Методичні вказівки до виконання практичних завдань та контрольних робіт з курсу icon

Методичні вказівки до виконання практичних завдань та контрольних робіт з курсу




Скачати 475.54 Kb.
НазваМетодичні вказівки до виконання практичних завдань та контрольних робіт з курсу
Сторінка1/2
Дата24.05.2013
Розмір475.54 Kb.
ТипМетодичні вказівки
  1   2


Міністерство освіти і наука україни

сумський державний університет


Методичні вказівки


до виконання практичних завдань та контрольних робіт з курсу

Комп’ютерні інформаційні технології у маркетингу”

для студентів факультету економіки та менеджменту

спеціальності 8.050100 „Маркетинг”

усіх форм навчання


Суми

Вид-во СумДУ

2006

Методичні вказівки до виконання практичних завдань і контрольних робіт з курсу “Комп’ютерні інформаційні технології у маркетингу” / Укладачі: О.М.Олефіренко , О.О. Карпіщенко. – Суми: Вид-во СумДУ, 2006. – 41 с.


Зміст




С.

Вступ..........................................................................................................................

4

1 Обробка анкетних даних з використанням SPSS...............................................

5

1.1 Матеріали, необхідні для проведення статистичного аналізу..........................

5

1.2 Загальні параметри вибірки...................................................................................

5

1.3 Складання схеми кодування анкети...........................................................................

8

1.4 Введення даних у комп'ютер і кодування змінних............................................

8

1.5 Модифікація і відбір даних...............................................................................

13

1.6 Перекодування змінних.....................................................................................

16

1.7 Підрахунок значень змінних...............................................................................

19

1.8 Лінійні розподіли для одноваріантних питань............................................................

22

2 Обробка анкетних даних із застосуванням MS Excel..................................

28

2.1 Сортування даних за певним стовпцем.............................................................

28

2.2 Виділення кольором рядків, що відрізняються за певною ознакою.............

29

2.3 Виконання розподілу респондентів на групи та підрахування

чисельності груп.........................................................................................................

33

2.4 Огляд можливостей програми Marketing Analytic.....................................

33

  1. Завдання для виконання підсумкової роботи з дисципліни

Комп’ютерні інформаційні технології у маркетингу”................................

36

3.1 Загальні положення..............................................................................................

36

3.2 Зміст обов’язкового домашнього завдання.......................................................

36

3.3 Перелік теоретичних питань для виконання основної частини ОДЗ............

38

Список літератури....................................................................................................

40

Вступ


Управління маркетингом - це робота з інформацією. Ефективність управління маркетингом значною мірою залежить від якості та повноти інформації, яку використовує менеджер з маркетингу, а також якості обробки та ефективності її використання. Витрати на збір інформації, її передачу, обробку, зберігання та видачу користувачеві повинні бути мінімальними. Технічний прогрес у галузі інформаційних технологій та систем за останні роки зробив вирішення цієї проблеми цілком можливим і доступним. Цьому сприяло впровадження і управління маркетингом комп'ютерної техніки та новітніх інформаційним технологій. З огляду на це набуває важливості здатність маркетолога до рішення нетипових задач, уміння отримати максимум відповідей з використанням обмеженого обсягу інформації.

Основними цілями використання інформації є збільшення прибутку та розширення ринків, зниження невизначеності та ризику, отримання влади та засобів впливу на інших, контроль і оцінка ефективності власної діяльності.

Інформація дозволяє компаніям діяти першими, діяти впевнено, а коли в них з'являється надійніше знання, ніж у конкурентів, то інформація надає їм більш вигідні позиції для завоювання ринку.

Метою викладання дисципліни „Комп’ютерні інформаційні технології в маркетингу” є формування системи теоретичних знань і практичних навичок щодо використання методичного апарату та інструментарію інформаційних технологій для виконання науково-дослідних робіт та розробок з маркетингової тематики на підприємстві.

Основними завданнями дисципліни є:

  • вивчення новітніх підходів та можливості застосування інформаційних технологій для виконання науково-дослідних розрахунків з маркетингу;

  • оволодіння навичками впровадження інформаційних технологій в процес науково-дослідних розробок з маркетингу на підприємстві з метою удосконалення методик та методології забезпечення маркетингової роботи, підвищення оперативності обробки та аналізу маркетингової інформації.

Після засвоєння матеріалу навчальної дисципліни студенти повинні здобути теоретичні знання про застосування новітніх спеціалізованих комп’ютерних інформаційних технологій в управлінні маркетингом підприємства та отримати практичні навички по роботі з прикладним маркетинговим програмним забезпеченням, які застосовуються більшістю вітчизняних та закордонних підприємств для збору та аналізу первинної маркетингової інформації, аналізу ринків збуту, сегментування, управління бізнес-процесами, запасами, прогнозування, оптимізації товароруху та прийняття управлінських рішень в області управління маркетингом на підприємстві.


^ 1 Обробка анкетних даних з використанням SPSS

1.1 Матеріали, необхідні для проведення статистичного аналізу

Першим кроком при підготовці до проведення статистичного аналізу даних у маркетингових дослідженнях є підбор вихідних матеріалів, у яких утримуються основні параметри проведеного дослідження. Звичайно ці матеріали містять у собі наступні документи.

  1. ^ Технічне завдання на дослідження (ТЗ ) охоплює всі загальні параметри дослідження: мети і задачі, планований розмір вибірки, інформацію про квоти, метод і місце збору даних, а також іншу корисну інформацію.

  2. ^ Структура аналітичного звіту за результатами дослідження дозволяє визначити заздалегідь, які статистичні процедури знадобляться при написанні аналітичного звіту по дослідженню.

  3. ^ Анкета для опитування є основою для складання схеми кодування змінних у базі даних SPSS.

На підставі ТЗ і структури аналітичного звіту дослідник повинний ще до одержання даних для аналізу (заповнених анкет) скласти план майбутніх маніпуляцій з анкетами респондентів: перетворення даних, статистичних процедур і методик. Дослідник повинний приступити до обробки анкети відразу після її одержання, не чекаючи закінчення польових робіт: вивчити її структуру і скласти перелік змінних, котрі згодом ввійдуть у базу даних SPSS.

Основними вихідними даними на названому етапі є:

  • планований розмір вибірки;

  • структура вибірки (наявність і розмір квот);

  • вид опитування (особистий, телефонний);

  • інформація про параметри опитування (наявність фактів фальсифікації анкет);

  • схема (таблиця) кодування змінних у базі даних SPSS;

  • план-схема перетворення даних;

  • план-схема використовуваних статистичних процедур.

Ці дані є досить коштовним ресурсом для наступного статистичного аналізу.

