WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

СТАТИСТИЧЕСКИЙ ЭКСПЕРИМЕНТ В.С. Костин, С.А. Ермаханова (Новосибирск) СТАТИСТИЧЕСКИЙ ЭКСПЕРИМЕНТ ДЛЯ ПРОВЕРКИ АДЕКВАТНОСТИ РЕЗУЛЬТАТОВ АНАЛИЗА ПАРНЫХ СВЯЗЕЙ1 В статье предложена методика проверки

корректности использования различ ных способов анализа связи между двумя переменными. Она опирается на полный (сплошной) поиск связей по матрице данных типа «объект-признак» и включает серию статистических экспериментов с перемешиванием дан ных. Ее возможности иллюстрируются на примере анализа результатов экспертного опроса.

Ключевые слова: меры связи, дисперсионный анализ, хи-квадрат, гипер геометрическое распределение, значимость связи, распределение значи мости, статистический эксперимент, критерий согласия.

Постановка исследовательской задачи Традиционно анализ связей в социологических исследовани ях сводится к применению статистических критериев для провер ки гипотез о наличии парных связей для небольшого числа соче таний переменных. Пары переменных для проверки гипотез вы бираются исследователем из содержательных соображений. При менение методов математической статистики позволяет социоло Виталий Сергеевич Костин – старший научный сотрудник Института экономики и организации промышленного производства СО РАН. E-mail: kostin@ieie.nsc.ru.

Салтанат Амангелдыкызы Ермаханова – кандидат социологических наук, млад ший научный сотрудник Института экономики и организации промышленного производства СО РАН. E-mail: essaltanat@mail.ru.

© Cоциология: 4М. 2009. № 29.

В.С. Костин, С.А. Ермаханова гу достаточно объективно судить о наличии связей в данных. Тем не менее, такой подход все же оставляет без внимания некоторые источники ошибок в результатах. В этой связи мы предлагаем ме тодические приемы дополнительной проверки корректности про веденного анализа и обоснованности выводов. Следует подчер кнуть, что эти приемы требуют программного обеспечения для ав томатизации многократного выполнения статистических расчетов.

Первый прием связан с проверкой корректности применения выбранной меры связи. Контроль при этом сводится к сравнению теоретического распределения статистики, по которой судят о на личии связи, с эмпирическим распределением той же статисти ки, полученным в случайных экспериментах с перемешиванием данных, которые адекватно воспроизводят условия нулевой ги потезы о независимости переменных. Если гипотеза о согласо ванности этих распределений отвергается, исследователь впра ве сделать вывод о некорректности применения меры связи для выбранной пары переменных для случая исследуемой выборки.

Тогда следует использовать другую меру связи либо вовсе отка заться от проверки наличия связи между этой парой переменных.

Первый прием позволяет убедиться в возможности проверки каждой конкретной гипотезы выбранным способом. Как известно, любой статистический критерий явно или неявно требует выпол нения некоторых предположений на исходных для анализа дан ных, которые не всегда легко проверить. Но он может удовлетво рительно работать и при определенных нарушениях таких предпо ложений. С одной стороны, перестраховываясь, подходя слишком строго к контролю этих предположений, исследователь во многих случаях вынужден отказаться от проверки гипотез. С другой сто роны, подходя слишком мягко, мы рискуем получить необосно ванные или даже ошибочные выводы о наличии или отсутствии связи. Предлагаемый нами подход на основе дополнительных вы числений позволяет контролировать корректность статистическо го критерия для каждой пары переменных. Тем самым появляет Статистический эксперимент для проверки адекватности...

ся инструмент достаточно гибкого отсева гипотез, не подлежа щих корректной проверке.

Второй прием позволяет проверить гипотезу об отсутствии значимых парных связей в матрице данных. Он основан на том, что совокупное распределение значимостей для всех прошедших через фильтр гипотез при наличии связей должно отклоняться от равномерного в сторону преобладания значимостей, близких к нулю. Если это не наблюдается, то появляются основания для вы вода, что исходная для анализа матрица данных не содержит ин формации о парных связях. В таком случае, скорее всего, данные следует признать непригодными для дальнейшего исследования как недостаточно информативные. Тем самым появляется возмож ность оценки качества отдельного эмпирического исследования.

