Прикладная статистика в управлении персоналом. Лекция 4.1. Статистическое изучение взаимосвязи социально-экономических явлений

Август 11, 2022

Главная
Математика
Прикладная статистика в управлении персоналом. Лекция 4.1. Статистическое изучение взаимосвязи социально-экономических явлений

Содержание

2. Лекция 4.1. Статистическое изучение взаимосвязи социально-экономических явлений План 1. Понятие статистической связи. 2. Метод параллельных рядов.
3. 1. Понятие статистической связи.
4. Одна из основных задач социальной статистики - анализ причинно-следственных связей между статистическими показателями. Очевидно, что в
5. Построение прикладных математических моделей предполагает некоторое упрощение, обусловленное невозможностью учета влияния всех факторов. При выборе типа
6. Очевидно, что такого рода недостатки при моделировании связей легко выявляются, а методы корреляционного и регрессионного анализа
7. Для измерения и количественного выражения взаимосвязей между показателями используется ряд методов: метод сопоставления параллельных рядов; графический;
11. В реальной общественной жизни исследуемые параметры зависят от множества факторов, в том числе и случайных. Выявить
12. Функциональные и статистические связи могут быть прямыми и обратными. Если направление изменения результативного признака совпадает с
14. Статистическая связь — это такая зависимость, при которой разным значениям одной переменной величины соответствуют разные распределения
15. 2. Метод параллельных рядов.
16. Рассмотрим методы корреляционного анализа, которые позволяют установить: - наличие; - и меру тесноты взаимосвязи между переменными
17. Если изучаемая статистическая совокупность представлена небольшим числом единиц, наличие или отсутствие корреляции между двумя признаками х
18. . Анализ табличных данных позволяет заметить, что с уменьшением значений хi уменьшаются и значения уi, хотя
23. 3. Коэффициент корреляции рангов.
24. Коэффициент корреляции рангов — показатель, введенный английским ученым-психологом Ч. Спирмэном в конце XX в. и основан
25. . Ранги признаков xi и yi обозначим символами Nx и Ny. В случаях, когда значения xi
28. 4. Коэффициент конкордации.
30. .
32. 5. Линейный коэффициент корреляции.
35. . Произведем расчет линейного коэффициента корреляции для исходных данных, приведенных в табл. 1 Необходимые промежуточные расчеты
38. Расчеты, произведенные по всем формулам, дали один и тот же результат rxy=0.91. Рассчитанный коэффициент корреляции свидетельствует
39. Решите 1 любую задачу.
40. Задача № 1. Экспертным методом оценивается конкурентоспособность сотрудника компании 7 экспертами. Рассчитайте коэффициент конкордации.
41. Задача 2. Имеются данные о рейтинге авиакомпании и оценке ее безопасности. Вычислите линейный коэффициент корреляции.
42. Задача 3. Имеется таблица данных мнений пяти экспертов. Найдите коэффициент конкордации.
44. Скачать презентацию

Слайд 2

Лекция 4.1. Статистическое изучение взаимосвязи
социально-экономических явлений
План
1. Понятие статистической связи.
2. Метод параллельных

рядов.
3. Коэффициент корреляции рангов.
4. Коэффициент коикордации.
5. Линейный коэффициент корреляции.
6. Регрессионный анализ
.

Слайд 3

1. Понятие статистической связи.

Слайд 4

Одна из основных задач социальной статистики - анализ причинно-следственных связей между

статистическими показателями.
Очевидно, что в реальной действительности на одно и то же следствие влияет комплекс факторов. (Например, на текучесть кадров влияют: заработная плата, социальные гарантии, отношения в коллективе, зарплата на соседних предприятиях…).
Глубина анализа причинно-следственных связей достигается за счет более полного учета всех возможных переменных величин при построении статистической модели связей.
Раздел прикладной статистики, изучающий взаимосвязи социально-экономических явлений, называется теорией корреляции и регрессии. Ее основоположники - английские ученые Ф. Тальтон (1822—1911) и К. Пирсон (1857—1936).

Слайд 5

Построение прикладных математических моделей предполагает некоторое упрощение, обусловленное невозможностью учета влияния

всех факторов.
При выборе типа статистической модели необходимо учитывать наличие:
- большого числа разнообразных факторов;
- эффекта их совместных воздействий.
При проведении оценки на основе выборочного наблюдения - количественные меры связей могут зависеть от влияния второстепенных причин и не являться следствием существования зависимости между изучаемыми величинами (Например, если объем выборочной совокупности недостаточен для получения репрезентативных данных).

