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) |
Методика 1. Расчет описательной статистикиРассмотрим пример анализа рынка образовательных услуг, а именно оплаты за обучение в Вузах города на экономические специальности. Вводим на рабочий лист в Microsoft Excel данные таблицы 1. Таблица 1 Распределение группы студентов по размеру оплаты за образовательные услуги в регионе
1. В меню выбираем: Сервис Анализ данных Описательная статистика ОК. Появляется окно «Описательная статистика» (рис. 1, 2).
Рис. 1. Окно «Анализ данных»
Рис. 2. Окно «Описательная статистика» 2. В данном окне выбираем команды: Входной интервал – диапазон ячеек со значениями Средняя стоимость образовательных услуг и Количество респондентов (В3:С9); Группировка – по столбцам; Итоговая статистика – активировать, Уровень надежности – активизировать; Уровень надежности – 95%; Выходной интервал – А12; ОК (рис. 3).
Рис. 3. Окно «Описательная статистка» с необходимыми командами. При появлении окна с сообщением «Выходной интервал накладывается на имеющиеся данные» - ОК. В результате указанных действий Microsoft Excel осуществляет вывод таблицы описательных статистик (табл. 2). Таблица 2 Описательная статистика
Интерпретация терминов таблицы 2 следующая: Среднее – средняя арифметическая величина признака в выборке, вычисленная по несгруппированным данным; Стандартная ошибка – средняя ошибка выборки – среднее квадратическое отклонение выборочной средней от математического ожидания генеральной средней; Медиана – значение признака, приходящееся на середину ранжированного ряда выборочных данных; Мода – значение признака, повторяющееся в выборке с наибольшей частотой; Стандартное отклонение – генеральное среднее квадратическое отклонение, оцененное по выборке; Дисперсия выборки – генеральная дисперсия, оцененная по выборке; Эксцесс – коэффициент эксцесса, оценивающий по выборке значение эксцесса в генеральной совокупности; Ассиметричность – коэффициент ассиметрии, оценивающий по выборке величину ассиметрии в генеральной совокупности; Интервал – размах вариации в выборке; Минимум - минимальное значение признака в выборке; Максимум – максимальное значен ие признака в выборке; Сумма – суммарное значение элементов выборки; Счет – объем выборки; Уровень надежности (95,4%) – предельная ошибка выборки, оцененная с заданным уровнем надежности. Метод 2. Расчет предельной ошибки выборки при Р=0,997 1. В меню выбираем: Сервис Анализ данных Описательная статистика ОК. Появляется окно «Описательная статистика». 2. В данном окне выбираем команды: Входной интервал – диапазон ячеек со значениями Средняя стоимость образовательных услуг и Количество респондентов (В3:С9); Итоговая статистика – снять флажок, Уровень надежности – активизировать; Уровень надежности – 99,7%; Выходной интервал – А29; ОК (рис. 4).
Рис. 4. Окно «Описательная статистка» с необходимыми командами При появлении окна с сообщением «Выходной интервал накладывается на имеющиеся данные» - ОК. Таблица 3 Предельная ошибка выборки
Метод 3. Расчет выборочного стандартного отклонения для признака Средняя стоимость образовательных услуг () 1. Установить курсор в ячейку В33 для среднего квадратического отклонения первого признака (средней стоимости образовательных услуг, тыс.руб.). 2. Вставка Функция. Открывается окно «Мастер функций шаг 1 из 2» (рис. 5).
Рис. 5. Выбор команды «Функция»
3. Категория Статистические СТАНДОТКЛОНП ОК (рис. 6)
Рис. 6. Окно «Мастер функций шаг 1 из 2» 4. Появляется окно «Аргументы функции». Число 1 – диапазон ячеек таблицы 1, содержащих значение первого признака (В2:В9) ОК (рис. 7). В ячейке В 33 выводится значение стандартного отклонения (6,48).
