- •Ю.Н.Толстова
- •Isbn 5-89176-086-x10
- •Часть 2. Описательная статистика. Изучение связи между номинальными признаками
- •Введение
- •Часть 1.
- •Пример таблицы "объект-признак"
- •1.2. Понятие статистической закономерности. Роль статистических и нестатистических закономерностей в эмпирической социологии
- •1.3. Проблема соотнесения формального и содержательного при формировании представлений о закономерности в социологии
- •Формирование и операционализация понятий при анализе данных (на условном примере)*
- •1.4. Статистическая закономерность как результат "сжатия" исходных данных
- •1.5. Основные цели анализа данных
- •2. Математические методы как средство познания социальных явлений
- •2.1. Роль математизации научного знания
- •2.2. Априорная модель изучаемого явления. Эмпирическая и математическая системы.
- •2.3. Основные цели применения математических методов в социологии
- •3. Актуальность для социологии задач, решаемых математической статистикой
- •3.1. Основные задачи математической статистики с позиции потребностей социологии
- •3.2. Случайные величины и распределения вероятностей как основные объекты изучения математической статистики и эмпирической социологии
- •Пример частотной таблицы, построенной на основе данных таблицы 1 и отражающей выборочное представление распределения случайной величины "удовлетворенность трудом".
- •Пример частотной таблицы, построенной на основе данных таблицы 1 и отражающей выборочное представление распределения двумерной случайной величины ("пол", "удовлетворенность трудом").
- •4. Математическая статистика и анализ данных: линия размежевания
- •4.1. Проблема соотношения выборки и генеральной совокупности.
- •4.2. Отсутствие строгих обоснований возможности применения конкретных методов математической статистики. Эвристичность многих алгоритмов анализа данных
- •4.3. Использование шкал низких типов
- •5. Специфика использования методов анализа данных в социологии
- •5.1. Необходимость соотнесения модели, "заложенной" в методе, с содержанием задачи
- •5.2. Связь разных этапов исследования друг с другом
- •5.3. Другие методологические принципы анализа социологических данных
- •Примечания к части I.
Часть 2. Описательная статистика. Изучение связи между номинальными признаками
1. Описательная статистика124
1.1. Одномерные частотные распределения 124
1.1.1. Представление одномерной случайной величины в выборочном социологическом исследовании. Стоящие за ним модели 124
1.1.2. Проблема разбиения диапазона изменения значений признака на
интервалы 133
1.1.3. Кумулята 134
1.1.4. Проблема пропущенных значений 138
1.2. Меры средней тенденции и отвечающие им модели 141
1.3. Меры разброса и отвечающие им модели 142
1.3.1. Необходимость введения мер разброса 153
1.3.2. Дисперсия. Квантильные размахи 154
1.3.3. Интуитивное представление о разбросе
значений номинального признака 155
1.3.4. Мера качественной вариации 155
1.3.5. Определение энтропии. Ее "социологический" смысл.
Энтропийный коэффициент разброса 159
2. Анализ связей между номинальными признаками164
2.1. Анализ номинальных данных как одна из главных задач социолога 164
2.1.1. Роль номинальных данных в социологии 164
2.1.2. Соотношение между причинно-следственными
отношениями и формальными методами их изучения 164
2.1.3. О понятии таблицы сопряженности 167
2.2. Классификация задач анализа связей номинальных признаков 169
2.2.1. Диалектика в понимании признака и его значений.
Расширение понятия взаимодействия 169
2.2.2. Классификация рассматриваемых задач и отвечающих им методов 177
2.2.3. Выделение двух основных групп методов анализа номинальных
данных. Место рассматриваемых в книге подходов в этой группировке 181
2.3. Анализ связей типа "признак – признак" 187
2.3.1. Коэффициенты связи, основанные на критерии "Хи-квадрат" 188
2.3.1.1. Понимание отсутствия связи между признаками
как статистической независимости 188
2.3.1.2. Функция "Хи-квадрат" и проверка на ее основе
гипотезы об отсутствии связи 191
2.3.1.3. Нормировка значений функции "Хи-квадрат" 197
2.3.2. Коэффициенты связи, основанные на моделях прогноза 201
2.3.2.1. Выражение представлений о связи через прогноз 201
2.3.2.2. Коэффициенты, основанные на модальном прогнозе 206
2.3.2.3. Общее представление о пропорциональном прогнозе 212
2.3.3. Коэффициенты связи, основанные на понятии энтропии 213
2.3.3.1. Условная и многомерная энтропия 213
2.3.3.2. Смысл энтропийных коэффициентов связи.
Их формальное выражение 217
2.3.4.Коэффициенты связи для четырехклеточных таблиц
сопряженности. Отношения преобладаний 219
2.3.5. Проблема сравнения коэффициентов связи 226
2.3.6. Учет фактической многомерности реальных связей.
Многомерные отношения преобладаний 228
2.4. Анализ связей типа "альтернатива – альтернатива" 235
2.4.1. Смысл локальной связи. Возможные подходы к ее изучению 235
2.4.2. Детерминационный анализ (ДА). Выход за
пределы связей рассматриваемого типа 236
2.5. Анализ связей типа "группа альтернатив – группа альтернатив"
и примыкающие к нему задачи 242
2.5.1. Классификация задач рассматриваемого класса 242
2.5.2. Анализ фрагментов таблиц сопряженности 244
2.5.3. Методы поиска сочетаний значений независимых признаков
(предикторов), детерминирующих "поведение" респондентов 256
2.5.3.1. Понятия зависимой и независимых переменных
Общая постановка задачи 256
2.5.3.2. Алгоритм THAID 260
2.5.3.3. Алгоритм CHAID 265
2.5.4. Методы ДА, THAID, CHAID с точки зрения поиска
обобщенных взаимодействий 269
2.5.5. Поиск логических закономерностей: элементы исчисления
высказываний; понятие закономерности;
алгоритм поиска; его сравнение с ДА 273
2.5.6. Поиск логических закономерностей и теория измерений.
Элементы узкого исчисления предикатов 280
2.6. Анализ связей типа "признак – группа признаков":
номинальный регрессионный анализ (НРА) 290
2.6.1. Общая постановка задачи 290
2.6.2. Повторение основных идей классического регрессионного анализа,
рассчитанного на так называемые "количественные" признаки 293
2.6.3. Дихотомизация номинальных данных. Обоснование допустимости
применения к полученным дихотомическим данным
любых "количественных" методов 306
2.6.4. Общий вид линейных регрессионных уравнений с номинальными
переменными. Их интерпретация 310
2.6.5. Типы задач, решаемых с помощью Нра. Краткие сведения
о логит- и пробит-моделях регрессионного анализа 315
Приложения к части II320
Приложение 1. Разные способы расчета медианы и предполагаемые ими модели 320
Приложение 2. Схемы, иллюстрирующие предложенные в п.п. 2.2.2 и 2.2.3
классификации методов анализа данных 324
Предметный указатель326
Литература336