Тип шкалы измерения переменных

Типы кодирования переменных.

Типы переменных

Пример 1.1.

Анкета обследования жалоб и проблем населения (шутка)

1. Пол

1. мужской
2. Женский

2. Возраст …………

3. Проблемы (укажите 3 основные проблемы):

1. Учеба

2. Свободное время

3. Любовь

4. Музыка

4. Жалобы:

1. Служба

2. Здоровье

3. Зарплата

4. Жена

5. Собака соседа

Матрица данных, собранных на основании такой анкеты, изображена на рис.1.1. Пол здесь закодирован в соответствии с содержимым анкеты кодами 1 - мужчины, 2 - женщины; возраст непосредственно введен в данные; проблемы закодированы в трех переменных - указаны коды обведенных при опросе подсказок; для каждой жалобы отведена своя переменная.

N Анкеты	1. Пол	2. Возраст	3. Проблемы:	4. Жалобы:
1. Служба	2. Здоровье	3. Зарплата	4. Жена	5. Собака соседа
					.
					.
.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.

Рис.1.1. Структура матрицы - данных обследования жалоб и проблем населения

На протяжении всего текста мы будем иллюстрировать работу пакета на более серьезном примере анкеты "Курильские острова", текст которой приведен в приложении 1, кроме того, иногда мы будем привлекать для анализа данные Российского мониторинга экономического положения и здоровья населения (RLMS, [13]).

Типы переменных можно рассмотреть с технической точки зрения и в аспекте применения математических методов.

В статистическом пакете SPSS предусмотрено 8 типов кодирования переменных. Подробнее о них можно узнать в [Руководство пользователя. Книга 1. - М.: Статистические системы и сервис, 1995]. Мы остановимся лишь на строчных (STRING) и числовых (NUMERIC) переменных.

Строчные переменные используются достаточно редко, например, для введения ответов на открытые вопросы или фамилий респондентов, если имеется такая возможность и в них есть необходимость, например переменная dj56.1.1 8-й волны RLMS содержит ответы на вопрос "В чем состояла эта Ваша работа?"

Но обычно, при внесении в компьютер информации для статистической обработки, ответы на вопросы анкеты кодируются числами. Хотя с формальной точки зрения практически любая обрабатывающая программа может использовать эти цифры независимо от того, кодируется ли профессия, возраст или сведения о цвете глаз. Различные методы анализа данных ориентированы на данные определенного типа. Для получения интерпретируемых результатов перед применением программы исследователь должен определить тип обрабатываемых соответствующим методом переменных.

Формируя данные, исследователь ставит в соответствие значениям переменной, имеющей содержательный смысл ("пол - мужской", "профессия - учитель"), числовые значения. Такое соответствие называется шкалой измерения переменной. В зависимости от свойств переменной выделяют шкалы: номинальную, ординальную (ранговую), интервальную и шкалу отношений.

Дата добавления: 2014-12-27