Statistinių grupavimo metodu tirtų reiškinių visuma skirstoma į klases ir poklasius, kurie pagal tam tikrus požymius turi vienalytę struktūrą. Kiekvienas toks skirstymas apibūdinamas statistinių rodiklių sistema. Sugrupuotus duomenis galima pateikti lentelėse.
Šis veiksmas yra pagrindinis metodas, naudojamas realiai tiriant socialinius reiškinius. Ji atsiranda kaip būtina sąlyga taikant įvairias statistikos, procedūrų ir analizės metodų grupes. Pavyzdžiui, norint naudoti apibendrintus indeksus, pvz., vidurkius, būtina klasifikuoti.
V. I. indėlis. Lenina
Priešrevoliucinėje Rusijos statistikoje, ypač įvairiose zemstvose (tai yra vietos valdžios), buvo sukaupta nemaža patirtis grupuojant įvairių tipų organizacijas. Ir taip pat tuo metu buvo atliktas didelis darbas kuriant ne tik lenteles su klasifikacija po vienącharakteristikas, bet ir sudėtingesnes schemas. Juose visi duomenys sugrupuoti pagal du ar daugiau parametrų. Tačiau teoriniai klausimai, susiję su statistinių grupavimo metodų taikymu, negavo mokslinio pagrindimo. Tokia padėtis išliko iki V. I. Leninas. Jis turėjo didelę nuomonę apie klasifikavimo pažintinę vertę ir praktinę svarbą. Kalbėdamas apie lenteles, pagrįstas daugiau nei vienos charakteristikos statistinio grupavimo ženklais, Leninas rašė: „Neperdėtai galima teigti, kad jos sukels perversmą moksle ir, žinoma, žemės ūkio ekonomikoje“.
Vladimiro Iljičiaus rekomendacijos dėl būtinybės atlikti išankstinę politinę ir ekonominę dėsningumų prigimties analizę ir nustatyti reiškinių tipus prieš pradedant eksperimentus su pradinių duomenų klasifikavimu, yra itin svarbios.
Statistinės grupavimo etapai
Sistematizavimas naudojamas ne tik analizuojant populiacijos struktūrą, bet ir nustatant reiškinių tipus bei tiriant įvairių charakteristikų ar veiksnių ryšį. Grupių, išreiškiančių gyventojų struktūrą, pavyzdžiai yra žmonių klasifikavimas pagal amžių (kas vienerius metus arba dažniau – penkeri metai) ir įmonės pagal dydį.
Sujungus užsiėmimus ar nustatant netolygius intervalus, galima nustatyti kokybinius atskirų sistemų skirtumus, o tada nustatyti atitinkamų dalykų technoekonominius ar socialinius-ekonominius tipus(pavyzdžiui, įmonės ar ūkiai). Taigi, šalies gyventojų grupavimas pagal amžių gali būti atliekamas be paprastų chronologinių objektų, remiantis tokiais specialiais skirstymais kaip moterys nuo 16 iki 54 metų ir vyrai nuo 16 iki 59 metų. Šių specialiųjų klasių naudojimas leidžia apskaičiuoti nacionalinį ekonominį indeksą, žinomą kaip šalies darbo jėga. Intervalų ribos yra šiek tiek savavališkos ir įvairiose valstijose gali skirtis.
Užduotis
Išsami kiekybinė įmonių ir firmų klasifikacija leidžia pereiti prie kelių pagrindinių kokybinių grupių, tokių kaip mažos, vidutinės ir didelės organizacijos, apibrėžimo. Po to galima išsiaiškinti nemažai bendrų ekonominių problemų, pavyzdžiui, gamybos koncentracijos procesas, pramonės efektyvumo augimas ir darbo našumo didėjimas. Nauji Vladimiro Iljičiaus Lenino duomenys apie įstatymus, reglamentuojančius kapitalizmo raidą žemės ūkyje, yra puikus gilios analizės pavyzdys, kai naudojamas grupavimas siekiant parodyti sudėtingą modelių prigimtį. Taip pat ryšys tarp įmonės dydžio ir bendro produktyvumo.
Svarbiausia ir sunkiausia statistinių grupuočių užduotis – nustatyti ir detaliai apibūdinti socialinių ir ekonominių reiškinių tipus. Tokie subjektai reprezentuoja tam tikro socialinio proceso formų ar pagrindinių savybių išraišką. Atrodo, kad jie būdingi daugeliui atskirų reiškinių. Analizuodamas valstiečių sluoksniavimąsi, Vladimiras Iljičius Leninas naudojo grupavimąnuodugniai ir visapusiškai. Pirmiausia jis atskleidė pagrindinių socialinių klasių formavimosi procesą ikirevoliucinėje Rusijoje, Vakarų Europos kaime ir JAV žemės ūkyje.
