Независимая переменная: Независимые и зависимые переменные

Автор: | 15.07.2019

Содержание

Изменяемая экспериментатором независимая переменная

Мы можем проиллюстрировать использование зависимых переменных и изменяемых экспериментатором независимых переменных на примере исследования, известного в психологической литературе как сравнение эффективности метода «концентрации упражнений» и метода «распределения упражнений». Например, испытуемому необходимо научиться обводить контур фигуры, которую он видит в зеркале. Вопрос заключается в том, что лучше: тренироваться непрерывно или короткими сериями с длительными промежутками между ними? Такие вопросы могут иметь практический смысл для тех, кто изучает математику или поэзию или даже обучается игре в гольф. Рассмотрим пример, в котором хорошо видны независимая и зависимая переменные.

В одном давнем и часто упоминаемом исследовании влияния тренировки на эффективность научения Лордж старался выяснить, в каком случае испытуемые лучше выполняют задания: действуя непрерывно (“концентрация упражнений”) или же когда процесс выполнения разбит на интервалы с периодами отдыха между ними («распределение упражнений»).

Лордж предлагал испытуемым обводить контур фигуры (например, звезды), наблюдая ее (и свою руку) только в зеркале.

В эксперименте участвовали три группы испытуемых, и каждая группа обводила фигуру по 20 раз. Для одной группы 20 испытаний были проведены последовательно, без перерывов. Для второй группы после каждого испытания следовал одноминутный перерыв. Третья группа подвергалась одному испытанию в день в течение 10дней. Таким образом, между испытаниями имели место суточные интервалы. Мерой эффективности выполнения являлось время, затраченное на рисование фигуры – чем быстрее, тем выше эффективность.

Результаты эксперимента Лорджа показали, что, за исключением первого испытания, средняя эффективность выполнения задания членами группы, имевшей суточный отдых после каждого испытания, была выше, чем у группы, имевшей одноминутный отдых, а эффективность последней – выше, чем у группы, выполнявшей всю серию без перерыва. Эти результаты позволили сделать заключение, что

для заданий этого типа выполнение их с перерывами эффективнее, чем методом концентрации упражнений.

В эксперименте Лорджа независимая переменная была контролируемой количественной величиной: интервал времени, длительность которого можно было устанавливать нулевым, в 1 минуту и 24 часа. Зависимой переменной здесь было время, необходимое для того, чтобы нарисовать фигуру. Лордж старался сохранять все остальные условия неизменными. Например,

все испытуемые выполняли одно и то же задание и все они подвергались одинаковому количеству испытаний.

Данный пример взят из традиционной области экспериментальной психологии и достаточно прост. Несколько более сложным представляется пример из исследований в области социальной психологии, который мы сейчас рассмотрим. В этом эксперименте исследователя интересовало, какой информации о незнакомом человеке мы придаем большее значение – услышанной вначале или же более поздней.

Эш провел эксперимент с целью определения, является ли первая полученная нами о человеке информация (первичная) более важной в формировании нашего впечатления о нем, чем более поздняя информация (вторичная). Эш

использовал две группы испытуемых. Каждой из этих групп зачитывался один и тот же список прилагательных, характеризующих некого человека.

Однако одна группа сначала получала положительную информацию, а затем отрицательную, тогда как другая группа, наоборот,- сначала отрицательную, а затем положительную. Группе, получавшей в первую очередь положительную информацию, список зачитывался в таком порядке:

  • знающий;
  • трудолюбивый;
  • инициативный;
  • придирчивый;
  • упрямый;
  • завистливый.

Члены группы, получавшей сначала негативную информацию, слышали те же прилагательные, но в обратном порядке. Затем Эш просил испытуемых записать общее впечатление о характеризуемом человеке. Мнение членов группы, получавшей сначала положительную информацию, свелось к тому, что это человек способный, но обладающий некоторыми недостатками.

Члены другой группы характеризовали его как «проблемного» человека, реализации способностей которого мешают серьезные препятствия. Поскольку испытуемые 1-й группы были более склонны к положительной оценке, а испытуемые 2-й группы в первую очередь отмечали отрицательные качества, экспериментатор пришел к выводу, что в формировании мнения о человеке более важны первые впечатления.

Независимой переменной в эксперименте Эша был порядок предъявления информации – от положительной к отрицательной, и наоборот. Зависимой переменной являлось описание испытуемым характеризуемого человека. Все прочие условия оставались постоянными, например, обеим группам зачитывались одни и те же прилагательные.

Поскольку единственным различием в работе с группами был порядок предъявления информации,

Эш пришел к заключению, что именно это определило различие в характере впечатлений. Таким образом, Эш смог показать действие «закона первичности» в формировании впечатлений.

Экспериментальные переменные и их изменения

Понятие «причинность»

Определение 1

Экспериментальные переменные — это те переменные, которые изменяются по желанию экспериментатора для наблюдения их влияния на зависимые переменные.

Когда необходимо найти связи между двумя явлениями, экспериментатор проверяет гипотезу о наличии причин этих связей.

«Причинность» в науке является одним из сложных понятий.

Два события или явления имеют эмпирические признаки причинной связи:

  • Первый признак говорит о том, что причины и следствия разделены во времени, а причина предшествует следствию. Когда после эксперимента исследователь обнаруживает в объекте какие-либо изменения по сравнению с аналогичным объектом, но не подвергавшемуся воздействию, появляется повод считать, что именно воздействие на уровне эксперимента и есть причина изменившегося состояния объекта. Для такого вывода необходимое условие заключается в наличии воздействия и сравнении объектов. Например, осенний отлет птиц на юг, совсем не говорит о том, что на следующей неделе придет зима;
  • Следующий признак заключается в наличии статистической связи между причиной и следствием, т.е. двумя переменными. При изменении величины одной переменной происходит изменение величины и другой переменной. Это означает, что между ними должна быть линейная или нелинейная корреляция, хотя наличие корреляции недостаточно для вывода о причинно-следственных связях, потому что связь может быть случайной;
  • Третий признак говорит о том, что причинно-следственная связь будет регистрироваться, если в эксперименте нет других возможностей её объяснения, кроме причинной.

Экспериментальная гипотеза о наличии причинной связи двух явлений проверяется следующим образом – моделируется предполагаемая причина, выступающая в качестве экспериментального воздействия, а следствие регистрируется при помощи измерительного инструмента.

Изменения независимой переменной происходят в результате экспериментального воздействия, которое в свою очередь и будет причиной изменения зависимой переменной.

Экспериментатор посылает испытуемому сигналы различной громкости, изменяя, тем самым, его психическое состояние. В результате испытуемый слышит или не слышит сигнал, что приводит к различным моторным или вербальным ответам «да» — «нет», т.

е. «слышу» или «не слышу».

Внешние переменные экспериментальной ситуации тоже контролируются экспериментатором. Среди них выделяют: побочные переменные – фактор времени, фактор задачи, индивидуальные особенности испытуемых и дополнительную переменную, существенную для изучаемой связи между причиной и следствием.

Например, для того, чтобы изучить связи уровня развития непосредственного и опосредованного запоминания дети должны быть одного возраста, который и будет дополнительной переменной.

Независимая переменная

Независимая переменная может быть качественной и количественной. Есть среди зависимых переменных базисная переменная, это единственная переменная, на которую свое влияние оказывает независимая переменная.

При проведении психологического эксперимента встречаются независимые, зависимые и внешние переменные.

Для исследователя в эксперименте важно оперировать только независимой переменной и то исследование, где это условие соблюдается, будет чистым экспериментом.

Но бывает и так, когда в ходе эксперимента экспериментатор, варьируя одну переменную, изменяет и ряд других. Подобное изменение может произойти в результате связи двух переменных и вызвано действием экспериментатора.

При проведении экспериментального исследования центральной проблемой будет выделение независимой переменной и изоляция её от других переменных.

В психологическом эксперименте в качестве независимых переменных могут выступать характеристики заданий, внешние условия, состояние испытуемого.

Замечание 1

Иногда выделяют четвертый вид переменных – это возраст, интеллект, пол и др., их называют константные характеристики. Поскольку на эти характеристики воздействовать никак нельзя, то их можно отнести к дополнительным переменным, которые находятся под контролем экспериментатора в общепсихологическом эксперименте.

Более свободно экспериментатор может манипулировать с характеристикой задания – варьировать стимулы или материал задания, изменять ответ испытуемого на вербальный или невербальный, менять шкалу оценивания. Кроме этого он может варьировать инструкцию, меняя цели для испытуемого. Также он может варьировать средства для решения задачи, имеющиеся у испытуемого, ставить перед ним препятствия. В ходе выполнения задания может изменять систему поощрений и наказаний и др.

Переменные, не входящие непосредственно в структуру экспериментального задания, выполняемого испытуемым, относятся к особенностям ситуации, например, температура воздуха в помещении, присутствие постороннего наблюдателя, общая обстановка и др.

Независимая переменная в планировании экспериментального исследования играет ключевую роль. До начала практических действий экспериментатор должен представлять, сколько независимых переменных будет в его исследовании, какие это будут переменные, сколько уровней будет у каждой из них, и как эти уровни будут фиксироваться в исследовании.

Зависимая переменная

Психологи имеют дело не только с испытуемым, но и с его поведением, поэтому в качестве зависимой переменной будут параметры вербального и невербального поведения – это число ошибок, например, которое совершает испытуемое животное, пробегая лабиринт, время, затраченное на решение задачи, изменение мимики лица испытуемого при просмотре эротического фильма, время двигательной реакции на сигнал звука и др.

Исходная экспериментальная гипотеза определяет выбор поведенческого параметра, и исследователь должен максимально её конкретизировать. Это значит, что зависимая переменная должна поддаваться регистрации в ходе эксперимента. Кроме этого она должна быть валидной и надежной, что проявляется в устойчивости её регистрируемости, если условия эксперимента в течение времени изменятся.

Валидность определяется только в конкретных условиях и применительно к определенной гипотезе.

Выделяются следующие типы зависимых переменных:

  • одновременная,
  • многомерная,
  • фундаментальная.

В одновременной зависимой переменной регистрируется только один параметр, который считается её проявлением. Во втором случае, естественно, она будет содержать много параметров. В третьем случае параметры рассматриваются как аргументы, а сама зависимая переменная рассматривается в качестве функции, когда известно отношение между отдельными параметрами зависимой переменной.

Зависимая переменная имеет ещё одно важное свойство – сензитивность, т.е. чувствительность к изменениям независимой переменной. Смысл заключается в том, что при манипуляции независимой переменной происходит изменение зависимой переменной. Если же зависимая переменная при манипуляции независимой переменной не изменяется, то зависимая переменная будет несензитивна относительно независимой переменной.

Несензитивность зависимой переменной проявляется в двух вариантах, получивших название «эффект потолка» и «эффект пола»:

  • Эффект потолка возникает, когда предъявляемая задача проста и уровень её выполнения выше всех уровней независимой переменной.
  • Эффект пола, наоборот, возникает при сложном задании и уровень его выполнения ниже всех уровней независимой переменной.

Как и другие компоненты психологического исследования, зависимая переменная тоже должна быть валидна, надежна, должна обладать чувствительностью к изменению уровня независимой переменной.

Математика. Основы геометрии: Графики функций

С графиком функции мы уже однажды встречались — только мы так его не называли. Вспомним задачу про проволоку:

Задача \({\bf 4.12.1}\) (совпадает с задачей \(4.7.1\)). Два метра проволоки весят \(10\) г. Сколько весят пять метров такой проволоки?

Одно из графических решений этой задачи выглядело так:

 

Здесь пара прямых \(x\) и \(y\) очень похожа на прямоугольную систему координат. Фактически, тут есть только одно и притом не очень существенное отличие. В прямоугольной системе координат оси образуются числовыми прямыми: на них отложены безразмерные числа, причем единичный отрезок вдоль одной оси в точности равен по длине единичному отрезку вдоль другой оси. На данном же рисунке оси представляют собой независимые шкалы физических величин: по оси \(x\) отложена шкала длин, а по оси \(y\) — шкала масс. Принципиальное же сходство с прямоугольной системой координат заключается в том, что здесь каждую точку на плоскости также можно характеризовать координатами — парой чисел, первое из которых откладывается вдоль одной оси, а второе — по другой.

Для решения задачи мы отмечаем на плоскости рисунка точку \(P_1\) с координатами (\(2\) м, \(10\) г), в соответствии с условием, и затем проводим прямую \(p\) через точки \(O\) и \(P_1\). Теперь, если мы хотим узнать, сколько весят пять метров проволоки, мы находим на этой прямой такую точку \(P_2\), абсцисса которой равна указанным пяти метрам. Тогда ордината этой точки дает нам ответ на поставленный вопрос. Из рисунка сразу же наглядно видно, что \(5\) м проволоки весят \(25\) г. Аналогичным образом с помощью этого рисунка мы могли бы найти массу любого другого куска проволоки, если бы нам была дана его длина.

В подобных случаях говорят, что прямая \(p\) представляет собой график зависимости массы проволоки от ее длины. Поскольку в качестве осей графика у нас выступают прямые \(x\) и \(y\), то было бы очень удобно обозначить длину проволоки через \(x\), а ее массу — через \(y\). Тогда мы могли бы также сказать, что у нас на рисунке изображен график зависимости переменной \(y\) от переменной \(x\).

Впрочем, мы привыкли обозначать массу буквой \(m\), а длину — буквой \(L\). Чтобы не отступать от этой традиции, имеет смысл переобозначить соответствующим образом оси нашего графика. В результате он принимает такой вид:

 

Мы знаем, что рассматриваемая задача имеет также негеометрическое, «формульное» решение

\(m = \cfrac{\,10\,\textit{г}\,}{2\,\textit{м}} L,\)

которое также позволяет найти массу проволоки произвольной длины. В правой части этого равенства стоит математическое выражение, где помимо чисел присутствует еще переменная \(L\). Но мы когда-то уже договаривались, что выражения с переменными мы будем называть функциями. Теперь настало время уточнить, что такой способ задания функций называется явным. В данном случае мы имеем дело c явной функцией от независимой переменной \(L\). Независимой она называется потому, что может быть в принципе равна любому (неотрицательному) числу. В отличие от \(L\), буква \(m\) называется зависимой переменной, поскольку ее значение полностью предопределено значением \(L\). Вместо того, чтобы говорить «переменная \(m\) равна функции от \(L\)», также часто говорят: «переменная \(m\) является функцией от \(L\)», что вообще-то не совсем правильно, потому что переменная и функция — это всё же не одно и то же.

График зависимости \(m\) от \(L\), рассмотренный нами чуть выше, может быть также назван графиком функции \(m\) от \(L\). Горизонтальная шкала на графиках (ось абсцисс) обычно соответствует независимой переменной, а вертикальная шкала (ось ординат) — зависимой переменной, но это не обязательно: бывает и наоборот.

