Проведение частотного анализа исследуемого признака. Двумерные распределения исследуемого признака (зависимой переменной) с дополнительными признаками (независимыми переменными)

ЗАДАНИЕ ДЛЯ КУРСОВОЙ РАБОТЫ ПО ПРЕДМЕТУ

«МЕТОДЫ АНАЛИЗА СОЦИОЛОГИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ»

Для написания курсовой работы используется массив данных ksd.sav для SPSS или dosug.frm для OCA. Это результаты опроса клиентов «Клуба Семейного Досуга» (подробнее об организации см. http://www.bookclub.ua/), проведенного в 2002 г. К массивам прилагается анкета, по которой был проведен опрос.

1.  Изучить анкету и выбрать признаки, которые будут проанализированы в работе. Среди выбранных признаков должен быть один основной признак (исследуемый признак, зависимая переменная) и несколько дополнительных признаков (независимых переменных). Основной исследуемый признак должен быть метрическим или псевдометрическим (порядковая шкала). Среди дополнительных признаков обязательно должны быть два номинальных признака – один с двумя значениями (например, признак «пол» с двумя значениями «мужчины» и «женщины»), а другой с тремя или больше значениями (например, признак «образование» с тремя значениями «среднее», «среднее специальное», «высшее»). И основной, и дополнительные признаки могут быть результатом трансформации данных (это приветствуется).

2.  Провести частотный анализ исследуемого признака (одномерное распределение); представить распределение признака графически;  проанализировать форму распределения (отличие от нормальности) – асимметрию и эксцесс, тесты Колмогорова-Смирнова и Шапиро-Уилка, Q-Q график; рассчитать меры центральной тенденции и вариации; сделать содержательную интерпретацию полученных данных.

3.  Проанализировать двумерные распределения исследуемого признака (зависимой переменной) с дополнительными признаками (независимыми переменными); представить совместные распределения признаков в форме таблиц и графиков; рассчитать критерий хи-квадрат и коэффициенты корреляции, оценить их значимость; содержательно проинтерпретировать данные.

4.  Провести анализ значимости различий долей (процентов). Для этого нужно выбрать одно из значений исследуемого признака (модальное или какое-либо с большой частотой) и оценить значимость различий по этому значению в разных подвыборках, например, между «мужчинами» и «женщинами», или между респондентами разных возрастных групп. Построить доверительные интервалы. Сделать содержательные выводы.

5.  Провести анализ значимости различий исследуемого признака в разных подвыборках. Выбрать для этого два дополнительных принака. Первый признак должен быть с двумя значениями (например, «пол»), соответственно оценивается значимость различий исследуемого признака в двух подвыборках («мужчины» и «женщины»). Второй признак должен быть с тремя или более значениями (например, «образование»), соответственно оценивается значимость различий исследуемого признака в трех (или более) подвыборках. Для анализа значимости различий необходимо обоснованно выбрать и применить параметрические (t-тесты, дисперсионный анализ) или непараметрические тесты (Манна-Уитни, Краскела-Уоллиса). Сделать содержательные выводы.

6.  Работа должна начинаться содержательным введением, в котором очерчиваются рамки анализируемой проблемы, и завершаться содержательным заключением с выводами проведенного анализа.