Пособие по основам прикладной социологии для студентов мгту им. Н. Э. Баумана



страница6/11
Дата22.07.2017
Размер1,91 Mb.
1   2   3   4   5   6   7   8   9   10   11

Таблица 3

Количество задолженностей

Число человек

Одна задолженность

5

Две задолженности

3

Три задолженности

2

Не имеют задолженностей

20

После подстановки в формулу данных из таблицы 3 получим:



Это значит, что среднее число задолженностей у студентов группы составляет 0,56. Таким же образом можно рассчитать среднее количество задолженностей у других групп на потоке или факультете и сделать выводы об успеваемости.

Средняя арифметическая, как вы видите, является грубым обобщением. В нашем примере она приписала задолженности (0,56) и тем студентам, которые их никогда не имели. Для более точного анализа первичных данных используют структурные средние единицы – моду и медиану. Модой в статистике называют наиболее часто встречающееся значение признака. В дискретном вариационном ряду (таблица 3) ее определяют по наибольшей частоте. В нашем примере модой (модальным значением) будет «не имеющие задолженностей» (20 человек). Именно они составляют среднее структурное (моду) данной группы. И наоборот, если мы имеем дело с группой, в которой 20 задолжников по одному предмету, 5 имеют по две задолженности и только 5 студентов учатся без «хвостов», то модой (наиболее типичным) данной группы будет «наличие задолженности» (20 человек).

Мода наглядно характеризует группу, в которой налицо преобладание какого-либо признака. А что будут являться модой в группе, в которой 4 человека имеют две задолженности, 10 человек – одну, 10 человек – не имеют вообще задолженностей и у шестерых – 3 и более «хвостов»? В этой группе две моды, и какая из них более типична? А если в группе 15 человек имеют «хвосты», а 16 – учатся без долгов, то является ли мода «не имеют задолженностей» типичной для группы?

Для характеристики средних значений признака, демонстрирующего разнообразное количественное проявление, используют еще одну меру центральной тенденции – медиану. Медиана – это значение признака, которое расположено ровно в середине упорядоченного ряда. Она делит вариационный ряд на две равные части так, что одна половина наблюдений оказывается меньше медианы, а другая – больше. Например, для ряда 1балл, 2 балла, 3, 4 и 5 баллов медианой будет значение 3 балла. Если имеют дело с четным количеством значений, медианой считают среднее двух центральных значений. Медиана может совпадать с модой (когда наиболее часто встречающееся значение признака располагается посередине упорядоченного ряда) или нет (когда наиболее многочисленный признак встречается, например, у крайнего значения – табл. 3). Медиана подчеркивает среднее положение какого-либо признака среди всей линейки наблюдений, поэтому ее иногда называют «позиционным средним». Она совершенно необходима при исследовании явлений с большим разбросом значений (например, доход семьи). Если взять среднюю арифметическую доходов российской семьи, где суммируются и студенческие семьи, и семьи олигархов, то с доходами «ниже среднего» могут оказаться 90% современных семей. Поэтому важно знать медианный (имеющий срединное положение среди всех попавших в выборку семей) доход, чтобы не более 50% семей попали в категорию «ниже среднего уровня». Именно медианное значение будет средним доходом российской семьи.

Рассмотренные выше средние величины (средняя арифметическая, мода, медиана) успешно характеризуют количественные показатели изучаемых явлений. Для определения средних значений качественных признаков, выраженных с помощью порядковых шкал, строятся индексы, позволяющие понять динамику какого-либо признака, присущего изучаемому явлению, сравнить или сопоставить по данному признаку разнородные объекты исследования. Например, индекс удовлетворенности студентов учебой в университете можно рассчитать, используя ранговую шкалу (таблица 4).

Таблица 4

Удовлетворены ли вы учебой в университете?

Абсолютные значения

a. Да

55

b. Скорее да, чем нет

60

c. Ни да, ни нет

40

d. Скорее нет, чем да

20

f. Нет

10

Индекс рассчитывается по формуле:



Где a, b, c, d, f – пункты шкалы.



Индекс позволяет зафиксировать соотношение положительных и отрицательных пунктов шкалы (измерить отношение респондентов к какому-либо явлению). Он меняется в границах от +1 до – 1. Индекс +1 означает, что все респонденты удовлетворены (в нашем примере) учебой, индекс – 1 будет свидетельствовать о полной неудовлетворенности опрошенных. Если подставить в формулу значения из таблицы 4, получим

Индекс, равный 0,35 показывает, что несмотря на положительный результат (+0,35) удовлетворенность студентов учебой не очень велика.



Если мы имеем трехчленную шкалу измерения признака (удовлетворен, ни да ни нет, не удовлетворен), формула определения индекса упростится, сведясь к дроби, в числителе которой – разность суммированных положительных и отрицательных ответов, а в знаменателе – общее количество опрошенных:

,

где ,, -- положительные, нейтральные и отрицательные пункты шкалы.

Совсем просто рассчитать индекс показателя, имеющего только два значения (да – нет; регулярно – иногда и др.). Например, вы провели опрос в нескольких студенческих группах об отношении к учебе и выявили респондентов, которые, скажем, «регулярно» готовятся к учебным занятиям и «нерегулярно». По заказу деканата вы хотите сравнить между собой эти группы по «степени подготовленности к учебным занятиям». Вычислим индекс «подготовленности» и сравним по нему группы. Обозначим буквой «а» респондентов, ответивших «регулярно готовлюсь к занятиям», а буквой «b» - «нерегулярно». Наш индекс примет вид формулы:



,

то есть разность готовящихся регулярно к занятиям и готовящихся нерегулярно, деленная на число опрошенных. Определим границы изменения индекса. Если все опрошенные студенты во всех группах регулярно готовятся к занятиям (то есть b=0), индекс будет равен +1 (плюс один). Если предположить, что все респонденты нерегулярно готовятся к занятиям (а=0), индекс примет значение – 1 (минус один). Индекс может колебаться в пределах от +1 до – 1 и принимает значение 0 при а=b, то есть тогда, когда число регулярно готовящихся к занятиям студентов равно числу готовящихся нерегулярно. Предположим, по результатам опроса в четырех группах вы получили следующие результаты:

Таблица 5

Показатель: готовятся к занятиям

1-я группа (число человек)

2-я группа

3-я группа

4-я группа

Регулярно

20

8

25

20

Нерегулярно

4

20

2

10

Индекс

0,66

-- 0,43

0,85

0,33

Сравнив значения индекса четырех групп, можем сделать вывод, что более других подготовленной к занятиям бывает третья группа, а вторая (имеющая отрицательный индекс) является на занятия совершенно не подготовленной. Выводы, которые может сделать деканат, очевидны.



Индексы можно конструировать по разным показателям в зависимости от интересов исследователя, он имеет четкие границы измерения и позволяет увидеть динамику колебания того или иного признака у изучаемых объектов.

    • Кроме анализа средних величин, обобщающих наиболее характерные свойства изучаемой совокупности, для более глубокого понимания изучаемого объекта в социологии используют показатели отклонения всех значений признака от типичного

      Поделитесь с Вашими друзьями:
1   2   3   4   5   6   7   8   9   10   11


База данных защищена авторским правом ©grazit.ru 2017
обратиться к администрации

    Главная страница