Отчет №6
Для построения нового коэффициента К сначала используем функцию COUNT для подсчета количества людей, которые затруднились ответить(99). После этого с помощью COMPUTE строим коэффициент К, который будет равен «количество ответов «99», деленное на количество вопросов» С помощью теста Колмогорова – Смирнова проверяем нормально ли распределены возраст и коэффициент К.
Получаем следующие данные:
Проверка нормального распределения переменных «возраст» и «коэффициент К» с помощью теста Колмогорова - Смирнова
возраст |
К |
||
N |
1175 |
1175 |
|
Normal Parameters(a,b) |
Mean |
44,74638 |
1,041702 |
Std. Deviation |
17,04575 |
0,954214 |
|
Most Extreme Differences |
Absolute |
0,08651 |
0,206344 |
Positive |
0,08651 |
0,206344 |
|
Negative |
-0,05831 |
-0,15812 |
|
Kolmogorov-Smirnov Z |
2,965407 |
7,07312 |
|
Asymp. Sig. (2-tailed) |
0,000 |
0,000 |
|
a |
Test distribution is Normal. |
||
b |
Calculated from data. |
Отклонение от нормального распределения считается существенным при значении Asymp. Sig. (2-tailed)< 0,05; В наше случае, 0,000< 0,05, то есть распределение ненормально. Адекватными коэффициентами корреляции будут коэффициенты ранговой корреляции (коэффициента ранговой корреляции Кэндала).
Определение наличия связи с помощью коэффициента Кендала (tau-b)
возраст |
К |
|||
Kendall's tau_b |
возраст |
Correlation Coefficient |
1 |
0,196248 |
Sig. (2-tailed) |
. |
0,000001 |
||
N |
1175 |
1175 |
||
К |
Correlation Coefficient |
0,196248 |
1 |
|
Sig. (2-tailed) |
0,000001 |
. |
||
N |
1175 |
1175 |
||
** |
Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). |
В итоге, можно сказать о том, что в 99% доверительном интервале мы можем утверждать о наличие линейной, прямой, но довольно слабой связи. То есть чем старше респонденты, тем чаще они выбирают подсказку «затрудняюсь ответить». Это может быть связано с тем, что молодые люди более открыты и не боятся выражать свои мысли.
Отчет №7
С помощью процедуры Means описываем распределения возраста в разных районах города. В качестве зависимой переменной выбираем признак возраст (dependent list), а в качестве независимого признака – критерия деления на группы - район (independent list). В списке Options отмечаем статистики: Mean, Maximum, Minimum. С помощью этих статистик описываем распределение возраста по районам. Получаем следующее распределение.
район |
возраст |
||
Mean |
Maximum |
Minimum |
|
Дзержинский |
44,75833 |
75 |
18 |
Железнодорожный |
45,29787 |
79 |
18 |
Заельцовский |
45,09016 |
80 |
18 |
Калининский |
43,95726 |
77 |
18 |
Кировский |
45,81197 |
75 |
18 |
Ленинский |
43,50289 |
80 |
18 |
Октябрьский |
42,2906 |
82 |
18 |
Первомайский |
46,62626 |
79 |
18 |
Советский |
44,41228 |
77 |
18 |
Центральный |
46,97059 |
75 |
18 |
Total |
44,74638 |
82 |
18 |
Для описания воспользуемся опциями Excel. Строим график, который будет отражать минимальный и максимальный возраст по района с наложением прямой «средний возраст»
В результате можно сказать о том, что минимальный возраст во всех районах одинаковый и равен 18 годам. Самый большой максимальный возраст в Октябрьском районе, возраст респондента составляет 82 года. Но несмотря на это, средний возраст в Октябрьском районе равен 42 годам. Это говорит о том, что в этом районе проживают люди с большим возрастным разбросом. В Дзержинском и Кировском районах зарегистрирован максимальный возраст – 75 лет. Этот возраст является самым «молодым» среди максимальных возрастов по городу.
Уважаемый посетитель!
Чтобы распечатать файл, скачайте его (в формате Word).
Ссылка на скачивание - внизу страницы.