Ominaisuuksien ryhmittely ja ryhmittely tilastoissa ovat tärkeimpiä menetelmiä arvioida ja tutkia tiettyä asiantuntijoiden huomion kohteeksi joutunutta ilmiötä. Ryhmittely auttaa tunnistamaan kaikille elementeille yhteisiä indikaattoreita sekä määrittämään populaation rakenteen, tunnistamaan ryhmän elementteihin sisältyviä keskinäisiä suhteita. Kun olet arvioinut kaikki projektissa tutkittujen ominaisuuksien ominaisuudet, voit analysoida saadut tiedot.
Teoria ja määritelmät
Ryhmittelyjä muodostettaessa ja tätä menetelmää käytännössä sovellettaessa perustehtävänä on valita ryhmittelyattribuutti - hän on ilmiöryhmän muodostamisen perusta. Tilastollisen tutkimuksen toiseksi tärkein näkökohta on intervallin määrittely.
Ryhmän luomisen perusta on ryhmittelyominaisuus, jonka avulla voit määrittää tietyn ilmiöryhmän homogeenisuuden, tosiasiat. Yleensä valitaan yksi merkki, jota ei ole erityisen vaikea tunnistaa. Voit käyttää kvantitatiivisia tai analysoida attribuuttejaryhmiin jaettavat ilmiöt.
Ei yhtä tärkeitä kuin ryhmittelyominaisuudet ovat intervallit. Tämä termi viittaa valittuun ominaisuuteen sisältyvien arvojen yleiseen valikoimaan suhteessa tiettyyn ryhmään. Välilyönti auttaa rajoittamaan ryhmää määrällisesti. Välin leveys määritellään erotuksena tietyn ominaisuuden suurimman ja pienimmän arvojen välillä, jonka kanta on valinnut ryhmän muodostamiseksi.
Intervallit: mitä ne ovat?
Tilastoa, matemaattista tilastotutkimusta sekä vastaavia tieteenaloja opiskelevien opiskelijoiden on pääsääntöisesti useammin kuin kerran tekemisissä tehtäviä, jotka on muotoiltu seuraavasti: Ole hyvä ja ilmoita seuraavalle otokselle ryhmittelyominaisuus, arvioi näytteen koko intervalli määrittelemällä sen kuuluvan tiettyyn tyyppiin. Aikavälejä on yhteensä neljää tyyppiä. Jos tämän indikaattorin leveys eri tutkimukseen osallistuville ryhmille on sama, sanotaan intervalleja yhtäläisiksi. Tämän ilmiön ristiriidassa puhutaan epätasaisista intervalleista. Ne voivat muuttua mieliv altaisesti tai luonnollisesti. Ensimmäiset katsotaan ilmaisiksi.
Kun ryhmittelyominaisuudet on määritetty, on mahdollista arvioida näytteenottoväli avoimeksi tai suljetuksi. Ensimmäinen termi sisältää intervallin yhden rajan - attribuutin vähimmäis- tai enimmäismäärän - tarkentamisen. Tapausta kutsutaan suljetuksi, kun molemmat rajat ovat läsnä.
Huomio näkökohtiin
On tärkeää määrittää tietyn näytteen tärkeimmät ryhmittelyominaisuudetottaa huomioon tutkittavan ilmiön olosuhteet, niiden vaihtelevuus. Ryhmän muodostus velvoittaa noudattamaan aika-asteikon, paikkaa kuvaavien ehtojen, toimintaedellytysten noudattamisen periaatetta. Ryhmän muodostus alkaa faktojen yhdistämisen ominaisuuden tunnistamisesta. Voit valita sellaisen merkin, jonka perusteella väestö voidaan jakaa ryhmään. Tämä parametri on ryhmittelyn perusta.
Voit käyttää kvantitatiivisia, attribuuttisia ryhmittelyominaisuuksia. Ensimmäinen ryhmä voidaan kuvata numeroilla - tämä on tutkimukseen osallistuvien henkilöiden ikä tai hinnat, transaktioiden määrä. Laadulliset indikaattorit kuvaavat kunkin ryhmittelyyn kuuluvan kohteen tilaa. Joten jos puhumme sosiologisesta työstä, attribuutiopiirteitä voidaan kutsua tutkimukseen osallistuneiden ihmisten sukupuoleksi ja kansallisuudeksi.
