:: Головна :: :: Пошта :: :: Пошук :: :: Оголошення :: :: Форум ::
Меню
Головна
>>> Про проект
>>> ТЕМА ДНЯ
>>> БІБЛІОТЕКИ УКРАЇНИ:
>>> УКРАЇНІСТИКА за КОРДОНОМ
>>> УКРАЇНОМОВНІ ТВОРИ:
>>> КОРИСНІ РЕСУРСИ
>>> СУЧАСНА БІБЛІОТЕКА
>>> З ТВОРЧОГО ДОРОБКУ:
>>> ЧИТАЛЬНИЙ ЗАЛ
>>> ИГРОМАНИ. Дискусійний клуб
ФАЙЛИ
Контакт
ЗНАЙОМТЕСЬ:
>>> Ресурси холдінга

Дискуссионный клуб "Библиофан"
  Мои научные новости
  Жизнь - это бесконечная череда мгновений
Открой для себя новую жизнь

  Мой дом

Вітаємо Вас на Бібліотечному інформаційно-освітньому порталі 

Що нового у бібліотеках країни:

Якщо Ви хочете дізнатися про щоденну роботу бібліотеки - Вам сюди!

Приватна бібліотека
Рейтинг: / 16
ГіршаКраща 
З ТВОРЧОГО ДОРОБКУ БІБЛІОТЕКАРІВ - Наукові розвідки

Основні етапи математизації маркетингових досліджень бібліотечної діяльності:
     1. Кількісна обробка (статистична) первинного емпіричного матеріалу "фактофіксуючих суджень". Результатом цього етапу повинна стати класифікації, узагальнення, статистичні кореляції (20) і закономірності, їхнє кількісний опис як передумова для наступного пояснення або прогнозу у світлі певних теоретичних схем. Математичні методи на даному етапі - складова частина емпіричного пізнання, але самостійного значення вони не мають.
     2. Розробка емпіричної перевірки математичних моделей досліджуваних явищ і процесів, які замінюють змістовий спеціально-наукову мову символьною, математичною мовою.
     3. Етап відносно повної математизації, коли процес роздумів замінюється діями над формулами і творчим використанням математичної гіпотези для розробки змістовних теорій.
     В основу математизації дослідження кладеться інформація про масові явища і процеси, котрі складаються з окремих одиниць, властивості яких описуються за допомогою одного або ряду ознак (перемінних, характеристик, показників, індикаторів). Будь-яке реальне явище може бути виражене словесним якісним описом і кількісними характеристиками, які умовно замінюють словесні. Приміром, можна пронумерувати явища чи ознаки числами і надалі користуватися цими числами як їхніми "іменами", при цьому всі операції з такими числами еквівалентні діям з самими явищами чи ознаками. Можна впорядкувати їх числами, величини яких відображають відношення "більше-менше" чи навпаки. Але при цьому завжди слід пам'ятати, що проводити будь-які математичні дії (віднімати, додавати, ділити чи умножати) з такими числами можна лише при умові постійної уваги до змісту, який стоїть за цими числами. (Дод. 3)
     Для проведення математичних дій дані досліджень повинні бути віднесені до певного типу шкал, тому що до кожної з них можуть бути використані лише певні процедури.
     --------------------------
     20. Коpеляція – величина, що характеризує міру залежності випадкових величин одна від іншої та їхні взаємозв’язки. Залежність визначається коефіцієнтом кореляції.
    
     Так, регресивний аналіз може бути використаний лише до даних з інтеpвальною шкалою, латентно-стpуктуpний до даних номінальної шкали.
     Шкала найменувань (номінальна) - це групування множини об'єктів у ряд непересічних категорій, тобто, не зв'язані між собою ніякими відношеннями, крім відношення відмінності один від одного. Числа, присвоєні об'єктам тільки відрізняють один об'єкт від іншого і ними неможна оперувати як числами у арифметиці.
     Шкала порядку - це шкала найменувань, у яку введені відношення, впорядковані між собою її категоріями. Вона являє собою ранжування за певними ознаками, які можна виявити у досліджуваного об'єкта як його ознаки чи властивості. Ця шкала допускає операції pівності-неpівності, більше-менше.
     Шкала інтервалів - це інтеpвальні виміри різниць між об'єктами у встановлених одиницях виміру. Вона допускає операції рівності-нерівності, більше-менше і pівності-неpівності інтервалів. Початок відліку встановлюється довільно.
     Шкала відношень - це та ж інтеpвальна шкала, але з нульовою точкою відліку. Вона допускає усі арифметичні операції.
     При інтерпретації математичних даних потрібен обов'язковий перехід до віpогіднісного мислення, що допускає дещо не обов'язкову, але статистично значиму детермінацію результатів.
     У багатьох випадках отримати інформацію, яка б дозволяла приймати рішення зі стопроцентною впевненістю або зовсім неможливо, або дуже складно і потребує великих витрат. У таких випадках найкраще рішення - отримати вибірку з інформації, використовуючи яку можна обчислити статистичний показник, що даватиме досить точне наближення до результату, який можна було б отримати маючи доступ до повного набору даних.
     Точність такого результату вимірюється за допомогою довірчого інтервалу, який дозволяє оцінити із заданою точністю невідоме значення генеральної сукупності. Довірчий інтервал має верхні та нижні границі в межах яких можна мати деякий рівень упевненості щодо наявності конкретного значення ознаки генеральної сукупності. Чим більша ширина довірчого інтервалу тим вища точність оцінки.
     З метою дослідження ймовірного зв'язку двох чи більше змінних при аналізі значних обсягів інформації використовується регресійний і кореляційний аналізи.
     У регресивному аналізі (21) розглядається зв'язок між однією змінною, що називається залежною змінною або ознакою і декількома іншими, що називаються незалежними змінними. Цей зв'язок подається за допомогою математичної моделі, тобто рівняння, яке пов'язує залежну змінну (y) з незалежною (x), враховуючи множини відповідних припущень. Оскільки метою регресивного аналізу є виявлення впливу змінних X на значення змінної Y, останню ще називають відгуком або результативним фактором, а змінні X - факторами що впливають на відгук. Регресивний аналіз використовується з двох причин. По-перше, тому що залежності між змінними допомагають встановити наявність можливого причинного зв'язку; а по-друге, отримання аналітичної залежності між змінними дає змогу передбачити майбутні значення залежної змінної за значеннями незалежних при аналізі соціально-економічних процесів.
     ---------------------------------
     21. Регресійний аналіз – побудова функціональної залежності між двома групами числових перемінних X1-Xn та Y1-Yn.
    
