Меры центральной тенденции.

Высококачественные шкалы.

1)Порядковые шкалы.Расстояния меж местами/значениями различное (напр. рейтинг песен на радио по голоса). В соц.опросах употребляются слова вроде «часто/изредка/иногда», «нравится/не очень нравится» и т.д.; сюда же возрастные промежутками (напр. «выберите, сколько вам лет: 0-5, 5-10 и т.д.), потому вообщем нельзя ассоциировать во Меры центральной тенденции. сколько раз либо на сколько баллов что-то от чего-то отличается.Есть порядок, можно измерить частоту.

2)Номинальные шкалы.Неупорядоченные, значения различные, произвольные. Напр. «Ваше любимое животное?» и т.д.в опросниках – может быть с данными ответами либо свободного типа. Единственное, что можно на их считать – это частоты (т.е. сколько раз Меры центральной тенденции. респонденты избрали/указали собаку/кошку/другое животное). Плюс к этой шкале относится дихотомия (где переменная воспринимает только 2 значения – Да/Нет).

Всё то, что можно делать со шкалами более низкого порядка, другими словами теми у каких меньше параметров, можно делать и со шкалами более высочайшего порядка.

Догадка– предположение Меры центральной тенденции.,которое нуждающееся в проверке и может быть испытано (по другому это не догадка).

Статистическая догадка:

1) Касается классов объектов (не один человек, а хотя бы группа).

2) Парная. Состоит из 2-ух гипотез: нулевая «Н0» – догадка об отсутствии чего то, другая догадка «Налт» – догадка о наличии чего то, о наличии связи, («чем – тем Меры центральной тенденции.» либо кто то лучше кого то, либо кто то что то предпочитает). Когда мы ее проверяем, то подтверждается одна из гипотез (с точностью до N%, так как выводы обязаны иметь отношение ко всей генеральной совокупы). НО с этой процентной относительностью мы вообщем не можем принять либо отторгнуть «Налт» и не Меры центральной тенденции. можем принять «Н0» – её можно или отторгать, или не отторгать, – обосновать статистически, что чего-то не существует, нельзя, т.к. что-то может существовать, но наш способ недостаточно неплох для проверки или недостаточно данных.

Догадка – это суждение, оно не формулируется как вопрос,задание либо предположение (с вводной частью «Пусть что Меры центральной тенденции.-то…»).

Одномерное частотное рассредотачивание. Групировки

Описательная статистика.Не позволяет делать выводы, которые разъясняют догадки (не инспектирует догадки).Только компактно представляет данные.

Инференциальная статистика. Не инспектирует догадки. Позволяет дать ответ на вопрос, можно ли распространить (экстраполировать) выборочные данные на генеральную совокупа – указывает процент ошибки (погрешность).

Аналитическая статистика.Содержит в себе очень разные способы проверки Меры центральной тенденции. гипотез. Способы зависят от: нрава догадки, размера подборки и т.д. Можно соединять различные способы. Инспектирует с точностью до подборки.

Описательная статистика

Рассредотачивания– это все значения переменной с указанием количества кейсов соответственных каждому значению.

Чтоб отыскать частоту искомого значения, будем использовать частотный анализ (одномерное частотное рассредотачивание).

3 вида процентов частоты:

-от всей подборки Меры центральной тенденции.,

- от числа ответивших,

- от числа отсутствующих ответов.

Накопленнаячастота – это сумма всех прошлых частот по этому значению(имеет смысл для порядковых шкал).

Группирока- объединение значения переменных в группы по какому-то обоснованию.

Когда употребляются:

1) комфортно при богатстве/излишке вариантов;

2) если много единичных ответов, которые ничего не молвят о группе;

3) когда необходимо преодолеть Меры центральной тенденции. ограничения того либо другого способа (не всюду можно обработать очень много значений).

ВИДЫ ГРУПИРОВОК:

1. Направленные на определенную тематику – по теоретическому обоснованию. Их можно делать для всех видов шкал. Напр. рост, виды животных, классы объектов. В большинстве случаев употребляют для номинальных шкал (т.к. в их кавардак).

2. Аналитические – употребляются лишь на Меры центральной тенденции. количественных шкалах. Шкала разбивается на равные отрезки и выбирается равный по всей шкале шаг.

Многомерное рассредотачивание

Многомерное рассредотачивание представляется в виде таблицы сопряженности (кросстабуляция).
Таблицы сопряженности числятся на 2-ух переменных. Не должно быть исследования, где представлены одни одномерные рассредотачивания.

