Подготовка данных к анализу

Хоть какое статистическое наблюдение просит кропотливой, обмысленной подготовки. От нее почти во всем будут зависеть надежность и достоверность инфы, своевременность ее получения. Подготовка статистического наблюдения – процесс, включающий различные виды работ. Поначалу нужно решить методологические вопросы, важными из которых являются определение цели и объекта наблюдения, состава признаков, подлежащих регистрации; разработка Подготовка данных к анализу документов для сбора данных; выбор отчетной единицы и единицы, относительно которой будет проводиться наблюдение, также способов и средств получения данных. Не считая методологических вопросов нужно решить препядствия организационного нрава, к примеру, найти состав органов, проводящих наблюдение; подобрать и приготовить кадры для проведения наблюдения; составить календарный план работ по подготовке, проведению и обработке Подготовка данных к анализу материалов наблюдения; провести тиражирование документов для сбора данных.

Проведение массового сбора данных включает работы, связанные конкретно с наполнением статистических формуляров. Он начинается с рассылки переписных листов, анкет, бланков, форм статистической отчетности и завершается их сдачей после наполнения в органы, проводящие наблюдение.

Собранные данные на шаге их подготовки к Подготовка данных к анализу автоматической обработке подвергаются арифметическому и логическому контролю. Оба эти контроля основываются на знании взаимосвязей меж показателями и высококачественными признаками. На заключительном шаге проведения наблюдения анализируются предпосылки, которые привели к неправильному наполнению статистических бланков, и разрабатываются предложения по совершенствованию наблюдения. Это очень принципиально для организации будущих обследований.

Получение сведений в Подготовка данных к анализу процессе статистического наблюдения просит много издержек денежных и трудовых ресурсов, также времени.

Статистические наблюдения в большинстве случаев преследуют практическую цель – получение достоверной инфы для выявления закономерностей развития явлений и процессов. Задачка наблюдения предназначает его программку и формы организации. Непонятно поставленная цель может привести к тому, что в процессе Подготовка данных к анализу, наблюдения будут собраны ненадобные данные либо, напротив, не будут получены сведения, нужные для анализа.

При подготовке наблюдения не считая цели следует точно найти, что конкретно подлежит обследованию, т. е. установить объект наблюдения.

Под объектом наблюдения понимается некая статистическая совокупа, в какой проистекают исследуемые социально-экономические явления и процессы.

Чтоб найти объект Подготовка данных к анализу статистического наблюдения, нужно установить границы изучаемой совокупы. Для этого следует указать важные признаки, отличающие его от других схожих объектов. К примеру, до того как проводить обследование рентабельности промышленных компаний, следует найти формы принадлежности, организационно-правовые формы компаний, отрасли индустрии и регионы, подлежащие наблюдению.

Всякий объект статистического наблюдения Подготовка данных к анализу состоит из отдельных элементов- единиц наблюдения. В статистике единицей наблюдения именуют составной элемент объекта, являющийся носителем признаков, подлежащих регистрации. Единицу наблюдения следует отличать от отчетной единицы. Отчетной единицей выступает субъект, от которого поступают данные о единице наблюдения. Всякое явление обладает обилием разных признаков. Собирать информацию по всем признакам нецелесообразно, а нередко Подготовка данных к анализу и нереально. Потому нужно отобрать те признаки, которые являются существенными, основными для свойства объекта, исходя из цели исследования. Для определения состава регистрируемых признаков разрабатывают программку наблюдения. Программка наблюдения – то список признаков (либо вопросов), подлежащих регистрации в процессе наблюдения. От того, как отлично разработана программка статистического наблюдения Подготовка данных к анализу, о многом зависит качество собранной инфы.

Чтоб составить верно программку наблюдения, исследователь должен ясно представлять задачки обследования определенного явления либо процесса, найти состав применяемых в анализе способов, нужные группировки и уже на базе этого выявить те признаки, которые можно найти при проведении работы. Обычно программка выражается в форме вопросов переписного (опросного) листа Подготовка данных к анализу.

