1. Выявление взаимосвязи признаков на основе сравнения числовых рядов.

Рассмотрим пример.

В КСИ была выдвинута гипотеза: «активность в учебном процессе выше среди тех студентов, у которых индивидуальный интерес совпадает с содержанием учебного курса».

Проверка гипотезы проводится путем соотнесения нескольких рядов распределения, построенных по двум признакам:

1) уровень активности студентов

2) степень их интереса к содержанию курса. При этом могут возникнуть две ситуации, соответствующие подтверждению (табл. 2) или опровержению (табл. 3).

Таблица 2

2.Интерес к содержанию курса	1.Активность студентов %
	низкая	средняя	высокая	Итого
Низкий	45	50	5	100
Средний	25	57	18	100
Высокий	10	60	30	100

Таблица 3

2.Интерес к содержанию курса	1.Активность студентов %
	низкая	средняя	высокая	Итого
Низкий	35	52	13	100
Средний	20	60	20	100
Высокий	31	50	19	100

Как следует из таблиц, основные числовые ряды, соотнесение которых поможет подтвердить или опровергнуть гипотезу, - данные, содержащиеся в первом и третьем столбцах.

В таблице 2 наблюдается:

- рост числа студентов с высокой степенью активности (при движении от показателя низкого интереса к содержанию курса к высокому уровню интереса) – столбик 3,

- уменьшение числа студентов с низкой степенью активности по мере увеличения интереса к содержанию учебного курса - столбик 1.

В таблице 2 закономерность наблюдается - подтверждение гипотезы.

В таблице 3 такой закономерности не наблюдается - опровержение гипотезы.

Интерпретация результата соотнесения этих двух рядов распределения выражается в предположения о наличии взаимосвязи между признаками группировки.

Иначе говоря, формулируется утверждение: наблюдение последовательного увеличения числовых значений ряда 1 (первый столбец таблицы 2) при последовательном уменьшении числовых значений ряда 2 (третий столбец таблицы 2) позволяет сделать вывод о наличии обратно пропорциональной связи между признаками группировки и наоборот.

Вывод на основании данных таблицы 2 – гипотеза подтверждается: активность выше среди тех студентов, чьи интересы совпадают с содержанием учебного курса.

2. Корреляционный анализ позволяет дать объяснительную интерпретацию полученных социологических данных. Рассмотрим пример опроса студентов ОмГТУ в 2010 г. Важно было выяснить устойчивость выбора студентами вуза и будущей профессии и от чего эта устойчивость зависит. Рассмотрим взаимосвязь переменной А13 с переменной А7 и А2.

А13 - Если бы Вам представилась возможность поступать в ВУЗ снова, выбрали бы Вы эту же специальность и этот ВУЗ?

А7 - Вы поступали на ту специальность, на которую хотели?

А2 - Как вы считаете, престижно ли учиться в ОмГТУ?

13. Если бы Вам представилась возможность поступать в ВУЗ снова, выбрали бы Вы эту же специальность и этот ВУЗ?	А7. Вы поступали на ту специальность, на которую хотели?
	Да, на которую хотел(а) %	Нет, на другую специальность, на которую были бюджетные (целевые) места %	Нет, на другую специальность, на которую были коммерческие места %	Мне было все равно куда идти, лишь бы поступить %	В целом: %
Да, этот же ВУЗ и эту же специальность	61,1	18,6	44,4	26,0	50,5
Да, этот же ВУЗ, но другую специальность	17,6	53,8	33,3	37,0	25,8
Нет, в другой ВУЗ, но на эту же специальность	3,6	1,3	11,1	2,7	3,2
Нет, в другой ВУЗ и на другую специальность	7,3	16,0	0,0	26,0	10,3
Затрудняюсь ответить	10,5	10,3	11,1	8,2	10,3
Итого:	100,0	100,0	100,0	100,0	100,0

Коэффициент Крамера = 0,242, вероятность ошибки: 0,10%

13. Если бы Вам представилась возможность поступать в ВУЗ снова, выбрали бы Вы эту же специальность и этот ВУЗ?	А2. Как вы считаете, престижно ли учиться в ОмГТУ?
	да %	нет %	затрудняюсь ответить %	В целом: %
1.Да, этот же ВУЗ и эту же специальность	57,1	13,2	27,2	50,6
2.Да, этот же ВУЗ, но другую специальность	25,9	24,5	25,4	25,8
3.Нет, в другой ВУЗ, но на эту же специальность	2,8	9,4	2,6	3,2
4.Нет, в другой ВУЗ и на другую специальность	6,3	35,8	22,8	10,2
Затрудняюсь ответить	7,9	17,0	21,9	10,3
Итого:	100,0	100,0	100,0	100,0

Коэффициент Крамера = 0,265, вероятность ошибки: 0,10%

Можно сделать выводы, что переменные А13, А7 и А2 связаны, о чем свидетельствует наличие статистически значимых показателей корреляции.

Другой пример: Проверка гипотезы о том, что для большинства студентов ОмГТУ уровень сложности обучения является нормальным и оценка студентами уровня сложности обучения зависит от того, как они учатся.

А33 - Как Вы можете охарактеризовать уровень сложности обучения в ОмГТУ?

С4 – Как Вы учитесь.

А33. Как Вы можете охарактеризовать уровень сложности обучения в ОмГТУ?	С4. Вы учитесь:
	в основном на "3" %	в основном на "4" %	в основном на "5"%	В целом: %
очень сложно для меня	17,4	3,5	2,1	8,2
для меня нормальная сложность	74,0	85,3	76,9	79,9
легко учиться	4,2	8,0	15,4	7,9
не могу оценить	4,5	3,1	5,6	4,0
Итого:	100,0	100,0	100,0	100,0

Коэффициент Гамма [-1..+1] = +0,420,

вероятность ошибки: 0,00%

Можно сделать вывод, что гипотеза подтвердилась и для большей части опрошенных в ОмГТУ степень сложности обучения является нормальной. Тех, кому легко учиться, более всего тех, – среди отличников, а тех, кому сложно учиться – больше всего среди троечников.