Основные понятия, используемые в математической обработке данных

Данные в статистике – это основные элементы, подлежащие анализу.

Построение распределения ряда данных – это разделение первичных данных, полученных на выборке, на классы или категории с целью получить обобщенную упорядоченную картину, позволяющую их анализировать.

Существуют три типа данных:

1. Количественные данные, получаемые при измерениях (например, данные о весе, размерах, температуре, времени, результатах тестирования и т.п.). Их можно распределить по шкале с равными интервалами.

2. Порядковые данные, соответствующие местам этих элементов в последовательности, полученной при их расположении в возрастающем порядке.

3. Качественные данные, представляющие собой какие-то свойства элементов выборки или популяции. Их нельзя измерить, и единственной их количественной оценкой служит частота встречаемости.

 

Из всех этих типов данных только количественные данные можно анализировать с помощью методов, в основе которых лежат параметры (такие, например, как средняя арифметическая, мода, дисперсия и т.д.). Но даже к количественным данным такие методы можно применить лишь в том случае, если число этих данных достаточно, чтобы проявилось нормальное распределение.

Признаки и переменные – это измеряемые психологические явления.

· Значения признака определяются при помощи специальных шкал наблюдения.

· Психологические переменные являются случайными величинами, поскольку неизвестно заранее, какое именно значение они примут.

Измерение – это приписывание числовых форм объектам или событиям в соответствии с определенными правилами.

С. Стивенсом предложена классификация из 4 типов шкал измерения:

1)номинативная, или номинальная, или шкала наименований;

2)порядковая, или ординальная, шкала;

3)интервальная, или шкала равных интервалов;

4)шкала равных отношений.

 

Номинативная шкала – это шкала, классифицирующая по названию.

Порядковая шкала – это шкала, классифицирующая по принципу «больше – меньше».

Интервальная шкала – это шкала, классифицирующая по принципу «больше на определенное количество единиц – меньше на определенное количество единиц». Каждое из возможных значений признака отстоит от другого на равном расстоянии.

Шкала равных отношений – это шкала, классифицирующая объекты или субъектов пропорционально степени выраженности измеряемого свойства.

 

Ограничения при работе с данными шкалами:

1) соразмерность количественных показателей, фиксированных разными шкалами в рамках одного исследования

2) связано с формой распределения величины фиксированных описанными выше шкалами, которое предполагается нормальным. Для нормального распределения оценки меры рассеяния совпадают: Мо=Ме=М.

 

Совокупностью – называется практически счетное множество некоторых объектов или элементов, интересующих исследователя.

Свойством совокупности - называется реальное или воображаемое качество, присущее некоторым всем ее элементам. Свойство может быть случайным или неслучайным.

 

Гомогенной или однородной называется совокупность, все характеристики которой присущи каждому ее элементу;

Гетерогенной или неоднородной называется совокупность, характеристики которой сосредоточены в отдельных подмножествах элементов.

 

объем совокупности – количество образующих ее элементов.

 

Выборкой называется некоторая часть генеральной совокупности, то, что непосредственно изучается.

Репрезентативная – выборка адекватно отображающая генеральную совокупность в качественном и количественном отношениях.

 

По объему выборки делят намалые и большие.

1. К малым относят выборки, в которых число элементов n≤ 30.

2. большой считается выборка в которой число элементов > 200

3. средняя выборка удовлетворяет условию 30≤ n≤ 200.

Это деление условно.

 

Малые выборки используются при статистическом контроле известных свойств уже изученных совокупностей.

Большие выборки используются для установки неизвестных свойств и параметров совокупности.