Оглавление.
Введение.
1. Постановка задачи экстраполяции.
2. Методика статистической обработки данных социологических опросов.
3. Статистическая модель погрешности данных социологических опросов.
4. Загадочная «статистическая погрешность».
5. Электоральные рейтинги – прогноз и действительность.
6. Критерий эффективности экстраполяционной методики социологических опросов.
7. Статистические характеристики погрешности экстраполяционной методики по данным статистической обработки результатов выборов мэра Москвы 2013 года. Эмпирические функций плотности погрешности.
Выводы.
Приложение 1. «Насколько можно доверять социологическим исследования»[1]?
Приложение 2. Социология COVIDa – Австрия, Германия, Украина, РФ.
ЛИТЕРАТУРА.
Введение.
Социологические опросы являются одним из главных, если не самым главным, инструментом исследований в прикладной социологии. Результаты статистической обработки опросов широко используются экспертами, политологами, пропагандистами в статьях, выступлениях, дискуссиях, имеющих место быть на страницах бумажных изданий, в расплодившихся не в меру «политических» ТВ–передачах и интернете. Выводы социологических опросов в глазах политизированной публики являются едва ли не единственно непреложными фактами.
Причина этого совершенно понятна : скуден набор объективной аргументации у выше упомянутых экспертов, политологов, пропагандистов.
С другой стороны, политизированной публике мало что известно о том, каким образом были получены эти «непреложные факты», и почти ничего не известно о методике обработки данных социологических опросов.
Методика, используемая социологическими исследовательскими организациями(*), является экстраполяционной методикой. Результаты применения экстраполяционной методики поражают неокрепшие в социологических изысканиях умы своей малой затратностью и своей же сверхэффективностью, основной характеристикой которой является погрешность оценки того или иного исследуемого показателя.
(*)Замечание 1. В дальнейшем социологические исследовательские организации будем называть рейтинговыми агентствами, несмотря на то, что этот термин уже «занят».
В статье исследуется только один показатель и одна характеристика этого показателя : показатель – рейтинг того или иного политического деятеля ; характеристика – погрешность оценки этого рейтинга.
Основой методики определения рейтингов политических деятелей, является экстраполяция, то есть распространения выводов, полученных по результатам исследования части совокупности, на всю совокупность.
Процедура следующая : рейтинговые агентства, получив выводы из опроса двух – трех тысяч респондентов, распространяют (приписывают) эти выводы на миллионы и миллионы (миллионам и миллионам) индивидов(дам), относящимся ко всей изучаемой совокупности индивидов, но не опрошенных агентствами в действительности.
Здесь уместна выдержка из статьи [5], емко и внятно поясняющая суть экстраполяционной методики опросов : «… если мы взяли случайную выборку россиян размером в 1600 человек и оценили какой-то показатель (например, готовность голосовать за определённого политика), то с вероятностью 95% наша оценка не будет отличаться от готовности проголосовать за него среди всех россиян более, чем на 2,45%». Сверхэффективность методики – погрешность оценки 2,5% с вероятностью 95%; малая затратность – всего-то 1600 опрошенных / респондентов из сотни миллионов избирателей!
Все эти цифры и, конечно, не только эти цифры заставили автора (и не только автора – см. [1]) задуматься : действительно ли погрешности оценок рейтинга так малы, а вероятности получить столь малые погрешности так велики?
Для ответа на этот вопрос автор
– приводит положения общепринятой экстраполяционной методики социологических опросов;
– сравнивает оценки электоральных рейтингов политиков, заявленные агентствами ВЦИОМ, Левада – ЦЕНТР, ФОМ до выборов, и действительные рейтинги, полученные по данным избирательных комиссий различного уровня после выборов 2013 и 2018 годов;
– вычисляет действительные погрешности оценок; сравнивает их с теоретическими характеристиками погрешностей, полученными агентствами ранее;
– делает выводы об эффективности экстраполяционной методики социологических опросов.
1. Постановка задачи экстраполяции.
Важной задачей прикладной социологии является прогноз рейтинга P1 некого кандидата К, выставившего / выставляющего свою кандидатуру на выборы какого-либо уровня.
P1 = N / M, (1)
где P1 – действительный рейтинг кандидата К (или генеральное среднее, как принято в [2]). N – число избирателей, которые действительно проголосуют на выборах за кандидата К, M – количество избирателей, которые действительно примут участие в голосовании. Совокупность таких избирателей называется генеральной совокупностью. Все эти значения не известны до выборов. После выборов значения P1, N, M подсчитываются и публикуются избирательными комиссиями.
