Что означает слово маргинал: Маргинал — что это такое? Определение, значение, перевод

Маргиналы. Значение слова. Кто это

Нередко можно слышать, что людей, свободных от стереотипов и привычного большинства зависимостей, называют «маргиналы». Значение слова многих может ставить в тупик, так как под данное понятие могут попадать бомжи, иммигранты, интеллектуальные свободные художники, олигархи новой волны. Это абсолютно разные слои населения, разные люди. Что же их объединяет? Кого относят к маргиналам?

Человек «за бортом»

По каким-то причинам эти личности, социальные слои и группы оказываются «за бортом», поскольку не вписываются в рамки господствующих для определенного общества социально-культурных норм и традиций. Получается, что к маргиналам можно отнести любого человека, который по своей воле или вопреки ей избегает привычных установок или отрицает их, живет не как все, не вливается в социум. Оригинальность, неумение общаться, особая тяга к одиночеству также сразу ставят определенную личность за своеобразный край привычных границ.

Маргинальность — это неотъемлемое свойство любого общества?

Сегодня от представителей интеллектуальной элиты все чаще можно услышать, что маргинальность как. ..

Рассмотрим, что обозначает слово «маргинал». Согласно трактовке энциклопедических словарей, это человек, который находится на границе различных социальных систем, культур, групп и испытывает на себе воздействие противоречащих друг другу правил, норм и ценностей. Синонимом данного понятия считается деклассированный элемент, к которому относят представителей социального «дна».

Выходит, если тебе присуща одна из таких характеристик, как оригинальность, неумение общаться, особая тяга к одиночеству, ты уже попадаешь за своеобразный край привычных границ, ты уже маргинал. Кто это — «живущий на обочине» или «культурный гибрид»? Как делить людей «вне рамок» — на маргиналов высшего и низшего уровня? При этом к первым относить тех, кто покинул низшее сословие и пребывает на высоких уровнях, а ко вторым — тех, кто деградировал или, наоборот,
нашел исчерпывающие ответы на все главные вопросы бытия?

Фрик — кто это: чудак или индивидуальность?

В прошлом столетии на улицах Запада начали появляться непонятные люди: порванные джинсы и яркие. ..

«Живущие на обочине»

Люди, живущие не так, как все, пренебрегающие социальными стандартами, но не выходящие за рамки правового поля, — маргиналы. Значение слова при этом не подразумевает чего-то обидного,оно скорее обозначает того, кто в меньшинстве. Впервые данный термин получил распространение в начале XX столетия. Его применил исследователь чикагской школы социологии Роберт Парк. Оно прозвучало в одном из его эссе под названием «Человеческая миграция и маргинальный человек» по отношению к иммигрантам в Северную Америку, не нашедшим себе применения в новой стране, не принявшим новых норм и продолжающим придерживаться своих традиций.

Все оттенки значения

Предысторией появления термина можно считать понятие «промежуточный элемент», употребленное в работах по изучению жизни групп иммигрантов в городской социальной организации. Они описывали положение индивидов, эквилибрирующих на границе абсолютно разных культур, и последствия их неадаптированности в новом обществе. Этих иммигрантов первыми и окрестили таким именем, как маргиналы. Значение словасо временем приобрело новые оттенки. Его своеобразная размытость вносила некую путаницу в понимании смысла термина. Так стали называть людей вне привычного социума, людей с отпечатком физических или психических недугов.

Что означает деклассированный элемент

Деклассированный элемент, или, как их еще называют, люмпены — это пена, всплывающая в кризисные…

Что значит слово «маргинал», отсутствующеев словарях Ожегова, Брокгауза и Эфрона, в БСЭ? В некоторых источниках можно найти лишь этимологию однокорневого слова «маргиналии» — пометки или же заголовки, вынесенные на поля журнала, книги или другого печатного продукта. Позже в «Советской энциклопедии» появляется слово «маргинальность», означающее промежуточность положения личности в определенном обществе.

В современном русском языке личности, социальные слои или группы, находящиеся на «обочинах», за рамками характерных для определенного социума структурных подразделений, традиций, именуются как маргиналы. Значение словадовольно неопределенное, но в последнее время достаточно модное.

«Внесистемный»

Понятие слова «маргинал» какое-то безоценочное. Оно находится на грани между «хорошо» и «плохо». Ведь то, что сегодня воспринимается как выходящее за рамки системы, завтра вполне может войти в нее, а может и не войти, остаться «за бортом» социальной структуры.