Слайд 6

Очевидно, что такого рода недостатки при моделировании связей легко выявляются, а

методы корреляционного и регрессионного анализа допускают упрощение сложной модели без существенных потерь в качестве и содержании получаемой информации и, как инструмент анализа позволяет решать следующие задачи в области анализа связей:
• измерение тесноты связи между переменными величинами;
• определение направления связи;
• представление в формализованном виде характеристик связи;
• установление аналитического выражения (формы) взаимосвязи между признаками единиц совокупности;
• определение возможных ошибок показателей тесноты связи и параметров уравнений регрессии.

Слайд 7

Для измерения и количественного выражения взаимосвязей между показателями используется ряд методов:
метод

сопоставления параллельных рядов;
графический;
метод аналитических группировок;
метод корреляционных таблиц;
дисперсионный анализ;
корреляционный анализ.
Данные методы позволяют ответить на вопросы о:
наличии (или отсутствии) связи;
ее направлении и форме;
о силе и тесноте связи.
В статистике различают два типа связей: функциональную и статистическую (стохастическую).

Слайд 8

Слайд 9

Слайд 10

Слайд 11

В реальной общественной жизни исследуемые параметры зависят от множества факторов, в

том числе и случайных.
Выявить закономерности таких связей можно лишь на основе массовых статистических данных.
Статистическая (стохастическая) связь — это такая связь, при которой результативный признак с некоторой вероятностью и в определенных пределах может принимать различные значения под влиянием признака фактора, при этом среднее значение или иные статистические характеристики результативного признака изменяются по определенному закону.
Особенностью статистических связей является то, что результативный признак подвержен влиянию:
- независимых переменных;
- случайных факторов;
- ошибок измерения переменных величин в процессе статистического наблюдения.

Слайд 12

Функциональные и статистические связи могут быть прямыми и обратными.
Если направление

изменения результативного признака совпадает с направлением изменения признака-фактора - такая связь называется прямой. (Например, рост квалификации рабочих сопровождается увеличением уровня производительности труда).
Если рост признака-фактора приводит к уменьшению результативного признака - такая связь называется обратной (Например, чем выше цена товара, тем ниже спрос на него).

Слайд 13

Слайд 14

Статистическая связь — это такая зависимость, при которой разным значениям одной

переменной величины соответствуют разные распределения значений другой переменной величины.
Частными случаями статистической зависимости являются: - корреляционная связь;
- регрессионная связь.

Слайд 15

2. Метод параллельных рядов.

Слайд 16

Рассмотрим методы корреляционного анализа, которые позволяют установить:
- наличие;
- и меру тесноты

взаимосвязи между переменными величинами.
Корреляционная связь -
существует в случаях, когда изменение среднего значения результативного признака у обусловлено изменением факторного признака х или множества факторных признаков (x1, x2, … xn).
Рассматривая связь средней величины результативного признака у с изменением:
- одного признака-фактора х, получим возможность оценить парную корреляцию;
- нескольких факторных признаков (x1, x2, … xn), получим возможность оценить показатель множественной корреляции.

Слайд 17

Если изучаемая статистическая совокупность представлена небольшим числом единиц, наличие или отсутствие

корреляции между двумя признаками х и у можно установить путем простого сопоставления их значений – МЕТОД ПАРАЛЛЕЛЬНЫХ РЯДОВ
С этой целью единицы совокупности располагают по увеличению значений факторного признака х и затем сопоставляют с ним значения результативного признака у.
Рассмотрим метод параллельных рядов на примере данных, приведенных в табл. 1, об инвестициях в основной капитал xi и объеме произведенной продукции yi.

Слайд 18

.
Анализ табличных данных позволяет заметить, что с уменьшением значений

хi уменьшаются и значения уi, хотя четко выраженной зависимости не прослеживается.

Слайд 19

Слайд 20

Слайд 21

Слайд 22

Слайд 23

3. Коэффициент корреляции рангов.