Как нам хорошо известно, в случае произвольной проволоки ее масса \(m\) и длина \(L\) связаны межу собой общим соотношением:

\(m = \rho L,\)

где \(\rho\) обозначает линейную плотность. Здесь масса \(m\) оказалась явной функцией сразу двух независимых переменных — не только \(L\), но и \(\rho\). Как теперь быть, если бы мы захотели нарисовать график такой функции? К сожалению, на плоском рисунке этого сделать весьма проблематично. Обычно на место одной из независимых переменных ставят какое-либо конкретное число. Например, в качестве \(\rho\) мы можем взять \(5\) г/м, как в рассмотренной задаче. Однако после того, как мы нарисуем график зависимости \(m\) от \(L\) при \(\rho = 5\) г/м, мы можем на том же самом чертеже построить график зависимости \(m\) от \(L\) при каком-либо другом значении \(\rho\), скажем, при \(\rho = 2,5\) г/м. А потом еще раз повторить наше построение для \(\rho = 10\) г/м. В результате мы получим семейство графиков:

 

Здесь возле каждого графика стоит значение \(\rho\), при котором он был получен. При этом роль независимых переменных \(L\) и \(\rho\) оказывается неодинаковой. Чтобы подчеркнуть это обстоятельство, переменную \(L\) в подобных случаях называют аргументом функции, а \(\rho\) — константой или параметром. Вообще, константа (параметр) — это буква, обозначающая некоторое число, которое остается неизменным в ходе наших рассуждений (или, по крайней мере, в ходе их какого-либо отдельного этапа). Вопрос о том, какая из имеющихся переменных является аргументом, а какая константой, решается не на основании каких-то общих математических законов, а исходя из конкретной задачи, которую мы рассматриваем в данный момент. Так, если у нас есть большой моток проволоки и мы отрезаем от него куски разной длины, то переменную длину \(L\) естественно считать аргументом, а линейную плотность \(\rho\), одинаковую для всех кусков, — константой (параметром).

Замечание. Вообще говоря, у функции может быть несколько аргументов и несколько параметров. Мы пока будем иметь дело только с функциями одного аргумента, не ограничивая, впрочем, число параметров.

Рассмотрим теперь другую задачу.

Задача \({\bf 4.12.2.}\) Кусок проволоки с линейной плотностью \(\rho_0 = 5\) г/м весит \(m_0 = 10\) г. Какова масса m куска проволоки такой же длины с линейной плотностью \(\rho = 7\) г/м?

Это — стандартная задача на пропорции. Но мы сейчас не будем выписывать пропорцию, а для разнообразия решим задачу другим способом. Обозначим одинаковую длину обоих кусков проволоки через \(L\). Тогда масса первого куска равна

\(m_0 = \rho_0 L.\)

Отсюда получаем:

\(L = \cfrac{m_0}{\rho_0} = \cfrac{10\,{\it г}}{5\,{\it г}/{\it м}} = 2\,{\it м}.\)

После этого находим искомую массу второго куска:

\(m = \rho L = \rho \cfrac{m_0}{\rho_0} = 7\,{\it г}/{\it м} \cdot 2\,{\it м} = 14\,{\it г}.\)

Задача решена.

Здесь в уравнении \(m = \rho L\) роль аргумента играет линейная плотность \(\rho\), а роль константы — длина проволоки \(L\). Графическое решение задачи имеет вид:

 

В обеих решенных нами задачах масса \(m\) являлась зависимой переменной. Но это опять-таки не предопределено математическими законами, а зависит от постановки вопроса. Рассмотрим третью задачу.

Задача \({\bf 4.12.3.}\) Кусок проволоки длиной \(L_0 = 2\) м и линейной плотностью \(\rho_0 = 6\) г/м переплавили и изготовили из него проволоку с линейной плотностью \(\rho = 3\) г/м. Какова длина \(L\) нового куска?

Эта задача — не на пропорции. Тем не менее решается она тоже очень просто. Вначале находим массу проволоки

\(m = \rho_0 L_0 = 6\,{\it г}/{\it м} \cdot 2\,{\it м} = 12\,{\it г},\)

а потом, исходя всё из той же общей формулы \(m = \rho L\), вычисляем ее новую длину

\(L = \cfrac{m}{\rho} = \cfrac{\rho_0 L_0}{\rho} = \cfrac{12\,{\it г}}{3\,{\it г}/{\it м}} = 4\,{\it м}.\)

Задача решена. Теперь, однако, роли между переменными распределены совсем не так, как раньше: длина \(L\) — это зависимая переменная, которая является функцией аргумента \(\rho\), а масса \(m\) представляет собой константу. Но всю информацию об этой функции мы фактически извлекли из исходного уравнения

\(m = \rho L,\)

которое, как говорят в подобных случаях, задает указанную функцию неявным образом. Можно также сказать, что в формуле \(m = \rho L\) переменная \(L\) является неявной функцией от \(\rho\). Математическая формула, сама по себе, не содержит указаний о том, какая именно из входящих в нее переменных является функцией от других. Это всегда определяется исходя из конкретных обстоятельств. Если переменная стоит отдельно в левой части формулы (подобно \(m\) в соотношении \(m = \rho L\)), это еще не гарантия того, что она является зависимой.

Теперь зададимся вопросом, нельзя ли решить третью задачу графически? Иными словами, нельзя ли построить график зависимости длины \(L\) проволоки от ее линейной плотности \(\rho\) при постоянной массе \(m\), равной \(\rho_0 L_0 = 12\) г:

\(L = \cfrac{12\,{\it г}}{\rho} .\)

Да, в принципе, это возможно. Искомое графическое решение выглядит так:

 

Несмотря на то, что график на этот раз является не прямой линией, а кривой, пользоваться им можно точно так же, как мы к этому уже привыкли. Допустим, нам хочется узнать длину \(L\) проволоки с линейной плотностью \(3\) г/м. Находим на кривой такую точку, абсцисса которой равна данному значению плотности, и тогда ее ордината окажется равна искомой длине \(L\). Аналогичным образом, глядя на рисунок, можно определить длину любого другого куска проволоки, если нам известна его линейная плотность.

Но спрашивается, как строятся такие графики? Обычно это делается так. Вначале составляется таблица:

 

\(\rho\), г/см

2

3

4

6

9

12

\(L = \frac{12\,{\it г}}{\rho}\), см

6

4

3

2

1,33

  1

Здесь в первой строчке таблицы указаны разные (можно сказать, взятые наобум) значения переменной \(\rho\), а во второй строчке приведены соответствующие значения переменной \(L\), рассчитанные по формуле \(L = \frac{12\,{\it г}}{\rho}. \) Затем пары значений \((\rho, L)\) из этой таблицы принимаются за координаты точек. Эти точки строятся на графике с подходящими осями и затем соединяются между собой плавной кривой линией:

 

Разумеется, ход кривой между точками удается угадать лишь приблизительно, но мы всё равно на практике всегда имеем дело не с абсолютно точными, а с приближенными числами. Чем бóльшую точность мы хотим получить, тем больше точек должно быть в нашей таблице и тем чаще друг к другу они должны быть расположены.

Часто бывает так, что нам дан график какой-либо функции, а само исходное выражение с независимой переменной, которое определяет эту функцию, остается неизвестным. Тогда говорят, что функция задана графически. В этом обычно нет большой проблемы, потому что работать с графиками нередко удобнее, чем с математическими формулами. Однако в некоторых случаях исходное выражение удается восстановить по виду графика, о чем, в частности, пойдет речь, в следующей главе.

Конспект

\(1\). Функция, заданная явно, или явная функция: выражение с одной или несколькими независимыми переменными. Среди этих переменных обязательно есть аргумент(ы), но могут присутствовать еще константы (параметры).

Аргумент: независимая переменная, значение которой меняется в ходе наших рассуждений.

Константа: независимая переменная, значение которой остается постоянным.

Зависимая переменная: равна указанному выражению (т.е. функции) при любых значениях аргумента и констант. Вместо «зависимая переменная равна функции…» часто говорят «зависимая переменная является функцией…»

\(2\). Функцию удобно задавать в виде уравнения, где зависимая переменная стоит отдельно в левой части. Однако любое эквивалентное уравнение, записанное в каком-либо другом виде, содержит полную информацию о той же самой функции (если указать, какая именно из переменных является зависимой). В таком случае говорят, что зависимая переменная является неявной функцией или что функция задана неявно.

\(3\). Пусть переменные \(x\) и \(y\) обозначают какие-либо физические величины, и \(y\) является функцией от \(x\). Пусть, далее, на плоскости начерчены две взаимно перпендикулярные шкалы (наподобие координатных осей), причем горизонтальная шкала соответствует величине \(x\), а вертикальная — величине \(y\).

График функции \(y\) от \(x\): линия на плоскости, составленная из точек с координатами \((x, y)\), удовлетворяющими тому же уравнению, которое задает указанную функцию.

 

Государство как независимая переменная: — Журнальный зал

«организационный реализм» в исторической социологии и российский случай

Документ без названия


[стр. 34—50 бумажной версии номера]

 

Илья Александрович Матвеев (р. 1988) — политолог, доцент факультета сравнительных политических исследований Северо-Западного института управления РАНХиГС (Санкт-Петербург).

 

 

В послевоенных социальных науках всплеск интереса к государству как самостоятельному объекту анализа наблюдался дважды[1]. Первая волна теорий 1960—1970-х годов связана со спорами о государстве в западном марксизме, прежде всего с дискуссией между Ральфом Милибэндом и Никосом Пуланзасом, затронувшей американские, английские и французские академические круги, а также с западногерманским «спором о деривации», в котором участвовали такие авторы, как Эльмар Альтфатер, Клаус Оффе и Юрген Хабермас[2]. Вторая волна теорий 1970—1980-х годов, отчасти вызванная первой, исходила от (в основном американских) исторических социологов-компаративистов, таких, как Теда Скочпол, Питер Эванс и Майкл Манн. Об этих авторах и пойдет речь в настоящей статье. Реконструкция их концептуального аппарата, включающего такие понятия, как «дееспособность государства», «встроенная автономия», «государство развития», «хищническое государство», «деспотическая власть» и «инфраструктурная власть», дополняется систематическим применением этих понятий к случаю постсоветского российского государства, опирающимся на существующие исследования. Статья завершается обзором перспективных направлений для дальнейшей работы[3].

 

 

«Организационный реализм» в исторической социологии: логика и концептуальный аппарат

Основной пункт разногласий между марксистскими теоретиками и историческими социологами заключался в следующем. Марксисты, демонстрируя формальное и функциональное соответствие государства нуждам капитала в капиталистических обществах, в то же время обнаружили в зазоре между интересами капитала в целом и его отдельных представителей пространство для «относительной автономии» государства. Спор, таким образом, стал вестись вокруг характера и границ этой автономии. Исторические социологи приветствовали такую постановку вопроса, но считали ее недостаточно радикальной. Признавая, что государство существует в пространстве различных детерминаций, в том числе классовых, они отказывались считать какую-либо из них основной. Таким образом, государство, с их точки зрения, обладало собственной логикой, несводимой к логике какого-либо внешнего по отношению к нему процесса, будь то накопление капитала или классовая борьба. По мнению исторических социологов, государство следовало рассматривать как независимую переменную.

Одной из первых и самых влиятельных работ в рамках данного направления была книга Теды Скочпол «Государства и социальные революции. Сравнительный анализ Франции, России и Китая» (1979). Рассуждая о причинах революций, Скочпол указывает на пробел в их марксистском анализе: хотя революции и начинаются с политических и государственных кризисов — что признают и марксисты, — сами эти кризисы, вопреки их мнению, отнюдь не являются простым отражением классовых конфликтов. Скочпол также указывает на пробел в либеральном анализе причин революций, предполагающем потерю властями легитимности: самого по себе этого условия недостаточно — в отсутствие кризиса собственных институтов, особенно институтов принуждения, государство способно функционировать и в условиях потери легитимности, предотвращая революционные взрывы. Таким образом, ни марксистские, ни либеральные теории, по мнению Скочпол, не могут дать полного ответа на вопрос о причинах революций, поскольку не учитывают самостоятельной роли государства (и его кризиса).

Государства, по Скочпол, это «организации, контролирующие (или пытающиеся контролировать) территории и население»[4]. Поскольку Скочпол трактует государства как реальные организации, а не как аналитические абстракции (имея в виду определение Пуланзасом и Йораном Терборном государства как «социального отношения»), свой подход она называет «организационным» и «реалистическим», ссылаясь при этом на немецкого историка Отто Хайнца[5]. Государство, указывает Скочпол, «обычно выполняет две основные группы задач: оно поддерживает порядок и конкурирует с другими реальными или потенциальными государствами»[6]. При этом Скочпол соглашается с марксистами в том, что государства охраняют существующий классовый строй, поскольку это согласуется с их задачей поддержания порядка, но добавляет, что государства также выступают конкурентами правящих классов в присвоении экономических излишков (surpluses): государства присваивают их в форме налогов, правящие классы — в форме ренты или прибыли. Таким образом, интересы государства могут соответствовать интересам правящего класса, но могут и входить с ними в конфликт.

Такое понимание государства позволяет Скочпол выстроить модель революционных кризисов. Скочпол объясняет их не классовой борьбой, а двойной природой государства как организации, действующей одновременно в классовом обществе и на международной арене. Случаи Франции при Бурбонах, Китая при династии Цин и имперской России объединяет то, что это были аграрные империи, проводившие реформы в условиях ожесточенной международной конкуренции. Налоговая реформа во Франции и промышленная модернизация в Китае, с одной стороны, были необходимы имперским бюрократическим машинам для более успешных действий на международной арене, а с другой, вызвали сопротивление землевладельческих классов, поскольку посягнули на их интересы. В обоих случаях землевладельческие классы были организационно представлены в имперских государственных машинах, поэтому их сопротивление привело к кризису и параличу государства, что в свою очередь спровоцировало революционный взрыв. В России же дворянский правящий класс практически не обладал самостоятельной, отдельной от государства властью, поэтому российское государство, в отличие от французского и китайского, сумело провести модернизирующие реформы, освободить крестьян и совершить под руководством Сергея Витте промышленный рывок. В то же время российское сельское хозяйство оставалось низкопроизводительным, что в конечном счете обусловило отставание России от европейских держав. Это привело к поражениям в Первой мировой войне, экономическому и административному хаосу, которые в свою очередь породили революционный кризис[7].

Скочпол сравнивает случаи Франции, Китая и России, где произошли революции, со случаями Японии эпохи Мэйдзи и Пруссии в 1807—1814 годов, где модернизирующие реформы не привели к революционному взрыву. Она обнаруживает, что, в отличие от Франции и Китая, японские и прусские землевладельческие классы не обладали рычагами институционального влияния на бюрократические машины своих стран, тогда как, в отличие от России, Япония и Пруссия не были отягощены низкопроизводительным сельским хозяйством. Это объясняет различные исторические траектории Франции, Китая и России, с одной стороны, и Японии с Пруссией, с другой. Таким образом, изучая причины революций (или их отсутствия), Скочпол анализирует бюрократическую организацию каждой из стран в ее соотношении с социально-экономическим и международным контекстом. Государство в ее анализе становится самостоятельным фактором, независимой переменной.

Схожая логика применяется Скочпол и Кеннетом Финеголдом при анализе рузвельтовских реформ 1930-х годов в статье «Дееспособность государства и вмешательство в экономику в период раннего Нового курса» (1982). Скочпол и Финеголд указывают, что промышленные и сельскохозяйственные реформы рузвельтовской администрации протекали по-разному, и эта разница труднообъяснима с точки зрения марксистского и либерально-плюралистического подхода, которые сводят результаты государственной политики к влиянию классов или групп интересов. Промышленный капитал в 1930-е был хорошо организован как на отраслевом, так и на национальном уровне и оказывал решающее влияние на разработку и реализацию Закона о восстановлении национальной промышленности (National Industrial Recovery Act, NIRA). Однако последствия NIRA были негативными для промышленников: это и новые конфликты между ними, и угроза возросшего государственного контроля над их деятельностью. Так что в целом реформа оказалась неудачной. Фермеры же были организованы хуже промышленников и обладали гораздо меньшим влиянием на разработку и реализацию Закона о регулировании сельского хозяйства (Agricultural Adjustment Act, AAA). Однако в итоге сельскохозяйственная реформа оказалась удачной, а фермеры улучшили свое положение. Таким образом, ни в случае NIRA, ни в случае AAA «требования, организация и классовая экономическая власть социальных групп не могут напрямую объяснить результаты вмешательства администрации Нового курса в экономику, затронувшего интересы промышленников и фермеров»[8].

