Формирование и математическая обработка данных в социологии. Борисова Е.В. - 100 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

ТвГТУ | Тверь

Составители: 

Рубрика: 

100
Таблица 9.5. Политические предпочтения респондентов
Кластер
Политические
предпочтения
1 2 3 4 5 6 7 8 9
Демократы
49 1 0 0 0 0 0 0 0
Либералы
0 14 13 17 3 3 0 0 0
Консерваторы
0 7 5 6 18 0 3 5 6
Из таблицы видно, что демократические взгляды практически
полностью попали в кластер 1, кластеры 2,3,4 и 6 можно отнести к
либеральным и, наконец, кластеры 5, 7, 8, 9 - к консервативным. Каждый
кластер характеризуется своим вектором средних и матрицей рассеяния.
Заметим, что в одни и те же кластеры попали разные политические
предпочтения, то есть нет четкого разделения на
три кластера, какое
хотелось бы получить, поскольку заведомо известно, что данные
принадлежат трем совокупностям.
Это может быть связано с невозможностью однозначно отнести к
демократическим или консервативным 13 случаев из ста. С другой
стороны, и без количественного анализа специалист может различить эти
разновидности. При этом он, безусловно, использует качественные
признаки, которые в количественном
анализе не были учтены. Таким
образом, возникает проблема выбора информативных признаков. Кроме
того, результаты кластеризации зависят от выбранного метода, и эта
зависимость тем сильнее, чем менее явно изучаемая совокупность
разделяется на группы объектов.
Заметим также, что методы кластерного анализа не дают способа
проверки статистической гипотезы об адекватности полученных
классификаций, но
часто служат подспорьем для содержательного анализа.
9.3.Факторный анализ
В факторном анализе речь идет о выделении из множества
измеряемых характеристик объекта факторов, более адекватно
отражающих свойства объектов. Множество показателей сложных
объектов взаимосвязаны между собой и часто дублируют друг друга.
Нахождение и оценка ненаблюдаемых переменных – факторов и является
основной задачей факторного анализа.
Соотношения между факторами и набором исходных измеряемых
показателей могут
быть найдены в виде матрицы факторных нагрузок F,
имеющей размерность (p
× m) , где p- число показателей; m- число
факторов. Основой для построения матрицы F служит матрица парных
коэффициентов корреляции R размерностью (p
×
p). Факторная матрица
характеризует степень связи между m факторами и каждым из p

Страницы