Методы изучения связи социальных явлений.

⇐ ПредыдущаяСтр 5 из 6Следующая ⇒

Важной задачей статистики является разработка методики оценки связи социальных явлений. Решение этой задачи осложняется тем, что многие социальные явления не измеряются количественно, а носят качественный характер.

Для характеристики связей таких явлений используется метод информативных коэффициентов. Информационной базой для такого анализа служат данные различных социальных опросов, проводимые с помощью анкетирования.

Для оценки связей используется целый ряд показателей.

Коэффициенты оценки связи качественных признаков, представленных двумя градациями.

Для определения связи двух качественных признаков, каждый из которых состоит из двух групп, применяются коэффициенты ассоциации и контингенции.

Данные для анализа расписываются в виде таблиц сопряженности, т.е. для вычисления строится таблица, которая показывает связь между двумя явлениями, каждое из которых должно быть альтернативным, т.е. состоящим из двух качественно отличных друг от друга значений признака.

Например, хороший и плохой.

a	b	a+b
c	d	c+d
a+c	b+d	a+b+c+d

(2 признака принимают только 2 значения)

Коэффициент ассоциации:

Коэффициент контингенции:

Если К_А≥ 0.5 и К_К ≥ 0.3, то связь считается подтвержденной.

Пример: В одном из отделений Сбербанка исследовалась связь между наличием вклада и семейным положением вкладчика. Результаты обследования характеризуются следующими данными:

Семейное положение	Имеют сбережения	Не имеют сбережения	Число вкладчиков
Одинокие
Семейные
Итого

Вычислим

Таким образом, можно сделать вывод, что наличие или отсутствие сбережений не зависит от семейного положения.

Коэффициенты оценки связи качественных признаков, представленных несколькими градациями.

Когда каждый из качественных признаков состоит более чем из двух групп, то для определения тесноты связи используются коэффициенты взаимной сопряженности Пирсона и Чупрова.

В общем виде таблица имеет вид:

X \ Y	I	II	III	Всего
I			n_xy	n_x
II
III
Итого			n_y

Коэффициент Пирсона:

Коэффициент Чупрова:

где к₁ –число значений первого признака; к₂ –число значений второго признака.

Пример: С помощью коэффициентов взаимной сопряженности проанализировать зависимость распределения сотрудников строительной фирмы по категориям от уровня их образования.

Образование	Руководители	Служащие	Рабочие	Итого
Высшее
Неполное высшее
Средн. спец.
Средн. общее
Итого

Вычислим

Считается, что если К_П ≈ 0.5, то связь умеренная.

Бисериальный коэффициент корреляции

Дает возможность оценить связь между качественным альтернативным и количественным варьирующим признаком.

Бисериальный коэффициент:

где -средние в группах;

- среднее квадратическое отклонение фактических значений признака от среднего

значения;

p – доля первой группы;

q – доля второй группы;

z – распределение Фишера в зависимости от p (табличные значения)/

Пример: Зависимость возраста и социального положения эмигрантов.

Основные категории эмигрантов	Возраст
До 30	30-40	40-50	Более 50	Всего
Руководители
Рабочие
Итого

Связь близка к умеренной, т.к. r =0.4.

Экономические индексы.

ОПР: Индекс - это показатель сравнения двух состояний одного и того же явления.

Можно выделить 3 отличия индексов от других показателей:

1) Индексы позволяют измерить изменения сложных явлений.

Как правило, это сравнение двух агрегированных величин.

2) Индексы позволяют проанализировать данное изменение, т.е. выявить роль отдельных факторов.

Например, за счет чего изменилась выручка от продажи продукции (за счет цены или количества)

3) Индексы являются показателями сравнений не только с прошлым периодом (сравнение во времени), но и с другой территорией (сравнение в пространстве), а также с нормативами.

Каждый индекс включает 2 вида данных:

а) Оцениваемые (которые принято называть отчетными), обозначение q₁

б) Данные, используемые в качестве базы сравнения, обозначение q₀

⇐ Предыдущая 1 2 3 456 Следующая ⇒