Объяснение Скочпол и Финеголда сосредоточено на американском государстве, а именно на том, что они называют его дееспособностью (state capacity)[9]. В области промышленного регулирования такая дееспособность в начале 1930-х годов практически отсутствовала: Администрацию национального восстановления (National Recovery Administration, NRA) численностью более трех тысяч человек пришлось создавать с нуля и в кратчайшие сроки. Это обрекло NRA «вначале быть харизматичным мобилизационным проектом, а затем — ареной политизированных конфликтов с неопределенным исходом»[10]. В свою очередь Администрация регулирования сельского хозяйства (Agricultural Adjustment Administration) действовала в рамках уже существующей структуры — Министерства сельского хозяйства. Прослеживая институциональную историю этого министерства в американской государственной системе, Скочпол и Финеголд называют его «островом государственной силы в океане слабости»[11]. Министерство сельского хозяйства обладало необходимой сплоченностью, а его персонал вооружен корпоративной идентичностью и разносторонней экспертизой для того, чтобы провести успешное вмешательство в экономику, когда в период Нового курса для этого представилась возможность. Таким образом, делают вывод Скочпол и Финеголд, разница в результатах промышленных и сельскохозяйственных реформ Нового курса объясняется исторически обусловленным неравномерным развитием американского государственного аппарата.

Роль государства в экономическом развитии — предмет исследований еще одного представителя «организационного реализма» в исторической социологии Питера Эванса. В совместной статье Эванс и Дитрих Рюшемайер указывают на то, что для успешного вмешательства государства в экономику необходимо наличие «веберианской» бюрократии[12]. Эванс и Рюшемайер подчеркивают сложность и долгосрочный характер создания такой бюрократии, требующей особого «корпоративного духа», esprit de corps. При этом один из парадоксов «веберианского» госаппарата заключается в том, что он создается с определенной целью и его трудно приспособить для решения других задач: «Организационные структуры обычно соединяются с конкретными наборами политических инструментов и образуют весьма устойчивые сплавы»[13]. Другой парадокс заключается в том, что гибкость и эффективность работы требуют децентрализации, однако децентрализация грозит тем, что части госаппарата могут лишиться автономии, попав под влияние социальных групп, и потерять общее и целостное видение, характерное для государства как института. Ответом, с точки зрения Эванса и Рюшемайера, является все тот же «корпоративный дух»: «особый esprit de corps высших чиновников может выступать в роли гибкой формы координации, сочетающей относительную автономию чиновников с осознанием ими общей цели»[14].

Развивая эту тему, Эванс вводит понятие «встроенной автономии» (embeddedautonomy)[15]. Он подчеркивает, что наличие «веберианской» бюрократии — необходимое условие успешного вмешательства государства в экономику, но недостаточное. Бюрократия также должна обладать множественными связями со своим экономическим окружением, необходимыми как для сбора информации и расширения экспертизы чиновников, так и для успешной реализации государственной политики; при этом «внутренняя бюрократическая согласованность должна рассматриваться как необходимое условие эффективного участия государства во внешних сетях»[16]. Сочетание «встроенности» и автономии является парадоксальным, а потому столь редким. Представители бюрократии, обладающей чертами «встроенной автономии», извлекают преимущества из постоянного взаимодействия с бизнесом, не теряя при этом из вида общих целей, автономно формулируемых их ведомством. Это позволяет им выполнять координирующую роль, добиваясь не просто экономического роста, а структурной трансформации экономики.

Эванс исследует вариации «встроенной автономии» на примере таких «государств развития» (developmental states), как Япония, Южная Корея и Тайвань. В Японии компетентный и сплоченный аппарат Министерства внешней торговли и промышленности, отобранный на сверхконкурентных экзаменах, постоянно взаимодействовал с бизнесом на множестве площадок, а выходящие на раннюю пенсию чиновники получали места в корпорациях, отраслевых объединениях и других организациях, занимающих промежуточное положение между государством и бизнесом; при этом новое место работы для них подбиралось специальным комитетом в рамках министерства. В Южной Корее государство взаимодействовало с небольшим числом крупнейших бизнес-конгломератов (чеболей): «Корея довела до предела степень того, насколько встроенность может быть сосредоточена на небольшом числе связей, не деградируя при этом в частное хищничество»[17]. В Тайване же ставка была сделана не на частные компании, а на госпредприятия; в то же время связи госпредприятий с частным бизнесом представляли собственную версию встроенности государства в экономику. Все три страны объединяет наличие компетентного, меритократического госаппарата, а также «пилотных агентств», координировавших роль государства в экономике (Министерство внешней торговли и промышленности в Японии, Управление экономического планирования в Южной Корее, Совет по экономическому планированию и развитию в Тайване).

По Эвансу, противоположностью государства развития, обладающего «встроенной автономией», является «хищническое государство» (predatorystate). Пример такого государства — Заир при Сесе Секо Мобуту. Это своего рода «государство антиразвития», способствовавшее не росту экономики, а ее сокращению в течение десятилетий. Все высшие позиции в Заире занимали люди, лично и кровно связанные с Мобуту, а государственные должности использовались для частного обогащения. Проблема заирского государства, подчеркивает Эванс, не в переизбытке бюрократии, а в ее отсутствии: вместо «веберианского» госаппарата для него характерна докапиталистическая, патримониальная организация, в которой должности приватизированы занимающими их людьми.

Эванс указывает, что большинство развивающихся стран занимают промежуточное положение между Заиром и «азиатскими тиграми»: признаки «хищнического государства» и «встроенной автономии» распределены в их госаппаратах неравномерно. Примерами таких «промежуточных государств» являются Бразилия и Индия. В Бразилии президент назначает не десятки и сотни, а тысячи чиновников; таким образом, бюрократический аппарат оказывается ареной политического патронажа, а критерием назначения на должность становится не компетентность, а связи. При этом, не пытаясь реформировать бюрократию в целом, бразильские лидеры создавали так называемые «карманы эффективности», такие, как Банк национального экономического развития. Однако их деятельность напрямую зависела от президентской протекции, а кроме того, реформирование бюрократии путем прибавления новых ведомств, а не преобразования уже имеющихся привело к разрастанию и фрагментации госаппарата, нестабильности карьер чиновников. В свою очередь в Индии, по мнению Эванса, проблемы, связанные с местом государства в обществе, куда серьезнее внутренних проблем бюрократии: само этническое, религиозное и региональное разнообразие страны, а также размер ее населения делают задачи, стоящие перед госаппаратом, куда более сложными, чем в случае «азиатских тигров».

Скочпол и Эванс связывают роль государства как независимой переменной с внутренней организацией бюрократии в ее соотношении с социально-экономическим и международным контекстом. Их анализ строится на понятии дееспособности государства. Майкл Манн подходит к той же проблеме с другой стороны. Он стремится выявить специфическую форму власти государства (state power), отличную от власти других социальных акторов. Манн обнаруживает ее в территориальной централизации как уникальном признаке государства: речь идет о контроле над определенной территорией, исходящем из центра. Степень такого контроля, связанная со способностью государства проводить в жизнь собственные решения на контролируемой им территории, — это степень инфраструктурной власти государства. В свою очередь деспотическая власть государства — это способность государственной элиты принимать решения, «не вступая в какие-либо переговоры с группами гражданского общества»[18]. При этом «деспотически сильные» государства не обязательно являются «инфраструктурно сильными» — и наоборот. Исторически феодальные государства были слабыми и в деспотическом, и в инфраструктурном смысле, тогда как имперские государства обладали сильной деспотической, но слабой инфраструктурной властью. Современные капиталистические демократии характеризуются сильной инфраструктурной властью, но слабой деспотической властью, тогда как авторитарные государства, к которым Манн относит нацистскую Германию и СССР, являются сильными и в деспотическом, и в инфраструктурном смысле.

Приведенный выше обзор демонстрирует неоднозначность таких понятий, как «сила»/«слабость» и «автономия» государства. Эванс подчеркивает, что с точки зрения теории Манна Заир при Мобуту — сильное государство не только в смысле деспотической, но и в смысле инфраструктурной власти: последняя проявляется как минимум в способности присваивать общественные ресурсы. Это государство также является автономным в смысле отсутствия зависимости от каких-либо классов или социальных групп. В то же время, указывает Эванс, «если под автономией понимать способность формулировать коллективные цели вместо того, чтобы позволять должностным лицам преследовать свои частные интересы, то Заир не подпадает под этот критерий»[19]. Если же под силой государства понимать присущую «азиатским тиграм» способность трансформировать экономику и социальную структуру, то Заир опять же, как отмечает Эванс, следует признать слабым государством.

 

«Организационный реализм» и российский случай

Случай постсоветского российского государства показывает, что «воспроизводство бюрократических организаций нельзя считать само собой разумеющимся»[20]. По словам Вадима Волкова, «скрытая фрагментация» государства началась еще до распада СССР, при этом «законодательное провозглашение новой российской государственности не остановило процесса структурного разрушения государства, по крайней мере в течение первых пяти—семи лет»[21]. Логику этого процесса на примере государственных предприятий демонстрирует Стивен Сольник. Он указывает, что попытка реформировать советскую плановую экономику, расширив автономию предприятий и легализовав новую, кооперативную, форму собственности, привела к оппортунистическому поведению директоров предприятий, начавших их скрытую приватизацию. При этом отсутствие решительного противодействия со стороны государственного и партийного руководства (которое само занялось частным присвоением ресурсов, имевшихся в его распоряжении) обернулось лавинообразным процессом, который Сольник сравнивает с паническим изъятием вкладов населением, приводящим к разорению банка[22]. По словам Волкова, к началу официальной массовой приватизации «государство уже фактически не владело тем, что собиралось приватизировать»[23].

В свою очередь Майкл Макфол отмечает, что реформаторы из кабинета Егора Гайдара изначально стремились продавать госсобственность «аутсайдерам», однако директора предприятий сумели пролоббировать свой вариант «инсайдерской» приватизации, легализовав права собственности, которые они уже получили de facto. Макфол объясняет это слабостью государства на тот момент: «набор институтов, который составлял российское государство, был неспособен реализовать изначально определенные цели приватизации»[24]. В то же время Макфол указывает, что провал массовой приватизации и шире — трансформации экономики в ходе рыночных реформ — объясняется не только ослаблением государства и скрытой приватизацией государственных предприятий директорами, начавшейся еще в советские годы, но и неолиберальной идеологией, которой руководствовались реформаторы: они не предусмотрели активной роли государства в создании поддерживающих рыночную экономику институтов, в частности, судебной системы.

«Недостаточное внимание к роли государства в этом процессе, совпавшее со слабостью государства в целом, привело к недостатку ключевых институтов, необходимых для свободного предпринимательства»[25].

Аналогичный вывод об идеологически мотивированном невнимании реформаторов к укреплению дееспособности государства делает Питер Ставракис[26]. Авторы влиятельного отчета о российской приватизации, изначально поддерживавшие эту меру, а затем изменившие свое мнение, также отмечают, что политика массовой приватизации была во многом основана на идеологии и просто на вере — вере, которая не оправдалась[27]. Таким образом, слабость российского государства в 1990-е годы объясняется как объективными факторами — процессом скрытой фрагментации, начавшимся еще в советские годы, — так и субъективными: неолиберальной идеологией, исключавшей позитивную роль государства в рыночных преобразованиях.

Владимир Путин, избранный президентом России в 2000 году, объявил усиление государства своей главной задачей. Однако результаты его политики государственного строительства (statebuilding) можно назвать в лучшем случае смешанными. В своем исследовании российских силовых ведомств Брайан Тейлор отмечает, что в путинский период повысилась дееспособность государства в области сбора налогов; также повысилась эффективность репрессивной политики режима. Однако способность силовых структур выполнять рутинные задачи по поддержанию порядка, с точки зрения Тейлора, мало изменилась: число убийств на 100 тысяч жителей, хоть и сократившееся в период второго срока Путина, оставалось высоким, по мировым меркам. Кроме того, Тейлор указывает, что российское государство при Путине не сумело обеспечить защиту прав собственности[28]. Тейлор называет три причины неудач реформирования силовых ведомств (которые, добавим, можно распространить на реформирование государственного аппарата в целом). Во-первых, это сохраняющаяся центральная роль патримониальных практик, приоритет связей над компетентностью. Во-вторых, это опора исключительно на внутригосударственный контроль с одновременным ослаблением внешнего общественного контроля за деятельностью силовых ведомств. В-третьих, это провал в распространении новых ценностей среди силовиков: советскую систему норм не заменила никакая другая, и частные интересы затмили общественные.

Слабую выраженность «веберианских» свойств российской бюрократии констатируют и другие исследователи. Так, анализируя результаты анкетирования федеральных и региональных чиновников в 2001—2002 годах, Владимир Гимпельсон и Владимир Магун обнаруживают, что всего 8% из них при найме на работу прошли какую-либо процедуру меритократического отбора: открытый конкурс, тестирование, письменный или устный экзамен; при этом только 44% опрошенных определенно не хотели бы сменить место работы, что свидетельствует об отсутствии установки на долгосрочную карьеру[29].

Политика усиления государства при Путине привела к парадоксальным результатам. Волков пишет:

«Укрепление государства означало прежде всего усиление и активизацию отдельных его сегментов, деятельность которых в условиях отсутствия централизованного контроля и процедурной дисциплины стала новой формой силового предпринимательства. Это в свою очередь не могло не вызвать эффекта, обратного желаемому: произвол отдельных государственных организаций и их стремление к реализации частной выгоды ослабляет государство как инстанцию, реализующую общественные интересы или производящую общественные блага»[30].

Так, по мнению Волкова, на 2000-е годы пришелся расцвет так называемых «межведомственных сетевых группировок»: неформальных сетей, объединяющих сотрудников различных силовых структур, которые занимаются вымогательством и давлением на бизнес в своих интересах или в интересах заказчиков-конкурентов. При этом процедура расследования экономических преступлений используется как форма силового давления на предпринимателей.

К схожим выводам приходит Джордан Ганс-Морс[31]. На основе широкого эмпирического материала он демонстрирует, что в 2000-х годах угроза криминального давления на бизнес практически ушла в прошлое, а предприниматели стали гораздо чаще пользоваться законными методами разрешения конфликтов, в частности, обращаться в суды. В то же время усилилась другая тенденция: Ганс-Морс подтверждает вывод Волкова о том, что представители силовых структур стали все чаще оказывать давление на бизнес в своих интересах или в интересах других бизнес-игроков; кроме того, он указывает, что бюрократия в целом стала активнее использовать проверки и другие доступные ей формы вмешательства в работу бизнеса с целью извлечения личной выгоды.

