Prikl_Soc_full

ложен порядку распределения ответов по второй группе, а при= +1 они полностью совпадают.

Фактически коэффициент ранговой корреляции выявляет либо степень идентичности распределения установок, мнений, характеристик двух сравниваемых групп респондентов при их ответах на один и тот же вопрос, либо близость распределения ответов одних и тех же групп респондентов на смежные по со держанию вопросы, позиции которого (которых) являются по казателями ранговой шкалы. Применение коэффициента ран говой корреляции удобно также для сравнения данных анкетно го опроса и данных контент анализа при изучении, в частности, эффективности рекламной либо политико агитационной дея тельности средств массовой коммуникации.

Рассмотрим процедуру расчета коэффициента ранговой корреляции, для чего проранжируем по двум группам ответы на вопрос: «Из каких источников прежде всего вы черпаете ин формацию на политическую тему?»

Ответы ранжируем так: максимальное число обращающих ся к тому или иному источнику информации обозначим 1, ме нее значимое – 2 и до 8 по мере убывания числа обращающих ся (напротив числа 97,9 проставим 1, напротив числа 91,8 – 2 и т.д.). Результаты ранжирования отражены в табл. 16.6.

Число позиций (или рангов) равно: n = 8. В соответствии с полученными значениями имеем:

Т а б л и ц а 16.6. Распределение ответов респондентов на вопрос об использова нии ими различных источников информации

Вычисленное значение коэффициента ранговой корреля ции позволяет заключить, что характер обращаемости к источ никам информации в целом схож в обеих группах.

Коэффициенты парной корреляции призваны измерять взаи мосвязь между двумя признаками исследуемого объекта. Эта взаимосвязь при изучении социальных явлений не обязатель но носит причинно следственный характер.

На п р и м е р, если у большинства блондинов глаза голу бые – это не обязательно следствие того, что они блондины, либо они блондины не обязательно по той причине, что у них голубые глаза, хотя взаимосвязь (корреляция) между этими двумя признаками может быть весьма тесной.

Если при корреляции двух признаков между ними сущест вует причинно следственная связь, то признак, влияющий на характер вариации другого признака, принято называть фак! торным, а зависимый от него признак – результативным.

Наиболее простой метод выявления взаимосвязи двух при знаков – группировка и сравнение средних.

На п р и м е р, при оценке зависимости частоты посещения кинотеатров от возраста респондентов сначала их группируют по возрасту; затем в каждой возрастной группе вычисляют среднюю посещаемость кинотеатров (в неделю, в месяц, в год). Сравнение средних покажет наличие или отсутствие корреля ции между двумя выбранными признаками – возрастом рес пондентов и частотой посещения ими кинотеатров.

Корреляционная связь двух (или нескольких) признаков социального объекта носит не функциональный, а статистиче ский характер, в связи с чем она является не строгой законо мерностью, а лишь тенденцией.

В процессе измерения корреляции между признаками решают ся две задачи – определение формы и тесноты связи признаков.

При определении формы связи выявляется вариация (ха рактер изменения) средних параметров результативного под воздействием факторного признака при условии их независи мости от других признаков.

y

yi

xi x

Р и с. 16.10. Тесная позитивная корреляция (взаимосвязь признаков)

При поиске направленности и тесноты связи возможны три случая:

прямая связь – увеличение (уменьшение) параметров фактор ного признака приводит к увеличению (уменьшению) пара метров результативного признака (рис. 16.10); обратная связь – увеличение (уменьшение) параметров фак

торного признака приводит к уменьшению (увеличению) па раметров результативного признака (рис. 16.11);

y

yi

Р и с. 16.11. Слабая отрицательная корреляция между признаками

изменение параметров факторного признака не приводит к из менению параметров результативного признака, т.е. корреля ция отсутствует (рис. 16.12).

y

yi

xi x

Рис. 16.12. Отсутствие связи между признаками

Наиболее простой метод определения связи между призна ками, измеренными при помощи номинальной шкалы – рас чет коэффициента ассоциации, измеряющего тесноту связи между альтернативными признаками:

K a ad bc . ad bc

Н а п р и м е р, нужно выявить наличие взаимосвязи между возрастом кинозрителей и частотой посещения ими кинотеат ров на основе эмпирических данных, приведенных в табл. 16.7.

Т а б л и ц а 16.7. Распределение 1000 кинозрителей по возрасту и частоте посеще ния кинотеатров

Используя данные табл. 16.7, получаем:

K a 608 134 34 224 0,83. 608 134 34 224

Близость значения коэффициента ассоциации к единице свидетельствует о тесной прямой связи возраста кинозрителей с частотой посещения ими кинотеатра.

Рассчитаем интервальные средние по параметрам х и у:

хi = 5, 15, 25, 35, 45, 55, 65, 75; уi = 5, 15, 25, 35, 45.

Размер выборочной совокупности n = 1465 человек. Основываясь на приведенных выше результатах, вычислим

значения средних величин:

n1465

что означает среднюю степень зависимости роста миграции от роста доли сельского населения в регионе.

16..88..ВычислениеВычислениеиндексовиндексов

Наряду с представленными математико стати стическими методами обобщения первичной информации и ее сведения в эмпирический показатель путем группировки либо интеграции в индекс (средняя арифметическая, дисперсия, ко эффициент корреляции), отражающий динамику показателя, исследователь может сам сконструировать тот или иной индекс для решения отдельных задач.

