Statistisko datu apstrāde nav iespējama bez to sakārtošanas, vispārināšanas un analīzes. Visi iegūtie rezultāti vispirms ir jāpārveido tādā formā, lai no tiem varētu iegūt maksimāli noderīgu informāciju. Ja saņemts pārāk daudz datu, tie ir jāgrupē vai jāapkopo.
Tātad grupēšanai ir jānosaka normas, pēc kurām tiks sadalīti saņemtie dati. Tajā pašā laikā no izvēlētās metodes būs atkarīga ne tikai redzamība, bet arī saņemtās informācijas iespējamā lietderība. Pareizi sagrupētus pētījumu rezultātus ir daudz ērtāk pētīt un analizēt.
Statistikas datu apstrādes metodes var pielietot daudzās cilvēka darbības jomās. Tos var iedalīt 3 galvenajos veidos:
1) vispārīgas metodes, kuras var izmantot neatkarīgi no darbības jomas;
2) metodes noteiktām darbības jomām, kas nodarbojas ar reālu procesu vai parādību izpēti;
3) metodesnoteiktu datu izpēte.
Skaidrs, jo precīzāka metode, ar kādu tiek veikta datu statistiskā apstrāde, jo efektīvāka būs konkrētās situācijas analīze. Ja pirmā metode ir piemērojama zinātniskiem rezultātiem, kuru vērtība tiks novērtēta tikai pēc vispārīgiem zinātniskiem kritērijiem, tad trešā metode tiek izmantota tikai noteiktu problēmu risināšanai noteiktā jomā.
Papildus vispārīgām zināšanām par metodēm, ar kurām tiek apstrādāti dati, ir svarīgi arī zināt, kā vislabāk strādāt ar rezultātiem. Statistikas datu apstrāde ietver tabulu vai grafiku izveidi, lai vizualizētu saņemto informāciju.
Sākotnējā posmā informāciju var apkopot tabulā. Tā, piemēram, eksperimentālo datu statistiskā apstrāde, kas ierakstīta tabulas veidā, ļauj pētniekiem saglabāt papildu nevajadzīgus rādītāju ierakstus, mērījumu vērtības, papildu faktorus, kas ietekmē eksperimenta gaitu. Tabulās ērti ierakstīt ne tikai pētījuma vai eksperimenta datus, bet arī apkopot starprezultātus un galvenos rezultātus. Tiesa, to pareizai uzbūvei nepieciešams iepriekš pārdomāt nepieciešamo rindu un kolonnu skaitu, pierakstīt visus nepieciešamos parametrus.
Varat izveidot tabulu vienkārši uz papīra lapas vai nekavējoties ievadīt datus datorā. Otrā iespēja ļaus ātri sakārtot saņemtos datus pareizā veidā, atrast lielāko vai, tieši otrādi, mazāko vērtību, summēt vai atrast vidējo vērtību pēcatlasītā rezultātu grupa.
Neaizmirstiet, ja kompetentai statistikas datu apstrādei ir nepieciešamas vairākas tabulas, tad tām jābūt numurētām un katrai jāizgudro unikāls nosaukums.
Grafiki ir vizuālāks datu ierakstīšanas veids. Tie vizuāli parāda saistību starp dažādiem lielumiem, tādējādi atvieglojot pētījuma rezultātu izpratni.
Zinot tabulu un grafiku veidošanas pamatprincipus, varat ātri un efektīvi apstrādāt saņemtos datus.