Исследования Волкова и Ганс-Морса свидетельствуют о том, что путинская Россия обладает чертами «хищнического государства», каким его описывает Эванс. Путинское государство довлеет над обществом и является автономным по отношению к социальным группам, однако лишено внутренней согласованности, характерной для «веберианских» бюрократий. Волков завершает свое исследование следующей констатацией: «можно с уверенностью предположить, что ущерб национальному хозяйству от борьбы с экономическими преступлениями превосходит ущерб от самих преступлений»[32]. Это перекликается с определением «хищнического государства», предложенным Эвансом:

«Некоторые государства присваивают себе такие объемы излишков (которые в ином случае можно было бы инвестировать), предоставляя взамен столь мало “общественных благ”, что они действительно являются препятствием на пути экономической трансформации»[33].

С точки зрения теории Манна, в 2000-е годы российское государство стало более сильным как в смысле деспотической власти, так и в смысле инфраструктурной власти, однако его способность позитивно влиять на экономическое развитие остается под вопросом.

В то же время путинская Россия — это не Заир при Мобуту. В 2000-х в стране наблюдался значительный экономический рост и улучшение целого ряда показателей, таких, как уровень бедности. Ряд исследований показывает, что усиление государства в этот период нельзя сводить исключительно к хищническому поведению чиновников. Примером является расширение госсектора в 2004—2008 годах. Изучив большую выборку российских компаний, Люси Черных приходит к выводу, что в процессе ренационализации 2000-х государство выбирало не самые прибыльные компании или отрасли (что соответствовало бы тезису о хищничестве). Черных пишет:

«Целью государства, по-видимому, становятся компании в стратегически важных секторах, приватизированные в 1990-е. Эти сектора официально признаны стратегическими и воспринимаются как важные с точки зрения глобальной конкурентоспособности и стабильности страны. Действия властей можно интерпретировать как попытку “скорректировать” ошибки стихийной приватизации в стратегически важных отраслях»[34].

Изучив ряд случаев ренационализации 2000-х, Эндрю Йорк приходит к следующему выводу:

«[Эти случаи] нельзя объяснить как хищнические действия рентоориентированных чиновников. Скорее речь идет о попытках способствовать экономическому развитию, в то же время борясь с тем, что воспринималось как угроза государственному суверенитету»[35].

Йорк называет путинскую Россию «несовершенным государством развития» (flawed developmental state). В то же время он указывает, что борьба за суверенитет и поощрение экономического развития сами по себе могут противоречить друг другу, что затрудняет «девелопменталистские» усилия российских властей. Кроме того, Йорк обнаруживает проблемы слабой координации и неэффективного министерского контроля в госсекторе. С его точки зрения, разрешению этих проблем способствовало бы создание российского аналога «пилотного агентства» для общей координации государственного вмешательства в экономику.

В своем анализе энергетических реформ 2000-х Сюзанн Венгл также обнаруживает логику, характерную для государства развития[36]. Вместо общенационального конкурентного рынка энергетики, к которому стремились либеральные реформаторы, в результате реформ возникли три географически очерченные зоны с собственной политикой тарифов и субсидий в электроэнергетике. В центральной России структура энергетического сектора стала частью сделки правительства с «Газпромом», в рамках которой компания обеспечивала бизнес и домохозяйства дешевым газом. В Сибири энергетика стала частью сделки властей с «Русалом», который отвечал за промышленное развитие региона. Наконец, на Дальнем Востоке развитие энергетики стало частью государственного проекта по интеграции региона в восточно-азиатские рынки. Таким образом, с точки зрения Венгл, во всех трех случаях власти преследовали «девелопменталистские» цели, что и обусловило отклонение от изначального либерального плана. На результаты реформ также повлияла промышленная география страны, доставшаяся в наследство от Советского Союза.

Из различных исследований путинского государства в 2000-е годы можно сделать вывод, что это «промежуточное государство» в терминологии Эванса, сочетающее черты хищничества и девелопментализма. Коррупция и произвол чиновников и силовиков в нем сосуществуют с реализацией масштабных проектов, таких, как Богучанская ГЭС, достройка которой осуществлялась силами государства в лице компаний «Русгидро» и «Русал». В то же время, несмотря на отдельные элементы девелопментализма, называть путинскую Россию государством развития едва ли корректно: правительству так и не удалось изменить структуру экономики и преодолеть зависимость от сырьевого экспорта. При этом путинское государство пережило модель экономического роста, характерную для 2000-х: к концу 2012 года началась стагнация, в 2014-м сменившаяся спадом. Первые признаки прекращения рецессии наметились лишь в конце 2016 года, однако сами власти признают, что в течение ближайших лет или даже десятилетий российскую экономику ожидает стагнация. Каких-либо организационных изменений, которые позволили бы российскому государству выйти на новую траекторию роста, пока не просматривается.

В перспективе «организационного реализма» заслуживают внимания результаты административной реформы, начавшейся в России в 2003 году. Владимир Гельман и Андрей Стародубцев указывают, что неудача реформы объясняется отсутствием сильной фигуры, которая возглавила бы ее реализацию, успешно преодолевая сопротивление различных заинтересованных групп, а также «размазанной» ответственностью за ее выполнение между ведомствами, неспособными к эффективной координации своих усилий[37]. В то же время представляется важным и содержательный аспект реформы. Так, Гимпельсон и Магун отмечают, что слабая выраженность «веберианских» свойств российской бюрократии, таких, как меритократические критерии найма, делает именно эти вопросы приоритетными при реформировании административной системы[38]. Однако подход New Public Management (NPM), избранный архитекторами реформы, преследовал другие цели, такие, как отказ от «избыточных» функций бюрократии, реорганизация федеральных административных органов с разделением функций министерств, вырабатывающих политику, служб, выполняющих контрольные функции, и агентств, непосредственно оказывающих государственные услуги, и, наконец, введение индикаторов успешности работы. Уильям Томпсон отмечает, что реформы в духе NPM, внедряющие бизнес-практики в государственное управление, предполагают наличие «веберианской» бюрократии в качестве своей стартовой точки:

«Ни одна страна еще не перешла от дисфункциональной, клиентелистской бюрократии вроде той, что есть в России, к гибкому управлению в духе NPM, существующему в таких странах, как Новая Зеландия. Для успеха в применении каких-либо техник NPM необходим значительный прогресс некоторых базовых преобразований, традиционно ассоциируемых с веберианской моделью»[39].

Томпсон подчеркивает, что во многих других восточноевропейских странах, таких, как Польша и Венгрия, предпочтение при реформировании бюрократии было отдано не NPM, а более традиционному «веберианскому» подходу.

 

Заключение

Представители «организационного реализма» в исторической социологии попытались «вернуть государство обратно», как следует уже из названия одной из влиятельных работ[40], сделав его независимой переменной в анализе социальных изменений. Теда Скочпол и Питер Эванс изучали дееспособность государства (state capacity), уделяя особое внимание «веберианскому» характеру бюрократии, предполагающему меритократические критерии найма и устойчивые долгосрочные карьеры. Для характеристики множественных связей бюрократии со своим экономическим окружением, позволяющих более эффективно проводить государственную политику, Эванс предложил понятие «встроенной автономии» (embedded autonomy). Противоположностью «встроенной автономии», по Эвансу, является «хищническое государство» (predatory state), довлеющее над обществом, но лишенное внутренней согласованности, что выливается в произвол отдельных чиновников.

В свете «организационного реализма» случай постсоветского российского государства демонстрирует опасность ослабления и дезинтеграции бюрократического аппарата, который оказался неспособен справиться с вызовами, стоявшими перед страной в 1990-е годы. При этом усиление государства в следующее десятилетие лишь принесло новые проблемы: Россия все больше стала напоминать «хищническое государство», неспособное ограничить произвол собственных чиновников и силовиков. Существующие исследования также показывают, что российская бюрократия далека от «веберианского» идеала: практически отсутствуют меритократические критерии найма, не выражена установка на долгосрочную карьеру в государственном аппарате.

В то же время некоторые авторы констатируют элементы девелопментализма в российской государственной политике. Однако в целом путинскую Россию вряд ли можно назвать государством развития: критерием такого государства является способность обеспечить не просто экономический рост, но структурную трансформацию экономики. Именно этой способности российское государство продемонстрировать пока не смогло, так и не сумев диверсифицировать экономику и преодолеть зависимость от сырьевого экспорта. В настоящее время российское государство действует в условиях стагнации с неясной перспективой возобновления роста.

Успехи и неудачи российского девелопментализма в различных сферах и отраслях экономики представляются перспективной темой для дальнейших исследований. Эта проблема предполагает изучение механизмов взаимодействия государственных органов, госкомпаний и частных игроков: насколько такие механизмы формализованы, какова роль политических факторов и неформальных сетей? Заслуживает внимания также соотношение «веберианских» и неопатримониальных свойств российской бюрократии и влияние на него административной реформы. Наконец, малоизученным остается взаимодействие государства и общества: существующие формы общественного контроля, а также политические и иные факторы, препятствующие развитию такого взаимодействия.

 

[1] Jessop B. Bringing the State Back in (Yet Again): Reviews, Revisions, Rejections, and Redirections // International Review of Sociology. 2001. Vol. 11. № 2. P. 149—173.

[2] Altvater E., Hoffmann J. The West German State Derivation Debate: The Relation between Economy and Politics as a Problem of Marxist State Theory // Social Text. 1990. № 24. P. 134—155.

[3] Исследование проведено на базе Центра исторических исследований Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики» — Санкт-Петербург на средства гранта Фонда поддержки либерального образования в 2017 году.

[4] Скочпол Т. Государства и социальные революции. Сравнительный анализ Франции, России и Китая. М.: Дело, 2017. С. 75.

[5] Там же. С. 74.

[6] Там же. С. 73. Речь идет именно о задачах государства как организации. Подход Скочпол неверно смешивать, как это делает Клайд Бэрроу (Barrow C. Critical Theories of the State: Marxist, Neomarxist, Postmarxist. Madison: University of Wisconsin Press, 1993. P. 125), с теориями, выстроенными вокруг интересов отдельных представителей государства (state managers) и опирающимися на методологический индивидуализм.

[7] Скочпол Т. Указ. соч. С. 186.

[8] Skocpol T., Finegold K. State Capacity and Economic Intervention in the Early New Deal // Political Science Quarterly. 1982. Vol. 97. № 2. P. 260.

[9] В русскоязычной литературе встречаются множество вариантов перевода этого термина: «способность государства», «состоятельность государства», «потенциал государства» и так далее.

[10] Skocpol T., Finegold K. Op. cit. P. 267.

[12] «Веберианская» бюрократия отличается такими чертами, как «единство и согласованность организации, ее дифференциация и обособление от социального окружения, однозначная схема принятия решений и субординации, а также внутренние особенности, способствующие развитию целерациональной деятельности (в частности, соответствующие практики найма и продвижения по службе, а также такое организационное устройство, которое позволяет в случае необходимости с минимальными затратами замещать персонал и реструктурировать функции и отделы)» (Рюшемайер Д., Эванс П. Государство и экономические преобразования: к анализу условий эффективного государственного вмешательства // Экономическая социология. 2011. Т. 12. № 3. С. 60).

[13] Там же. С. 61.

[14] Там же. С. 65.

[15] Evans P. Embedded Autonomy: States and Industrial Transformation. Princeton: Princeton University Press, 1995.

[18] Mann M. The Autonomous Power of the State: Its Origins, Mechanisms and Results // European Journal of Sociology. 1984. Vol. 25. № 2. P. 188. См. перевод данной работы в этом номере «НЗ».

[19] Evans P. Op. cit. P. 45.

[21] Волков В. Силовое предпринимательство, XXI век: экономико-социологический анализ. СПб.: Издательство Европейского университета в Санкт-Петербурге, 2012. Под «скрытой фрагментацией государства» Волков понимает «утрату легитимным государственным аппаратом и его представителями монопольного контроля над применением силы, правосудием и сбором налогов, не сопровождающуюся территориальным дроблением или открытым вызовом со стороны конкурирующих частных или неформальных силовых структур» (Там же. С. 278).

[22] Solnick S. Stealing the State: Control and Collapse in Soviet Institutions.Cambridge: Cambridge University Press, 1998.

[23] Волков В. Указсоч. С. 297.

[24] McFaul M. State Power, Institutional Change, and the Politics of Privatization in Russia // World Politics. 1995. Vol. 47. № 2. P. 211.

[26] Stavrakis P. State Building in post-Soviet Russia: The Chicago Boys and the Decline of Administrative Capacity. Kennan Institute for Advanced Russian Studies. The Wilson Center, 1993.

[27] Black B., Kraakman R., Tarassova A. Russian Privatization and Corporate Governance: What Went Wrong? // Stanford Law Review. 2000. Vol. 52. № 6. P. 1797.

[28] Taylor B. State Building in Putin’s Russia: Policing and Coercion after Communism. Cambridge: Cambridge University Press, 2011. P. 287.

[29] Гимпельсон В., Магун В. Найм и карьера молодых чиновниковидеи МВебера и российская реальность // Россия реформирующаяся.  Ежегодник-2004.М.: Институт социологии РАН, 2004. C. 132, 147.

[30] Волков В. Указсоч. С. 296.

[31] Gans-Morse J. Threats to Property Rights in Russia: From Private Coercion to State Aggression // Post-Soviet Affairs. 2012. Vol. 28. № 3. P. 263—295.

[32] Волков В. Указсоч. С. 341.

[33] Evans P. Op. cit. P. 44.

[34] Chernykh L. Profit or Politics? Understanding Renationalizations in Russia // Journal of Corporate Finance. 2011. Vol. 17. № 5. P. 1250.

[35] Yorke A. State-Led Coercive Takeovers in Putin’s Russia: Explaining the Underlying Motives and Ownership Outcomes. The London School of Economics and Political Science, 2014.

[36] Wengle S.A. Post-Soviet Developmentalism and the Political Economy of Russia’s Electricity Sector Liberalization // Studies in Comparative International Development. 2012. Vol. 47. № 1. P. 75—114.

[37] Гельман В., Стародубцев А. Возможности и ограничения авторитарной модернизации: российские реформы 2000-х годов // Полития. 2014. Т. 75. № 4. С. 22.

[38] Гимпельсон В., Магун В. Указсоч. С. 153.

[39] Tompson W. From «Clientelism» to a «Client-Centred Orientation»? The Challenge of Public Administration Reform in Russia. OECD Economics Department Working Paper 536. OECD Publishing, 2007. P. 22.

[40] Evans P., Rueschemeyer D., Skocpol T. (Eds.). Bringing the State Back In. Cambridge: Cambridge University Press, 1985.

 

Разница между независимой и зависимой переменной

В статистике наиболее часто используемым словом является «переменная», которая относится к характеристике, содержащей значение, которое может варьироваться от одного объекта к другому. Это похоже на переменные, используемые в других дисциплинах, таких как наука и математика. Два наиболее распространенных типа переменных — это зависимая переменная и независимая переменная. Переменная называется независимой, изменение которой влияет на другую переменную, а если переменная является зависимой, она будет изменяться в ответ на изменение какой-либо другой переменной.

Зависимость первого от последнего изучается статистическими моделями. Итак, здесь, в этой статье, мы собираемся обсудить некоторые важные различия между независимой и зависимой переменной.

