Gruppering og gruppering av kjennetegn i statistikk er de viktigste metodene for å vurdere og studere et bestemt fenomen som har blitt fokus for spesialister. Gruppering hjelper til med å identifisere indikatorer som er felles for alle elementer, samt å bestemme strukturen til befolkningen, for å identifisere de gjensidige relasjonene som ligger i gruppens elementer. Etter å ha evaluert alle funksjonene til funksjonene som er studert i prosjektet, kan du analysere informasjonen som er mottatt.
Teori og definisjoner
Når man danner grupperinger og anvender denne metoden i praksis, er den grunnleggende oppgaven å velge en grupperingsattributt – det er han som er grunnlaget for dannelsen av en gruppe fenomener. Det nest viktigste aspektet ved statistisk forskning er definisjonen av intervallet.
Grunnlaget for å lage en gruppe er en grupperingsfunksjon som lar deg bestemme homogeniteten til en bestemt gruppe fenomener, fakta. Vanligvis velges ett tegn, som ikke er spesielt vanskelig å identifisere. Du kan bruke kvantitativ, eller du kan analysere attributterfenomener som skal deles inn i grupper.
Ikke mindre viktig enn å gruppere funksjoner er intervaller. Dette begrepet refererer til den generelle variasjonen av verdier som er iboende i den valgte funksjonen, i forhold til en bestemt gruppe. Avstanden bidrar til å begrense gruppen kvantitativt. Bredden på intervallet er definert som forskjellen mellom de største og minste verdiene for en bestemt funksjon valgt av basen for å danne gruppen.
Intervaller: hva er de?
Som regel må studenter som studerer statistikk, matematisk statistisk forskning, samt lignende disipliner, mer enn en gang håndtere oppgaver formulert som følger: «Vennligst angi en grupperingsfunksjon for neste utvalg, anslå størrelsen på intervallet ved å definere det som tilhører en bestemt type. Det er fire typer intervaller tot alt. Hvis bredden på denne indikatoren for ulike grupper som deltar i studien er den samme, kalles intervallene like. Med en diskrepans i dette fenomenet snakker man om ulik intervall. Disse kan endres vilkårlig eller naturlig. Førstnevnte anses som gratis.
Etter å ha bestemt grupperingsegenskapene, er det mulig å evaluere intervallet for prøvetaking som åpent eller lukket. Den første termen innebærer forfining av én grense av intervallet - minimum eller maksimum kvantitativ verdi av attributtet. Saken kalles avsluttet når begge grensene er til stede.
Oppmerksomhet til aspekter
Det er viktig å bestemme hovedgrupperingsfunksjonene for en spesifikk prøveta hensyn til omstendighetene rundt fenomenet som studeres, deres variabilitet. Dannelsen av en gruppe forplikter å følge prinsippet om å observere tidsskalaen, betingelsene som beskriver stedet, handlingsbetingelsene. Dannelsen av en gruppering begynner med identifiseringen av en funksjon for å kombinere fakta. Du kan velge et slikt tegn, på grunnlag av hvilket befolkningen kan deles inn i en gruppe. Denne parameteren er grunnlaget for grupperingen.
Du kan bruke kvantitative, attributive grupperingsfunksjoner. Den første gruppen kan beskrives med tall - dette vil være alderen til personene som er involvert i studien, eller prisene, transaksjonsvolumet. Kvalitative indikatorer beskriver tilstanden til hvert av objektene som inngår i grupperingen. Så hvis vi snakker om sosiologisk arbeid, kan attributive trekk kalles kjønnet og nasjonaliteten til personene som deltok i studien.
Funksjoner og grupper
Grupperingsfunksjoner i konstruksjonen av en analytisk gruppering er effektive, faktorielle. Alle skilt kan kombineres i henhold til tilhørighet til en av disse to typene. Faktoriell – de hvis påvirkning korrigerer andre tegn.
Grupperingsfunksjoner er grunnlaget for dannelsen av grupper. Antallet slike bestemmes av funksjonene i det planlagte arbeidet, samt nyansene til skiltene, på grunnlag av hvilke prøven som helhet er formulert. Mye avhenger av graden av variasjon til egenskapen og antall objekter som er inkludert i studien.
