Анализ и интерпретация

Страница 1

В задачи работы входит построение кластерной модели социально-экономического положения по регионам РФ. Требуется выделить группы регионов, имеющих схожую, однородную социально-экономическою обстановку. Таким образом, исходными данными должна являться статистика показателей социально-экономического положения на региональном уровне (по всем регионам РФ).

Описательная статистика.

Для начала работы стоит провести разведочный анализ с целью определения перспектив кластеризации. Прибегнем к возможностям SPSS и получим описательные статистики показателей социально-экономического положения.

Таблица 3 «Описательная статистика показателей»

Наиболее важным показателем для нас является стандартное отклонение. Чем выше стандартное отклонение величины (чем больше ее изменчивость), тем больше эта переменная будет оказывать влияние на результаты кластеризации. Мы видим, например что переменные Sdohod или Szarplata имеют наибольшее стандартное отклонение и возможно разделение регионов на группы именно по этим признакам. Практически большее стандартное отклонение означает, что между регионами существует большая дифференциация по данным показателям: в какой-то части регионов показатели малы, а в какой-то части регионов наоборот велики. Таким образом, справедливо ожидать, что показатели с большей «дифференцирующей способностью» (большей дисперсией) окажут большее влияние на результат кластеризации [4, 5]

Видно, что, как и для многих экономических показателей, чем меньше среднее показателя, тем меньше стандартное отклонение этого показателя. Связано это с невозможностью переменных принимать отрицательные значения. Это значит, что наибольшее влияние на результаты кластеризации окажут переменные с большей средней величиной.

Так же большое подспорье в оценке перспектив кластеризации окажут гистограммы абсолютных или стандартизированных значений по тем переменным по которым она проводиться. Далее мы будем рассматривать только стандартизированные значения, в связи с тем, что стандартные отклонения слишком различны. Стандартизация показателей проводилась с помощью меню SPSS Analyze – Descriptive Statistics – Descriptives с установкой флажка стандартизации. Изучим гистограммы наших показателей.

При анализе гистограммы Коэффициента Джини мы видим, что все регионы отчетливо делятся на две группы. Причем одна из этих групп крайне велика и туда входит большая часть всех регионов РФ.

Анализ гистограмм для коэффициента фондов, численности населения с доходами, ниже ПМ и соотношения денежных доходов с ПМ выявил аналогичные распределение регионов как и для коэффициента Джини.

А вот анализ гистограмм Szarplata и Spensii не выявил очевидного деления на какие-либо группы регионов.

Стоит также рассмотреть и корреляции всех показателей.

Полезная информация

Нормативно-правовое регулирование в сфере молодежной политики Республики Саха (Якутия)
В Республике Саха (Якутия) система государственной молодежной политики складывалась в течение 1992 - 2002 годов и по настоящее время продолжает развиваться. Становление государственной молодежной политики в республике осуществлялось в ус ...

Системный характер в социальной работе. Общая характеристика системы социальной работы
Система социальной работы, являясь общественной исторической системой, относится к классу сложных, открытых систем. Как открытая система социальная работа тесно взаимодействует, обменивается информацией с другими системами (экономической, ...

Итоги работы
Отталкиваясь от мифологических теорий, представленных в первой части этой работы, мы попытались проанализировать ритуальный контекст мифа применительно к современному осмыслению понятия "идентификация". В процессе работы была вы ...