Сравнительная таблица

Основа для сравненияНезависимая переменнаяЗависимая переменная
Имея в видуНезависимая переменная — это переменная, значения которой намеренно изменены исследователем для получения желаемого результата.Зависимая переменная относится к переменной, которая меняет свои значения для взаимного изменения значений независимой переменной.
Что это?предшествующееследствие
отношенияПредполагаемая причинаНаблюдаемый эффект
ЦенностиУправляется исследователем. Измерено исследователем.
Обычно обозначаетсяИксY

Определение независимой переменной

Как следует из названия, независимая переменная — это переменная, которая не зависит от других переменных. Альтернативно известный как предикторная переменная, объясняющая переменная, контролируемая переменная. Это переменная; исследователь имеет контроль над его выбором и манипулированием, то есть уровни могут быть изменены. Кроме того, его влияние на другие переменные измеряется и сравнивается.

Определение зависимой переменной

Зависимая переменная является следствием независимой переменной, т.е. это переменная, которая измеряет влияние независимой переменной на тестовые единицы. Он также известен как критерий или измеряемая переменная. Это то, что экспериментатор наблюдает во время эксперимента и находится под влиянием эксперимента. Ожидается, что он изменится в ответ на некоторые другие факторы. Пересмотренное значение зависимого значения зависит от независимой переменной.

Ключевые различия между независимой и зависимой переменной

Существенные различия между независимой и зависимой переменной объясняются в следующих пунктах:

  1. Переменная, значения которой намеренно изменены исследователем для получения желаемого результата, называется независимой переменной. Переменная, которая изменяет свои значения для взаимного изменения значений независимой переменной, называется зависимой переменной.
  2. Значения независимой переменной могут быть изменены исследователем в соответствии с требованиями. И наоборот, значение независимых переменных не подлежит изменению.
  3. Манипуляции могут быть выполнены в значениях независимой переменной, но исследователь наблюдает значение зависимой переменной во время эксперимента.
  4. Независимая переменная является предполагаемой причиной, тогда как зависимая переменная является измеряемым эффектом.
  5. В простой линейной регрессии «у» обозначает зависимую переменную, а «х» обозначает независимую переменную, что означает, что у зависит от х.

Заключение

Для одной независимой переменной может быть несколько зависимых переменных. В научном эксперименте независимые переменные контролируются или изменяются, тогда как зависимые переменные, как правило, измеряются и проверяются. Независимая переменная — это та, которая не зависит ни от чего другого и, следовательно, может управляться, в то время как зависимая показывает эффект изменений, внесенных в независимую переменную.

Независимая переменная — Энциклопедия по экономике

Модель множественной корреляции производительности труда как функция нескольких независимых переменных может быть записана в виде  [c.198]
Целесообразно применять метод главных компонент совместно с методами статистического анализа, например, в множественном регрессионном анализе вместо большого набора независимых переменных xi, X2,. .., хт можно рассмотреть гораздо меньший набор главных компонент, к тому не коррелирующих друг с  [c. 185]

Требование 6 = б рац. Требование устойчивости тахограммы к ошибкам вытекает из следующих соображений. Расчетная тахо-грамма характеризуется не только значениями управляемых параметров К и Kz, но также и независимыми переменными Мст и н /, которые в конечном счете определяют еи, получаемое из выражения (16а). При допущениях в расчетах неучтенных колебаний /Ист и / всегда будут наблюдаться отклонения начального замедления ЕЦ от его расчетного значения. Здесь могут быть два случая (рис. 32) еп.фен (бн.ф — фактическое значение замедления). В первом случае за счет изменения дозировки тор-  [c.67]

Математически задача анализа производительности труда формулируется следующим образом требуется найти аналитическое выражение зависимости производительности труда от определяющих ее факторов-аргументов, т. е. найти функцию y = f(x). При этом под факторами-аргументами или просто факторами будем понимать все независимые переменные уравнения регрессии (х , х2,. .., хп).  [c.63]

Формула (36) представляет собой степенной ряд. Обычно степенные ряды используются для аппроксимации зависимостей, аналитическое выражение которых неизвестно и которые заданы только эмпирическими значениями зависимой и независимой переменных. В данном же случае разложение в ряд получено теоретическим путем и имеет более глубокий смысл, чем простая подгонка проектных данных под определенную кривую, поскольку коэффициенты при его членах имеют вполне определенное экономическое содержание и размерность.  [c.118]

Все исходные данные модели разделены на постоянные и независимые переменные величины.  [c.66]

К независимым переменным относятся величины, по условиям данной задачи изменяемые в определенных пределах, и рациональные значения, которые устанавливаются в процессе решения при заданных К, М, п.  [c.66]

Переменные затраты TWR очень незначительны, и существует твердая уверенность в том, что вклад составит 90% выручки от реализации. Выручку и постоянные затраты можно считать статистически независимыми переменными.  [c.431]

Метод наименьших квадратов. Согласно этому методу прямая затрат строится таким образом, чтобы сумма квадратов отклонений расстояний от всех точек до теоретической линии регрессии была бы минимальной. Для установления зависимости между затратами и объемом и определения суммы затрат используют методы математической статистики, в частности метод наименьших квадратов (МНК). Функция Y = а + ЬХ, отражающая связь между зависимой и независимой переменными, называется уравнением регрессии, а и b -параметры уравнения.  [c.98]

Применительно к задачам управленческого учета функция Y в этом уравнении — зависимая переменная (общая сумма затрат, смешанные затраты) а — общая сумма постоянных затрат Ь- переменные затраты на единицу продукции X — независимая переменная (объем производства).  [c.98]

Построение графика разброса представляет собой процесс нанесения на график фактических затрат за некоторый период в зависимости от объема производства за этот же период. На рис. 8.1 показана зависимость фактической месячной заработной платы работников отдела отгрузки продукции от нормативных трудозатрат производственных работников предприятия. График разброса позволяет получить наглядное представление, но он не дает количественного измерения тесноты связи между фактическими затратами и фактическим объемом производства. Это и не является целью данного метода. Однако он показывает, существует ли какое-либо соотношение между независимой переменной х и зависимой переменной у.  [c.206]

Если анализируемые расходы имеют очень слабую корреляцию с каким-либо одним контрольным показателем сметы, то использование нескольких показателей позволит лучше описать изменение величины интересующих нас расходов. Например, вполне возможно, что в отделе отгрузки продукции некоторая комбинация количества отгруженной продукции в килограммах и числа обработанных заказов может оказаться значительно лучшей независимой переменной для  [c.212]

На рис. 15.1 показан график, на котором зависимой переменной является ожидаемая прибыль, приведенная в оценке настоящего времени, а независимой переменной является изменение одного из показателей в процентах. Чем более крутой наклон имеет прямая, тем более чувствительной является ожидаемая прибыль, приведенная в оценке настоящего времени, к изменению параметра. Прямые проведены лишь для иллюстрации, и они показывают различные возможные показатели.  [c.414]

При разработке этил моделей самостоятельную проблему представляет нахождение значений независимых переменных (национальный доход и произведенная продукция) в прогнозируемом периоде. Для их определения используются прогнозные расчеты ука-  [c.152]

X — объем независимой переменной (такой как прямые трудозатраты  [c.229]

Выделяют шесть этапов разработки функции затрат (1) предварительная оценка (2) выбор независимой переменной (3) выбор зависимой переменной (4) сбор данных (5) графическое отображение (6) оценка результатов.  [c.230]

Выбор зависимой переменной. Выбор зависимой переменной «у» ориентируется на ее дальнейшее использование при принятии решения. Допустим, целью является прогнозирование накладных затрат поточной линии. В таком случае все относящиеся к ней расходы объединяются в «у», если все составляющие зависимой величины имеют похожие взаимосвязи с независимыми переменными. Если существует множество связей, то исследуются несколько затратных функций.  [c.230]

Выбор независимой переменной. Независимая переменная, именуемая «х», иногда называется контролируемой, так как показатели объема определяются лицом, ответственным за принятие решений.  [c.230]

В совершенстве независимая переменная должна быть экономически обоснованной и измеримой. Интервал независимой переменной, для которого определена функция затрат, называется областью релевантности.  [c.230]

Графическое отображение данных. Этот этап критический в оценке взаимосвязи затрат. Выражение «Лучше один раз увидеть, чем сто раз услышать» передает смысл графического представления. При изучении графика наглядно выявляются взаимосвязи между зависимой и независимой переменной, отбрасываются ошибочные и нехарактерные данные, четко определяются границы релевантной области функции затрат.  [c.231]

Метод регрессионного анализа. Регрессионный анализ использует статистическую модель для нахождения зависимости среднего значения зависимой переменкой (прямые трудозатраты) от значения одной или нескольких независимых переменных. При использовании допущений этот метод обеспечивает защиту от возможных ошибок. Наиболее широко применяется метод наименьших квадратов.  [c.233]

В идеале аналитик получает множество данных о зависимых и независимых переменных, величина которых подвержена значительным колебаниям. Для исследования динамики затрат за длительный период времени применяют два метода  [c.235]

Затраты не согласованы с независимой переменной. Эта проблема возникает в тех случаях, когда в учете пренебрегают «принципом начисления». Например, вспомогательные материалы приобретаются не регулярно, и их запасают в цехах для последующего использования. Если учет ведется на основе «кассового» метода, то может показаться, что в некоторые месяцы вспомогательные материалы не использовались, а в другие их потребление чрезмерно. Решением данной проблемы является применение принципа начисления, позволяющего достигнуть соответствия между затратами и зависимой переменной.  [c.236]

Различная продолжительность периодов при измерении зависимых и независимых переменных. Например, затраты труда собираются помесячно, в то время как объем — понедельно.  [c.236]

Прогнозирование поведения затрат влияет на принятие большинства решений. При этом наиболее широко используются следующие допущения линейная аппроксимация функции затрат, использование одной независимой переменной при определении поведения затрат. Если эти допущения не удовлетворяют поставленным целям, то возможно применение нелинейной функции затрат или ввода дополнительных независимых переменных.  [c.245]

Выделяют шесть этапов разработки функции затрат (1) предварительная оценка, (2) выбор независимой переменной, (3) выбор зависимой переменной, (4) сбор данных, (5) графическое отображение данных, (6) оценка результата. В большинстве случаев аналитик затрат тратит определенное время для прохождения этих этапов перед выбором наиболее приемлемой функции затрат.  [c.248]

Инфляции может быть подвержена как зависимая, так и независимая переменная функция затрат, что обусловливает изменение соотношения между элементами в течение периода. Для решения этой проблемы применяют несколько методов, отдельно или комбинируя их между собой.  [c.248]

Три основных момента распределения затрат. 1. Выбираются объекты, на которые относятся затраты (независимая переменная). Например, продукция, услуги, переделы, контракты, цехи.  [c.275]

Простая регрессия — это функция с одной независимой переменной, которая выражается уравнением прямой, параболой второго и n-го порядка, гиперболой, уравнением показательной степенной кривой и т. д.  [c.66]

Среди мер по устранению или уменьшению мультиколлинеарности отметим следующие 1) построение уравнений регрессии по отклонениям от тренда или конечным разностям 2) преобразование множества независимых переменных в несколько ортогональных множеств при помощи методов многомерного статистического анализа (факторного анализа или метода главных компонент) 3) исключение из рассмотрения одного или нескольких линейно связанных аргументов.  [c.71]

Регрессионная модель. Во многих практических задачах анализа, изучая различного рода связи в экономических системах, необходимо на основании статистических или учетных данных выразить зависимую переменную в виде некоторой математической функции от независимых переменных— регрессоров, т.е. построить регрессионную модель. Регрессионный анализ позволяет  [c.88]

Средний такт является переменной величиной, так как он представляет собой функцию двух независимых переменных Впл и Грас-ч. Увеличение выпуска продукции в один и%эт же календарный период времени означает сокращение такта, повышение производительности труда, перевыполнение план-а — следовательно, сокращение такта обеспечивает увеличение объема выпуска продукции, снижение ее себестоимости и улучшение других показателей, а в некоторых случаях это может являться основанием для сокращения числа смен. Поэтому при определении /ср необходимо предварительно проанализировать ряд вариантов.  [c.37]

Ниже приводится пример использования метода наименьших квадратов для построения фафика линейной зависимости на основе представленных выше данных. Зависимой переменной является заработная плата рабочих отдела отгрузки продукции. Независимой переменной является количество отфуженной продукции в килограммах.  [c.211]

Регрессионный анализ (regression analysis) — статистическая модель для измерения среднего значения изменения независимой переменной в зависимости от изменения одной (простая корреляция) или нескольких (множественная корреляция) зависимых переменных.  [c.239]

Метод абсолютного прироста (two-point fit). Это самый упрощенный метод, использующий отображение наименьшей и наибольшей величины независимой переменной в области релевантности. Линия, соединяющая эти точки, представляет функцию затрат.  [c.234]

Метод 1. Приведение зависимых и независимых переменных к постоянным ценам на основе приемлемого индекса цен. Данный метод представлен на рис. 10.11. На левой стороне рисунка отображено соотношение косвенных затрат труда и машино-часов за девять кварталов работы yberneti s orporation. Эти данные приведены в гр. З табл. 10.4. Хотя существует корреляция (0,75) между косвенными производственными затратами и машино-часами, наблюдаются отклонения от функции затрат определенной регрессионной моделью у — 19,22 дол.+ + (0,56 дол. машино-часы).  [c.249]

Наиболее простыми для построения и анализа являются однопа-раметрические и многопараметрические линейные модели, которые содержат независимые переменные только в первой степени.  [c.89]

%d0%Bf%d0%b5%d1%80%d0%b5%d0%bc%d0%b5%d0%bd%d0%bd%d0%b0%d1%8f — English translation – Linguee

RSPO0069 BCXDC: запрос статуса/запрос […]

формата/список принтеров .

enjoyops.de

enjoyops.de

RSPO0069 BC-XDC: Query Status/Format/Printer List .

enjoyops.de

enjoyops.de

Добавить код BF к соответствующим номерам [. ..]

