Поиск взаимосвязей между переменными

 

Перекрестная группировка по двум и более призна­кам — прямой путь к обнаружению возможных взаи­мосвязей между переменными. Для этого нужно соста­вить таблицу определенным образом, например, подсчи­тать пропорции частот одного признака в зависимости от частот другого. Для неискушенного читателя при из­ложении результатов социологических обследований разумнее использовать процентные отношения группи­ровок. В научной публикации следует указывать стати­стические критерии взаимосвязей и их значимости.

Правила процентирования⁶ вовсе не так просты, как может показаться неопытному исследователю. Ос­новной вопрос: принимать ли за 100% данные по стро­ке или по столбцу?

⁶ Подробно эти правила излагает X. Хейман [339]

 

Это зависит от двух обстоятельств: от характера выборки обследованных и от логики ана­лиза. Выборка может быть либо репрезентативной (вы­борочная совокупность есть микромодель генеральной совокупности), либо нерепрезентативной. В последнем случае нам как минимум неизвестны пропорции суще­ственных характеристик в генеральной совокупности, или мы знаем, что эти пропорции в выборке не соблюда­ются. Возможна двоякая логика анализа "от причин к следствию" или "от следствий к причинам", что опреде­ляется гипотезой и содержанием данных.

Если выборка представительна и отражает пропор­ции изучаемых групп в генеральной совокупности (дан­ного завода, например), тогда можно вести двоякий ана­лиз данных: по логике "от причин к следствию" и "от следствия к причинам".

Рассмотрим пример. Предположим, что 1000 человек, ра­ботающих на акционерном предприятии, где акции принадлежат исключительно его сотрудникам, распределились в зависи­мости от того, участвуют или не участвуют они в технической и организационной модернизации производства, следующий образом (табл. 10).

 

Таблица 10 Исходная перекрестная группировка данных: статус и участие в инновациях (N= 1000 чел.)
Статус	Участие в инновациях (чел.)	Итого
	участвуют	не участвуют
Рабочие
ИГР
Служащие
Итого

 

Проведем анализ по логике "от возможных причин — к следствию". Предпосылкой более или менее активного учас­тия в разработке нововведений может быть статус работника, тогда как вовлеченность в дела производства сама по себе не может быть причиной того или иного статуса, это — возмож­ное следствие первого фактора. При таком подходе за 100% следует брать данные по строке (табл. 10, а).

 

Вывод: наиболее активные инноваторы — ИГР, наименее активные — служащие. Статус инженерно-технических работ­ников способствует их модернизационной активности в боль­шей мере, чем положение служащих или рабочих данного предприятия.

Теперь проведем анализ по логике "от следствия к при­чинам": 100% суммируются в столбце (табл. 10, б).

 

С логической точки зрения здесь проверяется гипотеза о вкладе каждой категории работников в разработку нововведе­ния, а не гипотеза об их соотносительной активности. Вывод из табл. 10, б: вклад рабочих — наибольший, так как они преобла­дают в составе персонала предприятия. Об относительной же активности рабочих по этим расчетам мы судить не можем.⁷

⁷ Имеется в виду, конечно, не значимость, качество предложенных Идей, но их численность. Предложения специалистов-инженеров или администраторов-служащих могут быть более радикальными, чем предложения рабочих.

 

Итак, ретроспективный и проектирующий анализы предполагают различные по содержанию выводы.

 

 

В репрезентативных выборках возможно проценти-рование "по диагонали" таблицы. Например, для табл. 6

Таблица 10, а

Участие в инновациях как следствие статуса работников

 

Статус	Участие в инновациях (чел.)	Итого
	участвуют	не участвуют
Рабочие
ИГР
Служащие

Таблица 10, б