Для начала посмотрим на диаграмму рассеяния по двум композитным индексам.
Таблица 18. Этапы агломерации
|
Этап |
Агрегированные кластеры |
Коэф-ты |
Первое проявление кластера |
След. этап |
Разница |
|||
|
Кластер 1 |
Кластер 2 |
Кластер 1 |
Кластер 2 |
|||||
|
72 |
27 |
38 |
24,889 |
64 |
66 |
74 |
нет |
|
|
73 |
3 |
55 |
31,479 |
70 |
68 |
77 |
6,59 |
|
|
74 |
10 |
27 |
42,36 |
63 |
72 |
78 |
10,881 |
|
|
75 |
1 |
9 |
53,399 |
71 |
62 |
76 |
11,039 |
|
|
76 |
1 |
46 |
66,444 |
75 |
67 |
77 |
13,045 |
|
|
77 |
1 |
3 |
95,995 |
76 |
73 |
78 |
29,551 |
|
|
78 |
1 |
10 |
138,958 |
77 |
74 |
0 |
42,963 |
Рисунок 1. Дендрограмма иерархического кластерного анализа
Легко заметить, что наиболее оптимальное решение - трехкластерное. Во-первых, наибольший скачок в коэффициентах наблюдается при переходе с 76 на 77 этап (и составляет 29,551). Во-вторых, дендрограмма показывает абсолютно четкое и очевидное существование трех кластеров. В случае с четырехкластерным решением два кластера «сливаются» в один. Теперь посмотрим на линейное распределение респондентов внутри выделенных кластеров.
Таблица 19. Линейное распределение респондентов по кластерам в трехкластерной модели
|
Кластеры |
Количество |
Процент |
|
|
1 |
30 |
38,0% |
|
|
2 |
24 |
30,4% |
|
|
3 |
25 |
31,6% |
|
|
Всего |
79 |
100,0% |
Очевидно, в каждом кластере примерно равное количество респондентов (от числа работающих представителей выборки), поэтому свой выбор остановим именно на трехкластерном решении. Перейдем к описанию получившихся кластеров.
Для описания кластеров был использован анализ путем создания большого числа таблиц сопряженности со следующими переменными: пол, ступень образования, вуз, направление обучения, причина зачисления на текущую ступень образования, причина работать на текущей должности, сфера деятельности, оценка того, насколько профессия совпадает с работой, связь работы с кем-то или чем-то (триада), оценка важности профессии как социального явления в наше время и значимость определенного типа работника для работодателя (наличие конкретного диплома и опыта работы).
Перед конкретизацией и смысловым наполнением каждого кластера, приведем таблицы сопряженности по ранее неописанным переменным.
Таблица 20. Таблица сопряженности с причинами работать на текущей должности
|
Кластеры |
Почему Вы выбрали именно это место работы? |
||||||||||
|
Другое (укажите) |
Здесь я работаю по профессии, для меня это принципиально |
Тут быстрый карьерный рост, продвижение по службе |
Интересная работа, новые и увлекательные задачи |
Здесь большая заработная плата, финансовые преимущества |
Мне посоветовали данное место работы, и я пошел(-а) |
Меня устроили сюда родители, это было их решение |
Случайное стечение обстоятельств, как-то само сложилось |
Не помню, это было давно |
|||
|
1 |
Кол-во |
3 |
4 |
1 |
8 |
1 |
2 |
2 |
8 |
1 |
|
|
% внутри кластера |
10,0% |
13,3% |
3,3% |
26,7% |
3,3% |
6,7% |
6,7% |
26,7% |
3,3% |
||
|
2 |
Кол-во |
0 |
3 |
1 |
10 |
1 |
3 |
0 |
6 |
0 |
|
|
