ОГЛАВЛЕНИЕ

ПРЕДИСЛОВИЕ 3

Глава 1. Информация, обрабатываемая статистическим пакетом 5
1.1. Анкетные данные 5
1.2. Типы переменных 6
1.2.1. Типы кодирования переменных 6
1.2.2. Тип шкалы измерения переменной 7
1.2.3. Неколичественные шкалы 7
1.2.4. Количественные шкалы 7
1.2.5. Неальтернативные признаки 8
1.3. Имена и метки переменных 9
1.4. Коды неопределенных значений 10

Глава 2. Общее описание статистического пакета для социологических исследований и подготовка данных 10
2.1. Структура пакета 10
2.2. Схема организации данных, окна SPSS 11
2.3. Управление работой пакета 12
2.3.1. Основные команды меню SPSS верхнего уровня 12
2.3.2. Статусная строка 13
2.3.3. Ввод данных с экрана 14
2.4. Режим диалога и командный режим 14
2.4.1. Командный режим работы с пакетом. Основные правила написания команд на языке пакета 15
2.4.2. Порядок выполнения команд 16
2.4.3. Команды вызова GET и сохранения данных SAVE 16
2.4.4. Основные команды описания данных 17
2.5. Основные команды преобразования данных 19
2.5.1. Команды COMPUTE и IF 19
2.5.2. Команда RECODE 24
2.5.3. Команда COUNT 27
2.5.4. Условное выполнение команд 28
2.5.5. Команда RANK 29
2.5.6. Отбор подмножеств наблюдений 29
2.5.7. Команда SPLIT FILE 31
2.5.8. Взвешивание выборки WEIGHT 32
2.6. Операции с файлами 35
2.6.1. Агрегирование данных (команда AGGREGATE) 35
2.6.2. Объединение файлов (MERGE FILES) 38

Глава 3. Процедуры получения описательных статистик и таблиц сопряженности 40
3.1. Команды получения распределений и описательных статистик 40
3.1.1. FREQUENCIES – получение одномерных распределений переменных 40
3.1.2. DESCRIPTIVES – описательные статистики 47
3.1.3. EXPLORE – исследование распределений и сравнение групп объектов 48
3.2. Анализ связи между неколичественными переменными 49
3.2.1. CROSSTABS – таблицы сопряженности 49
3.3. Сложные табличные отчеты. Таблицы для неальтернативных вопросов 64
3.3.1. Работа с командой General Tables 65
3.3.2. Типичные примеры использования Multiple Response Tables 68
3.4. Множественные сравнения в таблицах для неальтернативных вопросов. Программа Typology Tables 69
3.4.1. Z-статистика значимости отклонения частот 69
3.4.2. Z-статистика отклонениясредних 69
3.4.3. Как выяснить надежность результата? 70
3.4.4. Критические значения Z-статистики при множественных сравнениях 70
3.4.5. Статистические эксперименты 70
3.4.6. Работа с программой Typology Tables 71
3.4.7. Примеры использования программы Typology Tables 71

Глава 4. Сравнение средних, корреляции 76
4.1. Compare Means – простые параметрические методы сравнения средних 76
4.1.1. Одновыборочный тест (One sample t-test) 77
4.1.2. Двухвыборочный t-тест (independent sample t-test) 80
4.1.3. Двухвыборочный t-тест для связанных выборок (Paired sample t-test) 82
4.1.4. Команда MEANS – сравнение характеристик числовой переменной по группам 83
4.1.5. Одномерный дисперсионный анализ (ONEWAY) 85
4.1.6. Множественные сравнения 85
4.2. CORRELATIONS − корреляции 90
4.2.1. Парные корреляции 91
4.2.2. Частные корреляции 92

Глава 5. Непараметрические тесты. Команда NONPARAMETRIC TESTS 94
5.1. Одновыборочные тесты 94
5.1.1. Тест хи-квадрат 94
5.1.2. Тест, основанный на биномиальном распределении 96
5.1.3. Тест Колмогорова − Смирнова 98
5.2. Тесты сравнения нескольких выборок 99
5.2.1. Двухвыборочный тест Колмогорова − Смирнова 100
5.2.2. Тест медиан 101
5.3. Тесты для ранговых переменных 102
5.3.1. Двухвыборочный тест Манна – Уитни (Mann – Witney) 102
5.3.2. Одномерный дисперсионный анализ Краскэла − Уоллиса (Kruskal − Wallis) 104
5.4. Тесты для связанных выборок (Related samples) 104
5.4.1. Двухвыборочный критерий знаков (Sign) 105
5.4.2. Двухвыборочный знаково-ранговый критерий Вилкоксона (Wilcoxon) 105
5.4.3. Критерий Фридмана (Friedman) 106

