Политическая социология

Взаимосвязь электоральных предпочтений и возраста 
респондентов
Объединен
ие 
Величина 
Возраст 
респондента 
Всего 
18-34 35-44 45 и 
старш
е 
«Единств
Наблюдаемая 
частота 
61 
104 
88 
253 

---

о» 
Ожидаемая 
частота 
56,0 100,4 96,6 253,0 
Стандартизованный 
остаток 
+0,7 
+0,4 -0,9 
ОВР 
Наблюдаемая 
частота 
11 
34 
17 
62 
Ожидаемая 
частота 
13,7 
24,6 
23,7 
62,0 
Стандартизованный 
остаток 
-0,7 
+1,9 -1,4 
КПРФ 
Наблюдаемая 
частота 
6 
38 
90 
134 
Ожидаемая 
частота 
29,7 
53,2 
51,2 134,0 
Стандартизованный 
остаток 
-4,3 
-2,1 
+5,4
СПС 
Наблюдаемая 
частота 
53 
59 
37 
149 
Ожидаемая 
частота 
33,0 
59,1 
56,9 149,0 
Стандартизованный 
остаток 
+3,5 
0,0 
-2,6
«Яблоко
» 
Наблюдаемая 
частота 
30 
82 
55 
167 
Ожидаемая 
частота 
37,0 
66,3 
63,8 167,0 
Стандартизованный 
остаток 
-1,1 
+1,9 -1,1
Источник: Опрос населения Санкт-Петербурга, проведенный 
ЦЭПИ СПбГУ в ноябре 2000 г. Таблица построена с помощью 
статистического пакета 8Р88. 
[49] 
Проверка взаимосвязи отобранных нами переменных по крите-
рию хи-квадрат свидетельствует о ее наличии (наблюдаемое значе-
ние критерия хи-квадрат (116,158) выше табличного (45,315) для 
#=20 и уровня значимости 0,001). Анализ стандартизованных ос-
татков дает более сложную картину. Так, у «Единства» во всех воз-
растных группах зафиксированы статистически незначимые вели-
чины стандартизованных остатков. На этой основе можно сделать 
вывод о том, что в данном исследовании связь между возрастом и 
голосованием за «Единство» не наблюдается. У КПРФ и СПС за-
фиксирована диаметрально противоположная картина: в группе от 
18 до 34 лет стандартизованные остатки составляют: у КПРФ -4,3, 
а у СПС +3,5. В группе 45 и старше: +5,4 и -2,6 соответственно. 
Это означает, что в младшей возрастной группе намного меньше, 
чем в старшей, тех, кто голосовал за КПРФ, и намного больше тех, 
кто голосовал за СПС. Голосование за ОВР и «Яблоко» в младшей 
и старшей возрастных группах характеризуется практическим 
отсутствием статистически значимых различий. За эти партии в 
основном голосовали представители средней возрастной группы 
(величина остатков составляет в обоих случаях +1,9). 
Результаты анализа статистических таблиц дают возможность 
сформулировать гипотезы относительно взаимосвязи признаков 
изучаемого явления, нуждающихся в дополнительной проверке с 
помощью статистических методов, о которых пойдет речь далее. 
Корреляционный анализ 
основан на расчете отклонения значений 
изучаемого признака от линии регрессии (от лат. гееге88ю — воз-
врат, в данном случае — возврат к средней) — условной линии, к 
которой эти значения тяготеют. Чем больше разброс значений, тем 
слабее связь двух интересующих нас признаков. Чем меньше раз-
брос значений, тем сильнее связь (рис.1). 

---

[50] 
Корреляция 
(от лат. согге1атло — соотношение) — это статисти- I 
ческая взаимозависимость между признаками изучаемого явления. 
Корреляционный анализ представляет собой математическую про-
цедуру, с помощью которой изучается эта взаимозависимость. Он 
заключается в вычислении коэффициентов корреляции — чисел, 
знак и величина которых характеризуют направление (прямая/об-
ратная) и интенсивность/тесноту (строгая, сильная, умеренная, 
слабая, нулевая) взаимозависимости. Показателем интенсивности 
связи служит значение коэффициента. Считается, что если он 
равен 1, то взаимозависимость признаков является строгой (пол-
ной); если его значение находится в интервале от 1 до 0,8, то это 
свидетельствует о сильной их взаимозависимости; если в интервале 
от 0,7 до 0,3 — об умеренной (неярко выраженной) взаимозависи-
мости, а если же оно лежит в интервале от 0,2 до 0,0, то мы имеем 
дело со слабой или нулевой взаимозависимостью [Кимбл, 174—178; 
Тюрин и Макаров, 289]. Есть мнение, что в социологических ис-
следованиях значения коэффициентов корреляции выше 0,5 встре-
чаются не очень часто, поэтому можно принимать во внимание те 
из них, которые равны или превышают 0,3 [Статистические мето-
ды анализа информации..., 97], т. е. характеризуют умеренную вза-
имосвязь признаков. 
Следует отметить, что коэффициенты корреляции выражают не 
/ 
причинную 
(обусловленность одного признака другим), а 
функцио-1 налъную 
(взаимная согласованность изменения 
признаков) зависимость между признаками [Рабочая книга 
социолога, 198]. Различают парную (между двумя признаками) и 
множественную (между несколькими признаками) корреляции. 
Для изучения взаимосвязи признаков, измеренных с помощью 
различных типов шкал, используются разные коэффициенты кор-
реляции. На порядковом уровне измерения признаков наиболее 
широко применяется коэффициент ранговой корреляции Спирме-
на, на интервальном уровне обычно используется коэффициент 
корреляции Пирсона. Коэффициент Спирмена равен +1, когда 
два ряда проранжированы строго в одном порядке, -1, когда два 
ряда проранжированы в строго обратном порядке, и равен нулю 
при полном взаимном беспорядочном расположении рангов. 
Коэффициент корреляции Пирсона равен +1 при строгой (пол-
ной) прямой взаимозависимости двух признаков (увеличе-
ние/уменьшение значений одного признака сопровождается 
увеличением/уменьшением значений второго признака). Он 
равен -1 при строгой (полной) обратной взаимозависимости 
(увеличение/уменьшение 
значений 
одного 
признака 
сопровождается умень- 
[51] 

---

шением/увеличением значений второго признака). Наконец, вели-
чина этого коэффициента равна нулю при отсутствии взаимозави-
симости признаков. Об интерпретации значений коэффициентов 
корреляции, отличных от 1 и 0, говорилось в начале этого пара-
графа. 
В качестве примера корреляционного анализа можно привести 
статью А. Ослона и Е. Петренко «Факторы электорального поведе-
ния: от опросов к моделям» (Вопросы социологии. 1994. № 5. С. 
7—9). Авторы провели анализ связей между голосованием опреде-
ленных групп избирателей за разные партии и блоки на базе все-
российского опроса ФОМ (декабрь 1993 г.). В данной статье при-
водятся значения парных коэффициентов корреляции Пирсона для 
основных политических партий и блоков (табл. 2). 
Таблица 
Таблица 2