заказов муфт и ниппелей.

staubli.com

Add the code BF to the concerned part-numbers […]

of the sockets and the plugs.

staubli.com

Она весит 13 т и может перевозить до 2 т

[…]

груза с помощью установленного

[…] дизельного двигателя Deutz BF 6L 913 мощностью 160 […]

л.с. или GM 4-53T мощностью 175 л.с. Колеса

[…]

амфибии имеют диаметр 2.96 м и ширину 1.5 м. Скорость на суше 8 км/ч, на воде — 5 км/ч. На палубу амфибии может приземляться небольшой вертолет, а чтобы амфибия не перевернулась от воздушных потоков, создаваемых лопастями вертолета, предусмотрена система 4х якорей, фиксирующих VARF.

trucksplanet.com

Weighing a total of 13 t, 2 t payload, it was powered by a

[…] Deutz BF 6L 913 160 hp or GM 4-53T 175 hp engine [. ..]

with wheels of 2.96 m diameter and

[…]

1.5 m wide. Speed of 8 km / h on land and 5 in water.

trucksplanet.com

BC SOLAR специализируется […]

в сфере возобновляемых источников энергии, в частности на солнечной энергии, энергии ветра, геотермии

[…]

на африканском континенте .

europages.com.ru

BC SOLAR specialises in renewable […]

energies and in particular solar, wind power and geothermal power on the African continent.

europages.cz

SF1605x400 обработанной винт мяч

[…] шариковинтовая SF типа обрабатываемой в соответствии с BK12 и BF/FF12 опор ШВП.

zappautomation.co.uk

The SF1605x400 machined ball screw is

[…] the SF type ballscrew machined to fit the BK12 and BF/FF12 ballscrew supports.

zappautomation.co.uk

Во-вторых,

[…] использовать VAV BF типа низкого шума […]

ветра шасси используется в основном для различных кондиционеры, воздушные

[…]

завесы, отопления и охлаждения, вентилятор и т.д., также могут быть использованы в промышленных и горнодобывающих предприятий, общественных мест, крытый вентиляции.

ru.shyngda.com

Second, use VAV BF type low-noise wind […]

chassis is mainly used for a variety of air conditioning units, air curtain, heating

[…]

and cooling fan, etc., can also be used in industrial and mining enterprises, public places, indoor ventilation.

en.shyngda.com

Чтобы привести автомобиль в боевую готовность и показать силу были использованы 3-дюймовые навесы и особые

[…]

колеса матового черного цвета, а также

[. ..] грязевые шины М/Т BF Goodrich, был добавлен […]

большой передний кенгурятник, ограничительная

[…]

планка и багажник на крыше.

ms-auto.co.jp

To be fully armed and show the impact, 3 inch lift ups and

[…]

special mat black wheel and BF Goodrich

[…] mud terrain tires, large front grill guard […]

and tail guard and roof racks are added.

ms-auto.co.jp

Мы также добавили черные боковые пороги, 2-дюймовый

[…]

навес, эксклюзивные колеса черного цвета и всесезонные

[…] грязевые шины BF Goodrich для придания […]

более неустрашимого вида.

ms-auto.co.jp

We also added black side tube step, 2 inch lift up, exclusive black color

[…] wheel and BF Goodrich mud terrain tire [. ..]

to make it with a look of fearless determination.

ms-auto.co.jp

Поскольку пропорциональная

[…] счетная трубка BF3 будет реагировать […]

только на термальные нейтроны, полиэтиленовый модератор,

[…]

который замедляет случайные быстрые нейтроны до термальных энергий, окружает нейтронно чувствительную трубу.

ru.flukebiomedical.com

Since the BF3 proportional counter […]

tube will only respond to thermal neutrons, a polyethylene moderator, which slows the

[…]

incident fast neutrons to thermal energies, surrounds the neutron sensitive tube.

flukebiomedical.com

На грузовики могут устанавливаться зарубежные

[…]

дизели Perkins мощностью 65 л.с. (базовый

[…] двигатель) и Deutz BF 04L 2011 мощностью [. ..]

79 л.с. или отечественный владимирский

[…]

ВМТЗ Д-130Т мощностью 65 л.с. Приводы от валов отбора мощности спереди и сзади позволяют навешивать различное дополнительное оборудование.

trucksplanet.com

The trucks can be equipped with foreign

[…]

Perkins 65 hp diesel (Base engine) and Deutz BF 04L 2011 with

[…] an output of 79 hp or domestic VMTZ D-130T […]

developes 65 hp.

trucksplanet.com

В настоящий момент компания

[…] […] Promwad работает над системой видео наблюдения и регистрации с использованием стандарта сжатия изображения JPEG2000 на базе кодека ADV212/202 и двухъядерного процессора Blackfin BF561.

promwad.com

Currently Promwad Company develops a video surveillance and recording system using JPEG2000 image compression standard based on ADV212/202 codec and Blackfin BF561 duo core processor.

promwad.com

Если заготовка имеет важное значение в стране, то

[…]

составителям кадастров рекомендуется использовать национальные

[…] данные по заготовкам или вывести значение BF по конкретной стране.

ipcc-nggip.iges.or.jp

If logging is significant in the

[…] country, the inventory compilers are encouraged to use national […]

harvest data or derive country-specific BF values.

ipcc-nggip.iges.or.jp

I. Общие сведения о Шанхае должен достичь Фан-Ко,

[…] дизайн и производство BF VAV низким шасси шум […]

ветра предназначены для вентилятора выхлопных

[…]

устройств для удовлетворения оперативных потребностей различных рабочих условиях, он имеет небольшой размер, легкий вес, красивый внешний вид, низкий уровень шума, простота в обслуживании.

ru.shyngda.com

I. Overview of Shanghai should reach a Fan Co., the design and

[…] production of the BF VAV low noise wind chassis […]

designed for the blower exhaust devices

[…]

to meet the operational requirements of different working conditions, it has a small size, light weight, beautiful appearance, low noise, easy maintenance.

en.shyngda.com

Параметр bf содержит файл, который […]

клиент должен получить по TFTP; подробности смотрите в Разд. 4.5.4.

debian.org

The “bf” option specifies the […]

file a client should retrieve via TFTP; see Section 4.5.4 for more details.

debian.org

Наряду со страхованием кредита на инвестиции мы наше предложение расширили на два следующих страховых продукта для страхования

[. ..]

просроченных задолженностей по экспортным

[…] поставочным кредитам (вид Bf и Cf), которые позволяют […]

банкам откупать экспортные задолженности

[…]

без регресса на экспортера.

egap.cz

Simultaneously with insurance of a credit for the financing of investments, we extended our offer by two other insurance products for

[…]

insurance of ceded receivables from export

[…] supplier credits (types Bf and Cf) which enable […]

banks to purchase export receivables

[…]

without recourse against the exporter.

egap.cz

Оборот

[…] компании Manitou BF, специализирующейся […]

только на подъемных машинах, превысил миллиард евро (более 15 миллиардов

[…]

эстонских крон) в год.

intrac.ee

The turnover of Manitou BF, who is focused […]

only on lifting machines, is over one milliard euro (more than 15 milliard Estonian kroons ) a year.

intrac.ee

Если бы Володя Малахов, до этого очень здорово

[…] игравший ту партию, пошел Bf5 c Ефименко, то мы […]

бы выиграли тот матч, вышли на чистое первое

[…]

место, и, что очень важно, поменялись бы с украинцами местами психологически.

crestbook.com

If Volodya Malakhov, who had played that game extremely well until

[…] then, had gone for Bf5 against Efimenko […]

then we’d have won the match, moved into

[…]

clear first place and, very importantly, switched places with the Ukrainians psychologically.

crestbook. com

Изъятие древесины (L древ.-изъятия ) рассчитывается с помощью уравнения 2.12 из главы 2, товарные круглые лесоматериалы с корой (H), коэффициент преобразования и

[…]

разрастания биомассы (BCEF ), доля

[…] коры в заготовленной древесине (BF), отношение подземной биомассы […]

к надземной биомассе (R), доля

[…]

углерода в сухом веществе (CF) и табличные данные по умолчанию, раздел 4.5.

ipcc-nggip.iges.or.jp

Wood removal (L wood-removals ) is calculated with Equation 2.12, Chapter 2, merchantable round wood over bark (H), biomass conversion expansion factor (BCEF ), bark

[…]

fraction in harvested wood

[…] (BF), below-ground biomass to above-ground biomass ratio (R), carbon […]

fraction of dry matter (CF)

[…]

and default tables, Section 4. 5.

ipcc-nggip.iges.or.jp

В Институте агротехники и животноводства Баварского земельного управления сельского хозяйства вот уже много лет

[…]

используются инкубаторы с принудительной

[…] циркуляцией воздуха серии BF от BINDER, благодаря […]

которым качество исследований остается

[…]

неизменном высоким.

binder-world.com

At the Institute for Agricultural Engineering and Animal Husbandry at the Bavarian State Research Center for Agriculture,

[…]

incubators with mechanical convection of the BF

[…] series from BINDER have supported the consistently […]

high quality of research for many years.

binder-world.com

влажность,W; —коэффициент биоразложения отходов на стадии

[…] полного метаногенеза Bf (зависит от морфологического [. ..]

состава биоразлагаемой части ТБО).

ogbus.com

factor of biodecomposition of waste products at the stage of complete

[…] formation of methane Bf (depends on morphological […]

structure of biodecomposing part of MSW).

ogbus.ru

Хотя

[…] Me.410 превосходил Bf.110 по лётно-техническим […]

характеристикам, прежде всего по скорости и дальности полёта, но всё

[…]

же уступал ему в универсальности применения.

warthunder.com

Although the Me.410 was

[…] superior to the Bf 110 in its performance […]

characteristics, most of all in its speed and flight range,

[…]

it was inferior as far as versatility was concerned.

warthunder.com

Светодиоды «, «BF«, «FDO» и «FS» не являются [. ..]

элементами системы обеспечения безопасности и не должны использоваться в

[…]

качестве таковых.

download.sew-eurodrive.com

The «R«, «BF», «FDO» and «FS» LEDs are not safety-oriented […]

and may not be used as a safety device.

download.sew-eurodrive.com

Страхование типа «Bf« и «Cf» подготовила EGAP […]

при тесном сотрудничестве с банковским сектором с целью позволить банкам оперативно

[…]

реагировать на потребности своих клиентов, а экспортёрам позволить получить от продажи экспортных дебиторских задолженностей финансовые средства для реализации последующих контрактов.

egap.cz

The insurance of the types «Bf» and «Cf» has been prepared […]

by EGAP in close cooperation with the banking sector with aim

[. ..]

of enabling banks to react flexibly to needs of their clients and helping exporters to acquire financial funds for realization of further contracts by selling of their export receivables.

egap.cz

ELSRMBF/AF облегченная версия […]

саморегулирующийся нагревательный кабель, включающий внешнюю оболочку, которая безопасна

[…]

для использования с пищевыми продуктами и питьевой водой.

eltherm.com

ELSR-M-BF/AF is the light version […]

of a self-regulating heating cable featuring an outer jacket which is KTW-proofed and

[…]

suitable for use in potable water.

eltherm.com

В 2000 году, проработав около года на должности начальника отдела обслуживания и продаж в подразделении Olympus France, он вернулся в компанию Olympus Medical Systems Europa GmbH в Гамбурге, заняв пост начальника отдела GI/EUS/BF и подразделения маркетинга услуг.

olympus.com.ru

In 2000, after spending about a year as Department Manager, Service & Sales Management with Olympus France, he returned to Olympus Medical Systems Europa GmbH in Hamburg to take on the role of Department Manager GI/EUS/BF and Service Marketing Division.

olympus.it

Выполнен проект по изготовлению пилотных

[…]

образцов портативного мультимедийного проигрывателя, использующего разнообразные

[…] аудиоинтерфейсы, на процессоре Blackfin BF548.

promwad.com

The project for the pilot samples production of the portable

[…]

multimedia players that use different audio interfaces and

[…] are based on Blackfin BF548 processor was successfully […]

completed.

promwad.com

BFC продолжает тесно сотрудничать с BFМ для обеспечения максимальной координации деятельности [. ..]

с подразделениями на местах.

unesdoc.unesco.org

BFC continue to work closely with BFM to ensure maximum coordination with the field offices.

unesdoc.unesco.org

Что такое независимые и зависимые переменные? -NCES Kids ‘Zone

Что такое независимые и зависимые переменные?

Вопрос: Что такое переменная?

Ответ: Переменная — это объект, событие, идея, чувство, период времени или любой другой тип категории, которую вы пытаетесь измерить. Есть два типа переменных: независимые и зависимые.

Вопрос: Что такое независимая переменная?

Ответ: Независимая переменная — это именно то, на что это похоже.Это переменная, которая стоит особняком и не изменяется другими переменными, которые вы пытаетесь измерить. Например, чей-то возраст может быть независимой переменной. Другие факторы (например, что они едят, сколько ходят в школу, сколько смотрят телевизор) не изменят возраст человека. Фактически, когда вы ищете какую-то связь между переменными, вы пытаетесь увидеть, вызывает ли независимая переменная какое-то изменение в других переменных или зависимых переменных.

Вопрос: Что такое зависимая переменная?

Ответ: Так же, как и независимая переменная, зависимая переменная — это именно то, на что она похожа. Это зависит от других факторов. Например, результат теста может быть зависимой переменной, потому что он может меняться в зависимости от нескольких факторов, таких как, сколько вы изучали, сколько вы спали ночью перед прохождением теста или даже от того, насколько вы были голодны, когда проходили его.Обычно, когда вы ищете связь между двумя вещами, вы пытаетесь выяснить, что заставляет зависимую переменную изменяться таким образом.

Многие люди не могут вспомнить, какая переменная является независимой, а какая зависимой. Легкий способ запомнить — вставить имена двух переменных, которые вы используете в этом предложении, таким образом, который имеет наибольший смысл. Затем вы можете определить, какая переменная является независимой, а какая зависимой:

(Независимая переменная) вызывает изменение в (Зависимая переменная), и невозможно, чтобы (Зависимая переменная) могла вызвать изменение в (Независимая переменная).

Например:

(Время, затраченное на обучение) вызывает изменение (Оценка за тест), и невозможно, чтобы (Оценка за тест) могла вызвать изменение (Время, затраченное на обучение).

Мы видим, что «Время, затраченное на обучение» должно быть независимой переменной, а «Тестовый балл» должен быть зависимой переменной, потому что обратное предложение не имеет смысла.

Закрыть окно

Независимые и зависимые переменные | Использование и примеры

В исследованиях переменных — это любые характеристики, которые могут принимать разные значения, например рост, возраст, вид или результат экзамена.

В научных исследованиях мы часто хотим изучить влияние одной переменной на другую. Например, вы можете проверить, получают ли учащиеся, которые проводят больше времени за учебой, более высокие баллы на экзаменах.

Переменные в исследовании причинно-следственной связи называются независимыми и зависимыми переменными .

  • Независимая переменная является причиной . Его значение составляет , не зависящее от других переменных в вашем исследовании.
  • Зависимая переменная — это эффект . Его значение d зависит от изменения независимой переменной.
Примеры независимых и зависимых переменных
Вопрос исследования Независимая (ые) переменная (и) Зависимые переменные
Помидоры быстрее всего растут при флуоресцентном, лампе накаливания или естественном свете?
  • Вид светлого, под которым выращивается томат
  • Скорость роста томата
Как диета и обычная газировка влияют на уровень сахара в крови?
  • Тип газировки, которую вы пьете (диетическая или обычная)
Как использование телефона перед сном влияет на сон?
  • Количество телефонных разговоров перед сном
  • Количество часов сна
  • Качество сна
Насколько хорошо различные виды растений переносят соленую воду?
  • Количество соли, добавленной в воду растений
  • Рост растений
  • Увядание растений
  • Приживаемость растений

Независимые и зависимые переменные в экспериментах

В экспериментальном исследовании независимой переменной манипулирует или изменяет экспериментатор, чтобы измерить влияние этого изменения на зависимую переменную.

Пример эксперимента Вы изучаете влияние нового лекарства на артериальное давление у пациентов с гипертонией.

Чтобы проверить эффективность лекарства, вы делите пациентов на две группы. Одна группа принимает лекарство, а другая — плацебо в виде сахарных таблеток.

  • Ваша независимая переменная — это лечение, которое вы варьируете между группами: какой тип таблеток получает пациент.
  • Ваша зависимая переменная — это результат, который вы измеряете: артериальное давление пациентов.

Независимая переменная обычно применяется на разных уровнях , чтобы увидеть, чем отличается результат.

Вы можете применить только два уровня (например, новое лекарство и плацебо), чтобы узнать , оказывает ли влияние независимая переменная вообще.

Вы также можете применить несколько уровней (например, три разные дозы нового лекарства), чтобы узнать , как независимая переменная влияет на зависимую переменную.

Переменные в других видах исследований

Вне экспериментов исследователи часто не могут напрямую манипулировать или изменять независимую переменную, которая их интересует.

Вместо этого они должны найти уже существующие примеры независимой переменной и исследовать, как изменения этой переменной влияют на зависимую переменную.

Пример исследования. Вас интересует, влияет ли более высокая минимальная заработная плата на уровень занятости.

