Введение в регрессионный анализ

1.1.1.1

Введение в регрессионный анализ
Регрессионный анализ остается одной из наиболее востребованных и популярных количественных методов в социальных науках. Возможность одновременного изучения неограниченного количества объектов, а также «прозрачность» техники создали ему репутацию надежного инструмента анализа. Сильная сторона метода состоит в том, что он направлен не просто на изучение изменений, но на сведение причины и следствия. Иначе говоря, регрессионный анализ отвечает на вопрос: «Влияет ли одна или несколько переменных (потенциальных причин) на другую переменную (результат) и, если да, то в какой степени?» В данном случае мы ограничимся введением в регрессионное моделирование и рассмотрим наиболее простую модель регрессии – линейную. По ходу дальнейшего изложения читатель также узнает о других видах регрессии.
Для демонстрации возможностей регрессионного анализа нам нужен эмпирический пример. Рассмотрим такую проблему, как распространение ВИЧ-инфекции в Центральной и Южной Африке. Несмотря на то, что сам вирус устойчиво ассоциируется с
Африканским континентом, сравнение показателей распространенности заболевания указывает на значительную разницу между странами, располагающимися недалеко друг от друга [Levi-Faur]. Постараемся оценить различные социальные факторы, влияющие на распространение вируса.
В отличие от Европы и Северной Америки, ВИЧ в Центральной и Южной Африке передается большей частью через гетеросексуальные контакты. Соответственно, в первую очередь социологу следует обратить внимание на факторы, определяющие сексуальное поведение: риск заражения увеличивается по мере расширения круга сексуальных контактов без контрацепции. Тогда релевантными окажутся, например, такие вопросы:
«Являются ли до- и внебрачные сексуальные отношения социально приемлемыми в странах?» или «Наложено ли в данном обществе табу на обсуждение ВИЧ?»
Перед исследователем встает проблема измерения этих показателей. Поскольку прямому количественному подсчету они не поддаются, приходится выбирать индикаторы, которые могут отражать искомые переменные – такие индикаторы называются прокси-
переменными. В целях простоты изложения воспользуемся следующей переменной — религиозный состав населения. Разумеется, такая генерализация неизбежно ведет к ошибкам измерения. В то же время, очевидно, что религия определяет широкий круг форм поведения, включая и сексуальное. Мы можем ожидать, что в обществе, где