🗊Презентация Вариационный ряд, таблицы сопряженности признаков и проверка гипотез

Вариационный ряд, таблицы сопряженности признаков и проверка гипотез Подготовлено А.В. Омельяненко

Вопросы к экзамену: Вариационный ряд. Статистики, связанные с распределением частот. Общая схема проверки гипотезы Построение таблиц сопряженности признаков. Статистики сопряженности признаков. Практика построения таблиц сопряженности признаков. Проверка гипотез: различия между значениями переменных. Параметрические критерии. Непараметрические методы проверки гипотез.

ВАРИАЦИОННЫЙ РЯД Вариационный ряд, распределение частот значений переменной (frequency distribution) Математическое распределение, цель которого — подсчет ответов, связанных с различными значениями одной переменной (частот), и дальнейшее выражение их в процентном виде (частости).

ВАРИАЦИОННЫЙ РЯД Цель построения вариационного ряда — подсчет ответов респондентов, в кото­рых приводятся различные значения переменной. Относительную частоту различ­ных значений переменной выражают в процентах и называют частостями. Подсчет распределения частот значений переменной дает возможность построить таблицу, с указанием частоты, частости и накопленных частостей для всех значений этой пе­ременной.

ВАРИАЦИОННЫЙ РЯД Позволяет получить ответы на вопросы: Какое количество потребителей товара определенной марки можно считать ло­яльными по отношению к ней? Каково соотношение между разными группами потребителей того или иного товара или услуги (например, авиаперелетов): много летающие, средне, мало и совсем не летающие? Какое количество потребителей хорошо осведомлены о предлагаемом новом то­варе? Сколько потребителей поверхностно знакомы, сколько — что-то слыша­ли, а сколько вообще ничего не знают о данной торговой марке? Какова средняя степень осведомленности о товаре? Сильно ли различается степень осведомлен­ности потребителей о новом товаре? Что представляет собой кривая распределения дохода для приверженцев дан­ной марки товара? Смещено ли распределение доходов в сторону группы пот­ребителей с низкими доходами?

ВАРИАЦИОННЫЙ РЯД помогает определить долю неответивших респондентов, а также указывает долю ошибочных ответов; можно установить наличие выбросов, т.е. случаев с экстремальными значениями; Распределение частот также определя­ет форму эмпирического распределения значений переменной. Частотные данные можно использовать для построения гистограмм или вертикальных столбчатых диа­грамм, на которых по оси X откладывают значения переменной, а по оси Y— абсо­лютные (частоты) или относительные (частости) значения. По гистограмме можно проверить, соответствует ли наблюдаемое распределение предполагаемому маркетологом распределению зна­чений переменной.

СТАТИСТИКИ, СВЯЗАННЫЕ С РАСПРЕДЕЛЕНИЕМ ЧАСТОТ Показатели центра распределения (measures of location) Статистики, которые характеризуют значение признака, вокруг которого концентрируются наблюдения, или, как говорят, показывают центральную тенденцию распределения. Показатели вариации (изменчивости) (measures of variability) Статистики, показывающие меру разброса (вариабельность) значений переменной. Показатели формы распределения

Показатели центра распределения Среднее арифметическое, выборочное среднее (mean) Эта величина получается делением суммы всех имеющихся значений переменной на количество значений Мода (mode) Значение переменной, которое чаще всего встречается в выборочном распределении. Медиана (median) Значение переменной, которое приходится на середину распределения частот, т.е. одна половина всех значений больше медианы, а другая — меньше

Показатели вариации (изменчивости) Размах вариации (range) Разность между наибольшим и наименьшим значениями переменной в вариационном ряду Межквартильный размах (interquartile range) Размах вариации распределения, охватывающий центральные 50% всех наблюдений Дисперсия (variance) Среднее из квадратов отклонений переменной от ее средней величины Среднеквадратичное (стандартное) отклонение (standard deviation) Корень квадратный из значения дисперсии

Показатели формы распределения Асимметрия, скошенность вариационного ряда (skewness) Характеристика распределения, с помощью которой оценивается симметрия расположения значений переменной относительно средней. Эксцесс (kurtosis) Мера относительной крутости кривой распределения

