Войти в мой кабинет
Регистрация
ГОТОВЫЕ РАБОТЫ / КУРСОВАЯ РАБОТА, ПРАВО И ЮРИСПРУДЕНЦИЯ

Нормальное распределение, зависимость и независимость выборок. Сравнение средних (тесты) для нормально распределенных переменных. Непараметрические тесты.

natalya1980er 312 руб. КУПИТЬ ЭТУ РАБОТУ
Страниц: 26 Заказ написания работы может стоить дешевле
Оригинальность: неизвестно После покупки вы можете повысить уникальность этой работы до 80-100% с помощью сервиса
Размещено: 12.02.2019
Таким образом, цель курсовой работы: объяснения механизма формирования нормального распределения. Для достижения поставленной цели, нам потребуются выполнить следующие задачи: 1. Раскрыть суть нормальное распределение, зависимость и независимость выборок 2. Изучить специфику данных социологических исследований в контексте их «нормальности» или «ненормальности» 3. Проанализировать тесты для нормально распределенных переменных, описать их суть и классификацию 4. Описать тесты для переменных, которые не подчиняются нормальному распределению, раскрыть их суть и классификацию. Работа состоит из введения, основной части, заключения и списка литературы.
Введение

Нормальное (гауссовское) распределение занимает центральное место в теории и практике вероятностно-статистических исследований. Впервые его рассматривал А.Муавр в 1733 г. Через некоторое время нормальное распределение снова открыли и изучили К.Гаусс (1809 г.) и П.Лаплас, которые пришли к нормальной функции в связи с работой по теории ошибок наблюдений. Цель их объяснения механизма формирования нормально распределенных случайных величин заключается в следующем. Постулируется, что значения исследуемой непрерывной случайной величины формируются под воздействием очень большого числа независимых случайных факторов, причем сила воздействия каждого отдельного фактора мала и не может превалировать среди остальных, а характер воздействия - аддитивный (т.е. при воздействии случайного фактора F на величину а получается величина, где случайная «добавка» мала и равновероятна по знаку). Во многих случайных величинах, изучаемых в технике и других областях, естественно видеть суммарный аддитивный эффект большого числа независимых причин. Но центральное место нормального закона не следует объяснять его универсальной приложимостью. В этом смысле нормальный закон - один из многих типов распределения, имеющихся в природе, однако с относительно большим удельным весом практической приложимости. Однако полнота теоретических исследований, относящихся к нормальному закону, а также сравнительно простые математические свойства делают его наиболее привлекательным и удобным в применении. Даже в случае отклонения исследуемых экспериментальных данных от нормального закона существует, по крайней мере, два пути его целесообразной эксплуатации: во-первых, использовать нормальный закон в качестве первого приближения (при атом нередко оказывается, что подобное допущение дает достаточно точные с точки зрения конкретных целей исследования результаты); во-вторых. подобрать такое преобразование исследуемой случайной величины, которое видоизменяет исходный "не нормальные" закон распределения, превращая его в нормальный.
Содержание

ВВЕДЕНИЕ……………………………………………………………………….3 ГЛАВА 1. НОРМАЛЬНОЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЕ…………………………….5 1.1. Суть нормальное распределение, зависимость и независимость выборок…………………………………………………………………………...5 1.2. Специфика данных социологических исследований в контексте их «нормальности» или «ненормальности»……………………………………..7 ГЛАВА 2. ТЕСТЫ ДЛЯ НОРМАЛЬНОГО РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ПЕРЕМЕННЫХ………………………………………………………………...12 2.1. Тесты для нормально распределенных переменных – суть, классификация………………………………………………………………….12 2.2. Тесты для переменных, которые не подчиняются нормальному распределению: суть, классификация ……………………………………....18 ЗАКЛЮЧЕНИЕ………………………………………………………………...24 Список используемой литературы…………………………………………...25
Список литературы

