Sdružování a seskupování charakteristik ve statistice jsou nejdůležitějšími metodami pro hodnocení a studium určitého fenoménu, který se stal středem pozornosti odborníků. Seskupování pomáhá identifikovat ukazatele společné všem prvkům, stejně jako určit strukturu populace, identifikovat vzájemné vztahy, které jsou prvkům skupiny vlastní. Po vyhodnocení všech vlastností vlastností studovaných v projektu můžete získané informace analyzovat.
Teorie a definice
Při vytváření seskupení a uplatňování této metody v praxi je základním úkolem vybrat atribut seskupení - je to on, kdo je základem pro vytvoření skupiny jevů. Druhým nejdůležitějším aspektem statistického výzkumu je definice intervalu.
Základem pro vytvoření skupiny je seskupovací funkce, která umožňuje určit homogenitu určité skupiny jevů, skutečností. Obvykle je vybrán jeden znak, který není nijak zvlášť obtížné identifikovat. Můžete použít kvantitativní nebo můžete analyzovat atributyjevy rozdělit do skupin.
Neméně důležité než funkce seskupování jsou intervaly. Tento termín odkazuje na obecnou rozmanitost hodnot vlastní vybrané funkci ve vztahu ke konkrétní skupině. Rozestup pomáhá kvantitativně omezit skupinu. Šířka intervalu je definována jako rozdíl mezi největší a nejmenší hodnotou konkrétního prvku vybraného základem pro vytvoření skupiny.
Intervaly: jaké to jsou?
Zpravidla se studenti, kteří studují statistiku, matematický statistický výzkum, ale i podobné obory, musí více než jednou vypořádat s úkoly formulovanými takto: „Uveďte prosím prvek seskupení pro další vzorek, odhadněte velikost interval tím, že definuje, že patří k určitému typu. Celkem existují čtyři typy intervalů. Pokud je šířka tohoto indikátoru pro různé skupiny účastnící se studie stejná, intervaly se nazývají stejné. S nesrovnalostí v tomto jevu se hovoří o nestejných intervalech. Ty se mohou libovolně nebo přirozeně měnit. První jsou považovány za bezplatné.
Po určení charakteristik seskupení je možné vyhodnotit interval vzorkování jako otevřený nebo uzavřený. První člen zahrnuje zpřesnění jedné hranice intervalu - minimální nebo maximální kvantitativní hodnoty atributu. Případ se nazývá uzavřený, když jsou přítomny obě hranice.
Pozor na aspekty
Určení hlavních funkcí seskupení pro konkrétní vzorek je důležitévzít v úvahu okolnosti obklopující zkoumaný jev, jejich variabilitu. Vznik skupiny zavazuje dodržovat zásadu dodržování časového měřítka, podmínek popisujících místo, podmínek působení. Vytvoření seskupení začíná identifikací prvku pro kombinování faktů. Můžete si vybrat takové znamení, na základě kterého lze populaci rozdělit do skupiny. Tento parametr je základem seskupení.
Můžete použít kvantitativní funkce seskupování podle atributů. První skupinu lze popsat čísly – bude to věk jedinců zapojených do studie, případně ceny, objem transakcí. Kvalitativní ukazatele popisují stav každého z objektů zahrnutých do seskupení. Pokud tedy mluvíme o sociologické práci, atributivní rysy lze nazvat pohlavím a národností lidí, kteří se studie zúčastnili.
Funkce a skupiny
Funkce seskupení při konstrukci analytického seskupení jsou efektivní, faktoriální. Všechna znamení lze kombinovat podle příslušnosti k jednomu z těchto dvou typů. Faktorové - ti, jejichž vliv opravuje jiná znamení.
Prvky seskupování jsou základem pro vytváření skupin. Počet takových je určen rysy plánované práce a také nuancemi znaků, na jejichž základě je vzorek jako celek formulován. Hodně záleží na úrovni variability znaku a počtu objektů zahrnutých do studie.
Vytváření skupin s ohledem na kvalitativní parametry,je nutné vyčlenit takový počet odrůd, který se shoduje se stavy znaku. Například, pokud mluvíme o pohlaví, pak v obecném případě budou dvě třídy. S využitím kvantitativních znaků jako základu pro seskupování bude nutné odhadnout počet položek, úroveň variability znaku. Čím silnější je vlastnost náchylná ke změnám, tím vyšší je variabilita, tím více tříd bude muset být rozlišeno.
