нформація за доходами, але і видаткова частина також може спотворюватися. Не в останню чергу це стосується алкогольної продукції, коли респондент може свідомо занизити обсяги власного споживання (через сорому перед інтерв'юером, або членами своєї сім'ї, якщо вони присутні при інтерв'ю). У згаданій вище роботі В.С. Тапіліной це проблема розбирається досить повно, навіть запропонована цікава методика В«ЗважуванняВ» показників споживання алкоголю для більш адекватної оцінки обсягів і частоти вживання спиртних напоїв. Обсяги споживання алкоголю для значної частки респондентів множилися на коефіцієнти, виведені, виходячи з відповідей тих респондентів, які, по ряду критеріїв, проявили найбільшу В«чесністьВ» в інших відповідях, а також опитувалися у відсутності членів домогосподарств так, що у них не було підстав приховувати від них істинну інформацію. В результаті отримані показники споживання алкоголю виявилися В«Помітно вище (в середньому приблизно на 62%) публікуються в офіційній статистику В», причому ці оцінки добре узгоджувалися з оцінками інших дослідників, отриманих за іншими методиками. У наявних у нас даних відсутня додаткова інформація про умови, в яких проводилося інтерв'ю, та й рамки есе не дозволяють нам провести аналогічну процедуру зважування. Замість того, щоб намагатися дати найбільш адекватні оцінки сумарного споживання алкогольної продукції, нас будуть цікавити залежності споживання спиртного від різних параметрів бюджетів домогосподарств і характеристик самих домогосподарств. Тому ми приймемо наявні дані В«як єВ», вважаючи, що можливі спотворення реальних обсягів закупівель спиртного не вплинуть на оцінки шуканих взаємозв'язків.
Що стосується використовуваних статистичних методів, ми, зрозуміло, будемо спиратися на методи описової статистики (середні величини, процентні розподілу - лінійні і умовні), кореляційний аналіз, за ​​допомогою якого постараємося встановити залежності між величинами В«алкогольноїВ» та інших статей витрат домогосподарств. Там, де це необхідно, для встановлення достовірності відмінностей і залежностей ми будемо вдаватися до стандартних перевіркам гіпотез, вбудованим в статистичний пакет: одновимірний дисперсійний аналіз, критерій хі-квадрат на незалежність ознак в таблиці спряженості, перевірка значущості (значущого відмінності від нуля) коефіцієнтів кореляції.
Шукану типологію споживання домогосподарств у відносних показниках витрат по статтями споживчого бюджету постараємося побудувати за допомогою методів кластерного аналізу (k-середніх), який якраз підходить для аналізу вибірок великого обсягу (кілька тисяч спостережень). В якості критеріїв вибору кластерного рішення будемо орієнтуватися на 1) можливість інтерпретації рішення, 2) наповненість кластерів, 3) співвідношення відстаней між кластерними центрами і середніх відстаней до центрів кластерів. Отримані кластери перевіримо на перехресних розподілах з такими характеристиками домогосподарств, як місця ...
