Влияние семьи на будущее человека

Размещено на http://www.allbest.ru/

9

Размещено на http://www.allbest.ru/

Курсовая работа

по статистике

на тему:

Влияние семьи на будущее человека

ВВЕДЕНИЕ

статистический социальный опрос

Семья еще с древности имела основополагающее значение по отношению к жизни человека. Ведь именно в семье происходит первичная социализация человека. Семья ? это то место, где закладываются все фундаментальные основы личности, будь-то основы духовные, психологические или морально-нравственные. В связи с этим невозможно переоценить огромное значение семьи для нашего будущего, а также того влияния, которое она имеет на всех людей без исключения.

Цель курсовой работы - узнать, как сделать будущее ребенка максимально комфортным.

Задачи:

· выявить факторы, влияющие на благополучие человека;

· выявить взаимосвязь между факторами и средой, в которой рос человек;

· cделать выводы по подсчитанным данным;

· на основе выводов, ответить на вопрос «Как создать максимально комфортные условия для ребенка, чтобы заложить в нем основы для успешного будущего?».

Объектом изучения данной курсовой работы являются ответы респондентов.

Предмет исследования - закономерности влияния семьи человека на его комфортное будущее.

Актуальность: проблемы семьи представляют интерес, как для специалистов, так и для неспециалистов, т.к. эти проблемы касаются каждого и являются одним из показателей качества жизни населения и благополучия общества. Социальные проблемы семьи отражают тесную зависимость семьи от общества. Семья выполняет важные социальные функции в обществе и по этой причине государство и общественные организации объективно заинтересованы в том, чтобы создавать необходимые условия, проводить социальную работу, направленную на совершенствование семейно-брачных отношений укрепления семьи.

1. ОСНОВНАЯ ЧАСТЬ

1.Цель и задачи.

Цель: узнать, как сделать будущее ребенка максимально комфортным.

Задачи:

· выявить факторы, влияющие на благополучие человека;

· выявить взаимосвязь между факторами и средой, в которой рос человек;

· cделать выводы и предложения по полученным данным.

2.Объекты и субъекты.

Объект: люди, которые заполнили предложенную им анкету.

Субъект: студентка СПбГПУ факультета ФУИТ Гасанова Гюльнар.

3.Время начала

Ноябрь, 2011.

4.Время окончания

Декабрь, 2011.

5.Программа.

Программа, по которой будет реализовываться данная курсовая работа:

1. Выбор темы.

2. Формирование целей и задач.

3. Изучение литературы, дополнительного материала.

4. Подготовка опросника.

5. Сбор данных.

6. Структуризация данных.

7. Анализ данных, формулировка выводов.

8. Написание отчета

2. ОРГАНИЗАЦИОННАЯ ЧАСТЬ

1.Сроки и место

Работа выполняется в течение осеннего семестра обучения 2011 года. Крайний срок сдачи работы - конец декабря 2011г. Анализ данных проводиться при каждом удобном случае ,если под рукой есть ПК.

2.Кадровое обеспечение

Весь анализ данных производится студенткой СПбГПУ Факультета Управления и Информационных Технологий: Гасановой Гюльнар.

3.Организация Сбора данных

Составленная анкета была распространена при помощи сети интернет респондентам. Также были розданы анкеты сотрудникам по работе, родителям.

4.Технология обработки

Данные обрабатываются при помощи ПК с установленными программами Microsoft Excel и SPSS и с помощью знаний, полученных при изучении курса практической бизнес статистики.

5.Организационно-хозяйственные мероприятия

Понадобилось совсем немного:

1) На начальном этапе составления анкет: куча исписанных листов, ручка и журналы по психологии.

2) Затем для сотрудников по работе понадобилось распечатать 15 страниц анкеты.

3) При анализе уже полученных данных: ПК для систематизации и обработки данных.

Исходные данные

Исходными данными являются ответы респондентов на следующие вопросы, представленные в анкете:

