CC BY
15
18. Taliban attack: Pakistan army retaliates, kills 57 militants [Electronic resource]. -Mode of access : http://timesofindia.indiatimes.com/world/pakistan/Taliban-attack-Pakistan-army-retaliates-kills-57-militants/articleshow/45560179.cms
19. The World's 10 Richest Terrorist Organizations [Electronic resource]. - Mode of access : http://www.forbes.com/sites/forbesinternational/2014/12/12/the-worlds- 10-richest-terrorist-organizations/
Стаття надшшла до редакцп 06.05.2015 р.
А. Kolomoiets
EFFORTS OF USA TO FIGHT TERRORISM IN SOUTH ASIA
The article concerned the problem of international terrorism which compounded more and more, and one of the main centers of which are located in South Asia. This global question sharply increased attention of the United States and activated all aspects of their foreign efforts towards the countries of Southeast Asia. United States, as is clear from recent events, seek to eliminate terrorist organizations and improve the economic situation of the countries for the non-proliferation of extremist sentiments.
Research contains an analysis of the legal framework US. The definitions of the concept «domestic terrorism» and «foreign terrorism» are given in the article by the US legislation. Foreign policy of George W. Bush and Barack Obama are analyzed, and the comparative analyses of their anti-terrorism strategy are given.
Pakistan is the main partner of the United States to combat terrorism in South Asia. In 2004, Pakistan was even named "one of the main allies," of the United States apart from NATO.
Also, rapprochement between US and India and reasons that caused it are reviewed. The article analyses the new terrorist organization «Islamic State of Iraq and the Levant», which quickly expands borders, and has threatening the region of South Asia, especially Pakistan and Afghanistan.
The future US actions in the fight against terrorism in South Asia are projected.
Key words: US foreign policy, South Asia, terrorism, terrorist organizations, Pakistan, Afghanistan, India, ISIL.
РЕЦЕНЗЕНТИ: Зеленько Г.1., д.полт.н, проф., Булик М.В., к.полт.н, доц.
УДК 32:311.3 В.М. Лебедюк
КОЕФЩДеНТИ ЗВ'ЯЗКУ У ДОСЛ1ДЖЕННЯХ ЕЛЕКТОРАЛЬНО1
ПОВЕД1НКИ
У цШ cmammi розглядаеться проблема застосування коефiцieнтiв зв'язку, як мають велике значення у вивчент полтичних i сощальних проблем, зокрема електоральног поведтки. Розкрито можливостi використання коефiцiентiв зв 'язку у до^дженнях електоральног поведтки та пояснено переваги застосування коефiцiентiв зв 'язку на противагу статистично-описовим до^дженням. Автор звертае увагу на те, що розглянутi коефщенти зв 'язку розширюють тструментарт аналiзу, дозволяють полтологам виршувати бшьш складнiшi до^дницью завдання, де описова статистика е недостатньою.
Ключовi слова: коефгцгенти зв 'язку, статистичнг методи, електоральна поведгнка, кглькгснг вимгрювання.
Одним з найважливших завдань полггично'1 науки дати вщповщь на запитання -чому так? Така постановка питання вимагае вщ дослщника вивчення причинно-наслiдкових вщношень мiж явищами, що дозволяе виявити чинники впливу на варiацiю дослщжуваних явищ i процесiв. Причинно-наслiдкова форма зв'язку проявляеться через функщональну i статистичну взаемозалежнiсть. Методи дослiдження у полгтичнш науцi зосереджують свою увагу на природi та особливостях статистичних зв'язюв.
