Участие в выборах избирателей различных возрастов

	Участие в голосовании %
Возраст, лет	Нет ответа	Да	Нет	Не помнят	Всего
18-24
Процент по строке		34,8	58,7	6,5	9,2
Процент по столбцу		5,3	17,4	7,9
25-29
Процент по строке		54,5	32,7	12,7	11,0
Процент по столбцу		10,0	11,6	18,4
30-39
Процент по строке	3,1	59,8	27.8	9,3	19,4
Процент по столбцу	50,0	19,3	17,4	23,7
40—49
Процент по строке	0.9	65,2	27,8	6,1	23,0
Процент по столбцу	16,7	24.9	20,6	18,4
50-59
Процент по строке		64,9	27,0	8,1	14,8
Процент по столбцу		15,9	12,9	15,8
60-70
Процент по строке		70,0	25,7	4,3	14,0
Процент по столбцу		16,3	11,6	7,9
Старше 70
Процент по строке	4,7	58.1	30,2	7,0	8,6
Процент по столбцу	33,3	8,3	8,4	7,9
Всего
Процент	1,2	60,2	31,0	7,6	100,0

Такая таблица называется «кросстаб» [45], а процесс ее созда­ния — кросстабуляция. Двигаясь по строкам, мы начинаем с первого зна­чения независимой переменной (возраст) 18—24 года. Мы видим, что здесь число принимавших участие в выборах замет­но меньше числа тех, кто не участво­вал. Перейдя к следующей строке 25—29 лет, мы видим, что здесь соотношение между чис­лом участвовавших и не участвовавших противоположное: первых уже в 2 с лишним раза больше. Это соотношение еще более возрастает при переходе к следующим возрастным кате­гориям, хотя и несколько снижается для самой старшей груп­пы избирателей (старше 70 лет). Это позволяет нам сделать вы­воды:

а) о наличии связи между независимой (возраст) и зави­симой (участие в выборах) переменными;

б) о направлении этой связи, которая в данном случае является прямой или положи­тельной, поскольку ее можно выразить следующим простым описанием: чем больше значения независимой переменной (возраст), тем больше значения зависимой переменной (процент участия в выборах). Исключение составляет лишь самая верхняя возрастная группа, где электоральная активность по вполне понятным при­чинам снижается.

Когда низкие значения одной переменной ассоциируются с низкими значениями дру­гой переменной (и наоборот), имеет место положительная связь. Когда низкие значения одной переменной ассоциируются с высокими значениями дру­гой, между двумя переменными существует отрицательная связь.

Иногда для большей наглядности анализа используют различные индексы - специально создаваемые по­казатели, с помощью которых связь между переменными прояв­ляется более отчетливо (например, индекс электорального участия, равный частному от деления числа принимавших участие в каждой из возрастных групп на число тех, кто не голосовал, он также исчисляется не делением, а вычитанием).

Таким образом, мы фиксируем

1. наличие связи (нет изменения — нет связи)
2. силу связи (насколько суще­ственно различаются наблюдаемые значения зависимой переменной при изменении значений независимой переменной)

Наиболее сильная из возможных связей между двумя перемен­ными — это такая связь, при которой значение зависимой пере­менной для каждого случая в одной категории независимой пе­ременной отличается от каждого из случаев в другой категории (совершенная связь). Совершенная связь между неза­висимой и зависимой переменными дает исследователю возмож­ность точно предсказать значение любого из случаев зависимой переменной, если известно значение независимой. Пример совер­шенной связи для гипотетического случая различий в голосова­нии приведен в табл. 17[46]. Между переменными может существо­вать как совершенная положительная, так и совершенная отрица­тельная связь[47].

В реальных распределениях социологических дан­ных крайне редко встречаются как совершенная связь, так и абсолютно полное ее отсутствие. Фактически отсутствие связи выра­жается в ее слабости. Слабой можно считать такую связь, при которой различия наблюдаемых значений зависимой переменной для различных категорий независимой переменной незначительны. Фактически наиболее слабая связь — это такая, в которой распределение было бы идентично для всех категорий независимой переменной (связь отсутствует).

Таблица 17