Уровни толерантности у различных социально – демографических групп студентов МГИМО

 

Дальнейший анализ может  быть построен на выдвижении новых гипотез с извлеченными факторами.

Можно выдвинуть  следующую гипотезу: толерантность/интолерантность к успешным людям изменяется в зависимости от формы обучения (бюджет или договор).

Проверить ее можно с помощью  таблицы сопряженности и коэффициентов  значимости.

Symmetric Measures
		Value	Approx. Sig.
Nominal by Nominal	Phi	,307	,000
	Cramer's V	177	,000
N of Valid Cases		330

 

Наибольшее положительное  значение каждый фактор получает в 4 квартили. Мы видим, что среди бюджетников более чем в 2 раза больше студентов, которые придают значение успешности своих знакомых (их 69,4% против договорников, которых только 30,6%). Возможно, это происходит потому, что студенты-бюджетники хотят стать успешными и обеспеченными и считают, что общение с материально обеспеченными людьми приблизит их к этой цели (в отличие от многих студентов-платников, которые уже материально обеспечены независимо от их собственных достижений и круга общения). Выдвинутая гипотеза подтверждается.

Далее необходимо включить переменную отбора. Переменные отбора выбраны мною по вопросу доверие к людям в наши дни (D5.a). Выделяются 2 группы людей: доверяющие большинству знакомых и не доверяющие.

Полученные мною полные объясненные  дисперсии и факторные матрицы  повернутых компонент сначала по доверчивым людям, а затем по недоверчивым:

1. Полная объяснённая дисперсия и факторная матрица повернутых компонент по «доверчивым людям»

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2. Объяснённая дисперсия и факторная матрица по «доверчивым людям»

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Сравнив таблицы, можно сделать  несколько выводов:

• Доверчивые люди ощущают близость, прежде всего, с теми, кто разделяет их досуговые развлечения (С15).

У недоверчивых студентов первостепенная компонента – близость с успешными людьми (С7).

Недоверчивые люди – прагматики, они не верят в дружбу только на основе общих интересов или взглядов на жизнь, отношения, построенные на доверии им чужды.  Следовательно, они пытаются сблизиться с людьми успешными, материально благополучными.

• Многие представители и доверчивой группы, и недоверчивой группы людей ощущают близость с теми, кто любит не высовываться (С13) и с теми, кто уверены, что от их действий ничего не зависит (С18).
• Недоверчивые люди чувствуют более сильную необходимость в общении с людьми своей национальности (С1) и с россиянами (С9) (если учесть то, что большинство студентов – россияне, то это вполне логично). Доверчивые люди уделяют меньше внимание национальности своих друзей и знакомых.

Доверчивые люди доверяют всем слоям населения, всем национальностям. Именно поэтому для них близость к людям своей национальности не первостепенна. Недоверчивые люди, не доверяя практически никому, со скептицизмом и настороженностью относятся  к иностранцам.

 

9. Кластерный анализ

Кластерный анализ  – методика, используемая для выявления групп объектов или людей, а также переменных, которые могут показывать относительное отличие от других групп (объектов или людей), переменных в совокупности данных.

Я буду проводить кластерный анализ на основе анкетного вопроса E3 (E3.1 – E3.11) (не хотели бы вы жить с…).

Сначала процедура иерархической  кластеризации печатает схему агломерации. Это детальная и точная запись того, какие наблюдения объединяются друг с другом на каждом шаге процесса кластеризации. Число этапов соответствует числу случаев, а это, в данном случае 469 ,  поэтому она сложно поддается анализу.

Тем не менее, посмотрим, как  читается схема агломерации на данном примере. В столбце «Этап» отмечается ход кластеризации. На этапе 1 два  ближайших наблюдения 467 и 469 случаи (респонденты) формируют кластер. Последний  столбец «Следующий этап» говорит нам о том, когда кластер, сформированный на данном этапе, объединится с другим кластером (в данном случае – на 3 этапе появляется вновь респондент под номером  467).   Используя эти столбцы, можно проследить за всем ходом кластеризации, но для целей социологического исследования такие детали редко представляют интерес.  

Средние связи (между группами) фрагмент.

 

Agglomeration Schedule
Stage	Cluster Combined		Coefficients	Stage Cluster First Appears		Next Stage
	Cluster 1	Cluster 2		Cluster 1	Cluster 2
1	467	469	,000	0	0	3
2	391	468	,000	0	0	46
3	16	467	,000	0	1	15
4	452	466	,000	0	0	10
5	301	465	,000	0	0	95
6	444	462	,000	0	0	15
7	334	459	,000	0	0	80
8	320	456	,000	0	0	86
9	431	455	,000	0	0	23
10	6	452	,000	0	4	20
11	302	449	,000	0	0	94
12	353	448	,000	0	0	67
13	386	446	,000	0	0	48
14	383	445	,000	0	0	50
15	16	444	,000	3	6	25
16	434	442	,000	0	0	20
17	244	441	,000	0	0	286
18	361	438	,000	0	0	61

 

Очень важным является столбец  «Коэффициенты», в котором приводятся расстояния между объединяемыми  наблюдениями, Нулевое значение для  первого этапа показывает, что  два данных наблюдении одинаковы (по метрике расстояний Евклида).  На завершающих этапах расстояния увеличиваются.

