Маркетинг. Учебное пособие. Макаров А.М. - 104 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

УдГУ | Ижевск

Составители: 

Рубрика: 

статистическую значимость (сигнификантность) отдельных
параметров, исследует, являются ли различия между
постулированным “истинным” значением ГС и результатом выборки
случайными или с определенной вероятностью неслучайны,
статистически подтверждены.
4.6.4. Методы анализа с двумя переменными
Многие вопросы анализа информации касаются связей между
различными переменными и не поддаются исследованию с помощью
вышеописанных методов. Основной признак двумерных
методов в
том, что одновременно анализируются две переменные, исследуются
взаимосвязи и зависимости между ними. В дальнейшем будут
рассмотрены наиболее часто применяемые на практике методы
перекрестных таблиц, корреляции и простой регрессии. Выбор метода
зависит от целей анализа и уровня шкалы анализируемых переменных
(табл.4.2.)
Таблица 4.2.
Влияние уровня шкалы на выбор метода
исследования зависимостей
Переменные Зависимые
Уровень шкалы Номинальный Метрический
Номинальный
Перекрестные
таблицы
Дисперсионный
анализ
Независимые
Метрический
Дискриминантный
анализ
Регрессионный
анализ
Метод перекрестных таблиц. Этот метод является наиболее простым
подходом для исследования зависимостей между двумя переменными.
Вначале строится таблица, в которую заносятся все возможные
значения двух переменных (перекрестная таблица), в клетки которой
записывают частоты каждой комбинации значений переменных.
Метод можно применять по номинальным данным, ординальные и
метрические данные должны быть приведены в номинальный вид.
Связь
проверяется с помощью хи-квадрат теста. Для расчета
используется следующая формула:
χ
2
2
11
emp
ij
e
ij
o
ij
e
j
s
i
r
ff
f
=
−
==
∑∑
()
где:
fij
0
- наблюдаемая частота в ячейке ij;

Страницы