Социальная статистика (856391), страница 5
Текст из файла (страница 5)
Обычно используется как промежуточный этап при разработке полностьюупорядоченных шкал.Операции с числами для данной шкалы.1. Все операции, перечисленные для неупорядоченной номинальной шкалы.2. С каждым из полностью упорядоченных отрезков ряда можно обращаться как с полностьюупорядоченной шкалой наименований. Полученные по отрезкам данные сравнивают в однозначныхпоказателях по модальным группам или коэффициентов корреляции рангов.12Порядковая шкала. Полностью упорядоченная шкала наименований устанавливает отношенияравенства между явлениями в каждом классе и отношения последовательности в понятиях больше,меньше между всеми без исключения классами.
Если в шкале наименований было безразлично, в какомпорядке мы расположим классификационные ячейки, то в порядковой шкале они образуютпоследовательность от ячейки "самое малое значение" к ячейке "самое большое значение" (илинаоборот). В порядковой шкале мы не знаем истинного расстояния между классами, а знаем лишь, чтоони образуют последовательность.Упорядоченные номинальные шкалы общеупотребимы при опросах общественного мнения. Сих помощью измеряют интенсивность оценок каких-то свойств, суждений, событий, степени согласияили несогласия с предложенными утверждениями.
Весьма часто употребляемая разновидность шкалэтого типа - ранговые. Они предполагают полное упорядочение каких-то объектов.Операции с числами.Так как, интервалы в шкале не равны, числа обозначают лишь порядок следования признаков. Иоперации с числами - это операции с рангами, но не с количественным выражением свойств в каждомпункте.1. Числа поддаются монотонным преобразованиям: их можно заменить другими с сохранениемпрежнего порядка.
Так вместо ранжирования от 1 до 5 можно упорядочить тот же ряд в числах от 2до10. Отношения между рангами останутся неизменными.2. Суммарные оценки по ряду упорядоченных номинальных шкал - хороший способ измерятьодно и то же свойство по набору различных индикаторов.3. Для работы с материалом, собранным по упорядоченной шкале, можно использовать, оценкусредней тенденции и оценку разброса данных.4. Наиболее сильный показатель для таких шкал - корреляция рангов по Спирмену или поКендаллу. Ранговые корреляции указывают на наличие или отсутствие функциональных связей в двухрядах признаков, измеренных упорядоченными шкалами.5.
Применяются непараметрические критерии.Метрические шкалыМетрическая шкала равных интервалов. Класс метрических шкал, в отличие от номинальных,устанавливает отношение между пунктами, не просто в понятиях больше - меньше, но позволяетфиксировать величину интервала.Шкала интервалов представляет собой полностью упорядоченный ряд с измереннымиинтервалами между пунктами, причем отсчет начинается с произвольно выбранной величины. Принциппостроения большинства интервальных шкал построен на известном правиле "трех сигм": примерно97,7-97,8% всех значений признака при нормальном его распределении укладываются в диапазонеМ±3σ.
Можно построить шкалу в единицах долей стандартного отклонения, которая будет охватыватьвесь возможный диапазон изменения признака, если крайний слева и крайний справа интервалыоставить открытыми.Операции с числами в интервальной метрической шкале.1. Точка отсчета на шкале выбирается произвольно.2. Применяются все методы описательной статистики (оценка средних величин, оценка разбросаданных).3. Применяются все параметрические и непараметрические критерии.
Можно использоватькоэффициент парной корреляции Пирсона и коэффициенты множественной корреляции, что можетпредсказать изменения в одной переменной в зависимости от изменений в другой или в целом рядепеременных.Шкала пропорциональных оценок. Идеальная или абсолютная метрическая шкала, отсчетначинается с экспериментально установленного нулевого пункта. Применимы все операции с числами.Идеальные метрические шкалы применяются для измерения некоторых физиологических ипсихических свойств человека. В социологии такие шкалы используются для измерения протяженностейво времени и пространстве, для отсчета натуральных единиц.132.2 Четыре важнейших ограничения квантификации первичных социальныххарактеристик.Мы рассмотрели различные приемы перевода качественных социальных признаков вколичественные выражения. Применение количественных методов и использование статистическихотображений социальных явлений и процессов как бы возводит социологию в ранг подлинной науки.Между тем квантификация сложных и далеко не однозначных социальных реалий накладывает немалоограничений на математические операции с их измерениями.