Кожен метод дослiдження призначений для вивчення конкретних дослщницьких питань. Розрiзняють два загальних пiдходи до дослщження: кiлькiснi та якiснi. У статл ми звертаемо увагу на кшькюному пiдходi до полiтологiчних дослщжень. Кiлькiснi дослiдження - це процес збору даних, аналiзу та штерпретаци результатiв дослiдження, тодi як якюш дослiдження спрямованi на опис та пояснення даних [1, с. 20]. В украшськш полгшлопчнш практицi, часто, дослщження помилково сприймають за збiр шформаци чи документування фактiв. Забуваючи, що дослiдження це процес збору, аналiзу та iнтерпретацГi даних з метою зрозумгти явище. Абсолютна бшьшють дослiджень з полiтологГi в УкраНш е описовими, нормативно орiентованими та здебшьшого псевдонауковими. Зарубiжна практика вказуе на використання статистичного пщходу та кшькюних методiв дослiдження. Якщо дослщник застосовуе кiлькiснi методи це передбачае формулювання гiпотези, аналiзу даних та використання математичних моделей. Таким чином, кшькюш дослщження мають на мет встановити причинно-наслiдковi зв'язки, використовуючи дедуктивний процес тзнання.
В УкраНш потреба дослщження електоральноi поведiнки почала набувати актуальносл ще з перших виборчих кампанш [13, с. 30; 5]. Проблемами власне електорально'1' поведiнки займаються соцiологи (Вишняк О. [3], Головаха С. [4], Панша Н. [9]) та политологи (Романюк А. [11], Черкашин К. [12], Зубченко О. [6], Кочубей Л. [7]). Аналiз публшацш з дано'1' проблематики вказуе на низку '1'хшх особливостей. На думку автора, 1'х можна подшити на нормативно-описовi та статистично-описовi. До перших належать публшацп що аналiзують категорiальний апарат, систему iндикаторiв та способiв збору iнформацГi. До друго'1' категор11' дослiджень належать розвiдки з динамжи основних показникiв описово'1' статистики (% явки на вибори, частка голоав виборщв). Винятком е робота Васильченко С., реалiзована в межах проекту «Координащя дiй органiзацiй громадянського суспшьства пiд час виборчо'1' кампанп 2004 року» (за фiнансовоi пщтримки Швейцарського агентства спiвробiтництва та розвитку i Вестмiнстерського фонду демократiй) [2]. Цiннiстю роботи е систематизацiя та статистична обробка електоральних показниюв в Укра'1'ш. Вiдсутнiсть якiсноi статистично'1' обробки даних iз застосуванням коефiцiентiв зв'язку спонукае до актуалiзацii застосування статистичних методiв аналiзу до результатiв виборiв та електорально'1' поведiнки.
У статл автор намагаеться довести, що використання статистичних методiв, зокрема коефiцiентiв зв'язку, бшьш евристично нiж описовi дослщження електорально! поведiнки за результатами соцюлопчних опитувань. Статистичнi методи займають важливе мюце в методологП полiтичного аналiзу. Вони дозволяють вирiшувати значно складнiшi завдання, забезпечуючи дослiдника вiдповiдним якюним iнструментарiем.
Метою дослiдження е розглянути та проаналiзувати застосування коефiцiентiв зв'язку у дослщженнях електоральноi поведiнки.Досягнення поставленоi мети дослiдження зумовлюе виконання наступних завдань: розкрити можливосп
203
використання коефщенпв зв'язку у дослщженнях електорально'1 поведiнки; показати переваги застосування коефщенпв зв'язкуна противагу статистично-описовим дослщженням.
Кiлькiснi методи в будь-якому дослщженш, зокрема у полгшлопчному, можуть бути застосованi тiльки тсля того, як спостереженi данi будуть переведет на мову чисел. Тому перед початком застосування кшькюних методiв у полгтичнш науцi необхiдно пройти процедуру вимiрювання (Рис.1). Пiд згадуваною процедурою, ми розумieмо процес вимiрювання дослiджуваного явища, внаслiдок яко'1 виникае модель дослiджуваних властивостей об'екта. Таким чином встановлюеться вiдповiднiсть мiж властивостями об'екта i властивостями приписаних ш чисел.