ОБЩАЯ СХЕМА ПРОВЕРКИ ГИПОТЕЗЫ

КЛАССИФИКАЦИЯ ТИПОВ ПРОВЕРКИ ГИПОТЕЗЫ

СХЕМА ПРОВЕРКИ ГИПОТЕЗЫ

ПОСТРОЕНИЕ ТАБЛИЦ СОПРЯЖЕННОСТИ ПРИЗНАКОВ Кросс-табуляция представляет собой процесс объединения распределений час­тот значений двух или больше переменных в одну таблицу. Она объясняет, как одна переменная, например лояльность по отношению к торговой марке, связана с дру­гой переменной, такой как пол.

ПРИЧИНЫ ПОСТРОЕНИЯ ТАБЛИЦ СОПРЯЖЕННОСТИ ПРИЗНАКОВ менеджеры, которые недостаточно владеют статистическими методами, легко интерпретируют и понимают процедуру кросс-табуляции и ее результаты; очевидность трактовки результатов анализа ясно свидетельствует о возможных управленческих действиях; ряд операций кросс-табуляции позволяет лучше понять сложное явление, чем это сделал бы один многовариантный анализ; кросс-табуляция облегчает проблему разбросанных ячеек, которая затрудняет дискретный многовариантный анализ; анализ методом кросс-табуляции прост для выполнения и поэтому охотно ис­пользуется исследователями, менее искушенными в вопросах математической статистики

Таблицы сопряженности признаков Наиболее часто употребляются таблиц сопряженности для двух и трех переменных

Кросс-табуляция с двумя переменными Общее правило, которое необходимо соблюдать, гласит: проценты необходимо вычислять для каждой категории независимой переменной (так, чтобы суммарное значение категорий зависимой переменной применительно к каждой категории независимой переменной давало 100%).

Кросс-табуляция с тремя переменными Третья пе­ременная может предоставить четыре возможности: Уточнить связь, наблюдаемую между двумя исходными переменными. Указать на отсутствие связи между двумя переменными, хотя первоначально связь наблюдалась. Другими словами, третья переменная покажет, что исход­ная связь между двумя переменными была ложной. Показать некоторую связь между двумя переменными, хотя первоначально она не наблюдалась. В этом случае третья переменная показывает скрытую связь между первыми двумя переменными. Не показать никаких изменений в первоначальной связи

Кросс-табуляция с тремя переменными

Кросс-табуляция с тремя переменными – связь уточнена

Кросс-табуляция с тремя переменными – связь ложна

Кросс-табуляция с тремя переменными – обнаружена связь

Кросс-табуляция с тремя переменными – связь без изменений

СТАТИСТИКИ ТАБЛИЦ СОПРЯЖЕННОСТИ ПРИЗНАКОВ Критерий хи-квадрат Фи-коэффициент Коэффициент сопряженности признаков V -коэффициент Крамера Коэффициент “лямбда” Другие статистики (tau b; tau с; gamma…)

Критерий хи-квадрат Проверка зависимости между переменными с помощью критерия χ2

Критерий хи-квадрат Проверка нулевой гипотезы выполняется вычислением частот распределения признаков анализируемых переменных в ячейках таблицы, которые можно было бы ожидать, если бы не существовало зависимости между переменными, и при данных итоговых числах в каждом ряду и колонке. Ожидаемые частоты, обозначаемые fe, сравнивают с фактически наблюдаемыми частотами распределения признаков. Чем больше разница между ожидаемыми и фактическими частотами, тем выше значение статистики. Чтобы определить, существует ли между переменными систематическая связь, определяют вероятность получения значения χ2, равного или большего, чем рассчи­танное из таблицы сопряженности.

Фи-коэффициент Фи-квадрат принимает значение, равное 0, если связь отсутствует, на что также ука­зывает и значение хи-квадрат, равное 0. При сильной связи между переменными фи- коэффициент имеет значение 1 и все наблюдения находятся на главной или второ­степенной диагонали. (В некоторых компьютерных программах фи-коэффициент принимает значение —1, а не +1, когда наблюдается отрицательная связь.)

