Поиск многомерной связи категориальных признаков: сравнение CHAID, логлинейного анализа и множественного анализа соответствий
В работе затрагивается проблема отсутствия разработанных концепций анализа многомерных связей между категориальными признаками при том, что такие признаки и многомерные связи между ними довольно распространены в социологических исследованиях. Об этом свидетельствует ряд методологических работ, в кот...
| Main Authors: | , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Russian Public Opinion Research Center (VCIOM)
2018-12-01
|
| Series: | Monitoring Obŝestvennogo Mneniâ: Ekonomičeskie i Socialʹnye Peremeny |
| Subjects: | |
| Online Access: | https://monitoringjournal.ru/index.php/monitoring/article/view/411 |
| _version_ | 1818672242164236288 |
|---|---|
| author | Светлана Васильевна Жучкова Алексей Николаевич Ротмистров |
| author_facet | Светлана Васильевна Жучкова Алексей Николаевич Ротмистров |
| author_sort | Светлана Васильевна Жучкова |
| collection | DOAJ |
| description | В работе затрагивается проблема отсутствия разработанных концепций анализа многомерных связей между категориальными признаками при том, что такие признаки и многомерные связи между ними довольно распространены в социологических исследованиях. Об этом свидетельствует ряд методологических работ, в которых делается вывод о необходимости анализа многомерных связей, а не только парных, поскольку многомерные связи не сводятся к набору парных связей. Тем не менее опыт изучения многомерных связей между категориальными признаками в социологии остается довольно ограничен и практически отсутствует его теоретическое обобщение. Настоящим исследованием авторы попытались восполнить этот пробел через сравнение трех методов, подходящих для поиска многомерной связи между категориальными признаками: дерева решений CHAID, логлинейного анализа и множественного анализа соответствий. Сравнение методов происходило на теоретическом и эмпирическом уровнях. Содержательной задачей эмпирического этапа выступило составление портрета типичного представителя электората различных российских политических партий на основе базы восьмой волны Европейского социального исследования, проведенного в 2016 г., и социологического теоретико-методологического подхода к изучению электорального поведения. Результаты применения этих методов приведены к форме комбинаций категорий; введены числовые критерии сравнения, благодаря чему выделен наиболее эффективный метод в двух типах аналитических задач: описании и прогнозировании. Согласно результатам исследования, в описательных задачах наиболее эффективен множественный анализ соответствий, а в задачах прогноза — логлинейный анализ. Последний вывод противоречит сложившемуся мнению о преимуществе CHAID в случаях наличия в данных какого-либо целевого признака и в связи с этим обладает высокой практической значимостью для дальнейшего развития идеи построения высокоточных прогностических моделей в социологических исследованиях.
Благодарность. Публикация подготовлена в ходе проведения исследования «Обоснование преимуществ поиска эффектов взаимодействия и их учета в социологических регрессионных моделях» (№18-05-0031) в рамках Программы «Научный фонд Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики» (НИУ ВШЭ)» в 2018 г. и в рамках государственной поддержки ведущих университетов Российской Федерации «5-100». |
| first_indexed | 2024-12-17T07:36:47Z |
| format | Article |
| id | doaj.art-3155d6798dd449ea9b85f756a7895e5d |
| institution | Directory Open Access Journal |
| issn | 2219-5467 |
| language | English |
| last_indexed | 2024-12-17T07:36:47Z |
| publishDate | 2018-12-01 |
| publisher | Russian Public Opinion Research Center (VCIOM) |
| record_format | Article |
| series | Monitoring Obŝestvennogo Mneniâ: Ekonomičeskie i Socialʹnye Peremeny |
