Дипломная работа: Сравнение факторов вовлеченности в рациональную и иррациональную благотворительность среди москвичей

Для начала был осуществлен факторный анализ для поиска личных ценностных установок. В первую очередь, была проверена статистическая гипотеза о том, что латентная структура отсутствует, данные сферичны. Проверка гипотезы осуществлялась с помощью теста Бартлетта и критерия Кайзера-Мейера-Олкина. Было получено значение КМО = 0,8, что является удовлетворительным значением, свидетельствующим о корреляции компонент, а также текст Бартлетта имеет sig = 0, что позволяет отвергнуть статистическую гипотезу.

Таблица 34

КМО и тест Бартлетта

Изначально была построена двухфакторная модель без вращений. Выбор факторов был осуществлен по критерию Кайзера. Процент дисперсии, объясненной дисперсией, составил 54%. В такой модели ряд переменных имел факторные нагрузки меньше 0,6, а сами факторы плохо интерпретировались (см. Приложение 6 таблицы 83 - 85). Чтобы улучшить контрастность матрицы факторных нагрузок, значение общностей и качество всей модели, данная модель была опровергнута, и было решено добавить 3-ий фактор, имеющий собственное значение, приближенное к единице, а именно 0,953. После добавления третьего фактора процент объясненной общей дисперсии увеличился до 65,9%, то есть вырос более чем на 10%.

Таблица 35

Объясненная совокупная дисперсия

Также можно было отметить еще одно улучшение: все общности, за исключением переменной «самоуважение» стали иметь значение более 0,6.

Таблица 36

Общности

Однако распределение по факторам все еще требует улучшений. Контрастность слабая, факторы плохо интерпретируются (см. Приложение 6 таблицу 86). Чтобы решить данную проблему, было принято решение воспользоваться вращением. Так как предполагается, что ценностные установки коррелируют между собой, так как затрагивают общие потребности человека, то было выбрано косоугольное вращение direct oblimin. Полученная матрица стала значительно лучше для интерпретации, так как контрастность стала сильнее и, соответственно, факторы стали более выражены.

Таблица 37

Повернутая матрица

Было получено, что первый фактор имеет большие факторные нагрузки с «чувство достигнутого», «чувство удовлетворения» и «самоуважение», исходя из этого, фактор будет проинтерпретирован как ценность достижений. Второй фактор будет обозначен как ценность межличностных отношений, так как имеет сильную корреляцию с «чувство принадлежности», «теплые взаимоотношения с окружающими» и «уважение со стороны других». Третий фактор сильно коррелирует с «безопасность» и «радость, наслаждение в жизни» и будет назван как гедонистическая ценность. Данная модель хорошо работает для всех трех факторов.

Так как итоговая модель была сделана с косоугольным вращением, то можно было посмотреть на тесноту связи между факторами. Так, все факторы слабо коррелируют друг с другом.

Таблица 38

Корреляционная матрица

Итоговая трехфакторная модель объясняет 65,9% распределение ответов, полученных при оценке респондентами ценностей.

Далее факторный анализ был использован для того, чтобы определить, какие установки касательно благотворительности существуют у респондентов. Также была проверена статистическая гипотеза о том, что латентная структура отсутствует, данные сферичны. Критерий КМО был получен выше 0,7, а тест Бартлетта имел sig=0, в связи, с чем статистическая гипотеза была опровергнута.

Таблица 39

КМО и тест Бартлетта

Сначала была простроена четырехфакторная модель. Выбор количества факторов был осуществлен по критерию Кайзера. Процент объясненной дисперсии составил 57,5%. Факторные нагрузки в данной модели были небольшие и плохо группировались по факторам (см. Приложение 6 таблицы 87 - 88). Данная модель требовала улучшений.

Таблица 40

Объясненная совокупная дисперсия

Были рассмотрены трехфакторная и пятифакторная модель, было осуществлено также вращение моделей, но интерпретируемость факторов была все же лучше у четырехфакторной модели (см. Приложение 6 таблицы 89 - 93).

Чтобы усилить контрастность матрицы факторных нагрузок, и тем самым улучшить интерпретируемость факторов, было использовано вращение. Было выбрано косоугольное вращение direct oblimin, так как предполагается, что представления о благотворительности коррелируют между собой. Полученная матрица стала удобнее для интерпретации, так как контрастность в факторных нагрузках стала сильнее.

Таблица 41

Повернутая матрица

Первый фактор имел наиболее сильную корреляцию с суждениями «только государство должно заниматься благотворительностью и помогать нуждающимся», «благотворительностью должны заниматься только люди, которые имеют много денег», «благотворительность это всего лишь инструмент в руках представителей власти» и более слабую корреляцию с «благотворительная деятельность только укрепляет иждивенчество (жизнь за чужой счет)» и «жертвовать в благотворительные организации меньше 100 рублей бессмысленно», то есть отвечает за мнение человека о субъекте благотворительности. Первый фактор будет обозначен как «благотворительность дело не рядовых, а богатых и властных»

Второй фактор имеет сильную отрицательную корреляцию с суждениями «собственную благотворительную деятельность не следует обсуждать публично» и «люди, которые публично рассказывают о своей благотворительной деятельности, просто хотят лучше выглядеть в глазах других». То есть эта установка, наоборот, отрицает существующее мнение, что благотворительность не должна быть темой «сарафанного радио». Второй фактор будет назван как «благотворительность любит не тишину, а публичность».

Третий фактор имеет сильную корреляцию с «не имеет значения, откуда были взяты деньги, которые пошли на благотворительность» и более слабую отрицательную корреляцию с «жертвовать в благотворительные организации меньше 100 рублей бессмысленно», этот фактор будет обозначен как «благотворительность не интересует происхождение денег и их количество».

Четвертый фактор имеет сильную отрицательную корреляцию с «благотворительность это один из способов пиара для известных людей» и более слабую отрицательную корреляцию с «представители власти заинтересованы в сохранении нуждающихся слоев населения», «организации занимаются благотворительностью, чтобы уклониться от уплаты налогов». Соответственно, фактор был обозначен как «благотворительность не инструмент, а помощь».

После того, как был сделан факторный анализ и определены ценностные установки и установки касательно благотворительности, были построены регрессионные модели. Для обеих моделей была осуществлена проверка на ограничения. В первую очередь, была проверена гипотеза о нормальном распределении остатков. По результатам проверки гипотезы можно было сказать, что остатки имеют распределение, приближенное к нормальному (см. Приложение 6 графики 1-2). Далее модели были проверены на гомоскедастичность, что было сделано через построение регрессий, где в качестве зависимых переменных выступали регрессионные остатки. Была проверена гипотеза о том, что при всех значениях всех независимых переменных дисперсия значений остатков одинаковая. По результатам проверки гипотезы можно было сказать, что все модели гомоскедастичны (см. Приложение 6 таблицы 94-95). Третий шаг заключался в проверки моделей на выбросы по критерию ± 3 стандартных отклонения. Был обнаружен один выброс в модели для вовлеченности в рациональную благотворительность, который далее был удален из анализа (см. Приложение 6 таблицу 96). И четвертое заключалось в проверке моделей на мультиколлинеарность: обе модели прошли проверку (см. Приложение 6 таблицы 99 и 102).