Список вопросов базы знаний

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 выявления различий в распределении признака

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

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 степени согласованности изменений

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

критерии согласия

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

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

0,05

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»

0,001

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

структурная

описание составных частей совокупности или строения типов

аналитическая (факторная)

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

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

Дисперсионный однофакторный анализ (ANOVA)

исследуется существенность влияния некоторого фактора на измеряемые переменные

Многофакторный дисперсионный анализ

(МANOVA)

несколько переменных, влияние которых исследуется

Дисперсионный двухфакторный анализ

(Two-Way)

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

статистически

значимая корреляция

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

высокозначимая

корреляция

+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)

–1

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

|r| > 0,70

средняя

0,50 < |r| < 0,69

очень слабая

|r| < 0,19

слабая

0,20 < |r| < 0,29

умеренная

0,30 < |r| < 0,49

сильная

мода

М_е

дисперсия

среднее арифметическое

М_о

размах

σ²

медиана

Н

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

меры ассоциации

при корреляционном анализе дихотомических переменных применяются

бисеральные коэффициенты корреляции.

при измерении сравниваемых переменных в шкалах наименования широко применяются

ранговая корреляция

сложные методы многомерного анализа

критерии значимости

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

методы анализа качественных данных

коэффициенты корреляции, критерии согласия

Excel

*.sta

STATISTICA

*.xls

SPSS

*.sav

0.99

90%

0.9

99%

0.95

95%

признак единицы статистической совокупности

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

статистический показатель

обобщенная количественная характеристика изучаемого явления; рассчитываемое статистикой значение

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

элемент статистической совокупности, являющийся носителем изучаемых признаков

статистическая закономерность

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

предмет статистики

совокупность приемов, пользуясь которыми статистика исследует свой предмет

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

0,05 < р ≤ 0,1

результаты на уровне высокой статистической значимости

Р ≤ 0,01

результаты значимы на уровне тенденции

Р ≤ 0,05

результаты статистически незначимы

Р > 0,1

результаты статистически значимы

средняя арифметическая

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

мода

наиболее часто повторяющееся значение признака у единиц данной совокупности

медиана

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

частота

сумма всех чисел в конкретном наборе, делённая на их количество

шкала отношений

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

номинативная шкала

шкала, в которой не выражены количественные характеристики объектов

порядковая 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)

ошибки регистрации

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.

случайные ошибки

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

факторный вес

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

факторная нагрузка

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

специфические факторы

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

факторизация

процедура извлечения факторов с помощью корреляционной матрицы исходных данных

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

интервальная шкала

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

номинальная шкала

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

шкала отношений

учащиеся математической и учащиеся языковой школы

порядковая шкала

серийная (гнездовая или кластерная) выборка

обеспечивается одинаковая вероятность доступности всех элементов из полного списка выборки

стихийная выборка

опрашиваются наиболее доступные респонденты

выборка методом «снежного кома».

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

простой случайный отбор

единицами отбора выступают не сами объекты, а группы