- •12 Лекция 9-10. Spss
- •Визуализация различий средних значений.
- •Результаты выполнения команды means, приведенной на рисунке 3.2
- •Столбиковая диаграмма значений средней заработной платы в населенных пунктах различного типа
- •.2.1. Команда t-Test для сравнения двух независимых выборок.
- •Результаты выполнения команды сравнения средних возрастов респондентов, проживающих в столицах и в больших городах
- •3.2.2. Команда t-Test для одной выборки.
- •3.2.3. Команда t-Test для парных данных.
- •3 Однофакторный дисперсионный анализ.
12 Лекция 9-10. Spss
Рассмотрим те методы, которые позволяют строить причинные модели в ситуации, когда переменная-следствие измерена по метрической шкале, а переменные-причины – по неметрическим шкалам (порядковым или номинальным).
Визуализация различий средних значений.
Достаточно распространенная задача, с которой сталкивается социолог еще на этапе описания собранных данных, это задача демонстрации средних значений каких-то количественных показателей в различных социальных, демографических или каких-то иных группах. Например, необходимо сопоставить величину средней заработной платы в группах респондентов, опрошенных в разных типах населенных пунктов, либо сравнить средние возраста людей, проголосовавших за разных кандидатов на выборах и т.п..
Данный тип задач сильно напоминает задачи описательного анализа с помощью одномерных частотных распределений, однако в рассматриваемом случае нам требуется получить средние значения количественного показателя не во всей выборке, а отдельно по нескольким группам. Так же как и в ситуации анализа одномерных распределений, результатом решения означенной задачи являются либо определенные статистические характеристики, либо определенные графические формы представления данных.
Построение такого рода статистических таблиц в рамках пакета программ SPSS выполняется с помощью специальной команды MEANS в рамках блока команд COMPARE MEANS (рисунок 3.1, 3.2).
В главном меню команды MEANS (рисунок 3.2) видно, что необходимо задать два типа переменных. Первый – в меню он называется Dependent List (зависимые переменные) – это те переменные, средние значения которых необходимо вычислять. В примере рисунка 3.2 это переменная qq – размер заработка за последний месяц. Второй тип переменных – Independent List (независимые переменные) – это те переменные, которые определяют разделение всей совокупности опрошенных на определенные группы. В примере рисунка 3.2 эту функцию выполняет переменная adm – тип населенного пункта.
Результаты выполнения команды, изображенной на рисунке 3.2 приведены в таблице 3.1.
Результаты выполнения команды means, приведенной на рисунке 3.2
Каким был размер Вашего заработка, доходов от основной работы, полученных в прошлом месяце (после вычета налогов)?
Тип населенного пункта |
Mean |
N |
Std. Deviation |
Москва и С.Петербург |
10823,60 |
118 |
13627,817 |
Большие города |
6908,04 |
328 |
5066,637 |
Малые города |
6375,22 |
418 |
6811,442 |
Села |
5033,98 |
245 |
5007,508 |
Total |
6708,22 |
1109 |
7252,782 |
Как показывает таблица 3.1, команда MEANS, в том случае если специально не указываются дополнительные параметры, вместе со средними значениями вычисляет еще две статистические характеристики: N – количество респондентов в каждой из выделенных групп и Std.Deviation (Стандартное отклонение) анализируемого показателя в каждой из этих групп.
Графическое представление средних значений количественной переменной в нескольких группах, задаваемых какой-то неколичественной переменной, осуществляется в рамках блока команд GRAPH. Данный блок команд позволяет строить различные типы графиков. Мы рассмотрим меню построения столбиковых диаграмм (рисунок 3.4, 3.5) для той же пары переменных, которые рассмотрены выше при в примере для команды MEANS.
Рисунок 3.6 демонстрирует столбиковую диаграмму, определенную характеристиками, заданными в меню, показанном на рисунке 3.5.