Научный журнал

Фундаментальные исследования

ISSN 1812-7339

"Перечень" ВАК

ИФ РИНЦ = 1,674

• Авторы
• Файлы

Артеменко М.В., Мельникова Н.С.

Статья в формате PDF

370 KB

В целях выявления статистически значимых различий функционирования различных государственных и негосударственных учреждений и организаций, занимающихся социальной работой с лицами преклонного (пенсионного) возраста проведено анкетировании среди лиц: не посещаемых клубы по интересам («домашних»), проживающих в домах-интернатах, посещаемых «Клуб синьоров» (клуб по интересам). Анкетирование производилось по следующим параметрам: психическая активация (х1), интерес (х2), эмоциональный тонус (х3), напряжение (х4), комфортность (х5), порог активности (х6).

Для анализа различий предлагается использовать следующие методы:

1. Анализ различий в системе парных линейных взаимосвязей между регистрируемыми характеристиками в каждом из анализируемых классов сообществ путем вычисления коэффициентов корреляции и «максимального градиента функциональных различий» (МГФР) (1);
2. Анализ функций распределения регистрируемых характеристик, вычисление оценок математического ожидания и дисперсии в каждом классе исследуемых лиц и анализ статистических различий. (Ввиду, как правило, статистической маломощности исходных данных пилотажного исследования для вычисления вышеуказанных оценок рекомендуется применять аппарат индикаторов приведенных распределений - [2]).

Значения коэффициента парной корреляции между регистрируемыми характеристиками в каждом классе в целях дальнейшего сравнительного анализа рекомендуется ранжировать по формуле (1) (если оно статистически верно на необходимом уровне значимости) [3]:

(1),

где rangs_xy - ранг связности показателей Х и У в алфавите 0,1,2-9, R_xy - коэффициент связности (корреляции), cosh() - функция гиперболического косинуса, round() - функция округления.

В результате были получены следующие матрицы корреляционной связи:

Таблица 1. Класс - «Не посещаемые клубы по интересам»:

(В таблице - здесь и далее - указаны коэффициенты парной корреляции и ранги).

Таблица 2. Класс - «Проживающие в домах интернатах»:

Поскольку нами исследовалось несколько различающихся дом-интернатов (для ветеранов - КДВВиТ, и «остальные» - ИО), то было проведено и «локальное» исследование - результаты представлены в Таблицах 3,4 соответственно.

Таблица 3. Класс - «Проживающие в интернате КДВВиТ»:

Таблица 4. Класс - «Проживающие в ИО»:

Таблица 5. Класс - «Клуб синьоров»:

Как видно, ситуация в классе «Клуб синьоров» кардинальным образом отличается от всех остальных анализируемых ситуаций - практически отсутствуют статистически значимые корреляции между анализируемыми показателями. Складывается впечатление, что в этом случае люди «психологически» расдиасбалансированны (отсутствуют замкнутые контуры в связности, отражающие обратные связи в системе отношений между признаками). Но и в этом случае наибольшая корреляция наблюдается между такими характеристиками, как «Психическая активация - Эмоциональный статус» и «Эмоциональный статус - Комфортность». Корреляционные связи между регистрируемыми признаками в различных интернатах в частности и в целом несколько отличаются друг от друга: у проживающих в «ИО» связи менее детерменированые (не такие «жесткие»), чем у проживающих в КДВВиТ с одной стороны, и появляются статистически значимые между Х4(«Напряжение») и Х2(Интерес») и Х3(«Эмоциональный тонус»), с другой. Интересны что: у проживающих в КДВВиТ матрица корреляционной связи ближе к усредненной (составленной по проживающим в интернатах вообще): появляется статистически значимая связь Х1(«Психическая активация») -Х5(«Комфортность»), которая отсутствовала в частных случаях. Наблюдается доминирование положительных обратных связей в контурах самоорганизации отношений между регистрируемыми характеристиками - с психологической точки зрения этот факт подчеркивает определенную нестабильность системы отношений (увеличение по какой-то причине значения одного показателя приводит к быстрому увеличению остальных, и наоборот). Т.е. система исследуемых отношений легко управляема «из внешнего мира», но самостоятельно трудно возвращается к начальному состоянию (до воздействия). Иными словами, система отношений эмоционально неустойчива и «доверчива» к внешним воздействиям.

Что касается вопроса выделения системообразующих характеристик, то здесь наблюдается следующая картина:

• в классе «не посещаемых» - х3 имеет 22 «мощностей связей» (сумма рангов), х5 - 18, х1 - 19 , х2 - 15, х4 -0;
• в классе «в домах интернатах» - х5 имеет 24 «мощностей связей», х3 - 22, х1 - 18, х2 - 17, х4 -0; в подклассе «КДВВиТ» - х5 имеет 26 «мощностей», х3 - 25, х2- 23, х1 -22, х4 -0; в подклассе «ИО» - х3 имеет 23 «мощностей», х2 - 22, х5- 19, х1 -16, х4 -10;
• в классе «клуб синьоров» системообразующих характеристик не выявлено.

Таким образом, наблюдается определенная «переориентация ценностей» - для лиц, проживающих в домах интернатах системообразующий характеристикой становится «Комфортность», в то время как для не проживающих в них - «Эмоциональный статус». Заметим, что если не учитывать статистическую значимость, то в «Клубе синьоров» ситуация приближена к «непроживающим».

