Svečias
Titulinis Mokymai Mokymų medžiaga Metodologiniai paketai Statistinė analizė
Apie mokymus
Mokomieji duomenys
E. mokymai
STATISTINĖ KIEKYBINIŲ DUOMENŲ ANALIZĖ SU SPSS IR STATA
STATISTINĖ KIEKYBINIŲ DUOMENŲ ANALIZĖ SU SPSS IR STATA

Pavyzdinis metodologinis mokomasis studijų paketas

STATISTINĖ KIEKYBINIŲ DUOMENŲ ANALIZĖ SU SPSS IR STATA

Autoriai: doc. Vytautas JANILIONIS, dr. Vaidas MORKEVIČIUS, dr. Rimantas RAULECKAS

Turinys  Sekantis dokumentas

TURINYS

I DALIS. TYRIMŲ ĮTRAUKTŲ Į PAVYZDINĘ SKAITMENINĘ DUOMENŲ BAZĘ APRAŠYMAI IR KINTAMŲJŲ SĄVADAI BEI PAAIŠKINIMAI
Autorius: Dr. Rimantas RAULECKAS

1. ĮVADAS 
2. 1990, 1996, 1999 M. EUROPOS IR PASAULIO VERTYBIŲ TYRIMŲ LIETUVOJE APRAŠYMAS IR KINTAMŲJŲ SĄVADAS BEI PAAIŠKINIMAI 
    2.1. EVS ir WVS tikslai ir objektas 
    2.2. EVS ir WVS vykdymo istorija 
    2.3. Pagrindiniai EVS ir WVS rezultatai 
    2.4. Teorinės EVS ir WVS analizės perspektyvos 
    2.5. 1990, 1996, 1999 m. Europos ir pasaulio vertybių tyrimų Lietuvoje kintamųjų sąvadas bei paaiškinimai 
3. 2002, 2004, 2006 M. EUROPOS SOCIALINIO TYRIMO APRAŠYMAS IR KINTAMŲJŲ SĄVADAS  
    3.1. ESS tikslai ir objektas 
    3.2. ESS vykdymo istorija 
    3.3. Pagrindiniai ESS rezultatai ir publikacijos 
    3.4. Teorinės ESS analizės perspektyvos 
    3.5. 2002, 2004, 2006 m. ESS kintamųjų sąvadas bei paaiškinimai 
4. 2006 M. GEOKULTŪRINIŲ NUOSTATŲ TYRIMO APRAŠYMAS APRAŠYMAS IR KINTAMŲJŲ  
    4.1. GNT tikslai ir objektas 
    4.2. GNT vykdymo istorija 
    4.3. Pagrindiniai GNT rezultatai ir publikacijos 
    4.4. Teorinės GNT analizės perspektyvos 
    4.5. 2006 m. GNT kintamųjų sąvadas bei paaiškinimai 
5. 2007 M. „FREEDOM IN THE WORLD" TYRIMO APRAŠYMAS IR KINTAMŲJŲ SĄVADAS BEI PAAIŠKINIMAI 
    5.1. LPT tikslai ir objektas 
    5.2. LPT vykdymo istorija 
    5.3. Pagrindiniai LPT rezultatai ir publikacijos 
    5.4. Teorinės LPT analizės perspektyvos 
    5.5. 2007 m. LPT kintamųjų sąvadas bei paaiškinimai 
6. 2004 M. „NAUJOJO BALTIJOS BAROMETRO" TYRIMO APRAŠYMAS IR KINTAMŲJŲ SĄVADAS BEI PAAIŠKINIMAI 
    6.1. NBB tyrimo tikslai ir objektas 
    6.2. NBB tyrimo vykdymo istorija 
    6.3. Pagrindiniai NBB tyrimo rezultatai ir publikacijos 
    6.4. Teorinės NBB tyrimo analizės perspektyvos 
    6.5. 2004 m. NBB kintamųjų sąvadas bei paaiškinimai 
7. I DALIS.  LITERATŪRA 

II DALIS. ĮVADINIO KURSO Į STATISTINĘ ANALIZĘ MOKOMOJI MEDŽIAGA
Autorius doc. Vytautas JANILIONIS

ĮVADAS
1. APRAŠOMOJI STATISTIKA
    1.1. Dažniai
    1.2. Empirinė skirstinio funkcija
    1.3. Skaitinės duomenų charakteristikos
            1.3.1. Padėties charakteristikos
            1.3.2. Sklaidos charakteristikos
            1.3.3. Asimetrijos ir eksceso koeficientai
    1.4. Stačiakampė diagrama
    1.5. Diagrama STIEBAS ir LAPAS
2. PASIKLIAUTINIEJI INTERVALAI
    2.1. Pagrindinės sąvokos
    2.2. Parametrų taškiniai įverčiai
    2.3. Pasikliautinųjų intervalų skaičiavimas
    2.4. Normaliojo skirstinio vidurkio pasikliautinojo intervalo radimo pavyzdys
    2.5. Normaliojo skirstinio vidurkio pasikliautinojo intervalo radimo SPSS pavyzdys
    2.6. Įvykio tikimybės pasikliautinojo intervalo radimo pavyzdys
3. HIPOTEZIŲ TIKRINIMAS
    3.1. Pagrindinės sąvokos
    3.2. Hipotezių tikrinimo klaidos
    3.3. Bendroji hipotezės tikrinimo schema
    3.4. p-reikšmė ir kriterijaus galia
    3.5. Išvadų formulavimas
    3.6. Hipotezės apie populiacijos vidurkį tikrinimas
    3.7. Hipotezės apie proporciją tikrinimas
    3.8. Suderinamumo hipotezių tikrinimas
            3.8.1. Kolmogorovo Smirnovo suderinamumo kriterijus
            3.8.2. Chi kvadratu suderinamumo kriterijus
4. VIDURKIŲ PALYGINIMAS. DISPERSINĖ ANALIZĖ
    4.1. Hipotezės dėl dviejų populiacijų vidurkių skirtumo tikrinimas
            4.1.1. Dviejų nepriklausomų imčių T-kriterijus
            4.1.2. Mano-Vitnio-Vilkoksono rangų sumų kriterijus dviems nepriklausomoms imtims.
    4.2. Vienfaktorinė dispersinė analizė
            4.2.1. Vienfaktorinės dispersinės analizės modeliai
            4.2.2. Pilnas randomizuotas vienfaktorinės dispersinės analizės modelis
            4.2.3. Daugkartiniai lyginimai
            4.2.4. Vienfaktorinės dispersinės analizės pavyzdys
    4.3. Kruskalo-Voliso kriterijus k-nepriklausomoms imtims 
5.II DALIS. LITERATŪRA 

