Уровни толерантности у различных социально – демографических групп студентов МГИМО

 

Видим, что только переменная «d1.7. Отношение к высказыванию: в жизни максимальное внимание нужно уделять тому, чтобы добиться общественного признания и уважения» является различающим группы предиктором.

Проверим значимость этого  предиктора с помощью таблицы сопряженности:

 

Chi-Square Tests
	Value	df	Asymp. Sig. (2-sided)
Pearson Chi-Square	12,209a	4	,016
Likelihood Ratio	13,866	4	,008
Linear-by-Linear Association	9,435	1	,002
N of Valid Cases	388
a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 8,32.

 

 

Symmetric Measures
		Value	Approx. Sig.
Nominal by Nominal	Phi	,177	,016
	Cramer's V	,177	,016
N of Valid Cases		388

 

Значимость не превышает  допустимого значения (0,016). Сила связи  достаточно высокая (коэф Крамера составляет 0,177). Это говорит о том, что  есть статистическая зависимость между  отношением к высказыванию: «в жизни максимальное внимание нужно уделять тому, чтобы добиться общественного признания и уважения» и отношением к материально обеспеченным людям. Те студенты, которые считают, что оценки и уважение окружающих, очень важны, в большей степени близки к материально благополучным и успешным людям.

Исходя из проведенного анализа, можно составить лишь начальную  таблицу предикторов толерантности  студентов к обеспеченным людям.

Предикторы близости к материально благополучным людям	Предикторы интолерантного отношения к обеспеченным людям.
Более высокие личные доходы	Менее высокие доходы
Договорная форма обучения	Бюджетная форма обучения
Женский пол	Мужской пол
Добавленные предикторы после дополнительного анализа
Считают, что общественное внимание и уважение в жизни очень  важны.	Не считают, что общественное внимание являются первостепенной ценностью  в жизни

 

11. Линейный регрессионный  анализ

Изучение содержательных особенностей сходств и различий проявлений толерантности требует  «изолирования» либо контроля тех факторов, которые могут оказывать решающее влияние на распределения ответов и тем самым вносить помехи при интерпретации и выводах по результатам анализа. Для эффективного контроля за независимыми переменными, которые могу оказывать преобладающее влияние на распределение ответов респондентов, может быть использован регрессионный анализ.

Задаю следующие исследовательские  вопросы: Какой силой обладает влияние располагаемого дохода при объяснении его влияния на толерантность/интолерантность к обеспеченным людям?   Можно ли на основе информации о доходе респондента предсказывать его отношения к материально благополучным людям?

Для ответа на эти вопросы  проведем линейный регрессионный анализ, в котором зависимой переменной выступает С7 («Ощущают  близость с теми, кто достиг безусловного успеха и материального благополучия»), независимой – F7.2 («располагаемая сумма»), а переменной отбора наблюдений – год опроса (мною был выбран 2002 г.).

Описательные  статистики

Descriptive Statisticsa   Mean Std. Deviation N с7. Ощущают близость с теми, кто достиг безусловного успеха и материального благополучия 2,16 ,670 85 f7.2. Какой суммой Вы  обычно располагаете? (руб. в месяц) 6752,35 7064,069 85 a. Selecting only cases for which Год опроса =  2002

В среднем ощущают близость к материально обеспеченным и  успешным людям в 2002 году 2,16 по трехбалльной шкале.

 

Средняя располагаемая сумма  в месяц составляет 6752,35 рублей.

 

Корреляции

 

Пирсоновская корреляция двух переменных равна -, 314. Она носит отрицательный характер. То, есть чем выше доход, тем близость к богатым и успешным людям выше (так как шкала ответов: 1=часто, 2=иногда, 3=практически никогда). Ее значимость - 0,002. Это означает, что гипотезу о равенстве корреляции = 0 (т.е. об отсутствии линейной связи между переменными) следует отвергнуть.

 

 

Сводка показателей  модели

Model Summaryb,c
Model	R		R Square	Adjusted R Square	Std. Error of the Estimate
	Год опроса =  2002 (Selected)	Год опроса ~= 2002 (Unselected)
1	,314a	,181	,099	,088	,640
a. Predictors: (Constant), f7.2. Какой суммой  Вы обычно располагаете? (руб.  в месяц)
b. Unless noted otherwise, statistics are based only on cases for which Год опроса =  2002.
c. Dependent Variable: с7. Ощущают близость с теми, кто достиг безусловного успеха и материального благополучия

 

Значение множественного R  равно 0, 314. Значение R2  (0,099) – квадрат этой величины часто интерпретируется как доля общей вариации  зависимой переменной, которую можно объяснить вариацией независимой переменной.  Т.е. располагаемый доход объясняет 9,9% толерантности/интолерантности студентов к обеспеченным людям. R2 колеблется в пределах от 0 до 1. В данном случае его величина выражает достаточно слабую связь.  

Стандартная ошибка оценки (равная 0,640) – это квадратный корень из среднего квадрата остатков в таблице ANOVA, которая приведена ниже.  Оно измеряет отклонение остатков (или ошибок) от выверенной (аппроксимирующей) прямой.

