12.7 Непараметрические методы оценки связи

Методы корреляционного и дисперсионного анализа не универсальны: их можно применять, если все изучаемые признаки являются количественными. При использовании этих методов нельзя обойтись без вычисления основных параметров распределения (средних величин, дисперсий), поэтому они получили название параметрических методов.

Между тем в статистической практике приходится сталкиваться с задачами измерения связи между качественными признаками, к которым параметрические методы анализа в их обычном виде неприменимы. Статистической наукой разработаны методы, с помощью которых можно измерить связь между явлениями, не используя при этом количественные значения признака, а значит, и параметры распределения. Такие методы получили название непараметрических.

Если изучается взаимосвязь двух качественных признаков, то используют комбинационное распределение единиц совокупности в форме так называемых таблиц взаимной сопряженности.

Список литературы

1. Адамов В.Е. и др. Статистический справочник. – М.: Статистика, 1999. – 263 с.

2. Ефимова М.Р. Общая теория статистики: учеб. для вузов. – М.: ИНФРА-М, 1998.

3. Назаров М.Г. Курс социально-экономической статистики: учеб. для вузов. – М.: Финстатинформ, ЮНИТИ-ДАНА, 2000. – 432 с.

4. Общая теория статистики: учеб. / И.С. Пасхавер, А.Л. Яблочник. – М.: Финансы и статистика, 1993. – 602 с.

5. Салин В.Н., Шпаковская Е.П. Социально-экономическая статистика: учеб. для вузов. – М.: Юристъ, 2001.

6. Статистика: учеб. для вузов / В.Г. Минашкин и др. – М.: Проспект, 2006. – 266 с.

7. Статистика: учеб. пособие / А.В. Багат, М.М. Конкина, В.М. Симчера и др. – М.: Финансы и статистика, 2006. – 367 с.

8. Экономика и статистика фирм: учеб. / В.Е. Адамов, С.Д. Ильенкова, Т.П. Сиротина, С.А. Смирнов. – М.: Финансы и статистика, 1997. – 240 с.

9. Понкратова Т.А. Общая теория статистики: конспект лекций для студентов всех специальностей и форм обучения. – Кемерово, 1997.

10. Понкратова Т.А. и др. Сборник задач по общей теории статистики. – Кемерово, 1996.

11. Понкратова Т.А. Общая теория статистики: учеб. модуль. – Кемерово, 2002.

12. Понкратова Т.А. Комплексное учебное пособие по экономическим дисциплинам для студентов специальности «Бухгалтерский учет и аудит». – Кемерово, 1999.

13. Понкратова Т.А. Прикладная статистика: конспект лекций / Т.А. Понкратова, О.С. Кузнецова; Кемеровский технол. ин-т пищевой пром-ти. – Кемерово, 2008. – 120 с.

Приложение 1

Варианты тестовых заданий

по основным темам курса

Темы: Предмет и метод курса «Статистика».

Статистическое наблюдение. Сводка

и группировка статистических данных.

Статистические таблицы

1. Предмет изучения статистики:

1) массовые общественные явления;

2) единицы совокупности;

3) совокупность;

4) нет правильного ответа;

5) показатели.

2. Наибольшее значение признака в интервале называется:

1) нижней границей;

2) величиной интервала;

3) разницей между нижней границей и верхней границей интервала;

4) верхней границей интервала;

5) разницей между нижней границей и величиной интервала.

3. Статистическое наблюдение – это:

1) сбор статистической информации;

2) научно-организованная работа по сбору статистической ин-формации;

3) обработка информации;

4) источник получения информации;

5) нет правильного ответа.

4. Виды группировок:

1) количественные и качественные;

2) типологические, структурные, аналитические;

Продолжение прил. 1

3) комбинационные;

4) вторичные;

5) нет правильного ответа.

5. Статистическая отчетность – это:

1) вид статистического наблюдения;

2) способ статистического наблюдения;

3) форма статистического наблюдения;

4) критерий статистического наблюдения;

5) тип статистического наблюдения.

6. По характеру разработки сказуемого различают статистические таблицы:

1) простые, сложные;

2) перечневые;

3) комбинационные, групповые, простые;

4) монографические;

5) сводные.

7. Способы статистического наблюдения:

1) отчетный, экспедиционный, самоисчисление, анкетный, кор-респондентский;

2) текущий, прерывный;

3) отчетность, специально организованное;

4) выборочное, монографическое, основного массива;

5) сплошное, несплошное.

8. Основные типы ошибок наблюдения:

1) регистрации и репрезентативности;

2) случайные и систематические;

3) случайные регистрации;

4) систематические, репрезентативности;

5) систематические регистрации.

9. Методы отбора:

1) сплошной, несплошной;

2) повторный, бесповторный;

Продолжение прил. 1

3) текущий, прерывный;

4) случайный, систематический;

5) непрерывное, единовременное, периодическое.

10. С определенной вероятностью можно утверждать, что генеральная средняя будет лежать в пределах:

1)

2)

3) W – Δ_p ≤ P ≤ W + Δ_p;

4) Р – W = ±Δ_р;

5) W – Δ_р ≤ ≤ W + Δ_р.

11. Группировки бывают:

1) типологические, структурные, аналитические;

2) вторичные;

3) комбинированные;

4) по одному признаку;

5) по двум и более признакам.