Методы изучения связи социальных явлений

Важной задачей статистики является разработка методики стати­стической оценки социальных явлений, которая осложняется тем, что многие социальные явления не имеют количественной оценки.

Как правило, анализ социальных явлений, их связей и зависимос­тей должен начинаться с построения графиков связей. В настоящее время используются графики, характеризующие связь социальных явлений (рис. 6.5.).

С помощью графика (рис. 6.5,а) «цепь» изображаются связи между социальными признаками, которые одинаково существенны и значимы.

График (рис. 6.7,б) «звезда» изображает зависимость социальных явлений, которые тяготеют к одному наиболее значимому. Исключе­ние данного признака нарушает взаимосвязи между оставшимися при­знаками.

На графике (рис. 6.5,в) «сетка» выделяется несколько значимых признаков, которые тесно зависимы друг от друга.

Для количественной характеристики многомерных (многофакторных) связей социальных явлений используется метод корреляционныплеяд, основанный на расчете коэффициентов связи, которые носят об­щее название информативных коэффициентов.

Метод корреляционных плеяд позволяет сгруппировать взаимосвязанные признаки в так называемые плеяды. Плеяды выделяются на основе матрицы инфор­мационных коэффициентов корреляции, коэффициентов сопряженно­сти и т.д. Алгоритм построения корреляционных плеяд базируется на выделении максимальных значений информационных коэффициентов в исходной матрице значений. На базе отдельно выделенных плеяд строится «дерево плеяд», особенность которого в том, что внутри плеядные связи между факторными признаками тесные, а межплеядные - слабые.

Рис. 6.5.

Информационной основой для такого анализа служат данные раз­личных социологических обследований на базе анкетирования.

Вычисление информационных коэффициентов служит основой для дальнейшего углубленного анализа связей между социальными явле­ниями. В настоящее время такой углубленный статистический анализ проводится при разработке корреляционных плеяд с дальнейшим пе­реходом к факторному анализу или методу главных компонент.

Количественная оценка связей социальных явлений осуществля­ется на базе расчета и анализа целого ряда коэффициентов.

При наличии соотношения между вариацией качественных при­знаков говорят об их ассоциации, взаимосвязанности. Для оценки связи в этом случае используют ряд показателей.

Коэффициенты оценки связи качественных признаков, пред­ставленных двумя градациями. Для определения тесноты связи двух качественных признаков, каждый из которых состоит только из двух групп, применяются коэффициенты ассоциации и контингенции. При исследовании связи числовой материал располагают в виде таблиц сопряженности, например табл. 6.2. 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, плохой).

Таблица 6.2

Таблица для вычисления коэффициентов ассоциации и контингенции

Коэффициенты определяются по формулам:

коэффициент ассоциации K_a

(6.1)

коэффициент контингенции K_k

(6.2)

Коэффициент контингенции всегда меньше коэффициента ассо­циации. Связь считается подтвержденной, если

13.Ряды динамики

Понятие рядов динамики (временных рядов)

Одной из важнейших задач статистики является изучение изменений анализируемых показателей во времени, то есть их динамика. Эта задача решается при помощи анализа рядов динамики (временных рядов).

Ряд динамики (или временной ряд) – это числовые значения определенного статистического показателя в последовательные моменты или периоды времени (т.е. расположенные в хронологическом порядке).

Числовые значения того или иного статистического показателя, составляющего ряд динамики, называют уровнями ряда и обычно обозначают буквой y. Первый член ряда y₁ называют начальным или базисным уровнем, а последний y_n – конечным. Моменты или периоды времени, к которым относятся уровни, обозначают через t.

Ряды динамики, как правило, представляют в виде таблицы или графика, причем по оси абсцисс строится шкала времени t, а по оси ординат – шкала уровней ряда y.