Толстова Ю.Н. Анализ социологических данных

Ю.Н.Толстова
АНАЛИЗ СОЦИОЛОГИЧЕСКИХ ДАННЫХ: Методология, дескриптивная статистика, изучение связей между номинальными признаками. –М.: Научный мир, 2000.- 352с.

Учебное пособие отвечает курсу "Анализ социологических данных", читаемому автором студентам-социологам нескольких вузов г.Москвы. В нем рассматривается ряд методологических положений, отличающих эту дисциплину – анализируется класс соответствующих социологических задач, прослеживается связь с математической статистикой, раскрывается специфика применения алгоритмов анализа данных именно в социологии. Большинство положений используется в процессе подробного рассмотрения ряда конкретных методов. Отобраны методы, наиболее адекватные потребностям социологии – традиционные методы описательной статистики и методы анализа связей между номинальными признаками. Многие рассматриваемые алгоритмы изучения связей слабо отражены в отечественной литературе. Предлагается классификация подходов к анализу связей, отвечающая естественной логике социолога-эмпирика.
Книга рассчитана на студентов- и аспирантов-социологов, на всех лиц, желающих эффективно изучать социологическую эмпирическую информацию. Предполагается знание курсов по общей социологии, методике социологических исследований, теории вероятностей и математической статистике, теории измерений в рамках обычных вузовских программ.

Оглавление

Содержание

Введение. Основные цели настоящей работы 9

Часть 1. ЧТО ТАКОЕ АНАЛИЗ СОЦИОЛОГИЧЕСКИХ ДАННЫХ? (методологический аспект)
1. Поиск статистических закономерностей как основная цель, стоящая перед эмпирической социологией. Роль анализа данных в ее достижении 20
1.1. Эмпирическая основа для изучения социальных явлений 20
1.2. Понятие статистической закономерности. Роль статистических и нестатистических закономерностей в эмпирической социологии 26
1.3. Проблема соотнесения формального и содержательного при формировании представлений о закономерности в социологии 35
1.4. Статистическая закономерность как результат "сжатия" исходных данных 51
1.5. Основные цели анализа данных 54


2. Математические методы как средство познания социальных явлений 60
2.1. Роль математизации научного знания 60
2.2. Априорная модель изучаемого явления. Эмпирическая и математическая системы. 62
2.3. Основные цели применения математических методов в социологии 68


3. Актуальность для социологии задач, решаемых математической статистикой 73
3.1. Основные задачи математической статистики с точки зрения потребностей социологии 73
3.2. Случайные величины и распределения вероятностей как основные объекты изучения математической статистики и эмпирической социологии 74


4. Математическая статистика и анализ данных: линия размежевания 82
4.1. Проблема соотношения выборки и генеральной совокупности 82
4.2. Отсутствие строгих обоснований возможности применения конкретных методов математической статистики. Эвристичность многих алгоритмов анализа данных 87
4.3. Использование шкал низких типов 89


5. Специфика использования методов анализа данных в социологии 95
5.1. Необходимость соотнесения модели, "заложенной" в методе, с содержанием задачи 95
5.2. Связь разных этапов исследования друг с другом 97
5.3. Другие методологические принципы анализа социологических данных 102


Примечания к части I 106


Часть 2. ОПИСАТЕЛЬНАЯ СТАТИСТИКА. ИЗУЧЕНИЕ СВЯЗИ МЕЖДУ НОМИНАЛЬНЫМИ ПРИЗНАКАМИ
1. Описательная статистика 124
1.1. Одномерные частотные распределения 124
1.1.1. Представление одномерной случайной величины в выборочном социологическом исследовании. Стоящие за ним модели 124
1.1.2. Проблема разбиения диапазона изменения значений признака на интервалы 133
1.1.3. Кумулята 134
1.1.4. Проблема пропущенных значений 138
1.2. Меры средней тенденции и отвечающие им модели 141
1.3. Меры разброса и отвечающие им модели 142
1.3.1. Необходимость введения мер разброса 153
1.3.2. Дисперсия. Квантильные размахи 154
1.3.3. Интуитивное представление о разбросе значений номинального признака 155
1.3.4. Мера качественной вариации 155
1.3.5. Определение энтропии. Ее "социологический" смысл. Энтропийный коэффициент разброса 159


