Политическая социология

2.3. Методы анализа данных
В 
процессе анализа данных осуществляются следующие опера-
ций: расчет одномерного распределения признаков, построение 
группировок признаков, выявление зависимостей между признака-
ми. |При обработке данных прежде всего выявляют одномерные 
Распределения признаков (частоты появления различных значений
э
тих признаков в полученном массиве данных). Например, в ходе 
[47] 
одного из массовых опросов 1993 г. было установлено, что полнос-
тью доверяли правительству 5% респондентов, в основном доверя-
ли 25%, не очень доверяли 36%, совсем не доверяли 25% (осталь-
ные затруднились ответить). На основе изучения этого распределе-
ния можно получить лишь предварительную информацию об отно-
шении к правительству. Для всесторонней его оценки важно выяс-

---

нить специфику распределения ответов на указанный вопрос у 
представителей различных социальных групп, включенных в вы-
борку исследования: руководителей, специалистов, предпринимате-
лей, военнослужащих, рабочих, учащихся, студентов, пенсионеров, 
безработных. Первым шагом на этом пути служит построение таб-
лиц сопряженности (двумерных распределений) признаков. Анализ 
этих распределений обнаруживает, что руководители и служащие 
управленческого аппарата сильнее доверяют правительству, чем, 
например, рабочие, а среди последних преобладают люди, одно-
значно не доверяющие правительству. Это уже более точная харак-
теристика отношения населения к правительству. На основе дву-
мерных распределений признаков можно строить различные груп-
пировки опрошенных в соответствии с их социальными характе-
ристиками (профессия, квалификация, доход, образование и пр.). 
В итоге получаются простые и комбинированные таблицы 
данных, а также графики, диаграммы, гистограммы и др. 
Однако все эти процедуры на самом деле представляют собой 
лишь подготовку к настоящему анализу данных. Главное в этом 
анализе — выявление зависимостей между признаками. Основны-
ми методами изучения зависимостей являются анализ статистичес-
ких таблиц, корреляционный, факторный, кластерный анализ и 
многомерное шкалирование. 
Анализ статистических таблиц 
основан на оценке отсутст-
вия/наличия взаимосвязи признаков по критерию хи-квадрат [Ра-
бочая книга социолога, 194—195] и вычислении 
стандартизованных 
остатков 
(величин, которые указывают на степень отклонения на-
блюдаемых частот от ожидаемых) [ 
Сатаров Г.А. 
Структура полити-
ческих диспозиций россиян // Российский монитор. Архив совре-
менной политики. Вып. 1. 1992. С. 145]. Вычисление критерия хи-
квадрат и стандартизованных остатков осуществляется с помощью 
пакета 8Р88 (опции: 8т.ат.1г.1с8\сго881аЪ$). Показателем наличия взаи-
мосвязи признаков служит значение критерия хи-квадрат, превы-
шающее табличное [Рабочая книга социолога, 507; Мангейм и 
Рич, 519] для соответствующего числа степеней свободы — ^(зна-
чение выдается 8Р85 в результатах (оигрш.) вместе со значением хи-
квадрат) и уровня значимости. Принимаются во внимание аб-
солютные значения остатков, превышающие 1,65. Это служит ин- 
[48] 
дикатором существования значимой статистической зависимости 
между изучаемыми признаками. Знак «плюс» в стандартизованных 
остатках свидетельствует о том, что реальное количество наблюде-
ний больше ожидаемого, знак «минус» — о том, что оно меньше 
ожидаемого. Следует учитывать, что величина стандартизованных 
остатков указывает лишь на вероятность наличия линейной зави-
симости между изучаемыми переменными, но не на направление и 
интенсивность этой зависимости. 
Рассмотрим особенности использования данной процедуры на 
примере анализа таблицы сопряженности альтернатив ответа на 
вопрос о возрасте респондентов и альтернатив ответа на вопрос о 
голосовании за избирательные объединения на парламентских вы-
борах 19 декабря 1999 г. (табл. 1). 
Таблица 1