On A.A. Chuprov's Contribution to Sociology and Statistics

 
PIIS013216250003756-4-1
DOI10.31857/S013216250003756-4
Publication type Article
Status Published
Authors
Occupation: Prof. (Higher School of Economics); Chief Researcher, (Institute of Sociology)
Affiliation:
National Research University «Higher School of Economics»
Institute of Sociology, Federal Center of Theoretical and Applied Sociology, Russian Academy of Sciences
Address: Russian Federation, Moscow
Journal nameSotsiologicheskie issledovaniya
EditionIssue 1
Pages145-149
Abstract

The aim of this article is to draw sociologists’ attention to the works of Russian statistics, mathematics, sociologist Alexander Alexandrovich Chuprov (1874–1926). A renowned scholar, whose work is highly valued by his contemporaries, is now virtually forgotten. However, his major works were republished in 1960s, it was carried out a critical analysis of them from the point of view of their significance for statistics. There was no analysis of their significance for sociology. Нis works are virtually unknown for sociologists. The article briefly describes his ideological heritage, primarily «logic of method» concept that has not lost its significance in our time.

Keywordshistory of science, A.A. Chuprov, logic of mathematical method, statistics, theory of probability, mathematical statistics, continental statistic school, insular (British) statistic school
Received15.03.2019
Publication date15.03.2019
Number of characters13462
Cite   Download pdf To download PDF you should sign in
1 Коэффициент Чупрова – пожалуй, единственная ассоциация, которая возникает у большинства современных социологов, когда они слышат фамилию этого русского ученого, посвятившего жизнь изучению социальных явлений с помощью статистических методов. Тем не менее вклад Александра Александровича в развитие и анализ специфики применения математико-статистического аппарата в социальных науках сложно переоценить. Особый интерес могут представлять его методологические разработки, касающиеся логики применения математического формализма при проведении эмпирических исследований. Говоря о причинности, вероятности, законе больших чисел, он трактовал их не столько как математические конструкты, сколько как отражение общечеловеческих представлений об определенных законах природы, а формулы – как результат выражения содержательных концепций исследователя. Хотя многие из его идей и по сей день не утратили своего эвристического потенциала, о них мало кто помнит. По этой причине мы решили рассмотреть научные достижения А.А. Чупрова, наиболее перспективные, на наш взгляд, для современной социологии.
2

Основные статистические школы Европы конца XIX начала XX вв.

3 На рубеже веков в Европе существовало две наиболее влиятельные статистические школы – континентальная и островная (английская). Первая была основана В. Лексисом и В.И. Борткевичем и ориентировалась преимущественно на изучение общественных явлений. К числу ее представителей принадлежали также П.Л. Чебышёв, основоположник петербургской математической школы, и А.А. Марков – автор «теории марковских случайных процессов» и «цепей Маркова». У истоков второй, занимавшейся прежде всего биологическими явлениями, стояли Ф. Гальтон и К. Пирсон.
4 Сторонники континентальной школы исходили из того, что при изучении любого статистического материала исследователь имеет дело с выборкой. В свою очередь, все выборочные показатели суть лишь некоторые оценки соответствующих генеральных показателей: выборочные частоты – это оценки генеральных вероятностей, средние арифметические значения каких-либо признаков – оценки генеральных математических ожиданий и т.д. Следовательно, основная задача математической статистики заключалась для представителей данной школы в оценке по выборочным характеристикам изучаемых частотных распределений соответствующих параметров генеральных вероятностных распределений, а в качестве ее главного объекта провозглашались распределения вероятностей значений изучаемых случайных переменных. «Континентальные» статистики полагали, что хотя эмпирические частоты меняются от выборки к выборке, за ними стоят некие объективные априорные теоретические величины (в наше время называемые вероятностями1). Именно поэтому они придавали большое значение: 1) разработке теории устойчивости статистических рядов наблюдаемых частот и выяснению того, являются ли эти ряды достаточно устойчивыми, чтобы их можно было считать отражением одних и тех же вероятностей, 2) изучению соответствующих математических ожиданий, являющихся основными характеристиками вероятностных распределений, 3) анализу дисперсий, указывающих на устойчивость статистических рядов, и 4) построению теории корреляции2. В отношении математических методов приверженцы континентальной школы делились на две группы: представители одной принципиально их не использовали, а представители другой применяли их самым активным образом. 1. Отметим, что подобная интерпретация вероятностей с помощью частот, строго говоря, не может считаться частью теории вероятностей как математической науки. Таковой теория вероятностей стала только после появления работ А.Н. Колмогорова.

2. Хотя известные положения математической статистики, касающиеся правил получения такой

Price publication: 0

Number of purchasers: 2, views: 1795

Readers community rating: votes 0

1. Chet verikov N.S. (1960) Introduction. In: Chuprov A.A. Problems of Statistics. Moscow: Gosstatizdat TsSU SSSR: 412– 413.

2. Chuprov A.A. (1959) Essays on the Theor y of Statistics. Moscow: Gosstatizdat.

3. Chuprov A.A. (1904) On Statistical Evidence Clustering Techniques. Izvestiya Peterburgskogo politekhnicheskogo instituta [St. Petersburg Poly technic Institute Review]. Vol. 1. No. 1-2: 75 –100.

4. Chuprov A.A. (1960) Problems of Statistics. Moscow: Gosstatizdat TsSU SSSR.

5. Karpenko B.I. (1975) Life and Work of A.A. Chuprov. In: Chet verikov N.S. Statistical Studies. (Theor y and Practice). Moscow: Nauka: 5–19.

6. Kramer G. (1979) A Half-centur y with Theor y of Probability: Sketch of Memoirs. Moscow: Znanie.

7. Seneta E. (1985) A Sketch of the Histor y of Sur vey Sampling in Russia. Journal of the Royal Statistical Society. Series A (General). Vol. 148. No. 2: 118–125.

8. Sheynin O.B. (2010) A.A. Chuprov. Life, Work, Correspondence. 2nd expanded ed. Berlin; Moscow: «Yanus-K».

9. Tolstova Yu.N. (2018) Correlation of Theoretical and Empirical Knowledge when Using Mathematical Methods in Sociological Research. Sotsiologicheskie issledovaniya [Sociological Studies]. No. 12: 39–48.

Система Orphus

Loading...
Up