Ominaisuudet ja ryhmät
Analyyttisen ryhmittelyn rakentamisen ryhmittelyominaisuudet ovat tehokkaita, tekijäkohtaisia. Kaikki merkit voidaan yhdistää sen mukaan, kuuluvatko ne johonkin näistä kahdesta tyypistä. Faktoriaali - ne, joiden vaikutus korjaa muita merkkejä.
Ryhmittelyominaisuudet ovat ryhmien muodostamisen perusta. Tällaisten lukumäärä määräytyy suunnitellun työn ominaisuuksien sekä merkkien vivahteiden perusteella, joiden perusteella näyte kokonaisuudessaan muotoillaan. Paljon riippuu piirteen vaihtelevuuden tasosta ja tutkimukseen sisältyvien esineiden määrästä.
Ryhmien muodostaminen ottaen huomioon laadulliset parametrit,on tarpeen osoittaa sellainen määrä lajikkeita, jotka ovat yhtäpitäviä piirteen tilojen kanssa. Esimerkiksi, jos puhumme sukupuolesta, niin yleensä on kaksi luokkaa. Käyttämällä määrällisiä ominaisuuksia ryhmittelyn perustana on tarpeen arvioida kohteiden lukumäärä, ominaisuuden vaihteluaste. Mitä vahvempi ominaisuus on altis muutokselle, sitä suurempi vaihtelu, sitä enemmän luokkia on erotettava.
Välivalinnan ominaisuudet
Ryhmittelyominaisuuksien arvioinnin ja ryhmittelyn muodostamisen jälkeen on tarpeen määrittää siihen kuuluva väli. Jos se on eriarvoinen, onko järkevää arvioida? onko se taipuvainen progressiiviseen kasvuun, laskuun. Voi olla erityisiä väliajoja. Siinä tapauksessa, että ominaisuus vaihtelee melko kapeissa rajoissa ja jakauma on suhteellisen tasainen, on tarpeen muodostaa ryhmiä tasavälein. Arvioidaksesi vaihteluväliä, sinun on analysoitava populaatiosta poikkeavien pisteiden esiintyminen ja jätettävä ne pois kokonaisotoksesta.
Jos väli on avoin, sen leveys on yhtä suuri kuin lähimmän suljetun leveys.
Esimerkkejä ja ilmiöitä
Analyyttistä ryhmittelyä muodostettaessa ryhmittelyominaisuudet tulevat luokituksen määrittämisen perustaksi, mikäli ne kuuluvat laadullisiin. Joten jos määritämme omistusmuodon jokaiselle maamme aiheelle ja jaamme sitten kaikki tutkitut kohteet ryhmiin, tämä on luokitus, jossa otetaan huomioon laadulliset parametrit. Asiakirjoissa sääntöjen mukaisestiryhmittelyn ja viitetietojen taustalla olevista ominaisuuksista on vaihdettava tietoja. Tämä muoto otettiin käyttöön useita vuosikymmeniä sitten, ja siitä lähtien suunnittelusäännöt on säilytetty laaj alti.
Tutkimuksen liitedokumentaatiota laadittaessa tulee ilmoittaa siinä, mihin ryhmittelyominaisuuksiin työhön valitut kohteet kuuluvat: kvantitatiivinen, laadullinen. Normaalisti ne lajitellaan ottaen huomioon yksityiskohtaisuus. Jokaiselle valitulle luokalle on kirjattava sen attribuutin indikaattorit, joiden perusteella se on laadittu. Kun valitaan kvantitatiivinen parametri, jolla on pieni valikoima arvoja, on mahdollista jakaa ilmiöt laskemalla yksiköt, jotka ovat ominaisia tietylle indikaattorille.
Tilanteen yksilöllisyys
Ryhmittely- ja ryhmittelyominaisuus tietylle tutkimukselle valitaan erikseen ottaen huomioon työn ominaispiirteet. Tekijöiksi voit ottaa esimerkiksi kohdenumerot, dokumentaation valmistuspäivämäärät, henkilöiden henkilötunnukset ja muut vastaavat ominaisuudet. Sekaannusten välttämiseksi merkit on kirjattava meneillään olevan tilastotutkimuksen selittävään huomautukseen. Yleisenä käytäntönä on muodostaa ohjeita, joiden mukaan asiantuntija täydentää tutkimusasiakirjoja.
