Исследование локальной связи признаков. Коэффициент Юла. Вычисления и свойства.

Стр 1 из 6Следующая ⇒

Речь идет об анализе данных, представленных в виде так называемых таблиц сопряженности вида (2x2). Предположим, что необходимо проанализировать связь между первой профессией (будущая профессия студента — политолог) и четвертой степенью удовлетворенности учебой (скорее удовлетворенные, чем нет). В этом случае удобно говорить на языке изучения связи двух свойств. В нашем случае первое свойство — быть политологом, второе — быть удовлетворенным учебой на четыре балла. Отдельно взятый студент (в други задача это любой другой эмпирический объект) либо обладает одним из эти дву свойств, либо обладает одновременно двумя свойствами, либо не обладает никаким из эти свойств.

Из нашей предыдущей таблицы 3.3.1 видим, что будущих политологов, удовлетворенность учебой которых равна четырем баллам, было 30 человек. Студентов, обладающих первым свойством, всего 100 человек, а обладающих вторым свойством — 250. Таблица 3.4.1 представляет собой таблицу вида (2x2) для наших двух свойств. В ячейках таблицы в скобках приведены условные обозначения абсолютных частот (а, b, с, d). В данном случае можно обойтись без индексов. Маргинальные частоты обозначены как суммы этих четырех частот.

Таблица 3.4.1

Таблица сопряженности для первой профессии
_________ и четвертой степени удовлетворенности____________________

	Удовлетворен]) ые учебой на "четыре"	"Остальные"	Итого
Будущие политологи	30(a)	70(d)	100 (a+d>
"не политологи"	220 (с)	680(b)	900(c-tb)
Итого	250 (а4с)	750 (<ЛЪ)	1000(a+b^+d)

Одним из языков анализа связи между этими свойствами является поиск ответа на вопрос: наблюдается ли статистическая зависимость между этими свойствами. Если наблюдается статистическая независимость У (удовлетворенные учебой на «четыре») от П (политологи), то 30/250 (доля удовлетворенных учебой политологов среди всех удовлетворенных учебой на четыре балла) должно равняться 70/750 (доля «остальных» политологов среди всех «остальных»). То же самое запишем в общем виде:

а _ d

а+с d + b

Из этого следует, что a(d + b) = (а + c)d —>ab = cd. Тогда разность ab —cd можно использовать как меру отклонения от статистической независимости. Такое же соотношение получим, если будем рассуждать по-другому. Если статистическая независимость П от У наблюдается, то, 30/100 (доля удовлетворенны политологов среди политологов) должно равняться 220/900 (доля удовлетворенны «не политологов» среди все «не политологов»).

На этой разности и основан коэффициент Юла (G, Yule), который имеет следующий вид:

ab-cd ^ ah + cd

Знаменатель введен для того, чтобы значения этого коэффициента изменялись от -1 до +1. Если вы видите коэффициенты двухэтажные (со знаменателями), то очень часто (но не всегда) наличие знаменателя служит как бы для нормирования интервала изменения значений коэффициента. Содержательный смысл меры связи, как правило, передает числитель. Рассмотрим свойства (поведение) этого коэффициента:

1. Он равен единице либо когда с = 0 /схема 3.4.1 а)/, либо d = 0 /схема
3.4.1 б)/. В первом случае все «не политологи» относятся к «остальным» по
удовлетворенности. Обратное утверждение неверно. Во втором случае все
политологи удовлетворены учебой на 4 балла. Опять же обратное
утверждение будет неверным.

2. Он равен минус единице, если а = 0 /схема 3.4.1 в)/ или b = 0 /схема

3.4.1 г)/. В первом случае все политологи относятся к «остальным» по удовлетворенности. Во втором случае все «не политологи» удовлетворены учебой на четыре балла. Обратные утверждения неверны.

Схема 3.4.1

3. Коэффициент равен нулю, если ab = cd, т. е. в случае статистической независимости наших изучаемых свойств.

В нашем случае коэффициент равен 0,14. Естественным образом, возникает вопрос, каким будет значение коэффициента для генеральной совокупности. Ведь пока мы получили только оценку связи по выборочной совокупности. Значение коэффициента небольшое, но отличное от нуля, поэтому возникает другой вопрос. Значимо ли это отличие от нуля или мы получили ненулевое значение случайно? Если это отклонение незначимо, то наблюдается статистическая независимость наших свойств (быть политологом и быть удовлетворенным учебой на четыре балла). И наоборот, если это отклонение значимо, то имеем случай статистической зависимости. Для определения значимости и для определения «истинного» значения (для генеральной совокупности) необходим аппарат математической статистики, а именно аппарат проверки статистических гипотез. Их не следует путать с содержательными гипотезами исследования. К этому вопросу мы вернемся несколько позже после введения так называемой статистики хи-квадрат.

Рассмотрим использование меры Юла в сравнительном контексте. Пусть целевое свойство — «быть удовлетворенным учебой на четыре балла». Попытаемся определить, какая из будущих профессий теснее связана с этим свойством, сильнее влияет на подобную удовлетворенность. По данным, представленным в таблице 3.3.1, сформируем таблицы сопряженности вида (2x2) для подсчета шести значений для шести будущих профессий. Так как для политологов значение коэффициента уже было получено по таблице 3.4.1, то ниже на схеме 3.4.2 приведены таблицы для оставши ся пяти будущи профессий. В эти таблица приведены только абсолютные частоты. Целевой признак обозначен как (У). (+У) и означает обладать свойством «удовлетворенности учебой четыре балла», а (-У) — не обладать, т. е. остальные варианты удовлетворенности учебой.

(2) (3) (4) (5) (6)

социологи культурологи филологи психологи историки

Схема 3.4.2. Таблицы сопряженности «удовлетворенность учебой на 4

балла» с будущими профессиями студентов Для политологов коэффициент Юла был равен Q,=0,14. Для социологов Q₂=0,l6, так как

60-610-190-140 36600 - 26600 10000 ^Ql~ 60 · 610 +190 ■ 140 ~ 36600 + 26600 " 63200 " '

Аналогичным образом вычисляются значения коэффициента для Культурологов, филологов, психологов и историков. Соответственно получим следующие значения:

Q3=0,40; Q4 =-0,33; Q, =0,13; Q6=-0,29.

Таким образом, если не учитывать, прямая (значения коэффициента положительные) или обратная (значения коэффициентов отрицательные) связь, наши шесть профессий по степени влияния на удовлетворенность упорядочиваются следующим образом:

|Q3|>|Q4|>|Q6i>|Q2|>|Q1|>|Q5|

Свойства «быть культурологом» и «быть филологом», скорее всего, связаны со свойством «удовлетворенность учебой на четыре балла» и влияют на него. Свойства «быть пси ологом» и «быть политологом», скорее всего, не влияют. От ни удовлетворенность учебой не зависит. Еще раз очется напомнить, в каком смысле «влияет», в каком смысле «зависит». Пока только в смысле статистической зависимости. Почему мы говорим «скорее всего»? Потому что по формальным критериям может оказаться, например, что все значения коэффициентов незначимо отличаются от нуля. Полученный результат ранжирования — лишь контекст для формирования новых содержательных гипотез и усложнения моделей изучения связи.

Дата добавления: 2018-02-15; просмотров: 678; Мы поможем в написании вашей работы!

Поделиться с друзьями:

12 3 4 5 6 Следующая ⇒

Мы поможем в написании ваших работ!