Для построения прогноза инвалидности нами была использована процедура относительной иерархической группировки, ввиду невозможности активного эксперимента в стандартных условиях воспроизводимости основных параметров изучаемого процесса (инвалидизации) [1]. Однако следует иметь в виду, что многие процессы социального развития растянуты во времени и в пространстве таким образом, что в один и тот же момент можно наблюдать их элементы, находящиеся на разных стадиях развития. В этих случаях можно из статической картины получить такую группировку, которая как бы является фотографией процесса перехода из состояния в состояние.
Под группировкой в статистике принято понимать разделение рассматриваемой совокупности объектов или явлений на группы, однородные в том или ином смысле. Это понятие подразумевает как действие по расчленению совокупности, так и его результат. В научном исследовании группировки являются <<альфой и омегой>> всей деятельности. Они используются и как форма представления знаний, и как инструмент их получения. Процесс познания начинается с определенной группировки элементов изучаемой системы, и каждый законченный этап характеризуется совершенствованием группировок, установлением их связей со все более широким кругом явлений.
Для группировки по состояниям характерны и представляющие, и относительные группировки, ибо они не только могут выполняться по признакам, характеризующим состояния сами по себе, но могут и должны связываться с группами, однородными по "входным", факторным для системы воздействиям, а также и с группами, однородными по выходным, результирующим показателям.
Методы конструирования группировок в той или иной мере определяются формулой <<типология = цель + логика группирования>>. Логика группирования в методах, основанных на матрицах связи объектов, выражается непосредственно в терминах объектов. Группы формируются как совокупности номеров объектов с построением описания этих групп в терминах признаков - иерархическое группирование.
Существующая методология статистических группировок ориентирована на ситуацию, когда основные признаки, используемые для группировки, определяются из теоретических соображений, так что сами группировки предназначены главным образом для наполнения конкретным содержанием, проверки и подтверждения тех или иных фактов в конкретных условиях. При слабой изученности объекта группировки используются не для проверки, а для выявления закономерностей, так что центр тяжести ложится на само построение группировки, а не на описание сформированных исследователем групп. В связи с этим возникает важный вопрос о критериях построения наилучших группировок. Дело в том, что статистическая методология во главу угла ставит статистическую связь группировки с теми признаками, по которым группы должны быть однородными. Между тем математические методы многомерной классификации исходят из критериев близости объектов внутри групп.
Учитывая, что исходные данные представлены в разных шкалах: номинальной и интервальной (количественной), нами был использован способ "классической" факторной группировки - относительная иерархическая группировка. Однородность группы при относительной группировке понимается как похожесть поведения составляющих ее объектов по результирующим признакам. При этом решается еще одна задача - задача измерения латентной (скрытой) переменной. Дело в том, что многие теоретические переменные (признаки) на первых этапах исследования не допускают непосредственного измерения. Группы объектов, похожих по этим индикаторам, соответствуют различным качественным значениям этой переменной, так что группировка задает шкалу ее измерения. Так как процедура иерархической группировки работает только с номинальными данными, то признаки, измеренные в интервальной шкале, были сгруппированы, и далее работали с номерами групп (интервалов), а не с исходными данными. Группировка проводилась таким образом, чтобы минимизировать сумму расстояний по данному признаку от центра групп до всех членов соответствующих групп (критерий минимизации внутригруппового рассеяния) [93].
Уважаемый посетитель!
Чтобы распечатать файл, скачайте его (в формате Word).
Ссылка на скачивание - внизу страницы.