К программке статистического наблюдения предъявляются последующие требования. Программка должна содержать значительные признаки, конкретно характеризующие изучаемое явление, его тип, главные черты, характеристики. Не следует включать в программку признаки, имеющие второстепенное значение по отношению к цели обследования либо значения которых заранее будут недостоверны либо отсутствовать, к примеру, в первичном учете либо Подготовка данных к анализу при незаинтересованности отчетных единиц в представлении таковой инфы, потому что она является предметом коммерческой потаенны.

Вопросы программки должны быть точными и не многосмысленными, по другому приобретенный ответ может содержать не верную информацию, также легкими для осознания во избежание излишних проблем при получении ответов.

При разработке программки следует не только Подготовка данных к анализу лишь найти состав вопросов, да и их последовательность. Логичный порядок в последовательности вопросов (признаков) поможет получить достоверные сведения о явлениях и процессах. Выбор времени наблюдения заключается в решении 2-ух вопросов:

- установление критичного момента (даты) либо интервала времени;

- определение срока (периода) наблюдения.

Под критичным моментом (датой) понимаются определенный денек года Подготовка данных к анализу, час денька, по состоянию на который должна быть проведена регистрация признаков по каждой единице исследуемой совокупы Критичный момент устанавливается с целью получения сравнимых статистических данных.

Срок (период) наблюдения – это время, в течение которого происходит наполнение статистических формуляров, т.е. время, нужное для проведения массового сбора данных Подготовка данных к анализу. Этот срок определяется исходя из объема работы (числа регистрируемых признаков и единиц в обследуемой совокупы), численности персонала, занятого сбором инфы. Следует учесть, что отдаление периода наблюдения от критичного момента либо интервала времени может привести к понижению достоверности получаемых сведений.

Логические способы анализа инфы. Обычная логика при получении новых (выводных) познаний употребляет Подготовка данных к анализу последующие логические способы.

Анализ — логический способ расчленения целого на отдельные элементы с рассмотрением каждого из их в отдельности.

Логика выработала ряд правил аналитического исследования, к числу которых относятся последующие.

1. Перед анализом исследуемого предмета (явления) нужно верно выделить его из другой системы, в которую он заходит как составной элемент. Это тоже Подготовка данных к анализу осуществляется при помощи анализа (предыдущего).

2. Дальше устанавливается основание, по которому будет выполняться анализ. Основанием именуется тот признак анализируемого предмета, который отличает одни составляющие от других. На каждой ступени анализа должно выбираться одно основание расчленения, а не несколько сходу.

3. Выделяемые в итоге анализа элементы должны исключать друг дружку Подготовка данных к анализу, а не заходить один в другой.

4. После чего осуществляется анализ, при этом аналитические познания приобретаются в главном выводным методом, т.е. на базе действий, совершаемых по правилам формальной логики

Синтез — объединение всех данных, приобретенных в итоге анализа. Синтез не обычное суммирование результатов анализа. Его задачка состоит в мысленном проигрывании главных связей Подготовка данных к анализу меж элементами анализируемого целого.

1. На базе синтеза в исследовании решаются последующие принципиальные теоретические вопросы:

2. Изучаемый предмет представляется как система связей и взаимодействий с выделением более существенных сторон и связей.

3. Выясняется, существует ли единая природа, общие значительные элементы у явлений, которые изучаются как разные, но у каких увидено нечто общее.

4. Устанавливается Подготовка данных к анализу, существует ли связь меж законами и зависимостями, относящимися к одному объекту.

Абстрагирование — способность отвлечься от всей совокупы причин и сосредоточить внимание на каком-либо одном вопросе. Процесс абстрагирования вероятен, так как характеристики, признаки, стороны предмета и явления, находясь в связи с целым, имеют относительную независимость от целого. В процессе Подготовка данных к анализу абстрагирования исследователь вроде бы очищает предмет исследования от побочных признаков, параметров, связей и отношений, познание которых не только лишь не содействует ходу исследования, а нередко и затрудняет последнее. Процесс абстрагирования проходит несколько шагов. На первом шаге происходит вроде бы группировка разных предметов, вызывающих у исследователя схожие чувства и чувственные образы (к Подготовка данных к анализу примеру, объекты, имеющие красноватый цвет). На втором шаге исследователь вроде бы приравнивает, отождествляет разные цвета либо варианты 1-го и такого же признака (обобщает объекты, имеющие разные цвета красноватого цвета). На последующем шаге исследователь вроде бы закрепляет выделенные характеристики и дела в безупречном виде, в каком они в самой природе Подготовка данных к анализу либо обществе не встречаются. Потому этот шаг время от времени именуют процессом идеализации. В конце концов, на четвертом шаге выделенные характеристики закрепляются (оформляются) в комфортной для исследователя форме.

