Volodina-vasilisa.ru

Антикризисное мышление
0 просмотров
Рейтинг статьи
1 звезда2 звезды3 звезды4 звезды5 звезд
Загрузка...

Приемы и методы статистического анализа

Основные приемы и методы статистического анализа

Статистический анализ базируется на весьма большом многообразии раз­личных приемов и методов исследования статистических показателей.

Наиболее распространенные приемы и методы статистического анализа нами уже были рассмотрены в предыдущих главах — это, прежде всего, метод группировки изучаемых явлений по определенным признакам на качественно однородные виды или типы (типологические, структурные, вариационные, ана­литические, вторичные). Это ряды распределения (атрибутивные и вариаци­онные), динамические и параллельные ряды, это обобщающие показатели (относительные и средние величины).

Для более глубокого и всестороннего анализа используется широкий комплекс иных, более специализированных приемов и способов. Так, напри­мер, наряду с общим коэффициентом (коэффициент преступности) широко применяются дифференцированные коэффициенты распространенности преступности или судимости по различным регионам, среди различных групп населения, среди специальных субъектов преступлений и т.д.

Значительно реже при анализе преступности применяются такие наибо­лее сложные методы, как метод факторного статистического анализа, ин­дексный метод анализа преступности и другие.

Статистический анализ нередко начинается с изучения абсолютных по­казателей интересующего нас явления. Так, например, при изучении преступ­ности исследователь, прежде всего, интересуется, сколько всего зарегистриро­вано преступлений в течение определенного периода времени, сколько лиц осуждено всего, а также по отдельным видам преступлений, сколько пригово­ров отменено или изменено и т.д.

Однако это только начало статистического анализа, когда исследователь приступает решению первой задачи, т.е. дает цифровую характеристику со­стояния и уровня преступности, а также деятельности правоохранительных ор­ганов, ведущих борьбу с преступностью.

После этого необходимо, исходя из целей и задач исследования, разбить, например, же зарегистрированные преступления на качественно однородные группы или по видам (убийства, изнасилования, кражи, грабежи, разбои и т.д.), или в зависимости от характера и степени общественной опасности по катего­риям (небольшой тяжести, средней тяжести, тяжкие и особо тяжкие), или по другим признакам, которые интересуют исследователя.

На этом этапе, как нам уже известно, широко применяется метод груп­пировки. Для разбивки преступления по видам и категориям используются типологические или структурные группировки, которые строятся на основе качественных (атрибутивных) признаков.

Для разбивки преступников по возрасту, по срокам лишения свободы применяют, так называемые, вариационные группировки, которые строятся на основе какого-либо изменяющегося количественного признака (варьирую­щего признака). Для выявления взаимосвязи между двумя или несколькими признаками изучаемого явления (например, между числом осужденных за авто­транспортник преступления и длительностью стажа работы водителей) широко используются аналитические группировки, которые позволяют установить не­которые условия совершения преступлений, выявить взаимосвязи между признаками иного изучаемого нами явления или самими явлениями.

Кроме метода группировки для установления соотношений, связей и за­кономерностей изучаемых явлений исключительно важное место в статистике занимают обобщающие показатели, которые подразделяются на относитель­ные и среднее величины.

Из относительных величин при проведении статистического анализа пре­ступности наиболее широко применяются относительные величины, характери­зующие:

1) распространенность или интенсивность явления (например, коэффициент

2) структуру совокупности;

Распространенность или интенсивность изучаемого явления (преступно­сти) характеризуется не только общими коэффициентами преступности или судимости, о которых мы говорили ранее (см.4 3 Гл.6), но и множеством других дифференцированных коэффициентов. Примером может служить коэффи­циент пораженности, который характеризует соотношение удельного веса преступников определенной группы (например, возрастной) в их общем числе к удельному весу этой же возрастной группы в общей численности населения.

