587. Орлов А.И., Орлова Л.А., Русанова Г.В., Горчакова Л.С. Высокие статистические технологии и перспективы их применения в социологии. - Тезисы I Всероссийской научной конференции «Сорокинские чтения-2004: Российское общество и вызовы глобализации». - М.: Альфа-М, 2004. - С.193-196.

УДК 519.2
Высокие статистические технологии и перспективы их применения в социологии
Орлов А.И., Орлова Л.А., Русанова Г.В., Горчакова Л.С.
МГТУ им. Н.Э. Баумана

	Термин "высокие технологии" используется для обозначения наиболее передовых технологий, опирающихся на последние достижения научно-технического прогресса. Есть такие технологии и среди технологий статистического анализа данных - как в любой интенсивно развивающейся научно-практической области. В качестве "высоких статистических технологий" выделяют, прежде всего, технологии непараметрического анализа данных; устойчивые (робастные) технологии; технологии, основанные на размножении выборок, на использовании достижений статистики  нечисловых данных и статистики интервальных данных.
	Каждое из трех слов термина "высокие статистические технологии" несет свою смысловую нагрузку. "Высокие", как и в других областях, означает, что статистическая технология опирается на современные достижения статистической теории и практики, в частности, теории вероятностей и прикладной математической статистики. При этом "опирается на современные научные достижения" означает, во-первых, что математическая основа технологии получена сравнительно недавно в рамках соответствующей научной дисциплины, во-вторых, что алгоритмы расчетов разработаны и обоснованы в соответствии с нею (а не являются  эвристическими). Со временем, если новые подходы и результаты не заставляют пересмотреть оценку применимости и возможностей технологий, заменить их более современными, "высокие статистические технологии" переходят в "классические статистические технологии", такие, как метод наименьших квадратов. Итак, здесь два ключевых понятия - "молодость" технологии (во всяком случае, не старше 50 лет, а лучше - не старше 10 или 30 лет) и опора на "высокую науку".
	Термин "статистические" привычен, но разъяснить его нелегко. Во всяком случае, к деятельности органов государственной статистики высокие статистические технологии отношения не имеют. Статистические данные – это результаты наблюдений, измерений, опросов, обследований, испытаний, анализов, опытов. А "статистические технологии" - это технологии анализа статистических данных.
	Статистический анализ данных, как правило, включает в себя целый ряд процедур и алгоритмов, выполняемых последовательно, параллельно или по более сложной схеме. В частности, можно выделить следующие этапы:
	- планирование исследования; 
	- организация сбора необходимых статистических данных по оптимальной или рациональной программе (планирование выборки, создание организационной структуры и подбор команды, подготовка кадров, которые будут заниматься сбором данных, а также контролеров данных и т.п.);
	- непосредственный сбор данных и их фиксация на тех или иных носителях (с контролем качества сбора и отбраковкой ошибочных данных по соображениям предметной области);
	- первичное описание данных (расчет различных выборочных характеристик, функций распределения, непараметрических оценок плотности, построение гистограмм, корреляционных полей, различных таблиц и диаграмм и т.д.), 
	- оценивание тех или иных числовых или нечисловых характеристик и параметров распределений (например, непараметрическое интервальное оценивание коэффициента вариации или восстановление зависимости между откликом и факторами, т.е. оценивание функции), 
	- проверка статистических гипотез (иногда их цепочек - после проверки предыдущей гипотезы принимается решение о проверке той или иной последующей гипотезы), 
	- более углубленное изучение, т.е. применение различных алгоритмов многомерного статистического анализа, алгоритмов диагностики и построения классификации, статистики нечисловых и интервальных данных, анализа временных рядов и др.; 
	- проверка устойчивости полученных оценок и выводов относительно допустимых отклонений исходных данных и предпосылок используемых вероятностно-статистических моделей, в частности, изучение свойств оценок методом размножения  выборок;
	- применение полученных статистических результатов в прикладных целях (например, для диагностики конкретных ситуаций, построения прогнозов, выбора оптимального воздействия и др.),
	- составление итоговых отчетов, в частности, предназначенных для тех, кто не является специалистами в статистических методах анализа данных, в том числе для руководства - "лиц, принимающих решения".  
	Возможны и иные структуризации статистических технологий. Важно подчеркнуть, что квалифицированное и результативное применение статистических методов - это отнюдь не проверка одной отдельно взятой статистической гипотезы или оценка параметров одного заданного распределения из фиксированного семейства. Подобного рода операции - только отдельные кирпичики, из которых складывается статистическая технология. 
	Итак, процедура статистического анализа данных – это информационный технологический процесс, другими словами, та или иная информационная технология. 
	В литературе статистические технологии рассматриваются явно недостаточно. В частности, обычно все внимание сосредотачивается на том или ином элементе технологической цепочки, а переход от одного элемента к другому остается в тени. Учебники и монографии по статистике обычно рассказывают об отдельных кирпичиках, но не обсуждают проблемы их организации в технологию, предназначенную для прикладного использования. Между тем проблема "стыковки" статистических алгоритмов требует специального рассмотрения, поскольку в результате использования предыдущего алгоритма зачастую нарушаются условия применимости последующего. Результаты наблюдений могут перестать быть независимыми, может измениться их распределение и т.п.
	Например, при проверке статистических гипотез большое значение имеют такие хорошо известные характеристики статистических критериев, как уровень значимости и мощность. Методы их расчета и использования при проверке одной гипотезы обычно хорошо известны. Если же сначала проверяется одна гипотеза, а потом с учетом результатов ее проверки - вторая, то итоговая процедура, которую также можно рассматривать как проверку некоторой (более сложной) статистической гипотезы, имеет характеристики (уровень значимости и мощность), которые, как правило, нельзя просто выразить через характеристики двух составляющих гипотез, а потому они обычно неизвестны. В результате итоговую процедуру нельзя рассматривать как научно обоснованную, она относится к эвристическим алгоритмам. Конечно, после соответствующего изучения, например, методом статистических испытаний, она может войти в число научно обоснованных процедур прикладной статистики. 
	Высокие статистические технологии необходимы для квалифицированного анализа социологических данных, в том числе при математическом моделировании социальных явлений. С одной стороны, целесообразно внедрение таких технологий, в частности, основанных на непараметрических методах и нечисловой статистике. С другой - сложившиеся технологии анализа данных заслуживают тщательного изучения.