Использование статистические методы для обработки, анализа и визуализации данных. — КиберПедия 

Адаптации растений и животных к жизни в горах: Большое значение для жизни организмов в горах имеют степень расчленения, крутизна и экспозиционные различия склонов...

Организация стока поверхностных вод: Наибольшее количество влаги на земном шаре испаряется с поверхности морей и океанов (88‰)...

Использование статистические методы для обработки, анализа и визуализации данных.

2017-12-12 265
Использование статистические методы для обработки, анализа и визуализации данных. 0.00 из 5.00 0 оценок
Заказать работу

Параметры генеральной совокупности оцениваются по статистикам – характеристикам выборки. Проверка гипотез осуществляется относительно значений параметров или связей между двумя или несколькими переменными.

Переменные могут быть зависимыми – их значения могут изменятся в зависимости от значений какой-либо другой переменной.

Пример независимых переменных: уровень образования не зависит от размера среднегодового дохода.

Пример зависимых переменных: уровень образования зависит от места проживания (например, для населения города или села).

 

Выявление зависимости одной переменной от другой зачастую представляется удобным, если исследователь использует т аблицы сопряженности, которые отображают связи или отношения между качественными признаками. Пример таблицы сопряженности приведен ниже.

 

Таблица 1. Вид деятельности и удовлетворенность оплатой труда.

УДОВЛЕТВОРЕННОСТЬ РАЗМЕРОМ ОПЛАТЫ ТРУДА ВИД ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ВСЕГО
РАБОЧИЙ СЛУЖАЩИЙ
Низкая      
Высокая      
ВСЕГО      

 

Если изучается связь между независимой и зависимой переменной, то зависимая чаще размещается в строках (удовлетворенность оплатой труда), а независимая (вид деятельности) в столбцах. Если в таблице рассчитываются проценты, то они размещаются по направлению независимой переменной.

Таблица 2 показывает связь между местом проживания и предпочитаемой формой досуга. Тело таблицы показывает измерения выборки 469 респондентов из четырех различных городов. Место проживания рассматривается как независимая переменная, и считается, что форма досуга зависит от места проживания. Проценты рассчитаны для независимой переменной (в столбце), чтобы показать процент людей, предпочитающих ту или иную форму досуга, в зависимости от места проживания. Если сложить проценты в любом столбце, получим 100%.

Таблица 2. Форма досуга и место жительства,

% от опрошенных.

 

ФОРМА ДОСУГА МЕСТО ЖИТЕЛЬСТВА
МОСКВА ПИТЕР КРАСНОДАР
спорт 13,2 28,4 32,4
автомобили 64,1 43,3 12,4
компьютер 22,7 28,3 56,2
итого      

 

 


Тема 2. Измерения. Шкалы.

В социологии измерения вызывают определенные трудности, так как в большинстве случаев исследователю приходится иметь дело с объектами, так называемой, нечисловой природы. Однако эти объекты могут быть описаны количественно, с помощью характеристик, то есть изучаемым объектам или явлениям присваиваются числовые значения.

Измерение – присвоение чисел характеристикам изучаемых объектов или явлений.

Измеряется не сам объект, а его отдельные характеристики.

Шкала – это алгоритм, в соответствии с которым изучаемым объектам или явлениям присваиваются числа.

Собранные в ходе наблюдения данные подлежат автоматической обработке на компьютере, поэтому логично каждому зафиксированному признаку поставить в соответствие определенно число. Например, для признака «пол» присваиваем «мужчина»=1, «женщина»=2 или для признака «брачное положение»: «состоит в браке»=1, «никогда не состоял в браке»=2, «разведен»=3, «вдов»=4. Числовые данные могут быть дискретными как в случае, описанном выше, так и непрерывными. Например, возраст респондента может быть дискретной величиной, по числу прожитых лет или непрерывной, если использовать, например, пятилетние интервалы.

Итак, дискретные значения признака выражают конкретным натуральным числом, непрерывные могут принимать любое значение в некотором интервале. В социальных исследованиях чаще имеют дело с дискретными данными.

Для проведения измерения в социологии необходимо выбрать один из пяти типов шкал в соответствии с имеющимися типами данных:

Шкала Особенности шкалы Примеры данных, измеряемых шкалой Операции, применимые к результатам шкалирования и допустимые статистики
Номинальная (дискретна) Содержит категории для классификации объектов, явлений по некоторому признаку. Результаты измерений, полученных с помощью этой шкалы, не могут быть упорядочены или подвергнуты математическим операциям. Пол, профессия, брачное состояние, увлечения. Объектам присваивают числовые значения: «м» = 1, «ж» = 2 Ранжирование качественных признаков. Число случаев, мода, корреляция качественных переменных.
Порядковая (дискретна) Содержит упорядоченные категории, позволяющие сравнивать единицы выборки по некоторому признаку. К результатам шкалирования неприменима операция разности. Занятое в ходе спортивного соревнования место. Сравнение значений признаков («лучше-хуже», «выше-ниже»). Медиана, ранговая корреляция.
Интервальная (непрерывна) Позволяет указать количественное значение измеряемого признака, с которым можно проводить операции сложения, вычитания, умножения и деления. Измерение возраста, температуры, времени. Количественное сравнение значений признаков («больше/меньше на столько-то или во столько-то раз»). Среднее арифметическое, корреляция количественных переменных.
Относи-тельная (непрерывна) Отличается от интервальной только наличием точки отсчета, что позволяет строить отношение значения признака к этой точке. Измерение роста. Количественное сравнение значений признаков («больше/меньше на столько-то или во столько-то раз»). Все операции математической статистики.
Дихото-мическая Является номинальной шкалой, содержащей только две категории. К результатам шкалирования могут быть применены некоторые арифметические операции, например, деления. «да»=1, «нет»=0. Количественное сравнение значений признаков (доля носителей признака в общем числе выборки)

 

Итак, измерения необходимы для определения характеристик и выявления закономерностей и взаимозависимостей изучаемых социальных явлений. Измерения должны быть надежны, т.е. должны позволить получить тот же результат для изучаемого объекта в тех же условиях, они должны быть достоверными, т.е. адекватно отображать действительность, используемая шкала должна содержать все возможные значения признака.

Номинальные шкалы позволяют описывать наблюдения в терминах качественных признаков. Порядковые шкалы позволяют упорядочить объекты по некоторой характеристике от меньшего к большему. Номинальные и порядковые шкалы являются дискретными. Интервальные шкалы и шкалы отношений содержат равные интервалы, позволяющие определить количественное значение признака. Дихотомические шкалы являются уникальными номинальными, с которыми можно осуществлять те же действия, что и с интервальными.


Поделиться с друзьями:

Папиллярные узоры пальцев рук - маркер спортивных способностей: дерматоглифические признаки формируются на 3-5 месяце беременности, не изменяются в течение жизни...

Типы сооружений для обработки осадков: Септиками называются сооружения, в которых одновременно происходят осветление сточной жидкости...

История создания датчика движения: Первый прибор для обнаружения движения был изобретен немецким физиком Генрихом Герцем...

Кормораздатчик мобильный электрифицированный: схема и процесс работы устройства...



© cyberpedia.su 2017-2024 - Не является автором материалов. Исключительное право сохранено за автором текста.
Если вы не хотите, чтобы данный материал был у нас на сайте, перейдите по ссылке: Нарушение авторских прав. Мы поможем в написании вашей работы!

0.011 с.