| spelling | doaj.art-3155d6798dd449ea9b85f756a7895e5d2022-12-21T21:58:18ZengRussian Public Opinion Research Center (VCIOM)Monitoring Obŝestvennogo Mneniâ: Ekonomičeskie i Socialʹnye Peremeny2219-54672018-12-01210.14515/monitoring.2019.2.02411Поиск многомерной связи категориальных признаков: сравнение CHAID, логлинейного анализа и множественного анализа соответствийСветлана Васильевна Жучкова0Алексей Николаевич Ротмистров1Национальный исследовательский университет Высшая школа экономикиНациональный исследовательский университет «Высшая школа экономики»В работе затрагивается проблема отсутствия разработанных концепций анализа многомерных связей между категориальными признаками при том, что такие признаки и многомерные связи между ними довольно распространены в социологических исследованиях. Об этом свидетельствует ряд методологических работ, в которых делается вывод о необходимости анализа многомерных связей, а не только парных, поскольку многомерные связи не сводятся к набору парных связей. Тем не менее опыт изучения многомерных связей между категориальными признаками в социологии остается довольно ограничен и практически отсутствует его теоретическое обобщение. Настоящим исследованием авторы попытались восполнить этот пробел через сравнение трех методов, подходящих для поиска многомерной связи между категориальными признаками: дерева решений CHAID, логлинейного анализа и множественного анализа соответствий. Сравнение методов происходило на теоретическом и эмпирическом уровнях. Содержательной задачей эмпирического этапа выступило составление портрета типичного представителя электората различных российских политических партий на основе базы восьмой волны Европейского социального исследования, проведенного в 2016 г., и социологического теоретико-методологического подхода к изучению электорального поведения. Результаты применения этих методов приведены к форме комбинаций категорий; введены числовые критерии сравнения, благодаря чему выделен наиболее эффективный метод в двух типах аналитических задач: описании и прогнозировании. Согласно результатам исследования, в описательных задачах наиболее эффективен множественный анализ соответствий, а в задачах прогноза — логлинейный анализ. Последний вывод противоречит сложившемуся мнению о преимуществе CHAID в случаях наличия в данных какого-либо целевого признака и в связи с этим обладает высокой практической значимостью для дальнейшего развития идеи построения высокоточных прогностических моделей в социологических исследованиях. Благодарность. Публикация подготовлена в ходе проведения исследования «Обоснование преимуществ поиска эффектов взаимодействия и их учета в социологических регрессионных моделях» (№18-05-0031) в рамках Программы «Научный фонд Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики» (НИУ ВШЭ)» в 2018 г. и в рамках государственной поддержки ведущих университетов Российской Федерации «5-100».https://monitoringjournal.ru/index.php/monitoring/article/view/411категориальные переменныемногомерная связьпрогностические моделиэлекторальное поведениеэффекты взаимодействия |
| spellingShingle | Светлана Васильевна Жучкова Алексей Николаевич Ротмистров Поиск многомерной связи категориальных признаков: сравнение CHAID, логлинейного анализа и множественного анализа соответствий Monitoring Obŝestvennogo Mneniâ: Ekonomičeskie i Socialʹnye Peremeny категориальные переменные многомерная связь прогностические модели электоральное поведение эффекты взаимодействия |
| title | Поиск многомерной связи категориальных признаков: сравнение CHAID, логлинейного анализа и множественного анализа соответствий |
| title_full | Поиск многомерной связи категориальных признаков: сравнение CHAID, логлинейного анализа и множественного анализа соответствий |
| title_fullStr | Поиск многомерной связи категориальных признаков: сравнение CHAID, логлинейного анализа и множественного анализа соответствий |
| title_full_unstemmed | Поиск многомерной связи категориальных признаков: сравнение CHAID, логлинейного анализа и множественного анализа соответствий |
| title_short | Поиск многомерной связи категориальных признаков: сравнение CHAID, логлинейного анализа и множественного анализа соответствий |
| title_sort | поиск многомерной связи категориальных признаков сравнение chaid логлинейного анализа и множественного анализа соответствий |
| topic | категориальные переменные многомерная связь прогностические модели электоральное поведение эффекты взаимодействия |
| url | https://monitoringjournal.ru/index.php/monitoring/article/view/411 |
| work_keys_str_mv | AT svetlanavasilʹevnažučkova poiskmnogomernojsvâzikategorialʹnyhpriznakovsravneniechaidloglinejnogoanalizaimnožestvennogoanalizasootvetstvij AT aleksejnikolaevičrotmistrov poiskmnogomernojsvâzikategorialʹnyhpriznakovsravneniechaidloglinejnogoanalizaimnožestvennogoanalizasootvetstvij |