In die metode van statistiese groeperings word die totaliteit van die bestudeerde verskynsels verdeel in klasse en subklasse, wat 'n homogene struktuur het volgens sekere kenmerke. Elke so 'n afdeling word beskryf deur 'n stelsel van statistiese aanwysers. Gegroepeerde data kan in tabelle aangebied word.
Hierdie aksie is die hoofmetode wat gebruik word in die werklike studie van sosiale verskynsels. Dit ontstaan as 'n voorvereiste vir die toepassing van verskeie groeperings van statistiek, prosedures en analitiese metodes. Klassifikasie is byvoorbeeld nodig om enige algemene indekse, soos gemiddeldes, te gebruik.
Bydrae van V. I. Lenina
In pre-revolusionêre Russiese statistieke, veral in verskeie zemstvo's (dit is plaaslike regerings), is aansienlike ervaring opgedoen met die groepering van verskillende tipes organisasies. En ook in daardie tyd is aansienlike werk gedoen om nie net tabelle met klassifikasie een vir een te ontwikkel nieeienskappe, maar ook meer komplekse skemas. Daarin word alle data volgens twee of meer parameters gegroepeer. Teoretiese kwessies wat verband hou met die gebruik van statistiese groeperingsmetodes het egter nie wetenskaplike regverdiging ontvang nie. Hierdie toedrag van sake het voortgeduur totdat die werke van V. I. Lenin. Hy het 'n hoë opinie gehad oor die kognitiewe waarde en praktiese belangrikheid van klassifikasie. Met betrekking tot tabelle wat gebaseer is op die tekens van 'n statistiese groepering van meer as een eienskap, het Lenin geskryf: “Daar kan sonder oordrywing gesê word dat dit die wetenskap en natuurlik landbou-ekonomie sal rewolusie.”
Vladimir Ilyich se aanbevelings oor die behoefte aan 'n voorlopige politieke en ekonomiese ontleding van die aard van patrone en die bepaling van die tipe verskynsels voordat eksperimente met die klassifikasie van aanvanklike data begin word, is van fundamentele belang.
Stadiums van statistiese groeperings
Sistematisering word nie net gebruik in die ontleding van die struktuur van die bevolking nie, maar ook in die bepaling van die tipes verskynsels en in die studie van die verband tussen verskeie kenmerke of faktore. Voorbeelde van groeperings wat bevolkingstruktuur uitdruk, is klassifikasies van mense volgens ouderdom (met tussenposes van een jaar of, meer algemeen, vyf jaar) en besighede volgens grootte.
Deur klasse te kombineer of ongelyke intervalle te stel, is dit moontlik om kwalitatiewe verskille tussen individuele stelsels vas te stel, en dan die tegno-ekonomiese of sosio-ekonomiese tipes van die betrokke vakke te bepaal(byvoorbeeld ondernemings of plase). Dus kan die groepering van die bevolking van 'n land volgens ouderdom uitgevoer word op die basis, benewens eenvoudige chronologiese voorwerpe, van sulke spesiale afdelings soos vroue van 16 tot 54 jaar en mans van 16 tot 59 jaar. Die gebruik van hierdie spesiale klasse maak dit moontlik om die nasionale ekonomiese indeks, bekend as die land se arbeidsmag, te bereken. Die intervalgrense is ietwat arbitrêr en kan van staat tot staat verskil.
Taak
Gedetailleerde kwantitatiewe klassifikasie van ondernemings en firmas stel ons in staat om voort te gaan met die definisie van verskeie basiese kwalitatiewe groepe, soos klein, medium en groot organisasies. Daarna kan 'n aantal algemene ekonomiese probleme opgeklaar word, byvoorbeeld die proses van konsentrasie van produksie, die groei van industriële doeltreffendheid en die toename in arbeidsproduktiwiteit. Vladimir Iljitsj Lenin se nuwe data oor die wette wat die ontwikkeling van kapitalisme in die landbou beheer, is 'n briljante voorbeeld van diepgaande analise wat groepering gebruik om die komplekse aard van patrone te demonstreer. En ook die verhouding tussen die grootte van die onderneming en sy algehele produktiwiteit.
Die belangrikste en moeilikste taak van statistiese groeperings is om die tipe sosio-ekonomiese verskynsels te identifiseer en in detail te beskryf. Sulke vakke verteenwoordig die uitdrukking van vorme van 'n sekere sosiale proses of basiese kenmerke. Dit lyk asof hulle algemeen is vir baie individuele verskynsels. In sy ontleding van die stratifikasie van die kleinboere het Vladimir Iljitsj Lenin die groepering gebruikdeeglik en omvattend. Eerstens het hy die proses van vorming van die vernaamste sosiale klasse in pre-revolusionêre Rusland, op die Wes-Europese platteland en in die Amerikaanse landbou onthul.
