Список вопросов базы знаний

задача выявления степени согласованности изменений

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 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

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 оценки сдвига значений исследуемого признака

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

задача выявления различий в распределении 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.)

критерии однородности

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

критерии согласия

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

критерии значимости

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

0,001

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

0,01

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

типологическая

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

аналитическая (факторная)

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

структурная

описание составных частей совокупности или строения типов

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

Многофакторный дисперсионный анализ

(МANOVA)

исследуется существенность влияния некоторого фактора на измеряемые переменные

Дисперсионный двухфакторный анализ

(Two-Way)

несколько переменных, влияние которых исследуется

Дисперсионный однофакторный анализ (ANOVA)

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

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

0

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

–1

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

0,50 < |r| < 0,69

очень слабая

0,20 < |r| < 0,29

сильная

0,30 < |r| < 0,49

средняя

|r| < 0,19

слабая

|r| > 0,70

умеренная

мода

М_о

среднее арифметическое

Н

дисперсия

М_е

медиана

размах

σ²

при корреляционном анализе дихотомических переменных применяются

коэффициенты сопряженности

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

ранговая корреляция

для анализа связи между признаками, измеряемыми в порядковых шкалах применяется

меры ассоциации

при измерении сравниваемых переменных в шкалах наименования широко применяются

бисеральные коэффициенты корреляции.

сложные методы многомерного анализа

критерии по обработке нечисловой информации

методы анализа качественных данных

критерии значимости

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

коэффициенты корреляции, критерии согласия

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

факторный, дискриминантный, дисперсионный, др. виды анализа

SPSS

*.sta

STATISTICA

*.sav

Excel

*.xls

0.9

99%

0.95

95%

0.99

90%

единица статистической совокупности

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

признак единицы статистической совокупности

элемент статистической совокупности, являющийся носителем изучаемых признаков

статистическая закономерность

обобщенная количественная характеристика изучаемого явления; рассчитываемое статистикой значение

статистический показатель

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

статистическая совокупность

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

предмет 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

объект статистики

совокупность приемов, пользуясь которыми статистика исследует свой предмет

Р > 0,1

результаты статистически значимы

Р ≤ 0,05

результаты значимы на уровне тенденции

0,05 < р ≤ 0,1

результаты на уровне высокой статистической значимости

Р ≤ 0,01

результаты статистически незначимы

средняя арифметическая

наиболее часто повторяющееся значение признака у единиц данной совокупности

мода

сумма всех чисел в конкретном наборе, делённая на их количество

частота

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

медиана

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

шкала отношений

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

номинативная шкала

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

интервальная шкала

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

порядковая шкала

шкала, в которой не выражены количественные характеристики объектов

ошибки репрезентативности

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 регистрации

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.

факторный вес

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

факторизация

процедура извлечения факторов с помощью корреляционной матрицы исходных данных

специфические факторы

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

факторная нагрузка

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

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

интервальная шкала

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

шкала отношений

учащиеся математической и учащиеся языковой школы

порядковая 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

номинальная шкала

выборка методом «снежного кома».

обеспечивается одинаковая вероятность доступности всех элементов из полного списка выборки

серийная (гнездовая или кластерная) выборка

единицами отбора выступают не сами объекты, а группы

стихийная выборка

опрашиваются наиболее доступные респонденты

простой случайный отбор

для каждой группы задается количество объектов, которые должны быть обследованы

квотная 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