Добавил:
ivanov666
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз:
Предмет:
Файл:Эмпирическое социологическое исследование. Учебное пособие
.pdf
81
если уровень значимости (Sig.) менее 0,05 – это свидетельствует о том, что существуют статистически значимые различия между группами в отношении исследуемых характеристик;
Рис. 13. Меню SPSS для выбора критерия сравнения каждой группы лиц
друг с другом в One-Way ANOVA
Результаты в SPSS при использовании One-Way Anova
Таблица 8
Descriptives
Самооценка
№ Mean Std.
Deviation
Std.
Error
95% Confi-
dence interval
for Mean
Min Max
Lower
Bound
Upper
Bound
Село
Маленький
город
Областной
город
Столица
Total
21
45
88
26
180
23,87
29,76
30,06
34,50
29,88
4,853
3,569
4,764
5,607
5,392
1,081
,532
,508
1,115
,402
21,41
28,58
29,05
32,28
29,88
25,92
30,83
31,07
36,80
30,67
15
23
22
23
15
33
35
37
42
42
82
Таблица 9
ANOVA
Самооценка
Sum of
Squares
df Mean
Square
F Sig
Between Groups
Whithin Groups
Total
1 369,117
3834,194
6203,311
3
176
179
456,372
21,785
20,948 ,000
Таблица 10
Multiple Comparisons
Dependent Variable самооценка
(I) место
рождения
(J) место
рождения
Mean Dif-
ference(I-J)
Std.
Error
Sig.
95% Confi-
dence Interval
Lower
Bound
Upper
Bound
LSD Село Маленький
город
Областной
город
столица
-6,089*
-6,390*
-10,833*
1,233
1,134
1,369
,000
,000
,000
-8,52
-8,63
-13,54
-3,65
-4,15
-8,13
Маленький
город
Село
Областной
город
столица
6,089*
-,301
-4,744*
1,233
,855
1,150
,000
,725
,000
3,65
-1,99
-7,01
8,52
1,39
-2,48
Областной
город
Село
Маленький
город
Столица
6,390*
,301
-4,443*
1,134
,855
1,042
,000
,725
,000
4,15
-1,39
-6,50
8,53
1,99
-2,39
Столица Село
Маленький
город
Областной
город
10,833*
4,744*
4,443*
1,369
1,150
1,042
,000
,000
,000
8,13
2,48
2,39
13,54
7,01
6,50
Dunnett
T3
Село Маленький
город
Областной
город
Столица
-5,089*
-5,390*
-10,833*
1,205
1,194
1,553
,000
,000
,000
-9,47
-9,74
-15,10
2,71
-3,04
-6,57
83
Маленький
город
Село
Областной
город
Столица
-5,089*
-6,390*
-10,833
1,205
1,194
1,553
,000
,999
,003
2,71
-2,27
-8,17
9,47
1,67
-1,32
Областной
город
Село
Маленький
город
Столица
6,089*
-,301
-4,443*
1,205
,735
1,2326
,000
,999
,005
3,04
-1,67
-7,84
9,74
2,27
1,04
Столица Село
Маленький
город
Областной
город
10,833*
4,744*
4,443*
1,553
1,236
1,225
,000
,003
,005
6,57
1,32
1,04
15,10
8,17
7,84
*The mean difference is siantific and the 0,05 level.
В приведенном примере Sig.= 0,001, что меньше, чем 0,05, следовательно, существуют статистически значимые различия между
людьми с разным месторождением.
7. Если наличие статистически значимых различий между группами для оценки градации показателей сравнения значения среднего
арифметического соответствующего показателя для отдельных групп
(значения в таблице Descriptives c Mean), а также в таблице Post Hoc
внесены уровни значимости Sig при сравнивающих каждой группы
лиц с каждой другой (в случая по месторождение), чтобы увидеть все
значимые отличия друг от друга, например насколько значимо различаются две сравниваемые группы.