V -коэффициент Крамера V-коэффициент Крамера получают корректировкой фи-коэффициента по количеству или строк, или колонок в таблице. Причем из двух значений выбирают меньшее. Корректировку осуществляют так, что значения V-коэффициен­та лежат в диапазоне от 0 до 1. Большее значение V-коэффициента указывает на более сильную связь, но не указывает, как связаны переменные.

Коэффициент “лямбда” Коэффициент “лямбда” используется в том случае, когда переменные измерены с помощью номинальной шкалы. Значения коэффициента “лямбда” лежат в пределах от 0 до 1. Значение “лямб­да”, равное 0, означает, что никакого улучшения в прогнозировании не наблюдается. Значение 1 указывает на то, что прогноз может быть сделан без ошибки. Это проис­ходит тогда, когда каждая категория независимой переменной связана с одной кате­горией зависимой переменной. Также рассчитывают симметричный коэффициент “лямбда” (symmetric lambda) — средним значением двух асимметричных значений

Другие статистики таблиц сопряженности признаков (tau b; tau с; gamma…) Для измерения связи между двумя порядковыми переменными применяют другие статистики, такие как may b, may с и гамма. Все эти статистики используют информацию об упорядочении категорий переменных, рас­сматривая каждую возможную пару случаев в таблице, чтобы определить, имеет ли первая переменная тот же относительный порядок расположения (ранг), что и вторая (конкордатное, согласованное расположение), или их расположения (ранги) имеют об­ратный порядок (несогласованное расположение), или их ранги совпадают (связанные ранги). Эти статистики отличаются только способом обработки рангов. Как тау b, так и тау с, корректируют по числу связанных рангов. Тау b (tau b) больше всего подходит для квадратных таблиц, в которых количество строк и колонок равно. Статистика “гамма” (gamma) не учитывает ни связанные ранги, ни размер табли­цы.

ПРАКТИКА ПОСТРОЕНИЯ ТАБЛИЦ СОПРЯЖЕННОСТИ ПРИЗНАКОВ На практике кросс-табуляцию полезно вести по следующим этапам. Проверьте нулевую гипотезу о том, что отсутствует связь между переменными, используя критерий хи-квадрат. Если вам не удалось отклонить нулевую гипо­тезу, то связь между переменными отсутствует. Если нулевая гипотеза H0 отклонена, то определите тесноту связи, используя подходящие статистики (фи-коэффициент, коэффициент сопряженности, V-коэффициент Крамера, коэффициент “лямбда” или другие статистики). Если нулевая гипотеза H0 отклонена, то поясните характер связи, вычислив процентные значения зависимой переменной для каждой из категорий неза­висимой переменной. Если анализируются порядковые переменные, то используйте в качестве про­верочных статистик тау b, тау с или “гамму”. Если нулевая гипотеза Н0 откло­нена, то определите тесноту связи, используя величину и направление связи, а также учитывая знак проверяемой статистики.

ПРОВЕРКА ГИПОТЕЗ: РАЗЛИЧИЯ МЕЖДУ ЗНАЧЕНИЯМИ ПЕРЕМЕННЫХ

ПАРАМЕТРИЧЕСКИЕ КРИТЕРИИ Использование параметрических критериев позволяет сделать статистический вывод относительно среднего значения генеральной совокупности. Обычно для этой цели используют t-критерий (t-test). В основе критерия лежит t-статистика Стьюдента (Student).

Процедура проверки гипотезы методом t-критерия: Сформулировать нулевую (H0) и альтернативную (H,) гипотезы. Выбрать соответствующую формулу для вычисления t-статистики. Выбрать уровень значимости а для проверки нулевой гипотезы H0. Обычно выбирают уровень значимости а, равный 0,05. Взять одну или две выборки и для каждой вычислить значение средней и стан­дартное отклонение. Вычислить значение t-статистики, приняв, что нулевая гипотеза H0 верна. Вычислить число степеней свободы и оценить вероятность получения большего значения статистики. (Альтернативно, вычислить критическое значение t-статистики.) Если вероятность, рассчитанная на этапе 6, меньше, чем уровень значимости H0, выбранный на этапе 3, то отклонить нулевую гипотезу (H0). Если значе­ние вероятности больше, то H0 не отклонять. (Альтернативно, если значение вычисленной на этапе 5 t-статистики больше критического значения, опреде­ленного на этапе 6, то отклонить нулевую гипотезу H0. Если вычисленное зна­чение меньше критического значения, то H0 не следует отклонять.) Неудачная попытка отклонить нулевую гипотезу только означает, что истинное положение несущественно (статис­тически незначимо) отличается от положения H0. Выразить полученный результат в виде, пригодном для решения проблемы маркетингового исследования.

