С.В. Усатиков, кандидат физ-мат наук, доцент; С.П. Грушевский, кандидат физ-мат наук, доцент; М.М. Кириченко, кандидат социологических наук

Очень часто исследователю приходится иметь дело с достаточно длинным вариационным рядом или с целой серией таковых. Это могут быть экономические показатели, результаты тестирования различных групп, медико-физиологические замеры и т.п. При их анализе зачастую недостаточно выделения средних арифметических и дисперсий. В подобных случаях хорошую службу могут сослужить приемы выделения моды и медианы, а также перцентильный анализ.

Суть данного метода заключается в том, что объектом анализа являются не частоты сами по себе, а их распределение относительно жестко структурированных вариант. Значимость метода заключается не в том, что при его помощи мы анализируем конкретный вариационый ряд. Понятия моды и медианы являются важной составляющей частью так называемого нормального распределения, являющегося основой для расчетов выборки, доказательства или опровержения выдвигаемых гипотез.

Мода. Мода представляет из себя наиболее часто встречающиеся значения распределения. При этом следует помнить о различиях модального значения для дисперсных и непрерывных характеристик. В первом случае модой является варианта с наибольшей частотой - скажем, максимальный процент выборов в вопросе с номинальной шкалой. Если же речь идет об интервальном ряде, представляющем собой непрерывную характеристику признака, то модальным значением будет являться группа с наибольшим числом наблюдений.

Дискретный ряд (номи-нальная шкала). Каждая варианта ряда - отдельное явление. В группе учащихся, указавших на стремление к получению высшего образования, выделены желаемые профессии (Сумма№ 100%, т.к. имелась возможность нескольких выборов)

Непрерывный ряд (шкала отношений). Каждая варианта ряда - сгруппированные значения одного класса явлений. Результаты испытаний по тесту, в котром минимально возможное значение - 0 баллов, максимальное - 100

 

1.	врач	15%	1.	до 10 баллов	0 чел.
2.	инженер-строитель	18%	2.	11-20 баллов	0 чел.
3.	агроном	11%	3.	21-30 баллов	4 чел.
4.	военнослужащий	9%	4.	31-40 баллов	11 чел.
5.	банкир	4%	5.	41-50 баллов	23 чел.
6.	менеджер	9%	6.	51-60 баллов	34 чел.
7.	педагог	13%	7.	61-70 баллов	19 чел
8.	переводчик	15%	8.	71-80 баллов	14 чел.
9.	бухгалтер-экономист	31,2%	9.	81-90 баллов	7 чел
			10.	91-100 баллов	1 чел.

(Модальные значения выделены жирным шрифтом)

При всей практической полезности понятия моды, необходимо отметить, что ей присущ ряд недостатков. Она не может служить четким выражением центральной тенденции. Максимальная частота может преврсходить остальные на порядок (например, 60% в одном пункте при 3-5% в 9 остальных). Кроме того, возможно встретить ряд, в котором имеется 2 или более численно значимых частоты при малых значениях остальных позиций. В этом случае подобные ряды относятся к бимодальным или полимодальным распределениям( см. рис.1 и 2).

Рис.1 Бимодальное распределение Рис.2 Полимодальное распределение

Помимо этого при работе со шкалой отношений мода будет не только “кочевать” из одной группы в другую в зависимости от размера интервала (это вполне естественно), но при этом изменится, зачастую весьма значительно, ее величина.

Эти недостатки моды обуславливают то обстоятельство, что в анализе эта измерительная процедура практически не используется. что впрочем не исключает ее применеия в описательных целях, в основном в виде фраз типа “модальное значение признака лежит в интервале...”.

