Statistisk databehandling er umulig uten bestilling, generalisering og analyse. Eventuelle oppnådde resultater må først bringes inn i en slik form slik at maksimal nyttig informasjon kan trekkes ut fra dem. Hvis det mottas for mye data, må de grupperes eller oppsummeres.
Så, for gruppering, er det nødvendig å bestemme normene som de mottatte dataene skal distribueres etter. Samtidig vil ikke bare synlighet, men også den potensielle nytten av informasjonen som mottas, avhenge av den valgte metoden. Riktig grupperte forskningsresultater er mye mer praktisk å studere og analysere.
Statistiske databehandlingsmetoder kan brukes på mange områder av menneskelig aktivitet. De kan deles inn i 3 hovedtyper:
1) generiske metoder som kan brukes uavhengig av omfang;
2) metoder for visse aktivitetsområder, som omhandler studiet av virkelige prosesser eller fenomener;
3) metoder forforskning på visse data.
Det er klart at jo mer nøyaktig metoden er for den statistiske behandlingen av data, desto mer effektiv vil analysen av en bestemt situasjon være. Hvis den første metoden er anvendelig for vitenskapelige resultater, hvis verdi kun vil bli evaluert i henhold til generelle vitenskapelige kriterier, brukes den tredje metoden kun for å løse visse problemer i et bestemt område.
I tillegg til generell kunnskap om metodene som data behandles på, er det også viktig å vite hvordan man best kan jobbe med resultatene. Statistisk databehandling innebærer å lage tabeller eller grafer for å visualisere informasjonen som mottas.
I den innledende fasen kan informasjon oppsummeres i en tabell. Så, for eksempel, statistisk behandling av eksperimentelle data, registrert i tabellform, lar forskere lagre ytterligere unødvendige registreringer av indikatorer, måleverdier, tilleggsfaktorer som påvirker eksperimentets forløp. I tabeller er det praktisk å registrere ikke bare dataene fra studien eller eksperimentet, men også å oppsummere mellom- og hovedresultatene. Riktignok er det nødvendig å tenke over det nødvendige antallet rader og kolonner på forhånd, skrive ned alle nødvendige parametere.
for riktig konstruksjon.
Du kan lage en tabell ganske enkelt på et ark eller umiddelbart legge inn data på en datamaskin. Det andre alternativet lar deg raskt sortere de mottatte dataene på riktig måte, finne den største eller omvendt den minste verdien, summere eller finne gjennomsnittsverdien ettervalgt resultatgruppe.
Ikke glem at hvis kompetent statistisk databehandling krever flere tabeller, må de nummereres og et unikt navn bør oppfinnes for hver.
Graffer er en mer visuell måte å registrere data på. De viser visuelt forholdet mellom ulike mengder, noe som gjør det lettere å forstå resultatene av studien.
Når du kjenner til de grunnleggende prinsippene for å lage tabeller og grafer, kan du raskt og effektivt behandle de mottatte dataene.