III DALIS. STATISTINĖS ANALIZĖS PAVYZDŽIŲ NAUDOJANT PAVYZDINĘ SKAITMENINĘ DUOMENŲ BAZĘ MEDŽIAGA
Autorius: Dr. Vaidas MORKEVIČIUS

1. ĮVADAS
2. APRAŠOMOJI STATISTIKA
    2.1. Dažniai, intervaliniai dažniai ir santykiniai dažniai
    2.2. Duomenų sklaidos, padėties ir formos charakteristikos
3. PASIKLIAUTINIEJI INTERVALAI
    3.1. Populiacijos vidurkio pasikliautinasis intervalas
    3.2. Populiacijos proporcijos (tikimybės) pasikliautinasis intervalas
4. HIPOTEZIŲ TIKRINIMAS
    4.1. Hipotezių apie populiacijos vidurkį tikrinimas
    4.2. Suderinamumo hipotezių tikrinimas
    4.3. Hipotezių apie populiacijos proporciją tikrinimas
5. VIDURKIŲ PALYGINIMAS. DISPERSINĖ ANALIZĖ (ANOVA)
    5.1. Vidurkių palyginimo analizė
            5.1.1. Vidurkių palyginimas su SPSS
            5.1.2. Vidurkių palyginimas su Stata
    5.2. Dispersinė analizė (ANOVA)
            5.2.1. Dispersinė analizė su SPSS
            5.2.2. Dispersinė analizė su Stata
    5.3. Neparametriniai kriterijai
            5.3.1. Mano-Vitnio-Vilkoksono rangų sumų kriterijus dviems nepriklausomoms imtims su SPSS
            5.3.2. Mano-Vitnio-Vilkoksono rangų sumų kriterijus dviems nepriklausomoms imtims su Stata
            5.3.3. Kraskelo-Voliso kriterijus k-nepriklausomoms imtims su SPSS
            5.3.4. Kraskelo-Voliso kriterijus k-nepriklausomoms imtims su Stata
6. POŽYMIŲ PRIKLAUSOMUMO TYRIMAS. KORELIACINĖ ANALIZĖ
    6.1. Intervalų skalės koreliacinė analizė
            6.1.1. Intervalų skalės koreliacijos koeficientai su SPSS
            6.1.2. Intervalų skalės koreliacijos koeficientai su Stata
    6.2. Požymių priklausomumo lentelės. Požymių nepriklausomumo hipotezės tikrinimas (Chi kvatratu kriterijus)
            6.2.1. Požymių priklausomumo 2*2 lentelės su SPSS
            6.2.2. Požymių priklausomumo 2*2 lentelės su Stata
    6.3. Ryšio stiprumo matai tvarkos skalėje
            6.3.1. Ryšio stiprumo matai tvarkos skalėje su SPSS
            6.3.2. Ryšio stiprumo matai tvarkos skalėje su Stata
    6.4. Ryšio stiprumo matai vardų skalėje
            6.4.1. Ryšio stiprumo matai vardų skalėje su SPSS
            6.4.2. Ryšio stiprumo matai vardų skalėje su Stata
7. REGRESINĖ ANALIZĖ
    7.1. Daugialypė tiesinė regresinė analizė
            7.1.1. Daugialypė tiesinė regresinė analizė su SPSS
            7.1.2. Daugialypė tiesinė regresinė analizė su Stata
8. KLASTERINĖ ANALIZĖ
    8.1. Hierarchinė klasterinė analizė
            8.1.1. Hierarchinė klasterinė analizė su SPSS
            8.1.2. Hierarchinė klasterinė analizė su Stata
9. FAKTORINĖ ANALIZĖ
    9.1. Tiriamoji faktorinė analizė
            9.1.1. Tiriamoji faktorinė analizė su SPSS
            9.1.2. Tiriamoji faktorinė analizė su Stata
10. DAUGIAMAČIŲ SKALIŲ ANALIZĖ (MDS)
    10.1. Klasikinio MDS modelio pavyzdys su Stata
    10.2. Moderniojo nemetrinio MDS modelio pavyzdys su SPSS ir Stata
11. III DALIS. LITERATŪRA

STATISTINĖ KIEKYBINIŲ DUOMENŲ ANALIZĖ SU SPSS IR STATA


NAUJIEMS VARTOTOJAMS
NAUJIENOS
Naujienlaiškis

Nr.1  2009 07-11
Nr.2  2009 12-2010 02
Nr.3  2010 03-05
Nr.4  2010 06-08
Nr.5  2010 09-11
Nr.6  2010 12-2011 02
Nr.7 2011 03-05
Nr.8 2011 06-08
 
© KTU Politikos ir viešojo administravimo institutas
Atnaujinta 2015-06-18