Анализ факторов качества жизни населения России и Европы в рамках метода обобщенных главных компонент

По ряду частотных характеристик для набора переменных отдельно для регионов и городов России и стран Европы построены обобщенные главные компоненты для временного интервала 2011—2015 гг. в рамках метода STATIS. Использованы данные RLMS и EUROBAROMETER. Отбор критериев для анализа проведен в соответствии с процедурой оценивания связи между порядковыми переменными. Рассмотрены оценки уровня материального благосостояния, статуса респондентов, а также ряда критериев социальной напряженности (частота употребления алкоголя, закредитованность населения, оценка проблемы иммиграции, безработицы). Для этого были использованы полученные непосредственно от респондентов оценки. В рамках метода STATIS

удалось выявить группы взаимосвязанных показателей, формирующих максимальный вклад в компромиссное пространство. Компромиссное пространство строится по всем временным интервалам и всей совокупности рассматриваемых признаков. Предложены и апробированы способы вычисления элементов компромиссной (обобщенной) матрицы с учетом критерия максимальной информативности. Внутри компромиссного пространства определены группы населенных пунктов и стран. В качестве критериев разделения на группы использованы полученные в результате сингулярного разложения компромиссной матрицы элементы матрицы счетов. Научная новизна исследования состоит в применении метода обобщенных главных компонент для данных субъективного характера, имеющих вид порядковых переменных. Сопоставляются данные, полученные в ходе опросов населения регионов России и стран Европы.

Ключевые слова

качество жизни, удовлетворенность жизнью, многомерный статистический анализ, обобщенные главные компоненты, RLMS, EUROBAROMETER

Источник финансирования

Работа выполнена при финансовой поддержке РНФ (проект 17-18-01080).

Получено

23.05.2019

Дата публикации

22.08.2019

Кол-во символов

25523

Цитировать

ГОСТ	Волкова М. И. Анализ факторов качества жизни населения России и Европы в рамках метода обобщенных главных компонент // Экономика и математические методы – 2019. – Tом 55. – Номер 3 C. 34-46 [Электронный ресурс]. URL: https://emm.jes.su/S042473880004678-4-1 (дата обращения: 29.04.2024). DOI: 10.31857/S042473880004678-4
MLA	Volkova, Maria "Russian and European Population’s Quality of Life Analysis with the Instruments of Common Principal Components (CPC)." Ekonomika i matematicheskie metody 55.3 (2019):34-46. DOI: 10.31857/S042473880004678-4
APA	Volkova M. (2019). Russian and European Population’s Quality of Life Analysis with the Instruments of Common Principal Components (CPC). Ekonomika i matematicheskie metody 55(3), pp.34-46 DOI: 10.31857/S042473880004678-4

100 руб.

При оформлении подписки на статью или выпуск пользователь получает возможность скачать PDF, оценить публикацию и связаться с автором. Для оформления подписки требуется авторизация.

Оператором распространения коммерческих препринтов является ООО «Интеграция: ОН»

Всего подписок: 2, всего просмотров: 1142

Оценка читателей: голосов 0

1. Айвазян С.А., Бухштабер В.М., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. (1989). Прикладная статистика: Классификация и снижение размерности. Айвазян С.А. (общ. ред.). М.: Финансы и статистика.

2. Волкова М.И. (2017). Выявление факторов удовлетворенности жизнью в России и Европе // Социальная политика и социология. № 5. С. 6—15.

3. Гржибовский А.М. (2008). Анализ порядковых // Экология человека. № 8. С. 56—62.

4. Зубаревич Н.В. (2005). Россия регионов: в каком социальном пространстве мы живем? Независимый институт социальной политики. М.: Поматур.

5. Кендалл М., Стьюарт А. (1973). Статистические выводы и связи. Т. 2. Колмогорова А.Н. (общ. ред.). М.: Наука, Физматлит.

