Статистические методы обработки данных в экологии: Методические рекомендации по изучению дисциплины, страница 2

-  о качестве данных;

-  об этапах обработки данных;

-  о разновидности исследований;

-  о шкалах измерениях.

1.1 Методические рекомендации по изучению данной темы

Сначала ознакомьтесь с основными теоретическими сведениями приведенными ниже. Затем тщательно изучите материал, изложенный в главе 1 учебного пособия. Если после изучения учебного пособия вам остались непонятны некоторые вопросы, обратитесь к рекомендуемой литературе. Затем ответьте на вопросы для самоконтроля.

1.2 Основные теоретические сведения

Качество данных

Контроль качества данных обычно включает следующие процедуры:

1.  Проверку данных с целью выявления тех значений, которые логически несовместимы или противоречат предварительным сведениям о границах изменения отдельных переменных.

2.  Выявление резко выделяющихся по своей величине наблюдений, которые могут быть нерепрезентативными для изучаемой генеральной совокупности.

3.  Восстановление пропущенных наблюдений, включая и наблюдения, которые были исключены по причине их чрезвычайно подозрительного характера.

4.  Проверка однородности нескольких групп исходных данных.

5.  Проверка статистической независимости наблюдений, представляющих исходные данные.

Этапы обработки данных

Статистическую обработку данных, как правило, разбивают на следующие четыре этапа:

§  Начальная обработка, т. е. представление исходных данных в подходящей для анализа форме, и проведение проверки качества данных.

§  Предварительный анализ данных, направленный на выяснение общей формы данных и предложение путей более обстоятельного анализа.

§  Итоговый анализ (статистическая обработка), цель которого – дать основу для выводов.

§  Представление выводов в краткой и ясной форме

Вычислительные аспекты обработки данных

В настоящее время существует большое количество программных средств реализующих различные методы обработки данных: STATGRAPHIKS, SPSS, STATISTICA, STADIA, ЭВРИСТА. Тем не менее при использовании пакетов статистических программ принятие решений остается за исследователем. Программа освобождает исследователя только от рутинной вычислительной работы.

Разновидности исследований

Различают следующие виды исследований, связанные со способами получения данных.

Эксперимент (активный эксперимент). В этом случае система, над которой осуществляется наблюдение, построена самим исследователем и контролируется им. При этом, как правило, одно из возможных воздействий применяется к каждому объекту наблюдений (экспериментальной единице) и измеряется результат воздействия (отклик)

Пассивное наблюдение (пассивный эксперимент). В этом случае данные собираются от объектов, входящих в некоторую систему. При этом исследователь не имеет другого контроля над сбором данных, кроме, может быть, некоторого участия в проверке качества данных

Шкалы измерений

Каждое наблюдение над объектом производится в определенной шкале. Можно выделить следующие виды шкал измерений:

§  Номинальная шкала (шкала наименований). Эта шкала используется только для того, чтобы отнести объект или индивидуум в определенный класс

§  Порядковая шкала. Эта шкала в дополнение к функции отнесения объектов в определенный класс также упорядочивает классы по степени выраженности заданного свойства

§  Интервальная шкала. Эта шкала позволяет не только классифицировать и упорядочивать объекты и индивидуумы, но и количественно оценивать различие между классами

§  Шкала отношений. Эта шкала отличается от интервальной шкалы лишь тем, что в ней задано абсолютное начало отсчета

1.3 Вопросы для самоконтроля

1.  Что понимается под “качеством данных”?

2.  В чем отличие эксперимента от пассивного наблюдения?

3.  Назовите виды шкал измерений.

Тема 2. Первичная статистическая обработка данных

В результате изучения данной темы студент должен иметь представление:

-  об анализе резко выделяющихся наблюдений;

и уметь:

-  построить гистограмму распределения;