12 Лекция 9-10. Spss

Рассмотрим те методы, которые позволяют строить причинные модели в ситуации, когда переменная-следствие измерена по метрической шкале, а переменные-причины – по неметрическим шкалам (порядковым или номинальным).

Визуализация различий средних значений.

Достаточно распространенная задача, с которой сталкивается социолог еще на этапе описания собранных данных, это задача демонстрации средних значений каких-то количественных показателей в различных социальных, демографических или каких-то иных группах. Например, необходимо сопоставить величину средней заработной платы в группах респондентов, опрошенных в разных типах населенных пунктов, либо сравнить средние возраста людей, проголосовавших за разных кандидатов на выборах и т.п..

Данный тип задач сильно напоминает задачи описательного анализа с помощью одномерных частотных распределений, однако в рассматриваемом случае нам требуется получить средние значения количественного показателя не во всей выборке, а отдельно по нескольким группам. Так же как и в ситуации анализа одномерных распределений, результатом решения означенной задачи являются либо определенные статистические характеристики, либо определенные графические формы представления данных.

Построение такого рода статистических таблиц в рамках пакета программ SPSS выполняется с помощью специальной команды MEANS в рамках блока команд COMPARE MEANS (рисунок 3.1, 3.2).

В главном меню команды MEANS (рисунок 3.2) видно, что необходимо задать два типа переменных. Первый – в меню он называется Dependent List (зависимые переменные) – это те переменные, средние значения которых необходимо вычислять. В примере рисунка 3.2 это переменная qq – размер заработка за последний месяц. Второй тип переменных – Independent List (независимые переменные) – это те переменные, которые определяют разделение всей совокупности опрошенных на определенные группы. В примере рисунка 3.2 эту функцию выполняет переменная adm – тип населенного пункта.

Результаты выполнения команды, изображенной на рисунке 3.2 приведены в таблице 3.1.

Результаты выполнения команды means, приведенной на рисунке 3.2

Каким был размер Вашего заработка, доходов от основной работы, полученных в прошлом месяце (после вычета налогов)?

Тип населенного пункта	Mean	N	Std. Deviation
Москва и С.Петербург	10823,60	118	13627,817
Большие города	6908,04	328	5066,637
Малые города	6375,22	418	6811,442
Села	5033,98	245	5007,508
Total	6708,22	1109	7252,782

Как показывает таблица 3.1, команда MEANS, в том случае если специально не указываются дополнительные параметры, вместе со средними значениями вычисляет еще две статистические характеристики: N – количество респондентов в каждой из выделенных групп и Std.Deviation (Стандартное отклонение) анализируемого показателя в каждой из этих групп.

Графическое представление средних значений количественной переменной в нескольких группах, задаваемых какой-то неколичественной переменной, осуществляется в рамках блока команд GRAPH. Данный блок команд позволяет строить различные типы графиков. Мы рассмотрим меню построения столбиковых диаграмм (рисунок 3.4, 3.5) для той же пары переменных, которые рассмотрены выше при в примере для команды MEANS.

Рисунок 3.6 демонстрирует столбиковую диаграмму, определенную характеристиками, заданными в меню, показанном на рисунке 3.5.