Конкретизация — увязка того либо другого явления с определенными критериями обстановки. Объекты в реальном вещественном мире владеют нескончаемым обилием параметров, сторон Подготовка данных к анализу и связей. Любая раздельно взятая абстракция отражает какую-то одну связь либо одно свойство, к примеру, цвет, форму, причинно-следственную связь. Зато эти раздельно взятые характеристики либо связи отражаются с наибольшей полнотой и точностью. Для того чтоб поглубже узнать реальные, определенные объекты, имеющие неограниченное огромное количество связей и параметров, нужно Подготовка данных к анализу соединить, связать спецефическим образом отдельные абстракции в новое, конкретное понятие, дающее более полное для данного времени познание о определенном объекте. Конкретное понятие, как следует, есть собственного рода сумма, совокупа разных абстракций, либо абстрактных понятий, отражающих определенные характеристики, стороны и связи данного предмета. Определенные понятия появляются в итоге поочередного Подготовка данных к анализу дополнения и уточнения, расширения и синтеза отдельных абстракций, отражающих разные стороны и связи, определенных вещей. Переход от отдельных абстракций к определенным понятиям именуется способом восхождения от абстрактного к определенному.

Аналогия (традукция) — прием, в каком из сходства 2-ух явлений в одних критериях делается вывод о сходстве этих явлений в других критериях Подготовка данных к анализу. В логике аналогия рассматривается как форма получения выводного познания, как умозаключение, в каком на основании сходства предметов в одних признаках делается вывод о сходстве этих предметов в других признаках.

Смысл аналогии состоит в том, чтоб отыскивать неведомые признаки предмета, делая упор на ранее обретенные познания о другом Подготовка данных к анализу, схожем с ним предмете, переносить информацию от 1-го предмета на другой на базе некого дела меж ними.

Но вроде бы ни было существенно отысканное исследователем сходство признаков 2-ух объектов, выводы в умозаключениях по аналогии всегда бывают только возможны. Выводы по аналогии использовать можно и необходимо, но они не должны являться Подготовка данных к анализу единственным источником сведений об изучаемом объекте. При всем этом данные хоть какой, самой верной аналогии должны проверяться на практике.

При оценке степени вероятности умозаключения по аналогии нужно принимать в расчет последующие условия:

1. Чем больше понятно общих параметров у сравниваемых предметов, тем выше степень вероятности вывода по аналогии.

2. Чем Подготовка данных к анализу существеннее отысканные общие характеристики у сравниваемых предметов, тем выше степень вероятности.

3. Чем поглубже исследована обоюдная закономерная связь схожих черт, тем точнее вывод, тем он поближе к достоверности.

4. Если предмет, в отношении которого исследователь делает умозаключение по аналогии, обладает каким-либо свойством, не совместимым с тем свойством, о существовании которого делается вывод по Подготовка данных к анализу аналогии, то общее сходство не имеет никакого значения.

Способ аналогии обширно употребляется в моделировании, потому что модель — аналог объекта, изучаемого средством моделирования.

Сопоставление — установление сходства либо различия явлений, процессов и объектов в целом либо в каких-то признаках. В отличие от аналогии сопоставление ориентировано на обнаружение не только Подготовка данных к анализу лишь подобных существенных признаков, да и существенных признаков различия. Сопоставление — способ, позволяющий найти тенденции общего хода процесса развития, вскрыть конфигурации, происходящие в развитии явления.

Беспристрастной основой способа сопоставления являются: однообразная суть, общие законы, структуры функционирования и развития объектов и процессов. Сопоставления позволяют узнать, по каким признакам сравниваемые понятия Подготовка данных к анализу сходны и по каким различны. Сопоставление разных шагов развития системы позволяет выявить высококачественные конфигурации, новые значительные признаки. Сопоставление — один из методов установления необоснованности гипотез и теорий, адекватности явлений, объектов и процессов. Сопоставление как способ зания лежит в базе сравнительного логического анализа развития социально-экономических систем.

