Lyginamieji tyrimai

Lyginamieji tyrimai

dr. Vaidas Morkevičius

2012 balandžio 17 d., Kaunas

www.lidata.eu

http://www.lidata.eu/

V. Morkevičius. Lyginamieji tyrimai

Paskaitos planas

Lyginimas ir lyginamoji perspektyva Statistiniai lyginamieji tyrimai (apklausos) Lyginamojo metodo principai Kokybinės lyginamosios analizės principai


Lyginimas ir lyginamoji perspektyva

Lyginimas – esminis bet kokio (ir kasdienio) mąstymo elementas (thinking without comparison is

unthinkable) Kaip nusakyti lyginimo esmę?

Elementarus apibrėžimas? Lyginimas – dviejų ar didesnio skaičiaus objektų

(atvejų ar stebėjimo vienetų) požymių (charakteristikų ar

kintamųjų) reikšmių (variantų) gretinimas ir jų panašumo (ar skirtumo) nustatymas



Jonas Petraitis ir Petras Jonaitis (objektai) yra vyrai (požymis – lytis; reikšmė – vyras)

Jonas Petraitis (objektas) yra vyras (požymis – lytis,

reikšmė – vyras), o Ona Petraitienė (objektas) – moteris (požymis – lytis, reikšmė – moteris)

Kubilius ir Kirkilas (objektai) priklauso skirtingoms partijoms (požymis) – TS-LKD ir LSDP (reikšmės)


Taigi pačia bendriausia prasme lyginimas yra susijęs su variantiškumu (variation) – lyginamų objektų (atvejų) stebimomis skirtingomis jų požymių (kintamųjų) reikšmėmis

Lyginimas (kartu su klasifikavimu) – esminis mokslo metodų ir logikos principas (if it is a science,

it goes without saying that it is comparative)



Mokslo metodai: procedūros, kurių pagalba sistemiškai tikrinamos alternatyvios (konkuruojančios) hipotezės apie priežastinius sąryšius tarp reiškinių

Mokslinis metodas

Eksperimentinis metodas Neeksperimentinis metodas

Statistinis metodas

Lyginamasis metodas

Atvejo tyrimo metodas



Tradiciškai mokslo metodų „aukso standartas“ – eksperimentinis metodas: Daroma speciali įtaka objektams, kad pasikeistų tam

tikrų („reikalingų“) jų požymių (kintamųjų) reikšmės, tuo pat metu kontroliuojant, kad nepasikeistų kitų („nereikalingų“) požymių reikšmės (1): Daroma įtaka, kad pasikeistų eksperimentinio atvejo ar jų

grupės požymio reikšmės Paveikti atvejai lyginami su kontroliniais, kurie turi būti į

juos kuo panašesni




tikrų („reikalingų“) jų požymių (kintamųjų) reikšmės, tuo pat metu kontroliuojant, kad nepasikeistų kitų („nereikalingų“) požymių reikšmės (2): Procedūros, kuriomis užtikrinamas kuo didesnis

eksperimentinių ir kontrolinių atvejų panašumas vadinamos „pašalinių kintamųjų kontrole“




tikrų („reikalingų“) jų požymių (kintamųjų) reikšmės, tuo pat metu kontroliuojant, kad nepasikeistų kitų („nereikalingų“) požymių reikšmės (3): Maksimali „nereikalingų“, „pašalinių“, „trukdančių“

kintamųjų kontrolė yra pagrindas išvadai apie priežastinio ryšio tarp manipuliuojamo (nepriklausomo) ir tyrinėtoją dominančio (priklausomo) kintamojo (ne)buvimą nustatyti



Kai nėra galimybės tiesioginiu įsikišimu kontro-liuoti „nereikalingų“ kintamųjų reikšmių varia-cijos ar manipuliuoti „reikalingais“ kintamaisiais taikomi neeksperimentiniai metodai

Dominuojantis neeksperimentinis metodas – statistinis Statistinio metodo esmė: panašumų ir skirtumų tarp

objektų (atvejų) paieška, kai lyginami tų objektų požymių (kintamųjų) reikšmių pasiskirstymai



Statistinio metodo taikymo sąlygos: Daug atvejų – didelė tiriamoji visuma (N) Stebėjimų įvairovė (kintamųjų reikšmių variacija) Atvejų (tiriamų objektų) skaičius ženkliai pranoksta

kintamųjų (tiriamų objektų požymių) skaičių, t. y. daug laisvės laipsnių:

(n-v)-1,

n – stebėjimo vienetų skaičiusv – kintamųjų skaičius



Statistinio metodo principai (1): Jei neįmanoma daryti specialios kontroliuojamos

įtakos tiriamiems objektams, tada ieškoma atvejų su skirtingomis tiriamų objektų požymių (kintamųjų) reikšmėmis

Ieškoma ryšio tarp dviejų ar daugiau tiriamų objektų (atvejų) požymių (kintamųjų) reikšmių (kovariacijos prasme)



Statistinio metodo principai (2): „Nereikalingų“ kintamųjų (požymių) įtakos kontrolė

užtikrinama jų reikšmes laikant pastoviomis, t. y. tiriant kovariaciją tarp „reikalingų“ kintamųjų (požymių) reikšmių esant toms pačioms „nereikalingų“ kintamųjų (požymių) reikšmėms



