Среднеквадратичного отклонения
| xi (оценочный балл) | ( xi - x ) | ( xi - x )2 |
| 1 | -4,4 | 135,52 |
| 2 | -3,4 | 127,16 |
| 3 | -2,4 | 230,4 |
| 4 | -1,4 | 90,16 |
| 5 | -0,4 | 17,28 |
| 6 | 0,6 | 18,36 |
| 7 | 1,6 | 140,8 |
| 8 | 2,6 | 162,24 |
| 9 | 3,6 | 336,96 |
Дальнейшие расчеты достаточно элементарны. Сложив числа крайней правой колонки, мы получим:
= 1258,88;
таким образом, значение дисперсии будет:
= 2,95;
а значение среднеквадратичного отклонения:
= 1,72.
Что дает нам знание дисперсии для анализа данных? Напомним, что понятие “дисперсия” (dispersion) означает дословно “разбрасывание, рассеивание”. В данном случае – это рассеяние реально полученных эмпирических данных вокруг рассчитанного среднего значения. В зависимости от того, насколько велика (или мала) дисперсия либо вычисленное с помощью ее среднеквадратичное отклонение, мы можем судить, насколько единодушны были в своих оценках респонденты (при меньшем значении дисперсии), или наоборот – насколько сильно они расходятся в своих мнениях (при большем значении дисперсии)[107][16]. Сравним, к примеру, разброс оценок (по пятибалльной шкале: от 5, означающей “очень важно”, до 1 – “затрудняюсь ответить”), которую, в ходе исследования особенностей сексуального поведения, дали респонденты степени того влияния, которое оказали на их “сексуальное образование” различные источники информации (см. табл.5.14):
Таблица 5.14
Оценка степени влияния различных источников
|
|
|
На информированность о сфере интимных отношений
(в средних значениях по 5-балльной шкале)
| Источник | среднее | S |
| сексуальный партнер | 3,55 | 1,36 |
| супруг(а) | 3,12 | 1,58 |
| друзья | 3,07 | 1,14 |
| эротические фильмы | 3,02 | 1,09 |
| популярные издания | 2,93 | 1,20 |
| научная литература | 2,81 | 1,15 |
| эротическая литература | 2,81 | 1,14 |
| родители | 2,36 | 0,92 |
| педагоги | 2,13 | 0,82 |
| другие источники | 2,38 | 1,25 |
Источник: Данные пилотажного опроса, декабрь 1998 г.
Из этой таблицы, помимо сведений о том, что, что максимальное влияние на информированность о наиболее интимных сторонах жизни оказывает сексуальный партнер, а наименьшее – педагоги, мы узнаем также, что с наибольшим единодушием респонденты оценили довольно низкую степень важности такого источника как педагоги, о чем говорит минимальное значение среднеквадратичного отклонения, а наибольшее расхождение в оценках вызвала значимость такого источника, как супруг/супруга – максимальное значение S (что, возможно, связано с бльшими различиями в индивидуальном опыте).
5.3. Анализдвумерных распределений:
Выявление связей между переменными
Одной из важных задач любого анализа данных, является проверка гипотез, сформулированных в программе исследования. В гипотезе, как правило, формулируется предположение о наличии связи между двумя и более переменными. И на определенном этапе анализа следует заняться поиском таких связей. Чтобы проделать это, необходимо в идеале найти ответ на пять основных вопросов:
|
|
|
1. Существует ли в реальности обозначенная в гипотезе связь между независимой и зависимой переменными?
1.Каково направление этой связи?
2.Насколько сильна связь?
3.Является ли связь статистически значимой?
4.Является ли связь каузальной?
Начнем с процедуры поисков ответа на первый вопрос. Мы можем утверждать, что связь существует, если значения, которые мы наблюдаем для независимой переменной, ассоциируются со значениями, наблюдаемыми для зависимой переменной. Предположим, мы сформулировали гипотезу о том, что чем старше избиратели, тем больше вероятность того, что они примут участие в выборах. При анкетировании мы задаем прямой вопрос с предлагаемыми вариантами ответов:
Дата добавления: 2020-12-22; просмотров: 142; Мы поможем в написании вашей работы! |
Мы поможем в написании ваших работ!