Зачатейский Д.Е. Телекоммуникационные и компьютерные технологии в связях с общественностью

Подождите немного. Документ загружается.

После того как ответы «пересчитаны», встает вопрос о выявлении

наиболее и наименее популярных у респондентов ответов. Сделать это можно,

либо используя методы визуального анализа, построив соответствующую

диаграмму, либо с помощью функций РАНГ, МИН, МАКС,

НАИМЕНЬШИЙ, НАИБОЛЬШИЙ.

РАНГ

Возвращает ранг числа в списке чисел. Ранг числа — это его величина относительно других

значений в списке. (Если список отсортировать, то ранг числа будет его позицией.)

Синтаксис

РАНГ(число;ссылка;порядок)

Числоz— число, для которого определяется ранг.

Ссылкаz— массив или ссылка на список чисел. Нечисловые значения в ссылке

игнорируются.

Порядокz— число, определяющее способ упорядочения.

 Если порядок равен 0 (нулю) или опущен, то Microsoft Excel определяет ранг числа так, как если бы

ссылка была списком, отсортированным в порядке убывания.

 Если порядок — любое ненулевое число, то Microsoft Excel определяет ранг числа так, как если бы

ссылка была списком, отсортированным в порядке возрастания.

Заметки

РАНГ присваивает повторяющимся числам одинаковый ранг. При этом наличие

повторяющихся чисел влияет на ранг последующих чисел. Например, если в списке целых

чисел дважды встречается число 10, имеющее ранг 5, число 11 будет иметь ранг 7 (ни одно

из чисел не будет иметь ранг 6).

Использование этой функции целесообразно при поиске ответа на вопрос:

«Насколько популярен у аудитории именно этот вариант ответа?». Если

требуется определить наименьшее и наибольшее из значений массива данных,

необходимо использовать функции МИН и МАКС:

МИН

Возвращает наименьшее значение в списке аргументов.

Синтаксис

МИН(число1;число2; ...)

Число1, число2, ...z— от 1 до 30 чисел, среди которых требуется найти наименьшее.

Заметки

 Можно задавать аргументы, которые являются числами, пустыми ячейками, логическими значениями

или текстовыми представлениями чисел. Аргументы, которые являются значениями ошибки или

текстом, не преобразуемым в числа, вызывают значения ошибок.

 Если аргумент является массивом или ссылкой, то учитываются только числа. Пустые ячейки,

логические значения или текст в массиве или ссылке игнорируются. Если логические значения или

текст игнорироваться не должны, следует пользоваться функцией МИНА.

 Если аргументы не содержат чисел, то функция МИН возвращает 0.

МАКС

Возвращает наибольшее значение из набора значений.

Синтаксис

МАКС(число1;число2; ...)

Число1, число2, ...zz— от 1 до 30 чисел, среди которых требуется найти наибольшее.

Заметки

 Можно задавать аргументы, которые являются числами, пустыми ячейками, логическими значениями

или текстовыми представлениями чисел. Аргументы, которые являются значениями ошибки или

текстами, не преобразуемыми в числа, вызывают значения ошибок.

 Если аргумент является массивом или ссылкой, то в нем учитываются только числа. Пустые ячейки,

логические значения или текст в массиве или ссылке игнорируются. Если логические значения или

текст не должны игнорироваться, следует использовать функцию МАКСА.

 Если аргументы не содержат чисел, то функция МАКС возвращает 0 (ноль).

Если необходимо определить не наименьшее и наибольшее число, а число,

которое стояло бы 2, 3, 4 и т.д. в том случае, если бы ряд был упорядочен, то

можно использовать функции «НАИМЕНЬШИЙ» и «НАИБОЛЬШИЙ»:

НАИМЕНЬШИЙ

Возвращает k-тое наименьшее значение в множестве данных. Эта функция используется для

определения значения, занимающего определенное относительное положение в множестве

данных.

Синтаксис

НАИМЕНЬШИЙ(массив;k)

Массивz— массив или диапазон числовых данных, для которого определяется k-тое

наименьшее значение.

kz— позиция (начиная с наименьшей) в массиве или интервале ячеек данных.

Заметки

 Если массив пуст, то функция НАИМЕНЬШИЙ возвращает значение ошибки #ЧИСЛО!.

 Если kz≤z0 или превышает число точек данных, то функция НАИМЕНЬШИЙ возвращает значение

ошибки #ЧИСЛО!.

