Політичний компас України 2019: оцінювання надійності вимірювань
Андрій Бова
2024-05-19
Методика “Політичний компас”
Методика “Політичний компас” (Political Compass) призначена для
оцінки політичних поглядів. Вона містить 62 твердження, які потрібно
оцінити за шкалою Лікерта з 4-ма градаціями (“повністю не погоджуюся”,
“скоріше погоджуюся”, “скоріше не погоджуюся”, “повіністю погоджуюся”
[1]. Цей тест розробив політичний журналіст Вейн Бріттенден (Wayne
Brittenden) у 2001 році. Методика зазнала інтелектуального впливу
Вільгельма Райха та Теодора Адорно.
Тест вимірює політичні позиції за допомогою двох основних вимірів:
економічного та соціального.
Вісь економічної політики (ліві-праві орієнтації) Економічний вимір вимірює ставлення до економічних питань, таких як ступінь державного втручання в економіку та рівень економічної свободи. Лівий кінець спектра асоціюється з колективістськими, соціалістичними ідеями, що підтримують сильне втручання держави в економіку та перерозподіл багатства. Правий кінець спектра представляє ринково орієнтовані, капіталістичні підходи, що акцентують на мінімальному втручанні держави та приватній власності. Крайня ліва позиція на цій шкалі представляє комунізм або повну державну власність на засоби виробництва, тоді як крайня права позиція відповідає лесе-фер капіталізму або мінімальному державному втручанню в економіку.
Вісь соціальної політики (авторитарні-лібертаріанські
орієнтації)
Соціальний вимір стосується соціальних питань, таких як особисті
свободи, рівність, традиційні цінності та роль держави в регулюванні
соціальної поведінки. Крайня верхня позиція на цій шкалі представляє
авторитарні погляди, які підтримують жорсткий соціальний контроль та
традиційні цінності, консервативні соціальні норми та обмеження
громадянських свобод. тоді як крайня нижня позиція відображає
лібертаріанські переконання, які наголошують на особистих свободах і
мінімальному втручанні держави в соціальну сферу та в особисте життя
громадян.
Переваги методики.
Двовимірний підхід. Відмова від одновимірного спектра (ліве-праве) і
введення соціальної шкали дозволяє точніше відобразити політичні
погляди, показуючи складніші та багатогранні політичні орієнтації.
Широке охоплення тем. Твердження охоплюють широкий спектр економічних і
соціальних питань, що сприяє більш комплексному аналізу.
Доступність та простота використання. Тест легкий для проходження і не
вимагає спеціальних знань, що робить його доступним для широкого кола
користувачів. Вона дозволяє розрізняти різні політичні ідеології, які
можуть бути близькими на одновимірній шкалі, але мають суттєві
відмінності в соціальних або економічних питаннях.
Візуальне представлення результатів полегшує розуміння та інтерпретацію
політичних переконань.
Недоліки методики
Спрощення складних питань. Твердження можуть бути надто узагальненими і
не завжди відображають складність реальних політичних питань та
нюансів.
Суб’єктивність відповідей. Відповіді респондентів можуть бути
суб’єктивними та піддаються впливу поточного емоційного стану або
тимчасових обставин.
Обмежена точність. Деякі критики стверджують, що методика може не точно
відображати політичні орієнтації, оскільки не враховує всі можливі
аспекти політичних поглядів. Не всі політичні ідеології можуть бути
чітко класифіковані на цій двовимірній шкалі.
Культурні та регіональні обмеження. Твердження можуть мати різне
значення в різних культурних та регіональних контекстах, що впливає на
результати. Формулювання запитань і зважені коефіцієнти можуть містити
упередження авторів методики.
Як і будь-який інструмент, вона має свої переваги та обмеження, які слід
враховувати при її використанні та інтерпретації результатів.
Докладніше про особливості методики йдеться у розділі “Поширені запитання” сайту [1]. Як і будь-який інструмент, вона має свої переваги та обмеження, які слід враховувати при її використанні та інтерпретації результатів.
Українські соціологи Тимофій Брік та Олексій Крименюк взяли за основу методику “Політичний компас” та модифікували її. Формулювання деяких запитань було змінено, а їх кількість скорочена до 24. Дещо по іншому були названі виміри: ліва економічна політика - права економічна політика; демократичне невтручання - авторитарний контроль. Респонденти мали обрати одну з 5 градацій відповідей на шкалі від “не погоджуюсь повністю” до “погоджуюсь повністю”. Також була передбачена альтернатива “важко сказати”, а респонденти могли відмовитися відповідати на запитання. Ці дослідники проаналізували дані всеукраїнського репрезентативного соціологічного опитування, проведеного у березні 2019 року громадською організацією VoxUkraine (вибірка опитування: 1200 респондентів) [2].
Апробація та валідизація україномовного інструменту на репрезентативній українській вибірці є важливим етапом перед його подальшим використанням у соціологічних та політологічних дослідженнях політичних орієнтацій населення України. Метою роботи є перевірка конструктної валідності україномовної адаптації методики “Політичний компас”. Для цього планується встановити факторну структуру даних та оцінити узгодженість субшкал, що вимірюють ліву-праву економічну політику та орієнтації на демократичне невтручанння - авторитарний контроль.
Дані та методи
Для повторного аналізу використовувався масив даних всеукраїнського
опитування, проведеного у 2019 році [3]. Оскільки вибір альтернативи
“важко відповісти” або відмова від відповіді не піддаються змістовній
інтерпретації в межах двовимірної теоретичної моделі методики,
відповідні спостереження були виключені з аналізу, що призвело до
зменшення обсягу вибіркової сукупності.
Перевірка надійності вимірювання здійснювалася за допомогою низки
статистичних методів: аналізу описових статистик, кореляційного аналізу,
експлораторного факторного аналізу як різновиду експлораторного
моделювання структурними рівняннями, а також розрахунку коефіцієнта
альфа Кронбаха для субшкал. Велична ефекту для інтерпретації абсолютного
значення коефіцієнту кореляції Пірсона: 0.1 - слабкий ефект, 0.3 -
помірний ефект, 0.5 - великий екфект.
Оцінка якості факторної моделі ґрунтується на низці показників.
Адекватна модель має пояснювати мінімум 60-70% спільної дисперсії
(Common Variance). У соціальних науках прийнятним рівнем є пояснення
принаймні 50% спільної дисперсії.
Факторні навантаження (Factor Loadings) є коефіцієнти регресії між
латентними факторами та стандартизованими спостережуваними змінними.
Факторні навантаження за модулем більше як 0.3 вважаються мінімально
прийнятними. Навантаження від 0.3 до 0.4 є низькими, але допустимими,
від 0.4 до 0.6 - помірними, вище 0.6 - високими.
Також оцінюються референтні значення низки показників:
Середньоквадратична похибка апроксимації (Root Mean Square Error of
Approximation, RMSEA). Для відмінної моделі RMSEA < 0.05, для
прийнятної 0,05 ≤ RMSEA < 0.08, для неприйнятної RMSEA ≥ 0.10.
