Смекни!
smekni.com

Деятельность пресс-служб и применение PR-технологий в муниципальных образованиях (стр. 20 из 27)

4.2 Математическое и статистическое обеспечение выпускной квалификационной работы

Математико-статистическое обеспечение выпускной квалификационной работы опирается на применение различных показателей, таких как средняя арифметическая величина, среднеквадратическое отклонение, коэффициент корреляции и так далее. Рассмотрим более подробно результаты применения этих и других показателей на двух важнейших вопросах, задаваемых респондентам в анкете социологического исследования. Первый вопрос – оценка уровня информированности жителей муниципального образования "Нижнекамский муниципальный район" о деятельности местных органов власти, и второй вопрос, по уровню доверия населения к местным органам власти и управления.

Для подтверждения, или опровержения гипотезы социологического исследования, проведенного автором выпускной квалификационной работы, в расчетах используется метод корреляционного анализа.

Выдвинутая автором гипотеза сформулирована в следующих тезисах:

– участие граждан в деятельности органов местного самоуправления недостаточное (характеризуется равнодушием, безынициативностью населения, боязнью всего нового, в том числе и новых руководителей);

– одной из причин вышеперечисленных явлений, является неумелое, неэффективное использование органами местного самоуправления PR-технологий, отсутствие в пресс-службах специалистов по связям с общественностью;

– недостаточная информированность населения о деятельности местных властей, при наличии потребности населения в данной информации;

– взаимосвязь между уровнем информированности жителей муниципального образования о деятельности местных органов власти и их доверия к ним.

Последнее предположение, о существующей взаимосвязи между уровнем информированности и уровнем доверия к деятельности местных органов власти, проверим с помощью корреляционного анализа.

Данные по уровню информированности граждан о деятельности местных органов власти и доверия к их деятельности, были выявлены с помощью анкетирования населения муниципального образования "Нижнекамский муниципальный район". Расчет выборочной совокупности дан в программе социологического исследования, пункт 4.4 Социологическое обеспечение выпускной квалификационной работы.

Ответы респондентов, проведенного социологического исследования, на вопросы по уровню информированности и доверия к деятельности местных органов власти, отражены в таблице – 2.

Таблица 2 – Распределение ответов на вопросы о информированности и доверии к деятельности местных органов власти

Вопрос

Вариант ответа

Ответы (в процентах)

1 Ваш уровень осведомленности о деятельности органов местного самоуправления

а) совсем не информирован

7,2

б) информирован, но хотел бы знать больше

58,2

в) хорошо освещен о деятельности МСУ

10,5

г) затрудняюсь ответить

11

д) не интересуюсь деятельностью местных органов власти

13,1

2 Доверяете ли Вы органам местной власти

а) совсем не доверяю

8,5

б) доверяю частично

68

в) да, полностью доверяю

4,5

г) затрудняюсь ответить

6

д) мне безразлична их деятельность

13

Корреляционный метод – один из экономико-математических методов исследования, позволяющий определить количественную взаимосвязь между несколькими явлениями исследуемой системы. Корреляционная зависимость в отличие от функциональной может проявляться только в общем, среднем случае, то есть в массе случаев – наблюдений. Поэтому корреляция представляет собой вероятностную зависимость между явлениями, при которой средняя величина параметров одного из них изменяется в зависимости от других [8, с. 232].

Основными задачами при изучении корреляционных зависимостей является: отыскание математической формулы, которая бы выражала эту зависимость X от Y; измерение тесноты такой зависимости.

Прямолинейное уравнение регрессии, выражено в функции (1):

=
+
*
, (1)

где

– параметр уравнения, которые рассчитываются по формуле (2);

– параметр уравнения, который рассчитывается по формуле (3).

Рассмотрим эти формулы и рассчитаем их значения.

= ,
, (2)

где

– среднее значение переменной
;

– среднее значение переменной
;

– среднее значение квадрата переменной
;

– среднее значение
переменной в квадрате.

Рассмотрим формулу (3) расчета переменной

.

=
*
, (3)

где,

– среднее значение переменной
;

– параметр уравнения, который находится по формуле (2);

– среднее значение переменной
.

Расчеты для нахождения значений по формуле (2) и по формуле (3) приведены в таблице 3.

Таблица 3 – Расчеты уравнения регрессии

Рассчитанные значения показателей
Y X XY X2 Y2
68 58,2 3957,6 3387,24 4624
13 13,1 170,3 171,61 169
6 11 66 121 36
4,5 10,5 47,25 110,25 20,25
8,5 7,2 61,2 440,64 72,25
∑ 100 ∑ 100 ∑ 4302,35 ∑ 4230,74 ∑ 4921,5

Таким образом, рассчитав все необходимые расчеты в таблице, рассчитаем неизвестные показатели.

= (860,47 – 20*20)/(846,15 – 20*20) = 460,47/446,15 = 1,03;

= 20 – 1,03*20 = 20-20,6 = – 0,6;

= 4302,35/5 = 860,47;

= 4230,74/5 = 846,15;

= 4921,5/5 = 984,3.

Подставив полученные значения параметров

и
в уравнение регрессии, получим следующее уравнение:
= – 0,6 + 1,03*
.

Для измерения тесноты зависимости между

и
, воспользуемся линейным коэффициентом корреляции, рассчитываемая по формуле (4).