Принятие решения о числе кластеров

1.    Руководствуются практическими и теоретическими соображениями. Исходя из цели исследования может быть необходимо три кластера.

2.    В иерархической кластеризации в качестве критерия можно использовать расстояния. Смотрим на коэффициент в протоколе объединения.

3.    В иерархической кластеризации можно воспользоваться графиком зависимости отношения суммарной внутригрупповой дисперсии к межгрупповой дисперсии от числа кластеров. Скачок указывает на число кластеров.

 

Иерархический кластерный анализ отличается от других видов кластерного анализа тем, что алгоритм его проведения является многоступенчатым. Алгоритм иерархического кластерного анализа может быть дивизионным или агломеративным.

Дивизионный алгоритм проведения иерархического кластерного анализа предполагает, что все объекты исследования в начале объединены в один кластер, который поэтапно делится на более мелкие кластеры. Агломеративный алгоритм, напротив, предполагает, что все объекты исследования вначале рассматриваются как мелкие кластеры, которые затем объединяются в более крупные. На практике чаще всего используются агломеративные методы формирования кластеров.

Интерпретация и профилирование кластеров включает проверку кластерных центроидов.

Центроиды – средние значения объектов, содержащихся в кластере, по каждой из переменных. Позволяют описывать кластеры.

Неиерархические методы кластеризации, метод k-средних – (nonhierarchical clustering, k-means clustering) сначала определяется центр кластера, а затем группируют все объекты в пределах заданного от центра порогового значения.

Дискриминантный анализ является разделом многомерного статистического анализа, позволяет изучать различия между двумя и более группами объектов по нескольким числовым характеристикам объекта одновременно. Задача дискриминации состоит в определении "вклада" каждой из числовых характеристик объекта в различение групп объектов, и построении дискриминантных функций. Дискриминантная функция есть функция от числовых характеристик объекта, значение которой дает возможность отнести объект к одной из групп. Другой целью применения диск-ного анализа является проведение классификации. Д. анализ используется для принятия решения о том, какие переменные различают (дискриминируют) две или более возникающие совокупности (группы). Например, некий исследователь в области образования может захотеть исследовать, какие переменные относят выпускника средней школы к одной из трех категорий: (1) поступающий в колледж, (2) поступающий в профессиональную школу или (3) отказывающийся от дальнейшего образования или профессиональной подготовки. Для этой цели исследователь может собрать данные о различных переменных, связанных с учащимися школы. После выпуска большинство учащихся естественно должно попасть в одну из названных категорий.

Затем можно использовать Дискриминантный анализ для определения того, какие переменные дают наилучшее предсказание выбора учащимися дальнейшего пути. Пример. Имеем две совокупности выпускников средней школы - тех, кто выбрал поступление в колледж, и тех, кто не собирается это делать. Вы можете собрать данные о намерениях учащихся продолжить образование в колледже за год до выпуска. Если средние для двух совокупностей (тех, кто в настоящее время собирается продолжить образование, и тех, кто отказывается) различны, то вы можете сказать, что намерение поступить в колледж, как это установлено за год до выпуска, позволяет разделить учащихся на тех, кто собирается и кто не собирается поступать в колледж (и эта информация может быть использована членами школьного совета для подходящего руководства соответствующими студентами).

Основная идея дискриминантного анализа заключается в том, чтобы определить, отличаются ли совокупности по среднему какой-либо переменной (или линейной комбинации переменных), и затем использовать эту переменную, чтобы предсказать для новых членов их принадлежность к той или иной группе.

 

49.Возможности использования пакета SPSS для обработки, описания и обощения первичных данных социологического исследования.

       Первичные данные — полученная в эмпирическом исследовании статистическая информация, прошедшая известную математичес­кую обработку и выраженная в форме таблиц с распределением ответов респондентов.

       Первичный анализ данных – частотное распределение

Вторичный анализ – описание свойств

       SPSS (Statistical Package for Social Sciences или в новой интерпретации — Superior Performing Software Systems) — система (программный пакет) статистической обработки информации, которая предоставляет пользователю широкие возможности преобразования и анализа данных, а также наглядного представления полученных результатов.

 

В SPSS есть все самые популярные статистические процедуры для базового анализа, которые могут понадобиться большинству пользователей. Пакет SPSS имеет модульную структуру. Каждый модуль предназначен для реализации какой-либо функции или определенного метода преобразования данных. В базовый пакет входят модули, реализующие получение линейных распределений и таблиц сопряженности, статистические коэффициенты связи и другие статистические характеристики рядов и таблиц распределений. Кроме того он включает все методы многомерной статистики (логлинейный, корреляционный, факторный, кластерный анализ).

 

 Наряду с простыми методиками статистического анализа, такими как частотный анализ, расчет статистических характеристик, таблиц сопряженности, корреляций, построения графиков, этот модуль включает t-тесты и большое количество других непараметрических тестов, а также усложненные методы, такие как многомерный линейный регрессионный анализ, дискриминантный анализ, факторный анализ, кластерный анализ, дисперсионный анализ, анализ пригодности (анализ надежности) и многомерное шкалирование.Выявить и наглядно представить важную информацию помогут более 50 типов статистических и деловых диаграмм, а также контрольных карт.