Позитивный и негативный маргинализм

Слово «маргинал» можно анализировать в двух аспектах: позитивном и негативном. Ведь ценности, присущие «внесистемной» личности, необязательно должны противостоять всему устоявшемуся и обывательскому. Они вполне могут и дополнять его.

Маргиналы нередко рассматриваются как «чудики». Серьезное увлечение классической музыкой человека из среды коммерсантов делает его среди коллег странным и особенным, поскольку среди них редко котируются ценности высокого искусства. В своей компании он находится в меньшинстве. И подобных людей, чувствующих себя чужаками в своей среде, в истории немало. Это А. Д. Сахаров, А. И. Солженицын, А. Эйнштейн, Томас Манн и ряд других известных личностей. Многие их идеи были не поняты и не приняты современниками, но получили высокую оценку в будущем. Все имена перечислить невозможно, но уникальность этих индивидуумов всегда создает благоприятные условия для появления непредусмотренного, оригинального и неучтенного случая.

А есть маргиналы, которые скорее тормозят развитие. Из-за своих низких интеллектуальных способностей они не могут адаптироваться в общепринятых условиях, им проще отрицать установленные нормы и вести асоциальный образ жизни.

Понимание феномена маргинальности чаще пытаются интерпретировать в рамках негативного отношения. А можно пофилософствовать и попытаться найти грань между неординарным проявлением индивидуальности обывателя и привычным восприятием слова «маргинал», что достаточно сложно.

МАРГИНАЛЬНОСТЬ — это что такое МАРГИНАЛЬНОСТЬ

    МАРГИНАЛЬНОСТЬ (от лат. margo — край) — термин, выдвинутый Э. Парком (1864—1944) в эссе “Человеческая миграция и маргинальный человек” (1928) для обозначения определенного социально-психологического состояния иммигрантов.Маргинальность, согласно Парку, связана с сомнениями индивида относительно своей личной ценности, с неопределенностью дружеских связей, постоянной боязнью быть отвергнутым, склонностью избегать неопределенных ситуаций, болезненной застенчивостью, одиночеством, чрезмерной мечтательностью, излишним беспокойством о будущем и т. п. Маргинальность рассматривалась как побочный продукт аккультурации, процесса воздействия друг на друга двух культур. Маргинальный человек живет в двух мирах одновременно (в случае иммигранта — в мире родной культуры и местной), что вынуждает его принимать ценности и нормы обоих миров. Р. Парк и Э. Стоунквист (“Маргинальный человек”, 1937) стали основоположниками психологической традиции в понимании явления маргинальности.

    В 40—60-е гг. проблема маргинальности стала рассматриваться шире как конфликт культур. Э. Хьюз отмечал, что маргинальность имеет место там, где происходит социальное изменение и формируются группы, не имеющие определенной социальной идентификации, что сопровождается разочарованием (фрустрацией), расхождением личностных или групповых стремлений. Хьюз выделил т. н. переходные фазы, которые связаны с переходом людей от одного образа жизни к другому, от одной культуры и субкультуры к другой. Маргинальность для него — это идентификация человека с двумя статусами или референтными группами. Т. Шибутани считал, что обязательного соотношения между маргинальным статусом и личностными расстройствами душевного состояния не существует. Часто маргинальные личности формируют свои сообщества и следуют их ценностям. Невротические симптомы развиваются чаще у тех, кто пытается идентифицировать себя с высшей стратой и бунтует, когда их отвергают. Положительный исход маргинальной ситуации для личности — высокая творческая активность. Исследования маргинальности интенсивно развернулись после политических событий мая 1968.

Маргинальность связывалась при этом с протестом, добровольным уходом от традиционных ценностей индустриального общества, своеобразными защитными реакциями молодежных субкультур в условиях массовой безработицы. Некоторые социологи приписывают явление маргинальности таким группам, как цыгане, иностранные рабочие, гомосексуалисты, проститутки, алкоголики, наркоманы, бродяги, молодежные субкультурные объединения, нищие, преступники и освобожденные уголовники.

    Дж. Б. Манчини выделил три концептуальные направления в изучении маргинальности: культурное, структурное и ролевое. Культурная Маргинальность относится к процессам кросскультурных контактов и ассимиляции. Ролевая Маргинальность возникает в случае неудачного соотесения себя, своего социального положения с позитивной референтной группой; с выбором такой роли, которая содержит в себе элементы двух ролей и т. д. Структурная Маргинальность описывает случаи политического, социального и экономического бессилия лишенных избирательных прав (или поставленных в невыгодное положение) групп внутри общества.

