В ході виконання досліджень в рамках проекту "Соціокультурний портрет регіону" на території Томської області був накопичений значний обсяг економічних і соціологічних даних, доступних для всебічної обробки. У даній роботі зі всієї безлічі отриманих матеріалів обрані показники суб'єктивного відчуття захищеності респондентів від різних загроз і ступеня їх довіри різним соціальним інститутам, виконаний пошук взаємозв'язків між цими показниками з використанням методів кореляційного і факторного аналізу.

Анотація наукової статті з соціологічних наук, автор наукової роботи - Романчук Сергій Вікторович, Берестнєва Олена Вікторівна, Маклакова Таїсія Глебовна


A significant amount of economic and sociological data was accumulated in the Tomsk region during the surveys within the framework of the project "Sociocultural portrait of the region". Now this data are available for comprehensive processing. In this paper, indicators of the subjective sense of respondents 'protection from various threats and the degree of their confidence in various social institutions were chosen from the whole set of received materials in order to find interrelations between them using correlation and factor analysis methods.


Область наук:
  • соціологічні науки
  • Рік видавництва діє до: 2017
    Журнал
    Інформаційні та математичні технології в науці та управлінні
    Наукова стаття на тему 'АНАЛІЗ СОЦІОЛОГІЧНИХ ДАНИХ НА ОСНОВІ кореляційний та факторний аналіз'

    Текст наукової роботи на тему «АНАЛІЗ СОЦІОЛОГІЧНИХ ДАНИХ НА ОСНОВІ кореляційний та факторний аналіз»

    ?УДК 51-77

    АНАЛІЗ СОЦІОЛОГІЧНИХ ДАНИХ НА ОСНОВІ кореляційний та факторний аналіз Романчук Сергій Вікторович

    Аспірант, e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. Вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її. Берестнєва Олена Вікторівна

    Аспірант, e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. Вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її. Маклакова Таїсія Глебовна

    Аспірант, e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. Вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її. Національний дослідницький Томський політехнічний університет,

    634050, м Томськ, пр. Леніна 30

    Анотація. В ході виконання досліджень в рамках проекту "Соціокультурний портрет регіону" на території Томської області був накопичений значний обсяг економічних і соціологічних даних, доступних для всебічної обробки. У даній роботі зі всієї безлічі отриманих матеріалів обрані показники суб'єктивного відчуття захищеності респондентів від різних загроз і ступеня їх довіри різним соціальним інститутам, виконаний пошук взаємозв'язків між цими показниками з використанням методів кореляційного і факторного аналізу. Ключові слова: соціологія, соціум, структура, кореляція, фактор, факторний аналіз.

    Вступ. У сучасному суспільстві одним з найбільш важливих факторів для розвитку інформаційної та інноваційної економіки (що особливо важливо в кризові періоди) стає людський фактор. Дослідження людського капіталу, динаміки стану суспільства і взаємозв'язків між показниками економічного і соціального здоров'я населення регіонів не втрачають своєї актуальності. Томська область являє собою регіон, формально досяг високих показників в області побудови інноваційної економіки і постіндустріальної модернізації, тому соціологічні дослідження на території даного регіону представляють інтерес для вивчення питання про вплив сучасних технологій на якість і рівень життя населення. Однак, результати анкетування та опитувань населення являють собою складні дані, описані великою кількістю змінних і значним числом спостережень, що породжує завдання зниження розмірності і пошуку латентних (прихованих) змінних, що визначають все різноманіття накопичених даних.

    1. Характеристика вихідних даних. Томська область - регіон в Західному Сибіру, ​​має статус техніко-впроваджувальної зони і значний науковий, освітній та промисловий потенціал. Даний регіон формально досяг високих показників розвиненості інноваційної економіки і вторинної модернізації. Однак не втрачає своєї актуальності питання про вплив цих показників на фактичні якість та рівень життя населення і про наявність взаємозв'язків між різними показниками його соціального здоров'я.

