Mulige sammenhenger for plassering på samfunnsstigen

Transkript

1 Mulige sammenhenger for plassering på samfunnsstigen - blokkvis multippel regresjonsanalyse - Utarbeidet av Ronny Kleiven Antall ord (ekskludert forside og avsnitt 7) 2163

2 1. SAMMENDRAG Oppgaven starter med en kort innledning. Videre presenteres fem begrunnede hypoteser i kapittel 3 teori; disse danner grunnlaget for analysen. I kapittel 4 metode og data; presiseres analyse metode, teori rundt valgte analyser, de valgte signifikansnivå og omkodinger. I kapittel 5 resultater; presenteres tre analyse- produkter i tabellform - som kort kommenteres, diskuteres og gjøres rede for. Kapittel 6 konklusjon og diskusjon; er en sammenfatning av analysene i kapittel 5 med et spørrende perspektiv - grunnlag for videre diskusjon. På slutten av kapittel 6 presenteres to variabler som kan bidra til en bedre forklaringskraft i modell to. Kapittel 7 litteratur og kildehenvisningene; er endel av grunnlaget og bidraget for utarbeidelsen av denne oppgaven. 2. INNLEDNING I denne oppgaven presenterer jeg mulige perspektiver for sammenhenger omkring 'plassering på samfunnsstigen'. Grunnlaget for vurderingene er i hovedsak korrelasjons og regresjons- analyser, men også deskriptiv statistikk. Jeg forsøker å forholde meg på individnivået i denne oppgaven derfor har jeg valgt 'egen brutto inntekt' fremfor 'husstandens brutto inntekt'. Datagrunnlaget er hentet fra 'Undersøkelsen om fritid og sport, 2007'. Denne oppgaven er ikke utfyllende omkring plassering på samfunnsstigen, men bør gi leseren et grunnlag for videre analyser rundt dette temaet. 3. TEORI 3.1 I det følgende vil jeg formulere fem hypoteser omkring mulige sammenhenger mellom variablene på samfunnsstigen se avsnitt 4.2 for variabler og omkodinger. Jeg velger hypotesene i 3.2, fordi det virker logisk at det er en grad av styrke og retning i sammenhengene. Videre er det av interesse hvorvidt det er en signifikant sammenheng i økning eller nedgang mellom uavhengig og avhengig variabel på 1 individnivå. 3.2 I. Hypotese - det er en påstand om at økt egen brutto inntekt bør bety at man plasserer seg høyere på samfunnsstigen? II. Hypotese - det er en påstand om at politisk plassering mot høyre bør bety at man plasserer seg høyere på samfunnsstigen? 1 (grunnlaget for egen brutto inntekt fremfor husstandens brutto inntekt).

3 III. Hypotese - det er en påstand om at dårligere helse bør bety at man plasserer seg lavere på samfunnsstigen? IV. Hypotese - det er en påstand om at høyere utdanning bør bety at man plasserer seg høyere på samfunnsstigen? V. Hypotese - det er en påstand om at de som oppgir gift/separert/skilt bør bety at man plasserer seg høyere på samfunnsstigen? 4. METODE OG DATA 4.1 Regresjon: metode til å bestemme formen på en kurve som beskriver dataenes form i spredningsdiagrammet 2. Ved en korrelasjons- og blokkvis multippel regresjonsanalyse ønsker man seg kunnskap om styrken og retningen mellom de uavhengige variablene og den avhengige variabelen. Avhengig av signifikansnivået som forøvrig er 0,05 i hele denne analysen, vil man avdekke hvorvidt man beholder eller forkaster hypotesene. Dersom P - verdien er lavere en signifikansnivået; beholder man hypotesene i 3.1. Korrelasjonsanalyse tar sikte på å finne ett enkelt statistisk mål som kan karakterisere sammenhengen mellom to variabler. Dette målet, som kalles korrelasjonskoeffesient, er et tall som vanligvis varierer mellom (-1 og +1). Korrelasjonskoeffesientens tallverdi er et uttrykk for sammenhengens styrke. Hvis koeffesienten er 0, er det ingen sammenheng mellom de to variablene. Jo sterkere sammenhengen er, desto mer vil koeffesienten nærme seg -1 eller +1. Fortegnet viser retningen på sammenhengen, om den er negativ eller positiv 3. Jeg benytter Pearsons R - (kan bare brukes når begge variablene er på intervallnivå, dikotome variabler kan likevel brukes 4 ). Den ustandardiserte regresjonskoeffisienten viser gjennomsnittlig endring i Y (avhengig variabel) når verdien til den uavhengig variabelen X; som står foran koeffesienten, øker med én enhet. 4.2 Sivilstatus er omkodet til to kategorier (7 gift/separert/skilt; 8 enke/ugift/registrert partner). Verdiene for omkoding sivilstatus har jeg valgt fordi jeg ville kategorisere de som er på 'på vei ut av 2 (Arne Krokan; Forstå statistikk; kompendium; 1998; s. 87) 3 (Sigmund Grønmo; Samfunnsvitenskapelige Metoder; 2004; s. 305) 4 (Arne Krokan; Forstå statistikk; kompendium; 1998; s. 86)

4 giftemål' mot de 'andre'. De øvrige uavhengige variablene har opprinnelige verdier: Egen brutto inntekt (oppgitt i 1000 kr pr. år) Plassering på samfunnsstigen (1 = topp til 10 = bunn) Høyeste utdanning 1 (1 = grunnskole til 7 = høyskole/universitet; ubesvart er tatt med) Helse (1 = utmerket; 2 = svært god; 3 = god; 4 = grei; 5 = dårlig; vet ikke er tatt med) Politisk plassering (1 = helt til venstre til 10 = helt til høyre) 5. RESULTATER 5.1 Statistisk skildring av ni variabler hvorav seks er fokus i denne analysen Variabel (*)Målenivå Sentraltendens Spredning Enheter **V201 plassering samfunnsstigen Metrisk 4,53 1, /33 **V207 sivilstatus Metrisk /17 **V197 høyeste utdanning 1 Metrisk 3,83 2, /9 **V185 egen brutto inntekt Metrisk /125 V186 husstand inntekt Metrisk /129 V053 interesse politikk Metrisk 2, /5 V59 lykkelig/ulykkelig Metrisk 1, /5 **V060 helse Metrisk 2, /1 **V202 politisk plassering Metrisk 5, /53 Kilde: ISSP Utval: Noreg.(tallene i parantes er variablene etter omkoding) (*) - I korrelasjons og regresjonsanalysen er alle målenivåer definert metrisk. Jeg kommenterer kort de variablene som er tatt med i denne analysen (** i tabell 5.1). De øvrige variablene er alternativer som ikke er tatt med, men som kan være interessante å studere i forhold til en utvidet analyse senere. Plassering på samfunnsstigen har gjennomsnitt rundt middels, spredning målt ved standardavviket +/- 1,58 og 33 enheter som er falt bort. Sivilstatus har gjennomsnitt i kategorien; nærmere gift/separert/skilt enn enke/ugift/registrert partner, spredning målt ved standardavviket +/- 0,47 og 17 enheter som er falt bort. Høyeste utdanning har gjennomsnitt nært høyskole/universitet ett års varighet, spredning målt ved standardavviket +/- 2,12 og 9 enheter som

5 er falt bort. Egen brutto inntekt har gjennomsnitt pr.år, spredning målt ved standardavviket på +/- 960 og 125 enheter som er falt bort. Helse har gjennomsnitt god til svært god, spredning målt ved standardavviket +/- 1,10 og 1 enhet som er falt bort. Politisk plassering har gjennomsnitt litt nærmere høyre enn venstre - rimelig sentrert på skalaen fra 1-10, spredning målt ved standardavviket på +/- 2,00 og 53 enheter som er falt bort. 5.2 Korrelasjon Tabell 2: Korrelasjon mellom variablene Samfunnsstigen Samfunnsstigen 1 [1098] Høyeste [-.257]* utdanning [.000] [1093] Politisk [-.120]* plassering [.000] [1065] Helse [.282]* [.000] [1097] Sivilstatus [.072]* [.019] [1082] Egen brutto [-.134]* inntekt [.000] [991] Kolinearitet kriterier = (-.5;+.5) *Signifikansnivå = 0,05 Kilde: ISSP Utval: Noreg. Høyeste utdanning 1 Politisk [1122] plassering [-.071]* 1 Helse [0.021] [1078] [1074] [-.249]* [-.073]* 1 Sivilstatus [.000] [0.016] [1130] [1121] [1077] [.035]* [-.092]* [-.036]* 1 Egen brutto [0.250] [.003] [.237] [1114] inntekt [1105] [1062] [1113] [.038]* [.043]* [-.099]* [-.054]* 1 [0.233] [.183] [.002] [.085] [1006] [1005] [977] [1005] [1000] Høyeste utdanning mot samfunnsstigen har negativ signifikant korrelasjon (-.257) direkte sammenheng med hypotese 4, politisk plassering har negativ signifikant korrelasjon (-.120) direkte sammenheng med hypotese 2, helse har positiv signifikant korrelasjon (.282) direkte sammenheng med hypotese 3, sivilstatus har positiv signifikant korrelasjon (.072) indirekte sammenheng med hypotese 5, egen brutto inntekt har negativ signifikant korrelasjon -.134)

