Онлайн генератор паролей — Пароли для пользователей
РекламаВы хорошо храните ключи от вашей квартиры? Стараетесь их не потерять, верно? Не даете в руки кому попало? Выбираете надежные замки? Пароль — это ключ от вашей информации, вашей почты, вашего компьютера. В конце концов от вашего аккаунта. Это важно! И относиться к выбору и хранению паролей следует серьезно.
Все согласны что порой информация стоит дороже того компьютера в котором она хранится. Все запирают комнаты и будут горевать если компьютер украдут. А если украдут информацию? Конечно безопасность информации зависит не только от паролей. О настройке прав доступа, сетевых экранах, программировании с прицелом на то что тебя будут ломать я напишу позже. А здесь о самой пользовательской части — выборе правильного пароля и надежного сохранения его в тайне.
Взломы из-за плохо выбранного или плохо сохраняемого в тайне пароля происходят намного чаще чем из-за неправильной конфигурации или ошибок в програмном обеспечении.
- Узнавание пароля — Социальная инженерия
- Подбор по словарю — Словари бывают разные
- Полный перебор возможных комбинаций — BruteForce — метод Грубой Силы
Выбор пароля
| Хороший пароль: | Плохой пароль: |
|
|
Противодействие третьему методу взлома требует чтобы пароль был как можно длинее.
Чем больше символов тем больше вариантов — перебор всех займет больше времени. Использование больших и маленьких букв вперемежку, а также цифр увеличивает количество вариантов каждого символа — полный перебор будет еще более затруднен.
Любые слова из словарей не годятся. Даже специфические профессиональные термины — есть тематические словари — по ним подберут. Скорость перебора паролей иногда может достигать сотен тысяч и даже миллионов вариантов в секунду(!) на обычном ПК. Самый толстый словарь врядли содержит миллион слов. Значит такой пароль будет подобран за секунду!
Набирание русского слова в латинской раскладке также плохая идея. Между раскладками есть взаимнооднозначное соответствие — самый толстый русский словарь можно перевести в «латинский-тарабарский» и такой пароль подберется по этому словарю.
Другое дело набирать смесь русских слов в латинской раскладке — 90%_сока наберется 90%_cjrf. Когда словарное слово непредсказуемо смешано с бредом, атака по словарю будет сильно затруднена.
Только именно этот пароль не надо использовать! Он уже наверняка включен в крекерские словари, так как опубликован Яндексом, и наверняка есть «умники и умницы» взявшие его «себе».
Не доверяйте совету написать слово, где ряд букв заменен цифрами MO5KVA (S заменена на 5). Дело в том таких замен мало: S-5, ч-ch-for-4, to-2, l-L-1, з-З-3, b-б-6, да пожалуй и все. У крекера будет шанс построить из обычного словаря, словарь с такими заменами в разных вариантах. Да это увеличит количество слов, но не на порядки. Значит атака на такие пароли по модифицированному словарю может оказаться успешной.Ну конечно не используйте такие сочетания как 1, 123, 12345, qwerty, asdfgh, zxcvbn, xxxxxxa.
В качестве пароля не может выступать ваш логин. Нельзя использовать слова типа god, sex, password, ok, yes — очень популярные пароли в очень далеком прошлом.Используйте разные пароли для доступа в разные системы. Даже следование всем советам этого документа не дает 100% гарантии что ваш пароль не узнают. Стопроцентных гарантий вообще не бывает в природе! И если настанет черный день, то проблемы будут только с одной из систем.
Хранение паролей
Идеальное место для хранения пароля — ваша голова. У вас могут украсть портфель, сотовый телефон, записную книжку, бумажку/дискету/флешку с паролем, но вашу память украсть намного сложнее. Так что по возможности пароли должны быть запоминаемыми и храниться в вашей памяти.
Никому и никогда не сообщайте ваш пароль. Даже очаровательной девушке! Неужели с ней больше не о чем говорить? Другой пользователь должен работать под своим аккаунтом и естественно своим паролем. Администратору ваш пароль не нужен. У админа всегда достаточно прав в системе и без знания вашего пароля.
Не произносите пароль вслух или по телефону. Не бубните его себе под нос пока набираете. Это может показаться смешным, но я видел слишком много пользователей которые так делали. А один раз в жизни сам произнес пароль вслух на весь коридор. 🙂
Если посторонний опытен, а вы медленно набираете он запомнит ваш пароль с одного взгляда на клавиатуру.При подозрении, что ваш пароль узнали — меняйте его. При отсутствии подозрений все равно полезно иногда менять пароль. Для профилактики черного дня!
Статья взята с сайта www.phormula.nm.ru
Онлайн генератор паролей — Пароли для профессионалов
РекламаДанная статья есть попытка собрать на одной страничке все самое главное об особенностях паролей, их применении, выборе, хранении. О многом здесь можно расписывать подробнее, но врядли стоит. Опыта каждый все равно набирается сам, а вехи «где копать» здесь как раз и обозначены.
Вещи, которые все знают, но не всегда вспоминают
Пароль — это просто набор символов. Чаще всего у системы нет другого способа узнать вас, кроме как по паролю. Значит кто угодно может ввести правильный пароль и получит соответствующие полномочия.
Пароль может быть узнан, угадан или подобран.
От слабостей алгоритма и ошибок програмного обеспечения вариантов защиты только два. Если есть исправляющий положение патч — ставить, если его нет — не пользоваться слабой системой. Есть очень редкий третий вариант, когда исходники открыты и вы в состоянии сами написать такой патч. Те кто это может, обычно не нуждаются в напоминании связаться с авторами, чтобы исправления были внесены в репозитарий разработки.
Вот три способа ломать парольную защиту, когда ее нельзя обойти, воспользовавшись несовершенством системы. Именно в этих трех направлениях нужно думать, выбирая и храня пароль. А также читая дальше эту статью. Здесь все зависит не от далеких разработчиков, а от пользователя. От нас. От вас.
Длина имеет значение
Две главных характеристики пароля — количество символов (длина) и количество вариантов символа в каждой позиции (алфавит).
Как известно из комбинаторики общее количество возможных паролей при заданной длине(L) и алфавите(A) вычисляется как (A**L).
A в степени L. Время(T) за которое пароль заданной длины будет гарантированно подобран методом Грубой силы меньше или равно (A**L)/V, где V — скорость перебора. Итак, мы можем записать T<=(A**L)/V. Эту формулу обычно называют формулой Андерсона. Следующая таблица вычислена по этой формуле и наглядно демонстрирует зависимости указанных величин.
| алфавит | 6 символов | 8 символов | 10 символов | 12 символов |
|---|---|---|---|---|
| 26 (латиница все маленькие или все большие) | 31 сек | 5 часов 50 мин | 163.5 суток | 303 года |
| 52 (латиница с переменным регистром) | 33 мин | 62 суток | 458 лет | 1,239,463 года |
| 62 (латиница разного регистра плюс цифры) | 95 мин | 252 суток 17 часов | 2,661 год | 10,230,425 лет |
68 (латиница разного регистра плюс цифры плюс знаки препинания . ,;:!?) | 2 часа 45 мин | 529 суток | 6703 года | 30,995,621 лет |
Можно сделать вывод что, как и ожидалось от степенной, быстрорастущей функции, увеличение длины пароля всего на 2 символа дает в 500 раз (2661/5.32) больше вариантов, чем увеличение алфавита на 18 символов (с 62 до 80).
Если вы внимательно ознакомитесь с краткой таблицей заповедей по выбору пароля, то заметите, что в ней нет обычной рекомендации использовать символы кроме больших и малых латинских букв и цифр. Я советую создавать более длинные пароли, чем включать в них спецсимволы.
Такие как .,:;()[]{}#$%
Действительно «как правило» спецсимволы в пароле не доставляют хлопот. По крайней мере программисту. Пароль пожалуй единственная, введенная пользователем информация, которую программисты веб-сервисов могут не фильтровать на наличие нежелательных символов. Весь остальной пользовательский ввод обязан фильтроваться. Об этом уже столько раз говорилось, что хочется попросить прощения за повторение.
Я предпочитаю сделать пароль чуть длиннее, и при этом на «нормальном» парольном алфавите — 62 символа. Почему? Пароли не стоит произносить, но произносимость влияет на запоминаемость. А спецсимволы произносимость снижают.
Кроме того бывает что мы в жизни попадаем на нестандартные клавиатуры. Сколько времени понадобиться юзеру, чтобы найти где точка на французской клавиатуре? Считайте что все кто это видит тут же приметят в какой позиции у него точка. В этом случае фактически длина пароля сократится на один символ! А как показывают расчеты лучше «потерять» кусок алфавита, чем сократить длину пароля.
Очень важно отметить что привычное место знака равно в указанной формуле по праву занимает оценка меньше или равно. Предположим злоумышленник как-либо узнал, что ваш пароль 9 символов в длину, и собирается последовательно перебрать все комбинации: aaaaaaaaa, aaaaaaaab, aaaaaaaac и так далее до zzzzzzzzz. Что будет если ваш пароль действительно aaaaaaaaa? Он найдется сходу! Не надо думать что в таком случае самый выгодный пароль zzzzzzzzz, так как он будет попробован последним. Алгоритм подбора легко изменить и возможно злоумышленник как раз начнет с конца.
Он может начать и с середины. Точек старта может быть много, если вычисление будет вестись на многопроцессорной системе или кластере в несколько потоков. Поэтому каждый символ пароля следует выбирать случайным образом и надеяться, что он окажется достаточно далеко от точки старта алгоритма перебора. Помните, время в указанной формуле обычно всегда меньше вычисленного в правой части.
Вычисленное есть время гарантированного нахождения пароля. За это время будут перебраны все возможные комбинации.
Скорость перебора
Скорость перебора может сильно различаться для разных случаев. Об этом будет сказано подробнее ниже в разделе, посвященном местам применения паролей. Не буду приводить аналогичные таблицы для других скоростей. Так как зависимость линейная каждый может легко пересчитать указанные времена на свою скорость.
Например в случае если скорость перебора 1,000 паролей в секунду времена в таблице надо умножить на 10,000. Если скорость перебора 15 млн. паролей в секунду, указанные времена нужно поделить на 1.5. К счастью скорости перебора в 100 млн. паролей в секунду на сегодняшнем оборудовании не встречаются. Так что сокращение максимального время нахождения пароля на порядок от указанного в таблице уже невозможно.
«К счастью» потому что все-таки парольные системы призваны защищать. Такие большие времена взлома будут вам очень не к счастью если вы забудете пароль к собственным данным.
Если злоумышленник не может предположить длину вашего пароля и вынужден будет перебирать все варианты паролей длиной скажем от 5 до 8 символов, то время такого полного перебора очевидно может быть оценено как сумма времен перебора 5-ти, 6-ти, 7-ми, и 8-ми символьных паролей. Из таблицы времен видно, что главное слагаемое в этом ряду — время перебора паролей максимальной выбранной длины. Остальные слагаемые иногда пренебрежимо малы.
Если вы сами окажетесь в роли злоумышленника, например забыв стойкий пароль на собственный архив, то затратив 252 суток и 17 часов на перебор всех 8 символьных паролей, вы без труда потратите еще 95 минут, на перебор всех 6 символьных. Кстати ситуация вполне реальна. На Zip архивах последних версий нет возможности обойти шифрование, а скорость полного перебора как раз 10 — 15 млн. паролей в секунду. 250 дней на восстановление забытого пароля… Не дай вам бог забыть стойкий пароль. А не стойкие вы не должны использовать.
Генераторы паролей, запоминаемых и нет
Не следует ожидать что запоминаемые пароли будут также произносимы и привычны как обычные слова.
Однако если сравнивать их с тем что генераторы дают в случайных, незапоминаемых паролях, то запоминаемые конечно «приятнее».Не стоит забывать и о главном генераторе паролей — собственной голове. Вещь незаменимая в хозяйстве, но иногда глючная. Один раз в жизни мы с другом уже придумывали пароль, глядя на вещи в комнате, смешивая названия. Нам казалось что не забудем никогда. Как назло этим паролем мы зашифровали rar-архив. Когда через пару месяцев нам понадобилось его расшифровать… Пароль вспомнился только чудом и путем невероятного мозгового штурма.
Вообще смешивать слова — хорошая идея. Если делать это вдумчиво, не спеша, подгоняя под себя, то можно получить действительно легкозапоминаемый, но трудноподбираемый пароль. Как раз для частого использования в качестве пароля на локальную систему или парольный менеджер. Именно, эти пароли обязаны не забываться.
Смешивать слова для получения пароля нужно не по слогам, или не всегда по слогам.
Иначе такой пароль может подобраться по модифицированному словарю, полученному, путем перебора комбинаций слогов словарных слов. Такой словарь хотя и будет больше обычного, но количество слов в нем будет относительно невелико.Так как пароли необходимо набирать быстро, чтобы никто не подсмотрел, можно потребовать от генератора паролей оптимизации для быстрого набора. Однако в перечисленных генераторах, такая опция мне не попадалась. Кроме того просто чередовать в пароле символы с разных сторон клавиатуры может оказать не всегда удобно.
Я считаю что тут лучше всего может помочь ручная оптимизация. Возьмите пароль, пусть даже сгенерированный автоматом. Попробуйте понабирать его. Посмотрите насколько он запоминаемый для вас. Оптимизируйте — поменяйте несколько символов. В конце концов не так много паролей требуют такой оптимизации. Только по «Схеме» часто используемые, самые важные.
Статья взята с сайта www.phormula.nm.ruРеклама
Онлайн генератор паролей — Как крадут пароли?
РекламаСамый популярный среди пользователей нашей почтовый системы способ основан его изобретателями на желании одного пользователя обмануть другого пользователя.
Злоумышленник заводит себе почтовый ящик на mail.ru с адресом, похожим на служебный: [email protected] и т.д. или любой другой. Далее злоумышленник рассылает письмо тем, пароль от чьих почтовых ящиков он хочет получить, либо создает страничку и рассылает ссылку на нее. Текст письма или странички всегда разный, но смысл такой: в Mail.Ru дыра, отправьте на адрес [email protected] (адрес может быть совершенно любым, главное — похожим на служебный) имя Вашего почтового ящика, пароль к нему, а также имя чужого почтового ящика, от которого Вы хотите получить пароль, тогда в ответ на такой запрос Вы получите пароль от интересующего Вас почтового ящика. Этот трюк рассчитан на тех, кто хочет получить пароль от чужого почтового ящика и настолько доверчив, чтобы пропустить мимо самое главное: что на адрес злоумышленника (в нашем примере это [email protected]) человек собственными руками отправляет пароль от своего почтового ящика!!! Таким образом, неудавшийся «хакер» после отправки такого письма псевдо-роботу может попрощаться со своим почтовым ящиком.
Ещё вариант — все данные о владельце почтового ящика можно легко узнать из данных по ICQ. Поэтому рекомендуем Вам либо не вводить данные о себе в ICQ, либо вводить в ICQ почтовый ящик, данные в котором не будут совпадать с данными в ICQ.
В Интернете применяются несколько способов ограничения доступа к конфиденциальной информации. Самый распространенный из них — парольная защита. И действительно, вспомните, сколько у вас паролей. Первый — для доступа в Интернет, второй — от почтового ящика, третий — от ICQ. И это только минимальный набор. Практически любой сервис в Сети (интернет-магазины, электронные платежные системы, простые форумы и т.д.) требует от пользователя регистрации. И утеря любого из этих паролей грозит интернетчику немалыми неприятностями — от воровства денег со счета провайдера до вирусов, разосланных от его имени его же друзьям.
Думаю, вы сами понимаете, насколько важно сохранение пароля в тайне. И насколько лакомый кусочек представляет собой эта последовательность символов для самых различных злоумышленников.
Мошенники разработали немало способов получения паролей у пользователей, но широкое распространение получили только три из них. Первый способ — самый простой. Я говорю об обычном подсматривании. Да-да, что может быть проще, чем встать тихонько за плечом пользователя и посмотреть, какие именно клавиши он нажимает? А потом, оставшись в одиночестве, злоумышленник легко получает доступ к желанной информации. Вот только такой способ получения паролей годиться только тогда, когда пользователь и мошенник находятся в одном помещении — например, являются сослуживцами. И многие люди зря недооценивают такую опасность. Лучше помнить, что пароль и информация, им закрытая, могут интересовать многих и стоить определенных денег, так что в этом деле лучше не верить никому.
Следующий способ получения пароля — это использование специальных программ, которые могут попадать на компьютер пользователя различными путями. Первое, что приходит на ум — это троянские кони. Чаще всего они попадают на компьютер по электронной почте в качестве вложений.
Неосторожный пользователь запускает эту программу и… файл pwl (файл в Windows, содержащий пароли) отправляется к злоумышленнику, который, воспользовавшись специальной утилитой, узнает все необходимое. Но электронная почта — далеко не единственный способ получения трояна. Довольно часто различные вредоносные программы содержит софт, взятый из ненадежных источников — с различных домашних страничек, сайтов с бесплатным ПО и т.п. В принципе, защититься от троянских коней не так уж и сложно. Во-первых, достаточно соблюдать элементарные меры осторожности и не запускать программы, полученные по электронной почте или загруженные из подозрительных источников. Кроме того, очень хорошо защищают от троянов антивирусные программы. Вот только не стоит забывать обновлять их базы, иначе защита может оказать всего лишь видимостью.Правда, есть еще один класс ПО для воровства паролей, от которых не может защитить ни один антивирус. Я говорю о клавиатурных «грабберах» — программах, постоянно находящихся в оперативной памяти и записывающих все клавиши, на которые нажимает пользователь.
И хотя подобный софт не так уж и часто встречается, совсем сбрасывать его со счетов нельзя. Защититься от «грабберов» можно двумя способами: контролировать все программы, установленные на компьютере и выполняющиеся в данный момент, или использовать виртуальную клавиатуру, то есть клавиатуру, «нарисованную» на экране, клавиши которой нужно «нажимать» с помощью мышки.
Ну, а теперь осталось рассмотреть последний, третий способ воровства паролей. Речь идет о подборе ключевого слова. Применение этого способа основано на нежелании пользователей придумывать и запоминать сложные пароли. Люди стараются выбрать себе ключевое слово попроще и часто используют для этого личные данные — фамилию, имя, номер телефона или паспорта, имена родственников, клички домашних животных и т.п. Кроме того, совсем уж ленивые в качестве пароля используют строки типа «qwerty», «zzzzz», «1111» и т.п. с небольшими вариациями. Именно это и позволяет злоумышленникам так легко подбирать ключевые слова. Кстати, сам процесс подбора уже давно оптимизирован и автоматизирован.
Теперь взломщики используют специальные программы, которые не только тупо перебирают все возможные варианты пароля, исходя из его заданной длины и диапазона доступных символов, а для начала просят ввести всю известную информацию о жертве вплоть до имени его любимого кота, из которой потом и составляют вероятные ключи. Кроме того, подобный софт снабжен специальными словарями, содержащими самые распространенные пароли. Словари эти постоянно пополняются, так что использовать простые ключевые слова просто бессмысленно. Наиболее продвинутое ПО для подбора паролей даже «умеет» заменять похожие символы. Например, многие люди используют собственные имена, заменяя в них букву «о» на цифру «0». Теперь эта уловка тоже не спасает.
Вот видите, насколько важно соблюдать осторожность при использовании парольной защиты. Нужно правильно подобрать ключевое слово (а это настоящее искусство и тема для отдельного разговора), соблюдать известную осторожность и не доверять никому. Только при соблюдении этих условий вы можете чувствовать себя в относительной безопасности.
Но только до тех пор, пока ваша информация не содержит коммерческих тайн и т.п., потому что в этом случае вам придется подумать о гораздо более серьезной защите.
Реклама
Генераторы паролей: какие существуют и насколько безопасно их использовать Материал редакции
Не редки случаи, когда вам необходимо придумать довольно сложный и уникальный пароль с использованием разного регистра, цифр и букв, но на создание таких сложных паролей уходит не мало времени, особенно если их нужно создать большое количество.
Обычно с такими ситуациями сталкиваются разного рода администраторы, которым необходимо создавать и следить за базой пользователей или те, кто занимаются безопасностью в интернете и не только, перечислять сферы применения таких сложных паролей можно еще довольно долго.
Что бы упростить и ускорить данный процесс придумывания паролей и логинов можно воспользоваться онлайн сервисами или программами, которые можно установить и запустить на локальном компьютере.
Именно о таких сервисах и пойдет речь в нашей статье.
В перечне программ будут представлены самые популярные и функциональные сервисы для создания сложных и простых паролей с логинами. Данные сервисы будут представлены в двух видах, для онлайн использования и в качестве программы на компьютере.
В статье будут представлены наиболее функциональные и удобные в использовании генераторы паролей и логинов, которые являются полностью бесплатными.
Онлайн генераторы паролей
- LastPass….
- Online Password Generator.ru
- pasw.ru
Генераторы паролей для установки на компьютер
- Password Generator XP
- Генератор паролей 1.4
- Advanced Password Generator
Генератор логинов
LastPass….
Ссылка на сайт сервиса: https://lastpass.com/generatepassword.php?lang=ru
Онлайн сервис, который позволяет сгенерировать пароль любой длины с выбором использования регистра букв и наличия символов. Пароль генерируется непосредственно на вашем компьютере с помощью Javascript.
Все созданные пароли с помощью данного сервиса никуда не передаются и отображаются только у вас на компьютере.
Данный сервис доступен не только в онлайн виде, его также можно скачать и установить на компьютер, для того, чтобы использовать локально без необходимости подключения интернета.
Параметры создания пароля:
- Длина пароля в символах
- Создания пароля в виде слова, для упрощенного произнесения в голос.
- Количество цифровых символов в пароле
- Выбор типа символов для использования (Буквы разного регистра, цифры и спец. символы)
Как снять пароль с БИОСа программным методом
Существует специальная утилита – CMOSPWD, которая поможет сбросить пароль из-под Windows. Это сработает, конечно, если у вас есть доступ к системе, вы помните пароль BIOS, но не хотите заходить туда, чтобы стереть его. Либо не знаете как.
Скачайте утилиту отсюда. Откройте и далее сделайте так: зажмите клавишу SHIFT, нажмите правой кнопкой мышки, затем выберите опцию «Открыть окно команд».
Запустится командная строка, где можно посмотреть, какие команды доступны в этой утилите. Для этого введем следующее – cmospwd_win.exe /?.
Чтобы осуществить сброс пароля BIOS необходимо ввести такую команду: cmospwd_win.exe /k
Для подтверждения действия очистки CMOS введите цифру 1 и нажмите Enter. Программу спокойно можно использовать не только в Windows, но и с загрузочной флешки DOS. Первоначально ее нужно поместить в образ.
Online Password Generator.ru
Ссылка на сайт сервиса: https://www.onlinepasswordgenerator.ru
Данный онлайн сервис генерации рандомных паролей очень прост в своем использовании. Перейдя на сайт генератора, вы увидите небольшое окошко, в котором можно выбрать параметры создания пароля после чего нажать кнопку «Создать пароль» и получить 10случайных паролей, сгенерированных по вашим параметрам.
Программа предоставляет следующие параметры для создания паролей:
- Цифры
- Прописные буквы
- Строчные буквы
- Спец.
Символы - Длина пароля в символах
Pasw.ru
Ссылка на сайт сервиса: https://pasw.ru/
Этот онлайн сервис генерации паролей является самым простым в плане интерфейса.
Параметры создания паролей являются такими же, как и у предыдущих за исключением строки «Символы из которых будет сгенерирован ваш пароль:» в которую можно ввести символы из которых будут генерироваться пароли.
Password Generator XP
Ссылка на скачивание программы: https://www.securesafepro.com/download.html
Данная программа – это генератор случайных паролей, позволяющий создавать пароли длиной от 1 до 32-х символов созданный компанией WinCatalog.
Используя данную программы, вы получаете возможности настройки следующих параметров:
- Количество символов
- Создание собственного набора символов для генерации пароля
- Настройка произносимости пароля (подбор символов пароля во избежание ошибок при произнесении.)
- Тестирование пароля (Для понимаю удобства набора того или иного пароля)
Программа поддерживает работу с буфером обмена для быстрого копирования созданного пароля.
Также присутствует функция сохранения сгенерированных паролей в текстовый файл.
Единственным минусом данной программы является англоязычный интерфейс.
Экспорт паролей из Яндекс браузера
Экспорта в отдельный файл, в Яндекс браузере не предусмотрено, однако если вы хотите перейти на другой браузер, то всегда есть возможность импортировать настройки Яндекс браузера в другой браузер, а вместе с настройками и сохранённые пароли.
Opera
Быстрый доступ к настройка браузера: opera://settings или открываем главные настройки браузера ->настройки ->браузер -> импорт закладок и настроек.
Далее выбираем откуда и что необходимо импортировать из Яндекс браузера.
Google Chrome
Быстрый доступ к настройкам chrome://settings/ или главное меню настроек ->Настройки -> Импорт закладок и настроек.
В других браузерах нет прямого импорта настроек из Яндекс браузера.
Генератор паролей 1.
4Ссылка на скачивание программы: https://newjs.my1.ru/load/generator_parolej/1-1-0-2
Название данной программы говорит само за себя, и как вы уже поняли она является русскоязычной.
Функционал данной программы полностью совпадает с онлайн сервисами по генерации паролей, но в отличии от них, вам не нужно соединение с интернетом для создания рандомного пароля.
Какие символы для генерации пароля можно задать:
- маленькие буквы английского алфавита (a-z),
- большие буквы английского алфавита (A-Z),
- специальные (небуквенные) символы,
- цифры.
- Собственная комбинация символов, знаков и букв.