Оценкой величины (1) является другая величина :
P2 = n / m, (2)
где P2 - оценка значения P1(выборочное среднее [2]), n – количество респондентов / человек, опрошенных агентством и собирающихся голосовать на предстоящих выборах именно за кандидата К, m – размер выборки, то есть количество всех респондентов собирающихся принять участие в предстоящем голосовании. Совокупность респондентов – выборка. Естественно, опросы респондентов проводятся до выборов.
Погрешностью оценки (2) является величина
dP = P1 – P2 = N / M – n / m, (3)
Значения в формулах (1) – (3) могут быть выражены (имеют размерность) как в долях единицы, так и в процентах. Например : 0 ≤ dP, P1, P2 ≤ 1,0 или, что тоже самое, 0 ≤ dP, P1, P2 ≤ 100%.
2. Методика статистической обработки данных социологических опросов.
До публикации результатов голосования невозможно точно определить значение dP (3), то есть невозможно определить погрешность оценки P2 . Поэтому рейтинговые агентства теоретически вычисляют так называемую интервальную оценку погрешности dP. В соответствии с экстраполяционной методикой, изложенной в [2,3], с вероятностью близкой к единице (например, 0,95 или в % – 95%) подразумевается, что
–Δ ≤ abs(dP) ≤ Δ, 0 ≤ Δ, (4)
где ≤ есть знак «больше или равно», abs( ) – оператор вычисления абсолютной величины. Каким образом определятся значение Δ, называемое предельной ошибкой – см.ниже формулу (9).
Интервал значений [–Δ, +Δ ] называется доверительным интервалом для dP. Из формулы (3) и (4) следует
(–Δ+P2) ≤ P1 ≤ (Δ+P2), (5)
Интервал D ≡ [ (–Δ+P2), (Δ+P2) ], (6)
называется доверительным интервалом для действительного рейтинга P1. Знак ≡ есть знак тождественности.
В общем случае действительные значения P1 могут выходить за пределы интервала D (6).
(–Δ+P2) < (Δ+P2) < P1 , (7а)
P1 < (–Δ+P2) < (Δ+P2) , (7б)
В случае (5) полученную рейтинговым агентством оценку P2 назовем доверительной. В случае (7) оценка P2 не является доверительной – не доверительная оценка (**).
(**) Замечание 2. Характеристики погрешности – необходимый атрибут любой оценки. Если таких характеристик нет или представленные характеристики не верны, то P2 – просто некоторое число, не являющееся оценкой действительного значения, так как не имеет пригодных к практическому применению характеристик погрешности.
Важное замечание. Экстраполяционная методика полагает, что в единичном опросе может быть получена как доверительная, так и не доверительная оценка. И это правильно. Однако, если количество таких опросов значительно больше (одного опроса), методика должна давать преимущественно доверительные оценки. Например, агентство утверждает, что рейтинговые оценки будут находится в границах доверительного интервала (5) с вероятностью p = 95%. В этом случае, на практике в результате статистической обработки данных, условно, 100 (ста) социологических опросов должны быть получены 95 доверительных и 5 не доверительных оценок.
3. Статистическая модель погрешности данных социологических опросов.
Далее будем полагать, что статистическая модель погрешности dP есть случайная величина, распределенная по нормальному закону.
![Рис. 1. График плотности вероятности случайной величины х , распределенной по нормальному закону [4].](https://avatars.dzeninfra.ru/get-zen_doc/3770780/pub_5ef09eb1c56ae648bf6e2598_5ef1fea7b693251e3ec142b3/scale_1200)
На рисунке Y= (x – μ) / σ, где μ – математическое ожидание, σ – среднее квадратическое отклонение, σ2 – дисперсия случайной величины x. В нашем случае x ≡ dP. Окрашенная голубым площадь графика соответствует вероятности p = 0.95 (95%). На том же рисунке в качестве иллюстрации приведены примеры доверительной и не доверительной оценок. Соответствующее значению x1 значение P2 является доверительной оценкой P1 (выполняются условия (5)). Соответствующее значению x2 значение P2 не является доверительной оценкой P1 (выполняются условия (7а)).
Заметим, что функция нормального распределения достаточно хорошо описывает выборочную (эмпирическую) функцию плотности погрешности dP – см. ниже рис. 7.