В математической статистике разработаны различные способы анализа связи. В случае двух переменных они зависят от уровня их измерения. Но все они исходят из двух предположений. Во-первых, прежде чем анализировать связь между переменными, необходимо убедиться в ее наличии. Во-вторых, проще проверить отсутствие связи, чем ее наличие, поскольку связь может проявляться во мно жестве различных форм, а ее отсутствие – в единственной форме.

Для проверки отсутствия связи формулируют так называемую ну левую гипотезу о том, что две рассматриваемые переменные яв ляются независимыми. Как известно, независимость случайных величин можно выразить строго через вероятность наблюдения совместного события [1, c. 382]:

P(AiBj) = P(Ai) P(Bj) (1) для всех Ai и Bj. Другими словами, при независимости признаков значение, «принятое» признаком A, не влияет на вероятности воз можных значений признака B и наоборот. В этом случае условные вероятности событий Ai и Bj равны безусловным вероятностям:

P(Bj|Ai) = P(AiBj) / P(Ai) = P(Bj) (2) P(Ai|Bj) = P(AiBj) / P(Bj) = P(Ai) (3) В.С. Костин, С.А. Ермаханова Здесь P(Ai), P(Bj) – безусловные вероятности событий Ai и Bj, P(AiBj) – вероятность совместного события Ai и Bj, P(Bj|Ai) – вероят ность события Bj при условии наступления события Ai, P(Ai|Bj) – ана логично, вероятность события Ai при условии Bj. Из этих соотно шений следует, что при случайном перемешивании (изменении по рядка следования значений в массиве данных) для любой из двух переменных (или обеих) в точности выполняется предположение нулевой гипотезы – переменные становятся независимыми, что мы и будем использовать в дальнейшем.

Прежде чем рассмотреть результаты статистического экспе римента, коротко остановимся на специфике известных способов анализа связи переменных, каждая из которых может иметь соб ственный уровень измерения.

Связь между двумя номинальными переменными Традиционно связь между номинальными переменными оценивается на основе статистики хи-квадрат. Рассмотрим та блицу сопряженности1, построенную по переменным v2 и v (см. табл. 1), в клетках которой последовательно представлены три значения:

nij – наблюдаемые частоты, eij – ожидаемые частоты, zij – стан дартизованные отклонения.

Для дальнейшего изложения введем и другие обозначения:

c r nio = nij j i N – объем выборки, а n и no = nij – маргинальные час i n j j j=1 i= Приводится пример из исследования, носящего характер экспертного опроса.

Оно проводилось в июне-августе 2006 г. отделом социальных проблем ИЭОПП СО РАН. Экспертами являлись высококвалифицированные управленцы высше го звена и профессионально-компетентные специалисты высокого ранга, заня тые в разных сферах: государственная служба;

торгово-промышленный бизнес;

наука, культура и высшее образование;

социальная работа. Эксперты на момент опроса проживали и работали в следующих городах: Алматы, Астана, Жезказ ган, Усть-Каменогорск, Семей, Тараз. Объем выборки – 260 человек.

Статистический эксперимент для проверки адекватности...

тоты соответственно по строкам и по столбцам, r – число строк, c – число столбцов.

Таблица НАБЛЮДАЕМЫЕ И ОЖИДАЕМЫЕ ЧАСТОТЫ, СТАНДАРТИЗОВАННЫЕ ОТКЛОНЕНИЯ V67: Хотите ли Вы, чтобы V2: Пол влияние внешней культуры Итого на казахстанскую молодежь Мужской Женский усиливалось?

38 Да 45,70 63,30 –1,96 1, 71 Нет 63,30 87,70 1,96 –1, Итого 109 151 В предположении независимости ожидаемые частоты рав nio no j nio no j ны: eij = P(Ai )P(Bj )N = N =. Если нулевая гипо N N N теза верна, то наблюдаемые частоты должны быть достаточно близки к ожидаемым. Для оценки близости вводится статистика хи-квадрат, вычисляемая как взвешенная сумма квадратов откло нений наблюдаемых частот от ожидаемых [1, c. 787–789]:

r c ej (nij - eiij) 2 =. (4) ei ej i=1 j= ij Нулевую гипотезу можно сформулировать, как равенство нулю этой статистики. В нашем случае:

