В соответствии с данными из таблицы 11, почти все переменные имеют достаточные значения общностей (минимальные значения приходятся на переменные последовательный (0,299) и представительный (0,373): они гораздо ниже порогового значения 0,5, в связи с чем принято решение об исключении этих переменных из анализа). Это отразилось на качестве модели, которое возросло до 72% объясненной дисперсии с сохранением исходного соотношения объяснительной силы между факторами.
Таблица 12 Корреляции факторов категориального МГК
|
Значения фактора 1 |
Значения фактора 2 |
Значения фактора 3 |
Значения фактора 4 |
|||
|
Значения фактора 1 |
Корреляция Пирсона |
1 |
,000 |
,000 |
,000 |
|
|
Значимость (2-сторонняя) |
1,000 |
1,000 |
1,000 |
|||
|
Значения фактора 2 |
Корреляция Пирсона |
,000 |
1 |
,000 |
,000 |
|
|
Значимость (2-сторонняя) |
1,000 |
1,000 |
1,000 |
|||
|
Значения фактора 3 |
Корреляция Пирсона |
,000 |
,000 |
1 |
,000 |
|
|
Значимость (2-сторонняя) |
1,000 |
1,000 |
1,000 |
|||
|
Значения фактора 4 |
Корреляция Пирсона |
,000 |
,000 |
,000 |
1 |
|
|
Значимость (2-сторонняя) |
1,000 |
1,000 |
1,000 |
Категориальный МГК, в отличие от классического МГК, не накладывает ограничений на ортогональность факторов (вследствие чего и общий процент объясненной моделью дисперсии не всегда может быть равен 100% при n-факторном решении, где n - число переменных в модели, так как часть её может приходиться одновременно на несколько скоррелированных факторов). Однако, таблица скоррелированности факторов (см. таблицу 12) говорит о том, что факторы все же нескоррелированы, что свидетельствует о том, что итоговая четырехфакторная модель объясняет чистые 68,9% дисперсии). Также это является мотивацией для использования ортогонального вращения для решения проблемы несбалансированности факторов (итоговая модель также имеет проблемы с интерпретацией последнего фактора, который объясняется только одной переменной). Так как исходные категориальные переменные оцифрованы, то применение обычного МГК на трансформированных переменных для вращения допустимо. Так как стоит цель сбалансировать данные и увеличить контрастность не только по факторам, но и по переменным, то выбран метод вращения Equamax.
Таблица 13 КМО и тест Бартлетта
|
КМО |
,940 |
||
|
Тест Бартлетта на сферичность |
Хи-квадрат |
8822,155 |
|
|
Степени свободы |
378 |
||
|
Значимость |
0,000 |
Таблица 14 Распределение дисперсии между факторами после вращения Equamax
|
Факторы |
% объясненной |
Кумулятивный % |
|
|
1 |
22,071 |
22,071 |
|
|
2 |
18,416 |
40,488 |
|
|
3 |
17,781 |
58,269 |
|
|
4 |
13,778 |
72,047 |
КМО и тест Бартлетта на сферичность данных подтвердили возможность использования МГК на этих данных (нулевая гипотеза о сферичности данных не принята). Ожидаемо, 72% объясняемой моделью информации перераспределились в равной степени между факторами: в среднем по 18% на фактор.