     Регресія застосовується водночас з кореляцією, тому що за допомогою регресії визначаються аналітичні залежності між змінними, а через кореляційний аналіз - сила зв'язку між факторами та відгуком.
     Кореляційний аналіз являє собою сукупність методів, призначених для статистичного аналізу залежностей між змінними величинами, що відносяться до кореляційних зв'язків. Зв'язок, при якому змінна результативної ознаки Y обумовлена впливом незалежної ознаки Х не цілком а частково, називається кореляційним зв'язком. Якщо ж дві змінні взаємозв'язані і будь-якому заданому значенню однієї змінної відповідає лише одне значення другої, маємо функціональні зв'язки.
     Задачі, котрі зазвичай вирішуються за допомогою кореляційного аналізу у загальному вигляді можна звести до:
     * виявлення тісноти взаємозв'язку двох або декількох перемінних;
     * оцінки міри однобічного впливу однієї з перемінних (або групи) на результативну ознаку при фіксованих рівнях усіх інших перемінних. Мірами такого впливу виступають коефіцієнти регресії;
     * оцінки міри взаємного впливу однієї перемінної (або групи) і результативної ознаки при фіксованих рівнях усіх останніх перемінних. Мірами такого взаємозв'язку виступають коефіцієнти одиничною кореляції;
     * оцінки міри зв'язку результативної ознаки з сукупністю перемінних. Для цих цілей використовується коефіцієнт множинної кореляції.
     Коефіцієнт кореляції має значення у діапазоні від -1 до +1. Знак "+" вказує на прямий, а "-" - на зворотній зв’язок.
     При вимірах кореляції зазвичай цікавить не лише тісніть зв'язку, але й динамічний аспект залежності - відносна швидкість зміни однієї перемінної у порівнянні зі зміною іншої, що теж відображається у значенні коефіцієнта кореляції. Для вивчення статистичних залежностей між ознаками, виконаних на номінальному рівні зазвичай використовуються коефіцієнти Q і Ф для чотириклітинних таблиць, Пиpсона (Р), Чупpова (Ч), Кpамеpа (К) та інші для багатоклітинних таблиць. Для ознак, виміряних на порядковому рівні використовуються коефіцієнти рангової кореляції Спіpмена, Кендалла і множинний коефіцієнт рангової кореляції (W).
     Коpеляційно-pегpесійний аналіз є основою для дослідження та розуміння зв'язків між змінними і широко використовується в управлінні маркетингом. Його найкраще проводити засобами EXCEL.
     Кластерний аналіз використовується для групування тісно корелюючих ознак з метою відбору ознак, їхнього виваження, вивчення структури сукупності об'єктів і ознак.
     Факторний аналіз – це об'єднання певних перемінних, зв'язаних один з одним кореляцією, при чому більшою між собою, ніж з іншими перемінними, що входять у інший фактор. Фактори виступають мов би більш фундаментальними перемінними, що характеризують явище, і вихідні перемінні мов би об'єднуються у групи, кожна з яких представляє якийсь фактор. Завдання аналізу - знайти цей фактор. Описовий факторний аналіз дає факторну картину одиничного явища, пояснювальний - дозволяє знайти внутрішні глибинні перемінні, що обумовлюють емпіричну картину.
     Усі ці методи обчислення й аналізу результатів дослідження можуть бути піддані машинній обробці засобами Microsoft Excеl та ACCESS (22)  і не є складними.
     -----------------------------
     22. Гончаров А. ACCESS 7.0 в примерах.-СПб: Питер, 1996.-240 с.; ил.
Гончаров А. EXCEL 7.0 в примерах.-СПб: Питер, 1996.-256 с.; ил.



< Попередня
Головна | >>> Про проект | >>> ТЕМА ДНЯ | >>> БІБЛІОТЕКИ УКРАЇНИ: | >>> УКРАЇНІСТИКА за КОРДОНОМ | >>> УКРАЇНОМОВНІ ТВОРИ: | >>> КОРИСНІ РЕСУРСИ | >>> СУЧАСНА БІБЛІОТЕКА | >>> З ТВОРЧОГО ДОРОБКУ: | >>> ЧИТАЛЬНИЙ ЗАЛ | >>> ИГРОМАНИ. Дискусійний клуб | ФАЙЛИ | Контакт |
Підпишіться на новини!

 

http://mysciencehighlights.org/ Мои научные новости -- уникальная возможность получать абстракты из полторы сотни англоязычных журналов по всем академ темам на имейл или посредством новостной ленты! Вам всего лишь необходимо зарегистрироваться,  указать тему,  ключевые слова,  и сведения о новых публикациях с высокой степенью ревалентности вам обеспечены! Информация о  ресурсе тут

Зараз на сайті:
Гостей - 401
 
 
©Copyright 2005-2007 Бібліотечний інформаційно-освітній портал
Використання інформації з рекламних та інших матеріалів цього сайту для передруку, внесення в бази даних для подальшого комерційного використання, розміщення матеріалів в ЗМІ та мережі інтернет можливе лише за умови розміщення прямого посилання на сайт http://www.librportal.org.ua

:: up::
bigmir)net TOP 100