Методы прогнозирования в политике

Традиционно широко применяются в политическом прогнозировании:

1. Метод экстраполяции( воображаемого продолжения в будущее тех или других существующих политических процессов).

Использование этого метода основано на том, что большинство политических феноменов – собственно процессы, то есть явления, которые длятся во времени и имеют свою траекторию движения, которую можно установить, знавая цепь прошлых и настоящих событий.

2. Метод аналогии.Активно используется в политическом прогнозировании на основе похожести условий,которые вызвали ту или другое событие в прошлому, позволяет сделать вывод о возможности осуществления события в будущем.

Метод аналогии можно использовать в прогнозировании в самый раз для прогноза событий или отдельных феноменов

3.Метод сценариевпредусматривает описание возможных будущих событий в каком-нибудь регионе или во всем мире. Его используют, прежде всего, для описания картины развития конфликтных ситуаций, при подготовке политических решений, рассчитанных на более или менее продолжительную перспективу.

Составление сценариев всегда связано с оценкой событий и тенденций их развертывание, а в оценке выражается субъективное отношение к феномену со стороны того, кто ее делает. Поэтому сценариев, которые относятся к прогнозированию одного и того же явления, может быть несколько.Осуществление выбора того или другого сценария требует включения в прогностическую деятельность экспертной оценки, которая получается с помощью опрашивания ученых.

4.Метод моделированияоказывается чрезвычайно полезным в политическом анализе и прогнозировании.

Политическое прогнозирование– процесс разработки научно обоснованного суждения о возможном варианте развития политических событий в будущем, альтернативные пути и сроки его осуществления, а также определение конкретных рекомендаций для употребления практических мер в условиях реальной деятельности.

Возможности использования программного комплекса SPSS в социологии

SPSS Statistics (аббревиатура англ. «Statistical Package for the Social Sciences» — «статистический пакет для социальных наук») — компьютерная программа для статистической обработки данных, один из лидеров рынка в области коммерческих статистических продуктов, предназначенных для проведения прикладных исследований в социальных науках.

По мнению некоторых авторов, SPSS «занимает ведущее положение среди программ, предназначенных для статистической обработки информации

Основным достоинством программного комплекса SPSS, как одного из самых существенных достижений в области компьютеризированного анализа данных, является самый широкий охват существующих статистических методов, который удачно сочетается с большим количеством удобных средств визуализации результатов обработки. Программный комплекс SPSS развивается уже на протяжении 35 лет, самая последняя 11-ая версия, выпущенная в мае 2002 года, предоставляет широкие возможности не только в сфере психологии, социологии, биологии и медицины, но и в области маркетинговых исследований и управлении качеством продукции, что значительно расширяет применимость комплекса.Предлагаемая книга содержит минимально необходимый объем сведений по теории статистического анализа. Основное внимание сконцентрировано на особенностях использования отдельных методов, возможностях, которые эти методы предоставляют, а также интерпретации результатов применения данных методов. Ну и конечно, в книге описаны презентационные возможности SPSS 10/11, которые значительно превосходят объем функций, обеспечиваемых стандартными бизнес-программами, типа Excel.В конце книги приводится таблица соответствия английских и русских пунктов меню SPSS 10/11, а также названий статистических процедур, для того чтобы облегчить переход на русскую версию.Материал, изложенный в книге, достаточен для того, чтобы студент или молодой ученый сделали свои первые шаги в обобщении статистических данных и поиске скрытых закономерностей, а умудренные опытом профессионалы обрели еще один мощнейший инструмент, повышающий эффективность практической деятельности.Книга предназначена для широкого круга читателей, специализирующихся на обработке данных в маркетинге, социологии, психологии, биологии и медицине.В книге подробно рассмотрены:- История создания современного комплекса статистических программ SPSS;- Установка SPSS и примеров, рассматриваемых в книге;- Приемы работы по вводу данных ;- Основные функциональные возможности программы по обработке статистических данных и презентации результатов;- Кодирование статистических данных;- Основные определения и понятия из области статистики: шкалы статистических измерений, выборки и распределения, статистическая значимость;- Понятие о зависимых и независимых выборках;- Процедура проведения частотного анализа данных;- Первичная обработка и подготовка данных для применения основных статистических методов, вычислительные возможности SPSS;- Условный отбор данных для повышения эффективности использования процедур статистической обработки;- Приемы поиска ошибок при вводе информации;- Статистические характеристики данных и основные типы распределений, которым подчиняются выборки;- Проведение тестов на наличие нормального распределения;- Построение таблиц сопряженности и расчет статистических характеристик для них;- Интерпретация таблиц сопряженности и ее практическое значение;- Методы анализа множественных вариантов ответов и условия их применения;- Множественные варианты ответов и частотный анализ;- Множественные варианты ответов и таблицы сопряженности;- Проведение сравнения средних значений выборок и интерпретация результатов;- Проведение непараметрических тестов для выборок, которые не подчиняются нормальному распределению или не относятся к порядковой шкале;- Виды корреляционного анализа и интерпретация результатов;- Простая линейная регрессия (пример из маркетинга);- Многомерная регрессия (пример из маркетинга);- Нелинейная регрессия (пример из социологии);- Логистическая регрессия (пример из медицины);- Порядковая регрессия (пример из психологии поведения);- Дискриминационный анализ и его практическое применение;- Надежность результатов дискриминационного анализа с практической точки зрения;- Факторный анализ и его практическое применение, методы факторизации переменных;- Пример применения факторизации в маркетинге, социологии и психологии;- Кластерный анализ, принципы его проведения и практическое применение;- Иерархический кластерный анализ для двух и более переменных;- Кластерный анализ для большого объема данных;- Интерпретация результатов кластерного анализа;- Примеры проведения кластерного анализа в маркетинге, социологии и экономической географии;- Анализ пригодности заданий для статистических обследований и опросов;- Управление выводом таблиц в SPSS;- Графические презентационные возможности SPSS;- Экспорт данных и результатов расчетов SPSS в Microsoft Office, преобразование в HTML-формат;- Программный синтаксис SPSS 10/11;- Язык сценариев SPSS 10/11;- Новое в версии SPSS 11;- Таблица соответствий пунктов меню русской и английской версии SPSS 10.