Степень гетерогенности (вариации) или ... Опции

[csmu]

Добрый вечер

Вопрос состоит в следующем.
Существует множество групп с разным количеством участников. Каждая группа оценивается по нескольким одинаковым критериям (в настоящий момент, по пяти). Все критерии - качественные.
Например, рост (высокий, средний, низкий), масса (пониженная, нормальная, повышенная), цвет волос (блондины, брюнеты, рыжие) и т.д. Соответственно, каждый участник описывается разными наборами качеств (низкий блондин с повышенной массой). Одинаковые наборы признаков встречаются у разного количества участников. Т.е. в одной группе из 10 человек может быть три блондина с высоким ростом и нормальной массой, два рыжих с высоким ростом и пониженной массой, один рыжий с низким ростом и нормальной массой, остальные 4 брюнета с повышенной массой и нормальным ростом. В других группах эти соотношения другие, а есть группы, представленные одинаковыми участниками (например, все 5 человек - брюнеты с нормальным ростом и массой).

Подскажите, пожалуйста, правильный метод для оценки выраженности различий в группах. Так, чтобы можно было сказать, вот эта группа - однородная, а вот эта неоднородна на столько-то, другая - настолько-то.

Изначально мысль была такая: посчитать количество вариантов в группе и разделить на количество участников. В вышеприведенном примере это будет выглядеть так: 4/10=0,4. Но может есть метод, который бы оценивал это внутригрупповое разнообразие, учитывая не только количество вариантов, но и размер их подгрупп.

Спасибо
Извините, если сумбурно

[passant]

Даже в Вашем примере видно, что шкалы измерений, которые используются, как минимум двух типов - ранговые (вес и рост) и номинальные (цвет волос). Соответственно и меры близости по каждой из этих шкал - разные. Ну например, люди среднего и высокого роста более похожи между собой, чем люди низкого и высокого. А вот по цвету волос они все между собой "равноудаленные". Правда, если Вы будете считать, что у вас есть шатены, брюнеты (темные и светлые), блондины (тоже разных оттенков - оказывается их аж 5! ) и т.д., то у вас и тут окажется шкала порядка. Другой вопрос, надо-ли это Вам для Ваших целей.
После того, как понятие расстояние на каждой из шкал определено, переходим к построению агрегативной шкалы, которая позволяет определить расстояние между объектов в исходном многомерном пространстве признаков. Тут есть несколько разных подходов. Ознакомится с ними можно, например, вот тут http://sernam.ru/book_zg.php?id=76.
После того, как этот шаг сделан, Вы можете измерить, в том числе "среднее расстояние" и "дисперсию" между объектами внутри группы. В скобках пишу, потому, что это не классические определения, а смысловые аллюзии того, что вы будете иметь в результате указанных вычислений. А уже на основании этих данных можно говорить об однородности или нет ваших конкретных групп. Чем меньше "среднее расстояние" и "дисперсия" - тем теснее (однороднее) группа.
Вот как-то примерно так.
Удачи в исследованиях.