    В России о маргинальности заговорили в начале реформ. Как правило, термин употреблялся с негативным оттенком, поскольку Маргинальность отождествлялась с антиобщественными объединениями, с перевернутой системой ценностей. За последние годы семантика термина “Маргинальность” в отечественной литературе существенно изменилась, исчезло негатавное отношение к этому понятаю, которое рассматривается как понятие, обозначающее неустойчивость положения личности в контексте социальных изменений.

    Е. Сергеев

Новая философская энциклопедия: В 4 тт. М.: Мысль.Под редакцией В. С. Стёпина.2001.

терминология — Что означает «Предельное среднее»?

спросил 12 лет, 2 месяца назад

Изменено 6 лет, 4 месяца назад

Просмотрено 24к раз

$\begingroup$

Моя проблема с пониманием этого выражения может быть связана с тем, что английский не является моим родным языком, но я не понимаю, почему он используется таким образом.

Предельное среднее обычно представляет собой среднее значение групповых или подгрупповых измерений переменной в эксперименте, но почему бы просто не использовать слово среднее? При чем тут маргинал?

См. определение маргинала из Викисловаря.

• терминология
• маргинальное распределение

$\endgroup$

1

$\begingroup$

Возможно, этот термин происходит от того, как данные представлены в таблице непредвиденных обстоятельств. См. этот пример из вики.

В приведенном выше примере мы будем говорить о предельных суммах для пола и руки, когда обращаемся к последнему столбцу и нижней строке соответственно. Если вы посмотрите викисловарь, первое определение маргинала:

.

1. , относящийся к или расположенный на краю или краю

Поскольку итоги (и средние значения, если сообщаются средние значения) находятся на краю таблицы, они называются предельными итогами (и предельными средними значениями, если края имеют средние значения).

$\endgroup$

3

$\begingroup$

Я бы предположил, что это означает примерный аналог предельного ожидания $\operatorname{E}(X)$, в отличие от выборочного аналога условного ожидания $\operatorname{E}(X \mid Y)$, где $Y$ может быть чем угодно.

$\endgroup$

3

$\begingroup$

Не могу добавить это как комментарий, вот оно как ответ: Как уже сказал user28, предельное среднее относится к среднему значению уровня фактора, которое в кросс-таблице находится на полях таблицы, отсюда и название

предельное среднее .

Почему этот термин не совсем лишний? «Среднее» может означать любое среднее значение, например. среднее значение всех праворуких мужчин в примере пользователя 28. Говоря «среднее значение фактора А», вы должны иметь в виду среднее значение всех уровней фактора А, но вы 0057 может означать (или быть неправильно понятым как значение) среднее значение одного уровня фактора А. Использование термина «предельное среднее значение фактора А» делает его недвусмысленно ясным, что вы имеете в виду.

$\endgroup$

Зарегистрируйтесь или войдите в систему

Зарегистрируйтесь с помощью Google

Зарегистрироваться через Facebook

Зарегистрируйтесь, используя электронную почту и пароль

Опубликовать как гость

Электронная почта

Требуется, но никогда не отображается

Опубликовать как гость

Электронная почта

Требуется, но не отображается

Нажимая «Опубликовать свой ответ», вы соглашаетесь с нашими условиями обслуживания, политикой конфиденциальности и политикой использования файлов cookie

r — Среднее предельное среднее с маржинальными эффектами

Есть ли способ получить усредненные маржинальные прогнозы (прогнозировать, а затем усреднить, как команда margin в Stata, а не среднее, а затем прогнозировать, как emmeans в R), используя пакет marginaleffects?

Я ищу пакет в R, который делает больше всего (предпочтительно все, что делает поля в Stata) с точки зрения не только расчета оценочных предельных средних значений и эффекта (среднего, а затем прогноза), но также для работы типа g-вычисления (контрфактического) ( предсказать, а затем усреднить). Кажется, что пакет stdReg делает некоторые из последних, но пакет marginaleffects, кажется, обеспечивает больше функциональности (кроме средних предельных средних, если я что-то упустил).