Funkce výběru intervalů
Po vyhodnocení charakteristik seskupení a vytvoření seskupení je nutné určit interval, který je tomu vlastní. Pokud se nerovná, je rozumné odhadnout? zda je náchylná k progresivnímu nárůstu, poklesu. Mohou existovat specializované intervaly. V případě, kdy je znak proměnlivý v dosti úzkých mezích a distribuce je relativně rovnoměrná, je nutné tvořit skupiny se stejnými intervaly. Chcete-li odhadnout rozsah variací, budete muset analyzovat populaci na přítomnost anomálních bodů a vyloučit je z celkového vzorku.
Pokud je interval otevřený, jeho šířka se rovná šířce nejbližšího uzavřeného intervalu.
Příklady a jevy
Seskupení znaků při sestavování analytického seskupení se stává základem pro stanovení klasifikace, pokud patří ke kvalitativním. Pokud tedy určíme formu vlastnictví pro každý subjekt naší země a poté rozdělíme všechny studované objekty do skupin, bude se jednat o klasifikaci zohledňující kvalitativní parametry. V dokumentaci, v souladu s pravidlyPři opravě informací je nutné střídat informace o prvcích, které jsou základem seskupení a referenčních dat. Tento formát byl přijat před několika desítkami let, od té doby byla pravidla návrhu široce zachována.
Při formulování průvodní dokumentace pro studii v ní budete muset uvést, do kterých seskupovacích znaků objekty vybrané pro práci patří: kvantitativní, kvalitativní. Obvykle jsou seřazeny s ohledem na úroveň detailů. U každé vybrané kategorie musí být zaznamenány ukazatele atributu, na základě kterého je sestaven. Při výběru kvantitativního parametru, který má malou rozmanitost hodnot, je možné rozdělit jevy výpočtem jednotek, které jsou vlastní konkrétnímu ukazateli.
Individualita situace
Funkce seskupování a seskupování pro konkrétní studii jsou vybírány konkrétně s ohledem na charakteristiky práce. Jako faktory můžete například vzít čísla objektů, data přípravy dokumentace, osobní identifikační čísla osob a další podobné funkce. Aby nedošlo k záměně, musí být znaky zaznamenány ve vysvětlivce k probíhající statistické studii. Je běžnou praxí vytvářet pokyny, podle kterých odborník dokončuje výzkumné dokumenty.
Funkce seskupování a seskupování se staly důležitými prvky klasifikace, třídění informací sloužících k sestavování dopravních plánů, určování ekonomických a jiných vzájemných vztahů mezi objekty. Na základě tohotostatistický přístup tvoří tarifní politiku. Zároveň by se nemělo zapomínat na možnosti specializace hraných filmů. Taková práce zahrnuje opravu parametrů s přihlédnutím ke zvláštnostem podmínek: v různých situacích se mohou objevit stejné typy indikátorů.
Skupiny a jejich charakteristiky
Podle počtu funkcí seskupování můžeme mluvit o kombinovaných skupinách a jednoduchých. První možnost předpokládá přítomnost několika znaků najednou, ve druhém případě se používá pouze jeden. Znak se vybírá po analýze povahy hodnoceného objektu, jevu. Teoretická, ekonomická analýza všech aspektů objektu, specifika jeho vývoje je zaměřena na výběr nejvýznamnějšího fenoménu jako základ pro rozdělení do tříd.
Pokud jsou při vytváření kategorie vybrány vlastnosti atributivního seskupení, je jejich rozmanitost poměrně velká, je nutné některé podobné sloučit do skupin. Atributová klasifikace se používá pouze v případě relativně malého množství objektů k třídění. Pro ospravedlnění příslušnosti objektu ke konkrétní skupině je rozumné nejprve vypracovat klasifikaci, která popisuje pravidla třídění. Distribuce značek se provádí s předběžným výběrem všech parametrů, s přihlédnutím k úkolům, které má specialista vyřešit. Seskupení je zase vytvořeno pro jednu konkrétní, relativně malou zakázku.