Ryhmittelystä ja ryhmittelystä on tullut tärkeitä elementtejä luokittelussa, tiedon lajittelussa, jota käytetään kuljetussuunnitelmien laatimiseen, taloudellisten ja muiden kohteiden välisten keskinäisten suhteiden määrittämiseen. Tämän perusteellatilastollinen lähestymistapa muodostaa tariffipolitiikan. Samalla ei pidä unohtaa ominaisuuksien erikoistumisen mahdollisuuksia. Tällaiseen työhön kuuluu parametrien korjaaminen ottaen huomioon olosuhteiden erityispiirteet: eri tilanteissa samantyyppisiä indikaattoreita voi ilmaantua.
Ryhmät ja niiden ominaisuudet
Ryhmittelyominaisuuksien lukumäärän mukaan voimme puhua yhdistetyistä ryhmistä ja yksinkertaisista ryhmistä. Ensimmäinen vaihtoehto olettaa useiden merkkien olemassaolon kerralla, toisessa tapauksessa käytetään vain yhtä. Merkki valitaan sen jälkeen, kun on analysoitu arvioitavan kohteen luonne, ilmiö. Kohteen kaikkien näkökohtien teoreettinen, taloudellinen analyysi, sen kehityksen erityispiirteet pyrkivät valitsemaan merkittävin ilmiö luokkien jakamisen perustaksi.
Jos luokkaa muodostettaessa valitaan attribuuttisia ryhmittelyominaisuuksia, niiden monimuotoisuus on melko suuri, on tarpeen yhdistää joitain samanlaisia ryhmiin. Attribuuttiluokitusta käytetään vain, kun lajitettavia objekteja on suhteellisen vähän. Objektin kuulumisen tiettyyn ryhmään perustelemiseksi on järkevää ensin tehdä luokitus, joka kuvaa lajittelusäännöt. Kylttien jakelu suoritetaan kaikkien parametrien alustavalla valinnalla ottaen huomioon asiantuntijan ratkaistavat tehtävät. Ryhmä puolestaan muodostuu yhtä tiettyä, suhteellisen pientä työtä varten.
Yhteenveto ja tilastot
Jonkin kohteen tutkiminentilastoissa alkaa sen kehityksen havainnoinnista. Seuraava vaihe on tiivistelmän laatiminen tietokoodin muodostamiseen, tiedon tilaamiseen ja tietojen systematisointiin. Jo tämän perusteella on mahdollista luonnehtia ja arvioida kaikkia tutkijan huomion saaneita populaation piirteitä. Yhteenveto koostuu useista toisiinsa liittyvistä operaatioista havainnoinnin aikana saatujen tietojen analysoimiseksi ilmiön kuvioiden määrittämiseksi. Havaintomateriaalin organisoitu tieteellinen käsittely sisältää tulosten tunnistamisen ryhmille ja näytteelle kokonaisuutena, tietojen järjestämisen ja taulukon järjestämisen.
Voit tehdä yksinkertaisia yhteenvetoja, joskus et tule toimeen ilman monimutkaisia. Ensimmäisessä tapauksessa kokonaistulos lasketaan tutkittavalle kohteelle, toinen vaihtoehto sisältää yksittäisten yksiköiden ryhmittelyn, tulosten laskemisen kullekin luokalle ja koko ilmiölle kokonaisuutena ja sitten taulukoiden laatimisen saaduista tiedoista. Hajautetut raportit laaditaan, jos joku johtaja on olemassa, kun taas tietojen suora kerääminen ja käsittely on tiettyjen paikkojen vastuulla. Jos tietoa kerätään, käsitellään yhdessä vaiheessa, prosessia ohjataan täältä, he puhuvat keskitetystä yhteenvedosta. Nämä ovat välttämättömiä suoritettaessa useita tutkimuksia samanaikaisesti.