В приведенном Примере № 5 показана тенденция повышения
значения показателя самооценки, параллельно с увеличением величины населенного места М
село
=23,67; SD
село
=4,953; М
мал. город
=29,76;
SD
мал. город
=3,569; М
областн. город
=3О, 06; SD
областн. город
=4, 764; М
столица
=З4,
50; SD
столица
=5,687). При сравнении средних значений каждого месторождения каждой другой таблицы Post Hoc наблюдается Sig<0,05 для
любой пары мест месторождения, за исключением Sig. Для сопоставления между средними значениями малых городов и областных
городов, которые больше чем 0,05 и это означает, что нет статистически значимых различий между самооценкой родившихся исследу-
84
емых лиц в малых городах и в областных городах. Вывод: С установлением статистически значимых различий по отношению самооценки при исследовании лиц с различным месторождением
(F
l3; 176l
=20, 947; р=0, 000) доказывается выдвинутая гипотеза, а
именно, что месторождение – фактор, определяющий самооценку
индивида, особенно для рожденных в селах и столицах.
В предыдущем параграфе показано, каким образом можно представить дисперсионный анализ в тексте, также он может быть представлен и в виде таблицы:
Таблица 11
Показатель
Место
рождения
М SD F df p
Самооценка
село 23,67 4,953
20,947 3; 176 0,000
Маленький
город
29,76 3,569
Областной
город
30,06 4,764
Столица 34,50 5,687
Результаты статистической процедуры однофакторного дисперсионного анализа для установления различий между месторождением
испытуемых и их самооценкой, где:
М – среднее арифметическое;
SD – значение среднеквадратичного отклонения;
t – эмпирическое значение F-критерия Фишера;
df– степень свободы распределения данных;
р– уровень значимости F-критерия Фишера.
85
3.2.4. Х2 – анализ (Хи-квадрат критерий)
Х2 – анализ – (Хи-квадрат критерий Пирсона)18 непараметриче-
ский метод проверки гипотез
19
. Служит для оценки взаимосвязи между категориальными переменными (номинальными и порядковыми)
[22], т. е. в отличие от указанных выше параметрических методов,
этот фактор и полученные переменные должны быть номинальными
или порядковыми.
Пример №6: проверке подвергается гипотеза: «Уровень профессиональной удовлетворенности в трудовом коллективе зависит от стиля
руководства начальника. Ожидается, что наименее удовлетворены будут лица, работающие под руководством авторитарного начальника, затем под руководством либерального, и самый высокий уровень профессиональной удовлетворенности будет у испытуемых, работающих с
начальством демократического стиля управления». Выполнение статистической процедуры Х2-анализ с помощью программной системы
SPSS осуществляется по следующему алгоритму[3] :
1) в строке меню выберите Analyze – подменю – Descriptive Sta-
tistics, опция Crosstabs;
2) в диалоговом окне, в поле Row(s) указывается факторная пе-
ременная (в примере № 6 – стиль руководителя);
3) в столбцах показаны результаты переменных (в данном примере –уровень профессиональной удовлетворенности (низкий, средний, высокий));
4) после нажатия Statistics открывается диалоговое окно, в котором будет выделен вариант Хи-квадрат, а затем следует нажать
кнопку Continue (Рис. 16);
18
Чтобы избежать символического перекрытия принято критерий Пирсона обозначать латинской буквой X2 , а греческой χ2 обозначают соответствующее теоретическое распределение данных - частный случай гамма-распределения. [18;19].
19
Непараметрические методы менее мощные, чем параметрические, но при их
применении исчезают ограничения и требования, характерные для параметрических
методов, что позволяет непараметрические методы применять при малых выборках,
при номинальной и ранговой шкалах и при распределении данных, отличном от
нормального.
86
Рис. 14. Последовательность команд в SPSS при применении
Хи-квадрат анализа
Рис. 15. Выбор переменных в SPSS при применении критерия
Хи-квадрат анализа
87
5) после нажатия Cells открывается диалоговое окно, в котором
будет выделен вариант Percentages – Row, а затем следует нажать
кнопку Continue (Рис. 17);
Рис. 16. Выбор опций для Хи-квадрат анализа в SPSS
Рис. 17. Выбор опций для отображения процентных значений
Хи-квадрат анализа в SPSS
6) после того, как диалоговые окна покажут изменения, нажмите
кнопку OK.
