Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:

Семинары / 1+занятие+знакомство+с+SPSS

.pdf
Скачиваний:
17
Добавлен:
17.02.2016
Размер:
3.14 Mб
Скачать

Краткий обзор темы

В теме дается понятие статистического исследования данных и отмечаются основные аспекты его проведения. Рассматриваются задачи статистического анализа данных. Разбираются основы теории социально-экономических измерений, подходы к оценки значений признаков с помощью различных шкал. Даетсяобзор статистическихметодов, используемыхдля анализаданных.

8

Содержание темы

Статистическоеисследование

Источники данных для анализа

План статистическогоанализа

Генеральнаяи выборочная совокупность

Характеристикивыборки

Понятие статистическойоценки

Признаки и переменные

Шкалы измеренияпеременных

Задачи статистическогоанализа

Описательнаяи аналитическаястатистика

Описательныйанализданных

Методы проверки гипотез

Основные методы изучениявзаимосвязи

9

Статистическоеисследование

1.Статистическоеисследование– это сбор данныхс цельюих последующего анализаи формирования выводов и рекомендаций.

2.Статистическоеисследованиеможно представитьв виде следующих этапов:

1 этап: статистическоенаблюдение;

2 этап: систематизациясобранныхданных;

3 этап: расчетописательныхстатистик;

4 этап: аналитическийанализданныхиформированиевыводов.

3.На первом этапе статистического исследования формируются цели и задачи исследования, рабочие гипотезы для проверки, выбираются признаки для фиксации изучаемых явлений и собираютсястатистическиеданные.

4.На втором этапе статистического исследования собранные данные систематизируются и обобщаются дляпроведениядальнейшегостатистическогоанализа.

5.На третьем этапе рассчитываются статистические показатели среднего уровня, структуры, динамикии вариации(описательнаястатистика), строятсясводныетаблицыиграфики.

6.На четвертом этапе проверяют статистические гипотезы и моделируют взаимосвязь между изучаемымиявлениями (аналитическаястатистика).

7.На основе результатов проверкигипотез и моделейвзаимосвязиделают выводы и рекомендации относительноизучаемыхявленийипроцессов.

Примеры

1.Статистическое исследованиеоценки доликомпаниина рынкезаключается в проведение опроса потенциальныхклиентов.

2.Статистическое исследование оценки вкусов потребителей заключается в проведении оценки различийпотребительскихкачествтоваранаосноведегустаций.

3.Статистическое исследование факторов, влияющих на объемы продаж продукта, заключается в изучениивзаимосвязимежду продажамии, например, затратаминарекламу.

10

Источники данных для анализа

1.Данныемогут быть условно разделенына две основные категории:

первичные данные представляют собой данные, самостоятельно собранные исследователем для решениясвоей исследовательскойзадачи;

вторичные данные представляют собой уже собранные ранее данные (другими исследователями), которыеисследовательможет использовать для решения своей задачи.

2.Существуют и другие способы классификацииданных:

«Внешние» данные – «Внутренние» данные;

«Количественные» данные– «Качественные» данные;

«Периодические» данные– «Непериодические» данные;

Данные«от потребителей» – Данные«от прочих контрагентоврынка».

3.Доступныеисточникиданных:

опросы;

наблюдения;

оценки(экспертныеоценки);

тесты;

результатыиспытаний;

официальнаястатистика;

дневниковые записи;

регистрацияфизическихявлений;

базы данных;

клиническиеиспытания;

финансовая документация.

11

План статистическогоанализа

1.Качество результатовстатистическогоанализазависитоткачестваисходной информации.

2.Сбор качественнойинформацииневозможенбез разработкидетальногоплана обследования.

3.План анализасодержит программно-методологическуюи организационнуючасть.

4.Важные аспектыпланастатистическогоанализа:

четкоеопределениепредмета и объекта исследования;

корректностьформулировки вопросов или признаковдля фиксирования;

четкое определение генеральной совокупности, на которую будут распространяться результатыанализа;

репрезентативностьвыборки, используемойдля анализа;

адекватностьсхемы кодировки данных для целей и задач исследования;

корректностьвведения и проверки данных на наличиеошибок.

12

Генеральнаяи выборочная совокупность

1.Генеральнаясовокупность– это полная группа объектовили явлений, объединенных общими признаками, представляющими интересдля обследования.

Возможныварианты, когда генеральная совокупность и анализируемыеданные – это одно и то же. Но на практике гораздо часто ванализе используются данные, полученныепо выборкам.

2.Количество объектовгенеральнойсовокупностиможет быть конечным или бесконечным.

3.Под бесконечнойгенеральнойсовокупностьюпонимаетсягенеральнаясовокупность, размеры которой неизвестны.

4.Выборочная совокупностьили выборка – это частьобъектов генеральнойсовокупности, отобранныхдля наблюдения.

Пример

Постановка задачи: необходимо провести исследование, цель которого– убедиться, что яблоки на дереве созрели.

Решение:

1.Сорвать несколькояблок с дерева и попробовать их.

2.Генеральнаясовокупность– все яблоки на дереве.

3.Выборочная совокупность– сорванные с дерева яблоки.