 > библиотека (маргинальные эффекты)
> библиотека (emmeans)
> dat_pen <- read.csv("https://vincentarelbundock.github.io/Rdatasets/csv/palmerpenguins/penguins.csv")
>
  dat_pen$large_penguin <- ifelse(dat_pen$body_mass_g > медиана(dat_pen$body_mass_g, na.rm = TRUE), 1, 0)
> dat_pen$species <- фактор(dat_pen$species)
> mod <- glm(large_penguin ~ видов + длина_била_мм + остров,
+ данные = dat_pen, семья = бином)
> # Предельное среднее с использованием предельных эффектов
> marginalmeans(mod, variable = "species", wts = "proportional", type = "response") # групповые контрасты - то же, что и emmeans
     значение термина предельное среднее конф.низкое конф.высокое p.значение
1 вид Адели 0,673429299 0,481262121 0,820
 7,574010э-02
2 вида Подбородочный ремень 0,008595151 0,001845815 0,03905814 1,713151e-09
3 вида Gentoo 0,983397972 0,884729508 0,99781723 9,053009e-05
> # Предельное среднее с использованием emmeans
> emmeans(мод, ~ виды, веса = "реквизит", тип = "ответ")
 вид prob SE df асимп. LCL асимп.UCL
 Адели 0,6734 0,08962 Инф 0,48126 0,8209
 Подбородочный ремень 0,0086 0,00672 Инф 0,00185 0,0391
 Gentoo 0,9834 0,01702 Инф 0,88473 0,9978
Результаты усредняются по уровням: острова
Используемый уровень достоверности: 0,95
Интервалы преобразуются обратно из логит-шкалы.
>
 
> # Функция stdReg::stdGlm стандартизирует (т. е. вычисляет гипотетические предельные средние значения) в R, как поля в Stata
> резюме(stdReg::stdGlm(fit = mod, data = dat_pen, X = "вид"))
Формула: большой_пингвин ~ вид + длина_клюва_мм + остров
Семья: биномиальная
Функция ссылки: логит
Экспозиция: виды
          Оценка стд. Ошибка нижняя 0,95 верхняя 0,95
Адели 0,5821 0,0435 0,4969 0,667
Подбородочный ремень 0,0602 0,0204 0,0202 0,100
Генту 0.9061 0,0826 0,7441 1,068
>
> # Как воспроизвести это с помощью пакета marginaleffects?
 

Я не был уверен, поместить ли этот ответ здесь или как ответ (не уверен, как это работает, так как у меня нет ответа на мой собственный вопрос)…

Спасибо Расс,

Я использовал ваш пакет emmeans очень много — спасибо за работу, которую вы проделали над ним, и вашу помощь в вопросах, касающихся emmeans, на этих форумах. Я заинтересовался контрфактуальными/G-вычислениями, когда недавно меня попросили помочь с анализом, но на данном этапе мои знания в области причинно-следственных выводов довольно ограничены. Я пытался понять, в чем разница между emmeans и маржей в Stata (а затем и в пакете предельных эффектов) и как они соотносятся с причинно-следственными оценками средних эффектов для населения.

По-видимому, существует разная терминология в отношении предельных средних и эффектов, поэтому способ, которым я попытался разбить ее, состоит в том, чтобы подумать о методах, которые производят то, что я называю:

1. прогнозирование (по сути, включение значений ковариат в уравнение регрессии).

2. Среднее предельное среднее — предскажите результат для каждой строки данных (с использованием отдельных комбинаций ковариат, наблюдаемых в данных), а затем усреднение прогнозируемых значений (маржи Stata и stdReg).

Я думал, что emmeans использует первый метод, но, возможно, я не совсем понял, как работает emmeans под капотом.

Из того, что я теперь понимаю, кажется, не имеет значения, «усредняете ли вы, а затем предсказываете» или «предсказываете, а затем усредняете» в случае линейной модели или GLM с использованием линейной шкалы (пока вы используете пропорциональную и не равные веса). Где, я думаю, есть различия, так это в случае оценки предельных средних по шкале отклика нелинейной модели. Надеюсь, код и выходные данные, которые я включил, могут показать это.

Опять же, я не эксперт, и это просто мысли о том, что я наблюдаю, когда экспериментирую с различными пакетами и опциями.

