15.3.2. Таблица сопряженности признаков

Таблица сопряженности признаков — форма представленияданных об объектах социологического исследования на основе группировки двух или более признаков по принципу их сочетаемости.

Таблица сопряженности признаков формируется после определения взаимной частоты встречаемости градаций признаков (вариантов ответа на вопрос анкеты).

Таблица сопряженности признаков наглядно представима лишь в виде набора двумерных срезов и служит для определения значений мер связи признаками, а также процентного представления распределения градаций признака в выборке.

Важная особенность таблицы сопряженности признаков — возможность поградационного анализа влияния какого-либо признака на другие, а также визуального экспресс-анализа взаимовлияния двух признаков.

Таблицы сопряженности признаков, образованные двумя признаками, называется двумерными. Наиболее часто встречаются двухмерные таблицы, образованные альтернативными признаками, измеренными в дихотомической шкале (2x2 таблица). Для таких форм разработано большинство мер связи, они более удобны для анализа и дают корректные и значимые результаты.

Анализ любых многомерных таблиц сопряженности признаков в основном сводится к анализу составляющих ее маргинальных двумерных таблиц.

Таблицы сопряженности признаков заполняются данными о частотах со-вместной встречаемости признаков в абсолютном или процентном выражениях.

Признаки, образующие таблицу, должны быть измерены только в качественной (номинальной) или порядковой шкале.

Процентное выражение может быть представлено в трех видах:

• общем, когда проценты подсчитываются по отношению к сумме частостей по всей таблице;

• построчном, когда проценты подсчитываются по отношению к суммам частостей по каждой строке таблице;

• постолбцовом, когда проценты просчитываются по отношению к суммам частостей по каждому столбцу.

238

Существует два основных класса статистических выводов, которые делаются при анализе таблиц сопряженности:

• проверка гипотезы о независимости признаков;

• проверка гипотезы о связи между признаками.

В отношении двумерных таблиц рекомендуется применять:

• коэффициенты Юла и Ф.

В отношении многомерных таблиц рекомендуется применять:

• показатель взаимосвязи у} (хи-квадрат, коэффициент средней квадратической сопряженности С (Пирсона) и Т (Чупрова)).

Для таблиц сопряженности признаков, категории которых упорядочены, рекомендуется применять коэффициенты:

• Г (Гудмана), Т (Кендалла), S (Спирмена).

15.3.3. Логлинейный анализ

Логлинейный анализ представляет собой исследование таблиц сопряженности большого числа признаков, в основе которого лежит предположение о линейной зависимости логарифма частоты (частости, количества, процента) содержащейся в любой ячейке многомерной таблицы, от конкретных значений переменных, образующий данную таблицу.

Логлинейный анализ применяется для поиска иоценки силы и достоверности взаимосвязей в таблице:

• для сжатого и аналитического описания структуры таблицы;

• для детального анализа выявленных конкретных взаимосвязей.

• Наиболее часто логлинейный анализ применяется для анализа

альтернативных переменных (дихотомических), т.к. он позволяет не только установить наличие взаимосвязи, но и исследовать ее направление и построить специальное уравнение, связывающее зависимый признак с независимым, подобно обычному регрессионному.

Критерием достоверности модели служат показатели хи-квадрат, оценивающие степень сходства реальной выборочной таблицы и таблицы, восстановленной по логлинейной модели для полученных параметров.

Все необходимые расчеты проводятся только на ЭВМ в связи со сложностью вычислений.

К недостаткам логлинейного анализа следует также отнести громоздкость вычислений, а, следовательно, и большой объем

239

оперативной памяти ЭВМ, особенно, если исследуется таблица с большим количеством признаков или их градаций.