Медиана. Медианой именуется центральное (серединное) наблюдение в ряду распределения. Так, в ряду из 203 наблюдений медианным будет являться 102. При четном числе наблюдений медианой является среднее арифметическое из тех двух наблюдений, которые делят ряд на две равные части (при n=202, это были бы №№ 101 и 102). Для ряда логических процедур требуется более дробное деление ряда, поэтому кроме медианы выделяются по мере необходимости децили (1/10 ряда), квинтили (1/5) и квартили (1/4). Таким образом, любой ряд может быть разбит на 2 части медианой, на 4 - квартилями, на 5 - квинтилями, на 10 - децилями. Продемонстрируем эти значения, а также ряд осуществляемых с ними процедур на гипотетическом примере. Допустим, при опросе родителей учащихся был использован традиционный вопрос о размере душевого дохода в семье(см. таб1).

Таблица 1. Распределение по уровню душевого дохода семей учащихся станицы Н-ской

1	33000	21	50000	41	69000	61	91000	81	107000
2	33400	22	52000	42	71000	62	91100	82	120000
3	34000	23	53000	43	73000	63	91300	83	120400
4	35000	24	53800	44	73000	64	91900	84	122000
5	35500	25	55000	45	75000	65	94000	85	124000
6	36000	26	57000	46	77000	66	95000	86	126000
7	37000	27	57000	47	78000	67	96000	87	127000
8	38000	28	58500	48	78100	68	96500	88	133000
9	39700	29	59000	49	79000	69	96600	89	135000
10	41000	30	59000	50	80000	70	96700	90	139000
11	42000	31	60000	51	80000	71	97000	91	141000
12	42000	32	62000	52	81200	72	99000	92	155000
13	43000	33	62000	53	82000	73	99000	93	170000
14	44000	34	62400	54	83000	74	99100	94	172000
15	45000	35	63000	55	84000	75	99600	95	175000
16	45000	36	64000	56	85000	76	100000	96	177000
17	46000	37	65000	57	85000	77	100000	97	200000
18	47000	38	65700	58	86000	78	100000	98	205000
19	47000	39	65800	59	88000	79	101000	99	210000
20	49000	40	66000	60	90000	80	105000	100	250000
								101	1750000
							Всего:		10398300

Оставим пока в стороне проблему обснования результата (вероятность ошибки, сложность учета двух и более источников дохода, перевод в денежные суммы неденежных поступлений и т.п.). Естественно, что приведенные в таблице данные отражают не только социально-экономическое расслоение (хотя его нельзя сбрасывать со счетов). Первые два десятка наблюдений будут состоять как из низкооплачеваемых работников, так и многодетных семей, для которых естественен низкий уровень душевого дохода даже при высоких заработках. Аналогично для последних 10-20 человек будет характерна противоположная тенденция - признак относительной высокой зарплаты в этой группе будет сочетаться с незначительным числом детей - фактором, сильно повышающим признак душевого дохода в семье.

Приведенный выше график наглядно демонстрирует как работают меры центральной тенденции. При среднем арифметическом в примере 103000 руб. медиана рассекла ряд как раз на уровне почти в два раза меньшем (т.е. 50% в группе имеют душевой доход в 60000 и ниже, вторые 50% - более 60000). И таблица, и график наглядно демонстрируют, каким образом несколько численно значимых членов ряда могут резко повысить значение средней арифметической. (В нашем примере 3 квартиля, т.е. 3/4 семей имеют доход менее ).

Этот прием весьма удобен для официальной статистики, и государственными органами в различных странах широко используется в целях дезинформации общественности. Поэтому во избежание недоразумений при работе с экономическими показателями обычно используются так называемый децильный коэффициент. Чаще всего он употребляется при анализе распределения уровня дохода и выражает соотношения денежного дохода 10% наиболее высокооплачиваемых и 10% лиц , имеющих наименьший доход (т.е. соотношение верхнего и нижнего децилей). Этот коэффициент, по сравнению с другими формами расчетов, более удобен для произведения каких либо выводов относительно социально-экономической неоднородности общества, дисперсии оплаты труда в помеченных группах или внутри одной отрасли и т.п. В нашем случае это значение просчитать довольно просто - отношение доходов в семьях №№ 92-101 к семьям №№ 1-10 составит 3454000/362600, т.е. 9,55 к 1.