Лекция 7 Ошибки и погрешности измерения исторических явлений. - презентация

1 Лекция 7 Ошибки и погрешности измерения исторических явлений

2 План лекции Причины ошибок Причины ошибок Типы ошибок Типы ошибок Пути преодоления ошибок Пути преодоления ошибок

3 Причины ошибок 1. Ошибки, возникающие вследствие несостоятельности методов измерения 1. Ошибки, возникающие вследствие несостоятельности методов измерения Они являются результатом несостоятельности социально-экономических и общественно- политических теорий, Они являются результатом несостоятельности социально-экономических и общественно- политических теорий, а также несовершенства статистических и математических посылок измерения а также несовершенства статистических и математических посылок измерения

4 Причины ошибок 2. Ошибки как результат неточности самих измерений 2. Ошибки как результат неточности самих измерений Являются результатом как ошибок регистрации количественных значений признаков, Являются результатом как ошибок регистрации количественных значений признаков, а также ошибками в исчислении а также ошибками в исчислении

5 Основные угрозы для историка Недостоверность статистических показателей Недостоверность статистических показателей Нерепрезентативность сохранившихся сведений по отношению к объекту исследования Нерепрезентативность сохранившихся сведений по отношению к объекту исследования Несопоставимость используемых данных Несопоставимость используемых данных

6 Типы ошибок измерения 1. Ошибки регистрации 1. Ошибки регистрации Возникают в результате определенных причин, которые чаще всего могут быть установлены Возникают в результате определенных причин, которые чаще всего могут быть установлены

7 Виды ошибок регистрации Систематические – они будут присутствовать всегда, их невозможно избежать Систематические – они будут присутствовать всегда, их невозможно избежать Различают две группы ошибок регистрации Различают две группы ошибок регистрации

8 Виды ошибок регистрации Систематические преднамеренныенепреднамеренные

9 Преднамеренные ошибки Осознанное искажение статистических сведений в самом тексте документа (например, приписки) Осознанное искажение статистических сведений в самом тексте документа (например, приписки)

10 непреднамеренные ошибки Связаны с: Связаны с: Округлением показателей Округлением показателей Трудностью восстановления точных данных по памяти Трудностью восстановления точных данных по памяти Имеют однонаправленный характер Имеют однонаправленный характер

11 Случайные ошибки Присутствуют не во всех случаях Присутствуют не во всех случаях Причины: Причины: -небрежность или невнимательность регистратора -небрежность или невнимательность регистратора -неисправность измерительных приборов -неисправность измерительных приборов - несовершенство методов измерения - несовершенство методов измерения

12 Случайные ошибки Имеют однонаправленный характер: Имеют однонаправленный характер: В одних случаях показатель завышается, в других - занижается В одних случаях показатель завышается, в других - занижается

13 Ошибки исчисления Возникают при обработке количественных данных в результате многократных вычислительных операций с неточными исходными показателями, Возникают при обработке количественных данных в результате многократных вычислительных операций с неточными исходными показателями, замены точных расчетов приблизительными, замены точных расчетов приблизительными, многократных округлений многократных округлений

14 Пути преодоления ошибок Определение цели исследования Определение цели исследования Исходя из нее: определение для ее достижения фактической или реальной точности Исходя из нее: определение для ее достижения фактической или реальной точности Или необходимой точности Или необходимой точности

15 фактическая или реальная точность Абсолютное значение измеряемых признаков Абсолютное значение измеряемых признаков

16 Необходимая точность Приблизительное значение показателей Приблизительное значение показателей

17 Пример точности Зарплата на 1 предприятии 175 руб. в час, на другом -200 руб. Зарплата на 1 предприятии 175 руб. в час, на другом -200 руб. Вопрос: Можно ли считать зарплату на одном предприятии более высокой, чем на первом. Если погрешность данных 5%? Вопрос: Можно ли считать зарплату на одном предприятии более высокой, чем на первом. Если погрешность данных 5%?

18 Пример точности При такой погрешности истинные размеры зарплаты на пером предприятии будут находиться в интервале ( с округлением) руб., на втором руб. При такой погрешности истинные размеры зарплаты на пером предприятии будут находиться в интервале ( с округлением) руб., на втором руб. Интервалы не пересекаются. Интервалы не пересекаются. Поэтому на поставленный вопрос можно ответить утвердительно. Поэтому на поставленный вопрос можно ответить утвердительно.