Opprette grupper, som tar hensyn til de kvalitative parameterne,det er nødvendig å tildele et slikt antall varianter som faller sammen med tilstandene til egenskapen. For eksempel, hvis vi snakker om kjønn, vil det i det generelle tilfellet være to klasser. Ved å bruke kvantitative funksjoner som grunnlag for gruppering, vil det være nødvendig å estimere antall elementer, variasjonsnivået til funksjonen. Jo sterkere egenskapen er tilbøyelig til å endre seg, jo høyere variasjon, desto flere klasser må skilles.
Funksjoner for å velge intervaller
Etter å ha evaluert grupperingsegenskapene og dannet en gruppering, er det nødvendig å bestemme intervallet som ligger i den. Hvis det er ulikt, er det rimelig å anslå? om det er utsatt for progressiv økning, avta. Det kan være spesialiserte intervaller. I tilfellet når egenskapen er variabel innenfor ganske snevre grenser, og fordelingen er relativt jevn, er det nødvendig å danne grupper med like intervaller. For å estimere variasjonsområdet, må du analysere populasjonen for tilstedeværelsen av unormale punkter, ekskludere dem fra det totale utvalget.
Hvis intervallet er åpent, er bredden lik bredden til den nærmeste lukkede.
Eksempler og fenomener
Grupperingstrekk ved konstruksjon av en analytisk gruppering blir grunnlaget for å bestemme klassifiseringen, dersom de tilhører de kvalitative. Så hvis vi bestemmer eierformen for hvert emne i landet vårt, og deretter deler alle de studerte objektene i grupper, vil dette være en klassifisering som tar hensyn til kvalitative parametere. I dokumentasjonen, i henhold til reglenefikser informasjon, er det nødvendig å veksle informasjon om funksjonene som ligger til grunn for gruppering og referansedata. Dette formatet ble tatt i bruk for flere tiår siden, siden da har designreglene blitt stort sett bevart.
Når du formulerer den medfølgende dokumentasjonen for studien, må du i den angi hvilke grupperingstrekk objektene som er valgt for arbeid tilhører: kvantitativ, kvalitativ. Norm alt er de sortert, under hensyntagen til detaljnivået. For hver valgt kategori må indikatorene for attributtet som det er kompilert på grunnlag av, registreres. Når du velger en kvantitativ parameter, som har et lite utvalg av verdier, er det mulig å dele fenomenene ved å beregne enhetene som er iboende i en bestemt indikator.
Situasjonens individualitet
Grupperings- og grupperingsfunksjoner for en bestemt studie velges spesifikt, med tanke på egenskapene til arbeidet. Som faktorer kan du for eksempel ta objektnummer, datoer for utarbeidelse av dokumentasjon, personellidentifikasjonsnummer for personer og andre lignende funksjoner. For å unngå forvirring, må tegnene registreres i forklarende notat til den pågående statistiske studien. Det er vanlig praksis å lage instruksjoner, hvoretter en spesialist fullfører forskningsdokumenter.
Gruppering og gruppering har blitt viktige elementer i klassifisering, sortering av informasjon som brukes til å utarbeide transportplaner, bestemme økonomiske og andre gjensidige relasjoner mellom objekter. På bakgrunn av detteden statistiske tilnærmingen danner tariffpolitikken. Samtidig bør man ikke glemme mulighetene for funksjonsspesialisering. Slikt arbeid innebærer korrigering av parametere, og tar hensyn til forholdenes særegenheter: i forskjellige situasjoner kan de samme typene indikatorer vises.
Grupper og deres egenskaper
I henhold til antall grupperingsfunksjoner kan vi snakke om kombinerte grupper og enkle. Det første alternativet forutsetter tilstedeværelsen av flere tegn samtidig, i det andre tilfellet brukes bare ett. Et tegn velges etter å ha analysert naturen til objektet som evalueres, fenomenet. Teoretisk, økonomisk analyse av alle aspekter av objektet, spesifikasjonene for dets utvikling er rettet mot å velge det mest betydningsfulle fenomenet som grunnlag for inndeling i klasser.
Hvis attributive grupperingsfunksjoner velges når man danner en kategori, er mangfoldet ganske stort, det er nødvendig å kombinere noen lignende i grupper. Attributtklassifisering brukes bare når det er et relativt lite utvalg av objekter som skal sorteres. For å rettferdiggjøre at et objekt tilhører en bestemt gruppe, er det rimelig å først utarbeide en klassifisering som beskriver sorteringsreglene. Fordelingen av skilt utføres med et foreløpig utvalg av alle parametere, under hensyntagen til oppgavene som skal løses av spesialisten. Grupperingen er på sin side dannet for én spesifikk, relativt liten jobb.