Вы не можете самостоятельно контролировать размер минимальной заработной платы. Вместо этого вы посмотрите на штат, который повысил минимальную заработную плату в прошлом году, и сравните его с соседним штатом, который этого не сделал.

  • Ваша независимая переменная — минимальная заработная плата.
  • Ваша зависимая переменная — это уровень занятости.

Сравнивая разницу в результатах между двумя штатами (и принимая во внимание другие факторы), вы можете исследовать, повлияло ли изменение минимальной заработной платы на уровень занятости.

В неэкспериментальных исследованиях сложнее установить определенную причинно-следственную связь, потому что другие переменные, которые вы не измерили, могут влиять на изменения. Они известны как смешивающие переменные.

В исследованиях, где точная взаимосвязь между переменными менее определена, вы можете использовать разные термины для независимых и зависимых переменных.

Другие имена независимых переменных

Иногда переменная, которую вы считаете причиной, может быть не полностью независимой — на нее могут влиять другие переменные. В этом случае более уместен один из этих терминов:

  • Объясняющие переменные (они объясняют событие или результат)
  • Переменные-предикторы (их можно использовать для прогнозирования значения зависимой переменной)
  • Переменные в правой части (они появляются в правой части уравнения регрессии).

Другие имена зависимых переменных

Зависимые переменные также известны под этими терминами:

  • Переменные отклика (они отвечают на изменение другой переменной)
  • Переменные результата (они представляют результат , который вы хотите измерить)
  • Переменные в левой части (они появляются в левой части уравнения регрессии)

Что вычитка может сделать для вашей статьи?

Редакторы

Scribbr не только исправляют грамматические и орфографические ошибки, но и укрепляют ваше письмо, убеждаясь в том, что в вашей статье нет расплывчатой ​​лексики, лишних слов и неудобных фраз.

См. Пример редактирования

Визуализация независимых и зависимых переменных

Исследователи часто используют диаграммы или графики для визуализации результатов своих исследований. Нормой является размещение независимой переменной на оси «x» или горизонтальной оси, а зависимой переменной на оси «y» или вертикальной оси.

Например, как может выглядеть график из нашего примера исследования влияния нового лекарства на кровяное давление?

Часто задаваемые вопросы

Что такое независимые и зависимые переменные?

Вы можете думать о независимых и зависимых переменных в терминах причины и следствия: независимая переменная — это переменная, которую вы считаете причиной , а зависимой переменной — эффект .

В эксперименте вы манипулируете независимой переменной и измеряете результат в зависимой переменной. Например, в эксперименте о влиянии питательных веществ на рост сельскохозяйственных культур:

  • Независимая переменная — это количество питательных веществ, добавленных к полю.
  • Зависимая переменная — это биомасса сельскохозяйственных культур во время сбора урожая.

Определение ваших переменных и решение, как вы будете ими манипулировать и измерять, является важной частью экспериментального дизайна.

Могу ли я включить в исследование более одной независимой или зависимой переменной?

Да, но для включения более одного любого типа требуется несколько исследовательских вопросов.

Например, если вас интересует влияние диеты на здоровье, вы можете использовать несколько показателей здоровья: уровень сахара в крови, артериальное давление, вес, пульс и многое другое.Каждая из них является собственной зависимой переменной со своим собственным вопросом исследования.

Вы также можете посмотреть на влияние уровней упражнений, диеты или даже на дополнительный эффект обоих вместе взятых. Каждая из них — отдельная независимая переменная.

Чтобы обеспечить внутреннюю достоверность эксперимента, следует изменять только одну независимую переменную за раз.

Разница между независимыми и зависимыми переменными

Двумя основными переменными в эксперименте являются независимая и зависимая переменная.

Независимая переменная — это переменная, которая изменяется или контролируется в научном эксперименте, чтобы проверить влияние на зависимую переменную.

Зависимая переменная — это переменная, которая проверяется и измеряется в научном эксперименте.

Зависимая переменная «зависит» от независимой переменной. Когда экспериментатор меняет независимую переменную, влияние на зависимую переменную наблюдается и записывается.

Пример независимой и зависимой переменной

Например, ученый хочет посмотреть, влияет ли яркость света на моль, которую привлекает свет.Яркость света контролирует ученый. Это будет независимая переменная. То, как бабочка реагирует на разные уровни освещения (расстояние до источника света), будет зависимой переменной.

Как отличить переменные друг от друга

Независимые и зависимые переменные можно рассматривать с точки зрения причины и следствия. Если независимая переменная изменена, то эффект будет заметен в зависимой переменной. Помните, что значения обеих переменных могут измениться в ходе эксперимента и записываются.Разница в том, что значение независимой переменной контролируется экспериментатором, а значение зависимой переменной изменяется только в ответ на независимую переменную.

Запоминание переменных с помощью DRYMIX

Когда результаты отображаются в виде графиков, принято использовать независимую переменную в качестве оси x, а зависимую переменную — в качестве оси y. Аббревиатура DRY MIX помогает упорядочить переменные:

D — зависимая переменная
R — отвечающая переменная
Y — ось, на которой отображается зависимая или отвечающая переменная (вертикальная ось)

M — управляемая переменная или переменная, которая изменяется в эксперименте
I — независимая переменная
X — ось, на которой отображается независимая или управляемая переменная (горизонтальная ось)

Ключевые выводы независимых и зависимых переменных

  • Независимые и зависимые переменные — две ключевые переменные в научном эксперименте.
  • Независимая переменная — это переменная, которую контролирует экспериментатор. Зависимая переменная — это переменная, которая изменяется в ответ на независимую переменную.
  • Эти две переменные могут быть связаны причинно-следственной связью. Если независимая переменная изменяется, это влияет на зависимую переменную.

Источники

  • Карлсон, Роберт. Конкретное введение в реальный анализ . CRC Press, 2006. с.183.
  • Dodge, Y.(2003) Оксфордский словарь статистических терминов , OUP. ISBN 0-19-920613-9
  • Эверитт, Б. С. (2002). Кембриджский статистический словарь (2-е изд.). Кембридж UP. ISBN 0-521-81099-X.

Независимая переменная — обзор

Уровни адаптации и ассимиляции

Независимой переменной в процессе аккультурации и ассимиляции является решимость или готовность иммигрантов принять культуру Америки.Степень адаптации и ассимиляции варьируется у каждого человека и каждой группы иммигрантов. Например, первые иммигранты в первых двух волнах иммиграции под влиянием политики иммиграции и натурализации того времени приложили огромные усилия, чтобы аккультурироваться и ассимилироваться в тканях Америки. Уровень ассимиляции — важный фактор, который следует учитывать при понимании клиентов и их семей. Ченг и Батлер (1993) описывают шесть уровней адаптации и ассимиляции, которые влияют на культурно и лингвистически разнообразных иммигрантов.

На первом уровне, повторное подтверждение , люди отвергают новую культуру и пытаются сохранить или возродить местные культурные традиции. Цепные миграции и предпочтения в иммиграционной политике позволяют родственникам и друзьям объединяться в группы для взаимопомощи. Они сохраняют свои обычаи, основывая церкви, общества и газеты, а также создавая институты и сообщества, отражающие и сохраняющие их культурные ценности и язык.

На втором уровне, синтез , человек пытается синтезировать выборочную комбинацию культурных аспектов обеих культур.Например, они могут принять одежду и пищу новой культуры, но при этом сохранить местное видение здравоохранения и образования. Путем избирательной ассимиляции и адаптации иммигранты берут у новой культуры то, что им нужно для выживания, и сохраняют ценные для них традиционные культурные верования и обычаи. Хотя многие могут постепенно адаптировать выбранные ими части новой культуры, многие дорожат культурой и языком своих предков. Вместо того чтобы отказаться от старых деревенских обычаев, новые иммигранты могут записывать своих детей в «культурные школы».Культурные школы заботятся о том, чтобы дети не забывали обычаи прошлого.

Такие школы позволяют детям принимать имена предков и продолжать говорить на своем родном языке дома, тем самым обеспечивая сохранение культурно плюралистической страны.

На третьем уровне, уход, человек может отвергнуть и уйти от своей родной культуры или новой культуры из-за культурного конфликта. Люди, отвергающие свою родную культуру, изолируются от своих культурных сверстников и не поддерживают отношений с людьми, кроме ближайших членов семьи.Люди, уходящие от новой культуры, не изучают язык или культуру новой страны. В зависимости от уровня ассимиляции эти люди могут испытывать одиночество и страх, когда предпринимаются попытки участвовать в мероприятиях и ассоциациях, направленных на повышение адаптации к новой культуре.

Люди на четвертом уровне, конструктивно-маргинальность, ориентировочно принимают две культуры, но не интегрируются полностью ни в одну из них. Они могут полагать, что не принадлежат ни к одной культуре, и могут не знать, какое культурное правило или язык использовать в той или иной ситуации.

Пятый уровень, бикультурность, относится к полному вовлечению обеих культур. Бикультурные люди сохраняют свободное владение родным языком и получают свободное владение новым языком. Они одинаково комфортно работают в любой культуре и могут относительно легко переключаться между культурами.

На уровне компенсирующей адаптации люди полностью интегрируются в новую культуру, отвергая и избегая идентификации с родной культурой и языком.Подростки и молодые люди на этом уровне отвергают любые знания о родной стране. Они стремятся выучить новый язык и культурные традиции как можно быстрее и тщательнее. Они могут записаться в программы по снижению акцента, чтобы удалить любые следы своего родного языка в их недавно принятом языке.

Определение и использование независимой переменной (лечебной переменной)

Типы переменных> Независимая переменная

Содержание :

  1. Независимая переменная
  2. Переменная-предиктор

Независимые переменные — это переменные, которые существуют сами по себе и не зависят от того, что вы, как исследователь, делаете.Вы полностью контролируете, какие независимые переменные вы выбираете. Во время эксперимента вы обычно выбираете независимые переменные, которые, по вашему мнению, будут влиять на зависимых переменных . Это переменные, которые могут быть изменены внешними факторами. Если переменная классифицируется как контрольная переменная, можно подумать, что она изменяет либо независимую, либо зависимую переменную, но это не является предметом эксперимента.

Пример : вы хотите знать, как потребление калорий влияет на вес.Потребление калорий — ваша независимая переменная, а вес — ваша зависимая переменная. Вы можете выбрать калории, выделяемые участникам, и увидеть, как эта независимая переменная влияет на веса. Вы можете решить включить в свое исследование контрольную переменную возраста, чтобы увидеть, влияет ли она на результат.


На приведенном выше графике показана независимая переменная для мужчин и женщин, отложенная по оси абсцисс. «Мужской» или «Женский» нельзя изменить ни вы, ни исследователь, ни что-либо еще, что вы можете выполнить в своем эксперименте.С другой стороны, зависимая переменная «средних баллов по словарю» потенциально изменяется в зависимости от того, какая независимая переменная присваивается. Другими словами, средние значения словарного запаса зависят от независимой переменной: от того, является ли участник мужчиной или женщиной.

Другой способ взглянуть на независимые переменные состоит в том, что они вызывают что-то (или считаются причиной чего-то). В приведенном выше примере независимой переменной является потребление калорий. Считается, что это вызывает увеличение (или потерю) веса.

Независимые переменные: другие имена и способы использования.

Независимые переменные (входные данные) вводятся в вашу машину (то есть в ваш эксперимент), чтобы увидеть, какие выходы. Источник: UNM.EDU

.

Независимые переменные также называют «входами» для функций. Они традиционно наносятся на ось абсцисс графика. Зависимые переменные обычно откладываются по оси ординат. Иногда можно поменять местами две переменные (т. Е. Переключить независимую на зависимую), но бывает сложно понять, имеет ли это смысл.Полезным инструментом является проверка вертикальной линии, которая покажет вам, привел ли переключатель к функции (функции необходимы для основной части статистического анализа).

В статистике также иногда называют независимую переменную:

Переменные-предикторы используются в регрессионном анализе.


Переменная-предиктор по существу имеет то же значение, что и независимая переменная. Он нанесен на ось x и влияет на зависимую переменную. Однако это не , а именно , поскольку вы используете этот термин в очень конкретных ситуациях:
  • В регрессионном анализе, где предикторная переменная также называется регрессором .Другая переменная (сравнимая с зависимой переменной) называется критериальной переменной.
  • В неэкспериментальных исследованиях, где это предполагаемая «причина». Например, результаты теста по математике указывают на способность к инженерии. «Баллы по математическому тесту» являются переменными-предикторами, а инженерные способности — критериальной переменной.

Типы прогнозирующей переменной.

Два основных типа:

  1. Количественные предикторы , которые имеют числовое значение (т.е.е. 5.5,800,2K) для таких категорий, как возраст, рост, результаты тестов или вес.
  2. Качественные предикторы , не имеющие числовых значений. Используется для таких категорий, как пол, социально-экономический статус, политическая принадлежность или географическое положение.

Обычный обходной путь для работы с качественными предикторами — отнесение их к числовому классу при выполнении корреляционных исследований. Например, если вы выполняли исследование, посвященное влиянию пола и дохода, вы могли бы назначить следующие классы:

  • Женщина (1).
  • Мужчина (2).
  • Трансгендерная женщина (3).
  • Трансгендерный мужчина (4).

Когда у вас есть только два класса с кодом 0 или 1, это называется фиктивной переменной. Фиктивные переменные могут облегчить понимание результатов регрессионного анализа. Также можно использовать другие кодировки, такие как 2/3 или 8/9 (они просто затрудняют понимание вывода).

Несколько переменных-предикторов

Некоторые регрессионные модели могут включать десятки переменных-предикторов.Это модель, которую профессор Дэвид Дранов из школы менеджмента Келлога называет методом регрессии «кухонной раковины». Тысячи потенциальных переменных-предикторов могут составить набор данных, поэтому следует с осторожностью выбирать, какие из них использовать для анализа. Для этого есть несколько причин, одна из которых — чем больше переменных вы добавляете в микс, тем слабее ваша модель.
Некоторые практические правила выбора переменных:


  • Выберите максимум одну переменную-предиктор для каждых пяти наблюдений, если ваша прогнозная модель хороша.
  • Используйте максимум одну прогнозирующую переменную для каждых десяти наблюдений, если ваша прогнозная модель слабая или если у вас есть множество переменных на выбор.
  • Если у вас есть категориальные переменные, относитесь к каждой включенной переменной как к половине обычного предиктора.

Хотя вы можете изучить один IV для проекта научной ярмарки, чаще бывает несколько уровней одного и того же IV. Вы можете рассматривать «уровень» как подтип IV. Например, вы можете изучать потерю веса с помощью трех разных диет: Аткинса, Палео и Веганской.Три диеты представляют собой три уровня независимой переменной. Или вы можете провести эксперимент, в котором вы сравниваете два лечения: плацебо и экспериментальное. В этом случае у вас есть два уровня.

Артикул:
UNM.EDU. Получено 12-2015 г. с: http://math-cobalt.oit.umn.edu/function_machine


. ————————————————— —————————-

Нужна помощь с домашним заданием или контрольным вопросом? С Chegg Study вы можете получить пошаговые ответы на свои вопросы от эксперта в данной области.Ваши первые 30 минут с репетитором Chegg бесплатны!

Комментарии? Нужно опубликовать исправление? Пожалуйста, оставьте комментарий на нашей странице в Facebook .

Независимые и зависимые переменные: что есть что?