 Если n — количество точек данных в аргументе массив, то НАИМЕНЬШИЙ(массив;1) равняется

наименьшему значению, а НАИМЕНЬШИЙ(массив;n) равняется наибольшему значению

НАИБОЛЬШИЙ

Возвращает k-тое по величине значение из множества данных. Эта функция позволяет

выбрать значение по его относительному местоположению. Например, функцию

НАИБОЛЬШИЙ можно использовать для определения наилучшего, второго или третьего

результатов тестирования в баллах.

Синтаксис

НАИБОЛЬШИЙ(массив;k)

Массивz— массив или интервал данных, для которых определяется k-тое наибольшее

значение.

kz— позиция (начиная с наибольшей) в массиве или интервале ячеек данных.

Заметки

 Если массив пуст, то функция НАИБОЛЬШИЙ возвращает значение ошибки #ЧИСЛО!.

 Если kz≤z0 или если k больше, чем число точек данных, то функция НАИБОЛЬШИЙ возвращает

значение ошибки #ЧИСЛО!.

 Если n — число точек данных в интервале, то функция НАИБОЛЬШИЙ(массив;1) возвращает

наибольшее значение, а НАИБОЛЬШИЙ(массив;n) возвращает наименьшее значение.

Еще одним инструментом, доступным при работе с программой Microsoft

Excel, является возможность применения к электронной таблице в целом или к

ее части технологии работы с базами данных, которая позволяет проводить

проверку вводимых значений, упорядочивание строк таблицы в соответствии с

заданными критериями, осуществлять фильтрацию данных.

3.1.3. Работа с результатами серии последовательных опросов

В случае, когда исследуются временные изменения общественного

мнения по какому-либо вопросу (группе вопросов), обычно строится

некоторый временной ряд (см. рис. 7).

Рис. 7. График динамического процесса

По форме этого временного ряда принимаются решения о соответствии

динамики процесса требуемым критериям. Примерами исследуемых

параметров могут быть «Популярность политической партии», «Объем

реализованного тиража партийной газеты», «Уровень рентабельности

производства» и пр. Критериями могут быть «Превышение минимально

возможного уровня», «Соответствие заданным границам («коридору»)» и т.п.

Известные приемы работы с временными рядами:

- визуальный анализ;

- сглаживание;

- интерполяция и экстраполяция данных;

- спектральный анализ;

- корреляционный анализ;

- регрессионный анализ.

3.1.3.1. Функции Microsoft Excel для анализа рядов

Целью анализа является, как правило, переход от описания ряда его

значениями (или отсчетами), которых может быть очень много, к описанию

некоторыми статистическими характеристиками, определяющими средние

величины и отклонения от них. Данных характеристик немного, и процесс

восприятия информации аудиторией упрощается. При этом можно

использовать следующие функции из библиотеки программы Excel.

Исследуемый

параметр

Время

СРЗНАЧ

Возвращает среднее (арифметическое) своих аргументов.

МЕДИАНА

Возвращает медиану заданных чисел. Медиана — это число, которое является серединой

множества чисел, то есть половина чисел имеют значения большие, чем медиана, а

половина чисел имеют значения меньшие, чем медиана.

МОДА

Возвращает наиболее часто встречающееся или повторяющееся значение в массиве или

интервале данных. Как и функция МЕДИАНА, функция МОДА является мерой взаимного

расположения значений.

В наборе значений модаz— это наиболее часто встречающееся значение; медианаz— это

значение в середине массива; среднееz— это среднее арифметическое значение. Ни одно из

этих чисел не характеризует в полной мере то, в какой степени центрированы данные.

Пусть данные сгруппированы в трех областях, одна половина данных близка к некоторому

малому значению, а другая половина данных близка к двум другим большим значениям.

Обе функции СРЗНАЧ и МЕДИАНА могут вернуть значение из относительно пустой

середины, а функция МОДА, скорее всего, вернет доминирующее малое значение.

Приведенное выше по справочной системе программы описание функций

не требует дополнительных комментариев. Отметим только, что на практике

функцию СРЗНАЧ рекомендуется использовать при достаточно большом

(более 100) количестве анализируемых отсчетов ряда, не имеющего так

называемых «выбросов» - значений отсчетов, существенно (более чем в 5-10

раз) отличающихся от основной массы значений. В остальных случаях

предпочтительнее вычислять моду и медиану.

