- •Тема 1. Статистические методы в социологии
- •Изложение теоретической модели.
- •Операционализация понятий.
- •Определить границы генеральной совокупности и описать ее. Выбрать такую стратегию определения выборки, которая обеспечила бы ее репрезентативность.
- •Сбор данных.
- •Использование статистические методы для обработки, анализа и визуализации данных.
- •Тема 2. Измерения. Шкалы.
- •Тема 3. Группировка данных и ее роль в анализе информации
- •1. Дать понятие следующим терминам:
- •2. Ответьте на вопросы по теме:
- •3. Задачи и упражнения для самостоятельной работы
- •I. В следующих утверждениях укажите, где используется описательная, а где аналитическая статистика:
- •II. В приведенных ниже примерах указать, какие переменные являются дискретными, а какие непрерывными:
- •Тема 4. Формы выражения статистических показателей.
- •Тема 5. Описательная статистика.
- •5.1 Измерение центральной тенденции и вариации признака.
- •Ассиметрия.
Ассиметрия.
Представляет собой характеристику распределения, позволяющую судить о том, насколько симметричны исследуемые данные относительно центральных мер тенденции (моды, медианы и среднего).
В практике исследования приходится иметь дело с самыми различными распределениями. Однородные совокупности характеризуются, как правило, одновершинными распределениями. Появление двух и более вершин свидетельствует о неоднородности изучаемой совокупности и необходимости перегруппировки данных с целью выделения более однородных групп. Выяснение общего характера распределения предполагает оценку степени его однородности, а также вычисление показателей асимметрии и эксцесса. Симметричным является распределение, в котором частоты любых двух вариантов, равно отстоящих в обе стороны от центра распределения, равны между собой. Для симметричных распределений имеет место равенство средней арифметической, моды и медианы. В связи с этим простейший показатель асимметрии основан на соотношении показателей центра распределения: чем больше разница между средним значением и модой, тем больше асимметрия ряда. Для сравнительного анализа степени асимметрии нескольких распределений рассчитывают коэффициент асимметрии, определяющий степень асимметрии может быть определена с помощью
Положительное значение этой величины указывает наличие правосторонней, а отрицательное – на наличие левосторонней асимметрии (левая ветвь вытянута больше, чем правая).
Симметричное (нормальное) распределение |
Правосторонняя асимметрия |
Левосторонняя асимметрия |
= Мо |
> Мо |
< Мо |
As = 0 |
As > 0 |
As < 0 |
Mo = Me = |
Mo < Me < |
Mo > Me > |
Коэффициент асимметрии может изменяться от —3 до +3. Принято считать, что асимметрия выше 0,5 (независимо от знака) значительна, меньше 0,25 — незначительна.
Нормальный закон распределения (закон Гаусса) имеет широкий круг приложений, а его главной особенностью является то, что он является предельным законом, к которому приближаются другие законы распределения при весьма часто встречающихся условиях. Доказано, что сумма большого числа независимых случайных величин, подчиненных каким-либо законам распределения, приближенно подчиняется нормальному закону, причем тем точнее, чем большее количество случайных величин суммируется. Такая закономерность проявляется во многих практических случаях. Например, еще Кетле обнаружил, что вариация в однородной группе характеризуется нормальной кривой. Так если построить эмпирическую кривую распределения людей одной нации, пола и возраста по росту или весу, то она напоминает кривую Гаусса-Лапласа. Нормальное распределение часто применяется в случаях, когда истинный закон распределения известен, но вычисления по этому закону затруднительны.