Анализ социологических данных с применением пакета SPSS. Пошаговая исследовательская модель анализа данных, страница 5

Коэффициенты корреляции

(Процедура CORRELATE)

Коэффициенты ранговой корреляции, а также коэффициенты корреляции Пирсона можно получить с помощью процедуры Correlate. В табл. 1 представлены результаты расчета коэффициента парной корреляции для интервальных признаков, полученных в процессе агрегирования исходного массива данных (объект – район проживания). На рис. отражено расположение объектов (районов) в пространстве исследуемых признаков с наложением линии регрессии, построенной методом наименьших квадратов. Процедура дает возможность расчета частной корреляции (табл. 2).

Парная корреляция

(Bivariate)

Таблица 1. Коэффициент корреляции Пирсона

Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed) [Корреляция значима на 5% уровне (2-сторонний ДИ)]

Рис. 1 Расположением районов в пространстве исследуемых признаков с наложением регрессионной прямой

Частная корреляция

(Partial)

Таблица 2. Коэффициенты частной корреляции (контролирующая переменная – доля людей в районе, имеющих среднее образование и ниже)

Параметрические методы – сравнение средних

(Процедура COMPARE MEANS)

Параметрические тесты для несвязанных, связанных выборок, а также одновыборочные тесты в программе SPSS реализованы в процедуре Compare means. Кроме того, в этом блоке предусмотрена возможность получения описательных статистик распределения исследуемого признака (например, признака «количество полных лет», как представлено в табл. 1 и 2) и тест Колмогорова-Смирнова для проверки совпадения выборочного распределения с нормальным (табл. 3).

Процедура MEANS

Таблица 1. Описательные статистики