Індекс Такера-Льюїса (Tucker-Lewis Index, TLI). Для відмінної моделі TLI
> 0.95, для прийнятної TLI > 0.90, для неприйнятної TLI ≤ 0,90.
Порівняльний індекс відповідності (Comparative Fit Index, CFI ). Для
відмінної моделі CFI> 0.95, для прийнятної CFI > 0.90, для
неприйнятної CFI ≤ 0.90.
Середньоквадратичний залишок (Root Mean Square Residual RMSR). Значення
RMSR < 0.08 свідчить про добре відтворення моделлю вихідних
даних.
Запитання
У таблиці наведено формулювання запитань методики та імена відповідних змінних у вибірковому масиві даних. Літерами позначено змінні, що належать до субшкал - складових загальних вимірювальних конструктів. При цьому використано такі позначення для змінних, що відносяться до різних субшкал методики: L (Left) - змінні лівої економічної політики; R (Right) - змінні правої економічної політики; D (Democr) - змінні демократичного невтручанння; A (Authoritar) - змінні авторитарного контролю; AR - змінні, що належать одночасно до авторитарної та правої орієнтацій.
К1. Я буду зачитувати Вам твердження, а Ви маєте сказати наскільки ви з ними погоджуєтесь по шкалі від одного до п’яти, де 1 - “Я повністю НЕ погоджуюсь”, а 5 - “Я повністю погоджуюсь”. КАРТКА К1. ОДНА ВІДПОВІДЬ.
| № | Ім’я змінної | ОДНА ВІДПОВІДЬ У КОЖНОМУ РЯДКУ | НЕ погоджуюсь Повністю | НЕ погоджуюсь Частково | Як погоджуюсь так і не погоджуюсь | Погоджуюсь Частково | Погоджуюсь Повністю | Важко сказати | Відмова |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | L1 | Держава завжди повинна регулювати великий бізнес | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 8 | 9 |
| 2 | D1 | Будь-який авторитет (ВЛАДА, ЦЕРКВА, КЕРІВНИК) можна піддати сумніву | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 8 | 9 |
| 3 | L2 | Держава повинна забезпечити мою старість | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 8 | 9 |
| 4 | D2 | Вживання легких наркотиків, таких як марихуана, не повинно переслідуватись як злочин | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 8 | 9 |
| 5 | R1 | Земля повинна бути товаром, що продається і купується | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 8 | 9 |
| 6 | D3 | Діти мають право на секрети від батьків | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 8 | 9 |
| 7 | L3 | Великий бізнес повинен фінансово підтримувати освітні заклади за місцем свого розташування | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 8 | 9 |
| 8 | D4 | Графіті на стінах – це мистецтво | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 8 | 9 |
| 9 | R2 | Економіка з мінімальним втручанням держави робить людей вільнішими у житті | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 8 | 9 |
| 10 | A1 | Україні потрібен сильний лідер із необмеженими повноваженнями | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 8 | 9 |
| 11 | L4 | Держава повинна фінансово допомагати вимушеним переселенцям | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 8 | 9 |
| 12 | A2 | Смертна кара має бути відновлена | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 8 | 9 |
| 13 | R3 | Збиткові державні підприємства (шахти, заводи, фабрики) треба продати приватним власникам | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 8 | 9 |
| 14 | A3 | Першочергове призначення жінки - бути матір’ю | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 8 | 9 |
| 15 | L5 | Держава має гарантувати безкоштовну вищу освіту | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 8 | 9 |
| 16 | A4 | Тільки віруюча людина може бути моральною | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 8 | 9 |
| 17 | L6 | Всі медичні послуги мають бути безкоштовні для громадян | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 8 | 9 |
| 18 | D5 | Одностатевим парам треба надати право на укладення офіційного шлюбу | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 8 | 9 |
| 19 | L7 | Держава має піклуватися про добробут кожного громадянина | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 8 | 9 |
| 20 | A5 | Цензура засобів масової інформації необхідна для забезпечення моральних норм в суспільстві | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 8 | 9 |
| 21 | L8 | Великі промислові підприємства мають сплачувати додаткові податки за забруднення навколишнього середовища | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 8 | 9 |
| 22 | D6 | Організовані протести та демонстрації завжди мають бути дозволені | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 8 | 9 |
| 23 | R4 | Відсутність державного регулювання цін позитивно впливає на економіку | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 8 | 9 |
| 24 | AR | Коли люди отримують пільги від держави, вони не хочуть працювати | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 8 | 9 |
Підключення пакетів і трансформація даних
setwd("D:/Documents/2024/Compass")
library(haven) # read data
library(dplyr) # recode
library(sjmisc) # descriptive statistics
library(corrplot) # visualization of correlation matrix
library(esem) # exploratory factor analysis
library(datscience) # table format
library(correlation) # correlation
library(psych) # reliability
library(xtable) # correlation table
library(kableExtra) # formatting tablesurvey <-read_spss("Political Compass_2019_final.sav")
# Use dplyr::rename to avoid any potential conflicts
com <- survey %>%
select(24:47) %>%
rename(
L1 = K1.1,
D1 = K1.2,
L2 = K1.3,
D2 = K1.4,
R1 = K1.5,
D3 = K1.6,
L3 = K1.7,
D4 = K1.8,
R2 = K1.9,
A1 = K1.10,
L4 = K1.11,
A2 = K1.12,
R3 = K1.13,
A3 = K1.14,
L5 = K1.15,
A4 = K1.16,
L6 = K1.17,
D5 = K1.18,
L7 = K1.19,
A5 = K1.20,
L8 = K1.21,
D6 = K1.22,
R4 = K1.23,
AR = K1.24
)
# Заміна значень 8 и 9 на NA та видалення відсутніх значень
com <- com %>%
mutate(across(
starts_with("L") |
starts_with("D") | starts_with("R") | starts_with("A"),
~ ifelse(. %in% c(8, 9), NA, .)
)) %>% na.omit()
com <- com %>%
select(
L1, L2, L3, L4, L5, L6, L7, L8,
R1, R2, R3, R4, AR,
D1, D2, D3, D4, D5, D6,
A1, A2, A3, A4, A5
)Описові статистики
Інтерпретація результатів.
Змінні, що відповідали лівій економічній орієнтації (L).
Більшість респондентів схильні підтримувати регулювання великого бізнесу
державою (M(L1)=3.85, SD=1.21).
Дуже висока підтримка державного забезпечення старості (M(L2)=4.50,
SD=0.78).
Висока підтримка фінансової підтримки освіти великим бізнесом
(M(L3)=4.14, SD=0.93).
Висока підтримка державної допомоги вимушеним переселенцям (M(L4)=4.10,
SD=0.95).
Висока підтримка безкоштовної вищої освіти (M(L5)=4.34, SD=0.97).
Висока підтримка безкоштовних медичних послуг (M(L6)=4.39,
SD=0.95).
Дуже висока підтримка державного піклування про добробут громадян
(M(L7)=4.47, SD=0.83).
Висока підтримка додаткових податків для великих промислових підприємств
за забруднення навколишнього середовища (M(L8)=4.40, SD=0.90).