% внутри кластера |
0,0% |
12,5% |
4,2% |
41,7% |
4,2% |
12,5% |
0,0% |
25,0% |
0,0% |
||
|
3 |
Кол-во |
4 |
7 |
3 |
2 |
3 |
3 |
0 |
3 |
0 |
|
|
% внутри кластера |
16,0% |
28,0% |
12,0% |
8,0% |
12,0% |
12,0% |
0,0% |
12,0% |
0,0% |
Таблица 21. Таблица сопряженности со связью работы с кем-то или чем-то
|
Кластеры |
С чем связана Ваша работа (триада)? |
||||
|
С людьми и общением с ними |
С данными и документами |
С объектами |
|||
|
1 |
Кол-во |
13 |
10 |
7 |
|
|
% внутри кластера |
43,3% |
33,3% |
23,3% |
||
|
2 |
Кол-во |
9 |
11 |
4 |
|
|
% внутри кластера |
37,5% |
45,8% |
16,7% |
||
|
3 |
Кол-во |
5 |
14 |
6 |
|
|
% внутри кластера |
20,0% |
56,0% |
24,0% |
Таблица 22. Таблица сопряженности с оценкой того, насколько профессия совпадает с работой
|
Кластеры |
Насколько Ваша профессия совпадает с профессиональной направленностью работы? |
|||||||
|
Абсолютно не совпадает |
Не совпадает |
Скорее не совпадает |
Скорее совпадает |
Совпадает |
Абсолютно совпадает |
|||
|
1 |
Кол-во |
7 |
3 |
4 |
4 |
8 |
4 |
|
|
% внутри кластера |
23,3% |
10,0% |
13,3% |
13,3% |
26,7% |
13,3% |
||
|
2 |
Кол-во |
2 |
4 |
0 |
6 |
6 |
6 |
|
|
% внутри кластера |
8,3% |
16,7% |
0,0% |
25,0% |
25,0% |
25,0% |
||
|
3 |
Кол-во |
7 |
1 |
1 |
4 |
6 |
6 |
|
|
% внутри кластера |
28,0% |
4,0% |
4,0% |
16,0% |
24,0% |
24,0% |
Таблица 23. Таблица сопряженности с оценкой важности профессии как социального явления в наше время
|
Кластеры |
Оцените, пожалуйста, насколько, по Вашему мнению, профессия как социальное явление важна или не важна в наше время |
|||||||
|
Абсолютно не важна |
Не важна |
Скорее не важна |
Скорее важна |
Важна |
Абсолютно важна |
|||
|
1 |
Кол-во |
0 |
1 |
0 |
12 |
9 |
8 |
|
|
% внутри кластера |
0,0% |
3,3% |
0,0% |
40,0% |
30,0% |
26,7% |
||
|
2 |
Кол-во |
0 |
1 |
0 |
2 |
13 |
8 |
|
|
% внутри кластера |
0,0% |
4,2% |
0,0% |
8,3% |
54,2% |
33,3% |
||
|
3 |
Кол-во |
0 |
1 |
2 |
6 |
6 |
10 |
|
|
% внутри кластера |
0,0% |
4,0% |
8,0% |
24,0% |
24,0% |
40,0% |
Таблица 24. Таблица сопряженности со значимостью определенного типа работника для работодателя (наличие конкретного диплома и опыта работы)
|
Кластеры |
Как Вы думаете, какой человек более ценен для работодателя? |
||||
|
С красным дипломом, но без опыта работы |
С большим опытом работы, но без диплома (или с дипломом с очень низкими оценками) |
Со «средним» дип. и «средним» опытом работы |
|||
|
1 |
Кол-во |
1 |
12 |
17 |
|
|
% внутри кластера |
3,3% |
40,0% |
56,7% |
||
|
2 |
Кол-во |
1 |
13 |
10 |
|
|
% внутри кластера |
4,2% |
54,2% |
41,7% |
||
|
3 |
Кол-во |
2 |
8 |
15 |
|
|
% внутри кластера |
8,0% |
32,0% |
60,0% |
Посмотрим на Диаграмму 10 с графиком рассеяния, построенным на основе двух композитных индексов с учетом разделения на кластеры. Как мы видим, некоторые точки из разных кластеров лежат достаточно близко друг к другу, именно поэтому метод Варда здесь был необходим для того, чтобы максимизировать даже самые минимальные расстояния между точками при разделении на кластеры.