Важной величиной в социологических исследованиях является предельная ошибка Δ (см. формулы 4,5). Для случая m << M (1-3)
Δ = const * sqrt [ σ *σ / m ], (9)
где sqrt [ ] - оператор вычисления корня квадратного.
Данные расчетов Δ, представленных в [5 ] (***) для различных значений размера выборки m, σ = 0.5, const = 1,96 (соответствующая вероятность p= 95%), приведены в табл. 1.
Таблица 1
Столь малые предельные ошибки достигаются, в соответствии с положениями экстраполяционной методики, с помощью репрезентативной выборки. Репрезентативность выборки – свойство выборки отражать, моделировать значимые для исследования характеристики генеральной совокупности. В нашем случае такой характеристикой является генеральное среднее.
(***) Замечание 3. В статье [5 ], приведенной на сайте Постнаука, отсутствуют формула (9) и табл. 1. Недостающие фрагменты были любезно предоставлены автором [5 ] автору настоящей статьи. Необходимо отметить : статья [5 ] в хорошем научно – популярном изложении приводит положения устоявшейся общепринятой экстраполяционной методики опросов. Другое дело : согласен или не согласен автор данной статьи с этими положениями.
4. Загадочная «статистическая погрешность».
Рейтинговые агентства, публикуя свои прогнозы, наряду с оценкой рейтинга того или иного политика приводят так называемую «статистическую погрешность». Автор данной статьи потратил немало усилий, раскрывая тайну этого термина. В фундаментальной Математической энциклопедии [6 ] – такого термина нет. Обращение в рейтинговые агентства, сами понимаете – молчание … Но мир не без добрых людей – в [5,7 ] поясняется, что «статистическая погрешность» тоже самое / тождественна предельной ошибке Δ.
5. Электоральные рейтинги – прогноз и действительность.
Таблица 2 . Действительные рейтинги политиков и оценки этих рейтингов, полученные агентствами
Пояснения к табл. 2:
а\. Данные столбца 3 - « Действительный рейтинг кандидата P1, %» - опубликованы после выборов и взяты с официальных сайтов : Московской городской избирательной комиссии [8]; Избирательной комиссии Московской области [9]; - Центральной избирательной комиссии РФ [10];
б\. Данные столбца 4 - «ВЦИОМ. Оценка P2, %; дата публикации оценки» - взяты с сайта ВЦИОМ [11]; Данные столбца 6 - «Левада–Центр. Оценка P2, %; дата публикации оценки» - взяты с сайта ЛЦ [12]; Данные столбца 8 - «ФОМ. Оценка P2, %; дата публикации оценки» - взяты с сайта ФОМ [13]. Черточка в ячейках таблицы означает отсутствие данных.
в\. Значения в столбцах 5,7,9 вычисляется как абсолютная разница значений столбца 3 и столбцов 4,6,8, соответственно для каждой ячейки.
г\. Значения в ячейках столбца 8 табл. 1, маркированных значком (1), являются электоральными рейтингами. Электоральный рейтинг – распределение ответов на вопрос : «Если вы примите участие в президентских выборах, то как, за какого кандидата вы проголосуете?»
д\. В ячейках столбца 6, маркированных значком (2), находятся значения, полученные в результате статистической обработки ответов респондентов, «собирающихся голосовать» на выборах .
Таблица 3 (продолжение табл. 2). Анализ доверительности рейтинговых оценок, полученных агентствами.
Пояснения к табл. 3 :
а\. Данные столбцов 3,4,6,7,9,10 получены из [11-13]. Черточка в ячейках таблицы означает , что данные отсутствуют. Значения P2 для расчета доверительных интервалов в столбцах 5,8,11 взяты из табл. 1 (столбцы 4,6,8, соответственно).
б.\ В табл. 2 жирным шрифтом (красный цвет) обозначены доверительные интервалы, в которые попадают действительные рейтинги P1, полученные кандидатами на выборах (столбец 2). Этим интервалам (красным) соответствуют доверительные оценки P2. Все остальные приведенные оценки не являются доверительными. Видно, что доверительная оценка – одна из двенадцати..
Графическая интерпретация данных табл. 2,3 представлена на рис. 2–4. На рисунках в точке пересечения вертикальной прямой с горизонтальной осью отображен действительный рейтинг того или иного политика. Проекции прямоугольников на горизонтальную ось – доверительные интервалы, заявленные рейтинговым агентством.
