В файле приведены следующие данные

Date: 2015-10-07; view: 418.

ID – номер испытуемого;

Gender – пол испытуемого;

Educ – образование испытуемого (количество лет, которые бедняга потратил на учебу);

JCAT – вид профессиональной деятельности (job category: 1 – clerical, 2- custodial, 3 – manager);

Salary – зарплата в настоящий момент (тыс. долларов в год);

SAL_BEG – начальная зарплата на этой работе (тыс. долларов в год);

JTIME – трудовой стаж на данном рабочем месте (число месяцев);

PREVEX – предыдущий опыт – стаж до поступления на данную работу (число месяцев);

MINORITY – принадлежит ли испытуемый к национальному меньшинству

(0 – нет, 1 – да).

2. Посчитайте всю ту описательную статистику, которую можно считать, для всех переменных.

2.1. Сначала выберем переменные Analysis ð Descriptive Statistics ð Variables (кнопка слева вверху)ð….

2.2. В разделе Statistics нажимаем кнопку More statistics и выбираем те параметры, которые нам нужны. Если надо посчитать все, можно нажать на кнопку All. Затем нажимаем кнопку ОК и опять попадаем в окно Descriptive Statistics. В том же разделе Statistics можно выбрать доверительный интервал (Conf. limits for means, Interval), если не устраивает 95%, заданный по умолчанию.

2.3. Чтобы посчитать описательную статистику можно нажать кнопку ОК или кнопку Detailed Descriptive Statistics. Получится таблица для всех переменных со всеми статистиками.

3. Теперь посчитайте описательную статистику отдельно для группы мужчин и для группы женщин.

Посчитайте все возможные параметры для группы мужчин и, не закрывая окна результатов, посчитайте эти же параметры для группы женщин. Сравните полученные результаты.

3.1. С вероятностью 0,95 в каких пределах находится средняя зарплата женщин? А мужчин?

3.2. У кого в среднем выше зарплата?

3.3. Кто больше лет посвятил учебе?

3.4. Кто больше проработал на последнем рабочем месте? У кого больше общий стаж?

4. Проверка на нормальность. Можно проверить, нормально ли распределена переменная, в разделе Distribution (Descriptive Statistics). Для этого пометьте птичками K-S and Lilliefors test for normality и Shapiro-Wilk's W test и нажмите на кнопку Histograms. Верху каждой гистограммы будут приведены результаты трех критериев и уровни статистической значимости для них.

K-S test – это критерий Колмогорова-Смирнова, который знают все преподаватели на факультете и на который можно смело ссылаться.

Кроме того, на гистограмме приведена линия нормального распределения. Можно оценить нормальность распределения переменной просто визуально.

Проверьте, нормально ли распределены переменные: образование испытуемого; вид профессиональной деятельности; зарплата в настоящий момент; начальная зарплата на этой работе, трудовой стаж на данном рабочем месте и предыдущий опыт работы.

5. Ящик с усами. Обратите внимание на кнопку Box & whisker plot for all variables. Понажимайте на нее, задайте разные параметры и переменные и догадайтесь, зачем она.

6. Для наглядного представления переменных часто используются графики. Построим некоторые из них для изучения возможностей программы.

6.1 Постройте круговую диаграмму для переменной GENDER (файл Empl_Data.sta):

Analysis ð Descriptive Statistics ð…

Теперь выберите переменную GENDER и в разделе Categorization отметьте Integer Intervals (Categories), а затем нажмите кнопку Histograms. Два раза щелкните мышкой на фон графика и вы попадете в окно редактирования графиков. В разделе Graph Type выберите вид графика Pie. Правда, красота? Попробуйте поменять цвет графика, шрифты и все остальное, чтобы график стал еще симпатичнее.

6.2. Постройте трехмерное распределение для двух переменных сразу.

Analysis ð Descriptive Statistics ð…

Теперь выберите переменные GENDER и JCAT. Нажмите на кнопку 3D bivariate distribution histogram, в одном из появившихся окошек выберите переменную GENDER, а в другом – JCAT. Нажмите кнопку ОК. Вы увидите распределение мужчин и женщин по различным видам работы. Чтобы лучше рассмотреть график, щелкните правой кнопкой мыши по фону и в появившемся окне выберите Rotate Graph/Perspective. Кнопка Spin служит для того, чтобы начать вращение графика, кнопка Stop – для остановки вращения (и кто бы догадался?). Положение графика можно регулировать, пользуясь специальными shift bars, расположенные по бокам и внизу.

Добейтесь наглядного изображения распределения мужчин и женщин по видам работы и проанализируйте ситуацию. Кто захватил лучшие места?

Теперь постройте такое же трехмерное распределение для двух других переменных – GENDER и MINORITY. Вращая график, рассмотрите то, что получилось, и проанализируйте ситуацию. Кому живется лучше – неграм или женщинам? Попробуйте поменять цвет, шрифты, вид графика и т.д.

7. Сравните положение мужчин и женщин и напишите отчет в MS Word, используя таблицы и графики, которые считаете нужными. Отнеситесь к отчету серьезнее, чем в первый раз. Представьте, что это курсовая работа, в которой вы изучали положение мужчин, женщин и национальных меньшинств в Штатах. Если отчет будет написан плохо – больше в Штаты не попадете!