|
|
КЛАССИФИКАЦИЯ МЕТОДОВ СТАТИСТИЧЕСКОГО ВЫВОДАПервое основание для классификации исследовательских ситуаций — это типы шкал, в которых измерены признаки, связь между которыми изучается. Признаки могут быть измерены либо в количественной шкале (порядковой,
Рис. 8.1. Классификация методов статистического вывода о связи двух явлений в зависимости от типа шкал, в которых они измерены метрической), либо в качественной (номинативной) шкале. В зависимости от этого выделяются 3 ситуации (рис. 8.1). Наиболее многочисленная группа методов относится к случаю, когда одна из переменных является количественной, а другая — качественной. Это широкий класс исследовательских ситуаций, когда задача сводится к сравнению групп (градаций номинативной переменной) по уровню выраженности признака (количественной переменной). Для решения такой задачи применяются методы сравнения, которые можно классифицировать по трем основаниям: а) количество сравниваемых групп (градаций номинативной переменной) — две или более двух; б) соотношение сравниваемых групп: зависимые выборки или независимые выборки; в) шкала, в которой измерен количественный признак: метрическая, ранговая. Таким образом, можно выделить 8 основных методов сравнения (рис. 8.2).
Рис. 8.2. Классификация методов статистического вывода о различии выборок по уровню выраженности количественного признака МЕТОДЫ КОРРЕЛЯЦИОННОГО АНАЛИЗА Проверяемая Н0\ коэффициент корреляции равен нулю. Условие применения: а) два признака измерены в ранговой или метрической шкале на одной и той же выборке; б) связь между признаками является монотонной (не меняет направления по мере увеличения значений одного из признаков). Структура исходных данных:
Обычно изучаются корреляции между множеством Р переменных. В таком случае вычисляются корреляции между всеми возможными парами этих переменных. Результатом является корреляционная матрица, включающая Р(Р— 1)/2 значений коэффициентов парной корреляции. Под корреляционным анализом обычно и понимают изучение связей по корреляционной матрице. Методы: Корреляция /--Пирсона — для метрических переменных. Условие применения: а) распределения Хи /существенно не отличаются от нормального. Дополнительно: частная корреляция — для изучения зависимости корреляции Хи У от влияния переменной сравнение корреляций — для независимых и зависимых выборок. Корреляции /--Спирмена, т-Кендалла — для порядковых переменных. МЕТОДЫ АНАЛИЗА НОМИНАТИВНЫХ ДАННЫХ В зависимости от цели исследования и структуры исходных данных выделяются три группы методов, соответствующих решаемым задачам: □ анализ классификаций; □ анализ таблиц сопряженности; □ анализ последовательностей (серий). Анализ классификаций Условие применения-, для каждого объекта (испытуемого) выборки определена его принадлежность к одной из категорий (градаций) ^(получено эмпирическое распределение объектов по Л'); известно теоретическое (ожидаемое) распределение по ^(обычно — равномерное). ПРИМЕР________________________________________________________________________
Проверяемая Н0: эмпирическое (наблюдаемое) распределение Л'не отличается от теоретического (ожидаемого). Метод: критерий/2-Пирсона. Анализ таблиц сопряженности Условие применения-, для каждого объекта (испытуемого) выборки определена его принадлежность к одной из категорий (градаций) Хи к одной из категорий (градаций) У (получена перекрестная классификация объектов по двум основаниям — Xи У). Следует различать три ситуации — в зависимости от числа градаций и соотношения Хи У: □ число градаций Хи (или) У больше двух (общий случай); □ таблицы сопряженности 2x2 с независимыми выборками; П таблицы сопряженности 2x2 с повторными измерениями. Общий случай: число градаций больше двух ПРИМЕР_________________________________________________________________________ Исследовались различия между мужчинами и женщинами в предпочтениях пяти политических лидеров.
Проверяемая Н0: два вида классификации (Л'и У) являются независимыми. Метод', критерий/2-Пирсона. Таблицы сопряженности 2x2 с независимыми выборками ПРИМЕР_________________________________________________________________________ Методом «потерянных писем» исследовалась склонность людей передавать хорошие и плохие новости. Из 60 открыток с «хорошими» новостями до адресата дошли 35, а из 120 с «плохими» новостями дошли 23 открытки. Действительно ли люди более склонны передавать хорошие новости, чем плохие?
Проверяемая Н0: два вида классификации (Л'и У) являются независимыми. Методы: критерий/2-Пирсона (с поправкой на непрерывность Йетса), точный критерий Фишера. Таблицы сопряженности 2x2 с повторными измерениями ПРИМЕР_________________________________________________________________________
Метод: соотнесение диагональных элементов таблицы 2x2 при помощи метода Мак-Нимара (по критерию г или Анализ последовательности (серий) Условие применения, объекты упорядочены (по времени или по уровню выраженности признака); каждый объект отнесен к одной из двух категорий (Л'или У). ПРИМЕРЫ______________________________________________________________________ С л у ч а й 1. События Хи ^чередуются следующим образом: ХХХХХУУУУУХХУУУУУХУУ С л у ч а й 2. Значения количественного признака, измеренного для выборки Хи для выборки У, после ранжирования чередуются следующим образом: ХХХХХУУУУУХХУУУУУХУУ Проверяемые Н0: события ^распределены среди событий /случайно (случай 1); выборки X к Уне различаются по распределению значений количественного признака (случай 2). Метод: критерий серий.   ЧТО ТАКОЕ УВЕРЕННОЕ ПОВЕДЕНИЕ В МЕЖЛИЧНОСТНЫХ ОТНОШЕНИЯХ? Исторически существует три основных модели различий, существующих между...  Что вызывает тренды на фондовых и товарных рынках Объяснение теории грузового поезда Первые 17 лет моих рыночных исследований сводились к попыткам вычислить, когда этот...  ЧТО И КАК ПИСАЛИ О МОДЕ В ЖУРНАЛАХ НАЧАЛА XX ВЕКА Первый номер журнала «Аполлон» за 1909 г. начинался, по сути, с программного заявления редакции журнала...  Конфликты в семейной жизни. Как это изменить? Редкий брак и взаимоотношения существуют без конфликтов и напряженности. Через это проходят все... Не нашли то, что искали? Воспользуйтесь поиском гугл на сайте:
|