Более подробного рассмотрения требуют Подготовка данных к анализу такие логические способы исследования, как индукция и дедукция.

Как способ исследования индукция состоит в получении общего познания на базе познания личного (единичного), наименее общего. Тем она выступает определенным методом обобщения. Термин «индукция» употребляется в 3-х значениях:

1. Индуктивная форма умозаключения (от познания об отдельных предметах к познанию о всех предметах данного класса Подготовка данных к анализу).

2. Индуктивная форма изложения — от описания единичных фактов к общему познанию.

3. Индуктивный способ исследования — от исследования единичных признаков, единичных предметов к нахождению общих существенных признаков, к выводному познанию обо всем классе предметов.

В логике выделяются три индуктивные формы умозаключения: полная индукция; пользующаяся популярностью индукция; научная индукция.

Полная Подготовка данных к анализу индукция — это такая форма, при которой класс предмета, связей, явлений, процессов количественно ограничен и, когда система обычная, поддается исчерпающему исследованию. В данном случае объект исследования количественно ограничен и рассматривается во всех его противоречиях.

Выводы из такового исследования являются доказательными. Ограниченность этой формы в том, что она просит познания о всех предметах класса, что Подготовка данных к анализу часто вообщем нереально либо связано с большенными затратами.

Пользующаяся популярностью индукция — такая форма умозаключения от личного к общему, которая базирована на ординарном перечислении признаков. На базе повторяемости 1-го и такого же признака у всех наблюдаемых предметов и отсутствия противоречащего признака делается вывод о принадлежности рассматриваемого признака всем предметам Подготовка данных к анализу данного класса. Но из того, что противоречащие признаки не повстречались, не следует, что они невозможны либо не есть. Потому выводы тут только возможны. Это метод получения гипотезы, догадки («возможно», «может быть»).

Научная индукция — это индукция через отбор, исключающий случайные обобщения. Она базирована на знании законов развития, действующих в исследуемой области Подготовка данных к анализу познаний. Делая упор на эти познания, сформировывают выборочную совокупа. Это более всераспространенная форма индукции.

Индуктивные умозаключения имеют две особенности:

1. Так как истинность личного не определяет совершенно точно истинности общего, постольку выводы получаются только возможными.

2. Вывод по индуктивному умозаключению строится всегда на базе единичных либо личных суждений. Вывод вероятен при всех отрицательных Подготовка данных к анализу посылках.

Индукция как способ исследования более много реализуется системой статистических способов. Статистика как общественная наука изучает закономерности количественных отношений в непрерывной их связи с высококачественным содержанием применительно к публичным явлениям. Основная задачка статистической науки: а) зание количественных отношений причинной связи явлений; б) описание и измерение закономерностей публичного Подготовка данных к анализу развития.

Дедукция как способ исследования, обратный индукции, употребляется там, где исследователь распространяет общее познание (правило, закон) на отдельный, личный определенный случай, на единичное явление. Это такая форма познания, при которой осуществляется переход от познания большей общности к новенькому познанию, наименьшей общности. Переход от общего познания к личному, как следует, осуществляется Подготовка данных к анализу через особое познание (познание законов, теорий, гипотез).

Дедукция — это личный случай умозаключений. В широком смысле умозаключение — логическая операция, в итоге которой из 1-го либо нескольких принятых утверждений (посылок) выходит новое утверждение — заключение (вывод, следствие).

В дедуктивном умозаключении заключение с логической необходимостью вытекает из принятых посылок. Отличительная особенность такового умозаключения Подготовка данных к анализу в том, что от настоящих посылок оно всегда ведет к настоящему заключению.

Во всех дедуктивных умозаключениях истинность посылок гарантирует истинность заключения. Они позволяют из уже имеющегося познания получать новые правды, и притом при помощи незапятнанного рассуждения, без воззвания к опыту, интуиции и т. п. Дедукция дает стопроцентную гарантию Подготовка данных к анализу фуррора, а не просто обеспечивает ту либо иную — может быть, и высшую — возможность настоящего заключения.

