Реферат: Внутригрупповые описательные статистики и корреляции - текст реферата. Скачать бесплатно.
Банк рефератов, курсовых и дипломных работ. Много и бесплатно. # | Правила оформления работ | Добавить в избранное
 
 
   
Меню Меню Меню Меню Меню
   
Napishem.com Napishem.com Napishem.com

Реферат

Внутригрупповые описательные статистики и корреляции

Банк рефератов / Математика

Рубрики  Рубрики реферат банка

закрыть
Категория: Реферат
Язык реферата: Русский
Дата добавления:   
 
Скачать
Microsoft Word, 1255 kb, скачать бесплатно
Обойти Антиплагиат
Повысьте уникальность файла до 80-100% здесь.
Промокод referatbank - cкидка 20%!

Узнайте стоимость написания уникальной работы



Внутригрупповые описательные статистики и корреляции (группировка)

Цель. Процедура вычисляет описательные статистики и корреляции для зависимых переменных в каждой из нескольких групп, определенных одной или большим числом группирующих (независимых) переменных.

Расположение данных. В приводимом ниже примере значения зависимой переменной WCC (число лейкоцитов - White Cell Count) разбиваются на группы кодами двух независимых переменных: Пол (значения: мужчины и женщины) и Рост (значения: высокий и низкий).

 

ПОЛ

РОСТ

WCC

наблюдение 1
наблюдение 2
наблюдение 3
наблюдение 4
наблюдение 5
...

мужчина
мужчина
мужчина
женщина
женщина
...

низкий
высокий
высокий
высокий
низкий
...

101
110
92
112
95
...


Результаты группировки представляются следующим образом (предполагается, что Пол - первая независимая переменная, а Рост - вторая).

Вся выборка
Среднее=100
СтдОткл=13
N=120

Мужчины
Среднее=99
СтдОткл=13
N=60

Женщины
Среднее=101
СтдОткл=13
N=60

Высокие/мужчины
Среднее=98
СтдОткл=13
N=30

Низкие/мужчины
Среднее=100
СтдОткл=13
N=30

Высокие/женщины
Среднее=101
СтдОткл=13
N=30

Низкие/женщины
Среднее=101
СтдОткл=13
N=30


Описательные статистики, расположенные в середине таблицы, определяются выбранным порядком независимых переменных. Например, в таблице приведены средние значения для "всех мужчин" и "всех женщин", но не показаны средние для "всех людей высокого роста" или для "всех людей низкого роста", которые можно вычислить, если определить Рост как первую группирующую переменную (а не как вторую).

Статистические тесты для группированных данных. Группировка часто используется как средство разведочного анализа данных. Обычный вопрос, который задает исследователь: являются ли группы, созданные независимыми переменными, действительно различными? Если вы интересуетесь различиями средних, то подходящим тестом является однофакторный дисперсионный анализ (ANOVA) (F критерий). Если интерес представляет различие дисперсий, то можно воспользоваться критерием однородности дисперсий.

Другие близкие методы анализа данных. Хотя в разведочном анализе данных можно строить классификацию с более чем одной независимой переменной, статистические процедуры, используемые для их анализа, предполагают, что существует только один группирующий фактор (даже если фактически результаты получаются комбинированием определенного числа группирующих переменных). Таким образом, эти статистики не обнаруживают и даже не принимают во внимание наличие возможных взаимодействий между группирующими переменными, когда в действительности такие взаимодействия могут иметь место. Например, вполне естественно допустить, что имеются различия между влиянием одной независимой переменной на зависимую переменную на разных уровнях другой независимой переменной (например, высокие люди могут иметь более низкий показатель WCC, чем низкие, однако, возможно, это относится только к мужчинам; см. "дерево" данных выше). Вы можете объяснить подобные эффекты, проверяя группировку "визуально" (в таблицах и на графиках) и используя различный порядок независимых переменных. Однако величина или значимость таких эффектов не может быть оценена здесь статистически.

Апостериорные сравнения средних. Обычно после получения статистически значимого результата в дисперсионном анализе (ANOVA) желательно знать, какие средние вызвали наблюдаемый эффект (например, какие группы особенно сильно отличаются друг от друга). Конечно, можно выполнить серию простых t-критериев, чтобы сравнить все возможные пары средних. Однако в связи с большим числом парных сравнений, такая процедура чисто случайно увеличивает шансы получения значимого результата. Представьте, вы имеете 20 выборок, по 10 случайных чисел в каждой, и вычислили для них средние. Далее возьмите наибольшее среднее и сравните с наименьшим средним. t-критерий для независимых выборок будет проверять, значимо или нет отличаются эти средние, предполагая, что имеет дело с двумя выборками. Процедуры апостериорного сравнения специально рассчитаны так, чтобы учитывать более двух выборок.

Группировка в сравнении с дискриминантным анализом.

