Разделы презентаций


КЛЮЧЕВЫЕ ПОНЯТИЯ СТАТИСТИКИ

Содержание

качественныеколичественныеопросныеаналитико-документальныеглубинные интервьюэтнометодологиягрупповые дискуссиианализ документовбез подсчётовдискурс-анализопросы на небольших и/илинерепрезентативныхвыборкахконтент-анализмассовые опросырепрезентативныепанельныеисследованиястатистический анализ документов тестированиеУсловное пространство эмпирических методов, широко используемых в медиаисследованиях(пиплметрия и др.)

Слайды и текст этой презентации

Слайд 1КЛЮЧЕВЫЕ ПОНЯТИЯ СТАТИСТИКИ
А.В.Шариков,
профессор факультета коммуникаций, медиа и дизайна,
НИУ «Высшая

школа экономики»
Национальный исследовательский университет
«Высшая школа экономики»
Факультет коммуникаций, медиа и

дизайна
Дисциплина «Анализ медиа-аудиторий»
КЛЮЧЕВЫЕ ПОНЯТИЯ СТАТИСТИКИА.В.Шариков, профессор факультета коммуникаций, медиа и дизайна,НИУ «Высшая школа экономики»Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»Факультет

Слайд 2качественные
количественные
опросные
аналитико-
документальные
глубинные
интервью
этнометодология
групповые дискуссии
анализ
документов
без подсчётов
дискурс-анализ
опросы на небольших и/или
нерепрезентативных
выборках
контент-анализ
массовые опросы
репрезентативные
панельные
исследования
статистический анализ


документов
тестирование
Условное пространство эмпирических методов, широко используемых в медиаисследованиях
(пиплметрия и

др.)
качественныеколичественныеопросныеаналитико-документальныеглубинные интервьюэтнометодологиягрупповые дискуссиианализ документовбез подсчётовдискурс-анализопросы на небольших и/илинерепрезентативныхвыборкахконтент-анализмассовые опросырепрезентативныепанельныеисследованиястатистический анализ документов тестированиеУсловное пространство эмпирических методов, широко используемых

Слайд 3Количественные методы исследования основаны на статистической теории
Статистические исследования (обследования) предполагают,

что имеется большое число данных - сотни, тысячи, миллионы и

т.п.

Например, мы хотим знать преобладающее мнение россиян о каком-нибудь событии или персоне. Здесь возникает сложность – а как опросить всех россиян? Их более 146 млн. чел. Не все пользуются интернетом и даже телефонами.

Статистическая теория говорит следующее:
не надо опрашивать всех, а надо выбрать достаточно большое, но достижимое число людей, опросить их и перенести результаты на все население, соблюдая определенные правила.

Количественные методы исследования основаны на статистической теорииСтатистические исследования (обследования) предполагают, что имеется большое число данных - сотни,

Слайд 4На примере приведенного суждения можно проследить основные понятия, на которых

зиждется теория массовых опросов. Это:
- генеральная совокупность
- выборочная совокупность

или выборка
- респонденты или опрашиваемые
- экстраполяция
- репрезентативность
- погрешность измерения

На примере приведенного суждения можно проследить основные понятия, на которых зиждется теория массовых опросов. Это:	- генеральная совокупность

Слайд 5Генеральная совокупность – это множество объектов, относительно которого мы хотим

получить результат.
Пример: население России
Генеральная совокупность (universe)

Генеральная совокупность – это множество объектов, относительно которого мы хотим получить результат. Пример: население РоссииГенеральная совокупность (universe)

Слайд 6Это часть генеральной совокупности, на которой проводятся статистические наблюдения.
Пример: 1600

человек из России
Выборочная совокупность или выборка (sample)

Это часть генеральной совокупности, на которой проводятся статистические наблюдения.Пример: 1600 человек из РоссииВыборочная совокупность или выборка (sample)

Слайд 7Респонденты – люди, которых опрашивают.
Все респонденты формируют выборку.
Респонденты

или опрашиваемые (respondents)
Респонденты

Респонденты – люди, которых опрашивают. Все респонденты формируют выборку. Респонденты или опрашиваемые (respondents)Респонденты

Слайд 8Экстраполяция – это перенос некоторых результатов, полученных в выборке, на

всю генеральную совокупность. Чаще всего применяется для процентных и средних

величин.