Таблица 15mФакторные нагрузки после вращения Equamax
|
Качества |
Факторы |
||||
|
1 |
2 |
3 |
4 |
||
|
Заслуживает доверия |
0,648 |
0,463 |
|||
|
Ведомый, зависимый |
0,598 |
0,471 |
|||
|
Нерешительный |
0,682 |
0,594 |
|||
|
Инициативный |
0,698 |
||||
|
Толерантный |
0,635 |
||||
|
Справедливый |
0,598 |
-0,485 |
|||
|
Лицемерный |
0,841 |
||||
|
Безразличный к народу |
0,795 |
||||
|
Жадный |
0,907 |
||||
|
Надежный |
0,487 |
||||
|
Рассудительный |
0,631 |
||||
|
Идет в ногу со временем |
0,625 |
0,509 |
|||
|
Уверенный в себе |
0,752 |
||||
|
Близкий к народу |
0,604 |
0,483 |
|||
|
Популист |
0,568 |
||||
|
Коррупционер |
0,700 |
0,585 |
|||
|
Диктатор |
-0,668 |
||||
|
Опытный |
0,644 |
||||
|
Заинтересован в росте благополучия населения |
0,638 |
-0,505 |
|||
|
Целеустремленный |
0,660 |
-0,494 |
|||
|
Компетентный |
0,614 |
-0,514 |
|||
|
Противник коррупции |
0,526 |
||||
|
Ставит личные интересы выше государственных |
0,645 |
||||
|
Изживший себя |
0,702 |
0,584 |
|||
|
Дипломатичный |
0,729 |
||||
|
Преобразователь |
0,605 |
Качества заслуживает доверия (0,648), справедливый (0,598), рассудительный (0,631), идет в ногу со временем (0,625), уверенный в себе (0,752), близкий к народу (0,604), опытный (0,644), заинтересован в росте благополучия населения (0,638), целеустремленный (0,660), компетентный (0,614), дипломатичный (0,729), преобразователь (0,605) и надежный (0,487) определяют первый фактор, который можно назвать «Презентабельный народный реформатор с опытом». Сразу можно отметить, что этот фактор является синтезом трех блоков, полученных во второй задаче: лучшие и наиболее привлекательные для респондентов характеристики собирают этот фактор. Большинство качеств принадлежат блоку «Народный реформатор», также по одному от блоков «Засидевшийся враг народа» и «Презентабельный», кроме того вошли качества, которые во второй задаче были наиболее сопряжены с ответом «Затрудняюсь ответить», что говорит о том, что запрос на эти качества есть и он высок, но пока они не находят выражения у популярных политических деятелей. Также важно то, что качество опытный, оказывается, также предпочтительно наряду с остальными, несмотря на то, что во второй задаче оно тесно соотносилось с блоком негативных характеристик: это позволяет говорить о многомерности представлений молодежи как о нынешних политиках, так и об их ориентациях на идеальный тип политика. Полученный фактор свидетельствует о том, что молодежь не видит спектр политиков в черном и белом цветах: среди преимущественно негативных качеств, формирующих во второй задаче блок «Засидевшийся враг народа», оказывается, не все характеристики воспринимаются молодежью негативно.
В то время как в первом факторе есть возможность интерпретации только положительного полюса, во втором ярко и сильно выражены оба: и положительный, и отрицательный. Положительную полярность формируют качества ведомый/зависимый (0,598), нерешительный (0,682), популист (0,568), коррупционер (0,700), ставит личные интересы выше государственных (0,645), изживший себя (0,702). Полюс образован качествами, очень разносторонне характеризующими личность; его можно назвать «Анахроничный коррупционер-марионетка». В это же время отрицательный полюс второго фактора объясняется качествами заинтересован в росте благополучия населения (-0,505), компетентный (-0,514), справедливый (-0,485) и целеустремленный (-0,494). Это те же качества, что частично формируют положительный полюс первого фактора. Отрицательная полярность названа «Грамотный беспристрастный руководитель».
Третий фактор немного похож на второй, собирает в себе также негативные качества (есть спорные характеристики, которые нельзя однозначно отнести к положительным или отрицательным, но такие как коррупционер и лицемерный к таковым явно не относятся в контексте выбора идеального политика). Его образуют: нерешительный (0,594), лицемерный (0,841), безразличный к народу (0,795), жадный (0,907), коррупционер (0,585), изживший себя (0,584), ведомый/зависимый (0,471). Помимо качеств, общих для второго и третьего факторов, последний в большей мере формируют качества жадный, лицемерный и безразличный к народу, поэтому фактор назван «Алчный, далекий от граждан».
Последний фактор, как и второй, объясняется с как качествами с положительными нагрузками, так и с отрицательными. Положительный полюс сформирован характеристиками инициативный (0,698), толерантный (0,635), идет в ногу со временем (0,509), противник коррупции (0,526), заслуживает доверия (0,463), и назван «Либеральный политик». Отрицательный полюс объясняется только одним качеством - диктатор (-0,668) - поэтому и назван аналогично.
Рис. 4. Графики пересечения факторов друг на друга.
