12.03.2017
Advertisement
Санкт-Петербург, Егорова ул., 23А, телефон: (812) 600-1697, 937-1694, e-mail: info@gortis.info
 
Структура аудиторий изданий. Кластерный анализ. Версия для печати

МИК ГОРТИС представляет графические и табличные результаты определения степени подобия социально-демографических характеристик читателей различных изданий.

Построение дендрограмм и формирование групп изданий было произведено на основании результатов кластерного анализа (Windows Statistica, Ward's method, Euclidaen distances). Структура аудитории каждой газеты была представлена шестью характеристиками: доля мужчин в аудитории (%%), доля читателей до 35 лет (%%), 35-54 лет (%%), старше 54 лет (%%), доля читателей с высшим образованием (%%) и доля работающих (%%).

Для анализа использована информация о структуре аудиторий газет по результатам исследований Проекта "АУДИТОРИИ СРЕДСТВ РЕКЛАМЫ" (МИК ГОРТИС), проведенных в феврале 2002, 2003 и 2004 годов.

 



№№ ИЗДАНИЕ
  1. 24 часа
  2. АиФ
  3. Асток
  4. Вечерний Пб
  5. Власть
  6. Деловой Петербург
  7. Деньги
  8. Жизнь
  9. Из рук в руки
 
  1. Известия
  2. Итоги
  3. Калейдоскоп
  4. Коммерсантъ
  5. Комс. Правда
  6. КП - Толстушка/пт.
  7. Мегаполис-экспресс
  8. Метро
  9. МК в Питере
  10. На Невском
  11. Невское время
 
  1. Панорама ТВ
  2. Пб Телевик
  3. Пб телезритель
  4. Петербург-экспресс
  5. Петровский курьер
  6. Привет Петербург
  7. Програмка ТВ
  8. Пульс
  9. Реклама шанс
  10. Российская газета
  11. Смена
 
  1. Смена/пт.
  2. СПб Ведомости
  3. СПб Ведомости/суб
  4. Спид-Инфо
  5. Спорт-Экспресс
  6. ТвиР
  7. Центр плюс
  8. Экономика и жизнь
  9. Эксперт
  10. Экстра Балт

 

РЕЗУЛЬТАТЫ ГРУППИРОВКИ ИЗДАНИЙ ПО СТРУКТУРЕ ЧИТАТЕЛЕЙ.
Строкой для каждой группы даны среднегрупповые доли (%%): мужчин, до 35 лет, 35-54 лет, старше 54, с высшим образованием, работающих. Среднегрупповые могут существенно отличаться от параметров аудитории конкретной Газеты.

 

 

КЛАСТЕРНЫЙ АНАЛИЗ

Древняя китайская классификация животных

Животные подразделяются на: а) принадлежащих императору; б) набальзамированных; в) дрессированных; г) молочных поросят; д) сирен; е) сказочных; ж) бродячих собак; з) включенных в данную классификацию; и) дрожащих как сумасшедшие; к) неисчислимых; л) нарисованных самой лучшей верблюжьей кисточкой; м) других; н) тех, которые только что разбили цветочную вазу; о) тех, которые издалека напоминают мух.
Хорхе Луис Борхес, Другие исследования: 1937-1952

Для определения базовых понятий процедуры кластерного анализа воспользуемся работой "Факторный, дискриминантный и кластерный анализ" Пер. с англ./Дж.-О. Ким, Ч.У. Мьюллер, У.Р. Клекка и др.; Под.ред. И.С.Енюкова.-М.:Финансы и статистика, 1989.- 141-191 сс.

Классификация объектов по осмысленным группам - кластеризация - является важной процедурой в области социологических исследований. "Кластерный анализ" - это общее название множества вычислительных процедур, используемых при создании классификации. Методы кластеризации конструируются для создания однородных групп, которые называются кластерами. Основной недостаток - методы кластерного анализа, как правило, не имеют достаточного статистического обоснования, они не более чем правдоподобные алгоритмы, используемые для создания "однородных групп". Главная цель кластерного анализа - нахождение групп схожих объектов в выборке данных. Наиболее известными семействами кластерных методов, используемых в социальных науках, являются:- иерархические агломеративные- иерархические дивизимные. Эти семейства соответствуют различным подходам к созданию групп. Применение различных методов кластерного анализа к одним и тем же данным может привести к сильно различающимся результатам.

Иерархические агломеративные методы
Идеология метода - на начальном этапе все N объектов независимы. На первом шаге в группу объединяются два наиболее схожих объекта. На последнем шаге все объекты объединяются в одну большую группу. Последовательность объединений кластеров можно представить визуально в виде дендрограммы. Иерархические агломеративные методы различаются по правилам построения кластеров, т.е. критериям, которые используются при решении вопроса о "схожести" объектов при их объединении в группу.

Иерархические дивизимные методы
Иерархические дивизимные методы являются логической противоположностью агломеративным методам. В начале процедуры все объекты принадлежат одному кластеру, а затем этот кластер с использованием некоторых процедур разрезается на "ломтики". Реализация иерархических дивизимных методов представлена в широко известном пакете Statgraf.



 

О Компании | Методология | Рынки | Доходы и Расходы | Журнал

 
Top! Top!