1. Крыштановский А.О. Анализ социологических данных с помощью пакета SPSS. Издательский дом ГУ ВШЭ, 2006. –281 2. Добреньков В.И., Кравченко А.И. Методы социологического исследования. ИНФРА–М, 2011. – 767 с. 3. Воскобойников Ю. Е. Построение регрессионных моделей в пакете MathCAD : учебное пособие. –Новосибирск : НГАСУ (Сибстрин), 2009. – 220 с. 4. Ниворожкина Л. И. Многомерные статистические методы в экономике. –Ростов н/Д: Наука–Спектр, 2008. – 223 с. 5. Аббакумов В. Л. Бизнес–анализ информации: Издательство Экономика, 2009. – 373 с. 6. Буреева Н.Н. Многомерный статистический анализ с использованием ППП “STATISTICA”. Нижний Новгород: 2007, 112 с. 7. Мальцева А.В. Мета–анализ данных социологических исследований: основные понятия, этапы проведения, примеры использования и обработки результатов // Вестник алтайской науки. 2008. № 2. С. 12–18. 8. Иванова И.А., Махныткина О.В. Современные информационные технологии в социологических исследованиях // NovaInfo.Ru. 2015. Т. 2. № 34. С. 288–295. 9. Шилкина Н.Е. Теоретические и методные аспекты социологического моделирования социального поведения индивида и группы // Современные исследования социальных проблем (электронный научный журнал). 2012. № 9 (17). С. 48 10. Шилкина Н.Е. Субъективная оценка среды неопределенности и риска как фактор формирования стратегий адаптационного поведения студенческой молодежи (по материалам социологических исследований начала XXI в.) // 11. Вестник Самарского государственного университета. 2013. № 2 (103). С. 31-37 12. Бююль А., Цёфель П. SPSS: Искусство обработки информации. Анализ статистических данных и восстановление скрытых закономерностей: Пер. с нем. — СПб.: ДиаСофтЮП, 2005. — 608 с. 13. Таганов Д. Н. Статистический анализ в маркетинговых исследованиях. — СПб.: Питер, 2005. —192 с. 14. Наследов А.Д. SPSS - Компьютерный анализ данных в психологии и социальных науках. 2-е изд. — СПб.: Питер, 2005. —416 c. 15. Крыштановский А.О. Анализ социологических данных с помощью пакета SPSS. учеб. пособие для вузов; ГУ-ВШЭ. – М.: Изд. дом ГУ-ВШЭ, 2006. –281 с.
Отрывок из работы

