
- •Предисловие
- •Глава 1. Информация, обрабатываемая статистическим пакетом
- •1.1. Анкетные данные
- •Пример 1.1.
- •1.2. Типы переменных
- •Типы кодирования переменных.
- •Тип шкалы измерения переменных.
- •Неколичественные шкалы
- •Количественные шкалы:
- •Неальтернативные признаки
- •1.3. Имена переменных и метки, коды неопределенных значений
- •Глава 2. Статистический пакет для социологических исследований. Общее описпние и поодготовка данных
- •2.1. Структура пакета
- •2.2. Схема организации данных, окна spss
- •2.3. Управление работой пакета
- •Основные команды меню spss:
- •Статусная строка
- •Ввод данных с экрана
- •2.4. Режим диалога и командный режим
- •Командный режим работы с пакетом Основные правила написания команд на языке пакета
- •Порядок выполнения команд
- •Команды Вызова Get и сохранения данных save.
- •Основные Команды описания данных
- •Основные команды преобразования данных
- •Команды compute и if
- •Основные функции и операторы команд compute и if:
- •Работа с неопределенными значениями
- •Функции для неопределенных значений
- •Работа с пользовательскими неопределенными значениями
- •Работа с функциями Missing и Sysmis.
- •Команда recode
- •Команда count
- •Условное выполнение команд.
- •Команда rank
- •Variable labels rangv14 "ранг по доходам"/
- •V14_5 "квинтильные группы по доходам"/
- •Отбор подмножеств наблюдений
- •Команда split file
- •Взвешивание выборки weight
- •Пример 2.1
- •Variable labels oppos 'Степень противостояния ссср и Японии'
- •Value labels oppos 1 'Взаимное' 2 'Одна из сторон' 3 'Нет противостояния'.
- •2.5. Операции с файлами Агрегирование данных (команда aggregate)
- •Функции агрегирования
- •Объединение файлов (merge files)
- •Глава 4. Сравнение средних, корреляции
- •4.3. Compare Means - простые параметрические методы сравнения средних.
- •Одновыборочный тест (One sample t-test).
- •Variable labels lnv14m "логарифм промедианного дохода".
- •Двухвыборочный t-тест (independent sample t-test)
- •Двухвыборочный t-тест для связанных выборок (Paired sample t-test)
- •Команда means - сравнение характеристик числовой переменной по группам.
- •Одномерный дисперсионный анализ (oneway)
- •Множественные сравнения
- •Var lab w10 "образование".
- •Value lab w10 1 "Высшее" 2 "н/высш" 3 "ср. Спец" 4 "среднее" 5 "ниже среднего".
- •4.4. Корреляции (correlations)
- •Парные корреляции
- •Частные корреляции.
- •Глава 5. Непараметрические тесты. Команда Nonparametric tests.
- •5.1. Одновыборочные тесты
- •5.1.1. Тест Хи-квадрат
- •5.1.2. Тест, основанный на биномиальном распределении
- •5.1.3. Тест Колмогорова-Смирнова
- •5.2. Тесты сравнения нескольких выборок
- •5.2.1. Двухвыборочный тест Колмогорова-Смирнова
- •Var lab w4 "отношение к передаче островов".
- •Val lab 1 "Отдать" 2 "нет".
- •5.2.2. Тест медиан
- •5.3. Тесты для ранговых переменных
- •5.3.1. Двухвыборочный тест Манна-Уитни (Mann-Witney)-
- •5.3.2. Одномерный дисперсионный анализ Краскэла-Уоллиса (Kruskal-Wallis)
- •5.4. Тесты для связанных выборок (related samples)
- •5.4.1. Двухвыборочный критерий знаков (Sign)
- •5.4.2. Двухвыборочный знаково-ранговый критерий Вилкоксона (Wilcoxon)
- •5.4.3. Критерий Фридмана (Friedman)
- •Глава 1. Информация, обрабатываемая статистическим пакетом 120
- •Глава 2. Статистический пакет для социологических исследований. Общее описпние и поодготовка данных 124
- •Глава 4. Сравнение средних, корреляции 144
- •Глава 5. Непараметрические тесты. Команда Nonparametric tests. 154
- •6. Регрессионный анализ
- •6.1. Классическая линейная модель регрессионного анализа
- •Существует ли линейная регрессионная зависимость?
- •Коэффициенты детерминации и множественной корреляции
- •Оценка влияния независимой переменной
- •Стандартизация переменных. Бета коэффициенты
- •Надежность и значимость коэффициента регрессии
- •Значимость включения переменной в регрессию
- •Пошаговая процедура построения модели
- •Переменные, порождаемые регрессионным уравнением
- •Взвешенная регрессия
- •Команда построения линейной модели регрессии
- •Пример построения модели
- •Можно ли в регрессии использовать неколичественные переменные?
