я полягає у створенні змінних, максимально відповідають основним завданням дослідження.
Перший тип перетворення - укрупнення шкали. Припустимо, спочатку рівень використання продукту було виміряно за десятибальною шкалою. Після перетворення можна отримати змінну, що має не десять, а лише чотири можливих значення: «користуюся часто», «середньо», «рідко», «ніколи».
Інший тип перетворення - узагальнення відомостей, що містяться в декількох стовпцях бази даних. Так, респондентів часто запитують, де вони знаходили яку-небудь інформацію про продукт. Підраховуючи число різних джерел інформації (з реклами по телебаченню, від друзів і т.д.), зазначених кожним респондентом, можна сформувати новий важливий показник - Індекс Джерел Інформації, який теж додається до таблиці даних. Іноді новий показник являє собою відношення двох інших показників. Скажімо, розділивши загальну кількість товару, купленого респондентом, на число вироблених ним покупок цього товару за місяць, можна розрахувати середній розмір однієї покупки. В інших випадках для отримання адекватної моделі взаємозв'язку показників застосовується логарифмирование, витягується квадратний корінь і т.д.
Важливий випадок перетворення змінних - перетворення альтернативного стовпця бази даних з трьома або більше можливими значеннями шляхом введення в таблицю даних декількох допоміжних стовпців з нулів і одиниць. Кожен з цих нових допоміжних стовпців позначає одне з можливих значень альтернативного стовпця. Одиниця означає, що це значення вибрано даними респондентом, а нуль - що не вибрано. Допоміжні змінні зручні при подальшому аналізі даних. Наприклад, якщо альтернативний стовпець містить результати вибору респондентами найбільш кращою марки товару, то кожна з допоміжних змінних може використовуватися для побудови інтегрального індикатора відносини до певної марки.
Перетворення шкали - це маніпулювання значеннями шкали з тим, щоб забезпечити її сумісність з іншими шкалами.
Перетворення шкал використовується, щоб забезпечити порівнянність оцінок різних параметрів і зробити дані більш придатними для аналізу.
Часто в одному дослідженні для вимірювання різних змінних застосовуються різні шкали: семантичного диференціала, безперервна рейтингова, п'ятибальна шкала Лайкерта.
Зіставлення значень, отриманих за різними шкалами було б безглуздим. Щоб можна було порівнювати між собою оцінки, виставлені одним і тим же респондентом за різними шкалами, їх перетворюють, приводячи до одного і того ж діапазону можливих значень.
Нерідко для цього використовується стандартизація. Щоб стандартизувати шкалу X., з оцінки, виставленої даному параметру кожним респондентом, потрібно відняти середню по всім респондентам оцінку даного параметра X. Після цього оцінки даного параметра діляться на його стандартне відхилення ??. Отриманий в результаті перетворення параметр має середнє значення, рівне нулю, і стандартне відхилення, рівне одиниці. Це в точності відповідає умовам розрахунку z-оцінок. Стандартизація дозволяє на рівних враховувати вимірювання, зроблені в шкалах різного типу.
Існують і інші способи перетворення шкал, які, як і весь процес статистичної коригування даних, вимагають спеціальної підготовки і досвіду в здійсненні подібних операцій.
7. Описовий аналіз даних анкетування за допомогою MC Excel
У ході написання даної курсової роботи було проведено дослідження з вивчення критеріїв вибору дитячого одягу та складанню портрета покупця дитячого одягу.
Дослідження проводилося методом опитування, формою якого є анкетування. Для проведення дослідження була розроблена і застосована анкета, представлена ??в Додатку А.
Всі зібрані дані були ретельно перевірені, відредаговані і закодовані відповідно до створеної книгою кодів. Далі вся закодована інформація була введена в електронну таблицю. За рядками таблиці розташовуються об'єкти, тобто респонденти, а по стовпцях - змінні, тобто відповіді респондентів на питання анкети. Для введення і подальшої обробки інформації, зібраної в ході дослідження використовувалася програма для роботи з електронними таблицями Excel з пакету Microsoft Office 2007. За допомогою інструментарію даної програми була створена зведена таблиця даних і проведено просте, і перехресне табулювання даних.
У ході проведеного дослідження було опитано 26 респондентів, які виховують дітей у віці від року до шістнадцяти років. З них 11,54% - чоловічої статі, 88,46% - жіночої. При цьому 7,69% - це респонденти, віком від 18 до 25 років, 46,15% - від 26 до 35 років, 42,31% - від 36 до 45 років і 3,85% у віці від 46 до 55 років.
Дослідження показало, що 17 р...