Сравнительный анализ системных различий между корреляционными матрицами по МГФР проведем по таблице 5.

Таблица 5. начения МГФР между различными группами

Из таблицы видно, что различные интернаты мало отличаются по топологии связей между регистрируемыми характеристиками, в то время как максимальное различие наблюдается с «Синьорами». Это статистически значимо доказывает, что лица, посещающие клубы по интересам, имеют резко отличающийся от всех остальных психолого-социальный статус.

Исследования по второму методу проводились следующим образом. Поскольку маломощность выборок не позволяет нам сделать однозначный выбор о законе распределения и, следовательно, принять за оценку математического ожидания (и, соответственно, дисперсии) средние величины характеристик, то предполагается, что общий закон распределения представляет собой сумму различных законов с соответствующими им весовыми коэффициентами α. В связи с этим воспользуемся методом приведенных распределений (Уразбахтин И.Г.), идея которого заключается в том, что, приведя значения исследуемых характеристик к диапазону между 0 и 1, вычисляются определенные индикаторы, по которым определяем близость исследуемого закона распределения к ряду типовых (используются специальные таблицы и-или графики). Затем, после весового суммирования идентифицированных законов оцениваем. После чего, для вычисления меры рассогласования законов распределения, определяем коэффициент Стьюдента и уровень его статистической.

Согласно рекомендациям [2] в качестве базовых законов распределения в нашем исследовании рассматривались: нормальное (α1), экспоненциальное (α2), логистическое (α3) и Парето (α4). Расчетная информация для различных анализируемых классов представлена соответственно в Таблицах 6, 7 и 8.

Таблица 6. Весовые коэффициенты α, оценки мат. ожидания и СКО в классе «Не посещающих клубы по интересам»

Таблица 7. Весовые коэффициенты α, оценки математического ожидания и дисперсиив классе «Проживающие в домах интернатах»

Таблица 8. Весовые коэффициенты α, оценки математического ожидания и дисперсии в классе «Клуб Синьоров»

Из таблиц видно, что доминируют в основном нормальный и логистический законы распределения (за исключением лиц, проживающих в интернатах, по показателю «Интерес» - в этом случае доминирует экспоненциальное распределение). Это позволяет сделать вывод о том, что рассматриваемое пилотажное исследование репрезентативно.

Значения коэффициентов Стьюдента для различий между анализируемыми классами по исследуемым характеристикам приведено в Таблице 9.

Таблица 9. Коэффициенты Стьюдента и уровень статистической значимости различий

Результаты аналогичного исследования в различных домах интернатах представлены в таблице 10.

Таблица 10. Вероятностные характеристики в различных домах интернатах

Как видно из Таблицы 10, различия практически статистически недостоверны за исключением таких характеристик как х2, х3 и х5 - «Интерес» (в «ИО» он выше примерно на 36%), «Эмоциональный тонус» (в «ИО» он выше примерно на 26%) и «Комфортность» (в «ИО» значения этого показателя выше примерно на 14%). Только у указанных характеристик вероятность различия больше 0,5, хотя и то же этого недостаточно, так как обычно применяется пороговый уровень не хуже 0,9 (рекомендуется обычно считать пригодной для статистической различимости вероятность ошибки первого рода не хуже уровня 0,1.). Таким образом, можно сделать следующие выводы:

1. Лица, не посещающие клубы по интересам, и лица, проживающие в домах интернатах, в основном различаются по характеристикам - «Комфортность» (во втором случае показатель значимо выше) и «Напряжение» (во втором случае показатель значимо ниже). Заметим, что похожие результаты мы получили и при использование первого метода исследования, что верифицирует предлагаемые нами подходы;
2. Лица, не посещающие клубы по интересам, и члены клуба синьоров, отличаются в основном по характеристикам - «Психическая активация» (в первом случае - выше), «Комфортность» (в первом случае - ниже) и «Порог активности» (в первом случае - выше);
3. Различия между лицами, проживающих в домах-интернатах» и членов клуба синьоров наблюдаются по характеристикам - «Психическая активация» (в первом случае - выше), «Интерес» (в первом случае - ниже), «Эмоциональный тонус» (в первом случае - выше) и «Порог активности» (в первом случае - выше) и практически не отличаются по показателю «Комфортность».

Список литературы

1. Завьялов А.В., Царев А.Н. Оценка функционального состояния центральной нервной системы операторов Курской АЭС // Актуальные вопросы медицинской науки (сборник научных трудов, посв. 60-летию КГМУ, Курск 1997;
2. Статистические методы анализа и принятия решений. Учебн.пособие / Л.Н.Борисоглебская, И.Г.Уразбахтин Курск, КГТИ, 1999 .
3. Артеменко М.В., Жилинкова Л.А., Котов И.Ж. Методика прогноза здоровья новорожденного по показателям функциональных различий внутриклассовых связей характеристик беременной // Сб. научн. Трудов «Актуальные проблемы образования и медицины», Курск - 2003, с.189-192).
4. Путеводитель читателя медицинской литературы. Принципы клинической практики, основанной на доказанном. М., Медиа Сфера, 2003, 382 с.

Библиографическая ссылка