^ 1.2 Загальні параметри вибірки

Визначення загальних параметрів вибірки здійснюється після завершення польових робіт (коли зібрані всі анкети). Даний етап складається з ряду взаємозалежних кроків. Це:

  • визначення реальної кількості опитаних респондентів;

  • визначення структури вибірки;

  • розподіл по місцю опитування;

  • встановлення довірчого рівня статистичної надійності вибірки;

  • розрахунок статистичної помилки і визначення репрезентативності вибірки.

По-перше слід перевірити кількість респондентів. Вона може бути більшою, або меншою запланованої кількості анкет. При цьому перший варіант краще з погляду статистичного аналізу, але гірше з погляду керівництва фірми, тому що додаткові анкети є незапланованими витратами на оплату роботи інтерв'юерів. Другий варіант звичайно гірше і з погляду аналізу (вибірка менш представницька), і з погляду керівництва (замовник буде незадоволений недотриманням вимог, обговорених у ТЗ).

При оцінці різниці між реальним і плановим розміром вибірки варто взяти до уваги різницю в статистичній помилці (див. нижче). Якщо вона невелика (у ту або іншу сторону), репрезентативність усієї вибірки істотно не страждає. Але якщо різниця досить значима, вибірка може виявитися непредставницькою. Крім того, при визначенні загального розміру вибірки необхідно мати на увазі, що статистична помилка усієї вибірки відноситься тільки до загальних розподілів. Розрізи істотно збільшують статистичну помилку. Тому ще до початку опитування варто визначити, яка чисельність кожної з цікавлячих цільових груп респондентів є достатньою для побудови статистично значимих висновків.

Структура вибірки може бути випадковою (респонденти відбиралися у випадковому порядку) або невипадковою (респонденти відбиралися на підставі заздалегідь відомих критеріїв, наприклад методом квотування). Ця інформація важлива при інтерпретації результатів статистичного аналізу. Випадкові вибірки у будь-якому випадку є репрезентативними, тому що на влучення/невлучення кожного респондента у вибірку не впливають ніякі фактори, крім випадкових. Показність невипадкових вибірок не випливає з їхнього визначення. Іноді вони спеціально робляться нерепрезентативними щодо генеральної сукупності, однак можуть бути досить представницькими щодо якої-небудь однієї цільової групи (наприклад, досліджується тільки думка чоловіків у віці після 40 років).

При аналізі структури вибірки необхідно також вивчити фільтраційні питання анкети, тобто питання, спеціально призначені для відсівання не підходящих під вимоги вибірки респондентів. Незважаючи на те, що такі питання дозволяють виключити не потрібні для конкретного дослідження цільові групи, знання частки виключених категорій дозволить згодом скласти загальне уявлення про параметри всієї генеральної сукупності.

Приклад. Методом телефонного опитування досліджується споживчий попит на київському ринку сирної маси. При цьому опитуються тільки особи, що купують даний продукт, — для чого в анкету додане відповідне фільтраційне питання. Однак надалі буде потрібно розрахувати місткість ринку досліджуваного продукту. Рішенням даної задачі буде підрахунок кількості відсіяних респондентів (осіб, що не купують сирну масу). Таким чином, згодом ми зможемо визначити частку покупців сирної маси від загальної чисельності населення Києва.

Ще одна важлива для дослідника характеристика вибірки — це розподіл респондентів по місцю опитування (особисті інтерв'ю). Пізніше ці дані можуть допомогти при визначенні розходжень між респондентами, опитаними в різних місцях. (Очевидна різниця в доходах між відвідувачами ринків і бутиків.)

Маючи у своєму розпорядженні зазначену вище інформацію, можна приступати до визначення показності (або репрезентативності) вибірки. Насамперед необхідно установити рівень довіри до результатів опитування. Звичайно в маркетингових дослідженнях використовується рівень довіри 95 % і 99 %. Рекомендується зупинитися саме на першому варіанті як на найбільш релевантному стосовно маркетингових досліджень.

У залежності від обраного довірчого рівня визначається специфічна константа z, що бере участь у формулі розрахунку статистичної помилки вибірки. Константи довірчих рівнів, найбільш часто використовуваних у маркетингових дослідженнях, представлені в табл. 1.1.

Таблиця 1.1 – Константи довірчих рівнів

Довірчий рівень

Константа z

90%

±1,64

95%

±1,96

99%

±2,58

Максимальна статистична помилка вибірки розраховується по наступній формулі:

,

де z – статистична константа для відповідного довірчого рівня;

p = q = 50 % — імовірність настання/ненастання досліджуваної події (тобто влучення/невлучення респондента у вибірку); для випадкових вибірок дана імовірність дорівнює 1/2 або 50 %;

п — розмір вибірки (загальна кількість опитаних).

Таким чином, для вибірки в 1000 респондентів і при рівні довіри до результатів опитування 95 % статистична помилка вибірки буде дорівнює:

.

Ця ж статистична помилка використовується для характеристики всіх значень у вибірці, виражених у відносних величинах. Тобто якщо надалі при побудові лінійних розподілів з питань анкети ми з'ясуємо, що 32 % респондентів купують газети в кіосках на вулиці, — це буде означати, що дане значення варіюється в межах від 28,9% (32%   3,1%) до 35,1% (32% + 3,1%).

^ 1.3 Складання схеми кодування анкети

Схема кодування анкети являє собою таблицю відповідності питань і варіантів відповіді анкети внутрішньому представленню змінних у базі даних SPSS. Згодом введення анкет у комп'ютер і кодування відповідей респондентів виробляються відповідно до даної формалізованої структури. Приклад таблиці кодування представлений у табл. 1.2.

Різні типи питань анкети кодуються в схемі кодування (і в базі даних SPSS) по-різному. Існує три основних типи кодування питань анкети.

1. Закриті питання, у яких респондент може вказати тільки один варіант відповіді (одноваріантні), кодуються однією змінною (наприклад, ql). Тип шкали в даному випадку може бути будь-яким.

  1. Закриті питання, у яких респондент може дати кілька варіантів відповіді (багатоваріантні), кодуються кількома одноваріантними змінними (наприклад, q3_l, q3_2). Тип шкали одноваріантних змінних може бути тільки номінальним (дихотомічним).

  2. Відкриті питання, незалежно від кількості можливих варіантів відповіді на них, кодуються однією змінною. Тип шкали в даному випадку може бути або інтервальним (для числових даних, наприклад q5_lt), або номінальним (для нечислових даних, наприклад q4_lt).

^ 1.4 Введення даних у комп'ютер і кодування змінних

Способи введення даних у SPSS

Існує три основних способи формування бази даних у форматі SPSS (перераховані в порядку убування популярності).

1. Імпорт бази даних з інших програмних джерел (Microsoft Access, Microsoft Excel, текстових файлів і інших).

  1. Введення даних безпосередньо в SPSS за допомогою спеціалізованого програмного забезпечення (SPSS Data Entry).