6. Ратникова Т.А., Фурманов К.К. (2014). Анализ панельных данных и данных о длительности состояний. Учебное пособие. НИУ ВШЭ. М.: Изд. дом Высшей школы экономики.

7. Суворова В.А. (2018). Миграционный кризис в Европе: проблемы вынужденной миграции // Власть. № 1. P. 176—179.

8. Якубов А.Х. (2009). Цели, критерии и методические подходы к оптимизации сельских поселений в муниципальном районе // Вестник Челябинского государственного университета. № 26 (164). С. 104—109.

9. Abdi H., Valentin D. (2007). Multiple Correspondence Analysis. In: Salkind N. (ed.) “Encyclopedia of Measurement and Statistics”. Thousand Oaks: Sage. P. 652—658.

10. Berenger V., Verdier-Chouchane A. (2007). Multidimensional Measures of Well-Being: Standard of Living and Quality of Life Across Countries // World Development. Vol. 35. No. 7. P. 1259—1276.

11. Flury B.N. (1986). Asymptotic Theory for Common Principal Component Analysis // The Annals of Statistics. Vol. 14. No. 2. P. 418—430.

12. Bollen K.A., Barb K.H. (1981). Pearson’s r and Coarsely Categorized Measures // American Sociological Review. Vol. 46. Р. 232—239. https://doi.org/10.2307/2094981.

13. Dehley J., Bpehnke P., Habich R., Zapf W. (2002). Quality of Life in a European Perspective: The Euromodule as a New Instrument for Comparative Welfare Research // Social Indicators Research. Vol. 58. P. 163—176.

14. Escoufier Y. (1980). L’analyse conjointe de plusieurs matrices de donnees. In: Jolivet M. (ed.) “Biometrie et Temps. Paris: Societe Francaise de Biometrie”. P. 59—76. [Электронный ресурс] Режим доступа: https://www.gesis.org/fileadmin/upload/dienstleistung/daten/umfragedaten/eurobarometer/eb_bibliography/EB_Bibliography.pdf, свободный. Загл. с экрана. Яз. фран. (дата обращения: декабрь 2018 г.).

15. Goodman L., Kruskal W.H. (1954). Measures of Association for Crossclassification I // Journal of the American Statistical Association. Vol. 49. Р. 732—764.

16. Goodman L., Kruskal W.H. (1959). Measures of Association for Crossclassification II // Journal of the American Statistical Association. Vol. 54. P. 123—163.

17. Goodman L., Kruskal W.H. (1963). Measures of Association for Crossclassification III // Journal of the American Statistical Association. Vol. 58, pp. 310 – 364.

18. Johansson S. (2002). Conceptualizing and Measuring Quality of Life for National Policy // Social Indicators Research. Vol. 58. P. 13—32.

19. Lavit C. (1988). Analyse conjointe de tableaux quantitatifs. Paris: Masson.

20. Lavit C., Escoufier Y., Sabatier R., Traissac P. (1994). The ACT (STATIS method) // Computational Statistics & Data Analysis. Vol. 18. P. 97—119.

21. O’Brien R.M. (1979). The Use of Pearson’s with Ordinal Data // American Sociological Review. Vol. 44. Р. 851—857. https://doi.org/10.2307/2094532.

22. Rivadeneira F.J., Figueiredo A.M.S., Figueiredo F.O.S., Carvajal S.M., Rivadeneira R.A. (2016). Analysis of Well-being in OECD Countries Through STATIS Methodology // HOLOS. Vol. 7. P. 335—351.

23. Vermunt J.K., Magidson J. (2005). Factor Analysis with Categorical Indicators: A Comparison between Traditional and Latent Class Approaches. In: Quantitative methodology series. New Developments in Categorial Data Analysis for the Social and Behavioral Sciences. Ark L.A. van der, Croon M.A., Sijtsma K. (eds). Mahwah: Lawrence Erlbaum Associates Publishers. P. 41—62.