Список вопросов базы знаний

задача выявления различий в распределении признака

Для решения задач данного типа применяются коэффициенты корреляции (например, коэффициент ранговой корреляции Спирмена (r_s) или критерий Кендалла (); критерий линейной корреляции Пирсона (r_xy), коэффициент фи-корреляции Пирсона (φ), коэффициент сопряженности С-Пирсона и др.)

задача анализа изменений признака под влиянием контролируемых условий: под влиянием одного или двух и более факторов одновременно

Для решения задач данного типа применяют методы анализа изменчивости признака (такие как: однофакторный дисперсный анализ, критерий тенденций Пейджа (L), критерий Барлетта, G-критерий Кохрена, многофакторный дисперсионный анализ и др.)

задача выявления степени согласованности изменений

для ее решения применяются критерии согласия (критерий χ² Пирсона; критерий Колмогорова, критерий Фишера, биноминальный критерий и др.)

задача оценки сдвига значений исследуемого признака

Для решения задач данного типа применяются критерии сдвига, которые позволяют оценить степень статистической значимости изменений признака от замера к замеру (например, Т-критерий Вилкоксона; G-критерий знаков; F-критерий Фишера, критерий Фридмана; критерий тенденций Пейджа и др.)

задача выявления различий в уровне исследуемого признака на двух или трех и более выборках

Для решения задач данного типа применяются критерии различий (например, t-критерий Стьюдента, U-критерий Вилкоксона-Манна-Уитни; критерий Розенбаума; критерий тенденций Джонкира; критерий Крускала-Уоллиса и др.). Эти критерии позволяют оценить степень статистической достоверности различий между разнообразными показателями

критерии однородности

позволяют проверять гипотезы взаимного соответствия законов распределения случайных величин: подчиняются эти величины одному и тому же закону, или разным

критерии значимости

позволяют проверять гипотезы о численных значениях известного закона распределения: случайно или значимо их совпадение (или расхождение) с эмпирическими значениями

критерии согласия

обеспечивают проверку предположения о том, что исследуемая случайная величина подчиняется предполагаемому теоретическому закону

0,05

по теории в 5% случаев повторных выборок вывод, принимающий или отвергающий проверяемую гипотезу, может оказаться неправильным; такой результат принято называть «значимым»

0,001

по теории вероятности в 1% случаев вывод может оказаться неправильным; такой результат принято называть «весьма значимым»

0,01

по теории вероятности в 0,1% случаев вывод может оказаться неправильным; такой результат принято называть «очень значимым»

типологическая

оценивание связи между взаимодействующими признаками по изменению групповых средних величин результативного признака

аналитическая (факторная)

описание составных частей совокупности или строения типов

структурная

выявление характеристик частных совокупностей; разграничение однородных совокупностей в соответствии с их объективной качественной природой

исследуется влияние на зависимую переменную двух рассматриваемых факторов по отдельности, а также оценка их совместного воздействия

Многофакторный дисперсионный анализ

(МANOVA)

несколько переменных, влияние которых исследуется

Дисперсионный однофакторный анализ (ANOVA)

исследуется существенность влияния некоторого фактора на измеряемые переменные

Дисперсионный двухфакторный анализ

(Two-Way)

r соответствует уровню высокой статистической значимости р ≤ 0,001. Отмечается тремя звездочками (***) при выводе результатов с помощью статистических пакетов

незначимая

корреляция

r не достигает уровня статистической значимости р > 0,1. Не отмечается звездочками при выводе результатов с помощью статистических пакетов

высокозначимая

корреляция

r соответствует уровню статистической значимости р ≤ 0,01, р ≤ 0,05. Отмечается двумя или одной звездочкой (**) при выводе результатов с помощью статистических пакетов

статистически

значимая корреляция

–1

переменные имеют строгую обратнопропорциональную корреляцию, когда с увеличением факторного признака величина результативного признака имеет тенденцию к уменьшению (обратная связь)

+1

переменные можно считать линейно независимыми между собой

0

переменные имеют строгую прямопропорциональную корреляцию, когда возрастание величины факторного признака влечет за собой возрастание и результативного признака (прямая связь)

|r| > 0,70

средняя

|r| < 0,19

очень слабая

0,50 < |r| < 0,69

сильная

0,30 < |r| < 0,49

умеренная

0,20 < |r| < 0,29

слабая

среднее арифметическое

М_е

медиана

Н

дисперсия

размах

М_о

мода

σ²

если данные измерены в смешанных шкалах: как в номинальной, так и интервальной, порядковой или шкале отношений, то применяются

коэффициенты сопряженности

при корреляционном анализе дихотомических переменных применяются

меры ассоциации

для анализа связи между признаками, измеряемыми в порядковых шкалах применяется

ранговая корреляция

при измерении сравниваемых переменных в шкалах наименования широко применяются

бисеральные коэффициенты корреляции.

