Karakteristikute rühmitamine ja rühmitamine statistikas on kõige olulisemad meetodid teatud spetsialistide tähelepanu keskpunkti sattunud nähtuse hindamiseks ja uurimiseks. Rühmitamine aitab tuvastada kõigile elementidele ühiseid näitajaid, samuti määrata üldkogumi struktuuri, tuvastada rühma elementidele omaseid omavahelisi seoseid. Pärast projektis uuritud funktsioonide kõigi omaduste hindamist saate saadud teavet analüüsida.
Teooria ja definitsioonid
Rühmituste moodustamisel ja selle meetodi praktikas rakendamisel on põhiülesanne rühmitamise atribuudi valimine - just tema on nähtuste rühma moodustamise aluseks. Statistiliste uuringute teine kõige olulisem aspekt on intervalli määratlemine.
Rühma loomise aluseks on rühmitamisfunktsioon, mis võimaldab määrata teatud nähtuste, faktide rühma homogeensust. Tavaliselt valitakse üks märk, mille tuvastamine pole eriti keeruline. Võite kasutada kvantitatiivseid või atribuute analüüsidanähtused, mida jagada rühmadeks.
Rühmitamise funktsioonidest vähem tähtsad on intervallid. See termin viitab valitud tunnusele omaste väärtuste üldisele mitmekesisusele seoses konkreetse rühmaga. Vahekaugus aitab rühma kvantitatiivselt piirata. Intervalli laius määratletakse kui erinevus konkreetse tunnuse suurima ja väikseima väärtuse vahel, mille baas valib rühma moodustamiseks.
Intervallid: mis need on?
Reeglina peavad statistikat, matemaatilist statistilist uurimistööd ja sarnaseid erialasid õppivad üliõpilased tegelema rohkem kui korra ülesannetega, mis on sõnastatud järgmiselt: „Palun märkige järgmise valimi jaoks rühmitamise tunnus, hinnake selle suurust. defineerides selle teatud tüüpi kuuluvaks. Kokku on nelja tüüpi intervalle. Kui selle indikaatori laius erinevate uuringus osalevate rühmade jaoks on sama, nimetatakse intervalle võrdseteks. Selle nähtuse lahknevusega räägitakse ebavõrdsetest intervallidest. Need võivad muutuda meelevaldselt või loomulikult. Esimesed loetakse tasuta.
Pärast rühmitamise tunnuste kindlaksmääramist on võimalik diskreetimisvahemikku hinnata avatud või suletud. Esimene termin hõlmab intervalli ühe piiri - atribuudi minimaalse või maksimaalse kvantitatiivse väärtuse - täpsustamist. Juhtumit nimetatakse suletuks, kui mõlemad piirid on olemas.
Tähelepanu aspektidele
Konkreetse valimi peamiste rühmitamisfunktsioonide kindlaksmääramine on olulinearvestama uuritava nähtusega seotud asjaolusid, nende varieeruvust. Rühma moodustamine kohustab järgima ajaskaala, kohta kirjeldavate tingimuste, tegutsemistingimuste järgimise põhimõtet. Rühmituse moodustamine algab faktide kombineerimise tunnuse tuvastamisest. Valida saab sellise märgi, mille alusel saab elanikkonna gruppi jagada. See parameeter on rühmitamise aluseks.
Saate kasutada kvantitatiivseid ja omistatavaid rühmitamisfunktsioone. Esimest rühma saab kirjeldada numbritega – see on uuringus osalevate isikute vanus või hinnad, tehingute maht. Kvalitatiivsed näitajad kirjeldavad iga rühmitusse kuuluva objekti seisundit. Seega, kui me räägime sotsioloogilisest tööst, võib atributiivseid tunnuseid nimetada uuringus osalenud inimeste sooks ja rahvuseks.
Funktsioonid ja rühmad
Analüütilise rühmituse koostamise rühmitamise funktsioonid on tõhusad, faktoripõhised. Kõiki märke saab kombineerida vastav alt ühele neist kahest tüübist. Faktoriaalne – need, kelle mõju parandab teisi märke.
Grupeerimisfunktsioonid on rühmade moodustamise aluseks. Selliste arvu määravad kavandatava töö iseärasused, aga ka tähiste nüansid, mille põhjal valim tervikuna formuleeritakse. Palju sõltub tunnuse varieeruvuse tasemest ja uuringusse kaasatud objektide arvust.
Rühmade moodustamine, võttes arvesse kvalitatiivseid parameetreid,on vaja eraldada selline arv sorte, mis langevad kokku tunnuse seisunditega. Näiteks kui me räägime soost, siis üldiselt on kaks klassi. Kasutades rühmitamise aluseks kvantitatiivseid tunnuseid, on vaja hinnata üksuste arvu, tunnuse varieeruvuse taset. Mida tugevam on omadus muutuda, seda suurem on varieeruvus, seda rohkem klasse tuleb eristada.
