Возможности метода деревьев классификации при обработке социологической информации

Для решения задач анализа структуры данных и получения информации о взаимосвязи переменных, описывающих объект или явление, на практике применяют методы многомерного разведывательного анализа данных. К таким методам относятся кластерный, дискриминантный, факторный, логлинейный анализ и ряд других. Одним из наиболее гибких является метод деревьев классификаций, позволяющий решать задачи классификации и прогнозирования. Он может быть использован на практике в различных областях, в том числе в социологии. Рассмотрен алгоритм метода деревьев классификации и его возможности для анализа социологической информации, в частности, результатов анкетирования на тему политической активности молодежи

Литература
[1] Буреева Н.Н. Многомерный статистический анализ с использованием ППП «STATISTICA»: учебно-методический материал по программе повышения квалификации «Применение программных средств в научных исследованиях и преподавании математики и механики». Нижний Новгород, Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского, 2007, 112 с.
[2] Дубров А.М. Многомерные статистические методы. Москва, Финансы и статистика, 2003, 352 с.
[3] Дюран Б. Кластерный анализ. Москва, Статистика, 1977, 128 с.
[4] Ким Дж.-О., Мьюллер Ч.У., Клекка У.Р. Факторный, дискриминантный и кластерный анализ. Москва, Финансы и статистика, 1989, 215 с.
[5] Тюрин В.В., Щеглов С.Н. Дискриминантный анализ в биологии. Краснодар, Кубанский государственный университет, 2015, 126 с.
[6] Бессокирная Г.П. Факторный анализ: традиции использования и новые возможности. Социология: методология, методы, математическое моделирование, 2000, № 12, с. 142–153.
[7] Губанова Н.Ю. Факторный анализ данных и возможности его использования при обработке данных психологического эксперимента. Sochi Journal of Economy, 2008, № 3–4, с. 178–187.
[8] Жуковская В.М., Мучник И.Б. Факторный анализ в социально-экономических исследованиях. Москва, Статистика, 1976, 152 с.
[9] Иберла К. Факторный анализ. Москва, Статистика, 1980, 389 с.
[10] Фомина Е.Е., Жиганов Н.К. Методика обработки результатов анкетирования с использованием методов многомерной и параметрической статистики. Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Социально-экономические науки, 2017, № 1, с. 106–115.
[11] Фомина Е.Е. Факторный анализ и категориальный метод главных компонент: сравнительный анализ и практическое применение для обработки результатов анкетирования. Гуманитарный вестник, 2017, вып. 10 DOI: 10.18698/2306-8477-2017-10-473
[12] Фомина Е.Е. Применение факторного анализа для обработки результатов анкетирования. Социосфера, 2016, № 3, с. 122–127.
[13] Анализ качественных признаков на основе логлинейной модели. URL: https://studopedia.ru/6_28922_analiz-kachestvennih-priznakov-na-osnove-loglineynoy-modeli.html (дата обращения 26.01.2018).
[14] Аптон Г. Анализ таблиц сопряженности. Москва, Финансы и статистика, 1982, 143 с.
[15] Буре В.М., Гливинская О.А., Сотников А.В. Логлинейный анализ базы данных по инфаркту миокарда у больных молодого и среднего возраста. Вестник Санкт-Петербургского университета. Сер. 10, 2010, вып. 1, с. 35–41.
[16] Крымзин Д.Н. Применение логлинейного анализа для исследования зависимости оценки кадрового потенциала вуза от характеристик преподавателей. Вестник НГУЭУ, 2014, № 2, с. 134–141.
[17] Логлинейный анализ. URL: http://www.statmethods.ru/konsalting/statistics-metody/114-loglinejnyj-analiz.html (дата обращения 21.01.2018).
[18] Толстова Ю.Н., Рыжова А.В. Анализ таблиц сопряженности: использование отношения преобладаний и логлинейных моделей. Социология 4М, 2003, № 16, с. 150–164.
[19] Трофимов Д.А. Логлинейный анализ таблиц мобильности: обзор основных моделей. Социология 4М, 2008, № 26, с. 119–138.
[20] Фомина Е.Е. Подготовка и анализ результатов анкетирования с применением математических методов. Социосфера, 2018, № 2, с. 194–198.
[21] Фомина Е.Е. Использование методов многомерной статистики для анализа социальной и экономической информации. Экономика. Социология. Право, 2018, № 2, с. 61–67.
[22] Бова А. Деревья решений как техника добычи данных. Социология: теория, методы, маркетинг, 2002, № 1, с. 128–136.
[23] Деревья классификации. URL: http://www.statlab.kubsu.ru/sites/project_bank/trees.pdf (дата обращения 17.09.2018).
[24] Деревья классификации. Основные идеи. URL: http://statsoft.ru/home/textbook/modules/stclatre.html (дата обращения 17.09.2018).
[25] Толстова Ю.Н. Анализ социологических данных. Методология, дескриптивная статистика, изучение связей между номинальными признаками. Москва, Научный мир, 2000, 352 с.