Statistinio metodo principai (2): „Nereikalingų“ kintamųjų (požymių) įtakos kontrolė

užtikrinama jų reikšmes laikant pastoviomis, t. y. tiriant kovariaciją tarp „reikalingų“ kintamųjų (požymių) reikšmių esant toms pačioms „nereikalingų“ kintamųjų (požymių) reikšmėms



Tarptautinė sociologinė apklausa – periodiškai (kas pusę, 1 ar 2 m.) tas pats klausimynas patei-kiamas daugelio šalių atsitiktinai, tikimybiškai ir reprezentatyviai atrinktiems respondentams

Šalių lyginimas svarbus todėl, kad jame į atskiras visuomenes žvelgiama iš bendro konteksto perspektyvos, taigi atskirose šalyse vykstančius procesus galima įvertinti lyginamojoje perspektyvoje

Statistiniai lyginamieji tyrimai (apklausos)


Ilgalaikiai tyrimai leidžia atskleisti ir visuomenės raidos tendencijas „Geriausias“ šiuo požiūriu tarptautinis panelinis

tyrimas Tačiau:

Tokie tyrimai brangūs Reikalauja aukštos vykdytojų kvalifikacijos

Vienas iš Lietuvos HSM duomenų archyvo (LiDA) tikslų vykdyti tokius tyrimus


http://ccsg.isr.umich.edu/


Pasaulyje atliekama nemažai įvairių tarptautinių sociologinių apklausų, tačiau keletas iš jų yra plataus profilio ir dažniausiai naudojamos publikacijose: 1973 (1962) m. - Eurobarometras 1981 m. - Vertybių tyrimai, iš pradžių tik Europoje

(EVS), vėliau ir pasaulyje (WVS) 1984 m. - Tarptautinė soc. tyrimo programa (ISSP) 2001 m. - Europos socialinis tyrimas (ESS)


http://ec.europa.eu/public_opinion/index_en.htm

http://www.europeanvaluesstudy.eu/

http://www.worldvaluessurvey.org/

http://www.issp.org/

http://www.europeansocialsurvey.org/


ESS, ISSP ir EVS/WVS tyrimai yra pagrindiniai, kurių duomenys analizuojami siekiant atskleisti visuomenės raidos tendencijas tarptautinėje ir laiko palyginamojoje perspektyvoje: Plačiausias temų spektras Kokybiškiausi, griežčiausia palyginamoji

metodologija Išsiskiria ISSP ir ESS (Lietuvoje koordinuoja LiDA,

EVS ir WVS Lietuvoje koordinuoja VU)



Kitos tarptautinės apklausos: 1979 m. - Europos rinkimų studija (EES) 1995 m. - Latinobarómetro → Globalbarometer:

Afro Barometer, Arab Barometer, Asian Barometer ir Eurasia Barometer

1991 m. - Centre for the Study of Public Policy → New Europe Barometer, New Russia Barometer, New Baltic Barometer, Yugoslav Successor States


http://www.ees-homepage.net/

http://www.latinobarometro.org/latino/latinobarometro.jsp

http://www.jdsurvey.net/gbs/gbs.jsp

http://www.cspp.strath.ac.uk/catalog13_0.html


Kitos tarptautinės apklausos: SHARE – Europos sveikatos, senėjimo ir išėjimo

pensijon tyrimas (panelinis tarptautinis) PISA – OECD Tarptautinio mokinių vertinimo

programa TALIS – OECD Tarptautinis mokymo ir mokymosi

tyrimas EU-SILC – ES Pajamų ir gyvenimo sąlygų tyrimas WHS – JTO Pasaulio sveikatos tyrimas



Kuo skiriasi pagrindiniai? Eurobarometras → ad hoc klausimai kiekvienoje

bangoje, nesiekiama kartotinumo (tik kai kuriais klausimais), lyginti galima kiekvienos bangos duomenis tarp šalių

EVS/WVS → daugmaž tie patys klausimai kas 5-10 metų, siekiama kartotinumo ir palyginamumo pasauliniu mastu



Kuo skiriasi pagrindiniai? ISSP → klausimai skiriasi kiekvienoje bangoje, tačiau

kartojami kas maždaug 7-8 metus, siekiama kartotinumo ir palyginamumo pasauliniu mastu

ESS → dalis klausimų tokie patys, dalis klausimų skiriasi kiekvienoje bangoje (du klausimų blokai sudaromi atskirai bangai, tačiau kai kurie moduliai kartojami), siekiama kartotinumo ir palyginamumo Europos mastu



Kur rasti duomenis? Pasauliniai archyvai:

ICPSR → didžiausias, bus prieiga Lietuvos tyrėjams GESIS → Eurobarometrai, EVS, ISSP NSD → The MacroDataGuide UK Data Archive → ESDS CESSDA

LiDA


http://www.icpsr.umich.edu/

http://www.gesis.org/en/services/research/zacat-online-study-catalogue/

http://www.nsd.uib.no/nsd/english/index.html

http://www.nsd.uib.no/macrodataguide

http://www.esds.ac.uk/

http://www.cessda.org/


LiDA archyvas: Virtuali skaitmeninė empirinių HSM duomenų

kaupimo, ilgalaikio saugojimo ir sklaidos infrastruktūra, suteikianti prieigą prie beveik 300 kiekybinių ir kokybinių duomenų rinkinių

LiDA kaupia, organizuoja ir teikia prieigą mokslininkams prie struktūrizuotų Lietuvos empirinių duomenų masyvų (bendradarbiauja su kitais pasaulio archyvais ir teigia prieigą prie jų duomenų).