Intervallide valimise funktsioonid
Peale rühmitamise tunnuste hindamist ja rühmituse moodustamist on vaja määrata sellele omane intervall. Kui see on ebavõrdne, kas on mõistlik hinnata? kas see on kalduvus progresseeruvale suurenemisele, vähenemisele. Võib esineda spetsiaalseid intervalle. Juhul, kui tunnus on üsna kitsastes piirides muutuv ja jaotus suhteliselt ühtlane, on vaja moodustada võrdsete intervallidega rühmi. Variatsioonivahemiku hindamiseks peate analüüsima üldkogumit anomaalsete punktide olemasolu suhtes, jätma need koguvalimis välja.
Kui intervall on avatud, on selle laius võrdne lähima suletud laiusega.
Näited ja nähtused
Analüütilise rühmituse koostamisel saavad tunnused rühmitamise aluseks, kui need kuuluvad kvalitatiivsete hulka. Seega, kui me määrame kindlaks iga meie riigi subjekti omandivormi ja jagame seejärel kõik uuritud objektid rühmadesse, on see kvalitatiivseid parameetreid arvestav klassifikatsioon. Dokumentatsioonis vastav alt reegliteleteabe fikseerimiseks on vaja vahetada teavet rühmitamise ja viiteandmete aluseks olevate tunnuste kohta. See vorming võeti kasutusele mitu aastakümmet tagasi ja sellest ajast alates on disainireeglid laias laastus säilinud.
Uuringu kaasasolevat dokumentatsiooni koostades peate selles märkima, millistesse rühmitustunnustesse tööks valitud objektid kuuluvad: kvantitatiivne, kvalitatiivne. Tavaliselt sorteeritakse need üksikasjalikkuse taset arvesse võttes. Iga valitud kategooria kohta tuleb registreerida selle atribuudi näitajad, mille alusel see koostatakse. Valides kvantitatiivse parameetri, millel on vähe erinevaid väärtusi, on võimalik nähtusi jagada, arvutades välja konkreetsele indikaatorile omased ühikud.
Olukorra individuaalsus
Konkreetse uuringu rühmitamise ja rühmitamise funktsioon valitakse spetsiaalselt, võttes arvesse töö iseärasusi. Näiteks võib teguritena võtta objektide numbreid, dokumentatsiooni koostamise kuupäevi, isikute personalitunnuseid ja muid sarnaseid tunnuseid. Segaduste vältimiseks tuleb märgid registreerida käimasoleva statistilise uuringu seletuskirjas. Üldlevinud on juhiste koostamine, mille järgi spetsialist vormistab uurimisdokumendid.
Rühmitamine ja rühmitamine on muutunud olulisteks elementideks klassifitseerimisel, teabe sortimisel, mida kasutatakse transpordiplaanide koostamiseks, majanduslike ja muude objektide omavaheliste suhete kindlaksmääramisel. Selle põhjalstatistiline lähenemine moodustab tariifipoliitika. Samas ei tohiks unustada ka funktsioonide spetsialiseerumise võimalusi. Selline töö hõlmab parameetrite korrigeerimist, võttes arvesse tingimuste iseärasusi: erinevates olukordades võivad ilmneda sama tüüpi näitajad.
Rühmad ja nende omadused
Rühmitamisfunktsioonide arvu järgi võime rääkida kombineeritud rühmadest ja lihtsatest. Esimene võimalus eeldab mitme märgi olemasolu korraga, teisel juhul kasutatakse ainult ühte. Märk valitakse pärast hinnatava objekti, nähtuse olemuse analüüsimist. Objekti kõigi aspektide teoreetiline, majanduslik analüüs, selle arendamise spetsiifika on suunatud kõige olulisema nähtuse valimisele klassideks jagamise aluseks.
Kui kategooria moodustamisel on valitud atribuutiivsed rühmitamise tunnused, on nende mitmekesisus üsna suur, on vaja mõned sarnased rühmitada. Atribuutide klassifikatsiooni kasutatakse ainult suhteliselt väikese hulga sortitavate objektide puhul. Objekti teatud rühma kuulumise põhjendamiseks on mõistlik kõigepe alt välja töötada klassifikatsioon, mis kirjeldab sorteerimisreegleid. Märkide jaotamine toimub kõigi parameetrite eelvalikuga, võttes arvesse spetsialisti poolt lahendatavaid ülesandeid. Rühmitus moodustatakse omakorda ühe konkreetse suhteliselt väikese töö jaoks.