Например, на этапе 259 коэффициент увеличился (из значения 0 в значение 1)

Однако важно проследить не возрастания в расстояниях  между наблюдениями, а  найти разрывы  между ними. Разрыв может обозначать  этап, на котором хорошо разделенные  кластеры  должны быть соединены, и,  следовательно, указывать на то, сколько кластеров имеет смысл рассматривать.

Более наглядное представление  об образовании  кластеров дает дендрограмма. Дендрограмма всего массива заняла бы несколько  страниц, поэтому воспользуюсь одним из ее фрагментов. 

Горизонтальная шкала  в самом верху дендрограммы представляет величину расстоянии от 0 до максимального  значения, встретившегося при кластеризации. Масштабированное значение приведено  к 25.  Наблюдения, соединенные вертикальными  линиями в районе нулевых расстояний, достаточно близки друг к другу, а  соединенные около максимального расстояния (25) наоборот весьма далеки.

Взглянув на фрагмент диаграммы, можно обнаружить много наблюдений, объединенных   на  нулевом  расстоянии. Т.е. уже изначально можно  предположить, что большинство наблюдений будет объединено в 3-4 кластера.  Однако в данном случае дендрограмма не позволяет четко выявить нужное число кластеров. Необходим дополнительный анализ. Можно определить, сколько респондентов составляет каждый кластер, изучить некоторые профили средних значений. Все это позволит пролить свет на то, сколько кластеров выбрать (два или больше). 

Частотные таблицы показывают, сколько респондентов  попадает в каждый кластер для различных решений. Вероятно, что кластеры с очень маленьким количеством респондентов представляют выбросы и могут быть удалены или проигнорированы.

Average Linkage (Between Groups)
		Frequency	Percent	Valid Percent	Cumulative Percent
Valid	1	174	37,0	37,0	37,0
	2	239	50,9	50,9	87,9
	3	32	6,8	6,8	94,7
	4	16	3,4	3,4	98,1
	5	9	1,9	1,9	100,0
	Total	470	100,0	100,0

 

Average Linkage (Between Groups)
		Frequency	Percent	Valid Percent	Cumulative Percent
Valid	1	174	37,0	37,0	37,0
	2	239	50,9	50,9	87,9
	3	32	6,8	6,8	94,7
	4	25	5,3	5,3	100,0
	Total	470	100,0	100,0

 

 

Average Linkage (Between Groups)
		Frequency	Percent	Valid Percent	Cumulative Percent
Valid	1	206	43,8	43,8	43,8
	2	239	50,9	50,9	94,7
	3	25	5,3	5,3	100,0
	Total	470	100,0	100,0

 

 

Average Linkage (Between Groups)
		Frequency	Percent	Valid Percent	Cumulative Percent
Valid	1	206	43,8	43,8	43,8
	2	264	56,2	56,2	100,0
	Total	470	100,0	100,0

 

Просматривая частотные  таблицы, можно заметить, что только первые три кластера оказались хорошо наполненными (численность превышает 22 чел.).  Оптимальным представляется решение, состоящее из трех кластеров.   Объем первого кластера  = 206, второго = 239, третьего=25.

Построим таблицу сопряженности  с полученными кластерами с целью определения их содержания и присвоения символической метки.

Данная таблица позволят провести различия между полученными  кластерами.

• 45,4 % студентов из первого кластера (163 человека) высказались против проживания рядом с представителями сексуальных меньшинств,  43,6 % так же не хотят жить рядом с цыганами.

Первый кластер студентов  одобряет поведение соседей, которые  любят выпить (никто не высказался против соседей - любителей выпить), проявляют терпимость к любителям  шумной музыки (только 24 % высказались  против любителей громкой музыки).

Эта категория студентов  наиболее легкомысленна. Условно их можно назвать – «тусовщики»

• Второй и самый многочисленный кластер (239 студентов), напротив, проявляет полную нетерпимость к соседям-алкоголикам (100% высказались против), они ощущают близость к соседям, любящим домашних животных. Этот кластер можно назвать «идеалисты-гуманисты»
• Третий кластер не терпит любителей выпить и любителей домашних животных. Они ощущает близость к соседям явно большего материального достатка (только 8% не ощущают такой близости, что в 3 раза меньше чем к людям с явно меньшим материальным достатком). Данный кластер можно назвать «материалисты».

Дальнейший анализ с использованием данных кластеров связан с выявлением  особенностей социально – демографических  характеристик   респондентов по данным кластерам.

Например, вот как выглядит таблица распределения полученных кластеров по полу респондентов.

Кластеры по терпимости к разным группам соседей * f8. Ваш  пол Crosstabulation
			f8. Ваш пол		Total
			мужской	женский
Кластеры по терпимости к  разным группам соседей	"Тусовщики"	Count	128	77	205
		% within f8. Ваш пол	51,2%	35,3%	43,8%
	"Идеалисты"	Count	102	137	239
		% within f8. Ваш пол	40,8%	62,8%	51,1%
	"Материалисты"	Count	20	4	24
		% within f8. Ваш пол	8,0%	1,8%	5,1%
Total		Count	250	218	468
		% within f8. Ваш пол	100,0%	100,0%	100,0%