Подготовка данных к анализу

Тема 4. Экономико-статистический анализ информации

Подготовка статистического наблюдения – процесс, включающий разные виды работ. Сначала необходимо решить методологические вопросы, важнейшими из которых являются определение цели и объекта наблюдения, состава признаков, подлежащих регистрации; разработка документов для сбора данных; выбор отчетной единицы и единицы, относительно которой будет проводиться наблюдение, а также методов и средств получения данных. Кроме методологических вопросов необходимо решить проблемы организационного характера, например, определить состав органов, проводящих наблюдение; подобрать и подготовить кадры для проведения наблюдения; составить календарный план работ по подготовке, проведению и обработке материалов наблюдения; провести тиражирование документов для сбора данных.

Логические методы анализа информации. Традиционная логика при получении новых (выводных) знаний использует следующие логические методы.

Анализ — логический метод расчленения целого на отдельные элементы с рассмотрением каждого из них в отдельности.

Логика выработала ряд правил аналитического исследования, к числу которых относятся следующие.

1. Перед анализом исследуемого предмета (явления) необходимо четко выделить его из другой системы, в которую он входит как составной элемент. Это тоже осуществляется с помощью анализа (предшествующего).

2. Далее устанавливается основание, по которому будет производиться анализ. Основанием называется тот признак анализируемого предмета, который отличает одни компоненты от других. На каждой ступени анализа должно выбираться одно основание расчленения, а не несколько сразу.

3. Выделяемые в результате анализа элементы должны исключать друг друга, а не входить один в другой.

4. После этого осуществляется анализ, причем аналитические знания приобретаются в основном выводным путем, т.е. на основе действий, совершаемых по правилам формальной логики

Синтез — объединение всех данных, полученных в результате анализа. Синтез не простое суммирование результатов анализа. Его задача состоит в мысленном воспроизведении основных связей между элементами анализируемого целого.

1. На основе синтеза в исследовании решаются следующие важные теоретические вопросы:

2. Изучаемый предмет представляется как система связей и взаимодействий с выделением наиболее существенных сторон и связей.

3. Выясняется, существует ли единая природа, общие существенные элементы у явлений, которые изучаются как различные, но у которых замечено нечто общее.

4. Устанавливается, существует ли связь между законами и зависимостями, относящимися к одному объекту.

Абстрагирование — способность отвлечься от всей совокупности факторов и сосредоточить внимание на каком-либо одном вопросе.

Конкретизация — увязка того или иного явления с конкретными условиями обстановки.

Аналогия (традукция) — прием, в котором из сходства двух явлений в одних условиях делается вывод о сходстве этих явлений в других условиях. Смысл аналогии заключается в том, чтобы находить неизвестные признаки предмета, опираясь на ранее приобретенные знания о другом, сходном с ним предмете, переносить информацию от одного предмета на другой на основе некоторого отношения между ними.

Сравнение — установление сходства или различия явлений, процессов и объектов в целом или в каких-либо признаках. В отличие от аналогии сравнение направлено на обнаружение не только аналогичных существенных признаков, но и существенных признаков различия. Сравнение — метод, позволяющий обнаружить тенденции общего хода процесса развития, вскрыть изменения, происходящие в развитии явления.

Как метод исследования индукция состоит в получении общего знания на основе знания частного (единичного), менее общего. Тем самым она выступает определенным способом обобщения.

Дедукция как метод исследования, противоположный индукции, употребляется там, где исследователь распространяет общее знание (правило, закон) на отдельный, частный конкретный случай, на единичное явление. Это такая форма знания, при которой осуществляется переход от знания большей общности к новому знанию, меньшей общности. Переход от общего знания к частному, следовательно, осуществляется через особенное знание (знание законов, теорий, гипотез).

Экспертный анализ. Все виды задач, связанных с принятием решений, в зависимости от возможностей математического описания (формализации) можно разделить на следующие виды:

- хорошо структуризованные задачи могут быть выражены формально (т.е. в виде уравнений, неравенств и т.д.);

- неструктуризованные задачи описываются только на содержательном уровне (в словесной форме);

- слабоструктуризованные задачи содержат как количественные, так и качественные элементы

Методы экспертного анализа (экспертных оценок) предназначены в основном для решения неструктуризованных задач. Эти методы могут применяться и для решения задач других видов, если математическое описание (формализация) задачи невозможно или очень сложно.

Методы экспертного анализа представляют собой совокупность процедур, направленных на получение от специалиста (эксперта) информации, необходимой для принятия решения. Эти методы основаны на опыте, знаниях и интуиции специалистов экспертов. Процесс принятия решения на основе этих методов не является строго формализованным и упорядоченным. Информация, полученная от экспертов, подвергается обработке на основе математических (статистических) методов.

Процесс принятия решения на основе методов экспертного анализа включает следующие основные этапы:

1) определение цели экспертизы;

2) формирование группы экспертов;

3) разработка сценария и процедур экспертизы;

4) сбор и анализ экспертной информации;

5) обработка экспертной информации;

6) анализ результатов экспертизы и принятие решения.

Методы экспертного анализа применяются для решения следующих задач:

• разработка и оценка экономических и технических проектов и программ (включая оценку их эффективности, стоимости, трудоемкости, сроков реализации и т.д.) и выбор лучших вариантов;

• оценка качества продукции и новой техники;

• научно-техническое и экономическое прогнозирование;

• перспективное и текущее планирование;

• классификация объектов по определенным признакам;

• выбор критериев в задачах многокритериального выбора решений и оценка важности этих критериев.

