2.7. Анализ и интерпретация информации

После кодирования и записи информации на определенных носителях неизбежно возникает необходимость использования элементарных методов статистического анализа, из которых основными являются следующие:

1. группировка данных в таблицы (простое табулирование);

Пример 1. Ответы на вопрос «Какое значение имеет для Вас месторасположения автосалона?»:

• Очень большое

• Достаточно большое

• Незначительное

• Абсолютно не имеет

Ответы могут быть представлены в таком виде:

Таблица 6 – Простое табулирование

Ответ	Абсолютное количество ответов	Относительное количество ответов, %
Очень большое	40	20
Достаточно большое	140	70
Незначительное	20	10
Абсолютно не имеет	0	0
Всего	200	100

2. Перекрестное табулирование. Это более сложный анализ, который предполагает составление комбинированных таблиц, демонстрирующих зависимость одной переменной от другой.

Пример 2: Ответы на вопрос «Какое значение имеет для Вас месторасположения автосалона?» и «Ваш возраст»:

Таблица 7 – Перекрестное табулирование

Ответ	Возраст
	До 30 лет	30-50 лет	более 50 лет	Всего ответов
Очень большое	0	15	25	40
Достаточно большое	10	50	80	140
Незначительное	15	5	0	20
Абсолютно не имеет	0	0	0	0
Всего	25	70	105	200

3. выбор показателя, отражающего общую (центральную) тенденцию и его статистическое оценивание (определение наиболее точного приближенного значения параметра) по выборочным данным;

4. определение диапазона возможных значений переменных и выбор показателей рассеивания;

Для интервальных или пропорциональных переменных при измерении центральной тенденции обычно используется среднее арифметическое значение. Его рассчитывают как средневзвешенное значение с учетом количества наблюдений, имеющихся в каждом интервале.

Простой расчет среднего значения может быть обманчивым, поэтому он должен сопровождаться расчетом показателей вариации (рассеивания), которые описывают структуру распределения. Поэтому для интервальных и пропорциональных переменных используют следующие показатели рассеивания:

• диапазон наблюдаемых значений (x_min, x_max);

• коэффициент вариации();

Используется в тех случаях, когда степень рассеивания более естественно описывать, сопоставляя ее со средним значением.

Коэффициент вариации — величина безразмерная. Выборочная характеристика коэффициента вариации рассчитывается по формуле:

Дисперсия. Часто для обозначения теоретической дисперсии используют греческую букву «сигма» и обозначают ее ². выборочная дисперсия случайной величины обычно обозначается s² и рассчитывается по формуле:

где n – количество наблюдений; x_i – значение исследуемого признака в i-м наблюдении выборки; – среднее значение в выборке.

Среднее квадратическое отклонение (классический показатель рассеивания случайной величины получается извлечением квадратного корня из дис­персии). Формула расчета выборочного среднеквадратического отклонение имеет вид:

5. оценка представительности и объективности данных и т.д.

Такой простой статистический анализ может помочь сделать выводы об общей структуре данных и предварительные выводы о справедливости некоторых гипотез, выдвинутых на предшествующих этапах исследования.

При выполнении данного этапа работы студентам рекомендуется использовать компьютерные программы EXEL, STATISTICA, SPSS и др. Это позволит представить результаты анализа не только в виде таблиц, но и диаграм, которые должны быть представлены в курсовом проекте.