Змінні, що відповідали правій економічній орієнтації (R)
Респонденти більш нейтральні або негативні щодо купівлі-продажу землі як
товару (M(R1)=2.48, SD=1.42).
Середня підтримка ідеї мінімального втручання держави в економіку
(M(R2)=3.33, SD=1.16).
Нейтральне або слабке схвалення приватизації збиткових державних
підприємств (M(R3)=2.84, SD=1.42).
Нейтральне або слабке схвалення відсутності державного регулювання цін
(M(R4)=2.83, SD=1.42).
Змінні, що відповідали демократичній соціальній орієнтації (D)
Висока підтримка права на секрети від батьків (M(D1)=3.90,
SD=1.06).
Слабка підтримка легалізації легких наркотиків (M(D2)=1.91,
SD=1.35).
Середня підтримка ідеї, що графіті є мистецтвом (M(D3)=3.22,
SD=1.29).
Нейтральне ставлення до організованих протестів (M(D4)=2.85,
SD=1.35).
Низька підтримка одностатевих шлюбів (M(D5)=1.70, SD=1.16).
Висока підтримка права на демонстрації та протести (M(D6)=3.76,
SD=1.04).
Змінні, що відповідали авторитарній орієнтації (A)
Підтримка ідеї сильного лідера з необмеженими повноваженнями є помірною
(M(A1)=3.59, SD=1.34).
Нейтральне ставлення до відновлення смертної кари (M(A2)=3.03,
SD=1.48).
Висока підтримка традиційних гендерних ролей (M(A3)=4.11,
SD=1.14).
Нейтральне або слабке схвалення ідеї, що тільки віруюча людина може бути
моральною (M(A4)=2.68, SD=1.38).
Помірна підтримка цензури ЗМІ для забезпечення моральних норм
(M(A5)=3.52, SD=1.22).
Ліва економічна політика (L). Високий середній бал за всіма змінними цієї групи вказує на те, що більшість респондентів підтримують соціальну політику держави, включаючи регулювання великого бізнесу, забезпечення старості, безкоштовну освіту та медичні послуги, а також захист довкілля. Такі результати свідчили на користь підтримання державного патерналізму.
Права економічна політика (R). Середні бали за цими змінні показують, що респонденти здебільшого нейтральні або негативно налаштовані до ідей вільного ринку без державного втручання, приватизації державних підприємств та відсутності регулювання цін. Це свідчило про низьку підтримку ринкових, капіталістичних ідей в українському суспільстві.
Демократичне невтручання (D). Респонденти підтримували свободу особистих прав та протестів, але меншою мірою підтримують легалізацію наркотиків та права ЛГБТ.
Авторитарний контроль (A). Підтримка сильної влади та традиційних цінностей є помірною, тоді як питання смертної кари та моральності віруючих людей отримали змішані реакції.
З огляду на середні значення за змінними, можна зробити висновок, що більшість респондентів підтримують соціальні гарантії та державне втручання в економіку, одночасно цінуючи особисті права та свободи. Слід враховувати контекст України, яка має історію соціалістичних політик і деякі традиційні цінності все ще мають сильний вплив.
##Описові статистики
cat ("Кількість спостережень")## Кількість спостереженьnrow(com)## [1] 654cat("Описові статистики для кожної змінної")## Описові статистики для кожної змінноїdescr_table <- com %>%
descr(show = c("mean", "sd", "range", "skew"))
# Перетворення на data.frame для подальшого використання в kable
descr_df <- as.data.frame(descr_table)
# Відображення таблиці без номерів рядків
descr_df %>%
kable(digits = 2, row.names = FALSE) %>%
kable_classic(full_width = F) %>%
kable_styling(font_size = 15)| var | mean | sd | range | skew |
|---|---|---|---|---|
| L1 | 3.85 | 1.21 | 4 (1-5) | -0.87 |
| L2 | 4.50 | 0.78 | 4 (1-5) | -1.81 |
| L3 | 4.14 | 0.93 | 4 (1-5) | -1.13 |
| L4 | 4.10 | 0.95 | 4 (1-5) | -0.80 |
| L5 | 4.34 | 0.97 | 4 (1-5) | -1.70 |
| L6 | 4.39 | 0.95 | 4 (1-5) | -1.77 |
| L7 | 4.47 | 0.83 | 4 (1-5) | -1.89 |
| L8 | 4.40 | 0.90 | 4 (1-5) | -1.81 |
| R1 | 2.48 | 1.42 | 4 (1-5) | 0.40 |
| R2 | 3.33 | 1.16 | 4 (1-5) | -0.32 |
| R3 | 2.84 | 1.42 | 4 (1-5) | 0.04 |
| R4 | 2.83 | 1.42 | 4 (1-5) | 0.07 |
| AR | 2.71 | 1.33 | 4 (1-5) | 0.25 |
| D1 | 3.90 | 1.06 | 4 (1-5) | -0.80 |
| D2 | 1.91 | 1.35 | 4 (1-5) | 1.26 |
| D3 | 3.22 | 1.29 | 4 (1-5) | -0.27 |
| D4 | 2.85 | 1.35 | 4 (1-5) | 0.04 |
| D5 | 1.70 | 1.16 | 4 (1-5) | 1.54 |
| D6 | 3.76 | 1.04 | 4 (1-5) | -0.53 |
| A1 | 3.59 | 1.34 | 4 (1-5) | -0.63 |
| A2 | 3.03 | 1.48 | 4 (1-5) | -0.07 |
| A3 | 4.11 | 1.14 | 4 (1-5) | -1.25 |
| A4 | 2.68 | 1.38 | 4 (1-5) | 0.21 |
| A5 | 3.52 | 1.22 | 4 (1-5) | -0.61 |
cat ("Примітка. Таблиця включає середнє значення, стандартне відхилення, медіану, діапазон та скошеність для кожної субшкали")## Примітка. Таблиця включає середнє значення, стандартне відхилення, медіану, діапазон та скошеність для кожної субшкалиКореляційний аналіз змінних
Кореляційний аналіз не показує об’єднання змінних чотири групи.
Подекуди ліві орієнтації більшою мірою позитивно корелюють з
авторитарними орієнтаціями, а демократичні орієнтації позитивно
корелюють з окремими правими орієнтаціями. Ліві орієнтації негативно
корелюють з демократичними орієнтаціями.
Максимальні позитивні кореляції Пірсона: L2 та L6 (0.38), L2 та L5
(0.31), L7 та L2 (0.33), L6 та L5 (0.45). Максимальні негативні
кореляції: AR та D6 (-0.19), D2 та L2 (-0.12), R1 та L4 (-0.13), R1 та
D6 (-0.12).