- •Взаимодействие переменных
- •6.2. Логистическая регрессия
- •Отношение шансов и логит
- •Решение уравнения с использованием логита.
- •Неколичественные данные
- •Взаимодействие переменных
- •Пример логистической регрессии и статистики
- •Качество подгонки логистической регрессии
- •Вероятность правильного предсказания
- •Коэффициенты регрессии
- •О статистике Вальда
- •Сохранение переменных
- •7. Исследование структуры данных
- •7.1. Факторный анализ
- •Метод главных компанент
- •Интерпретация факторов.
- •Оценка факторов
- •Статистические гипотезы в факторном анализе
- •Задание факторного анализа
- •7.2. Кластерный анализ
- •Иерархический кластерный анализ
- •Быстрый кластерный анализ
- •7.3. Многомерное шкалирование
- •Многомерное шкалирование
- •Качество подгонки модели
- •Вызов процедуры многомерного шкалирования
- •Исходная матрица расстояний
- •Пример построения шкал
- •Литература
- •Приложение 1. Анкета опроса общественного мнения
- •Приложение 2. Переменные файла обследования общественного мнения
Глава 1. Информация, обрабатываемая статистическим пакетом
1.1. Анкетные данные
В большинстве социологических исследований анализируется анкетная информация. Условно эти данные можно представить в виде матрицы, строкам которой соответствуют объекты (анкеты), а столбцам - признаки (отдельные вопросы и подвопросы анкеты). Синонимом слова "признак" является слово "переменная", в дальнейшем мы будем употреблять эти термины равноправно.
В современных статистических пакетах такую информацию принято представлять в виде таблицы. Обычно обрабатывается один файл данных, визуально это напоминает таблицу Excel (один лист).
При кодировании информации удобно пользоваться определенными правилами заполнения матрицы в соответствии со структурой обрабатываемой анкеты.
Пример 1.1.
Анкета обследования жалоб и проблем населения (шутка)
1. Пол
мужской
Женский
2. Возраст …………
3. Проблемы (укажите 3 основные проблемы):
1. Учеба
2. Свободное время
3. Любовь
4. Музыка
4. Жалобы:
1. Служба
2. Здоровье
3. Зарплата
4. Жена
5. Собака соседа
Матрица данных, собранных на основании такой анкеты, изображена на рис.1.1. Пол здесь закодирован в соответствии с содержимым анкеты кодами 1 - мужчины, 2 - женщины; возраст непосредственно введен в данные; проблемы закодированы в трех переменных - указаны коды обведенных при опросе подсказок; для каждой жалобы отведена своя переменная.
N Анкеты |
1. Пол |
2. Возраст |
3. Проблемы: |
4. Жалобы: | ||||||
1. Служба |
2. Здоровье |
3. Зарплата |
4. Жена |
5. Собака соседа | ||||||
1 |
1 |
20 |
1 |
4 |
. |
1 |
0 |
0 |
0 |
1 |
2 |
1 |
25 |
2 |
3 |
4 |
1 |
0 |
1 |
0 |
1 |
3 |
2 |
34 |
1 |
2 |
4 |
1 |
0 |
0 |
0 |
1 |
4 |
1 |
18 |
1 |
2 |
. |
0 |
0 |
0 |
0 |
1 |
. |
. |
. |
. |
. |
. |
. |
. |
. |
. |
. |
Рис.1.1. Структура матрицы - данных обследования жалоб и проблем населения
На протяжении всего текста мы будем иллюстрировать работу пакета на более серьезном примере анкеты "Курильские острова", текст которой приведен в приложении 1, кроме того, иногда мы будем привлекать для анализа данные Российского мониторинга экономического положения и здоровья населения (RLMS, [13]).
1.2. Типы переменных
Типы переменных можно рассмотреть с технической точки зрения и в аспекте применения математических методов.
Типы кодирования переменных.
В статистическом пакете SPSS предусмотрено 8 типов кодирования переменных. Подробнее о них можно узнать в [Руководство пользователя. Книга 1. - М.: Статистические системы и сервис, 1995]. Мы остановимся лишь на строчных (STRING) и числовых (NUMERIC) переменных.
Строчные переменные используются достаточно редко, например, для введения ответов на открытые вопросы или фамилий респондентов, если имеется такая возможность и в них есть необходимость, например переменная dj56.1.1 8-й волны RLMS содержит ответы на вопрос "В чем состояла эта Ваша работа?"
Но обычно, при внесении в компьютер информации для статистической обработки, ответы на вопросы анкеты кодируются числами. Хотя с формальной точки зрения практически любая обрабатывающая программа может использовать эти цифры независимо от того, кодируется ли профессия, возраст или сведения о цвете глаз. Различные методы анализа данных ориентированы на данные определенного типа. Для получения интерпретируемых результатов перед применением программы исследователь должен определить тип обрабатываемых соответствующим методом переменных.