Решение поставленных задач будет базироваться на данных выборочных обследований с применением «количественной» методологии. Поэтому прежде чем переходить к характеристике собственно используемых статистических методов, полезно будет остановиться на общих вопросах достоверности данных, получаемых в ходе подобных опросов. Известно, что при выборочных обследованиях, когда информация записывается со слов респондента, всё зависит от его честности и открытости (а также, вообще говоря, от того, что и как спрашивают, но этих вопросов мы сейчас не касаемся). Наиболее часто, вероятно, утаивается информация по доходам, но и расходная часть также может искажаться. Не в последнюю очередь это касается алкогольной продукции, когда респондент может сознательно занизить объёмы собственного потребления (из-за стеснения перед интервьюером, или членами своей семьи, если они присутствуют при интервью). В упомянутой выше работе В.С. Тапилиной это проблема разбирается достаточно полно, даже предложена интересная методика «взвешивания» показателей потребления алкоголя для более адекватной оценки объёмов и частоты употребления спиртных напитков. Объёмы потребления алкоголя для значительной доли респондентов умножались на коэффициенты, выведенные, исходя из ответов тех респондентов, которые, по ряду критериев, проявили наибольшую «честность» в остальных ответах, а также опрашивались в отсутствии членов домохозяйств так, что у них не было оснований скрывать от них истинную информацию. В результате полученные показатели потребления алкоголя оказались «заметно выше (в среднем примерно на 62%) публикуемых в официальной статистике», причём эти оценки хорошо согласовывались с оценками других исследователей, полученных по другим методикам. В имеющихся у нас данных отсутствует дополнительная информация об условиях, в которых проводилось интервью, да и рамки эссе не позволяют нам провести аналогичную процедуру взвешивания. Вместо того, чтобы пытаться дать наиболее адекватные оценки суммарного потребления алкогольной продукции, нас будут интересовать зависимости потребления спиртного от различных параметров бюджетов домохозяйств и характеристик самих домохозяйств. Посему мы примем имеющиеся данные «как есть», полагая, что возможные искажения реальных объёмов закупок спиртного не повлияют на оценки искомых взаимосвязей.

Что касается используемых статистических методов, мы, разумеется, будем опираться на методы описательной статистики (средние величины, процентные распределения – линейные и условные), корреляционный анализ, с помощью которого постараемся установить зависимости между величинами «алкогольной» и прочих статей расходов домохозяйств. Там, где это необходимо, для установления достоверности различий и зависимостей мы будем прибегать к стандартным проверкам гипотез, встроенным в статистический пакет: одномерный дисперсионный анализ, критерий хи-квадрат на независимость признаков в таблице сопряжённости, проверка значимости (значимого отличия от нуля) коэффициентов корреляции.

Искомую типологию потребления домохозяйств в относительных показателях расходов по статьям потребительского бюджета постараемся построить с помощью методов кластерного анализа (k-средних), который как раз подходит для анализа выборок большого объёма (несколько тысяч наблюдений). В качестве критериев выбора кластерного решения будем ориентироваться на 1) возможность интерпретации решения, 2) наполненность кластеров, 3) соотношение расстояний между кластерными центрами и средних расстояний до центров кластеров. Полученные кластеры проверим на перекрёстных распределениях с такими характеристиками домохозяйств, как местожительства и регион проживания, размер домохозяйства, дециль располагаемых ресурсов домохозяйства и т.д.

Для анализа данных используется пакет SPSS 13.0. Это особенно удобно, так как исходные данные распространяются, в том числе, в «родном» формате этой программы. Поскольку в ходе анализа приходилось прибегать к разного рода трансформациям данных, а также повторять анализ с разными параметрами, были использованы возможности протоколирования и программирования синтаксиса SPSS (внутреннего командного языка программы). Краткое введение в синтаксис SPSS на русском языке, а также коллекция мини-программ обработки информации для этого статистического пакета была найдена на русскоязычной версии сайта «Raynald’s SPSSTools» («Raynald’s SPSSTools по-русски»), см. http://www.spsstools.ru/LearningSyntax.htm [9]. Использованный синтаксис приведён в Приложении 2.