Таблица 1- Анкета

Вопросы	Ответы
1. Представьтесь (имя, ФИО, прозвище и т.п.).
2. Укажите свой пол (мужчина, женщина)
3. Возраст	1. До 20
	2. От 21 до 26
	3. От 27 до 32
	4. От 33 до …
4. Ваш знак зодиака
5. Ваша национальность
6. Где вы родились?	1. Город
	2. Село
Вопросы	Ответы
7. А где живете сейчас?	1. Город
	2. Село
8. Каково место Вашего проживания на данный момент?	1. Квартира
	2. Частный дом
	3. Коммуналка
9. Удовлетворены ли своим местом жительства на данный момент?	1. Да
	2. Нет
10. Ваше детство и юность прошли :	1. В полной семье
	2. Без мамы
	3. Без папы
	4. Сирота
11. Есть ли у Вас брат/сестра (родные)	1. Брат(ья)
	2. Сестра(ы)
	3. Брат и сестра (несколько)
	4. Нет
12. Есть ли на данный момент у Вас бабушка/дедушка	1. Бабушка
	2. Дедушка
	3. Бабушка/дедушка
	4. Нет
13. На данный момент Вы проживаете:	1. С родителями
	2. Отдельно
14. Ваше семейное положение:	1. Женат
	2. Замужем
	3. Есть девушка
	4. Есть парень
	5. Нет партнера
15. Какой период времени уже длятся Ваши отношения:	1. До 1 года
	2. От 1 до 3
	3. От 4 до 6
	4. От 7 до …
	5. Нет партнера
16. Довольны ли вы вашими отношениями	1. Да
	2. Нет
	3. Не знаю
	4. Нет партнера
17. Укажите Ваш род деятельности:	1.Учусь
	2.Работаю
	3.Учусь и работаю
	4. Другое
18. Курите ли вы	1.Курю
	2.Нет
	3.Курю, но редко, мало
Вопросы	Ответы
19. Употребляете ли вы алкоголь	1. Употребляю часто
	2. Не употребляю вообще
	3. Употребляю иногда
20. Употребляете ли вы наркотики	1. Да
	2. Нет
21. Занимаетесь ли вы спортом	1.Да, ежедневно
	2. Занимаюсь 2-3 раза в неделю
	3. Да, но очень редко
	4. Не занимаюсь вообще
22. Часто ли Вы ходите в музеи, театры и т.п.	1.Часто
	2.Редко
	3.Никогда
23. Часто ли Вы ходите в ночные клубы	1.Часто
	2.Редко
	3.Никогда
24. Каков уровень Вашего образования	1. Высшее
	2. Среднее
	3. Неоконченное высшее
	4. Другое
25. Получаете ли Вы сейчас стипендию	1.Да
	2. Нет
26. Каков размер вашей стипендии	1.До 1000 руб.
	2.От 1000 до 5000 руб.
	3. От 5000 до…
	4. Нет
27. На каком предприятии вы работаете	1.Частное
	2.Государственное
	3. Не работаю
28. На данный момент у вас стабильный доход	1.Да
	2.Нет
29. Размер вашей заработной платы	1. От 10000 до15000 руб.
	2. От 16000 до 25000 руб.
	3. От 26000 до 35000 руб.
	4. От 36000 до …руб.
	5. Не работаю
30. Считаете ли вы себя обеспеченным человеком	1.Да
	2.Нет
	3.Не знаю
31. Есть ли у вас автомобиль	1.Да
	2. Нет
32. Имеете ли вы кредиты	1.Да
	2.Нет
Вопросы	Ответы
33. Есть ли у вас аллергия на лекарства	1.Да
	2.Нет
	3.Не знаю
34. Есть ли у вас венерические заболевания	1.Да
	2.Нет
	3.Не знаю

Во избежание конфликтов, при структуризации данных все имена были заменены на «Респондент №», так как анкета содержит достаточно личные вопросы и многие люди не хотели бы публичного распространения данной информации.

Итак, на рисунке 2 представлены уже структурированные данные, полученные в результате обработки заполненных анкет. Первая строчка таблицы на рисунке 2 - номер вопроса в анкете, далее под ними столбиком идут ответы. Вопрос 2,4,5 не закодированы и записаны словами, а вот остальные ответы на вопросы закодированы (как именно - представлено в таблице 1 с.5).

Рисунок 1. Исходные данные

3. ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ. ПЕРВИЧНЫЙ АНАЛИЗ

Для начала отметим, что большая часть графиков будет построена в SPSS, так как эта программа предоставляет больше возможностей, а значит можно получить интересные результаты. Для анализа стоит учесть, что в SPSS введутся обозначения, которые расшифровываются так:

V1 - вопрос 1

V2 - вопрос 2

V3 - вопрос 3 и так далее.

Подробная расшифровка самого вопроса и вариантов ответов к нему представлена в таблице 1 (с.5). При написании выводов я обращалась именно к ней.

Теперь посмотрим, кто больше пожелал разобраться в данной проблеме, мужчины или женщины?

Рисунок 2. Пол

Из рисунка 2 видно, что мужчины и женщины внесли равный вклад в данное исследование: 50% анкет заполнено женщинами, 50 - мужчинами.

Теперь посмотрим, какие национальности представлены в нашем исследовании.



Рисунок 3. Национальность

Из рисунка 3 видно, что большая часть участвующих в опросе являются русскими, что с одной стороны хорошо - сделанные предложения легко приживутся в нашей стране и смогут помочь в решении данной проблемы, а с другой стороны было бы интересней учесть мнение разных национальностей и, возможно, почерпнуть что-то из их опыта.

Также обратимся к такому вопросу, как возраст участвующих в опросе. В анкете вопрос под номером 3 (возраст) содержит несколько вариантов ответа:

1. до 20 лет

2. 21 - 26

3. 27 - 32

4. 33 и старше

Рисунок 4. Возраст

Из рисунка 4 видно, что большинство респондентов находятся как раз в том возрасте, когда им вскоре предстоит самим стать родителями и вопрос воспитания как никогда окажется очень волнующим для них (21-26 лет). А вот меньшую часть составили люди, чей опыт больше других в данном вопросе (33 года и старше).

Теперь обратимся к рисунку 5. V3 - вопрос под номером 3 «Возраст».

Рисунок 5. Соотношение пола и возраста

Видно, что наиболее старший возраст представлен только мужчинами, и возраст менее 27 лет наоборот - в большинстве своем представлен женщинами.

Также стоит отметить, что все опрашиваемые родились и живут в городе, представителей из сельской местности нет. Об этом свидетельствуют данные из рисунка 1 (с.9).

Рисунок 6. Место проживание и удовлетворенность им

V8 - вопрос номер 8 «Каково место Вашего проживания на данный момент», по горизонтальной шкале - степень удовлетворенности жильем (1- удовлетворен, 2 - не удовлетворен). Из рисунка 6 видно, что большинство опрашиваемых проживают в квартире, что их вполне устраивает. Никто не живет в частном доме. Все, кто проживают в коммуналке - вполне этим довольны, а вот среди проживающих в квартире есть те, кого это не устраивает. V10 - вопрос номер 10 «Ваше детство и юность прошли…». Из рисунка 7 видно, что большинство респондентов росло в полной семье и 10 человек получили воспитание без отца.

Рисунок 7. Воспитание в семье

Теперь обратимся к рисунку 8.

