Читать курсовая по социологии: "Факторы обеспеченности российских домохозяйств товарами длительного пользования" Страница 2

(Назад) (Cкачать работу)

Сложность моей задачи заключается в том, что наличие тех или иных товаров, вообще говоря, не обязательно зависит от материального положения. Например, холодильник, есть почти у всех, но он может быть старый. А телевизор сейчас и вовсе доступен многим (особенно – самые простые и дешевые модели). Поэтому, если я изучаю зависимость обладания ТДП от дохода и прочих переменных, имеет смысл сконструировать индекс ТДП так, чтобы он был связан с текущим положением домохозяйства (а не обозначал «процветание» этого домохозяйства в прошлом, что, собственно, и обозначает старый холодильник). Поэтому я попыталась в различных вариантах индекса сопоставить стоимость разных видов ТДП (то есть, приписать разные веса, например, телевизору и квартире), а также учесть срок давности покупки этих ТДП. Ведь новая квартира – не одно и то же, что старый автомобиль. Затем я посмотрела, как «объясняют» в регрессионной модели выбранные мной независимые переменные три различные варианта индекса и сделала соответствующие выводы.

Пользуясь синтаксисом, который приведен в приложении, любой желающий может повторить проведенный мной анализ при наличии данных. Там представлен и расчет показателей, и регрессионный анализ.

2. Методы анализа данных Делая выбор метода анализа данных, я остановила выбор именно на регрессионном анализе, поскольку он способен объяснить взаимосвязь между многими переменными и показать, как один показатель зависит от остальных. Это именно то, что требуется в моем случае, поскольку требуется объяснить владение ТДП различными характеристиками домохозяйств. После ознакомления с литературой, описывающий данный метод, мне представляется возможным сделать следующие методические замечания, которые касаются моей задачи.

1. Регрессионный анализ предназначен для моделирования поведения одной количественной переменной от других. Следовательно, индекс обеспеченности ТДП, который я строю, должен быть количественным (а не качественным: например, высокая/средняя/низкая обеспеченность).

2. Регрессионный анализ предполагает также использование числовых переменных в качестве независимых (объясняющих). Некоторые показатели, которые есть в базе данных (например, доход) уже удовлетворяют этому требованию. Но, например, местность проживания, которую я тоже хочу учесть, так как городские домохозяйства обычно обеспечены лучше сельских, является качественной. Поэтому для нее требуется специальное преобразование, которое сделает эту переменную двоичной.

3. Регрессионный анализ является многомерным статистическим методом, то есть, учитывает больше, чем 1 взаимосвязь между признаками. Коэффициенты регрессионной модели должны интерпретироваться по принципу «при прочих равных условиях», а не каждый в отдельности. То есть, например (забегая вперед), нельзя говорить, что каждый дополнительный член семьи обеспечивает рост индекса ТДП на 0,148. Это утверждение верно лишь при прочих равных условиях, т.е. для семей с таким же доходом, таким же числом источников дохода и т.д.

4. Заложенный в SPSS регрессионный анализ является «линейным», что позволяет определить общие закономерности, но может быть

Похожие работы