Отдельные виды статистического анализа. Лекция 23

1. Отдельные виды статистического анализ

Звоновский В.Б.
Лекция 23
http://www.socio-fond.com

2.

Анализ надежности
Анализ надежности представляет собой подготовительный тест
для выбора шкалы для признаков в количественном
исследовании.
1.Предварительно для измерения отдельного признака готовится
шкала, включающая избыточное число пунктов.
2.На достаточно представительной выборке шкала апробируется.
3.С помощью тестов при помощи многочисленных критериев
исключаются неподходящие пункты шкал.
Наиболее разумным оказывается проведение такого тестирования на
первой волне мониторингового исследования и подготовка инструмента
для последующих волн.
Чаще всего используется два теста
1.α–тест Кронбаха
2.половинное расщепление.
Самара, Тольятти, 2012 год

3.

.
Анализ надежности
Тест Кронбаха имеет диапазон от 0 до 1. Отрицательное значение
указывает на отдельные части шкалы измеряют противоположные
величины.
где N - число пунктов шкалы, v - средняя дисперсия для выборки, c среднее значение для всех ковариаций между всеми пунктами шкал
Коэффициент возрастает
- с ростом числа пунктов шкалы
- с ростом корреляции между пунктами
Тест половинного расщепления представляет собой разделение
блока признаков, измеряющих один параметр на две части (четные и
нечетные, например).
В случае, когда корреляция между двумя получившимися половинами
высокая, тест считается надежным.
Самара, Тольятти, 2012 год

4.

.
Многомерное шкалирование
Многомерное шкалирование – представление больших объемов
данных о различии объектов в наглядном, доступном для
интерпретации графическом виде.
Матрица различий между объектами (расстояний) представляется в
виде одно-, двух- или трехмерного графического изображения
взаимного расположения этих объектов.
Метод МШ можно рассматривать как продолжение факторного
анализа, поскольку подразумевает сжатие пространства признаков до
1-3. Отличие в том, что при факторном анализе используются
коэффициенты корреляции, а при МШ – меры различия между
объектами.
Сходство же с кластерным анализом состоит в том, что в обоих
случаях анализируется расстояния между объектами и потенциально в
результате МШ может осуществляться классификация объектов.
Самара, Тольятти, 2012 год

5.

.
Многомерное шкалирование
Визуализация собранных данных с помощью метода МШ
осуществляется лишь в случае, когда объекты реально существуют в
физическом пространстве и имеют географические координаты.
Например, города или народы (языки). В этом случае визуализация
будет «уточнять» координаты объектов.
МШ - это способ наиболее эффективного размещения объектов,
приближенно сохраняющий наблюдаемые между ними расстояния. МШ
размещает объекты в пространстве заданной размерности и проверяет,
насколько точно полученная конфигурация сохраняет расстояния
между объектами. Говоря более техническим языком, МШ использует
алгоритм минимизации некоторой функции, оценивающей качество
получаемых вариантов отображения.
Такой функцией в ряде вариантов МШ является стресс. Это - мера,
наиболее часто используемой для оценки качества подгонки модели
(отображения), измеряемого по степени воспроизведения исходной
матрицы сходств.
Самара, Тольятти, 2012 год