27.Организация работ по мех. Обработке первичной информации

Алгоритм:

• Анкеты номеруются

• Производиться выбраковка

• Производиться обсчет анкет

• Ответы на открытые вопросы сводятся к обобщенному виду

28.Анализ результатов си. Оценка реализации выборки. Осн. Разновидности матриц. Представление результатов обработки информации.

Факторный анализ. Главными целями факторного анализа являются: (1) сокращение числа переменных (редукция данных) и (2) определение структуры взаимосвязей между переменными, т.е. классификация переменных. Поэтому факторный анализ используется либо как метод сокращения данных, либо как метод классификации (термин факторный анализ впервые ввел Thurstone, 1931).

Кластерный анализ. Термин кластерный анализ (впервые ввел Tryon, 1939) в действительности включает в себя набор различных алгоритмов классификации. Общий вопрос, задаваемый исследователями во многих областях, состоит в том, как организовать наблюдаемые данные в наглядные структуры, т.е. развернуть таксономии (обычно в разведочном анализе) или определить кластеры схожих объектов. Например, биологи ставят цель разбить животных на различные виды, чтобы содержательно описать различия между ними. В соответствии с современной системой, принятой в биологии, человек принадлежит к приматам, млекопитающим, амниотам, позвоночным и животным. Заметьте, что в этой классификации, чем выше уровень агрегации, тем меньше сходства между членами в соответствующем классе. Человек имеет больше сходства с другими приматами (т.е. с обезьянами), чем с "отдаленными" членами семейства млекопитающих (например, собаками) и т.д.

Дисперсионный анализДисперсионный анализ. Целью дисперсионного анализа (ANOVA) является проверка значимости различия между средними с помощью сравнения (т.е. анализа) дисперсий. А именно, разделение общей дисперсии на несколько источников (связанных с различными эффектами в плане), позволяет сравнить дисперсию, вызванную различием между группами, с дисперсией, с дисперсией, вызванной внутригрупповой изменчивостью. При истинности нулевой гипотезы (о равенстве средних в нескольких группах наблюдений, выбранных из генеральной совокупности), оценка дисперсии, связанной с внутригрупповой изменчивостью, должна быть близкой к оценке межгрупповой дисперсии.

Дискриминантный анализ. Дискриминантный анализ используется для принятия решения о том, какие переменные дискриминируют или разделяют объекты на две или более естественно возникающих групп (его используют как метод проверки гипотез или как метод разведочного анализа). Предположим, исследователь в области образования хочет определить, какие переменные относят выпускника средней школы к одной из трех категорий: (1) поступающие в колледж, (2) поступающие в профшколу или (3) отказывающиеся от дальнейшего образования или профессиональной подготовки. Для этой цели исследователь мог собирать данные о различных переменных до окончания учащимися школы. После выпуска большинство учащихся естественно должно попасть в одну из перечисленных выше категорий. Затем можно использовать дискриминантный анализ для определения, какие переменные дают наилучшее предсказание о выборе учащимися их дальнейшего пути и в дальнейшем использовать эти результаты, например, для прогноза судьбы учеников следующего года выпуска.

Канонический анализ. Каноническая корреляция позволяет исследовать зависимость между двумя наборами переменных (и применяется для проверки гипотез или как метод разведочного анализа). Например, исследователь в сфере образования может оценить зависимость между навыками по трем учебным дисциплинам и оценками по пяти школьным предметам. Социолог может исследовать зависимость между прогнозами социальных изменений, печатаемыми в двух газетах, и реальными изменениями, оцененными с помощью четырех различных статистических признаков. Исследователь-медик может изучить зависимость между различными неблагоприятными факторами и появлением определенной группы симптомов. Во всех этих случаях нас интересуют зависимости между двумя группами переменных. Для анализа таких зависимостей и предназначен метод

Пример оценки реализации выборки

Опробация выборки проходит на этапе пилотажа. В результате анализе выборочной совокупности в пилотажном исследовании вносяться коррективы в модель выборки и в соответствии с ними проводяться полевые работы. Организация полевых работ должна учитывать возможный отсев респондентов, определенный процент выбраковки,а также допустимые отклонения от заданного объема выборки. В результате происходит невыполнение объемов выборочной совокупности, что приводит к невозможности считать исследование состоявшимся.