2.5.8. Взвешивание выборки WEIGHT

Чтобы уменьшить влияние деформированности выборки на результаты статистического анализа, применяют взвешивание объектов: группы, которые были искусственно уменьшены, выбираются с весовым коэффициентом, превышающим единицу. Обычно суммарный вес всех объектов равен числу объектов в рассматриваемом файле.

Пусть, например, опрошено 300 человек, из них 100 мужчин, 200 женщин. Однако из накопленного опыта известно, что в генеральной совокупности 50 % мужчин, 50 % женщин. Поэтому целесообразно для

всех статистических расчетов учитывать мужчину с весом 1,5, а женщину - с весом 0,75, тогда с учетом весов их воздействие на результаты расчетов по выборке будет выравнено. Суммарный вес равен 1,5 х 100 + 0,75 х 200 = 300.

Пример. Пусть переменная SEX содержит сведения по полу респондентов (1 - мужской, 2 - женский). Соответствующие веса будут назначены командами

RECODE SEX (1 = 1.5)(2 = 0.75) into wsex.

WEIGHT BY wsex

EXECUTE.

Вообще, если известно распределение объектов k групп в генеральной совокупности p\, ..., рк; получено частотное распределение nb ..., пк, то і-й

группе должен быть приписан вес wi = pi*N/ni, где N = ^ni .

і

Назначить веса можно через меню редактора данных (Data>Weight Cases).

Замечание.

Пример. Приемы использования команд описания и преобразования данных рассмотрим на примере обработки анкеты «Курильские острова».

Задача. На основании ответов на вопросы анкеты получить переменную, отражающую степень противостояния СССР и Японии.

Решением этой задачи, по мнению исследователя, может быть новая переменная, в зависимости от ответов респондентов имеющая значения 1, 2, 3, обозначающие:

Япония противостоит Союзу и Союз - Японии, т. е. противостояние взаимно.

Одна из сторон (Япония или Союз) против контактов.

Стороны не противостоят по отношению друг к другу.

За основу конструирования такой переменной возьмем ответы на третий вопрос анкеты «III. Как Вы считаете, что мешает подписать мирный договор между СССР и Японией? » с подсказками:

- нет настоятельной необходимости, отношения и без того нормальные.

- традиционное недоверие друг к другу в результате войн в прошлом.

- слабая экономическая заинтересованность Японии.

- разные политические симпатии СССР и Японии.

- нежелание Японии признать послевоенные границы с СССР.

- нежелание СССР рассматривать вопрос о спорных островах.

- другое (что именно).

- не знаю, затрудняюсь сказать.

Под ответы на вопрос III в матрице данных отведено восемь столбцов, наименованных V3S1 - V3S8; для заполнения ответов используется кодирование в виде списка. Анализируя ответы, строим переменную ТР, соответствующую трем типам, определенным в задаче. Для этого построим вспомогательные переменные Т1 и Т2, являющиеся индикаторами того, что Япония противостоит СССР и СССР противостоит Японии соответст-венно.

Построить такие переменные можно, воспользовавшись командами

COUNT T1 = V3S1 to V3S7 (2,5)/ T2 = V3S1 to V3S7 (2,6).

В результате выполнения команды переменной T1 присваивается либо 1 (когда в анкете была обведена одна из двух подсказок: 2 или 5); либо 2 (когда обведены обе подсказки) и 0, если респондент не обвел ни подсказку 2, ни подсказку 5.

COMPUTE OPPOS = 3.

IF (T1 > 0 | T2>0) OPPOS = 2.

IF (T1 > 0 & T2>0) OPPOS = 1.

EXECUTE.

VARIABLE LABELS OPPOS 'Степень противостояния СССР и Японии'

T1 'Противостояние Японии' T2. 'Противостояние СССР '.

VALUE LABELS OPPOS 1 'Взаимное' 2 'Одна из сторон' 3 'Нет противостояния'.

Здесь первая команда IF «затирает» значение 3 кодом 2, а вторая команда IF «затирает» код 3 кодом 1. Есть и другой путь решения этой задачи:

COUNT T1 = V3S1 to V3S7 (2,5) /

T2 = V3S1 to V3S7 (2,6).

RECODE T1 T2 (2 = 1).

COMPUTE OPPOS = 3 - (T1 + T2).

А можно и так:

COUNT T1 = V3S1 to V3S7 (2,5) /

T2 = V3S1 to V3S7 (2,6).

COMPUTE OPPOS = 3 - ((T1 > 0)+(T2 > 0)).

Таким образом, OPPOS= 1 для первого типа респондентов, OPPOS= 2 для второго, OPPOS = 3 - для третьего. Построенная переменная позволяет проводить в дальнейшем многосторонний анализ выделенных типов населения, например, возрастной структуры, социального положения, образования и т. д.