38 – 45 71 – 63 71 – 63 80 – (3 - 4,7)2 (7 - 6,3)2 (7 - 6,3)2 (8 - 8,7) 8 5 1 3 1 3 0 2 = + + + = 45,7 6 63 4 3 6,3 8, 5 63,3 3 =1,29 + 0,94 + 0,94 + 0,67 = 3, = 1,2 + 0,9 + 0,9 + 0,6 = 3,8. (5) 9 4 4 7 В.С. Костин, С.А. Ермаханова На рис. 1 по горизонтальной оси отложено значение статисти ки хи-квадрат, по вертикальной оси – вероятность случайно полу чить большее или равное значение этой статистики в условиях ну левой гипотезы. Видно, что с ростом значения статистики вероят ность ее наблюдения убывает достаточно быстро, т.е. основная мас са реализаций сосредоточена в непосредственной близости от нуля.

100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Рис. 1. Значимость связи для данных табл. 5%-ный порог значимости соответствует значению статисти ки, равной 3,8415, а для наших данных (2 = 3,8429) значимость рав на 4,996%.

Для оценки масштаба отклонений наблюдаемых частот от ожидаемых в каждой клетке таблицы проводят стандартизацию остатков [2], деля отклонение на стандартную ошибку.

(ni - eiij) nij ej j zij =. (6) s Статистический эксперимент для проверки адекватности...

Случайная величина zij с достаточно хорошим приближени ем подчиняется стандартному нормальному закону распределе ния. Стандартная ошибка s приближенно рассчитывается через оценку дисперсии:

nio (N - nio) no j (N - no j ) s2 =. (7) N N (N -1) Если s2 < 9, то пользуются точной оценкой дисперсии, вычис ляемой из гипергеометрического распределения nij. Если крите рий 2 выявляет наличие связи по таблице сопряженности в це лом, то стандартизованные отклонения позволяют уточнить, ка кие именно клетки в этой таблице вносят наибольший вклад в об наруженную связь.

Как видно из табл. 1, в нашем случае стандартизованное от клонение (1,96) тоже примерно соответствует 5%-ному уровню значимости, как и статистика хи-квадрат. Это практически полное совпадение значимости, оцененной разными способами, укрепля ет доверие к получаемым результатам.

Для определения значимости связи по таблице сопряженно сти минимального размера (22), кроме критерия хи-квадрат, мож но применять так называемое гипергеометрическое распределе ние. Оно позволяет вычислить вероятность наблюдения случай ной величины в условиях нулевой гипотезы:

n11 n 1 1 Cn Cn 1o 2o pn = P( =n1 =. (8) n11) no CN Гипергеометрическое распределение, в отличие от хи-квадрат, является точным. Чтобы понять, как получается формула (8), по строим наглядную модель. Пусть имеется совокупность, содер жащая N объектов двух типов. Число объектов первого типа – n1o, а второго – n2o = N - n1o. Далее ту же совокупность делим на две группы. Первая из них содержит no1 объектов, а вторая – no2 = N - no1.

Теперь представим модель в виде таблицы 22. В клетку (1,1) заносим число n11 объектов первого типа, попавших в пер В.С. Костин, С.А. Ермаханова вую группу, т.е. тех, чьи порядковые номера в совокупности ока зались не больше no1. В клетку (1,2) заносим число n12 объектов первого же типа, но попавших во вторую группу, т.е. тех, чьи по рядковые номера больше no1. Соответственно интерпретируются частоты n21 и n22.

Так как любая из частот {n11, n12, n21, n22} однозначно опре деляет три остальные, таблице соответствует одна степень сво боды. Не теряя общности, предположим, что независимой вели чиной будет n11. Чтобы построить гипергеометрическое распре деление, нам нужно найти вероятность сложного события – по падания в точности n11 объектов первого типа в группу объема no из совокупности объема N. Сложным событие называется пото му, что оно складывается из множества элементарных. В данном случае элементарным событием является одна из возможных уни кальных комбинаций из N объектов, расположенных на N упоря доченных местах. Полное количество всех элементарных событий равно хорошо известному в комбинаторике числу перестановок PN = N!. Примем классическое для теории вероятностей предпо ложение, что все эти элементарные события равновероятны, по скольку нет оснований считать некоторые из перестановок более вероятными, чем другие.

Среди всего множества элементарных событий будем рас сматривать только те, которые содержат в точности n11 объектов первого типа на no1 первых местах и, соответственно, n12 объек тов на no2 = N - no1 последних местах. Подсчитаем точное количе ство таких событий.