En, soos dit geblyk het, het Sowjet-data aansienlike ervaring in tipologiese en statistiese groeperings. Byvoorbeeld, die balansstaat van die nasionale ekonomie van die USSR veronderstel 'n komplekse en vertakte klassifikasiestelsel. Ander voorbeelde van tipologiese statistiese groepering in die Sowjet-ruimte sluit in die sistematisering van die bevolking volgens sosiale klas. Sowel as die vereniging van vaste produksiebates deur sosio-ekonomiese tipes nywerheidseenhede. En jy kan ook so 'n voorbeeld gee soos die groepering van die statistiese populasie van die sosiale produk.
Bourgeois-klassifikasie gebruik nie genoegsame sistematisering nie. Wanneer groepering gebruik word, is dit meestal verkeerd en dra nie by tot die karakterisering van die ware toedrag van sake in die kapitalistiese lande nie. Byvoorbeeld, die klassifikasie van landbou-ondernemings volgens grondoppervlakte oordryf die posisie van kleinskaalse produksie in hierdie trant. En die groepering van die bevolking volgens beroep openbaar nie die ware klasstruktuur van die burgerlike samelewing nie.
Die sosio-ekonomiese kenmerke van 'n sosialistiese staat bied nuwe toepassings vir statistiese groepering. Die klassifikasie word gebruik om die implementering van nasionale ekonomiese planne te ontleed, om die redes vir die agterstand van sommige ondernemings en sektore te bepaal. En identifiseer ook ongebruikte hulpbronne. Byvoorbeeld, besighedekan gegroepeer word volgens die graad van implementering van die plan of die vlak van winsgewendheid. Van groot belang vir die karakterisering van die bekendstelling van wetenskaplike en tegnologiese vooruitgang in die industrie is die groepering van ondernemings, volgens tegniese en ekonomiese data soos die graad van outomatisering en meganisasie en die hoeveelheid elektrisiteit beskikbaar vir werk.
Gegroepeerde data is inligting wat gevorm word deur individuele groeperings van statistiese waarneming oor die teenwoordigheid van 'n veranderlike in aparte klasse te kombineer, sodat die frekwensieverspreiding van hierdie stelsels dien as 'n gerieflike manier om alle materiale op te som en te analiseer.
Inligting
Data kan gedefinieer word as groepe materiaal wat kwalitatiewe of kwantitatiewe eienskappe van 'n veranderlike of stel veranderlikes verteenwoordig. Dit is analoog aan om te sê dat klasse enige stel inligting kan wees wat 'n entiteit beskryf. Stelsels, in die groepering van statistiese data, kan in gegroepeerde en nie-gegroepeerde voorwerpe geklassifiseer word.
Enige inligting wat 'n persoon eerste insamel, is ongeklassifiseer. Ongegroepeerde statistiese groeperings is data, maar slegs in 'n onverwerkte vorm. 'n Voorbeeld van sulke stelsels is enige lys nommers waaraan jy kan dink.
Eerste tipe klassifikasies
Gegroepeerde data is inligting wat georganiseer is in groepe bekend as klasse. Hierdie tipe is reeds geklassifiseer, en dus sommigevlak van analise. Dit beteken dat alle inligting nie meer rou is nie.
'n Dataklas is 'n groep wat met 'n spesifieke pasgemaakte eiendom geassosieer word. Byvoorbeeld, as die bestuurder van 'n onderneming die mense wat hy in diens neem in 'n sekere jaar versamel het, kon hy hulle in stelsels groepeer volgens ouderdom: twintig, dertig, veertig, ensovoorts. En elkeen van hierdie groepe word 'n klas genoem.
Op sy beurt is dit nie die laaste afdeling nie. Elkeen van hierdie klasse het 'n sekere breedte en dit word spasiëring of grootte genoem. Hierdie konsep is baie belangrik wanneer dit kom by die plot van histogramme en frekwensie plotte. Alle klasse kan dieselfde of verskillende groottes hê, afhangend van hoe al die inligting gegroepeer sal word. Die stelselinterval is altyd 'n heelgetal.
Klasbeperkings en -grense
Die eerste konsep verwys na die werklike waardes wat in die finale tabel gesien kan word. Die klasbeperkings val in twee kategorieë: die onderste limiet van die stelsel en die boonste limiet. Natuurlik word alle verdelings in die tabelle gebruik om korrektheid en informatief te verseker.
Maar, aan die ander kant, word klasgrense nie altyd in die frekwensietabel gerespekteer nie. Hierdie konsep gee die ware interval van stelsels en word, soos verskeie beperkings, ook verdeel in grense van die onderste en boonste waardes.