Например, если удельный вес несовершеннолетних преступников (14-18 лет) составляет 12%, а доля этой возрастной группы в общей численности насе­ления 10%, то коэффициент пораженности равен 12_10=1,2. Если доля преступ­ников больше соответствующей доли данного возраста в общей численности населения (как в нашем примере), то коэффициент пораженности больше еди­ницы, что говорит о высокой криминогенности изучаемой группы. Данный ме­тол определения степени распространенности преступности можно применять и по отношению к другим группам населения (по полу, роду занятий, социаль­ному положению, месту жительства и т.д.).

Показатели, характеризующие структуру преступности или судимо­сти могут широко использоваться не только при анализе объектов посяга­тельств (распределение преступлений по главам и статьям УК РФ), но и при исследовании объективной стороны преступлений (по месту, времени, спо­собам совершения преступлений, преступным результатам), а также при анали­зе субъективной стороны (мотивы, формы вины), субъектов преступлений (социально-демографические и юридические признаки), мер наказания. Абсолютные величины, а также относительные величины, характеризующее распространенность преступности и ее структуру, — все они отражают состояние преступности. Если же эти показатели взять в сравнении за различ­ные периоды времени, то они будут отражать динамику преступности Ком­плексный подход к изучению динамики преступности или судимости как раз и требует анализа всех трех групп и показателей в их совокупности и взаимосвязи.

Анализ динамики предполагает умение пользоваться такими статистиче­скими приемами, как вычисление абсолютного прироста (снижения), темпов роста (снижения), темпов прироста и величины одного процента прироста (снижения), о чем говорилось в Гл.8.

Приемы и методы статистического анализа.

Статистический анализ базируется на весьма большом многообразии различных приемов и методов исследования статистических показателей.

Наиболее распространенные приемы и методы статистического анализа нами уже были рассмотрены в предыдущих главах — это, прежде всего, метод группировки изучаемых явлений по определенным признакам на качественно однородные виды или типы (типологические, структурные, вариационные, аналитические, вторичные). Это ряды распределения (атрибутивные и вариационные), динамические и параллельные ряды, это обобщающие показатели (относительные и средние величины).

Для более глубокого и всестороннего анализа используется широкий комплекс иных, более специализированных приемов и способов. Так, например, наряду с общим коэффициентом (коэффициент преступности) широко применяются дифференцированные коэффициенты распространенности преступности или судимости по различным регионам, среди различных групп населения, среди специальных субъектов преступлений и т.д.

Значительно реже при анализе преступности применяются такие наиболее сложные методы, как метод факторного статистического анализа, индексный метод анализа преступности и другие.

Статистический анализ нередко начинается с изучения абсолютных показателей интересующего нас явления. Так, например, при изучении преступности исследователь, прежде всего, интересуется, сколько всего зарегистрировано преступлений в течение определенного периода времени, сколько лиц осуждено всего, а также по отдельным видам преступлений, сколько приговоров отменено или изменено и т.д.

Однако это только начало статистического анализа, когда исследователь приступает решению первой задачи, т.е. дает цифровую характеристику состояния и уровня преступности, а также деятельности правоохранительных органов, ведущих борьбу с преступностью.

После этого необходимо, исходя из целей и задач исследования, разбить, например, же зарегистрированные преступления на качественно однородные группы или по видам (убийства, изнасилования, кражи, грабежи, разбои и т.д.), или в зависимости от характера и степени общественной опасности по категориям (небольшой тяжести, средней тяжести, тяжкие и особо тяжкие), или по другим признакам, которые интересуют исследователя.

На этом этапе, как нам уже известно, широко применяется метод группировки. Для разбивки преступления по видам и категориям используются типологические или структурные группировки, которые строятся на основе качественных (атрибутивных) признаков.

Читать еще:  Обзор и анализ аналогов

Для разбивки преступников по возрасту, по срокам лишения свободы применяют, так называемые, вариационные группировки, которые строятся на основе какого-либо изменяющегося количественного признака (варьирующего признака). Для выявления взаимосвязи между двумя или несколькими признаками изучаемого явления (например, между числом осужденных за автотранспортные преступления и длительностью стажа работы водителей) широко используются аналитические группировки, которые позволяют установить некоторые условия совершения преступлений, выявить взаимосвязи между признаками иного изучаемого нами явления или самими явлениями.