  1. Ручне введення даних у SPSS.

Коротко зупинимося на ручному введенні бази даних.

Ручне введення найбільш ефективне при малих розмірах вибірки, а також для досягнення деяких специфічних цілей. Існує можливість розподіленого введення анкет з кількома операторами. Коли всі оператори закінчать введення своєї частини анкет, отримані бази даних зливаються в одну за допомогою меню SPSS Data → Merge files, у якому слід обрати об'єкт додавання анкети (Add Cases) або змінних (Add Variables).

Таблиця 1.2 – Кодування різних типів запитань

Питання анкети

Код та тип змінної в базі даних

Номер анкети________

n_resp – інтервальна шкала

  1. Чи купуєте Ви напівфабрикати (заготовки для піци, тісто, заготовки для тортів) виробництва хлібокомбінату?

Так

Ні



q1 – номінальна шкала

Варіант відповіді 1

Варіант відповіді 2

  1. Як часто Ви купуєте дані продукти?

Майже кожен день

2-3 рази на тиждень

Приблизно 1 раз на тиждень

2-3 рази на місяць

Приблизно один раз на місяць

Рідше ніж один раз на місяць

q2 – порядкова шкала

Варіант відповіді 1

Варіант відповіді 2

Варіант відповіді 3

Варіант відповіді 4

Варіант відповіді 5

Варіант відповіді 6

  1. Де Ви зазвичай купуєте перелічені напівфабрикати? (Може бути одночасно кілька варіантів відповідей)

У крамниці

На ринку

У супермаркеті

Інше (вкажіть, де саме)

_____________________

Усі варіанти відповіді є номінальними змінними


q3_1

q3_2

q3_3

q3_4

q3_4t

  1. Яких виробників хлібобулочних виробів Ви знаєте?

_________________________________________

q4_1t – номінальна шкала

  1. Вкажіть Ваш вік: _______ років

q5_1t – інтервальна шкала


Кодування змінних

Кодування змінних при ручному введенні бази даних можна виконувати як до введення, так після нього.

Якщо дані вводилися в SPSS методом імпорту, ви побачите тільки імена змінних і їхні значення. У цьому випадку кодування змінних є обов'язковим кроком і повинне проводитися відразу після процедури імпорту.

При ручному введенні картина може бути такою, як і при імпорті даних з інших джерел (якщо ви попередньо не робили кодування), або аналогічною використанню Data Entry. Проте, незалежно від способу введення, на етапі кодування необхідно зробити ревізію наявних змінних і міток їхніх значень — щоб упевнитися, що в майбутньому при проведенні статистичного аналізу усі використовувані величини будуть названі осмисленими іменами.

Основне робоче вікно SPSS містить спеціальні вкладки для переміщення між видом файлу даних (Data View) і таблиці змінних (Variable View). Кодування змінних здійснюється на вкладці Variable View. Загальний вигляд вікна програми після натискання на вкладці Variable View показаний на рис. 1.1.



Рисунок 1.1 - Вікно SPSS Data Editor, вкладка Variable View

Якщо в дану таблицю ввести яку-небудь змінну (поле Name), всі інші її поля будуть заповнені автоматично значеннями за замовчуванням. Після імпорту даних з іншої програми всі отримані змінні будуть представлені також значеннями за замовчуванням (збережуться тільки імена змінних).

Розглянемо більш детально структуру таблиці ^ Variable View.

Перше поле таблиці Name призначено для введення імені змінної, яке повинно складатися тільки з латинських букв і цифр; ім'я змінної не може починатися з цифри. При імпорті даних з іншого джерела дане поле заповнюється тими значеннями, що були зазначені у вихідній базі даних. Всі інші поля розглянутої таблиці заповнюються програмою автоматично, причому SPSS сама визначає, до якого типу належить та або інша змінна, а як мітки дублює імена змінних.

Поле ^ Туре служить для зазначення типу змінної. Установлений за замовчуванням тип Numeric можна змінити, установивши курсор у дану комірку і клацнувши на кнопці, що з'явилася, зі значком .... Доступні типи змінних представлені на рис. 1.2. Для деяких з них (наприклад, Numeric) необхідно задати кількість використовуваних розрядів (або букв — для текстових змінних) і цифр після коми, а для інших (наприклад, Date) — шаблон, по якому відображаються значення.



Рисунок 1.2 – Діалогове вікно ^ Variable Type

Поле Width служить для зазначення кількості розрядів (для числових змінних) або букв (для текстових змінних), якщо вони не були зазначені в діалоговому вікні зазначення типу змінної. Наступне поле Decimals дозволяє зазначити кількість цифр після коми для числових змінних.

Поле Label служить для задання мітки змінної. Дане поле важливе, тому що саме зазначені в ньому значення з'являються на графіках і в таблицях при проведенні усіх видів статистичного аналізу. В анкетах, використовуваних при проведенні маркетингових досліджень, містяться як одноваріантні питання (респонденти можуть зазначити тільки один варіант відповіді), так і багатоваріантні (респонденти можуть зазначити кілька варіантів відповіді). При цьому якщо одноваріантні питання звичайно представляються однією змінною, яка може приймати стільки значень, скільки є варіантів відповіді, то багатоваріантні питання, як правило, кодуються кількістю одноваріантних змінних, що дорівнює числу варіантів відповіді. Кожна така одноваріантна змінна завжди може мати тільки два значення (дихотомії) — відмічено/не відмічено, які кодуються відповідно двома цифрами (звичайно 1 і 0).

Так, при кодуванні одноваріантних змінних поле Label використовується для зазначення формулювання питання анкети (варіанти відповіді кодуються в іншому полі). При кодуванні багатоваріантних змінних, що представлені варіантами відповіді, формулювання самого питання не відображається в розглядуваній таблиці: кодуються тільки варіанти відповіді (дихотомічні змінні).


Приклад. У нас є одноваріантне питання Вкажіть вік респондента — це формулювання даного питання, і воно відображається в полі Label (рис. 1), а змінній надається ім'я за принципом q1. Формулювання багатоваріантного питання Як часто ви купуєте зазначені продукти? не буде фігурувати в таблиці Variable View. Замість нього буде зазначений набір одноваріантних дихотомічних змінних (за числом варіантів відповіді). У полі Label будуть зазначені назви варіантів відповіді, а у полі Name — імена змінних, що кодують кожний з варіантів відповіді (наприклад, змінна q2_1 — Кожного дня; q2_2 — 2-3 рази на тиждень і т.д.).

