ЗадачаСтатистикаГод: 2024Росдистант
👁 14💼 0

Готовая задача: Корреляционный анализ при самоизоляции

Загружена: 20.02.2026 09:39

Корреляционный анализ взаимосвязей новых поведенческих практик респондентов в период самоизоляции. Рассчитана матрица корреляций для набора бинарных индикаторов (онлайн-платежи, доставка, дистанционная работа и др.), приведена интерпретация и сопутствующая описательная статистика. Практическое применение — выполнение задания по статистике и иллюстрация вывода о силе и направлении связей.

Содержание

Практическое задание №1
Тема 2. Генеральная и выборочная совокупности, их значение в анализе данных
Задание:
Рассчитать объем и состав квотной пропорциональной выборки для генеральной совокупности по варианту (табл. 1, 2).
Результат решения задачи представить в файле под именем «Фамилия_И.О._Задание_4.docx» или «Фамилия_И.О._Задание_4.xlsx».
Рекомендации по выполнению:
Ознакомиться с текстом учебника по данной теме и рекомендуемой литературой.
Использовать статистические данные с сайта Росстата (https://rosstat.gov.ru).
Рассчитать необходимый размер выборочной совокупности, исходя из размера генеральной совокупности и заявленных показателей доверительного интервала и ошибки выборки.
Разделить генеральную совокупность на квоты в соответствии с полом и возрастом. Вычислить доли (процент) каждой квоты.
В соответствии с определенными долями каждой половозрастной квоты вычислить конкретное количество людей по каждой квоте, которых необходимо опросить.

Практическое задание №2
Тема 5. Описательная статистика и показатели изменчивости вариации
Задание:
Используя предложенный массив данных в файле «Массив данных для задания 3», рассчитать следующие статистические показатели:
размах вариации;
межквартильный диапазон;
стандартное отклонение;
дисперсию;
коэффициент вариации;
коэффициент осцилляции;
моду;
медиану;
среднее арифметическое.
Показать процесс расчета каждого статистического показателя.
Дать интерпретацию каждого получившегося значения статистического показателя.
Результат решения задачи представить в файле под именем «Фамилия_И.О._Задание_4.docx» или «Фамилия_И.О._Задание_4.xlsx».
Рекомендации по выполнению:
Использовать только те статистические данные, которые предоставлены в отдельном файле задания.
Построить статистическую таблицу, учитывая все требования, указанные в тексте учебника и рекомендуемой литературе.
Заполнить ячейки таблицы.
Произвести необходимые вычисления.
Результаты вычислений занести в таблицу.
Сделать интерпретацию полученных показателей и их значений.

Практическое задание №3
Тема 6. Понятие и процедура корреляционного анализа. Коэффициенты корреляции и результаты корреляционного анализа
Задание:
В предложенном файле с массивом эмпирических данных рассчитать коэффициенты корреляции.
Интерпретировать получившиеся результаты.
Результат решения задачи представить в файле под именем «Фамилия_И.О._Задание_4.docx» или «Фамилия_И.О._Задание_4.xlsx».

Практическое задание №4
Тема 8. Особенности и преимущества факторного анализа
Задание:
Решить задачу. Провести факторный анализ прибыли предприятия от реализации одного вида продукции.
Результат решения задачи представить в файле под именем «Фамилия_И.О._Задание_4.docx» или «Фамилия_И.О._Задание_4.xlsx».
Рекомендации по выполнению:
Ознакомиться с текстом учебника по данной теме, а также изучить рекомендуемую литературу.
Для расчета прибыли необходимо понимать, что это разница между выручкой и себестоимостью, что можно представить как произведение объема производства на разницу между ценой и себестоимостью одной единицы товара. Рассчитывать прибыль как по плану, так и по факту.
Вычислить разницу между фактической и плановой прибылью.
Провести анализ факторов, приведших к разнице между фактической и плановой прибылью. Обратите внимание, что в данном случае указано три фактора: объем реализации продукции, цена реализации и себестоимость продукции.
Оценить значимость каждого фактора.

