Пример таблицы "объект-признак"
|
Номер объекта (респондента) |
Наименование признака | ||
|
Пол (0 – муж., 1 - жен.) |
Возраст (лет) |
Удовлетворенность трудом (1-совершенно не удовлетворен,…, 5- полностью удовлетворен) | |
|
1 |
0 |
25 |
1 |
|
2 |
0 |
31 |
2 |
|
3 |
0 |
18 |
5 |
|
4 |
1 |
24 |
2 |
|
5 |
0 |
18 |
1 |
|
6 |
0 |
38 |
4 |
|
7 |
1 |
41 |
3 |
|
8 |
1 |
50 |
1 |
|
9 |
1 |
54 |
2 |
|
10 |
1 |
19 |
5 |
При использовании методов многомерного анализа данных ту же информацию об исходных объектах зачастую представляют в виде фрагмента так называемого признакового пространства: осям такого пространства отвечают рассматриваемые признаки, а каждый объект представлен в виде точки, координатами которой служат значения для этого объекта признаков, отвечающих осям. Ниже приведен пример двумерного признакового пространства (рис.1),
Рис. 1. Пример двумерного признакового пространства.
Отмеченные точки отвечают респондентам, координаты которых заданы таблицей 1
оси которого отвечают признакам "возраст" и "удовлетворенность трудом", а координаты объектов отвечают данным таблицы 1.
Подчеркнем, что подобное представление изучаемых объектов, будучи исходным для алгоритмов анализа данных, в действительности скрывает (должно скрывать!) за собой глубокую предварительную работу исследователя по осмыслению того, что и почему он изучает (несколько более подробно мы рассмотрим это положение в п. 1.3). На этот принципиальный момент обращают внимание многие авторы. Например, Чесноков говорит о глубокой принципиальной значимости матрицы "объект-признак". Батыгин пишет о том. что "…трехкомпонентная логико-семантическая структура, включающая объект, переменную и ее значение, составляет своеобразный … формат организованного знания, образующий привычную для социолога матрицу данных" Батыгин, 1986, с. 135.
Итак, перед нами стоит некоторая социологическая задача и мы полагаем, что для ее решения необходимо изучить определенное количество данных о некоторых объектах. Например, предположим, что перед нами лежит 1000 заполненных анкет, в каждой из которых фигурирует 50 обращенных к респонденту вопросов7 . Допустим, что мы догадываемся о том, что в этих данных скрываются интересующие нас закономерности (полагаем, что вопросы, включенные в анкету, были тщательно продуманы, увязаны со сформулированными заранее гипотезами исследования и т.д.). Но как их "выудить" из того огромного количества цифр, которые имеются в нашем распоряжении? Как не "потеряться" в этом море информации? Как "продраться" сквозь все эти необозримые данные, суметь увидеть то, что нас интересует? Заметим, что проблема поиска способа "плавания" по описанному "морю" встает, отнюдь, не только перед таким исследователем, который не знаком с методами анализа данных. Дело в том, что специфика, сложность социальных явлений приводит к многочисленным трудностям анализа, вызывает необходимость весьма творческого подхода к его осуществлению. Об этом и пойдет речь ниже.