Statistiese dataverwerking is onmoontlik sonder hul ordening, veralgemening en ontleding. Enige resultate wat verkry word, moet eers in so 'n vorm gebring word sodat maksimum bruikbare inligting daaruit onttrek kan word. As daar te veel data ontvang is, moet hulle gegroepeer of opgesom word.
Dus, vir groepering, is dit nodig om die norme te bepaal waarvolgens die ontvangde data versprei sal word. Terselfdertyd sal nie net sigbaarheid nie, maar ook die potensiële bruikbaarheid van die inligting wat ontvang word, afhang van die gekose metode. Korrek gegroepeerde navorsingsresultate is baie geriefliker om te bestudeer en te ontleed.
Statistiese dataverwerkingsmetodes kan in baie areas van menslike aktiwiteit toegepas word. Hulle kan in 3 hooftipes verdeel word:
1) generiese metodes wat gebruik kan word ongeag die omvang;
2) metodes vir sekere areas van aktiwiteit, wat handel oor die studie van werklike prosesse of verskynsels;
3) metodes virnavorsing oor sekere data.
Dit is duidelik dat hoe meer akkuraat die metode is waarmee die statistiese verwerking van data uitgevoer word, hoe doeltreffender sal die ontleding van 'n spesifieke situasie wees. Indien die eerste metode vir wetenskaplike resultate van toepassing is, waarvan die waarde slegs volgens algemene wetenskaplike kriteria beoordeel sal word, dan word die derde metode slegs gebruik vir die oplossing van sekere probleme in 'n bepaalde area.
Benewens 'n algemene kennis van die metodes waardeur data verwerk word, is dit ook belangrik om te weet hoe om die beste met die resultate te werk. Statistiese dataverwerking behels die skep van tabelle of grafieke om die inligting wat ontvang word te visualiseer.
In die aanvanklike stadium kan inligting in 'n tabel opgesom word. So, byvoorbeeld, statistiese verwerking van eksperimentele data, aangeteken in 'n tabelvorm, stel navorsers in staat om bykomende onnodige rekords van aanwysers, metingswaardes, bykomende faktore wat die verloop van die eksperiment beïnvloed, te stoor. In tabelle is dit gerieflik om nie net die data van die studie of eksperiment op te teken nie, maar ook om die intermediêre en hoofresultate op te som. Dit is waar, vir die korrekte konstruksie daarvan, is dit nodig om vooraf oor die vereiste aantal rye en kolomme te dink, al die nodige parameters neer te skryf.
Jy kan 'n tabel eenvoudig op 'n vel papier maak of data dadelik in 'n rekenaar invoer. Die tweede opsie sal jou toelaat om die ontvangde data vinnig op die regte manier te sorteer, die grootste of, omgekeerd, die kleinste waarde te vind, op te som of die gemiddelde waarde te vind deurgeselekteerde resultaatgroep.
Moenie vergeet dat indien bekwame statistiese dataverwerking verskeie tabelle vereis, hulle genommer moet word en 'n unieke naam vir elkeen uitgevind moet word.
Grafieke is 'n meer visuele manier om data op te teken. Hulle wys visueel die verband tussen verskillende hoeveelhede, wat dit makliker maak om die resultate van die studie te verstaan.
Om die basiese beginsels van die konstruksie van tabelle en grafieke te ken, kan jy die ontvangde data vinnig en doeltreffend verwerk.
