Определение статистики и ее предмета

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 веке 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 и 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. А. Кетле, последователь О. Конта, был позитивистом. Позитивистами были многие виднейшие статистики конца XIX – начала XX в.: К. Пирсон, Р. Фишер, К. Джини и др. Вся стати­стическая наука начала XX в. была пронизана идеями позити­визма. Попытки А.А. Чупрова в начале века построить теорию статистики на идеях баденской неокантианской школы далеконесразу 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 на 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-Кравчинским (1851–1895). С 1884 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, общефилософской подготовкой, он смог быстро получить ряд фундаментальных результатов в области теории и практики математической статистики и стал одним из основателей новой научной школы — биометрии. В издаваемомим журнале «Биометрика» доказывалась необходимость применения математико-статистических методов в биологии и вообще во всех отраслях науки.

Пирсон имел самое непосредственное отношение 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 методе, 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 установленииих взаимозависимос­тей и возвращающихся чередований. Научное суждение – это суж­дение, опирающееся на знание этих взаимоотношений несвобод­ное 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...» (Полн. собр. соч. Т. 18. С. 176). Между тем позитивисты не признавали, что мысль упрощает понимание мира тем, что выделяет в нем объективно общее, такую глубокую 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» (Джи­нн 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. Лексис 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 о 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. 11). 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 Дж. 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 множеством причин. Известный американский ученый Фредерик С. Миллс (p. 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 определений лежит достаточно общее представление о предмете статистики.

Ведущие представители английской школы выдвинули три основные особенности предмета статистического познания:

1. 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 рас­членение явлений предполагаетих высокую устойчивость.

2. Характерная и определяющая особенность предмета стати­стики –вариация. Именно отличие одного явления от другого вызывает необходимость изучения совокупности, а не отдельных явлений.

3. 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 реальна 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 составу.

Англо-американская школа в XX в. стала господствующей, но 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 мето­дов 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 различных мало или совсем несвязанных между собой приемов, не имеющих единой методологической основы.