оказник показав себе трохи краще другого. Він пояснювався на 18,7%. p> Таким чином, основний висновок, який ми можемо зробити - це той, що частково показник наявності, давності придбання і ваги ТДП в домогосподарстві пояснюються поточними показниками доходу, числа джерел доходу, а також - числом членів сім'ї та місцевістю проживання, але, взагалі, залежність від всіх цих змінних - досить слабка. Принаймні, не перевищує 20%. p> Інший висновок, який можна зробити - це той, що SPSS включав змінні в модель завжди в одному і тому ж порядку. Спочатку число членів сім'ї, потім - місто, потім - дохід, потім - число джерел доходу (крім блоку 3). Напевно, це логічно, оскільки різноманітність товарів тривалого користування, звичайно, багато в чому залежить від розміру сім'ї. У великій родині складно обійтися без основних речей. Наявність ТДП, звичайно, залежить і від місцевості проживання, оскільки міські жителі все ж поки краще, ніж сільські забезпечені найнеобхіднішим. Крім цього, сільські жителі рідко володіють, скажімо, дачами, тобто у них показник ТДП часто виявляється заниженим. З іншого боку, міські жителі, наприклад, рідше, ніж сільські, володіють тракторами. Те, що дохід домогосподарства за останні 30 днів перебував далеко не на 1-му місці, значить, напевно, те, що, хоча ми і намагалися врахувати термін давності придбання ТДП, але все ж це товари тривалого користування, а, значить, їх наявність лише в дуже невеликій мірі пояснюється доходом за останній місяць.
Зауважу, що для всіх незалежних змінних коефіцієнти були позитивними, за винятком числа джерел доходу. Виходить, що чим більше у домогосподарства джерел доходу, чим менше в нього індекс ТДП. Звичайно, ця змінна впливає на індекс слабше інших, але все ж може здатися дивним, що великий спектр джерел доходу обертається малою кількістю (або великою давністю ТДП). Я думаю, цей В«парадоксВ» пояснюється досить просто. При підрахунку числа джерел доходів ми враховували і такі джерела, як пенсія, субсидії, допомога від державних і недержавних організацій, допомога родичів і інших людей (зокрема - не тільки грошима, а й речами). Виходить, що велике число джерел доходу - не показник благополуччя домогосподарства, а, скоріше, навпаки - позначення того, що сім'я змушена вдаватися до допомоги з сторони. Тоді як заможні сім'ї часто існують, в основному, на зарплату і, може бути, відсотки від акцій і т.д. Я вважаю це досить цікавим висновком.
Досить важко пояснити, чому акуратний облік наявних ТДП в домогосподарстві виражається індексом № 1, виявився гірше, ніж інші індекси, що не враховують, ні вага ТДП, ні їх вік. Може бути, це від того, що c збільшенням доходу споживання різних товарів тривалого користування змінюється різною мірою незалежно від їх цін. А можливо ми просто підібрали такі ваги, що не точно відповідають співвідношення цін на товари. Може, складність полягає ще в тому, що у нас як би змішалися ТДП, які є майже в кожній сім'ї (холодильник, телевізор) та товари, що є лише у деяких (автомобіль, комп'ютер, додаткова квартира). Можливо, проблема полягає ще й у тому, що, якщо враховувати вік речей і не враховувати речі, які старші 10 років (як це було зроблено в індексах № 1 і 2), то близько 20% домогосподарств мають індекс ТДП, рівний 0, тобто зовсім не мають речей, які нас цікавлять. А для третього індексу таких домогосподарств лише 1%.
Отже, в результаті проведених досліджень ми з'ясували, що залежність споживання ТДП від доходу та інших соціально-економічних факторів можна описати за допомогою множинної лінійної регресії, але далеко не повністю. p> 6. Література
1. Салін В.Н., Шпаковська Є.П. Соціально-економічна статистика: Підручник. - М.: МАУП, 2001. - 461 с. p> 2. Соціальна статистика: Підручник/За ред. чл.-кор. РАН І.І. Єлисєєвій. - 3-е вид., Перераб і доп. - М. Фінанси і статистика, 2002. - 480 с. p> 3. Соціальне становище та рівень життя населення Росії: Стат. СБ /Держкомстат Росії. - М., 2001. - 463 с. p> 4. SPSS Base 14.0 Інструкції користувача. - SPSS Inc, 2005. - 814 з. p> 5. Російський статистичний щорічник. 2005: Стат. СБ /Росстат. - М., 2006. - 819 с. p> 6. Сігел, Ендрю. Практична бізнес-статистика. : Пер. з англ. - М.: Видавничий дім «³льямсВ», 2002. - 1056 з. p> 7. Програми
В
Командний синтаксис SPSS-15 для побудови моделей. У додатку наводиться перелік команд трансформації і статистичного аналізу в SPSS, виконання яких дозволяє при наявності початкових даних отримати розрахункові показники, а також таблиці з результатами моделювання. Синтаксис дозволяє при необхідності швидко відтворити хід процесу моделювання, а також допускає легку модифікацію для побудови аналогічних моделей на інших даних, що мають схожу структуру (або на цих же даних, але по підгрупах респондентів). Додатково про синтаксис SPSS можна прочитати на сайті spsstools.ru, або в керівництві користувача з синтаксису (див. вище).