Рис. 7. Окно «Аргументы функции»
Метод 4. Расчет выборочной дисперсии для признака Средняя стоимость образовательных услуг ( 2) 1. Установить курсор в ячейку В34 для выборочной дисперсии первого признака (средней стоимости образовательных услуг, тыс.руб.). 2. Вставка Функция. Открывается окно «Мастер функций шаг 1 из 2» 3. Категория Статистические ДИСПР ОК (рис. 8). 4. Появляется окно «Аргументы функции». Число 1 – диапазон ячеек таблицы № 1, содержащих значение первого признака (В2:В9) ОК. В ячейке В 34 выводится значение дисперсии (42).
Рис. 8. Окно «Мастер функций шаг 1 из 2» Метод 5. Расчет выборочного среднего линейного отклонения для признака Средняя стоимость образовательных услуг (d) 1. Установить курсор в ячейку В35 для выборочной дисперсии первого признака (средней стоимости образовательных услуг, тыс.руб.). 2. Вставка Функция. Открывается окно «Мастер функций шаг 1 из 2» 3. Категория Статистические СРОТКЛ ОК. 4. Появляется окно «Аргументы функции». Число 1 – диапазон ячеек таблицы № 1, содержащих значение первого признака (В2:В9) ОК. В ячейке В 35 выводится значение дисперсии (5,14). Метод 6. Расчет коэффициента вариации по признаку Средняя стоимость образовательных услуг (V) 1. Установить курсор в ячейку В36 для выборочной дисперсии первого признака (средней стоимости образовательных услуг, тыс.руб.). 2. В активизированную ячейку ввести формулу = В33 / В 14 * 100. Enter. (рис. 9). 3. В ячейке В 36 рассчитывается значение коэффициента вариации (26,452).
Рис. 9. Ввод формулы для вычисления коэффициента вариации Таблица 4 Расчетные значения описательных параметров выборочной совокупности
Для вычисления показателей статистики используются следующие формулы: Мода – представляет собой значение изучаемого признака повторяющееся с наибольшей частотой. Мода рассчитывается по формуле:
где хо – нижняя граница модального интервала; h – величина модального интервала; fm – частота модального интервала; fm-1 – частота интервала, предшествующего модальному; fm+1 – частота интервала, следующего за модальным. Медиана – значение признака, приходящееся на середину ранжированной совокупности. Медиана находится по формуле:
где хо – нижняя граница интервала, который содержит медиану; h – величина медианного интервала; fm – частота медианного интервала; - сумма частот или число членов ряда; Sm-1 – сумма накопленных частот интервалов, предшествующих медианному. Средняя арифметическая взвешенная рассчитывается по формуле:
где: - сумма произведений величин признаков на их частоты; - сумма частот. Размах вариации представляет собой разность между максимальной и минимальной величиной признака. R = Xmax – Xmin; Среднее линейное отклонение представляет собой среднюю из абсолютных значений отклонений отдельных вариантов от их средней, которое рассчитывается по формуле:
где хi – значение показателя; Х – среднее арифметическое значение; n – сумма частот. Дисперсия – это средний квадрат отклонений значений признака от их средней величины. Дисперсия находится по формуле:
Среднеквадратическое отклонение определяется как квадратный корень из дисперсии: Коэффициент вариации измеряет относительную колеблемость (относительно среднего уровня). Определяем коэффициент вариации по формуле:
Если значение рассчитанного V < 33%, то совокупность по рассчитанному признаку можно считать однородной. Средняя ошибка выборки маркетинговых исследований показывает среднюю величину всех возможных расхождений выборочной и генеральной средней. Величина средней квадратической стандартной ошибки простой случайной повторной выборки определяется по формуле:
Предельная ошибка выборки характеризуется наибольшим расхождением между характеристиками генеральной и выборочной совокупности рассчитывается по формуле:
где t – коэффициент доверия, зависящий от вероятности, с которой гарантируется предельная ошибка выборки. Ф (t) = Р/2 = 0,95 / 2 = 0,475, т.е. по таблице Лапласа t = 1,96.
Дата добавления: 2014-12-26; Просмотров: 1439; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы! Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет |