количественных методов, дает возможность реконструировать реальную структуру изучаемого феномена, включающего в себя как образованное меньшинство, так и безмолвное большинство и вписать рассматриваемый феномен в контекст социальных и политических процессов эпохи. Накопленный в советской и российской историографии опыт применения количественных методов в историческом исследовании позволяет решить эту задачу [44]. В нашем случае массовым источником, количественный анализ которого способен нам дать комплексную картину исследуемого феномена советских политзаключенных, является комплекс Опросных листов политзаключенных, содержащейся в фонде Политического Красного Креста [45].
Сравнительно недавно появилась работа, посвященная исследованию Опросных листов политзаключенных – статья Э. Е. Ушвицкой («Жертвы политических репрессий в России. 1918–1922 годы» [46, с. 284–292]. К сожалению, эта работа не избавлена от ошибок как в плане фактологическом, так и в плане корректности квантативных исследований. Так, например, причиной прекращения деятельности Политического Красного Креста, согласно, Э. Е. Ушвицкой, стало то, (что сам статус политического заключенного стал все более расплывчатым) [46, с. 285], а вовсе не административные меры со стороны властей. Требует уточнений характер механической выборки, на основании которой Э. Е. Ушвицкая осуществляла количественный анализ базы данных, она почти не приводит в своей работе кросс-таблиц, остановившись на этапе анализа простейших распределений.
В нашей работе мы постарались избежать подобных упущений. Рассмотренный массив источников был без изменений и потерь информации введен в память компьютера в рамках СУБД «Q & A 4.0», где и составил изучаемую базу данных. Последующая обработка базы данных велась в рамках пакета статистических программ (SPSS РС+), являющегося ПК-версией широко известного пакета (SPSS), предназначенного для машин класса mainframe.
Исследование вылилось в ряд этапов.
Первым этапом обработки информации был расчет простейших распределений, в ходе которого был определен (удельный вес) каждого кода в соответствующей переменной. Следующим этапом стало перекодирование базы данных, проводимое с целью свести к минимуму число кодов в каждой переменной. Рекодирование проводилось в двух направлениях: во-первых, однородные по смыслу коды объединялись в один код, охватывающий всю категорию, к которой относятся первоначальные коды; во-вторых, коды, дающие менее 2 % положительных ответов сводились, каждые в своей переменной, в код (прочее). Это позволило произвести группировку кодов. После рекодирования простейшие распределения были перерассчитаны. Завершающей стадией математической обработки информации стало составление кросс-таблиц, выявляющих степень взаимосвязанности и взаимообусловленности различных признаков и факторов, отраженных в Опросных листах. Степень корреляции данных определялась как визуально, так и с помощью