 

ANOVAb,c
Model		Sum of Squares	df	Mean Square	F	Sig.
1	Regression	3,724	1	3,724	9,098	,003a
	Residual	33,971	83	,409
	Total	37,694	84
a. Predictors: (Constant), f7.2. Какой суммой  Вы обычно располагаете? (руб.  в месяц)
b. Dependent Variable: с7. Ощущают близость с теми, кто достиг безусловного успеха и материального благополучия
c. Selecting only cases for which Год опроса =  2002

Значение F – статистики (она составляет 9,098) используется для проверки гипотезы о том, что b – коэффициент регрессии, задающий угол наклона прямой, равен 0. F-статистика показывает, что независимые переменные помогают объяснить вариацию зависимой переменной. Так же можно заметить достаточную для опровержения нулевой гипотезы  степень значимости (0,003).

 

 

Коэффициенты

 

 

Coefficientsa,b
Model		Unstandardized Coefficients		Standardized Coefficients	t	Sig.
		B	Std. Error	Beta
1	(Constant)	2,366	,096		24,578	,000
	f7.2. Какой суммой Вы  обычно располагаете? (руб. в месяц)	-2,980E-5	,000	-,314	-3,016	,003
a. Dependent Variable: с7. Ощущают близость с теми, кто достиг безусловного успеха и материального благополучия
b. Selecting only cases for which Год опроса =  2002

 

Величина t статистики (24,578): каждый коэффициент поделен на стандартную ошибку. 

Оценка коэффициентов  – свободного члена  (константы)  Во  и наклона В1 равны соответственно 2,366 и – 2, 980E-5. Итак, подогнанная модель такова:

Близость к богатым  людям=2, 366 + (– 2, 980E-5). Это означает, что при вычисленной константе близости к богатым людям (2,366), с уменьшением дохода это значение будет снижаться на и – 2, 980E-5 единицы.

 

Можно сделать вывод, что  прогностические возможности переменной «располагаемая сумма» в общей совокупности факторов, которые могли бы быть использованы для прогнозирования отношения к обеспеченным людям довольно низкие.

 

Residuals Statisticsa,b
	Год опроса =  2002 (Selected)					Год опроса ~= 2002 (Unselected)
	Minimum	Maximum	Mean	Std. Deviation	N	Minimum	Maximum	Mean	Std. Deviation	N
Predicted Value	,88	2,35	2,16	,211	85	-27,44	2,36	1,48	3,451	73
Residual	-1,291	1,124	,000	,636	85	-1,217	28,439	,354	3,397	73
Std. Predicted Value	-6,122	,871	,000	1,000	85	-140,606	,942	-3,243	16,392	73
Std. Residual	-2,019	1,757	,000	,994	85	-1,902	44,453	,553	5,309	73
a. Dependent Variable: с7. Ощущают близость с теми, кто достиг безусловного успеха и материального благополучия
b. Pooled Cases

Если остатки берутся  из нормального распределения, то изображенные значения попадут точно на прямую. Анализ остатков используется для идентификации  возможных выбросов зависимой переменной, и имеют существенное значение, когда эти выбросы разрушают закон нормального распределения. Тогда выявленные объекты (маргиналы) анализируются и интерпретируются отдельно от всей выборки.   

 

Однако главное  при выбранной стратегии анализа  не выявление величин и степени  подчинения закону нормального распределения  вычисленных остатков ,не построение регрессионного уравнения  для определения величин предсказанных значений, а определение величины вклада независимой переменной «располагаемая сумма» в объяснении вариативности значений зависимой переменной «близость к материально благополучным людям» по коэффициенту детерминации R2, а также проведение сравнительного анализа этих коэффициентов по двум годам опросов.

 

Получу с учетом этого необходимые таблицы по 2007 г:

 

Descriptive Statisticsa
	Mean	Std. Deviation	N
с7. Ощущают близость с теми, кто достиг безусловного успеха и материального благополучия	1,84	,746	73
f7.2. Какой суммой Вы  обычно располагаете? (руб. в месяц)	2,97E4	115794,406	73
a. Selecting only cases for which Год опроса =  2007

 

 

Model Summaryb,c
Model	R		R Square	Adjusted R Square	Std. Error of the Estimate
	Год опроса =  2007 (Selected)	Год опроса ~= 2007 (Unselected)
1	,181a	,314	,033	,019	,738
a. Predictors: (Constant), f7.2. Какой суммой  Вы обычно располагаете? (руб.  в месяц)
b. Unless noted otherwise, statistics are based only on cases for which Год опроса =  2007.
c. Dependent Variable: с7. Ощущают близость с теми, кто достиг безусловного успеха и материального благополучия

 

Подводя итог полученным таблицам, можно утверждать, что коэффициент детерминации R2 снизился с 9,9 % в 2002 году до 3,3% в 2007 году, что говорит об уменьшении связи между доходом и близостью к богатым людям.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Глава 3. Выводы по исследованию и практические рекомендации

1. Выводы по исследованию

Изучение толерантности – широкая  и необъятная тема для исследований. Изучение некоторых ее аспектов у  студентов МГИМО – лишь толчок для дальнейшего анализа и  последующих обобщений.

Рассмотрение проблемы толерантности  на основе эмпирических исследований позволяет   увидеть, как конкретные социальные группы людей решают для  себя непростые вопросы реального  и предполагаемого социального  взаимодействия с «иными» группами людей, насколько далеки (близки) им «иные» группы в различных  житейских  ситуациях и  в вопросах высокой  политики.