Проверка гипотезы методом t-критерия для одной выборки: Проверка утверждений о со­отношении значения одной переменной по сравнению с известной или заданной величиной Эти утверждения сфор­мулируем с точки зрения нулевой гипотезы, которую затем проверим, используя статистический критерий для одной выборки, такой как t- или z-критерий. Если маркетолог использует t-критерий для проверки значения средней, его интересует, совпадает ли значение генеральной средней со значением, задаваемым в утверж­дении нулевой гипотезы (H0). Если известно стандартное отклонение ГС и используем его, то лучше использовать z-критерий (z-test).

Проверка гипотезы методом t-критерия для двух независимых выборок: Как и для одной выборки, проверка гипотез может проводиться относительно значений средних или долей: Средние. Если неизвестно, равны ли дисперсии двух совокупностей, то для проверки вы­борочной дисперсии используем F-критерий, или критерий Фишера (F-test):

Проверка гипотезы методом t-критерия для двух независимых выборок: Доли. Для одной выборки используют z-критерий. Если вычисленное значение меньше, чем критическое, нулевую гипотезу не­льзя отклонить.

Проверка гипотезы методом t-критерия для парных выборок: Различие, возникающее в этой ситуации, проверяют с помощью t-критерия парных выборок (paired samples t-test). Чтобы вычислить значение t-критерия для парных выборок, вводят переменную разности, обозначаемую D, и вычисляют ее среднее и дисперсию. После этого вы­числяют t-статистику :

НЕПАРАМЕТРИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ПРОВЕРКИ ГИПОТЕЗ для одной выборки Критерий согласия Колмогорова-Смирнова для одной выборки (Kolmogorov—Smirnov (К—S) one-sample test) - Непараметрический метод проверки степени согласия эмпирической функции распределения переменной с определенным теоретическим законом распределения. (Чем больше значение К, тем больше уверенности, что нулевая гипотеза (H0) неверна); можно выполнять проверку гипотезы по критерию хи-квадрат; Биномиальный критерий (binomial test) - Статистический критерий согласия для дихотомических переменных. Он проверяет степень согласия наблюдаемого количества наблюдений в каждой категории с количеством наблюдений, ожидаемым в условиях конкретного биномиального распределения (для дихото­мических (двузначных) переменных)

НЕПАРАМЕТРИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ПРОВЕРКИ ГИПОТЕЗ для двух независимых выборок : U-критерий Манна—Уитни (Mann—Whitney U-test) - Статистический критерий для переменной, измеренной с помощью порядковой шкалы, который сравнивает различие в показателях положения двух совокупностей исходя из наблюдений, взятых из двух независимых выборок.; Двухвыборочный медианный критерий (two-sample median test) - Непараметрический метод проверки, который определяет, действительно ли две группы взяты из совокупностей с одной и той же медианой. (не столь мощный, как U-критерий Манна—Уитни); (Kolmogorov-Smirnov two-sample test) - Непараметрический метод проверки того, действительно ли два распределения являются одинаковыми. Этот критерий учитывает любые различия между двумя распределениями, включая медиану, вариацию и асимметрию.

НЕПАРАМЕТРИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ПРОВЕРКИ ГИПОТЕЗ для парных выборок: Критерий попарных сравнений Вилкоксона (Wilcoxon matched-pairs signed-ranks test) - Непараметрический метод проверки, с помощью которого анализируют разности между парными наблюдениями, учитывая их величину; Критерий знаков (sign test) - Непараметрический критерий для изучения разностей в показателях центральной тенденции двух генеральных совокупностей на основе парных наблюдений, который только сравнивает знаки разностей между парами переменных, но не учитывает величину разностей. (не столь мощный, как критерий Вилкоксона); Иногда возможно использовать критерий Мак-Немара/ критерий хи-квадрат.

Спасибо за внимание!