Читайте также:
|
До сих пор наш анализ протекал, скорее, в рамках математической теории, чем применительно к практическим нуждам. Давайте теперь попробуем исследовать практические приложения результатов. Прежде всего, надо выяснить причины, по которым собирались наши данные. Часто при сборе данных рассматривается одновременно много факторов - чтобы повысить ценность исследования. Если это тот самый случай, то большинство факторов будут представлять лишь второстепенный интерес в контексте конкретного исследования. Мы же будем предполагать, что все факторы, включенные в многомерную классификацию, безусловно, подлежат анализу.
В анализе участвуют два типа переменных, которые мы назовем факторами и откликами. Различие между ними часто условно, но это всегда различие между причиной и результатом. Поскольку индивид принадлежит к некоторой категории определенного фактора, это делает для него более вероятным принадлежность к заданной категории отклика. Иногда различия очевидны. Если, например, респондент принадлежит к рабочему классу, то его голосование за лейбористов более вероятно. В иных случаях мы можем с меньшей уверенностью делить переменные на факторы и отклики. Что, например, сказать о переменных <голосует за консерваторов> и <ходил в начальную шко-
[65]
лу>? Анализ многомерных таблиц, конечно, по-разному зависит от того, какие переменные будут факторами и сколько их будет (см. [Bhapkar V.P., 1968] и[Goodman L.A., 1971а, 1973а, 1973б]). Мы вернемся к этим различиям, когда приступим к построению альтернативных ненасыщенных моделей в следующей главе.
Дата добавления: 2015-09-01; просмотров: 39 | Нарушение авторских прав
| <== предыдущая страница | | | следующая страница ==> |
| Пример 6.1 | | | Пример 6.1 (продолжение) |