Рисунок 8. Родственники

V11 - вопрос номер 11 «Есть ли у Вас брат/сестра (родные)» , V12 - вопрос номер 12 «Есть ли у Вас на данный момент бабушка/дедушка». Из рисунка 8 видно, что у большого числа опрашиваемых нет брата/сестры, но у них есть чаще всего бабушка. Данная статистика отражает ситуацию по России в целом на настоящий момент: имеется тенденция к постарению населения, женщины живут больше мужчин, преобладает однодетная модель семьи.

Рисунок 9. Отношения

V13 - вопрос 13 «На данный момент Вы проживаете», V14 - вопрос 14 «Ваше семейное положение». Из рисунка 9 видно, что большинство тех, кто живут с родители, не состоят ни в каких отношениях. Также среди проживающих с родителями не наблюдается людей, состоящих в браке. А те, кто живут отдельно, чаще имеют партнера (женат/замужем, есть друг/подруга).

Рисунок 10. Удовлетворенность отношениями

V2 - вопрос 2 «Ваш пол», а по горизонтальной шкале идет степень удовлетворенности отношениями (вопрос 16). Из рисунка 10 видно, что женщины, имеющие отношения, чаще недовольны ими, чем мужчины. Мужчин в большинстве случаев все устраивает.

Рисунок 11. Вредные привычки

V18 - вопрос 18 «Курите ли вы», V19 - вопрос 19 «Употребляете ли вы алкоголь». Из рисунка видно, что в большинстве респонденты изредка употребляют алкоголь и курят сигареты в небольшом количестве, либо не курят вообще. Причем, некурящих большинство, и это не может не радовать.

Также никто из опрашиваемых не употребляет наркотики и не болеет венерическими заболеваниями, что видно из рисунка 1 (с. 9).

Рисунок 12. Лекарства

V33 - вопрос 33 «Есть ли у вас аллергия на лекарства». Из рисунка видно, что большинство респондентов не имеют аллергию на лекарства. И это очень хорошо!

Рисунок 13. Род деятельности и культура

V22 - вопрос 22 «Часто ли Вы ходите в музеи, театры и т.п.», V17 - вопрос 17 «Укажите Ваш род деятельности», V23 - вопрос 23 «Часто ли Вы ходите в ночные клубы». Из рисунка 13 видно, что наиболее культурно просвещенные и учатся и работают. При этом хоть и редко, но посещают театры, музеи и прочие культурные мероприятия. А теперь обратимся с тем же вопросом, только «музеи и театры» заменим на «ночные клубы». Что же получится:

Рисунок 14. Род деятельности и отношение к клубам

И снова можно сделать вывод, что наиболее активны в ночной жизни города те, кто и учатся и работают, но снова (видимо из-за недостатка времени) делают это редко.

Рисунок 15. Семья и вредные привычки

V18 - вопрос 18 «Курите ли вы», V13 - вопрос 13 «На данный момент Вы проживаете». Из рисунка 15 видно, что те, кто проживают с родителями менее склонны к вредным привычкам (либо не курят, либо делают это редко). И заметно большее количество людей курят, при этом проживая отдельно от родителей.

Рассмотрим отношение респондентов к спорту. V21 - вопрос 21 «Занимаетесь ли вы спортом»



Рисунок 16. Спорт

Приятно отметить, что в наше время здоровый образ жизни все же имеет первостепенное значение, и подавляющее большинство опрашиваемых занимается спортом ежедневно.

Рисунок 17. Образование

V24 - вопрос 24 «Каков уровень Вашего образования», V25 - вопрос 25 «Получаете ли Вы сейчас стипендию». Из рисунка 17 видно, что респонденты либо уже имеют высшее образование, либо получают его на данный момент. Также большинство учащихся не имеют стипендии. Скорее всего, при получении образования, участники данного опроса еще и работают. Обратимся теперь вопросам, связанным с работой.



Рисунок 18. Работа и заработная плата

V27 - вопрос 27 «На каком предприятии вы работаете», V28 - вопрос 28 «На данный момент у вас стабильный доход», V29 - вопрос 29 «Размер вашей заработной платы». Из рисунка 18 видно, что самый высокий доход имеют респонденты, работающие на государственном предприятии. А соответственно те, кто работают на частном предприятии, получают не более 25000 рублей. Также работники государственной организации имеют стабильный доход в подавляющем большинстве случаев (см. рисунок 19).

Рисунок 19. Стабильный доход



Рисунок 20. Считаете ли Вы себя обеспеченным?

Большая часть респондентов (73%) считают себя обеспеченными, совсем маленький процент - 8% - таковыми себя не считают. А вот 19% еще не определились в своих ощущениях (и, возможно, желаниях) поэтому не знают обеспечены они или нет.

Рисунок 21. Автомобиль и кредиты

V31 - вопрос 31 «Есть ли у вас автомобиль», V32 - вопрос 32 «Имеете ли вы кредиты», V14 - вопрос 14 «Ваше семейное положение», V29 - вопрос 29 «Размер вашей заработной платы».

Из рисунка 21 видно, что большая часть участников данного опроса не имеют никаких проблем - ни машины, ни кредитов. Далее идут счастливые обладатели автомобиля и при этом кредит у них также отсутствует. На удивление, практически нет тех, кто имеет машину и при этом выплачивает кредиты.

Также интересно отметить, что больше всего среди опрашиваемых тех, кто не имеет партнера для отношений, но при этом зарабатывает больше всех. Далее идет «золотая середина» - средний доход, при этом эти люди имеют отношения (брак или встречаются с кем-то). При этом нет тех, кто имеют самый низкий доход и серьезные долгие отношения (женат/замужем).