Экстраполяция (extrapolation)

А

B

a

b

Экстраполяция – это перенос некоторых результатов, полученных в выборке, на всю генеральную совокупность. Чаще всего применяется для

Слайд 9Пример.
Генеральная совокупность - 100 000 чел.
Выборка – 1000 чел.
На

вопрос о том, нравится ли «Первый канал» 400 чел. ответили

«да».

Экстраполяция (extrapolation)

Принцип экстраполяции предполагает, что в генеральной совокупности такого же мнения придерживается 40 000 чел.

Но!

Пример. Генеральная совокупность - 100 000 чел.Выборка – 1000 чел.На вопрос о том, нравится ли «Первый канал»

Слайд 10Экстраполяция (extrapolation)
Экстраполяция возможна, если социальная структура выборки и генеральной совокупности

совпадают.
Т.е. все социальные пропорции генеральной совокупности должны присутствовать и в

выборке.

Но!

Например, в России 54% населения – женщины. Значит, и в выборке их должно быть 54%.

Экстраполяция (extrapolation)Экстраполяция возможна, если социальная структура выборки и генеральной совокупности совпадают.Т.е. все социальные пропорции генеральной совокупности должны

Слайд 11Репрезентативность или представительность выборки (representativeness of the sample)
Свойство сохранения в

выборке структурных пропорций, присущих генеральной совокупности, называют репрезентативностью.
И только в

случае репрезентативной выборке возможна экстраполяция – перенос процентных и средних величин, полученных в исследовании, из выборки на генеральную совокупность.

Такую выборку называют репрезентативной.

Репрезентативность или представительность выборки (representativeness of the sample)Свойство сохранения в выборке структурных пропорций, присущих генеральной совокупности, называют

Слайд 12Репрезентативность или представительность выборки (representativeness of the sample)
Это понятие ввел

в научный обиход знаменитый американский социолог Джордж Гэллап (George Gallup)

в 1936 году.
Репрезентативность или представительность выборки (representativeness of the sample)Это понятие ввел в научный обиход знаменитый американский социолог Джордж

Слайд 13Репрезентативность или представительность выборки (representativeness of the sample)
В 1936 году

в США проходили выборы президента. Баллотировались Франклин Делано Рузвельт от

Демократической партии и Альф Лэндон от Республиканской партии.

Франклин Делано Рузвельт

Альф Лэндон

Репрезентативность или представительность выборки (representativeness of the sample)В 1936 году в США проходили выборы президента. Баллотировались Франклин

Слайд 14Репрезентативность или представительность выборки (representativeness of the sample)
Популярный в то

время журнал «Literary Digest» организовал беспрецедентную акцию.
Редакция разослала 10

млн. писем американцам, в которых была анкета с одним вопросом: «Кто, по-Вашему, победит на выборах?»
Анкета была напечатана на открытке с маркой и адресом редакции. Респондент должен был ответить и отправить открытку – расходы оплачивал журнал.
Репрезентативность или представительность выборки (representativeness of the sample)Популярный в то время журнал «Literary Digest» организовал беспрецедентную акцию.

Слайд 15Репрезентативность или представительность выборки (representativeness of the sample)
Из 10 млн.

разосланных анкет в редакцию вернулись 2,3 млн. заполненных. Огромная выборка!!!



Подсчет ответов привел к выводу: победит республиканец Альф Лэндон.

Репрезентативность или представительность выборки (representativeness of the sample)Из 10 млн. разосланных анкет в редакцию вернулись 2,3 млн.

