Статистичні групування: основні поняття, етапи, групування матеріалів, задачі

У методі статистичних угруповань сукупність досліджуваних явищ ділиться на класи і підкласи, які мають однорідну структуру з певними характеристиками. Кожне таке поділ описується системою статистичних показників. Згруповані дані можуть бути представлені в таблицях.

Дана дія є основним методом, використовуваним при фактичному вивченні соціальних явищ. Воно виникає в якості передумови для застосування різних угруповань статистичних даних, процедур і аналітичних методів. Наприклад, класифікація необхідна для того, щоб використовувати будь-які узагальнюючі індекси, наприклад, середні.

Внесок В. І. Леніна

У дореволюційній російській статистиці, зокрема, в різних земствах (це органи місцевого самоврядування), значний досвід був придбаний в угрупованні різних видів організацій. І також в цей час був проведений істотний праця з розробки не тільки таблиць з класифікацією за однією характеристикою, але і більш складних схем. У них всі дані групуються за двома і більше параметрів. Однак теоретичні питання, пов’язані з використанням методів статистичних групувань, не отримали наукового обґрунтування. Таке положення зберігалося аж до робіт в. І. Леніна. Він мав високу думку про пізнавальної цінності і практичної важливості класифікації. Щодо таблиць, заснованих на ознаках статистичної угруповання, з більш ніж однією характеристикою, Ленін писав: «Можна без перебільшення сказати, що вони зроблять революцію в науці і, звичайно ж, в економіці сільського господарства».

Принципове значення мають рекомендації Володимира Ілліча про необхідність попереднього політико-економічного аналізу характеру закономірностей і визначення типів явищ перед початком експериментів з классифицированием вихідних даних.

Етапи статистичних групувань

Систематизацію використовується не тільки при аналізі структури населення, а також при визначенні типів явищ і при вивченні взаємозв’язків між різними характеристиками або факторами. Прикладами угруповань, які виражають структуру населення, є класифікації людей за віком (з інтервалами в один рік або, частіше, п’ять років) і підприємств за розміром.

Шляхом об’єднання класів або встановлення нерівномірних інтервалів, можна встановити якісні відмінності між окремими системами, а потім визначити техніко-економічні чи соціально-економічні типи відповідних суб’єктів (наприклад, підприємств або ферм). Таким чином, групування населення за віком може здійснюватись на основі, крім простих хронологічних об’єктів, таких спеціальних розділень, як жінки у віці від 16 до 54 років, чоловіки від 16 до 59 років. Використання цих спеціальних класів дозволяє розраховувати національний економічний індекс, відомий як трудові ресурси країни. Межі інтервалів кілька непередбачувані і можуть відрізнятися в різних державах.

Завдання

Детальний кількісний класифікація підприємств і фірм дозволяє перейти до визначення кількох основних якісних груп, таких як малі, середні та великі організації. Після цього можна прояснити ряд загальних економічних проблем, наприклад, процес концентрації виробництва, зростання ефективності промисловості і збільшення результативності праці. Нові дані Володимира Ілліча Леніна про закони, які регулюють розвиток капіталізму в сільському господарстві, являють собою блискучий приклад глибокого аналізу, який використовує групування для демонстрації складного характеру закономірностей. І також відносин між розміром підприємства і його повною продуктивністю.

Найголовніша і складне завдання статистичних групувань полягає у виявленні та детальному описі типів соціально-економічних явищ. Такі суб’єкти представляють собою вираз форм певного соціального процесу або основних характеристик. Саме вони є загальними для багатьох окремих явищ. У своєму аналізі розшарування селянства Володимир Ілліч Ленін використовував угруповання ґрунтовно і всебічно. В першу чергу він розкрив процес формування основних соціальних класів у дореволюційній Росії, в західноєвропейській селі і в сільському господарстві США.

І, як виявилося, радянські дані мають значний досвід типологічних та статистичних групувань. Наприклад, баланс народного господарства СРСР передбачає складну і розгалужену систему класифікації. Інші приклади типологічної статистичної угруповання в радянському просторі, включають в себе систематизацію населення за соціальним класам. А також об’єднання основних виробничих фондів з соціально-економічних типів промислових одиниць. І також можна привести такий приклад, як групування статистичної сукупності суспільного продукту.

Буржуазна класифікація недостатньо використовує систематизацію. Коли застосовується групування, вона, по більшій частині, що невірна і не сприяє характеристиці істинного стану справ в капіталістичних країнах. Наприклад, класифікація сільськогосподарських підприємств за площею землі, перебільшує становище дрібного виробництва в даному руслі. А групування населення за професіями не розкриває справжню класову структуру буржуазного суспільства.

Соціально-економічні характеристики соціалістичної держави надають нові програми для статистичної угруповання. Класифікація використовується для аналізу виконання національних економічних планів, визначення причин відставання деяких підприємств і секторів. І також виявлення невикористаних ресурсів. Наприклад, підприємства можуть бути згруповані у відповідності зі ступенем виконання плану або рівнем рентабельності. Велике значення для характеристики впровадження науково-технічного прогресу в промисловість має групування підприємств за такими техніко-економічними даними, як ступінь автоматизації та механізації та кількість електроенергії, доступною для праці.

Згруповані дані є відомостями, сформованими шляхом об’єднання окремих угруповань статистичного спостереження про наявність змінного на окремі класи, так що розподіл частот цих систем є зручним засобом узагальнення та аналізу всіх матеріалів.

Інформація

Дані можуть бути визначені як групи з матеріалом, які представляють якісні або кількісні атрибути змінної або набору непостійних. Це аналогічно твердженню, що класи можуть бути будь-яким набором інформації, яка описує сутність. Системи групування статистичних даних, можуть бути класифіковані на згруповані та не згруповані об’єкти.

