Wspomaganie analiz prowadzonych w oparciu o zmienne mierzone na różnych skalach za pomocą technik wizualizacyjnych

• Autorzy: Alicja Grześkowiak

Warianty tytułu

Supporting Analyses Based on Variables Measured on Various Scales by Visualization Techniques

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

Niniejszy artykuł traktuje o wybranych, relatywnie rzadko stosowanych, technikach wizualizacji przydatnych w przypadku dysponowania zmiennymi, których pomiaru dokonano na różnych skalach pomiarowych. Głównym celem jest przegląd procedur dostępnych w pakietach statystycznych wspomagających prowadzenie analiz na podstawie zbiorów danych o mieszanym charakterze.(fragment tekstu)

EN

The article has a methodological and applicative objective associated with the graphical presentation of datasets, similarities of objects and results of multivariate analyses. The paper gives an outline of procedures useful in situations in which variables are measured on various measurement scales. The research approach is based on literature studies and analyses of secondary data relating to purchases on the Internet. The given examples show that data visualization methods can provide a valuable support in conducting social research in case of possessing a dataset containing variables measured on various scales.(original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Wizualizacja danych; Analiza statystyczna; Analiza wielowymiarowa

EN

Data visualisation; Statistical analysis; Multi-dimensional analysis

• Czasopismo: Studia Ekonomiczne / Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
• Rocznik: 2014
• Numer: nr 195 Metody ilościowe w badaniach marketingowych
• Strony: 44--54

Twórcy

autor

Alicja Grześkowiak

• Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu

Bibliografia

• Analiza danych jakościowych i symbolicznych z wykorzystaniem programu R. Red. M. Walesiak, E. Gatnar. Wydawnictwo C.H. Beck, Warszawa 2011.
• Emerson J.W., Green W.A., Schloerke B., Crowley J., Cook D., Hofmann H., Wickham H.: The generalized pairs plot. "Journal of Computational and Graphical Statistics" 2013, Vol. 22(1).
• Emerson W., Green W.A.: gpairs: The Generalized Pairs Plot, R package ver 1.2, 2013, http://cran.r-project.org/web/packages/gpairs/index.html.
• Everitt B.S., Hothorn T.: A handbook of statistical analyses using R. CRC Press, Boca Raton 2009.
• Friendly M.: Corrgrams: Exploratory displays for correlation matrices. "The American Statistician" 2002, Vol. 56 (4).
• Kosara R., Bendix F., Hauser H.: Parallel sets: Interactive exploration and visual analysis of categorical data. "Transactions on Visualization and Computer Graphics" 2006, Vol. 12, No. 4.
• Meulman J.J., Heiser W.J.: SPSS Categories 11.0. SPSS, Chicago 2001.
• Meyer D., Zeileis A., Hornik K.: vcd: Visualizing Categorical Data. R package ver. 1.3-1, 2013, http://cran.r-project.org/web/packages/vcd/index.html.
• Rószkiewicz M.: Analiza klienta. SPSS Polska, Kraków 2011.
• Schloerke B., Crowley J., Cook D., Hofmann H., Wickham H., Briatte F., Marbach M.: GGally: Extension to ggplot2, R package, ver. 0.4.6, 2014, http://cran.r-project.org/ web/packages/GGally/index.html.
• Statystyczna analiza danych z wykorzystaniem programu R. Red. M. Walesiak, E. Gatnar. Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2012.
• Walesiak M.: Uogólniona miara odległości GDM w statystycznej analizie wielowymiarowej z wykorzystaniem programu R. UE we Wrocławiu, Wrocław 2011.
• Walesiak M., Dudek A.: clusterSim: Searching for optimal clustering procedure for a data set, R package ver. 0.43-4, 2014, http://cran.r-project.org/web/packages/cluster Sim/index.html.
• Warnes G.R., Bolker B., Bonebakker L., Gentleman R., Huber W., Liaw A., Lumley T., Maechler M., Magnusson A., Moeller S., Schwartz M., Venables B.: gplots: Various R programming tools for plotting data, R package ver. 2.13.0, 2014, http://cran.r-project.org/web/packages/gplots/index.html.
• Wei T.: corrplot: Visualization of a correlation matrix, R package ver. 0.73, 2013, http://cran.r-roject.org/web/packages/corrplot/index.html.
• Wickham H.: ggplot2: elegant graphics for data analysis. Springer, New York 2009.