Более подробные данные представлены на рисунке 22.

Рисунок 22. Автомобиль и кредиты

В завершении первичного анализа хотелось бы отметить, что о репрезентативности выборки в данном случае говорить не приходится, так как объектами изучения являются люди всего мира, всех национальностей и возрастов. В силу ограничений многих ресурсов, такой возможности нет. Поэтому кроме статистических методов, будем основываться на логике, данных психологических статей и здравом смысле. Этим и повысим вероятность точности!

4. ВЫЯВЛЕНИЕ ВЗАИМОСВЯЗЕЙ

Приступим к анализу данных в SPSS. Здесь попытаемся выявить закономерности в признаках, которые смогут ответить на главный вопрос данной работы. Именно поэтому из рассматриваемых признаков исключим «пол», так как на это родители ну никак повлиять не могут. Рассмотрим только те факторы, которые поддаются контролю.

Также перекодируем номинальные значения в числовые (знак зодиака и национальность), использую возможности SPSS (Transform).

По критерию Колмогорова-Смирнова проверим количественный признаки на нормальность:

Гипотезы (ненаправленные):

· Н₁ - распределение выборки отлично от нормального распределения.

· Н₀ - между распределением выборки и нормальным распределением различий нет.

Таблица 2 - Проверка на нормальность (3-11)

One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
		V3	V4	V5	V6	V7	V8	V9	V10	V11
N	48	48	48	48	48	48	48	48	48
Normal Parametersa	Mean	2,17	5,81	1,12	1,00	1,00	1,08	1,27	1,46	2,77
	Std. Deviation	,859	3,246	,393	,000c	,000c	,404	,449	,849	1,309
Most Extreme Differences	Absolute	,285	,119	,521			,540	,456	,476	,326
	Positive	,285	,119	,521			,540	,456	,476	,201
	Negative	-,215	-,104	-,375			-,418	-,273	-,295	-,326
Kolmogorov-Smirnov Z	1,976	,827	3,607			3,742	3,159	3,298	2,260
Asymp. Sig. (2-tailed)	,001	,005	,000			,000	,000	,000	,000
a. Test distribution is Normal.
c. The distribution has no variance for this variable. One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test cannot be performed.

Таблица 3 - Проверка на нормальность (12-22)

One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
		V12	V13	V14	V15	V16	V17	V18	V19	V20	V21	V22
N	48	48	48	48	48	48	48	48	48	48	48
Normal Parametersa	Mean	1,94	1,48	3,56	3,56	2,44	2,27	2,15	2,85	2,00	1,67	2,06
	Std. Deviation	1,019	,505	1,542	1,398	1,413	,765	,714	,461	,000c	1,078	,433
Most Extreme Differences	Absolute	,259	,350	,220	,244	,304	,288	,248	,520		,419	,432
	Positive	,259	,350	,176	,181	,304	,180	,248	,376		,419	,432
	Negative	-,179	-,328	-,220	-,244	-,261	-,288	-,232	-,520		-,268	-,380
Kolmogorov-Smirnov Z	1,792	2,422	1,525	1,690	2,105	1,997	1,715	3,603		2,905	2,996
Asymp. Sig. (2-tailed)	,003	,000	,009	,007	,000	,001	,006	,000		,000	,000
a. Test distribution is Normal.
c. The distribution has no variance for this variable. One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test cannot be performed.

Таблица 4 - Проверка на нормальность (23-34)

One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
		V23	V24	V25	V26	V27	V28	V29	V30	V31	V32	V33	V34
N	48	48	48	48	48	48	48	48	48	48	48	48
Normal Parametersa	Mean	1,92	2,33	1,88	3,65	2,10	1,23	3,42	1,46	1,75	1,92	2,00	2,00
	Std. Deviation	,577	,953	,334	,956	,472	,425	1,182	,798	,438	,279	,505	,000c
Most Extreme Differences	Absolute	,349	,425	,521	,519	,421	,476	,273	,446	,466	,534	,375
	Positive	,318	,252	,354	,356	,421	,476	,155	,446	,284	,383	,375
	Negative	-,349	-,425	-,521	-,519	-,350	-,295	-,273	-,283	-,466	-,534	-,375
Kolmogorov-Smirnov Z	2,418	2,942	3,608	3,599	2,914	3,298	1,888	3,092	3,229	3,699	2,598
Asymp. Sig. (2-tailed)	,000	,000	,000	,000	,000	,000	,002	,000	,000	,000	,000
a. Test distribution is Normal.
c. The distribution has no variance for this variable. One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test cannot be performed.

Обратим внимание на строку Asymp. Sig. в таблицах 2-4.

В ней все значения равны 0 или приближенны к нему. Это значит, что распределение не является нормальным. Доказана гипотеза Н₁. Параметрические методы обладают для исследователя многими преимуществами, но нельзя забывать о том, что применение их правомерно только тогда, когда обрабатываемые данные показывают распределение, лишь несущественно отличающееся от гауссовского. В данном случае это не возможно. В дальнейшем исследовании нельзя использовать такие виды анализов как корреляция Пирсона, факторный и дисперсионный анализ. При невозможности применить параметрические методы надлежит обратиться к непараметрическим.

Необходимо узнать, что же влияет на благополучие человека в будущем? Для этого нужно применить корреляционный анализ, чтобы понять какие признаки между собой связаны и как.

Для того, чтобы оценить зависимость (связь) между двумя переменными, обычно вычисляют коэффициент корреляции. Коэффициент ранговой корреляции Спирмена - это непараметрический метод, который используется с целью статистического изучения связи между явлениями.

При анализе в SPSS исключим вопросы под номером 6,7,20,34, так как они имеют абсолютно одинаковые ответы.