2. Анализ связей между номинальными признаками 164
2.1. Анализ номинальных данных как одна из главных задач социолога 164
2.1.1. Роль номинальных данных в социологии 164
2.1.2. Соотношение между причинно-следственными отношениями и формальными методами их изучения 164
2.1.3. О понятии таблицы сопряженности 167
2.2. Классификация задач анализа связей номинальных признаков 169
2.2.1. Диалектика в понимании признака и его значений. Расширение понятия взаимодействия 169
2.2.2. Классификация рассматриваемых задач и отвечающих им методов 177
2.2.3. Выделение двух основных групп методов анализа номинальных данных. Место рассматриваемых в книге подходов в этой группировке 181
2.3. Анализ связей типа "признак-признак" 187
2.3.1. Коэффициенты связи, основанные на критерии "Хи-квадрат" 188
2.3.1.1. Понимание отсутствия связи между признаками как статистической независимости 188
2.3.1.2. Функция "Хи-квадрат" и проверка на ее основе гипотезы об отсутствии связи 191
2.3.1.3. Нормировка значений функции "Хи-квадрат" 197
2.3.2. Коэффициенты связи, основанные на моделях прогноза 201
2.3.2.1. Выражение представлений о связи через прогноз 201
2.3.2.2. Коэффициенты, основанные на модальном прогнозе 206
2.3.2.3. Общее представление о пропорциональном прогнозе 212
2.3.3. Коэффициенты связи, основанные на понятии энтропии 213
2.3.3.1. Условная и многомерная энтропия 213
2.3.3.2. Смысл энтропийных коэффициентов связи. Их формальное выражение 217
2.3.4. Коэффициенты связи для четырехклеточных таблиц сопряженности. Отношения преобладаний 219
2.3.5. Проблема сравнения коэффициентов связи 226
2.3.6. Учет фактической многомерности реальных связей. Многомерные отношения преобладаний 228
2.4. Анализ связей типа "альтернатива-альтернатива" 235
2.4.1. Смысл локальной связи. Возможные подходы к ее изучению 235
2.4.2. Детерминационный анализ (ДА). Выход за пределы связей рассматриваемого типа 236
2.5. Анализ связей типа "группа альтернатив-группа альтернатив" и примыкающие к нему задачи 242
2.5.1. Классификация задач рассматриваемого класса 242
2.5.2. Анализ фрагментов таблиц сопряженности 244
2.5.3. Методы поиска сочетаний значений независимых признаков (предикторов), детерминирующих "поведение" респондентов 256
2.5.3.1. Понятия зависимой и независимых переменных Общая постановка задачи 256
2.5.3.2. Алгоритм THAID 260
2.5.3.3. Алгоритм CHAID 265
2.5.4. Методы ДА, THAID, CHAID с точки зрения поиска обобщенных взаимодействий 269
2.5.5. Поиск логических закономерностей: элементы исчисления высказываний; понятие закономерности; алгоритм поиска; его сравнение с ДА 273
2.5.6. Поиск логических закономерностей и теория измерений. Элементы узкого исчисления предикатов 280
2.6. Анализ связей типа "признак-группа признаков": номинальный регрессионный анализ (НРА) 290
2.6.1. Общая постановка задачи 290
2.6.2. Повторение основных идей классического регрессионного анализа, рассчитанного на так называемые "количественные" признаки 293
2.6.3. Дихотомизация номинальных данных. Обоснование допустимости применения к полученным дихотомическим данным любых "количественных" методов 306
2.6.4. Общий вид линейных регрессионных уравнений с номинальными переменными. Их интерпретация 310
2.6.5. Типы задач, решаемых с помощью НРА. Краткие сведения о логит- и пробит-моделях регрессионного анализа 315


Приложения к части II 320
Приложение 1. Разные способы расчета медианы и предполагаемые ими модели 320
Приложение 2. Схемы, иллюстрирующие предложенные в п.п. 2.2.2 и 2.2.3 классификации методов анализа данных 324

Предметный указатель 326
Литература 336
Ваша оценка: Нет Средняя: 4.1 (19 голосов)

Комментарии

Отправить комментарий

  • Доступные HTML теги: <a> <em> <i> <strong> <b> <cite> <code> <ul> <ol> <li> <h2> <h3> <h4> <h5> <h6> <img>
  • Строки и параграфы переносятся автоматически.
  • Адреса страниц и электронной почты автоматически преобразуются в ссылки.

Подробнее о форматировании

:)