Глава 1. Информация, обрабатываемая статистическим пакетом

Процедура Таблицы сопряженности формирует двумерные и многомерные таблицы, а также вычисляет целый ряд критериев и мер силы связи для двумерных таблиц. Таким образом, таблицы сопряжённости применяются, когда нас интересует двумерный анализ, а также когда необходимо выяснить, существует ли взаимосвязь между двумя переменными.

Выберите в меню:

Анализ

Описательные статистики

Таблицы сопряженности…

Выберите одну или несколько переменных для строк и одну или несколько переменных для столбцов.

Дополнительно Вы можете:

- выбрать одну или несколько переменных для слоев;

- щелкнуть мышью по кнопке Статистики и выбрать нужные критерии и меры силы связи для двумерных таблиц и подтаблиц;

- щелкнуть мышью по кнопке Ячейки, чтобы задать вывод наблюденных и ожидаемых значений, процентов, а также остатков;

- щелкнуть мышью по кнопке Формат для задания порядка, в котором следует располагать категории.

 

Пример вывода:

Таблица сопряженности Категория занятости * Принадлежность к национальному меньшинству

Частота

	Принадлежность к национальному меньшинству	Итого
	Нет	Да
Категория занятости	Сотрудник секретариата
	Сотрудник среднего звена
	Менеджер
Итого

 

Таблица сопряженности Пол сотрудника * Категория занятости

Частота

	Категория занятости	Итого
	Сотрудник секретариата	Сотрудник среднего звена	Менеджер
Пол сотрудника	Женский
	Мужской
Итого

 

Предисловие

Издание данного учебного пособия финансируется грантом в рамках проекта. В книгу включены материалы по проекту финансируемых грантом Российского фонда фундаментальных исследовании 00-06-80221.

Методы и программные средства анализа данных универсальны и могут быть использованы в различных областях науки - в социологии, экономике, медицине, биологии, криминалистике и др. Однако применение анализа данных в каждой области имеет свои особенности, связанные со структурой данных, содержанием задач и интерпретацией результатов. В данном методическом пособии мы ставили своей целью изложить анализ данных для социологов.

В основе изложения - пакет обработки и анализа социологических данных SPSS - Statistical Package for Social Science. Пакет содержит все основные разделы анализа данных, и во многих зарубежных и отечественных университетах является базовым для преподавания анализа данных студентам гуманитарного направления. У нас нет возможности изложить всю информацию о пакете, поэтому мы затрагиваем лишь ключевые моменты практического анализа данных с его использованием.

Учебные материалы, предоставляемые официальным дилером SPSS в России (http://www.spss.ru) включают три учебника - Руководство пользователя SPSS, Книга 1 [1] Руководство пользователя SPSS [2] и Руководство по применению SPSS [3] по многим разделам содержат достаточно полную методику применения пакета, поэтому мы во многих случаях за дополнительной информацией отправляем к этим руководствам. Однако они ориентированы преимущественно на работу с пакетом в режиме диалога. В нашем учебном пособии баланс от диалогового режима смещен на использование языка программирования заданий для SPSS, поскольку серьезная работа с данными требует определенных навыков и в этой области. При подготовке материалов в этом направлении использовался путеводитель по синтаксису SPSS [4]. Кроме того, нами использовалась интенсивно документация SPSS по регрессионному анализу [5], точным статистическим тестам [6], документацию по кластерному анализу и многомерному шкалированию [7], другие материалы по SPSS.

Следует заметить, что практически ежегодно выпускается новая версия SPSS, постоянно изменяется дизайн, появляются новые программы и возможности работы с пакетом. В настоящий момент мы ориентируемся на 9 версию, но считаем главным донести до читателя основные принципы работы с SPSS, основные команды управления его работой, которые остаются практически неизменными уже в течение 20 лет. Конечно, пытаемся, также, не упустить и новые его возможности.

Большинство статистических пакетов снабжено такими же основными методами, имеют аналогичную структуру данных, поэтому освоение SPSS даст должный навык, полезный для компьютерного анализа данных вообще.

Кроме того, в работе использованы общеизвестные учебники по статистическому анализу данных, но, к сожалению не всегда доступные российскому читателю учебные пособия, как курс эконометрического анализа Грина [8], настольная книга по статистической методологии - фундаментальный труд американских авторов [9], объемный учебник по прикладному статистическому анализу С.А.Айвазяна и В.С.Мхиторяна [10], учебник Ю.Н.Толстовой [11], имеющий методологическое значение.

В книгу включен также включен материал, связанный с анализом взаимосвязи между неальтернативными вопросами [12]. Здесь мы попытались простым языком раскрыть сложную тему анализа множественных сравнений в анализе значимости связи по таблицам для неальтернативных вопросов.

 

Глава 1. Информация, обрабатываемая статистическим пакетом