Распределение голосовавших во втором туре выборов

Элементарные понятия статистики 2.1. Группировка наблюдений

Измеряя характеристики объекта, исследователь собирает первичный статистический материал. Дальнейшая его задача состоит в систематизации и обобщении результатов измерения

Глава 21. Анализ и интерпретация эмпирических данных «1-5

для выявления характерных, существенных черт тех или иных

типов явлений, обнаружения закономерностей изучаемых про-

цессов и проверки гипотез, лежащих в основе исследования.

В основе используемых методов обработки полученных мате-

риалов исследования лежит предварительное упорядочение

первичных данных главным образом при помощи статистичес-

кой группировки и составления статистических таблиц.

Ряды распределения. Результат группировки единиц наблю-

дения по какому-либо признаку называется статистическим

рядом. Обозначим группировочный признак х. Пусть это будет

уровень образования каждого человека в данном списке лиц:

10, 5, 7, 8, 8, 10, 10, 10 (классов). Если отдельные наблюде-

ния расположить в порядке возрастания указанных выше зна-

чений признака, то получим так называемый вариационный

ряд: 5, 7. 8, 8, 10, 10, 10, 10.

По вариационному ряду количественного признака можно

подсчитать, как часто каждое значение этого признака встре-

чается в совокупности. В результате получим частотное распре-

деление для данного признака. Иногда его называют эмпири-

ческим или статистическим распределением.

Для вышеприведенного примера частотное распределение

выглядит так:

Отдельные значения признака (х) 567 8 9 10

Частота(й.) 1 01 204

Объем совокупности (п всего человек) 8

Условимся каждое отдельное значение признака х обозначать

х,, Ху Ху.... х^ (в данном примере это 5, 7, 8, 9, 10 классов).

Абсолютное число, показывающее, сколько раз встречается

то или иное значение признака х, называется частотой и обо-

значается соответственно «р Пу Пу..., п^.

Относительной частотой (чаще всего выражаемой в процен-

тах) называется доля значений признака в общем числе на-

блюдений и обозначается т^, ту ту..., т^.

Сгруппированные данные. Как правило, для последующей

статистической обработки или более наглядного представле-

ния данных отдельные значения признаков объединяются в

группы (интервалы). В этом случае частоты соотносят уже не с

каждым отдельным значением признака, как это делалось в

предыдущем примере, а с рядом значений, попадающих в оп-

ределенный интервал.

816,.Раздел шестой. (Социологическое исследование

Например, распределение уровня образования в вышепри-

веденном примере может быть представлено в виде интерваль-

ного ряда следующем образом:

Образование (классы) (5—7) (8) (9—10)

Частота,,.,-- 2 2 4

Статистические таблицы. Предусмотренные программой ис-

следования и методикой обработки группировки объектов по

каждому из признаков являются основой статистических таб-

лиц, обобщающих исходные данные. По таким таблицам уста-

навливаются, измеряются и анализируются связи между при-

знаками исследуемой совокупности объектов.

Построение таблицы подчинено определенным правилам.

Основное содержание таблицы должно быть отражено в назва-

нии: круг рассматриваемых вопросов, географические границы

статистической совокупности, время, единицы измерения.

Простые таблицы представляют собой перечень, список от-

дельных единиц совокупности с количественной (или каче-

ственной) характеристикой каждой из них в отдельности. В бо-

лее сложных таблицах группировка единиц совокупности мо-

жет осуществляться по нескольким признакам.

Примером последнего типа таблиц может служить таблица 21.1.

Таблица 21.1

Распределение голосовавших во втором туре выборов

Президента России (3 июля 1996 г.) по полу и возрасту'

	Проголосовало за	Против обоих
	Б. Ельцина	Г. Зюганова
Пол голосовавших
мужской	54°/,	41%|	5%,
женский	56%	39%,	5%,
Возраст голосовавших
18—29 лет	71%	23%,	6%)
30—44 года	58%	36%,	6%,
45—59 лет	48%,	47%,	5%,
60 лет и старше	48%,	50%,	2%,

' По данным всероссийского Ехй Ро11 (опроса на выходе), проведен-

ного Институтом сравнительных социальных исследований (ЦЕССИ)

3'июля 1996 г. Объем выборки — 10 500 человек.