Длину пароля можно варьировать от 1 до 99 символов просто крутя колёсико мыши
Advanced Password Generator
Ссылка на скачивание программы: https://www.blackman2003.narod.ru/programs/apg/ru.htm
Данный генератор имеет такие же функции и параметры для генерации случайных паролей различной сложности.
Стоит заметить такую функцию программы как «Ключевое слово», введя нужное вам слово в эту строку и определив другие параметры для генерации пароля, вы сможете сгенерировать такой пароль, который не составит труда запомнить и записать, так как он будет содержать ваше ключевое слово.
Также в программе есть функция создания пароля с подбором слова, что бы пароль одновременно был сложным, и его нельзя было обойти, но в тоже время он был легким для запоминания, так как это будет не сплошной набор букв, а специально подобранное слово.
Остальной функционал является аналогичным другим генераторам случайных паролей.
Особенности Advanced Password Generator:
- Создание запоминающихся паролей (при этом создается специальное слово, а не набор букв и цифр).
- Пароли могут создаваться как случайно, так и по ключевому слову.
- Динамическое изменение набора символов пароля.
- Создание списка паролей и его сохранение в файл.
- Работает как в ОС Windows, так и в DOS.
- В программе имеется подробная справка по использованию и работе.
- Русскоязычный интерфейс.
- Очень маленький размер (69 Кb)
Критика
Но у способа, предложенного Стюартом Шехтером, есть и слабые места. Сейчас принцип работы DiceKyes можно протестировать на веб-сайте dicekeys.
app, который как симулирует бросок кубиков, так и сканирует уже реальные комплекты. Сайт используется, пока не готово мобильное приложение.
Больше всего вопросов возникает к итоговому результату генерации — он относительно осмысленный и основан на нижнем регистре. По всей видимости, итоговый пароль формируется по словарю английского языка, для того, чтобы мастер-пароль имел хоть как-то смысл, то есть был запоминаем рядовым пользователем.
Вот несколько вариантов, который получил автор для разных приложений на одном и том же комплекте граней:
1Password: music booth owls cause tweed mutts lance halve foyer sway suave woven item
Authy: dudes acre nifty yoyo sixth plugs relic exert sugar aged chili human alarm
Facebook: delta had aids pox visa perm spied folic crop cameo old aged smite
Во всех этих паролях нет специальных символов, цифр или переменного регистра, хотя они достаточно длинные для того, чтобы сделать взлом бутфорсом подобной комбинации невозможным.
При этом всегда можно пойти дальше и прогнать полученные слова через еще один «генератор», или перевести в шестнадцатиричную кодировку. Вариантов, на самом деле, много.
BEZEV
Ссылка на онлайн сервис: https://bezev.com/en/blogs/generator-login
Онлайн сервис BEZEV предназначен для генерации логинов. Этот инструмент будет полезен тем, кто не может придумать уникальное имя для своей учетной записи или же часто генерирует большое количество пользователей, для которых все тяжелее придумать адекватный уникальный логин.
Так же стоит заметить интересную особенность программы, используя её вы сможете сгенерировать не только англоязычные логины, но и русскоязычные, для этого достаточно будет выбрать нужный параметр в меню создания никнейма.
Функции и особенности:
- Возможность задать маску пароля (ключевое слово).
- Длина изменяемой части.
- Маска для середины логина.
- Маска для концовки логина.
- Возможность вручную указать используемые для генерации символы.
- Использование заглавных букв, строчных.
- Использование русскоязычных букв.
- Использование цифр.
- Использование спец. знаков.
Как отключить
При использовании сторонних сервисов хранения ключей безопасности либо при нежелании сохранить данные доступа к какому-то сайту (например, разрешили другу войти в свой аккаунт с вашего устройства) расширение для хранения паролей можно отключить. Для этого потребуется выполнить следующий алгоритм:
- Открыть в главном меню соответствующий пункт.
- Ввести мастер-пароль.
- Открыть раздел «Настройки».
- Активировать опцию «Выключить менеджер паролей».
Таким образом, менеджер паролей позволяет соблюсти одно из главных условий интернет-безопасности: хранение разных логинов и паролей от аккаунтов в недоступном для третьих лиц месте. Однако стоит заметить, что аналогичный функционал есть в других браузерах, например, в Opera, или реализован при использовании сервисов типа RoboForm, KeePass и других.
- Автор: Корочка
- Распечатать
Оцените статью:
- 5
- 4
- 3
- 2
- 1
(6 голосов, среднее: 4.8 из 5)
Поделитесь с друзьями!
Nick-Name.ru
Ссылка на онлайн сервис: https://nick-name.ru/generate/
Сервис создания и регистрации уникальных никнеймов. Этот сервис имеет меньший функционал нежели BEZEV, но это не делает его хуже, так как его простота и делает его удобным в работе с генерацией логинов.
Как же работает данный сервис? Вам просто необходимо выбрать первую букву логина, количество букв для генерации и тип генератора. После определения этих параметров нажимаете на кнопку «Генерировать» и в строке «Никнейм» получаете свой логин, при повторном нажатии этой кнопки будет сгенерирован новый никнейм.
Генератор ников создает никнеймы на английском языке, длинной от 3 до 15 букв.
Помимо генерации данный сервис позволит зарегистрировать ваш уникальный никнейм и получить сертификат, который будет заверять что именно вы являетесь владельцем данного никнейма.
Операции с менеджером паролей на смартфоне
Данные действия не отличаются от тех, которые приходится делать на компьютере. Вам надо:
- Выбрать в главном меню пункт «Менеджер паролей».
- Создать мастер-пароль или выбрать иную защиту, среди которых может быть сканер отпечатков или использование PIN-кода. (в случае, если вы боитесь забыть пароль от мастера-пароля, то можете активировать функцию его сброса). Так же стоит продумать варианты снятия блокировки.
- Во время входа в аккаунт сохраните введенный старый пароль или придуманный новый (последний может быть сгенерирован системой, если вы не хотите сами что-то изобретать).
SPSS — это… Что такое SPSS?
SPSS — Développeur SPSS Dernière version 20.0 (16 août 2011) … Wikipédia en Français
SPSS — 13 Тип Статистический ПП … Википедия
SPSS — Basisdaten Entwickler SPSS Inc. Aktuelle Version IBM SPSS Statistics 20 … Deutsch Wikipedia
Spss — Entwickler: SPSS Inc.
Aktuelle Version: PASW Statistics 17 (2008) Betriebssystem: Microsoft Windows, Mac OS X, Linux (seit Version 16) Kategori … Deutsch Wikipedia
SPSS — (en estadística) abreviatura de Statistical Package for the Social Sciences, programa de ordenador utilizado con frecuencia en investigación de enfermería clínica para el análisis de datos complejos procedentes de grandes muestras. Diccionario… … Diccionario médico
SPSS — Infobox Software name = SPSS caption = SPSS 13 data view and pull down analysis menus developer = SPSS Inc. latest release version = 17.0 (Win / Mac / Linux) latest release date = 2008 operating system = Windows, Linux / UNIX Mac genre =… … Wikipedia
SPSS — Statistical Package for the Social Sciences (SPSS) es un programa estadístico informático muy usado en las ciencias sociales y las empresas de investigación de mercado. En la actualidad, la sigla se usa tanto para designar el programa estadístico … Wikipedia Español
SPSS — The Statistical Package for the Social Sciences, commonly known as SPSS, is the most widely used software package among academic sociologists.
Developed in the United States by social scientists, it provides a range of facilities, including… … Dictionary of sociology
SPSS — El SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) es un programa estadístico informático muy usado en las ciencias sociales y empresas de investigación de mercado. Originalmente SPSS era el acrónimo de Statistical Package for the Social… … Enciclopedia Universal
SPSS — S P S S, Inc. (Business » NASDAQ Symbols) * Statistical Package For Social Sciences (Governmental » US Government) * Statistical Package For Social Sciences (Computing » Software) * Statistical Package For Social Sciences (Academic & Science »… … Abbreviations dictionary
SPSS — Statistical Package for the Social Sciences [Australia]; Supplemental Pertussis Surveillance System … Medical dictionary
Описательная статистика с использованием пакетов статистических программ Statistica и SPSS Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»
Получена: 11 декабря 2015 / Принята: 18 января 2016 / Опубликована online: 25 Марта 2016 УДК 614.
2 + 303.4
ОПИСАТЕЛЬНАЯ СТАТИСТИКА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ПАКЕТОВ СТАТИСТИЧЕСКИХ ПРОГРАММ STATISTICA И SPSS
Андрей М. Гржибовский 1-4, http://orcid.org/0000-0002-5464-0498, Сергей В. Иванов 5, http://orcid.org/0000-0003-0254-3941 Мария А. Горбатова 2, http://orcid.org/0000-0002-6363-9595
1 Национальный Институт Общественного Здравоохранения, г. Осло, Норвегия
2 Северный Государственный Медицинский Университет, г. Архангельск, Россия
3 Международный Казахско-Турецкий Университет им. Х.А. Ясави, г. Туркестан, Казахстан
4 Северо-Восточный Федеральный Университет, г. Якутск, Россия
5 Северо-Западный Государственный Медицинский Университет им. И.И.
Мечникова, г. Санкт-Петербург, Россия
В настоящей работе представлены основные методы предварительной статистической обработки данных с использованием программного обеспечения Statistica и SPSS для начинающих исследователей. Описаны различные типы данных, встречающихся в биомедицинских исследованиях, параметры нормального распределения количественных признаков, способы графического представления количественных результатов и методы проверки типа распределения. Настоящая статья призвана дать общие сведения об описательной статистике и проверке распределения данных, и не заменяет прочтения специализированной литературы по статистике и клинической эпидемиологии.
Ключевые слова: Statistica, SPSS, описательная статистика, распределение, Казахстан.
DESCRIPTIVE STATISTICS USING STATISTICA AND SPSS SOFTWARE
Andrej M.
Grjibovski 1-4, http://orcid.org/0000-0002-5464-0498, Sergej V. Ivanov 5, http://orcid.org/0000-0003-0254-3941 Mariya A. Gorbatova 2, http://orcid.org/0000-0002-6363-9595
1Norwegian Institute of Public Health, Oslo, Norway
2Northern State Medical University, Arkhangelsk, Russia
3North-Eastern Federal University, Yakutsk, Russia
international Kazakh-Turkish University, Turkestan, Kazakhstan
5North-Western State Medical University n.a. I.I. Mechnikov, St. Petersburg, Russia
This is the first paper of a series of articles where we describe basic principles of statistical data analysis using Statistica and SPSS software for beginners. Step-be-step algorithms for presentation of quantitative and qualitative data including normality testing are presented.
Measures of central tendency and variability are explained and practical examples using the data from earlier studies are given. The main aim of this paper is to provide basic knowledge on descriptive statistics with practical examples using popular software. The article complements, but does not substitute specialized literature on biostatistics and clinical epidemiology.
Keywords: Statistica, SPSS, descriptive statistics, distribution, Kazakhstan.
STATISTICA ЖЭНЕ SPSS СТАТИСТИКАЛЫК БАГДАРЛАМАЛАРЫ ПАКЕТТЕР1Н КОЛДАНУМЕН СИПАТТАУШЫ СТАТИСТИКА
Андрей М. Гржибовский1-4, http://orcid.org/0000-0002-5464-0498, Сергей В. Иванов5, http://orcid.org/0000-0003-0254-3941 Мария А. Горбатова2, http://orcid.org/0000-0002-6363-9595
1 Когамдык Денсаулык сактау ¥лттык Институты, Осло к., Норвегия;
2 СолтYCтiк Мемлекетлк Медициналык Университетi, Архангельск к.
ты тексеру эдютерк Осы макала сипаттаушы стаистика жэне мэлiметтердi таратуды тексеру туралы жалпы мэлiметтер беруге бейiмделген жэне статистика жэне клиникалык; эпидемиология бойынша мамандандырылган эдебиеттi окуды ауыстырмайды.
Heri3ri сездер: Statistica, SPSS, суреттеме статистика, тарату, Казакстан.
Библиографическая ссылка:
Гржибовский А. М., Иванов С. В., Горбатова М. А. Описательная статистика с использованием пакетов статистических программ Statistica и SPSS / / Наука и Здравоохранение. 2016. №1. С. 7-23.
Grjibovski A. M., Ivanov S. V., Gorbatova M. A. Descriptive statistics using Statistica and SPSS software. Nauka i Zdravookhranenie [Science & Healthcare]. 2016, 1, pp. 7-23.
Гржибовский А. М., Иванов С. В., Горбатова М.
А. Statistica жэне SPSS статистикалык багдарламалары пакеттерЫ колданумен сипаттаушы статистика / / Гылым жэне Денсаулык сактау. 2016. №1. Б. 7-23.
Настоящая статья открывает серию публикаций, посвященных статистическому анализу данных биомедицинских исследований. В последующих статьях будут последовательно представлены базисные статистические методы, наиболее часто используемые для анализа результатов биомедицинских исследований, а также особенности их применения и интерпретация полученных результатов.
По мнению авторов, настоящая серия статей направлена на решение трех задач:
1. Формирование у начинающего исследователя базисных представлений о статистическом анализе данных.
2. Обучение начинающего исследователя основным практическим навыкам статистической обработки результатов собственных исследований с использованием современного программного обеспечения.
3. Предупреждение типичных ошибок, возникающих в процессе статистической обработки данных и приводящих к некорректной интерпретации результатов анализа.
Для наиболее полного понимания представленного материала, авторы настоящей статьи настоятельно рекомендуют читателю предварительно ознакомиться с литературой по эпидемиологии и получить
достаточные базисные представления о планировании, организации и проведении эпидемиологических исследований [14, 22, 24]. Практические аспекты организации и анализа результатов различных типов научных исследований в здравоохранении (одномоментных, когортных, экологических, экспериментальных исследований и «случай-контроль») представлены в серии статей, опубликованных в журнале «Наука и Здравоохранение» в 2015 году [7, 8, 9, 10, 11].
Настоящая статья посвящена предварительной статистической обработке данных, представлению различных типов данных, описательной статистике и проверке типа распределений изучаемых признаков.
В результате любого исследования ученый получает некий набор сведений, которые необходимо соответствующим образом классифицировать и систематизировать для последующего анализа. Определение типов собственных данных является необходимым условием их корректного представления и правильного выбора методов статистической обработки [1, 18].
Все признаки, характеризующие какое-либо явление или процесс, прежде всего, делятся на количественные (числовые) и качественные (категориальные) [6, 15, 17, 21]. Количественные признаки названы так потому, что их количественная мера точно определена, и они, в свою очередь, делятся на непрерывные, которые могут принимать любое значение (например, масса тела, артериальное давление, уровень гемоглобина, концентрация вещества и др.) и дискретные, которые могут выражаться только целыми числами (например, количество рецидивов заболевания, количество беременностей, число заболевших и др.). Качественные признаки не имеют непосредственной количественной меры и характеризуют принадлежность явления к какой-либо определенной категории. Качественные признаки подразделяются на номинальные, то есть просто имеющие определенное наименование (например, номер палаты, семейное положение, основная или контрольная группа наблюдения), и порядковые (ранговые, ординальные), которые отличаются от номинальных тем, что могут быть размещены в порядке возрастания или
убывания (например, состояние пациента, стадия сердечной недостаточности, степень угнетения сознания). Хотя порядковые переменные, как и количественные, могут быть представлены в числовом выражении, но они принципиально отличаются от количественных тем, что не могут быть подвергнуты арифметическим операциям. В случае порядковых данных невозможно оценить степень различий между находящимися рядом уровнями переменной. Например, если между значениями количества гемоглобина 105 г/л, 106 г/л и 107 г/л разница, в любом случае, составляет 1 г/л, то в случае оценки тяжести состояния пациента невозможно утверждать, что состояние средней тяжести в той же степени хуже удовлетворительного состояния, в которой состояние средней тяжести хуже тяжелого состояния.
Выделяют также дихотомические (бинарные) переменные, которые относятся к качественным переменным, и могут принимать только два взаимоисключающих значения (например, мужской или женский пол, больной или здоровый участник исследования, благоприятный или неблагоприятный исход заболевания, наличие или отсутствие осложнений). Типы признаков (переменных) в биомедицинских исследованиях представлены на рисунке 1.
Помимо исходных данных, полученных непосредственно в результате исследования, для статистического анализа используются также и производные данные (например, индекс массы тела, рассчитываемый на основании измеренных роста и массы тела).
Качественные данные, как правило, могут быть представлены в виде частот или процентов (например, доля мужчин в изучаемой выборке пациентов, распространенность инфекционного заболевания в городе, частота встречаемости различных степеней ожирения и др.). Следует учесть, что если исследование является выборочным, то есть не включает в себя всю популяцию, на которую будут транслированы результаты выборочного исследования, корректно представлять данные о частотах в виде 95% доверительных интервалов, алгоритмы расчета которых представлены в соответствующей литературе [5, 25].
Рис. 1. Типы признаков (переменных) в биомедицинских исследованиях.
Представление количественных данных производится с использованием определенного набора показателей. При этом для того, чтобы выбрать, какие именно показатели использовать для корректного представления количественных данных, и какие статистические критерии использовать, важно предварительного оценить тип распределения изучаемого признака.
Существуют различные виды распределений (биномиальное распределение, распределение Пуассона и др.), с которыми можно ознакомиться в специальной литературе по статистике [17]. В настоящей статье будет
рассмотрено нормальное (гауссовское) распределение количественных данных.
Нормальное распределение характерно для многих биологических явлений и процессов. Например, нормальному распределению подчиняется рост людей в генеральной совокупности: у наибольшего количества людей рост средний, меньшее количество людей обладает ростом ниже и выше среднего, и совсем немного людей имеют очень низкий или очень высокий рост.
Примеры нормального и некоторые виды отличного от нормального распределений представлены на рисунке 2.
Нормальное распределение
Скошенное распределение Равномерное распределение (правосторонняя асимметрия)
Рис. 2. Некоторые виды распределения количественных признаков.
Нормальное распределение может быть математически описано с использованием двух параметров — среднего арифметического значения и стандартного отклонения.
Среднее арифметическое значение рассчитывается по формуле:
М =
X1 + X2 + X3 + … + Xi
где
XI … Xi — значения количественного признака, п — количество наблюдений.
n
Стандартное отклонение рассчитывается путем извлечения квадратного корня из значения дисперсии (а2), которая является
суммой квадратов отклонении значении признака от среднего арифметического значения:
ст =V ст2 = V (
(X1 — М)2 + (X2 — М)2 + (Хз — М)2
+ +
(X, — М)2
n
Стандартное отклонение является мерой разброса значений вокруг среднего арифметического: в область от М — а до М + а попадает 68% всех значений количественного показателя, в область от М — 1,96а до М + 1,96а попадает 95% значений, а область от М — 2,58а до М + 2,58а включает в себя 99% всех значений признака.
Для графического представления значений количественного признака, имеющего нормальное распределение, можно использовать столбчатую диаграмму, с указанием границ значения стандартного отклонения (рис. 3, слева). В то же время, во многих журналах рекомендуется представлять не одно, а два стандартных отклонения на столбчатой диаграмме, то есть 95% доверительный интервал.
Если же распределение отличается от нормального, то для описания данных
Столбиковая диаграмма
целесообразно использовать медиану и квартили. Медиана — значение признака, которое делит распределение пополам -половина значений признака располагается другая половина 25-й процентиль отсекает четверть
— справа от (или первый самых низких
слева, а медианы. квартиль)
значений признака, а 75-й процентиль (или третий квартиль) — четверть самых высоких значений (медиана является 50-м процентилем, или вторым квартилем). Таким образом, между 1-м и 3-м квартилями располагается 50% значений признака.
Для графического представления значений признака, имеющего отличное от нормального распределение, можно использовать квартильную диаграмму, представленную на рисунке 3 (диаграмма типа «ящик с усами», англ. «box-whisker plot».
Квартильная диаграмма
Рис. 3. Графическое представление количественных данных: при нормальном распределении (столбиковая диаграмма) и при распределении, отличном от нормального (квартильная диаграмма).
Более подробно о распределении признаков и математическом описании данных можно узнать из литературы по статистике [4, 15, 17].
Наличие нормального распределения изучаемого признака расширяет возможности исследователя в отношении использования методов статистического анализа данных и
)
повышает чувствительность статистических критериев. Поэтому, если фактическое распределение похоже на скошенное влево или вправо нормальное распределение, во многих случаях рекомендуется приблизить распределение к нормальному с помощью математического преобразования
(разумеется, если это возможно). Например, при правосторонней асимметрии (рисунок 2) извлекают квадратный корень из значений, проводят логарифмическое преобразование с использованием натурального или десятичного логарифма или гармоническое преобразование по формуле х’ = — 1/х. При левосторонней симметрии данные возводят во вторую или третью степень [6]. Подбор того или иного способа «нормализации» распределения, как правило, проводят эмпирически.огб (для больших выборок) и критерия Шапиро-Уилка (для небольших выборок). Если достигнутое в результате расчета значения критериев значение статистической значимости превышает 0,05 (р > 0,05) то фактическое распределение можно формально считать не отличающимся от нормального.
С целью приобретения читателем практических навыков представления описательных статистических данных и проверки распределения, в качестве практического примера будет рассмотрен фрагмент данных, которые были собраны в процессе крупного исследования, направленного на изучение метаболического синдрома и его детерминант в условиях
неблагополучной социально-экологической ситуации в Южном Казахстане [12, 13, 16]. В ходе данного исследования получены значения массы тела и уровня холестерина крови 298 пациентов. Масса тела и уровень холестерина крови являются непрерывными количественными признаками, вариационные ряды которых будут в проанализированы с использованием программного обеспечения Statistica 10 [19, 2] и SPSS 20 [3]. Выбор данных пакетов статистических программ обусловлен тем, что они являются одними из наиболее удобных в использовании начинающими исследователями инструментами анализа данных, не требуют специального образования и приобрели заслуженную популярность среди исследователей стран СНГ, работающих в области медицины. Важной причиной популярности данного программного обеспечения является, в том числе и, наличие русифицированных версий обеих программ. Демо-версии программ Statistica и SPSS можно загрузить с официальных сайтов разработчиков (www.stаstsoft.com и http://www-
01.ibm.com/software/analytics/spss/ соответственно).
Следует отметить, что представленные ниже алгоритмы действий являются только инструментом анализа данных, так как корректная интерпретация получаемых результатов требует наличия базисных знаний в области биомедицинской статистики, которые можно приобрести путем изучения соответствующей литературы [4, 15, 17, 23, 25].
Анализ вариационного ряда с использованием программы Statistica 10.
Для начала работы необходимо открыть файл 1_Bodymass.sta, который необходимо загрузить с сайта журнала «Наука и Здравоохранение». В данном файле представлен один вариационный ряд значений массы тела пациентов.
Далее следует выполнить ряд действий, целью которых является настройка вывода программой необходимых данных.
Выберем меню «Statistics» и войдем в раздел «Basic Statistics/Tables» (рисунок 4), где выберем раздел «Descriptive Statistics», подтвердив выбор нажатием на кнопку ОК.
H STAT1STICA — [Data: Body_mass_stat aOv by 298c)]
File Edit View Insert Format Statistics Data Mining Graphs Tools Data Window
D е£У т sa X ЧаЗ ^ Resume- Ctrl+R dd to Report
11Н^РИУ^ Bas,£ Statistics/Tables
1 Multiple Regression ANOVA Nonparametrics Distribution Fitting Distributions & Simulation ■ • —*
1 Body mass 2 Var2 , ил 7 Var7 >
1 77 1— щ
2 90
3 84 у Advanced Linear/Nonlinear Models ► Multivariate Exploratory Techniques ► Industrial Statistics & Six Sigma ► Power Analysis Automated Neural Networks PLS, PCA, Multivariate/Batch SPC Variance Estimation and Precision
4 73 т
5 81 ЕЗ
6 69 NI1
7 80
8 74 Щ |Пп1
9 77
10 105 и
11 109,5 ш Statistics of Block Data STATISTICA Visual Basic Batch (ByGroup) Analysis
12 80 ■га
13 87 сэ на
14 81
15 75,5 ш Probability Calculator ►
16 62
17 А П 81 ПС
Рис. 4. Меню «Statistics» программы Statistica 10.
Далее в появившемся окне «Descriptive Statistics» нажмем на кнопку «Variables» (в левом верхнем углу окна) и выберем для
анализа вариационный ряд «Body mass», как показано на рисунке 5, после чего подтвердим выбор нажатием на кнопку ОК.
Рис. 5. Выбор вариационного ряда для последующего анализа в программе 81а11э11са 10.
Далее в окне «Descriptive Statistics» настроим процесс проверки распределения: для этого нажмем на вкладку «Normality» и проставим галочки, напротив позиций, соответствующих расчету значений критериев Колмогорова-Смирнова (Kolmogorov-Smirnov & Lilliefors test for normality) и Шапиро-Уилка
(Shapiro-Wilk’s W test), как это показано на рисунке 6. Здесь же можно указать количество интервалов (столбиков) гистограммы, на которые будет разбита выборка (Number of intervals), которое по умолчанию задано равным 10-ти. Количество интервалов, на которые необходимо разбить выборку для
построения гистограммы распределения, можно рассчитать с помощью формулы Стерджеса: т = 1 + 3,32 х Lg п, где п -количество наблюдений в выборке [23]. В нашем случае количество наблюдений равно
298, и рассчитанное значение количества интервалов равно 9, то есть оно всего лишь на единицу отличается от количества интервалов, указанному программой по умолчанию.
.¿«Л Descriptive Statistics: Body_mass_stat
Body mass
Variables:
Frequency tables
Quick | Advanced j Robust Normality j Prob. & Scatterplots j Categ. plots | Options j Distribution
Use Distribution Fitting. Process Analysis, or Graphs (P-P or Q-Q) to fit other distributions; use Survival Analysis to fit distributions to censored data.
Histograms
Categorization a Number of intervals:
10
Integer intervals (categories)
Normal expected frequencies [7] Kolmogorov-Smirnov & Lilliefors test for normality [2 Shapiro-Wilk’s W test
Stem and leaf
1Э? 3D histograms, bivariate distributions
Stem & leaf plot
GalES □ □
Categorized histograms
Compressed
KH
Summary
Cancel
Options ▼
By Group..
surer „
СЙ5Е5 £
<E> w
_i Wghtd momnts DF =
(§) W-1 N-1
MD deletion Casewise a Pairwise
Рис. 6. Вкладка «Normality» окна «Descriptive Statistics» программы Statistica 10.
Далее нажмем на вкладку «Advanced» и, как указано на рисунке 7, проставим галочки, соответствующие выводу показателей описательной статистики: среднего
арифметического значения (Mean), медианы (Median), стандартного отклонения (Standard Deviation), степени асимметрии (Skewness) и эксцесса (Kurtosis).
.Л Descriptive Statistics: Body_mass_stat
Variables:
Body mass
Quick Advanced | Robust | Normality | Prob. & Scatterplots j Categ. plots | Options |
[шЭ Summary: Statistics ¡§j|j Gl рЦЦ G2
Location, valid N g] Valid N _ % valid obsvn. J Mean
□ Sum [7] Median
□ Mode
□ Geom. mean Harm, mean
Variation, moments [/j Standard Deviation
□ CI for Sample SD Interval: 95,00 =] X Coefficient of variation
□ Variance
I Std. err. of mean Conf. limits for means Interval: ¡95,00 V] Skewness
J Std. err., Skewness [V] Kurtosis
Std. err., Kurtosis
Compute statistics: Percentiles, ranges J Minimum & maximum </] Lower & upper quartiles Percentile boundaries F,rst: 110-00 i||x Second: ] 90.00
Range □ Quartile range
Select all stats
Reset
(U Save settings as default
Summary
Cancel
]S Options ▼
By Group..
StliCI _
crisis ^
^S w
_J Wghtd momnts DF =
© W-1 N-1
MD deletion Casewise a Pairwise
Рис. 7. Вкладка «Advanced» окна «Descriptive Statistics» программы Statistica 10.
Также целесообразно указать минимум и максимум (Minimum & maximum) и верхний и нижний квартили (Lower & upper quartiles). При необходимости можно выбрать и другие показатели описательной статистики (моду, дисперсию, коэффициент вариации, стандартную ошибку среднего арифметического, межквартильный интервал и другие).
Для запуска анализа в той же вкладке «Advanced» нажмем на кнопку G1, которая активизирует вывод графиков, результатов расчетов показателей и значений статистических критериев.
Результаты анализа представлены на рисунке 8. В левом верхнем углу окна вывода данных расположена гистограмма распределения, имеющая колоколообразную форму. Выше гистограммы размещены результаты расчета значений и статистической значимости критериев соответствие фактического нормальному: уровень
проверки на распределения
статистической значимости (p) для критерия
Колмогорова-Смирнова (K-S), который составил > 0,20. Для критерия Колмогорова-Смирнова с поправкой Lilliefors он также составил > 0,20, для критерия Шапиро-Уилка (Shapiro-Wilk W) — 0,053. В правом верхнем углу окна вывода данных представлена квантильная диаграмма (Normal P-plot), на которой видно, что почти все точки располагаются на одной линии. В левом нижнем углу окна представлены значения показателей описательной статистики, которые были выбраны на этапе настройки анализа данных. В правом нижнем углу окна представлена диаграмма по типу «box plot», которую не следует путать с квартильной диаграммой, так в представленной диаграмме центральное значение занимает среднее арифметическое, а не медиана, а верхним и нижним значениями «ящика» являются соответственно, значения M — ст и M + ст (выбор различных вариантов вывода диаграмм «box plot» можно настроить во вкладке «Options» окна «Descriptive Statistics»).
Рис 8. Результаты анализа переменной «Body mass» в программе Statistica 10.
Таким образом, по результатам представленных программой графиков и расчетов следует заключить, что распределение имеет форму, близкую к колоколообразной, статистическая значимость критериев проверки распределения на нормальности имеет значение, превышающее 0,05, почти все точки на квантильной диаграмме располагаются на прямой линии, значение среднего арифметического и медианы близки друг к другу, а значения асимметрии и эксцесса не превышают значение 1 (либо не ниже значения — 1), что в совокупности свидетельствует в пользу нормальности распределения массы тела пациентов — участников исследования.=15,2) кг. Данное математическое выражение имеет
следующий практический смысл: в границы от 61,3 до 91,7 кг (M ± SD) попадает масса тела 68% пациентов, а в границы от 46,1 до 106,9 (M ± 1,96*SD) попадает масса тела 95% пациентов.
Анализ вариационного ряда с использованием программы SPSS 20.
Для начала работы необходимо открыть файл 1_Cholesterol.sav, который потребуется загрузить с сайта журнала «Наука и здравоохранение». В данном файле представлен один вариационный ряд значений уровня холестерина крови пациентов.
Как и в процессе работы с программой Statistica, прежде всего потребуется подготовить параметры вывода данных. Для этого войдем в меню «Analyze», раздел «Descriptive Statistics», и выберем подраздел «Explore», как показано на рисунке 9.
Cholesterol.sav [DataSetl] — IBM SPSS Statistics Data Editor
File Edit View Data Transform Analyze Direct Marketing Graphs Utilities Add-ons Wine
â Щ
Cholesterol var
1 5.04
2 4.16
3 5.33
4 4,60
5 5.41
6 4.20
7 4.89
8 5.26
Reports
Descriptive Statistics Tables
Compare Means
General Linear Model
Generalized Linear Models
Mixed Models
Correlate
Regression
Loglinear
Neural Networks
Classify
A
EH Frequencies. 171 Descriptives. Explore… Çrosstabs… □ Ratio… Й P-P Plots… Q-Q Plots…
Рис. 9. Меню «Analyze» программы SPSS 20.
В открывшемся окне «Исследовать» с помощью стрелочки между полями перенесем переменную «Cholesterol» из левого поля в поле «Dependent List» (рисунок 10), после чего настроим ряд параметров вывода данных. Для этого нажмем на кнопку «Statistics», и в открывшемся окне отметим позиции «Descriptives» и «Percentiles», подтвердив выбор нажатием кнопки «Continue» (рисунок
11), после чего программа снова вернется к окну «Explore».
Далее нажмем на кнопку «Plots», и в открывшемся окне «Explore: Plots» отметим позиции «Factor levels together» (поле «Boxplots»), «Histogram» (поле «Descriptive») и «Normality plots with tests», подтвердив выбор нажатием кнопки «Continue» (рисунок 12).
Рис. 10. Раздел «Explore» программы SPSS 20.
Рис. 11. Окно «Statistics» раздела «Explore» программы SPSS 20.
Рис. 12. Окно «Explore: Plots» раздела «Explore» программы SPSS 20.
Программа снова вернется к окну «Analyze» (Рисунок 10), в котором нажатием на кнопку «ОК» запустим анализ данных.
Рассчитанные параметры описательной статистики для уровня холестерина крови пациентов программа представляет в виде таблиц и графиков.
В таблице 1 представлены среднее арифметическое и его 95% доверительный интервал, медиана, дисперсия, стандартное отклонение, асимметрия и эксцесс, а также ряд других параметров переменной «Cholesterol».
В таблице 2 представлены процентили (квартили) для переменной «Cholesterol». В
данной таблице следует обратить внимание на 25-й процентиль, соответствующий 1-му квартилю, и 75-й процентиль, соответствующий 3-му квартилю (50-й процентиль соответствует медиане).
проверки признака критериев Уровень
значимости («Sig.») оказался меньше 0,001 как для рассчитанного критерия Колмогорова-Смирнова с поправкой так и для
значения критерия Шапиро-Уилка.
Таблица 1.
Результаты изучаемого статистических таблице 3.
распределения с помощью представлены в статистической
Описательная статистика для переменной «Cholest erol»
Statistic Std. Error
Mean 5,0548 ,06155
Lower 95% Confidence Bound 4,9337
Interval for Mean Upper Bound 5,1759
5% Trimmed Mean 4,9614
Median 4,8600
Cholesterol Variance 1,129
Std. Deviation 1,06258
Minimum 3,18
Maximum 10,79
Range 7,61
Interquartile Range 1,19
Skewness 1,735 ,141
Kurtosis 4,760 ,281
Процентили квартили) для переменной «Cholesterol»
Таблица 2.
Percentiles
5 10 25 50 75 90 95
Weighted Average Cho|estero| (Definition 1) Cholestero1 3,8195 4,0870 4,3000 4,8600 5,4925 6,4240 6,9615
Результаты проверки распределения переменной «Cholesterol» с помощью статистических критериев
Таблица 3.
Kolmogorov-Smirnova Shapiro-Wilk
Statistic df Sig. Statistic df Sig.
Cholesterol ,127 298 ,000 4 7 ,8 298 ,000
a. Lilliefors Significance Correction
Гистограмма распределения, сформированная программой SPSS, представлена на рисунке 13. На рисунке видно, что данная гистограмма не имеет равносторонней
колоколообразной формы, характерной для нормального распределения.
Квантильная диаграмма распределения представлена на Рисунке 14: видно, что точки отклоняются от прямой линии.
Рис. 13. Гистограмма распределения переменной «Cholesterol»,
сформированная программой SPSS 20.
Рис. 14. Квантильная диаграмма переменной «Cholesterol», сформированная программой SPSS 20.
Квартильная диаграмма уровня холестерина представлена на рисунке 15. Точки, расположенные выше верхней границы
диаграммы, представляют собой значения, превышающие уровень 90-го процентиля.
Рис. 15. Квартильная диаграмма переменной «Cholesterol», сформированная программой SPSS 20.
Таким образом, по результатам представленных программой SPSS данных видно, что распределение имеет форму,
отличную от формы нормального распределения, статистическая значимость критериев проверки распределения на
нормальность имеет значение меньше 0,001, точки на квантильной диаграмме отклоняются от прямой линии, что в совокупности свидетельствует в пользу того, что фактическое распределение значений уровня холестерина существенно отличается от нормального распределения.
В связи с отличием распределения уровня холестерина от нормального, использовать для представления данных среднее арифметическое значение и стандартное отклонение будет некорректным. Значение уровня холестерина пациентов следует представить в виде медианы и квартилей (Ме Qз)): 4,86 (4,30; 5,49) ммоль/л. < 0,05) при количестве наблюдений п = 1000 значительно выше, чем, например, при п = 30. Существуют следующие практические рекомендации: при количестве наблюдений от 30 до 100, если критерии проверки на нормальность покажут отличие распределения от нормального следует считать его отличным от нормального только в том случае, если гистограмма распределения, квантильная диаграмма и значения асимметрии и эксцесса не свидетельствуют об обратном. Для условного соответствия фактического распределения нормальному допускается нахождение показателей асимметрии и эксцесса в пределах от -1 до 1 (некоторые исследователи сужают допустимые границы до значений от -0,5 до 0,5). Если количество наблюдений превышает 100, и статистическая значимость критериев проверки распределения на нормальность превышает 0,05, то
распределение считают нормальным, если графики и значения асимметрии и эксцесса не говорят об обратном.
Но возможны ситуации, когда для представления данных используются параметры нормального распределения, хотя фактические данные распределены иначе. Примером такой ситуации являются результаты исследования, посвященного проблеме кариеса у детей и подростков, выполненные по методике ВОЗ [26, 27, 28]. В вышеупомянутых работах описаны значения индекса КПУ («кариес-пломбы-удаленные»), который рассчитывается как сумма кариозных зубов, пломбированных зубов и зубов, удаленных по поводу кариеса или его осложнений. В данных публикациях для представления описательной статистики индекса КПУ для различных категорий детского и подросткового населения было использовано среднее арифметическое значение и его 95% доверительный интервал, а для статистического сравнения различных категорий детского и подросткового населения — непараметрический критерий Манна-Уитни. В данном случае использование непараметрического критерия обусловлено обнаруженным отличием фактического распределения значений индекса КПУ от нормального, а представление данных в виде среднего арифметического значения обусловлено требованиями ВОЗ описывать индекс КПУ как признак, имеющий нормальное распределение. Согласно центральной предельной теореме, при достаточно большом размере выборки средние значения имеют нормальное распределение, поэтому при больших выборких допускается использование параметрических методов статистики даже при отклонениях фактического распределения от нормального. Кроме того, если известно, что в генеральной совокупности распределение признака является нормальным, то данне можно представлять с помощью параметров нормального распределения и анализировать с помощью параметрических методов статистики незавимио от распределения признака в выборке.
В следующем выпуске будет представлен алгоритм статистического сравнения
количественных данных двух независимых выборок с использованием программ Statistica и SPSS.
Литература:
1. Аканов А.А., Турдалиева Б.С., Изекенова А.К., Рамазанова М.А., Абдраимова Э.Т., Гржибовский А.М. Оценка использования статистических методов в научных статьях медицинских журналов Казахстана // Экология человека. 2013. №5. С. 61-64.
2. Боровиков В. STATISTICA. Искусство анализа данных на компьютере: для профессионалов. СПб. : Питер, 2003. 688 с.
3. Бююль А., Цефель П. SPSS: искусство обработки информации. Анализ статистических данных и восстановление скрытых закономерностей. СПб. : ООО «ДиаСофтЮП», 2005. 608 с.
4. Гланц С. Медико-биологическая статистика. М. : Практика, 1998. 459 с.
5. Гржибовский А.М. Доверительные интервалы для частот и долей // Экология человека. 2008. №5. С. 57-60.
6. Субботина А.В., Гржибовский А.М. Описательная статистика и проверка нормальности распределения количественных данных // Экология человека. 2014. №2. С. 5157.
7. Гржибовский А.М., Иванов С.В. Исследования типа «случай-контроль» в здравоохранении // Наука и Здравоохранение. 2015. № 4. С. 5-17.
8. Гржибовский А.М., Иванов С.В. Когортные исследования в здравоохранении/ / Наука и Здравоохранение. 2015. № 3. С. 5-16.
9. Гржибовский А.М., Иванов С.В. Поперечные (одномоментные) исследования в здравоохранении // Наука и Здравоохранение. 2015. № 2. С. 5-18.
10. Гржибовский А.М., Иванов С.В. Экологические (корреляционные) исследования в здравоохранении // Наука и Здравоохранение. 2015. № 5. С. 5-18.
11. Гржибовский А.М., Иванов С.В. Экспериментальные исследования в здравоохранении // Наука и Здравоохранение. 2015. № 6. С. 5-17.
12. Жунисова М.Б., Шалхарова Ж.С., Шалхарова Ж.Н., Гржибовский А.М. Типы
пищевого поведения и абдоминальное ожирение // Медицина. 2015. №4. С. 92-95.
13. Жунисова М.Б., Шалхарова Ж.С., Шалхарова Ж.Н., Нускабаева Г.О., Садыкова К.Ж., Маденбай К.М., Гржибовский А.М. Психоэмоциональный стресс как предиктор типа пищевого поведения в Казахстане // Экология человека. 2015. №5. С. 36-45.
14. Зуева Л.П, Яфаев Р.Х. Эпидемиология : учебник. СПб : ООО «Издательство Фолиант», 2008. 752 с.
15. Лакин Г.Ф. Биометрия. М. : Высшая школа, 1990. 351 с.
16. Маденбай К.М., Шалхарова Ж.С., Шалхарова Ж.Н., Жунисова М.Б., Садыкова К.Ж., Нускабаева Г.О., Гржибовский А.М. Оценка связи между площадью подкожной жировой ткани и показателями электронейромиографии // Экология человека. 2015. №7. С. 58-64.
17. Петри А., Сэбин К. Наглядная статистика в медицине. М. : ГЭОТАР-Мед, 2003. 140 с.
18. Рахыпбеков Т.К., Гржибовский А.М. К вопросу о необходимости повышения качества казахстанских научных публикаций для успешной интеграции в международное научное сообщество // Наука и Здравоохранение. 2015. №1. С. 5-11.
19. Реброва О.Ю. Статистический анализ медицинских данных. Применение пакета прикладных программ STATISTICA. М. : МедиаСфера, 2002. 312 с.
20. Садыкова К.Ж., Шалхарова Ж.С., Нускабаева Г.О., Садыкова АД, Жунисова М.Б., Маденбай К.М., Гржибовский А.М. Распространенность анемии, ее социально-демографические детерминанты и возможная связь с метаболическим синдромом в г. Туркестан, Южный Казахстан // Экология человека. 2015. №8. С. 58-64.
21. Субботина А.В., Гржибовский А.М. Описательная статистика и проверка нормальности распределения количественных данных // Экология человека. 2014. №2. С. 5157.
22. Флетчер Р. Клиническая эпидемиология. Основы доказательной медицины: пер. с англ. / Р. Флетчер, С. Флетчер, Э. Вагнер. М. : Медиа Сфера, 1998. 352 с.
23. Юнкеров В.И, Григорьев С.Г. Математико-статистическая обработка данных медицинских исследований. СПб : ВМедА, 2002. 266 с.
24. Beaglehole R., Bonita R. Basic epidemiology. World Health Organization, Geneva, 1993.
25. Cleopas T.J. et al. Statistics Applied to Clinical Trials. 4th ed. Springer, 2009.
26. Gorbatova M.A., Gorbatova L.N., Grjibovski A.M. Dental caries experience among 15-year-old adolescents in north-west Russia // Int. J. Circumpolar Health. 2011. Vol. 3. P. 232235.
27. Gorbatova M.A., Gorbatova L.N., Pastbin M.U., Grjibovski A.M. Urban-rural differences in dental caries experience among 6-year-old children in the Russian north // Rural Remote Health. 2012. Vol. 12. P. 1999.
28. Gorbatova M.A., Grjibovski A.M., Gorbatova L.N., Honkala E. Dental caries experience among 12-year-old children in Northwest Russia // Community Dent. Health.
2012. Vol. 1. P. 20-24.
References:
1. Akanov A.A., Turdalieva B.S., Izekenova A.K., Ramazanova M.A., Abdraimova, Grjibovski A.M. Otsenka ispolzovania statisticheskih metodov v nauchnih statyakh Kazakhstana [Assesment of use of statistical methods in scientific articles of the Kazakhstan’s medical journals]. Ekologiya cheloveka [Human Ecology].
2013. No.5. PP. 61-64. [in Russian]
2. Borovikov V. STATISTICA. Iskusstvo analiza dannikh na kompyutere: dlya professionalov [STATISTICA. The art of data analysis using computer: for professionals]. SPb.: Piter, 2003. P. 688.
3. Buhl A., Zofel P. SPSS: isskustvo obrabotki informatsii. Analiz statisticheskih daanikh i vosstanovlenie skritikh zakonomernostey [SPSS: the art of information analysis. Statistical data analysis and hidden regularities identification]. SPb. : OOO «DiaSoftUP», 2005. P. 608. [in Russian]
4. Glants S. Mediko-biologicheskaya statistika [The biomedical statistics]. M. : Praktika, 1998. PP. 459. [in Russian]
5. Grjibovski A.M. Doveritel’ny eintervaly dlya chastot i dolei [Confidence intervals for
proportions]. Ekologiya cheloveka [Human Ecology]. 2008. No.5. PP. 57-60. [in Russian].
6. Subbotina A.V., Grjibovski A.M. Opisatelnaya statistika I proverka normalnosti kolichestvennykh dannykh [Descriptive statistics and normality testing for quantitative data]. Ekologiya cheloveka [Human Ecology]. 2014. No.2. PP. 51-57. [in Russian].
7. Grjibovski A.M., Ivanov S.V. Issledovaniya tipa sluchay-kontrol v zdravoohranenii [Case-control studies in health sciences]. Nauka i Zdravoohranenie [Science & Healthcare]. 2015, 2, pp. 5-17. [in Kazakhstan].
8. Grjibovski A.M., Ivanov S.V. Poperechnie (odnomomentnie) issledovanoya v zdravoohranenii [Cross-sectional studies in health sciences]. Nauka i Zdravoohranenie [Science & Healthcare]. 2015, No2, PP. 5-18.
9. Grjibovski A.M., Ivanov S.V. Kogortnie issledovaniya v zdravoohranenii [Cohort studies in health sciences]. Nauka i Zdravoohranenie [Science & Healthcare]. 2015, 3, pp. 5-16.
10. Grjibovski A.M., Ivanov S.V. Ekologicheskiye (korrelyatsionnye) issledovaniya v zdravoohranenii [Ecological (correlational) studies in health sciences]. Nauka i Zdravoohranenie [Science & Healthcare]. 2015, 5, pp. 5-18. [in Kazakhstan].
11. Grjibovski A.M., Ivanov S.V. Eksperimentalnie issledovaniya v zdravookhranenii [Experimental studies in health sciences]. Nauka i Zdravoohranenie [Science & Healthcare]. 2015, 6. pp. 5-17. [in Kazakhstan].
12. Zhunissova M.B., Shalkarova Zh.S., Shalkarova Zh. N., Nuskabayeva G.O., Sadykova K. Zh., Madenbay K.M., Grjibovski A.M. Tipy pischevogo povedeniya i abdominalnoe ozhirenie [Eating behavior types and abdominal obesity]. Meditsina [Medicine]. 2015. No.4. PP. 92-95.
13. Zhunissova M.B., Shalkarova Zh.S., Shalkarova Zh. N., Nuskabayeva G.O., Sadykova K. Zh., Madenbay K.M., Grjibovski A.M. Psykhoemotsionalniy stress kak predictor tipa pischevogo povedeniya v Kazakhstane [Psychoemotional stress and eating behavior in Kazakhstan]. Ekologiya cheloveka [Human Ecology]. 2015. No.5. PP. 36-45. [in Russian]
14. Zueva L.P, Yafaev R.H. Epidemiologiya: uchebnik [Epidemiology: the textbook]. SPb : OOO «Izdatelstvo Foliant», 2008. P. 752. [in Russian].
15. Lakin G.F. Biometria [Biometrics]. M. : Viscshaya shkola. 1990. P. 351. [in Russian]
16. Madenbay K.M., Shalkarova Zh.S., Shalkarova Zh. N., Zhunissova M.B., Sadykova K. Zh., Nuskabayeva G.O., Grjibovski A.M. Otsenka svyazi mezhdu ploshadyu podkojnoy jirovoy tkani I pokazatelyami electroneyromiografii [Assesment of the relationship between subcutaneous fat tissue an results of electromyoneurography]. Ekologiya cheloveka [Human Ecology]. 2015. 7. PP. 58-64. [in Russian]
17. Petri A., Sebin K. Naglyadnaya statistika v meditsine [Demonstrative statistics in medicine]. M. : GEAOTAR-Med, 2003. p. 140. [in Russian]
18. Rakhypbekov T.K., Grjibovski A.M. K voprosu o nedhodimosti povisheniya kachestva kazakhstanskih nauchih publicatsiy dlya uspeshnoy integratsii v mezhdunarodnoe nauchnoe soobschestvo [The need for improvement of the quality of Kazakhstani publications for successful integration in the international research community]. Nauka i Zdravoohranenie [Science & Healthcare]. 2015. No.1. PP. 5-11.
19. Rebrova O. Yu. Statisticheskiy analiz meditsinskih daanikh. Primenenie paketa prikladnikh program STATISTICA [Statistical analysis of medical data. Using of STATISTICA software]. M. : MediaSphera, 2002. P. 312.
20. Sadykova K.Zh., Shalkharova Zh.S., Shalkharova Zh.N. Nuskabaeva G.O., Sadykova A.D., Zhunissova M.B., Madenbay K.M., Grjibovski A.M. Rasprostranennost’ anemii , yeye sotsial’no — demograficheskiye determinanty i vozmozhnaya svyaz’ s metabolicheskim sindromom v g. Turkestan , Yuzhniy Kazakhstan [Prevalence of anemia, its socio-demographic determinants and potential association with metabolic syndrome in residents of Turkestan,
Southern Kazakhstan]. Ekologiya cheloveka [Human Ecology]. 2015. No.8. P. 58-64. [in Russian]
21. Subbotina A.V., Grjibovski A.M. Opisatelnaya statistika I proverka normal’nosti raspredeleniya kolichestvennih dannikh [Descriptive statistics and normality testing for quantitative data]. Ekologiya cheloveka [Human Ecology]. 2014. No.2. PP. 51-57. [in Russian]
22. Fletcher R. et al. Klinicheskaya ehpidemiologiya. Osnovy dokazatel’noi meditsiny [Clinical epidemiology. Basics of the evidence-based medicine] / R. Fletchtr, C. Fletcher, E. Vagner. M. : Media Sphere, 1998. 352 p. [in Russian].
23. Yunkerov V.I., Grigoryev S.G. Matematiko-statisticheskaya obraboka daanikh meditsinskih issledovaniy [Mathematical and statistical analysis of medical research data]. SPb : VMedA, 2002. P. 266. [in Russian]
24. Beaglehole R., Bonita R. Basic epidemiology. World Health Organization, Geneva, 1993.
25. Cleopas T.J. et al. Statistics Applied to Clinical Trials. 4th ed. Springer, 2009.
26. Gorbatova M.A., Gorbatova L.N., Grjibovski A.M. Dental caries experience among 15-year-old adolescents in north-west Russia. Int. J. Circumpolar Health. 2011. Vol. 3. P. 232-235.
27. Gorbatova M.A., Gorbatova L.N., Pastbin M.U., Grjibovski A.M. Urban-rural differences in dental caries experience among 6-year-old children in the Russian north. Rural Remote Health. 2012. Vol. 12. P. 1999.
28. Gorbatova M.A., Grjibovski A.M., Gorbatova L.N., Honkala E. Dental caries experience among 12-year-old children in Northwest Russia. Community Dent. Health. 2012. Vol. 1. P. 20-24.
Контактная информация:
Гржибовский Андрей Мечиславович — доктор медицины, Старший советник Национального Института Общественного Здравоохранения, г. Осло, Норвегия; Руководитель отдела международных программ и инновационного развития ЦНИЛ СГМУ, г. Архангельск, Россия; Профессор кафедры общественного здоровья и здравоохранения Северо-Восточного Федерального Университета, г. Якутск, Россия; Профессор, почетный доктор Международного Казахско-Турецкого Университета г. Туркестан, Казахстан; Почетный профессор ГМУ г. Семей, Казахстан.
Почтовый адрес: INFA, Nasjonalt folkehelseinstitutt, Postboks 4404 Nydalen, 0403 Oslo, Norway.
E-mail: [email protected]
Телефон: +4745268913 (Норвегия), +79214717053 (Россия), +77471262965 (Казахстан)
Персональная информация — Кряжева-Карцева Елена Валерьевна
Профессор кафедры истории России
Заместитель декана по информатизации и связям с общественностью
Кандидат исторических наук
Доцент по специальности «История»
Повышение квалификации:
1) РУДН (2008). Повышение квалификации по программе «Иностранные языки». Свидетельство о повышении квалификации № 6494-08
2) РУДН (2008). Краткосрочное повышение квалификации по курсу «История и философия науки». Удостоверение № 12001
3) Центр компьютерного обучения «Специалист» при МГТУ им. Н.Э.Баумана (2010). Специализация «Введение в PASW Statistics. Статистические методы анализа данных с использованием PASW Statistics». Свидетельство № С21104-2010
4) Центр компьютерного обучения «Специалист» при МГТУ им. Н.Э.Баумана (2011). Специализация «IBM SPSS Statistics. Уровень 2. Эффективные приемы работы с файлами и данными». Свидетельство № С37411-2011
5) РУДН (2011). Краткосрочное повышение квалификации по программе «Создание электронных учебно-методических комплексов». Удостоверение № 1208
6) РУДН (2011). Краткосрочное повышение квалификации по программе «Организация и реализация программ ДПО». Удостоверение № 1570
7) РУДН (2012). Краткосрочное повышение квалификации по программе «Современные тенденции образовательного процесса и его правовое обеспечение». Удостоверение № 2714
8) РУДН (2013). Краткосрочное повышение квалификации по программе «Меры противодействия актам терроризма в образовательных учреждениях». Удостоверение № 3112
9) Центр компьютерного обучения «Специалист» при МГТУ им. Н.Э.Баумана (2013). Специализация «Microsoft PowerPoint 2010/2007. Создание эффективных презентаций». Свидетельство ЦКО «Специалист» при МГТУ им. Н.Э.Баумана № С127-2013. Microsoft Certificate of Achievement 50129A: Learn Microsoft Office PowerPoint
10) Центр компьютерного обучения «Специалист» при МГТУ им. Н.Э.Баумана (2013). Специализация «Microsoft Excel 2010/2007». Свидетельство ЦКО «Специалист» при МГТУ им. Н.Э.Баумана № С2185-2013.
11) Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ» (2013). Повышение квалификации по программе «Создание междисциплинарных образовательных программ с учетом требований работодателей». Удостоверение № 29666
12) Центр компьютерного обучения «Специалист» при МГТУ им. Н.Э.Баумана (2015). Специализация «Противодействие манипуляциям». Свидетельство ЦКО «Специалист» при МГТУ им. Н.Э.Баумана № С4785-2015.
13) Московский институт открытого образования (МИОО) (2016). Повышение квалификации по программе»Разработка дополнительных профессиональных программ и подходы к их экспертному оцениванию в соответствии с современной нормативной базой» (2016) Удостоверение о повышении квалификации № 2015ДПО1-3/05
14) Macmillan Education (2016). Специализация «Инновационные педагогические технологии в языковом образовании в вузе». Сертификат Представительства издательства «Macmillan» в РФ, за подписью регионального руководителя О. Г. Клигерман
15) Отделение дополнительного образования ООО «Издательство «Учитель»;» (2017). Повышение квалификации по программе «Методика преподавания истории, обществознания в соответствии с ФГОС СОО». Удостоверение о повышении квалификации № ПК-28-68Ф17
и другие курсы
обновить برنامج spss 16 مانا
Spss 16.0 скачать бесплатно. Большинство людей ищут бесплатную загрузку Spss 16.0: SPSS. Скачать. 3.7 голосов 2046. Ведущее в мире статистическое программное обеспечение для бизнеса, правительства, исследовательских и академических организаций. SPSS SmartViewer. Скачать. 3.7 голосов 115. SPSS Legacy Viewer (также известный как SmartViewer 15) — это свободно распространяемое приложение для просмотра SPSS Output Navigator (*. IBM SPSS …
Запуск SPSS для Windows. Значок SPSS 16 для Windows должен находиться в меню «Пуск».Если вы используете компьютер в лаборатории, обычно значок помещается в папку. Если вы настраиваете свой компьютер, все, что вам нужно сделать для запуска SPSS, — это указать на значок SPSS 16 на рабочем столе и дважды щелкнуть. Затем подождите, пока загрузится SPSS.
Программное обеспечение IBM SPSS предлагает передовые методы в простом в использовании пакете, который поможет вам найти новые возможности, повысить эффективность и минимизировать риски. Попробуйте SPSS Statistics бесплатно Попробуйте SPSS Modeler, чтобы получить бесплатные версии для учебных заведений. Обзор; Испытания продукта; Ресурсы; SPSS Statistics — лидер в области статистического программного обеспечения. Узнайте, почему.Прогнозируйте результаты и действуйте в соответствии с идеями. Предиктивная аналитика IBM SPSS® …
Kostenlos Обновление до UpdateStar — SPSS — это программа, используемая для создания опросов, интеллектуального анализа данных, текстовой аналитики, статистического анализа, совместной работы и развертывания. Его также иногда называют PASW (Predictive Analytics SoftWare).
21.05.2021
· IBM® SPSS® Statistics — ведущее в мире статистическое программное обеспечение, которое используется для решения деловых и исследовательских задач с помощью специального анализа, проверки гипотез и прогнозной аналитики.Организации используют IBM SPSS Statistics для понимания данных, анализа тенденций, прогнозов и планирования для проверки предположений и получения точных выводов. Если вы ищете бесплатную пробную версию SPSS …
07.09.2019
· Обновить برنامج spss من دون روابط https://1drv.ms/u/s!An7TqI9EcZgdhEmRih3wالا IBM SPSS Statistics — это программа, которая позволяет вам определять своих лучших клиентов, прогнозировать будущие тенденции и выполнять расширенный анализ. SPSS.Скачать. 3.7 голосов 2046. Ведущее в мире статистическое программное обеспечение для бизнеса, правительства, исследовательских и академических организаций. Типард Blu-ray в AVI Ripper. Скачать. Tipard Blu-ray to AVI Ripper может помочь вам скопировать Blu-ray Disc в AVI и другие …
07.06.2021
· SPSS 26.0 (последняя версия) SPSS 21.0. SPSS 20.0. Увидеть все. Нет конкретной информации о версии 12.0. Посетите главную страницу SPSS на Software Informer. Прочитайте больше.
IBM SPSS Statistics. Скачать. 3.5 голосов 311.IBM SPSS Statistics — это программа, которая позволяет вам определять своих лучших клиентов, прогнозировать будущие тенденции и выполнять расширенный анализ.
07.09.2019
· الجزء الثاني من تحميل حميل برنامج spss من دون روابط https://1drv.ms/u/s!An7TqI9EcZgdhEmRihل SPSS Statistics, версия 22: Практическое руководство [3
, 27 июля 2021 г. — Она столкнулась с проблемой роста, поднялась на цыпочки, чтобы ему было удобнее видеть.Spss Statistics A Practical Guide Version 20 Средствами принятия решений, использованными в этом исследовании, были (a) приложение StatHand Allen et al., 2017), установленное на iPad, (b) SPSS Statistics Version 22: A Practical Guide (Allen et al., 2017), установленное на iPad, (b) SPSS Statistics Version 22: A Practical Guide (Allen et al. ., 2014 SPSS Statistics: Практическое руководство (4-е руководство fisher Scientific isotemp 125d Да, да, да, несмотря на это, есть. Он запрокинул голову назад, затем вперед, пока его подбородок не уткнулся в грудь. Хэл принял это с благодарностью, прежде чем излить все, что он узнал о картине Пуссена и таинственном памятнике в Шагборо-холле.Думаю, пришло время радикальных действий. Если вы чувствуете, что это важно для военных действий, сделайте это.
- Практическое руководство по количественным методам с SPSS
- SPSS Statistics Version 22: Практическое руководство: Kellie
- PASW Statistics от SPSS: Практическое руководство: версия 18.0
Они дали ей на вооружение шесть карронад и четыре шестифунтовые пушки, хотя я слышал, что губернатор Филипп отказывается плыть с менее чем четырнадцатью шестифунтовыми орудиями.Даже с четырьмя оружием она превзойдет большинство тех, кто попытается ее схватить, если они ее поймают. Возможно, Гегель и Грене использовали один и тот же тренер. Ни одна собака никогда не была дрессировщиком. Офелию замерла на месте унизительная правда его возражения.
Они поблагодарили женщину и поставили свои очки на террасе у бассейна в пределах легкой досягаемости. Фары осветили мое лицо, затем внедорожник резко затормозил. Во-вторых, я закрыл дверь, она улетела, как выстрел.Мародеры унесли большие красивые чемоданы, в которых хранилась его новая одежда.
Статистика Spss Практическое руководство Версия 20
Прямо сейчас я хочу, чтобы вы выбрали команду для вашей первой работы. Мне просто нужен тестовый ривер, и я решил, что могу заложить его прямо сейчас. Делать это частью задания или нет. Важное практическое руководство по использованию последней версии IBM SPSS Statistics. AB — SPSS невероятно мощен — и его сложно освоить.Это популярное руководство позволяет студентам познакомиться с необходимыми статистическими процедурами. Руководство по обслуживанию трансмиссии Nag1 Наконец она моргнула и начала хихикать, который превратился в полный смех, достаточно сильный, чтобы на ее глаза навернулись слезы. Через минуту она моргнула и вытерла глаза. Ледяная вода стекает по моей шее.
- Медицинская статистика: руководство по SPSS, анализу данных и
- Прочтите статистику Spss Практическое руководство Версия 20 в твердом переплете.Прочтите онлайн РУКОВОДСТВО ПО РЕШЕНИЮ ДЛЯ ФИНАНСОВЫХ РЫНКОВ И INSTITUITON SAUNDERS Мягкая обложка. Читать онлайн SIG SAUER MOSQUITO в мягкой обложке. Скачать Эйнштейн-Пикассо-пространство-время-и-красота-, которая-причиняет-хаос Разжечь Эдитон.
- Статистика Spss Практическое руководство Версия 20
- Обновленное второе издание руководства по IBM SPSS Алана К. Эллиотта и Уэйна А. Вудворда быстро объясняет, когда, где и как проводить статистический анализ данных, поскольку он используется для принятия реальных решений в широком масштабе. разнообразие дисциплин.В этом универсальном справочнике содержатся краткие инструкции по выполнению анализа с использованием SPSS… .
Я могу доставить вам больше всего, что вам нужно, кроме, ну, не людей. Их нужно тренировать и все такое. Ссудите их или оставьте на следующий год, что угодно. руководство спецназа роберт каппель pdf Ей следовало уделять больше внимания его исчезновениям. Что-то еще, что заставит ее почувствовать себя некомпетентной. Десять лет избегания конфронтации, которая положила бы конец ее браку.Возможно, вы захотите применить этот последний совет и к своей личной жизни. А следующему мужчине, которого я обещаю, лучше быть моногамным. Она откусила, и ее глаза расширились от восторга.
SPSS Statistics: Практическое руководство — 9780170421140 — Cengage
Они поддерживают себя временными средствами, и каждый день теряется в поисках завтрашнего дня. инкубатор фанем инструкция для surehatch Вероятно, это сработало, по крайней мере, судя по обеспокоенным взглядам, которые на него бросали сотрудники.Предложили даже отнести его в комнату. У его основания была линия ухоженных кустов, а на некотором расстоянии от восточной оконечности это была виноградная лоза, покрытая до верха. Подойдя к деревьям, Тарзан двинулся на небольшое расстояние к западу и, найдя удобную промежность на краю леса, откуда он мог наблюдать за тропой, ведущей через сады к городским воротам, он стал ждать возвращения своих потенциальных похитителей.
