Гипотетические отношения между получением образования в колледже и политическим мировоззрением для женщин

При условии правильной обработки, такой подход к многомерному анализу может очень хорошо помочь в оценке гипотез. Однако у него есть существенные ограничения. Во-первых, он очень громоздкий, и получаемые результаты трудно интерпретировать, если используемые переменные имеют много возможных уровней. Именно поэтому непрактично применять это метод для анализа интервальных переменных; его также трудно использовать для многих номинальных и одноуровневых переменных. Например, чтобы сравнить независимую и зависимую переменную, каждая из которых содержит 5 уровней, и при этом проконтролировать их с помощью третьей переменной с 10 уровнями, потребуется анализ 10 таблиц по [c.441] 25 ячеек в каждой. И хотя в нашем распоряжении может иметься исключительно большая и разнообразная выборка, множество ячеек в таблицах останется незаполненным, что может сделать невозможным вычисление некоторых мер связи и значимости. Мы могли бы попытаться избежать этого путем объединения определенных категорий переменных, чтобы уменьшить число уровней и сократить число необходимых таблиц и ячеек (как в том случае, когда мы сократили меру “годы учения” до дихотомии “менее 12 лет” и “12 лет и более”). Тем не менее, это означает, что имеющаяся в первоначальных данных часть информации, которая может оказаться важной, будет потеряна, что может привести к искажению результатов. Более того, с такой же проблемой мы можем столкнуться даже и после того, как мы объединили категории, – в том случае, если мы попытаемся сразу добавить для контроля несколько переменных, чтобы проверить комбинированный эффект различных переменных. Во-вторых, даже если мы можем выполнить такой анализ, его результаты трудно будет ввести в оборот, так как модель выглядит достаточно сложно, и кроме того, не существует обобщающей статистики, позволившей бы суммировать полученные в итоге данные.

К счастью, существует ряд статистических приемов, которые предназначены специально для многомерного анализа и которые можно использовать для решения широкого круга задач; их результаты сравнительно легко интерпретируются. Они особенно ценны, так как обладают возможностями проверки гипотез (позволяют анализировать взаимосвязи двух переменных с учетом воздействия других переменных на каждую константу), но главное их достоинство заключено в тех способах, которыми они помогают нам уяснить сложную и хрупкую сеть взаимосвязей, в которую вплетены социальные явления. В этой главе мы познакомим вас с тремя наиболее часто используемыми способами многомерного анализа, с тем чтобы вы знали, когда и как применять их в своих исследованиях, и, читая научные труды, могли судить о том, как их применяют другие. Мы выбрали эти методы из всего множества возможных потому, что (1) они широко применяются, (2) они иллюстрируют некоторые основные принципы многомерного анализа и (3) все они основаны на [c.442] одних и тех же базовых математических приемах и могут быть поэтому объяснены легче, чем те, которые требуют привлечения разных математических приемов. [c.443]