Распределение респондентов по социально-профессиональному статусу

Социально-профессиональный статус	Частота	Процент
Руководители предприятий		1,8
Предприниматели		5,8
ИТР		9,3
Непроизводственная интеллигенция		9,9
Служащие без специального образования		5,4
Квалифицированные рабочие		10,4
Рабочие средней и низкой квалификации		11,4
Неработающие пенсионеры		25,3
Прочие		20,8
Всего		100,0

Для данных номинального уровня измерение центральной тен­денции производится с помощью определения моды (в табл. 7 модальную категорию представляют женщины, в табл. 8 — неработающие пенсионеры). Выявляя центральную тенденцию, следует обращать вни­мание на максимальные и минимальные значения изучаемой пе­ременной - это сразу дает представление о масштабах изменения рассматри­ваемой переменной.

Помимо центральной тенденции измеряют и дисперсию. Для дан­ных номинального уровня наибольшая дисперсия проявляется в тех случаях, когда наблюдения распределены поровну между категориями (например, одинаково число мужчин и женщин). Полное отсутствие дисперсии проявляется в тех случаях, когда все наблюдаемые зна­чения переменной совершенно однородны – это представляет существенное препятствие для дальнейшего анализа. Например, при изучении взаимосвязи между полом и занятостью в выборке опроса оказались одни муж­чины. Поскольку налицо отсутствие дисперсии (т.е. нет вариаций по полу), сравнение провести нельзя. Самый простой одномерный анализ, проведенный в процессе сбора данных, поможет скорректировать выборку.

Удобным средством такого анализа слу­жит графическое отображение рядов распределений. На рис. 11[35] в виде столбчатой диаграммы изображено распределение, пред­ставленное в табл. 8. Столбчатая (столбиковая) диаграмма представляет собой ряд столбцов; каждый из них — это процент или частота данного значения пере­менной. На рис. 12[36] приведена круговая (pie-diagram - «пирожковая диаграмма») диаграмма реестра голо­сов, поданных на выдвижении кандидатов в президенты.

Рис. 11. Столбчатая диаграмма

Рис. 12. Распределение голосов, поданных за кандидатов

Кумулята для номинальной шкалы не строится, полигон построить можно. Но отрезки, связывающие отдельные точки, мы не можем интерпретировать.

4. 2. Ранговая шкала

Одномерная статистика, что используется для данных номинального уровня, может быть приме­нена и для данных рангового уровня. Данные рангового уровня измерений включают в себя категории наблюдения, которые раз­мещены по порядку (от большего значения признака к меньшему или наоборот, такие шкалы называют также порядковыми или ординальны­ми.). Здесь мы можем выбрать для анализа:

- центральную тенден­цию частотного распределения (моду или медиану - категорию, к которой принадлежит серединное наблюдение);

- разброс (дисперсию или среднеквадратическое отклонение).

Среднее отклонение (MD) представ­ляет собой меру разброса, основанную на отклонении каждого из значений от среднего:

.

Если мы берем каждую отметку и вычитаем из нее среднее, мы вычисляем ту величину, на которую каждая из отметок отличается от среднего. Сумма этих отклонений всегда равна нулю. Мы не интересуемся знаком и находим абсолютные значения отклонения. Затем мы берем их сумму и делим на число отметок, чтобы найти среднее отклонение отметок от среднего. Чем боль­ше среднее отклонение, тем сильнее разброс отметок вокруг сред­него.

В табл. 9[37] значения переменных — частоты использования того или иного источника — соотнесены с ранговой шкалой, значения ко­торой меняются от категории «часто» (ранг 4) до «не дали ответа» (ранг 0). Число наблюдений равно 426, половина наблюдений соста­вит 213. Это означает, что медиана для такого источника инфор­мации, как «Встречи с мэром и работниками администрации», приходится на категорию с рангом I («никогда»); для четырех пос­ледующих переменных — на категорию с рангом 2 («иногда»); для последней переменной — «Телевидение» — медиана приходится на категорию 3 («регулярно»).

Таблица 9