LiDA veiklos: Nacionalinių ir tarptautinių tyrimų duomenų

kaupimas ir sklaida Prieigos organizavimas prie duomenų pasauliniuose

HSM archyvuose Lietuvos mokslininkams ir tyrėjams Nacionaliniai ir tarptautiniai mokymai apie kiekybinių

ir kokybinių HSM duomenų analizės metodus Tarptautinių socialinių tyrimų (ESS ir ISSP)

Lietuvoje įgyvendinimo koordinavimas



LiDA duomenų katalogas: Apklausų duomenys:

Didžiausia ir dažniausiai naudojama duomenų archyvų kolekcija

Didžiąją dalį kolekcijos sudaro kitų mokslininkų jau įgyvendintų tyrimų duomenys, kuriuos kiti vartotojai gali naudoti atlikdami savo antrinę analizę

Prieiga prie apklausų duomenų rinkinių ir su jais susijusios informacijos nekomerciniais tikslais (mokslinių tyrimų, savišvietos ir mokymo) yra nemokama!


http://www.lidata.eu/index_quant_collection.php



Lietuvoje atliktų tarptautinių tyrimų duomenų rinkiniai anglų kalba (GESIS, CSPP ir t.t.):CCEB: Šalių kandidačių Eurobarometras (2001-2004)CEEB: Vidurio ir Rytų Europos Eurobarometras (1989-1997)EB: Standartinis Eurobarometras (2004-2005)EES: Europos rinkimų studijos (2004)EVS: Europos vertybių tyrimas (1990, 1999/2000)NBB: Naujasis Baltijos barometras (1993-2004)SEE: Rytų Europos studijos





Lietuvoje atliktų tarptautinių tyrimų duomenų rinkiniai lietuvių kalba:ESS: Europos socialinis tyrimas

4 banga (2008-2010 m.) 5 banga (2010-2012 m.)

EES: Europos rinkimų studijos 7 banga (2009 m.)





Lietuvoje atliktų tarptautinių tyrimų duomenų rinkiniai lietuvių kalba:ISSP: Tarptautinė socialinio tyrimo programa

Socialinė nelygybė, 2010 m. lapkritis - 2011 m. vasaris Aplinka, 2010 m. lapkritis - 2011 m. vasaris Sveikata, 2011 m. lapkritis - gruodis Socialinė politika, 2010 m. lapkritis - 2011 m. vasaris Socialinė politika, 2011 m. lapkritis - gruodis





Kitų Lietuvoje atliktų tyrimų duomenų rinkiniai:LTES: Lietuva ir Europos SąjungaLVJ: Lietuvos vaikai ir jaunimasLVP: Lietuvos valdžia ir politikaPGI: Pilietinės galios indeksasRS: Rinkimų studijosSEB: Socialinis ekonominis barometrasSLT: Skaitmeninė Lietuva





Kitų Lietuvoje atliktų tyrimų duomenų rinkiniai:VS: Visuomenės sveikataZTLT: Žmogaus teisės LietuvojeLietuvos gyventojų geokultūrinės nuostatos, 2006 m. spalisLietuvos gyventojų kultūriniai poreikiai, 2003 m. lapkritisKorupcija, 2004 m. kovasPožiūris į emigrantus, 2008 m. birželisPožiūris į imigrantus, 2010 m. sausisSkurdo problema Lietuvoje, 2007 m. spalis




LiDA duomenų katalogas: Istoriniai duomenys:

Ūkis (Žemės ūkis, miškų ir vandens ūkis) Ūkis (Prekyba, įskaitant užsienio) Gyventojai (surašymai, raštingumas, emigracija) Finansai (pinigų apyvarta) Kainos (gyvenimo lygio indeksai) Socialinė raida (užimtumas, gyvenimo lygis ir kita) Kultūra


http://www.lidata.eu/index_histat_collection.php


LiDA duomenų katalogas: Duomenys prieinami pilnai:

Išsamūs duomenų aprašai su visa dokumentacija (klausimynai, ataskaitos ir pan.)

Patys duomenys (SPSS, Stata, Excel etc.) sutvarkyti ir „išvalyti“

Paieška → duomenų rinkinių paprasta ir su tezauru, kintamųjų paieška

NESSTAR → duomenų peržiūrai ir pirminei analizei:Dažniai, kryžminės lentelės, aprašomoji statistika, koreliacija ir

regresija


http://www.lidata.eu/index_search.php

http://www.lidata.eu/index_tez.php

http://www.lidata.eu/index_search_variables.php

http://www.lidata.eu/webview


LiDA duomenų analizės mokomoji medžiaga: Metodologiniai mokymų paketai:

Statistinė kiekybinių duomenų analizė su SPSS ir STATA Kompiuterizuota kokybinių duomenų analizė su NVivo ir

Text Analysis Suite Lyginamieji tyrimai su Tosmana ir fs/QCA Taikomoji regresinė analizė socialiniuose tyrimuose



