Практическая часть.
Обработка и анализ информации в программе "IBM SPSS Statistics 20"
Среднемесячная заработная плата работающих в экономик. Среднегодовая численность занятых в экономике. Среднегодовая численность занятых в экономике. Среднегодовая численность занятых в экономике. Среднегодовая численность занятых в экономике. A. Имеется несколько мод. Показана наименьшая. Среднедушевые денежные доходы в месяц, руб. Корреляция значима на уровне 0.05 (2-сторон.). Корреляция значима… Читать ещё >
Практическая часть. Обработка и анализ информации в программе "IBM SPSS Statistics 20" (реферат, курсовая, диплом, контрольная)
Исходные данные.
№. | Регион. | Кредиты, предоставленные предприятиям, организациям, банкам и физическим лицам, млн. руб. | Среднегодовая численность, занятых в экономике, тыс. чел. | Среднедушевые денежные доходы в месяц, руб. | Среднемесячная заработная плата, работающих в экономике, руб. | Основные фонды в экономик, млн. руб. | Удельный вес убыточных предприятий, %. | Число малых предприятий, тыс. | |
Белгородская область. | 342,5. | 671,3. | 1382,4. | 39,1. | 4,6. | ||||
Брянская область. | 275,4. | 593,7. | 1213,1. | 52,6. | 3,8. | ||||
Владимирская область. | 112,1. | 726,4. | 1127,2. | 1573,4. | 41,1. | 6,9. | |||
Воронежская область. | 274,5. | 1090,9. | 39,4. | ||||||
Ивановская область. | 141,5. | 491,2. | 912,3. | 1184,3. | 45,7. | 5,1. | |||
Калужская область. | 488,7. | 1212,1. | 1664,3. | 36,9. | 5,9. | ||||
Костромская область. | 50,7. | 337,6. | 1240,8. | 1508,3. | 3,2. | ||||
Курская область. | 401,3. | 616,6. | 1258,7. | 1453,6. | 49,3. | 2,8. | |||
Липецкая область. | 125,3. | 572,8. | 1692,9. | 1880,8. | 33,8. | 4,3. | |||
Московская область. | 5814,2. | 2441,9. | 1908,3. | 2269,3. | 28,6. | ||||
Орловская область. | 1324,9. | 35,6. | 2,5. | ||||||
Рязанская область. | 456,5. | 539,5. | 1200,4. | 1482,4. | 41,5. | 6,4. | |||
Смоленская область. | 192,2. | 473,9. | 1626,3. | 1656,4. | 49,6. | 2,6. | |||
Тамбовская область. | 82,3. | 532,8. | 1432,7. | 1234,5. | 53,9. | 3,6. | |||
Тверская область. | 319,1. | 669,6. | 1197,7. | 1574,5. | 49,8. | 5,7. | |||
Тульская область. | 638,3. | 786,9. | 1428,1. | 1654,9. | 41,5. | 6,3. | |||
Ярославская область. | 727,9. | 666,5. | 1905,8. | 36,2. | 7,3. | ||||
Республика Карелия. | 343,1. | 2168,1. | 41,9. | ||||||
Республика Коми. | 654,1. | 499,2. | 2788,1. | 3558,6. | 46,5. | ||||
Архангельская область. | 103,3. | 599,1. | 1870,2. | 47,7. | 4,8. | ||||
Вологодская область. | 2411,2. | 622,6. | 1825,7. | 2561,9. | |||||
Калининградская область. | 784,4. | 1655,1. | 1750,4. | 43,3. | 7,6. | ||||
Ленинградская область. | 244,7. | 701,6. | 1357,1. | 2178,8. | 36,9. | ||||
Мурманская область. | 490,7. | 432,9. | 3333,8. | 3746,9. | 2,9. | ||||
Новгородская область. | 221,8. | 318,1. | 1689,1. | 1742,5. | |||||
Псковская область. | 163,5. | 340,7. | 1293,1. | 1470,7. | 40,3. | 2,8. | |||
Республика Адыгея. | 60,3. | 156,8. | 1112,6. | 1302,5. | 30,6. | 2,2. | |||
Республика Дагестан. | 469,5. | 737,8. | 850,6. | 878,7. | 45,9. | ||||
Республика Ингушетия. | 10,5. | 59,4. | 488,6. | 1243,6. | 53,9. | 0,3. | |||
Кабардино-Балкарская Республика. | 81,7. | 303,7. | 1135,6. | 1180,6. | 2,2. | ||||
Республика Калмыкия. | 46,4. | 117,4. | 956,3. | 44,1. | 0,9. | ||||