    Методика Центру досліджень модернізації Китайської Академії наук (ЦІМ КАН), адаптована для Росії [5], відносить Томську область до типу з низьким рівнем збалансованості модернізації, що переходила до вторинної модернізації [3]. За даними рейтингу Асоціації інноваційних регіонів Росії (АІРР) Томська область входить в число сильних інноваторів і займає 7 місце по РФ [5-8]. На рис. 1 приведена діаграма інноваційного розвитку Томської області, побудована в рамках даного рейтингу.

    Томська область (7-е місце, + 1 позиція)

    П-4 П-З

    Мал. 1. Діаграма інноваційного розвитку Томської області

    На даному зображенні досить добре видно перекіс в сторону "інновацій в освіті" і "інноваційних виробництв", однак, соціокультурна складова в умовах нової модернізації залишається незбалансованою і демонструє низьку динаміку соціальних змін.

    Результати проведеного соціологічного опитування включають 1000 спостережень (на 1,078 млн. Чоловік населення), вибірка по Томській області охоплює всю її територію, в ній репрезентативно представлені різні демографічні групи, власники різного рівня освіти і форм зайнятості. Для подальшої обробки в рамках даного дослідження використовується фрагмент бази даних, що містить дві групи змінних (нумерація тут і далі зберігається єдиної):

    A) Відчуття захищеності від різних небезпек: (А.1 - Від екологічної загрози; А.2 - Від утисків через Вашого віку або статі; А.3 - Від сваволі чиновників; А.4 - Від утиску через Вашого громадянства ; А.5 - Від утисків через Ваших релігійних переконань; А.6 - Від свавілля правоохоронних органів; А.7 - Від переслідувань за політичні переконання; А.8 - Від бідності; А.9 - Від самотності і занедбаності; А .10 - Від злочинності)

    B) Ступінь довіри або недовіри (В.1 Суду; В.2 Президенту (губернатору); В.3 Профспілкам; В.4 Прокуратурі; В.5 Поліції; В.6 Уряду; Б.7 Регіональним відділенням політичних партій; В. 8 Законодавчим зборам, Думі регіону; В.9 Засобам масової інформації (преса, радіо, телебачення); В.10 Муніципальним, місцевим органам управління).

    Показники з обох груп виміряні і відображені в рангових шкалах.

    2. Кореляційний аналіз. На початковому етапі робіт для виявлення взаємозв'язків наявних змінних був використаний коефіцієнт кореляції Спірмена. Обчислення проводилися в пакеті SPSS. Особливий інтерес представляли взаємозв'язку між змінними, що входять в різні блоки питань (про відчуття захищеності від різних загроз і про рівень довіри різним інститутам), завдання пошуку взаємозв'язків всередині блоків на цьому етапі не ставилися. У таблиці 1 наведені значення коефіцієнтів кореляції Спірмена для всіх пар змінних, що мають достовірні кореляційні зв'язки (р<= 0,01).

    Таблиця 1. Коефіцієнти кореляції маркерів довіри соціальних інститутів і показників відчуття захищеності

    В.1 В.2 В.3 В.4 В.5 В.6 В.? В.8 В.9 В.10

    А.1 0,256 0,242 0,222 0,199 0,223 0,268 0,278 0,279 0,114 0,208

    А.2 0,217 0,232 0,214 0,219 0,220 0,197 0,193 0,182 X 0,168

    А.3 0,288 0,393 0,340 0,294 0,329 0,400 0,406 0,375 0,190 0,365

    А.4 0,122 0,150 0,118 0,114 0,102 0,092 X X X X

    А.5 0,111 0,216 0,114 0,146 0,132 0,113 X 0,095 x ^ x

    А.6 0,385 0,391 0,308 0,360 0,446 0,4X3 0,342 0,355 0,169 0,351

    А.7 0,236 0,283 0,172 0,256 0,280 0,270 0,156 0,197 0,102 0,206

    А.8 0,293 0,329 0,259 0,235 0,317 0,336 0,297 0,343 0,168 0,283

    А.9 0,192 0,227 0,196 0,205 0,216 0,242 0,176 0,185 0,129 0,225

    А.10 0,275 0,30? 0,302 0,320 0,36? 0,378 0,2901 0,320 0,168 0,276

    * З таблиці виключені коефіцієнти кореляції з рівнем значимості більш 0.01.

