Содержание
- 2. Вариационный ряд. Статистики, связанные с распределением частот. Общая схема проверки гипотезы Построение таблиц сопряженности признаков. Статистики
- 3. Вариационный ряд, распределение частот значений переменной (frequency distribution) Математическое распределение, цель которого — подсчет ответов, связанных
- 4. Цель построения вариационного ряда — подсчет ответов респондентов, в которых приводятся различные значения переменной. Относительную частоту
- 5. Позволяет получить ответы на вопросы: Какое количество потребителей товара определенной марки можно считать лояльными по отношению
- 6. помогает определить долю неответивших респондентов, а также указывает долю ошибочных ответов; можно установить наличие выбросов, т.е.
- 7. Показатели центра распределения (measures of location) Статистики, которые характеризуют значение признака, вокруг которого концентрируются наблюдения, или,
- 8. Среднее арифметическое, выборочное среднее (mean) Эта величина получается делением суммы всех имеющихся значений переменной на количество
- 9. Размах вариации (range) Разность между наибольшим и наименьшим значениями переменной в вариационном ряду Межквартильный размах (interquartile
- 10. Асимметрия, скошенность вариационного ряда (skewness) Характеристика распределения, с помощью которой оценивается симметрия расположения значений переменной относительно
- 11. ОБЩАЯ СХЕМА ПРОВЕРКИ ГИПОТЕЗЫ Для проверки гипотезы необходимо выполнить следующие этапы: Сформулировать нулевую гипотезу Н0 и
- 12. КЛАССИФИКАЦИЯ ТИПОВ ПРОВЕРКИ ГИПОТЕЗЫ На основании результатов проверки статистической гипотезы следует сделать заключение о стоящей перед
- 13. СХЕМА ПРОВЕРКИ ГИПОТЕЗЫ Характеристика этапов: (изучается факультативно)
- 14. Кросс-табуляция представляет собой процесс объединения распределений частот значений двух или больше переменных в одну таблицу. Она
- 15. менеджеры, которые недостаточно владеют статистическими методами, легко интерпретируют и понимают процедуру кросс-табуляции и ее результаты; очевидность
- 16. Наиболее часто употребляются таблиц сопряженности для двух и трех переменных Таблицы сопряженности признаков Таблицы сопряженности признаков
- 17. Общее правило, которое необходимо соблюдать, гласит: проценты необходимо вычислять для каждой категории независимой переменной (так, чтобы
- 18. Третья переменная может предоставить четыре возможности: Уточнить связь, наблюдаемую между двумя исходными переменными. Указать на отсутствие
- 19. Кросс-табуляция с тремя переменными
- 20. Кросс-табуляция с тремя переменными – связь уточнена Третья переменная уточнила связь между семейным положением и покупкой
- 21. Кросс-табуляция с тремя переменными – связь ложна Если данные по группам с высокими и низкими доходами
- 22. Кросс-табуляция с тремя переменными – обнаружена связь Т.к. связь между желанием путешествовать и возрастом различна для
- 23. Кросс-табуляция с тремя переменными – связь без изменений При введении в анализ третьей переменной представление о
- 24. Критерий хи-квадрат Фи-коэффициент Коэффициент сопряженности признаков V -коэффициент Крамера Коэффициент “лямбда” Другие статистики (tau b; tau
- 25. Проверка зависимости между переменными с помощью критерия χ2 Критерий хи-квадрат Критерий хи-квадрат (chi-square statistic, χ2) Критерий,
- 26. Проверка нулевой гипотезы выполняется вычислением частот распределения признаков анализируемых переменных в ячейках таблицы, которые можно было
- 27. Фи-квадрат принимает значение, равное 0, если связь отсутствует, на что также указывает и значение хи-квадрат, равное
- 28. V-коэффициент Крамера получают корректировкой фи-коэффициента по количеству или строк, или колонок в таблице. Причем из двух
- 29. Коэффициент “лямбда” используется в том случае, когда переменные измерены с помощью номинальной шкалы. Значения коэффициента “лямбда”
- 30. Для измерения связи между двумя порядковыми переменными применяют другие статистики, такие как may b, may с
- 31. На практике кросс-табуляцию полезно вести по следующим этапам. Проверьте нулевую гипотезу о том, что отсутствует связь
- 32. ПРОВЕРКА ГИПОТЕЗ: РАЗЛИЧИЯ МЕЖДУ ЗНАЧЕНИЯМИ ПЕРЕМЕННЫХ
- 33. Использование параметрических критериев позволяет сделать статистический вывод относительно среднего значения генеральной совокупности. Обычно для этой цели
- 34. Сформулировать нулевую (H0) и альтернативную (H,) гипотезы. Выбрать соответствующую формулу для вычисления t-статистики. Выбрать уровень значимости
- 35. Проверка утверждений о соотношении значения одной переменной по сравнению с известной или заданной величиной Эти утверждения
- 36. Как и для одной выборки, проверка гипотез может проводиться относительно значений средних или долей: Средние. Если
- 37. Доли. Для одной выборки используют z-критерий. Если вычисленное значение меньше, чем критическое, нулевую гипотезу нельзя отклонить.
- 38. Различие, возникающее в этой ситуации, проверяют с помощью t-критерия парных выборок (paired samples t-test). Чтобы вычислить
- 39. Критерий согласия Колмогорова-Смирнова для одной выборки (Kolmogorov—Smirnov (К—S) one-sample test) - Непараметрический метод проверки степени согласия
- 40. U-критерий Манна—Уитни (Mann—Whitney U-test) - Статистический критерий для переменной, измеренной с помощью порядковой шкалы, который сравнивает
- 41. Критерий попарных сравнений Вилкоксона (Wilcoxon matched-pairs signed-ranks test) - Непараметрический метод проверки, с помощью которого анализируют
- 43. Скачать презентацию