LiDA duomenų analizės mokomoji medžiaga: Mokymų kursų medžiaga :

Kompiuterinis pasirengimas duomenų archyvo vartojimui Informacinis raštingumas duomenų archyvo vartojimui Statistinė analizė humanitarinių ir socialinių mokslų

tyrimuose Kokybinių duomenų analizė humanitarinių ir socialinių

mokslų tyrimuose Kokybinė lyginamoji analizė (QCA): principai ir

programinės priemonės




Aprašomoji kiekybinių duomenų analizė Antrinė kiekybinių duomenų analizė Kiekybinių duomenų internetiniuose archyvuose analizė Apklausų duomenų analizė Inferencinė statistika socialiniuose moksluose Koreliacinės ir regresinės analizės pagrindai Daugialypės regresinės analizės taikymas socialiniuose

tyrimuose




Logistinė regresija socialiniuose tyrimuose Kokybinė lyginamoji analizė ir neryškiųjų aibių metodas Tarptautinių apklausų duomenų analizė (anglų kalba) Apklausų tyrimų problemos: metodologija ir kokybė (anglų

kalba) LiDA saugomų duomenų analizė Nesstar aplinkoje

(Moodle)Į LiDA Moodle aplinką bus perkelti ir kita mokomoji

medžiaga


http://www.lidata.eu/moodle


Atvejo studija – seniai pripažintas kokybinių tyrimų metodas, kai giliai ir išsamiai analizuo-jama daug vieno ar kelių objektų požymių

Lyginamasis metodas – senas kaip ir pats mokslas ar logika, tačiau sistemiškiau išplėtotas tik XIX am. vid., kai J. S. Mill išleido monografiją Logikos sistema, kurioje buvo išdėstyti priežastinių ryšių nustatymo logikos kanonai



Apibendrintai moksle lyginamasis metodas suvokiamas: Ryšių (priežastinių sąryšių) tarp reiškinių analizės

metodas, kuris remiasi alternatyvių hipotezių apie priežasties ir pasekmės ryšius tikrinimu pasitelkiant empirinius įrodymus

Indukcinių išvadų darymo metodas, kurio pagalba atrandami kintamųjų tarpusavio ryšių dėsningumai (reguliarumai)

Lyginamasis metodas


Pagal Caramani (2008): Lyginamuoju metodu siekiama nustatyti priežastinius

reguliarumus (dėsningumus) Lyginamasis metodas – tai loginių procedūrų visuma,

kurių pagalba sistemiškai tikrinamas alternatyvių (konkuruojančių) hipotezių apie priežastinius sąryšius tarp reiškinių empirinis pagrįstumas ir tos hipotezės arba patvirtinamos, arba atmetamos

Lyginamasis metodas


Dominuojančiu požiūriu lyginimas yra ne tik lyginamojo, bet ir eksperimentinių ar statistinių metodų pagrindas, nes: Visų empiriškai orientuotų socialinių mokslų

pagrindinis epistemologinis principas yra priežastinių ryšių tarp „reikalingų“ kintamųjų (tiriamų objektų požymių) nustatymas ir patvirtinimas, kontroliuojant „nereikalingų“ kintamųjų (tų pačių objektų kitų požymių) įtaką (kintamųjų analizė)

Lyginamasis metodas


Lyginamojo metodo specifika (1): Makrosocialinių reiškinių skirtumų ir panašumų

tyrinėjimas (tai pagrindinis tyrimų tikslas, nors iš esmės „viskas lygintina, kas palyginama“)

Tyrimo problemų, kuriose yra „mažai atvejų“ (small N) nagrinėjimas (N >= 2, kai statistinė analizė netaikytina)

Intensyvioji analizė, kai tiriama daug kintamųjų (požymių) ir mažai atvejų (vs. ekstensyvioji analizė, kur tiriama daug atvejų ir mažai kintamųjų)

Lyginamasis metodas


Lyginamojo metodo specifika (2): Taigi mažas N – ne vien trūkumas: kuo mažiau

atvejų, tuo geriau galime įsigilinti į kiekvieną iš jų (giliausi žinovai – vieno atvejo tyrėjai, pvz., istorikai, tačiau jiems sunkiausiai sekasi spręsti nesutarimus dėl priežasčių įvardijimo)

Lyginamasis metodas


Taigi nors lyginamasis metodas fundamentalių principų požiūriu nėra išskirtinis metodas, siaurąja prasme jis turi savo „nišą“: Leidžia nagrinėti situacijas su mažu atvejų kiekiu

(small N) Leidžia nustatyti deterministines būtinas ir

pakankamas reiškinių priežastines sąlygas Suteikia galimybę paaiškinti reiškinius daugeriopomis

sąlygų konjunktūromis

Lyginamasis metodas


Deterministinės priežastines hipotezės: Priežastinis ryšys viena-

reikšmiškas (patvirtinę tokią priežastinę hipotezę žinome, ką tam tikroje konkrečioje situacijoje reikia padaryti, kad sukelti tam tikro tipo įvykį)

Tikimybinės priežastinės hipotezės: Tai, kad C yra E

priežastis statistikos prasme, reiškia, jog E yra (TIK) labiau tikėtinas tada, kai C yra, negu tada, kai C nėra. P(E/C) > P(E)