# Обчислення кореляційної матриці та p-значень
cor_matrix <- corr.test(com)
# Екстракція кореляційної матриці та p-значень
cor_values <- cor_matrix$r
p_values <- cor_matrix$p
# Форматування кореляційної матриці
cor_values <- round(cor_values, 2)
# Створення нижньої трикутної матриці для кореляційних значень
lower_tri <- cor_values
lower_tri[upper.tri(cor_values)] <- NA
# Форматування p-значень для таблиці
p_values_formatted <- ifelse(p_values < 0.001, "<0.001", round(p_values, 3))
# Створення матриці з кореляційними значеннями та p-значеннями
cor_table <- matrix(paste(lower_tri, "\n(", p_values_formatted, ")", sep=""), ncol=ncol(lower_tri))
cor_table[upper.tri(cor_table)] <- ""
# Встановлення назв стовпців та рядків
rownames(cor_table) <- colnames(com)
colnames(cor_table) <- colnames(com)
# Перетворення матриці в data frame
cor_table_df <- as.data.frame(cor_table, stringsAsFactors = FALSE)
# Побудова таблиці в R Markdown
cor_table_df %>%
kable("html", escape = FALSE, align = "c") %>%
kable_styling(full_width = F, font_size = 12) %>%
row_spec(0, bold = TRUE) %>%
column_spec(1, bold = TRUE) %>%
collapse_rows(columns = 1, valign = "middle")| L1 | L2 | L3 | L4 | L5 | L6 | L7 | L8 | R1 | R2 | R3 | R4 | AR | D1 | D2 | D3 | D4 | D5 | D6 | A1 | A2 | A3 | A4 | A5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| L1 | 1 (<0.001) | |||||||||||||||||||||||
| L2 | 0.15 (<0.001) | 1 (<0.001) | ||||||||||||||||||||||
| L3 | 0.16 (<0.001) | 0.17 (<0.001) | 1 (<0.001) | |||||||||||||||||||||
| L4 | 0.07 (0.074) | 0.19 (<0.001) | 0.24 (<0.001) | 1 (<0.001) | ||||||||||||||||||||
| L5 | 0.14 (<0.001) | 0.31 (<0.001) | 0.17 (<0.001) | 0.18 (<0.001) | 1 (<0.001) | |||||||||||||||||||
| L6 | 0.19 (<0.001) | 0.38 (<0.001) | 0.16 (<0.001) | 0.14 (<0.001) | 0.45 (<0.001) | 1 (<0.001) | ||||||||||||||||||
| L7 | 0.13 (0.001) | 0.33 (<0.001) | 0.19 (<0.001) | 0.24 (<0.001) | 0.28 (<0.001) | 0.31 (<0.001) | 1 (<0.001) | |||||||||||||||||
| L8 | 0.06 (0.124) | 0.25 (<0.001) | 0.31 (<0.001) | 0.3 (<0.001) | 0.22 (<0.001) | 0.24 (<0.001) | 0.32 (<0.001) | 1 (<0.001) | ||||||||||||||||
| R1 | -0.03 (0.38) | -0.09 (0.023) | -0.06 (0.14) | -0.13 (0.001) | -0.09 (0.025) | -0.09 (0.029) | -0.06 (0.12) | -0.09 (0.018) | 1 (<0.001) | |||||||||||||||
| R2 | 0.02 (0.6) | 0 (0.949) | 0.15 (<0.001) | 0.1 (0.011) | 0.01 (0.834) | -0.01 (0.793) | 0.07 (0.083) | 0.04 (0.357) | 0.18 (<0.001) | 1 (<0.001) | ||||||||||||||
| R3 | 0.03 (0.4) | -0.08 (0.046) | 0.04 (0.27) | -0.02 (0.598) | 0 (0.912) | -0.02 (0.623) | -0.04 (0.26) | 0.03 (0.374) | 0.19 (<0.001) | 0.13 (0.001) | 1 (<0.001) | |||||||||||||
| R4 | 0.02 (0.656) | -0.03 (0.458) | -0.01 (0.73) | -0.02 (0.557) | -0.09 (0.024) | 0 (0.987) | -0.06 (0.121) | -0.08 (0.055) | 0.17 (<0.001) | 0.29 (<0.001) | 0.15 (<0.001) | 1 (<0.001) | ||||||||||||
| AR | -0.04 (0.344) | -0.06 (0.108) | -0.04 (0.349) | 0 (0.989) | -0.07 (0.073) | -0.08 (0.03) | -0.12 (0.003) | -0.05 (0.174) | 0.09 (0.023) | 0.11 (0.003) | 0.12 (0.003) | 0.27 (<0.001) | 1 (<0.001) | |||||||||||
| D1 | 0.02 (0.526) | 0.17 (<0.001) | 0.11 (0.005) | 0.14 (<0.001) | 0.01 (0.81) | -0.05 (0.235) | 0.12 (0.003) | 0.22 (<0.001) | 0.04 (0.353) | 0.12 (0.002) | 0.07 (0.083) | -0.04 (0.258) | 0.04 (0.277) | 1 (<0.001) | ||||||||||
| D2 | -0.08 (0.054) | -0.12 (0.002) | -0.01 (0.779) | -0.04 (0.316) | -0.09 (0.024) | -0.16 (<0.001) | -0.11 (0.007) | -0.06 (0.144) | 0.18 (<0.001) | 0.07 (0.065) | 0.12 (0.003) | 0.13 (<0.001) | 0.05 (0.228) | 0.01 (0.89) | 1 (<0.001) | |||||||||
| D3 | -0.03 (0.52) | -0.03 (0.447) | -0.07 (0.056) | -0.02 (0.547) | -0.12 (0.001) | -0.11 (0.004) | -0.01 (0.861) | -0.02 (0.542) | 0.2 (<0.001) | 0.07 (0.077) | 0.06 (0.097) | 0.1 (0.009) | 0.1 (0.009) | 0.11 (0.004) | 0.16 (<0.001) | 1 (<0.001) | ||||||||
| D4 | -0.08 (0.035) | -0.09 (0.029) | -0.06 (0.157) | 0.07 (0.063) | -0.12 (0.003) | -0.07 (0.078) | -0.04 (0.325) | -0.11 (0.007) | 0.19 (<0.001) | 0.2 (<0.001) | 0.15 (<0.001) | 0.09 (0.016) | 0.06 (0.114) | 0.08 (0.038) | 0.16 (<0.001) | 0.16 (<0.001) | 1 (<0.001) | |||||||
| D5 | -0.03 (0.471) | -0.07 (0.059) | -0.08 (0.035) | -0.06 (0.11) | -0.1 (0.013) | -0.12 (0.002) | -0.05 (0.207) | -0.1 (0.011) | 0.17 (<0.001) | 0.01 (0.735) | 0.02 (0.646) | 0.11 (0.007) | 0.01 (0.862) | -0.04 (0.286) | 0.21 (<0.001) | 0.14 (<0.001) | 0.25 (<0.001) | 1 (<0.001) | ||||||
| D6 | 0.03 (0.488) | 0.09 (0.021) | 0.15 (<0.001) | 0.25 (<0.001) | 0.02 (0.557) | -0.01 (0.853) | 0.11 (0.004) | 0.2 (<0.001) | 0.03 (0.457) | 0.09 (0.018) | 0 (0.926) | 0.07 (0.057) | 0.06 (0.119) | 0.15 (<0.001) | 0.09 (0.016) | 0.14 (<0.001) | 0.02 (0.683) | -0.02 (0.526) | 1 (<0.001) | |||||