Независимые и зависимые переменные важны как для математики, так и для естественных наук. Если вы не понимаете, что это за две переменные и чем они отличаются, вам будет сложно анализировать эксперимент или строить уравнения.К счастью, мы упрощаем изучение этих концепций!

В этом руководстве мы разберем, какие независимые и зависимые переменные являются , дадим примеры переменных в реальных экспериментах, объясним, как их правильно построить, проведем тест для проверки ваших навыков и обсудим еще одну важную переменную, которая вам нужна. знать.

Что такое независимая переменная? Что такое зависимая переменная?

Переменная — это то, что вы пытаетесь измерить. Это может быть что угодно, например объекты, время, чувства, события или идеи. Если вы изучаете, как люди относятся к различным телешоу, переменными в этом эксперименте являются телешоу и чувства. Если вы изучаете, как различные типы удобрений влияют на рост высоких растений, переменными являются тип удобрения и высота растения.

В каждом эксперименте есть две ключевые переменные: независимая переменная и зависимая переменная.

Независимая переменная: Что изменяет ученый или что изменяется само по себе.

Зависимая переменная: Что изучается / измеряется.

Независимая переменная (иногда называемая управляемой переменной) — это переменная, на изменение которой не влияет никакая другая переменная в эксперименте. Либо ученый сам должен изменить независимую переменную, либо она изменяется сама по себе; ничто другое в эксперименте не влияет и не меняет его. Два примера общих независимых переменных — возраст и время. Вы или что-либо еще не можете сделать, чтобы ускорить или замедлить время, или увеличить или уменьшить возраст.Они независимых от всего остального.

Зависимая переменная (иногда известная как отвечающая переменная) — это то, что изучается и измеряется в эксперименте. Это то, что изменяется в результате изменений независимой переменной. Примером зависимой переменной является ваш рост в разном возрасте. Зависимая переменная (рост) зависит от независимой переменной (возраста).

Легкий способ представить себе независимые и зависимые переменные: когда вы проводите эксперимент, независимая переменная — это то, что вы, изменяете, а зависимая переменная — это то, что изменяется из-за этого. Вы также можете рассматривать независимую переменную как причину, а зависимую переменную как следствие.

Может быть намного легче понять разницу между этими двумя переменными на примерах, поэтому давайте рассмотрим несколько примеров экспериментов ниже.

Примеры независимых и зависимых переменных в экспериментах

Ниже приведены обзоры трех экспериментов, в каждом из которых определены свои независимые и зависимые переменные.

Эксперимент 1: Вы хотите выяснить, какая марка попкорна для микроволновых печей дает больше всего ядер, чтобы получить максимальную отдачу от своих денег. Вы тестируете разные марки попкорна, чтобы увидеть, в каком пакете больше всего ядер попкорна.

  • Независимая переменная: Марка пакета для попкорна (Это независимая переменная, потому что вы фактически определяете марку пакета для попкорна)
  • Зависимая переменная: Количество вытянутых ядер (это зависимая переменная, потому что это то, что вы измеряете для каждой марки попкорна)

Эксперимент 2 : вы хотите увидеть, какой тип удобрения помогает растениям расти быстрее всего, поэтому вы добавляете удобрения разных марок к каждому растению и смотрите, насколько высоко они вырастут.

  • Независимая переменная: Тип удобрения, подаваемого на растение
  • Зависимая переменная: Высота растения

Experiment 3: Вам интересно, как повышение температуры моря влияет на жизнь водорослей, поэтому вы планируете эксперимент, который измеряет количество водорослей в образце воды, взятой из определенного участка океана при различных температурах.

  • Независимая переменная: Температура океана
  • Зависимая переменная: Количество водорослей в образце

Очевидно, что для каждой из вышеперечисленных независимых переменных они не могут быть изменены другими переменными в эксперименте.Вы должны быть тем, кто изменит марки попкорна и удобрений в экспериментах 1 и 2, а температура океана в эксперименте 3 не может быть существенно изменена другими факторами. Изменения каждой из этих независимых переменных вызывают изменение зависимых переменных в экспериментах.

Где вы помещаете независимые и зависимые переменные в графики?

Независимые и зависимые переменные всегда занимают одни и те же места на графике. Это позволяет вам быстро увидеть, какая переменная является независимой, а какая зависимой, при просмотре графика или диаграммы. Независимая переменная всегда идет по оси x или горизонтальной оси. Зависимая переменная идет по оси Y или вертикальной оси.

Вот пример:

Как видите, это график, показывающий, как количество часов, которое студент учится, влияет на результат, полученный им на экзамене. Судя по графику, обучение до шести часов помогло ей поднять свой балл, но по мере того, как она изучала больше, ее балл немного снизился.

Количество изученного времени является независимой переменной, потому что это то, что она изменила, поэтому он находится на оси абсцисс. Оценка, которую она получила на экзамене, является зависимой переменной, потому что это то, что изменилось в результате независимой переменной, и оно находится на оси y. Обычно единицы измерения помещают в круглые скобки рядом с названиями осей, что и делает этот график.

Существуют разные способы присвоения названия графику, но наиболее распространенным является «[Независимая переменная] против [Зависимая переменная]» , как на этом графике. Использование такого стандартного заголовка также позволяет другим легко увидеть ваши независимые и зависимые переменные.

Нужно ли знать другие важные переменные?

Независимые и зависимые переменные — две наиболее важные переменные, которые необходимо знать и понимать при проведении или изучении эксперимента, но есть еще один тип переменных, о котором вам следует знать: постоянные переменные.

Постоянные переменные (также известные как «константы») понять просто: они остаются неизменными во время эксперимента. Большинство экспериментов обычно имеют только одну независимую переменную и одну зависимую переменную, но все они будут иметь несколько постоянных переменных.

Например, в эксперименте 2, приведенном выше, некоторыми постоянными переменными будут тип выращиваемого растения, количество удобрений, которое дается каждому растению, количество воды, которое дается каждому растению, когда каждое растение получает удобрение и воду, количество солнечного света, которое получают растения, размер контейнера, в котором выращивается каждое растение, и многое другое. Ученый меняет тип удобрения, которое получает каждое растение, что, в свою очередь, меняет рост каждого растения, но во всех остальных частях эксперимента остается неизменным.

В экспериментах вы должны тестировать одну независимую переменную за раз, чтобы точно понять, как она влияет на зависимую переменную. Постоянные переменные важны, потому что они обеспечивают изменение зависимой переменной только благодаря независимой переменной , так что вы можете точно измерить взаимосвязь между зависимыми и независимыми переменными.

Если бы у вас не было никаких постоянных переменных, вы не смогли бы определить, действительно ли независимая переменная влияла на зависимую переменную. Например, в приведенном выше примере, если бы не было констант, и вы использовали бы разное количество воды, разные типы растений, разное количество удобрений и поместили бы растения в окна, которые получали разное количество солнца, вы не смогли бы скажите, как тип удобрения влияет на рост растений, потому что существует множество других факторов, потенциально влияющих на рост растений.

3 эксперимента, которые помогут вам понять независимые и зависимые переменные

Если вам все еще трудно понять взаимосвязь между независимой и зависимой переменной, может быть полезно увидеть их в действии.Вот три эксперимента, которые вы можете попробовать дома.

Эксперимент 1: Скорость роста растений

Один простой способ исследовать независимые и зависимые переменные — это построить биологический эксперимент с семенами. Попробуйте вырастить несколько подсолнухов и посмотрите, как разные факторы влияют на их рост. Например, предположим, что у вас есть десять сеянцев подсолнечника, и вы решаете каждый день поливать их разным количеством воды, чтобы посмотреть, влияет ли это на их рост. Независимой переменной здесь будет количество воды, которую вы даете растениям, , а зависимой переменной — высота подсолнечника.

Эксперимент 2: Химические реакции

Изучите широкий спектр химических реакций с помощью этого химического набора. Он включает более 100 идей для экспериментов — выберите ту, которая вас интересует, и проанализируйте, какие различные переменные присутствуют в эксперименте!

Эксперимент 3: Простые машины

Создайте и протестируйте ряд простых и сложных машин с помощью этого набора K’nex. Как увеличение массы автомобиля влияет на его скорость? Можете ли вы поднять больше с помощью фиксированного или подвижного шкива? Помните, что независимая переменная — это то, что вы контролируете / изменяете, а зависимая переменная — это то, что изменяется из-за этого.

Тест: проверьте свои знания переменных

Можете ли вы определить независимые и зависимые переменные для каждого из четырех сценариев ниже? Ответы находятся внизу руководства, чтобы вы могли проверить свою работу.

Сценарий 1: Вы покупаете собаке корма нескольких марок, чтобы узнать, какой из них ей больше всего нравится.

Сценарий 2: Ваши друзья приглашают вас на вечеринку, и вы решаете присутствовать, но вы беспокоитесь, что слишком долгое отсутствие на улице повлияет на вашу успеваемость на экзамене по геометрии завтра утром.

Сценарий 3: Посещение стоматолога займет 30 минут от начала до конца, но это не включает ожидание в гостиной, прежде чем вас вызовут. Общее количество времени, которое вы проводите в кабинете стоматолога, составляет время ожидания перед приемом плюс 30 минут до приема

Сценарий 4: Вы регулярно присматриваете за своим маленьким кузеном, который всегда закатывает истерику, когда его просят съесть его овощи. В течение недели вы просите его четыре раза есть овощи.

Сводка: независимая и зависимая переменная

Знание определения независимой переменной и определения зависимой переменной является ключом к пониманию того, как работают эксперименты. Независимая переменная — это то, что вы изменяете, а зависимая переменная — это то, что изменяется в результате этого. Вы также можете рассматривать независимую переменную как причину, а зависимую переменную как следствие.

При графическом отображении этих переменных независимая переменная должна располагаться по оси x (горизонтальная ось), а зависимая переменная — по оси y (вертикальная ось).

Постоянные переменные также важны для понимания. Они остаются неизменными на протяжении всего эксперимента, поэтому вы можете точно измерить влияние независимой переменной на зависимую.

Что дальше?

Независимые и зависимые переменные обычно преподаются на уроках естественных наук в средней школе. Прочтите наше руководство, чтобы узнать, какие уроки естествознания следует посещать старшеклассникам.

Хорошие результаты по стандартизированным тестам — важная часть хорошей заявки в колледж. Ознакомьтесь с нашими руководствами по лучшим советам по обучению для SAT и ACT.

Интересуетесь наукой? Научная олимпиада — это отличная внеклассная программа, которую можно включить в свои заявления в колледж, , и она может помочь вам выиграть большие стипендии. Ознакомьтесь с нашим полным руководством по победе в соревнованиях по научной олимпиаде.

Ответы на викторину

1: Независимый: бренды кормов для собак; Зависимые: сколько ест ваша собака

2: Независимый: сколько времени вы проводите на вечеринке; Иждивенец: ваш экзамен

3: Независимый: время ожидания; Зависимые: общее время, которое вы находитесь у стоматолога (30 минут времени приема является постоянным)

4: Независимый: сколько раз вашего кузена просили съесть овощи; Иждивенец: количество истерик

Хотите улучшить свой результат SAT на 160 баллов или ваш результат ACT на 4 балла? Мы написали руководство для каждого теста о 5 лучших стратегиях, которые вы должны использовать, чтобы улучшить свой результат.Скачайте бесплатно сейчас:

Эти рекомендации основаны исключительно на наших знаниях и опыте. Если вы покупаете предмет по одной из наших ссылок, PrepScholar может получать комиссию.

переменных в вашем проекте Science Fair

Что такое переменные?

Ученые пытаются выяснить, как устроен мир природы. При этом они используют эксперименты для поиска причинно-следственных связей .Причинно-следственные связи объясняют, почему что-то происходит, и позволяют надежно предсказать, что произойдет, если вы что-то сделаете. Другими словами, ученые разрабатывают эксперимент так, чтобы они могли наблюдать или измерять, вызывают ли изменения в одном элементе повторяемые изменения в другом.

То, что меняется в эксперименте, называется переменными . Переменная — это любой фактор, признак или условие, которые могут существовать в разных количествах или типах. В эксперименте обычно используются три типа переменных: независимые, зависимые и контролируемые.

Независимая переменная — это переменная , измененная ученым. Почему только один? Что ж, если вы изменили более одной переменной, будет трудно понять, какое изменение вызывает то, что вы наблюдаете. Например, что, если бы наш научный вопрос был таким: «Как размер собаки влияет на то, сколько еды она ест?»; затем, во время экспериментов по кормлению, вы изменили и размер собаки, и время суток, когда ее кормили. Данные могут немного сбить с толку — большая собака ела меньше еды, чем маленькая, из-за своего размера или потому, что сейчас середина дня, и собаки предпочитают есть больше утром? Иногда невозможно просто изменить одну переменную, и в этих случаях ученые полагаются на более сложный математический анализ и дополнительные эксперименты, чтобы попытаться выяснить, что происходит.Студентам старшего возраста предлагается прочитать об этом в нашем Страница «Экспериментальный дизайн для перспективных научных проектов». Однако для ясности: для научной ярмарки обычно разумно иметь только и одну независимую переменную за раз. Если вы новичок в выполнении научных проектов и хотите узнать эффект изменения нескольких переменных, проведите несколько тестов, сосредотачиваясь на одной независимой переменной за раз.

Зависимые переменные — это то, на чем ученый сосредотачивает свои наблюдения, чтобы увидеть, как они реагируют на изменение, внесенное в независимую переменную.В нашем примере с собакой зависимой переменной является то, сколько собаки едят. Это то, что мы наблюдаем и измеряем. Она называется «зависимой» переменной, потому что мы пытаемся выяснить, зависит ли ее значение от значения независимой переменной. Если существует прямая связь между двумя типами переменных (независимыми и зависимыми), возможно, вы обнаруживаете причинно-следственную связь. Количество зависимых переменных в эксперименте варьируется, но их может быть больше одной.

Эксперименты также имеют контролируемых переменных . Контролируемые переменные — это величины, которые ученый хочет оставаться постоянными, и он или он должен наблюдать за ними так же тщательно, как и за зависимыми переменными. Например, в примере с экспериментом с собакой вам нужно будет контролировать, насколько собаки голодны в начале эксперимента, тип пищи, которую вы их кормите, и была ли еда той, которая им нравилась. Почему? Если вы этого не сделали, то можно было бы дать другие объяснения наблюдаемым вами различиям в том, сколько они едят.Например, может быть, маленькая собака ест больше, потому что в этот день голоднее, может быть, большой собаке не нравится предлагаемый корм для собак, или, может быть, все собаки будут есть больше влажного корма, чем сухого корма. Итак, вы должны оставить все другие переменные одинаковыми (вы контролируете их), чтобы вы могли видеть только эффект одной переменной (независимой переменной), которую вы пытаетесь проверить. Как и в нашем примере, в большинстве экспериментов используется более одной контролируемой переменной. Некоторые люди называют контролируемые переменные «постоянными переменными».«

В лучших экспериментах ученый должен уметь измерить значений каждой переменной. Вес или масса — это пример переменной, которую очень легко измерить. Однако представьте, что вы пытаетесь провести эксперимент, в котором одной из переменных является любовь. Не существует такого понятия, как «измеритель любви». Вы можете верить в то, что кто-то влюблен, но вы не можете быть уверены в этом, и, вероятно, у вас будут друзья, которые не согласны с вами. Итак, любовь не поддается измерению в научном смысле; следовательно, это плохая переменная для использования в эксперименте.

.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *