Методы сбора первичных данных

• Качественный;
• Количественный - Кластерный анализ и Дискриминантный;

Качественные исследования включают сбор, анализ и интерпретацию данных путем наблюдения за тем, что люди делают и говорят. Наблюдения и выводы носят качественный характер и осуществляются в нестандартной форме. Качественные данные могут быть переведены в количественную форму, но этому предшествуют специальные процедуры.

К качественным методам относят:

• Опрос - Структурированный и Неструктурированный;
• Наблюдение;
• глубинные интервью;
• анализ протоколов бесед;
• некоторые разновидности экспертных методов.

Если наблюдения сопровождаются измерениями, то это способ количественного исследования.

При выборке необходимо выбрать единицу выборки. Затем необходимо определить объем выборки. Потом отбирается методы формирования выборки.

Способы выбора в выборку:

• Вероятностные методы:
  • простой случайный отбор;
  • систематический отбор (имеются различные справочники, списки, спецификации);
  • кластерный отбор;
  • стратифицированный отбор;
• Экспертной оценки;

Статистические методы прогнозирования:

Количество данных, минимально необходимое для статистической обработки не может быть менее 5—8 измерений каждого параметра, признака. Для получения надежных оценок часто необходимо не менее 30—40 измерений.

• Корреляционный анализ связей:
  • Параметрический корреляционный анализ;
    • коэффициент корреляции Пирсона;
  • Непараметрические методы;
    • коэффициент ранговой корреляции Спирмена;
    • коэффициент ранговой корреляции (конкордации) Кендела;
• Модели простой линейной и нелинейной регрессии
  • Однопараметрические модели;
  • Многопараметрические модели;
    • коэффициент детерминации;
• Модели множественной линейной регрессии;
  • мультиколлинеарность;
• Анализ временных рядов;
• Спектральный анализ;
• прогнозирование трендов;
  • полиномиальные модели;
  • ряды Фурье;
  • Коэффициент детерминации модели;
  • Амплитудно-частотная характеристика;
• Модели авторегрессии;
• Многомерные методы статистики;
• Кластерный анализ;
• Дискриминантный анализ;

Прогнозирование и планирование в условиях неопределенности

• Методы экспертных оценок
• Имитационное моделирование многокомпонентных систем (использование ориентированных графов)
• Методы теории катастроф – прогнозирование неустойчивости

При выборке необходимо выбрать единицу выборки. Затем необходимо определить объем выборки. Потом отбирается методы формирования выборки.

Способы выбора в выборку:

• Вероятностные методы:
  • простой случайный отбор;
  • систематический отбор (имеются различные справочники, списки, спецификации);
  • кластерный отбор;
  • стратифицированный отбор;
• Экспертной оценки;