Поле Values призначене для зазначення варіантів відповіді в одноваріантних питаннях. Загальний вигляд відповідного діалогового вікна представлений на рис. 1.3. Дане поле не заповнюється для різноманітних змінних. У вікні Value Labels у полі Value зазначаються числові коди варіантів відповіді, а в полі Value Label-вербальні формулювання варіантів відповіді. При заданні міток необхідно пропонувати розумні варіанти відповідей, з огляду на те, що згодом саме ці назви (у тому самому вигляді) будуть фігурувати на графіках і в аналітичних таблицях. Наприклад, варіант відповіді на питання про статеву належність респондента варто називати не Чоловічіа або Жіноча, а Чоловіки або Жінки. Також при найменуванні змінних і варіантів відповіді варто уникати зайвих слів, як то: приводи на початку пропозиції, вигуки, вступні слова. Це, з одного боку, дозволить скоротити саму назву, що надалі полегшить його сприйняття, а з іншого боку - позбавить таблиці і діаграми від непотрібної інформації. Отже, наша основна рекомендація при найменуванні змінних — формалізація назв.



Рисунок 1.3 – Діалогове вікно ^ Value Labels

Поле Missing використовується рідко, тому що не несе істотного змістовного навантаження. У ньому можна вказати, які коди варто виключити з аналізу (надати їм статус у System Missing). За замовчуванням усі відсутні значення (пропущені одноваріантні питання або невідмічені варіанти відповіді різноманітних питань) подані в SPSS як System Missing і відбиваються для числових змінних символом „ ” .

Поле ^ Columns служить для зазначення ширини стовпця при відображенні змінної у вікні Data View. Наступне поле Align призначене для вибору вирівнювання значень змінної у стовпці: по правому краю (Right), по лівому краю (Left) або по центру (Center).

Поле Measure є для SPSS єдиною можливістю визначити тип шкали наявних змінних: номінальна (Nominal), порядкова (Ordinal) або інтервальная (Scale). Для проведення статистичного аналізу даних важливо знати, до якого типу шкали належить та або інша змінна в базі даних. Від цього багато в чому залежить вибір використовуваної статистичної процедури. Нижче наведена коротка характеристика трьох типів шкали змінних, використовуваних у SPSS.

1^ Номінальні змінні (Nominal) можуть набувати дискретних, не пов'язаних одне з одним значень. Питання анкети, що кодуються номінальними змінними, можуть бути як закритими (з варіантами відповідей), так і відкритими (з текстовим полем замість прямого зазначення варіантів відповіді). Наприклад, питання анкети Яких виробників хлібобулочної продукції Ви знаєте? з варіантами відповіді „Сумська паляниця”, „Охтирський хлібокомбінат”, „Хотінський хліб” та ін. буде закодований у базі даних SPSS номінальною змінною, тому що між варіантами відповіді на дане питання не існує логічного порядку, це просто назви компаній-виробників.

2 Особливе місце серед номінальних змінних займають змінні, що є варіантами відповіді на різноманітні питання, або ті, що мають тільки два варіанти відповіді. Тип шкали даних змінних називається дихотомічним (Dichotomous). Даним змінним у SPSS приділяється особлива роль, тому що їхні варіанти відповіді можуть розглядатися у статистичних процедурах як імовірність вибору однієї категорії або невибору іншої. Залежно від типу питання анкети дихотомічні змінні можуть кодувати як відкриті, так і закриті питання.

  1. ^ Порядкові змінні (Ordinal) кодують такі закриті питання, варіанти відповіді які підкоряються логічному числовому порядку. Тобто варіанти відповіді на такі питання являють собою пов'язані між собою групи значень. Наприклад, питання Як часто Ви купуєте перелічену продукцію? з варіантами відповіді: кожного дня; 2-3 рази на тиждень і т.д. кодуються змінною з порядковою шкалою.

  2. Інтервальними (Scale) є змінні, що не мають виділених категорій. Вони містять числові дані (наприклад, номер анкети в базі даних) і кодують найчастіше відкриті питання. Інтервальні змінні (або інші типи змінних, що приводяться до інтервального вигляду) використовуються практично в усіх статистичних процедурах. Вони є основним ресурсом для SPSS.

1.5 Модифікація і відбір даних

Етап модифікації і відбору даних поєднує цілий ряд процедур, використовуваних для маніпуляції з наявними даними: умовний відбір даних, формування випадкової вибірки, сортування даних, перекодування змінних, обчислення нових змінних і т.д.

1 Відбір анкет за умовою

Часто при аналізі даних у SPSS виникає необхідність відбору тільки тих респондентів, що відповідають визначеним вимогам (наприклад, мають середньомісячний прибуток понад $1000 або певну вікову категорію). У цьому випадку використовують умовний відбір даних. Відповідне діалогове вікно викликається за допомогою меню Data → Select Cases (рис. 1.4).



Рисунок 1.4 – Виклик діалогового вікна Select Cases

На рисунку 1.5 наведено загальний вигляд вікна Select Cases. Це діалогове вікно не тільки дозволяє здійснювати умовний відбір даних, але й виконувати багато інших маніпуляцій. При проведенні маркетингових досліджень найбільш часто застосовуються тільки два параметри: If condition is specified (умовний добір даних) і Random sample of cases (формування випадкової вибірки). За замовчуванням установлений параметр All cases, що означає вибір усіх без винятку респондентів.

Виберіть параметр ^ If condition is specified і клацніть по кнопці If. Відкриється нове діалогове вікно Select Cases: If, що дозволяє задати умову, відповідно до якої буде вироблятися добір респондентів (рис. 1.6). Основна рекомендація щодо роботи з даним діалоговим вікном — записуйте всі рівняння (назву змінної і її значення) у круглі дужки. Дотримання даної вимоги досить корисно при складанні довгих послідовностей умов.




Рисунок 1.5 – Діалогове вікно Select Cases



Рисунок 1.6 – Діалогове вікно Select Cases: If

Логічні і арифметичні операнди, використовувані при складанні умовних виразів, є стандартними і додаткового пояснення не потребують. Слід тільки відзначити, що всі логічні оператори, крім = і ~=, можуть бути застосовані тільки для числових змінних (не для текстових).

Крім представлених стандартних логічних операторів, існують спеціальні передустановлені функції (область Functions) — при клацанні правою кнопкою миші на кожній з них з'являється опис відповідної функції.

У наведеному прикладі ми вибрали всі анкети, отримані від респондентів, вік яких є більше 28 та менше 60 років (питання q5_1t, порівняння з 28 та 60). Клацнувши по кнопці Continue і завершивши операцію за допомогою клацання по кнопці ОК в головному діалоговому вікні, ми побачимо, що респонденти, що не відповідають даній умові, виявилися виключеними з розгляду (їхні номери перекреслені) (рис. 1.7). Можна не тільки тимчасово виключити з розгляду респондентів, що не підходять під визначену умову, але і цілком видалити такі нерелевантні анкети з бази даних SPSS. Для цього в діалоговому вікні Select cases (рис. 5) необхідно замінити обраний за замовчуванням параметр Filtered (в області Unselected Cases Are) на Deleted.



Рисунок 1.7 – Фільтрування анкет за певною ознакою

1.6 Перекодування змінних

Перекодування змінних служить для трансформації значень змінних зі створенням або без створення нових змінних, а також для автоматичного кодування текстових змінних для перетворення їх до числового вигляду.

Перекодування усередині однієї змінної

Рекомендується робити перекодування значень різноманітних змінних (точніше наборів дихотомій) відразу після створення бази даних. При цьому всі пропущені значення (варіант не відзначений) у таких питаннях варто перекодувати з System Missing у нулі. Надалі це дозволить використовувати дані дихотомічні змінні (уже з двома варіантами відповіді: 0 і 1) при проведенні статистичного аналізу (наприклад, при побудові перехресних розподілів). Альтернативою обробки різноманітних змінних є формування серії повноцінних одноваріантних змінних шляхом кодування всіх можливих взаємодій між варіантами відповіді на різноманітне питання. Очевидно, що така методика підходить тільки для питань з невеликою кількістю варіантів відповіді.

Перекодування може здійснюватися як усередині однієї вже існуючої змінної, так і зі створенням нової змінної, що містить перекодовані значення. В останньому випадку вихідна змінна буде містити неперекодовані значення, а знову створена — перекодовані значення.

Розглянемо методику перекодування усередині однієї існуючої змінної (без створення нової). Як приклад візьмемо випадок з різноманітним питанням Де Ви звичайно купуєте напівфабрикати?, у якого є чотири варіанти відповіді:

1 q3_l – у крамниці;

2 q3_2 — на ринку;

3 q3_3 — у супермаркеті;

4 q3_4 — інше.

При цьому вибір респондентом даних пунктів закодований у базі даних як 1, а відсутність вибору — значенням ^ System Missing (відображається символом „ , ” ). Зробимо перекодування відсутніх значень System Missing у нулі.

Виклик діалогового вікна перекодування усередині однієї змінної здійснюється за допомогою меню ^ Transform → Recode → Into Same Variables. Діалогове вікно, що відкрилося (рис. 1.8), як і більшість інших вікон SPSS, у лівій області містить список усіх доступних змінних, а в правій (що має мітку Variables) — місце для змінних, що перекодуються.



Рисунок 1.8 – Вікно ^ Recode Into Same Variables

Необхідно особливо підкреслити, що за один цикл використання діалогового вікна Recode into Same Variables можна перекодувати скільки завгодно змінних, але тільки тими самими кодами. Іншими словами, не можна в одній змінній нулі замінити на одиниці, а в іншій — шістки на рядки „Шість”. Для цього доведеться спочатку перекодувати першу змінну (нулі на одиниці), а потім знову повернутися в діалогове вікно Recode into Same Variables, клацнувши по кнопці Reset, і потім ввести дані для перекодування інший змінної.

У нашому випадку ми збираємося перекодувати чотири змінні, що мають однакові унарні шкали, що складаються усього з одного значення 1. Тому в описуваному діалоговому вікні їх можна ввести одночасно в область Variables (рис. 1.9).



Рисунок 1.9 – Введення змінних для перекодування в область Variables

При клацанні по кнопці If викликається діалогове вікно, що за зовнішнім виглядом і за функціями аналогічне вікну Select Cases: If, представленому на рис. 1.6. З цього вікна можна робити перекодування змінних, поміщених в область Variables, не для всіх респондентів, а тільки для конкретних груп (наприклад, тільки для тих, які купують продукцію в супермаркеті).

У нашому випадку ми не будемо ставити ніяких умов. Клацніть по кнопці ^ Old and New Values, що відкриває діалогове вікно, яке дозволяє задати значення, що перекодуються (рис. 1.10). Це вікно розділене на дві частини. У лівій частині можна вказати, які конкретно значення підлягають перекодуванню, а у правій — у які значення вони будуть перекодовані. Щоб вказати конкретне значення для перекодування, введіть вихідне значення в ліве поле Value, а кінцеве значення — у праве поле Value.

Для спеціальних значень System Missing є спеціальний одноіменний параметр. У нашому прикладі в лівій області діалогового вікна виберіть пункт System Missing, а в правій — у поле Value введіть 0. Далі клацніть по кнопці Add, щоб додати зазначене сполучення ув список перекодування. (Необхідно особливо відзначити, що значення, не зазначені в списку перекодування, залишаються незмінними.)



Рисунок 1.10 – Задавання значень, що перекодуються



Рисунок 1.11 – Результати перекодування

Після того як були зазначені всі необхідні варіанти перекодування (у нашому випадку — тільки один), слід закрити вікно клацанням по кнопці Continue і запустити процедуру перекодування кнопкою ОК. У вихідній базі даних SPSS усі значення System Missing у змінних q3_l – q3_4 будуть перекодовані в нулі, одиниці при цьому збережуться.

1.7 Підрахунок значень змінних

Ще однією корисною можливістю SPSS є підрахунок значень змінних (як правило, багатоваріантних).

Наведемо приклад. Припустимо, у нас є відповіді респондентів на багатоваріантне питання Де Ви зазвичай купуєте перелічені напівфабрикати? з чотирма варіантами відповіді:

1 q3_l – у крамниці;

2 q3_2 – на ринку;

3 q3_3 – в супермаркеті;

4 q3_4 – інше;

У результаті роботи описуваної процедури ми одержимо нову змінну q100, у якій для кожного респондента у вибірці буде відбиватися кількість використовуваних джерел при купівлі напівфабрикатів.

Діалогове вікно ^ Count Occurrences of Values within Cases, що дозволяє виконати поставлену задачу, відкривається за допомогою меню Transform → Count (рис. 1.12). У полях Target Variable і Target Label слід вказати відповідно ім'я знову створюваної змінної (ql00) і її мітку (Кількість використовуваних джерел). В область Numeric Variables необхідно помістити ті змінні, що нас цікавлять, q3_l – q3_4, значення яких необхідно підрахувати.



Рисунок 1.12 – Діалогове вікно ^ Count Occurrences of Values within Cases

Діалогове вікно Count Occurrences of Values within Cases так само, як і багато інших вікон SPSS, містить кнопку If, що дозволяє здійснити розрахунки не для всіх респондентів у вибірці, а тільки для окремих груп.

Клацніть по кнопці ^ Define Values. Діалогове вікно, що відкрилося (рис. 13) призначене для вказівки конкретних значень розглядуваної змінної, що підлягають підрахунку. З огляду на те, що в нас є чотири дихотомічні змінні, що відповідають варіантам відповіді на багатоваріантне питання, ми подали „1” як об'єкт підрахунків. Для запису значення 1 у поле Value to Count його слід ввести у поле Value, а потім клацнути Add.



