Статистические критерии

Case Processing Summary
	Cases
Valid	Missing	Total
N	Percent	N	Percent	N	Percent
Якій картці продуктової торгової мережі ви надасте перевагу? * Як часто ви користуєтесь дисконтними/бонусними картками продуктових торгових мереж		91,7%		8,3%		100,0%

 

Відповідно до табл. 3.1 у проведенні досліджень брали участь 48 респондентів. Із них 91,6% вказали якій картці продуктової торгової мережі віддають перевагу та дали інформацію про те, як часто користуються дисконтними/бонусними картками продуктових мереж. 4 респонденти не дали відповідь на дані запитання.

Безпосередньо результати аналізу представлені в таблиці спряженості досліджуваних змінних (табл.4).

 

 

Таблиця 4

Таблиця спряженості змінних (частоти у відсотковому співвідношенні)

 

Якій картці продуктової торгової мережі ви надасте перевагу? * Як часто ви користуєтесь дисконтними/бонусними картками продуктових торгових мереж Crosstabulation
	Як часто ви користуєтесь дисконтними/бонусними картками продуктових торгових мереж	Total
Щоразу, здійснюючи покупки	Періодично, при значній покупці	Періодично, при придбанні певного товару	Нечасто, або не користуюсь
Якій картці продуктової торгової мережі ви надасте перевагу?	Мала, але постійна знажка на весь товар	46,7%	6,7%	6,7%	40,0%	100%
Середня або велика знижка на окремий товар (за вибором магазину) та відсутність знижки на інший товар	26,7%	26,7%	6,7%	40,0%	100%
Накопичувальна знижка на весь товар в залежності від загальної суми покупок за певний період	35,7%	14,3%	28,6%	21,4%	100%
Total	15,9%	13,6%	34,1%	100,0%

 

Виявлення взаємозв’язків між досліджуваними змінними виявляється шляхом візуального аналізу таблиці спряженості. Між аналізованими змінними не було б ніякої взаємозалежності, якби частоти, виражені у відсотках, у різних стовбцях були одинакові. Наведений приклад (табл. 4) демонструє значні відхилення від такої рівності.

Таким чином, в результаті візуального аналізу частотної таблиці виявляється деякий взаємозв’язок між досліджуваними змінними.

 

Контрольні запитання

1. Що являють собою таблиці, що містяться у вкладках редактора даних SPSS «Властивості змінних» (Variable View) і «Значення змінних» (Data View)?

2. Яким чином здійснюється процедура занесення в вихідний файл даних SPSS міток змінних?

3. Які три типи шкал вимірювання змінних використовуються в SPSS та яким чином задається тип шкали вимірювання змінної при формуванні вихідного файлу даних?

4. Чим відрізняються дихотомічне і категоріальне кодування даних?

5. Чому при занесенні в вихідний файл даних SPSS відповідей на багатоваріантні (безальтернативні) питання необхідно використовувати дихотомічне кодування даних?

6. У чому полягають схожість та відмінність між частотним аналізом і таблицями спряженості?

7. Яка мета побудови таблиць спряженості?

8. Охарактеризуйте використання таблиць спряженості у процентному вираженні. В яких випадках вибирають розрахунок процентного співвідношення по стовбцях, а в яких – по рядках.

Статистические гипотезы

Нулевая гипотеза - это гипотеза об отсутствии различий. Она обозначается как H0 и называется нулевой потому, что содержит число 0. Нулевая гипотеза - это то, что мы хотим опровергнуть, если перед нами стоит задача доказать значимость различий.

Альтершгпгошм гипотеза - это гипотеза о значимости различий. Она обозначается как Н1. Альтернативная гипотеза - это то, что мы хотим доказать, поэтому иногда ее называют экспериментальной гипотезой.

Статистические критерии

Статистический критерий - это решающее правило, обеспечиваю* щее надежное поведение, то есть принятие истинной и отклонение ложной гипотезы с высокой вероятностью.

Параметрические критерии - критерии, включающие в формулу расчета параметры распределения, то есть средние и дисперсии (t -критерий Стьюдента, критерий F и др.)

Непараметрические критерии - к ритерии, не включающие в формулу расчета параметров распределения и основанные на оперировании частотами или рангами (критерий Q Розенбаума, критерий Т Вилкоксона и д р.).

Возможности и ограничения параметрических и непараметрических критериев
Параметрические критерии	Непараметрические критерии
Позволяют прямо оценить различия в средних, полученных в двух вы- борках (t - критерий Стьюдента).	Позволяют оценить лишь средние тенден- ции, например, ответить на вопрос, чаще ли в выборке А встречаются более высокие, а в выборке Б - более низкие значения признака (критерии Q, U, ф* и др.).
Позволяют прямо оценить различия в дисперсиях (критерий Фишера),	Позволяют оценить лишь различия в диапазонах вариативности признака (критерий ф*).
Позволяют выявить тенденции изменения признака при переходе от ус- ловия к условию (дисперсионный однофакторный анализ), но лишь при условии нормального распреде- ления признака.	Позволяют выявить тенденции изменения признака при переходе от условия к усло- вию при любом распределении признака (критерии тенденций L и S).
Позволяют оценить взаимодействие двух и более факторов в их влиянии на изменения признака (двухфак-торный дисперсионный анализ).	Эта возможность отсутствует,
Экспериментальные данные должны отвечать двум, а иногда трем, уело- виям: а) значения признака измерены по интервальной шкале; б) распределение признака является нормальным; в) в дисперсионном анализе должно соблюдаться требование равенства дисперсий в ячейках комплекса.	Экспериментальные данные могут не отвечать ни одному из этих условий: а) значения признака могут быть пред- ставлены в любой шкале, начиная от шка- лы наименований; б) распределение признака может быть любим; в) требование равенства дисперсий отсутствует.
Более мощные при интервальной шкале и нормальном распределении.	По сравнению с параметрическими критериями они ограничены лишь в одном - с их помощью невозможно оценить взаимодействие двух или более условий или факторов, влияющих на изменение признака. Эту задачу может решить только дисперсионный двухфакторный анализ.