Активность персонала в зависимости от статуса работника

Участие в инновациях как следствие статуса работников

Статус	Участие в инновациях (чел.)	Итого
	участвуют	не участвуют
Рабочие
ИГР
Служащие

Таблица 10, б

Статус	Участие в инновациях (чел.)
	участвуют	не участвуют
Рабочие
ИГР
Служащие
Итого

(если данные представительны) можно подсчитать про­центные доли всех 47 выделенных в ней сочетаний возрастных характеристик мужей и жен, из чего, ска­жем, следует, что более всего в изученной совокупности представлены молодые пары в возрасте 20—24 лет, како­вые составляют около 55% от всех пар (504:1838/2= =0,55), среди 50-летних и старше супружеские пары од­ного возраста составляют лишь 5% и т. д.

Если выборка нерепрезентативна, процентирование можно вести только в рамках каждой подвыборки раз­дельно. Обычно такие подвыборки образуют по признакам, являющимся возможными причинами искомых связей: половозрастные, имущественные, этнической принадлеж­ности, шкалы по уровню образования, другим объектив­ным характеристикам социального статуса, места прожи­вания и т. д. Здесь несоответствие долей выборок реаль­ному распределению определенных групп в генеральной совокупности не исказит вывод (логика табл. 10, а). В противном же случае (по логике табл. 10, б) достоверность вывода будет прямо зависеть от представительности выборки.

Наконец, в случаях, когда представительность пере­крестной классификации в принципе нельзя установить (например, о ценностных ориентациях и политических взглядах, отношений к партиям, где распределение в ге­неральной совокупности заранее вообще неизвестно), расчет процентов допустим в обоих направлениях и по диагонали с условием, что установленные связи требуют дополнительной проверки, ориентировочны. Для такой проверки используют систему так называемых конт­рольных (опосредующих) переменных.

Анализ взаимосвязи двух переменных с помощью контрольного (опосредующего) фактора — прием, используемый для того, чтобы установить прямые и опосредованные, причинные и сопутствующие связи, а также уточнить их напряженность. Рассмотрим три вымышленных примера, в которых проиллюстрируем основные логические проблемы этого метода.⁸

⁸ Задачи этого класса применительно к социологии были впервые сформулированы в 40-е гг. П. Лааарсфел ьдом и П. Кен дал л и получи­ли в дальнейшем более полное логическое обоснование в работах X. Хеймана [339. С. 286—295].

Пример 1. Надо определить, имеется ли связь меж­ду интересом людей к познавательным программам телевидения (обозначим как фактор П) и к развлека­тельным программам (фактор Р). Для установления взаимосвязи между этими явлениями используем про­стейший показатель — коэффициент ассоциации двух качественных переменных по Юлу. Чтобы подсчитать коэффициент ассоциации Юла, достаточно фиксировать наличие (+) или отсутствие (-) каждого из двух сопос­тавляемых качеств А к В.

Построим двухмерную классификационную табли­цу (схема 27).

Коэффициент ассоциации Юла (Q) высчитывается по формуле; Q=(ad - cb)/(ad - сb), где (схема 25) частоты а, b, с, d обозначают наличие или отсутствие признака П или Р. Свойства коэффициента: 1>Q>-1; Q=0, если какая-либо из частот (а, b, с или d) равны 0. При значе­нии коэффициента существенно выше или ниже 0 при некотором доверительном интервале (допустимой ошибке) связь имеется.

Допустим, что в нашем примере наблюдается такое распределение (условные числа).

Схема 27

Модель перекрестной группировки двух дихотомичес­ких признаков ПиР для расчета коэффициента ассоциации Юла (Q)

	Px +	Рx-
п +	а	И
п-	с	d

Между П и Р обнаружена весьма высокая связь.

Однако эта связь может быть лишь видимостью. Введем контрольную переменную — уровень образова­ния телезрителей (обозначим О) — и получим две двухмерные таблицы: для лиц с высоким (0+) и низ­ким (О~) уровнем образования (табл. 11, а). Подсчита­ем коэффициент Юла для таблиц 11, аи 11, б:

Таблица 11

Дата добавления: 2015-04-29