Средние значения (DESCR1PTIVES)

Нахождение среднего значения необходимо при проведении рейтинговых (от англ. rating — оценка, ранг) исследований. В основу метода положена система выставления оценок по определенным критериям. Тем, кто произ­водит оценку, предлагается один или несколько критериев и шкала, по ко­торой нужно выставлять оценки. Приведем один из примеров, который тре­бует поиска среднего значения.

Допустим, нужно оценить отношение респондентов к определенным по­литическим деятелям. Для этого в анкету включен вопрос:

Пожалуйста, оцените Ваше отношение к перечисленным ниже политичес­ким деятелям. Чем лучше Ваше отношение, тем выше оценка (самая высокая — 10 баллов, самая низкая — 1 балл). Если Вы ничего не знаете о том или ином политическом лидере, отметьте «0».

 

Ф.И.О.				Оценка
34. Е.Т. Гайдар
35. Б.Н. Ельцин
36. В.В. Жириновский
37.Г.А. Зюганов
38. A.M. Касьянов
39. Ю.М.Лужков
40. Е.М. Примаков

Результатом анализа средних значений в данном случае будет рейтинго­вая таблица политических деятелей по десятибалльной шкале. При этом нужно исключать нулевое значение, так как оно не является оценкой и мо­жет существенно занизить рейтинг того или иного политика. Для того что­бы исключить определенные значения (пусть в нашем случае это будет 0) из ряда переменных (например, с varOl no varlO), необходимо:

1. В меню команд выбрать: File -»New -» Syntax (рис. 36).

Рис. 36

2. В появившемся диалоговом окне Syntaxl — SPSS Syntax Editor набрат: с клавиатуры Missing Values varOl to varlO (0).

3. Выполнить эту команду с помощью опции Run (запуск команды)- Current, после чего нулевые значения в переменных с vOl по vlO перейдут i разряд исключенных из расчетов (рис. 37).

После исключения ошибочных и ненужных значений можно приступит к анализу средних значений.

Для проведения анализа средних значений необходимо:

1. Выбрать в меню: Statistics -» Summarize -» Descriptives (рис. 38).

2. Определить переменные, для которых необходимо найти средние зна чения, а затем выбрать их. Например, это переменные с v34 no v40 (опреде лим рейтинг политиков, указанных в таблице).

3. Используя опцию Options, определить характеристики переменных которые будут выводиться на экран в Output — SPSS Viewer (рис. 39).

а. Mean Среднее значение.

б. Std. deviation Среднеквадратическое отклонение (разброс в оценка:

или мнениях); чем больше дисперсия, тем менее един fc респонденты в высказанных оценках и мнениях.

в. Minimum Минимальное значение, которое приняла та или ина:

переменная.

г. Maximum Максимальное значение, принимаемое переменными

4. В опции Options определить порядок вывода на экран средних значений

• по списку переменных (variable list);

• в алфавитном порядке (alphabetic);

• в порядке возрастания по среднему значению (ascending means);

• в порядке убывания по среднему значению (descending means).

Этот порядок определяется в зависимости от целей исследования и удоб ства работы.

Рис. 37

Рис. 38 154

Рис. 39

Результат анализа дескриптивных значений выводится на экран в форме табл. 25.

Значения в столбце N показывают число респондентов, которые дали оценку тому или иному политическом деятелю. Сюда не входит группа тех, кто не определился со своим отношением (0).

Таблица 25 Descriptive Statistics

 

	N	Minimum	Maximum	Mean	Std. Deviation
V34				2,21	1,91
V35				2,64	2,10
V36				2,55	2,01
V37				4,24	3,06
V38				4,94	2,85
V39				3,49	2,41
_____ V40				5,02	2,78
|_^а]кЖ (listwise)

Данные табл. 24 показывают, что наиболее позитивно респонденты отно­сятся к политику, которому в базе данных соответствует переменная v40 (Е. Примаков): средняя оценка 5,02 по десятибалльной шкале. В то же вре­мя нельзя говорить о высокой степени единства оценок деятельности этого политика: среднеквадратическое отклонение (последний столбец) составляет 2,78. Чем выше значение Std. Deviation, тем менее едины респонденты в своих оценках. Наибольшую степень единства в оценках респонденты проявили по отношению к Е. Гайдару: среднеквадратическое отклонение — 1,91 (мини­мальное из отклонений по всем семи политикам).

