Программа «Высшее образование»


Для первой строки она равна



страница59/71
Дата10.05.2018
Размер4.29 Mb.
ТипПрограмма
1   ...   55   56   57   58   59   60   61   62   ...   71
Для первой строки она равна :

0,Η(0,14-0,20)ί+{0,20-0,30)-+(0,31-0,20);+{Ο>30-0,2ί)ϊ+ +(0,05-О,05)2} - 0,0028

Для остальных строк эта величина соответственно равна 0,0045; 0,006; 0,0022; 0,00121; 0,01385. Таким образом, значение числителя равно 0,024. Знаменатель равен:

1- {(0.2)2 + (0.3)2 + (0.2)2 +(0.25)2 +(0.05)2} = 0.77
Тогда значение коэффициента будет равно ^,/х = 0,03. Такое небольшое значение коэффициента говорит об отсутствии влияния будущей профессии на структуру удовлетворенностью учебой. Вероятность предсказания удовлетворенности учебой практически не изменится, если учитывать будущую профессию.

До си пор мы с вами рассматривали только меры связи для номинальны признаков, ибо они чаще други встречаются в социологически данны . При этом, анализируя данные нашей таблицы сопряженности, мы не обращали внимания на то, что один из признаков имел порядковый уровень измерения. Не использовать информацию об упорядоченности — значит намеренно отказаться от ценной информации. Разумеется, существуют коэффициенты, позволяющие учесть то, что один из сопрягаемы признаков измерен по порядковой шкале.



Существует так называемый ранговый бисериалъный коэффициент для случая изучения связи между дихотомическим (поэтому коэффициент называется бисериалъным) номиналъным признаком и ранговым [2, с. 165— 167, 8, с. 139, 11, с. 121]. При этом для случая несвязанных рангов. Напомним, что с ситуацией связанных рангов мы встречаемся, если в ранжированном ряду естъ одинаковые ранги. Также существует точечный бисериалъный коэффициент для случая изучения связи между дихотомическим номиналъным признаком и «метрическим».
Ранговые коэффициенты связи

Ранговыми коэффициентами связи называются меры связи, позволяющие вычислять степень согласованности в ранжировании одних и тех же объектов по двум различным основаниям или по двум различным признакам. Мы неоднократно ссылались на необходимость для социолога такого рода коэффициентов. Например, при построении шкалы суммарны оценок появлялась необ одимость в проверке согласованности результатов, полученных по итоговой шкале, с данными по исходным шкалам (суждениям).

Коэффициентов ранговой корреляции много. Для того чтобы понять их схожесть и различие, необходимо вначале несколько отойти от таблиц сопряженности и нашей задачи. А вам придется вернуться к разделу книги, посвященному процедуре ранжирования. Как было отмечено, такая процедура возникает у социолога как на этапе измерения, так и на этапе анализа данных. В любом случае возникает задача определения степени согласованности двух ранжированных рядов. Представим себе, что для одной и той же совокупности объектов получили два ранжированны ряда. Например, по тем же будущим профессиям студента. Значит, объектов у нас всего шесть по числу профессий. Пусть первый ряд получен по степени уменьшения индекса удовлетворенности учебой. Второй ряд — по степени уменьшения индекса уверенности в трудоустройстве по профессии после окончания вуза. Далее будем коротко называть эти признаки — «удовлетворенность» и «уверенность».

В данном контексте мы не будем обсуждать вопрос, каким образом измерены эти признаки как характеристики группы. Заметим лишь, что они могли быть получены с помощью шкалы суммарных оценок или как групповые индексы, примеры которых были приведены в «Лекциях».

В случае полной (максимальной) согласованности ранжирования по этим двум признакам естественно предположить наличие тесной (сильной) связи между признаками «удовлетворенность» и «уверенность». Такая связь может быть и прямой (чем больше удовлетворенность, тем больше уверенность), и обратной (чем больше удовлетворенность, тем меньше уверенность). Из этого проистекает, что логично изменяться значениям коэффициента ранговой корреляции от -1 до +1. Этим свойством обладают все приведенные ниже коэффициенты.

Приведем примеры нескольких коэффициентов, а затем поясним их содержательный смысл.



Мера у(гамма) Л. Гудмена и Е. Краскала (L. Goodman, E.Kraskal) = S-D Y"S + D ' Мера i~k (may) Μ. Дж. Кендалла (M.Kendall)

2{S-D) Tk~~\j(S + D + Ty){S + D + Tx)>

Меры dP. Ссмерса (R.Comeis) S-D
Первая из этих мер в работе [8, с. 135], обозначена как «γ Гудмана». Эти меры удачно описаны в работе [1, с. 37—40]. Вы, конечно, обратили внимание, что у всех приведенных мер один и тот же числитель, а знаменатели различны. Прежде всего рассмотрим числитель, ибо он несет в себе основное содержание коэффициентов, В таблице 3.5.4 представлены два ранжированных ряда. Объекты ранжирования — будущие профессии. Они приведены в таблице для удобства в том порядке, в котором их ранги во втором ряду возрастают, т. е. в порядке убывания степени уверенности. Число рангов равно числу объектов, связанных рангов (одинаковых) в наших рядах не наблюдается.
Таблица 3.5.4 Примеры двух ранжированных рядов

Признаки







1ИИ




Поделитесь с Вашими друзьями:
1   ...   55   56   57   58   59   60   61   62   ...   71


База данных защищена авторским правом ©znate.ru 2019
обратиться к администрации

    Главная страница