6 direkte sammenheng med hypotese 1. Kolinearitet mellom variablene er oppfylt, fordi alle variablene ligger innenfor området (-.5;+.5). 5.3 To blokkers multippel regresjonsanalyse Tabell 3: Regresjonskoeffesienter og p - verdier Modell 1 Modell 2 Variabler Koeffisienter P-verdi (sig.) Koeffisienter P-verdi (sig.) (B ustand) (B ustand) Høyeste utdanning [-.152]* 0,00 [-.153]* 0,00 Politisk plassering [-.074]* 0,001 [-.065]* 0,004 Helse [.301]* 0,00 [.292]* 0,00 Sivilstatus [.236]* 0,015 Egen brutto inntekt [.000]* 0,001 Justert forklart varians *Sig.nivå = 0,05, N = [961]. Avhengig variabel: Egenplassering på «samfunnsstigen». Kilde: ISSP Utval: Noreg. Justert forklart varians i modell 1 er.120 som sier oss at de avhengige variablene forklarer oss 12,0 % av modellen. I modell 2 er forklart varians.135, og dermed har forklaringskraften - gitt ved økt antall avhengige variabler; styrket seg noe fra modell 1. Hypotese en det er en antagelse i befolkningen om at økt egen brutto inntekt bør bety at man plasserer seg høyere på samfunnsstigen? Egen brutto inntekt har signifikansnivå 0,05 og p-verdi 0,001 dermed er p-verdien lavere enn signifikansnivået; vi beholder hypotese en og går dermed utfra at hypotesen holder, men (B ustand:.000) sier at det ikke er noen styrke og retning - upåvirket. Hypotese to det er en antagelse i befolkningen om at politisk plassering mot høyre bør bety at man plasserer seg høyere på samfunnsstigen? Politisk plassering har signifikansnivå 0,05 og p-verdi 0,001 i modell 1 dermed er p-verdien lavere enn signifikansnivået; vi beholder hypotese to og går utfra at jo lengre man plasserer seg mot høyre, dess høyere plasserer man seg på samfunnsstigen styrke og retning (B ustand: -.074). I modell 2 med flere variabler ser man imidlertid at p-verdien øker margianlt til 0,004 mot signifikansnivået på 0,05. Men hypotese to er fortsatt gyldig styrke og retning (B ustand: -.065)

