Применение факторного анализа макрогрупповых переменных как показателей региональной социальной напряженности

Размещено на http://www.allbest.ru/

Применение факторного анализа макрогрупповых переменных как показателей региональной социальной напряженности

С.С. Спановский

В статье рассматривается значение факторного анализа как эмпирического инструмента при создании укрупненных групп переменных показателей для исследования социальной напряженности среди населения отдельного региона Российской Федерации.

Ключевые слова и термины: Социологическое исследование. Факторный анализ. Коэффициент статистической надежности. Социологические показатели, индикаторы, эмпирические переменные, факторы измерения социальной напряженности.

До сих пор в отечественной прикладной социологии пока отсутствуют комплексные целенаправленные исследования по единым и сопоставимым программам и методикам в области измерения факторов, способствующих формированию социальной напряженности в различных регионах России. Обычно, в качестве эмпирических индикаторов социальной напряженности, по значению которых оценивается ее уровень, используются с одной стороны, социально-политические показатели, а с другой - анализируются общие социально-экономические факторы. При этом слабо изучены вопросы, касающиеся взаимосвязи уровней развития социальной напряженности и форм ее проявления, что позволило бы, в сочетании с прогнозированием уровня социальной напряженности предвидеть, а, следовательно, своевременно компенсировать протестную активность населения [См.1;2;3;4;6]. Именно этим, по-видимому, во многом и объясняется отсутствие (не разработанность) надежных методик универсального характера для системного измерения социальной напряженности.

Между тем, попытка комплексного и системного измерения факторов социальной напряженности среди населения Ивановской области с помощью метода факторного анализа была сделана весной 2013 г. в рамках социологического исследования, осуществленного кафедрой социологии ИГЭУ с участием автора. социальная напряженность факторный население

Следует отметить, что для Ивановской области, как региона со слабой, даже депрессивной экономикой и относительно низким уровнем жизни населения проблема социальной напряженности по-прежнему остается весьма актуальной. Наше исследование проводилось в трех населенных пунктах: в самых крупных городах области Иваново и Кинешма, а также в поселке Петровский. Выбор поселка Петровский для измерения социальной напряженности среди его населения был сделан по объективным причинам и в первую очередь из-за банкротства и фактической остановки работы спиртзавода, как основного монопромышленного и «градообразующего» предприятия в этом населенном пункте.

Для сбора эмпирической информации использовались методы персонального интервью и очного анкетирования (30% и 70% от общего числа опрошенных, соответственно). Отбор респондентов проводился с использованием конформной выборки. Объем выборки составил 400 человек (50% - г. Иваново, 25% - г. Кинешма, 25% - пос. Петровский). Возрастная структура выборочной совокупности представлена следующим образом: 18-19 летние составляют 4,5%, 20-29 летние - 24,5%, 30-39 лет - 11,8%, 40-49 лет - 23,5%, 50-59 лет - 20,5%, 60 лет и старше - 15,3%. Гендерный состав выборки характеризуется такими пропорциями: мужчины - 25,2%, женщины - 74,8%.

Для проверки измерительной шкалы на статистическую валидность (надежность) при анализе данных был применен коэффициент «Альфа Кронбаха», рассчитанный по всему массиву данных. Значение коэффициента «Альфа Кронбаха» по шкале важности составило 0,94, то есть близкое к единице, а это может характеризовать высокую валидность данной шкалы. По шкале удовлетворенности значение коэффициента составило 0,85, означающее, что и эта шкала вполне надежна. В результате, полученные высокие показатели «Альфа», свидетельствуют о достаточной надежности выбранного к применению тестового инструментария.

Дополнительно к этому показателю был рассчитан коэффициент внутренней согласованности пунктов шкалы по Спирмену-Брауну. В итоге получено высокое значение коэффициента для шкалы важности, равное 0,84, а для шкалы удовлетворенности - 0,77, что также свидетельствует о достаточной надежности используемой нашей группой исследователей системы эмпирических переменных в виде показателей и индикаторов для измерения социальной напряженности в регионе.

Для выявления неосознаваемых или плохо понимаемых респондентами факторов, оказывающих влияние на их индивидуальное восприятие социальной напряженности, в исследовании была использована процедура факторного анализа в статистическом пакете SPSS. Факторный анализ был применен в силу того, что он позволяет уменьшить размерность исходных данных с целью их компактного описания и на этой основе перейти от множества переменных к существенно меньшему числу новых макрогрупповых факторов-переменных. Данный метод анализа направлен на объяснение корреляций между этими переменными.