Карачаево-черкесская Республика. | 96,4. | 139,4. | 1130,9. | 47,4. | 1,8. | ||||
Республика Северная Осетия — Алания. | 356,5. | 227,2. | 1612,7. | 1166,7. | 43,8. | 3,7. | |||
Краснодарский край. | 2463,5. | 2038,3. | 1575,6. | 1697,6. | 28,7. | 20,5. | |||
Ставропольский край. | 278,6. | 1020,5. | 1363,2. | 1438,4. | 32,5. | 7,1. | |||
Астраханская область. | 321,9. | 428,4. | 1602,7. | 1898,7. | 32,4. | 3,6. | |||
Волгоградская область. | 782,9. | 1103,9. | 1204,1. | 1690,4. | 41,3. | ||||
Ростовская область. | 1616,5. | 30,6. | |||||||
Республика Башкортостан. | 14 330,5. | 1746,2. | 1731,8. | 37,1. | 14,3. | ||||
Республика Марий Эл. | 52,2. | 333,4. | 863,5. | 1164,8. | 51,4. | 4,1. | |||
Республика Мордовия. | 304,8. | 404,9. | 1009,8. | 1107,6. | 48,9. | 2,3. | |||
Республика Татарстан. | 9739,4. | 1779,1. | 2010,2. | 34,6. | 16,1. | ||||
Удмуртская Республика. | 934,9. | 767,8. | 1404,9. | 1741,5. | 37,2. | ||||
Чувашская Республика. | 137,9. | 610,4. | 1016,2. | 1196,2. | 42,2. | ||||
Кировская область. | 734,3. | 1155,4. | 1521,7. | 46,6. | 3,9. | ||||
Нижегородская область. | 4833,2. | 1658,5. | 1561,6. | 1697,6. | 41,9. | 13,6. | |||
Оренбургская область. | 502,8. | 1018,6. | 1404,4. | 1848,8. | 40,6. | 7,6. | |||
Пензенская область. | 383,5. | 1136,9. | 49,4. | 6,1. | |||||
Пермская область. | 1300,9. | 1334,3. | 2165,8. | 2433,7. | 41,1. | 8,2. | |||
Самарская область. | 7051,4. | 1470,5. | 37,5. | 27,6. | |||||
Саратовская область. | 1832,9. | 1184,2. | 1377,9. | 1391,5. | 44,9. | 10,8. | |||
Ульяновская область. | 619,3. | 1212,3. | |||||||
Курганская область. | 75,5. | 455,3. | 1196,2. | 1461,9. | 59,9. | 2,9. | |||
Свердловская область. | 10 187,3. | 2016,3. | 1770,6. | 2273,8. | 39,9. | 21,6. | |||
Тюменская область. | 9666,7. | 1704,3. | 4905,3. | 6706,8. | 39,4. | 12,5. | |||
Челябинская область. | 4805,5. | 1582,4. | 2086,2. | 38,5. | 19,1. | ||||
Республика Алтай. | 29,8. | 84,3. | 1147,4. | 1248,2. | 52,9. | 1,4. | |||
Республика Бурятия. | 817,4. | 395,5. | 1381,4. | 1923,7. | 60,3. | 4,1. | |||
Республика Тыва. | 14,8. | 99,2. | 1095,2. | 69,2. | 0,7. | ||||
Республика Хакасия. | 158,8. | 1551,8. | 2193,5. | 45,9. | 1,5. | ||||
Алтайский край. | 405,2. | 1110,2. | 1160,1. | 1364,8. | 42,3. | 12,1. | |||
Красноярский край. | 1320,6. | 1429,4. | 2583,3. | 3503,4. | 43,9. | ||||
Иркутская область. | 1053,6. | 1145,4. | 2199,5. | 2694,7. | 47,1. | 13,8. | |||
Кемеровская область. | 1435,1. | 1235,9. | 2202,9. | 2425,4. | 44,4. | 11,7. | |||
Новосибирская область. | 1682,8. | 1477,8. | 1819,1. | 23,7. | |||||
Омская область. | 1774,7. | 974,5. | 1306,9. | 1466,1. | 50,2. | 10,9. | |||
Томская область. | 482,5. | 2002,3. | 2544,9. | 47,2. | 6,9. | ||||
Читинская область. | 449,7. | 2106,3. | 65,1. | 3,1. | |||||
Республика Саха (Якутия). | 471,7. | 3559,4. | 4539,1. | 52,2. | 2,7. | ||||
Приморский край. | 945,1. | 2383,2. | 42,7. | 16,1. | |||||
Хабаровский край. | 1933,3. | 692,5. | 2240,4. | 8,3. | |||||
Камчатская область. | 661,6. | 185,7. | 3040,5. | 4448,5. | 44,5. | ||||
Магаданская область. | 236,8. | 111,2. | 2979,3. | 4247,9. | 2,9. | ||||
Сахалинская область. | 247,9. | 2563,5. | 3680,8. | 50,7. | 4,8. | ||||
Амурская область. | 108,5. | 435,8. | 1465,8. | 2232,2. | 53,1. | 3,8. | |||
Работа в IBM SPSS 20.
