ревершують одиницю. Отже для аналізу відібрано тільки три фактори. Перший фактор пояснює 34,498% сумарної дисперсії, другий фактор 24,071% і третій фактор 17,624%. p align="justify"> Розглядаючи отримані фактори, бачимо, що:
З 1м фактором найсильніше корелюють змінні В«вік народження дітейВ» та В«заробітокВ».
Ко 2му фактору відносяться: В«вік вступу в шлюбВ» і В«витратиВ».
І, нарешті, до 3му: В«Кількість шлюбівВ», В«Скільки дітей ви б хотіли?В».
Значить, отримуємо, що в 1й групі молоді люди і дівчата, які добре себе забезпечують і не хочуть поспішати з народженням дітей. У другій групі товариші, які багато витрачають грошей і теж особливо не квапляться під вінець. А 3я група хоче, судячи з усього, багато дітей у різних шлюбах. p align="justify"> Маючи такий розподіл на групи, можна їх трошки поісследовать:
У 1й групі чоловіки заробляють більше дівчат. В основному, їх заробіток від 18-20 000 рублів. br/>В
Малюнок 8. 1я група. br/>В
Малюнок 9. 3я група. br/>
А в 3й групі в основному товариші, у яких поки немає дітей, тобто вони тільки в планах. А ось у 2й групи можна визначити середній вік вступу в шлюб: в основному він у проміжку 20-25 років у В«незаміжніхВ», 25-30 у В«неодруженихВ», а от опитані, які вже вийшли заміж - до 22-23 років. - Малюнок 10. br/>В
Малюнок 10. 2я група. br/>
4. Перевірка гіпотез
.1 Гіпотеза про заробітки
Н 0 : Розмір зарплати не залежить від віку та освіти.
Н 1 : Чим більше років молодій людині, тим більше зарплату він отримає.
Коли кожен з якісних ознак складається більш ніж з двох груп, то для визначення тісноти зв'язку можливе застосування коефіцієнта взаємної спряженості Пірсона-Чупрова.
Спочатку порахуємо коефіцієнт фі 2 , за формулою
(1)
Одержуємо:
Таблиця 8. Кількість молодих людей за ознаками. p align="justify"> менш 15более 15молодие171027постарше28101918
Тоді:
(2)
До ==== 0,32
Вважається, що якщо КП досягає 0,3, то це свідчить про істотну зв'язку між ознаками. У даному випадку, коефіцієнт Пірсона = 0,32, тобто є помітна зв'язок.
Коефіцієнт спряженості Чупрова. Коефіцієнт взаємної спряженості, розроблений вітчизняним статистиком А.А.Чупровим (КЧ), на відміну від коефіцієнта Пірсона застосовується для вимірювання зв'язку між співвідношенням двох атрибутивних ознак за трьома і більше група...