Lyginamasis metodas


Deterministinės būtinos sąlygos (neatmestos pagal

vienintelio panašumo taisyklę): Būtina sąlyga tam tikrai baigčiai yra ta, kuri esti visais

atvejais, kai ta baigtis atsitinka (taigi baigtis negali atsitikti nesant tai sąlygai, tačiau jos vienos nepakanka baigčiai atsitikti) Baigmės Y nebūna be priežasties X Išjungę X, išvengsime Y (bet įjungę X, Y dar negausime, kai

X yra tik būtina, bet nepakankama sąlyga)

Lyginamasis metodas


Deterministinės pakankamos sąlygos (neatmestos

pagal vienintelio skirtumo taisyklę): Pakankama sąlyga tam tikrai baigčiai yra ta, kuriai

esant visais atvejais atsitinka ta baigtis (tačiau baigtis gali atsitikti ir esant kitai sąlygai, taigi ji gali būti nebūtina) Visada, kai būna priežastis X, būna ir baigmė Y Įjungę X, sukelsime ir Y (bet Y gali būti sukeltas ir be X, kai

X yra pakankama, bet nebūtina Y sąlyga)

Lyginamasis metodas


Deterministinės būtinos ir pakankamos sąlygos (neatmestos pagal jungtinę panašumo ir skirtumo taisyklė) Būtina ir pakankama sąlyga tam tikrai baigčiai yra ta,

kuriai esant visais atvejais atsitinka ta baigtis, ir baigtis negali atsitikti neesant tai sąlygai (egzistuoja tik viena priežastinė sąlyga) Baigmės X nebūna be priežasties Y ir atvirkščiai X įjungimas ir išjungimas yra vienintelis būdas sukelti Y

arba jo išvengti

Lyginamasis metodas


Deterministinės INUS sąlygos (daugeriopos ir

konjunktūrinės): Priežastis X yra baigmės Y sąlyga, jeigu X viena

atskirai nėra nei pakankama, nei būtina Y sąlyga, o priežastinį vaidmenį atlieka tik tam tikrame kontekste, kuriam esama alternatyvų Nepakankama (insufficient), bet reikalinga ar neperteklinė

(non-redundant) dalis nebūtinoje (unnecessary), tačiau pakankamoje (sufficient) Y sąlygoje

Lyginamasis metodas



konjunktūrinės): X yra daugeriopa Y priežastis, jeigu jai yra

alternatyvų (skirtingos sąlygos, o ta pati baigmė)

X ARBA W ARBA Z → Y X yra konjunktūrinė (arba konjunkcinė) Y priežastis,

jeigu X pakanka sukelti Y, tik kai duotos tam tikros kitos sąlygos

X IR W IR Z → Y

Lyginamasis metodas



konjunktūrinės): X yra konjunktūrinė ir daugeriopa Y priežastis, kai ji

konjunktūrinė (veiksminga tik „kompanijoje“), o visam sąlygų rinkiniui, kurio būtina dalis ji yra, esama alternatyvių sąlygų kombinacijų, iš kurių kiekviena pakankama baigmei Y sukelti

(X IR W IR Z) ARBA (W IR C IR D) → Y

Lyginamasis metodas


Lyginamoji perspektyva daugiausiai taikoma: Biologijoje:

Lyginami skirtingoms biologinėms rūšims priklausantys objektai (individai, atvejai)

Socialiniuose ir humanitariniuose moksluose: Tradiciškai lyginami skirtingoms kultūroms, visuomenėms,

civilizacijoms ar kitokioms socialinėms ar kultūrinėms makrosistemoms priklausantys objektai (atvejai)

Ragin (2008): lyginamojoje perspektyvoje galima analizuoti bet kokius objektus

Lyginamasis metodas


Lyginamųjų tyrimų pavyzdžiai socialiniuose ir humanitariniuose moksluose: Politinių partijų Lietuvoje ir Baltijos šalyse (ar EU-

27) tyrimas Studentų vertybinių nuostatų Lietuvoje ir studentų

vertybinių nuostatų Baltijos šalyse tyrimas Korupcijos suvokimo Lietuvoje ir korupcijos

suvokimo kitose pasaulio šalyse tyrimas

Lyginamasis metodas


Iki 1987 m. lyginamasis metodas buvo suprantamas kaip pagal eliminacinės indukcijos taisykles (Millio kanonus) atliekamas mažo kiekio atvejų (mažo N) lyginimas neeksperimentiniame kontekste, siekiant patikrinti ar išplėtoti kokią nors priežastinę (ryšio tarp priklausomų ir nepriklausomų kintamųjų) hipotezę

Lyginamasis metodas


Millio priežastinės analizės kanonai (1):1. Vienintelio panašumo taisyklė: Jeigu koks nors reiškinys

(sąlyga, aplinkybė) nuolat lydi tiriamą reiškinį, o kiti reiškiniai (sąlygos, aplinkybės) kinta, vadinasi, tas reiškinys yra tiriamojo priežastis arba pasekmė

Lyginamasis metodas


Millio priežastinės analizės kanonai (2):2. Vienintelio skirtumo taisyklė: Jeigu atvejų, kai tiriamas

reiškinys įvyksta, ir atvejų, kai jis neįvyksta, visos sąlygos sutampa, išskyrus vieną, esančią tik pirmuoju atveju, vadinasi, ši sąlyga yra tiriamo reiškinio priežastis, pasekmė arba būtina priežasties dalis

