Социология и политология \ Социология

Анализ социологических данных с применением пакета SPSS. Пошаговая исследовательская модель анализа данных, страница 12

Разница рангов

N

Negative Differences(a)

(отрицательная разница)

299

Positive Differences(b)

(положительная разница)

215

Ties(c) (связанные ранги)

567

ВСЕГО

1081

a  уборка подъезда < уборка двора

b  уборка подъезда > уборка двора

c  уборка подъезда = уборка двора

Таблица 13.Статистика критерия знаков  

Статистика

Значение

Z

-3,661

Asymp. Sig. (2-tailed) (двухсторонняя значимость)

0,000

Двухвыборочный знаково-ранговый критерий Вилкоксона для 2-х связанных выборок

(2-related samples/ Wilcoxon)

Таблица 14.Сумма рангов и средние ранги оценок уборки подъездов и дворов

Разница рангов

N

Mean Rank (средний ранг)

Sum of Ranks (сумма рангов)

Negative Ranks (количество объектов с отрицательным рангом)

299(a)

266,24

79607,00

Positive Ranks (количество объектов с положительным рангом)

215(b)

245,34

52748,00

Ties (количество объектов со связанными рангами)

567(c)

-

-

ВСЕГО

1081

-

-

a  уборка подъезда < уборка двора

b  уборка подъезда > уборка двора

c  уборка подъезда = уборка двора

Таблица 15.Статистика теста

Статистика

Значение

Z

-4,160(a)

Asymp. Sig. (2-tailed) (двухсторонняя значимость)

0,000

a  Based on positive ranks. (Основан на положительных рангах)

Ранговый дисперсионный анализ – критерий Фридмана для k-связанных выборок

(k-relatedsamples/ Friedman)

Ранговый дисперсионный анализ Фридмана позволяет сравнивать средние ранги в нескольких (3-х и более) связанных выборках. Пример: для людей трудоспособного возраста, имеющих детей младше 18 лет, требуется сравнить их оценки отдельных показателей социальной защищенности: степени уверенности в правовой защищенности, стабильности работы и уверенности в будущем детей. Оценка давалась по 3-х балльной шкале, где 1 – полностью не уверен. В табл. 16 и 17 отражены результаты тестирования (средние ранги и статистика теста).

Таблица 16.Средний ранг

Оценка социальной защищенности

Mean Rank (Средний ранг)

Я уверен, что все мои права защищены

1,74

У меня стабильная работа, и мне не грозит ее потерять

2,29

Я уверен в будущем своих детей

1,97

Таблица 17. Статистика теста

N

502

Chi-Square (Хи-Квадрат)

146,597

Df (Число степеней свободы)

2

Asymp. Sig. (уровень значимости)

0,000

Простая линейная регрессия

(Процедура REGRESSION/ LINEAR)

В программе SPSS есть возможность построения как простой, так и множественной модели линейной регрессии. В предлагаемом примере простой линейной регрессии используются данные агрегированного файла (объекты – районы г. Новосибирска). Зависимый признак – доля людей в районе, негативно оценивающих свое будущее. Независимый признак – доля людей в районе в возрасте от 45 лет и старше. В табл. 1 отражено распределение признаков по районам проживания. Информация табл. 2 полезна для выводов о качестве полученной модели. Для этой же цели полезно изучить распределение остатков. В табл. 3 представлены результаты однофакторного дисперсионного анализа реализуемого для проверки гипотезы о равенстве всех регрессионных коэффициентов нулю (этот тест полезен при построении множественной линейно регрессии). Табл. 4 содержит значения регрессионных коэффициентов и значения t-статистик. На рис. отражено распределение объектов в пространстве зависимого и независимого признаков, а также обозначены границы 95% доверительного интервала для среднего и для модельных значений.

Скачать файл