Для этого найдем число уникальных сочетаний (без учета порядка расположения) n11 объектов первого типа в первой груп n1o!

n пе: Аналогично для объектов второго типа в той же Cn = 1o n11!n12!.

n1 !n1 !

1 n2o!

n группе:

Cn =.

2o n1 !n12!

n2 !n2 !

11 Статистический эксперимент для проверки адекватности...

Также нам понадобится полное число перестановок всех no1 объектов внутри первой группы: Pn = no1! и оставшихся o no2 = N - no1 объектов внутри второй группы: Pn = no2!

.

o Окончательно число элементарных событий равно произведению всех упомянутых выше сочетаний и перестановок:

n1o!n2o!no1!no2!

.

Отсюда сразу получаем вероятность события как n1 !n2 !n2 !n2 !

n1 !n1 !n21!n22 !

11 12 1 отношение числа:

n1o!n2o!no1!no2!

P22( = n1 ) =. (9) n n1 !n2 !n2 !n2 !N!

n1 !n1 !n21!n22!N!

11 12 1 Нетрудно убедиться, что формулы (8) и (9) идентичны, но при этом формулу (9) легко распространить на случай таблицы произвольного размера rc:

r c ! !

nio no j i=1 j= Prc ( = {nij}) =.

ni } ) j r c nij!N! (10) ni j i=1 j= Проблемой при использовании такого «обобщенного» гипер геометрического распределения является то, что число степеней свободы = (r – 1)(c – 1) для произвольной таблицы может быть больше единицы и потому для построения функции распределения необходим специальный достаточно сложный алгоритм, осущест вляющий последовательный перебор и упорядочение по вероятно стям всех возможных вариантов заполнения таблицы. В работе [3] описан полнопереборный вариант такого алгоритма. Для больших таблиц сопряженности он крайне неэффективен по времени счета.

Возможно, в дальнейшем удастся оптимизировать схему вычис ления до такой степени, что точный расчет значимости по «обоб щенному» гипергеометрическому распределению сможет заменить приближенный по критерию хи-квадрат. По крайней мере, заме нить в тех случаях, когда критерий хи-квадрат оказывается непри меним. На наших данных доля таких случаев составила более 40%.

В.С. Костин, С.А. Ермаханова Связь между переменными, имеющими номинальный и интервальный уровни измерения Для случая такой связи можно воспользоваться дисперсион ным анализом [1, c. 166]. Статистика, на основе которой проверя c. 166]. Статистика, на основе которой проверя. 166]. Статистика, на основе которой проверя ется гипотеза о наличии связи, вычисляется как отношение меж групповой дисперсии к внутригрупповой.

1 k nj (x• j - x) j= k - F =, (11) 1 k nj (xi - x• j ) j j=1 i= N - k где N – объем выборки (число объектов);

k – число групп (различ ных значений номинальной переменной);

nj – число объектов в группе j;

xj – среднее значение интервальной переменной по этой группе;

x – среднее значение по выборке.

Эта статистика может быть проинтерпретирована как отноше ние сигнала к шуму. Нулевая гипотеза формулируется как равенство нулю этой статистики, что эквивалентно равенству всех средних по группам между собой и среднему по выборке, т.е. независимости ин тервальной переменной от номинальной. Значимость связи рассчиты вается по распределению Фишера c (k – 1, N – k) степенями свободы.

На рис. 2 приведен результат проверки связи оценки респон дентом соотношения модернистов-рационалистов в современном ка захстанском обществе с положением респондента на работе. Видно, что самый оптимистичный взгляд на количество сторонников модер низации проявляют директора и заместители директоров, а самый пессимистичный – служащие среднего звена. На графике для каж дого ответа переменной X представлено среднее значение в груп X представлено среднее значение в груп представлено среднее значение в груп пе по переменной Y и стандартная ошибка среднего. Число пока Y и стандартная ошибка среднего. Число пока и стандартная ошибка среднего. Число пока зывает объем группы – количество респондентов, выбравших этот ответ. Чем больше группа, тем меньше ошибка среднего. Пункти ром в виде коридора вокруг среднего показано стандартное откло нение среднего по выборке.

Статистический эксперимент для проверки адекватности...