Сильний тип виннрювання
Л
метрична шкала
номшальна шкала
шльккж показники
порядкова шкала —
4 ЯК1СН1 показники
Слабкий тип вим^рювання
Рис. 1. Шкали за ступенем вимiрювання
Найчастiше використовують шкали, яю вiдрiзняються за ступенем точност вимiрювання - вiд «сильшшого» до «слабкшого». Таким чином, видiляють три типи шкал: номшальна, порядкова i метрична [10, с. 16]. Чим сильшший рiвень вимiрювання, тим бшьше арифметичних дiй можна реалiзувати i ширше застосувати статистичний апарат можливостей. Водночас, чим слабкший рiвень вимiрювання, тим менш арифметичних операцiй можна використати (Таблиця 1). А це в свою чергу впливае на штерпретащю значень показниюв.
Номшальш змшш вiдображають тiльки якiснi ознаки дослвджуваного поняття i дають найменш повну шформацш про поняття. Вiдповiдно, числовi значення за номiнальною шкалою не вщображають будь-яких властивостей понять, а служать свого роду «ярликами» i використовуються виключно для зручностi роботи з даними.Порядкова шкала мае ус властивосп номiнальноi шкали i передбачае що спостережене явище може бути порiвняне в категорiях «бiльше» або «менше». Метрична шкала в свою чергу мае ус властивостi двох попередшх шкал i дозволяе визначити не тшьки на скiльки бшьше або менше один об'ект вщ шшого, а й у скшьки разiв.
Таблиця 1
Типи шкал i статистичнi мпри зв'язку_
Тип шкали Номшальна Порядкова 1нтервальна Шкала вщношень
Статистична мiра зв'язку Критерiй Пiрсона а , коефiцiенти Чупрова Т , Крамера , коефщент С , коефщент Гудмана 3 , коефщенти Юла <2 та у, коефщент контенгенци Коефiцiент Кендела т, Гудмана у та Сомерса d Коефiцiент парно'1 кореляци г, коефщент Спiрмена р, Будь-якi статистичнi критери
Залежно вщ типу шкали застосовуються вiдповiднi методи статистичного аналiзу (Таблиця 1). На жаль, про це досить частозабувають. Практично вс сучасш шкали в полггологи, сощологи та й психологи е номiнальними або порядковими. Це в свою чергу обмежуе застосування ппотез i можливосл штерпретаци результатiв.
Кiлькiснi дослiдження отримали свою назву через спрямованють на здобуття шформаци про велику кшькють об'ектiв аналiзу. Такi дослiдження призначеш для вивчення об'ективних, кiлькiсно вимiрюваних характеристик поведiнки людей. 1х застосовують тодi, коли необхiднi точнi, статистично надшш данi. Кiлькiснi методи дослщження е найбiльш уживаними, оскiльки 1х використання дае змогу поширювати результати дослщження на всю сукупшсть i узагальнено говорити про дослiджуване явище внаслiдок охоплення загальних показникiв, наприклад, вщповщей респондентiв. Наступний виклад матерiалу передбачае базовi знання читачем методiв аналiзу статистичних даних.
Для кшькюно'1 оцiнки юнування зв'язку мiж дослiджуваними сукупностями випадкових величин використовуеться спещальний статистичний показник -
коефщент кореляци ГНрсона г (1.1):
Ё(х - ХЪг - у)
Г = ■ _ 2 =
Хг - Х )2 Т,(Уг - У)2 , (1Л)
де [ Ук поточш значения одиниць обохсукупностей; % [ У'- Тхш середш
величини. Коефщент ' лежить в межах [-1; 1]. Чим ближче значения коефщента до одинищ (неважливо, з яким знаком), тим з бшьшою ймовiрнiстю можна стверджувати, що мiж двома змiннимиiснуе лiнiйний зв'язок. Якщо виявиться, що г = 1 (або -1), то мае мюце класичний випадокфункщонально'1 залежностi (тобто реалiзуеться iдеальний взаемозв'язок) [8, с. 68-69].