Н а п р и м е р, пусть в нескольких группах проведен опрос и выявлены респонденты, читающие материалы на политиче ские темы «регулярно» или «нерегулярно».

Чтобы сравнить между собой эти группы по «уровню обра щаемости к материалам на политические темы», следует скон струировать индекс.

Обозначим условно буквой А тех респондентов, кто читает материалы на политические темы регулярно, и буквой Б тех, кто читает их редко. Тогда искомый индекс может принять вид:

IА Б ,

АБ

т.е. разность читающих материалы на политическую тему часто и читающих их редко, деленная на число всех опрошенных. Та кой индекс имеет четкие границы изменения, и получаемый на его основе интегральный показатель легко поддается содержа тельной интерпретации.

Определим границы изменения значений индекса. Для этого предположим, что все опрошенные читают сообщения на политические темы регулярно (Б = 0). Тогда значение ин декса равно +1. Если предположить, что все опрошенные чита ют эти материалы редко (А = 0), то значение индекса равно –1. Таким образом, индекс изменяется в диапазоне от +1 до –1 и принимает значение 0 при А = Б, т.е. при условии, когда число читающих сообщения на политические темы регулярно равно числу читающих их редко.

Расчет простого индекса может быть применен, например, для решения следующей задачи. Пусть проведен опрос в четы рех группах, обобщены результаты и вычислены значения ин декса (табл. 16.9).

Т а б л и ц а 16.9. Отношение респондентов к потреблению алкогольных напитков, человек

Из сравнения значений индексов следует, что с точки зре ния потребления алкогольных напитков ситуация наименее благоприятна во второй и четвертой группах, причем во второй группе имеет место тенденция к явному ухудшению.

Подобный индекс может применяться при изучении электо рального поведения населения, эффективности рекламы и др.

Комплексные индексы в значительной степени упрощают анализ социологической информации и позволяют сопоста вить разнородные объекты исследования. В этом случае пара метры показателей, входящих в состав расчетного индекса, преобразуются в зависимости от того, какая цель преследуется при построении индекса, а также в соответствии с требования ми нормирования интервала вариации значений индекса. Же стких правил построения таких индексов нет, и успех здесь во многом зависит от находчивости и опыта исследователя.

П р и м е р. В августе 1998 г. в Российской Федерации про изошел финансовый кризис, приведший к обесценению рубля по отношению к доллару США в 2,5 раза и соответственно к аналогичному росту цен. В ходе исследования, проведенного в октябре 1998 г. ставилась задача измерить, как изменилась оценка населением своего имущественного статуса. Решить эту задачу представилось возможным потому, что в июне 1998 г., т.е. до начала финансового кризиса, было осуществле но измерение такого статуса (табл. 16.10).

Т а б л и ц а 16.10. Социальная самоидентификация населения России по имуще ственному цензу, %

Чтобы выяснить, какие социальные группы потерпели наи больший материальный ущерб, точнее, в каких из них произо шел наибольший «обвал» среднего класса и его переход в статус «бедных», был использован такой интегральный показатель, как индекс имущественного статуса различных социальных групп.

1616..99..ИндексныйИндексныйметодметодизученияизучениядинамикидинамики

общественного мнения

Сопоставление эмпирических данных повтор ных исследований помогает увидеть, что общественное мнение по поводу политического события (например, выборов депута тов) от своего возникновения до функционирования проходит далеко не прямолинейный путь. Сначала его становление ха рактеризуется стадией накопления информации о предстоя щем событии, достигая пика в период самого события и пере ходя в последующем в стадию селективного (избирательного) уменьшения объема информации до уровня, необходимого для стабилизации общего мнения и способного составить основу его функционирования. Этот процесс можно практически из мерить и приблизительно смоделировать на основе анализа контакта респондентов с информацией об объекте обществен ного мнения, осуществив, однако, не менее трех замеров (по вторных исследований): до, во время и после политического события. Рассмотрим решение такой задачи на примере одно го из исследований.

Предположим, что дни проведения опросов и число изби рателей, регулярно читавших информацию по поводу актуаль ного политического события, соотносятся в декартовой систе ме координат: по оси абсцисс (х) отложены календарные дни, а по оси ординат (у) – процент респондентов, в соответствую щий день знакомившихся с информацией по поводу предстоя щих выборов. Таким образом, значения у изменяются от 0 до 100 %, а значения х – от условной точки 0 (в нашем случае 4 ап реля, когда проводился первый опрос) до некоторой другой ус ловной граничной точки (в нашем случае до 60 й единицы ко ординат, т.е. до 30 мая). Так как деления обеих осей – таковы ми выступают календарные дни – соотносимы с интервальной шкалой, можно считать, что числовые операции осуществля ются в единой системе исчисления.

Согласно данным трех опросов, по состоянию на 4 апреля (х1) регулярно знакомились с информацией о предстоящих вы борах 82,9 % респондентов (у1); 28 апреля (х2 – 24 дня) – 90,5 %

(у2) и 30 мая (х3 – 60 дней) – 84,7 % (у3).

Данные свидетельствуют о возрастании внимания респон дентов к предмету общественного мнения с приближением вы