Lyginamasis metodas


Millio priežastinės analizės kanonai (3):3. Jungtinė panašumo ir skirtumo taisyklė: Jeigu du ar

daugiau tiriamo reiškinio atvejų turi tik vieną bendrą sąlygą, o du ar daugiau atvejų, kai tiriamas reiškinys neįvyksta, neturi tarp savęs nieko bendra, išskyrus tai, kad jie visi neturi minėtos sąlygos, vadinasi, ji yra tiriamo reiškinio priežastis, pasekmė arba būtina priežasties dalis

Lyginamasis metodas


Millio priežastinės analizės kanonai (4):4. Liekanų taisyklė: Iš reiškinio atėmus tą jo dalį, kuri, kaip žinoma

iš ankstesnių tyrimų, yra tam tikrų priežastinių sąlygų pasekmė, reiškinio liekana yra likusių sąlygų pasekmė

5. Lydimųjų (lygiagrečių) kitimų taisyklė: Jeigu vienas reiškinys visada kinta tam tikru būdu, kai tam tikru būdu kinta kitas reiškinys, vadinasi, pirmasis reiškinys yra arba antrojo reiškinio priežastis, arba pasekmė, arba jie abu turi bendrą priežastį

Durkheim (5) – kiekybinė socialinių mokslų metodologija; de Tocqueville ir Weber (1-3) – lyginamoji socialinių mokslų metodologija

Lyginamasis metodas


Millio eliminacinės indukcijos taisyklių ribos: Suteikia pakankamą pagrindą atmesti priežastines

hipotezes, bet tik išskirtiniais atvejais suteikia pagrindą jas priimti

Jeigu lieka neatmestų hipotezių, tai galime jas priimti, tik jeigu įvykdytos ar bent aproksimuotos (daugmaž įvykdytos) „vienintelio panašumo“ ir „vienintelio skirtumo“ sąlygos (aproksimacija įmanoma tik eksperimentiniame kontekste)

Lyginamasis metodas


Millio eliminacinės indukcijos taisyklių trūkumai neeksperimentiniame kontekste (1): Mechaniškai taikant (pavienėms sąlygoms),

nepagrįstai eliminuojamos sąlygas, kurios gali būti konjunktūrinės, daugeriopos arba konjunktūrinės ir daugeriopos priežastys

Trūkumas nėra svarbus, kai hipotezės tikrinamos eksperimentu – kontroliuojant visas sąlygas, galima išmatuoti kiekvienos atskirai paimtos sąlygos priežastinį poveikį

Lyginamasis metodas


Millio eliminacinės indukcijos taisyklių trūkumai neeksperimentiniame kontekste (2): Nėra itin svarbus atliekant statistinę analizę, jeigu

atvejų ir laisvės laipsnių pakanka kintamųjų sąveikoms (konjunktūroms) analizuoti

Šis trūkumas darosi svarbus, kai kontekstas neeksperimentinis, o N santykinai mažas statistinei analizei korektiškai atlikti

Lyginamasis metodas


Kokybinė lyginamoji analizė buvo sukurta (Ragin, 1987) kaip lyginamojo metodo modifikacija, pritaikyta tikrinti ir plėtoti deterministines priežastines hipotezes neeksperimentiniuose kontekstuose, kur susiduriama su konjunktūriniu ir daugeriopu (INUS sąlygų tipo) priežastingumu

Lyginamasis metodas


Po 1987 m. lyginamasis metodas suprantamas kaip pagal eliminacinės indukcijos taisykles (Millio kanonus) ARBA kokybinės lyginamosios analizės (KLA) būdu atliekamas mažo kiekio atvejų (mažo N) lyginimas neeksperimentiniame kontekste, siekiant patikrinti ar išplėtoti kokią nors priežastinę (ryšio tarp priklausomų ir nepriklausomų kintamųjų) hipotezę

Lyginamasis metodas


Abi lyginamojo metodo formas sieja determinis-tinė priežastingumo samprata ir mažas N

KLA reikia mažiausiai 7-8 atvejų: Konkretus skaičius priklauso nuo kintamųjų skaičiaus

bei stebėjimų įvairovės (nebeprasminga, kai atvejų pakanka statistinei analizei)

Formalios viršutinės ribos nėra, bet didėjant atvejų skaičiui, mažėja galimybės įsigilinti į kiekvieną iš jų, bei prieštaringų eilučių (dėl matavimo klaidų ar pan.) tikimybė

Lyginamasis metodas


Paprastai pasitelkus KLA sistemiškai tiriami nedidelio kiekio (7-50) atvejų panašumai ir skirtumai – įvairovė, siekiant ją paaiškinti Kiekis negali būti didelis, nes tyrėjas turi būti gana

giliai susipažinęs su kiekvienu atveju (vienas iš lyginamojo metodo tikslų – įsigilinti į studijuojamus atvejus)

Lyginamasis metodas


Apibendrinant, trys esminiai lyginamojo metodo principai, išskiriantys jį kaip metodą: Vadovavimasis (išplėtotais) Millio indukcinės logikos

kanonais ir Būlio matematine logika (algebra) nustatant priežastinius sąlygų ir baigmių ryšius