При аналiзi двовимiрноi дiаграми розсiювання можна виявити рiзнi взаемозв'язки. Найпростшим варiантом е лiнiйна залежнють, яка виражаеться в тому, що точки розмщуються випадковим чином вздовж прямо'1 лшитренду (Рис.2). I навпаки, у випадку вщсутносп взаемозв'язку, точки розташоваш випадково, i при перемщенш злiва направо неможливо виявити який-небудь ухил (ш вгору, нi вниз).
205
Рис.2. Взаeмозалежнiсть результатiв голосування за кандидат пiд час виборiв Президента Украши 2010 року.
На рис.2 наведений приклад взаемозв'язку мiж двома змiнними. Коефiцieнт кореляцп Шрсона. Аналiз результатiв вказуе на те, що чим бiльший результат голосування за В.Януковича, тим менший результат голосування за Ю.Тимошенко тд час виборiв Президента Украши 2010 року. Коефщент кореляцГi вказуе, що напрям залежносп мiж показниками протилежно направлений (тобто середне значення змшно'1
У спадае 3i зростанням значень показника . Але досить часто високий показник кореляцп мiж змiнними може бути хибним [8, с. 67]. Тому варто детально розглянути питання його змютовносп. Щоб якюно розкрити змiст зв'язку мiж дослвджуваними змiнними потрiбно пояснити частку загально'1 варiацii змiнних та перевiрити гшотезу про взаемозв'язок, спiвставивши спостережене значення коефщента кореляцп iз критичнимзначенням. Коефщент детермшацп (R Square) дорiвнюе 0,87, а це означае, що 87% загального варшвання результат голосування за Ю.Тимошенко зумовлена результатами голосування за В.Януковича (решта 13% - шшими факторами, яю в цьому випадку не було враховано).
Такi результати носять загальний характер i не претендують на статистичну точнiсть, оскшьки не дають гарантiй на ймовiрну достовiрнiсть. Тому в статистицi прийнято використовувати бшьш надiйнi критерп для ощнки щiльностi зв'язку i називаються вони критичними або табличними значеннями.Процедуру встановлення кореляцшно'1 залежностi прийнято називати перевiркою гшотези.
Для перевiрки значущостi коефiцiента кореляцп на заданому рiвнi значущостi
(найчаспше ^ ~ ) потр1бно виявити чи справджуеться нер1вшсть. В нашому випадку можна стверджувати, що мiж розглянутими змiнними (сукупностями даних) юнуе значущий лiнiйний зв'язок, оскшьки спостережуване значення бшьше за критичне (табличне). Тому можна стверджувати що з упевненютю 95% юнуе кореляцшний зв'язок мiж двома наборами даних.
Проте досить часто бувае так що потрiбно встановити зв'язок мiж даними якi не можна виразити через метричну шкалу. За таких умов дослщнику потрiбно застосовувати непараметричнютатистичш методи. Вони дозволяють вимiрювати щiльнiсть взаемозв'язку мiж якiснимиознаками.
В основу непараметричних методiв покладено принцип ранжування значень статистичного ряду. Кожнш одинищ масиву присвоюеться порядковий номер (ранг) в ряду, який буде впорядковано (проранговано) за рiвнем ознаки. Найчаслше застосовують коефiцiент кореляцп ранпв Спiрмена (1.2). Коефiцiент рангово'1 кореляцп Спiрменапоказуе зв'язок мiж показниками за формулою:
де 1 - ранги, ™ - об'ем даних. Коефщент рангово! кореляцп Стрмеиамае там ж властивосп, як i коефiцiент кореляцп Шрсона [10, с. 106-108].
Прорангуемо результати голосування за Ю.Тимошенко i В.Януковича у розрiзi по регюнах за результатами виборiв 2010 року. Коефщент рангово'1 кореляцп Спiрмена. Отож, взаемоз'язок мiж двома наборами даних сильний i обернений.
