Таблица 3.2.1. Распределение по продолжительности учебы (равные интервалы)

На рис. 3.2.4 изображены гистограмма и кумулята по продолжительности затрат времени на учебу (интервалы равные, их девять). Кумулята ¾ это всегда возрастающая кривая. Пока на пунктирные линии не обращайте внимания.

Графическое изображение распределений в виде эмпирических кривых распределения (полигоны и кумуляты) нужны социологу в зависимости от типа шкал для разных целей. Для номинальной шкалы мы можем упорядочить (провести ранжирование) различные профессиональные группы по их представительности (объему) в наших данных и соответственно выделить модальные (самые большие по объему) группы. Для порядковой шкалы, кроме этого, определяется и степень единодушия студентов в оценке своей удовлетворенности учебой. Вспоминаем шкалу Терстоуна, для Построения которой посредством медианы и квартального размаха оценивалась степень единодушия экспертов. Самую важную роль играют эмпирические кривые распределения для метрических признаков. Но эта роль связана не с первичным анализом и не с изучением поведения эмпирических индикаторов, а с анализом поведения показателей/коэффициентов/ индексов.

При статистическом подходе к анализу распределений каждый такой показатель теоретически может иметь закон распределения с определенными параметрами и по эмпирической кривой распределения можно судить о том, каков этот закон. Знание законов дает возможность применения к анализу эмпирии всего богатства средств, накопленных в математической статистике. Законов очень много, и отсюда названия: нормальный закон распределения (рис. 3.2.5), логарифмический закон распределения (рис. 3.2.6), линейный закон распределения (рис. 3.2.7) и т.д. Законы вы проходили и в школе. Уравнение прямой, параболы, гиперболы интерпретируются как математические законы, связывающие две величины Х и Y. Некоторые законы нельзя записать в явном виде, т. е. в виде математической формулы.