Pazīmju grupēšana un grupēšana statistikā ir svarīgākās metodes, lai novērtētu un pētītu noteiktu parādību, kas ir nonākusi speciālistu uzmanības centrā. Grupēšana palīdz identificēt visiem elementiem kopīgos rādītājus, kā arī noteikt populācijas struktūru, identificēt grupas elementiem raksturīgās savstarpējās attiecības. Pēc visu projektā pētīto pazīmju īpašību izvērtēšanas varat analizēt saņemto informāciju.
Teorija un definīcijas
Veidojot grupējumus un pielietojot šo metodi praksē, pamatuzdevums ir izvēlēties grupēšanas atribūtu - tieši viņš ir par pamatu parādību grupas veidošanai. Otrs svarīgākais statistikas pētījumu aspekts ir intervāla definīcija.
Grupas izveides pamats ir grupēšanas pazīme, kas ļauj noteikt noteiktas parādību grupas, faktu viendabīgumu. Parasti tiek izvēlēta viena zīme, kuru nav īpaši grūti noteikt. Varat izmantot kvantitatīvus vai analizēt atribūtusparādības, kas jāsadala grupās.
Ne mazāk svarīgas kā grupēšanas funkcijas ir intervāli. Šis termins attiecas uz vispārējo vērtību dažādību, kas raksturīga atlasītajai iezīmei saistībā ar noteiktu grupu. Atstatums palīdz kvantitatīvi ierobežot grupu. Intervāla platums tiek definēts kā starpība starp konkrētā objekta lielāko un mazāko vērtību, ko bāze ir izvēlējusies, lai izveidotu grupu.
Intervāli: kādi tie ir?
Parasti studentiem, kuri studē statistiku, matemātiskās statistikas pētījumus, kā arī līdzīgas disciplīnas, ne reizi vien nākas saskarties ar uzdevumiem, kas formulēti šādi: “Lūdzu, norādiet grupēšanas pazīmi nākamajai izlasei, novērtējiet intervālu, definējot to piederību noteiktam tipam. Kopumā ir četru veidu intervāli. Ja šī rādītāja platums dažādām grupām, kas piedalās pētījumā, ir vienāds, intervālus sauc par vienādiem. Ar šīs parādības neatbilstību tiek runāts par nevienādiem intervāliem. Tie var mainīties patvaļīgi vai dabiski. Pirmie tiek uzskatīti par bezmaksas.
Noskaidrojot grupēšanas raksturlielumus, paraugu ņemšanas intervālu iespējams novērtēt kā atvērtu vai slēgtu. Pirmais termins ietver vienas intervāla robežas precizēšanu - atribūta minimālo vai maksimālo kvantitatīvo vērtību. Lieta tiek saukta par slēgtu, ja ir abas robežas.
Uzmanību aspektiem
Ir svarīgi noteikt galvenās grupēšanas pazīmes konkrētam paraugamņem vērā apstākļus, kas saistīti ar pētāmo parādību, to mainīgumu. Grupas veidošana uzliek pienākumu ievērot laika skalas, vietu raksturojošos nosacījumus, darbības nosacījumus ievērošanas principu. Grupējuma veidošana sākas ar faktu apvienošanas pazīmes identificēšanu. Var izvēlēties tādu zīmi, uz kuras pamata var iedalīt iedzīvotājus grupā. Šis parametrs ir grupēšanas pamats.
Varat izmantot kvantitatīvās, atribūtīvās grupēšanas funkcijas. Pirmo grupu var raksturot ar skaitļiem – tas būs pētījumā iesaistīto personu vecums, vai cenas, darījumu apjoms. Kvalitatīvie rādītāji raksturo katra grupējumā iekļautā objekta stāvokli. Tātad, ja mēs runājam par socioloģisko darbu, atribūtīvās pazīmes var saukt par to cilvēku dzimumu un tautību, kuri piedalījās pētījumā.