Sammendrag og statistikk
Undersøkelse av et objekti statistikk begynner med observasjon av utviklingen. Det neste trinnet er kompilering av et sammendrag beregnet for dannelse av en informasjonskode, bestilling av informasjon og systematisering av data. Allerede på grunnlag av dette er det mulig å karakterisere og evaluere alle trekkene i befolkningen som tiltrakk seg forskerens oppmerksomhet. En oppsummering består av flere relaterte operasjoner for å analysere data innhentet under observasjon for å bestemme mønstrene til fenomenet. Organisert vitenskapelig behandling av observasjonsmateriale innebærer å identifisere resultatene for grupper og utvalget som helhet, bestille informasjonen og ordne dem i tabellform.
Du kan lage enkle oppsummeringer, noen ganger klarer du deg ikke uten komplekse. I det første tilfellet beregnes det samlede resultatet for objektet som studeres, det andre alternativet innebærer å gruppere individuelle enheter, beregne resultatene for hver kategori og hele fenomenet som helhet, og deretter kompilere tabeller med de oppnådde dataene. Desentraliserte rapporter utarbeides dersom det er noen leder, mens direkte innsamling og behandling av data er spesifikke steders ansvar. Hvis informasjon samles inn, behandles på et tidspunkt, styres prosessen herfra, de snakker om en sentralisert oppsummering. Disse er uunnværlige når man gjennomfører flere studier samtidig.
Trinn for trinn
Før man setter sammen en statistisk oppsummering, er det nødvendig å lage et observasjonsprogram, velge grupperingsfunksjoner og tenke over et system for å evaluere dataene som er innhentet under oppfølgingen. Sammendrag starter medvalg av et tegn for klassifisering, hvoretter de går videre til valget av rekkefølgen på kompileringskategorier. De utvikler statistiske indikatorer som kan hjelpe med å beskrive individuelle klasser og hele utvalget generelt, lage tabelloppsett, som de deretter legger inn resultatene av forskningen i.
I de fleste tilfeller er en enkel oppsummering ikke nok, siden det kun kan trekkes generelle konklusjoner fra den. For å avklare dataene er det verdt å velge kvalitative, kvantitative grupperingsegenskaper, danne grupper på grunnlag av dem og studere alle dataene som er oppnådd ved å dele befolkningen i sammenkoblede underseksjoner. Gruppering er det mest hensiktsmessige grunnlaget for informasjonsanalyse. Deretter, basert på generaliserende parametere, analyseres alle innsamlede data.
Gruppering: statistikkfunksjoner
Velg kvalitative, kvantitative grupperingskarakteristikker, på grunnlag av dem, utgjør kategorier som lar deg dele opp hele befolkningen i flere relaterte undertyper, og tar hensyn til noen viktige fenomener. Kategorisering lar deg danne homogene klasser. Slikt arbeid forenkler definisjonen av gjensidige relasjoner, strukturelle elementer. Gruppering er den beste måten å finne ut i hvilken grad individuelle enheter påvirker sluttresultatet.
Det er ganske vanlig å gruppere arbeidsdata for å vurdere produktiviteten til individuelle seksjoner. Basert på analysen av dataene er det mulig å fastslå hvor store mulighetene for produktivitetsvekst ved skifte av bemanning er. I tillegg identifiserer de forskjellen mellom frontlinjearbeidere og annet personell og evaluerermuligheter som vil åpne seg for bedriften hvis alle arbeidere er på samme høye nivå.
Funksjoner og typer
Når man utfører økonomiske analyser, utføres gruppering som oftest i henhold til faktorer bestemt av arbeidsressurser, gjenstander og arbeidsmidler. Hvert av disse aspektene påvirker i stor grad volumet av produkter som produseres av bedriften.
Når du velger en grupperingsfunksjon, er det verdt å huske formålet med studien, egenskapene til utvalget og resultatene av den foreløpige analysen. Et fenomen studert av spesialister kan være veldig komplekst, massivt og preget av en forgrenet struktur, men den omvendte situasjonen med relativ enkelhet er også mulig. Ved å vurdere disse funksjonene, så vel som oppgavene som er tildelt analysene, grupperes objekter med hensyn til en, to og et stort antall funksjoner, og danner dermed kombinasjonsgrupperinger. Analyse av målene for studien lar oss snakke om dens tilhørighet til det typologiske, analytiske, rettet mot å bestemme strukturen.