1.1. Суть нормальное распределение, зависимость и независимость выборок Нормальное распределение, также называемое распределением Гаусса - распределение вероятностей, которое играет важнейшую роль во многих областях знаний. Данная величина подчиняется нормальному распределению, когда она подвержена влиянию огромного числа случайных помех. Ясно, что такая ситуация крайне распространена, поэтому можно сказать, что из всех распределений, в природе чаще всего встречается именно нормальное распределение — отсюда и произошло одно из его названий. Нормальное распределение зависит от двух параметров — смещения и масштаба, то есть, является, с математической точки зрения, не одним распределением, а целым их семейством. Значения параметров соответствуют значениям среднего (математического ожидания) и разброса (стандартного отклонения). Стандартным нормальным распределением называется нормальное распределение с математическим ожиданием 0 и стандартным отклонением 1. Многочисленные методы, с помощью которых обрабатываются переменные, относящиеся к интервальной шкале, исходят из гипотезы, что их значения подчиняются нормальному распределению. При таком распределении большая часть значений группируется около некоторого среднего значения, по обе стороны от которого частота наблюдений равномерно снижается. В качестве примера рассмотрим нормальное распределение возраста, которое строится по данным исследований гипертонии (файл hyper.sav) с помощью команд меню Graphs › Histogramm… (Графы › Гистограмма) (см. рис. 1). На диаграмме нанесена кривая нормального распределения (Колокол Гаусса). Реальное распределение в большей или меньшей степени отклоняется от этой идеальной кривой. Выборки, строго подчиняющиеся нормальному распределению, на практике, как правило, не встречаются. Поэтому почти всегда необходимо выяснить, можно ли реальное распределение считать нормальным и насколько значительно заданное распределение отличается от нормального. Перед применением любого метода, который предполагает существование нормального распределения, наличие последнего нужно проверять в первую очередь. Классическим примером статистического теста, который исходит из гипотезы о нормальном распределении, можно назвать t-тест Стьюдента, с помощью которого сравнивают две независимые выборки. Если же данные не подчиняются нормальному распределению, следует использовать соответствующий непараметрический тест, в случае двух независимых выборок – U-тест Манна и Уитни. Если визуальное сравнение реальной гистограммы с кривой нормального распределения кажется недостаточным, можно применить тест Колмогорова-Смирнова, который находится в меню Analyze (анализ данных) в наборе непараметрических тестов. Иллюстрированный самоучитель по SPSS 10/11 › Основы статистики › Нормальное распределение. Зависимость и независимость выборок. Рис 1. Распределение возраста В нашем примере с распределением возрастов тест Колмогорова-Смирнова не показывает значительного отклонения от нормального распределения. Еще одну возможность проверки наличия нормального распределения дает построение графика нормального распределения (см. разделы 10.4.1, 22.12), в котором наблюдаемые значения сопоставляются с ожидаемыми при нормальном распределении. Зависимость и независимость выборок Две выборки зависят друг от друга, если каждому значению одной выборки можно закономерным и однозначным способом поставить в соответствие ровно одно значение другой выборки. Аналогично определяется зависимость нескольких выборок. Чаще всего зависимые выборки возникают, когда измерение проводится для нескольких моментов времени. Зависимые выборки образуют значения параметров изучаемого процесса, соответствующие различным моментам времени. В SPSS зависимые (также связанные, спаренные) выборки будут представляться разными переменными, которые сопоставляются друг с другом в соответствующем тесте на одной и той же совокупности наблюдений. Если закономерное и однозначное соответствие между выборками невозможно, эти выборки являются независимыми. В SPSS независимые выборки содержат разные наблюдения (например, относящиеся к различным респондентам), которые обычно различаются с помощью групповой переменной, относящейся к номинальной шкале. 1.2. Специфика данных социологических исследований в контексте их «нормальности» или «ненормальности» Виды социологических исследований. Главная причина обращения к социологическим исследованиям - потребность в обширной, содержательной и актуальной информации, отражающей наиболее важные стороны жизнедеятельности индивидов, групп, коллективов, социальных слоев общества. Социологическое исследование - это система последовательных методологических, методических и организационно-технических процедур, подчиненных единой цели: получить точные объек­тивные данные об изучаемом социальном явлении. Социологические исследования обеспечивают работу механизма обратной связи, дополняя статистическую информацию конкретными данными об интересах и запросах, мнениях и настроениях людей, о степени их удовлетворенности организацией труда, быта и досуга, морально-психологическим климатом и т.д. Целью социологического исследования служит анализ реально существующих проблем, имеющих важное значение для функционирования и развития общества. Предмет эмпирического социологического исследования должен быть актуальным, востребованным жизнью, социально значимым. Вид социологического исследования предопределяется характером поставленных целей и за­дач, глубиной анализа социального процесса и т.