Funkcijas un grupas
Grupēšanas līdzekļi analītiskā grupējuma veidošanā ir efektīvi, faktoriāli. Visas zīmes var kombinēt atkarībā no piederības vienam no šiem diviem veidiem. Faktoriāls - tie, kuru ietekme koriģē citas pazīmes.
Grupēšanas pazīmes ir grupu veidošanas pamatā. Tādu skaitu nosaka plānotā darba īpatnības, kā arī zīmju nianses, uz kuru pamata tiek formulēts paraugs kopumā. Daudz kas ir atkarīgs no pazīmes mainīguma līmeņa un pētījumā iekļauto objektu skaita.
Veidojot grupas, ņemot vērā kvalitatīvos parametrus,nepieciešams piešķirt tādu šķirņu skaitu, kas sakrīt ar pazīmes stāvokļiem. Piemēram, ja mēs runājam par dzimumu, tad vispārējā gadījumā būs divas klases. Izmantojot kvantitatīvās pazīmes kā pamatu grupēšanai, būs nepieciešams novērtēt vienību skaitu, pazīmes mainīguma līmeni. Jo spēcīgāka iezīme ir pakļauta izmaiņām, jo lielāka ir mainīgums, jo vairāk šķiru būs jānošķir.
Intervālu izvēles iespējas
Pēc grupēšanas raksturlielumu izvērtēšanas un grupējuma veidošanas nepieciešams noteikt tam piemītošo intervālu. Ja tas ir nevienlīdzīgs, vai ir saprātīgi novērtēt? vai tai ir tendence uz progresīvu pieaugumu, samazināšanos. Var būt īpaši intervāli. Gadījumā, ja pazīme ir mainīga diezgan šaurās robežās un sadalījums ir samērā vienmērīgs, ir jāveido grupas ar vienādiem intervāliem. Lai novērtētu variāciju diapazonu, jums būs jāanalizē populācija, lai noteiktu anomālu punktu klātbūtni, un tie jāizslēdz no kopējā izlases.
Ja intervāls ir atvērts, tā platums ir vienāds ar tuvākā aizvērtā platumu.
Piemēri un parādības
Grupēšanas pazīmes, veidojot analītisko grupējumu, kļūst par pamatu klasifikācijas noteikšanai, ja tās pieder pie kvalitatīvajām. Tātad, ja mēs katram mūsu valsts subjektam noteiksim īpašumtiesību formu un pēc tam sadalīsim visus pētītos objektus grupās, tā būs klasifikācija, ņemot vērā kvalitatīvos parametrus. Dokumentācijā, saskaņā ar noteikumiemfiksējot informāciju, ir jāmaina informācija par pazīmēm, kas ir grupēšanas un atsauces datu pamatā. Šis formāts tika pieņemts pirms vairākiem gadu desmitiem, kopš tā laika dizaina noteikumi ir plaši saglabāti.
Veidojot pētījuma pavaddokumentāciju, tajā būs jānorāda, pie kurām grupēšanas pazīmēm pieder darbam izvēlētie objekti: kvantitatīvie, kvalitatīvie. Parasti tie tiek sakārtoti, ņemot vērā detalizācijas pakāpi. Katrai izvēlētajai kategorijai ir jāreģistrē atribūta rādītāji, uz kuru pamata tā tiek apkopota. Izvēloties kvantitatīvo parametru, kuram ir neliela vērtību dažādība, parādības var sadalīt, aprēķinot mērvienības, kas raksturīgas konkrētam rādītājam.
Situācijas individualitāte
Grupēšana un grupēšanas funkcija konkrētam pētījumam tiek izvēlēta īpaši, ņemot vērā darba īpatnības. Piemēram, kā faktorus var ņemt objektu numurus, dokumentācijas sagatavošanas datumus, personu personāla identifikācijas numurus un citas līdzīgas pazīmes. Lai izvairītos no neskaidrībām, pazīmes ir jāreģistrē notiekošā statistikas pētījuma paskaidrojumā. Ierasta prakse ir veidot instrukcijas, pēc kurām speciālists aizpilda pētījuma dokumentus.