Будь-яка інформація, яку людина збере в першу чергу, є неклассифицированной. Не згруповані статистичні групування — це дані, але тільки не в обробленому вигляді. Прикладом таких систем є будь-список чисел, який тільки можна придумати.

Перший тип класифікацій

Згруповані дані — це інформація, яка була організована в групи, відомі як класи. Такий тип вже був класифікований, і, таким чином, був проведений певний рівень аналізу. Це означає, що вся інформація більше не є необробленим.

Клас даних — це група, яка пов’язана з певним користувальницьким властивістю. Наприклад, якщо керівник підприємства збирав людей, яких він приймає на роботу на певний рік, він міг би згрупувати їх системи за віком: двадцяти, тридцяти, сорока років і так далі. І кожна з цих груп називається класом.

У свою чергу, це не останнє поділ. Кожен з цих класів має певну ширину, і це називається інтервалом або розміром. Це поняття дуже важливо, коли мова йде про побудові гістограм і частотних діаграм. Всі класи можуть мати однаковий чи різний розмір, в залежності від того, як буде збиратися вся інформація. Інтервал системи завжди є цілим числом.

Обмеження класу та його межі

Перше поняття стосується фактичних значень, які можна побачити в кінцевій таблиці. Обмеження класу діляться на дві категорії: нижня межа системи і верхня межа. Звичайно ж, для забезпечення правильності та інформативності використовуються всі поділи при складанні таблиць.

Але, з іншого боку, кордони класів не завжди дотримуються в таблиці частот. Дане поняття дає істинний інтервал систем і, подібно різним обмеженням, також ділиться на рубежі нижнього і верхнього значення.

Живі і неживі групи

Наука прагне зрозуміти і пояснити природні явища. Вчені розуміють речі, класифікуючи їх. Це відноситься як до живих істот, так і до неживих угрупованням статистичних матеріалів.

У свою чергу, такі типи можна розділити на групи в залежності від контрастних властивостей. Наприклад, якщо студенти склали списки у своїх наукових журналах про різних матеріалах і предметах, які вони вивчали, вони можуть використовувати ці дані для розширення знань та інформації про системах, які вони досліджували.

Всі знання можуть бути відсортовані або класифіковані за різними контрастним властивостями. Ось деякі приклади:

Метали проти різних неметалів.
Кам’яна місцевість замість пустелі або лугу.
Видимі кристали проти незримих мінералів.
Природний процес замість штучного.
Речовини щільніше води або менш вагомі, ніж дана рідина.
Магнітний проти немагнітного.

А також можна скласти групові відмінності за такими ознаками:

Стан речовин при кімнатній температурі (тверде, рідина, газ).
Плавкость металів.
Фізичні властивості і так далі.

Матеріали:

Різні статті, які слугують прикладами категорій вище.
Магніти для перевірки властивостей матеріалів.
Контейнер з водою, щоб проконтролювати, плавають чи предмети або тонуть.
Наукові журнали.

Процедура роботи

Як саме все відбувається:

Студенти працюють у групах. Кожній дають деякі матеріали і просять знайти способи групування предметів за категоріями. Вони розробляють критерії, які будуть використовувати, а потім сортують елементи відповідним чином. Таблиці результатів фіксуються в їх наукових журналах.

Після групування матеріалів вони знову сортуються за іншими критеріями. Наступним кроком також буде складання списку результатів. І після цього пишеться додатковий ряд елементів, які були відсортовані по-різному через зміни критеріїв.

Студенти фіксують спостереження і таблиці в своїх наукових журналах.

Результати

Студенти фіксують серію таблиць, які показують, як їх предмети сортуються на основі кожного з критеріїв. Наприклад, у групи учнів є скріпка, маленький шматочок граніту, пробка, пластикова іграшка. І тоді пара таблиць сортування може виглядати так, як написано нижче.

Предмети відсортовані по магнетизму.

Реагують на магніт: скріпки для паперів, граніт. Не реагують: пробка, пластик.

Предмети відсортовані по щільності, у порівнянні з водою.

Спливають: пробка, пластик. Тонуть: скріпки для паперу, граніт.

Після цього, студенти роблять презентації для класу. Вони обговорюють, чому різні предмети класифікуються по-різному в залежності від використовуваних критеріїв.

Студенти повторюють ці спостереження кожен раз, застосовуючи різні властивості.

Обговорення

На цьому етапі:

Студенти можуть поширити ці спостереження на інші матеріали, уже без будь-яких практичних досліджень.

Прикладами можуть служити зразки різних типів гірських порід. Студенти дізнаються, як робити більш ретельні спостереження і писати точно про те, що вони бачать, з допомогою луп та інших предметів, які вони використовують.

Якщо учні створили індексний файл властивостей, записаний на картках, їх також можна сортувати. Це буде корисно, якщо покажчик містить додаткові матеріали, яких немає в класі.

Поширеним способом обробки безперервних кількісних даних є підрозділ всього діапазону значень на кілька піддіапазонів. Необхідно присвоювати кожному матеріалу постійне значення класу, в який він потрапляє. Варто звернути увагу, що набір даних змінюється від безперервного до дискретного.

Поняття статистичної угруповання

Систематизацію виконується шляхом визначення набору діапазонів, а потім підрахунку кількості даних, які потрапляють у кожний з них. Піддіапазони не перекриваються. Вони повинні охоплювати весь діапазон набору даних.

Одним з найбільш вдалих способів візуалізації згрупованих систем є гістограма. Вона являє собою набір прямокутників, де підстава фігури охоплює значення в діапазоні, пов’язані з ним. А висота відповідає кількості інформації.