Визуализация
Алгоритм сравнения социально-демографических групп: на примере установок на гражданскую активность
Далее представлен пример визуализации результатов проверки множественных гипотез (тест Вилкоксона) после контроля методом Беньямин-Хохберта.
Цель визуализации - это, прежде всего, комплексное (и, как я надеюсь, интуитивно понятное) описание различий между набором социально-демографических групп, а не проверка влияния ряда факторов на независимую переменную.
В качестве параметра, подлежащего сравнению, использован индекс построенный на основании следующих индикаторов:
Диапазон возможных значений от 3 до 15, где меньшие значения говорят о более пассивных установках, а большие - о более активных.
Представленный подход носит универсальный характер, т.е. он не привязан к этой конкретной теме и его легко реализовать для других статистических описаний (особенно учитывая, что он реализовано для непараметрических данных).
В этой заметке я сосредоточился на технической реализации, поэтому будет неудивительно, если у Вас возникнут вопросы и критические заменчания.
Анализ данных проведен на массиве данных социологического мониторинга «Украинское общество» 2016 года (Институт социологии НАН Украина).
Для анализа и визуализации использован язык программирования R.
Цель визуализации - это, прежде всего, комплексное (и, как я надеюсь, интуитивно понятное) описание различий между набором социально-демографических групп, а не проверка влияния ряда факторов на независимую переменную.
В качестве параметра, подлежащего сравнению, использован индекс построенный на основании следующих индикаторов:
- Мне все равно какая будет власть, только бы не стало хуже
- Я свой выбор давно уже сделал, поэтому не хочу принимать
участие в нынешней политической жизни - Какой смысл бороться за свои права, если власть
своими действиями откровенно их игнорирует
Диапазон возможных значений от 3 до 15, где меньшие значения говорят о более пассивных установках, а большие - о более активных.
Представленный подход носит универсальный характер, т.е. он не привязан к этой конкретной теме и его легко реализовать для других статистических описаний (особенно учитывая, что он реализовано для непараметрических данных).
В этой заметке я сосредоточился на технической реализации, поэтому будет неудивительно, если у Вас возникнут вопросы и критические заменчания.
Анализ данных проведен на массиве данных социологического мониторинга «Украинское общество» 2016 года (Институт социологии НАН Украина).
Для анализа и визуализации использован язык программирования R.
Comments