Deterministinių būtinų, pakankamų, būtinų ir pakankamų bei INUS priežastinių sąlygų pagrindu suvokiamas priežastingumas

Konjunktūrinių ir daugeriopų (INUS) deterministinių aiškinimo modelių pripažinimas

Lyginamasis metodas


Lyginamojo metodo pagalba siekiama atskleisti priežastinę reiškinių įvairovę: Studijuojami reiškiniai yra apibrėžiami tyrimo

pradžioje, o tokio tyrimo tikslas – paaiškinti tam tikro atvejų rinkinio įvairovę (baigmės požiūriu)

Pavyzdžiui, kodėl Lietuvoje demokratija tarpukariu žlugo, o Suomijoje – ne (1):1. Demokratijos žlugimo (išlikimo) („priklausomo

kintamojo“) apibrėžimas

Kokybinė lyginamoji analizė


Pavyzdžiui, kodėl Lietuvoje demokratija tarpukariu žlugo, o Suomijoje – ne (2):2. Tikslas – paaiškinti priežastinę demokratinių režimų

žlugimo (išlikimo) tarpukario Europoje įvairovę

3. Europos šalys suskirstomos pagal tai, ar demokratija jose žlugo (išliko) tarpukariu

4. Ieškoma sąlygų ar jų kombinacijų („nepriklausomų kintamųjų“ reikšmių), kurios vienija tas šalis, kuriose demokratija žlugo ir skiria jas nuo tų šalių, kuriose demokratija išliko



Taigi KLA susitelkiama ties atvejų, kurių baigmė vienoda, charakteristikų panašumo tyrinėjimu: Charakteristikų panašumas turi tuos atvejus skirti nuo atvejų

su kitokia baigme ir paaiškinti baigmės pobūdį



KLA tikslai (Ragin 2011):1. Įvairovės tyrinėjimas:

Atvejų įvairovės tyrinėjimas – skirtingų priežastinių sąlygų, susijusių su tam tikrais atvejų tipais (tam tikromis „baigmėmis“), nustatymas (arba priežastinių sąlygų konfigūracijų, lemiančių atvejų skirstymą į pogrupius, nustatymas)Pavyzdžiui, demokratija Lietuvoje tarpukariu žlugo dėl žemo

ekonominio išsivystymo (lyginant su Suomija)



KLA tikslai (Ragin 2011):2. Kultūriškai ar istoriškai reikšmingų reiškinių

interpretavimas: Specifinių (netipinių) ar reikšmingų situacijų ir įvykių

nagrinėjimas (KLA padeda ir išskirti (atrasti) tokius atvejus)Pavyzdžiui, kodėl demokratija tarpukariu žlugo Vokietijoje,

kurios ekonominis išsivystymas buvo aukštas



KLA tikslai (Ragin 2011):3. Teorijos plėtojimas:

Nors lyginamoji analizė prasideda „nuo teorijos“ (deduktyviai) – baigmių ir sąlygų apibrėžimo bei hipotetinių priežastinių ryšių numatymo – jos eigoje paprastai teorija yra modifikuojamaPavyzdžiui, vien aukštas ekonominis išsivystymas šalyje

nepaaiškina demokratijos išlikimo tarpukario Europoje (kitas svarbus veiksnys – vyriausybės stabilumas ar pan.)



KLA apibendrinta logika (Ragin 2011):1. Atvejų atrinkimas:

Pagal tyrimo problemą ir tikslus Turi būti laike ir erdvėje gana aiškiai apibrėžti Turi būti palyginami ir relevantiški (gerai atspindėti

nagrinėjamą problemą) Gali būti ne tik šalys ar regionai

2. Teorinio modelio parinkimas: Pagal tyrimo problemą ir tikslus Padeda išgryninti atvejus, pastebėti svarbius jų aspektus



KLA apibendrinta logika (Ragin 2011):3. Įvairovės analizė:

Priežastinių sąlygų konfigūracijų susijusių su tam tikromis atvejų baigmėmis paieška empiriniuose duomenyse („tarp atvejų“)

Priežastinių sąlygų konfigūracijų jungtys su baigmėmis turi būti prasmingos (kitu atveju reikia peržiūrėti atvejus ar teorinį modelį)



Atvejų identifikavimo būdai (Gerring 2007): Tipiniai atvejai (tipiniai reiškinio pavyzdžiai) Įvairovę atskleidžiantys atvejai (pavyzdžiai

atspindintys reiškinio įvairovę) Išskirtiniai atvejai (pavyzdžiai atspindintys išskirtines,

neįprastas reikšmes) Nukrypstantys atvejai (pavyzdžiai, kurie nukrypsta

nuo bendros tendencijos) Įtakingi atvejai (pavyzdžiai, kurie turi didžiausios

įtakos bendrosioms tendencijoms)



Atvejų identifikavimo būdai (Gerring 2007): Labai svarbūs atvejai (pavyzdžiai, kurie tikrai

(ne)turėtų būti tokie, kaip prognozuojama iš anksto) Trajektorijos atvejai (pavyzdžiai, kurie tikrai (ne)veda

link tam tikros baigmės) Panašiausi atvejai (atvejai, kurių bruožai labai panašūs

išskyrus NK ir PK → MSDO) Skirtingiausi atvejai (atvejai, kurių bruožai labai

skiriasi išskyrus NK ir PK → MDSO)