Проведем два этапа анализа.

Первый этап.

В данном случае интересует взаимодействие таких признаков как:

· национальность;

· знак зодиака;

· в полной ли семье прошли ваше детство и юность;

· есть ли брат/сестра (родные);

· есть ли на данный момент бабушка/дедушка;

· отдельно или совместно с родителями проживает человек;

· курение;

· употребление алкоголя;

· посещение культурных мест (театр, музей);

· посещение ночных клубов.

Итак, обратимся к полученным результатам, представленным в таблице 5, где:

V1 - вопрос 1

V2 - вопрос 2

V3 - вопрос 3 и так далее.

Таблица 5 - Корреляция Спирмена на первом этапе

Correlations
			V4	V5	V10	V11	V12	V13	V18	V19	V22	V23
Spearman's rho	V4	Correlation Coefficient	1,000	-,166	,126	-,121	,143	,064	,130	-,139	,113	,189
		Sig. (2-tailed)	.	,258	,394	,413	,331	,668	,377	,347	,444	,198
		N	48	48	48	48	48	48	48	48	48	48
	V5	Correlation Coefficient	-,166	1,000	-,186	,213	-,012	,222	,038	,116	,105	,059
		Sig. (2-tailed)	,258	.	,206	,145	,934	,130	,799	,432	,477	,690
		N	48	48	48	48	48	48	48	48	48	48
	V10	Correlation Coefficient	,126	-,186	1,000	-,080	,160	-,027	-,247	,186	-,197	-,095
		Sig. (2-tailed)	,394	,206	.	,590	,278	,856	,091	,206	,178	,523
		N	48	48	48	48	48	48	48	48	48	48
	V11	Correlation Coefficient	-,121	,213	-,080	1,000	,021	-,067	,087	,268	-,029	-,028
		Sig. (2-tailed)	,413	,145	,590	.	,886	,651	,557	,065	,847	,852
		N	48	48	48	48	48	48	48	48	48	48
	V12	Correlation Coefficient	,143	-,012	,160	,021	1,000	,085	,077	-,202	-,214	-,011
		Sig. (2-tailed)	,331	,934	,278	,886	.	,567	,603	,170	,144	,943
		N	48	48	48	48	48	48	48	48	48	48
	V13	Correlation Coefficient	,064	,222	-,027	-,067	,085	1,000	-,172	-,080	,053	,434**
		Sig. (2-tailed)	,668	,130	,856	,651	,567	.	,243	,591	,720	,002
		N	48	48	48	48	48	48	48	48	48	48
	V18	Correlation Coefficient	,130	,038	-,247	,087	,077	-,172	1,000	,084	,033	-,180
		Sig. (2-tailed)	,377	,799	,091	,557	,603	,243	.	,568	,822	,221
		N	48	48	48	48	48	48	48	48	48	48
	V19	Correlation Coefficient	-,139	,116	,186	,268	-,202	-,080	,084	1,000	-,119	-,286*
		Sig. (2-tailed)	,347	,432	,206	,065	,170	,591	,568	.	,422	,049
		N	48	48	48	48	48	48	48	48	48	48
	V22	Correlation Coefficient	,113	,105	-,197	-,029	-,214	,053	,033	-,119	1,000	,188
		Sig. (2-tailed)	,444	,477	,178	,847	,144	,720	,822	,422	.	,200
		N	48	48	48	48	48	48	48	48	48	48
	V23	Correlation Coefficient	,189	,059	-,095	-,028	-,011	,434**	-,180	-,286*	,188	1,000
		Sig. (2-tailed)	,198	,690	,523	,852	,943	,002	,221	,049	,200	.
		N	48	48	48	48	48	48	48	48	48	48
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
*. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).

Шкала оценки такова:

1) сильная или тесная при коэффициенте корреляции r>0,70;

2) средняя при 0,50<r<0,69;

3) умеренная при 0,30<r<0,49;

4) слабая при 0,20<r<0,29;

5)очень слабая при r<0,19.

Итак, в итоге получились вот такие результаты:

1.Умеренная корреляция наблюдается между признаками: отдельно или совместно проживаете с родителями и курение. Если обратиться к ранее сделанным выводам по первичному анализу, то получим: что те, кто живут отдельно от родителей чаще имеют пагубную привычку. Поэтому хотите бросить курить - переезжайте к маме!

2.Слабая корреляция наблюдается:

- 0,247 между «курение» и «в полной ли семье прошли ваше детство и юность». Подключив здравый смысл, делаем вывод, что чем больше родственников Вас опекает, тем больше вы застрахованы от вредной привычки.

-0,268 между «употребление алкоголя» и «наличие брата/сестры». Снова обратимся к первичному анализу. Там выяснилось, что сейчас доминирует однодетная модель семьи и что респонденты в большинстве случаев они склонны выпивать (но редко). Тут трудно сделать какие либо суждения… одно радует - выпивают ИНОГДА

-0,202 между «употребление алкоголя» и «наличие бабушки/дедушки». Поэтому чем больше у Вас милых старичков (и бабушек, и дедушек), тем больше Вам не хочется употреблять алкоголь.

-0,214 между «наличие бабушки/дедушки» и «посещение культурных мест (театр, музей)». И снова наше старшее поколение ведет нас к светлому и хорошему! Больше бабушек в Вашей жизни - и хотя бы изредка Вы будете посещать культурные места.

0,222 между «национальность» и «отдельно или совместно с родителями проживает человек». На самом деле русских из 48 - 45 человек. Данная корреляция не совсем корректна. Поэтому пропустим этот момент. Идем дальше.

