Студопедия
Случайная страница | ТОМ-1 | ТОМ-2 | ТОМ-3
АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатика
ИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханика
ОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторика
СоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансы
ХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника

ПРИМЕР. Учреждения здравоохранения — преобразование данных, собранных в процессе опроса пациентов (корректировка по усредненным ответам)

Читайте также:
  1. D) новообразование волокон в процессе физиологической регенерации, при замещении дефектов в органах после их повреждения, при образовании рубцов и др.
  2. I.1 . Конкурентоспособность частного предприятия здравоохранения, факторы ее определяющие.
  3. IV. Работа с интервьюерами и проведение опроса
  4. Автономные учреждения как субъекты предпринимательского права.
  5. Аффект возникает преимущественно в процессе потребления
  6. Базы данных, информационно-справочные и поисковые системы
  7. Бремя доказывания в арбитражном процессе. Доказательственные презумпции в арбитражном процессе.

В ходе исследования, направленного на определение структуры распределения предпоч­тений людей, пользующихся услугами учреждений здравоохранения, респондентов просили оценить степень важности 18 факторов, влияющих на их мнение, по трехбалльной шкале (очень важно, важно в определенной мере, неважно). Перед анализом все рейтинги, полу­ченные от респондентов, были преобразованы. По каждому ответившему вывели средний показатель ответов по всем 18 пунктам. Затем этот средний показатель вычли из каждого элемента рейтинга, и к разнице прибавили определенную постоянную величину. Таким об­разом, преобразованные данные Х1 получили в результате следующих действий:

Хt=Хt--Хср + С

Вычитание среднего значения позволило откорректировать неравномерное использова­ние респондентами шкалы для оценки важности. Постоянную величину С прибавили с тем, чтобы все преобразованные данные имели положительные значения, поскольку отрица­тельный рейтинг важности концептуально бессмыслен. Такое преобразование было жела­тельным потому, что некоторые респонденты, особенно с невысоким доходом, оценили как "очень важные" практически все характеристики учреждений здравоохранения. Другие рес­понденты, особенно с высокими доходом, указали, что для них важные лишь некоторые признаки. Таким образом, вычитание среднего значения позволило получить более точные данные об относительной важности разных факторов.

 

Нормализация, нормирование (standardization) -к орректировка данных для приведения их к одной и той же шкале вычитанием выбороч­ного среднего и деления полученного значения на стандартное отклонение.

Чтобы нормализовать шкалу Xt, мы сначала должны вычесть из каждого балла среднее зна­чение Xср, а затем разделить полученное число на стандартное отклонение Таким образом, нормализованная шкала имеет среднее значение, равное нулю, и стандартное отклонение, рав­ное 1. По сути, это то же самое, что вычисление z (нормированная величина). Нормализация позволяет ис­следователю сравнивать переменные, полученные с использованием разных типов шкал. Математически нормализованные значения zi, можно вычислить с помощью следующего уравнения:


Дата добавления: 2015-07-08; просмотров: 134 | Нарушение авторских прав


Читайте в этой же книге: ПРИМЕР. Установление контакта | Налаживание первоначального контакта | Работа с ответами неудовлетворительного качества | Кодирование вопросов | ПРЕОБРАЗОВАНИЕ ДАННЫХ | КЛАССИФИКАЦИЯ СТАТИСТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ | ВАРИАЦИОННЫЙ РЯД | Среднеквадратическое (стандартное) отклонение (standard deviation) |
<== предыдущая страница | следующая страница ==>
ПРИМЕР. Потребители замороженных продуктов| ВЫБОР СТРАТЕГИИ АНАЛИЗА ДАННЫХ

mybiblioteka.su - 2015-2024 год. (0.007 сек.)