Grupēšanas un grupēšanas pazīme ir kļuvuši par svarīgiem klasifikācijas elementiem, informācijas šķirošanai, ko izmanto transporta plānu sastādīšanai, ekonomisko un citu objektu savstarpējo attiecību noteikšanai. Pamatojoties uz tostatistiskā pieeja veido tarifu politiku. Tajā pašā laikā nevajadzētu aizmirst par funkciju specializācijas iespējām. Šāds darbs ir saistīts ar parametru korekciju, ņemot vērā apstākļu īpatnības: dažādās situācijās var parādīties viena veida rādītāji.
Grupas un to raksturojums
Atbilstoši grupēšanas funkciju skaitam mēs varam runāt par kombinētajām grupām un vienkāršām grupām. Pirmajā variantā tiek pieņemts, ka vienlaikus ir vairākas zīmes, otrajā gadījumā tiek izmantota tikai viena. Zīme tiek izvēlēta pēc vērtējamā objekta rakstura, parādības analīzes. Visu objekta aspektu teorētiskā, ekonomiskā analīze, tā attīstības specifika ir vērsta uz nozīmīgākās parādības izvēli par pamatu iedalīšanai klasēs.
Ja, veidojot kategoriju, tiek izvēlētas atribūtīvās grupēšanas pazīmes, to daudzveidība ir diezgan liela, nepieciešams apvienot dažas līdzīgas grupās. Atribūtu klasifikācija tiek izmantota tikai tad, ja ir salīdzinoši neliels šķirojamo objektu klāsts. Lai pamatotu objekta piederību noteiktai grupai, vispirms ir saprātīgi izstrādāt klasifikāciju, kas apraksta šķirošanas noteikumus. Zīmju sadale tiek veikta, iepriekš izvēloties visus parametrus, ņemot vērā speciālistam risināmos uzdevumus. Grupējums savukārt veidojas vienam konkrētam, salīdzinoši nelielam darbam.
Kopsavilkums un statistika
Kāda objekta izpētestatistikā sākas ar tās attīstības novērošanu. Nākamais posms ir informācijas koda veidošanai, informācijas pasūtīšanai un datu sistematizēšanai paredzēta kopsavilkuma sastādīšana. Jau pamatojoties uz to, var raksturot un novērtēt visas populācijas pazīmes, kas piesaistīja pētnieka uzmanību. Kopsavilkums sastāv no vairākām saistītām operācijām novērošanas laikā iegūto datu analīzei, lai noteiktu parādības modeļus. Novērošanas materiālu organizētā zinātniskā apstrāde ietver rezultātu identificēšanu grupām un paraugam kopumā, informācijas sakārtošanu un sakārtošanu tabulas veidā.
Var izveidot vienkāršus kopsavilkumus, dažreiz neiztikt bez sarežģītiem. Pirmajā gadījumā pētāmajam objektam tiek aprēķināts kopējais rezultāts, otrā iespēja ietver atsevišķu vienību grupēšanu, rezultātu aprēķināšanu katrai kategorijai un visai parādībai kopumā un pēc tam tabulu sastādīšanu ar iegūtajiem datiem. Decentralizētās atskaites tiek sastādītas, ja ir kāds līderis, savukārt par tiešu datu vākšanu un apstrādi atbild konkrētas vietas. Ja informācija tiek savākta, apstrādāta vienā punktā, process tiek kontrolēts no šejienes, viņi runā par centralizētu kopsavilkumu. Tie ir neaizstājami, veicot vairākus pētījumus vienlaikus.