Слайд 24

Коэффициент корреляции рангов — показатель, введенный английским ученым-психологом Ч. Спирмэном в

конце XX в. и основан не на изучении зависимости самих переменных величин, а только их рангов.
Ранг - это порядковый номер, который присваивается каждому индивидуальному значению признака x и у отдельно после их упорядочения по возрастанию (или убыванию).
В этом случае обе переменные величины принимают значения, соответствующие натуральным числам 1, 2, 3, п.
Вернемся к нашему примеру (табл. 1), в котором мы хотим оценить связь переменных х и у, состоящих из n = 12 наблюдений.
Расположим эти наблюдения по мере убывания значений факторного признака х.

Слайд 25

.
Ранги признаков xi и yi обозначим символами Nx

и Ny. В случаях, когда значения xi или yi повторяются, каждому из них присваивается ранг, равный частному от деления суммы рангов на число повторяющихся значений.
Например, если после значения признака, которому присвоен ранг 4, следуют по возрастанию три одинаковых значения, занимающие 5-е, 6-е, 7-е места, то им всем присваивается ранг 6, так как (5 + 6 + 7) : 3 = 6.

Слайд 26

Слайд 27

Слайд 28

4. Коэффициент конкордации.

Слайд 29

Слайд 30

.

Слайд 31

Слайд 32

5. Линейный коэффициент корреляции.

Слайд 33

Слайд 34

Слайд 35

.
Произведем расчет линейного коэффициента корреляции для исходных данных, приведенных

в табл. 1 Необходимые промежуточные расчеты показаны

Слайд 36

Слайд 37

Слайд 38

Расчеты, произведенные по всем формулам, дали один и тот же результат

rxy=0.91. Рассчитанный коэффициент корреляции свидетельствует о существовании сильной зависимости объема произведенной продукции от инвестиций в основной капитал.
Условно принято возможные результаты расчета линейного коэффициента корреляции на шкале от 0 до 1 интерпретировать следующим образом:

Слайд 39

Решите 1 любую задачу.

Слайд 40

Задача № 1.
Экспертным методом оценивается конкурентоспособность сотрудника компании 7 экспертами.
Рассчитайте коэффициент

конкордации.

Слайд 41

Задача 2.
Имеются данные о рейтинге авиакомпании и оценке ее безопасности. Вычислите

линейный коэффициент корреляции.

Слайд 42

Прикладная статистика в управлении персоналом. Лекция 4.1. Статистическое изучение взаимосвязи социально-экономических явлений

Содержание

Лекция 4.1. Статистическое изучение взаимосвязисоциально-экономических явленийПлан1. Понятие статистической связи.2. Метод параллельных

1. Понятие статистической связи.

Одна из основных задач социальной статистики - анализ причинно-следственных связей между

Построение прикладных математических моделей предполагает некоторое упрощение, обусловленное невозможностью учета влияния

Очевидно, что такого рода недостатки при моделировании связей легко выявляются, а

Для измерения и количественного выражения взаимосвязей между показателями используется ряд методов:метод

В реальной общественной жизни исследуемые параметры зависят от множества факторов, в

Функциональные и статистические связи могут быть прямыми и обратными. Если направление

Статистическая связь — это такая зависимость, при которой разным значениям одной

2. Метод параллельных рядов.

Рассмотрим методы корреляционного анализа, которые позволяют установить: - наличие; - и меру тесноты

Если изучаемая статистическая совокупность представлена небольшим числом единиц, наличие или отсутствие

. Анализ табличных данных позволяет заметить, что с уменьшением значений

3. Коэффициент корреляции рангов.

Коэффициент корреляции рангов — показатель, введенный английским ученым-психологом Ч. Спирмэном в

. Ранги признаков xi и yi обозначим символами Nx

4. Коэффициент конкордации.

.

5. Линейный коэффициент корреляции.

. Произведем расчет линейного коэффициента корреляции для исходных данных, приведенных

Расчеты, произведенные по всем формулам, дали один и тот же результат

Решите 1 любую задачу.

Задача № 1.Экспертным методом оценивается конкурентоспособность сотрудника компании 7 экспертами.Рассчитайте коэффициент

Задача 2.Имеются данные о рейтинге авиакомпании и оценке ее безопасности. Вычислите

Задача 3.Имеется таблица данных мнений пяти экспертов. Найдите коэффициент конкордации.

Похожие презентации