Общая схема дедуктивного умозаключения:

а) если А, то В; А; как следует В, где А и В — выражения.

б) если А, то В; ошибочно В; означает ошибочно А.

Дедуктивный способ зания позволяет методом разных Подготовка данных к анализу логических и математических преобразований получать огромное огромное количество следствий из относительно маленького числа главных положений и законов данной теории.

Ценность дедукции состоит, во-1-х, в том, что она дает во всех собственных формах всегда достоверные, нужные выводы. Во-2-х, дедуктивным методом можно оперировать информацией хоть какого рода, выражать все достояние Подготовка данных к анализу содержания нашего мышления. К дедукции можно свести все другие методы логического рассуждения. Умение рассуждать дедуктивным методом является базовым свойством логического мышления. В-3-х, дедукция является главным методом построения доказательств, ведения споров, обсуждений.

Экспертный анализ. Все виды задач, связанных с принятием решений, зависимо от способностей математического описания (формализации) можно поделить на последующие виды Подготовка данных к анализу:

- отлично структуризованные задачки могут быть выражены формально (т.е. в виде уравнений, неравенств и т.д.);

- неструктуризованные задачки описываются лишь на содержательном уровне (в словесной форме);

- слабоструктуризованные задачки содержат как количественные, так и высококачественные элементы

Способы экспертного анализа (экспертных оценок) предусмотрены в главном для решения неструктуризованных задач. Эти способы могут применяться Подготовка данных к анализу и для решения задач других видов, если математическое описание (формализация) задачки нереально либо очень трудно.

Способы экспертного анализа представляют собой совокупа процедур, направленных на получение от спеца (профессионала) инфы, нужной для принятия решения. Эти способы основаны на опыте, познаниях и интуиции профессионалов профессионалов. Процесс принятия решения на Подготовка данных к анализу базе этих способов не является строго формализованным и упорядоченным. Сам эксперт не всегда может верно разъяснить процесс решения препядствия. Информация, приобретенная от профессионалов, подвергается обработке на базе математических (статистических) способов.

Процесс принятия решения на базе способов экспертного анализа включает последующие главные этапы:

1) определение цели экспертизы;

2) формирование группы профессионалов;

3) разработка Подготовка данных к анализу сценария и процедур экспертизы;

4) сбор и анализ экспертной инфы;

5) обработка экспертной инфы;

6) анализ результатов экспертизы и принятие решения.

Способы экспертного анализа используются для решения последующих задач:

• разработка и оценка экономических и технических проектов и программ (включая оценку их эффективности, цены, трудозатратности, сроков реализации и т.д.) и выбор наилучших вариантов;

• оценка свойства Подготовка данных к анализу продукции и новейшей техники;

• научно-техническое и экономическое прогнозирование;

• перспективное и текущее планирование;

• систематизация объектов по определенным признакам;

• выбор критериев в задачках многокритериального выбора решений и оценка значимости этих критериев.

Контент-анализ. Контент-анализ (от англ. contens содержание) — способ качественно-количественного анализа содержания документов с целью выявления либо измерения Подготовка данных к анализу разных фактов и тенденций, отраженных в этих документах. Особенность контент-анализа заключается в том, что он изучает документы в их соц контексте. Может употребляться как основной способ исследования (к примеру, контент-анализ текста при исследовании политической направленности газеты), параллельный, т.е. в купе с другими способами (напр., в исследовании Подготовка данных к анализу эффективности функционирования сми), вспомогательный либо контрольный (напр., при систематизации ответов на открытые вопросы анкет).

Не все документы могут стать объектом контент-анализа. Нужно, чтоб исследуемое содержание позволило задать однозначное правило для надежного фиксирования подходящих черт (принцип формализации), также, чтоб интересующие исследователя элементы содержания встречались с достаточной частотой (принцип статистической значимости Подготовка данных к анализу). В большинстве случаев в качестве объектов исследования контент-анализа выступают сообщения печати, радио, телевидения, протоколы собраний, письма, приказы, распоряжения и т.д., также данные свободных интервью и открытые вопросы анкет. Главные направления внедрения контент-анализа: выявление того, что было до текста и что тем либо другим образом Подготовка данных к анализу получило в нем отражение (текст как индикатор определенных сторон изучаемого объекта — окружающей реальности, создателя либо адресата); определение того, что существует исключительно в тексте как таковом (разные свойства формы — язык, структура, жанр сообщения, ритм и тон речи); выявление того, что будет существовать после текста, т.е. после его восприятия адресатом (оценка Подготовка данных к анализу разных эффектов воздействия).

