КАТЕГОРИИ: Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748) |
Шкала наименований
Построение распределения частот. Одномерный статистический анализ Одномерный анализ данных Лекция 5. Методы количественного анализа данных КСИ 1. Одномерный анализ данных. 2. Двумерный анализ данных.
Существующие приемы количественного статистического анализа данных чрезвычайно многообразны. Анализ данных — это комплекс практических умений и навыков, которым возможно овладеть только путем реальных упражнений. Все методы количественного анализа принято разделять на две большое группы. 1) Методы статистического описания направлены на получение количественной характеристики данных, полученных в конкретном исследовании. Цель - мы стремимся к сжатому и наглядному их представлению. Математический язык оказывается очень эффективным средством достижения подобной цели. 2) Методы статистического вывода позволяют корректно распространять результаты, полученные в конкретном исследовании, на все явление как таковое, делать заключения общего характера. Эти методы являются мощным инструментом построения научной теории. Можно сказать, что с их помощью осуществляется переход от изучения локальных явлений к познанию универсальных закономерностей, а тем самым и к научному прогнозированию. Мы рассмотрим только методы статистического описания. Цель любого научного исследования заключается в обнаружении закономерностей внутри определенного класса явлений. Закономерность, в самом широком смысле слова означает некую регулярность, однотипность. Статистические методы как раз и предназначены для анализа подобных явлений и процессов. Они позволяют выявлять устойчивые тенденции и строить на этой основе теории, предназначенные для их объяснения.
Для использования статистики требуются два основных условия: а) мы должны иметь данные о группе (выборке) документов; б) эти данные должны быть представлены в формализованном (кодифицированном) виде. Поэтому сначала описывается сама группа документов по важным для ученого параметрам. Далее мы приступаем к анализу данных. Наиболее простой случай возникает тогда, когда наши данные могут быть представлены одной переменной.
1) Построение распределения частот. 2) Данные о распределении представляем в форме графиков. 3) Оценка параметров распределения.
Переменная «Семейное положение». Переменная может принимать следующие значения: женат/замужем, холост/не замужем, разведен/разведена, вдовец/вдова. Подсчитывая число ответов в каждом классе, мы можем построить таблицу распределения. Предположим, всего было 30 респондентов, и один из них отказался отвечать на данный вопрос. Тогда таблица распределения частот может иметь следующий вид: Данные о семейном положении авторов Таблица 1
Из таблицы видно, что большая часть респондентов (более половины) женаты или замужем. Если какие-то отсутствуют, их следует выделить в самостоятельную категорию. Анализ таких пропущенных значений часто выделяют в самостоятельную задачу. Анализируя таблицу, мы сравниваем между собой категории и видим, как они представлены в нашей выборке. Нас чаще всего интересуют не абсолютные значения, а относительные. И тогда мы переводим частоты в доли относительно общего числа наблюдений, которое мы принимаем за единицу. Для этого мы делим каждое значение на общее число наблюдений (в нашем случае — на 30). Полученные дроби можно внести в таблицу отдельным столбцом. Тогда хорошо видно, что в нашей выборке немногим более половины респондентов находятся в браке, а около четверти — в разводе. Относительные значения удобны еще и тем, что позволяют легко сопоставлять данные по двум выборкам разного объема. Если выборки различаются размерами, то мы предварительно вычисляем относительные значения путем деления абсолютной величины на объем выборки. Последний показатель принято обозначать латинской буквой N. В разобранном только что примере N =30. Помимо долей, относительными единицами являются также проценты. Если в первом случае целое принимается за единицу, то во втором случае — за сто процентов. От долей легко перейти к процентам: каждое значение просто умножается на сто. Процентное выражение предпочтительно тем, что с целыми числами работать удобнее, чем с дробями. Но по существу проценты и доли — это эквивалентные единицы наподобие рубля и копейки. Относительные единицы позволяют сравнивать не только аналогичные показатели, полученные на разных выборках, но и качественно различные показатели между собой. Последний столбец в Таблице 1 представляет данные в процентах. Обратим внимание, что итог у нас оказался несколько меньше ста процентов из-за округлений при вычислениях. Поскольку данные по одному индивиду отсутствуют, можно пересчитать проценты без этой пустой категории, полагая теперь N = 29. Скорректированные данные представлены в скобках. При сравнении с другой выборкой мы будем использовать именно их.
Дата добавления: 2014-01-15; Просмотров: 387; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы! Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет |