Задачи статистики в пакете SPSS
Коррекция при отсутствии репрезентативности
8.7.1 Коррекция при отсутствии репрезентативности
Перед служащими и представителями других социальных групп были поставлены четыре классических вопроса Инглхарта, уже известные нам из раздела 8.4.2, то есть, было предложено выбрать одну из четырех степеней важности для каждого из нижеследующих пунктов:
1. Поддержание спокойствия и порядка
2. Усиление влияния граждан на власть
3. Борьба с инфляцией
4. Обеспечение свободного выражения мнений
Данные, взятые из опроса ALLBUS 1988 г., хранятся в файле beamte.sav. При этом переменной beamier присваивается кодировка 1 или 2 в зависимости от того, является ли респондент служащим; переменные themal-Hhema4 содержат оценки четырех вышеприведенных пунктов.
-
Загрузите файл beamte.sav и командами меню Analyze (Анализ) Descriptive Statistics (Дескриптивные статистики) Frequencies... (Частоты) создайте частотные таблицы переменных beamier и themaS:
Служащий?
|
|
|
Frequency |
Percent |
Valid Percent |
Cumulative Percent |
|
Valid |
Да |
137 |
10,5 |
10,5 |
10,5 |
|
|
Нет |
1162 |
89,5 |
89,5 |
100,0 |
|
|
Total |
1299 |
100,0 |
100,0 |
|
Борьба с инфляцией
|
Valid |
первостепенная важность |
Frequency 109 |
Percent 8,4 |
Valid Percent 8,4 |
Cumulative Percent 8,4 |
|
|
второстепенная важность |
237 |
18,2 |
18,2 |
26,6 |
|
|
важность третьей степени |
374 |
28,8 |
28,8 |
55,4 |
|
|
важность четвертой степени |
579 |
44,6 |
44,6 |
100,0 |
|
|
Total |
1299 |
100,0 |
100,0 |
|
Из частотной таблицы переменной beamier можно заключить, что в данной выборке 10,5% респондентов являются служащими, хотя известно, что доля служащих в общем населении составляет только 8,4%.
Прежде чем мы скорректируем это небольшое искажение при помощи переменной взвешивания, составим таблицу сопряженности для переменных themaS (строки) и beamter (столбцы).
-
Командами меню Analyze (Анализ) Descriptive Statistics (Дескриптивные статистики) Crosstabs... (Таблицы сопряженности) создайте таблицу сопряженности из этих переменных.
-
Дополнительно кнопкой Cells... (Ячейки) задайте вывод процентов по строкам (Percentages — Row) и столбцам (Column), а кнопкой Statistics... (Статистика) — выполнение теста %2(Chi-square):
Таблица сопряженности Борьба с инфляцией* Служащий?
|
Служащий? | |||||
|
Да |
нет |
Total | |||
|
Борьба с инфля- цией |
первостепен ная важность |
Count (Коли- чество) |
6 |
103 |
109 |
|
|
|
% от Борьба с инфляцией |
5,5% |
94,5% |
100,0% |
|
|
|
%от Служащий? |
4,4% |
8,9% |
8,4% |
|
|
второстепенн ая важность |
Count |
14 |
223 |
237 |
|
|
|
% от Борьба с инфляцией |
5,9% |
94,1% |
100,0% |
|
|
|
%от Служащий? |
10,2% |
19,2% |
18,2% |
|
|
важность третьей степени |
Count |
37 |
337 |
374 |
|
|
|
% от Борьба с инфляцией |
9,9% |
90,1% |
100,0% |
|
|
|
%от Служащий? |
27,0% |
29,0% |
28,8% |
|
|
важность четвертой степени |
Count |
80 |
499 |
579 |
|
|
|
% от Борьба с инфляцией |
13,8% |
86,2% |
100,0% |
|
|
|
%от Служащий? |
58,4% |
42,9% |
44,6% |
|
Total |
|
Count |
137 |
1162 |
1299 |
|
|
|
% от Борьба с инфляцией |
10,5% |
89,5% |
100,0% |
|
|
|
%от Служащий? |
100,0% |
100,0% |
100,0% |
Chi-Square Tests (Тесты хи-квадрат)
|
Value (Значение) |
df |
Asymp. Sig. (2-sided) (Асимптотическая значимость (двусторонняя)) | |
|
Pearson Chi-Square хи-квадрат по Пирсону) |
15,077 (а) |
3 |
,002 |
|
Likelihood Ratio (Степень правдоподобия) |
16,032 |
3 |
,001 |
|
Linearly-Linear Association (Зависимость линейный-линейный) |
14,302 |
1 |
,000 |
|
N of Valid Cases (Кол-во допустимых случаев) |
1299 |
|
|
a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 11,50. (Ячейки с нулями (,0%) имеют ожидаемую частоту менее 5. Минимальная ожидаемая частота 11,50.)
Результаты показывают, что для служащих борьба с инфляцией имеет меньшее значение, чем для остальных респондентов.
Теперь путем взвешивания мы попробуем скорректировать искажение доли служащих, имеющееся в выборке. Принцип заключается в том, что для каждого значения переменной (в данном случае переменной beamier) вычисляется весовой коэффициент как отношение необходимого значения к существующему.
Весовой коэффициент = (необходимое значение)/(существующее значение)
Для служащих весовой коэффициент равен
8,4/10,5=0,8
а для остальных —
91,5/89,5 = 1,023
-
Командами меню File (Файл) New (Создать) Syntax (Синтаксис) откройте редактор синтаксиса.
-
Чтобы создать переменную взвешивания, введите следующие команды:
IF beamter=1 gewicht=8.4/10.5 .
IF beamter=2 gewicht=91.6/89. 5 .
EXECUTE .
Исходя из соображений точности расчета рекомендуется вводить сами значения, а не их отношения, и предоставлять их вычисление компьютеру.
-
Выделите введенные команды, выбрав в меню Edit (Правка) Select All (Выделить все)
-
Щелкните на символе Run, и в файл данных будет добавлена новая переменная gewicht. Ее мы и будем использовать как переменную взвешивания.
Для создания переменных взвешивания можно и не использовать команды синтаксиса SPSS, а повторить подход, описанный в разделе 8.4.1.
-
Выберите в меню команды Data (Данные) ; Weight Cases... (Взвесить наблюдения)
Появится диалоговое окно Weight Cases.