В разработке и практическом применении контент-анализа выделяют несколько стадий. После того, как сформулированы тема, задачки и догадки исследования, определяются категории анализа — более общие, главные понятия, надлежащие исследовательским задачкам. Система категорий играет роль вопросов в анкете и показывает, какие ответы должны быть найдены в тексте. В Подготовка данных к анализу практике российского контент-анализа сложилась достаточно устойчивая система категорий — символ, цели, ценности, тема, герой, создатель, жанр и др. Все более обширно распространяется контент-анализ сообщений сми, основанный на парадигматическом подходе, в согласовании с которым изучаемые признаки текстов (содержание задачи, предпосылки ее появления, проблемообразующий субъект, степень напряженности задачи Подготовка данных к анализу, пути ее решения и др.) рассматриваются как спецефическим образом организованная структура.

Категории контент-анализа должны быть исчерпающими (обхватывать все части содержания, определяемые задачками данного исследования), взаимоисключающими (одни и те же части не должны принадлежать разным категориям), надежными (меж кодировщиками не должно быть разногласий по поводу того, какие части содержания следует относить к Подготовка данных к анализу той либо другой категории) и уместными (соответствовать поставленной задачке и исследуемому содержанию). При выборе категорий для контент-анализа следует избегать крайностей: выбора очень бессчетных и дробных категорий, практически повторяющих текст, и выбора очень больших категорий, т.к. это может привести к облегченному, поверхностному анализу. Время от времени нужно Подготовка данных к анализу принимать во внимание и отсутствующие элементы текста, которые могут быть важными для контент-анализа.

После того, как категории сформулированы, нужно избрать подобающую единицу анализа — лингвистическую единицу речи либо элемент содержания, служащие в тексте индикатором интересующих исследователя явления. В практике российских контент-аналитических исследовательских работ более, употребительными единицами анализа являются слово, обычное предложение Подготовка данных к анализу, суждение, тема, создатель, герой, соц ситуация, сообщение в целом и др. Сложные виды контент-анализа обычно оперируют не одной, а несколькими единицами анализа. Единицы анализа, взятые изолировано, могут быть не всегда верно истолкованы, потому они рассматриваются на фоне более широких лингвистических либо содержательных структур, указывающих на нрав членения текста Подготовка данных к анализу, в границах которого идентифицируется присутствие либо отсутствие единиц анализа — контекстуальных единиц. К примеру, для единицы анализа «слово» контекстуальная единица — «предложение». В конце концов, нужно установить единицу счета — количественную меру связи текстовых и внетекстовых явлений. Более употребительны такие единицы счета, как время-пространство (число строк, площадь в квадратных сантиметрах, минутки Подготовка данных к анализу, время вещания и т.п.), возникновение признаков в тексте, частота их возникновения (интенсивность).

Важен выбор нужных источников, подвергаемых Контент-анализ. Неувязка подборки содержит внутри себя выбор источника, количества сообщений, даты сообщения и исследуемого содержания. Все эти характеристики подборки определяются задачками и масштабами исследования. Чаше всего контент-анализ проводится на Подготовка данных к анализу годовой выборке: если это исследование протоколов собраний, то довольно 12 протоколов (по числу месяцев), если исследование сообщений сми — 12—16 номеров газеты либо теле-, радиодней. Обычно подборка сообщений сми составляет 200—600 текстов.