следование

вышепри-

[нтерваль-

Глава 21. Анализ и интерпретация эмпирических данных 81 Т

Такая таблица представляет собой нечто гораздо большее, чем

простой перечень данных, — она является способом и вместе с

тем результатом определенной организации данных. Хорошо

сконструированная таблица позволяет исследователю более четко

представить и описать смысл и сущность изучаемого явления.

Графическая интерпретация

Эмпирических зависимостей

Частотные распределения изображаются также в виде диаг-

рамм и графиков. Главным достоинством графического изобра-

жения является его наглядность. -

Круговые диаграммы. Круговые диаграммы (в виде «пирога»

или др.) чаще всего применяются для представления каче-

ственных характеристик. Например, результаты ответов на воп-

рос анкеты о религиозной принадлежности наглядно можно

представить в следующем виде.

Затрудняюсь ответить 6%

 

Рис. 21.2. Распределение ответов на вопрос «Считаете ли Вы себя

последователем какого-либо вероучения или нет?»'

Эти же данные могут быть представлены и множеством дру-

гих способов, например в виде столбиковых диаграмм, различ-

ных рисунков..-

Данные всероссийского опроса «Ценности-96», проведенного

ЦЕССИ в марте 1996 г. Репрезентативная выборка населения с 18 лет,

объем выборки — 1500 человек.

834 Раздел шестой. Социологическое исследование

структуры вопросника, но и одновременно программно конт-

ролировать разнообразные ошибки, которые возникают на

этом этапе. Существуют и отечественные разработки программ

данного типа.

Тем не менее ввод данных остается предметом для интенсив-

ного поиска более совершенных решений. Одно из кардиналь-

ных решений, по всей видимости, может быть найдено в про-

цессе поиска эффективных средств прямого считывания скане-

ром информации с анкет. Здесь также наблюдается постоянный

прогресс, и уже сейчас во многих случаях имеет смысл (в целях

экономии времени) обращаться к подобной технологии.

Особо следует остановиться на новых возможностях, кото-

рые открываются перед специалистами в контент-анализе.

В большинстве случаев ввод текста в ЭВМ с помощью скане-

ров и преобразование его в электронный вид не является более

неразрешимой проблемой. Кроме того, все больше СМИ рас-

пространяют информацию электронным способом, и получить

доступ к ней можно, например, через глобальную информаци-

онную компьютерную сеть Интернет.

Статистический анализ данных. Универсальные статистичес-

кие программы для персональных компьютеров обладают та-

кой же мощью и набором сервисных функций, как и системы

для больших машин в прошлом. Среди наиболее известных на-

зовем зарубежные продукты 5Р55 (статистический пакет для

социальных наук), 5А5, 51а1§гарЫсх Р1и5. Все эти компании —

производители программ распространяют их и в России. Ко-

нечно, помимо названных программ существует множество

других, которые решают примерно тот же круг задач.

Среди простейших базовых функций этих программ — пре-

образование переменных в нужный исследователю вид, вычис-

ление любых процентных таблиц распределений признаков.

вычисление средних, дисперсий и других подобных показате-

лей, всевозможных коэффициентов связи. Далее следуют мето-

ды многомерного анализа данных — регрессионный, фактор-

ный, дисперсионный и др. Таким образом, в этих пакетах про-

грамм исследователь-социолог может найти для себя большую

часть того, с чем ему приходится сталкиваться в более или ме-

нее типичных ситуациях. Важно то, что все эти методы интег-^

рированы в одну систему. Правда, если исследователю захочет-

ся воспользоваться разными пакетами программ, то здесь пе-