| A1 | 0.04 (0.35) | 0.08 (0.035) | 0.06 (0.104) | 0.06 (0.149) | 0.15 (<0.001) | 0.14 (<0.001) | 0.11 (0.004) | 0.02 (0.668) | -0.05 (0.245) | 0.08 (0.053) | 0.07 (0.068) | 0.08 (0.053) | 0.07 (0.076) | -0.01 (0.803) | 0.01 (0.814) | -0.09 (0.022) | -0.03 (0.523) | -0.03 (0.477) | 0.04 (0.368) | 1 (<0.001) | ||||
| A2 | 0 (0.955) | 0.05 (0.236) | 0.01 (0.711) | 0.04 (0.348) | 0.14 (<0.001) | 0.02 (0.606) | 0.02 (0.642) | 0.04 (0.274) | -0.02 (0.594) | -0.07 (0.067) | 0.01 (0.83) | -0.06 (0.125) | -0.06 (0.131) | 0.01 (0.799) | 0 (0.937) | -0.01 (0.873) | 0.05 (0.188) | 0.03 (0.404) | 0.05 (0.209) | 0.16 (<0.001) | 1 (<0.001) | |||
| A3 | 0.12 (0.002) | 0.19 (<0.001) | 0.11 (0.004) | 0.25 (<0.001) | 0.27 (<0.001) | 0.19 (<0.001) | 0.23 (<0.001) | 0.21 (<0.001) | -0.12 (0.002) | 0.03 (0.476) | 0.08 (0.054) | -0.09 (0.016) | -0.09 (0.019) | 0.05 (0.239) | -0.12 (0.003) | -0.12 (0.003) | -0.08 (0.052) | -0.15 (<0.001) | 0.13 (<0.001) | 0.1 (0.009) | 0.15 (<0.001) | 1 (<0.001) | ||
| A4 | 0.16 (<0.001) | 0.1 (0.011) | 0.14 (<0.001) | 0.11 (0.005) | 0.13 (<0.001) | 0.17 (<0.001) | 0.03 (0.446) | 0.02 (0.545) | -0.01 (0.831) | 0.14 (<0.001) | 0.1 (0.01) | 0.09 (0.024) | 0.02 (0.613) | -0.01 (0.722) | -0.01 (0.832) | -0.19 (<0.001) | -0.02 (0.544) | -0.03 (0.387) | 0.02 (0.675) | 0.17 (<0.001) | -0.05 (0.205) | 0.21 (<0.001) | 1 (<0.001) | |
| A5 | 0.01 (0.721) | 0.07 (0.057) | 0.13 (<0.001) | 0.14 (<0.001) | 0.14 (<0.001) | 0.17 (<0.001) | 0.21 (<0.001) | 0.18 (<0.001) | -0.12 (0.002) | -0.04 (0.272) | 0.07 (0.058) | -0.02 (0.6) | -0.03 (0.376) | 0.07 (0.06) | 0 (0.937) | -0.08 (0.038) | 0 (0.954) | -0.01 (0.789) | 0.03 (0.516) | 0.18 (<0.001) | -0.02 (0.612) | 0.14 (<0.001) | 0.06 (0.1) | 1 (<0.001) |
# Візуалізація кореляційної матриці за допомогою теплової карти
corrplot(
cor_matrix$r,
method = "color",
type = "upper",
order = "hclust",
hclust.method = "average"
)
Аналіз придатності змінних для факторизації
Результати перевірки змінних на факторизацію свідчать про те, що дані
придатні для факторного аналізу.
Детермінант кореляційної матриці: значення 0.056 більше за 0.00001, що
вказує на факторизованість.
Критерій Бартлетта зі статистикою 𝜒2(276)=1858.0, p < 0.001. Значення
p < 0.05 вказує на те, що кореляційна матриця значно відрізняється
від одиничної матриці, що є необхідною умовою факторизації.
Коефіцієнт Kaiser-Meyer-Olkin (KMO). Загальний KMO = 0.74. Це відповідає
категорії “посередньо” (middling) за інтерпретаційними керівництвами
Kaiser & Rice (1974). KMO для окремих змінних коливається від 0.48
до 0.84. Змінні з KMO < 0.5 слід розглянути для виключення, щоб
покращити факторизацію. Зокрема, змінна A2 має KMO = 0.48, що є
неприйнятним.
Детермінант кореляційної матриці вказує, що матриця факторизується. Тест
Бартлетта підтверджує значущу відмінність кореляційної матриці від
одиничної, що є необхідною умовою для факторизації.
Загальний KMO = 0.74 означає, що є достатня кількість спільних факторів,
які пояснюють варіацію змінних. Однак, є змінні з низькими KMO (менше
0.5), які потребують виключення або перегляду.
# Перевірка даних на факторизацію
cat("Детермінант кореляційної матриці")## Детермінант кореляційної матриціround(det(cor_matrix$r),3)## [1] 0.056cat("Статистика Бартлетта")## Статистика Бартлеттаcortest.bartlett(cor_matrix$r, n = nrow(com))## $chisq
## [1] 1858.023
##
## $p.value
## [1] 3.3372e-232
##
## $df
## [1] 276cat("Показник КМО")## Показник КМОKMO(com)## Kaiser-Meyer-Olkin factor adequacy
## Call: KMO(r = com)
## Overall MSA = 0.74
## MSA for each item =
## L1 L2 L3 L4 L5 L6 L7 L8 R1 R2 R3 R4 AR D1 D2 D3
## 0.77 0.82 0.80 0.79 0.81 0.76 0.84 0.80 0.77 0.63 0.64 0.65 0.68 0.63 0.76 0.73
## D4 D5 D6 A1 A2 A3 A4 A5
## 0.64 0.70 0.71 0.66 0.48 0.79 0.67 0.72Експлораторний факторний аналіз
За допомогою експлораторного факторного аналізу виокремлено чотири
латентні фактори, які названі як “Left” (ліві орієнтації), “Right”
(праві орієнтації), “Democr” (демократичні орієнтації) та
“Authoritarian” (авторитарні орієнтації).
Факторні навантаження вказують на міру насиченості змінної цим
фактором.
Зазвичай, значення факторних навантажень вище 0,3 або нижче -0,3 за
модулем вважаються прийнятними.
Фактор “Left” (ліві орієнтації) має найвищі навантаження на змінні L2
(0,57), L5 (0,58) та L6 (0,76).
Для фактора “Right” (праві орієнтації) найбільші навантаження
спостерігаються для змінних R2 (0,43) та R4 (0,51).
Фактор “Democr” (демократичні орієнтації) найтісніше пов’язаний зі
змінними D1 (0,38), D3 (0,39) та D6 (0,39).
Для фактора “Authoritarian” (авторитарні орієнтації) найвищі факторні
навантаження демонструють змінні A4 (0,46) та A3 (0,31).
Показник спільності (h2) відображає частку дисперсії кожної змінної, що
пояснюється сукупністю факторів. Для даної факторної моделі значення
спільності варіювали в діапазоні від 0.012 до 0.577.
Низькі значення спільності для деяких змінних вказували на їх
незадовільне пояснення виокремленими латентними факторами.