Нужным условием является разработка таблицы контент-анализа — основного рабочего документа, при помощи которого проводится исследование. Тип таблицы определяется шагом исследования. К Подготовка данных к анализу примеру, разрабатывая категориальный аппарат, аналитик составляет таблицу, представляющую собой систему скоординированных и субординированных категорий анализа. Такая таблица снаружи припоминает анкету: любая категория (вопрос) подразумевает ряд признаков (ответов), по которым квантифицируется содержание текста. Для регистрации единиц анализа составляется другая таблица — кодировальная матрица. Если объем подборки довольно велик (выше Подготовка данных к анализу 100 единиц), то кодировщик, обычно, работает с тетрадью таких матричных листов. Если подборка невелика (до 100 единиц), то можно проводить двумерный либо многомерный анализ. В данном случае для каждого текста должна быть своя кодировальная матрица. Эта работа трудоемка и кропотлива, потому при огромных объемах подборки сравнение интересующих исследователя признаков осуществляется на Подготовка данных к анализу компьютере.

Принципиальным условием контент-анализа является разработка аннотации кодировщику — системы правил и пояснений для того, кто будет собирать эмпирическую информацию, кодируя (регистрируя) данные единицы анализа. В аннотации точно и совершенно точно излагается метод действий кодировщика, дается операциональное определение категорий и единиц анализа, правила их кодировки, приводятся определенные примеры Подготовка данных к анализу из текстов, являющихся объектом исследования, оговаривается, как надо поступать в спорных случаях, и т.д. Процедура подсчета при количественном контент-анализе в общем виде подобна стандартным приемам систематизации по выделенным группировкам ранжирования и измерения ассоциации. Есть также особые процедуры подсчета применительно к контент-анализу, напр., формула коэффициента Яниса, созданного для Подготовка данных к анализу вычисления соотношения положительных и отрицательных (относительно избранной позиции) оценок, суждений, аргументов. В случае, когда число положительных оценок превосходит число отрицательных,

где f — число положительных оценок; n — число отрицательных оценок; r — объем содержания текста, имеющего непосредственное отношение к изучаемой дилемме; t — общий объем анализируемого текста. В случае, когда число положительных Подготовка данных к анализу оценок меньше, чем отрицательных,

Есть и поболее обыкновенные методы измерения. Удельный вес той либо другой категории можно вычислить при помощи формулы К = число единиц анализа, фиксирующих данную категорию/общее число единиц анализа.

4.2 Статистические способы анализа инфы.

Статистические ме́тоды — способы анализа статистических данных. Выделяют способы прикладной статистики, которые Подготовка данных к анализу могут применяться во всех областях исследований и всех отраслях народного хозяйства, и другие статистические способы, применимость которых ограничена той либо другой сферой. Имеются в виду такие способы, как статистический приемочный контроль, статистическое регулирование технологических процессов, надежность и тесты, планирование тестов.

Статистические способы анализа данных используются фактически во всех областях деятельности Подготовка данных к анализу человека. Их употребляют всегда, когда нужно получить и доказать какие-либо суждения о группе (объектов либо субъектов) с некой внутренней неоднородностью. Целенаправлено выделить три вида научной и прикладной деятельности в области статистических способов анализа данных (по степени специфики способов, сопряженной с погруженностью в определенные трудности):

а) разработка и исследование способов Подготовка данных к анализу общего предназначения, без учета специфичности области внедрения;

б) разработка и исследование статистических моделей реальных явлений и процессов в согласовании с потребностями той либо другой области деятельности;

в) применение статистических способов и моделей для статистического анализа определенных данных.

Дисперсионный анализ. Дисперсионный анализ (от латинского Dispersio – рассеивание / на британском Analysis Подготовка данных к анализу Of Variance - ANOVA) применяется для исследования воздействия одной либо нескольких высококачественных переменных (причин) на одну зависимую количественную переменную (отклик). В базе дисперсионного анализа лежит предположение о том, что одни переменные могут рассматриваться как предпосылки (причины, независящие переменные), а другие как следствия (зависимые переменные). Независящие переменные именуют время от времени Подготовка данных к анализу регулируемыми факторами конкретно поэтому, что в опыте исследователь имеет возможность разнообразить ими и рассматривать получающийся итог.

