школярів, чоловіків - студентів і чоловіків - школярів, жінок - студенток і жінок - школярок, чоловіків і жінок школярів і порівняння виділених типів.
У даному випадку застосовується U - критерій Манна-Уїтні. Даний критерій відноситься до так званих непараметрическим методам, які не включають у формулу розрахунку параметрів розподілу і засновані на оперуванні частотами або рангами. Цей критерій має свої переваги: ??вони не вимагають довгих розрахунків і складних перевірок розподілу «на нормальність».
Далі, для порівняльної оцінки частоти появи деякої ознаки або ознак у різних вибірках розроблено досить багато статистичних критеріїв. Одним з основних є Х 2 (Хі - квадрат) , за допомогою його аналізуються таблиці спряженості номінальних ознак (частот двох розподілів). Завдяки йому в нашому дослідженні можна визначити, рівність кількості чоловіків і жінок у виділених типах. Або, іншими словами, чи входять в один тип переважно чоловіки, в іншій - жінки?
Цей критерій закликає, щоб обсяг порівнюваних розподілів був не менший 20-30, а мінімальна частота - не менше п'яти.
Кластерний аналіз. « Для типології випробовуваних використовувалася процедура кластерного аналізу.
Найбільш поширеними процедурами кластерного аналізу є ієрархічні (древообразная) процедури, їх перевага, зокрема, в тому, що вони дають наочну схему (Дендрограмма) об'єднання випробовуваних чи інших об'єктів в кластери (типи). Далі, що не менш важливо, вони характеризуються відсутністю апріорної інформації про розподіл генеральної сукупності по кластерах (типами). Іншими словами, ми не повинні задавати кількість кластерів (типів), які потрібно виділити, реально існуючі типи (їх кількість) виділяються емпіричним шляхом.
Далі, в кластерному аналізі ми використовуємо так званий евристичний підхід, в якому не потрібно задавати критерій якості розбиття на кластери. Однак, в ньому варто все ж завдання вибору деяких математичних показників ».
Вибір процедури є суттєвим питанням кластеризації. Розглядається метод Ворда, спрямований на з'єднання близько розміщених кластерів. У центроїдного методі мірою близькості кластерів вважається відстань між центрами (середніми) кластерів. У методі «найближчого сусіда (single linkage)» (рекомендується для отримання мінімального дерева ієрархічної кластеризації) зразком кластера обирається об'єкт (респондент), який найменше віддалений від інших, в методі «далекого сусіда» (complete linkage) - який найбільше видалений. У цьому місці показаний далеко не весь перелік пропонованих методів.
Але, як підтверджується, дуже складно буває встановити метод, який є кращим, і перевагу методу пояснюється цілями дослідження. Бувають випадки, коли не виходить надати форму цілям завдання, тоді показником якості систематизації виступає можливість змістовної інтерпретації знайдених груп. Тут можна відзначити, що сам по собі етап математичної обробки не породжує, в термінах В.Ф. Петренко, «новий зміст», а дозволяє представити вихідні дані в компактній, добре структурованої формі, зручній для аналізу і подальшої інтерпретації. При цьому етап математичної обробки характеризується великою свободою у виборі методів. Однак, в даному випадку кластерний аналіз використовувавс...
