Статистический анализ данных

1.

Статистический анализ
данных

2.

Статистическая значимость(р).
Статистическая значимость — это
вероятность наступления
(ненаступления) исследуемого события.
Уровень р ≤ 0,05 часто используется в
качестве критерия установления
статистической значимости. Он означает,
что с вероятностью 95 % можно
утверждать: исследуемое событие
произошло неслучайно, то есть связано с
какой‐ то системой.

3.

Интерпретация уровней
значимости в SPSS
Уровень статистической значимости, р
Статистическая интерпретация
р < 0,001 Максимально значимая
0,001 ≤ р ≤ 0,01 Очень значимая
0,01 < р ≤0,05 Значимая
0,05 < р ≤ 0,10 Слабо значимая
р > 0,10 Не значимая

4.

В некоторых случаях (например, t‐тесты или
регрессионный анализ) статистическая значимость в
SPSS может быть одно‐ (1‐tailed Sig.) или
двухсторонней(2‐tailed Sig.). Что это означает?
Двухсторонняя значимость показывает, отличается ли
значительно среднее значение первой исследуемой
переменной от среднего значения второй — без
указания направления этого различия, положительного
или отрицательного. Односторонняя значимость
показывает только направление, в котором второе
исследуемое среднее отличается от первого. Второй тип
значимости (односторонняя) при анализе данных
социологических исследований используется редко, и
именно двухсторонняя значимость выводится SPSS по
умолчанию (после построенных таблиц)

5.

Целью описательного статистического
анализа является систематизация
имеющихся данных. В рамках данной
задачи происходит построение
линейных распределений, а также
характеристика переменных в
различных статистических аспектах:
расчет среднего, медианы, моды и т. п.

6.

Чтобы вызвать диалоговое окно
«Statistics», необходимо во вкладке
«Analyze» выбрать вкладку
«DescriptiveStatistics», а в ней –
вкладку «Frequencies». Затем
перенести исследуемую переменную в
пустое окно (в нашем случае мы
перенесем переменную «возраст»).
Далее – в правом верхнем углу нажать
вкладку «Statistics».

7.

среднее арифметическое (Mean) ‐ это
арифметическое среднее измеренных
значений. Оно определяется как сумма
значений, деленная на их количество;
медиана, или половина значений отрезка
(Median) ‐ это точка на шкале измеренных
значений, выше и ниже которой лежит по
половине всех измеренных значений;
мода, или наиболее часто
встречающееся значение (Mode);
сумма (Sum) – сумма всех значений.

8.

Имейте в виду, что данные показатели
применяются неодинаково к
переменным с различным типом
шкалы.
Интервальная - Среднее
арифметическое
Порядковая - Средневзвешенное
Номинальная - Мода

9.

10.

Рассмотрим правильный пример расчета
показателей центральной тенденции.
Например, у нас есть вопрос о том, каков
размер взятки, которую респондент в
уходящем году заплатил в сфере
здравоохранения. Шкала в данном
случае – интервальная (scale). Поэтому
мы можем рассчитать все
рассматриваемые статистики: среднее
арифметическое, средневзвешенное и
моду.

11.

Интерпретация
Mean 5562,5561
Median 1000,0000
Mode 1000,00
Sum 1240450,00
Средний размер взятки в этой сфере составил
5562.5 рубля;
Половина указанных респондентами значений
взятки лежит выше и ниже суммы в 1000
рублей; Наиболее часто респонденты
называли сумму в 1000 рублей;
Общая сумма всех указанных взяток
составила 1 млн. 240 тыс. 450 рублей.