По графикам факторов, пересеченных друг на друга, становится четко видно, что проводить дальнейшую кластеризацию с целью выявления потребностей молодежи в типе идеального политика не имеет смысла, так как получаемые данные сгруппированы в одну 4-мерную сферу, где наибольшее положительное значение имеет первый фактор, отрицательно выражен второй, сильная положительная выраженность четвертого и почти нулевая у третьего (см. рисунок 4). То есть, первый и четвертый факторы сильно согласованы: на их положительные полюса приходится наибольшее скопление точек, которые показывают положительные качества политика (если быть точнее, то первый скорее про абсолютно положительные качества, а четвертый про либеральные качества, которые не всеми воспринимаются положительно, но распространены с молодежной среде). Наблюдается порядка 4-5 точек, сильно выбивающихся из общего скопления, которые, скорее всего, содержательно соответствуют второму или третьему факторам. Исходя из этого, можно заключить, что абсолютное большинство респондентов разделяют мнение о том, что идеальный политик должен быть таким, каким он описан в факторах «Презентабельный народный реформатор с опытом» и «Либеральный политик», что позволяет принять содержательную гипотезу о том, что наиболее важными имиджевыми характеристиками из предложенных для идеального политика станут: справедливость, близкий к народу, борьба с коррупцией, заинтересованность в росте благополучия страны.
Соотнесение результатов третьей и второй задачи позволяют судить о том, что скорее всего политическая фрустрация молодежи, которой было уделено много внимания в первой главе, объясняется не тем, что ориентации молодых россиян на политиков, описываемых факторами «Презентабельный народный реформатор с опытом» и «Либеральный политик», не соотносятся с нынешним предложением на политическом рынке. Напротив, политики правого сектора (см. рисунок 3) наделены, по мнению респондентов, большинством тех качеств, которые являются доминантными для последних. Этот вывод объясняет желание перемен во власти [10], раскрывает причины непривлекательности действующей власти для молодежи и альтернативы, которые видят молодые россияне в смене власти. Более подробное и полноценное понимание системы взглядов молодежи на российских политиков, мотивировавшее данную научную работу, достигнуто.
Также дополнительно по социально-демографическим характеристикам был проведен анализ сравнения средних для оценки различий в предпочтениях относительно идеального политика среди молодых людей по полу, ФО проживания и материальному положению семьи. Предварительно категории по ФО и материальному положению были укрупнены: Южный ФО и Северо-Кавказский были объединены в один, так как по ним представленность ниже, чем по всем остальным, и логически их допустимо соединить вместе во избежание анализа малонаполненных ячеек. Также объединились две категории материального положения: только 2 респондента указали, что семье не хватает денег даже на еду, поэтому эта группа была объединена со следующей, где денег хватает только на еду, а покупка одежды уже вызывает затруднения.
Таблица 16 Сравнение средних значений факторов по полу
|
Пол |
Показатель |
Факторы |
||||
|
1 |
2 |
3 |
4 |
|||
|
Женский |
Среднее |
-0,186 |
-0,020 |
-0,013 |
0,130 |
|
|
N наблюдений |
94 |
94 |
94 |
94 |
||
|
Стандартное отклонение |
1,384 |
0,890 |
0,976 |
0,864 |
||
|
Мужской |
Среднее |
0,114 |
0,012 |
0,008 |
-0,080 |
|
|
N наблюдений |
153 |
153 |
153 |
153 |
||
|
Стандартное отклонение |
0,642 |
1,065 |
1,018 |
1,070 |
Таблица 17 Однофакторный дисперсионный анализ (1)
|
Сумма квадратов |
Степени свободы |
Среднее значение квадрата |
F-статистика |
Значимость |
|||
|
Фактор 1 * пол |
Между группами |
5,253 |
1 |
5,253 |
5,346 |
,022 |
|
|
Внутри групп |
240,747 |
245 |
,983 |
||||
|
Фактор 2 * пол |
Между группами |
,062 |
1 |
,062 |
,062 |
,804 |
|
|
Внутри групп |
245,938 |
245 |
1,004 |
||||
|
Фактор 3 * пол |
Между группами |
,024 |
1 |
,024 |
,024 |
,877 |
|
|
Внутри групп |
245,976 |
245 |
1,004 |
||||
|
Фактор 4 * пол |
Между группами |
2,568 |
1 |
2,568 |
2,585 |
,109 |
|
|
Внутри групп |
243,432 |
245 |
,994 |