Математико-статистические методы в эмпирических социально-экономических исследованиях : учебное пособие И. Н. Дубина

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