Вопросы по матметодам с ответами

1)  Статистический подход исследует части вместо целого.

Особенности статистического подхода:

1.Массовость

2.основан на исследовании части вместо целого

3.Репрезентативность( в выборке воспроизводятся основные параметры генеральной совокупности).

Статистический метод в социологии – совокупность методов и моделей прикладной статистики, используемых в социологии при сборе, обработке, анализе, моделировании и сопоставлении данных разных исследований

№2 ПризнакПРИЗНАК — существенное свойство, для которого определены уровни этого свойства. Для свойств концептуальной модели мы проводим операционализацию, то есть указываем с помощью каких свойств мы можем измерить объект. Признак может быть качественным или количественным,одномерным или многомерным. Признак называется ранговым, если он порождает упорядоченное разбиение совокупности на классы от низшего к высшему. Признак. — неоднозначная, способная изменяться величина. бивариантным называется Признак, имеющий два значения.

Свойство — параметр, который используется для решения.
Признак — параметр, по которому можно определить объект.

Признаки являются достаточным условием, а свойства — необходимым.

№3 ОПЕРАЦИОНАЛИЗАЦИЯ – изучаемые системы состоят из объектов, которые характеризуются свойствами, каждое из которых априори представляется существенным для характеристики данного явления.

Операционализация — перевод понятий в термины либо наделение терминов эмпирическими признаками.

В результате построения операционного определения разрабатывается инструмент для выполнения измерений.

Применяются такие инструменты, как шкалы, экспонометры и микрометры

№4 Процедура социологического измерения.

Мы стремимся заменить исследования социальных объектов исследованиями математической модели, выражающей свойства социальных объектов. Для этого надо выполнить первичное измерение социальных объектов. Признаки объекта, поддающиеся изменениям наз. Эмпирическими индикаторами. Свойства объектов операционализируются указанием процедуры измерения свойств. Чтобы указать процедуру измерения надо придумать эталон, деления которого соответствуют разным уровням свойства. Построение такой модели – одномерное шкалирование. Определение измерения предполагает наличие: — объекта, — свойства объекта, отношения между объектами.

5) Шкала измерения признака. Пункт шкалы.

Шкала – набор и свойства объекта и сопоставляемых ему меток. Метки, ХАРАКТЕРИЗУЮЩИЕ СВОЙСТВА ОБЪЕКТА называются шкальными значениями. В социологии обычно выделяют следующие виды шкал:

 номинальные, 

порядковые (ранговые),

метрические (шкалы отношений, интервальные).

№6) что отображают столбцы и строки и ячейки матрицы объект-признак.

Строки матрицы объект-признак соответствуют объектам, а столбцы признакам. В матрице каждый объект задан своим номером и значениями признаков на этом объекте. В каждой ячейке находится значение объекта и признака в виде символа.

№ 7Уровни измерения

Выделяют 3 типа шкал: 1) номинальная, 2) порядковая, 3) метрическая

Номинальные шкалы – самый низкий уровень измерения, метрические – самый высокий. Чем выше уровень шкалы, тем больше математических и статистических операций мы можем производить над кодами, которые мы получаем в процессе измерения. Номинальная – равно/не равно, порядковая – больше/ меньше, метрическая – на сколько больше/меньше. Признаки, измеряемые с помощью номинальной и порядковой шкалы называются качественными, с помощью метрической – количественные.

№8 Номинальная шкала

По этой шкале можно сказать только совпадают ли объекты по данному признаку или нет (пол, профессия, национальность). Измерение в этой шкале состоит в отнесении объекта к одному из нескольких классов, каждый класс имеет собственное значение. Чтобы построить эту шкалу необходимо составить полный перечень взаимоисключающих категорий, которые определенным образом нумеруются. Исчерпывающий признак – каждый объект можно отнести только к одному непересекающемуся классу. Операции: —подсчет кол-ва объектов в группе, -расчет частоты( в %), — упорядочивание категорий по частоте, — вычисление ранга категорий

№9 Дихотомическая шкала

В этой шкале есть только 2 значения: наличие и отсутствие свойства. С помощью дихотомизации можно представить качественный признак в виде совокупности количественных признаков.