Щоб ощнити статистичну значущiсть розрахункового коефiцiентаранговоi кореляцп потрiбно перевiрити нерiвнiсть . Якщо ранговий кореляцiйний зв'язок мiж якюними ознаками не значущий то буде виконуватись нерiвнiсть. Тобто немае тдстав вiдхиляти нульову гiпотезу про про вщсутнють зв'язку. За таблицею критичних
значень Стьюдента знаходнмо значения ^ — , яке за формулою критичних значень дорiвнюе Оскшьки виконуеться нерiвнiсть , то можна стверджувати, що з упевненютю 95% юнуе статистична залежнiсть мiж результатами голосування за Ю.Тимошенко i В.Януковича на Президентських виборах 2010 року.
Вивчаючи електоральну поведшку перед дослщником часто постае проблема не стшьки у встановленш залежностi чи и вiдсутностi мiж показниками, а у визначенш мiри цiеi залежностi. Критери, за якими перевiряють, узгоджуються чи ш статистичнi данi з розглядуваними гшотезами, називають критерiями узгодження. Одним з найбшып поширених критерив узгодження, за допомогою яких перев1ряють гшотезу про вид розиодшу ймов1рностей, е так званий критерш Шрсона X2.
Критер1й Шрсона ощнюе залежн1сть м1ж показниками х та У , вщображаючи величину вiдхилення мiж очiкуваними i спостережуваними частотами [8, с. 48]. Наприклад, розглянемо результати застосування критерш ГПрсона X2 ха перев1римо
гшотезу про вщсутнють залежносп м1ж показниками ^ (суб'ект виборчого процесу) та
У (стать виборця). Задача полягае в тому, щоб на основi вивчення статистичних даних пщтвердити правильнють висунуто! гiпотези чи спростувати й (таблиця 2).
Залежн1сть м1ж статтю виборщв 1 прихильн1стю
Таблиця 2
Суб'ект виборчого процесу Стать виборця () ) I
чол. жш.
Кандидат А 3,47 3,73 7,21
Кандидат В 2,61 2,80 5,40
1 6,08 6,53 12,61
В даному приклад! критерш ГНрсона ** — . Щоб встановити наявшсть чи
вщсутнють зв'язку, псщлбно знайти критичне значения критерш ГПрсона Xх Важливе
значения також мае р1вень значущосп ^ , що е м1рою виевненосп в тому, що результат не е випадковим. Тобто результат репрезентативний для бшьш широко! вибiрки. В
статистищ використовуються три основш р1вш значущосп: ^ — 05 , £С — 0,01 ^
& — 0,001 Якщо встановлено статистичний зв'язок на р1вш ^ ~ 0,0& ^ х0 це означае, що е не бшьше шж 5% ймовiрностi того, що знайдений зв'язок мае випадковий характер i не проявиться в генеральнш сукупносп. В полiтологiчних дослiдженнях,
зазвичай, використовують р1вень значущосп на р1вш ^ = 0,05
За таблицею критичних значень . Оскшьки , то нульову ппотезу про вiдсутнiсть зв'язку вщхиляемо на рiвнi значущостi 0,05. Значення критерш попадае у критичну область, що е пщставою вщхилити нульову ппотезу 1 прийняти альтернативну, яка е запереченням основно! гшотези ^с (рнс.З). Тобто ми з'ясували, що юнуе залежнють мiж статтю виборця та його електоральними вподобаннями.
Рис.3. Перевiрка гшотези на надшнють.
Щоб бути статистично значущим на певному р1вш, Xх повинен перевищувати значення, указане в таблиц критичних значень для цього рiвня значущосп за вiдповiдного ступеня вiльностi. У нашому прикладi здобутий результат значущий на рiвнi 0,05 (12,61> 3,84), 0,01 (12,61> 6,63), 0,001 (12,61> 10,83). Отже, ми можемо бути впевнеш щодо статистично! надiйностi результату. 1снуе не бiльше одного шансу з тисяч^ що зв'язок мiж статтю виборця i пiдтримкою одного з кандидапв з'явиться винятково для одше! вивчено! вибiрки i не буде фжсуватися поза нею.
