Генеральная совокупность и частотное распределение. Измерение связи между качественными переменными

Нажмите для полного просмотра!

Генеральная совокупность и частотное распределение. Измерение связи между качественными переменными, слайд №2

Генеральная совокупность и частотное распределение. Измерение связи между качественными переменными, слайд №3

Генеральная совокупность и частотное распределение. Измерение связи между качественными переменными, слайд №4

Генеральная совокупность и частотное распределение. Измерение связи между качественными переменными, слайд №5

Генеральная совокупность и частотное распределение. Измерение связи между качественными переменными, слайд №6

Генеральная совокупность и частотное распределение. Измерение связи между качественными переменными, слайд №7

Генеральная совокупность и частотное распределение. Измерение связи между качественными переменными, слайд №8

Генеральная совокупность и частотное распределение. Измерение связи между качественными переменными, слайд №9

Генеральная совокупность и частотное распределение. Измерение связи между качественными переменными, слайд №10

Генеральная совокупность и частотное распределение. Измерение связи между качественными переменными, слайд №11

Генеральная совокупность и частотное распределение. Измерение связи между качественными переменными, слайд №12

Генеральная совокупность и частотное распределение. Измерение связи между качественными переменными, слайд №13

Генеральная совокупность и частотное распределение. Измерение связи между качественными переменными, слайд №14

Генеральная совокупность и частотное распределение. Измерение связи между качественными переменными, слайд №15

Генеральная совокупность и частотное распределение. Измерение связи между качественными переменными, слайд №16

Генеральная совокупность и частотное распределение. Измерение связи между качественными переменными, слайд №17

Генеральная совокупность и частотное распределение. Измерение связи между качественными переменными, слайд №18

Генеральная совокупность и частотное распределение. Измерение связи между качественными переменными, слайд №19

Содержание ▲

Вы можете ознакомиться и скачать презентацию на тему Генеральная совокупность и частотное распределение. Измерение связи между качественными переменными. Доклад-сообщение содержит 19 слайдов. Презентации для любого класса можно скачать бесплатно. Если материал и наш сайт презентаций Mypresentation Вам понравились – поделитесь им с друзьями с помощью социальных кнопок и добавьте в закладки в своем браузере.

Слайды и текст этой презентации

Слайд 1

Описание слайда:

Тема 6 Измерение связи

Слайд 2

Описание слайда:

Вопросы: Генеральная совокупность и частотное распределение Измерение связи между количественными переменными Измерение связи между качественными переменными

Слайд 3

Описание слайда:

Вопрос 1 Генеральная совокупность и частотное распределение

Слайд 4

Описание слайда:

Генеральная совокупность и выборка

Слайд 5

Описание слайда:

Основные понятия генеральная совокупность – множество элементов, обладающих каким-то одним или несколькими признаками (вариантами) признак = варианта – переменная величина, которой характеризуется каждый элемент генеральной совокупности количественная варианта может быть: дискретной – которая может принимать только целочисленные значения непрерывной – которая может принимать любые значения

Слайд 6

Описание слайда:

Распределение генеральной совокупности по дискретной варианте: сгруппировать все элементы ГС по признакам подсчитать количество элементов в каждой группе оформить результаты как два ряда чисел, которые дают частотное распределение: графическое представление дает ломаную линию = полигон распределения

Слайд 7

Описание слайда:

Полигон распределения

Слайд 8

Описание слайда:

Распределение генеральной совокупности по непрерывной варианте: весь диапазон значений варианты разбить на n класс-интервалов (их количество м.б. разным, но они должны быть равными) подсчитать количество элементов в каждом класс-интервале оценить частоту каждого класс-интервала графическое представление дает ломаную линию, о называется полигоном распределения при увеличении количества класс-интервалов и следовательно при уменьшении числа элементов в каждом из них, полигон распределения сглаживается; при бесконечном числе интервалов полигон превращается в кривую распределения кривая распределения - это функция плотности распределения интеграл от нее по области изменения варианты - это функция распределения

Слайд 9

Описание слайда:

Каждое распределение характеризуется 2 типами параметров: параметры положения или средние: среднее арифметическое медиана мода меры рассеивания: дисперсия среднее квадратическое отклонение

Слайд 10

Описание слайда:

Вопрос 2 Измерение связи между количественными переменными

Слайд 11

Описание слайда:

Типы связи связь между количественными переменными может быть: функциональной Нефункциональной функциональная – такая связь, при которой каждому значению независимой переменной (х) ставится определенное значение зависимой переменной (у); она бывает: однозначной многозначной нефункциональная – такая связь, при которой каждому значению одной переменной (х) ставится распределение значений другой переменной (у); она бывает: регрессионной корреляционной

Слайд 12

Описание слайда:

Построение регрессионной связи Регрессионная связь – связь, характеризующая изменение среднего (у) от (х) например, связь между ростом мужа и жены (N = 100): по оси (х) – рост мужа по оси (у) – рост жены точка на плоскости – супружеская пара полученное графическое изображение – корреляционное поле разбиваем (х) на класс-интервалы находим среднее значение (у) на каждом класс-интервале и эту точку наносим на график соединяем все полученные точки ломаной линией = эмпирическая линия регрессии (х) по (у) ломаная линия выражает зависимость среднего роста жены в зависимости от роста мужа взяв другие 100 супружеских пар, получим несколько другую эмпирическую линию, которая будет все же близка к первой --- обе эти линии лежат около некоторой плавной линии = теоретической линии регрессии

Слайд 13

Описание слайда:

Корреляционное поле и наличие статистической связи

Слайд 14

Описание слайда:

Корреляционная связь и ее геометрическая интерпретация Корреляционная связь – связь между признаками (х) и (у), определяемая как среднее геометрическое из коэффициентов регрессии (х) по (у) и (у) по (х) графическое представление: две линии регрессии (х) по (у) и (у) по (х); чем они ближе, тем больше корреляция между (х) и (у) аналитическое выражение для случая линейной регрессии:

Слайд 15

Описание слайда:

Вопрос 3 Измерение связи между качественными переменными

Слайд 16

Описание слайда:

Качественные переменные Качественные – переменные, полученные при измерении в рамках 2 шкал: номинальной ординальной

Слайд 17

Описание слайда:

Измерение связи между номинальными переменными имеются признаки А и В они принимают значения A1, A2 …, Am и В1, В2, … , Bn nji – количество лиц с образованием Аj и доходом Вi вместо nji вводится относительная частота Р ji тогда коэффициент связи признаков А и В выражается коэффициентом Пирсона:

Слайд 18

Описание слайда:

Измерение связи между ординальными переменными строится таблица сопряженности связь рассчитывается с помощью коэффициента ранговой корреляции Спирмена:

Слайд 19

Описание слайда:

Выводы по теме: Признаком (вариантой) называется переменная величина, которой характеризуется каждый элемент генеральной совокупности. Признаки могут быть дискретными и непрерывными Для измерения связи между признаками статистической совокупности необходимо построить частотное распределение значений каждого признака, а также представить его набором статистик – средних и мер рассеивания Связь между признаками может быть функциональной и статистической. Связь признаков в социологии чаще всего имеет статистический характер и может быть выражена в форме регрессионной и корреляционной связи Измерению подлежат корреляционная связь не только между непрерывными признаками, но также и между дискретными. В последнем случае используются коэффициент номинальной корреляции Пирсона и коэффициент ранговой корреляции Спирмена.