• Экспертный опрос в социологическом исследовании

    Graph

    На современном этапе развития российского общества, в период крупнейших научно-технических, социально-экономических преобразований неизмеримо возрастает значение социологической науки.

    В настоящее время в нашей стране метод экспертных оценок широко применяется при подготовке на государственном уровне важнейших народно-хозяйственных решений, для оценки социально-экономических проблем, возникающих в процессе разработки перспективных планов развития.

  • Этапы становления социологии в России

    Graph

    В современной России положение социологии достаточно двойственно. На идейно-теоретическом уровне ее статус не подвергается сомнению, но в плане практического существования социология все больше и больше оказывается маргинальной социальной дисциплиной. Тому есть несколько причин.

    Среди них такие: социология – дорогая наука. Проведение социологических исследований требует больших материальных средств, времени и людских ресурсов.

Корреляционо-регрессионный анализ

Корреляционно-регрессионный анализ как один из основных статистических методов ориентирован на изучение степени тесноты связи между факторными и результативным признаками, а также направления и аналитического выражения связи.

Нами при проведении корреляционно-регрессионного анализа будет использоваться многофакторный корреляционно-регрессионный анализ, т.к. влияние двух и более факторов.

При проведении корреляционного анализа необходимо выбрать показатели, которые будут влиять на обеспеченность населения жильём населения.

Исследуем взаимосвязь следующих признаков:

А. Результативный признак:

1. Обеспеченность жильем населения, приходящаяся в среднем на одного жителя Калужской области (кв. м).

Б. Факторные признаки:

1. Среднемесячная номинальная заработная плата, руб.

2. Коэффициент естественной убыли населения, ‰.

3. Коэффициент демографической нагрузки (старше трудоспособного возраста), ‰.

4. Плотность населения, чел, на 1 кв. км

В качестве результативного признака нами выбрана обеспеченность жильем населения, а факторными коэффициент естественной убыли населения (х1), коэффициент демографической нагрузки (старше трудоспособного возраста) (х2).

Мы учитываем среднемесячную номинальную заработную плату и плотность населения, так как, используя корреляционно-регрессионный анализ, приходим к выводу, что показатели нам не подходят, так как связь между показателями обратная.

По данным об обеспеченности жильем населения, коэффициенте демографической нагрузки (старше трудоспособного возраста) и коэффициенте естественной убыли была построена многофакторная корреляционно-регрессионная модель. Полученные результаты в некоторой степени отражают сложившуюся ситуацию в области обеспеченности жильём населения.

Результаты многофакторного корреляционного анализа на основе подобранных факторов представлены в Приложении 4.

Рассмотрим тип связи и тесноту результативного признака с 2 факторными.

В результате выполнения расчётов в Excel получена матрица парных коэффициентов корреляции, из которой:

ryx1= -0,747; ryx2= 0,856; rх1x2= -0,793.

Связь обеспеченности жильем населения и коэффициентом естественной убыли -0,747, то есть наличие обратной тесной связи.

Связь обеспеченности жильем населения с коэффициентом демографической нагрузки (старше трудоспособного возраста), прямая, тесная, так как парный коэффициент корреляции 0,856.

Связь коэффициента демографической нагрузки (старше трудоспособного возраста) и коэффициента естественной убыли -0,793,т.е. наличие обратной, тесной связи.

Проведём парный регрессионный анализ влияния факторных признаков на обеспеченность жильем населения (Приложение 5). Для того чтобы охарактеризовать взаимосвязь между всеми факторными признаками и результативным рассчитывают множественный коэффициент корреляции.

Множественный коэффициент корреляции R, равный 0,864, свидетельствует о наличии прямой, тесной связи между обеспеченностью жильем населения и коэффициентом естественной убыли.

Множественный коэффициент детерминации R- квадрат равен 0,746, показывает, что изменение обеспеченности жильем населения на 74,6% обусловлено влиянием учтенных в модели факторных признаков, то есть на 74,6% обеспеченности жильем населения и коэффициент естественной убыли влияют на коэффициент демографической нагрузки (старше трудоспособного возраста), а на 25,4% - под влиянием других неучтённых факторов.

Перейти на страницу: 1 2 3

 


Перспективы развития социальных служб

image

Важной задачей является усиление психологических, медико-социальных служб и служб, обеспечивающих предоставление правовой помощи, особенно лицам предпенсионного возраста.

В перспективе центры социального обслуживания должны обеспечивать функцию поддержки досуговой и иной посильной общественно ориентированной деятельности пожилых, а также способствовать проведению образовательно-просветительской и физкультурно-оздоровительной работы в среде пожилых.