Execute. Пусть переменная SEX содержит сведения о поле респондентов (1 - мужской, 2 - женский)

WEIGHT by wsex

Пусть переменная SEX содержит сведения о поле респондентов (1 - мужской, 2 - женский). Соответствующие веса будут назначены соответствующими командами

Взвешивание выборки WEIGHT

SPLIT FILE SEPARATE BY v8.

SORT CASES BY v8.

При получении результатов для отдельных групп программой

SPLIT FILE LAYERED BY v8.

SORT CASES BY v8.

Descriptives Variables= v9 v14.

Команда Descriptives получает описательные статистики переменных. В таблице 2.2 благодаря команде SPLIT результаты работы команды Descriptives на разных группах по полу объединены в одну таблицу.

Таблица 2.2. Описательные статистики, полученные при расщеплении данных для сравнения групп

V8 Пол		N	Minimum	Maximum	Mean	Std. Deviation
1 муж.	V9 Возраст		16.0	76.0	39.6	13.0
	V14 Ср.мес. душевой доход		21.0	1254.0	237.9	168.2
	Valid N (listwise)
2 жен.	V9 Возраст		16.0	74.0	39.5	12.2
	V14 Ср.мес. душевой доход		50.0	1500.0	219.8	132.8
	Valid N (listwise)

Descriptives Variables= v9 v14.

будут получены две отдельные таблицы.

Социологи достаточно часто некорректно работают со статистическими данными. К примеру, перед ними стоит задача изучить социальные факторы людей, занятых в правовых органах. Известно, что в органах юстиции занято 2% трудоспособного населения. При определении объектов исследования на практике возникают трудности с репрезентативностью выборки. Например, если будет отобрано 500 человек, то из них может оказаться только 10 занятых в органах юстиции. Их обследование будет недостаточно для формирования выводов.

Поэтому социологи осознанно выбирают большее число занятых в этих органах, например 50 из 500. Иногда они рассчитывают целую половозрастную, отраслевую и т.д. таблицу, по которой решают, сколько человек в каждой социальной группе опросить. Это, как правило, деформирует выборку, от которой требуется репрезентация населения, например, всего города. Чтобы уменьшить влияние деформированности выборки на результаты статистического анализа, применяют взвешивание объектов: группы, которые были искусственно уменьшены, выбираются с весовым коэффициентом, превышающим единицу. Обычно суммарный вес объектов равен числу объектов в рассматриваемом файле.

Пусть, например, опрошено 300 человек, из них 100 мужчин, 200 женщин (бухгалтеров застать на рабочем месте было проще всего). Предполагается, что в генеральной совокупности 50% мужчин, 50% женщин. Целесообразно учитывать мужчину с весом 1.5, а женщину - с весом 0.75, тогда с учетом весов выборка будет выровнена.

Recode SEX (1=1.5)(2=0.75) into wsex.

Вообще, если известно распределение объектов k групп в генеральной совокупности p₁,…,p_k; получено частотное распределение n₁,…,n_k, то i -й группе должен быть

приписан вес wi=pi/ni*n, где n=

.

Назначение веса можно сделать также через меню редактора данных (DATA->WEIGHT CASES).

Замечания: взвешивание - это не физическое повторение наблюдения. Если значение веса отрицательное или неопределенное (предварительно определенное как SYSMIS), то оно обрабатывается статистическими процедурами как вес, равный нулю.

Дата добавления: 2014-12-27