- •Введение
- •Тема 1. Общие аспекты применения математических методов в социологическом анализе
- •1.1.Статистические закономерности в анализе социологической информации: принципы моделирования реальности
- •Специфика математико-статистических методов применительно к социологической информации
- •Задачи математики применительно к социологической информации
- •1. 4. Сложности использования математических методов в социологии
- •Проблемы соотношения выборки и генеральной совокупности.
- •Отсутствие строгих обоснований возможности применения конкретных методов математической статистики.
- •Использование шкал низких типов.
- •Необходимость соотнесения модели метода с содержанием социологической задачи.
- •Тема 2. Общая характеристика процедуры анализа данных
- •2.1. Социологические данные
- •2. 2. Общие принципы анализа данных
- •Тема 3. Анализ одномерных распределений
- •Необходимость анализа одномерных распределений в социологии
- •3. 2. Меры средней тенденции
- •3.3. Дисперсия
- •Мера качественной вариации
- •3. 5. Энтропийный коэффициент разброса
- •Тема 4. Типы шкал и методы анализа информации
- •1. Номинальная шкала
- •4. 2. Ранговая шкала
- •4. 3. Интервальная шкала
- •Тема 5. Анализ двухмерных распределений
- •Общая характеристика двухмерных распределений
- •5.2. Показатели связи в двухмерных распределениях
- •Тема 6. Анализ связей между номинальными признаками
- •6.1. Общая характеристика подходов к анализу номинальных данных
- •6. 2. Анализ связей типа «признак-признак»
- •6.2.2. Коэффициенты связи, основанные на моделях прогноза
- •6.2.3. Коэффициенты связи, основанные на понятии энтропии.
- •6.2.4. Коэффициенты связи для четырехклеточных таблиц сопряженности.
- •6.2.5. Многомерные отношения преобладаний.
- •1. Если 1 дихотомический признак.
- •2. Если 2 дихотомических признака.
- •3. Если 3 дихотомических признака.
- •6.3. Анализ связей типа «альтернатива-альтернатива»
- •Анализ связей типа «группа альтернатив - группа альтернатив»
- •6.4.1. Анализ фрагментов таблиц сопряженности
- •6.4.2. Методы поиска сочетаний значений независимых признаков (предикторов).
- •Анализ связей типа «признак - группа признаков»
- •6.5.1. Номинальный регрессионный анализ (нра)
- •6.5.2. Логит- и пробит- модели
4. 2. Ранговая шкала
Одномерная статистика, что используется для данных номинального уровня, может быть применена и для данных рангового уровня. Данные рангового уровня измерений включают в себя категории наблюдения, которые размещены по порядку (от большего значения признака к меньшему или наоборот, такие шкалы называют также порядковыми или ординальными.). Здесь мы можем выбрать для анализа:
центральную тенденцию частотного распределения (моду или медиану - категорию, к которой принадлежит серединное наблюдение);
разброс (дисперсию или среднеквадратическое отклонение).
Среднее отклонение (MD) представляет собой меру разброса, основанную на отклонении каждого из значений от среднего:
.
Если мы берем каждую отметку и вычитаем из нее среднее, мы вычисляем ту величину, на которую каждая из отметок отличается от среднего. Сумма этих отклонений всегда равна нулю. Мы не интересуемся знаком и находим абсолютные значения отклонения. Затем мы берем их сумму и делим на число отметок, чтобы найти среднее отклонение отметок от среднего. Чем больше среднее отклонение, тем сильнее разброс отметок вокруг среднего.
В табл. 937 значения переменных — частоты использования того или иного источника — соотнесены с ранговой шкалой, значения которой меняются от категории «часто» (ранг 4) до «не дали ответа» (ранг 0). Число наблюдений равно 426, половина наблюдений составит 213. Это означает, что медиана для такого источника информации, как «Встречи с мэром и работниками администрации», приходится на категорию с рангом I («никогда»); для четырех последующих переменных — на категорию с рангом 2 («иногда»); для последней переменной — «Телевидение» — медиана приходится на категорию 3 («регулярно»).
Таблица 9
Источники информации о работе городской администрации
|
|
Частота/ранг |
|||
Источники информации |
часто |
регулярно |
иногда |
никогда |
не дали ответа |
|
4 |
3 |
2 |
1 |
0 |
Встречи с мэром и работниками администрации |
2 |
5 |
39 |
282 |
98 |
Газеты |
46 |
76 |
171 |
71 |
62 |
Общение с коллегами по работе |
30 |
63 |
124 |
104 |
105 |
Общение с родными, соседями, друзьями |
45 |
82 |
167 |
52 |
80 |
Радио |
66 |
88 |
142 |
64 |
66 |
Телевидение |
133 |
129 |
121 |
22 |
21 |
Кумуляту для порядковых шкал строить можно. Но интерпретация полигонов и гистограмм (и для кумуляты, и для выборочной оценки функции плотности распределения) может быть различной.