
- •1.Статистические признаки и показатели. Классификация статистических признаков.
- •2. Структура данных: классификация различных типов наборов данных (одномерные, двумерные, многомерные, качественные и количественные данные, временные ряды)
- •3. Первичные и вторичные данные. Статистическое наблюдение как метод получения первичных данных (формы, виды и способы проведения).
- •4. Программно-методологические вопросы статистического наблюдения.
- •5. Ошибки статистического наблюдения.
- •6. Содержание статистической сводки.
- •7. Метод группировки. Виды группировок.
- •8. Статистические таблицы. Элементы и правила построения статистических таблиц.
- •9. Графическое изображение статистических данных.
- •10. Абсолютные статистические показатели. Относительные статистические показатели: виды, общие принципы построения и взаимосвязи.
- •11. Вариационные ряды, их виды, принципы построения и особенности применения. Графическое изображение вариационных рядов.
- •12. Квантили вариационного ряда. Мода. Медиана.
- •13. Средняя величина. Исходное соотношение средних. Условия типичности средних.
- •14. Средняя арифметическая и ее свойства.
- •15. Вариация и причины ее возникновения. Показатели вариации.
- •Среднее значение альтернативного признака и его дисперсия:
- •Среднее квадратическое отклонение альтернативного признака:
- •Показатели относительного рассеивания
- •16. Виды дисперсий: внутригрупповая (частная), межгрупповая и общая по правилу сложения дисперсий. Их смысл и значение. Правило сложения дисперсий, в том числе и для альтернативного признака.
- •17. Оценка взаимосвязей данных, измеренных на количественных шкалах. Коэффициент корреляции Пирсона. Таблица Чеддока.
- •18. Особенности анализа данных, измеренных на номинальной и порядковой шкалах. Номинальная шкала
- •Порядковая шкала
- •19. Коэффициенты ассоциации и контингенции, коэффициент взаимной сопряженности к.Пирсона.
- •20. Ранговые коэффициенты корреляции Спирмена и Кендалла. Особенности их вычисления при наличии связных рангов.
- •21. Понятие и классификация рядов динамики.
- •Пример ряда динамики
- •22. Методы преобразования рядов динамики.
- •Метод укрупнения интервалов времени.
- •Метод скользящей средней
- •Метод аналитического выравнивания
- •23. Аналитические показатели изменения уровней рядов динамики.
- •24. Компоненты ряда динамики. Методы анализа основной тенденции (тренда) в рядах динамики. Элементы прогнозирования в рядах динамики.
18. Особенности анализа данных, измеренных на номинальной и порядковой шкалах. Номинальная шкала
В шкале наименований допустимыми являются все взаимно-однозначные преобразования. В этой шкале числа используются как метки, только для различения объектов. В шкале наименований измерены, например, номера телефонов, автомашин, паспортов, студенческих билетов. Пол людей тоже измерен в шкале наименований, результат измерения принимает два значения - мужской, женский. Очевидно, что не имеет смысла складывать номера телефонов или умножать серии паспортов.
КДП: биективные преобразования.
Порядковая шкала
В порядковой шкале числа используются не только для различения объектов, но и для установления порядка между объектами. Простейшим примером являются оценки знаний учащихся. Заметим, что в средней школе применяются оценки 2, 3, 4, 5, а в высшей школе ровно тот же смысл выражается словесно - неудовлетворительно, удовлетворительно, хорошо, отлично. Этим подчеркивается "нечисловой" характер оценок знаний учащихся. В порядковой шкале допустимыми являются все строго монотонные преобразования.
КДП: все строго монотонные преобразования.
19. Коэффициенты ассоциации и контингенции, коэффициент взаимной сопряженности к.Пирсона.
При наличии соотношения между вариацией качественных признаков говорят об их ассоциации, взаимосвязанности. Для оценки связи в этом случае используют ряд показателей. ^ Коэффициент ассоциации и контингенции. Для определения тесноты связи двух качественных признаков, каждый из которых состоит только из двух групп, применяются коэффициенты ассоциации и контингенции. Для их вычисления строится таблица, которая показывает связь между двумя явлениями, каждое из которых должно быть альтернативным, то есть состоящим из двух качественно отличных друг от друга значений признака (например, изделие годное или бракованное). Таблица для вычисления коэффициентов ассоциации и контингенции
-
a
b
a+b
c
d
c+d
a+c
b+d
a+b+c+d
Коэффициенты
вычисляются по
формулам:
ассоциации:
(8.14.)
контингенции:
(8.15.)
Коэффициент
контингенции всегда меньше коэффициента
ассоциации. Связь считается
подтвержденной, если Ка ≥ 0,5
или Кк ≥ 0,3
.
Коэффициент ассоциации К.Пирсона (КП) в плане исчисления – относительно простой показатель сопряженности величин. Он применяется к вариации двух качественных признаков, распределенных по двум группам. Его расчет производится на основе табл. 1, именуемой таблицей четырех полей.
Таблица расчета коэффициента ассоциации К.Пирсона
~\^ГТризнаки Группы "~~ ~^^^ |
1 |
2 |
Сумма |
1 |
а |
Ъ |
а+Ь |
2 |
с |
d |
c+d |
Сумма |
а+с |
b+d |
- |
Этими полями являются клетки а, Ь, с, d. Расчет осуществляется на основе сопряжения по строкам а и Ь, с и d, а также по графам а к с, bud. Формула расчета:
ad~bc
Ассоциируемые показатели могут быть как абсолютными, так и относительными.