1.5.1 예측 1 : 복수 평형
우리의 첫 번째 예측은 각기 다른 지역에서 LGBT 지원 수준과
공개적으로 LGBT 개인의 수는 상관 관계가있을 수 있습니다. Google의 데이터는
상태 수준, 그것은 우리의 분석 단위가 될 것입니다. 일화적으로 그러한 결과가 보일 수도 있지만,
실제로 그것이 데이터에 의해 영향을 받는지 여부를 확인하는 것이 중요합니다. 그렇다면 그 데이터의 크기는 무엇입니까?
의 불일치가있을 수 있습니다.
Google은 오프라인 및 온라인 데이터를 사용하여이 예측을 테스트합니다. 네 가지
피어슨의 x2 테스트는 경험적 빈도가 p <2.2 x 10-16 인 null을 거부합니다
국가 간 분포는 균일하다.
LGBT 지원과 개방성의 LGBT 상태는 주마다 다릅니다. 각 플롯에는
명확한 양성, 유의 한 상관 관계 (오프라인 데이터의 경우 피어슨의 p = .47, p = .0006, p = .33,
온라인 데이터의 경우 p = .0137). 20
9 Gallup 데이터의 경우 긍정 응답과 부정적 응답의 수를 비교하면 X25 = 337.93; 그
PRRI 데이터, 호감도 비교, X49 = 1450.3; 개인의 수를 비교하는 Facebook 데이터
누가 스스로를 LGB 대 아니겠습니까? X5o = 140,990; 그리고 마지막으로 Facebook 데이터의
지지자 대 지지자, X5o = 208,420. PRRI 데이터는 자유도가 한 가지가 적기 때문에
워싱턴 DC는 다루지 않습니다.
실제로 오프라인과 온라인 측정의 네 가지 요소 모두에서 유의미한 상관 관계가 있습니다. 다른 말로하면,
PRRI에 따른 동성 결혼에 유리하게 우호적 인 국가들도 LGB의 비율이 더 높습니다
페이스 북 사용자 (p = 0.65, p <.0001) 및 페이스 북 사용자의 비율이 높은 주
LGBT 원인은 또한 LGBT 신분을보고하는 Gallup 응답자가 더 많습니다 (p = 0.28, p =
25 세 LGBT 원인을 공개적으로지지하는 더 많은 개인을 이끌어 낸다. 같은 논리가
페이스 북에서 LGBT 권리를 공개적으로지지하는 개인. 도입 이후
페이스 북의 맞춤 성별 옵션은 우리가F그림 1-4 : 오프라인 및 온라인 데이터 세트 모두에서 LGBT의 주 수준 측정
LGBT 상태에 대한지지와 개방성은 분명히 상호 연관되어있다. 아마도 그렇지 않다. |
