Анализ признака №32 "Важность качества упаковки" в "Клубе Семейного Досуга": влияние "пола", "места жительства" и "материального положения"

Сущность одномерного распределения как описательного представления отдельных переменных. Вычисление хи-квадрата по формуле Пирсона и при помощи теста Мантеля-Хэнзеля. Установление связи между признаками "важность упаковки" и "материальное положение".
Краткое сожержание материала:

Размещено на

КУРСОВАЯ РАБОТА

по курсу: "Методы анализа социологической информации"

"Анализ пpизнака №32 "Важность качества упаковки" в "Клубе Семейного Досуга": влияние "пола", "места жительства" и "материального положения"



Содержание

Введение

1. Одномерное (частотное) распределение

2. Двумерные распределения

• 2.1 Анализ зависимости между признаками "важность качества упаковки" и "пол"
• 2.2 Анализ зависимости между признаками "важность качества упаковки" и "материальное состояние семьи"

2.3 Анализ зависимости между признаками "важность качества упаковки" и "место жительства"

2.4 Анализ различий значимости признака

2.5 Значимость различий частот (процентов)

2.6 Значимость различий в разных подвыборках

Вывод

Список литературы

Приложения



Введение

"Книжный Клуб "Клуб Семейного Досуга" объединяет на сегодня 2 000 000 украинских семей, предлагая своим клиентам сервис европейского уровня. Интернет-магазин Клуба предлагает купить книги всех жанров и направлений: лучшие новинки художественной, прикладной, учебной, детской литературы.

Признаки выбранные для написаниия работы:

- Основной признак (зависимая переменная) который будет исследоваться в данной работе "32. Насколько для Вас важно качество упаковки?". Этот признак является порядковым с пяти переменными: "1. Очень важно"; "2. Скорее важно"; "3. Насколько важно, настолько и не важно"; "4. Скорее не важно"; "5. Совсем не важно".

- Дополнительные признаки: один "1. Ваш пол", который является номинальным с двумя значениями - "1. Мужской" и "2. Женский"; второй признак также номинальный "7. Как вы оценили нынешнее материальное положение вашей семьи?" с пятью значениями: "1. Денег не хватает даже на самые необходимые продукты", "2. Все деньги расходуются на продукты и покупку необходимых недорогих вещей", "3. В основном денег хватает, но приобретение товаров длительного пользования (телевизор, холодильник, мебель и др.) затруднительно", "4. Живем обеспеченно, но осуществить некоторые покупки (квартиру, автомобиль и т.п.) пока не в состоянии", "5. Можем позволить себе практически все, что хотим"; третий "9. Вы проживаете" с пятью значениями (номинальный): "1. В областном центре", "2. В районном центре, городе", "3. В районном центре, поселке городского типа", "4. В поселке городского типа", "5. В селе".

Цель - Изучить теоретические основы работы в программе SPSS Statistics и применить полученные теоретические знания на практическом анализе массива данных ksd.sav, который является результатом опроса клиентов "Клуба Семейного Досуга";

Задачи:

1. Из массива данных выбрать признаки по которым будет проводится анализ в программе SPSS Statistics

2. Провести частотный анализ выбранного признака и представить результаты анализа графически:

2.1. На основе полученных результатов проанализировать форму распределения, рассчитать меры центральной тенденции и вариации;

2.2. Сделать вывод по проведенному одномерному распределению на основе имеющихся данных;

3. Провести двумерное распределение исследуемых признаков (зависимый и независимый):

3.1. Результат представить в форме таблиц и графиков;

3.2. Рассчитать критерий хи-квадрат и коэффициенты корреляции, оценить их значимость;

3.3. Содержательно проинтерпретировать данные;

4. Провести анализ различий долей:

4.1. Выбрать одно из значений данного признака и оценить его значение в разных подвыборках;

4.2. Построить доверительный интервал;

4.3. Сделать содержательный вывод;

5. Провести анализ значимости различий данного признака в разных подвыборках:

5.1. Анализ различий исследуемого признака в двух подвыборках;

5.2. Анализ значимости различий данного признака в трех (или более) подвыборках;

5.3. Сделать содержательные выводы

Гипотезы:

1. Суть гипотезы заключается в том, что качество упаковки важно для женщин и не важно - для мужчин.

2. Людям с высоким материальным положением качество упаковки важнее, чем людям с низким материальным положением.

3. Людям проживающим в городе качество упаковки важнее, чем людям проживающим в селе.