Глава 6. Регрессионный анализ 107
6.1. Классическая линейная модель регрессионного анализа 107
6.1.1. Существует ли линейная регрессионная зависимость? 109
6.1.2. Коэффициенты детерминации и множественной корреляции 109
6.1.3. Оценка влияния независимой переменной 110
6.1.4. Пошаговая процедура построения модели 112
6.1.5. Переменные, порождаемые регрессионным уравнением 113
6.1.6. Взвешенная регрессия 113
6.1.7. Команда построения линейной модели регрессии 114
6.1.8. Пример построения модели 115
6.1.9. Можно ли в регрессии использовать неколичественные переменные? 117
6.1.10. Взаимодействие переменных 120
6.2. Логистическая регрессия 120
6.2.1. Отношение шансов и логит 121
6.2.2. Решение уравнения с использованиемлогита 121
6.2.3. Неколичественные данные 122
6.2.4. Взаимодействие переменных 123
6.2.5. Пример логистической регрессии и статистики 123
6.2.6. Качество логистической регрессии 125
6.2.7. Вероятность правильного предсказания 125
6.2.8. Коэффициенты логистической регрессии 126
6.2.9. О статистике Вальда 128
6.2.10. Сохранение переменных 128

Глава 7. Исследование структуры данных 128
7.1. Факторный анализ 129
7.1.1. Метод главных компонент 130
7.1.2. Интерпретация факторов 131
7.1.3. Оценка факторов 132
7.1.4. Статистические гипотезы в факторном анализе 132
7.1.5. Задание факторного анализа 133
7.2. Кластерный анализ 136
7.2.1. Иерархический кластерный анализ 136
7.2.2. Быстрый кластерный анализ 141
7.3. Многомерное шкалирование 145
7.3.1. Евклидово пространство 145
7.3.2. Идея многомерного шкалирования 146
7.3.3. Качество подгонки модели 146
7.3.4. Вызов процедуры многомерного шкалирования 147
7.3.5. Исходная матрица расстояний 147
7.3.6. Пример построения шкал 147

ЛИТЕРАТУРА 151
Приложение 1. Анкета опроса общественного мнения 152
Приложение 2. Переменные файла обследования общественного мнения 155

ПРЕДИСЛОВИЕ

   Широкий спектр исследований в различных областях науки – в социологии, экономике, медицине, биологии, криминалистике и др. основан на использовании методов математической статистики и компьютерных программ, объединенных единым понятием «анализ данных». Применение анализа данных в каждой области имеет соответствующие особенности, связанные со структурой информации, содержанием задач и интерпретацией результатов. Данное учебно-методическое пособие содержит методику применения анализа данных в области социологии.
   При подготовке учебно-методического пособия использованы общеизвестные, но не всегда доступные российскому читателю учебные пособия по статистическому анализу, такие как курс эконометрического анализа Грина [1], настольная книга по статистической методологии под редакцией Армингера, Клогга, Собела (G. Arminger, C. Clogg, M. E. Sobel) [2], объемистый учебник по прикладному статистическому анализу С. А. Айвазяна и В. С. Мхиторяна [3], учебник Ю. Н. Толстовой [4].
   В пособии рассматриваются преимущественно методы, представленные пакетом программ по обработке и статистическому анализу социологических данных: Statistical Package for Social Science (SPSS). Он содержит все основные разделы анализа данных и во многих зарубежных и отечественных университетах является базовым при подготовке студентов гуманитарных факультетов.
   Наше пособие включает лишь ключевые моменты практического анализа данных с использованием SPSS. Официальный дилер SPSS в России (http://www.spss.ru) предоставляет три учебника по применению пакета: «Руководство пользователя SPSS. Книга 1» [5], «Руководство пользователя SPSS» [6] и «Руководство по применению SPSS» [7]. При подготовке материалов использовались также: путеводитель по синтаксису SPSS [8], документация SPSS по регрессионному анализу [9], точным статистическим тестам [10], документация по кластерному анализу и многомерному шкалированию [11], другие материалы по SPSS. Учебники содержат достаточно полное описание методики применения пакета по многим разделам, поэтому для получения дополнительной информации мы отправляем читателя к этим руководствам. Однако ориентированы они преимущественно на работу с пакетом в режиме диалога. В нашем учебно-методическом пособии баланс от диалогового режима смещен в сторону использования языка программирования заданий для SPSS, поскольку серьезная работа с данными требует определенных навыков в этой области.
   Практически ежегодно выпускается новая версия SPSS, постоянно меняется дизайн, появляются новые программы и возможности работы с пакетом. Хотя данное учебно-методическое пособие ориентировано на 9-ю версию SPSS, его целью является донести до читателя основные принципы работы с SPSS и описать основные команды управления, которые остаются практически неизменными в течение уже 20 лет. При этом авторы старались не упустить из вида и новые возможности.
   В пособие также включена отечественная разработка – метод анализа связи между неальтернативными вопросами [12]. Мы попытались доступным языком раскрыть сложную тему анализа множественных сравнений оценок значимости связи по таблицам для неальтернативных вопросов.
   Большинство известных статистических пакетов реализует такие же методы, что и SPSS, и предполагает аналогичную структуру данных, поэтому освоение SPSS позволяет приобрести необходимые навыки для компьютерного анализа данных вообще.
   Замечание по оформлению таблиц . Практически все они получены непосредственно пакетом SPSS и оформлены как машинные выдачи.

Формат: PDF
Язык: Русский

Скачать учебник
Анализ социологических данных с применением статистического пакета SPSS