Sa pamamaraan ng statistical groupings, ang kabuuan ng mga pinag-aralan na phenomena ay nahahati sa mga klase at subclass, na may homogenous na istraktura ayon sa ilang mga katangian. Ang bawat naturang dibisyon ay inilalarawan ng isang sistema ng mga istatistikal na tagapagpahiwatig. Maaaring ipakita sa mga talahanayan ang pinagsama-samang data.
Ang pagkilos na ito ang pangunahing paraan na ginagamit sa aktwal na pag-aaral ng mga social phenomena. Ito ay lumitaw bilang isang paunang kinakailangan para sa aplikasyon ng iba't ibang mga pagpapangkat ng mga istatistika, pamamaraan at analytical na pamamaraan. Halimbawa, kailangan ang pag-uuri upang magamit ang anumang mga pangkalahatang indeks, gaya ng mga average.
Kontribusyon ng V. I. Lenina
Sa mga istatistika bago ang rebolusyonaryong Ruso, partikular, sa iba't ibang zemstvos (ito ang mga lokal na pamahalaan), malaking karanasan ang natamo sa pagpapangkat ng iba't ibang uri ng mga organisasyon. At din sa oras na iyon, makabuluhang gawain ang ginawa upang bumuo ng hindi lamang mga talahanayan na may pag-uuri nang paisa-isamga katangian, ngunit mas kumplikadong mga scheme. Sa kanila, ang lahat ng data ay pinagsama-sama ng dalawa o higit pang mga parameter. Gayunpaman, ang mga teoretikal na isyu na may kaugnayan sa paggamit ng mga pamamaraan ng pagpapangkat ng istatistika ay hindi nakatanggap ng pang-agham na katwiran. Ang kalagayang ito ay nagpatuloy hanggang sa mga gawa ng V. I. Lenin. Siya ay may mataas na opinyon ng nagbibigay-malay na halaga at praktikal na kahalagahan ng pag-uuri. Tungkol sa mga talahanayan batay sa mga palatandaan ng istatistikal na pagpapangkat na may higit sa isang katangian, isinulat ni Lenin: “Masasabi nang walang pagmamalabis na babaguhin nila ang agham at, siyempre, ang ekonomiyang pang-agrikultura.”
Ang mga rekomendasyon ni Vladimir Ilyich sa pangangailangan para sa isang paunang pagsusuri sa pulitika at ekonomiya ng likas na katangian ng mga pattern at pagtukoy sa mga uri ng phenomena bago simulan ang mga eksperimento na may pag-uuri ng paunang data ay napakahalaga.
Mga yugto ng istatistikal na pagpapangkat
Sistematization ay ginagamit hindi lamang sa pagsusuri ng istruktura ng populasyon, kundi pati na rin sa pagtukoy ng mga uri ng phenomena at sa pag-aaral ng ugnayan sa pagitan ng iba't ibang katangian o salik. Ang mga halimbawa ng mga pagpapangkat na nagpapahayag ng istruktura ng populasyon ay ang mga klasipikasyon ng mga tao ayon sa edad (sa pagitan ng isang taon o, mas karaniwan, limang taon) at mga negosyo ayon sa laki.
Sa pamamagitan ng pagsasama-sama ng mga klase o pagtatakda ng hindi pantay na mga agwat, posibleng magtatag ng mga pagkakaiba sa husay sa pagitan ng mga indibidwal na sistema, at pagkatapos ay matukoy ang mga uri ng techno-economic o socio-economic ng mga nauugnay na paksa(halimbawa, mga negosyo o sakahan). Kaya, ang pagpapangkat ng populasyon ng isang bansa ayon sa edad ay maaaring isagawa batay, bilang karagdagan sa mga simpleng kronolohikal na bagay, ng mga espesyal na dibisyon tulad ng mga kababaihan na may edad 16 hanggang 54 na taon at mga lalaki na may edad na 16 hanggang 59 taon. Ang paggamit ng mga espesyal na klase na ito ay ginagawang posible upang makalkula ang pambansang indeks ng ekonomiya, na kilala bilang lakas paggawa ng bansa. Ang mga hangganan ng pagitan ay medyo arbitrary at maaaring magkaiba sa bawat estado.