Были введены характеристики экстраполяционной методики опросов : характеристика доверительности mis1 и характеристика погрешности mis2.
mis1 = 100*( L1 / L), % (10)
mis2 = 100* { sum( k, 1, L ) [ dPk ] } / L, %, (11)
где L – суммарное количество оценок (доверительных и не доверительных), рассматриваемого множества (в нашем случае, множество – данные табл. 2,3). L1 – количество доверительных оценок. dPk – k-тое значение погрешности оценки, в долях единицы (см. значения в ячейках столбцов 5,7,9 табл. 2). sum( k, 1, L ) [dPk ] – оператор суммирования dPk , k = 1 … L.
mis1 – показывает соотношение доверительных и не доверительных оценок, получаемых с помощью экстраполяционной методики опросов. Характеристика доверительности mis1 является мерой эффективности исследуемой автором методики. Численно эффективность методики равна значению характеристики mis1.
mis2 – является усредненной оценкой погрешности методики.
Из данных табл. 2,3 следует
mis1 = 8% (12)
mis2 = 8,5% (12а)
6. Критерий эффективности экстраполяционной методики социологических опросов.
Введен критерий эффективности экстраполяционной методики. Для этого использовано выражение (10) :
Pr ≤ mis1 / 100 = ( L1 / L), (13)
где Pr – число, близкое к единице. «Физический смысл» критерия понятен : количество достоверных оценок, полученных с помощью экстраполяционной методики опросов, относительно суммарного числа оценок должно превышать некоторое число, близкое к единицу. Например, если Pr = 0,95 и выполняется условие (13), методика – эффективна с вероятностью получить доверительную оценку – 95%.
На основе собственных результатов (12) в соответствии с критерием (13) автор заключает, что экстраполяционная методика социологических опросов – неэффективна.
Довод возможного оппонента против столь категоричного вывода автора может быть только один: недостаточный массив данных, недостаточное количество проанализированных электоральных оценок. Действительно, таковых оценок в статье – двенадцать. Однако, во–первых, никому не запрещается увеличить массив данных, в том числе, и предполагаемому оппоненту.
Во-вторых, и это главное, для того, чтобы аргументировано говорить о большей эффективности экстраполяционной методики необходимо найти(!) и добавить к данным автора некоторое дополнительное количество доверительных рейтинговых оценок Lin. Единственным ограничением выбора дополнительных оценок может быть невыполнение условий : 0% ≤ (–Δ+P2) и/или (Δ+P2) ≤ 100%.
Величина Lin связана с эффективностью, численно равной характеристике mis1, соотношением :
mis1 = 100 * (1 + Lin) / (12 + Lin),%, (14)
Формула (14) следует из (10). В формуле : 12 (двенадцать) – суммарное количество оценок, приведенных автором в данной статье, из них 1 (одна) – доверительная.
Из (14) следует : для обоснования большей эффективности методики, скажем, в 90% необходимо найти и добавить к данным автора еще 98 доверительных оценок, для эффективности 95% – 208 доверительных оценок. Существует ли физически такое количество оценок – не известно. Другие значения mis1 и Lin приведены на рис. 5
7. Статистические характеристики погрешности экстраполяционной методики по данным статистической обработки результатов выборов мэра Москвы 2013 года. Эмпирические функций плотности погрешности.
Для определение действительных статистических характеристик погрешности экстраполяционной методики необходима такая выборка действительных результатов голосования, все элементы которой (выборки) имели бы одинаковый размер m. То есть такая выборка, или, что тоже самое, множество, P2m, все Nn элементы которой(ого) удовлетворяли бы условию
{ [ P2j = n j / m ] |m= const } Е P2m , ( j = 1 … Nn ) (15)
P2j – см. выражение (2). | – означает : «при условии». Е – знак «принадлежит к множеству».
Такой выборки в [8] нет по понятным причинам : в Москве насчитывается 3596 участковых избирательных комиссий ( далее – УИК). В каждом из них зарегистрировано различное число избирателей. В 2013 году на разных участках проголосовало («всего» и за конкретного кандидата) разное число избирателей. Однако данные из [8] можно преобразовать таким образом, что бы они удовлетворяли условию (15).
Не углубляясь в подробности, на примере вычисления первого элемента P2m ( т.е. P21 ) поясним с помощью рис. 6, как проходило преобразование данных из [8] во множество, удовлетворяющее условию (15).
По горизонтальной оси : а – количество избирателей, проголосовавших «всего» в УИК2. По вертикальной оси : b и c - количество избирателей, проголосовавших в УИК2 и УИК1, соответственно, за кандидата К. b1 = b/a*a1;b2 = b/a*a2
В результате преобразований данных из [8] для двух политиков Навального и Собянина были получены множества, удовлетворяющих условию (15).