Vaihe vaiheelta
Ennen tilastollisen yhteenvedon laatimista on tarpeen muodostaa havainnointiohjelma, valita ryhmittelyominaisuudet ja miettiä järjestelmä seurannan aikana saatujen tietojen arvioimiseksi. Yhteenveto alkaamerkin valinta luokittelua varten, minkä jälkeen he siirtyvät luokkien kokoamisjärjestyksen valintaan. He kehittävät tilastollisia indikaattoreita, jotka auttaisivat kuvaamaan yksittäisiä luokkia ja koko otosta yleensä, tekevät taulukkoasetelmia, joihin sitten syötetään tutkimuksen tulokset.
Useimmissa tapauksissa yksinkertainen yhteenveto ei riitä, koska siitä voidaan tehdä vain yleisiä johtopäätöksiä. Aineiston selkeyttämiseksi kannattaa valita laadulliset, määrälliset ryhmittelyominaisuudet, muodostaa niiden perusteella ryhmiä ja tutkia kaikkia tietoja, jotka saadaan jakamalla populaatio toisiinsa liittyviin alaosiin. Ryhmittely on kätevin perusta tiedon analysointiin. Sitten kaikki kerätyt tiedot analysoidaan yleistävien parametrien perusteella.
Ryhmittäminen: tilastoominaisuudet
Valitse laadulliset, kvantitatiiviset ryhmittelyominaisuudet ja muodosta niiden perusteella luokkia, joiden avulla voit jakaa koko populaation useisiin toisiinsa liittyviin alatyyppeihin ottaen huomioon jonkin tärkeän ilmiön. Luokittelu mahdollistaa homogeenisten luokkien muodostamisen. Tällainen työ yksinkertaistaa keskinäisten suhteiden, rakenteellisten elementtien määrittelyä. Ryhmittely on paras tapa selvittää, missä määrin yksittäiset yksiköt vaikuttavat lopputulokseen.
On melko yleistä ryhmitellä työtietoja yksittäisten osien tuottavuuden arvioimiseksi. Aineiston analysoinnin perusteella on mahdollista määrittää, kuinka suuria mahdollisuudet tuottavuuden kasvuun ovat henkilöstön vaihdon myötä. Lisäksi he tunnistavat eron etulinjan työntekijöiden ja muun henkilöstön välillä ja arvioivatmahdollisuuksia, jotka avautuvat yritykselle, jos kaikki työntekijät ovat yhtä korkeatasoisia.
Ominaisuudet ja tyypit
Taloudellista analyysiä tehtäessä ryhmittely tapahtuu useimmiten työvoimaresurssien, esineiden ja työvälineiden määräämien tekijöiden mukaan. Jokainen näistä näkökohdista vaikuttaa suuresti yrityksen tuottamien tuotteiden määrään.
Ryhmittelyominaisuutta valittaessa kannattaa muistaa tutkimuksen tarkoitus, otoksen ominaisuudet ja alustavan analyysin tulokset. Asiantuntijoiden tutkima ilmiö voi olla hyvin monimutkainen, massiivinen ja haaroittunut rakenne, mutta myös päinvastainen suhteellisen yksinkertaisuuden tilanne on mahdollinen. Näitä ominaisuuksia sekä analyyseille annettuja tehtäviä arvioitaessa objektit ryhmitellään ottaen huomioon yksi, kaksi ja suuri määrä ominaisuuksia, jolloin muodostuu yhdistelmäryhmiä. Tutkimuksen tavoitteiden analyysi antaa mahdollisuuden puhua sen kuulumisesta typologiseen, analyyttiseen, rakenteen määrittämiseen tähtäävään.
Typologisessa ryhmittelyssä tutkitut ilmiöt jaetaan homogeenisiin alaryhmiin. Strukturointia harjoitellaan, jos homogeeninen ryhmä on tarpeen jakaa useampaan osaan, kun taas rakenteen kuvaamisessa turvaudutaan johonkin yksittäisten edustajien kann alta muuttuvaan ominaisuuteen. Joten juuri tämäntyyppinen populaatiootos ryhmitellään saadun voiton tason mukaan. Tilastotieto, jota analysoidaan usean ajanjakson ajan, mahdollistaa otoksen rakenteellisten muutosten, siirtymien arvioinnin. Lopuksi faktoriaali on sellainen ryhmittely, jonka perusteellamäärittää eri ilmiöiden keskinäiset yhteydet, piirteet, jotka ovat tutkijoiden huomion kohteena.