Рисунок 13 – Діалогове вікно ^ Values to Count

Запустивши процедуру, ми одержимо нову змінну з результатами розрахунків (рис. 1.14). Надалі ми можемо побудувати за даною змінною лінійний розподіл, щоб дізнатися, скільки респондентів використовують при купівлі напівфабрикатів тільки одне, два, три чи чотири місця.



Рисунок 1.14 – Результат підрахунку значень змінних


^ Описовий аналіз і лінійні розподіли

Метою описового аналізу є систематизація наявних даних. У рамках даної задачі відбувається побудова лінійних розподілів, а також характеристика змінних у різних статистичних аспектах: розрахунок середнього, медіани, моди тощо. Лінійні (загальні) розподіли дозволяють підрахувати кількість респондентів, що вказали той чи інший варіант відповіді на розглянуте питання.

Побудова лінійних розподілів звичайно є першим кроком у статистичному аналізі даних. За допомогою лінійних розподілів стає можливим систематизувати відповіді респондентів. У табл. 1.3 представлені основні характеристики змінних, що беруть участь у аналізі.

Таблиця 1.3 – Основні характеристики змінних, що беруть участь у лінійних розподілах

^ Лінійні розподіли

Залежні змінні

Незалежні змінні

Кількість

Тип

Кількість

Тип

-

-

Одна

Будь-який

^ 1.8 Лінійні розподіли для одноваріантних питань

Одноваріантні питання є основним ресурсом аналізу за допомогою SPSS. Практично усі функції, реалізовані в даному програмному пакеті, призначені для роботи тільки з одноваріантними змінними. Аналіз багатоваріантних змінних виконується методом виділення кожного варіанта відповіді в окрему одноваріантну змінну і подальша робота виконується вже з набором одноваріантних змінних. Існують табличні і графічні способи побудови лінійних розподілів за одноваріантними питаннями. Нижче представлений спосіб, найбільш поширений у маркетингових дослідженнях.

Розглянемо лінійний розподіл респондентів за частотою покупки товару. У файлі даних нашого прикладу є одноваріантна змінна q2 (Як часто Ви купуєте...), що має порядкову шкалу, з шістьма можливими варіантами відповіді:

1 майже кожен день;

2 2-3 рази на тиждень;

3 1 раз на тиждень;

4 2-3 рази на місяць;

5 1 раз на місяць;

6 рідше 1 разу на місяць.

Виклик діалогового вікна для побудови лінійних розподілів (також називаних частотами) здійснюється за допомогою меню Analyze → Descriptive Statistics → Frequencies (рис. 1.15). У вікні, що відкрилося, у лівому списку містяться всі доступні змінні, по яких можна побудувати лінійні розподіли. За допомогою миші перетягнете потрібні одноваріантні змінні в правий список (у нашому випадку   q2). При цьому для аналізу можна вказати відразу кілька змінних.

У діалоговому вікні Statistics, що викликається за допомогою однойменної кнопки, можна вказати, які описові статистики, крім відносних і абсолютних значень, необхідно розрахувати (рис. 1.16). Наприклад, розрахуємо моду (значення, що трапляється найчастіше), вибравши відповідний параметр. Крім цієї статистики, SPSS дозволяє розрахувати інші корисні величини:

  • середнє арифметичне для інтервальних змінних (Mean);

  • мінімальне і максимальне значення (Minimum і Maximum),

а також розбити значення змінної на квартілі або інші процентілі (область Percentile Values) і т.ін.



Рисунок 1.15 – Діалогове вікно Frequencies з обраною для аналізу змінною Як часто Ви купуєте...

Однак більшість представлених у цьому діалоговому вікні статистик підходить тільки для змінних, що мають іинтервальний тип шкали. Закривши діалогове вікно Statistics за допомогою клацання по кнопці Continue, ви знову потрапите в основне вікно Frequencies.



Рисунок 1.16 – Діалогове вікно Statistics

У діалоговому вікні Frequencies кнопка Charts викликає однойменне діалогове вікно, що дозволяє, крім таблиць, вивести діаграми за обраними змінними (рис. 1.17). За замовчуванням SPSS не виводить діаграм. Побудуємо кругову діаграму (сектограму), вибравши параметр Pie charts і вказавши в області Chart Values на необхідність відобразити на діаграмі не абсолютні (установлено за замовчуванням), а відносні значення (Percentages). Виконавши це, закрийте діалогове вікно Charts, клацнувши Continue.

За допомогою кнопки Format у головному діалоговому вікні лінійних розподілів Frequencies можна вказати, яким способом варто сортувати результати в частотних таблицях (рис. 1.18). Це можна зробити, вибравши відповідний параметр в області Order by. При цьому можливою альтернативою буде сортування кодів варіантів відповіді (у нашому випадку — кодувань частоти покупок):

  • за зменшенням: від 1 (кожен день) до 6 (рідше 1 разу на місяць);

  • за зростанням: від 1 до 4;

■ за кількістю респондентів, що вибрали кожний з розглянутих варіантів відповіді (у нашому випадку — за чисельністю шістьох розглянутих варіантів).



Рисунок 1.17 – Діалогове вікно Charts

Для ілюстрації нашого прикладу оберемо сортування за чисельністю груп споживачів за зменшенням ^ Descending counts і закриємо діалогове вікно Format, клацнувши по кнопці Continue.

Після клацання по кнопці ОК у головному діалоговому вікні Frequencies відкриється вікно SPSS Viewer, у якому будуть представлені частотні таблиці, а також інша інформація, зазначена нами на підготовчому етапі.




Рисунок 1.18 – Діалогове вікно Format

У таблиці Statistics (рис. 1.19) відображаються загальні параметри лінійного розподілу. Тут представлені:

  • кількість респондентів, що відповіли на питання Як часто Ви купуєте... (рядок Valid), — 10 чоловік;

  • кількість анкет, у яких на дане питання не було отримано відповіді (рядок Missing), — 0 чоловік;

  • мода (рядок Mode), тобто найбільш численна група респондентів (у нашому випадку варіант 2: особи, що купують напівфабрикати 2-3 рази на тиждень).



Рисунок 1.19 – Таблиця Statistics

Наступна таблиця, названа міткою аналізованої змінної (^ Як часто Ви купуєте дані продукти?), відображає кількість респондентів, що вказали той або інший варіант відповіді (стовпець 2, Frequency), відсортований за зменшенням (рис. 1.20). Також у цій таблиці представлений відсоток осіб, що вказали дані варіанти відповіді від загального числа респондентів (стовпець 3, Percent) і від числа, що відповіли на аналізоване питання (стовпець 4, Valid Percent). Останній стовпець 5 (Cumulative Percent) відбиває кумулятивні відсотки (тобто внесок кожного варіанта відповіді в загальну суму). Тут зазначена загальна кількість респондентів, що відповіли (рядок Valid Total) на дане питання.