сложные методы многомерного анализа

коэффициенты корреляции, критерии согласия

методы выявления и описания связей, существующих между двумя и более характеристиками (признаками)

критерии по обработке нечисловой информации

методы анализа качественных данных

факторный, дискриминантный, дисперсионный, др. виды анализа

методы проверки статистических гипотез о различии двух и более групп по измеряемым характеристикам

критерии значимости

STATISTICA

*.sav

SPSS

*.xls

Excel

*.sta

0.9

90%

0.95

95%

0.99

99%

статистическая совокупность

элемент статистической совокупности, являющийся носителем изучаемых признаков

статистический показатель

совокупность объектов или явлений, объединенная качественной основой, общей связью, но отличающейся друг от друга отдельными признаками

единица статистической совокупности

количественное выражение причинной связи изменения в пространстве и времени массовых явлений, отражающее последовательность, регулярность, повторяемость событий с достаточно высокой степенью вероятности, если причины (условия), порождающие события, не изменяются или изменяются незначительно

признак единицы статистической совокупности

свойство единицы совокупности, ее характерная черта, особенность, качество, которое может быть измерено

статистическая закономерность

обобщенная количественная характеристика изучаемого явления; рассчитываемое статистикой значение

объект статистики

размеры и количественные соотношения качественно определенных социально-экономических явлений, закономерности их связи и развития в конкретных условиях места и времени

предмет статистики

массовые явления

метод статистики

совокупность приемов, пользуясь которыми статистика исследует свой предмет

Р ≤ 0,01

результаты на уровне высокой статистической значимости

Р > 0,1

результаты статистически значимы

0,05 < р ≤ 0,1

результаты статистически незначимы

Р ≤ 0,05

результаты значимы на уровне тенденции

мода

сумма всех чисел в конкретном наборе, делённая на их количество

частота

наиболее часто повторяющееся значение признака у единиц данной совокупности

медиана

число, показывающие, сколько раз одна и та же варианта встретилась в данной выборке

средняя арифметическая

величина признака, которая делит упорядоченную последовательность его значений на две равные по численности части

интервальная шкала

шкала, в которой не выражены количественные характеристики объектов

порядковая шкала

шкала, в которой объекты ранжируются по какому-либо признаку (объектам присваивается ранг)

номинативная шкала

шкала, классифицирующая по принципу «больше (меньше) В определенное количество раз»

шкала отношений

шкала, классифицирующая по принципу «больше (меньше) НА определенное количество единиц»

ошибки регистрации

непреднамеренные неточности исследования, которые могут быть направлены как в сторону преувеличения показателей признака, так и в сторону преуменьшения

ошибки репрезентативности

возникают из-за неправильного, тенденциозного отбора единиц, при котором нарушается основной принцип научно организованной выборки – принцип случайности

случайные ошибки

появление их может быть вызвано несовершенством измерительных средств (методик), неточностью подсчетов (пропуск или повторный счет некоторых единиц совокупности), описками при заполнении бланков и т.п.

факторизация

коэффициент взаимосвязи между некоторым признаком и общим фактором, выражающий меру влияния фактора на признак

факторный вес

значение (мера проявления) фактора у отдельной переменной (признака) по данному фактору

специфические факторы

латентные факторы, выделяемые при факторном анализе, воздействующие на какой-либо один определенный признак

факторная нагрузка

процедура извлечения факторов с помощью корреляционной матрицы исходных данных

учащиеся математической и учащиеся языковой школы

номинальная шкала

профессор Х. самый строгий, профессор У. второй после него, и т.д.

интервальная шкала

количество детей в семьях с разным ежемесячным доходом: семья с достатком свыше 100 тыс. рублей имеет в 3 раза больше детей, чем семья с доходом до 25 тыч. рублей в месяц

шкала отношений

стаж работы испытуемых от 1 до 3 лет; от 3 лет 1 мес. до 7 лет; от 7 лет 1 мес. до 15 лет

порядковая шкала

стихийная выборка

у каждого респондента, начиная с первого, просятся контакты его друзей, коллег, знакомых, которые подходили бы под условия отбора, и могли бы принять участие в исследовании

простой случайный отбор

обеспечивается одинаковая вероятность доступности всех элементов из полного списка выборки

выборка методом «снежного кома».

опрашиваются наиболее доступные респонденты

квотная выборка

для каждой группы задается количество объектов, которые должны быть обследованы

серийная (гнездовая или кластерная) выборка

единицами отбора выступают не сами объекты, а группы