Teorian soveltaminen käytäntöön
Yleensä taloudellinen analyysi edellyttää luokittelua rakenteen tai analytiikan perusteella. Rakenneluokat ovat tarpeen näytteen rakenteen, koostumuksen arvioimiseksi ja kaiken analyytikoiden käytettävissä olevan tiedon syvälliseen analysointiin. Asiantuntijat arvioivat, kuinka paljon ilmiöt muuttuvat aggregaatissa ja tunnistavat linkit tiettyihin ominaisuuksiin.
Analyyttinen ryhmittely on välttämätön, jos haluat arvioida näytettä kuvaavien objektien, indikaattoreiden suhdetta. Indikaattorit voivat olla tehokkaita, toiset määritellään yleistäviksi, jotkut ilmenevät tuloksiin vaikuttavina tekijöinä.
Ominaisuuksien valinta ryhmille
Tutkimuksen perusteita valittaessa on tärkeää suhtautua asiaan vastuullisesti, sillä merkkien oikea tunnistaminen ratkaisee suurelta osin koko tapahtuman onnistumisen. On tärkeää käyttää vain merkittäviä, tyypillisiä indikaattoreita, jotka vastaavat analyytikoille asetettuja tavoitteita. Tilastollinen analyysi on oikea, joka ottaa huomioon ajan ja paikan ominaisuudet. Jos tietyssä tapauksessa useat merkit ovat sopivia, toisessa tilanteessa sitä ei voida hyväksyä. Monimutkaista ilmiötä tutkiessa kannattaa valita useita ominaisuuksia ja ryhmitellä ne kaikki huomioon ottaen.
Tilaston perussääntö on ilmiön oikea kääntäminen numeroarvoksiilmaisu. Valittaessa määrällisiä ominaisuuksia ryhmittelyn perustaksi on muistettava, että luokkien lukumäärän määräävät tutkittavien kohteiden määrä, perustaksi valitun ominaisuuden vaihtelevuus, työn tehtävät sekä tutkittavan ominaisuuden erityispiirteet. huomion keskipisteessä oleva ilmiö. Joskus ryhmien lukumäärä valitaan aikaisemman työn perusteella.
Sanan vivahteet
Valittuaan ryhmittelyominaisuudet ja tutkittuaan havainnoissa saatua tietoa, ottaen huomioon ilmiöiden jakautuminen kategorioihin, on tarpeen laatia tilastotaulukko. Taulukkomuotoa pidetään visuaalisimpana, mikä heijastaa tehokkaasti tehdyn työn tuloksia. Taulukko on nopea ja helppolukuinen, helppo ymmärtää, se esittää lyhyesti ja ytimekkäästi suuren määrän tietoa, helpottaa parametrien vertailua ja niiden riippuvuuksien tunnistamista.
Tällä hetkellä kaikille tilastotaulukoille, jotka on laadittu ryhmittelyominaisuuksien tuloksena, on useita yleisiä vaatimuksia. On tärkeää luoda tiiviit taulukot, joissa on tarkat otsikot, jotka kuvastavat pohdittavien kysymysten laajuutta, otosrajoja, tutkimuksen ajanjaksoa ja tutkijoiden käyttämiä mittayksiköitä. Jos eri sarakkeissa ja riveissä käytetään eri yksiköitä, sinun on allekirjoitettava ne vastaaviin soluihin materiaalin lukemisen helpottamiseksi.
Taulukoita on viisasta täydentää huomautuksilla, jotka osoittavat, mistä ja miten tiedot on hankittu. He voivat kuvata yksityiskohtaisesti valitun indikaattorin olemuksen ja selittää näytettävät tiedot eri tavalla. Jos jotkin tiedot ovat yhteensälaskelmat, tämä tulee mainita myös taulukon huomautuksessa.
Laadittaessa yhteenvetoa nykyaikaiset analyytikot turvautuvat yleisesti hyväksyttyihin tavanomaisiin symboleihin. Esimerkiksi, jos ilmiötä ei ole, sitä vastaavaan soluun laitetaan viiva - viivasymboli. Mielenkiintoisen tiedon puuttuessa ne lopettavat sen, ja pisteet osoittavat tietyn tiedon puuttumista. Vaihtoehto ellipsille on ilmaus "Ei tietoa". Näiden yleisesti käytettyjen symbolien käyttö helpottaa taulukon lukemista.