Ir, kaip paaiškėjo, sovietiniai duomenys turi didelę tipologinio ir statistinio grupavimo patirtį. Pavyzdžiui, SSRS nacionalinės ekonomikos balansas suponuoja sudėtingą ir šakotą klasifikavimo sistemą. Kiti tipologinio statistinio grupavimo sovietinėje erdvėje pavyzdžiai – gyventojų sisteminimas pagal socialines klases. Taip pat ilgalaikio gamybos turto suvienodinimas pagal socialinius-ekonominius pramonės vienetų tipus. Taip pat galite pateikti tokį pavyzdį kaip socialinio produkto statistinės visumos grupavimas.
Buržuazinėje klasifikacijoje nepakankamai naudojamas sisteminimas. Kai naudojamas grupavimas, jis dažniausiai yra neteisingas ir nepadeda apibūdinti tikrosios padėties kapitalistinėse šalyse. Pavyzdžiui, žemės ūkio įmonių klasifikavimas pagal žemės plotą perdeda smulkios gamybos poziciją. O gyventojų grupavimas pagal profesijas neatskleidžia tikrosios buržuazinės visuomenės klasinės struktūros.
Socialistinės valstybės socialinės ir ekonominės ypatybės suteikia naujų statistinio grupavimo pritaikymų. Klasifikacija naudojama analizuojant šalies ūkio planų įgyvendinimą, siekiant nustatyti kai kurių įmonių ir sektorių atsilikimo priežastis. Taip pat nustatykite nepanaudotus išteklius. Pavyzdžiui, įmonėsgali būti sugrupuoti pagal plano įgyvendinimo laipsnį arba pelningumo lygį. Apibūdinant mokslo ir technologijų pažangą pramonėje, didelę reikšmę turi įmonių grupavimas pagal tokius techninius ir ekonominius duomenis kaip automatizavimo ir mechanizacijos laipsnis bei darbui turimos elektros energijos kiekis.
Grupuoti duomenys yra informacija, suformuota sujungiant atskiras statistinių stebėjimų grupes apie kintamojo buvimą į atskiras klases, kad šių sistemų dažnių pasiskirstymas būtų patogi priemonė apibendrinti ir analizuoti visą medžiagą.
Informacija
Duomenys gali būti apibrėžti kaip medžiagos grupės, atspindinčios kokybinius arba kiekybinius kintamojo ar kintamųjų rinkinio požymius. Tai yra analogiška sakymui, kad klasės gali būti bet koks informacijos rinkinys, apibūdinantis objektą. Sistemos, grupuojant statistinius duomenis, gali būti skirstomos į sugrupuotus ir negrupuotus objektus.
Bet kokia informacija, kurią asmuo surenka pirmiausia, yra neįslaptinta. Negrupuotos statistinės grupės yra duomenys, bet tik neapdoroti. Tokių sistemų pavyzdys yra bet koks skaičių sąrašas, kurį galite įsivaizduoti.
Pirmasis klasifikacijų tipas
Sugrupuoti duomenys yra informacija, suskirstyta į grupes, žinomas kaip klases. Šis tipas jau buvo klasifikuotas, taigi ir kai kurieanalizės lygis. Tai reiškia, kad visa informacija nebėra neapdorota.
Duomenų klasė yra grupė, susieta su konkrečia tinkinta ypatybe. Pavyzdžiui, jei įmonės vadovas tam tikrais metais surinko savo samdomus žmones, jis galėtų juos sugrupuoti į sistemas pagal amžių: dvidešimt, trisdešimt, keturiasdešimt ir pan. Ir kiekviena iš šių grupių vadinama klase.
Savo ruožtu tai ne paskutinis padalijimas. Kiekviena iš šių klasių turi tam tikrą plotį ir tai vadinama tarpais arba dydžiu. Ši sąvoka yra labai svarbi, kai reikia sudaryti histogramas ir dažnio diagramas. Visos klasės gali būti vienodo arba skirtingo dydžio, priklausomai nuo to, kaip bus sugrupuota visa informacija. Sistemos intervalas visada yra sveikasis skaičius.
Klasės apribojimai ir ribos
Pirmoji sąvoka reiškia faktines vertes, kurias galima pamatyti galutinėje lentelėje. Klasės apribojimai skirstomi į dvi kategorijas: apatinę sistemos ribą ir viršutinę. Žinoma, visi lentelėse skirstymai naudojami teisingumui ir informatyvumui užtikrinti.
Tačiau, kita vertus, dažnių lentelėje ne visada paisoma klasių ribų. Ši sąvoka pateikia tikrąjį sistemų intervalą ir, kaip ir įvairūs apribojimai, taip pat yra padalinta į apatinės ir viršutinės reikšmių ribas.
Gyvos ir negyvos grupės
Mokslas siekia suprasti ir paaiškinti gamtos reiškinius. Mokslininkai dalykus supranta klasifikuodami. Tai priklausotiek gyvos būtybės, tiek negyvos statistinės medžiagos grupės.
