- •Основные подходы к изучению социальной реальности в теоретической социологии.??????
- •Количественный и качественный подходы в эмпирических исследованиях.
- •Основные количественные методы сбора информации в социологии.
- •Опрос как наиболее распространенный количественный метод.
- •Наблюдения в социологии: основные характеристики, особенности применения.
- •Контент – анализ: понятия, процедуры, виды.
- •Понятия выборочного исследования в социологии.
- •2. Значение выборки в социологическом исследовании.
- •3. Типы и виды выборки.
- •4. Проблемы организации выборки.
- •Случайные выборки в социологическом исследовании.
- •Применение не случайных выборок.
- •2.2.1.Направленная (целевая) выборка.
- •2.2.2. Стихийная выборка.
- •2.3. Многоступенчатая и одноступенчатая выборки.
- •Определение объёма выборочной совокупности для разных выборок.(см. Документ пдф)
- •Понятие измерения и шкалирование в социологии.
- •4. Формирование признаков и их значений в социологических исследованиях.
- •Номинальные шкалы.
- •13. Порядковая шкала
- •14. Шкала интервалов
- •15. Шкала отношений
- •16. Специфика и сфера применения шкалы Терстоуна.
- •17. Специфика и сфера применения шкалы Гуттмана.
- •18. Специфика и сфера применения шкалы Лайкерта.
- •19. Одномерный и многомерный анализ в социологии.
- •23. Средние величины, медиана, мода. Дисперсия. Распределение и их характеристики.
- •24. Статистическая визуализация.
- •25. Понятие корреляции.
- •27.Коэффициент корреляции Пирсона
- •28. Критерий Крамера.(непонятно, посмотреть еще)
- •29. Коэффициент Спирмана.
23. Средние величины, медиана, мода. Дисперсия. Распределение и их характеристики.
Для характеристики структуры статистической совокупности применяются показатели, которые называют структурными средними. К ним относятся мода и медиана.
Мода (Мо) – чаще всего встречающийся вариант.
Модой называется значение признака, которое соответствует максимальной точке теоретической кривой распределений.
Мода представляет наиболее часто встречающееся или типичное значение. Мода применяется в коммерческой практике для изучения покупательского спроса и регистрации цен.
В дискретном ряду мода – это варианта с наибольшей частотой. В интервальном вариационном ряду модой считают центральный вариант интервала, который имеет наибольшую частоту (частность). В пределах интервала надо найти то значение признака, которое является модой.
где x0 – нижняя граница модального интервала;
h – величина модального интервала;
f m – частота модального интервала;
f m -1 – частота интервала, предшествующего модальному;
f m+ 1 – частота интервала, следующего за модальным.
Мода зависит от величины групп, от точного положения границ групп.
Мода – число, которое в действительности встречается чаще всего (является величиной определенной), в практике имеет самое широкое применение (наиболее часто встречающийся тип покупателя).
Медиана (M e) – это величина, которая делит численность упорядоченного вариационного ряда на две равные части: одна часть имеет значения варьирующего признака меньшие, чем средний вариант, а другая – большие.
Медиана – это элемент, который больше или равен и одновременно меньше или равен половине остальных элементов ряда распределения.
Свойство медианы заключается в том, что сумма абсолютных отклонений значений признака от медианы меньше, чем от любой другой величины.
Применение медианы позволяет получить более точные результаты, чем при использовании других форм средних.
Порядок нахождения медианы в интервальном вариационном ряду следующий: располагаем индивидуальные значения признака по ранжиру; определяем для данного ранжированного ряда накопленные частоты; по данным о накопленных частотах находим медианный интервал:
Медиана делит численность ряда пополам, следовательно, она там, где накопленная частота составляет половину или больше половины всей суммы частот, а предыдущая (накопленная) частота меньше половины численности совокупности.
ДИСПЕРСИЯ - один из показателей вариации количественной переменной (см.), равен отношению суммы квадратов (см.) отклонений от среднего арифметического SSx к числу степеней свободы (см.) данной суммы квадратов (n - 1); в отличие от суммы квадратов, измеряет "чистую" вариацию переменной, не зависящую от объема выборки (см. также Стандартное отклонение). Вычисляется по формуле: s² = ∑ni=1(xi - x)² / (n - 1), где xi - значение переменной X с номером i; x - среднее арифметическое для переменной Х; n - объем выборки. Особая ценность Д., вычисленной по выборке, состоит в том, что она является несмещенной оценкой (см.) Д. генеральной совокупности - ср.: выборочное стандартное отклонение (см.) является состоятельной, но смещенной оценкой стандартного отклонения генеральной совокупности