Lewende en nie-lewende bands
Wetenskap poog om natuurlike verskynsels te verstaan en te verduidelik. Wetenskaplikes verstaan dinge deur dit te klassifiseer. Dit behoortbeide lewende wesens en nie-lewende groeperings van statistiese materiaal.
Op hul beurt kan hierdie tipes in groepe verdeel word, afhangende van die kontraseienskappe. As studente byvoorbeeld lyste in hul wetenskaplike joernale saamgestel het oor die verskillende materiaal en vakke wat hulle bestudeer het, kan hulle hierdie data gebruik om kennis en inligting uit te brei oor die stelsels wat hulle bestudeer het.
Alle kennis kan gesorteer of geklassifiseer word volgens verskeie kontraseienskappe. Hier is 'n paar voorbeelde:
- Metale teenoor verskeie nie-metale.
- Klipagtige terrein in plaas van woestyn of wei.
- Sigbare kristalle vs onsigbare minerale.
- 'n Natuurlike proses in plaas van 'n kunsmatige een.
- Stowwe digter as water of minder gewig as 'n gegewe vloeistof.
- Magneties versus nie-magneties.
En jy kan ook groepsverskille maak volgens die volgende kenmerke:
- Die toestand van materie by kamertemperatuur (vaste stof, vloeistof, gas).
- Versmeltbaarheid van metale.
- Fisiese eienskappe ensovoorts.
Materiale:
- Verskeie artikels wat die kategorieë hierbo uitbeeld.
- Magnete om die eienskappe van materiale te toets.
- 'n Houer water om te kyk of dinge dryf of sink.
- wetenskaplike joernale.
Bedryfsprosedure
Presies hoe dinge gebeur:
- Studente werk in groepe. Elkeen word 'n paar materiaal gegee en gevra om maniere te vind om te groepeeritems volgens kategorie. Hulle ontwikkel die kriteria wat hulle sal gebruik en sorteer dan die items daarvolgens. Tabelle van resultate word in hul wetenskaplike joernale aangeteken.
- Nadat die materiaal gegroepeer is, word dit weer volgens ander kriteria gesorteer. Die volgende stap sal ook die samestelling van 'n lys van resultate wees. En daarna word 'n bykomende ry elemente geskryf, wat verskillend gesorteer is as gevolg van veranderende kriteria.
- Studente teken waarnemings en tabelle in hul wetenskaplike joernale aan.
Results
Studente maak 'n reeks tabelle reg wat wys hoe hul vakke gesorteer word op grond van elk van die kriteria. Byvoorbeeld, 'n groep studente het 'n skuifspeld, 'n klein stukkie graniet, 'n kurkprop, 'n plastiekspeelding. En dan lyk 'n paar sorteertafels dalk soos die volgende.
-
Items volgens magnetisme gesorteer.
Reageer op magneet: skuifspeld, graniet. Reageer nie: kurk, plastiek.
-
Items gesorteer volgens digtheid in vergelyking met water.
Opspring: kurk, plastiek. Verdrinking: skuifspeld, graniet.
Daarna maak studente aanbiedings aan die klas. Hulle bespreek hoekom verskillende items verskillend geklassifiseer word op grond van die kriteria wat gebruik word.
Studente herhaal hierdie waarnemings elke keer en pas verskillende eienskappe toe.
Praat
Op hierdie stadium:
- Studente kan hierdie waarnemings uitbrei na ander materiaal sonder enigepraktiese navorsing.
- Voorbeelde is monsters van verskillende tipes rotse. Studente sal leer hoe om nadere waarnemings te maak en presies te skryf wat hulle sien met vergrootglas en ander items wat hulle gebruik.
- As studente 'n indekslêer geskep het van eiendomme wat op kaarte geskryf is, kan hulle ook gesorteer word. Dit sal nuttig wees as die indeks bykomende materiaal bevat wat nie in die klas is nie.
'n Algemene manier om deurlopende kwantitatiewe data te verwerk, is om die hele reeks betekenisse in verskeie subreekse te onderverdeel. Dit is nodig om aan elke materiaal 'n konstante waarde toe te ken van die klas waarin dit val. Let daarop dat die datastel van deurlopend na diskrete verander.
Die konsep van statistiese groepering
Organisasie word gedoen deur 'n stel reekse te definieer en dan die hoeveelheid data wat in elk van hulle val, te tel. Die subreekse oorvleuel nie. Hulle moet die hele reeks van die datastel dek.
Een van die suksesvolste maniere om gegroepeerde stelsels te visualiseer, is die histogram. Dit is 'n stel reghoeke waar die basis van die figuur oor die waardes strek in die reeks wat daarmee geassosieer word. En die hoogte stem ooreen met die hoeveelheid inligting.