-0,286 между «посещение ночных клубов» и «употребление алкоголя». Мораль такова: чем больше ходите в клубы, тем больше пьете. No comments.

К сожалению, сделанные выводы имеют не слишком большое значение, так как коэффициент корреляции невысокий.

Второй этап.

В данном случае интересует взаимодействие таких признаков как:

· наличие автомобиля;

· наличие кредита;

· считаете ли вы себя обеспеченным человеком;

· размер заработной платы;

· стабильность дохода;

· род предприятия;

· довольны ли вы отношениями;

· длительность отношений;

· семейное положение;

· с полной ли семье прошли детство и юность;

· курение.

Таблица 6 - Корреляция Спирмена на втором этапе

Correlations
			V10	V14	V15	V16	V18	V27	V28	V29	V30	V31	V32
Spearman's rho	V10	Correlation Coefficient	1,000	,024	-,252	-,008	-,247	,000	,174	,024	,060	,200	-,194
		Sig. (2-tailed)	.	,870	,084	,958	,091	1,000	,236	,869	,686	,172	,186
		N	48	48	48	48	48	48	48	48	48	48	48
	V14	Correlation Coefficient	,024	1,000	,593**	,907**	,377**	,303*	,380**	-,033	,364*	,200	,071
		Sig. (2-tailed)	,870	.	,000	,000	,008	,036	,008	,822	,011	,174	,631
		N	48	48	48	48	48	48	48	48	48	48	48
	V15	Correlation Coefficient	-,252	,593**	1,000	,720**	,359*	,384**	,099	,197	,108	-,225	,119
		Sig. (2-tailed)	,084	,000	.	,000	,012	,007	,503	,180	,467	,124	,419
		N	48	48	48	48	48	48	48	48	48	48	48
	V16	Correlation Coefficient	-,008	,907**	,720**	1,000	,428**	,291*	,361*	,020	,340*	,070	,145
		Sig. (2-tailed)	,958	,000	,000	.	,002	,045	,012	,894	,018	,636	,324
		N	48	48	48	48	48	48	48	48	48	48	48
	V18	Correlation Coefficient	-,247	,377**	,359*	,428**	1,000	,274	,305*	,097	,210	-,296*	,272
		Sig. (2-tailed)	,091	,008	,012	,002	.	,059	,035	,510	,152	,041	,061
		N	48	48	48	48	48	48	48	48	48	48	48
	V27	Correlation Coefficient	,000	,303*	,384**	,291*	,274	1,000	,549**	,728**	,238	,142	,074
		Sig. (2-tailed)	1,000	,036	,007	,045	,059	.	,000	,000	,103	,335	,616
		N	48	48	48	48	48	48	48	48	48	48	48
	V28	Correlation Coefficient	,174	,380**	,099	,361*	,305*	,549**	1,000	,371**	,658**	,315*	,164
		Sig. (2-tailed)	,236	,008	,503	,012	,035	,000	.	,009	,000	,029	,264
		N	48	48	48	48	48	48	48	48	48	48	48
	V29	Correlation Coefficient	,024	-,033	,197	,020	,097	,728**	,371**	1,000	-,037	-,053	,114
		Sig. (2-tailed)	,869	,822	,180	,894	,510	,000	,009	.	,805	,722	,440
		N	48	48	48	48	48	48	48	48	48	48	48
	V30	Correlation Coefficient	,060	,364*	,108	,340*	,210	,238	,658**	-,037	1,000	,348*	,182
		Sig. (2-tailed)	,686	,011	,467	,018	,152	,103	,000	,805	.	,015	,216
		N	48	48	48	48	48	48	48	48	48	48	48
	V31	Correlation Coefficient	,200	,200	-,225	,070	-,296*	,142	,315*	-,053	,348*	1,000	,000
		Sig. (2-tailed)	,172	,174	,124	,636	,041	,335	,029	,722	,015	.	1,000
		N	48	48	48	48	48	48	48	48	48	48	48
	V32	Correlation Coefficient	-,194	,071	,119	,145	,272	,074	,164	,114	,182	,000	1,000
		Sig. (2-tailed)	,186	,631	,419	,324	,061	,616	,264	,440	,216	1,000	.
		N	48	48	48	48	48	48	48	48	48	48	48
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
*. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).

На втором этапе в результате получились более высокие коэффициенты корреляции, поэтому рассмотрим следующие группы:

1. Сильная корреляция

· 0,907 между признаками «семейное положение» и «довольны ли вы вашими отношениями». Таким образом, чем Ваши отношения стабильней, тем больше удовольствия они Вам приносят.

· 0,720 между признаками «довольны ли вы вашими отношениями» и «какой период времени длятся Ваши отношения». К сожалению, учитывая первичный анализ, здесь статистику «попортили» люди, которые не имеют отношений вовсе. Поэтому будем надеяться, что те, у кого долгие отношения, удовлетворены ими достаточно.

· 0,728 между «размер заработной платы» и «род предприятия». Это подтверждает сделанные ранее выводы - на государственном предприятия платят больше, чем на частном.

2. Средняя корреляция

· 0,593 между «какой период времени длятся Ваши отношения» и «семейное положение». Вывод таков : люди не стремятся вступить в брак, имеют долгие отношения, но не стремятся их зарегистрировать.

· 0,549 между «стабильность дохода» и «род предприятия». И снова первичный анализ подтвержден! На государственных предприятиях, скорее всего, Ваш доход будет намного стабильнее, чем на частных.

· 0,658 между «считаете ли Вы себя обеспеченным» и «стабильность дохода». И естественно, кто всем доволен, тот и имеет стабильный доход.

