые редакторы в работах, посылаемых в ведущие научные издания.

В этом посте попытаемся относительно простыми словами объяснить в чем суть этого модного метода исследования.

Анализ большого N или Large-N analysis – это исследовательский метод, используемый в политологии, экономике, социологии и психологии.

Он предполагает систематическое изучение большого количества случаев или примеров (слово «N» означает количество случаев) для выявления общих закономерностей, взаимосвязей и статистических связей между переменными.

Large-N analysis в значительной степени опирается на статистические методы для получения обобщающих выводов и проверки научных гипотез.

Large-N analysis предполагает знание восьми главных аспектов правильного применения данного метода:

(1) Сбор данных.

Прежде всего необходимо внимательно собрать данные из значительного числа случаев/примеров или единиц анализа.

В зависимости от исследовательского вопроса такими случаями могут быть страны, отдельные лица, организации и т.д.

Данные можно собирать посредством опросов, архивных исследований, экспериментов или существующих информационных баз.

(2) Измерение переменных.

На этом уровне ученому необходимо определить интересующие переменные, которые, по его мнению, имеют непосредственное отношение к исследовательскому вопросу.

Эти переменные могут быть категориальными (например, принадлежность к политической партии; или любой вопрос, ответ на который «да/нет») или непрерывными (например, объем ВВП, возраст, пол) – при этом они оба измеряются для каждого отдельно взятого случая-примера в общем наборе данных.

(3) Проверка гипотезы.

Применение Large-N analysis часто начинается с четкой формулировки гипотез или исследовательских вопросов.

Для проверки этих гипотез путем изучения взаимосвязей между переменными следует использовать статистические методы.

Общие статистические методы включают регрессионный анализ, корреляционный анализ и проверку гипотез с помощью статистического критерия.

(4) Обобщение.

Конечной целью Large-N analysis является получение обобщающих выводов о совокупности, из которой были взяты выборочные случаи.

Изучая большое количество случаев, исследователи стремятся сделать заявления, которые не ограничиваются конкретными прецедентами, а могут быть применены к более широкой группе (к примеру, нескольким странам, регионам или слоям населения).

(5) Количественный анализ данных.

Large-N analysis опирается на числовые данные и статистические методы.

Для этого требуется прибегнуть к SPSS, STATA или R - профильному аналитическому программному обеспечению, позволяющему производить продвинутый статистический анализ данных, обработки и анализа данных.

Эти инструменты позволяют рассчитывать сводную статистику, проверять гипотезы и создавать визуализации.

(6) Обеспечить «контрольные переменные».

Чтобы сократить негативное влияние конкретных интересующих переменных, которые могут исказить или повлиять на изучаемую взаимосвязь, исследователям следует обеспечить чистоту данных, полученных благодаря анализу «других» неосновных переменных.

Именно формирование «контрольных переменных» помогает аналитику оценить истинное влияние переменных, которые они исследуют.

(7) Методы выборки.

Хотя Large-N analysis включает в себя большое количество случаев, он все же может использовать различные методы выборки для эффективного отбора случаев из общего потока примеров.

«Случайная выборка» или «стратифицированная выборка» являются главными методами обеспечения репрезентативности выборки.

(8) Правильное представление результатов.

Результаты Large-N analysis следует представить в виде таблиц, диаграмм и графиков.

Таким образом, можно подытожить, что главное преимущество Large-N analysis заключается в его статистической строгости и уникальной способности обнаруживать закономерности и связи, которые могут быть не очевидны с помощью обычных качественных методов.

При этом у этого метода есть и негативные стороны. Например, возможность чрезмерного упрощения, трудности применения с учётом его сложных нюансов, а также его сильная зависимость от имеющихся общих данных.

Large-N analysis часто используется в политических исследованиях, чтобы информировать лиц, принимающих решения, о взаимосвязях между переменными.

Это способно помочь более четко определить, какая именно политика или стратегия привела, либо не привела к конкретным результатам.

Безусловно, Large-N analysis крайне полезен для решения широкого круга исследовательских вопросов: от понимания влияния государственной политики на экономический рост стран до изучения факторов, определяющих поведение избирателей на выборах.