Основной целью дисперсионного анализа (ANOVA) является исследование значимости различия меж средними при помощи сопоставления (анализа) дисперсий. Разделение общей дисперсии на несколько источников, позволяет сопоставить дисперсию, вызванную различием меж группами, с дисперсией, вызванной внутригрупповой изменчивостью Подготовка данных к анализу. При истинности нулевой догадки (о равенстве средних в нескольких группах наблюдений, избранных из генеральной совокупы), оценка дисперсии, связанной с внутригрупповой изменчивостью, должна быть близкой к оценке межгрупповой дисперсии. Если вы просто сравниваете средние в 2-ух подборках, дисперсионный анализ даст тот же итог, что и обыденный t-критерий для независящих выборок (если Подготовка данных к анализу сравниваются две независящие группы объектов либо наблюдений) либо t-критерий для зависимых выборок (если сравниваются две переменные на одном и том же огромном количестве объектов либо наблюдений).

Суть дисперсионного анализа заключается в расчленении общей дисперсии изучаемого признака на отдельные составляющие, обусловленные воздействием определенных причин, и проверке гипотез о Подготовка данных к анализу значимости воздействия этих причин на исследуемый признак. Сравнивая составляющие дисперсии, вместе средством F—аспекта Фишера, можно найти, какая толика общей вариативности действенного признака обоснована действием регулируемых причин.

Начальным материалом для дисперсионного анализа служат данные исследования 3-х и поболее выборок, которые могут быть как равными, так и неравными по численности, как связными, так Подготовка данных к анализу и бессвязными. По количеству выявляемых регулируемых причин дисперсионный анализ может быть однофакторным (при всем этом изучается воздействие 1-го фактора на результаты опыта), двухфакторным (при исследовании воздействия 2-ух причин) и многофакторным (позволяет оценить не только лишь воздействие каждого из причин в отдельности, да и их взаимодействие).

Дисперсионный анализ относится к Подготовка данных к анализу группе параметрических способов и потому его следует использовать только тогда, когда подтверждено, что рассредотачивание является обычным.

Дисперсионный анализ употребляют, если зависимая переменная измеряется в шкале отношений, интервалов либо порядка, а действующие переменные имеют нечисловую природу (шкала наименований).

Примеры задач. В задачках, которые решаются дисперсионным анализом, находится отклик числовой природы, на который повлияет Подготовка данных к анализу несколько переменных, имеющих номинальную природу. К примеру, некоторое количество видов рационов откорма скота либо два метода их содержания и т.п.

Пример 1: В течение недели в 3-х различных местах работало несколько аптечных киосков. В предстоящем мы можем бросить только один. Нужно найти, существует ли статистически важное отличие меж объемами Подготовка данных к анализу реализации препаратов в киосках. Если да, мы выберем киоск с большим среднесуточным объемом реализации. Если же разница объема реализации окажется статистически незначимой, то основанием для выбора киоска должны быть другие характеристики.

Пример 2: Cравнение контрастов групповых средних. Семь политических пристрастий упорядочены от очень либеральные до очень ограниченные, и линейный контраст Подготовка данных к анализу употребляется для проверки того, есть ли хорошая от нуля тенденция к возрастанию средних значений по группам - т. е. есть ли важное линейное повышение среднего возраста при рассмотрении групп, упорядоченных в направлении от либеральных до ограниченных.

Пример 3: Двухфакторный дисперсионный анализ. На количество продаж продукта, кроме размеров магазина Подготовка данных к анализу, нередко оказывает влияние размещение полок с продуктом. Данный пример содержит характеристики недельных продаж, характеризуемые 4-мя типами расположения полок и 3-мя размерами магазинов. Результаты анализа демонстрируют, что оба фактора - размещение полок с продуктом и размер магазина - оказывают влияние на количество продаж, но их взаимодействие весомым не является.

Пример 4: Одномерный ANOVA: Рандомизированный полноблочный Подготовка данных к анализу план с 2-мя обработками. Исследуется воздействие на припек хлеба всех вероятных композиций 3-х жиров и 3-х рыхлителей теста. Четыре эталона муки, взятые из 4 различных источников, служили в качестве блоковых причин. Нужно выявить значимость взаимодействия жир-рыхлитель. После чего найти разные способности выбора контрастов, позволяющих узнать, какие конкретно композиции Подготовка данных к анализу уровней причин различаются.


podem-selskogo-hozyajstva-prioritetnoe-napravlenie-v-ekonomicheskom-razvitii-strani-referat.html
podem-tulovisha-iz-polozheniya-lezha-na-spine.html
podemi-tulovisha-na-naklonnoj-skame.html