Программное обеспечение социологических исследований SPSS 2 Было

Программное обеспечение социологических исследований SPSS 2

Было пройдено: ü Типы переменных в SPSS; ü Создание многовариантных переменных; ü Составление таблиц и графиков по результатам анализа одной переменной (линейное распределение); ü Описательная статистика; ü Таблицы сопряженности; ü Меры ассоциации; ü Корреляционный анализ.

Центральные темы курса: q Сложные синтетические шкалы и способы их анализа/обработки; q Кластерный анализ; q Регрессионный анализ; q Факторный анализ;

Как мы работаем в этом семестре? • 30% - ваша посещаемость; • 40% - самостоятельные работы; • 30% - контрольные работы/зачет; Проходной балл – 60. Работа: в основном лекционная + практики по вопросам и конкретным заданиям (на почту);

RE: опять шкалирование

Типы шкал • Качественные признаки – слабые шкалы категорийные [categorical] • Номинальная [nominal] • (1) Дихотомическая (бинарная) • (2) Простая (небинарная) номинальная • Упорядоченная [ordinal] • (3) Порядковая • (4) Ранговая • Количественные признаки – сильные шкалы метрические [scales] • (5) Дискретная [discrete] • (6) Непрерывная [continuous]

Приемы шкалирования • Простые – измеряют признак, для которого уже есть известные измерители (частота событий продолжительность, и т. п. ) • Сложные – измерения, относящиеся к социальным объектам, для которых не существует общепринятых шкал (нервозность, любовь к Родине)

Сложные синтетические) шкалы: ( пример - «учебно-познавательная активность студентов» : (1 этап) построение итоговой шкалы __________________ 0 + • 5 – Очень высокая • 4 – Высокая • 3 – Средняя • 2 – Низкая • 1 – Очень низкая

Сложные синтетические) шкалы: ( пример «учебно-познавательная активность студентов» : (2 этап) поиск индикаторов 1. Характер поведения на семинарах 2. Количество времени, затрачиваемого на самостоятельную работу 3. Интерес к учебе

Сложные синтетические) шкалы: ( пример «учебно-познавательная активность студентов» : (3 этап) разработка шкал для индикаторов • Индикатор 1. «Характер поведения на семинарах» : – 2 – в большинстве случаев добровольно, по собственному желанию выступаю на семинарах – 1 – в большинстве случаев выступаю лишь по вызову преподавателя – 0 – как правило, отказываюсь выступать на семинарах • Индикатор 2. «Количество времени, затрачиваемого на самостоятельную работу в неделю» : – 2 – затрачиваю более 10 часов в неделю на самостоятельную работу – 1 – затрачиваю от 2 до 9 часов в неделю на самостоятельную работу – 0 – затрачиваю менее 2 часов в неделю на самостоятельную работу • Индикатор 3. «Интерес к учёбе» : – 2 – занятия в университете в основном интересны – 1 – занятия в университете представляют некоторый интерес – 0 – занятия в университете в основном малоинтересны

Сложные синтетические) шкалы: ( пример «учебно-познавательная активность студентов» : (4 этап) от индикатора к готовой шкале

Средний класс: проблема отнесения и измерения ПРИМЕР 2

Средний класс: набор признаков • Признак материальной обеспеченности; • Профессиональноквалификационный признак; • Признак самоотнесения;

Признак материальной обеспеченности: • Доход: – Тип дохода – Структура дохода – Объем дохода • Имущество: – Бытовая техника; – Средства передвижения; – Недвижимость; • Условия проживания: – Кв. метры; – Кол-во человек; – Дополнительное жилье;

Профессиональноквалификационные признаки: • Уровень образования; • Сфера занятости; • Уровень квалификации: – Стаж; – Повышение квалификации; – Карьерный рост и достижения;

Субъективные признаки: • Субъективный уровень достатка; • Субъективный уровень благополучия; • Самоотнесение к определенным слоям населения;

Средний класс: итоги Субъективные признаки Проф. признаки Мат. признаки

Общая логика: • Явление => признаки, которые явление характеризуют => шкала, которая описывает признак по его «силе» => суммарная шкала всех признаков, которая характеризует явление в целом. • ВАЖНО: признаки должны быть кумулятивными; шкалы должны быть упорядоченными или метрическими;

Задание до 1 октября: 2 1. По курсовым работам представить изучаемое вами явление (1 -2 абзаца); 2. Создать сложную (синтетическую) шкалу для характеристики респондентов относительно этого явления (все этапы!!!);

Задание до 1 октября: 9 1. Составить опросник по сложной шкале; 2. Опросить 15 -20 человек по вопросам шкалы; 3. Создать матрицу в SPSS; 4. «вбить» туда полученные данные опроса; 5. Рассчитать положение каждого респондента в этой сложной шкале в SPSS

Расчеты: • Каждый признак кодируется как переменная со своей шкалой; • Шкалы должны быть: упорядоченные или метрические => • Чем выше бал в шкале тем больше/меньше респондент относится к явлению по этому признаку; • Суммирование балов по всем признакам в рамках явления => условный балл на шкале отнесения к явлению;