Эти множества использовались для построения графиков эмпирических (выборочных) функций плотности погрешности dP в соответствии с методикой из [14]. Пример подобных графиков приведен на рис. 7. На том же рисунке представлен график нормального распределения. Сравнение графиков показывает, что функция нормального распределения достаточно хорошо описывает выборочную функцию плотности погрешности dP.
Выводы.
Переходя к выводам, сделаем предварительные замечания : пополнение данных, приведенных в статье, дополнительным количеством рейтинговых оценок Lin может изменить числовые характеристики погрешности экстраполяционной методики таким образом, что авторское утверждение о неэффективности методики станет не верно. Такая возможность может предоставится, если кем–либо будут найдены 100–200 доверительных рейтинговых оценок, полученных на практике с помощью экстраполяционной методики опросов. Однако, «здесь и сейчас», на момент публикации статьи, у автора не может быть других выводов.
Вывод А. Экстраполяционная методика прогноза электоральных рейтингов политиков дает доверительную оценку менее, чем в одном случае из десяти. Эффективность методики составляет 8%. Погрешность рейтинговых оценок, полученных рейтинговыми агентствами, находится в пределах от 1,6 до 22,2%; усредненное значение погрешности – 8,5%.
Вывод Б. Исходя из изложенного выше, автор делает следующий основной вывод : на практике экстраполяционная методика социологических опросов не пригодна для доверительной оценки электоральных рейтингов, а сама методика – неэффективна. Очевидно, что этот вывод распространяется на результаты исследования других (помимо рейтинговых) показателей / характеристик, полученных социологическими или иными организациями с помощью той же самой экстраполяционной методики.
Вывод В. Другой очевидный вывод, следующий из предыдущего пункта : использование результатов, полученных с помощью экстраполяционной методики, как обоснование тех или иных социально значимых проектов, экспериментов и прочих действ над всем контингентом или его частью, как минимум, бесполезно, как максимум – контрпродуктивно.
15.06.2020
Приложение 1. «Насколько можно доверять социологическим исследования»[1]?
Результаты социологических исследований доносят до широкой публики различные аналитики, эксперты, пропагандисты. Именно поэтому важна интерпретация, которую дают результатам упомянутые аналитики, эксперты, пропагандисты.
Рассмотрим несколько примеров.
Case 1 : Если некий эксперт утверждает, например: «По данным социологов 40% респондентов считают, что …», то, в этом случае, эксперт полностью заслуживает доверия с учетом того, что опрошенные – Иван, Петро, Ахмед и так далее – не являются реинкарнациями бабы Ванги или специалистами RAND Corporation, а были выбраны рейтинговыми агентствами респондентами по телефонному справочнику или подобным способом.
Case 2 : Если другой эксперт заявляет, например: «По данным социологов 40% россиян считают, что …», то, в данном случае, автор не советует полностью доверять заявителю. Так как экстраполяция мнения «респондентов» на «всех россиян» не корректна, если не указывать характеристики погрешности этой экстраполяции. Можно было бы в качестве такой характеристики указать расчетную статистическую погрешность. Однако, действительные погрешности могут превосходить расчетную в 4,5 раза и достигать десятков процентов, а не теоретических двух – пяти процентов.
Case 3 : Если третий эксперт утверждает, например: «Опросы россиян показали, что рейтинг политика К вырос за неделю на 2%», то автор не советует вдумчивому читателю доверять третьему эксперту. Причины те же, что и в случае case2. Повторюсь. Безусловно, респонденты тоже россияне, но не все и, в лучшем случае, их количество составляет две – пять тысячи всех дорогих россиян. Как следствие, действительный рейтинг политика, выражающий мнение всех россиян, мягко говоря, отличается от оценки рейтинга, полученного по опросам респондентов. Более того, наш виртуальный «третий эксперт» с той же осведомленностью может утверждать, что рейтинг политика К снизился на 6,5% (вырос на 10,5%), если воспользоваться реальными характеристиками погрешности. А именно : положить погрешности оценок рейтинга, полученных в первом и втором (через неделю) опросе, равными 8,5%, то есть равными средней погрешности оценок по данным автора.