Kokkuvõte ja statistika
Mõne objekti uuriminestatistikas algab selle arengu jälgimisest. Järgmine etapp on infokoodi moodustamiseks, info tellimiseks ja andmete süstematiseerimiseks mõeldud kokkuvõtte koostamine. Juba selle põhjal on võimalik iseloomustada ja hinnata kõiki uurija tähelepanu pälvinud populatsiooni tunnuseid. Kokkuvõte koosneb mitmest seotud toimingust vaatluse käigus saadud andmete analüüsimiseks, et selgitada välja nähtuse mustrid. Vaatlusmaterjalide organiseeritud teaduslik töötlemine hõlmab rühmade ja valimi kui terviku tulemuste tuvastamist, teabe järjestamist ja tabelina järjestamist.
Saate teha lihtsaid kokkuvõtteid, mõnikord ei saa te ilma keerukate kokkuvõteteta. Esimesel juhul arvutatakse uuritava objekti koondtulemus, teine võimalus hõlmab üksikute üksuste rühmitamist, tulemuste arvutamist iga kategooria ja kogu nähtuse kohta tervikuna ning seejärel tabelite koostamist saadud andmetega. Detsentraliseeritud aruanded koostatakse, kui on mõni juht, samas kui andmete otsene kogumine ja töötlemine on konkreetsete kohtade ülesanne. Kui infot kogutakse, töödeldakse ühel hetkel, siis siit juhitakse protsessi, räägitakse tsentraliseeritud kokkuvõttest. Need on mitme uuringu samaaegsel läbiviimisel asendamatud.
Samm-sammult
Enne statistilise kokkuvõtte koostamist on vaja moodustada vaatlusprogramm, valida rühmitamistunnused ja mõelda läbi süsteem järelkontrolli käigus saadud andmete hindamiseks. Kokkuvõte algabmärgi valimine klassifitseerimiseks, misjärel jätkatakse kategooriate koostamise järjekorra valikuga. Töötavad välja statistilised näitajad, mis aitaksid kirjeldada üksikuid klasse ja üldiselt kogu valimit, koostavad tabelipaigutusi, millesse sisestavad seejärel uurimistöö tulemused.
Enamasti lihtsast kokkuvõttest ei piisa, sest sellest saab teha vaid üldised järeldused. Andmete täpsustamiseks tasub valida kvalitatiivsed, kvantitatiivsed rühmitamistunnused, moodustada nende põhjal rühmad ja uurida kõiki andmeid, mis saadakse populatsiooni jagamisel omavahel seotud alajaotisteks. Rühmitamine on teabe analüüsimiseks kõige mugavam alus. Seejärel analüüsitakse üldistavate parameetrite alusel kõiki kogutud andmeid.
Rühmitamine: statistikafunktsioonid
Valige kvalitatiivsed, kvantitatiivsed rühmitustunnused, moodustage nende põhjal kategooriad, mis võimaldavad jagada kogu populatsiooni mitmeks seotud alatüübiks, võttes arvesse mõnda olulist nähtust. Kategoriseerimine võimaldab moodustada homogeenseid klasse. Selline töö lihtsustab vastastikuste suhete, struktuurielementide määratlemist. Rühmitamine on parim viis teada saada, mil määral üksikud üksused lõpptulemust mõjutavad.
Üsna tavaline on tööandmete rühmitamine üksikute sektsioonide produktiivsuse hindamiseks. Andmete analüüsi põhjal on võimalik kindlaks teha, kui suured on võimalused tootlikkuse kasvuks koos personali vahetusega. Lisaks teevad nad kindlaks erinevuse eesliinitöötajate ja muu personali vahel ning hindavadvõimalused, mis avanevad ettevõttele, kui kõik töötajad on samal tasemel.
Funktsioonid ja tüübid
Majandusanalüüsi tegemisel toimub rühmitamine kõige sagedamini tööjõuressursside, objektide ja töövahendite poolt määratud tegurite alusel. Kõik need aspektid mõjutavad suuresti ettevõtte toodetavate toodete mahtu.
Rühmitamistunnuse valikul tasub meeles pidada uuringu eesmärki, valimi tunnuseid ja eelanalüüsi tulemusi. Spetsialistide poolt uuritud nähtus võib olla väga keeruline, massiivne ja hargnenud struktuuriga, kuid võimalik on ka vastupidine suhteline lihtsus. Neid tunnuseid ja analüüsidele pandud ülesandeid hinnates rühmitatakse objektid ühte, kahte ja suurt hulka tunnuseid arvesse võttes, moodustades seeläbi kombineeritud rühmitused. Uuringu eesmärkide analüüs võimaldab rääkida selle kuulumisest tüpoloogilise, analüütilise, struktuuri määramisele suunatud hulka.