Рисунок 1.20 – Таблиця ^ Як часто Ви купуєте дані продукти?

На підготовчому етапі аналізу ми вказали на необхідність побудови сектограми за розглянутою змінною. Вона представлена в результатах лінійних розподілів після таблиці Як часто ви купуєте дані продукти? (рис. 1.21). Незважаючи на те, що ми прямо вказали SPSS вивести на діаграмі відсотки кожної вікової групи, програма проігнорувала цю вказівку: у побудованій сектограмі зазначені тільки назви категорій.



Рисунок 1.21 - Діаграма Як часто Ви купуєте дані продукти ?

Для виправлення ситуації в нашому прикладі двічі клацнемо мишкою по діаграмі у вікні SPSS Viever. Відкриється спеціальне вікно для редагування діаграми Chart Editor (рис. 1.22). У цьому вікні клацнемо правою кнопкою миші по діаграмі. Розкриється меню, в якому слід обрати пункт Show Data Labels. Клацнемо по кнопці Close внизу цього вікна, на діаграмі з’являться процентні значення. Закриємо вікно Chart Editor. Побудову графіка завершено.




Рисунок 1.22 – Вікно Chart Editor

Повернемося до основних описових статистик, показаних на рис. 1.16. Щодо них, слід зазначити, що найбільш популярними характеристиками, використовуваними для опису змінних, є показники групи центральної тенденції (Central Tendency); середнє арифметичне (Mean); медіана, або половина значень відрізка (Median); мода, або найбільше, що часто зустрічається, значення (Mode); а також сума (Sum). Слід мати на увазі, що дані показники застосовуються неоднаково до змінних з різним типом шкали (табл. 1.4).

Таблиця 1.4 – Найбільш релевантні показники центральної тенденції для змінних з різним типом шкали

^ Тип шкали

Найбільш релевантна характеристика

Інші релевантні характеристики

Інтервальна

Середнє арифметичне

Середньозважене, мода

Порядкова

Середньозважене

Мода

Номінальна

Мода

-

З наведеної таблиці видно, що найбільш релевантною описовою статистикою, що характеризує змінні з інтервальною шкалою, є середнє арифметичне (Mean). Для змінних з порядковою шкалою даний показник не може бути застосований, оскільки він розраховується виходячи зі значень змінної (кодів варіантів відповіді), а не самих значень інтервалів.

Середня тенденція змінних з номінальною шкалою не може бути оцінена ніяк, крім моди, тобто для таких змінних можна визначити тільки найбільш численну групу. Наприклад, за змінною Стать можна сказати, що в даному випадку чоловіки складають три чверті усієї вибіркової сукупності респондентів.

З табл. 1.4 видно, що інтервальні змінні — найбільш гнучкі щодо застосування показників центральної тенденції. Для них можна розрахувати всі три розглянуті статистики: середнє арифметичне, середньозважене і моду. Порядкові змінні знаходяться на другому місці: з ними можуть використовуватися тільки середньозважене і мода. І нарешті, номінальні змінні є найменш гнучкими: до них може ефективно застосовуватися тільки мода.

2 Обробка анкетних даних із застосуванням MS Excel

^ 2.1 Сортування даних за певним стовпцем

Для сортування масиву даних з варіантами відповідей на певні питання слід виконати такі дії:

  • у меню оберіть Данные → Сортировка...;

  • з’явиться вікно Сортировка диапазона (рис. 2.1);

  • у полі Сортировать по оберіть назву заголовка стовпця, за яким слід відсортувати масив даних;

  • вкажіть параметр сортування (По возрастанию/ убыванию);

  • Клацніть по Ок. Дані будуть відсортовані.



Рисунок 2.1 – Вікно Сортировка диапазона

^ 2.2 Виділення кольором рядків, що відрізняються за певною ознакою

Ця задача виконується за допомогою умовного форматування. Умовне форматування дозволяє виконувати умовне форматування комірок вибірково та автоматично, спираючись на їхній вміст. Наприклад, можна зробити так, щоб усі комірки з від’ємними значеннями у зазначеному діапазоні мали жовтий фон. Якщо ви вводите в діапазоні нове значення чи змінюєте вже існуюче, Excel перевіряє його та застосовує до нього правила умовного форматування. Якщо значення є від’ємним, виконується заливка фону комірки. У протилежному разі форматування не застосовується.

^ Настроювання умовного форматування

Щоб застосувати умовне форматування до комірки чи діапазону, виконайте такі дії:

  • виділіть комірку чи діапазон;

  • оберіть команду Формат → Условное форматирование. Буде відображено діалогове вікно Условное форматирование (рис. 2.2);

  • із списку, що розкривається, оберіть значення Значение (для простого умовного форматування) або Формула (для форматування, що базується на використанні формул);

  • визначте умову або введіть формулу;

  • клацніть по кнопці Формат та визначте форматування, що необхідно застосувати, якщо задана умова виконується;

  • для того щоб додати додаткові умови, клацніть по кнопці А также та повторіть вищеперелічені дії;

  • клацніть по кнопці Ок.




Рисунок 2.2 – Діалогове вікно Условное форматирование

Примітка. За необхідності застосування умовного форматування для кількох рядків слід клацнути мишкою на одній з комірок, для яких вже застосоване умовне форматування, а потім скопіювати властивості на весь цільовий діапазон. Або можна виділити діапазон комірок, для яких слід застосувати умовне форматування та включити у їх набір принаймні одну комірку, що має умовне форматування, яке ви хочете скопіювати. Оберіть команду Формат → Условное форматирование.

Примітка. Копіювання комірки чи її вставка в комірку або діапазон, що містить умовне форматування, призводить до знищення останнього в місці запису. При цьому не виводиться попередження, тому при використанні умовного форматування слід пам’ятати про цю особливість.


^ Можливі типи форматування

При клацанні по кнопці Формат діалогового вікна Условное форматирование відкривається діалогове вікно Формат ячеек (рис. 2.3)



Рисунок 2.3 – Діалогове вікно Формат ячеек, що використовується при умовному форматуванні

Можна обрати будь-який з нижчеперелічених форматів:

  • написання шрифту (звичайний, напівжирний чи курсив);

  • підкреслювання тексту;

  • колір шрифту;

  • закреслювання тексту;

  • відображення границі;

  • стиль лінії границі;

  • колір лінії границі;

  • колір заливки комірки;

  • візерунок заливки комірки.

Визначення умов

Список у лівій частині діалогового вікна Условное форматирование дозволяє обрати одне з двох значень:

  • значення – для простих умов;

  • формула – для більш складних, що групуються на формулах умов.

Прості умови

При виборі значення значение можуть визначатися умови таких типів:

  • между;

  • вне;

  • равно (не равно);

  • больше (меньше);

  • больше (меньше или равно).