Спільна дисперсія (Cumulative Variance) відображає частку загальної
дисперсії змінних, що пояснюється сукупністю виокремлених
факторів.
У даній чотири факторній моделі значення спільної дисперсії становить
22%, що є досить низьким показником.
Індекси RMSEA = 0.037 (90% ДІ: 0.031, 0.043) та RMSR=0.036 свідчать про
хороше відтворення моделлю вихідних даних. Значення CFI=0.895 свідчило
про прийнятність моделі.
Однак, слід зазначити, що для факторів демократичних, авторитарних та
правих орієнтацій спостерігаються загалом невеликі навантаження факторів
на змінні. Значення одиного з індексів, TLI=0.843, було нижчим за
референтне, що вказувало на незадовільну відповідність моделі.
Для пояснення кореляції між індикаторами необхідно врахувати більшу
кількість вимірів.
# Експлораторний факторний аналіз
main_loadings_list <- list(
Left = c("L1","L2","L3","L4","L5","L6","L7","L8"),
Right = c("R1","R2","R3","R4", "AR"),
Democr = c("D1", "D2", "D3", "D4", "D5", "D6"),
Authoritar = c("A1", "A2", "A3", "A4", "A5")
)
target <- make_target(data = com, keys = main_loadings_list)
exfa <- esem_efa(data=com,
nfactors = 4,
rotate = "TargetQ",
Target = target)
colnames(exfa$loadings) <- c("Left", "Right", "Democr", "Authoritar")
cat('Матриця факторних навантажень для запитань методики "Політичний компас"')## Матриця факторних навантажень для запитань методики "Політичний компас"exfa %>% apa_factorLoadings(cutoff=0, table_caption = '', orderbyloading = F)Item | Left | Right | Democr | Authoritar | Communality | Uniqueness | Complexity |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
L1 | 0.227 | 0.072 | 0.103 | 0.08 | 0.92 | 1.95 | |
L2 | 0.572 | 0.045 | 0.31 | 0.69 | 1.05 | ||
L3 | 0.238 | 0.007 | 0.166 | 0.259 | 0.21 | 0.79 | 2.70 |
L4 | 0.246 | 0.29 | 0.263 | 0.30 | 0.70 | 3.04 | |
L5 | 0.583 | 0.013 | 0.02 | 0.36 | 0.64 | 1.13 | |
L6 | 0.765 | 0.122 | 0.58 | 0.42 | 1.33 | ||
L7 | 0.537 | 0.164 | 0.32 | 0.68 | 1.22 | ||
L8 | 0.401 | 0.311 | 0.105 | 0.36 | 0.64 | 2.38 | |
R1 | 0.399 | 0.157 | 0.23 | 0.77 | 1.71 | ||
R2 | 0.034 | 0.434 | 0.185 | 0.213 | 0.26 | 0.74 | 1.87 |
R3 | 0.315 | 0.073 | 0.139 | 0.12 | 0.88 | 1.51 | |
R4 | 0.514 | 0.038 | 0.088 | 0.27 | 0.73 | 1.07 | |
AR | 0.278 | 0.073 | 0.088 | 0.10 | 0.90 | 1.71 | |
D1 | 0.101 | 0.384 | 0.036 | 0.17 | 0.83 | 1.17 | |
D2 | 0.244 | 0.198 | 0.14 | 0.86 | 2.59 | ||
D3 | 0.038 | 0.169 | 0.386 | 0.27 | 0.73 | 2.39 | |
D4 | 0.312 | 0.223 | 0.17 | 0.83 | 2.11 | ||
D5 | 0.215 | 0.122 | 0.12 | 0.88 | 2.68 | ||
D6 | 0.091 | 0.026 | 0.385 | 0.131 | 0.20 | 0.80 | 1.36 |
A1 | 0.143 | 0.164 | 0.207 | 0.10 | 0.90 | 3.43 | |
A2 | 0.087 | 0.024 | 0.01 | 0.99 | 1.89 | ||
A3 | 0.252 | 0.311 | 0.24 | 0.76 | 2.07 | ||
A4 | 0.077 | 0.256 | 0.458 | 0.30 | 0.70 | 2.19 | |
A5 | 0.219 | 0.026 | 0.12 | 0.09 | 0.91 | 1.62 | |
cat("Примітка. Факторні навантаження, що дорівнювали нулю, не показані")## Примітка. Факторні навантаження, що дорівнювали нулю, не показаніcolnames(exfa$Vaccounted) <- c("Left", "Right", "Democr", "Authoritar")
cat ("Пояснена дисперсія")## Пояснена дисперсіяround(exfa$Vaccounted,2)## Left Right Democr Authoritar
## SS loadings 2.18 1.19 1.02 0.93
## Proportion Var 0.09 0.05 0.04 0.04
## Cumulative Var 0.09 0.14 0.18 0.22
## Proportion Explained 0.41 0.22 0.19 0.17
## Cumulative Proportion 0.41 0.63 0.83 1.00cat('Показники якості моделі')## Показники якості моделіcat('RMSEA з 90% ДІ')## RMSEA з 90% ДІround (exfa$RMSEA,3)## RMSEA lower upper confidence
## 0.037 0.031 0.043 0.900cat('TLI')## TLIround (exfa$TLI,3)## [1] 0.843cat('CFI')## CFIround (exfa$CFI,3)## [1] 0.895cat('RMSR')## RMSRround (exfa$rms, 3)## [1] 0.036Внутрішня узгодженість субшкали лівих економічних орієнтацій
Значення коефіцієнта альфа Кронбаха для субшкали лівих економічних орієнтацій становив 0,68 (95% ДІ 0,64, 0,72). Таке значення вказувало на майже прийнятний рівень внутрішньої узгодженості цієї субшкали.