Группировку можно рассматривать как первый шаг к другому типу анализа, который исследует различия между группами: Дискриминантный анализ. Аналогично классификации, дискриминантный анализ исследует различия между группами, построенными с помощью значений (кодов) независимой (группирующей) переменной. Однако в дискриминантном анализе, как правило, одновременно рассматривается более одной независимой переменной и определяются "типы" (классы) значений этих переменных. Именно, в дискриминантном анализе находят такие линейные комбинации зависимых переменных, которые наилучшим образом определяют принадлежность наблюдения к определенному классу, причем число классов известно заранее. В частности, с помощью дискриминантного анализа можно проанализировать различия между тремя группами людей, выбравших определенную профессию (например, юрист, физик, инженер), основываясь на их успехах в школе по определенным дисциплинам. Можно утверждать, что этот анализ "объяснит" выбор профессии успехами по определенным предметам. Таким образом, дискриминантный анализ можно рассматривать как "естественное развитие" простой группировки.

Группировка в сравнении c таблицами частот. Другой вид анализа, который не может быть непосредственно проведен с помощью группировки - это сравнения частот (n) в различных группах. Часто значения n в различных ячейках не равны между собой, потому что отнесение субъекта к определенной группе является следствием некоторых субъективных установок экспериментатора, а не результатом случайного выбора. Однако если случайный выбор имеет место, то неравенство частот n в различных группах заставляет предположить, что независимые переменные на самом деле связаны между собой. Например, кросстабуляция уровней независимых переменных Возраст и Образование наиболее вероятно не создаст группы равной величины n, потому что степень образования различна для разных возрастов. Если вы хотите провести такие сравнения, то можете изучить определенные частоты в таблицах сопряженности и испытать различные способы упорядочивания независимых переменных. Однако, для того, чтобы подвергнуть разности частот статистическому исследованию, следует воспользоваться таблицами частот и таблицами сопряженности. Для продвинутого анализа сложных многовходовых таблиц (таблиц со многими входами) используйте Логлинейный анализ или Анализ соответствий.

Графическое представление группировки. Графики часто позволяют обнаружить эффекты (как предполагаемые, так и неожиданные) быстрее, а иногда "лучше", чем численные методы. Категоризованные графики дают возможность строить графики средних, распределений, корреляций и т.д. "на пересечении" групп в соответствующих таблицах (например, категоризованные гистограммы, категоризованные вероятностные графики, категоризованные диаграммы размаха). Следующий график представляет собой категоризованную гистограмму, позволяющую быстро оценить вид данных в каждой группе (группа1-мужчины, группа2-женщины, и т.д.).



Категоризованная диаграмма размаха (на следующем графике) показывает различия в корреляциях зависимых переменных по группам.



Дополнительно, если программное обеспечение обладает возможностями закрашивания, то вы можете выбрать (т.е. выделить) все точки в матричной диаграмме рассеяния, которые принадлежат к определенной группе, для того чтобы определить, как соответствующие точкам наблюдения влияют на связи между другими переменными в том же наборе данных.





1Авиация и космонавтика
2Архитектура и строительство
3Астрономия
 
4Безопасность жизнедеятельности
5Биология
 
6Военная кафедра, гражданская оборона
 
7География, экономическая география
8Геология и геодезия
9Государственное регулирование и налоги
 
10Естествознание
 
11Журналистика
 
12Законодательство и право
13Адвокатура
14Административное право
15Арбитражное процессуальное право
16Банковское право
17Государство и право
18Гражданское право и процесс
19Жилищное право
20Законодательство зарубежных стран
21Земельное право
22Конституционное право
23Конституционное право зарубежных стран
24Международное право
25Муниципальное право
26Налоговое право
27Римское право
28Семейное право
29Таможенное право
30Трудовое право
31Уголовное право и процесс
32Финансовое право
33Хозяйственное право
34Экологическое право
35Юриспруденция
36Иностранные языки
37Информатика, информационные технологии
38Базы данных
39Компьютерные сети
40Программирование
41Искусство и культура
42Краеведение
43Культурология
44Музыка
45История
46Биографии
47Историческая личность
 
48Литература
 
49Маркетинг и реклама
50Математика
51Медицина и здоровье
52Менеджмент
53Антикризисное управление
54Делопроизводство и документооборот
55Логистика
 
56Педагогика
57Политология
58Правоохранительные органы
59Криминалистика и криминология
60Прочее
61Психология
62Юридическая психология
 
63Радиоэлектроника
64Религия
 
65Сельское хозяйство и землепользование
66Социология
67Страхование
 
68Технологии
69Материаловедение
70Машиностроение
71Металлургия
72Транспорт
73Туризм
 
74Физика
75Физкультура и спорт
76Философия
 
77Химия
 
78Экология, охрана природы
79Экономика и финансы
80Анализ хозяйственной деятельности
81Банковское дело и кредитование
82Биржевое дело
83Бухгалтерский учет и аудит
84История экономических учений
85Международные отношения
86Предпринимательство, бизнес, микроэкономика
87Финансы
88Ценные бумаги и фондовый рынок
89Экономика предприятия
90Экономико-математическое моделирование
91Экономическая теория

 Анекдоты - это почти как рефераты, только короткие и смешные Следующий
Я в порядке. В каком-то очень хреновом, но порядке.
Anekdot.ru

Узнайте стоимость курсовой, диплома, реферата на заказ.

Обратите внимание, реферат по математике "Внутригрупповые описательные статистики и корреляции", также как и все другие рефераты, курсовые, дипломные и другие работы вы можете скачать бесплатно.

Смотрите также:


Банк рефератов - РефератБанк.ру
© РефератБанк, 2002 - 2017
Рейтинг@Mail.ru