Įvairovės analizės ir KLA ypatumai (Ragin 2011): Atvejis – priežastinių sąlygų reikšmių kombinacija

susijusi su tam tikra baigme (holistinė perspektyva) KLA yra labiau dedukcinis metodas, nes kintamųjų

(priežastinių sąlygų ir baigmės) parinkimas turi būti teoriškai pagrįstas, tačiau KLA gali būti naudojama ir indukciškai (nagrinėjant prieštaringus atvejus; logiškai galimus, bet nestebimus atvejus; logiškai tapačius atvejus ar, apskritai,

plėtojant teoriją)



Įvairovės analizės ir KLA ypatumai (Ragin 2011): Lyginamos priežastinių sąlygų konfigūracijų

(kombinacijų) reikšmės – „duomenų matricos eilutės“, – o ne tų sąlygų reikšmės su baigmės kintamojo reikšmėmis („ne duomenų matricos stulpeliai“) Lyginamos nepriklausomų kintamųjų reikšmės tarpusavyje

(su skirtingomis ar tokiomis pat baigmėmis), o ne ieškoma kovariacijos (sistemingo reikšmių atitikimo) tarp nepriklau-somo ir priklausomo kintamojo reikšmių



Įvairovės analizės ir KLA ypatumai (Ragin 2011): Specifinė priežastingumo samprata (1):

Priežastingumas nėra nustatomas „kartą ir visiems laikams“ Daugeriopas ir konjunktūrinis (konfigūracinis ar

kombinacinis) priežastingumas (1):Paprastai priežastinių sąlygų kombinacija lemia tam tikrą

baigmę, t. y. priežastingumas yra sudėtinisGali būti kelios priežastinių sąlygų kombinacijos lemiančios tą

pačią baigmę




Priežastingumas nėra nustatomas „kartą ir visiems laikams“ Daugeriopas ir konjunktūrinis (konfigūracinis ar

kombinacinis) priežastingumas (2):Ta pati priežastinė sąlyga gali būti susijusi su skirtinga baigme,

priklausomai nuo to, kokios kitos priežastinės sąlygos veikia (yra susijusios)




Priežastinio ryšio simetriškumas nėra būtinas, t. y. baigmės pobūdis gali būti nulemtas skirtingų priežastinių sąlygų kombinacijų

Atsargūs apibendrinimai: Kadangi mažai atvejų, apibendrinimai taikytini tik kitiems

gana panašiems atvejams Apibendrinimų pobūdis gali keistis atlikus kitus tyrimus

(papildomus ar gilesnius)



Įvairovės analizės ir KLA ypatumai (Ragin 2011): KLA eigoje eliminuojamos nereikšmingos

priežastinės sąlygos: Teorijos ir hipotezės (kai kurios) paneigiamos ar

atmetamos, o ne patvirtinamos Eliminacinė, o ne enumeracinė logika (rezultatai „galutinai“

pasako, tik kas ko nelemia, o ne kas ką lemia)



Įvairovės analizės ir KLA ypatumai (Ragin 2011): Skaidrus ir pakartojamas kokybinio tyrimo procesas:

Tai (tam tikruose tyrimo etapuose) užtikrina kompiuterinės priemonės



Taigi – kada taikyti? Apibendrinti duomenims (tiesos lentelė → kurie

atvejai panašūs?) Patikrinti duomenų nuoseklumą (tiesos lentelė →

nustatomi prieštaringi (baigmės požiūriu) atvejai) Tikrinti hipotezes ir teorijas (paneigti (ar retais

atvejais patvirtinti) empiriniais tyrimais) Plėtoti teorijas (rezultatai veda link interpretacijų ir

papildomos atvejų analizės)



KLA tipai: Raiškiųjų aibių KLA (Ragin, 1987):

Dvireikšmiai (0/1) kintamieji Raiškiosios aibės (kiekvienas atvejis pilnai priklauso arba

nepriklauso aibei; galioja „negalimo trečiojo“ dėsnis) Programinė įranga: TOSMANA, fs/QCA, Stata (fuzzy), R (QCA)

Daugiareikšmių kintamųjų KLA (Cronqvist, 2007): Daugiareikšmiai kokybiniai kintamieji (1, 2, ...) Raiškiosios aibės Programinė įranga: TOSMANA, R (QCA, QCAGUI, QCA3)



KLA tipai: Neraiškiųjų aibių KLA (Ragin, 2000 ir 2008):

„Santykiniai“ kintamieji (proporcija nuo 0 iki 1) Neraiškiosios aibės (kiekvienas atvejis daugiau ar mažiau

priklauso arba nepriklauso aibei) Programinė įranga: fs/QCA, Stata (fuzzy), R (QCA3)



Pagrindiniai šaltiniai: Lietuvių kalba:

Norkus ir Morkevičius, 2011 www.lidata.eu/mokymai/metodologiniai/KLA www.lidata.eu/vadoveliai/KLA

Anglų kalba: www.compasss.org www.u.arizona.edu/~cragin www.tosmana.net


http://www.lidata.eu/mokymai/metodologiniai/KLA

http://www.lidata.eu/vadoveliai/KLA

http://www.compasss.org/

http://www.u.arizona.edu/~cragin

http://www.tosmana.net/

Education

Lyginamieji tyrimai