Список вопросов базы знаний

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

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 оценки сдвига значений исследуемого признака

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

задача выявления степени согласованности изменений

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 значимости

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

критерии однородности

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

0,01

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

0,001

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

0,05

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

структурная

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

типологическая

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

аналитическая (факторная)

описание составных частей совокупности или строения типов

исследуется существенность влияния некоторого фактора на измеряемые переменные

Дисперсионный двухфакторный анализ

(Two-Way)

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)

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

высокозначимая

корреляция

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

статистически

значимая корреляция

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

незначимая

корреляция

–1

переменные можно считать линейно независимыми между собой

+1

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

0

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

0,30 < |r| < 0,49

очень слабая

0,50 < |r| < 0,69

сильная

0,20 < |r| < 0,29

слабая

|r| > 0,70

средняя

|r| < 0,19

умеренная

мода

медиана

Н

среднее арифметическое

М_о

размах

σ²

дисперсия

М_е

для анализа связи между признаками, измеряемыми в порядковых шкалах применяется

коэффициенты сопряженности

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

ранговая корреляция

при измерении сравниваемых переменных в шкалах наименования широко применяются

бисеральные коэффициенты корреляции.

при корреляционном анализе дихотомических переменных применяются

меры ассоциации

методы анализа качественных данных

критерии значимости

сложные методы многомерного анализа

коэффициенты корреляции, критерии согласия

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

критерии по обработке нечисловой информации

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

факторный, дискриминантный, дисперсионный, др. виды анализа

Excel

*.sav

SPSS

*.xls

STATISTICA

*.sta

0.99

95%

0.9

90%

0.95

99%

признак единицы статистической совокупности

обобщенная количественная характеристика изучаемого явления; рассчитываемое статистикой значение

статистический показатель

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

статистическая закономерность

элемент статистической совокупности, являющийся носителем изучаемых признаков

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

статистическая совокупность

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

объект статистики

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

метод статистики

массовые явления

предмет статистики

совокупность приемов, пользуясь которыми статистика исследует свой предмет

Р ≤ 0,01

результаты значимы на уровне тенденции

Р ≤ 0,05

результаты статистически значимы

0,05 < р ≤ 0,1

результаты на уровне высокой статистической значимости

Р > 0,1

результаты статистически незначимы

медиана

сумма всех чисел в конкретном наборе, делённая на их количество

мода

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

средняя арифметическая

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

частота

наиболее часто повторяющееся значение признака у единиц данной совокупности

шкала отношений

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

номинативная шкала

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

интервальная шкала

шкала, в которой не выражены количественные характеристики объектов

порядковая шкала

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

случайные ошибки

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

ошибки репрезентативности

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

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

факторная нагрузка

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

специфические факторы

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

факторный вес

процедура извлечения факторов с помощью корреляционной матрицы исходных данных

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

шкала отношений

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

порядковая шкала

учащиеся математической и учащиеся языковой школы

номинальная 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

выборка методом «снежного кома».

опрашиваются наиболее доступные респонденты

простой случайный отбор

обеспечивается одинаковая вероятность доступности всех элементов из полного списка выборки

серийная (гнездовая или кластерная) выборка

для каждой группы задается количество объектов, которые должны быть обследованы

квотная выборка

единицами отбора выступают не сами объекты, а группы