16.Компьютерные статистические программы: возможности, спецификации.

1. Excel- программа для работы с электронными таблицами, Она предоставляет возможности экономико-статистических расчетов, графические инструменты. Возможности: если владеть средствами программирования возможности безграничны. Ограничения: 1. Макс 65 000 строк и 36000 столбцов. 2.не явл. Специализированной в статистической обработке, т.е. имеет ограниченный набор функций и не придерживается международных статистических стандартов. 3. Слабая визуализация данных т.е. ограниченный набор инструментов графич представления данных, отсутствуют инструменты 3D представления данных.

2. Statistica (торговая марка — STATISTICA) — пакет для всестороннего статистического анализа, разработанный компанией StatSoft. В пакете STATISTICA реализованы процедуры для анализа данных (data analysis), управления данными (data management), добычи данных (data mining), визуализации данных (data visualization). Все методы разделены в 2 пунктах:1)математич./статистическая обработка и 2)графическое представление. Возможности: 1. Универскальная программа(вкл. Более 90% всех существующих методов обработки анализа)Все инструменты интегрированы между собой т.е. при выборе любого метода обработки всегда имеется соответстующий элемент визуализации. 2)имеются инструменты программирования аналогичные Excel. 3)позволяет создавать нейронные сети т.е. имеется 1 центр.процессор программы и через сетевое соединение объединяется с др, чем обеспечивается непрерывная связь поступающих статистических данных.Ограничения: односторонний набор инструментов, предназначенный для обработки промышленных данных,программа не удобна для гуманитарных исследований.

3. SPSS- компьютерная программа для статистической обработки данных, один из лидеров рынка в области коммерческих статистических продуктов, предназначенных для проведения прикладных исследований в социальных науках. Имеет свою собственную классификацию методов анализа,к-е разделены на методы обработки и визуализации. В отличии от программы Statistica в к-й настройка таблицы осуществляется в отдельном окне настройки для каждой вариации или наблюдения, в SPSS настройка таблицы осуществляется в отдельном окне. Возможности: 1.Ввод и хранение данных. 2.Возможность использования переменных разных типов. 3.Частотность признаков, таблицы, графики, таблицы сопряжённости, диаграммы. 4.Первичная описательная статистика. 5.Маркетинговые исследования 6.Анализ данных маркетинговых исследований. Ограничения: 1.ограничен набор инструментов визуального представления данных. 2.результаты обработки данных выводятся в отдельный файл отчета т.е. затруднение в интеграции исходных и конечных результатов,но для просмотра такого файла нет необходимости устанавливать дорогостоящую программу, достаточно установить бесплатный просмотрщик.

17.Классификация методов статистической обработки данных.

Методы статистики делятся на параметрические и непараметрические.

Параметрические- в формуле расчета закладываются параметры распределения признака,непараметрические такого не требуют.

Возможности и ограничения:

Параметрические	Непараметрические
1.позволяет прям оценить различия в средних значениях полученных в 2 выборках	1.позволяет оценить лишь средние тенденции(чаще ли в выборке А встречаются более высокие, а в выборке В более низкие значения признака)
2.позволяет прямо оценить различия в дисперсиях	2.позволяет оценить лишь различия в диапазонах вариативности признака
3.позволяет выявить тенденции изменения признака при переходе от условия к условию(при норм.распределении)	3. позволяет выявить тенденции изменения признака при переходе от условия к условию при любом распределении
4.позволяет оценить взаимодействие 2 и более факторов в их влиянии на изменение признака	4.такой возможности не имеет
5.стат.ряд должен отвечать 2-3 критериям: а)значение признака измерены по интервальной шкале б)распределение признака явл нормальным в)в дисперсионном анализе должно соблюдаться равенство дисперсий	Стат ряд может не отвечать ни одному из условий а)значение признака мб представлено в любой шкале б)распределение признака мб любым,не требуется проверки распределения в)требование равенства дисперсии отсутствует
6.математ.расчеты довольно сложны,занимают много времени	6.мат расчеты просты,занимают мало времени
7.если условия перечисленные в п.5 выполняется параметрический метод оказывается более мощным	Если условия перечилсенные в п.5 не выполняется то непараметрический метод явл более мощным

Мощность критерия-способность метода получать тот результат,какой необходим с макс достоверностью и миним вероятностью ошибки.

Qкритерий Розенбаума – направлен на оценку различий между 2 выборками,позволяет прямо и быстро оценить различия. Если критерий не выявл различия это не значит что их нет-для этого использ. φ критерий Фишера. Q критерий определяет различия при уровне р<0,01. В остальных случаях не использ. Не позволяет определить на сколько или во сколько больше/меньше проявление признака отличается в выборках.

U критерий Манна-Уитни – непараметрическая альтернатива t критерия. Позволяет оценить различия между 2 выборками по уровню какого-л признака путем счета общего числа тех случаев к-х элементы 2 выборки превосходят элементы 1 группы. Позволяет выявить различия в небольших выборках при объеме от 2 и более значений. При объеме выборки до 20 значений критерий явл более мощным,при большем лучше использовать угловое преобразование Фишера или критерий Колмогорова-Смирнова.

H критерий Краскела-Уоллиса-дисперсионный анализ основанный на рангах. Предназначен для выявления различий в 3 и более выборках,позволяет установить изменяется ли уровень признака при переходе от 1 выборки к др но не указывает на направления этих изменений.

S критерий Джонкира позволяет выяить тенденции изменения признака при переходе от одной выборки к др(от 3 до 6) с четким определением направленности изменений, т.е. позволяет ранжировать (упорядочить) выборки по степени проявления признака.