Для того чтобы описать отклонения значений отсчетов ряда от среднего,

можно воспользоваться следующими функциями.

СРОТКЛ

Возвращает среднюю величину абсолютных значений отклонений точек данных от

среднего. СРОТКЛ является мерой разброса множества данных.

ДИСПР

Вычисляет дисперсию для генеральной совокупности.

Следующий прием статистической обработки информации заключается в

описании сложной для восприятия временной зависимости, которую

изначально характеризуют такими качественными категориями, как «облако

значений», «болтанка отсчетов» и т.п., к более «понятным» функциональным

зависимостям, позволяющим охарактеризовать временной процесс. Примером

такой зависимости является прямая линия, построенная по методу наименьших

квадратов. Для получения значений такой линии используется функция.

ЛИНЕЙН

Рассчитывает статистику для ряда с применением метода наименьших квадратов, чтобы

вычислить прямую линию, которая наилучшим образом аппроксимирует имеющиеся

данные. Функция возвращает массив, который описывает полученную прямую. Поскольку

возвращается массив значений, функция должна задаваться в виде формулы массива.

Прямая, как известно, может быть задана двумя параметрами: начальной

точкой (или точкой пересечения с осью абсцисс) и наклоном относительно оси

ординат. Вычислить эти параметры можно, используя функции:

НАКЛОН

Возвращает наклон линии линейной регрессии для точек данных в аргументах

известные_значения_y и известные_значения_x. Наклон определяется как частное от

деления расстояния по вертикали на расстояние по горизонтали между двумя любыми

точками прямой, то есть наклон — это скорость изменения значений вдоль прямой.

ОТРЕЗОК

Вычисляет точку пересечения линии с осью y, используя известные_значения_x и

известные_значения_y. Точка пересечения находится на оптимальной линии регрессии,

проведенной через известные_значения_x и известные_значения_y. Функция ОТРЕЗОК

используется, когда нужно определить значение зависимой переменной при значении

независимой переменной, равном 0 (нулю).

Если в исследованиях желательно получить не значения параметров, так

или иначе характеризующих процесс, а спрогнозировать наиболее вероятные

значения исследуемого параметра, можно воспользоваться функциями:

ТЕНДЕНЦИЯ

Возвращает значения в соответствии с линейным трендом. Аппроксимирует прямой линией

(по методу наименьших квадратов) массивы известные_значения_y и

известные_значения_x. Возвращает значения y в соответствии с этой прямой для заданного

массива новые_значения_x.

ПРЕДСКАЗ

Вычисляет или предсказывает будущее значение по существующим значениям.

Предсказываемое значение — это y-значение, соответствующее заданному x-значению.

Известные значения — это x- и y-значения, а новое значение предсказывается с

использованием линейной регрессии.

РОСТ

Рассчитывает прогнозируемый экспоненциальный рост (y = b*m^x) на основании

имеющихся данных. Функция РОСТ возвращает значения y для последовательности новых

значений x, задаваемых с помощью существующих x- и y-значений. Функция рабочего

листа РОСТ может применяться также для аппроксимации существующих x- и y-значений

экспоненциальной кривой.

В своем анализе возможностей библиотеки статистических функций

программы Excel мы перечислили только те, которые позволяют реализовать

наиболее «популярные» методы обработки результатов социологических

исследований. Естественно, что полный набор возможностей программы более

широк и выходит за рамки данного курса. Тем, кто намерен в дальнейшем

посвятить себя проведению исследований, рекомендуется более подробно

ознакомиться с возможностями программы Excel, используя информацию

справочной системы программы, а также обратить свое внимание на другие

программные продукты, позволяющие решать задачи статистики. Примерами

таких программ могут быть: NCSS Statistical and Data Analysis Software,

SPSS, StatSoft Statistica.

За рамками этого пособия остались и возможности программы Microsoft

Excel по визуализации результатов исследований – построению графиков и

диаграмм, отображающих результаты работы. Эти вопросы рекомендуется

рассмотреть самостоятельно, познакомившись с работой «Мастера диаграмм»

данной программы до того, как приступать к выполнению лабораторных работ

по курсу.

Контрольные вопросы:

1. Что такое «исследование»? Какие виды и уровни исследований существуют?

2. Что такое «планирование»? Какие существуют виды планов?

3. Что такое «оценка эффективности деятельности»?

4. Каково назначение программы Microsoft Excel?

