Кластерный анализ

Разработка шкалы антидемократии / тоталитаризма: результаты экспертного опроса

Имелось: 25 утверждений для измерения тоталитарных и антидемократических установок.
Цель: развести их по смыслу с целью осмысленного отбора части индикаторов для измерительной шкалы.
Методы: экспертный опрос (неструктурированная сортировка утверждений, многомерное шкалирование, кластерный анализ).
Эксперты: д.филос.н. Евгений Головаха (ИС НАНУ), PhD Михаил Алексеев (Ун-т Сан Диего), д.соц.н. Александр Стегний (ИС НАНУ), к.истор.н. Екатерина Иващенко (ИС НАНУ), к.соц.н. Татьяна Любивая (ИС НАНУ), к.соц.н. Оксана Жуленева (ИС НАНУ), Ольга Максименко (ИС НАНУ), к.соц.н. Сергей Дембицкий (ИС НАНУ).
Результат:
Stacks Image 14017
Читать дальше...
Comments

Изменения в политической культуре Украины (2006, 2016 года)

Установки на демократию и гражданскую активность в Украине (2016 год):
Stacks Image 14003

Недавно я представил результаты различных способов кластеризации для социологического теста «Типы политической культуры» (Е.И. Головаха). Теперь важно сравнить различные способы кластеризация с точки зрения фиксации изменений, которые произошли в политической культуре украинского общества (см. таблицу ниже). При этом из анализа исключена кластеризация с помощью латентного классового анализа, так как она приводит к формированию по различным годам плохо сопоставимых групп – в 2006 году группы выглядят значительнее гомогеннее, чем в 2016. Кроме того, для кластерного анализа проанализированы два решения – для пяти и четырех групп. Читать дальше...
Comments

Влияние способа кластеризации на результаты использования теста "Типы политической культуры"

political divide
Тема сегодняшней статьи - влияние выбора метода статистической обработки на результаты кластеризации / типологии. В качестве примера используется применение социологического теста «Типы политической культуры» (Е.И. Головаха). Концепция данного теста заключается в использовании двух измерительных шкал - «демократии / антидемократии» и « гражданской активности / пассивности». Соответственно, в оригинальном варианте в результате ее использования респондента можно отнести к одной из четырех групп: активным демократам, пассивным демократам, пассивным антидемократам, активным антидемократам. При этом предлагается использовать кластерный анализ методом К-средних. Далее представлены результаты использования как кластерного анализа, так и ряда его альтернатив - идеальной точки деления, концептуальной типологии и латентного классового анализа.

Способы кластеризации

Идеальная точка деления задает координату, разбивающую всю совокупность респондентов на четыре группы. Поскольку в данном случае мы имеем две аддитивные шкалы с диапазоном возможных значений от 6 до 30, значение, которое делит этот диапазон на две равные половины составляет 17,5. Интуитивным улучшением этого способа является введение некоторой зоны вокруг точки деления (далее это будет 2,5 балла по обеим осям), попадание в которую трактуется как неопределенная позиция в отношении демократии и гражданской активности.

Концептуальная типология
заключается в использовании содержательных принципов анализа ответов респондентов, позволяющих сгруппировать наблюдения в рамках теоретически обоснованных групп. Для этого теста я использовал два взаимосвязанных содержательных принципа анализа: 1) «веер» ответов «полностью согласен / скорее согласен / трудно сказать, согласен или нет / скорее не согласен / абсолютно не согласен» задает три основных модальности – согласия, неопределенности и несогласия; 2) шесть индикаторов позволяют выразить респонденту одну из четырех базовых установок – поддержки (в ответах преобладает согласие), амбивалентности (в ответах в равной мере присутствует и согласие, и несогласие), сопротивления (в ответах преобладает несогласие), неопределенности (в ответах преобладает неопределенность).
Исходя из этих принципов, техническое решение для концептуальной типологии будет заключаться в перечислении всех возможных комбинаций для шести индикаторов. При этом я не проводил различия между «полностью согласен» и «скорее согласен», а также между «полностью не согласен» и «скорее не согласен»: Читать дальше...
Comments

Региональное деление Украины

мини2
Результаты изучения гетерогенности украинского общества (единицы наблюдения - области Украины).
Объединение областей в более крупные регионы было проведено мною с использованием иерархического кластерного анализа.
В качестве входящих данных я использовал пять параметров:
– близость ценностей восточнославянских стран или же западноевропейских стран;
– результаты последних выборов в ВР (результаты основываются на заявлениях респондентов о результатах их голосования по партийным спискам);
– наличие/отсутствие чувства гордости украинским гражданством;
– взгляды на возможный союз с ЕС и РФ;
– отношение к статусу русского языка как официального.
Здесь я не буду объяснять каким именно образом готовил данные для анализа и обрабатывал их, а сосредоточусь на основных результатах. Читать дальше...
Comments