Новые возможности изучения результатов анализа. Новые многомерные мобильные таблицы облегчают анализ и понимание данных. Новые многоуровневые отчеты дают детальную информацию.

 

50.Подготовка социологического отчета и разработка рекомендаций по результатам социологического иследования, их публичное представление: цель, логика, структура.

Целью отчёта является оформление результатов исследования. Отчёт представляет собой: 1) введение (краткое обоснование актуальности исследованной темы); 2) аналитическая записка; 3) заключение (перечисление основных выводов, соответственно задачам исследования); 4) приложение: • программа социологического исследования• графические материалы, не вошедшие в отчет (таблица линейного распределения, диаграммы и графики, которые не вошли в аналитическую записку)• анкеты респондентов• скорректированный (исправленный) вариант анкеты.

Отчет по итогам исследования является основным документом, выявляющим уровень полученных теоретических знаний и практических навыков. Авторы должны четко структурировать отчет по указанным выше разделам. В центре внимания при анализе отчета: оценка полученных результатов на основе гипотезы и оценка инструментария (анкеты) социологического исследования. Общий вывод по разделу формулируются на основе обобщения и систематизации частных выводов по данному разделу отчета. В «Заключении» могут быть также сформулированы общие рекомендации. В конце социологического исследования, т.е. в процессе написания отчета, Вы должны лучше видеть достоинства и недостатки проделанной работы, допущенные ошибки и нерешенные задачи. Поэтому очень важно, чтобы Вы предложили рекомендации по улучшению использованной анкеты.

Перед тем, как начинать работу над отчетом, необходимо обратиться к техническому заданию, с тем, чтобы четко представлять:

• с какой целью пишется отчет;

• кому он адресован;

• как он должен выглядеть;

• как будут в дальнейшем использоваться содержащиеся в нем выводы и предложения.

Напомним, что все основные параметры отчета должны быть определены в техническом задании: его объем, структура, содержание приложений.

Объем и структура отчета могут варьировать в зависимости от целей исследования, объема собранного эмпирического материала, потребностей Заказчика.

Структурно заключительный отчет делится натри части: вводную, основ­ную и заключительную.

Вводная часть включает титульный лист, договор на проведение иссле­дования, меморандум, оглавление, перечень иллюстраций и аннотацию.

Введение ориентирует читателя на ознакомление с результатами отчета. Оно содержит описание общей цели отчета и целей исследования, актуаль­ности его проведения.

Основная часть отчета состоит из введения, характеристики методологии исследования, обсуждения полученных результатов, констатации ограниче­ний, а также выводов и рекомендаций.

В методологическом разделе описываются: кто или что явилось объектом исследования, используемые методы. В конце приводятся выводы и реко­мендации. Выводы основываются на результатах проведенного исследования. Рекомендации представляют собой предположения относительно того, ка­кие следует предпринять действия исходя из изложенных выводов.

В заключительной части приводятся приложения, содержащие дополни­тельную информацию, необходимую для более глубокого осмысления полу­ченных результатов. Приводятся ссылки на авторов и источники использо­ванных методов.

Кроме полного обзора необходимо представить еще и краткий обзор, ко­торый считается наиболее важной частью отчета. Многие заказчики читают только его. Другие прочитают больше, но даже они будут использовать крат­кий отчет в качестве руководства к практическим действиям. Он представ­ляет собой не выжимку из полного отчета, где все положения излагаются в сжатой форме, не краткое изложение сути существенных результатов и зак­лючений. Успешный краткий отчет акцентирует внимание на всех важных моментах основной части отчета. Надлежащим образом написанный, он эко­номит время занятых руководителей без ущерба для качества.

Требования, предъявляемые к содержанию и структуре отчета социологического исследования:

• Отчет, по возможности, должен содержать всю интересующую Заказчика информацию по предмету договора.

• Отчет должен содержать только ту информацию, которая интересует Заказчика, и не включать никакой другой информации. В отличие от этого, в научной публикации не только допустимо, но и желательно указать на новые, не реализованные пока проблемы и направления.

• Все данные, использованные в отчете, должны быть достоверны. Для статистических показателей должна быть дана статистическая оценка их достоверности. Все факты и цитаты должны иметь ссылку на источник.

• Отчет, как и публикация, должен иметь четко выраженную логическую структуру. Оформление отчета должно быть таким, чтобы читатель всегда мог четко представлять, какой именно раздел он читает. Это может достигаться за счет использования колонтитулов и подзаголовков.

• Язык отчета должен быть максимально простым и доступным с тем, чтобы его мог понять не только специалист по социологии, но и Заказчик. Кроме того, текст должен быть доступен любому потенциальному читателю, чье мнение может быть важно для Заказчика и Исполнителя (например, внешнему эксперту).