fy"> 3) Кореляційний аналіз дозволяє дізнатися, наскільки пов'язані між собою дві змінні, з тим, щоб можна було передбачати можливі значення однієї з них, якщо ми знаємо іншу.
Особам, початківцям вивчення статистики, корисно відмовитися від широко поширеного уявлення про статистику. Вони повинні розуміти, що абсурд може знайти своє вираження, як у словесній, так і в цифровій формі. Однак знання логіки є надійною гарантією від некритичного прийняття словесного абсурду, а знання статистики являє собою кращий захист від абсурду цифрового. Перший крок до заміни звичних уявлень про статистику на більш реальні - це вивчення структури дисципліни «статистичні методи» та її історичних попередниць. [4]
На первісний розвиток статистичних методів вплинуло їх походження. У статистики були «мати», якій потрібно було надавати регулярні звіти урядових підрозділів (штат і статистика походять від одного латинського кореня - status), і «батько» - чесний картковий гравець, який покладався на математику, посилює його спритність - вміння брати вирішальні хабара в азартних іграх. Від матері ведуть своє походження рахунок, вимірювання, опис, табулювання, упорядкування та проведення переписів, тобто все те, що призвело до сучасної описової статистиці. Від підприємливого інтелектуала - батька виникла в Зрештою сучасна теорія статистичного висновку, безпосередньо базується на теорії ймовірностей. Доповнення, зване плануванням експериментів, опирается і основному на поєднання теорії ймовірностей з дещо елементарної, але дивовижною логікою. [10]
Досліджувані ознаки (змінні, variables) поділяються на кількісні та якісні. Кількісними є ознаки, кількісна міра яких чітко визначена, якісними - ознаки, що не піддаються числовому виміру. Кількісні ознаки підрозділяються на безперервні і дискретні. Безперервні ознаки можуть приймати будь-яке значення на безперервній шкалою. Дискретні ознаки можуть виражатися тільки цілими числами. Якісні ознаки, у свою чергу, діляться на номінальні і порядкові або рангові. [4]
До номінальним ознак належать характеристики, із якими не можна виробляти арифметичні дії і які не можна розташувати в порядку зростання або спадання. Порядкові (рангові) ознаки можна розташувати (ранжувати) в логічному порядку, однак неможливо кількісно виразити, наскільки або у скільки разів. Незважаючи на те, що при занесенні порядкових ознак в комп'ютер їх часто кодують за допомогою цифр, з ними, на відміну від кількісних даних, не можна проводити арифметичні дії. [8]
Змінні, які можуть бути віднесені до протилежних категоріям, тобто можуть приймати тільки одне з двох значень, називаються дихотомічними. Кількісні дані при необхідності можуть бути представлені у вигляді рангових або номінальних. Рангові змінні можна представити у вигляді номінальних, але не навпаки. У деяких випадках, наприклад при застосуванні візуально-аналогових шкал, рангові змінні представляють і аналізують як кількісні, однак у таких випадках слід з великою обережністю ставитися до інтерпретації результатів, тому що розходження між значеннями на одному кінці шкали (наприклад, між 1 і 2) можуть бути більш виражені, ніж на іншому (наприклад, між 9 і 10) незважаючи на те, що числове значення відмінностей в обох випадках дорівнює одиниці. [16]
Перед тим як описувати кількісні дані, завжди слід проводити перевірку розподілу. Під виглядом розподілу розуміють функцію, що зв'язує значення змінної випадкової величини з імовірністю їх появи в сукупності. У дослідженнях найчастіше проводиться «перевірка розподілу на нормальність». Під нормальним розподілом розуміють симетричний розподіл колоколообразной форми, при якому близько 68% даних відрізняється від середнього арифметичного не більше ніж на одне, а приблизно 95% - не більше ніж на два стандартних відхилення в кожну сторону. [1]
Незважаючи на те, що нормальний розподіл зустрічається дуже часто і відіграє важливу роль у статистиці, існують і інші розподілу даних (біноміальний, Пуассона, Максвелла, Шарлье, та ін.). Перевірка розподілу виробляється трьома способами: за допомогою описової статистики, графічно і з використанням статистичних критеріїв. [4]
Теорія статистичного висновку - це формалізована система методів вирішення завдань іншого роду, що створюють значні труднощі для неозброєного людського розуму. Цей загальний клас завдань, як правило, характеризується спробами вивести властивості великого масиву даних шляхом обстеження вибірки. [2]
Отже, завдання статистичного висновку полягає в тому, щоб передбачити властивості всієї сукупності, знаючи властивості тільки вибірки з цієї сукупності. Статистичні висновки будуються на описової статистиці. Вони робл...