Gawain
Ang detalyadong quantitative classification ng mga negosyo at kumpanya ay nagbibigay-daan sa amin na magpatuloy sa pagtukoy ng ilang pangunahing pangkat ng husay, gaya ng maliliit, katamtaman at malalaking organisasyon. Pagkatapos nito, ang isang bilang ng mga pangkalahatang problema sa ekonomiya ay maaaring linawin, halimbawa, ang proseso ng konsentrasyon ng produksyon, ang paglago ng kahusayan sa industriya at ang pagtaas ng produktibidad ng paggawa. Ang bagong data ni Vladimir Ilyich Lenin sa mga batas na namamahala sa pag-unlad ng kapitalismo sa agrikultura ay isang napakatalino na halimbawa ng malalim na pagsusuri na gumagamit ng pagpapangkat upang ipakita ang kumplikadong katangian ng mga pattern. At gayundin ang kaugnayan sa pagitan ng laki ng enterprise at sa pangkalahatang produktibidad nito.
Ang pinakamahalaga at mahirap na gawain ng mga istatistikal na pagpapangkat ay ang tukuyin at ilarawan nang detalyado ang mga uri ng socio-economic phenomena. Ang ganitong mga paksa ay kumakatawan sa pagpapahayag ng mga anyo ng isang tiyak na prosesong panlipunan o mga pangunahing katangian. Mukhang karaniwan ang mga ito sa maraming indibidwal na phenomena. Sa kanyang pagsusuri sa stratification ng magsasaka, ginamit ni Vladimir Ilyich Lenin ang pagpapangkatlubusan at komprehensibo. Una sa lahat, inihayag niya ang proseso ng pagbuo ng mga pangunahing uri ng lipunan sa pre-revolutionary Russia, sa kanayunan ng Kanlurang Europa at sa agrikultura ng US.
At, tulad ng nangyari, ang data ng Sobyet ay may malaking karanasan sa mga typological at istatistikal na pagpapangkat. Halimbawa, ang balanse ng pambansang ekonomiya ng USSR ay nagpapahiwatig ng isang kumplikado at branched na sistema ng pag-uuri. Kasama sa iba pang mga halimbawa ng typological statistical grouping sa espasyo ng Sobyet ang sistematisasyon ng populasyon ayon sa uri ng lipunan. Pati na rin ang pag-iisa ng mga fixed production asset sa pamamagitan ng socio-economic na uri ng mga pang-industriyang unit. At maaari ka ring magbigay ng halimbawa tulad ng pagpapangkat ng istatistikal na populasyon ng produktong panlipunan.
Ang pag-uuri ng Bourgeois ay hindi gumagamit ng sapat na sistematisasyon. Kapag ginamit ang pagpapangkat, ito ay para sa karamihan ay mali at hindi nakakatulong sa pagkilala sa tunay na kalagayan ng mga kapitalistang bansa. Halimbawa, ang pag-uuri ng mga negosyong pang-agrikultura ayon sa lawak ng lupa ay nagpapalaki sa posisyon ng maliit na produksyon sa ugat na ito. At ang pagpapangkat ng populasyon ayon sa propesyon ay hindi naghahayag ng tunay na makauring istruktura ng burges na lipunan.
Ang mga katangiang sosyo-ekonomiko ng isang sosyalistang estado ay nagbibigay ng mga bagong aplikasyon para sa istatistikal na pagpapangkat. Ang pag-uuri ay ginagamit upang pag-aralan ang pagpapatupad ng mga pambansang plano sa ekonomiya, upang matukoy ang mga dahilan ng pagkahuli sa ilang mga negosyo at sektor. At tukuyin din ang mga hindi nagamit na mapagkukunan. Halimbawa, mga negosyomaaaring pangkatin ayon sa antas ng pagpapatupad ng plano o antas ng kakayahang kumita. Ang malaking kahalagahan para sa pagkilala sa pagpapakilala ng siyentipiko at teknolohikal na pag-unlad sa industriya ay ang pagpapangkat ng mga negosyo, ayon sa teknikal at pang-ekonomiyang data gaya ng antas ng automation at mekanisasyon at ang dami ng kuryenteng magagamit para sa trabaho.
Ang pinagsama-samang data ay impormasyong nabuo sa pamamagitan ng pagsasama-sama ng mga indibidwal na pagpapangkat ng istatistikal na obserbasyon tungkol sa pagkakaroon ng variable sa magkakahiwalay na klase, upang ang frequency distribution ng mga system na ito ay nagsisilbing isang maginhawang paraan ng pagbubuod at pagsusuri ng lahat ng materyales.