# Внутрішня узгодженість субшкали лівих орієнтацій
alpha(com[1:8])##
## Reliability analysis
## Call: alpha(x = com[1:8])
##
## raw_alpha std.alpha G6(smc) average_r S/N ase mean sd median_r
## 0.68 0.7 0.69 0.22 2.3 0.019 4.3 0.53 0.2
##
## 95% confidence boundaries
## lower alpha upper
## Feldt 0.64 0.68 0.72
## Duhachek 0.65 0.68 0.72
##
## Reliability if an item is dropped:
## raw_alpha std.alpha G6(smc) average_r S/N alpha se var.r med.r
## L1 0.70 0.71 0.69 0.26 2.4 0.018 0.0063 0.24
## L2 0.64 0.66 0.64 0.21 1.9 0.022 0.0084 0.19
## L3 0.66 0.68 0.66 0.23 2.1 0.021 0.0100 0.24
## L4 0.66 0.68 0.66 0.23 2.1 0.020 0.0091 0.22
## L5 0.64 0.66 0.64 0.22 1.9 0.022 0.0075 0.19
## L6 0.63 0.65 0.63 0.21 1.9 0.022 0.0063 0.19
## L7 0.64 0.66 0.64 0.21 1.9 0.022 0.0090 0.19
## L8 0.64 0.66 0.64 0.22 2.0 0.021 0.0087 0.19
##
## Item statistics
## n raw.r std.r r.cor r.drop mean sd
## L1 654 0.48 0.42 0.26 0.21 3.8 1.21
## L2 654 0.58 0.61 0.53 0.44 4.5 0.78
## L3 654 0.53 0.53 0.41 0.35 4.1 0.93
## L4 654 0.52 0.52 0.40 0.32 4.1 0.95
## L5 654 0.61 0.61 0.53 0.43 4.3 0.97
## L6 654 0.63 0.63 0.57 0.46 4.4 0.95
## L7 654 0.59 0.62 0.54 0.44 4.5 0.83
## L8 654 0.58 0.59 0.51 0.41 4.4 0.90
##
## Non missing response frequency for each item
## 1 2 3 4 5 miss
## L1 0.07 0.07 0.19 0.28 0.39 0
## L2 0.01 0.02 0.07 0.26 0.64 0
## L3 0.02 0.03 0.15 0.38 0.41 0
## L4 0.01 0.05 0.20 0.31 0.43 0
## L5 0.03 0.03 0.09 0.28 0.57 0
## L6 0.02 0.04 0.08 0.25 0.61 0
## L7 0.02 0.01 0.08 0.26 0.63 0
## L8 0.02 0.02 0.09 0.27 0.60 0Внутрішня узгодженість субшкали правих економічних орієнтацій
Значення коефіцієнта альфа Кронбаха для субшкали правих економічних орієнтацій становила 0,50 (95% ДІ: 0,44, 0,56), що свідчило про низький рівень внутрішньої узгодженості змінних.
# Внутрішня узгодженість субшкали правих орієнтацій
alpha(com[9:13])##
## Reliability analysis
## Call: alpha(x = com[9:13])
##
## raw_alpha std.alpha G6(smc) average_r S/N ase mean sd median_r
## 0.5 0.5 0.46 0.17 1 0.031 2.8 0.78 0.16
##
## 95% confidence boundaries
## lower alpha upper
## Feldt 0.44 0.5 0.56
## Duhachek 0.44 0.5 0.56
##
## Reliability if an item is dropped:
## raw_alpha std.alpha G6(smc) average_r S/N alpha se var.r med.r
## R1 0.46 0.46 0.40 0.18 0.86 0.034 0.0063 0.14
## R2 0.44 0.44 0.38 0.16 0.77 0.036 0.0038 0.16
## R3 0.47 0.48 0.42 0.18 0.91 0.034 0.0064 0.17
## R4 0.39 0.39 0.32 0.14 0.63 0.039 0.0015 0.12
## AR 0.47 0.47 0.41 0.18 0.90 0.034 0.0032 0.17
##
## Item statistics
## n raw.r std.r r.cor r.drop mean sd
## R1 654 0.58 0.56 0.36 0.25 2.5 1.4
## R2 654 0.55 0.59 0.42 0.29 3.3 1.2
## R3 654 0.56 0.55 0.32 0.23 2.8 1.4
## R4 654 0.65 0.65 0.52 0.36 2.8 1.4
## AR 654 0.55 0.55 0.34 0.24 2.7 1.3
##
## Non missing response frequency for each item
## 1 2 3 4 5 miss
## R1 0.39 0.13 0.23 0.15 0.12 0
## R2 0.09 0.11 0.35 0.27 0.18 0
## R3 0.27 0.14 0.23 0.21 0.15 0
## R4 0.27 0.14 0.24 0.19 0.16 0
## AR 0.24 0.22 0.26 0.15 0.13 0Внутрішня узгодженість субшкали демократичних соціальних орієнтацій
Значення коефіцієнта альфа Кронбаха для субшкали демократичних орієнтацій дорівнювало 0.43 (95% ДІ: 0.36, 0.50), що свідчило про низьку внутрішню узгодженість змінних.
# Внутрішня узгодженість субшкали демократичних орієнтацій
alpha(com[14:19])##
## Reliability analysis
## Call: alpha(x = com[14:19])
##
## raw_alpha std.alpha G6(smc) average_r S/N ase mean sd median_r
## 0.43 0.42 0.4 0.11 0.72 0.034 2.9 0.62 0.14
##
## 95% confidence boundaries
## lower alpha upper
## Feldt 0.36 0.43 0.49
## Duhachek 0.36 0.43 0.50
##
## Reliability if an item is dropped:
## raw_alpha std.alpha G6(smc) average_r S/N alpha se var.r med.r
## D1 0.44 0.43 0.39 0.130 0.75 0.034 0.0067 0.148
## D2 0.36 0.35 0.32 0.098 0.54 0.039 0.0082 0.124
## D3 0.34 0.33 0.31 0.089 0.49 0.040 0.0099 0.088
## D4 0.35 0.34 0.31 0.094 0.52 0.039 0.0072 0.124
## D5 0.38 0.38 0.33 0.107 0.60 0.038 0.0034 0.124
## D6 0.42 0.41 0.38 0.123 0.70 0.035 0.0077 0.148
##
## Item statistics
## n raw.r std.r r.cor r.drop mean sd
## D1 654 0.38 0.43 0.18 0.11 3.9 1.1
## D2 654 0.57 0.54 0.37 0.24 1.9 1.3
## D3 654 0.58 0.56 0.41 0.27 3.2 1.3
## D4 654 0.58 0.55 0.40 0.26 2.8 1.4
## D5 654 0.51 0.50 0.33 0.22 1.7 1.2
## D6 654 0.40 0.45 0.22 0.13 3.8 1.0
##
## Non missing response frequency for each item
## 1 2 3 4 5 miss
## D1 0.03 0.07 0.22 0.33 0.35 0
## D2 0.60 0.15 0.08 0.08 0.09 0
## D3 0.14 0.13 0.28 0.25 0.19 0
## D4 0.23 0.18 0.24 0.22 0.13 0
## D5 0.66 0.12 0.12 0.05 0.05 0
## D6 0.03 0.07 0.29 0.32 0.29 0Внутрішня узгодженість субшкали авторитарних соціальних орієнтацій
Коефіцієнт альфа Кронбаха для субшкали авторитарних соціальних орієнтацій становив 0.37 (95% ДІ: 0.29, 0.44). Внутрішня узгодженість змінних була недостатньою.
