Page 108 - Роль муниципальных музеев Самарской области в нравственно-патриотическом воспитании молодежи

Инновационные музейные технологии в развитии соврменного молодого поколения

В результате логического рассмотрения широкого круга факторных признаков по-
лучен следующий состав факторов-аргументов, наиболее тесно связанных с моде-
лируемыми величинами:

Х1 - численность населения обслуживаемой территории (тыс. чел.);
Х2 - число выставок (ед.);
Х3 - число массовых мероприятий музея (ед.);
Х4 - число образовательных программ (ед.);
Х5 - доходы (тыс. руб./специалист);
Х6 - количество специалистов (чел.);
Х7 - экспозиционная площадь (м2);
Х8 - средняя заработная плата работника музея (руб./мес.).
В составе методов построения многофакторных регрессионных моделей сле-
дует выделять два направления.
Алгоритм первого подхода заключается в многошаговом анализе, на каждой
итерации которого в состав модели включается новый, дополнительный фактор-ар-
гумент, проверяется значимость каждого коэффициента регрессии по t-критерию
Стьюдента и сходимость знака при каждом коэффициенте уравнения множествен-
ной регрессии со знаком парного коэффициента корреляции. Построение модели
начинается с рассмотрения фактор-аргумента, наиболее тесно связанного с зависи-
мой переменной, и заканчивается притом условии, что полученная модель является
адекватной (расчетное значение F-критерия становится больше табличного).
Другой подход состоит в детальном анализе матрицы парных коэффициентов
корреляции между зависимой переменной и всеми рассматриваемыми факторами-
аргументами, и выявлением коллинеарных (взаимозависимых) факторов, один из
которых следует исключить из состава факторов. Идея многошагового анализа за-
ключается в проведении ряда расчетных итераций, в ходе которых осуществляется
последовательное включение в состав модели всех отобранных с помощью теорети-
ческого анализа факторов и оценки на каждом шаге вычислений меры существен-
ности влияния на результативный показатель всех учтенных моделью факторов и
сходимости результатов. Факторы, оказавшиеся несущественными и не способству-
ющими улучшению сходимости расчетных и фактических значений результатив-
ного признака, опускаются и заменяются новыми [Полянскова, Нуйкина, 2014].
Для анализа факторных связей нами был выбран именно этот подход.
Наиболее значительное влияние на количество посетителей музея оказывают
показатели, связанные с социальной эффективностью муниципальных музеев, а
также с их производственной эффективностью: число массовых мероприятий музея
(Х3), число образовательных программ (Х4), количество специалистов (Х6), экспо-
зиционная площадь (Х7). Однако, на результативный признак, согласно матрице
парных коэффициентов корреляции, в первую очередь воздействует число массо-
вых мероприятий, проводимых музеями (ry1x3= 0,956683) [43].
Парное уравнение регрессии между основным индикатором музейной дея-
тельности и факторным признаком Х3 определяется выражением:

Y1  4995,762  31,492X 3 ,

107