Читать «Куда ведет кризис культуры? Опыт междисциплинарных диалогов» онлайн - страница 541
Коллектив авторов
122
То, что этот процесс имел повсеместный характер, продемонстрировал, в частности, опрос руководителей всех уровней, занимавшихся в конце 1990-х годов разработкой и реализацией государственной социальной политики, проведенный Т.Ю. Сидориной. См.: Государственная социальная политика и стратегии выживания домохозяйств / Под ред. О.И. Шкаратана. М., 2003.
123
Ценности, в отличие от норм, отражающих долженствование или «естественность», «нормальность» определенного положения, поведения и т.д., всегда эмоционально (хочу/не хочу, важно/не важно) окрашены.
124
125
Об этом же говорят и другие исследования ценностей: Н. Лапина, В. Магуна и М. Руднева, Н. Латовой, Н. Лебедевой и А. Татарко, выполненные с использованием иных методик и на других массивах данных.
126
Карта построена научным сотрудником ИС РАН Н.В. Латовой на основе методики многомерного шкалирования. Ею же выполнены расчеты и подготовка других графических иллюстраций по методике Г. Хофстеда.
127
Два наиболее характерных для стран Западной Европы кластера в России насчитывают в общей сложности лишь 19% населения (в Швейцарии этот показатель 66%, Швеции – 63%). При этом самым массовым в России является кластер, характеризующийся очень высокими показателями ценностей самоутверждения при средних показателях открытости изменениям. В странах Западной Европы его доля не превышает 30%.
128
Допустимое по методу иерархического кластерного анализа число кластеров оказалось 4–8. Далее расстояние между центрами кластеров уменьшалось незначительно, а их число возрастало в разы. Анализ дендрограммы по иерархическому кластерному анализу показал, что на основе визуализации результатов кластерного анализа по заданным переменным оптимально выделение 4–7 кластеров. Содержательный анализ с использованием таблиц сопряженности показал, что наиболее значимые для реальной дифференциации кластеров переменные заканчиваются на переменных, значимых для дифференциации на 7. В результате для последующего анализа были отобраны 40 переменных, оказавшихся значимыми для кластеризации на 7 кластеров. Эти переменные были одновременно значимы для деления по типам нормативно-ценностных систем (необходимое условие) и обеспечивали наиболее полное представительство реально дифференцирующих россиян нюансов взглядов (достаточное условие).
129
Использованная модель факторного анализа объяснила 50,761% дисперсии.
130
Анализ носил многоступенчатый характер. Сначала был использован иерархический кластерный анализ. При кластеризации респондентов по 12 описанным выше факторам, судя по показателям Coefficients в Agglomeration Schedule, возможное число кластеров составляло 6–9. Затем были построены соответствующие кластеры. Статистический анализ выделенных кластеров показал, что есть устойчивые «ядра», которые в нашей выборке составляли 5,7%, 5,1%, 3,9%, 3,8%, 3,1%, 2,2% и 1,8% от всех респондентов, остальные группы составляли в выборке 1,5% и менее. Эти «ядра» целиком «перекочевывали» при различных моделях кластеризации в те или иные кластеры. Поэтому за основу дальнейшего анализа нами была избрана модель с 7 кластерами, хотя, строго говоря, на большем массиве данных (например, с выборкой в 10 тысяч респондентов) более полной может оказаться модель с большим количеством кластеров. Однако и в этом случае подавляющее большинство кластеров, которые анализируются в нашей модели, сохранится. Это связано с тем, что доля в их составе выделенных «ядер» для большинства из них достаточно велика и находится в диапазоне 28–35% от всех членов кластера. И лишь для двух кластеров эта доля составила 12 и 17% соответственно, что означает для них заметно более низкую степень устойчивости характеристик кластера в целом.