Математик работает с простыми числами,социолог обязан помнить, что в действительности скрывается за величинами, которыми он оперирует.1. Первое ограничение: соразмерность количественных показателей, фиксированных разнымишкалами в рамках одного исследования. Более сильная шкала отличается от слабой тем, что допускаетболее широкий диапазон математических операций с числами. Все, что допустимо для слабой шкалыдопустимо и для более сильной, но не наоборот.
Поэтому, смешение в анализе мерительных эталоновразного типа приводит к тому, что не используются возможности сильных шкал.2. Второе ограничение связано с формой распределения величины фиксированных описаннымивыше шкалами, которое предполагается нормальным. Для нормального распределения оценки мерыцентральной тендеции совпадают:Мо= Ме= М, в скошенном хвосты распределения не влияют на среднюю (М).Таким образом необходимо внимательно изучать форму распределения с точки зрения егоуклонения от нормального.3.
Третье ограничение: в социальных процессах нередки явления, измерение которых следуетпроизводить шкалами открытого типа, где полюс наибольших значений не фиксирован и можетпринимать любую величину. Например, оценки размеров заработной платы в принципе должны даватьнормальные и вполне допустимые скошенные, но всегда нормальные распределения, так как естьсоциально и экономически обоснованные минимум и максимум зарплаты.
Это - закрытая метрическаяшкала оценок. То же самое можно сказать и о числе детей в семьях. Но при оценке многихсубъективных состояний и показателей человеческой активности, предельно максимальные значениятрудно предположить достоверно. Эти данные подчиняются другим законам распределения ( неГауссовым). Однако их применение в социологии затруднительно, так как невозможно использоватьзакрытые шкалы, поскольку нет естественных эталонов измерения.4. Четвертое ограничение связано с особой природой социальных процессов, в которыхстатистические и детерминистские закономерности находятся в динамическом единстве.В определенных аспектах и на определенном отрезке времени социальные процессыпредсказуемы.
Но в условиях кризиса, условиях социальных преобразований, в нестабильных системахмалые внешние или внутренние воздействия способны вызвать неожиданное и неадекватноевоздействию изменение.Поэтому предлагается, используя для измерения первичных характеристик шкальныепроцедуры, прибегать к построению стохастических динамических моделей на основе ″сценариев″возможного развития определенных социальных процессов.2.3.
Методы описательной статистики2.3.1. Представление количественных данныхДля анализа и интерпретации количественных данных необходимо их обобщить. Первый этаппредставления - это упорядочивание данных по величине от максимальной до минимальной. Такоепредставление называют несгруппированным рядом. В небольшом классе этого часто вполнедостаточно.Упорядочим ряд данных по убыванию :15, 14, 14, 14, 14, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 12, 12, 9 – это несгруппированный ряд данных.Можно проранжировать эти данные, присваивая 1 ранг наибольшему значению. Таким бразомчисло 15 будет иметь 1 ранг; затем следует число 14, которое повторяется 4 раза, этому числупринадлежит 4 ранга – 2, 3, 4 и 5. Общий ранг вычисляем следующим образом: (2+3+4+5)/4=3,5, т.е.складываем все ранги и делим на число повторений.
Таким же образом посчитаем ранг числа 13, онбудет равен: (6+7+8+9+10+11+12+13)/8=9,5, ранг числа 12 равен 14,5 и числа 9 равен 15. Запишем это втаблице 2.1.14Таблица 2.1. Ранжирование несгруппированного упорядоченного ряда№ п/пПоказательранг91511143,53143,54143,55143,52139,56139,510139,511139,512139,513139,515139,516139,571214,581214,514916Этот список можно сократить, классифицируя оценки по распределению частот, иногданазываемому просто распределением. В таблице 3.2. различные показатели размещаются по величине вданном случае от 15 до 9, а справа от каждой оценки указывается число ее повторений. Каждое числосправа называется частотой и обозначается f, сумма частот обозначается п.Таблица 2.2. Распределение частотСгруппированныfе показателичастоты15114413812291Для большого числа оценок, скажем 100 или более, может иметь смысл обобщение данных.
Какправило, существует настолько широкий диапазон оценок, что целесообразнее сгруппировать их повеличинам, например, в группы, объединяющие все оценки от 9 до 12 включительно, от 13 до 14 и т, д.Каждая такая группа называется разрядом оценок. В случае полного размещения по группам обычноговорят о распределении сгруппированных частот. Хотя и не существует четкого правила выбораколичества разрядов, предпочтительнее образовывать не менее 12 и не более 15 разрядов. Иметь менее12 разрядов рискованно из-за возможного искажения результатов, в то время как наличие более 15разрядов затрудняет работу с таблицей.2.3.2.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
