Математико-статистические методы в эмпирических социально-экономических исследованиях, Дубина И.Н., 2010

Типы измерительных шкал.
Выделяют три основных атрибута измерительных шкал, наличие или отсутствие которых определяет принадлежность шкалы к той или иной категории.
Упорядоченность шкалы означает, что одна позиция шкалы, определяемая числом и соответствующая выраженности измеряемого свойства, больше, меньше или равна другой позиции.
Интервальность шкалы означает, что интервалы между позициями шкалы равны между собой.

Нулевая точка (или точка отсчета) шкалы означает, что набор чисел, соответствующих выраженности измеряемого признака, имеет точку отсчета, обозначаемую 0, которая соответствует полному отсутствию измеряемого свойства.

Наиболее обшей классификацией измерительных шкал является разделение на неметрические шкалы (в которых единица измерения отсутствует) и метрические шкалы (в которых может быть установлена единица измерения, например килограмм, градус, рубль и т.д.). Метрические шкалы являются более мощными, т.е. они лучше дифференцируют измеряемые объекты (отражают больше информации о различии измеряемых объектов).

К неметрическим шкалам относят номинативную и порядковую шкалы. В номинативной шкале (nominal scale) отсутствуют все главные атрибуты измерительных шкал, а именно упорядоченность, интервальность, нулевая точка. Для обозначения такой шкалы также используются термины шкала наименований и номинальная шкала.

ОГЛАВЛЕНИЕ
Предисловие
Индикативное задание
Часть первая. ПРОЕКТИРОВАНИЕ И ОЦЕНКА КАЧЕСТВА СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ ИЗМЕРЕНИЙ
Глава 1. Измерение и типы измерительных шкал
1.1. Измерение и измерительная шкала
1.2. Типы измерительных шкал
1.3. Базовые процедуры обработки данных и проблема выбора измерительной шкалы
Глава 2. Оценки и измерения
2.1. Различия между измерением и оценкой
2.2. Шкала Лайкерта
2.3. Возможности преобразования данных из неметрических шкал в метрические
2.4. Модель Раша
2.5. Реализация модели Раша в программе WINSTEPS
2.6. Метод QIPM: пример компромисса между точностью и простотой
Глава 3. Формирование и анализ выборочной совокупности
3.1. Особенности выборочного метода исследования
3.2. Методы формирования выборки
3.3. Анализ точности результатов выборочного исследования: доверительный интервал
3.4. Использование статистических пакетов для определения базовых характеристик выборки
3.5. Определение необходимого объема выборки
Глава 4. Оценка качества измерений и измерительных инструментов в социально-экономических исследованиях
4.1. Показатели качества измерений
4.2. Валидность как характеристика измерений
4.3. Подходы к оценке надежности измерений
4.4. Использование статистических пакетов для оценки надежности измерений
4.5. Оценка согласованности измерений на основе модели Раша
4.6. Оценка качества измерительных инструментов
Часть вторая. АНАЛИЗ РЕЗУЛЬТАТОВ ИССЛЕДОВАНИЯ И СТАТИСТИЧЕСКИЕ ВЫВОДЫ
Глава 5. Основные принципы проверки статистических гипотез
5.1. Статистическая достоверность связи и статистическая гипотеза
5.2. Нулевая и альтернативная гипотезы
5.3. Виды статистических ошибок и уровни статистической значимости
5.4. Общая процедура проверки статистических гипотез
5.5. Статистические методы и критерии проверки гипотез
5.6. Статистическая значимость и практическая важность
Глава 6. Параметрические методы проверки статистических гипотез
6.1. Применение z-критерия
6.2. Применение t-критерия Стьюдента для независимых выборок
6.3. Применение t-критерия Стьюдента для связанных выборок
Глава 7. Дисперсионный анализ
7.1. Особенности применения дисперсионного анализа
7.2. Однофакторный дисперсионный анализ
7.3. Критерии множественных сравнений
7.4. Реализация метода однофакторного дисперсионного анализа в статистических пакетах
7.5. Многофакторный дисперсионный анализ
7.6. Дисперсионный анализ с повторными измерениями
Глава 8. Непараметрические методы проверки статистических гипотез
8.1. Критерий х2 Пирсона
8.2. Тест Мак-Немара
8.3. Критерий Манна-Уитни
8.4. Тест Колмогорова-Смирнова
8.5. Критерий знаков и T-критерий Уилкоксона
8.6. Критерии Краскела-Уоллиса и х2 Фридмана
Часть третья. КОРРЕЛЯЦИОННО-РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ И СТАТИСТИЧЕСКОЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЕ
Глава 9. Меры связи и их проверка на значимость
9.1. Виды связей исследуемых признаков
9.2. Сущность и задачи корреляционного анализа
9.3. Меры связи для переменных в метрических шкалах
9.4. Меры связи для переменных в неметрических шкалах
Глава 10. Регрессионный анализ
10.1. Модели парной и множественной регрессии
10.2. Проверка обоснованности регрессионной модели
10.3. Построение регрессионных моделей в программе Excel
10.4. Построение регрессионных моделей в пакете SPSS
Глава 11. Моделирование и прогнозирование на основе анализа временных рядов
11.1. Основные характеристики и общие модели временных рядов
11.2. Простейшие модели временных рядов и автокорреляционный анализ
11.3. Методы сглаживания временных рядов
11.4. Регрессионные и авторегрессионные модели временных рядов
Библиографический список
Приложения.



Бесплатно скачать электронную книгу в удобном формате, смотреть и читать:
Скачать книгу Математико-статистические методы в эмпирических социально-экономических исследованиях, Дубина И.Н., 2010 - fileskachat.com, быстрое и бесплатное скачивание.

Скачать djvu
Ниже можно купить эту книгу по лучшей цене со скидкой с доставкой по всей России.Купить эту книгу


Скачать книгу Математико-статистические методы в эмпирических социально-экономических исследованиях, Дубина И.Н., 2010 - djvu - Яндекс.Диск.