4.Если все сорванные яблоки созрели, то с большей вероятностьюможно сделатьвывод, что и все остальныеяблоки на дереве тоже созрели.

Если необходимоузнать, всели яблоки созрели во всемсаду, то это будет уже другая генеральная совокупность: яблоки вовсем саду. Исследование будет состоять втом, чтобы срывать и пробовать яблоки с разных деревьев.

13

Характеристикивыборки

1.Основа выборки – это переченьвсех единицнаблюдения генеральнойсовокупностис базовой информацией.

2.Базовая информация – набор характеристик, известныхдо проведения обследования для каждого элементаосновы выборки.

Например, фамилия, имя и отчество респондента, адрес предприятия, регионинтервьюирования и другие характеристики.

3.Единица отбора – элементыотбора при формировании выборочной совокупности.

4.Единица наблюдения – объект, признакикоторогоподлежать регистрации.

Единица наблюдения может совпадать с единицей отбора.

5.Размер выборки (объем выборки) – количество элементоввыборки (n).

6.Доля выборки (процентвыборки) – это доля выборочных единиц в объеме генеральной совокупности.

7.Репрезентативностьвыборки– свойство выборки отражатьхарактеристикигенеральной совокупности.

8.Корректныйвывод о всей генеральнойсовокупностиможно только на основании репрезентативнойвыборки.

9.Ошибка выборки – отклонениерезультатовоценкизначений, полученных с помощью выборки, от истинныхнеизвестныхзначенийв генеральнойсовокупности.

10.Статистика– некотораяфункция от выборочных наблюдений.

Например, минимальноезначение, среднее арифметическое, среднеквадратичное отклонение и др.

14

Понятие статистическойоценки

1.Цель проведения статистическогоанализа– на основе выборки сформировать суждениео всей генеральнойсовокупности.

2.Параметры выборки – итоговые показателидля генеральнойсовокупности.

3.Значенияпараметроввыборки не известныисследователю.

4.Статистики– это итожащие показатели(доля, среднее арифметическое, дисперсияи другие показатели), рассчитанныедля выборки.

Термин«статистический» означает, что анализируемыеданные былиполучены по выборке.

5.Статистикиявляютсяоценкамипараметровгенеральнойсовокупности.

6.Чем выше репрезентативностьвыборки, тем точнеестатистикиоцениваютсоответствующие параметрыгенеральнойсовокупности.

7.При условии репрезентативностивыборки, можно получитьточные оценкипараметров генеральнойсовокупностипри небольшом объеме выборки.

8.Статистическиеоценкибывают двух видов:

точечные– оценкапараметрагенеральнойсовокупностив видечисла;

интервальные – оценка диапазона возможных значений параметра генеральной совокупности.

15

Признаки и переменные

1.Наблюдения изучаемойвыборочной совокупностихарактеризуются определенными признаками.

2.Признак – это объективная характеристикаили свойство, которое можно измеритьили описать словами.

3.Признаки, которыеподдаются непосредственномуизмерению, называютсяколичественными.

Например, процент содержания сахара в продукте.

4.Признаки, которыеможно определить толькокачественно, называютсякачественными.

Например, торговая марка товара.

5.Показатель – количественнаяхарактеристикаизучаемыхявлений в конкретныхусловиях места и времени.

В отличие от признака показатель всегдаполучается расчетнымпутем врезультате подсчета, суммирования, сравнения и т.д. значенийпризнаков.

6.Значенияпризнаков для каждого объекта наблюдения выборочной совокупностификсируются переменными.

7.Значенияпеременныхтакже могут отражатьзначенияпоказателей.

16

Шкалы измерения переменных

1.Переменные могут измерятьсяв различныхшкалах.

2.Принадлежность к шкале измеренияпеременнойопределяетсяналичиемследующих атрибутов:

упорядоченность– междузначениямишкалысуществуетотношениепорядка;

интервальность– интервалымежду позициямишкалыравнымежду собой;

нулевая точка – шкала имеет точку отсчета, которая соответствует полному отсутствию измеряемогосвойства.

3.Переменные в зависимостиот шкалыизмеренияможно разделитьна два типа: категориальные (неметрические) и количественные(метрические).

4.Категориальнаяпеременная– это переменнаяс ограниченнымчислом уникальныхзначенийили категорий.

5.Категориальныепеременныеподразделяютсянаноминальныеи порядковые;

6.Номинальная переменная– это переменная, значениякоторой представляют категориибез естественногоранжирования.

Примеры номинальныхпеременных: названия подразделений компании, названиярегионов, пол респондента, торговая марка сока.

7.Порядковая переменная– это переменная, значениякоторойпредставляют категориис некоторыместественнымдля них упорядочением.

Примеры порядковых переменных: категории объема продаж: низкий, высокий, средний; уровни удовлетворения сервисом от весьма неудовлетворительногодо чрезвычайноудовлетворительного.

8. Количественныепеременные– это переменные, измеренныев интервальнойшкале или в шкале отношений, для которых существуетпорядок значенийи для которыхможно ввести ту или иную метрику(расстояние) между значениями.

9.В интервальнойшкале отсутствуетнулеваяточка.

10.Шкала отношенийобладаетвсеми атрибутамишкал измеренияи идеальна для применения статистическихметодов.

17