Стоит отметить, что практически все остальные признаки имеют слабую корреляцию. Поэтому можно сделать вывод, что экономические показатели во многом определяют наше душевное состояние, удовлетворенность жизнью и влияют на все это в большей степени, нежели какие - то моральные устои.

Итак, корреляционный анализ позволил выявить признаки, которые взаимосвязаны между собой, а также меру эту зависимости.

Теперь можно применить кластерный анализ, который позволит понять, как разделится выборка на подмножества.

Кластерный анализ проводится с помощью программы SPSS: Analyze - Classify - Hierarchical cluster. Используется метод внутригрупповых связей. Также не учитываются ответы н а вопросы номер 6, 7, 20 и 34, так как все респонденты ответили идентично , как уже отмечалось ранее: все родились и живут в городе, не употребляют наркотики и не болеют венерическими заболеваниями. Этапы кластерного анализа отображены на дендрограмме

Рисунок 23. Дендрограмма

Теперь нужно определить, каковы основные характеристики выделившихся кластеров с помощью графиков вида Boxplot.

Рисунок 24. Кластеры и вопрос 11

На рисунке 24 видно, что:

ь Кластер 1 - в основном у членов данной группе нет братьев и сестер.

ь Кластер 2 - в основном у членов этой группы братья.

ь Кластер 3 - в основном у членов этой группы сестры.

Рисунок 25. Кластеры и вопрос 12

На рисунке 25 видно, что:

ь Кластер 1 - в основном у членов данной группе дедушки или родственников старшего поколения нет вовсе.

ь Кластер 2 - в основном у членов этой группы дедушки.

ь Кластер 3 - в основном у членов этой группы бабушки.

Рисунок 26. Кластеры и вопрос 13

На рисунке 26 видно, что:

ь Кластер 1 - члены этой группы могут жить и с родителями и отдельно от них.

ь Кластер 2 - в основном члены группы живут отдельно от родителей.

ь Кластер 3 - в основном члены данной группы живут с родителями.

Рисунок 27. Кластеры и вопрос 14

На рисунке 27 видно, что:

ь Кластер 1 - в большинстве случаев у представителей данной группы есть парень или они одиноки.

ь Кластер 2 - члены данной группы состоят в отношениях.

ь Кластер 3 - у членов данной группы нет партнера.

Рисунок 28. Кластеры и вопрос 17

На рисунке 28 видно, что:

ь Кластер 1 - учатся и работают.

ь Кластер 2 - работают.

ь Кластер 3 - учатся.



Рисунок 29. Кластеры и вопрос 18

На рисунке 29 видно, что:

ь Кластер 1 - не курят или делают это очень редко.

ь Кластер 2 - не курят в основном.

ь Кластер 3 - изредка покуривают.

Рисунок 30. Кластеры и вопрос 19

На рисунке 30 видно, что:

ь Кластер 1 - иногда употребляют алкоголь.

ь Кластер 2 - в основном склонны к тому, чтобы не употреблять алкоголь.

ь Кластер 3 - иногда употребляют алкоголь.



Рисунок 31. Кластеры и вопрос 21

На рисунке 31 видно, что:

ь Кластер 1 - ежедневно занимаются спортом.

ь Кластер 2 - ежедневно занимаются спортом.

ь Кластер 3 - занимаются спортом, но очень редко.

Но на данном рисунке, видно, что четкого разграничение по данному вопросу нет.

Рисунок 32. Кластеры и вопрос 30

На рисунке 32 видно, что:

ь Кластер 1 - считают себя обеспеченными, но в меньшей степени, нежели члены кластерной группы номер 2.

ь Кластер 2 - считают себя обеспеченными.

ь Кластер 3 - в основном не считают себя обеспеченными.



Рисунок 33. Кластеры и вопрос 10

На рисунке 33 видно, что:

ь Кластер 1 - выросли в полной семье.

ь Кластер 2 - выросли в полной семье.

ь Кластер 3 - некоторые члены данной группы выросли в неполной семье (без отца).

Теперь можно подвести итог, какие же группы выделились с помощью кластерного анализа:

Кластер 1 «успешные люди»: не имеют родственников, выросли в полной семье, вполне обеспечены, часто и учатся и работают, увлекаются спортом, но не отказывают себе в алкоголе и табаке также, обычно состоят в отношениях.

Кластер 2 «наиболее успешные люди»: выросли в полной семье, ощущают себя обеспеченными и удовлетворенными, увлекаются спортом, не интересуются алкоголем и курением, имеют обычно долгие отношения и живут отдельно от родителей.

Кластер 3 «неуспешные люди»: чаще вырастают в неполной семье (без отца), не удовлетворены свои финансовым положением, редко занимаются спортом, положительно относятся к употреблению алкоголя, чаще всего курят, не имеют партнера и живут с родителями.

А теперь рассмотрим тесноту связи некоторых дихотомных признаков.

Гипотезы:

· Н₁ - автомобиль покупают те, у кого доход стабилен, в отличие от тех, у кого он не стабилен.

· Н₀ - люди покупают автомобиль не зависимо от того, стабилен их доход или нет.

Таблица 7 - Таблица сопряженности №1

Count
		V31	Total
		1	2
V28	1	12	25	37
	2	0	11	11
Total	12	36	48

Коэффициент ассоциации применить нельзя, так как есть 0.

Коэффициент контингенции:

К_кон= (12*11 - 0 ) / v((12+25)*(25+11)*11*12) = 0,3148

К_{кон крит} ~ 0,3

Полученный коэффициент немного больше критического значение, значит доказана гипотеза Н₁ : автомобиль покупают те, у кого доход стабилен, в отличие от тех, у кого он не стабилен. То есть люди стараются не рисковать своим финансовым положением.