7 Hypotese tre det er en antagelse i befolkningen om at dårligere helse bør bety at man plasserer seg lavere på samfunnsstigen? Helse har signifikansnivå 0,05 i modell 1 og 2, og p-verdi 0,00 i modell 1 og 2 dermed er p-verdien klart lavere enn signifikansnivået; vi beholder hypotese tre og går dermed utfra at det er en sammenheng mellom dårligere helse og at man plasserer seg lavere på samfunnsstigen styrke og retning (B ustand: modell 1:.301 og modell 2:.292) Hypotese fire det er en antagelse i befolkningen om at høyere utdanning bør bety at man plasserer seg høyere på samfunnsstigen? Høyeste utdanning har signifikansnivå 0,05 og p-verdi 0,00 i modell 1 og 2 dermed er p-verdien lavere enn signifikansnivået; vi beholder hypotese fire og går dermed utfra at det er en sammenheng mellom økt utdanning og at man plasserer seg høyere på samfunnsstigen styrke og retning (B ustand: modell 1; og modell 2; -.153) Hypotese fem det er en antagelse i befolkningen om at de som oppgir sivilstatus 'gift/separert/skilt' bør bety at man plasserer seg høyere på samfunnsstigen? Sivilstatus har signifikansnivå 0,05 og p-verdi 0,015 i modell 2 dermed er p-verdien lavere enn signifikansnivået; vi beholder hypotese fem og går dermed utfra at det er en sammenheng mellom de som plasserer seg i kategorien 'gift/separert/skilt', også plasserer seg høyere på samfunnsstigen styrke og retning (B ustand:.236). 6. OPPSUMMERING OG DISKUSJON 6.1 Hypotese en holder men det er ingen sammenheng mellom økt egen brutto inntekt og at man plasserer seg høyere på samfunnsstigen. I forhold til tabell 5.2 er det interessant å observere at resultatet av korrelasjonen sier at det er en signifikant negativ korrelasjon, men regresjonen sier at det ikke er noen styrke og retning. Dette resultatet var ikke som forventet kan noe av forklaringen være stor spredning i forhold til sentraltendens og frafall enheter i tabell 5.1? I hypotese to er det en sammenheng mellom politisk plassering mot høyre og plasserer seg høyere på samfunnsstigen i modell 1 og 2. I forhold til tabell 5.2 er det en negativ signifikant korrelasjon mellom disse to variablene, som stemmer med regresjonen. I tabell modell 1 og 2 er koeffesienten som måler styrke og retning lav. Hvorfor er de som plasserer seg mot høyre lykkeligere dersom ikke størrelsen på lommeboken spiller inn? Også her kan man observere en stor spredning i forhold til middels sentraltendens i tabell 5.1.

8 I hypotese tre er det en sammenheng mellom dårlig helse og at man plasserer seg lavere på samfunnsstigen i begge modellene. I forhold til tabell 5.2 er det en positiv signifikant korrelasjon mellom disse to variablene, som stemmer med regresjonen. I tabell 5.3 er koeffesienten forholdsvis sterk (nummer en i forhold til de øvrige) som sier meg at effekten er forholdsvis moderat og at denne variabelen bidrar sterkt til forklaringskraften. God helse er en meget viktig faktor når det kommer til lykkefølelse? I hypotese fire er det en sammenheng mellom høyere utdanning og høyere plassering på samfunnsstigen. I forhold til tabell 5.2 er det en negativ signifikant korrelasjon mellom disse to variablene. I tabell 5.3 er koeffesienten den tredje sterkeste i forhold til de øvrige. Utdanning bør være en viktig faktor når det kommer til tolkninger av samfunnet vi lever lykkefølelse? I hypotese fem er det en sammenheng mellom de som har sivilstatus (gift/separert/skilt) også plasserer seg høyere på samfunnsstigen i modell 2. I forhold til tabell 5.2 er det en positiv og signifikant korrelasjon mellom disse. I tabell 5.3 er koeffesienten som nummer to etter helse, men p-verdien nærmer seg signifikansnivået i større grad, og man ender faktisk opp med å forkaste hypotese fem ved 1 % signifikansnivå. Kan forklaringen være at man blir lykkelig en periode når man gifter seg og en stund etter at 'turbulensen' har gitt seg ved skilsmisser? 6.2 Jeg la inn variabel 002 hvor ofte går på kino i modell 2. Dette førte til at forklaringskraften målt ved justert varians økte fra 0,114 til 0,126. Variabel 062 hvor ofte trener/aktiv: i idrettslag økte forklaringskraften fra 0,114 til 0,125. Deltagelse i 'positive grupper' bør være faktorer som påvirker lykkefølelsen plasserer seg høyere på samfunnsstigen. 7. LITTERATUR OG KILDEHENVISNING Tor Midtbø; Regresjonsanalyse for samfunnsvitere; 2007 Sigmund Grønmo; Samfunnsvitenskapelige Metoder; 2004 Arne Krokan; Forstå statistikk; kompendium; 1998 Spørreundersøkelse om fritid og sport, 2007; ISSP. Utval: Noreg