19 Пути преодоления ошибок Использование вероятностно- статистических методов Использование вероятностно- статистических методов Следует иметь ввиду, что погрешность исходных первичных данных составляет 10-20% Следует иметь ввиду, что погрешность исходных первичных данных составляет 10-20%

20 Пути преодоления ошибок Погрешность агрегированных (укрупненных данных) -3-5% Погрешность агрегированных (укрупненных данных) -3-5% Это происходит вследствие действия закона больших чисел, когда при большом количестве наблюдений происходит взаимное погашение ошибок Это происходит вследствие действия закона больших чисел, когда при большом количестве наблюдений происходит взаимное погашение ошибок

21 Методы оценка достоверности количественных данных 1. Сведения одного, обычно основного источника сравниваются с показаниями других источников. 1. Сведения одного, обычно основного источника сравниваются с показаниями других источников. Если основной источник заслуживает доверия, а его показания совпадают с данными других источников (расхождение не должно превышать 5%), то их можно рассматривать как достоверные) Если основной источник заслуживает доверия, а его показания совпадают с данными других источников (расхождение не должно превышать 5%), то их можно рассматривать как достоверные)

22 Методы оценка достоверности количественных данных Нередко историк сталкивается с ситуацией, когда сведения разных источников существенно расходятся. Нередко историк сталкивается с ситуацией, когда сведения разных источников существенно расходятся. В этом случае неизбежно возникает проблема выбора одного из нескольких свидетельств В этом случае неизбежно возникает проблема выбора одного из нескольких свидетельств

23 Методы оценка достоверности количественных данных 2. Для оценки достоверности можно использовать метод пересчета показателей. 2. Для оценки достоверности можно использовать метод пересчета показателей. Это реально, если в распоряжении исследователя есть первичные данные, на основе которых был подсчитан показатель. Это реально, если в распоряжении исследователя есть первичные данные, на основе которых был подсчитан показатель. Чаще всего такая ситуация возникает при работе с массовыми первичными источниками (анкетами, бланками и т.д.) Чаще всего такая ситуация возникает при работе с массовыми первичными источниками (анкетами, бланками и т.д.)

24 Методы оценка достоверности количественных данных В дополнение к традиционным – математические методы В дополнение к традиционным – математические методы Они сводятся к оценке того, можно ли эти исходные данные рассматривать как разнородные или однородные, т.е. проблема достоверности преобразуется в проблему однородности данных, оцениваемых по специальным критериям. Они сводятся к оценке того, можно ли эти исходные данные рассматривать как разнородные или однородные, т.е. проблема достоверности преобразуется в проблему однородности данных, оцениваемых по специальным критериям.

25 Схема математической проверки достоверности количественных данных 1. Придать выявленным данным вид статистического ряда, т.е. ряда цифр, показывающих изменение во времени или в совокупности. 1. Придать выявленным данным вид статистического ряда, т.е. ряда цифр, показывающих изменение во времени или в совокупности. 2. Построить график этих рядов для оценки степени их однородности и нормальности распределения 2. Построить график этих рядов для оценки степени их однородности и нормальности распределения

26 Пример статистической проверки. Изучение динамики сельских поселений в Пермской губернии 1. V ревизия 1795 г. – 6153 поселения 1. V ревизия 1795 г. – 6153 поселения 2. В 1857 г. – 8260 поселения 2. В 1857 г. – 8260 поселения г. – поселений г. – поселений. Разрыв в 50 лет! Разрыв в 50 лет! Поиск других источников Поиск других источников

27 Пример статистической проверки. Изучение динамики сельских поселений в Пермской губернии Справочник В.П. Семенова-Тяншанского по материалам Переписи 1897 г. – 6974 поселения Справочник В.П. Семенова-Тяншанского по материалам Переписи 1897 г. – 6974 поселения Посведениям краеведа И.Я. Кривощекова поселений Посведениям краеведа И.Я. Кривощекова поселений Слишком большое расхождение! Слишком большое расхождение! Наиболее достоверный источник Адрес- календарь Пермской губернии 1896г. – Наиболее достоверный источник Адрес- календарь Пермской губернии 1896г. – вписывается в динамический ряд - вписывается в динамический ряд

28 Пример статистической проверки. Изучение динамики сельских поселений в Пермской губернии Наиболее достоверный источник Адрес- календарь Пермской губернии 1896г. – Наиболее достоверный источник Адрес- календарь Пермской губернии 1896г. – вписывается в динамический ряд: - вписывается в динамический ряд: В 1857 г. – 8260 поселения В 1857 г. – 8260 поселения и поселений и поселений 1897 г. – 6974 поселения 1897 г. – 6974 поселения 1908 г. – поселений 1908 г. – поселений

29 Математические методы Методы сбора первичной информации (наблюдение, выборочный метод) Методы сбора первичной информации (наблюдение, выборочный метод) Методы систематизации (статистической сводки и группировки) первичной информации Методы систематизации (статистической сводки и группировки) первичной информации Методы анализа статистической информации Методы анализа статистической информации

30 Схема математической проверки достоверности количественных данных 3. Если окажется, что характеристики рядов близки между собой, то это означает, что сведения однородны и что разные источники при отдельных несовпадениях в целом одинаково характеризуют изучаемое явление 3. Если окажется, что характеристики рядов близки между собой, то это означает, что сведения однородны и что разные источники при отдельных несовпадениях в целом одинаково характеризуют изучаемое явление