Tüpoloogiline rühmitamine hõlmab uuritud nähtuste jaotamist homogeensetesse alarühmadesse. Struktuurset praktiseeritakse siis, kui on vaja jagada homogeenne rühm mitmeks, samas kui struktuuri kirjeldamiseks kasutavad nad mõnda tunnust, mis muutub üksikute esindajate jaoks. Niisiis, just seda tüüpi elanikkonna valim rühmitatakse saadud kasumi taseme järgi. Statistiline informatsioon, mida analüüsitakse mitme perioodi jooksul, võimaldab hinnata valimis struktuurseid muutusi, nihkeid. Lõpuks on faktoriaal selline rühmitus, mille aluselmäärata erinevate nähtuste omavahelised seosed, tunnused, mis on uurijate tähelepanu keskmes.
Teooria praktikasse rakendamine
Tavaliselt nõuab majandusanalüüs struktuuri või analüütika alusel kategoriseerimist. Struktuuriklassid on vajalikud valimi struktuuri, koostise hindamiseks ja kõigi analüütikutele kättesaadavate andmete süvitsi analüüsimiseks. Spetsialistid hindavad, kui palju nähtused agregaadi sees muutuvad, tuvastades samas seoseid teatud funktsioonidega.
Analüütiline rühmitamine on asendamatu, kui on vaja hinnata objektide, valimit kirjeldavate näitajate suhet. Näitajad võivad olla tõhusad, teised on defineeritud üldistavatena, mõned avalduvad tulemusi mõjutavate teguritena.
Rühmade funktsioonide valik
Uuringu aluse valimisel on oluline läheneda küsimusele vastutustundlikult, kuna märkide õige tuvastamine määrab suuresti kogu ürituse õnnestumise. Oluline on kasutada ainult olulisi, tüüpilisi näitajaid, mis vastavad analüütikutele seatud eesmärkidele. Õige on statistiline analüüs, mis võtab arvesse aja ja koha iseärasusi. Kui teatud juhul sobivad mitmed märgid, siis mõnes teises olukorras võib see olla vastuvõetamatu. Keerulise nähtuse uurimisel peaksite valima mitu funktsiooni ja rühmitama need kõiki arvesse võttes.
Statistika põhireegel on nähtuse õige tõlkimine arvväärtuseksväljendus. Kvantitatiivsete tunnuste valimisel rühmitamise aluseks tuleb meeles pidada, et klasside arvu määrab uuritavate objektide arv, aluseks valitud tunnuse varieeruvus, töö ülesanded ja töö spetsiifika. tähelepanu keskpunktis olev nähtus. Mõnikord valitakse rühmade arv eelneva töö põhjal.
Sõnastuse nüansid
Olles valinud rühmitustunnused ja uurinud vaatluste käigus saadud informatsiooni, võttes arvesse nähtuste jagunemist kategooriatesse, on vaja koostada statistiline tabel. Tabelivormingut peetakse kõige visuaalsemaks, mis kajastab tõhus alt tehtud töö tulemusi. Tabel on kiire ja lihtne lugeda, kergesti arusaadav, lühid alt ja kokkuvõtlikult näitab suurt hulka teavet, muudab parameetrite võrdlemise ja nende sõltuvuste tuvastamise lihtsaks.
Praegu kehtivad kõigile tunnuste rühmitamise tulemusena koostatud statistiliste tabelite kohta mitmed üldnõuded. Oluline on luua kokkuvõtlikud tabelid üksikasjalike pealkirjadega, mis kajastavad käsitletavate küsimuste ulatust, valimi piire, uuringu ajaperioodi ja teadlaste kasutatavaid mõõtühikuid. Kui erinevate veergude ja ridade jaoks kasutatakse erinevaid ühikuid, peate need materjali lugemise hõlbustamiseks vastavatesse lahtritesse allkirjastama.
Tabeleid on mõistlik täiendada märkustega, mis näitavad, kust ja kuidas teave on saadud. Nad saavad üksikasjalikult kirjeldada valitud indikaatori olemust ja selgitada kuvatavat teavet erineval viisil. Kui mõned andmed on kokkuarvutused, tuleks seda mainida ka tabeli märkuses.
Kokkuvõtet koostades kasutavad kaasaegsed analüütikud üldtunnustatud konventsionaalseid sümboleid. Näiteks kui nähtust pole, pannakse sellele vastavasse lahtrisse kriips - kriipsu sümbol. Sisulise teabe puudumisel teevad nad sellele punkti ja täpid näitavad konkreetse teabe puudumist. Ellipsi alternatiiviks on fraas "Teavet pole". Nende sageli kasutatavate sümbolite kasutamine muudab tabeli hõlpsamini loetavaks.