Soli pa solim
Pirms statistikas kopsavilkuma sastādīšanas ir jāizveido novērojumu programma, jāizvēlas grupēšanas pazīmes un jāpārdomā pēcpārbaudes laikā iegūto datu novērtēšanas sistēma. Kopsavilkums sākas arapzīmējuma izvēle klasifikācijai, pēc tam viņi pāriet uz kategoriju sastādīšanas secības izvēli. Viņi izstrādā statistikas rādītājus, kas palīdzētu raksturot atsevišķas klases un visu izlasi kopumā, veido tabulu izkārtojumus, kuros pēc tam ievada pētījuma rezultātus.
Vairumā gadījumu ar vienkāršu kopsavilkumu nepietiek, jo no tā var izdarīt tikai vispārīgus secinājumus. Datu precizēšanai ir vērts izvēlēties kvalitatīvus, kvantitatīvus grupēšanas raksturlielumus, uz to pamata veidot grupas un izpētīt visus datus, kas iegūti, sadalot populāciju savstarpēji saistītās apakšsadaļās. Grupēšana ir ērtākais informācijas analīzes pamats. Pēc tam, pamatojoties uz vispārinošiem parametriem, tiek analizēti visi savāktie dati.
Grupēšana: statistikas līdzekļi
Izvēlieties kvalitatīvus, kvantitatīvus grupēšanas raksturlielumus, pamatojoties uz tiem, veidojiet kategorijas, kas ļauj sadalīt visu populāciju vairākos saistītos apakštipos, ņemot vērā kādu svarīgu parādību. Kategorizācija ļauj veidot viendabīgas klases. Šāds darbs vienkāršo savstarpējo attiecību, strukturālo elementu definēšanu. Grupēšana ir labākais veids, kā noskaidrot, cik lielā mērā atsevišķas vienības ietekmē gala rezultātu.
Ir diezgan izplatīta darba datu grupēšana, lai novērtētu atsevišķu sadaļu produktivitāti. Balstoties uz datu analīzi, var noteikt, cik lielas ir produktivitātes pieauguma iespējas, mainoties personālam. Turklāt viņi identificē atšķirību starp frontes darbiniekiem un citiem darbiniekiem un novērtēiespējas, kas pavērsies uzņēmumam, ja visi darbinieki būs vienādi augstā līmenī.
Funkcijas un veidi
Veicot ekonomisko analīzi, grupēšana visbiežāk tiek veikta pēc darbaspēka resursu, objektu un darba līdzekļu noteiktajiem faktoriem. Katrs no šiem aspektiem lielā mērā ietekmē uzņēmuma saražotās produkcijas apjomu.
Izvēloties grupēšanas pazīmi, ir vērts atcerēties pētījuma mērķi, izlases raksturlielumus un sākotnējās analīzes rezultātus. Speciālistu pētīta parādība var būt ļoti sarežģīta, masīva un raksturīga ar sazarotu struktūru, taču iespējama arī pretēja relatīvas vienkāršības situācija. Vērtējot šīs pazīmes, kā arī analīzēm uzdotos uzdevumus, objekti tiek grupēti, ņemot vērā vienu, divas un lielu skaitu pazīmju, tādējādi veidojot kombinētus grupējumus. Pētījuma mērķu analīze ļauj runāt par tā piederību tipiskajai, analītiskajai, kuras mērķis ir noteikt struktūru.
Tipoloģiskā grupēšana ietver pētāmo parādību sadalījumu viendabīgās apakšgrupās. Strukturālā tiek praktizēta, ja ir nepieciešams sadalīt viendabīgu grupu vairākās, savukārt struktūras aprakstīšanai tiek izmantota kāda iezīme, kas mainās atsevišķiem pārstāvjiem. Tātad tieši šāda veida populācijas izlase tiks grupēta atbilstoši saņemtās peļņas līmenim. Statistiskā informācija, kas tiek analizēta vairākos periodos, ļauj novērtēt strukturālās izmaiņas izlasē, nobīdes. Visbeidzot faktoriāls ir tāds grupējums, uz kura pamatanoteikt dažādu parādību kopsakarības, pazīmes, kas ir pētnieku uzmanības centrā.