Для удобного, наглядного отображения данных, применяется гистограмма. Благодаря ей, происходит визуальное структурирование, упрощающее дальнейшую обработку.
Также, на гистограмме отображается среднее значение, стандартное отклонение.
Отдельная гистограмма для каждой переменной в SPSS 20, дает возможность оценить, адекватность представленной информации, а также, возможность и необходимость отбора наблюдений. Присутствие огибающей на гистограмме, создает непрерывную функцию, что является большим плюсом. При составлении статистических вычислений, немаловажную роль играет оценка наличия связей между двумя и более, величинами, при отсутствии структурированного подхода к анализу выборки данных, можно упустить из виду, возможность сужения диапазона выборок, для получения информации о наличие этих связей.
Пример выборки наблюдений.
С помощью IBMSPSS 20 мы имеем возможность быстро получить основные показатели описательной статистики, такие как: среднее значение, стандартная ошибка среднего, медиана, мода и дисперсия. Исходя из результатов полученных в таблице, можно сказать, что данные неоднородные. Этот вывод можно сделать исходя из величины отклонения среднего значения от медианы.
Статистики. | |||
Число малых предприятий. | |||
N. | Валидные. | ||
Пропущенные. | |||
Среднее. | 973,3027. | ||
Стд. ошибка среднего. | 242,49 708. | ||
Медиана. | 610,4000. | ||
Мода. | 59,40a | ||
Стд. отклонение. | 2100,8 634. | ||
Дисперсия. | 4 410 362,620. | ||
Минимум. | 59,40. | ||
Максимум. | 18 367,00. | ||
Процентили. | 404,9000. | ||
610,4000. | |||
1090,9000. | |||
a. Имеется несколько мод. Показана наименьшая. | |||
Корреляции. | ||||
Среднегодовая численность занятых в экономике. | Среднемесячная заработная плата работающих в экономик. | |||
Среднегодовая численность занятых в экономике. | Корреляция Пирсона. | 551** | ||
Знч.(2-сторон). | 000. | |||
N. | ||||
Среднемесячная заработная плата работающих в экономик. | Корреляция Пирсона. | 551** | ||
Знч.(2-сторон). | 000. | |||
N. | ||||
**. Корреляция значима на уровне 0.01 (2-сторон.). | ||||
Коррелямция (от лат. correlatio «соотношение, взаимосвязь») или корреляционная зависимость — это статистическая взаимосвязь двух или нескольких случайных величин (либо величин, которые можно с некоторой допустимой степенью точности считать таковыми). При этом изменения значений одной или нескольких из этих величин сопутствуют систематическому изменению значений другой или других величин.
Среднегодовая численность занятых в экономике. | Среднемесячная заработная плата работающих в экономик. | Удельный вес убыточных предприятий. | Число малых предприятий. | ||
Среднегодовая численность занятых в экономике. | 551** | -, 285* | 462** | ||
000. | 013. | 000. | |||
Среднемесячная заработная плата работающих в экономик. | 551** | -, 190. | 260* | ||
000. | 103. | 024. | |||
Удельный вес убыточных предприятий. | -, 285* | -, 190. | -, 480** | ||
013. | 103. | 000. | |||
Число малых предприятий. | 462** | 260* | -, 480** | ||
000. | 024. | 000. | |||
**. Корреляция значима на уровне 0.01 (2-сторон.). | |||||
*. Корреляция значима на уровне 0.05 (2-сторон.). | |||||
По полученным значениям отчетливо видна достаточная слабая корреляция между переменными, лишь о одном случае она превышает 50%.
Важную роль в обработке информации играет регрессионный анализ. Регремссия (. regressio — обратное движение, отход), в теории вероятностей и математической статистике, зависимость среднего значения какой-либо величины от некоторой другой величины или от нескольких величин. В отличие от чисто функциональной зависимости y=f (x), когда каждому значению независимой переменной x соответствует одно определённое значение величины y, при регрессионной связи одному и тому же значению x могут соответствовать в зависимости от случая различные значения величины y. Если при каждом значении x=xi наблюдается ni значений yi1…yin1 величины y, то зависимость средних арифметических =(yi1+…+yin1)/ni от x=xi и является регрессией в статистическом понимании этого термина. В данном примере достаточно четко прослеживается линейная зависимость, что говорит о прямой взаимосвязи между двумя величинами: среднегодовой численности занятых в экономике и числе малых предприятий в областях.
В данных примерах, мы попытались изменить выборку, для более точной оценки регрессии, однако, как показал опыт, регрессия отсутствует.