Statističke skupine: osnovni pojmovi, faze, grupiranje materijala, zadaci

U metodi statističkog grupiranja, skup proučavanih pojava podijeljen je u klase i podrazrede koji imaju homogenu strukturu prema određenim karakteristikama. Svaka takva podjela opisana je sustavom statističkih pokazatelja. Grupirani podaci mogu se prikazati u tablicama.

Ova je radnja glavna metoda koja se koristi u stvarnom proučavanju društvenih pojava. Pojavljuje se kao preduvjet za primjenu različitih skupina statističkih podataka, postupaka i analitičkih metoda. Na primjer, klasifikacija potrebno za da bi se koristili bilo koji generalizirajući indeksi, na primjer prosjeci.

Doprinos.I. Lenjin

U predrevolucionarnoj ruskoj statistici, posebno u raznim zemljama (to su tijela lokalne samouprave), stečeno je značajno iskustvo u grupiranju različitih vrsta organizacija. A također je u to vrijeme obavljen značajan posao na razvoju ne samo tablica s klasifikacijom prema jednoj karakteristici, već i složenijih shema. U njima su svi podaci grupirani prema dva ili više parametara. Međutim, teorijska pitanja vezana uz upotrebu metoda statističkog grupiranja nisu znanstveno utemeljena. Takvo se stanje nastavilo sve do rada u.I. Lenjin. Imao je visoko mišljenje o kognitivnoj vrijednosti i praktičnoj važnosti klasifikacije. Što se tiče tablica temeljenih na karakteristikama statističkog grupiranja, prema više od jedne karakteristike, Lenjin je napisao: "bez pretjerivanja se može reći da će revolucionirati znanost i, naravno, poljoprivredno gospodarstvo".

Preporuke Vladimira Iljiča od temeljne su važnosti o potrebi prethodne političko-ekonomske analize prirode zakona i utvrđivanja vrsta pojava prije početka eksperimenata s klasifikacijom početnih podataka.

Faze statističkih grupiranja

Sistematizacija se koristi ne samo u analizi strukture stanovništva, već i u određivanju vrsta pojava i u proučavanju odnosa između različitih karakteristika ili čimbenika. Primjeri grupacija koje izražavaju strukturu stanovništva su klasifikacije ljudi prema dobi (u intervalima od jedne godine ili, češće, pet godina) i poduzeća prema veličini.

Kombiniranjem klasa ili uspostavljanjem neravnomjernih intervala, moguće je utvrditi kvalitativne razlike između pojedinih sustava, a zatim odrediti tehničko-ekonomske ili socioekonomske vrste relevantnih aktera (npr. Dakle, grupiranje stanovništva zemlje prema dobi može se provesti na temelju, osim jednostavnih kronoloških objekata, posebnih podjela kao što su žene u dobi od 16 do 54 godine i muškarci u dobi od 16 do 59 godina. Korištenje ovih posebnih klasa omogućuje izračunavanje Nacionalnog ekonomskog indeksa poznatog kao radna snaga zemlje. Granice intervala donekle su proizvoljne i mogu se razlikovati u različitim državama.

Zadatak

Detaljna kvantitativna klasifikacija poduzeća i poduzeća omogućuje nam da pređemo na definiranje nekoliko glavnih kvalitativnih skupina kao što su male, srednje i velike organizacije. Nakon toga može se razjasniti niz uobičajenih ekonomskih problema, poput procesa koncentracije proizvodnje, povećanja učinkovitosti industrije i povećanja učinkovitosti rada. Novi podaci Vladimira Iljiča Lenjina o zakonima koji reguliraju razvoj kapitalizma u poljoprivredi pružaju sjajan primjer dubinske analize koja koristi grupiranje kako bi pokazala složenu prirodu obrazaca. I također odnosa između veličine poduzeća i njegove pune produktivnosti.

Najvažniji i najteži zadatak statističkih skupina je identificirati i detaljno opisati vrste socioekonomskih pojava. Takvi subjekti predstavljaju izraz oblika određenog društvenog procesa ili osnovnih karakteristika. Čini se da su oni zajednički mnogim pojedinačnim pojavama. U svojoj analizi raslojavanja seljaštva Vladimir Iljič Lenjin koristio je grupiranje temeljito i sveobuhvatno. Prije svega, otkrio je proces formiranja glavne društvene klase u predrevolucionarnoj Rusiji, zapadnoeuropskom selu i američkoj poljoprivredi.