Другими словами, основная цель факторного анализа состоит в том, чтобы сгруппировать схожие по смыслу индикаторы в макрокатегории, тем самым сократить общее количество переменных и оптимизировать структуру данных [7, с.153].

Применение теста КМО, получившего своё название по начальным буквам фамилий разработчиков меры выборочной адекватности Кайзера-Мейера-Олкина позволил нам сделать вывод относительно общей пригодности имеющихся данных для факторного анализа. А также понять насколько верно построенная факторная модель описывает структуру ответов респондентов на анализируемые вопросы. Факторный анализ можно считать пригодным, если показатель меры КМО находится в пределах от 0,5 до 1. В нашем случае этот показатель равен 0,8, что является хорошим значением пригодности такого анализа.

Используемый в нашем исследовании тест Барлетта (Barlett's test of sphericity), проверял гипотезу о том, что переменные, участвующие в факторном анализе, не коррелируют между собой. В случае же, если корреляции не зафиксированы, то факторный анализ следует признать непригодным [7, с.167-168]. Приемлемой статистической характеристикой, определяющей пригодность факторного анализа по тесту Барлетта, является числовой индикатор значимости. При допустимом уровне значимости (ниже 0,05) факторный анализ считается пригодным для анализа исследуемой выборочной совокупности. В нашем случае тест показывает высокую значимость (р ? 0,001), что тоже позволяет применить в нашем исследовании факторный анализ.

В целом, результаты проведенных тестов по методикам КМО и Барлетта позволяют сделать вывод, что имеющиеся у нас данные удовлетворяют всем условиям статистического исследования социальной реальности посредством применения факторного анализа.

Комплекс аналитических процедур позволил сформировать десять макрогрупп факторов-переменных, представляющих явления потенциально способных оказывать влияние на индивидуальное восприятие респондентами социальной напряженности. Общая нагрузка информативности по всем десяти факторам составляет 0,71, то есть, выделенные факторы определяют 71% (более двух третей) суммарной дисперсии признаков, что считается вполне приемлемым статистически значимым результатом.

Далее, подлежащие анализу переменные (10 групп факторов) образованы в специальную матрицу. При этом в факторную матрицу вошли 38 индикаторов, 35 из которых были классифицированы по группам. В факторную структуру не вошли следующие признаки: уровень цен на продукты и товары, размер заработной платы, борьба с коррупцией, т.е. те характеристики, которые ранее продемонстрировали высокие показатели неудовлетворенности в когнитивных оценках респондентов.

В результате, сформированные десять факторных групп составили следующую структуру.

Первая группа факторов:

уровень социального и материального расслоения в стране;

уровень нравственности и культуры населения;

уровень алкоголизма в вашем городе (поселке);

уровень наркомании в вашем городе (поселке);

уровень социальной справедливости в обществе.

Вторая группа факторов:

работа коммунальных служб;

работа правоохранительных органов;

качество работы органов местной власти;

качество работы Правительства РФ;

качество работы местных органов социальной защиты населения;

Третья группа факторов:

уровень безработицы в вашем городе (поселке);

возможность/невозможность трудоустройства по специальности;

функционирование промышленных предприятий в городе (поселке);

развитие сельского хозяйства в регионе (стране);

возможность найти новую работу;

уровень тарифов на услуги ЖКХ.

Четвертая группа факторов:

условия для развития частного бизнеса;

условия труда на предприятии (в организации);

экологическая обстановка в городе (поселке).

Пятая группа факторов:

качество и доступность среднего образования;

качество и доступность высшего образования;

качество и доступность дошкольного образования.

Шестая группа факторов:

состояние межнациональных отношений в городе (поселке);

уровень прав и свобод в стране;

благоустройство города (поселка).

Седьмая группа факторов:

доступность культурных учреждений;

уровень преступности в городе (поселке);

качество работы городского транспорта.

Восьмая группа факторов:

престиж/востребованность имеющейся профессии;

решение жилищного вопроса (удовлетворенность жильем, уровнем комфорта, бытовыми условиями).

Девятая группа факторов:

отношения в трудовом коллективе;

удовлетворенность содержанием и качеством телевизионных передач;

характер взаимоотношений в семье.

Десятая группа факторов:

уровень общей заболеваемости в стране как показатель качества работы органов здравоохранения;

качество работы местных учреждений здравоохранения.

Далее раскрывается смысловое содержание каждой из указанных факторных групп (далее Макрофактор), а также их уровень значимости и информативности среди респондентов. Распределение групп по числовым показателям мы приводим по первым трем группам из приведенного списка, как наиболее представительных в иерархии оценочных приоритетов наших респондентов.