д. Различают три основных вида социологического исследования: разведывательное (зондажное, пилотажное), описательное и аналитическое и ряд дополнительных. Разведывательное (пилотажное) исследование - самый простой вид социологического анализа, позволяющий решать ограниченные задачи. В нем идет обкатка инструментария: анкеты, бланка-интервью, опросного листа, карточек наблюдений, карточек изучения документов и др. Программа и инструментарий такого исследования упрощены. Обследуемые совокупности невелики: от 20 до 100 человек. Разведывательное исследование, как правило, предваряет глубокое изучение проблемы. В ходе него уточняются цели, гипотезы, за­дачи, вопросы, их формулировка. Проводить такое исследование особенно важно в тех случаях, когда проблема изучена недостаточно или вообще ставится впервые. Разведывательное исследование позволяет получить оперативную социологическую информацию. Описательное исследование - более сложный вид социологического анализа. С его помощью получают эмпирическую информацию, дающую целостное представление об изучаемом социальном явлении. Оно обычно проводится в том случае, когда объект анализа - относительно большая совокупность, отличающаяся разнообразными характеристиками, например трудовой коллектив крупного предприятия, где работают люди разных профессий, пола, возраста, стажа работы и т.д. Выделение в структуре объекта изучения относительно однородных групп (по уровню образования, возрасту, профессии) дает возможность оценить, сравнить интересующие характеристики, выявить наличие связей ме­жду ними. В описательном исследовании может быть применен один или несколько методов сбора эмпирических данных, что повышает достоверность информации, позволяет сделать выводы и обоснованные рекомендации. Самый серьезный вид социологического анализа - аналитическое исследование. Оно описывает элементы изучаемого явления или процесса, позволяет выяснить причины, лежащие в его основе. Поиск причинно-следственных связей - главное назначение такого исследования. В аналитическом исследовании выясняется, что является основной причиной социального явления. В нем изучается совокупность многих факторов, обусловливающих то или иное явление. Аналитическое исследование невозможно без детально разработанной программы и отшлифованного инструментария. Оно обычно завершает разведывательное и описательное исследования, в ходе которых собираются сведения об определенных элементах социального явления или процесса. Аналитическое исследование чаще всего носит комплексный характер, его выводы шире и разнообразнее. Разновидностью такого исследования служит социальный эксперимент. Разовое (точечное) исследование информирует о состоянии и количественных параметрах какого-либо явления или процесса в момент его изучения. Информация, полученная в ходе разового исследования, отражает моментальный «срез» объекта, но не выявляет тенденций его развития. Повторное исследование позволяет судить о динамике развития объекта, проводить сравнительный анализ данных. В социологии различаются два вида повторных исследований: 1) панельные, изучающие одну и ту же социальную проблему через определенный интервал времени по единой программе и методике (результаты таких исследований дают возможность обновлять и обогащать информацию, выявлять динамику, направленность и тенденции развития); 2) лонгитюдные, означающие повторное изучение одной и той же совокупности людей в течение ряда лет по единым программам с использованием единого инструментария. Монографическое исследование направлено на всестороннее, «глобальное» изучение определенного объекта как представителя класса аналогичных объектов. Его дополняют методы других наук - исто­рии, экономики, культурологии, лингвистики, психологии. Когортное исследование изучает специфические совокупности людей в течение определенного времени, например года, переживших одновременно одно и то же событие (создание семьи, поступление в институт). Так, когорту, выделенную по году рождения, называют поколением. Международные, кросскультурные исследования предусматривают сопоставление явлений и процессов, происходящих в различных странах. Это методологически сложные исследования, поскольку различный менталитет, культурный опыт, национальные традиции, специфика изучаемых проблем затрудняют интерпретацию полученных результатов, выбор стратегии исследования. Социальное явление или процесс может изучаться на уровне разведывательного, описательного либо аналитического исследования, имеющего то­чечный или повторный характер с использованием различных методов сбора первичной информации. Любой вид социологического исследования можно применить к анализу любых явлений и процессов. Качество социологической информации о сложных объектах повышается, если до основного исследования будет проведено пробное. Эмпирическое социологическое исследование может быть сплошным (опрашивается вся генеральная совокупность), монографическим и выборочным.
Не смогли найти подходящую работу?
Вы можете заказать учебную работу от 100 рублей у наших авторов.
Оформите заказ и авторы начнут откликаться уже через 5 мин!
Похожие работы
Курсовая работа, Право и юриспруденция, 28 страниц
600 руб.
Курсовая работа, Право и юриспруденция, 25 страниц
300 руб.
Курсовая работа, Право и юриспруденция, 20 страниц
400 руб.
Курсовая работа, Право и юриспруденция, 26 страниц
350 руб.
Курсовая работа, Право и юриспруденция, 30 страниц
500 руб.
Курсовая работа, Право и юриспруденция, 50 страниц
600 руб.
Служба поддержки сервиса
+7(499)346-70-08
Принимаем к оплате
Способы оплаты
© «Препод24»

Все права защищены

Разработка движка сайта

/slider/1.jpg /slider/2.jpg /slider/3.jpg /slider/4.jpg /slider/5.jpg