    Як неважко помітити з таблиці 1, переважна більшість розглянутих змінних (В.1- В.10) мають достовірні кореляційні зв'язки з змінними іншого блоку (А.1- А.10), за винятком питань про ступінь захищеності від дискримінації за етнічною та релігійною ознаками, що демонструє одночасно найменшу кількість достовірних кореляційних зв'язків з іншими питаннями і малі коефіцієнти кореляції там, де достовірні кореляції все ж існують. Тут, ймовірно, позначається складний національний склад населення області, а так само статус Томська як студентського міста, який залучає молодь з різних регіонів Росії, ближнього і далекого зарубіжжя.

    3. Аналіз. Наявність численних кореляцій між розглянутими змінними дозволяє підняти питання про можливу наявність у вибірці прихованих (латентних) змінних або факторів, що пояснюють поведінку вибірки в просторі меншої розмірності [1]. Природа наявних змінних дозволяє застосувати до них категоріальний метод головних компонент (CATPCA).

    Суть даного методу зводиться до того, що кожному рівню категоріальної змінної призначаються значення масштабу, оптимальні для вирішення завдання пошуку головних компонент (неможливих в вихідному просторі категоріальних змінних). Рішення категоріального аналізу головних компонентів максимізує кореляції оцінок

    об'єктів з кожної з кваліфікованих змінних для числа компонентів (вимірювань)

    [4].

    В ході дослідження обраного блоку змінних і пошуку латентних змінних були виділені три фактори (виділення більшої кількості прихованих змінних недоцільно, тому що вже наступна - четверта змінна відсікається прийнятими критеріями зупинки). У таблиці 2 наведені показники для перших трьох виділених факторів.

    Таблиця 2. Статистичні показники виявлених чинників

    № компоненти альфа Кронбаха коефіцієнт детермінації

    1 0,919 7,872

    2 0,757 3,567

    3 0,394 1,599

    Сумарно 0,972 (а) 13,038

    (А) альфа Кронбаха, розрахована для власних значень.

    У таблиці 3представлени результати факторного аналізу

    Таблиця 3. Навантаження компонент (факторів)

    Виділена компонента (Фактор)