Практическое задание №5
Тема 9. Понятие, сфера применения и алгоритм проведения кластерного анализа
Задание:
Постройте дендрограмму, иллюстрирующую результаты иерархического кластерного анализа. Тема кластерного анализа, а также данные для кластерного анализа подбираются студентом самостоятельно. Дендрограмма должна содержать не менее пяти уровней иерархии.
Результат решения задачи представить в файле под именем «Фамилия_И.О._Задание_4.docx» или «Фамилия_И.О._Задание_4.xlsx».
Рекомендации по выполнению:
Ознакомиться с текстом учебника по данной теме, а также изучить рекомендуемую литературу.
Подобрать тему для проведения иерархического кластерного анализа. Лучше всего, если данная тема будет коррелировать с вашей профессиональной деятельностью или направлением подготовки в вузе.
Последовательно выделять группы из кластеров верхнего уровня, формируя кластеры более низкого уровня.
Описать и интерпретировать полученный результат: сколько уровней в итоге получилось, какой основной кластер, сколько групп и т.д.

Подробное описание

📘 О чем эта работа

Выполнение практического задания по теме корреляционного анализа: рассчитаны коэффициенты корреляции между ответами респондентов на вопрос «Что нового появилось в Вашей жизни в период самоизоляции?». Объектом являются бинарные индикаторы появления новых практик (онлайн-оплата, заказ продуктов, доставка из ресторанов, онлайн-покупки, дистанционная работа/учёба, домашние тренировки, видеоконференции, новое хобби, «Ничего», психологические трудности, сложности на работе). Предмет — взаимосвязь этих признаков, оценённая через корреляционные коэффициенты и базовую описательную статистику.

📚 Что внутри

В документе представлены реальные элементы расчётов и таблицы:

  • Список исследуемых бинарных переменных: 'онлайн оплата счетов', 'заказ продуктов на дом', 'доставка еды', 'онлайн покупка бытовых товаров', 'опыт дистанционной работы/учебы', 'домашние тренировки', 'видеоконференции', 'появилось новое хобби', 'Ничего', 'Психологические трудности', 'Сложности на работе'.
  • Матрица корреляций (фрагменты коэффициентов приведены в документе): например, первая строка содержит значения '-0,082, -0,109, -0,123, 0,177, 0,161, 0,094, 0,091, 0,047, 0,029, 0,060, -0,019', далее две строки с похожими значениями (в сумме три строки фрагмента матрицы).
  • Описательная статистика для тех же переменных: минимумы 0, максимумы 1, среднее арифметическое около 0,33, дисперсия ~0,22, стандартное отклонение ~0,40, медианы и моды по соответствующим категориям — все рассчитано и занесено в итоговую таблицу.
  • Краткая интерпретация полученных корреляций: указано направление связей (положительные/отрицательные), оценка силы (в основном слабые связи) и рекомендации по дальнейшей проверке значимости.

📊 Для кого подходит

Материал пригодится студентам прикладной статистики, социологии и экономики для выполнения практических заданий и курсовых работ по методам корреляционного анализа; преподавателям — как демонстрационный пример расчётов по бинарным переменным; аналитикам — как шаблон быстрого расчёта корреляционной матрицы и интерпретации для опросных данных.

✨ Особенности

Документ ценен конкретикой: перечислены категории поведения в период самоизоляции и приведены численные коэффициенты корреляции, а также базовая описательная статистика (минимум/максимум/мода/медиана/среднее/дисперсия/стандартное отклонение). В работе видно, что большинство коэффициентов лежат вблизи нуля, что указывает на слабые взаимосвязи между отдельными новыми практиками; это даёт готовую основу для обсуждения причин слабой корреляции и планирования дальнейших тестов значимости.

❓ Частые вопросы

Подойдет ли для моего ВУЗа?
Структура и расчёты оформлены в привычном для практических заданий стиле: таблицы, формулы для описательной статистики и матрица корреляций — легко адаптировать под требования преподавателя.

Можно адаптировать?
Да. Материалы содержат исходные бинарные индикаторы и численные коэффициенты, поэтому их можно расширить (добавить p‑значимости, заменить коэффициенты Пирсона на Спирмена, провести множественную регрессию или кластеризацию) и сохранить в формате .docx или .xlsx.