I, kako se ispostavilo, sovjetski podaci imaju značajno iskustvo u tipološkim i statističkim skupinama. Na primjer, ravnoteža nacionalnog gospodarstva SSSR-a pretpostavlja složen i opsežan sustav klasifikacije. Ostali primjeri tipološkog statističkog grupiranja u sovjetskom prostoru uključuju sistematizaciju stanovništva prema društvenim klasama. Kao i kombiniranje osnovnih proizvodnih sredstava prema socioekonomskim vrstama industrijskih jedinica. A možete dati i primjer kao što je grupiranje statističkih podataka skup javnosti proizvoda.

Buržoaska klasifikacija nedovoljno koristi sistematizaciju. Kada se primjenjuje grupiranje, ono je uglavnom netočno i ne pridonosi karakterizaciji stvarnog stanja u kapitalističkim zemljama. Na primjer, razvrstavanje poljoprivrednih poduzeća prema površini zemljišta preuveličava položaj male proizvodnje u ovom smjeru. A grupiranje stanovništva po zanimanjima ne otkriva pravu klasnu strukturu buržoaskog društva.

Socioekonomske karakteristike socijalističke države pružaju nove aplikacije za statističko grupiranje. Klasifikacija se koristi za analizu provedbe nacionalnih ekonomskih planova, utvrđivanje razloga za zaostajanje nekih poduzeća i sektora. I također identificirati neiskorištene resurse. Na primjer, tvrtke se mogu grupirati prema stupnju izvršenja plana ili razini profitabilnosti. Od velike važnosti za karakterizaciju uvođenja znanstvenog i tehnološkog napretka u industriju je grupiranje poduzeća, prema takvim tehničkim i ekonomskim podacima kao što su stupanj automatizacije i mehanizacije i količina električne energije dostupne za rad.

Grupirani podaci su podaci nastali kombiniranjem zasebnih skupina statističkog promatranja prisutnosti varijable u zasebne klase, tako da raspodjela frekvencija ovih sustava služi kao Prikladno sredstvo za sažimanje i analizu svih materijala.

Informacije

Podaci se mogu definirati kao skupine s materijalom koji predstavljaju kvalitativne ili kvantitativne atribute varijable ili skupa nestalnih. To je analogno tvrdnji da klase mogu biti bilo koji skup informacija koji opisuje entitet. Sustavi, u grupiranju statističkih podataka, mogu se svrstati u grupirane i ne-grupirane objekte.

Sve informacije koje će osoba prvo prikupiti nisu klasificirane. Statističke skupine koje nisu grupirane su podaci, ali samo u neobrađenom obliku. Primjer takvih sustava je bilo koji popis brojeva kojih se možete sjetiti.

Prva vrsta klasifikacije

Grupirani podaci su informacije koje su organizirane u skupine poznate kao klase. Takav je tip već klasificiran i tako je provedena određena razina analize. To znači da sve informacije više nisu neobrađene.

Klasa podataka je grupa koja je povezana s određenim korisničkim svojstvom. Na primjer, ako je voditelj poduzeća okupio ljude koji zapošljava se u određenoj godini, mogao bi ih grupirati u sustave prema dobi: dvadeset, trideset, četrdeset godina i tako dalje. I svaka od tih skupina naziva se klasom.

Zauzvrat, ovo nije posljednja podjela. Svaka od ovih klasa ima određenu širinu, a to se naziva intervalom ili veličinom. To je pojam vrlo važno kada je u pitanju izrada histograma i frekvencijskih grafikona. Svi razredi mogu biti iste ili različite veličine, ovisno o tome kako će se sve informacije grupirati. Interval sustava je uvijek cijeli broj.

Ograničenja klase i njezine granice

Prvi koncept odnosi se na stvarne vrijednosti koje se mogu vidjeti u završnoj tablici. Ograničenja klase podijeljena su u dvije kategorije: donja granica sustava i gornja granica. Naravno, kako bi se osigurala ispravnost i informativnost, koriste se sve particije prilikom izrade tablica.

Ali, s druge strane, granice Klasa nisu uvijek zadovoljene u tablici frekvencija. Ovaj koncept daje pravi interval sustava i, poput različitih ograničenja, također je podijeljen na granice donje i gornje vrijednosti.