88
7) приведенные ниже три таблицы содержат: Case Processing
Summary, Crosstabulation, Chi-Square Tests. Признаками наличия статистически значимых различий между группами является значение
уровня значимости отображаемого коэффициента (Asump Sig (2sided)), который содержится в таблице Chi-Square;
если уровень значимости (Asump Sig (2-sided)) больше,
чем 0,05, то не сообщается статистически значимых различий между
группами в отношении исследованного показателя;
если уровень значимости (Asump Sig (2-sided)) составляет
менее 0,05 – это свидетельствует о том, что существуют статистически значимые различия между группами с точки зрения исследованного показателя;
В приведенном примере Sig.= 0,000, что составляет менее 0,05,
следовательно, существует статистически значимые различия в
уровне профессиональной удовлетворенности респондентов, работающих на руководителей с различным стилем руководства.
8) если наличие статистически значимых различий между группами с целью оценки эффективности градации анализируется процентное распределение данных соответствующего показателя для отдельных групп (указаны в таблице Crosstabulation).
Таблица 12
Результаты применения критерия Хи-квадрат анализа в SPSS.
Case Processing Summary
Cases
Valid Missing Total
N Percent N Percent N Percent
Стиль руководства
Уровень професси-
онального удовле-
творения*
60 98,4% 1 1,6% 61 100,0%
89
Таблица 13
Стиль руководства* уровень профессионального
удовлетворения crosstatulation
уровень профессионально-
го удовлетворения
Total
Низкий Сред-
ний
Высо-
кий
Стиль
руковод-
ства
Автори-
тарный
Count
% within
стиль руко-
водства
14
60,9% 9 39,1% 0 ,0%
23
100,0%
Демократический
Count
% within
стиль руко-
водства
0
,0%
15
57,7%
11
42,3%
26
100,0%
Либераль-
ный
Count
% within
стиль руко-
водства
2
18,2% 6 54,5% 3 27,3%
11
100,0%
Total
Count
% within
стиль руко-
водства
16
26,7%
30
50,0%
14
23,3%
60
100,0%
Таблица 14
Chi-Square Tests
Value df
Asymp.Sig.
(2-sided)
Pearson Chi-Square
Likelihood Ratio
Unear-by-Linear
N of Valid Cases
27,668*
36,530
13,296
60
4
4
1
,000
,000
,000
90
В примере № 6 установлено, что при авторитарном стиле руководства преобладают работники с низким уровнем профессиональной
удовлетворенности – 60,9%, поскольку нет лиц с высоким уровнем
удовлетворенности. При демократическом стиле руководства преобладают работники со средним уровнем профессиональной удовлетворенности (57,7%) и высоким уровнем (42,3%). При либеральном стиле
руководства 50% испытуемых составили средний уровень профессиональной удовлетворенности, а с низким и высоким уровнями количество испытуемых почти одинаковое (26, 7 – низкий; 23, 4 – высокий
уровень).
Вывод: на основании анализа результатов статистической процедуры X2-критерий доказана гипотеза, а именно, уровень профессиональной удовлетворенности повышается от стиля руководства непосредственного руководителя, так слабо удовлетворенными являются
лица, работающие под руководством авторитарного начальника, за
ними идут те, кто работает на либеральных руководителей, высокий
уровень профессиональной удовлетворенности присущ лицам, работающим с демократическими руководителями.
При описании результатов X2-анализа данные могут быть представлены в таблице и/или могут быть изложены в тексте. При представлении данных в тексте, кроме значения уровня значимости (Sig),
демонстрирующего опровержение или подтверждение сформулированной гипотезы, необходимо внести и данные для эмпирических
значений X2-критерия Пирсона (Pearson Chi-Square) и соответствующую выборке степени свободы (df), помещенные в таблице ChiSquare Tests.
Например, результаты статистической процедуры Хи-анализа
показывают, что существуют статистически значимые различия в
уровне профессиональной удовлетворенности испытуемых, работающих с начальством разного стиля руководства (Х
141
=27,668,
р=0,000).
В исследовательской работе итоговые данные в таблицы могут
быть выполнены следующим образом:
Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]