№10

Порядковая шкала

Эта шкала показывает отношение равенства между объектами и отношение последовательности объектов. Эта шкала, как и номинальная классифицирует объекты, а так же располагает классы в порядке интенсивности свойства. Эта шкала не учитывает разницы интервалов между классами. Операции: —подсчет кол-ва объектов в группе, — расчет частоты( в %), — упорядочивание категорий по частоте, — вычисление ранга категорий, — вычисление медианы, — отсутствие арифметических действий.

№11 Метрическая шкала

Если для признака имеет значение опредеделить насколько одно значение больше другого, то признак является количественным, а его значение числовое. Метрическая шкала отражает отношение равенства, порядка и расстояния между парами объектов. Операции: : — подсчет кол-ва объектов в группе, — расчет частоты( в %), — упорядочивание категорий по частоте, — вычисление ранга категорий, — вычисление медианы, — отсутствие арифметических действий, — расчет среднего арифметического и дисперсии, — определение разницы между шкальными оценками.

№12 Непрерывный и дискретный признаки

Непрерывный признак – значения этого признака могут различать какую угодно велицину. Дискретный признак – значения этого признака принимают только целые числа(например, в одной семье на 1 ребенка или на 2 больше, чем в другой семье)

№13 что такое исходный ряд наблюдения признака?

Исходный ряд – отдельный столбец для каждого отдельного признака. Операции над исходным рядом: - упорядочивание или сортировка порядковых и метрических данных, - преобразование признака путем построения интервалов.

Вопрос №14 Ранг

Рангом наблюдения называется его порядковый номер в вариационном ряду:

.

Если — простая выборка и функция распределения случайной величины непрерывна, то с вероятностью 1 вариационный ряд не содержит равных элементов (все неравенства строгие), и данное выше определение ранга корректно. Если же функция распределения разрывна (в частности, если случайная величина дискретна), то в вариационном ряду появляются связки, и значение ранга для некоторых элементов определяется неоднозначно.

Ранг наблюдения – это тот номер, который получит данное наблюдение в упорядоченной совокупности всех данных – после их упорядочивания по определенному правилу (например, от большего значения к меньшим). Процедура перехода от совокупности наблюдений к последовательности их рангов называется ранжированием.

Ранговые и номинальные значения при вводе данных следует обозначать целыми числами.

Вопрос №15 Ряд распределения

Представляет собой перечень категорий в группировке с указанием соответствующих им частот. В итоговой строке указывается общее кол-во наблюдений в исходном ряде.

№16. . Какие шаги выполняются при построении ряда распределения для качественного признака.

Строим столбиковую диаграмму или полигон.

Алгоритм гистограммы:

-на горизонтальной оси откладываем равные интервалы

-каждый интервал помечаем именем категории

-над каждым интервалом строим столбики, пропорциональные частоте.

Алгоритм полигона:

1)  На горизонтальной оси через равные интервалы откладываем точки в соответствии с градацией признака

2)  Над каждой точкой строим вертикальный отрезок, его длина пропорциональна частоте градации.

3)  Верхние концы отрезков соединяем прямыми линиями

4)  На горизонтальной оси откладываем уровни признака, на вертикальные – накопленные частоты

5)  Точки пересечения осей соединяем

№17. Какие шаги выполняются при построении ряда распределения дискретного признака.

Дискретный признак принимает значения, различные на одну и ту же величину или кратную этой величине. Если дискретный признак имеет небольшое число вариантов( количество детей в семье) то ряд распределения строится также как и для порядковых признаков. Если дискретный ряд имеет большое кол-во вариантов(более 10) то строится интервальный ряд. Диапазон значений признака разбиваем на интервалы равной ширины таким образом, чтобы для каждого интервала вариация признака была небольшой, подсчитываем кол-во наблюдений, попадающих в каждый класс.

Построение интервального ряда:1) выделяем наиболее и наименее значимые признаки2)принимаем решение о типе интервала(равный неравный) 3) выявляем сколько будет интервалов, их длину ширину и границы. 4) указываем к какому интервалу относятся объекты.