Кроме метода группировки для установления соотношений, связей и закономерностей изучаемых явлений исключительно важное место в статистике занимают обобщающие показатели, которые подразделяются на относительные и среднее величины.

Из относительных величин при проведении статистического анализа преступности наиболее широко применяются относительные величины, характеризующие:

1) распространенность или интенсивность явления (например, коэффициент преступности);

2) структуру совокупности;

Распространенность или интенсивность изучаемого явления (преступности) характеризуется не только общими коэффициентами преступности или судимости, о которых мы говорили ранее (см.4 3 Гл.6), но и множеством других дифференцированных коэффициентов. Примером может служить коэффициент пораженности, который характеризует соотношение удельного веса преступников определенной группы (например, возрастной) в их общем числе к удельному весу этой же возрастной группы в общей численности населения.

Например, если удельный вес несовершеннолетних преступников (14-18 лет) составляет 12%, а доля этой возрастной группы в общей численности населения 10%, то коэффициент пораженности равен 12_10=1,2. Если доля преступников больше соответствующей доли данного возраста в общей численности населения (как в нашем примере), то коэффициент пораженности больше единицы, что говорит о высокой криминогенности изучаемой группы. Данный метол определения степени распространенности преступности можно применять и по отношению к другим группам населения (по полу, роду занятий, социальному положению, месту жительства и т.д.).

Показатели, характеризующие структуру преступности или судимости могут широко использоваться не только при анализе объектов посягательств (распределение преступлений по главам и статьям УК РФ), но и при исследовании объективной стороны преступлений (по месту, времени, способам совершения преступлений, преступным результатам), а также при анализе субъективной стороны (мотивы, формы вины), субъектов преступлений (социально-демографические и юридические признаки), мер наказания. Абсолютные величины, а также относительные величины, характеризующее распространенность преступности и ее структуру, — все они отражают состояние преступности. Если же эти показатели взять в сравнении за различные периоды времени, то они будут отражать динамику преступности Комплексный подход к изучению динамики преступности или судимости как раз и требует анализа всех трех групп и показателей в их совокупности и взаимосвязи.

Анализ динамики предполагает умение пользоваться такими статистическими приемами, как вычисление абсолютного прироста (снижения), темпов роста (снижения), темпов прироста и величины одного процента прироста (снижения), о чем говорилось в Гл.8.

Учебные материалы.. первая помощь в учебе.

Приемы статистического наблюдения. 3

Способы статистического исследования. 5

Приемы статистического исследования

Статистическое наблюдение – это первая стадия всякого статистического исследования, представляющая собой научно организованный по единой программе учет фактов, характеризующих явления и процессы общественной жизни, и сбор полученных на основе этого учета массовых данных.

Однако не всякий сбор сведений является статистическим наблюдением. О статистическом наблюдении можно говорить лишь тогда, когда, во-первых, обеспечивается регистрация устанавливаемых фактов в специальных учетных документах и, во-вторых, изучаются статистические закономерности, т.е. такие, которые проявляются только в массовом процессе, в большом числе единиц какой-то совокупности. Поэтому статистическое наблюдение должно быть планомерным, массовым и систематическим.

К статистическому наблюдению предъявляются следующие требования:

− полноты и практической ценности статистических данных;

− достоверности и точности данных;

− их единообразия и сопоставимости.

Любое статистическое исследование необходимо начинать с точной формулировки его цели и конкретных задач, а тем самым и тех сведений, которые могут быть получены в процессе наблюдения. После этого определяются объект и единица наблюдения, разрабатывается программа, выбираются вид и способ наблюдения.

В статистической практике используются две организационные формы наблюдения – отчетность и специальное статистическое обследование.

Отчетность – это такая организационная форма, при которой единицы наблюдения представляют сведения о своей деятельности в виде формуляров регламентированного образца.

Особенность отчетности состоит в том, что она обязательна, документально обоснована и юридически подтверждена подписью руководителя.

Примером второй формы наблюдения – специального статистического обследования – является проведение переписей населения.