- Учебное пособие по химии: (включая интерактивный код электронной книги) 4-е издание.70 долларов — Новая статистика SPSS: Практическое руководство — 4-е издание. $ 40 — Новая основа эпидемиологии: введение для студентов и медицинских работников — 4-е издание. 50 долларов — Новое руководство по выживанию…
- Скачать электронную книгу Spss Statistics Практическое руководство Cengage Spss Statistics Практическое руководство Обновленное второе издание руководства по IBM SPSS Алана К. Эллиотта и Уэйна А. Вудворда «переход к делу»…
- SPSS Statistics версия 22: Практическое руководство — UWA
- SPSS Statistics: Практическое руководство: Brody Heritage
Сонни закрыла глаза и сжала руки в кулаки, визуализируя отбросы ее карьеры, хлынувшие в унитаз.SPSS Statistics Version 22: Практическое руководство по спирали — 1 января 2014 г. Откройте для себя восхитительные детские книги с Prime Book Box, подпиской, по которой новые книги доставляются каждые 1, 2 или 3 месяца — новые клиенты получают скидку 15% на вашу первую коробку . Выучить больше. панантукан pdf Может быть, это была атмосфера колледжа и кампуса, которая передавалась из школы в школу. Шелк задирал мой набухший клитор. От укуса его зубов на моем прикрытом соске меня охватила дрожь, а чистый запах его теплой кожи опьянил меня.
9780170348973: SPSS Statistics версии 22: Практическое
Во всяком случае, он знал, что Мек может и чего не может. Мне было интересно, что он скажет о возможности шестого камня. То же самое зло, присутствие которого мы чувствовали на вокзале в Денвере. SPSS Statistics, версия 22: Практическое руководство Питер Аллен, Келли Беннетт Этот практический и очень наглядный текст знакомит студентов с рядом часто используемых статистических процедур, которые обычно включаются в учебные программы студентов прикладной статистики и единиц методологии исследований.Процедура восстановления испанских изданий3n alimenticia Обычно завоевание и знакомство сводили на нет его желание, но в данном случае это явно не помогло. Он боролся с ней на каждом шагу, отказываясь вежливо отступить от темы, которая доставляла другим людям дискомфорт. Поскольку она уже спала с Николаем, рассуждала она несчастно, ее привычка носить обручальное кольцо больше не могла рассматриваться как залог верности Джеффри, как когда-то.Помните, это Четвертое июля. Я и эта старая страна родились в один день, с разницей в одиннадцать лет.
Он отвез их на юг по Синдл-стрит к Ривервью, где Джек указал Сейле на место, где когда-то стояла наклонная башня старого мудреца Онтродеса. Отряд состоял из командира эскадрильи, командиров отрядов и их сержантов. Люси оставила ее ухаживать за клиентом и поехала на велосипеде в город.Люси помахала Бри и взлетела.
Ее руки сцепились так крепко, что суставы побелели. Волнует больше, чем она хотела, чтобы они осознавали. Поскольку эта статистика spss представляет собой практическое руководство версии 20, она подсознательно оказывается одной из любимых коллекций электронных книг spss statistics практического руководства версии 20, которые у нас есть. Вот почему вы остаетесь на лучшем веб-сайте, чтобы искать невероятные книги. Изучите SPSS за 15 минут Изучите SPSS за 15 минут с помощью Unik Multimedia Learning 1 год назад Карманная энциклопедия 15 динозавров Это даже объяснило бы, почему Обереги были созданы для всех этих атак.дракон, который отправился к лунному дракону, серия 2. Но он сражался не так, как бог сражается, и когда дубина ударила его по голове, он упал без сознания, как обычный смертный. Эта женщина не из Кор-уль-лула, а из Кор-уль-джа, того самого племени, с которым, по словам Кор-уль-лул, существо связывалось, когда впервые увидел его. Он сказал вам, что он сын божий.
Я вытерла руки о халат, оставив следы своих стигматов на грубой ткани.ручное управление fiat 1500 l Он останавливается в нескольких футах от Кристиана и стоит, сжав кулаки, в ожидании оправдания, которое Кристиан даст ему, чтобы ударить его. Я сказал ей, как и Триша, все о тебе. Ваши рабочие привычки, насколько вы умны и сколько у вас братьев и сестер.
Copyright © ben-book.ru
Spss 18 лицензионный код трещина
Скачать Pasw 18 Лицензионный код:
http: // laijafibe.fastdownloadportal.ru/?dl&keyword=spss+18+license+code+crack&source=wix.com
Spss 18 лицензионный код трещина
Ссылка для скачивания: http://laijafibe.fastdownloadportal.ru/?dl&keyword=spss+18 + лицензия + код + crack & source = wix.com
Многие Big Fish используют это программное обеспечение для собственного стабильного бизнеса. Кроме того, лучшее использование представления переменных по сравнению с различными пакетами снижает необходимость в нескольких файлах данных при запуске проекта.
Это программное обеспечение также используется исследователем, правительственными ведомствами, а также учебным заведением.Вы также можете открыть для себя различные группы, а также узнать, как определенные группы взаимодействуют друг с другом. Допустимые значения для этого свойства: Сеть или сайт. После того, как spss 18 license code crack сгенерировал код авторизации для запрошенной версии: 1 — Введите код в одиночку 2 — Введите код блокировки конечного пользователя, код блокировки можно найти, углубившись в установочные файлы и дважды щелкнув эхоид. Продукт намного проще в использовании, чем другие статистические пакеты, и может использоваться даже теми, кто не имеет статистического обучения в каком-либо отношении.Когда PASW Statistics18 установлен или запущен. Инструкции по установке однопользовательской рабочей станции Код авторизации для одного пользователя PASW 18. Независимо от того, являетесь ли вы новичком или опытным статистиком. К таким ситуациям относятся: — ваша система не имеет доступа к Интернету — протоколы безопасности вашей компании не влияют на доступ вашей системы к Интернету для генерации лицензионного ключа для вашего программного обеспечения. Но также может использоваться в различных типах анализа, а также в отчетах, таких как интеллектуальный анализ данных и прогнозная аналитика.
Это также означает, что вы можете сэкономить деньги, ориентируясь на потребителей, которые, скорее всего, принесут вам деньги. Допустимые значения для этого свойства: Сеть или сайт.
IBM SPSS 25 Crack — PASW Statistics 18 Тип лицензии …
Это программное обеспечение позволяет легко получить доступ, управлять и быстро обрабатывать любые типы данных. Он также состоит из дюжины модулей для широкого спектра отчетов об исследованиях. IBM SPSS можно использовать не только для обработки данных в социальных науках. Но также может использоваться в различных типах анализа, а также в отчетах, таких как интеллектуальный анализ данных и прогнозная аналитика.Этот инструмент также известен как инструмент анализа, а также прогнозирования в производстве, научных исследованиях и многом другом. Вы также можете легко получать данные из IBM SPSS 24 License Key Statistics. Его пользователи используют Excel, а также файлы CSV для импорта и экспорта данных. Итак, мы даем некоторые функции для удобного использования этих каналов. Упрощенный импорт также сэкономит ваше время благодаря новым алгоритмам импорта. Ни одна другая программа не может превзойти свою производительность и процессы. Легко связать качества данной популяции и многое другое.Теперь Spss Statistics 24 full Crack можно получить для загрузки, вы получите от этого максимальную пользу.
Коэффициент корреляции Пирсона — Краткое введение
Рубен Герт ван ден Берг в разделе «Корреляция», «Статистика А-Я» и «Основы» Корреляция Пирсона — это число от -1 до +1, которое указывает
, в какой степени 2 переменные связаны линейно.
Корреляция Пирсона также известна как «коэффициент корреляции момента продукта» (PMCC) или просто «корреляция».
Корреляции Пирсона подходят только для количественных переменных (включая дихотомические переменные).
Коэффициент корреляции — Пример
Мы спросили 40 фрилансеров об их годовом доходе за период с 2010 по 2014 год. Часть исходных данных представлена ниже.
Сегодняшний вопрос:
есть ли связь между доходом за 2010 год
и доходом за 2011 год?
Что ж, отличный способ выяснить это — изучить диаграмму рассеяния для этих двух переменных: мы представим каждого фрилансера точкой. Горизонтальное и вертикальное расположение каждой точки указывает на доход фрилансера за 2010 и 2011 годы.Результат показан ниже.
Наша диаграмма рассеяния показывает сильную связь между доходами за 2010 и 2011 годы: фрилансеры, у которых был низкий доход за 2010 год (крайние левые точки), как правило, имели низкий доход и за 2011 год (нижние точки), и наоборот. Кроме того, это отношение примерно линейное ; основной узор в точках — прямая линия.
Степень, в которой наши точки лежат на прямой линии, указывает на силу связи. Корреляция Пирсона — это число, которое указывает на точную силу этой связи.
Коэффициенты корреляции и диаграммы рассеяния
Коэффициент корреляции указывает, насколько точки на диаграмме рассеяния лежат на прямой линии. Это означает, что обычно мы можем довольно точно оценить корреляции не более чем на основе диаграмм рассеяния. Рисунок ниже прекрасно иллюстрирует этот момент.
Коэффициент корреляции — основы
Некоторые основные моменты, касающиеся коэффициентов корреляции, хорошо проиллюстрированы на предыдущем рисунке.Как минимум, вы должны знать, что
- Корреляция никогда не бывает ниже -1. Корреляция -1 указывает, что точки данных на диаграмме рассеяния лежат точно на прямой нисходящей линии; две переменные совершенно отрицательно линейно связаны.
- Корреляция 0 означает, что две переменные не имеют никакой линейной связи. Однако между двумя переменными может существовать некоторая нелинейная связь.
- Коэффициенты корреляции никогда не превышают 1. Коэффициент корреляции, равный 1, означает, что две переменные идеально положительно линейно связаны; точки на диаграмме рассеяния лежат точно на прямой восходящей линии.
Коэффициент корреляции — предостережения при интерпретации
При интерпретации корреляций следует помнить о некоторых вещах. Подробное обсуждение заслуживает отдельного руководства, но мы кратко отметим два основных момента.
- Корреляции могут указывать или не указывать причинно-следственные связи .И наоборот, причинно-следственные связи от одной переменной к другой могут приводить или не приводить к корреляции между двумя переменными.
- Корреляции очень чувствительны к выбросам ; одно необычное наблюдение может иметь огромное влияние на корреляцию. Такие выбросы легко обнаруживаются при быстром просмотре диаграммы рассеяния.
Коэффициент корреляции — Программное обеспечение
Большинство редакторов электронных таблиц, таких как Excel, Google Sheets и OpenOffice, могут вычислить корреляции за вас.На иллюстрации ниже показан пример в таблицах Google.
Коэффициент корреляции — матрица корреляции
Имейте в виду, что корреляции применяются к парам переменных. Если вас интересует более двух переменных, вы, вероятно, захотите взглянуть на корреляции между всеми различными парами переменных. Эти корреляции обычно отображаются в квадратной таблице, известной как корреляционная матрица . Пакеты статистического программного обеспечения, такие как SPSS, создают матрицы корреляций, прежде чем вы сможете моргнуть.Пример показан ниже.
Обратите внимание, что диагональных элемента (красного цвета) являются корреляциями между каждой переменной и самой собой. Вот почему они всегда равны 1.
Также обратите внимание, что корреляции под диагональю (серым цветом) являются избыточными, потому что они идентичны корреляциям над диагональю. Технически мы говорим, что это симметричная матрица.
Наконец, обратите внимание, что модель корреляций имеет смысл: корреляции между годовыми доходами становятся ниже, поскольку эти годы находятся дальше друг от друга.2}} $$
Формула в основном сводится к делению ковариации на произведение стандартных отклонений. Поскольку коэффициент — это число, деленное на какое-то другое число, наша формула показывает, почему мы говорим о корреляции , коэффициент .
Корреляция — статистическая значимость
Доступные нам данные часто — но не всегда — представляют собой небольшую выборку из гораздо большей совокупности. Если так,
мы можем найти ненулевую корреляцию в нашей выборке
, даже если она равна нулю в генеральной совокупности.На рисунке ниже показано, как это могло произойти.
Если мы проигнорируем цвета на секунду, все 1000 точек на этой диаграмме рассеяния визуализируют некоторую популяцию. Корреляция популяции , обозначенная ρ-, равна нулю между тестом 1 и тестом 2.
Теперь мы, , могли бы нарисовать выборку из N = 20 из этой совокупности, для которой корреляция r = 0,95 .
И наоборот, это означает, что выборочная корреляция 0,95 не доказывает с уверенностью, что существует ненулевая корреляция во всей генеральной совокупности.2)}} $$
Теперь сам T не интересен. Однако он нам нужен для определения уровня значимости некоторой корреляции. T следует t-распределению с ν = n — 2 степенями свободы, но только при соблюдении некоторых предположений.
Корреляционный тест — предположения
Тест статистической значимости корреляции Пирсона требует 3 допущений:
- независимых наблюдений ;
- — корреляция населения, ρ = 0 ;
- нормальность : две задействованные переменные двумерно нормально распределены в популяции.Однако это не требуется для разумного размера выборки — скажем, N ≥ 20 или около того.
Корреляция Пирсона — распределение выборки
В нашем примере размер выборки N был 20. Итак, если мы соблюдаем наши предположения, T следует t-распределению с df = 18, как показано ниже.
Это распределение говорит нам о 95% вероятности того, что -2,1
Спасибо за чтение!
.