Изданных, представленных в табл. 7.2, видно, что средний возраст туристов, посещающих дискотеки, составляет около 36 лет, а средний возраст туристов, не посещающих дискотеки, составляет примерно 51 год. Средний возраст всех опрошенных респондентов составляет примерно 50 лет.
Переменная «возраст» является метрической. С точки зрения статистики только метрические переменные могут участвовать в дискриминантном анализа в качестве независимых переменных, поскольку только для них можно рассчитать среднее значение и стандартное отклонение (см. подраздел 2.3 «Типы шкал измерения переменных»).Статистические показатели в группах
Переменная «пол» является дихотомической. Расчет такого показателя, как «средний пол», является абсурдным. Однако дихотомические переменные могут рассматриваться как метрические. Если бы метки переменной «пол» имели числовые коды не «1»(мужчины)/«2»(женщины), а «0»(мужчины)/«1»(женщины), то средние значения этой переменной для исследуемых групп были бы не 1,42/1,46, а 0,42/0,46. Это означает, что доля женщин среди туристов, посещающих дискотеки, составляет 42%, а среди туристов, не посещающих дискотеки, — 46%.
Переменные «образование» и «доход семьи» являются порядковыми, т.е. они разделяют туристов на категории по уровню образования и дохода семьи. Средние значения этих переменных не имеют никакого смысла, поскольку представляют лишь средние значения порядковых номеров категорий, указанных респондентами.
Из данных, представленных в табл. 7.2, можно сделать вывод, что уровень образования туристов, посещающих дискотеки, несколько выше уровня образования туристов, не посещающих дискотеки (6,97 > 5,56).
Что касается уровня дохода семьи, то можно сказать, что он несколько ниже у туристов, посещающих дискотеки, по сравнению с туристами, не посещающими дискотеки (5,99 < 6,43).
Неравенство средних значения заявленных дискриминационных переменных (пол, возраст, образование, доход семьи) в группах туристов, посещающих и не посещающих дискотеки, не доказывает, что данные переменные являются отличительными признаками исследуемых групп. Их можно считать отличительными признаками только в том случае, если будет доказана статистическая значимость различий их средних значена. в исследуемых группах (см. раздел 3 «Сравнение средних величин в SPSS»). Для этого проводится тест на равенство средних значений в группах (табл. 7.3).
Таблица 7.3 Тест на равенство средних значений в группах
Tests of Equality of Group Means
Wills' Lambda*
F
dfl
df2
Sig.
Пол
1,000
,451
,502
Возраст
,898
115,751
,000
Образование
,990
1,412
,235
Доход семьи
,996
4,313
,038
Для проведения теста на равенство средних значени i в группах в качестве тестовой величины используется лямбда Уилкса (Wilks ' Lambda)[2]. Основной результат теста определяется с помощью величины «Significance» («Значимость»), Если значение «Significance» меньше 0,05, это означает, что различия между средними значениями дискриминационных переменных в исследуемых группах являются статистически значимыми (см. раздел 3 «Сравнение средних величин в SPSS»).
В рассматриваемом примере значение «Significance» не превышает 0,05 только для двух заявленных дискриминационных переменных: «возраст» (0,000) и «доход семьи» (0,038). Это означает, что туристы, посещающие и не посещающие дискотеки, отличаются по возрасту и доходу семьи, поэтому переменные «возраст» и «доход семьи» могут выступать в качестве дискриминационных переменных.
Значение величины «Sign ficance» для переменных «пол» (0,502) и «образование» (0,235) (см. табл. 7.3) превышает 0,05. Это означает, что между группами туристов, посещающих и не посещающих дискотеки, не существует достаточно четкого различия по половой структуре и уровню образования туристов.
Переменные «пол» и «образование» не обладают дискриминирующими (разделительными) свойствами и не могут выступать в качестве дискриминационных переменных. Они должны быть исключены из дискриминантной модели.
В случае необходимости изменения состава дискриминационных переменных следует заново сформировать задание на проведение дискриминантного анализа. Для этого следует повторить все операции, описанные в подразделе 7.2 «Команды SPSS на выполнение дискриминантного анализа», изменив лишь список независимых переменных (Independents) в диалоговом окне «Дискриминантный анализ» (см. подраздел 7.2, рис. 7.5).
После изменения задания на выполнение дискриминантного анализа изменяются результаты. В рассматриваемом примере после исключения переменных «пол» и «образование» из состава дискриминационных переменных число действительных значений осталось без изменений — 1023 (см. табл. 7.1). Значения величины «Sig nificance» при проведении теста на равенство средних значений в группах для переменных «возраст» и «доход семьи» также остались без изменений (табл. 7.3 и 7.4).
Таблица 7.4 Тест на равенство средних значений в группах
Tests of Equality of Group Means
Wills1 Lambda
F
dfl
df2
Sig.
Возраст
,898
115,751
,000
Доход семьи
,996
4,313
,038
После того как доказано наличие дикриминирующих (разделительных) особенностей переменных «возраст» и «доход семьи», следует также доказать, что они являются действительно независимыми. Значения этих переменных не должны обусловливать друг друга. Следует доказать, что доход семьи не находится в прямой зависимости от возраста туриста. Для этого рассчитывается коэффициент корреляции, характеризующий связь между исследуемыми переменными (табл. 7.5).
studopedia.su - Студопедия (2013 - 2024) год. Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав!Последнее добавление
