Кроме того, отсутствует адекватное статистическое и программное обеспечение анализа динамики качественных показателей, который особенно актуален в связи с проводи­мыми в последнее время лонгитюдными обследованиями.

Эти соображения легли в основу развития некоторых методов и создания Системы анализа нечисловой информа­ции (САНИ).

Система анализа нечисловой информации предназна­чена для обработки данных, измеренных в разнородных шка­лах: номинальной, порядковой, интервальной и количествен­ной. В первую очередь она ориентирована на социально-эко­номические задачи, но может использоваться в биологии, ме­дицине, других областях, где приходится иметь дело с нечис­ловой информацией.

САНИ реализована на совместимых с IBM персональ­ных компьютерах и требует около 1 МБайта памяти на жест­ком диске. Она предполагает лишь эле­ментарное знакомство пользователя с ПК. Работа осуществ­ляется в диалоговом режиме с помощью иерархического ме­ню или непосредственно нажатием определенных комбина­ций клавиш.

Система позволяет одновременно обрабатывать до 320 признаков (вопросов); число объектов (респондентов) не дол­жно превосходить 32000 для категоризованного признака и 8000 – для числового. Однако приведенные ограничения, имеют чисто технический характер, и допустимый объем данных зависит от используемого метода и типа компьютера.

В любой момент доступны: справка об используемом методе со ссылкой на литературу или разъяснение сложив­шейся ситуации; справки обо всех активных переменных, со­держащие информацию, полученную от пользователя при первом вводе, и некоторые результаты проделанного анализа; данные об объектах (соответствующие значения переменных). Результаты анализа выводятся на экран и могут быть распечатаны или скопированы в файл для последующего включения в отчет.

Функциональное наполнение. Методы, используемые САНИ, распадаются на три группы. Первая — реализует возможности базы данных, вто­рая – объединяет средства предварительного анализа, позво­ляющие сформировать гипотезы о структуре данных, выя­вить «выбросы». При этом эффективно применяются графи­ческие возможности современной вычислительной техники. Методы, входящие в третью группу, используют вероятност­ные предположения о природе данных и позволяют прове­рять различные гипотезы. Особое внимание уделено анализу нечисловых признаков, изменяющихся во времени.

Работа с данными. Они могут быть введены вруч­ную, импортированы из прямоугольных таблиц «объект-при­знак» или «признак-объект» в кодах ASCII или из общего статистического пакета SYSTAT. Имеется возможность экс­портировать данные в виде таблиц ASCII или в системном формате SYSTAT.

В системе «САНИ» каждому признаку соответствует справка, содержащая сведения о шкале, в которой он изме­рен, код и число пропущенных значений, имена и частоты категорий, историю создания и комментарии пользователя. Кроме того, в справке хранятся некоторые результаты пред­ыдущей обработки: имена независимых и тесно связанных с данной переменных. Они предостерегают исследователя от мало осмысленных шагов, например от использования неза­висимых переменных в анализе соответствий.

Имеется возможность получать подвыборки: отбирать или удалять объекты с фиксированной комбинацией значе­ний переменных. Можно создавать новые переменные в виде фиксированных комбинаций значений имеющихся перемен­ных, агрегированием категорий, разбиением количественных переменных на интервалы, всевозможными комбинациями двух переменных (для снижения размерности). Все преобра­зования фиксируются в справках. Мощный редактор позво­ляет вводить и проверять данные вручную, а также изменять имя, комментарий, шкалу и значения переменных [1, c. 2].