Дисперсионны й анализ (значимость=0.00428) Директора и Начальники Главны е и ведущие Рядовы е заместители /заведующие специалисты специалисты директоров отделами v4_1: 4_1. Работа Рис. 2. Результаты дисперсионного анализа Общая дисперсия выборки в данном случае составляет 167 901,9, которая распадается на межгрупповую 8 468,8 и внутри групповую 159 433,1. Кажется, что межгрупповая дисперсия на много меньше внутригрупповой, но при вычислении статистики учитывается и число степеней свободы для каждого вида диспер сии, которых для межгрупповой дисперсии только 3 (число групп минус единица), а для внутригрупповой – 254. С учетом этого межгрупповая дисперсия, приходящаяся на одну степень свобо ды, равна 2 822,9, а внутригрупповая (остаточная) равна 627,6. От ношение дисперсий равно 4,5, что дает значимость связи – 0,004.

Из этого можно сделать вывод, что между оценкой экспертом со отношения модернистов и рационалистов в казахстанском обще стве и служебным положением самого эксперта существует связь.

Связь переменных, имеющих интервальный уровень измерения Как известно, коэффициент корреляции Пирсона [1, c. 263– 265] характеризует простейший вид зависимости между двумя ко личественными переменными – линейную связь:

рационалисты v43p1: 43.1. процентное соотношение: модернисты В.С. Костин, С.А. Ермаханова N )( (xi - x) yi - y) ( i= R =, (12) N N (xi - x)2 (yi - y) i=1 i= где x, y – количественные переменные;

N – объем выборки.

Коэффициент корреляции R показывает тесноту линейной связи двух переменных, но по его величине нельзя ничего ска зать о статистической значимости связи. Для этого в статистике используют случайную величину T, которая подчиняется распре делению Стьюдента c (N – 2) степенями свободы.

(N - 2)R T = ±, здесь знак T совпадает со знаком R. (13) 1- R Поскольку в социологических исследованиях переменные ко личественного характера реже встречаются, чем порядковые, то вместо коэффициента корреляции Пирсона применяется коэффи циент корреляции Спирмена, который отличается тем, что вместо самих значений x, y используются их ранги.

Корреляционный анализ Корреляционный анализ (значимость=3.833E-28) y = 0.674x - 0. (значимость=2.07E-11) R = 0.4418 y = 0.0415x - 0. 3 R = 0. -4 -3 -2 -1 0 1 2 - - - 0 10 20 30 40 50 60 70 - социально-экономические свободы Возраст Рис. 3. Результаты корреляционного анализа для двух факторов (вверху) и для количественной и балльной переменной (внизу) реформы Образование + степень социально-политические Статистический эксперимент для проверки адекватности...

Оценки значимости связи статистическими экспериментами Из определения значимости как вероятности получить вы численную или большую величину статистики при выполнении нулевой гипотезы следует, что сама значимость в условиях нуле вой гипотезы должна быть распределена равномерно от нуля до единицы. Это позволяет проверить применимость любого метода анализа связи для любой пары переменных. Для этого необходи мо построить эмпирическое распределение значимости связи для пары переменных при выполнении условий нулевой гипотезы.

В нашем случае условия нулевой гипотезы реализуются про стейшим способом – перемешиванием наблюдений в одной из двух переменных, т.е. изменением порядка следования анкет в одном из столбцов матрицы данных с помощью генератора случайных чисел.

При этом полностью сохраняются одномерные распределения обеих переменных, но связь между ними уничтожается. Каждый такой экс перимент дает одну реализацию случайной величины – значимости связи. Проведя достаточно много статистических экспериментов, мы получаем эмпирическое распределение этой величины в условиях ну левой гипотезы. Если оно окажется близким к равномерному, то бу дет основание утверждать, что проверяемая статистика для выбран ной пары переменных на имеющейся выборке работает корректно.

На рис. 4 показаны случаи, когда проверка дает положитель ный результат. При этом эмпирическое распределение выглядит одинаково для всех методов. На рис. 5 приведены случаи с неудо влетворительным исходом, и каждый метод проявляется по-своему.