Savo ruožtu šiuos tipus galima suskirstyti į grupes, atsižvelgiant į kontrasto savybes. Pavyzdžiui, jei studentai savo mokslo žurnaluose sudarė sąrašus apie įvairią medžiagą ir dalykus, kuriuos jie studijavo, jie gali naudoti šiuos duomenis, kad išplėstų žinias ir informaciją apie studijuotas sistemas.
Visas žinias galima rūšiuoti arba klasifikuoti pagal įvairias kontrasto savybes. Štai keli pavyzdžiai:
- Metalai ir įvairūs nemetalai.
- Aumenėta vietovė vietoj dykumos ar pievos.
- Matomi kristalai prieš nematomus mineralus.
- Natūralus procesas, o ne dirbtinis.
- Medžiagos, tankesnės už vandenį arba mažesnės už tam tikrą skystį.
- Magnetinė ir nemagnetinė.
Be to, galite skirtis grupėmis pagal šias funkcijas:
- Medžiagos būsena kambario temperatūroje (kieta, skysta, dujinė).
- Metalų lydymasis.
- Fizikinės savybės ir pan.
Medžiagos:
- Įvairūs straipsniai, iliustruojantys aukščiau nurodytas kategorijas.
- Magnetai medžiagų savybėms tikrinti.
- Vandens talpykla, skirta patikrinti, ar daiktai plūduriuoja, ar skęsta.
- Moksliniai žurnalai.
Naudojimo procedūra
Tiksliai kaip viskas vyksta:
- Mokiniai dirba grupėse. Kiekvienam išduodama medžiaga ir prašoma rasti būdų, kaip susigrupuotiprekės pagal kategorijas. Jie parengia kriterijus, kuriuos naudos, ir atitinkamai rūšiuoja elementus. Rezultatų lentelės įrašomos į jų mokslinius žurnalus.
- Sugrupavus medžiagas, jos vėl rūšiuojamos pagal kitus kriterijus. Kitas žingsnis taip pat bus rezultatų sąrašo sudarymas. O po to įrašoma papildoma elementų eilutė, kuri dėl besikeičiančių kriterijų buvo surūšiuota skirtingai.
- Studentai įrašo stebėjimus ir lenteles savo moksliniuose žurnaluose.
Rezultatai
Mokiniai taiso lentelių seriją, kurioje parodyta, kaip jų dalykai rūšiuojami pagal kiekvieną kriterijų. Pavyzdžiui, grupė mokinių turi segtuką, nedidelį granito gabalėlį, kamštelį, plastikinį žaislą. Tada rūšiavimo lentelių pora gali atrodyti taip.
-
Elementai surūšiuoti pagal magnetizmą.
Reaguokite į magnetą: sąvaržėlę, granitą. Neatsako: kamštiena, plastikas.
-
Elementai surūšiuoti pagal tankį, palyginti su vandeniu.
Iššokantis langas: kamštiena, plastikas. Skendimas: sąvaržėlė, granitas.
Po to mokiniai pristato pristatymus klasei. Jie aptaria, kodėl skirtingi elementai klasifikuojami skirtingai, atsižvelgiant į naudojamus kriterijus.
Mokiniai kiekvieną kartą kartoja šiuos pastebėjimus, taikydami skirtingas savybes.
Kalbėk
Šiame etape:
- Studentai gali išplėsti šiuos stebėjimus ir įtraukti į kitą medžiagą be jokiospraktiniai tyrimai.
- Pavyzdžiai yra įvairių tipų uolienų pavyzdžiai. Mokiniai išmoks atidžiau stebėti ir tiksliai parašyti tai, ką mato naudodami didintuvus ir kitus naudojamus daiktus.
- Jei mokiniai sukūrė kortelėse įrašytų savybių rodyklės failą, jas taip pat galima rūšiuoti. Tai bus naudinga, jei rodyklėje yra papildomos medžiagos, kurios nėra klasėje.
Įprastas būdas apdoroti nenutrūkstamus kiekybinius duomenis yra suskirstyti visą reikšmių diapazoną į keletą pogrupių. Kiekvienai medžiagai būtina priskirti pastovią klasės, į kurią ji patenka, reikšmę. Atminkite, kad duomenų rinkinys keičiasi iš nuolatinio į atskirą.
Statistinės grupavimo samprata
Tvarkymas atliekamas apibrėžiant diapazonų rinkinį ir skaičiuojant duomenų kiekį, kuris patenka į kiekvieną iš jų. Subdiapazonai nesutampa. Jie turi apimti visą duomenų rinkinio diapazoną.
Vienas iš sėkmingiausių būdų vizualizuoti sugrupuotas sistemas yra histograma. Tai yra stačiakampių rinkinys, kuriame figūros pagrindas apima su juo susijusio diapazono reikšmes. Ir aukštis atitinka informacijos kiekį.
