Этнические конфликты | страница 55
Таким же способом можно протестировать гипотезы о влиянии четырех альтернативных средовых объясняющих переменных на масштаб и интенсивность этнических конфликтов. Мы можем переформулировать альтернативные гипотезы следующим образом:
3. Чем выше величины ВВП/ППС-08, ИРЧП-2010 и ИД-2010, тем ниже оценка по шкале уровня этнических конфликтов (УЭК).
4. Чем выше значение РПС-2010, тем выше оценка по шкале уровня этнических конфликтов (УЭК).
Предполагается, что корреляция будет отрицательной в случаях ВВП/ППС-08, ИРЧП-2010 и ИД-2010 и положительной в случае РПС-2010. Я не ожидаю получить высокие корреляции, но гипотетические корреляции должны быть достоверными. Противоположные корреляции или их отсутствие будут фальсифицировать гипотезы.
Относительная значимость основной объясняющей переменной (ЭН) и альтернативных объясняющих переменных может быть оценена методом множественного регрессионного анализа. Результаты покажут, в какой мере четыре альтернативные объясняющие переменные способны увеличить объясняемую долю вариации УЭК независимо от ЭН. Согласно теории этнического фаворитизма, уровень этнической неоднородности (ЭН) является наиболее важным объясняющим фактором. Поэтому я полагаю, что способность четырех альтернативных переменных объяснять вариацию УЭК независимо от ЭН весьма ограничена.
5. Единицы анализа
Единицами наблюдения будут современные независимые страны. Анализ охватывал 176 стран с населением в 2010 году не менее 200 000 человек. Группа из 176 стран включала 175 независимых государств и Тайвань. Малые страны с населением менее 200 000 человек исключали из анализа в первую очередь по причине того, что получить о них достоверную информацию труднее, чем о более крупных странах. Помимо этого, они могут быть зависимее от внешнего давления на их политику и институты в сравнении с более крупными странами. По этой же причине в анализ не включали колонии и самоуправляющиеся территории.
Глава 3
Тестирование гипотез
1. Взаимные корреляции ЭН и других объясняющих переменных
2. Тестирование гипотез
3. Множественный корреляционный анализ
4. Обсуждение
В этой главе четыре сформулированные в главе 2 рабочие гипотезы будут протестированы на основе соответствующих эмпирических данных. Поскольку данные по всем переменным представляют собой интервалы или шкалы оценок, гипотезы могут быть протестированы с помощью корреляционного и регрессионного анализа. Результаты статистического анализа покажут, в какой степени эмпирические данные поддерживают гипотезы или противоречат им.