Буду признателен за ваши мысли…

 > библиотека(dplyr)
> # Пропорции уровней внутри переменной острова
> dat_pen |>
+ group_by(остров) |>
+ на.омить(остров) |>
+ суммировать(n = n()) |>
+ mutate( prop = sprintf("%0.5f", n / sum(n)))
# Таблетка: 3 × 3
 остров н опора <хр> <число> <хр> 1 Биско 163 0,48949
2 Сон 123 0,36937
3 Торгерсен 47 0,14114
> # Среднее значение длины купюры
> среднее (dat_pen$bill_length_mm, na. rm = T)
[1] 43.92193
>
> # Рассчитайте предельные вероятности (в среднем) для каждого уровня видов.
> # Мое первоначальное понимание того, что, по сути, делал emmeans (усреднение, а затем прогнозирование). т. е. значения можно подставить прямо в уравнение регрессии и рассчитать предельные шансы/вероятность.
> # Адели
> # Сначала рассчитайте шансы (используя пропорциональные веса для упражнения)
> (шансы <- exp(-190,46910 + (0 * -5,47166) + (0 * 3,35775) + (43,92193 * 0,45654) + (0 * 0,48949) + (0,40542 * 0,36937) + (-0,04171 * 0,14114)))
[1] 2.068618
> шансы/(1 + шансы) # вероятность
[1] 0,6741204
> # подбородочный ремень
> (коэффициенты <- exp(-19,46910 + (1 * -5,47166) + (0 * 3,35775) + (43,92193 * 0,45654) + (0 * 0,48949) + (0,40542 * 0,36937) + (-0,04171 * 0,14114)))
[1] 0,008696983
> шансы/(1 + шансы) # вероятность
[1] 0,008621998
> # Генту
> (шансы <- exp(-19,46910 + (0 * -5,47166) + (1 * 3,35775) + (43,92193 * 0,45654) + (0 * 0,48949) + (0,40542 * 0,36937) + (-0,04171 * 0,14114)))
[1] 59. 42001
> шансы/(1 + шансы) # вероятность
[1] 0,9834492
>
> # Но теперь я понимаю, что «усреднить, затем предсказать» и «предсказать, затем усреднить» не имеет значения для линейной модели, только для нелинейной модели.
> # Кроме того, для нелинейной модели, например. логистической регрессионной модели будет разница между тем, будете ли вы «предсказывать, а затем усреднять» по линейной шкале или по шкале отклика.
>
> # Стандартизация/G-вычисление (предсказать среднее значение - по крайней мере, как я это понимаю).
> # Это использует наблюдаемые комбинации ковариатов в данных, и это то, что делают поля stdReg и Stata (маржи по умолчанию), но я не думаю, что emmeans может? (по крайней мере, по шкале ответов - было бы здорово, если бы это было возможно)
>
> # Рассчитайте средние предельные вероятности для каждого уровня видов.
> # Первый на линейной шкале
> # Адели
> dat_pen_Adelie <- dat_pen
> dat_pen_Adelie$species <- "Адели"
> dat_pen_Adelie$pred_outcome <- прогнозировать(мод, dat_pen_Adelie)
> Expec_Y_Adelie <- означает (dat_pen_Adelie$pred_outcome, na. rm=T)
> exp(Expec_Y_Adelie)/(1 + exp(Expec_Y_Adelie))
[1] 0,6734293
> # подбородочный ремень
> dat_pen_Chinstrap <- dat_pen
> dat_pen_Chinstrap$species <- "Подбородочный ремень"
> dat_pen_Chinstrap$pred_outcome <- прогнозировать(мод, dat_pen_Chinstrap)
> Expec_Y_Chinstrap <- означает (dat_pen_Chinstrap$pred_outcome, na.rm=T)
> exp(Expec_Y_Chinstrap)/(1 + exp(Expec_Y_Chinstrap))
[1] 0,008595151
> # Генту
> dat_pen_Gentoo <- dat_pen
> dat_pen_Gentoo$species <- "Gentoo"
> dat_pen_Gentoo$pred_outcome <- прогнозировать(мод, dat_pen_Gentoo)
> Expec_Y_Gentoo <- означает (dat_pen_Gentoo$pred_outcome, na.rm=T)
> опыт(Expec_Y_Gentoo)/(1 + опыт(Expec_Y_Gentoo))
[1] 0,983398
>
> # Тогда по шкале ответов
> # Адели
> dat_pen_Adelie <- dat_pen
> dat_pen_Adelie$species <- "Адели"
> dat_pen_Adelie$pred_outcome <- прогнозировать(мод, dat_pen_Adelie, тип = "ответ")
> (Expec_Y_Adelie <- означает (dat_pen_Adelie$pred_outcome, na.rm=T))
[1] 0,5821131
> # подбородочный ремень
> dat_pen_Chinstrap <- dat_pen
> dat_pen_Chinstrap$species <- "Подбородочный ремень"
> dat_pen_Chinstrap$pred_outcome <- прогнозировать(мод, dat_pen_Chinstrap, тип = "ответ")
> (Expec_Y_Chinstrap <- означает (dat_pen_Chinstrap$pred_outcome, na.