
- •Моделирование социальной реальности.
- •Специфика математико-статистических методов применительно к социологической информации.
- •Задачи математики применительно к социологической информации.
- •5. Сложности использования математических методов в социологии.
- •1)Проблема соотношения выборочной и генеральной совокупности.
- •3)Для многих методов отсутствуют разработанные способы перенесения результатов их применения с выборочной на генеральную совокупность
- •4)Методы переноса результатов с выборочной на генеральную совокупность базируется на серьёзных научных теориях.
- •II. Отсутствие строгих обоснований возможности применения конкретных методов математической статистики.
- •III. Использование шкал низких типов.
- •IV. Необходимость соотнесения модели метода с содержанием социологической задачи.
- •6. Программно-аналитический комплекс «spss»: общая характеристика.
- •2. Краткая история возникновения и развития spss.
- •3. Модули программы spss
- •7. Подготовка и создание базы данных в spss: подготовка социологических данных к обработке (в т.Ч. Дихотомический и категориальный способы кодировки).
- •1. Основы работы с электронной таблицей spss
- •Основные группы команд пакета spss, расположенные в главном меню
- •2. Подготовка социологических данных к обработке
- •3. Создание базы данных при помощи spss
- •Имя переменной (Name)
- •Тип переменной (Type)
- •(Для численной переменной)
- •Формат столбца (Width)
- •Десятичные разряды (Decimal)
- •Метка переменной (Label)
- •Метки значений (Values)
- •Отсутствующие значения (Missing Values)
- •Шкала измерения (Measure)
- •Создание переменных для многозначных вопросов и их кодировка.
- •Многозначного вопроса
- •8. Корректировка базы данных
- •«Редактор данных: просмотр данных» с метками кодовых значений
- •«В какой степени Вы удовлетворены результатами прошедших выборов?» (фрагмент приложения программы spss)
- •9. Методы анализа одномерных распределений: описание и графическое представление социологических данных, построение таблиц частотного распределения для многозначных вопросов.
- •Чувства
- •Чувства
- •Частоты для множественных ответов»
- •10. Модификация массива социологических данных: перекодирование с созданием новых переменных, перекодирование в старых переменных, условный отбор данных.
- •1.1. Перекодирование с созданием новых переменных
- •Перекодировать в другие переменные
- •1.2. Перекодирование в старых переменных.
- •Перекодировать в те же переменные»
- •11. Меры центральной (средней) тенденции.
- •1.1. Меры центральной (или средней) тенденции
- •Со средним значением по массиву (данные взяты произвольно)
- •«Какие чувства Вы испытываете, когда думаете о ближайшем будущем?» (фрагмент приложения программы spss)
- •12. Шкалирование и виды шкал.
- •13. Меры разброса.
- •Меры разброса
- •14. Показатели распределения признака.
- •15. Стандартизация показателей.
- •Сохранить стандартизированные значения в переменных
- •16. Таблицы сопряженности.
- •Функция «Статистики» Функция «Не выводить таблицы»
- •17. Коэффициенты критерия «хи-квадрат» и его вычисление в spss.
- •Программы spss)
- •18. Меры связанности для переменных номинальной шкалы: симметричные и направленные меры.
- •3.1. Симметричные меры
- •3.2. Направленные меры
- •3.3. Вычисление в spss
- •Программы spss)
- •19. Меры связанности для переменных порядковой (ранговой) шкалы.
- •20. Выборка: виды, алгоритмы формирования выборки. Объем и ошибка выборки.
- •21. Многоступенчатая выборка: алгоритм формирования.
3.3. Вычисление в spss
Для определения силы или направленности связи между номинальными признаками в программе SPSS используются команды, необходимые для расчета критерия Х2 (хи-квадрат) Пирсона. После чего в диалоговом окне «Crosstabs: Statistics / Таблицы сопряженности: Статистики» активируются необходимые команды, которые расположены ниже Х2 (хи-квадрат)-теста и объединены в одну группу – «номинальные» (рис.7.4).
Симметричные
меры
Направленные
меры
Рис. 7.4. Диалоговое окно «Crosstabs: Statistics / Таблицы сопряженности: Статистики»
После активизации в SPSS необходимых функций, в окне «Output / Вывод» появятся таблицы: симметричные меры (табл.7.3) и направленные меры (табл. 7.4). Рассмотрим их по порядку.
Табл. 7.3 содержит меры, нормирующие критерий Х2 Пирсона и отражающие силу взаимосвязи между признаками. Во втором столбце приводятся значения коэффициентов (Value), в третьем – их значимость (Approx. Sig.).
Таблица 7.3. Результат вычисления симметричных мер связанности для номинальных шкал (фрагмент приложения программы SPSS)
Symmetric Measures / Симметричные меры |
|||
|
|
Значение |
Прибл. значимость |
Nominal by Nominal / Номинальная по номинальной |
Phi (Фи) |
,184 |
,000 |
Cramer's V (V Крамера) |
,184 |
,000 |
|
Contingency Coefficient / Коэффициент сопряженности |
,181 |
,000 |
|
Кол-во валидных наблюдений |
793 |
|
Not assuming the a. null hypothesis. / Не подразумевая истинность нулевой гипотезы.
Using the asymptotic standard error assuming the null hypothesis. / Используется асимптотическая стандартная ошибка в предположении истинности нулевой гипотезы.
Табл. 7.4. содержит значения коэффициентов, отражающих не только силу, но и направленность взаимосвязи между признаками.
Таблица 7.4. Результат вычисления направленных мер связанности
для номинальных шкал (фрагмент приложения программы SPSS)
Directional Measures / Направленные меры |
||||||
|
|
|
Значение |
Асимптотическая стдандартная ошибкаa |
Прибл. Tb |
Прибл. значимость |
Nominal by Nominal/ Номинальная по номинальной |
Lambda/ Лямбда |
Symmetric/ Симметричная |
,023 |
,024 |
1,986 |
,224 |
Dependent / Зависимая чувства |
,000 |
,031 |
,066 |
,000 |
||
Dependent / Зависимая пол |
,053 |
,039 |
2,712 |
,224 |
||
Goodman and Kruskal tau / Тау Гудмена и Краскала |
Dependent / Зависимая чувства |
,014 |
,004 |
|
,000c |
|
Dependent / Зависимая пол |
,034 |
,012 |
|
,000c |
||
Uncertainty Coefficient/ Коэффициент неопределенности |
Symmetric / Симметричная |
,017 |
,006 |
2,417 |
,000d |
|
Dependent / Зависимая чувства |
,013 |
,005 |
2,417 |
,000d |
||
Dependent / Зависимая пол |
,025 |
,009 |
2,417 |
,000d |
||
a. Not assuming the null hypothesis. / Не подразумевая истинность нулевой гипотезы. |
||||||
b. Using the asymptotic standard error assuming the null hypothesis. / Используется асимптотическая стандартная ошибка в предположении истинности нулевой гипотезы. |
||||||
c. Based on chi-square approximation./ На основании аппроксимации хи-квадрат |
||||||
d. Likelihood ratio chi-square probability. / Вероятность отношения правдоподобия хи-квадрат. |
Нас в первую очередь интересует содержание второго и последнего столбцов таблицы, в которых приведены значения критериев и их статистическая значимость. Под таблицей под буквами «а», «b», «с», «d» приводятся некоторые комментарии по произведенным расчетам.
Итак, проинтерпретируем расположенные выше таблицы. На основе данных, приведенных в табл. 7.2 (таблица приводится повторно)
Таблица 7.2. Результат проведения Х2-теста (фрагмент приложения