ПРИМЕНЕНИЕ SPSS 8.0 АЛЯ ПРОВЕДЕНИЯ ФАКТОРНОГО И КЛАСТЕРНОГО АНАЛИЗОВ¹

Многомерный статистический анализ достаточно сложен. Чтобы егс провести, необходимо иметь хорошую подготовку, в том числе матема­тическую. Для облегчения работы можно воспользоваться программой SPSS 8.O. Рассмотрим возможность проведения факторного и кластер­ного анализов при помощи этой программы.

ФАКТОРНЫЙ АНАЛИЗ

Факторный анализ — один из методов многомерного статистического ана лиза — активно применяется в социологии, психологии, экономике и дру гих науках. Это один из сложных методов математического анализа количе ственных данных.

Прежде всего подчеркнем, что факторный анализ мы понимаем как «сово купность моделей и методов, ориентированных на выявление, конструирова ние и анализ внутренних факторов по информации об их «внешних» проявле ниях»². Основные идеи факторного анализа, высказанные основателями этоп метода многомерной статистики Ф. Гальдоном и Ч. Спирменом, можно свесп к следующим основным тезисам: «1) сущность всех вещей заключена в их про стых и вместе с тем многообразных проявлениях, которые могут быть объясне ны с помощью комбинации нескольких основных факторов; 2) общую сущност всех вещей мы постигаем, совершая бесконечное приближение к ней»³.

Применение процедуры факторного анализа позволяет нам: 1) понизит число переменных для унификации их описания через введение более общи вторичных переменных; 2) производить косвенное оценивание переменны>

Материал подготовлен д-ром социол. наук, проф. Г.Л.Ворониным. Благуш П. Факторный анализ с обобщениями. М, 1989. С. 5. ³ Там же. С. 54.

не поддающихся непосредственному измерению; 3) подтвердить наличие структурной теории исследуемой области (или создать ее), т.е. провести кон-фирматорный (подтверждающий) или эксплораторный (поисковый) струк­турный анализ.

Одной из основных задач науки (в том числе социологической) является формирование единого показателя, который агрегирует частные — метод факторного анализа позволяет это сделать. Процедура применения метода факторного анализа достаточно сложна и многопланова.

Рассмотрим применение процедур факторного анализа на эмпирическом материале социологического исследования «Социальная стратификация на­селения Нижнего Новгорода»⁴, фиксирующего характер духовной организа­ции личности. В качестве первичных индикаторов (вопросов) выступают: на­родный опыт (пословицы, поговорки), религиозные постулаты (библейские заповеди и максимы), философские обобщения (высказывания выдающихся ученых) и искусство (высказывания классиков русской, советской и мировой литературы), ориентирующие человека на тот или иной характер социально­го взаимодействия (табл. 26). При проведении факторного анализа необходи­мо помнить о том, что факторизации доступны только переменные, имеющие порядковую шкалу, т.е. имеющие отношение «больше — меньше». В нашем примере респонденту предлагалось в процессе анкетирования выразить свое отношение к первичным переменным по девятибалльной шкале (рис. 40).

 

Несогласен							Согласен

 

 

 

In Stralif 91 - SPSS Data Editor			ТВД1
6te Ed» Itfew Eata Iremelorm Statistics firaphs iftlstiee ^indo* fclelp •
gЈ|b|sI an!«-1 ~| kriiki m| HTitl nlaim чШ'
In						d J 'I
	H............	" rrST	vlO	,11	▼12	▼13
	Око за око, зубзозуб] 9,00	1,00	4,00	7,00	5,00