И последнее : действительные характеристики погрешности социологических опросов никогда не бывают известными априори. Известными они оказываются апостериори, в тех редких случаях, когда становятся известны действительные рейтинги. Однако, в этих случаях, ни оценки, ни их погрешности уже никому не интересны по понятным причинам. Поэтому ответственный эксперт в своих рассуждениях, априори анализируя рейтинги политиков, должен вести речь только о «респондентах» и никогда о «всех россиянах».
Приложение 2. Социология COVIDa – Австрия, Германия, Украина, РФ.
2.1. Австрия выше всех.
Успехи австрийской коронавирусной социологии [15] :
«По заключению социологов, в Австрии заразились коронавирусом около 28 с половиной тысяч человек.
К такому выводу пришли эксперты из социологического института Sora ... По их данным, на начало апреля в Австрии было не 8,5 тысячи, как утверждается официально, а около 28,5 тысячи инфицированных, то есть 0,33 процента от общего населения страны.
В то же время эксперты констатируют высокую степень погрешности проведенного исследования. Они полагают, что реальное число зараженных в Австрии составляет от 10200 до 67400 человек».
Из приведенных выше данных следуют любопытные выходы.
Во-первых, «страшные» десятки тысяч инфицированных получены по результатам обследования 1544 человек (данные приведены в [17] ), из которых только 5 (пятеро!) оказались зараженными коронавирусом.
Во-вторых, используя выражение для оценки среднего квадратического отклонения σ, приведенное в [2], рассчитав вариационных размах, как (67400 – 10200), получаем оценку среднего квадратического отклонения инфицированных : σ = 11440 чел. Из этого, в соответствии с экстраполяционной методикой и выражением (9), следует, что с вероятностью 99,98%, const = 3,7, число заболевших в Австрии находится в пределах 28500 (+/–) 1077 чел.
Что–то не так в консерватории …
2.2. Германия догоняет [16]
«Около 70 студентов-медиков участвуют в … крупномасштабном тесте на антитела к коронавирусу … они намерены посетить 3 тысячи домашних хозяйств и проверить в общей сложности примерно 4,5 тысячи человек. Тестируемые выбраны случайно, адреса генерирует компьютер. Это должно обеспечить репрезентативность(** **) исследования.
По словам земельного министра науки Бернда Зиблера (Bernd Sibler), для принятия правильных мер против коронавируса … необходим банк данных. …
/ руководитель исследования – авт./ надеется, что «мы уже через две-три недели представим политикам первые данные, с помощью которых они смогут принимать решения о дальнейших мерах».
(** **) Замечание 4. Репрезентативность исследования эквивалентна, по сути, репрезентативности выборки. Репрезентативность выборки – см. раздел 3.
2.3. Просыпается Украина.
Из интервью В.Медведчука, лидера партии «Оппозиционная платформа – За жизнь», Украина [17] :
«… определение числа заболевших и выздоровевших, сроков карантина – это вопрос тысяч (если не десятков тысяч) человеческих жизней … , десятков миллиардов гривен для экономики и сроков возвращения страны к нормальной жизни, ошибка в этой оценке и преждевременное снятие карантина могут … привести к тому, что события в нашей стране будут развиваться по сценарию Италии или Испании …
Поэтому мы предлагаем взять на вооружение опыт Австрии, которая, помимо массового тестирования, проводит репрезентативные замеры уровня инфицированности населения с помощью репрезентативных выборок (как в исследованиях государственных статистических ведомств и социологических служб).
Проще говоря, 1 миллион тестов, проведенных неслучайным образом, для оценки ситуации с распространенностью COVID -19 менее полезны для понимания того, в какой точке находится эпидемия, чем 2–5 тысяч тестов, но проведенных по репрезентативной выборке».
Посыл понятен : для того, чтобы «все стало опять голубым и зеленым» статистическим организациям необходимо провести репрезентативные замеры / выборки и определить число инфицированных, выздоровевших и не болевших на всей Украине.
2.4. РФ – это твоя родина, сынок.
ВЦИОМ по заказу ООО «Октагон Медиа» провел коронавирусный опрос [18], получил ответы:
«Каждый второй хотел бы сделать прививку от коронавируса, если ученые разработают соответствующую вакцину. Важно, чтобы такая вакцинация проходила добровольно, считают россияне». «59% потенциально готовы сделать прививку против коронавируса себе либо членам семьи» (проценты готовы сделать прививку членам семьи !?? – авт.)
Автор полагает, что опрашивать респондентов (не специалистов!) по специальной и социально важной тематике, публиковать собственную трактовку выводов из опроса – на/за грани(нью) научной добросовестности.