На нашем массиве чаще всего неприменимыми оказывались статистика хи-квадрат (20 122 случая из 49 141, что составляет 40,9%), реже – дисперсионный анализ (2 114 случаев из 14 892, что соответствует 14,2%) и реже всего – корреляция (71 случай из 1 149, что равно 6,2%). В случае с корреляцией наблюдаемый процент отрицательных проверок очень близок к пороговому зна В.С. Костин, С.А. Ермаханова Статистические эксперименты : проверка статистики Статистические эксперименты : проверка статистики дисперсионного анализа корреляции 1. 1. 0. 0. 0. 0. 0.7 0. 0.6 0. 0.5 0. 0.4 0. 0.3 0. 0.2 0. 0.1 0. 0.0 0. 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1. Значимость связи Значимость связи Статистические эксперименты : проверка статистики хи-квадрат 1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1. Значимость связи Рис. 4. Сравнение распределения значимости связи с равномерным распределением. Штриховыми линиями показан 95%-ный доверительный интервал (по критерию Колмогорова-Смирнова) Вероятность Вероятность Вероятность Статистический эксперимент для проверки адекватности...

чению для отсева – 5%. Поэтому оснований говорить о неприме нимости какой-либо из гипотез нет. На рис. 5а показано типичное для корреляции распределение, которое нехарактерно для систе матических отклонений. Тем более, что повторная проверка всех случаев не выявила ни одной подозрительной гипотезы.

В случае дисперсионного анализа наблюдалась более харак терная и устойчиво повторяющаяся картина, такая как на рис. 5б.

Здесь одна из переменных является дихотомической, причем еди ничное значение встречается только в 4 анкетах из 260.

На рис. 5в видно, что статистика хи-квадрат для таблицы со пряженности чаще ожидаемого принимает значения, близкие к нулю и к единице, и реже – промежуточные. Это вызвано тем, что в таблице сопряженности (см. табл. 2) содержится много клеток, ожидаемые частоты в которых близки к нулю. В результате этого наиболее вероятные нулевые значения в этих клетках порожда ют заниженные значения статистики, а ненулевые – завышенные.

Известно эмпирическое правило для проверки применимости метода хи-квадрат [4], которое требует, чтобы ожидаемые часто ты во всех ячейках таблицы сопряженности были не менее 1 и в 80% клеток – не менее 5. Из табл. 2 видно, что это условие грубо нарушается. Однако справедливости ради надо заметить, что да леко не всегда нарушение этого правила сопровождается откло нением распределения значимости от равномерного. Таким об разом, предлагаемая нами проверка применимости метода часто оказывается более мягкой, т.е. позволяет проверять связи по та блицам с малыми ожидаемыми частотами.

В.С. Костин, С.А. Ермаханова Статистические эксперименты : проверка статистики Статистические эксперименты : проверка статистики корреляции дисперсионного анализа 1.0 1. 0.9 0. 0.8 0. 0.7 0. 0.6 0. 0.5 0. 0.4 0. 0.3 0. 0.2 0. 0.1 0. 0.0 0. 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1. Значимость связи Значимость связи а) б) Статистические эксперименты : проверка статистики Статистические эксперименты : проверка статистики хи-квадрат хи-квадрат 1.0 1. 0.9 0. 0.8 0. 0.7 0. 0.6 0. 0.5 0. 0.4 0. 0.3 0. 0.2 0. 0.1 0. 0.0 0. 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1. Значимость связи Значимость связи в) г) Рис. 5. Примеры отрицательного исхода проверки корректности Вероятность Вероятность Вероятность Вероятность Таблица ПРИМЕР ТАБЛИЦЫ СОПРЯЖЕННОСТИ С МАЛЫМИ ОЖИДАЕМЫМИ ЧАСТОТАМИ v11: На Ваш взгляд, к какому v22: Оцените ход модернизации казахстанского общества типу относится современное Положительно Скорее Скорее Отрицательно Итого казахстанское общество?

положительно отрицательно 19,88 39,75 7,06 1,31 Современное модерное Скорее современное 41,22 82,43 14,64 2,71 Скорее традиционное 9,35 18,71 3,32 0,62 Традиционное 1,46 2,92 0,52 0,10 Смешанное 2,92 5,85 1,04 0,19 Переходное 0,58 1,17 0,21 0,04 В равной мере и современ 0,29 0,58 0,10 0,02 ное, и традиционное На пути европеизации с эле ментами национальных 0,29 0,58 0,10 0,02 культур Итого 76 152 27 5 Таблица ФРАГМЕНТ ТЕОРЕТИЧЕСКОГО РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ЗНАЧИМОСТИ 2 Показатели гипергеометрического распределения n Значимость, % Вероятность, % Значимость, % Значимость*, % Статистика 38 3,84 5,00 1,50 5,66 4, 39 2,91 8,81 2,39 9,86 8, Статистический эксперимент для проверки адекватности...

