Пример построения шкал

Для этого получим файл, в котором объектами будут территориальные общности, а переменными - обеспеченность семей этими предметами. Значения этих переменных - доли семей, обладающих этими предметами. Ис-

ходными данными здесь являются ответы на вопрос «Имеете ли Вы холодильник?», «Имеете ли Вы стиральную машину?» и т. д. (1 - да, 2 - нет, 9 - нет ответа) в файле анкет семьи.

Этот файл агрегируем по территориальным общностям (переменная PSU), сохранив доли семей, имеющих соответствующие предметы, в файле property.sav:

AGGREGATE /OUTFILE = 'N:\USR\RLMS\property.SAV' /BREAK = psu /CC9.1A 'холодильник' CC9.3A 'стиральная машина' CC9.4A 'черно-белый телевизор' CC9.5A 'цветной телевизор' CC9.6A 'видеомагнитофон или видеоплейер' CC9.6.1A 'фен' CC9.7A 'легковой автомобиль' CC9.10A 'садовый домик' CC9.11A 'дача или другой дом' = PLT (2, CC9.1A CC9.3A CC9.4A CC9.5A CC9.6A CC9.6.1A CC9.7A CC9.10A CC9.11A).

Полученный файл используется для запуска процедуры многомерного шкалирования:

GET FILE 'N:\USR\RLMS\property.SAV'.

ERASE FILE = 'J:\TEMP\spssalsc.tmp'.

PROXIMITIES cc9.1a cc9.3a cc9.4a cc9.5a cc9.6a cc9.6.1a cc9.7a cc9.10a cc9.11a /PRINT NONE /MATRIX OUT('J:\TEMP\spssalsc.tmp')

/MEASURE = EUCLID /STANDARDIZE = NONE /VIEW = CASE.

SPLIT FILE OFF.

ALSCAL /MATRIX = IN('J:\TEMP\spssalsc.tmp') /LEVEL = ORDINAL /CONDITION = MATRIX /MODEL = EUCLID /CRITERIA = CONVERGE(.001) STRESSMIN(.005) ITER(30) CUTOFF(0) DIMENS(2,2) /PLOT = DEFAULT ALL /outfile = "scale.save" /PRINT = HEADER .

ERASE FILE = 'J:\TEMP\spssalsc.tmp'.

Далее, переменные Dim1 и Dim2, сохраненные подкомандой /outfile = "scale.save" с помощью команды меню Merge files, присоединяются к нашему файлу property.sav.

Проблема выяснить, как же интерпретируются наши шкалы. Для интерпретации можно изучить их связь с имеющимися данными, в частности c исходными переменными, по которым строилась матрица расстояний.

В нашем примере таблица ранговых корреляций с этими переменными свидетельствует о том, что первое измерение (Dim1) характеризует уровень благосостояния жителей территориальных образований в целом, второе измерение связано с приверженностью их садоводству.

Коэффициенты ранговой корреляции Спирмена построенных шкал с обеспеченностью предметами быта CC9.1A CC9.3A CC9.4A CC9.5A CC9.6A CC9.6.1A CC9.7A CC9.10A CC9.11A холо сти черно- цветной видео- фен легко- садовый дача диль ральная белый телеви- магни вой домик или ник машина телеви-зор зор тофон авто-мобиль другой дом DIM1 0,844 0,265 -0,820 0,950 0,773 0,929 0,426 0,426 0,659 Sig. 0,000 0,108 0,000 0,000 0,000 0,000 0,008 0,008 0,000 DIM2 -0,112 -0,156 -0,145 0,113 0,402 0,240 0,262 -0,687 0,232 Sig. 0,502 0,350 0,385 0,501 0,012 0,148 0,112 0,000 0,161 1 Наглядную картину дает непосредственное размещения объектов (у нас - территориальных общностей) на поле рассеяния в построенном геометрическом пространстве (рис.

Рис.7.6 Представление объектов в сконструированном геометрическом пространстве

Рис. 7.7. Поле рассеяния второй шкалы, порожденной процедурой многомерного шкалирования, и доли семей, имеющих садовые домики

шую часть разброса расстояний объектов.

Поскольку по поводу развитости садоводства мы не имеем общедоступной информации, для проверки интерпретации второй шкалы полезно рассмотреть диаграмму рассеяния Dim2 и доли семей, имеющих садовые домики (рис. 7.7). На этом рисунке ясно видно, что указанная выше интерпретация небезосновательна.