По мнению автора, в нынешние времена постправды этого не следует делать ни за деньги, ни из интереса , так как одни и те же выводы опроса заинтересованные лица могут интерпретировать как положительные, так и как отрицательные, а в дальнейшем использовать их по своему усмотрению.
Поэтому автор считает, что ответственным исследователям не нужно проводить никаких опросов на тему коронавируса. В том числе, по причинам того, что «решение уже принято» : никакой всеобщей «добровольности» не предусмотрено, вакцинацию провести осенью 2020 года [19,20,23], а определять «эффективность вакцины» будут те же «кувшинные рыла»(с), которые уже минимизировали рф – медицину до состояния ε – медицины.
Приведем мнение израильского профессора [21] :
«Руководитель отделения одной из крупнейших клиник в Израиле Хадасса Ар а-Цофим профессор Яков Беркун предупредил, что планируемое быстрое массовое внедрение вакцин от коронавируса, которыми россиян могут начать массово прививать уже в начале осени, грозит неожиданными опасностями.
Из-за сокращения периода проверки вакцины на эффективность и безопасность и быстрого внедрения в массовое употребление существенно возрастает риск проявления побочных эффектов.
В качестве примера Яков Беркун привел массовую вакцинацию от ротавируса в Израиле несколько лет назад. Спешка с внедрением медикаментозного препарата привела к тому, что у пациентов развились тяжелый гастроэнтерит и другие побочные заболевания.
«Вот и сейчас все так торопятся, но очень важно знать, что будет потом», — заявил медик».
Мнение другого иностранного ученого –инфекциониста приведено в [22]:
«Британский врач-инфекционист, член Академии медицинских наук Великобритании профессор Имперского колледжа Лондона Робин Шатток заявил об опасности массового использования наспех созданной вакцины от коронавирусной инфекции нового типа, а также выразил уверенность, что приемлемых результатов в разработке вакцины нельзя будет добиться ранее 2021 года».
Мнения российских вирусологов [23] :
Виталий Зверев, научный руководитель НИИ вакцин и сывороток им.Мечникова.
«Я считаю, такой ярой спешки в таком важном вопросе быть не должно. Надо тщательно проверить то, что мы собираемся вводит здоровым людям. Вакцина это все-таки лекарство, когда речь идет о жизни и смерти. Ну, невозможно за полгода сделать вакцину, проверить ее, убедится в ее надежности и начать массовую вакцинацию. Положительных историй, когда вакцину быстро готовили и применяли на людях просто нет».
И.А.Гундаров, главный научный сотрудник НИИ общественного здоровья и управления здравоохранением Московской медицинской академии им.И.М.Сеченова.
«Мы - потребители … и имеем право требовать безопасности. А кто за нее будет отвечать? Должно быть информированное согласие /привет ВЦИОМу – авт./. Без этих важных условий нет никакой гарантии, что вакцина не вызовет у людей аллергической реакции или того хуже. Даже страшно подумать, к чему может привести «сырая» вакцина».
«За 2−3 месяца приготовить вакцину нельзя. Как минимум полгода нужно для того, чтобы все проверить. Об этом в апреле говорил и наш Министр здравоохранения в интервью с Познером. Он тогда сказал, что вакцину от коронавируса следует ждать не ранее, чем через полтора года. А теперь он заявляет, что вакцина будет готова через два месяца. Что ж… вот что бывает, когда в медицину вмешивается политика».
Выводы вдумчивый читатель сделает сам.
ЛИТЕРАТУРА :
1. Александр Н. Насколько можно доверять социологическим исследованиям? HABR https://habr.com/ru/post/222773/
2. Рабочая книга социолога / Под общ. ред. и с предисл. Г.В.Осипова. Изд. 5-е. – М.: Книжный дом «ЛИБРОКОМ», 2009. – 480с.
3. Ю.Н.Толстова. Математико – статистические модели в социологии (математическая статистики для социологов): учеб. пособие / Ю.Н.Толстова, Гос.ун.-т – Высшая школа экономики. – 2-у изд. – М.: Изд.дом ГУ ВШЭ, 2008. – 243с.
4. Ван дер Варден Б.Л. Математическая статистика / Ред. Смирнов Н.В. – М.,ИЛ,1960. - 434с.
5. Г.Б.Юдин. Репрезентативность в опросах. ttps://postnauka.ru/faq/58454
6. Математическая энциклопедия: в 5 т./ Гл. ред. И. М. Виноградов. — М.: Сов. энцикл., 1977—1985. Предметный указатель.
