описательные статистики и истории

[alexwin1961]

Раздумывая над очередной порцией руководства по R, пришел к выводу, что преподавание статистики для гуманитариев неоправданно мало внимания уделяет описательным статистикам. Ну и правда, что здесь особо интересного или сложного? Описывают себе совокупность, делов-то. Обычно в учебниках это самая короткая глава, авторы спешат перейти к другим, более

Comments

[tymofii]

очень с вам согласен-)
кстати, про это много говорил Головаха.

еще очень хорошо, когда исследователь начинает этот путь еще до построения результатов опроса. например, вот тут хорошо человек рассказывает теорию, потом показывает аж 1 или 2 графика и очень красиво подкрепляет ими свои выкладки
http://www.youtube.com/watch?v=BxSn7AKQcZA&list=UUFQ74ZFB41r140IgLWuGdOw&feature=share&index=6

[alexwin1961]

не учат наших ученых говорить красиво и интересно

[kolik8]

данные нужно чувствовать )))

[alexwin1961]

именно. Когда-то читал, что в странах, где погоду сообщают с указанием вероятности, студенты лучше разбираются в статистике. Не факт, что причинно-следственная связь именно в таком направлении, но не исключено. Американцы любят читать результаты социологических опросов по самым разным поводам - им интересно знать о себе любимых. А у нас статистика запрятана в скучных научных журналах, прикрыта суконным языком и публикуется спустя много лет после сбора данных. В итоге любовь к чувствованию данных привить очень сложно

[kolik8]

насколько я знаю американцев, со статистикой там не очень, то есть в плане преподавания методов - ок, но вот интерпретации хромают
меня зацепило ваше описание важности линеек - я поймал себя на мысли, что не возьмусь за работу не имея базы. сначала линейки, потом если что-то заинтересовало кросстабы с коэффициентами, потом трехмерки - а дальше уже можно модели крутить )

[alexwin1961]

омериканцы разные бывают, мне встречались и настоящие ценители статистики. Особенно чувствуется разница, когда постоянно тусуешься в списках рассылки по количественным методам.

Для тренировки интерпретации распределений полезно перед тем, как смотреть данные, выдвинуть количественную гипотезу о его характере, а потом проверить степень отклонения. Очень мозги вправляет

[zadumov]

Согласен. Однако, не очень понимаю, как из описательной статистики можно сделать интересную историю. Это же очевидные вещи. Вот на кросстабах можно развернуться, проверить интересные гипотезы.

[alexwin1961]

само собой, кросстабы - наше все. Однако уже в одномерках есть масса информации, которую упускают из вида: какие смыслы (а их всегда несколько, например, всегда присутствует социальная желательность) стоят за типичным значением, почему дисперсия именно такая, можно ли было предсказать описательные статистики до анализа данных и почему, какие процессы (иногда противоречиво действующие) привели именно к данной форме распределения (скошенной, крутой, многомодальной, нерегулярной), о чем рассказывают неответы, как объединить несколько средних в описание целостного портрета целевой аудитории

[zadumov]

Пасиб, воспользуюсь при случае. Но обычно на такую глубину времени не хватает. )))

[andreybova]

Можно также встретить существенно отличающиеся выводы из одних и тех же одномерных данных (например, трактовка социально-экономической статистики).

В журналистике несколько цифр порой иллюстрируют содержательную идею. Однако при интерпретации есть соблазн фантазии.

Касательно статистического и содержательного анализа одной переменной:
поиск резко выделяющихся наблюдений;
однородность данных, оптимальное число кластеров или классов;
тестирование распределение шкалы на соответствие нормальному распределению;
моделирование распределения или вычисление соотношения для имитационного моделирования;
поисковое исследование - необходимо выяснить распространенность того или иного явления;
сравнение данных в динамике или региональном аспекте.

Ряды динамики характеризует дополнительная описательная статистика.

[alexwin1961]

+100500