    Мінлива 1 2 3

    А.1 екологічної загрози 0,559 0,336 0,259

    А.2 утисків через вік / статі 0,530 0,496 -0,260

    А.3 свавілля чиновників 0,709 0,222 0,279

    н про про А.4 расової дискримінації 0,453 0,669 -0,620

    До X А.5 релігійної дискримінації 0,455 0,645 -0,610

    і я А.6 поліцейського свавілля 0,746 0,334 0,235

    У А.7 політичних переслідувань 0,589 0,533 -0,098

    А.8 бідності 0,656 0,337 0,449

    А.9 самотності 0,559 0,436 0,333

    А.10 злочинності 0,687 0,353 0,406

    В.1 Суду 0,638 -0,350 0,011

    В.2 Президенту (губернатору) 0,656 -0,282 -0,048

    В.3 Профспілкам 0,590 -0,305 -0,077

    В.4 Прокуратурі 0,633 -0,388 -0,090

    до В.5 Поліції 0,694 -0,352 -0,061

    «СО В.6 Уряду 0,745 -0,432 -0,094

    Про Б.7 Регіональним відділенням політичних партій 0,670 -0,453 -0,093

    В.8 Думі регіону 0,706 -0,441 -0,105

    В.9 Засобам масової інформації 0,445 -0,334 -0,172

    В.10 Муніципальним органам управління 0,691 -0,452 -0,102

    Наведені матеріали показують, що перша з виявлених латентних змінних навантажена досить сильно як за показниками захищеності, так і за показниками довіри. При цьому, найбільші значення факторних навантажень мають показники, пов'язані з захищеності від поліцейського свавілля - А.6 (0,746), свавілля чиновників - А.3 (0,709), злочинності і бідності - А.8 (0,656), а також довіри Уряду - В.6 (0,745), Думі регіону - В.8 (0,706) і губернатору - В.2 (0,656), правоохоронним органам - В.5 (0,694), органам місцевого самоврядування, політичних партій, регіону - Б.7 (0,670 ), судової влади - В.1 (0,687) і прокуратурі -В.4 (0,633).

    У другого виділеного фактора найбільші значення факторних навантажень мають показники захищеності від расової дискримінації, бідності і злочинності. Таким

    змінними, що характеризують

    За третьою, і, найменш навантаженої з виявлених латентних змінних,

    найбільші (за абсолютною величиною) значення мають змінні А.4 (-0,620) і А.5 (0,620). Оскільки факторні навантаження в даному випадку-негативних, третій фактор можна інтерпретувати як фактор незахищеності від расової і релігійної дискримінації.

    На рис. 2 показані угруповання вихідних змінних в системі координат виявлених чинників.

    Пояснення і інтерпретація виділених факторів, а також можливості пошуку подібних закономірностей в даних по інших регіонах вимагають подальшої роботи.

    Висновок. Таким чином, у всій різноманітності розглянутих змінних, що характеризують показники захищеності населення від різних загроз і ступеня довіри соціально-політичних інститутів, вдалося виділити лише три латентних змінних (фактора), що дозволить більш ефективно використовувати отримані дані в подальшому побудові соціологічних моделей. Виявлені латентні змінні ефективно покривають все безліч вихідних змінних, однак на поточному етапі потрібні додаткові зусилля в порівнянні отриманих даних з матеріалами інших регіонів Росії, а так само більш глибокої соціологічної інтерпретації.

    чином, другий фактор, в основному, навантажений захищеність від загроз.

    Мал. 2. Графіки розподілу навантажень компонент по виявленим факторам

    Робота виконувалася в рамках гранту НАН України (проект №15-03-00366) і проекту по пост.220 уряду РФ (договір № 14.Z50.31.0029).

    СПИСОК ЛІТЕРАТУРИ

    1. Айвазян С.А., Бухштабер В.М., Енюков І.С., Мешалкин Л.Д. Прикладна статистика. Класифікація та зниження розмірності. М .: Фінанси і статистика. 1989. 607 с.

    2. БерестневаО.Г., Шабалдін Н.В., Спіцин В.В., Моісеєнко О.В. Розвиток інформаційної системи інноваційного розвитку регіонів АІРР // Фундаментальні дослідження. 2015. № 11-7. С. 1299-1303.

    3. Немирівський В.Г., Половинко В.С. Можливості модернізації Сибірського Федерального округу // Соціологічні дослідження. 2015. №1. С. 27-34.

    4. Офіційний сайт IBM Knowledge Center [Електронний ресурс] URL: http: //www.ibm.eom/support/knowledgecenter/ru/SSLVMB_23.0.0/spss/categories/choosing_c atpca.html Доступ вільний.

    5. Проблеми соціокультурної модернізації регіонів Росії / Під. Ред. Н.І. Лапіна, Л.А. Бєляєвої. М .: Academia. 2013. 416 c.

    6. Рейтинг інноваційних регіонів // Оцінка інноваційного розвитку регіонів. URL: http://www.i-regions.org/projects/regionsdevelopment

    7. Ромашкіна Г.Ф. Процеси модернізації в регіонах Уральського Федерального округу // Соціологічні дослідження. 2015. №1. С.19-26.