Можна або прямо ввести значення, або вказати посилання на комірку(и).

Умови, що ґрунтуються на формулах

Введення формули виконується у результаті визначення комірки, що її містить, або шляхом введення формули безпосередньо в даному діалоговому вікні (рис. 2.4).



Рисунок 2.4 – Введення формули в діалоговому вікні ^ Условное форматирование

Примітка. Формула має бути логічною, тобто повертати значення ИСТИНА чи ЛОЖЬ. Якщо формула повертає ИСТИНА, умова задовольняється та застосовується умовне форматування. Якщо повертається значення ЛОЖЬ, умовне форматування не застосовується.

^ Множинні умови

Як відмічалося раніше, у діалоговому вікні Условное форматирование, клацаючи по кнопці А также, ви можете задати до трьох умов.

Якщо вказані множинні умови та задовольняється кілька з них, Excel застосовує форматування лише для першої з умов, що виконуються.

^ Видалення умовного форматування.

Якщо видалити вміст комірки натисканням клавіші , умовне форматування не буде видалено. Для видалення усіх умовних форматів оберіть команду Правка → Очистить → Форматы.

Якщо подивитися на комірку, не завжди можна сказати, чи містить вона умовне форматування чи ні. Для виділення таких комірок можна скористатися діалоговим вікном Переход.

Для відображення діалогового вікна Переход оберіть команду Правка Перейти. Клацніть по кнопці Выделить і потім оберіть перемикач Условные форматы (рис. 2.5).



Рисунок 2.5 – Вікно Переход, за допомогою якого можна визначити комірки, що містять умовне форматування

Для того, щоб виділити на робочому столі усі комірки, що містять умовне форматування, оберіть перемикач всех. Якщо треба виділити лише комірки з тим самим умовним форматуванням, як і у активної комірки, оберіть перемикач этих же. Клацніть по кнопці Ок, потрібні комірки будуть виділені.


Результатом застосування умовного форматування для нашого прикладу (рис. 2.6.) є виділення рядків, що задовольнять умову, шляхом застосування форматування до тексту.



Рисунок 2.6 – Результат застосування умовного форматування

^ 2.3 Виконання розподілу респондентів на групи та підрахування чисельності груп

Розподіл респондентів на групи за певною ознакою (вік, рівень доходів, стать) можна виконати за допомогою умовного форматування, наприклад для кожної з груп дані виділяються певним кольором. Але слід зазначити, що таким чином можна виділити лише чотири групи, оскільки є можливість введення трьох умов.

Розрахунок чисельності кожної з груп можна провести з використанням функції счетесли, яка підраховує кількість комірок всередині діапазону, що задовольняють певну умову.

^ Синтаксис: СЧЁТЕСЛИ(диапазон;критерий)

Диапазон — діапазон, в якому слід підрахувати комірки.

Критерий — критерій у формі числа, выразу чи тексту, який визначає, які комірки слід підраховувати. Наприклад, критерій може бути виражений так: 32, "32", ">32", "яблука".

Примітка. Функції, описані в цьому пункті можна використовувати і для інших задач при обробці анкет, таких, як підрахунок кількості респондентів, що обрали принаймні два варіанти відповіді на багатоваріантне питання; визначення найбільш популярної відповіді; визначення кількості респондентів, для яких значення певного параметра наближається до середнього, та ін.
  1   2

Схожі:

Методичні вказівки до виконання практичних завдань та контрольних робіт з курсу iconМ. В. Методичні вказівки для практичних занять, виконання контрольних робіт та самостійної роботи
Методичні вказівки для практичних занять, виконання контрольних робіт та самостійної роботи з дисципліни «Правознавство» (для студентів...
Методичні вказівки до виконання практичних завдань та контрольних робіт з курсу iconМетодичні вказівки та завдання до виконання практичних І контрольних робіт з курсу «Технологічні методи виробництва заготовок деталей машин» для студентів спеціальностей 090202, 090203, 090204 усіх форм навчання
Методичні вказівки та завдання до виконання практичних і контрольних робіт з курсу «Технологічні методи виробництва заготовок деталей...
Методичні вказівки до виконання практичних завдань та контрольних робіт з курсу iconМетодичні вказівки до виконання практичних, самостійних та контрольних робіт з дисципліни «Логістика» для студентів напряму 030507 «Маркетинг»
Методичні вказівки до виконання практичних, самостійних та контрольних робіт із дисципліни «Логістика» / укладач : О. А. Біловодська....
Методичні вказівки до виконання практичних завдань та контрольних робіт з курсу iconМіського господарства методичні вказівки до виконання контрольних завдань з французької мови
Методичні вказівки до виконання контрольних завдань з французької мови для студентів 1 – 2 курсу заочної форми навчання та факультету...
Методичні вказівки до виконання практичних завдань та контрольних робіт з курсу iconМетодичні вказівки до виконання практичних завдань з курсу
Методичні вказівки до виконання практичних завдань з курсу «Організація та управління на підприємствах жкг» (для студентів денної...
Методичні вказівки до виконання практичних завдань та контрольних робіт з курсу iconМетодичні вказівки до виконання практичних завдань
Методичні вказівки до виконання практичних завдань з курсу “Кримінальне право” (Загальна частина) / укладач
Методичні вказівки до виконання практичних завдань та контрольних робіт з курсу iconТ. В. Блажко методичні вказівки до виконання контрольних робіт з дисципліни
Методичні вказівки до виконання контрольних робіт з дисципліни «Основи психології та педагогіки» (для студентів 1 курсу заочної форми...
Методичні вказівки до виконання практичних завдань та контрольних робіт з курсу iconМетодичні вказівки для самостійної роботи та виконання контрольних робіт з дисципліни «Трудове право»
Методичні вказівки для самостійної роботи та виконання контрольних завдань з дисципліни «Трудове право» для студентів 4 курсу заочної...
Методичні вказівки до виконання практичних завдань та контрольних робіт з курсу iconХарківська національна академія міського господарства саприка О. В., Сухаревський О.І. Методичні вказівки до виконання контрольних робіт з курсу „Основи наукових досліджень”
Методичні вказівки до виконання контрольних робіт з курсу „Основи наукових досліджень” (для студентів 5 курсу заочної форми навчання...
Методичні вказівки до виконання практичних завдань та контрольних робіт з курсу iconН. В. Острянська методичні вказівки до виконання контрольних робіт з дисципліни «психологія»
Методичні вказівки до виконання контрольних робіт з дисципліни «психологія» для студентів 3 курсу заочної форми навчання напряму...
Додайте кнопку на своєму сайті:
Документи


База даних захищена авторським правом ©zavantag.com 2000-2013
При копіюванні матеріалу обов'язкове зазначення активного посилання відкритою для індексації.
звернутися до адміністрації
Документи