Таким образом, Макрофактор 1 обладает наибольшим весом и информативностью в 11,3%. В данную группу вошли показатели, которые затрагивают нравственную и этическую сферу жизни респондентов, а также социальный комфорт индивидов в обществе.

Макрофактор 2 с информативностью 11% включает в себя индикаторы, которые обеспечивают социальную защищенность населения, эффективную организацию управления, как местных, так и федеральных властей, влияющие на качество жизни, как местного населения, так и общества в целом.

Макрофактор 3 с информативностью 10,8 % отвечает за обеспечение занятости населения в сфере трудоустройства и за нормальный процесс воспроизводства рабочей силы на рынке труда. В свою очередь полноценное функционирование промышленных предприятий и развитие сельского хозяйства также влияют на общую занятость населения и стабильность экономического благополучия региона.

Макрофактор 4 обеспечивает комфортные и приемлемые условия для работы и жизнедеятельности населения, соответствующими государственными, муниципальными и частными структурами.

Макрофактор 5 отражает оценки степени удовлетворенности сферой образования, а именно доступностью и качеством дошкольного, среднего и высшего образования.

Макрофактор 6 включает показатели, которые характеризуют уровень воспитания экологической и национальной культуры, обеспечение гармонизации межнациональных отношений, качественной модернизации городской жизни. Кроме того, в эту же группу включен фактор, характеризующий степень ощущения собственной безопасности населения в данном регионе (стране).

Макрофактор 7 характеризует сферу качества работы городского транспорта, деятельности культурно-досуговых учреждений, а также эффективность структур, обеспечивающих защиту и безопасность населения.

Макрофактор 8 включает в себя индикаторы, характеризующие условия, ответственные за социально-профессиональный статус индивида, а также его удовлетворенность наиболее значимыми сторонами своей жизни.

Макрофактор 9 «ответственен» за коммуникативные и поведенческие характеристики, позволяющие индивидам полноценно взаимодействовать со своими коллегами по работе, иметь нормальные отношения в семье, хорошо проводить досуг.

Макрофактор 10 включает оценки неудовлетворенности общим состоянием здоровья населения, вероятности заболеваний и удовлетворенностью работой учреждений здравоохранения.

Таким образом, значительное влияние на индивидуальное восприятие респондентами социальной напряженности оказывает неудовлетворенность населения нравственной и культурной средой, системой обеспечения социальной защищенности и сферой трудоустройства. Большую заботу у людей вызывают факторы, указывающие на проблемы в сфере образования и условия безопасного и комфортного проживания в своем населенном пункте (вопросы занятости, условия труда, уровень преступности, экологические проблемы). Полученные данные отличаются от тех, которые были рассчитаны по когнитивным оценкам респондентов их неудовлетворенностью факторами социальной действительности. Данное различие объясняется возможностями факторного анализа, позволяющего раскрывать проблемы латентного свойства, исследовать глубинные характеристики мотивационной сферы сознания, даже не полностью осознанные респондентами элементы социальной реальности, а также эффективно использовать преимущества факторного анализа в создании макрогрупповых показателей для исследования любых социальных групп и сфер общества.

Библиографический список

1. Баранова Г.В., Фролов В.А. Методология и методика измерения социальной напряженности // Социол. исслед. 2012. № 3. С. 50-65.

2. Баранова Г.В., Фролов В.А., Кондрашин А.В. Особенности социальной напряженности в регионах России // Социол. исслед. 2011. № 6. С. 42-50.

3. Внукова Л.Д. Факторы социально-политической напряженности в регионах // Современные исследования социальных проблем (электронный научный журнал). 2011. № 4. Обращение к документу: 20.03.2013 <http:// sisp.nkras. ru>.

4. Денисова Г.С. Социальное расслоение как фактор напряженности в городе // Социол. исслед. 1992. № 9. С. 81-85.

5. Иванов В.Н. Межнациональная напряженность в региональном аспекте // Социол. исслед. 1993. № 7. С. 58-67.

6. Ларченко С.Г. Социальная напряженность в общественном развитии. Обращение к документу: 26.09.2011.<http:// www.portalus.ru/modules/philo-sohy/rus_show_archives.php?subaction= showfull&id=1108806547-&archive-=0213 &start_from=&ucat=1&>.

7. Таганов Д.Н. SPSS: Статистический анализ в маркетинговых исследованиях. СПб.: Питер, 2005.

8. Толстова Ю.Н., Воронина Н.Д. Расширение понятия социологического измерения и его использование для измерения социальной напряженности // Мониторинг общественного мнения. 2011. № 5. С.25-36.

Размещено на Allbest.ru