Поиск взаимосвязей между переменными

💸 Как сделать бизнес проще, а карман толще?

Тот, кто работает в сфере услуг, знает — без ведения записи клиентов никуда. Мало того, что нужно видеть свое раписание, но и напоминать клиентам о визитах тоже. Проблема в том, что средняя цена по рынку за такой сервис — 800 руб/мес или почти 15 000 руб за год. И это минимальный функционал. Нашли самый бюджетный и оптимальный вариант: сервис VisitTime.
⚡️ Для новых пользователей первый месяц бесплатно. А далее 290 руб/мес, это в 3 раза дешевле аналогов. За эту цену доступен весь функционал: напоминание о визитах, чаевые, предоплаты, общение с клиентами, переносы записей и так далее.
✅ Уйма гибких настроек, которые помогут вам зарабатывать больше и забыть про чувство «что-то мне нужно было сделать».
Сомневаетесь? нажмите на текст, запустите чат-бота и убедитесь во всем сами!

Перекрестная группировка по двум и более признакам — прямой путь к обнаружению возможных взаимосвязей между переменными. Для этого нужно составить таблицу определенным образом, например, подсчитать пропорции частот одного признака в зависимости от частот другого. Для неискушенного читателя при изложении результатов социологических обследований разумнее использовать процентные отношения группировок. В научной публикации следует указывать статистические критерии взаимосвязей и их значимости.

Правила процентирования⁶ вовсе не так просты, как может показаться неопытному исследователю. Основной вопрос: принимать ли за 100% данные по строке или по столбцу?

⁶ Подробно эти правила излагает X. Хейман [339]

Это зависит от двух обстоятельств: от характера выборки обследованных и от логики анализа. Выборка может быть либо репрезентативной (выборочная совокупность есть микромодель генеральной совокупности), либо нерепрезентативной. В последнем случае нам как минимум неизвестны пропорции существенных характеристик в генеральной совокупности, или мы знаем, что эти пропорции в выборке не соблюдаются. Возможна двоякая логика анализа " от причин к следствию" или " от следствий к причинам", что определяется гипотезой и содержанием данных.

Если выборка представительна и отражает пропорции изучаемых групп в генеральной совокупности (данного завода, например), тогда можно вести двоякий анализ данных: по логике " от причин к следствию" и " от следствия к причинам".

Рассмотрим пример. Предположим, что 1000 человек, работающих на акционерном предприятии, где акции принадлежат исключительно его сотрудникам, распределились в зависимости от того, участвуют или не участвуют они в технической и организационной модернизации производства, следующий образом (табл. 10).

Проведем анализ по логике " от возможных причин — к следствию". Предпосылкой более или менее активного участия в разработке нововведений может быть статус работника, тогда как вовлеченность в дела производства сама по себе не может быть причиной того или иного статуса, это — возможное следствие первого фактора. При таком подходе за 100% следует брать данные по строке (табл. 10, а).

Вывод: наиболее активные инноваторы — ИГР, наименее активные — служащие. Статус инженерно-технических работников способствует их модернизационной активности в большей мере, чем положение служащих или рабочих данного предприятия.

Теперь проведем анализ по логике " от следствия к причинам": 100% суммируются в столбце (табл. 10, б).

С логической точки зрения здесь проверяется гипотеза о вкладе каждой категории работников в разработку нововведения, а не гипотеза об их соотносительной активности. Вывод из табл. 10, б: вклад рабочих — наибольший, так как они преобладают в составе персонала предприятия. Об относительной же активности рабочих по этим расчетам мы судить не можем.⁷

⁷ Имеется в виду, конечно, не значимость, качество предложенных Идей, но их численность. Предложения специалистов-инженеров или администраторов-служащих могут быть более радикальными, чем предложения рабочих.

Итак, ретроспективный и проектирующий анализы предполагают различные по содержанию выводы.

В репрезентативных выборках возможно проценти-рование " по диагонали" таблицы. Например, для табл. 6