Shrnutí a statistiky
Vyšetřování nějakého objektuve statistice začíná pozorováním jejího vývoje. Další fází je sestavení souhrnu určeného pro vytvoření informačního kódu, uspořádání informací a systematizaci dat. Již na základě toho lze charakterizovat a zhodnotit všechny rysy populace, které badatele zaujaly. Souhrn se skládá z několika souvisejících operací pro analýzu dat získaných během pozorování za účelem určení vzorců jevu. Organizované vědecké zpracování pozorovacích materiálů zahrnuje identifikaci výsledků pro skupiny a vzorek jako celek, uspořádání informací a jejich uspořádání do tabulkové formy.
Umíte vytvářet jednoduchá shrnutí, někdy se bez složitých neobejdete. V prvním případě je celkový výsledek vypočítán pro zkoumaný objekt, druhá možnost zahrnuje seskupení jednotlivých jednotek, výpočet výsledků pro každou kategorii a celý jev jako celek a následně sestavení tabulek se získanými údaji. Decentralizované reporty se sestavují, pokud existuje nějaký vedoucí, přičemž přímý sběr a zpracování dat mají na starosti konkrétní místa. Pokud se informace shromažďují, zpracovávají v jednom bodě, proces je řízen odtud, hovoří se o centralizovaném souhrnu. Jsou nepostradatelné při provádění několika studií současně.
Krok za krokem
Před sestavením statistického souhrnu je nutné sestavit pozorovací program, vybrat prvky seskupení a promyslet systém vyhodnocování dat získaných během sledování. Shrnutí začíná navýběr znaku pro klasifikaci, po kterém přistoupí k volbě pořadí sestavování kategorií. Vyvíjejí statistické ukazatele, které by pomohly popsat jednotlivé třídy a celkově celý vzorek, dělají rozvržení tabulek, do kterých následně zadávají výsledky výzkumu.
Ve většině případů jednoduché shrnutí nestačí, protože z něj lze vyvodit pouze obecné závěry. Pro objasnění dat stojí za to zvolit kvalitativní, kvantitativní charakteristiky seskupení, na jejich základě vytvořit skupiny a prostudovat všechna data získaná rozdělením populace do vzájemně propojených podsekcí. Seskupování je nejpohodlnějším základem pro analýzu informací. Poté jsou na základě zobecňujících parametrů analyzována všechna shromážděná data.
Seskupení: funkce statistik
Vyberte kvalitativní, kvantitativní charakteristiky seskupení, na jejich základě vytvořte kategorie, které vám umožní rozdělit celou populaci do několika souvisejících podtypů s přihlédnutím k některému důležitému jevu. Kategorizace umožňuje vytvářet homogenní třídy. Taková práce zjednodušuje definování vzájemných vztahů, strukturních prvků. Seskupování je nejlepší způsob, jak zjistit, do jaké míry jednotlivé jednotky ovlivňují konečný výsledek.
Je zcela běžné seskupovat pracovní data za účelem posouzení produktivity jednotlivých úseků. Na základě analýzy dat je možné určit, jak velké jsou příležitosti pro růst produktivity se změnou personálu. Kromě toho identifikují rozdíl mezi pracovníky v první linii a ostatním personálem a vyhodnocujípříležitosti, které se společnosti otevřou, pokud budou všichni zaměstnanci na stejné vysoké úrovni.
Vlastnosti a typy
Při provádění ekonomické analýzy se seskupování nejčastěji provádí podle faktorů určených pracovními zdroji, předměty a pracovními prostředky. Každý z těchto aspektů výrazně ovlivňuje objem produktů vyrobených podnikem.
Při výběru funkce seskupení je vhodné pamatovat na účel studie, charakteristiky vzorku a výsledky předběžné analýzy. Fenomén studovaný specialisty může být velmi složitý, masivní a charakterizovaný rozvětvenou strukturou, ale možná je i opačná situace relativní jednoduchosti. Při posuzování těchto vlastností, stejně jako úkolů přiřazených k analýzám, jsou objekty seskupeny s ohledem na jeden, dva a velký počet prvků, čímž se vytvoří kombinační seskupení. Analýza cílů studie nám umožňuje mluvit o její příslušnosti k typologické, analytické, zaměřené na určení struktury.