Контент-анализ. Контент-анализ (от англ. contens содержание) — метод качественно-количественного анализа содержания документов с целью выявления или измерения различных фактов и тенденций, отраженных в этих документах. Особенность контент-анализа состоит в том, что он изучает документы в их социальном контексте. Может использоваться как основной метод исследования (например, контент-анализ текста при исследовании политической направленности газеты), параллельный, т.е. в сочетании с другими методами (напр., в исследовании эффективности функционирования средств массовой информации), вспомогательный или контрольный (напр., при классификации ответов на открытые вопросы анкет).

В практике отечественного контент-анализа сложилась довольно устойчивая система категорий — знак, цели, ценности, тема, герой, автор, жанр и др.

Категории контент-анализа должны быть исчерпывающими (охватывать все части содержания, определяемые задачами данного исследования), взаимоисключающими (одни и те же части не должны принадлежать различным категориям), надежными (между кодировщиками не должно быть разногласий по поводу того, какие части содержания следует относить к той или иной категории) и уместными (соответствовать поставленной задаче и исследуемому содержанию).

После того, как категории сформулированы, необходимо выбрать соответствующую единицу анализа — лингвистическую единицу речи или элемент содержания, служащие в тексте индикатором интересующих исследователя явления. В практике отечественных контент-аналитических исследований наиболее, употребительными единицами анализа являются слово, простое предложение, суждение, тема, автор, герой, социальная ситуация, сообщение в целом и др.

Важен выбор необходимых источников, подвергаемых Контент-анализу. Проблема выборки содержит в себе выбор источника, количества сообщений, даты сообщения и исследуемого содержания. Все эти параметры выборки определяются задачами и масштабами исследования. Чаше всего контент-анализ проводится на годичной выборке: если это изучение протоколов собраний, то достаточно 12 протоколов (по числу месяцев), если изучение сообщений средств массовой информации — 12—16 номеров газеты или теле-, радиодней. Обычно выборка сообщений средств массовой информации составляет 200—600 текстов.

4.2 Статистические методы анализа информации .

Дисперсионный анализ. Дисперсионный анализ (от латинского Dispersio – рассеивание / на английском Analysis Of Variance - ANOVA) применяется для исследования влияния одной или нескольких качественных переменных (факторов) на одну зависимую количественную переменную (отклик). В основе дисперсионного анализа лежит предположение о том, что одни переменные могут рассматриваться как причины (факторы, независимые переменные), а другие как следствия (зависимые переменные). Независимые переменные называют иногда регулируемыми факторами именно потому, что в эксперименте исследователь имеет возможность варьировать ими и анализировать получающийся результат.

Основной целью дисперсионного анализа (ANOVA) является исследование значимости различия между средними с помощью сравнения (анализа) дисперсий. Разделение общей дисперсии на несколько источников, позволяет сравнить дисперсию, вызванную различием между группами, с дисперсией, вызванной внутригрупповой изменчивостью. При истинности нулевой гипотезы (о равенстве средних в нескольких группах наблюдений, выбранных из генеральной совокупности), оценка дисперсии, связанной с внутригрупповой изменчивостью, должна быть близкой к оценке межгрупповой дисперсии. Если вы просто сравниваете средние в двух выборках, дисперсионный анализ даст тот же результат, что и обычный t-критерий для независимых выборок (если сравниваются две независимые группы объектов или наблюдений) или t-критерий для зависимых выборок (если сравниваются две переменные на одном и том же множестве объектов или наблюдений).

Сущность дисперсионного анализа заключается в расчленении общей дисперсии изучаемого признака на отдельные компоненты, обусловленные влиянием конкретных факторов, и проверке гипотез о значимости влияния этих факторов на исследуемый признак. Сравнивая компоненты дисперсии, друг с другом посредством F—критерия Фишера, можно определить, какая доля общей вариативности результативного признака обусловлена действием регулируемых факторов.

Исходным материалом для дисперсионного анализа служат данные исследования трех и более выборок, которые могут быть как равными, так и неравными по численности, как связными, так и несвязными. По количеству выявляемых регулируемых факторов дисперсионный анализ может быть однофакторным (при этом изучается влияние одного фактора на результаты эксперимента), двухфакторным (при изучении влияния двух факторов) и многофакторным (позволяет оценить не только влияние каждого из факторов в отдельности, но и их взаимодействие).

Дисперсионный анализ относится к группе параметрических методов и поэтому его следует применять только тогда, когда доказано, что распределение является нормальным.

Дисперсионный анализ используют, если зависимая переменная измеряется в шкале отношений, интервалов или порядка, а влияющие переменные имеют нечисловую природу (шкала наименований).

Пример: В течение недели в трех разных местах работало несколько аптечных киосков. В дальнейшем мы можем оставить только один. Необходимо определить, существует ли статистически значимое отличие между объемами реализации препаратов в киосках. Если да, мы выберем киоск с наибольшим среднесуточным объемом реализации. Если же разница объема реализации окажется статистически незначимой, то основанием для выбора киоска должны быть другие показатели.

Ковариационный анализ часто применяют перед дисперсионным анализом, чтобы проверить гомогенность (однородность, представительность) выборки наблюдений X,Y по всем сопутствующим факторам.

Пример: Пусть у нас имеется 3 метода обучения арифметики и группа студентов. Группа разбивается случайным образом на 3 подгруппы для обучения одним из методов. В конце курса обучения студенты проходят общий тест, по результатам которого выставляются оценки. Также для каждого студента имеется одна или несколько характеристик (количественных) их общей образованности.

Требуется проверить гипотезу об одинаковой эффективности методик обучения.

Дата добавления: 2014-01-11