Шкала отношений

Шкала отношений — самая сильная измерительная шкала. Используется для измерения количественных признаков, для которых можно точно установить исходную точку (0).

Для шкалы отношений, наряду со всеми вышеперечисленными отношениями, характерными для шкал более низкого измерения, а именно отношений равенства-неравенства, упорядоченности, больше-меньше, справедливо и отношение во сколько раз.

В социологических исследованиях такие шкалы используются для измерения «физических» величин: времени, возраста, стажа, дохода и т. д.

Количественные признаки подразделяются на дискретные и непрерывные.

Опр. Дискретные — это такие признаки, у которых значения изменяются скачкообразно (количество детей в семье, стаж работы)

Опр. Непрерывные — это такие признаки, значения которых могут принимать промежуточные значения (возраст, доход).

Необходимо отметить, что каждый последующий тип шкалы содержит возможности предыдущей и одновременно добавляет свои, увеличивающие «силу» измерения.

Тип шкалы	Возможности измерения
Номинальная	Идентифицирует изучаемый объект с точки зрения присутствия или отсутствия определенных значений признака.
Порядковая	Как выше + упорядочивание, приписывание изучаемому объекту определенного значения признака в соответствии с выражением его интенсивности. Интенсивность (критерий порядка) не может быть точно измерена.
Интервальная	Как выше + возможность сравнивать полученные значения признака. Предполагается, что интервалы на шкале одинаковые, но ноль не определен.
Шкала отношений	Как выше +возможность сравнивать во сколько раз одно значение признака больше или меньше другого. Абсолютный ноль.

Тема 3. Одномерное частотное распределение

Собранные первичные данные социологического исследования представляются в виде матрицы «объект-признак». В матрице «объект-признак» каждая строка отводится одному объекту, а каждый столбец одному признаку. Тогда на пересечении i-ой строки и j-того столбца располагается результат измерения j-того признака для i-ого объекта.

Например, мы имеем данные для 8 объектов (респондентов) по трем признакам.

№	Ваш пол? Мужской Женский	Ваш возраст?	Какой у Вас цвет глаз? 1. Голубой 2. Зеленый 3. Карий 4. Серый
	1	19	1
	2	18	1
	1	20	3
	2	20	4
	2	21	4
	2	18	1
	1	17	3
	2	18	3

Тогда, первой статистической процедурой анализа собранных данных является процедура получения одномерного частотного распределения.

Для этого подсчитывают, сколько объектов обладают данным значением признака. Значение признака называют вариантом, а число объектов, обладающих данным значением — его частотой. Варианты вместе с частотами образуют вариационный ряд данного признака или распределение по данному признаку.

Если Х – некоторый признак, то

Х_i – одно из значений признака, где i изменяется от 1 до к

(к- количество значений признака),

тогда f _i (frequencies) – распределение по данному признаку.

Опр. Совокупность значений переменной и их частот называется одномерным распределением.

Пример. Из приведенной выше таблицы «объект-признак» рассмотрим одномерное частотное распределение по признаку «Пол»

Хi пол	f i	f i (%)	f i (доли)
Х1 мужской	3	37,5	0,375
Х2 женский	5	62,5	0,625
	n = 8	100 %	1

В таблице одномерного распределения могут быть представлены два вида частотных распределенй: абсолютные и относительные.

Абсолютное частотное распределение — это количество объектов, имеющих то или иное значение признака.

Относительное частотное распределение может быть двух видов: относительное частотное распределение в процентах и относительное частотное распределение в долях от 1.

f _i

Расчет относительных частот в процентах по формуле: —— х 100%

n

f _i

Расчет относительных частот в долях от 1 по формуле: ——

n