7. Методология и методы социологического исследования : учебник / под ред. В.И.Дудиновой, Е.Э.Смирновой; С.- Петерб.гос.ун-т. СПб. : Изд-во СПбГУ, 2014. – 388с. С.131.
8. Московская городская избирательная комиссия http://www.moscow_city.vybory.izbirkom.ru/region/region/moscow_city?action=show&root=1&tvd=27720001368293&vrn=27720001368289®ion=77&global=&sub_region=77&prver=0&pronetvd=null&type=222
9. Избирательная комиссия Московской области http://www.moscow_reg.vybory.izbirkom.ru/region/region/moscow_reg?action=show&root=1&tvd=75070001571771&vrn=75070001571767®ion=50&global=&sub_region=50&prver=0&pronetvd=null&vibid=75070001571771&type=222
10. Центральная избирательная комиссия РФ
11. Сайт ВЦИОМ
https://wciom.ru/?id=236&uid=939
https://wciom.ru/?id=236&uid=940
https://wciom.ru/index.php?id=236&uid=8988
12. Сайт Левада – ЦЕНТР
https://www.levada.ru/2013/07/17/moskva-nakanune-vyborov-mera-polnoe-issledovanie/
13. Сайт ФОМ
https://fom.ru/Politika/11063
https://fom.ru/Politika/13987
14. Прикладная статистика: Основы моделирования и первичная обработка данных. Справочное изд./ С.А.Айвазян, И.С.Енюков, Л.Д.Мешалкин – М,: Финансы и статистика, 1983. – 471с.
15. Сайт телерадиокомпании Немецкая волна
https://www.dw.com/ru/%D0%B8%D1%81%D1%81%D0%BB%D0%B5%D0%B4%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5-%D0%B2-%D0%B0%D0%B2%D1%81%D1%82%D1%80%D0%B8%D0%B8-%D0%B2%D1%82%D1%80%D0%BE%D0%B5-%D0%B1%D0%BE%D0%BB%D1%8C%D1%88%D0%B5-%D0%B7%D0%B0%D1%80%D0%B0%D0%B6%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85-%D0%BA%D0%BE%D1%80%D0%BE%D0%BD%D0%B0%D0%B2%D0%B8%D1%80%D1%83%D1%81%D0%BE%D0%BC-%D1%87%D0%B5%D0%BC-%D0%BE%D1%84%D0%B8%D1%86%D0%B8%D0%B0%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D0%BE/a-53088587
16. Сайт телерадиокомпании Немецкая волна
https://www.dw.com/ru/%D1%82%D0%B5%D1%81%D1%82-%D0%BD%D0%B0-%D0%B0%D0%BD%D1%82%D0%B8%D1%82%D0%B5%D0%BB%D0%B0-%D0%BA-covid-19-%D0%BA%D0%B0%D0%BA-%D0%B2-%D0%B3%D0%B5%D1%80%D0%BC%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B8-%D0%B8%D1%89%D1%83%D1%82-%D0%BA%D0%BE%D0%BB%D0%BB%D0%B5%D0%BA%D1%82%D0%B8%D0%B2%D0%BD%D1%8B%D0%B9-%D0%B8%D0%BC%D0%BC%D1%83%D0%BD%D0%B8%D1%82%D0%B5%D1%82/a-53042183
17. Информагентство ФОРУМ. Медведчук: ОПЗЖ готова профинансировать ПЦР–тестирование украинцев, учитывая успешный опыт Австрии. https://for-ua.com/article/1197042
18. Сайт ВЦИОМ https://wciom.ru/index.php?id=236&uid=10284
19. Сайт РБК. В новом КоАП предложили штрафовать за отказ от обязательных прививок. https://www.rbc.ru/society/30/05/2020/5ed21c019a7947cf8ffcdeac
20. Интернет–газета Ридус . В правительстве сообщили о массовой вакцинации россиян от COVID уже осенью. https://www.ridus.ru/news/328707
21. Интернет–газета Ридус. Иммунолог сообщил об опасности вакцины от коронавируса, грозящей болезнями. https://www.ridus.ru/news/328274
22. Интернет–газета Ридус. Британский инфекционист предупредил об опасности «сырой» вакцины от COVID. https://www.ridus.ru/news/329376
23. Интернет–газета Ридус. Гонка за вакциной от COVID : станем ли мы подопытными крысами. https://www.ridus.ru/news/328827
