Метод 3. Расчет выборочного стандартного отклонения для признака Средняя стоимость образовательных услуг ( )

1. Установить курсор в ячейку В33 для среднего квадратического отклонения первого признака (средней стоимости образовательных услуг, тыс.руб.).

2. Вставка Функция. Открывается окно «Мастер функций шаг 1 из 2» (рис. 5).

Рис. 5. Выбор команды «Функция»

3. Категория Статистические СТАНДОТКЛОНП ОК (рис. 6)

Рис. 6. Окно «Мастер функций шаг 1 из 2»

4. Появляется окно «Аргументы функции». Число 1 – диапазон ячеек таблицы 1, содержащих значение первого признака (В2:В9) ОК (рис. 7). В ячейке В 33 выводится значение стандартного отклонения (6,48).

Рис. 7. Окно «Аргументы функции»

Метод 4. Расчет выборочной дисперсии для признака Средняя стоимость образовательных услуг ( 2)

1. Установить курсор в ячейку В34 для выборочной дисперсии первого признака (средней стоимости образовательных услуг, тыс.руб.).

2. Вставка Функция. Открывается окно «Мастер функций шаг 1 из 2»

3. Категория Статистические ДИСПР ОК (рис. 8).

4. Появляется окно «Аргументы функции». Число 1 – диапазон ячеек таблицы № 1, содержащих значение первого признака (В2:В9) ОК. В ячейке В 34 выводится значение дисперсии (42).

Рис. 8. Окно «Мастер функций шаг 1 из 2»

Метод 5. Расчет выборочного среднего линейного отклонения для признака Средняя стоимость образовательных услуг (d)

1. Установить курсор в ячейку В35 для выборочной дисперсии первого признака (средней стоимости образовательных услуг, тыс.руб.).

2. Вставка Функция. Открывается окно «Мастер функций шаг 1 из 2»

3. Категория Статистические СРОТКЛ ОК.

4. Появляется окно «Аргументы функции». Число 1 – диапазон ячеек таблицы № 1, содержащих значение первого признака (В2:В9) ОК. В ячейке В 35 выводится значение дисперсии (5,14).

Метод 6. Расчет коэффициента вариации по признаку Средняя стоимость образовательных услуг (V)

1. Установить курсор в ячейку В36 для выборочной дисперсии первого признака (средней стоимости образовательных услуг, тыс.руб.).

2. В активизированную ячейку ввести формулу = В33 / В 14 * 100. Enter. (рис. 9).

3 . В ячейке В 36 рассчитывается значение коэффициента вариации (26,452).

Рис. 9. Ввод формулы для вычисления коэффициента вариации

Таблица 4

Расчетные значения описательных параметров выборочной совокупности

Стандартное отклонение	6,480741
Дисперсия	42
Среднее линейное отклонение	5,142857
Коэффициент вариации	26,452

Для вычисления показателей статистики используются следующие формулы:

Мода – представляет собой значение изучаемого признака повторяющееся с наибольшей частотой.

Мода рассчитывается по формуле:

где х_о – 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.

Медиана – значение признака, приходящееся на середину ранжированной совокупности.

М едиана находится по формуле:

где х_о – нижняя граница интервала, который содержит медиану; h – величина медианного интервала; f_m – частота медианного интервала; - сумма частот или число членов ряда; S_m-1 – сумма накопленных частот интервалов, предшествующих медианному.

Средняя арифметическая взвешенная рассчитывается по формуле:

где: - сумма произведений величин признаков на их частоты; - сумма частот.

Размах вариации представляет собой разность между максимальной и минимальной величиной признака.

R = X_max – X_min;

С реднее линейное отклонение представляет собой среднюю из абсолютных значений отклонений отдельных вариантов от их средней, которое рассчитывается по формуле:

где х_i – значение показателя; Х – среднее арифметическое значение; n – сумма частот.

Д исперсия – это средний квадрат отклонений значений признака от их средней величины. Дисперсия находится по формуле:

Среднеквадратическое отклонение определяется как квадратный корень из дисперсии:

Коэффициент вариации измеряет относительную колеблемость (относительно среднего уровня).

Определяем коэффициент вариации по формуле:

Если значение рассчитанного V < 33%, то совокупность по рассчитанному признаку можно считать однородной.

Средняя ошибка выборки маркетинговых исследований показывает среднюю величину всех возможных расхождений выборочной и генеральной средней.

Величина средней квадратической стандартной ошибки простой случайной повторной выборки определяется по формуле:

П редельная ошибка выборки характеризуется наибольшим расхождением между характеристиками генеральной и выборочной совокупности рассчитывается по формуле:

где t – коэффициент доверия, зависящий от вероятности, с которой гарантируется предельная ошибка выборки. Ф (t) = Р/2 = 0,95 / 2 = 0,475, т.е. по таблице Лапласа t = 1,96.