Impormasyon
Maaaring tukuyin ang data bilang mga pangkat ng materyal na kumakatawan sa qualitative o quantitative na mga katangian ng isang variable o set ng mga variable. Ito ay kahalintulad sa pagsasabi na ang mga klase ay maaaring maging anumang hanay ng impormasyon na naglalarawan sa isang entity. Ang mga system, sa pagpapangkat ng istatistikal na data, ay maaaring uriin sa mga nakapangkat at hindi nakapangkat na mga bagay.
Anumang impormasyong unang makakalap ng isang tao ay hindi nauuri. Ang mga hindi nakagrupong istatistikal na pagpapangkat ay data, ngunit sa isang hindi pa naprosesong anyo lamang. Ang isang halimbawa ng mga naturang system ay ang anumang listahan ng mga numerong maiisip mo.
Unang uri ng mga klasipikasyon
Ang
Ang pinagsama-samang data ay impormasyong isinaayos sa mga pangkat na kilala bilang mga klase. Ang uri na ito ay naiuri na, at sa gayon ang ilanantas ng pagsusuri. Nangangahulugan ito na ang lahat ng impormasyon ay hindi na raw.
Ang data class ay isang pangkat na nauugnay sa isang partikular na custom na property. Halimbawa, kung kinolekta ng manager ng isang enterprise ang mga taong kinukuha niya sa isang partikular na taon, maaari niyang pangkatin ang mga ito sa mga system ayon sa edad: dalawampu, tatlumpu, apatnapu, at iba pa. At ang bawat isa sa mga pangkat na ito ay tinatawag na isang klase.
Sa turn, hindi ito ang huling dibisyon. Ang bawat isa sa mga klase ay may isang tiyak na lapad at ito ay tinatawag na spacing o laki. Napakahalaga ng konseptong ito pagdating sa pag-plot ng mga histogram at frequency plot. Ang lahat ng mga klase ay maaaring magkaroon ng pareho o iba't ibang laki, depende sa kung paano pagsasama-samahin ang lahat ng impormasyon. Ang pagitan ng system ay palaging isang integer.
Mga hadlang at hangganan ng klase
Ang unang konsepto ay tumutukoy sa mga aktwal na halaga na makikita sa huling talahanayan. Ang mga hadlang sa klase ay nahahati sa dalawang kategorya: ang mas mababang limitasyon ng system at ang pinakamataas na limitasyon. Siyempre, lahat ng dibisyon sa mga talahanayan ay ginagamit upang matiyak ang kawastuhan at pagiging impormasyon.
Ngunit, sa kabilang banda, ang mga hangganan ng klase ay hindi palaging iginagalang sa talahanayan ng dalas. Ang konseptong ito ay nagbibigay ng tunay na pagitan ng mga system at, tulad ng iba't ibang mga paghihigpit, ay nahahati din sa mga hangganan ng mas mababa at mas mataas na mga halaga.
Living at non-living bands
Science ay naglalayong maunawaan at ipaliwanag ang mga natural na phenomena. Naiintindihan ng mga siyentipiko ang mga bagay sa pamamagitan ng pag-uuri sa kanila. Ito ay pag-aariparehong mga may buhay at walang buhay na pagpapangkat ng mga istatistikal na materyales.
Sa turn, ang mga uri na ito ay maaaring hatiin sa mga pangkat depende sa mga contrast na katangian. Halimbawa, kung ang mga mag-aaral ay nag-compile ng mga listahan sa kanilang mga siyentipikong journal tungkol sa iba't ibang materyales at paksa na kanilang pinag-aralan, magagamit nila ang data na ito upang palawakin ang kaalaman at impormasyon tungkol sa mga system na kanilang pinag-aralan.
Lahat ng kaalaman ay maaaring pag-uri-uriin o uriin ayon sa iba't ibang contrast na katangian. Narito ang ilang halimbawa:
- Mga metal laban sa iba't ibang hindi metal.
- Mabato na lupain sa halip na disyerto o parang.
- Mga nakikitang kristal kumpara sa mga hindi nakikitang mineral.
- Isang natural na proseso sa halip na isang artipisyal.
- Mga sangkap na mas siksik kaysa sa tubig o hindi gaanong timbang kaysa sa isang partikular na likido.
- Magnetic versus non-magnetic.
At maaari ka ring gumawa ng mga pagkakaiba sa pangkat ayon sa mga sumusunod na feature:
- Ang estado ng bagay sa temperatura ng silid (solid, likido, gas).
- Fusibility ng mga metal.
- Mga pisikal na katangian at iba pa.
