Понятие ценностей
Человек живет среди других людей, среди вещей, идей, смыслов. Разные люди, вещи, идеи по-разному значимы для человека, имеют для него различную цену. Мир человека - это мир ценностей.
Анализ и интерпретация
Как следует из справочной информации по пакету SPSS, звёздочками отмечены значимые корреляции, то есть, те, на которые имеет смысл обращать внимание. Исследовав таблицу корреляций мы можем заметить, что Коэффициент фондов и Коэффициент Джини дают нам крайне близкую информацию (корреляция 0,953) что в свою очередь позволяет нам вместо обоих показателей воспользоваться одним. В данной ситуации более предпочтительным для работы является коэффициент фондов так как он в свою очередь обладает большим относительным разбросом. Об этом нам может сказать коэффициент вариации (отношение стандартного отклонения переменной к среднему значению этой переменной). У коэффициента Джини он составляет порядка 0,1 а у коэффициентов фондов около 0,389 (в таблицах не показано).
Иерархическая кластеризация.
После изучения полученного результата описательной статистики показателей социально-экономического положения было установлено, что ряд переменных не стоят нашего внимания, а именно – коэффициент Джини.
Было решено провести серию пробных разбиений наблюдений на 2, 3 и так далее кластеров, чтобы установить переменные либо данные, которые играют малозаметную роль в разбиении регионов на кластеры. При этом воспользуемся методом k-средних.
При первом же разбиении на 2 кластера, мы можем судить о том, что город Москва явно превзошел все остальные регионы по уровню социально-экономического развития. И при любом количестве кластеров Москва всегда будет отделяться в отдельный кластер. Поэтому целесообразнее всего будет исключить Москву из рассмотрения в работе, ибо дальнейшее ее рассмотрение не поможет нам объективно взглянуть на общую социально-экономическую обстановку в целом по России. То есть далее мы будем рассматривать только 69 регионов.
Кластерный анализ с разбиением на 3 кластера создал у нас две достаточно большие группы: 24 и 38 регионов и одну маленькую (7 регионов). В самую малочисленную группу попали самые худшие по показателям регионы с достаточно малыми доходами, зарплатами и большой прослойкой населения, доходы которых явно меньше прожиточного минимума. Такие регионы как Ингушетия, Калмыкия, республика Тыва. В основном это регионы с крайне низким уровнем жизни и не развитой экономикой.
Две другие группы оказались более подкованными в этом плане. Во вторую группу попали такие регионы как Тамбовская, Тульская области республика Саха. Лучший результат же показали регионы первого кластера. Самые доходные и социально обеспеченные. Такие как Московская область, Мурманская и Вологодская области.
Далее приводится дендрограмма (график объединения) для иерархического кластерного анализа с оставшимися переменными. Из нее будет видно на каких расстояниях объекты объединяются в кластеры, из этого можно будет сделать вывод на сколько кластеров разбить всю совокупность.
Красной линией на дендрограмме мы отметили один из вариантов кластерного решения, который предусматривает разбиение на 6 кластеров. Это решение даёт следующие центры кластеров: