Методы многомерной статистики

Если есть необходимость проанализировать большое количество взаимосвязанных признаков, целесообразно применять специальные методы и алгоритмы многомерной статистики. Среди методов многомерной статистики наиболее популярные у социологов методы факторного и кластерного анализов.

Главную идею факторного анализа можно изложить так: если признаки довольно сильно скоррелированы, то их можно объяснить и описать небольшим количеством скрытых (или латентных) факторов, которые непосредственно не наблюдаются, но обусловливают значения признаков. Например, по признакам "количество прочитанных книг", "количество книг в домашней библиотеке", "количество посещений театров и музеев" скрытый фактор, который можно было бы назвать "уровень культурного развития личности". Анализ позволяет выделить эти латентные факторы, описать зависимость между факторами и первичными признаками и для каждого объекта вычислить значения всех построенных таким образом факторов. В результате без существенных потерь информации возможен переход от анализа большого количества первичных признаков к анализу сравнительно небольшого количества факторов.

Алгоритмы кластерного (или таксономического) анализа позволяют разделить совокупность объектов на однородные группы (таксоны), то есть на такие группы, внутри которых объекты близки между собой по некоторому критерию, и одновременно объекты из разных групп различаются между собой тем самым критерием. Классификация производится одновременно по достаточно большим количеством признаков. Рассмотрим такой пример.

Пусть мы имеем достаточно большое количество статистических показателей, характеризующих уровень социально-экономического развития каждого района: численность населения, количество безработных, длина шоссейных дорог, количество квадратных метров жилья на одного человека и др. Для организации опроса нам следует сгруппировать районы в большие регионы, но сделать так, чтобы в каждом регионе были районы, близкие по своим социально-экономическим развитием. Это позволит выбрать в таком регионе один типичный район и результаты опроса в этом районе распространить на весь регион. Такая группировка можно эффективно осуществлять методом кластерного анализа. При этом важно, что при таком группировки учитывается и обобщается большое количество показателей.

Следовательно, есть достаточно большое количество математических методов анализа информации. Для применения их должным образом социолог должен иметь определенный уровень математической культуры и навыки работы с вычислительной техникой.

Для того чтобы получать действительно достоверные результаты, математические методы следует использовать только корректно, но и комплексно. Результаты, полученные с помощью одного метода, желательно подтвердить использованием относительно тех же данных другого метода. Большинство современных математических методов ориентированы на использование средств вычислительной техники и специального программного обеспечения.

Основные понятия и термины раздела

Анкета - построен по соответствующим правилам перечень вопросов к респондентам, предназначен для получения информации, необходимой для достижения целей, сформулированных в программе исследования.

Выборочная совокупность - построена по строго определенным правилам часть генеральной совокупности, которая по основным характеристикам не отличается от генеральной совокупности; выводы, полученные в результате изучения выборочной совокупности, распространяются на генеральную совокупность.

Генеральная совокупность - совокупность всех тех, кто может быть объектом исследования: население государства, области, района, города, коллектив предприятия; определяется целями и задачами исследования.

Гипотеза - предположение по определению зависимых и независимых переменных, а также характера связи между ними; проверяется на эмпирическом этапе исследования.

Отчет - форма представления результатов исследования; как правило, содержит описание разделов программы исследования, описание полученных данных и объяснения их.

Интервью - беседа по заранее составленному плану с целью получения социологических данных.

Операционализация - процесс перевода гипотез исследования в показатели, которые можно измерить.

Опрос - способ получения информации о субъективном мире людей, их склонностях, мотивах деятельности, ценности, настроения и мысли.

Программа исследования - документ, в котором приведено определение объекта и предмета исследования, проанализированы проблемную ситуацию, цели, задачи и гипотезы исследования, сделано интерпретацию и операционализацию понятий, определены методы получения и обработки социологической информации, контроля за ее качеством.

Проект исследования - план, в котором отражены основные этапы исследования с указанием сроков, финансовых расходов и затрат времени.

Репрезентативность - характеристика выборочной совокупности, которая означает, что состав тех, кто подлежит опросу, должно приближаться к соответствующим пропорциям в генеральной совокупности.

Рекомендуемая литература

Кокрэн В. Методы выборочно исследования. - М .: Статистика, 1976.

Ноэль Э. Массовые опросы: Введение в методику демоско-пии. - М .: Прогресс, 1978.

Панина Н.В. Технология социологического исследования. - М .: Ин-т социологии HAH Украины, 1997.

Паниотто В.И. Качество социологической информации. - К .: Наук, думка, 1986.

Паниотто В.И., Максименко BC Количественные методы в социологических исследованиях. - К .: Наук, мысль, 1982.

Рукавишников Б.А., Паниотто В.И., Чурилов НЛ. Опросы населения. - М .: Финансы и статистика, 1984.

Цыба В.Т. Основы теории квалиметрии: Учеб. пособие. - М .: ИЗМК, 1997.

Чурилов HH Проектирование выборочно социологического исследования. - К .: Наук, думка, 1986.

Ядов В А. Социологичекое исследование: методология, программа, методы. - М .: Наука, 1987.

Яковенко Ю.И., Паниотто В.И. Почтовый опрос в социологическом исследовании. - К .: Наук, мысль, 1988.

 
< Пред   СОДЕРЖАНИЕ