Typologické seskupení zahrnuje rozdělení studovaných jevů do homogenních podskupin. Strukturální se praktikuje, pokud je potřeba rozdělit homogenní skupinu na více, přičemž k popisu struktury se uchýlí k nějakému znaku, který se u jednotlivých zástupců mění. Takže právě tohoto typu bude vzorek populace seskupen podle úrovně získaného zisku. Statistické informace, které jsou analyzovány za několik období, nám umožňují vyhodnotit strukturální změny ve vzorku, posuny. Konečně faktoriál je takové seskupení, na jehož základěurčit vzájemné souvislosti různých jevů, rysů, které jsou středem pozornosti výzkumníků.
Uvádění teorie do praxe
Ekonomická analýza obvykle vyžaduje kategorizaci na základě struktury nebo analýzy. Strukturální třídy jsou nezbytné pro hodnocení struktury, složení vzorku a hloubkovou analýzu všech dat, která mají analytici k dispozici. Specialisté vyhodnocují, jak moc se jevy v rámci agregátu mění, a zároveň identifikují vazby s určitými prvky.
Analytické seskupování je nepostradatelné, pokud potřebujete vyhodnotit vztah objektů, indikátorů, které popisují vzorek. Ukazatele mohou být účinné, jiné jsou definovány jako zobecňující, některé se projevují jako faktory ovlivňující výsledky.
Výběr funkcí pro skupiny
Při výběru základu pro studii je důležité přistupovat k problému zodpovědně, protože správná identifikace znaků do značné míry rozhoduje o úspěchu celé akce. Je důležité používat pouze významné, typické ukazatele, které odpovídají cílům stanoveným pro analytiky. Správná bude statistická analýza, která bere v úvahu vlastnosti času a místa. Pokud je v určitém případě několik znaků vhodných, pro jinou situaci to může být nepřijatelné. Při studiu složitého jevu byste měli vybrat několik prvků a seskupit je s přihlédnutím ke všem.
Základním pravidlem statistiky je správný převod jevu na číselnou hodnotuvýraz. Při výběru kvantitativních znaků jako základu pro seskupování je třeba mít na paměti, že počet tříd je určen počtem studovaných objektů, variabilitou znaku zvoleného jako základ, úkoly práce a specifiky fenomén, který je v centru pozornosti. Někdy je počet skupin zvolen na základě předchozí práce.
Nuance formulací
Po zvolení seskupovacích charakteristik a po prostudování informací získaných během pozorování, s přihlédnutím k rozdělení jevů do kategorií, je nutné sestavit statistickou tabulku. Právě tabulkový formát je považován za nejvizuálnější a efektivně odráží výsledky provedené práce. Tabulka je rychle a snadno čitelná, snadno pochopitelná, stručně a výstižně ukazuje velké množství informací, usnadňuje porovnání parametrů a identifikaci jejich závislostí.
V současné době existuje několik obecných požadavků na všechny statistické tabulky sestavované jako výsledek seskupování charakteristik. Je důležité vytvořit stručné tabulky s podrobnými názvy, které odrážejí rozsah uvažovaných otázek, hranice vzorku, časové období studie a jednotky měření používané výzkumníky. Pokud jsou pro různé sloupce a řádky použity různé jednotky, budete je muset podepsat v odpovídajících buňkách, aby se materiál snadno četl.
Je rozumné doplnit tabulky poznámkami, které uvádějí, kde a jak byly informace získány. Dokážou podrobně popsat podstatu vybraného indikátoru a vysvětlit zobrazované informace jiným způsobem. Pokud jsou některé údaje celkemvýpočty, toto by mělo být také uvedeno v poznámce k tabulce.
Při přípravě shrnutí se moderní analytici uchylují k obecně uznávaným konvenčním symbolům. Pokud například neexistuje žádný jev, do příslušné buňky se vloží pomlčka - symbol pomlčky. Při absenci smysluplných informací to ukončí a tečky označují absenci konkrétních informací. Alternativou k elipsám je fráze „Žádné informace“. Použití těchto běžně používaných symbolů usnadňuje čtení tabulky.