Typologisk gruppering innebærer fordeling av de studerte fenomenene i homogene undergrupper. Strukturell praktiseres hvis det er nødvendig å dele en homogen gruppe i flere, mens for å beskrive strukturen tyr de til en funksjon som endres for individuelle representanter. Så det er av denne typen at populasjonsutvalget vil bli gruppert i henhold til nivået på fortjenesten som mottas. Statistisk informasjon, som blir analysert i flere perioder, lar oss evaluere de strukturelle endringene i utvalget, skift. Til slutt er factorial en slik gruppering, på grunnlag av hvilkenbestemme sammenhengene mellom ulike fenomener, egenskaper som er i fokus for forskere.
Utsette teori i praksis
Vanligvis krever økonomisk analyse kategorisering basert på struktur eller analyser. Strukturelle klasser er nødvendige for å evaluere strukturen, sammensetningen av prøven og grundig analysere all data som er tilgjengelig for analytikere. Spesialister evaluerer hvor mye fenomener endrer seg innenfor aggregatet, mens de identifiserer koblinger med visse funksjoner.
Analytisk gruppering er uunnværlig hvis du trenger å evaluere forholdet mellom objekter, indikatorer som beskriver prøven. Indikatorer kan være effektive, andre er definert som generaliserende, noen manifesterer seg som faktorer som påvirker resultatene.
Utvalg av funksjoner for grupper
Ved valg av grunnlag for studien er det viktig å forholde seg ansvarlig til problemstillingen, siden riktig identifisering av skilt i stor grad avgjør suksessen til hele arrangementet. Det er viktig å kun bruke signifikante, typiske indikatorer som samsvarer med målene som er satt for analytikerne. Statistisk analyse vil være korrekt, som tar hensyn til funksjonene til tid og sted. Hvis i et bestemt tilfelle en rekke tegn er passende, kan det for en annen situasjon være uakseptabelt. Når du studerer et komplekst fenomen, bør du velge flere funksjoner og gruppere dem under hensyntagen til dem alle.
Den grunnleggende regelen for statistikk er riktig oversettelse av et fenomen til en numerisk verdiuttrykk. Når du velger kvantitative egenskaper som grunnlag for gruppering, må det huskes at antall klasser bestemmes av antall objekter som studeres, variasjonen til egenskapen valgt som basis, oppgavene til arbeidet og spesifikasjonene til fenomen som er i sentrum for oppmerksomheten. Noen ganger velges antall grupper basert på tidligere arbeid.
Nyanser i ordlyden
Etter å ha valgt grupperingskarakteristikker og etter å ha studert informasjonen innhentet under observasjoner, tatt i betraktning inndelingen av fenomener i kategorier, er det nødvendig å sette sammen en statistisk tabell. Det er tabellformatet som anses som det mest visuelle, og gjenspeiler effektivt resultatene av arbeidet som er utført. Tabellen er rask og enkel å lese, lett å forstå, viser kort og konsist en stor mengde informasjon, gjør det enkelt å sammenligne parametere og identifisere deres avhengigheter.
For øyeblikket er det flere generelle krav for alle statistiske tabeller som er satt sammen som et resultat av grupperingsegenskaper. Det er viktig å lage konsise tabeller med detaljerte titler som gjenspeiler omfanget av spørsmålene som vurderes, prøvegrensene, tidsperioden for studien og måleenhetene som brukes av forskerne. Hvis forskjellige enheter brukes for forskjellige kolonner og rader, må du signere dem i de tilsvarende cellene for å gjøre det enklere å lese materialet.
Det er lurt å supplere tabellene med notater for å angi hvor og hvordan informasjonen er innhentet. De kan beskrive i detalj essensen av den valgte indikatoren og forklare den viste informasjonen på en annen måte. Hvis noen data er en totalberegninger, bør dette også nevnes i noten til tabellen.
Når de utarbeider et sammendrag, tyr moderne analytikere til generelt aksepterte konvensjonelle symboler. For eksempel, hvis det ikke er noe fenomen, settes en strek i cellen som tilsvarer det - bindestreksymbolet. I mangel av meningsfull informasjon, setter de en stopper for det, og prikker indikerer fravær av spesifikk informasjon. Et alternativ til ellipsen er uttrykket "Ingen informasjon." Bruken av disse ofte brukte symbolene gjør tabellen lettere å lese.
