Статистический анализ данных выборочного наблюдения

По полученным данным можно предположить следующее:  результаты дают основание предположить, что в связи между полом и опытом работы с уровнем БТП нет прямой зависимости.

Из полученных результатов таблицы и графика можно сделать вывод о  том, что БТП, БТНТ и уровнем IQ нет прямой зависимой связи.

Из данных, полученных в таблице и на графике, видно, что тем больше баллы по тренингу, тем выше результаты EQ, а по остальным признакам  такой связи не наблюдается. Только у EQ есть связь с баллами по тренингам.

Из данных, полученных в таблице и на графике, видно, что Средняя премия за месяц мало зависит от баллов БТП.

2. Вариационный анализ признака «Баллы по тренингу Новая техника»

1. Гистограмма, кумулята и огива распределения сотрудников по баллам тренинга «Новая Техника».

Таблица. Распределение сотрудников по баллам тренинга Продажа

    Графически интервальный ряд отображается гистограммой . Для удобства работы с данными строят огиву и кумуляту. Кумулята - это линейное построение диаграммы по накопленным частотам, которые определяются последовательным суммированием частот. Накопление частоты показывает  сколько единиц совокупности имеют значения признака, не больше чем рассматриваемое значение. При построении кумуляты частота соответствующего интервала присваивается его верхней границе. Огива - это обратная кумуляты, то есть система координат кумуляты меняет оси и становится огивой. Огива так же как и кумулята является линейной то есть строится на основании отрезков соединяя координаты.

      2. Расчет показателей.

3. Оценка

            Из графика "Кумулята и Огива" можно сделать вывод: точка пересечения двух кривых является медианой. Медиана делит ряд распределения на две равные части по объему частот,  здесь она равна 70,000. Мода указывает на наиболее часто встречающееся значение признака, она равна 88,000. Для нормального закона характерно следующее соотношение: медиана находится в интервале между модой и средним значением, т.е. В рассматриваемой совокупности как раз так и получается Xср<Me<Mo.  ; 67.111< 70.000< 88.000.

Размах вариации равен 34. Он показывает, насколько отчаются друг от друга крайние значения.

Более точным будет такой показатель, который учитывает отклонение каждой из вариант от средней величины. Среднее линейное отклонение составило 10,948. Именно на это значение отклоняется в среднем количество набранных баллов участниками, от своего среднего значения. Среднее квадратическое отклонение = 14,448. По свойству среднее квадратическое отклонение всегда больше среднего линейного отклонения.

Дисперсия – это средний квадрат отклонений индивидуальных значений признака от их средней величины. В нашем случае она равна 208,730,

К относительным показателям вариации относят: относительный размах вариации (0,507), относительное линейное отклонение (0,163) и коэффициент вариации (0,215). Коэффициент вариации отражает состояние между вариацией выборки и ее центром. Относительное линейное отклонение показывает, что доля усредненного значения абсолютных отклонений от средней величины составляет 0,163. Относительный размах вариации отражает относительную колеблемость крайних значений признака вокруг средней. Такое значение коэффициента говорит о том, что относительный разброс значений признака довольно высок.

Коэффициент ассиметрии характеризует степень несимметричности распределения относительно его среднего. Положительная асимметрия указывает на отклонение распределения в сторону положительных значений. Отрицательная асимметрия указывает на отклонение распределения в сторону отрицательных значений. Коэффициент Эксцесса характеризует относительную остроконечность или сглаженность распределения по сравнению с нормальным распределением. Положительный эксцесс обозначает относительно остроконечное распределение. Отрицательный эксцесс обозначает относительно сглаженное распределение. В нашем случае коэффициенты ассиметрии и эксцесса отрицательны.

2

3. Проверка гипотезы о нормальном распределении признака «Баллы по тренингу Продажа» с уровнем значимости 0,05.

1.        Через критерий Пирсона.