Слайд 16Репрезентативность или представительность выборки (representativeness of the sample)
Однако Джордж Гэллап

раскритиковал журнал «Literary Digest» и представил результаты своего опроса на

выборке 50 тыс. чел.
По его данным должен был победить Рузвельт, что и произошло на самом деле.
Гэллап доказал, что большая выборка сама по себе не гарантирует корректный результат, если она не отвечает требованию репрезентативности.
Репрезентативность или представительность выборки (representativeness of the sample)Однако Джордж Гэллап раскритиковал журнал «Literary Digest» и представил результаты

Слайд 17Статистическая ошибка или погрешность (statistical error)
Часто спрашивают: мы взяли выборку

и получили некоторые результаты. А если мы выберем других людей,

то получим ли мы такие же результаты?

В самом простом виде он звучит так: если выборка достаточно большая, то результаты в общем случае будут разными, но отличия будут невелики. Чем больше выборка, тем меньше эти отличия.

Математическая статистика дала ответ на этот вопрос.

Статистическая ошибка или погрешность (statistical error)Часто спрашивают: мы взяли выборку и получили некоторые результаты. А если мы

Слайд 18Статистическая ошибка или погрешность (statistical error)
Все возможные вариации укладываются в

сравнительно небольшой интервал значений измеряемой величины. Его называют «доверительный интервал».
Величина

отклонения и называется статистической ошибкой.

Ориентируются на среднюю в этом интервале величину и рассчитывают отклонения от нее – плюс или минус.

Статистическая ошибка или погрешность (statistical error)Все возможные вариации укладываются в сравнительно небольшой интервал значений измеряемой величины. Его

Слайд 19Статистическая ошибка или погрешность (statistical error)
Пример.
Пусть измеренная величина составляет 3,

а погрешность равна 1.
Тогда нижняя граница доверительного интервала
равна 3 –

1 = 2, а верхняя граница доверительного интервала равна 3 + 1 = 4.

Следовательно, доверительный интервал: {2;4}.
Другая форма записи: 3 ± 1.

3

2

4

Статистическая ошибка или погрешность (statistical error)Пример.Пусть измеренная величина составляет 3, а погрешность равна 1.Тогда нижняя граница доверительного

Слайд 20Статистическая ошибка или погрешность (statistical error)
Когда сравнивают две величины, полученные

в статистическом исследовании (например, массовом опросе), то при интерпретации учитывают

доверительные интервалы.
Если интервалы пересекаются, то считается, что величины примерно одинаковые «с точностью до погрешности измерения».
Если интервалы не пересекаются, то величины не равны.

3

2

4

Статистическая ошибка или погрешность (statistical error)Когда сравнивают две величины, полученные в статистическом исследовании (например, массовом опросе), то

Слайд 21Статистическая ошибка или погрешность (statistical error)
a = 3±1
2
2
2
2
3
3
3
3
4
4
4
4
5
5
5
5
6
6
6
6
a
b
c
d
b

= 4±1
c = 5±1
d = 6±1
Статистическая интерпретация:
a

≈ b

a ≈ c

a ≠ d

b ≈ c

b ≈ d

c ≈ d

Статистическая ошибка или погрешность (statistical error) a = 3±122223333444455556666abcd b = 4±1 c = 5±1 d =

Обратная связь

Если не удалось найти и скачать доклад-презентацию, Вы можете заказать его на нашем сайте. Мы постараемся найти нужный Вам материал и отправим по электронной почте. Не стесняйтесь обращаться к нам, если у вас возникли вопросы или пожелания:

Email: Нажмите что бы посмотреть 

Что такое TheSlide.ru?

Это сайт презентации, докладов, проектов в PowerPoint. Здесь удобно  хранить и делиться своими презентациями с другими пользователями.


Для правообладателей

Яндекс.Метрика