Однак ми ще не отримали прямо! вщповщ на питання про стутнь iнтенсивностi зв'язку мiж показниками. Це можна зробити, розрахувавши будь-який з наступних
коефщенпв: Чуирова Т , Крамера ^ , коефщент контингенци ГНрсона С , коефщент
Гудмана ¿7 , коефщенти Юла V та ^ , коефщент контенгенци ^ , що дозволить
установити Mipy залежностi мiж двома показниками [10, с. 134-140]. Наприклад, коефщент контингенци Пiрсона знаходиться в межах [0; 1] та збшьшуеться з посиленням зв'язку. У нашому прикладi коефiцieнт, що свщчить про помiрний зв'язок мiж показниками «стать виборця» та його «електоральш вподобання».
Метою дослiдника е пошук взаемозв'язку мiж дослiджyваними явищами. Використовуючи статистичнi методи нам потрiбно показати не тшьки наявнiсть чи вщсутнють зв'язку мiж дослiджyваними змiнними, а й перевiрити гiпотезy, що виявлеш нами розбiжностi у дослiджyваних даних не обумовлеш грою випадковостей, тобто вщповщають генеральнiй сyкyпностi [8, с. 47]. Тому юнуе загальне правило перевiрки
статистичних гшотез. Якщо при заданому виконуеться нер1внють, то статистичш данi суперечать розглядyванiй гiпотезi про вигляд розподiлy ймовiрностей, оскшьки
ймов1рнють досить мала, коли ^ близьке до 1, а поди, ймов1рносп яких не перевищують значення , вважаються практично неможливими [10, с. 200]. Iмовiрнiсть того, що в цьому випадку буде вщхилена правильна гшотеза, дорiвнюе. Якщо за статистичними даними виконуеться нерiвнiсть , то немае пщстав вiдхиляти гiпотезy, оскшьки статистичш даш не суперечать гiпотезi про те, що розподiл ймовiрностей мае такий вигляд, про який йдеться в розглядуванш гiпотезi.
Прийняття розглядувано'1 (нульовоГ) гiпотези означае не стовщсоткову вiдсyтнiсть розбiжностей, а про незначш вiдмiнностi. Перевiрка гiпотез необхщна для спростування чи пiдтвердження наукових теорш. Однак, вiдсyтнiсть фактiв, що суперечать теори, не означае що вона правильна. Наyковi дослiдження на основi перевiрки гiпотез, а не опису статистичних даних отриманих з вщповщей респонденпв, можуть привести до пояснення нових закономiрностей, якi суперечать юнуючим теорiям, а це спонукатиме до розробки нових теорш та пояснень юнуючих явищ.
Коефiцiенти зв'язку займають важливе мiсце в методологи полггичного аналiзy. Вони дозволяють виршувати багато завдань, забезпечуючи науковця точними кшькюними характеристиками рiзних властивостей дослщжуваних об'ектiв. Причому багато кiлькiсних характеристик вщображають прихованi властивостi i зв'язки, ям неможливо виявити «неозброеним оком».
Статистичний аналiз отриманих за допомогою масового опитування даних, як i аналiз спостережень дослiджyваного явища чи статистичних даних, включае кшька рiвнiв складностi i можливостей отримання додатково'1 (приховано'1) шформаци. Тiльки слабо пщготовлеш фахiвцi, що не прагнуть надати замовнику максимально повш та об'ективш вiдомостi про дослiджyване явище, обмежуються описом даних у вщсотках про одновимiрнi або двовимiрнi групування. Сучасш методи обробки даних в статистичних пакетах дозволяють отримати додатковi вщомосп про щiльнiсть, надiйнiсть та статистичну значущють отриманих резyльтатiв. Частотний розподш вiдповiдей респондентiв всього лише фжсуе загальний зрiз на момент опитування, в той час як бшьш складш методи обробки шформаци дозволяють вiдповiсти на ключовi питання, яю не можуть не задавати собi дослiдники: наскiльки виявленi даш е стшкими i закономiрними, наскшьки застосовна до них процедура екстраполяци в часi?