Окончание табл. 2 Показатели гипергеометрического распределения n Значимость, % Вероятность, % Значимость, % Значимость*, % Статистика 40 2,11 14,68 3,57 16,24 14, 41 1,43 23,16 4,99 25,31 22, 42 0,89 34,65 6,54 37,42 34, 43 0,47 49,22 8,03 52,57 48, 44 0,19 66,57 9,25 70,34 65, 45 0,03 85,93 9,98 89,90 84, 46 0,01 93,83 10,10 100,00 100, 47 0,11 73,98 9,58 79,92 75, 48 0,34 55,73 8,52 61,10 56, 49 0,71 40,00 7,11 44,54 40, 50 1,20 27,30 5,57 30,88 28, 51 1,82 17,67 4,09 20,32 18, 52 2,58 10,83 2,81 12,67 11, 53 3,46 6,28 1,82 7,47 6, * Скорректированное (квазинепрерывное) гипергеометрическое распределение.

В.С. Костин, С.А. Ермаханова Статистический эксперимент для проверки адекватности...

Особый случай, когда проверка по эмпирическому распреде лению значимости может приводить к ошибочному выводу, пока зан на рис. 5г. Таблица сопряженности для этого случая (табл. 2) не содержит клеток с малыми ожидаемыми частотами, но она выде ляется тем, что в ней всего четыре клетки с одной степенью сво боды. Для нее нетрудно построить точное теоретическое распре деление значимости (в табл. 3 приведен его фрагмент).

На рис. 6 приведены теоретическое и эмпирическое распре деления, полученные по результатам 1000 статистических экспе риментов. Они практически идентичны, а теоретическое не впи сывается в границы 5%-ного доверительного интервала, что яв ляется следствием дискретного характера распределения, вызван ного малым числом степеней свободы.

Статистические эксперименты : проверка статистики Cкорректированное (квазинепреры вное) хи-квадрат гипергеометрическое распределение 1.0 1. 0.9 0. 0.8 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1. 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1. Значимость связи Значимость связи Рис. 6. Эмпирическое и теоретическое распределения Поскольку теоретическое распределение уже построено, мож но сравнить его с распределением хи-квадрат. На рис. 7 представ лены результаты сравнения вероятности наблюдения частоты n11, рассчитанной методом 2 (черные точки) и с помощью гипергео метрического распределения (белые ромбики). На рис. 7б видно, что квазинепрерывная корректировка гипергеометрического рас пределения делает его существенно ближе к распределению 2.

Вероятность Вероятность В.С. Костин, С.А. Ермаханова 1.00 1.00 0.75 0.75 0.50 0.50 0.25 100 0.25 50 0.00 0 0.00 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 Рис. 7. Сравнение распределения хи-квадрат с гипергеометрическим Параболой на графике отображено значение статистики хи квадрат, которая при n11 = 109 равна 260. Жирными точками пока зана значимость нулевой гипотезы при расчете через гипергеоме трическое распределение, штриховой линией с ромбами – значи мость по хи-квадрат. Видно, что распределение хи-квадрат близко к гипергеометрическому, а наблюдающиеся отличия можно объяс нить тем, что гипергеометрическое распределение абсолютно точ ное дискретное, а хи-квадрат – непрерывное и приближенное. Если сравнить значимости для n11 = 38, то можно убедиться, что они в обоих случаях достаточно близки: для хи-квадрат – 5,00%, для гипергеометрического распределения – 5,66% (случай дискрет ного) и 4,91% (случай скорректированного квазинепрерывного).

Чтобы получить значимость нулевой гипотезы для заданно го n11 по гипергеометрическому распределению, необходимо из 100% вычесть вероятность всех более «вероятных» значений n11.

Например, P(n11 = 47) = 100% – 10,1% – 9,98% = 79,92%. Коррек тировка значимости сводится к тому, что мы дополнительно вы читаем половину вероятности самого значения n11:

P(n11 = 47) = 100% – 10,1% – 9,98% – 9,58% : 2 = 75,13%.

Статистический эксперимент для проверки адекватности...

Эта половина берется из тех соображений, что мы превращаем дискретное распределение в непрерывное, в результате чего точ ное значение n11 равномерно рассеивается в окрестности 47. При этом половина значений становится больше 47, а половина – меньше.

