46.Виды и методы статистического анализа.

Статистика:

– вид практической деятельности, направленный на получение, анализ и обработки информации характерный на изучение качеств жизни;

- наука, разработки теоретических положений и методов используемых в практике;

- термин употребляющийся в мат статистике для обозначения ф-лы от р-тов наблюдения;

- статистические данные.

Виды статистики:

6. Математическая.

7. Описательная.

8. Моральная.

9. Социальная.

Математическая статистика – относится к высшей математике, призвана получить наиболее точные данные о закон-тах, динамике, тех или иных процессов.

Математическая статистика:

а) одномерная (по одному признаку),

б) многомерная (стат.анализ),

в) стат-ка случайных процессов (вероятный подход),

г) стат-ка объектов нечисловой природы (изучение отношения к чему-либо).

По виду решаемых задач:

- описание данных,

- статистич.оценивание,

- проверка гипотез.

Описательная статистика – статистические процедуры, целью которых является получение обобщ. Информации о выборке исследования.

О.С. предполагает осн. операции:

- анализ распределения частот, получение центральной тенденции(мера, медиана, среднее арифметическое); получение вариаций (дисперсия, отклонение от среднего и др.).

Моральная статистика – направление эмпирич. исследований сер 19 века, цель кот. состоит в сборе колич. данных о нравствен. интелект. хар-ках (преступность, ур. образования) различных слоёв общества.

Чаще всего эти исследования касались рабочих городской бедноты и др. слоев и велись параллельно с обследованиями санит. условий их жизни и работы.

Дж. Кей-Шаттлуорт.

Соц. статистика.

- (в шир. смысле) получение, обработка, анализ и использование совокупных данных, характеризующих количественные и качественные закономерности общественной жизни, социальных процессов и явлений в непрерывной связи с их качественным содержанием.

- (в узк. смысле) изучает систему показателей, характеризующих образ жизни и различные аспекты общественных отношений.

Взаимосвязь социальной статистики с другими науками:

• Теория статистики.

• Демография.

• Социология.

• Стат. Населения.

• Экономика труда.

• Этнография.

• Мед. статистика.

Предмет исследования соц. статистики:

Социальная жизнь общества, отражается через различные количественные и качественные показатели.

Наиболее значимые направления исследования в соц. статистике:

• Социальная и демографическая обработка населения и её динамика.

• Уровень жизни населения.

• Уровень благосостояния.

• Уровень здоровья населения.

• Культура и образование.

• Моральная статистика.

• Общественное мнение.

• Политическая жизнь.

3 Типа исследований:

• Поисковое – расширяет кругозор.

• Описательное – описывает выборку.

• Каузальные – выясняет причинные связи между переменными.

1 – имеют целью получение новых идей и интуитивных догадок. Пример: фокус – группа.

2 – проводятся с целью изучения распределения переменных или взаимосвязанных между 2 переменными (анализ выборки).

3 – служит для выяснения причинно-следственных связей. Пример: эксперимент. Надежно только оно.

Ключевые понятия в статистике:

• Переменная – характеристика, признак объекта.

• Измерение – присвоение объектам чисел или букв (символов).

• Шкала – правило, в соответствии с которым объектам присваиваются числа или символы.

• Операционализация понятий – понятие превращается во что-то измеримое.

• Ген. сов-ть и выборка.

• Методы сбора данных.

• Методы анализа данных.

Некоторые методы анализа данных:

1. Регрессия –

2. Корреляция – наличие связей между переменными.

3. Дисперсионный анализ.

4. Факторный анализ – позволяект сократить число переменных за счет латентных перем-х.

5. Класперный анализ – позволяет провести классификацию объектов и выделить типы.

6. Многомерное шкалирование.

7. Совместный анализ.

8. Временные ряды.

На чем основаны количественные методы:

• Информатика (сбор, обработка, представление данных).

• Математика (анализ, алгебра, дифференциальные уравнения, ряды, дискретная мат-ка).

• Статистика (описательные методы, стат. Оценка и проверка гипотез).

• Т. измерения (типы шкал, шкала лайкерта, семантического дифференциала Осгуда, Многомерное шкалирование)

• Анализ данных (дисперсионный анализ, кластерный, факторный)

• Т.игр вероятностные методы, непрерывные и дискретные модели)