Статистическая обработка данных
Напрочь, просто напрочь выветрилось из головы все по мат.методам за два года после окончания! :( Просидела выходные с учебником, теперь полная каша в голове.
Коллеги, может быть кто-нибудь подскажет, каким образом лучше смотреть влияние социально-психологического климата на выручку по отдельным магазинам и климата на уровень текучки персонала? У меня уже все смешалось: Манна-Уитни, корреляционно-регрессионный анализ... :cranky: |
Определитесь сначала, что будите проверять: связь или различия?
|
Longenery, Связь "спк-финансовые показатели-текучесть" можно посчитать корреляционным или факторным.
Если магазины хотите пошукать, то тут попроще и результативнее хи-квадрат будет. Правда понять не могу, в чем практический смысл таких замеров :confused: и как спк помониторить (еще и в магазинах :laugh:) |
Цитата:
Да, Манна-Уитни здесь не подходит. Цитата:
Плюс корреляционный просто показывает связь, но она может быть недостоверной же. Помню, на лекциях был комичный пример положительной связи между длиной стопы и уровнем интеллекта. И, в любом случае, я не могу понять, какой коэффициент корреляции выбрать. У меня ощущение, что подходят все - и Пирсона, и Спирмана, и Кендалла. :facepalm: Добавлено через 2 минуты Цитата:
Спасибо! Цитата:
Спасибо! |
Longenery, А затея прикладная или чисто исследовательская?
Добавлено через 1 минуту Кстати, спирмен отлично работает на малых выборках |
IRA2001, прикладная-исследовательская. :)
Все-таки корреляционный анализ рекомендуете? Хорошо, еще почитаю про Спирмена. Спасибо. А Хи-квадрат на двух выборках считается? Я вот читаю сейчас про него и понимаю, что там должно быть три выборки. То есть нужно смотреть связь спк-выручки-текучки, а не спк-выручки и спк-текучки. Или я что-то опять туплю? |
Longenery, Хи-квадрат работает при сравнении двух и более выборок. Но он всего лишь покажет различия между магазинами...
В плане связи тут картинка интереснее будет ))) Делала как-то для одной сетки анализ - психология в продажах менее весома, чем объективные параметры: средний чек, конверсия, число постоянных клиентов, число сделок и т.д. Это корреляты показателей продаж (оборотка и рентабельность). По текучести коррелятами вылезли ЗП (естественно!), график работы (что-то со стабильностью связанное), сроки выплаты ЗП и т.д. В-общем, при влиянии на ключевые корреляты продажи повысить можно))) |
IRA2001,
а через какой мат.метод Вы делали такой анализ? Средний чек, число клиентов и число сделок могут иметь корневой причиной хороший климат же. Ну, могут и не иметь, конечно. :) Надо проверить. |
1. Нужна рабочая гипотеза, перед тем как собирать данные
2. Нужно провести разведочный анализ данных. 3. После этого определяются с методами исследования. |
Hogfather, прежде всего, конечно, спасибо!
По пунктам: 1. Гипотеза в том, что связь между спк и выручкой, а также спк и текучкой есть. 2. Разведочный анализ данных, как процедура предварительной оценки имеющихся у нас данных (я правильно понимаю смысл разведочного анализа?), не проводилась, так как это очень сложно. Я тут назначение Манна-Уитни перепутала, какие там матричные или парные диаграммы рассеяния. 3. "После этого определяются с методами исследования." - Главный вопрос поста - а без п.2 разве никак определиться с методами нельзя????? Мы не проводили разведочный анализ, когда я училась. Что будет, если его не проводить? Высокий риск неправильного подбора метода? Обязательно ли проводить всё: выявление избыточного количества нулевых знвчений, коллинеарности, проверку нормальности распределений, выбросов, однородности групповых дисперсий и т.д.? Очень надеюсь на ответы на все вопросы. |
1. Скорее всего, вы сравниваете не одинаковость распределения выборок, а одинаковость средних, поэтому Вам нужен дисперсионный анализ (One way ANOVA в статистических пакетах). Но тогда подразумевается, что данные в выборке распределены нормально. Если данные распределены неизвестно как, то, как вариант, экспресс-тест Тьюки, хотя это и некошерно. Регрессионный анализ, как альтернатива ANOVA, годится, в принципе, он достаточно робастен, но не резиновый. Поэтому выбросы и нормальность распределения я бы посмотрел на графике в любом случае.
2. Разведочный анализ данных, в основном, инструмент быстрой визуализации, чтобы понять, с чем имеешь дело и не заниматься ерундой. 3. Не обязательно проводить всё, особенно если не знаешь зачем. Важно понять что за данные на входе, потому как "мусор на входе - мусор на выходе" (GIGO) 4. Меня смущает "оценка климата". Методически правильно бы сперва еще протестировать систему измерений (MSA). Поскольку подозреваю, что это некая порядковая квалиметрическая шкала, то каппа-статистика в помощь. |
Цитата:
то же самое вам скажет любой руководитель в сфере торговли (только другими словами), такие вещи имеют большее значение в услугах (в т.ч. финансовых) и даже на производстве, в торговле наоборот принято экономить на подобных вещах, посмотрите на розничные сети - чем крупнее компания, тем нещаднее в ней наяривают продавцов (менеджеров) вижу, что исследование развивается в психологическом ключе и тут, вероятно, это актуально, но в среде экономистов одобрения не ждите)) |
Цитата:
И нормальность можно проверить через критерий Колмагорова-Смирнова? Просто то, что здесь описано (R-функции hist(), базовая функция qqnorm()), я никогда не делала. Или просто напрочь забыла. Мне нужно максимально простое ВСЁ. И еще хочу уточнить, нормально проверять можно по всем магазинам сразу или требуется по каждому отдельно, если я смотрю связь по отдельным магазинам? Если я в итоге все-таки на коэф.корреляции Спирмена остановлюсь, то нормально, это же не будет ошибкой выбора метода стат.обработки? Цитата:
Цитата:
Цитата:
Тогда не нужно же MSA? Добавлено через 15 минут Цитата:
А это, вроде как логично, что не может не сказываться на качестве обслуживания клиентов. И еще читала, что на производстве плохой спк понижает производительность на 20% (да, я видела, Вы тоже про производство указывали). Но в торговле такая тенденция тоже явно должна быть. Цитата:
|
Цитата:
Цитата:
Цитата:
Цитата:
Да и вообще, Вы меня навели на мысли. Отпишусь в личку. |
Hogfather, большое спасибо!
|
Текущее время: 01:37. Часовой пояс GMT +3. |
Powered by vBulletin® Version 3.8.8
Copyright ©2000 - 2024, vBulletin Solutions, Inc. Перевод: zCarot
© 2001—2024, «Аспирантура. Портал аспирантов»