# Внутрішня узгодженість субшкали авторітарних орієнтацій
alpha(com[20:24])##
## Reliability analysis
## Call: alpha(x = com[20:24])
##
## raw_alpha std.alpha G6(smc) average_r S/N ase mean sd median_r
## 0.37 0.38 0.36 0.11 0.62 0.039 3.4 0.7 0.15
##
## 95% confidence boundaries
## lower alpha upper
## Feldt 0.29 0.37 0.44
## Duhachek 0.29 0.37 0.45
##
## Reliability if an item is dropped:
## raw_alpha std.alpha G6(smc) average_r S/N alpha se var.r med.r
## A1 0.24 0.27 0.24 0.083 0.36 0.049 0.0107 0.10
## A2 0.40 0.40 0.35 0.145 0.68 0.038 0.0030 0.16
## A3 0.26 0.27 0.24 0.083 0.36 0.047 0.0101 0.11
## A4 0.34 0.35 0.30 0.118 0.53 0.042 0.0052 0.15
## A5 0.35 0.36 0.32 0.124 0.56 0.042 0.0085 0.15
##
## Item statistics
## n raw.r std.r r.cor r.drop mean sd
## A1 654 0.61 0.60 0.43 0.276 3.6 1.3
## A2 654 0.50 0.46 0.18 0.094 3.0 1.5
## A3 654 0.56 0.60 0.43 0.273 4.1 1.1
## A4 654 0.53 0.52 0.30 0.158 2.7 1.4
## A5 654 0.48 0.51 0.26 0.148 3.5 1.2
##
## Non missing response frequency for each item
## 1 2 3 4 5 miss
## A1 0.12 0.09 0.20 0.26 0.33 0
## A2 0.23 0.15 0.19 0.20 0.22 0
## A3 0.05 0.05 0.14 0.25 0.51 0
## A4 0.29 0.16 0.25 0.17 0.13 0
## A5 0.10 0.08 0.25 0.33 0.24 0Описові статистики для субшкал
За кожною підшкалою обчислено середньозважені значення шляхом
сумування балів за відповідями на запитання, що формують дану субшкалу,
з наступним діленням отриманої суми на кількість змінних субшкали.
Найбільші середні значення спостерігалися за шкалою лівих (M(Ls)=4.27,
SD=0.53) та авторитарних (M(As)=3.39, SD=0.70) орієнтацій.
Аналіз суспільних настроїв у 2019 році показав, що значна частина
населення підтримувала ідеї державного патерналізму та авторитарні
погляди, що може свідчити про схвалення деякими категоріями населення
етатистської моделі організації суспільства, яка передбачає надмірну
роль держави та її втручання в усі сфери суспільного життя.
Ls<-rowMeans(com[1:8])
Rs<-rowMeans(com[9:13])
Ds<-rowMeans(com[14:19])
As<-rowMeans(com[20:24])
subscales<-as.data.frame( cbind(Ls, Rs, Ds, As))
cat("Описові статистики для кожної субшкали")## Описові статистики для кожної субшкалиdescr_table1 <- subscales %>%
descr(show = c("mean", "sd", "range", "skew"))
# Перетворення на data.frame для подальшого використання в kable
descr_df1 <- as.data.frame(descr_table1)
# Відображення таблиці без номерів рядків
descr_df1 %>%
kable(digits = 2, row.names = FALSE) %>%
kable_classic(full_width = F) %>%
kable_styling(font_size = 15)| var | mean | sd | range | skew |
|---|---|---|---|---|
| Ls | 4.27 | 0.53 | 2.62 (2.38-5) | -0.88 |
| Rs | 2.84 | 0.78 | 4 (1-5) | 0.04 |
| Ds | 2.89 | 0.62 | 3.33 (1.33-4.67) | 0.42 |
| As | 3.39 | 0.70 | 4 (1-5) | -0.26 |
cat ("Примітка. Таблиця містить середнє значення, стандартне відхилення, медіану, діапазон та скошеність для кожної субшкали")## Примітка. Таблиця містить середнє значення, стандартне відхилення, медіану, діапазон та скошеність для кожної субшкалиЗв’язок субшкал
Додатне значення кореляції (r=0.35) між субшкалою лівих (Ls) та субшкалою авторитарних (As) орієнтацій свідчило про помірний ступінь зв’язку між цими конструктами. Своєю чергою, праві погляди (Rs) були додатньо взаємопов’язані з демократичними (Ds) поглядами. Статистичний ефект був помірним (r=0.30). Загалом, отримані результати вказують на те, що певні економічні та соціальні орієнтації можуть бути частково взаємопов’язаними, однак не є тотожними конструктами.
З огляду на методологію, якщо досліджувана концепція являє собою
біполярний конструкт, що описується двома протилежними вимірами, то
очікується існування високої негативної кореляції між відповідними
субшкалами опитувальника.
Однак, у випадку вимірювання лівих та правих політичних орієнтацій, а
також демократичних та авторитарних поглядів як окремих однополярних
вимірів, не спостерігається значущих взаємозв’язків між відповідними
субшкалами інструменту.
Іншими словами, високі показники за шкалою лівих орієнтацій не
передбачають низьких значень за шкалою правих орієнтацій, і навпаки.
Аналогічно, вираженість демократичних поглядів не пов’язана з рівнем
авторитарних тенденцій у досліджуваних осіб. Отже, є підстави розглядати
ідеологічні виміри як незалежні конструкти у представленій емпіричній
репрезентації.
correlation(subscales, p_adjust="none")## # Correlation Matrix (pearson-method)
##
## Parameter1 | Parameter2 | r | 95% CI | t(652) | p
## ------------------------------------------------------------------------
## Ls | Rs | -0.08 | [-0.16, -0.01] | -2.12 | 0.034*
## Ls | Ds | -0.07 | [-0.15, 0.01] | -1.80 | 0.072
## Ls | As | 0.35 | [ 0.29, 0.42] | 9.70 | < .001***
## Rs | Ds | 0.30 | [ 0.23, 0.37] | 8.08 | < .001***
## Rs | As | 6.98e-03 | [-0.07, 0.08] | 0.18 | 0.859
## Ds | As | -0.07 | [-0.14, 0.01] | -1.74 | 0.082
##
## p-value adjustment method: none
## Observations: 654Висновки
За результатами проведеного аналізу можна зробити такі висновки.
Виявлено недостатню здатність виокремлених факторів пояснювати спостережувані змінними.
Фіксується слабка кореляція між змінними лівих та правих економічних орієнтацій, а також слабка кореляція, між змінними демократичних та авторитарних соціальних орієнтацій, що скоріше вказує на відносну автономність відповідних субшкал, а не на чітку двовимірну структуру політичних орієнтацій.
Деякі економічні та соціальні орієнтації демонструють помірний ступінь взаємозв’язку: ліва економічна орієнтація тяжіє до авторитарних поглядів , а права - до демократичних.
Рівень внутрішньої узгодженості субшкал варіювався від низького до прийнятного. Найвищий показник альфа Кронбаха мала субшкала лівих орієнтацій, натомість інші субшкали демонстрували значно низьки значення, що може потребувати перегляду формулювань відповідних запитань.
Список використаних джерел
- The Political Compass. The Political Compass. https://politicalcompass.org/test
- Брік, Т., Крименюк, О. (2019) Справа наліво: що думають українці про державний контроль економіки та особистих свобод? VoxUkraine | «Вокс Україна» — більше ніж найкраща аналітика про Україну. https://voxukraine.org/sprava-nalivo-shho-dumayut-bilshist-ukrayintsiv-pro-derzhavnij-kontrol-ekonomiki-ta-osobistih-svobod
- Brik, T., Krymeniuk, O. (2019). Ukrainian Political Compass. Voxukraine Datavox Project. Retrieved from https://tymobrik.com/data-and-scripts
For attribution, please cite this work as: Андрій Бова. (2024). Політичний компас України 2019: оцінювання надійності вимірювань. 19 May, 2024. Last updated: 2024-05-24 https://rpubs.com/abova/compass.