В случае наиболее вероятного значения (46) корректировка не требу ется, так как в экстремуме первая производная плотности распреде ления равна нулю и отклонение в любую сторону от 46 не увеличи вает плотность вероятности. Очевидно, что предложенная коррек тировка является достаточно грубой. Ее уточнение требует акку ратной аппроксимации дискретного распределения непрерывным.

Следует особо подчеркнуть, что сплошной, без пропусков, просмотр упорядоченного по значимости списка парных связей дает исследователю возможность подойти к анализу данных не предвзято, обнаружить не только то, что он готов увидеть в соот ветствии со своими теоретическими представлениями и априор ными гипотезами, но и связи, которые действительно существуют в эмпирическом материале. Необходимость объяснения подобных связей наталкивает исследователя на формулирование новых со держательных гипотез. Например, при рассмотрении результатов дисперсионного анализа могут появиться идеи построения коли чественных переменных на базе некоторых номинальных мето дами оцифровки данных [5, с. 344].

В процессе сплошного поиска важным является формиро вание множества проверяемых гипотез о связях. Выше отмеча лось, что необходимо отклонять те гипотезы, для которых стати стика связи не работает. Но, кроме того, должны быть отклонены еще и те гипотезы, которые дают тривиальный или содержатель но предсказуемый результат. Например, если вычислять корре ляцию между взаимно ортогональными по построению фактора ми, то можно априори сказать, что она будет в точности нулевой.

Также не имеет смысла искать связь между возрастом исходным и возрастом, укрупненным по интервалам в 5 или 10 лет. Резуль тат не будет представлять никакого интереса.

В.С. Костин, С.А. Ермаханова Проверка гипотезы об отсутствии связей в массиве данных На рис. 8 представлены результаты отсева некорректных гипо тез. Нижние кривые – до отклонения некорректных гипотез, верх ние – после. Видно, что в нашем примере распределение значи мости парных связей в массиве данных после отсева смещается в сторону увеличения количества статистически значимых связей.

После того, как мы оставили только корректные гипотезы, появ ляется возможность проверить гипотезу о наличии парных свя зей в массиве данных в целом. Для этого достаточно воспользо ваться проверкой совпадения распределения значимости с равно мерным по критерию Колмогорова-Смирнова.

Хи-квадрат: Распределение значимости нулевой Дисперсионны й анализ: Распределение значимости гипотезы нулевой гипотезы 1. 1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1. 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1. Значимость связи Значимость связи Рис. 8. Распределение значимости нулевой гипотезы По итогам проведенных экспериментов возможны следую щие выводы:

• Увеличение мощности компьютеров позволяет ставить и решать задачи, которые раньше казались невыполнимыми из-за большого объема вычислений.

Накопленная доля Накопленная доля Статистический эксперимент для проверки адекватности...

• Одним из классов таких задач является проверка сложных статистических гипотез на исходных для анализа данных по средством проведения вычислительных экспериментов.

• Предложенная методика позволяет существенно повысить адекватность статистического анализа данных, подвергая про верке не только содержательные предположения о наличии пар ных связей между переменными, но и оценить работоспособ ность самого статистического критерия, с помощью которого проводится анализ.

• Использование предложенных методических приемов по зволит существенно поднять качество опросов, создавая возмож ность проведения статистической экспертизы результатов социо логических опросов.

ЛИТЕРАТУРА 1. Вероятность и математическая статистика: Энциклопедия / Гл. ред. Ю.В. Про хоров. М.: Большая российская энциклопедия, 1999.

2. Костин В.С. Статистика для сравнения классификаций // Информаци онные технологии в гуманитарных исследованиях: Сб. тр. Новосибирск, 2003.

С. 57–65. Вып. 6.

3. http://www.sati.archaeology.nsc.ru/sibirica/Data/int6/?html=int67.

htm&mi=izdaniya&id=1826.

4. Haberman Sh.J. Analysis of Qualitative Data. N.Y.: Academic Press, 1978.

Vol. 1.

5. SPSS Base 8.0 для Windows. М.: Изд-во Центра общечеловеческих цен для Windows. М.: Изд-во Центра общечеловеческих цен Windows. М.: Изд-во Центра общечеловеческих цен М.: Изд-во Центра общечеловеческих цен ностей, 1998.




© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.