Гипотезы:

· Н₁ - у кого есть машина, тот имеет и кредит, а если а/м отсутствует, то и кредитов тоже нет.

· Н₀ - наличие кредита не влияет на наличие машины.

Таблица 8 - Таблица сопряженности №2

Count
		V31	Total
		1	2
V32	1	1	3	4
	2	11	33	44
Total	12	36	48

В данном случае можно применить коэффициент ассоциации.

К_ас = (33 - 33)/ (33+33) = 0

К_{ас крит} = 0,5

Полученный К_ас меньше критического значения, значит доказана гипотеза Н₀: наличие кредита не влияет на наличие машины. То есть либо люди в наше время настолько обеспечены, что в состоянии покупать машины и сразу за них платить полную цену, либо копят на нее годами и не рискуют брать кредиты, либо в покупке автомобиля им помогают семья, родственники (что является наиболее реалистичным и очень неплохим вариантом).

Гипотезы:

· Н₁ - те, кто живут с родителями чаще удовлетворены своим местом жительства, чем те, кто проживают отдельно.

· Н₀ - те, кто живет самостоятельно и те, кто совместно с родителями, одинаково удовлетворены своим местом жительства

Таблица 9 - Таблица сопряженности №3

Count
		V9	Total
		1	2
V13	1	25	0	25
	2	10	13	23
Total	35	13	48

В таблице есть ноль, поэтому снова воспользуемся коэффициентом контингенции.

Коэффициент контингенции:

К_кон= (25*13 - 0 ) / v(25*13*(13+10)*(10+25)) = 0,6354

К_{кон крит} ~ 0,3

Полученный коэффициент больше критического значение, значит доказана гипотеза Н₁: те, кто живут с родителями чаще удовлетворены своим местом жительства, чем те, кто проживают отдельно. Домашний уют, созданный родителями, все же больше располагает к положительным эмоциям.

Итак, в ходе проверок некоторых гипотез, выяснилось:

семья создает некую среду, которая вызывает чувство удовлетворенности тем, где и как ты живешь. Также семья может помочь в покупке автомобиля, что позволяет избежать кредитов, а значит, Ваша финансовая стабильность не будет под угрозой, что очень хорошо.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Посмотрим, что же показало данное исследование?

Что вопрос семьи и благополучия ребенка в будущем в основном волнует мужчин и женщин, которые только вышли из-под опеки родителей (с 21 года)

Чаще дети вырастают в полной семье, но, к сожалению, встречаются случаи, когда ребенок воспитывается одним родителем, причем мамой. Отцы полагают, что ответственность после рождения с них снимается, что очень печально.

Те, кто живут в коммуналках, абсолютно этим недовольны!

Статистика Российской Федерации нашла свой отголосок даже в этом маленьком исследовании: женщины живут дольше мужчин (у респондентов чаще есть бабушки), в обществе доминирует однодетная модель семьи.

Приятно осознавать, что в обществе царит идея здорового образа жизни : курящих все меньше, а спортом занимаются все больше!

Если затянуть совместную жизнь с родителями, то велика вероятность не построить собственную личную жизнь. Зато скорее всего Вы не начнете курить под жестким контролем родственников.

Если хотите стабильный и достаточно немаленький заработок - идите работать на государственное предприятие.

Также стоить сказать о том, насколько загружены люди, живущие в наше время: и работают, и учатся, и в клубы успевают ходить, и даже в музеи и театры, а некоторые особо отличившиеся еще и выходят замуж /женятся!

Еще хочется упомянуть про недостатки данного исследования. Очень жаль, что не удалось охватить людей из другой местности (сельской например), а также людей другой национальности. В целом картина ясна, но хотелось бы рассмотреть вопрос семьи как можно с больших точек зрения, чтобы получить интересные факты и выявить необычные (или обычнее) закономерности.

Напоследок, если Вы хотите максимально увеличить вероятность того, что Ваш ребенок будет иметь надежное, светлое и счастливое будущее, нужно:

1. Быть завидным примером! Не удивительно, что ребенок захочет закурить, если перед его глазами мама с папой вечно с сигаретой.

2. Ребенок должен расти в полной семье, с любящими мамой и папой, желательно чтобы у него были братья/сестры. И очень бы хотелось видеть заботу с стороны бабушек и дедушек, которые бы помогали ему расти и развиваться не меньше, чем мама с папой.

3.Поощряйте интересы ребенка в спорте, искусстве, образовании. Развивайте его сильные стороны.

4. В определенный момент времени (у каждого он индивидуален, но скорее всего: совершеннолетие + 3-4 года) необходимо дать некую свободу своему отпрыску, дабы дать возможность иметь собственную личную жизнь.

5. Необходимо поддерживать рвения вашего ребенка создавать крепкие и долгие отношения, ведь это повлечет за собой желание стабильного и высокого заработка, а значит и его профессиональной реализации и стабильной жизни, которой он будет удовлетворен.

Вот те простые истины, которые пусть и не на 100% обезопасят Вашего ребенка от «жизни на дне», но, по крайней мере, создадут благоприятную и комфортную среду для успешной реализации себя и создания такой же крепкой и любящей семь, в какой вырос он сам!

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

1. Васнев С.А. Статистика. Учебное пособие [Электронный ресурс] - Режим доступа: http://www.hi-edu.ru/e-books/xbook096/01/index.html

2. Журнал «Психология» [Электронный ресурс] - Режим доступа: http://www.psychology.su/

3. Твой Психолог. Статьи по психологии. Семейная психология [Электронный ресурс] - Режим доступа: http://tvoypsiholog.ru/publ/14

Размещено на Allbest.ru