При метода на статистическите групировки съвкупността от изследваните явления се разделя на класове и подкласове, които имат хомогенна структура според определени характеристики. Всяко такова разделение се описва със система от статистически показатели. Групираните данни могат да бъдат представени в таблици.
Това действие е основният метод, използван в реалното изследване на социалните явления. Тя възниква като предпоставка за прилагането на различни групи от статистики, процедури и аналитични методи. Например, класификацията е необходима, за да се използват всякакви обобщени индекси, като средни.
Принос на V. I. Ленина
В предреволюционната руска статистика, по-специално в различни земства (това са местни власти), е натрупан значителен опит в групирането на различни видове организации. И също така по това време беше извършена значителна работа за разработването не само на таблици с класификация една по еднахарактеристики, но и по-сложни схеми. В тях всички данни са групирани по два или повече параметъра. Въпреки това, теоретичните въпроси, свързани с използването на статистически методи за групиране, не са получили научна обосновка. Това състояние на нещата се запазва, докато работите на V. I. Ленин. Той имаше високо мнение за познавателната стойност и практическото значение на класификацията. По отношение на таблиците, базирани на признаците на статистическо групиране на повече от една характеристика, Ленин пише: „Може да се каже без преувеличение, че те ще революционизират науката и, разбира се, селскостопанската икономика.“
Препоръките на Владимир Илич за необходимостта от предварителен политически и икономически анализ на естеството на закономерностите и определяне на видовете явления преди започване на експерименти с класификацията на изходните данни са от основно значение.
Етапи на статистически групи
Систематизацията се използва не само при анализ на структурата на населението, но и при определяне на видовете явления и при изследване на връзката между различни характеристики или фактори. Примери за групировки, които изразяват структурата на населението, са класификации на хора по възраст (на интервали от една година или по-често пет години) и предприятия по размер.
Чрез комбиниране на класове или задаване на неравномерни интервали е възможно да се установят качествени разлики между отделните системи и след това да се определят технико-икономическите или социално-икономическите типове на съответните предмети(например предприятия или ферми). По този начин групирането на населението на дадена страна по възраст може да се извърши на базата, в допълнение към прости хронологични обекти, на такива специални подразделения като жени на възраст от 16 до 54 години и мъже на възраст от 16 до 59 години. Използването на тези специални класове дава възможност да се изчисли националният икономически индекс, известен като работна сила на страната. Границите на интервала са донякъде произволни и могат да се различават от държава до държава.
Задача
Подробната количествена класификация на предприятията и фирмите ни позволява да преминем към дефинирането на няколко основни качествени групи, като малки, средни и големи организации. След това могат да се изяснят редица общи икономически проблеми, например процесът на концентрация на производството, нарастването на индустриалната ефективност и повишаването на производителността на труда. Новите данни на Владимир Илич Ленин за законите, управляващи развитието на капитализма в селското стопанство, са брилянтен пример за дълбок анализ, който използва групирането, за да демонстрира сложната природа на моделите. А също и връзката между размера на предприятието и неговата цялостна производителност.
Най-важната и трудна задача на статистическите групировки е да идентифицират и опишат подробно видовете социално-икономически явления. Такива субекти представляват израз на форми на определен социален процес или основни характеристики. Изглежда, че са общи за много отделни явления. В своя анализ на стратификацията на селячеството Владимир Илич Ленин използва групиранетозадълбочено и изчерпателно. На първо място той разкрива процеса на формиране на основните социални класи в предреволюционна Русия, в западноевропейската провинция и в селското стопанство на САЩ.
И, както се оказа, съветските данни имат значителен опит в типологични и статистически групировки. Например, балансът на националната икономика на СССР предполага сложна и разклонена система на класификация. Други примери за типологично статистическо групиране в съветското пространство включват систематизирането на населението по социални класи. Както и обединяването на дълготрайните производствени активи по социално-икономически типове индустриални единици. И можете да дадете и такъв пример като групирането на статистическата съвкупност на социалния продукт.
Буржоазната класификация не използва достатъчно систематизация. Когато се използва групирането, то в по-голямата си част е неправилно и не допринася за характеризиране на истинското състояние на нещата в капиталистическите страни. Например, класификацията на земеделските предприятия по площ на земята преувеличава позицията на дребното производство в този смисъл. А групирането на населението по професия не разкрива истинската класова структура на буржоазното общество.
Социално-икономическите характеристики на една социалистическа държава предоставят нови приложения за статистическо групиране. Класификацията се използва за анализ на изпълнението на националните икономически планове, за установяване на причините за изоставането на някои предприятия и сектори. И също така идентифицирайте неизползваните ресурси. Например предприятиятамогат да бъдат групирани според степента на изпълнение на плана или нивото на рентабилност. От голямо значение за характеризиране на внедряването на научно-техническия прогрес в индустрията е групирането на предприятията по такива технически и икономически данни като степента на автоматизация и механизация и количеството електроенергия, налична за работа.
Групираните данни са информация, образувана чрез комбиниране на отделни групи от статистически наблюдения за наличието на променлива в отделни класове, така че честотното разпределение на тези системи служи като удобно средство за обобщаване и анализиране на всички материали.
Информация
Данните могат да бъдат дефинирани като групи материали, които представляват качествени или количествени атрибути на променлива или набор от променливи. Това е аналогично на това да се каже, че класовете могат да бъдат всеки набор от информация, която описва даден обект. Системите при групирането на статистически данни могат да бъдат класифицирани в групирани и негрупирани обекти.