Застосування статистичних методiв обробки iнформацiï у полiтичнiй науш вiдiграе важливу роль, а ïx значення тiльки зростае. Коефiцiенти зв'язку та регресiйнi моделi е корисним шструментом, який дослiдник може використовувати для полшшення якостi дослiдження. Разом з тим, вони допомагають збшьшити точнють та якiсть отриманих результа^в.
Ми намагалися довести, що використання статистичних методiв, зокрема коефiцiентiв кореляци, значно бiльш евристично нiж описовi дослiдження. Статистичнi
методи займають важливе мюце в методологи полiтичного аналiзу. Вони дозволяють вирiшувати значно складнiшi завдання, забезпечуючи дослiдника вiдповiдним якiсним rncrpyMeHTapieM. В перспективi ми плануемо розкрити можливосп використання регресiйних моделей у полгтолопчних дослiдженнях та показати переваги застосування логютично'1' (нелшшно'О регреси для реалiзацii дослiдницьких питань на основi якiсних змiнних.
Список використано1 лггератури
1. Ван Эвера С. Методическое руководство для студентов и аспирантов-политологов по подготовкедиссертаций / С. Ван Эвера. - М. : Аспект Пресс, 2007. - 158 с.
2. Васильченко С. Електоральний портрет Украши [Електронний ресурс] / С. Васильченко. - Режим доступу : http://vasylchenko.ucoz.ru/_ld/0/1_akt.pdf.
3. Вишняк О. Електоральна сощолопя: iсторiя, теори, методи / О. Вишняк. - К. : 1н-т социологи НАНУ, 2000. - 308 с.
4. Головаха Е. Социологическое знание: специфика, критерии научности и перспектива развития / Е. Головаха // Социология: теория, методы, маркетинг. - 2004. -№1. - 5-14
5. Електоральш процеси Украши в регюнальному вимiрi: Буковина i Закарпаття / тд ред. А. Круглашова i М. Токаря. - Ужгород : Пол^рафцентр «Лра», 2014. - 552 с.
6. Зубченко О. С. Електоральна культура: поняття, сутнють, структура / О. С. Зубченко // Граш. - 2005. - № 2. - С. 77-82.
7. Кочубей Л. Проблеми дослщження електорального простору / Л. Кочубей // Полгтичний менеджмент. - 2005. - № 2. - C. 108-117.
8. Мамчич Т. Методичш рекомендаци до лабораторних робгт з прикладно'1' статистики. / Т. Мамчич. - Луцьк, 2009. - Ч. I : Комп'ютерна обробка даних в програмi Excel. - С. 8.
9. Панша Н. Структура чинниюв полгтичного устху як показник полгтично'1' спрямованосп розвитку електорально'1' системи / Н. Панша // Сощолопя: теорiя, методи, маркетинг. - 2002. - № 4. - С.39-62.
10. Панютто В.1. Статистичний аналiз соцiологiчних даних : моногр. / В. I. Панютто, В. С. Максименко, Н. М. Харченко. - К. : КМ Академiя, 2004. - 270 с.
11. Романюк А. Парти та електоральна полгтика / А. Романюк, Ю. Шведа. - Львiв : ЦПД - «Астролябiя», 2005. - 348 с.
12. Черкашин К. В. Електоральна поведшка населення незалежно'1' Укра'1'ни в регiональних зрiзах : автореф. дис. ... канд. полгт. наук : спец. 23.00.02 / Кирилл Валерьевич Черкашин ; Тавр. нац. ун-т iм. В. I. Вернадського. - Омферополь, 2005. -19 с.
13. Четверик А. Методолопя дослщження чинниюв полгтично'1' активности украшська специфiка / А. Четверик // Сучасна украшська полiтика. - 2011. - Вип. 22. -С. 29-40.