Teorijas pielietošana praksē
Parasti ekonomiskajai analīzei ir nepieciešama iedalīšana kategorijās, pamatojoties uz struktūru vai analīzi. Strukturālās klases ir nepieciešamas, lai novērtētu izlases struktūru, sastāvu un padziļināti analizētu visus analītiķiem pieejamos datus. Speciālisti novērtē, cik daudz parādības mainās apkopojumā, vienlaikus identificējot saites ar noteiktām iezīmēm.
Analītiskā grupēšana ir obligāta, ja nepieciešams novērtēt objektu attiecības, rādītājus, kas raksturo izlasi. Indikatori var būt efektīvi, citi tiek definēti kā vispārinoši, daži izpaužas kā rezultātus ietekmējoši faktori.
Funkciju atlase grupām
Izvēloties pētījuma pamatu, ir svarīgi jautājumam pieiet atbildīgi, jo pareiza zīmju identificēšana lielā mērā nosaka visa pasākuma panākumus. Ir svarīgi izmantot tikai nozīmīgus, tipiskus rādītājus, kas atbilst analītiķiem izvirzītajiem mērķiem. Pareiza būs statistiskā analīze, kurā ņemtas vērā laika un vietas īpatnības. Ja noteiktā gadījumā ir piemērotas vairākas pazīmes, citā situācijā tas var būt nepieņemami. Pētot sarežģītu parādību, ir jāizvēlas vairākas pazīmes un jāgrupē tās, ņemot vērā visas.
Statistikas pamatnoteikums ir pareiza parādības tulkošana skaitliskā vērtībāizteiksme. Izvēloties kvantitatīvās pazīmes par pamatu grupēšanai, jāatceras, ka klašu skaitu nosaka pētāmo objektu skaits, par pamatu izvēlētās pazīmes mainīgums, darba uzdevumi un darba specifika. parādība, kas ir uzmanības centrā. Dažreiz grupu skaits tiek izvēlēts, pamatojoties uz iepriekšējo darbu.
Formulējuma nianses
Izvēloties grupēšanas raksturlielumus un izpētot novērojumos iegūto informāciju, ņemot vērā parādību iedalījumu kategorijās, nepieciešams sastādīt statistikas tabulu. Tas ir tabulas formāts, kas tiek uzskatīts par vizuālāko, kas efektīvi atspoguļo veiktā darba rezultātus. Tabula ir ātri un viegli lasāma, viegli saprotama, īsi un kodolīgi parāda lielu informācijas apjomu, ļauj viegli salīdzināt parametrus un noteikt to atkarības.
Šobrīd ir vairākas vispārīgas prasības visām statistikas tabulām, kas sastādītas grupēšanas raksturlielumu rezultātā. Ir svarīgi izveidot kodolīgas tabulas ar detalizētiem nosaukumiem, kas atspoguļo aplūkojamo jautājumu apjomu, izlases robežas, pētījuma laika periodu un pētnieku izmantotās mērvienības. Ja dažādām kolonnām un rindām tiek izmantotas dažādas vienības, jums tās būs jāparaksta attiecīgajās šūnās, lai atvieglotu materiāla lasīšanu.
Ir prātīgi papildināt tabulas ar piezīmēm, lai norādītu, kur un kā informācija iegūta. Viņi var detalizēti aprakstīt izvēlētā indikatora būtību un citādi izskaidrot parādīto informāciju. Ja daži dati ir kopāaprēķini, tas arī jāpiemin tabulas piezīmē.
Gatavojot kopsavilkumu, mūsdienu analītiķi izmanto vispārpieņemtus konvencionālos simbolus. Piemēram, ja parādības nav, tai atbilstošajā šūnā tiek ievietota domuzīme - domuzīmes simbols. Ja nav jēgpilnas informācijas, viņi pieliek punktu, un punkti norāda uz konkrētas informācijas trūkumu. Alternatīva elipsei ir frāze "Nav informācijas". Šo bieži lietoto simbolu izmantošana padara tabulu vieglāk lasāmu.
