4. Особенности социально-экономической информации. Измерение различ. Данных.

1) Особенности соц.-экономич. Инф-ции

Проблемы:

- неопределенность самого объекта исследования и его характеристик (например, молодой специалист - это человек до 25 лет или человек с маленьким стажем?)

- неполнота исходной информации, сопровождающая соц.-экономич. исследование (полный перебор причин и факторов невозможен)

- информация может быть измерена в разных шкалах. Особенность заключается в правильном выборе шкалы. Это связано с тем, что большой объем данных является качественным и нуждается в оцифровки.

Оцифровка – способ перевода качественной информации в количественную.

Этот способ должен быть корректен, чтобы работал мат. аппарат.

Понятие связи. Статистич. (вероятностную) связь между соц.-экономич. хар-ками мы будем понимать как причинно-следственную, т.е. о сущ-нии связи мы будем судить по установлен. стр-ре явлений. Проблема заключ-ся в том, что на начал. этапе стр-ра соц.-экон. явления практически неизвестна. Выявление данной структуры и явл-ся целью первич. обработки данных. Связь будет характер-ся 3 принципами: - стохастичностью (она не будет детерминированной); - множественностью; - ложной корреляцией

В регрессионном анализе, чтобы выявить связь, мы делали следующее:

1) формировали зависимую переменную ; 2) формировали независимую переменную ; 3) находили функционал. завис-ть y=f(x¹,…,x^m).Желательно, чтобы ЗР был нормальным, но в реал. жизни иногда нельзя даже проверить эту нормал-ть распред-я. Поэтому о нормал. распределении можно говорить, только абстрагируясь от реал. ситуации; 4) делаем допущение относительно функционал. связи (т.е. мы считаем, что такая завис-ть действительно сущ-ет). Чтобы избежать усложнен. формы данного функц-ла, мы приходим к линейн-ти. После того как мы выбираем линейн. функционал (парная регрессия) y=a+bx, коэф-нт детерминации начинает отражаться коэф-том корреляции: D = r², r = cov(x,y)/_x_y

Таким образом, само понятие связи в регрессионном анализе искажено из-за многих допущений.

Итак, в МСМ мы уходим от допущений:

- у нас нет зависимых и независ. переменных. X, в данном случае, предикторные (т.е. первопричинные)

- мы не будем говорить о функциональных связях (функционал может не существовать вообще)

2) Измерение разнотипных данных

Социолог, проводя измерения, рассматривает не элементы, не людей, а отношения между ними, их приоритеты. Для проведения измерений социологами разработаны шкалы.

Шкала – набор свойств объекта и сопоставленных им чисел.

Шкала позволяет упорядочить изучаемые социологические характеристики.

Теоретических шкал может быть очень много, а в жизни обычно применяют 3 шкалы:

1) интервальная шкала - это полностью упорядоченная шкала с измеренными интервалами между пунктами шкалы (с точкой отсчета и масштабом):

Отсчет начинается с произвольной точки. В социологии это возраст, время и т.д.

Переход от одного вида шкалы к другому здесь осуществляется по функции вида y = a0 + a1x , где a0 сдвигает точку отсчета, a1 меняет масштаб шкалы.

В интервал. шкале интервалы могут быть равными или неравными в завис-ти от специфики вопроса.

Различают следующие виды интервальных шкал: - относительная (фиксирован масштаб, а точка отсчета выбирается); - абсолютная (точка отсчета фиксированна, а масштаб выбирается самостоятельно)

Здесь работает обычный мат. аппарат (сложение, деление, умножение и т.д.).

2) шкала порядков (качеств. признак выстраивается в монотонную последоват-ть):

Или по-другому, ординарная шкала, ранговая шкала. (ординарный – нормальный, чаще всего встречающийся). По срав-ю с номинал. шкалой можно сказать, что это номинал. упорядоч. шкала, устанавливающая отношения последоват-ти по интенсивности какого-то признака. Такую шкалу обычно применяют при изучении установок людей, отношений к каким-то ситуациям, степень согласия/несогласия с чем-либо и т.д. Каждому из ответов приписывается число, иногда дается задание на ранжирование.

Специфика: известны пункты шкалы, т.е. порядок известен, но расстояния между пунктами не известны.

Различают следующие виды порядковых шкал: - ранговая; - бальная

Здесь работает специфический мат. аппарат - ранговый.

3) номинальная шкала (шкала наименований, неупорядоченная шкала). Эта шкала имеет только одно соответствие (равно / не равно). Пример, нумерация групп (нельзя сказать, какая группа больше, какая группа лучше). По этой шкале можно определять следующие статистические характеристики: - частоты в абсолютных характеристиках (числах) или в %; - моду; - характеристики взаимосвязи признаков;