5. В чем отличие электронной таблицы от «обычной»?

6. Как в программе Microsoft Excel возможно организовать проверку правильности ввода

информации в память ПК?

7. Какие функции библиотеки программы Microsoft Excel можно использовать для

автоматизации подсчета результатов анкетирования?

8. Как в программе Microsoft Excel определять значения, лежащие в заданных интервалах?

9. Какие функции библиотеки программы Microsoft Excel можно использовать для

выявления предпочтений аудитории по тому или иному вопросу?

10. Какие функции программы Microsoft Excel можно использовать для анализа рядов

данных?

11. Какие программы для статистической обработки данных (кроме Microsoft Excel) Вы

знаете?

Помнить – это все равно что

понимать, а чем больше понимаешь,

тем более видишь хорошего.

М. Горький

Глава 4. Автоматизированные системы хранения и обработки

баз данных для проведения исследований

Использовать компьютер как современную записную книжку с

практически неограниченными возможностями становится все более и более

модно. Даже если просто хранить информацию в электронном виде, используя

для этого сложно структурированную систему папок с файлами документов,

можно достигнуть значительной экономии места на полках архивов и офисов.

Однако наибольший выигрыш в эффективности такой работы достигается при

использовании технологии баз данных. Продолжая знакомство с программами

пакета Microsoft Office, рассмотрим возможности построения собственной

базы данных, используя программу Microsoft Access.

4.1. Система управления данными СУБД Access

Microsoft Access – это пакет программного обеспечения для управления

реляционными базами данных, который позволяет создавать сложные базы

данных и управлять ими.

Тем, кто впервые встретился со словами «реляционная база данных»

рекомендуется внимательно прочитать следующий параграф.

4.1.1. Представление и общие понятия об автоматизированной системе

создания, ведения и обработки баз данных

База данных – любая совокупность информации. Система управления

базой данных (СУБД) обеспечивает механизм манипуляции и представления

информации в базе данных. Реляционная база данных хранит информацию в

виде логических таблиц, состоящих из строк и столбцов и называемых

таблицами баз данных.

Реляционная база данных – совокупность индивидуальных таблиц,

хранящих дискретные поднаборы информации, связанных общими полями

данных.

Модели баз данных

Существует несколько моделей построения баз данных, среди которых

принято выделять автономные базы данных, базы данных с разделенными

файлами, базы данных клиент/сервер.

Автономные базы данных. Автономная база данных хранит свои данные

в локальной файловой системе, и СУБД, осуществляющая к ним доступ,

находится на том же самом компьютере. Автономные базы данных полезны

для развития тех приложений, которые распространены среди многих

пользователей, каждый из которых поддерживает отдельную базу данных.

Базы данных с разделенными файлами. Эти базы данных могут быть

доступны многим пользователям через вычислительную сеть. Ими можно

манипулировать с разных машин. Базы данных с разделяющимися файлами не

применяют в случае, когда необходимо выполнить большое количество

одновременных и требующих вычислений доступов к ним.

Базы данных клиент/сервер. При таком построении базы данных доступ

к базе данных для группы пользователей выполняется специальным

компьютером – сервером. В модели клиент/сервер клиент просит сервер

выполнить специальное задание. Сервер ориентирован на выполнение

запросов наиболее оптимальным способом.

Хотя архитектура клиент/сервер имеет большое преимущество в

производительности и гибкости, у нее достаточно много недостатков. Решение

клиент/сервер часто оказывается более дорогим, чем решение с разделяемыми

файлами. Кроме того, программное обеспечение клиент/сервер нуждается в

протоколе, в котором происходит диалог, что требует дополнительной

настройки компьютеров и администрирования сети.

Базы данных могут быть организованы разными способами. В Microsoft

Access несколько таблиц хранятся как один файл. Paradox и dBase используют

для каждой таблицы отдельный файл. Системы типа клиент/сервер, такие как

серверы Sybase или Microsoft SQL, хранят все данные на отдельном

компьютере и сообщаются с клиентом посредством специального языка –

SQL.

Вместе с тем во всех технологиях присутствует традиционный набор

компонентов (или объектов базы данных). Рассмотрим эти компоненты на

примере программы Microsoft Access.

4.1.2. Компоненты базы данных:

Основными компонентами базы данных являются таблицы, формы,

запросы, отчеты.

При этом число компонентов в одной базе данных может быть любым.