Графики

Столбиковая диаграмма. Строится на высококачественных шкалах (номинальные и порядковые). Характеристики:
- ширина столбцов Меры центральной тенденции. не несет смысла, она фиксирована;
- промежутки меж столбиками –||–;
- высота столбцов соответствует частоте.

Радиальная диаграмма. Строится лишь на номинальных шкалах. Желательно иметь от 2 до 7 значений, когда респондент может избрать 1 и только 1 вариант значений. Вырезать можно 1 и только 1 сектор. Нельзя делать 3Д-диаграмму под углом, т.к. усугубляется наглядность и восприятие.

Ленточные диаграммы Меры центральной тенденции..Стоятся в главном на порядковых шкалах. Высота столбиков не несет смысловой нагрузки и фиксирована. Указывает скопленную частоту и каждый сектор ее – это сумма процентов для этого значения и стоящего перед ним.

Гистограммы.Строятся на количественных шкалах. Ширина и длина столбцов имеют смысл, меж столбцов нет промежутков. По Меры центральной тенденции. ОУ размещены частоты, а по ОХ – значения спектра.

Главные описательные статистики

Меры центральной тенденции.

Мода– то значение переменной, которое обладает большей частотой в данной выборке. Применяется на всех шкалах, даже на номинальной (единственная такая МЦТ). Минус внедрения: не разграничивает, как очень отличаются значения. Модовая тенденция(модовое рассредотачивание) – отсутствие средних значений при наличии минимума и Меры центральной тенденции. максимума (из крайности в крайность).

Медиана – МЦТ. Все значения сортируются по возрастанию и выбирается срединное.Медиана при нечётном количества значений будет являться среднее арифметическое 2-ух примыкающих «срединных» значений. В большинстве случаев считает на количественных, время от времени на порядковых. Минус: не указывает края и не учитывает всех значений.

Среднее арифметическое – МЦТ, учитывает Меры центральной тенденции. все значения. Минус: отдельные нерепрезентативные значения могут очень искажать ср.арифм.

Выброс – единичное значение, которое очень отклоняется от среднего. Потому в большинстве случаев его исключают, но для этого необходимо обоснование.

МЦТ для количественных шкал:

· Малое и наибольшее значение.

· Размах – разность наибольшего и малого значения.

Обычное рассредотачивание

Равномерное рассредотачивание – рассредотачивание с равными частотами Меры центральной тенденции. значений.

Обычное рассредотачивание. Особенность НР в том, что чем поближе значение к среднему, тем почаще оно встречается и возможность возникновения значения экспоненциально (очень стремительно) убывает по мере удаления от среднего. График обычного рассредотачивания = кривая Гаусса. Экспоненциальная зависимость:

Никогда не пересекает ОХ, хотя вечно стремится – так как значения никогда не могут быть Меры центральной тенденции. равны 0. При значимом смещении полосы, он перестает быть графиком норм.распр.

Меры разброса данных

Разброс данных указывает, как значение откланяется от среднего.

Дисперсия – один из способов. Указывает меру разброса данных, усреднённая мера. Для огромного количества при поиске дисперсии мы делим не на V подборки, а на (V подборки -1). Формула:

Стандартное отклонение– мера Меры центральной тенденции. разброса случайной величины вокруг ее среднего значения (s.d.= Соизмеримо со средним арифметическим.

Для того что бы ассоциировать степень разброса данных меж рассредотачиваниями посреди различных характеристик употребляется коэффициент варианты. К.В.= (личное стандартного отличия и среднего арифметического).

Стандартная ошибка –(s.e.) погрешность измерения после удаления всех погрешностей. Находится в зависимости от 2-ух характеристик: чем Меры центральной тенденции. меньше подборка, тем больше ошибка, чем больше разброс, тем больше ошибка. Стандартная ошибка – стандартное отклонение, деленное на корень из объема подборки: .


meri-po-obespecheniyu-bezopasnosti-dvizheniya-poezdov-pri-ekspluatacii-i-tehnicheskom-obsluzhivanii-ustrojstv-scb.html
meri-po-obespecheniyu-bezopasnosti-dvizheniya-poezdov-v-gorkovskom-filiale-oao-federalnaya-passazhirskaya-kompaniya.html
meri-po-obespecheniyu-bezopasnosti-v-hode-sudebnogo-sledstviya-10-glava.html