Стаття надшшла до редакци 15.06.2015 р.
V. Lebediuk
THE STUDY OF ELECTORAL BEHAVIOR: AN EMPIRICAL REVIEW
The article examines a problem of using the correlation coefficients that are important in learning the political and social issues, including electoral behavior. In this article author notes, that a choice of the scale measures is dependent on purpose of the research, testing of hypotheses and conclusions. The article describes how can degree of the scale increases its statistical tools. Therefore, the researcher provides some statistical data processing capabilities, that enable measurement scale by transforming the concept of variables. The
210
article reveals the possibility of using coupling coefficients in learning the electoral behavior and explaining the benefits of correlation coefficients opposed to statistically descriptive study. In this article author notes, that the correlation coefficients and regression model is a useful tool that the researcher can use to improve the quality of research. However, it helps us to increase the accuracy and quality of the results. The article argues, that correlation coefficients considered expanding tools of analysis, allow to political scientists to solve complex research tasks where descriptive statistics is insufficient.
Key words: correlation coefficients, statistical methods, electoral behavior, quantitative measurements.
РЕЦЕНЗЕНТИ: Хижняк 1.А., д.полт.н, проф.; Зеленько Г.1., д.полт.н, проф.
УДК 323.22:352
М.О. Лендьел
СУБСИД1АРН1СТЬ ЯК ПРИНЦИП СОЦ1АЛЬНО-ПОЛ1ТИЧНО1 ОРГАН1ЗАЩ1: ТЕОРЕТИЧН1 ВИТОКИ ТА УКРА1НСЬК1 ПЕРСПЕКТИВИ
Розглянуто теоретичш засади поняття cy6cudiapHOcmi у сощальнт фшософи католицизму, у працях Аристотеля, Альтузiусa та тших мислителiв минулого. З 'ясовано рамки застосування принципу субсидiaрностi у европейських кратах, його обтрунтування у полтико-правовт практиц Свропейського Союзу. Проaнaлiзовaно перспективи впровадження субсидiaрностi в Украш, враховуючи зм^т проекту змти Конституци, розгляд якого розпочався у Верховнт Рaдi у липш 2015року.
Ключовi слова: субсидiaрнiсть, католицизм, загальне благо, Свропейський Союз, м^цеве самоврядування, децентрaлiзaцiя.
Упродовж останшх роив серед вгтчизняних полгтиюв та науковщв тривае дискуая з приводу принцитв та моделей сощального та полггичного порядку, який би сприяв утвердженню демократичного щеалу в Украшу i, водночас, би був оргашчним для традицш нашого суспшьства. Мова йде, насамперед, про пошук компромюного значення мiж принципами централiзащi i децентралiзащi, шдивщуальних та колективних штереав, потреб окремих спшьнот та суспшьства загалом. Свропейський Союз, узагальнивши сощальну практику деяких i3 сво'1'х держав-члешв та шших суспшьств, фшософсью концепцй, пропагуе принцип субсидiарностi як такий, що ввдповвдае уам зазначеним вище вимогам. Вважаемо, що розгляд його концептуального тдгрунття та «першо'1' реакцй» на нього основних полгтичних сил в Укра'1'ш е актуальним вже тому, що створить тдстави для ощнки ймовiрностi його втшення у полгтичнш практищ.
Термш «субсидiарнiсть» у перекладi з латиш (subsidium) означае «допомогу iз запасних позицiй», i мае витоки у вшськовому лексиконi стародавнiх римлян. Погодимося з висновком Т. Шахматово'1', що позитивне сприйняття полiтичними елками держав Свропейського Союзу принципу субсидiарностi не в останню чергу пояснюеться його довiльним трактуванням, що е притаманним i для авторiв, ям дослiджують пов'язану проблематику: частина з них розумiе субсидiарнiсть як право держави передавати частину повноважень субнащональним i мiсцевим властям, iншi -як формування компетенцй влади рiзного рiвня «знизу вверх» [14, с. 126]. Водночас,
211