    8. Шабалдін Н.В., Спіцин В.В., Берестнєва О.Г. Інформаційна система комплексної оцінки ефективності інноваційного розвитку регіону // Інформаційні технології в науці, управлінні, соціальній сфері та медицині: збірник наукових праць II Міжнародної конференції, 19-22 травня 2015 року, Томськ. Томськ: Изд-во ТПУ. 2015. С. 572-575.

    UDK 51-77

    ANALYSIS OF SURVEY DATA USING CORRELATION AND FACTOR ANALYSIS

    Sergey V. Romanchukov

    Postgraduate student, e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. Вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її. Elena V. Berestneva Postgraduate student, e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. Вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

    Taisiya G. Maklakova Postgraduate student, e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. Вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її. National Research Tomsk Polytechnic University30, Lenin avenue, 634050, Tomsk, Russia

    Abstract. A significant amount of economic and sociological data was accumulated in the Tomsk region during the surveys within the framework of the project "Sociocultural portrait of the region". Now this data are available for comprehensive processing. In this paper, indicators of the subjective sense of respondents 'protection from various threats and the degree of their confidence in various social institutions were chosen from the

    whole set of received materials in order to find interrelations between them using correlation and factor analysis methods.

    Keywords: sociology, socium, structure, correlation, factor, factor analysis.

    References

    1. Ayvazyan S.A., Buchstaber V.M., Enyukov I.S., Meshalkin L.D. Prikladnaya statistika. Klassifikaciya i snizhenie razmernosti [Applied statistics. Classification and dimensionality reduction]. Moscow. Finansy I statistika = Finance and Statistics. 1989. 607 p. (In Russian).

    2. Berestneva O.G., Shabaldina N.V., Spitsyn V.V., Moiseenko A.V. Razvitie Informacionnoj Sistemy Innovacionnogo Razvitiya Regionov AIRR [Design Of AIRR-Regions Innovative Development Information System] // Fundamental Research. 2015. № 11-7. Pp. 1299-1303 (in Russian).

    3. Nemirovsky V.G., Polovinko V.S. Vozmozhnosti modernizacii Sibirskogo Federalnogo okruga [The Siberian Federal District Modernization Possibilities] // Sociological studies. 2015. №1.

    Pp. 27-34. (In Russian).

    4. Official web-site of the IBM Knowledge Center [Electronic resource] Available at: http://www.ibm.com/support/knowledgecenter/en/SSLVMB_23.0.0/spss/categories/choosing_c atpca.html_accessed 07.07.2014. (In Russian).

    5. Problemy sociokulturnoj modernizacii regionov Rossii [Problems of Social and Cultural Modernization in Russia] // Under. Ed. N.I. Lapin, L.A. Belyaeva. Moscow. Academia. 2013. 416 p. (In Russian).

    6. Rejting innovacionnyh regionov [Rating of innovative regions] // Regional innovative development evaluation Available at: http://www.i-regions.org/projects/regionsdevelopment accessed 07.07.2014. (In Russian).

    7. Romashkina G.F. Processy modernizacii v regionah Uralskogo Federalnogo okruga [Modernization Processes in the Ural Federal District] // Sociological studies. 2015. №1. Pp. 19-26. (In Russian).

    8. ShabaldinaN.V., SpitsynV.V., BerestnevaO.G. Informacionnaya sistemakompleks-noj ocenki ehffektivnosti innovacionnogo razvitiya regiona [Information system for complex regional innovative development effectiveness evaluation] // Information technologies in science, management, social sphere and medicine: collection of scientific papers of the II International

    Conference, May 19-22, 2015 року, Tomsk. Tomsk: TPU Publishing House. 2015. Pp. 572-575. (In Russian).


    Ключові слова: СОЦІОЛОГІЯ /СОЦІУМ /СТРУКТУРА /КОРЕЛЯЦІЯ /ФАКТОР /ФАКТОРНИЙ АНАЛІЗ

    Завантажити оригінал статті:

    Завантажити