Диаграмма 10. График рассеяния
По итогу анализа множества таблицы сопряженности (не только тех, что представлены выше) получаем следующее описание кластеров.
Первый кластер - это выпускники бакалавриата и специалитета, как молодые люди, так и девушки (в равной степени), не из НИУ ВШЭ (большая часть из НИУ МЭИ и НИУ МАИ), изучающие технические науки и наименее удовлетворенные своим обучением в вузе. Представители данного кластера в основном поступали на свои образовательные программы, чтобы учиться и получить профессию, однако их профессия либо в принципе совпадает с текущим местом работы, либо категорически не совпадает. Говоря о работе, они выбрали свое текущее место трудовой деятельности по трем причинам: части опрошенных предложили интересную работу, новые и увлекательные задачи; у других это - случайное стечение обстоятельств. Часть занимают текущую должность, поскольку для нее принципиально работать по профессии. Основные сферы деятельности: образование и научные учреждения, программное обеспечение и компьютерные услуги, маркетинг, PR и реклама. Работа представителей данного кластера связана в первую очередь с людьми и общением с ними и во вторую - с данными и документами. Интересно, что они хуже остальных оценивают важность профессии как социального явления в наше время, соответственно, они же отрицают, что для работодателя куда приоритетнее человек с красным дипломом. Итак, первый кластер можно назвать следующим образом: «технические скептики-авантюристы».
Второй кластер - это выпускники бакалавриата, преимущественно девушки из НИУ ВШЭ, изучающие социальные и гуманитарные науки и наиболее удовлетворенные своим обучением в вузе. Представители данного кластера в основном поступали на свои образовательные программы, чтобы в равной степени учиться и получить профессию и получить престижную работу в ближайшем будущем. Их профессия совпадает с текущим местом работы, которое они выбрали по двум причинам: части опрошенных предложили интересную работу, новые и увлекательные задачи; у других это - случайное стечение обстоятельств. Основные сферы деятельности: образование и научные учреждения, маркетинг, PR и реклама. Работа представителей данного кластера связана с данными и документами. Интересно, что они в принципе оценивают профессию в качестве важного социального явления в наше время, однако не отрицают то, что для работодателя куда приоритетнее человек с большим опытом работы, но без диплома (или с дипломом с очень низкими оценками). Итак, второй кластер можно назвать следующим образом: «офисные выпускницы».
Третий кластер - это выпускники бакалавриата и магистратуры, преимущественно девушки из НИУ ВШЭ, изучающие социальные и технические науки и средне удовлетворенные своим обучением в вузе. Представители данного кластера в основном поступали на свои образовательные программы, чтобы получить престижную работу в ближайшем будущем. Их профессия либо абсолютно совпадает с текущим местом работы, либо категорически не совпадает. Говоря о работе, они выбрали свое текущее место трудовой деятельности по одной причине: для них принципиально работать по профессии. Основные сферы деятельности: образование и научные учреждения, маркетинг, PR и реклама, юридические услуги. Работа представителей данного кластера связана как с данными и документами, так и с объектами (предметы техники, машины и инструменты творчества). Интересно, что они оценивают профессию в качестве исключительно важного социального явления в наше время, однако не отрицают то, что для работодателя куда приоритетнее человек со «средним» дипломом и «средним» опытом работы - везде нужен баланс. Итак, третий кластер можно назвать следующим образом: «уверенные карьеристки».
Иерархический кластерный анализ является достаточно устойчивым методом кластеризации, поэтому дополнительной проверки на стабильность кластеров не требует. Таким образом, мы получили три насыщенных кластера, описывающих имеющуюся выборку из числа выпускников бакалавриата, специалитета и магистратуры нынешнего года, тем самым создав классификацию студентов по уровню вовлеченности в учебную и профессиональную деятельность. Данная классификация описывает основные сценарии профессиональной социализации респондентов.