Война Святослава с хазарами

Таким образом, применение статистики требует прежде всего понима­ния ее смысла; сама по себе она еще ничего не доказывает. Еще одним деликатным моментом, касающимся статистического ана­лиза данных, является недоучет роли содержательных, или качествен­ных, соображений. Ведь анализ данных базируется не только на относи­тельно нейтральных к конкретным научным областям методах (типа методов статистики), но и на знаниях, относящихся непосредственно к той или иной научной дисциплине. Например, непонимание возможностей, логики и ограничений статисти­ческого подхода приводит часто к ошибочным концептуальным построе­ниям, связанным с обнаруженной в опыте корреляционной зависимо­стью. Как напоминает МБ. Славин, статистические методы анализа связей между явлениями обычно применяют тогда, когда неизвестны при­чинные связи; но ведь обнаружение статистической корреляции не влечет (вопреки желанию исследователя) возможности связать корреляционно — зависимые между собой факторы также и причинной связью, а обнаруже­ние статистической корреляции не освобождает исследователя от не­обходимости дополнить изучение формально установленной связи между явлениями другими методами, проясняющими ее сущность. Ска­жем, в медико-биологических науках это означает необходимость иссле­дований, направленных на раскрытие конкретных биохимических, био­физических, иммунологических, физиологических и т.п. взаимосвязей и закономерностей.

Таким образом, стадия анализа данных не может быть сведена к нейт­ральным формальным методикам, а задействует и качественные соображе­ния, и при необходимости тот или иной спектр специальных знаний из предметной области. Сказанное означает, что на стадии обобщения и обработки эмпириче­ских данных исследования ученого ведут прежде всего содержательная

теория, компетентное понимание специфики предметной области и стоя­щих перед ученым конкретных исследовательских проблем. Никакой отлаженный метод не избавляет ученого от ответственности за формули­руемые им результаты, от умения осмысленно применять необходимые методы в тех или иных обстоятельствах. Нельзя получать научные дан­ные механически, без знания внутренних связей и смыслов предметной области; не существует прямой дороги от автоматического использова­ния того или иного метода к научным открытиям. Стадия анализа данных — это действительно тот переходный этап иссле­дований, когда встречаются эмпирические и теоретические методы, пере­плетаются обработка эмпирических результатов и потребности теорети-

зации. На этой стадии полученный эмпирический материал подлежит активному осмыслению. Здесь могут возникать важные теоретические до­гадки (гипотезы, конструкты), которые поднимают исследование на более абстрактный уровень.