Mga Materyal:
- Iba't ibang artikulo na nagpapakita ng mga kategorya sa itaas.
- Mga magnet para sa pagsubok sa mga katangian ng mga materyales.
- Isang lalagyan ng tubig upang tingnan kung lumulutang o lumulubog ang mga bagay.
- Mga siyentipikong journal.
Pamamaraan sa pagpapatakbo
Eksaktong kung paano nangyayari ang mga bagay:
- Nagtatrabaho ang mga mag-aaral sa mga pangkat. Ang bawat isa ay binibigyan ng ilang mga materyales at hiniling na maghanap ng mga paraan upang pangkatinaytem ayon sa kategorya. Binubuo nila ang mga pamantayan na kanilang gagamitin at pagkatapos ay ayusin ang mga item nang naaayon. Ang mga talahanayan ng mga resulta ay naitala sa kanilang mga siyentipikong journal.
- Pagkatapos pagsama-samahin ang mga materyales, pinagbubukod-bukod muli ang mga ito ayon sa iba pang pamantayan. Ang susunod na hakbang ay pag-iipon din ng isang listahan ng mga resulta. At pagkatapos noon, may nakasulat na karagdagang hilera ng mga elemento, na iba ang pagkakasunod-sunod dahil sa pagbabago ng pamantayan.
- Nagtatala ang mga mag-aaral ng mga obserbasyon at talahanayan sa kanilang mga siyentipikong journal.
Resulta
Inaayos ng mga mag-aaral ang isang serye ng mga talahanayan na nagpapakita kung paano pinagbukod-bukod ang kanilang mga paksa batay sa bawat pamantayan. Halimbawa, ang isang grupo ng mga mag-aaral ay may isang clip ng papel, isang maliit na piraso ng granite, isang tapon, isang laruang plastik. At pagkatapos ay ang isang pares ng pag-uuri ng mga talahanayan ay maaaring magmukhang sumusunod.
-
Mga item na pinagsunod-sunod ayon sa magnetism.
React sa magnet: paper clip, granite. Hindi tumutugon: tapon, plastik.
-
Mga item na pinagsunod-sunod ayon sa density kumpara sa tubig.
Pop up: tapon, plastik. Pagkalunod: paper clip, granite.
Pagkatapos nito, gumawa ng mga presentasyon ang mga mag-aaral sa klase. Tinatalakay nila kung bakit naiiba ang pagkaka-uri ng iba't ibang item batay sa pamantayang ginamit.
Inuulit ng mga mag-aaral ang mga obserbasyong ito sa bawat pagkakataon, na naglalapat ng iba't ibang katangian.
Talk
Sa yugtong ito:
- Maaaring i-extend ng mga mag-aaral ang mga obserbasyon na ito sa iba pang materyal nang walang anumanpraktikal na pananaliksik.
- Ang mga halimbawa ay mga sample ng iba't ibang uri ng mga bato. Matututunan ng mga mag-aaral kung paano gumawa ng mas malapit na mga obserbasyon at isulat kung ano mismo ang nakikita nila gamit ang mga magnifier at iba pang item na ginagamit nila.
- Kung nakagawa ang mga mag-aaral ng index file ng mga property na nakasulat sa mga card, maaari din silang pagbukud-bukurin. Magiging kapaki-pakinabang ito kung naglalaman ang index ng mga karagdagang materyales na wala sa klase.
Ang isang karaniwang paraan upang iproseso ang tuluy-tuloy na dami ng data ay ang paghati-hati sa buong hanay ng mga kahulugan sa ilang mga subrange. Kinakailangang italaga sa bawat materyal ang isang palaging halaga ng klase kung saan ito nahuhulog. Tandaan na ang set ng data ay nagbabago mula sa tuloy-tuloy patungong discrete.
Ang konsepto ng statistical grouping
Ang organisasyon ay ginagawa sa pamamagitan ng pagtukoy ng isang hanay ng mga hanay at pagkatapos ay pagbibilang ng dami ng data na nahuhulog sa bawat isa sa kanila. Ang mga subrange ay hindi nagsasapawan. Dapat nilang saklawin ang buong hanay ng set ng data.
Ang isa sa pinakamatagumpay na paraan upang mailarawan ang mga nakapangkat na system ay ang histogram. Ito ay isang hanay ng mga parihaba kung saan ang base ng figure ay sumasaklaw sa mga halaga sa hanay na nauugnay dito. At ang taas ay tumutugma sa dami ng impormasyon.
