Социологическое исследование. Бондаренко А.Г. - 26 стр.

     социально-экономические, демографические и иные данные респондентов;
     ответы на вопросы, имеющие общий предмет, а также ответы на во-
просы-фильтры, ловушки, контрольные вопросы и др.;
     данные, имеющие близкие по величине количественные показатели и т.п.
     Перекрёстная группировка позволяет:
     обнаруживать взаимозависимости эмпирических фактов, упорядо-
ченных по двум признакам;
     осуществлять взаимоконтроль показателей. Если простая группи-
ровка имеет линейную, одномерную форму, то перекрёстная приобретает
табличную форму. Еще более сложную форму приобретает многомерная
графическая классификация или таксономия (кластерный анализ)∗.
     Для установления взаимосвязей между переменными выполняют ма-
тематические расчеты: от простейших (вычисление абсолютных величин,
средних арифметических, процентирование) до вычисления различных
коэффициентов и индексов. Следует иметь в виду, что сами по себе они
могут свидетельствовать о наличии некоторой статистической зависимо-
сти, но этого еще бывает недостаточно для установления причинно-
следственной связи. Для того, чтобы установить наличие последней, не-
обходимо произвести дополнительные расчеты (например, анализ взаи-
мосвязи двух переменных с помощью контрольного фактора или путем
сравнения расчетов с результатами эксперимента и др.) [34, с. 190-208].
     Примерами более глубокого анализа зависимостей могут послужить
выявление дисперсии признаков, корреляции показателей и др.
     Дисперсия – рассеивание (отклонение) признаков (показателей) под
влиянием различных факторов. Такими факторами могут быть: ошибка
смещения выборки; характер и субъективная значимость для респонден-
тов информации (в данном случае дисперсия устанавливается по показа-
телям ответов на основные и контрольные вопросы) и др.
     Вычисление дисперсии производится по формуле:
                       n                           2

                      ∑       (x   i   −   x   )
        σ     2
                  =   i = 1                            , где:   σ
                                                                    2
                                                                        − величина диспер-
                               n
              − сумма n-показателей признака; x i − числовое значение i-й по-
        n
сии,
       ∑
       i =1

зиции признака; i − индекс, обозначающий порядок изменения значений
признака; x − средняя арифметическая величина признака; n – число
показателей признака. Величина 2 называется средним квадратиче-
                                                        σ

∗
 Названный метод будет рассмотрен в 4 главе настоящего пособия на примере стратифика-
ционного исследования.