1. Одномерное (частотное) распределение

Этот вид анализа включает описательное представление отдельных переменных. К нему относятся создание частотной таблицы, вычисление статистических характеристик или графическое представление. Частотные таблицы строятся для переменных, относящихся к номинальной шкале и для порядковых переменных, имеющих не слишком много категорий.

С помощью данного подхода решаются задачи выявления закона распределения вероятностей случайной величины и одномерных статистик данного распределения: моды, медианы, среднего арифметического, дисперсии, асимметрии и эксцесса. Для переменных относящихся к номинальной шкале нельзя вычислить никаких значимых статистических характеристик. Наиболее часто для порядковых переменных и переменных, относящихся к интервальной шкале, но не подчиняющихся нормальному распределению, вычисляются медианы и оба квартиля. Для переменных, относящихся к интервальной шкале и подчиняющихся нормальному распределению, чаще всего вычисляется среднее значение и стандартное отклонение пли стандартная ошибка. Однако следует выбрать только одну из этих двух характеристик разброса. Для переменных, относящихся ко всем статистическим шкалам, можно построить большое разнообразных графиков, на которых представлены частоты, средние значения или другие характеристики. Для проведения был выбран зависимый признак: "32. Насколько для Вас важно качество упаковки?". Среднее составляет 2.28 - это означает в среднем ответы респондентов варьируются на пункте 2 (Скорее важно). Медиана равна 2. Большинство респондентов считаю, что качество упаковки "скорее важно" на это указывает мода, которая равна 2. Предложенных вариантов ответа 5, значит, минимум равен 1, а максимум 5. Размах равен 4, поскольку размах -- это разница между наибольшим значением (максимумом) и наименьшим значением (минимумом). Стандартное отклонение составляет 1.23. Стандартное отклонение -- это мера разброса измеренных величин; оно равно квадратному корню из дисперсии. Дисперсии равна 1.518.

Результат показан графически.

Распределение не отвечает нормальному т.к.:

1. Коэффициент асимметрии (Skewness) -- это мера отклонения распределения частоты от симметричного распределения, то есть такого, у которого на одинаковом удалении от среднего значения по обе стороны выборки данных располагается одинаковое количество значений. Если наблюдения подчиняются нормальному распределению, то асимметрия равна нулю. Для проверки на нормальное распределение можно применять следующее правило: Если асимметрия значительно отличается от нуля, то гипотезу о том, что данные взяты из нормально распределенной генеральной совокупности, следует отвергнуть. Если вершина асимметричного распределения сдвинута к меньшим значениям, то говорят о положительной асимметрии, в противоположном случае -- об отрицательной. Асимметрия равна 0,734 (ошбка0,055) т.е она левостороння, положительная.

2. Коэффициент вариации или эксцесс (Kurtosis) указывает, является ли распределение пологим (при большом значении коэффициента) или крутым. Коэффициент вариации равен нулю, если наблюдения подчиняются нормальному распределению. Эксцесс равен -0,484 (ошибка 0,109). (см. Приложение №1).

3. Это также подтверждает проведенный тест Колмогорова-Смирнова Asymp. Sig. (2-tailed) равна меньше 0,05, а значит распределение есть не нормальным. (см. Приложение №2).

Тест Колмогорова-Смирнова и Шапиро Уилкса, говорят нам о том, что распределение не является нормальным, это значит, что при дальнейшем анализе нужно применять не параметрические тесты.

В процентом содержание ответы респондентов распределились: очень важно - 32,5%; скорее важно - 32,5%; насколько важно, настолько не важно - 15,9%; скорее не важно - 12%; совсем не важно - 7%. (см.Приложение№3)



Тест Колмогорова-Смирнова равняется 0,302, Шапиро-Уилка равняется 0,803, а их уровень значимости 0,000…, что меньше чем 0,05 или 0,01 т.е. критических значений. Мы можем с вероятностью 0,99% утверждать, что наше распределение не является нормальным, т.е. принимаем гипотезу о различии эмпирического распределения от теоретического (принимаем гипотезу ).



2. Двумерное распределение

Для вычисления критерия хи-квадрат применяются три различных подхода: формула Пирсона, поправка на правдоподобие и тест Мантеля-Хэнзеля. Если таблица сопряженности имеет четыре поля и ожидаемая вероятность менее 5, дополнительно выполняется точный тест Фишера.

Критерий хи-квадрат по Пирсону. Обычн...