TY - BOOK AU - Дубина, Игорь Н. TI - Математико-статистические методы в эмпирических социально-экономических исследованиях : учебное пособие SN - 978-5-16-003910-7 U1 - 510.24 PY - 2010/// CY - Москва, Россия PB - ИНФРА-М KW - Деловая математика - Matematica de afaceri KW - Экономика, Математика - Economie, Matematica N1 - 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 x2 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 ER -