Всяка информация, която човек събере първо, е некласифицирана. Негрупираните статистически групи са данни, но само в необработен вид. Пример за такива системи е всеки списък с числа, за който се сетите.
Първи тип класификации
Групираните данни са информация, която е организирана в групи, известни като класове. Този тип вече е класифициран и следователно някоиниво на анализ. Това означава, че цялата информация вече не е сурова.
Класът данни е група, която е свързана с специфично персонализирано свойство. Например, ако мениджърът на предприятие събира хората, които наема през определена година, той може да ги групира в системи по възраст: двадесет, тридесет, четиридесет и т.н. И всяка от тези групи се нарича клас.
От своя страна, това не е последното деление. Всеки от тези класове има определена ширина и това се нарича разстояние или размер. Тази концепция е много важна, когато става въпрос за начертаване на хистограми и честотни графики. Всички класове могат да имат еднакви или различни размери, в зависимост от това как ще бъде групирана цялата информация. Системният интервал винаги е цяло число.
Ограничения и граници на класа
Първата концепция се отнася до действителните стойности, които могат да се видят в крайната таблица. Класовите ограничения попадат в две категории: долна граница на системата и горна граница. Разбира се, всички деления в таблиците се използват за осигуряване на коректност и информативност.
Но, от друга страна, границите на класа не винаги се спазват в таблицата на честотите. Тази концепция дава истинския интервал на системите и, подобно на различни ограничения, също е разделена на граници на долните и горните стойности.
Живи и неживи банди
Науката се стреми да разбере и обясни природните явления. Учените разбират нещата, като ги класифицират. То принадлежикакто живи същества, така и неживи групи от статистически материали.
От своя страна тези типове могат да бъдат разделени на групи в зависимост от свойствата на контраста. Например, ако студентите са съставили списъци в своите научни списания за различните материали и предмети, които са изучавали, те могат да използват тези данни, за да разширят знанията и информацията за системите, които са изучавали.
Всички знания могат да бъдат сортирани или класифицирани според различни свойства на контраста. Ето няколко примера:
- Метали срещу различни неметали.
- Каменист терен вместо пустиня или поляна.
- Видими кристали срещу невидими минерали.
- Естествен процес вместо изкуствен.
- Вещества, по-плътни от водата или по-малко тежки от дадена течност.
- Магнитни срещу немагнитни.
И можете също да правите групови разлики според следните характеристики:
- Състоянието на материята при стайна температура (твърдо вещество, течност, газ).
- Тепимост на метали.
- Физически свойства и така нататък.
Материали:
- Различни статии, които илюстрират категориите по-горе.
- Магнити за тестване на свойствата на материалите.
- Контейнер с вода, за да проверите дали нещата плуват или потъват.
- Научни списания.
Оперативна процедура
Точно как се случват нещата:
- Учениците работят в групи. Всеки получава някои материали и се иска да намери начини за групиранеартикули по категории. Те разработват критериите, които ще използват, и след това сортират елементите съответно. Таблиците с резултатите са записани в техните научни списания.
- След групиране на материалите, те се сортират отново според други критерии. Следващата стъпка също ще бъде съставянето на списък с резултати. И след това се записва допълнителен ред елементи, които са сортирани по различен начин поради промяна на критериите.
- Студентите записват наблюдения и таблици в своите научни списания.
Резултати
Учениците коригират серия от таблици, които показват как техните предмети са сортирани въз основа на всеки от критериите. Например, група ученици има кламер, малко парче гранит, тапа, пластмасова играчка. И тогава двойка таблици за сортиране може да изглежда по следния начин.
-
Елементи, сортирани по магнетизъм.
Реагирайте на магнит: кламер, гранит. Не отговаря: корк, пластмаса.
-
Елементи, сортирани по плътност в сравнение с водата.
Изскачащ прозорец: корк, пластмаса. Удавяне: кламер, гранит.
След това учениците правят презентации пред класа. Те обсъждат защо различните артикули се класифицират по различен начин въз основа на използваните критерии.
Учениците повтарят тези наблюдения всеки път, прилагайки различни свойства.
Разговор
На този етап:
- Учениците могат да разширят тези наблюдения до други материали без никаквипрактически изследвания.
- Примерите са проби от различни видове скали. Учениците ще се научат как да правят по-внимателни наблюдения и да пишат точно това, което виждат с лупи и други предмети, които използват.
- Ако учениците са създали индексен файл със свойства, написани на карти, те също могат да бъдат сортирани. Това ще бъде полезно, ако индексът съдържа допълнителни материали, които не са в класа.
Общ начин за обработка на непрекъснати количествени данни е да се раздели целият диапазон от значения на няколко поддиапазони. На всеки материал е необходимо да се присвои постоянна стойност на класа, в който попада. Имайте предвид, че наборът от данни се променя от непрекъснат в дискретен.
Концепцията за статистическо групиране
Организацията се извършва чрез дефиниране на набор от диапазони и след това преброяване на количеството данни, което попада във всеки от тях. Поддиапазоните не се припокриват. Те трябва да покриват целия диапазон на набора от данни.
Един от най-успешните начини за визуализиране на групирани системи е хистограмата. Това е набор от правоъгълници, където основата на фигурата обхваща стойностите в диапазона, свързан с нея. И височината съответства на количеството информация.