Žive i nežive skupine

Znanost nastoji razumjeti i objasniti prirodne pojave. Znanstvenici razumiju stvari klasificirajući ih. To se odnosi i na živa bića i na nežive skupine statističkih materijala.

Zauzvrat, takve se vrste mogu podijeliti u skupine na temelju kontrastnih svojstava. Na primjer, ako su studenti sastavili popise u svojim znanstvenim časopisima o različitim materijalima i predmetima koje su proučavali, mogli bi koristiti te podatke za proširenje znanja i informacija o sustavima koje su istraživali.

Sva znanja mogu se sortirati ili klasificirati prema različitim kontrastnim svojstvima. Neki primjeri su:

• Metali vs razni nemetali.
• Kameni teren umjesto pustinje ili livade.
• Vidljivi kristali protiv nevidljivih minerala.
• Prirodni proces umjesto umjetnog.
• Tvari su gušće od vode ili manje težine od određene tekućine.
• Magnetski vs nemagnetski.

A možete i napravite grupne razlike u sljedećim značajkama:

• Stanje tvari na sobnoj temperaturi (kruto, tekuće, plin) .
• Topljivost metala.
• Fizička svojstva i tako dalje.

Materijali:

• Razni članci koji služe kao primjeri gornjih Kategorija.
• Magneti za provjeru svojstava materijala.
• Spremnik vode za provjeru plutaju li predmeti ili tonu.
• Znanstveni časopisi.

Postupak rada

Kako se točno stvari događaju:

1. Studenti rade u skupinama. Svatko dobiva neke materijale i traži da pronađe načine za grupiranje predmeta u kategorije. Oni razvijaju kriterije koje će koristiti, a zatim sortiraju stavke u skladu s tim. Tablice rezultata bilježe se u njihovim znanstvenim časopisima.
2. Nakon grupiranja materijala, oni se ponovno sortiraju prema drugim kriterijima. Sljedeći korak je i sastavljanje popisa rezultata. A nakon toga piše se dodatni niz elemenata koji su različito razvrstani zbog promjene kriterija.
3. Studenti bilježe zapažanja i tablice u svojim znanstvenim časopisima.

Rezultati

Studenti bilježe niz tablica koje pokazuju kako su njihovi predmeti razvrstani na temelju svakog od kriterija. Na primjer, grupa učenika ima spajalicu, mali komad granita, pluto, plastičnu igračku. A onda bi nekoliko tablica za sortiranje moglo izgledati kako je napisano u nastavku.

1. Predmeti poredani prema magnetizmu.
   Reagiraju na magnet: spajalica za papir, granit. Ne reagiraju: pluta, plastika.
2. Predmeti su razvrstani po gustoći, u usporedbi s vodom.
   Pop - up: pluta, plastika. Tone: spajalica za papir, granit.

Nakon toga, studenti čine prezentacije za razred. Raspravljaju o tome zašto se različiti predmeti različito klasificiraju na temelju korištenih kriterija.

Studenti ponavljaju ta zapažanja svaki put, primjenjujući različita svojstva.

Rasprava

U ovom trenutku:

1. Studenti mogu proširiti ta zapažanja na druge materijale, već bez ikakvih praktičnih istraživanja.
2. Primjeri su uzorci različitih vrsta stijena. Studenti će naučiti kako pažljivije promatrati i pisati točno o onome što vide pomoću povećala i drugih predmeta koje koriste.
3. Ako su učenici stvorili indeksnu datoteku svojstava zapisanu na karticama, mogu se i sortirati. To će biti korisno ako indeks sadrži dodatne materijale koji nisu u razredu.

Uobičajeni način obrade kontinuiranih kvantitativnih podataka je podjela cijelog raspona značenja na nekoliko podopsega. Svakom materijalu treba dodijeliti konstantnu vrijednost klase u koju spada. Vrijedi obratite pažnju, da se skup podataka mijenja iz kontinuiranog u diskretni.

Pojam statističkog grupiranja

Sistematizacija se vrši određivanjem skupa raspona, a zatim brojanjem količine podataka koji spadaju u svaki od njih. Pod-rasponi se ne preklapaju. Oni bi trebali pokriti cijeli raspon skupa podataka.

Jedan od najuspješnijih načina vizualizacije grupiranih sustava je histogram. To je skup pravokutnika, gdje baza oblika obuhvaća vrijednosti u rasponu povezanom s njom. A visina odgovara količini informacija.