В зависимости от задач статистического исследования и характера изучаемого явления учет фактов можно производить:

− систематически, постоянно охватывая факты по мере их возникновения – это будет текущее наблюдение (отчетность);

− регулярно, но не постоянно, а через определенные промежутки времени – это будет периодическое наблюдение (переписи населения).

С точки зрения полноты охвата фактов статистическое наблюдение может быть сплошным и не сплошным. Сплошное наблюдение представляет собой полный учет всех единиц изучаемой совокупности. Не сплошное наблюдение организуют как учет части единиц совокупности, на основе которой можно получить обобщающую характеристику всей совокупности. К видам не сплошного наблюдения относятся: способ основного массива, выборочные наблюдения, монографические описания.

При непосредственном учете фактов сведения получают путем личного учета единиц совокупности: пересчета, взвешивания, измерения и т.д.

Получаемая в процессе статистического наблюдения информация об отдельных единицах статистической совокупности характеризует их, как правило, с различных сторон. Например, при изучении торговли района собранные статистические данные о коммерческой деятельности отдельных торговых предприятий содержат соответствующую оценку работы каждого из них. Однако обобщающую характеристику по торговым предприятиям в целом можно получить систематизируя и обобщая полученную информацию, а также сводку, являющуюся второй стадией статистического исследования, в процессе которого осуществляется научная обработка собранного материала. В результате этого этапа индивидуальные данные превращаются в упорядоченную систему статистических показателей, дающих возможность в целом оценить коммерческую деятельность торговых предприятий, выявить закономерность их развития.

Таким образом, статистическая сводка – систематизация единичных фактов, позволяющая перейти к обобщающим показателям, относящимся ко всей изучаемой совокупности и ее частям, и осуществлять анализ и прогнозирование изучаемых явлений и процессов.

Способы статистического наблюдения

Статистическая информация может быть получена различными способами, важнейшими из которых являются непосредственное наблюдение, документальный учет фактов и опрос.

Непосредственным называют такое наблюдение, при котором сами регистраторы путем непосредственного замера, взвешивания, подсчета или проверки работы и т. д. устанавливают факт, подлежащий регистрации, и на этом основании производят записи в формуляре наблюдения. Этот способ применяют при наблюдении за вводом в действие жилых домов.

Документальный способ наблюдения основан на использовании в качестве источника статистической информации различного рода документов, как правило, учетного характера. При надлежащем контроле за постановкой первичного учета и правильном заполнении статистических формуляров документальный способ дает наиболее точные результаты.

Опрос – это способ наблюдения, при котором необходимые сведения получают со слов респондента. Он предполагает обращение к непосредственному носителю признаков, подлежаших регистрации во время наблюдения, и используется для получения информации о явлениях и процессах, нс поддающихся непосредственному прямому наблюдению.

Читать еще:  Индукция дедукция анализ

В статистике применяются следующие виды опросов: устный (экспедиционный), саморегистрации, корреспондентский, анкетный и явочный.

При устном (экспедиционном) опросе специально подготовленные работники (счетчики, регистраторы) получают необходимую информацию на основе опроса соответствующих лиц и сами фиксируют ответы в формуляре наблюдения. По форме проведения устный опрос может быть прямым (как это имеет место при переписи населения), когда счетчик «лицом к лицу» встречается с каждым респондентом, и опосредованным, например по телефону.

При саморегистрации формуляры заполняются самими респондентами, а счетчики раздают им бланки опросного листа, разъясняют правила их заполнения, а затем их собирают.

Корреспондентский способ заключается в том, что сведения в органы, ведущие наблюдения, сообщает штат добровольных корреспондентов.

Этот вид опроса требует наименьших затрат, но не дает уверенности в том, что полученный материал является высококачественным, так как не всегда возможно непосредственно на месте проверить правильность полученных ответов.

Анкетный способ предполагает сбор информации в виде анкет. Определенному кругу респондентов вручаются специальные вопросники (анкеты) либо лично, либо путем публикации в периодической печати. Заполнение этих вопросников носит добровольный характер и осуществляется, как правило, анонимно. Обычно обратно получают меньше анкет, чем рассылают. Этот способ сбора информации используется при не сплошном наблюдении. Анкетный опрос применяется в обследованиях, где не требуется высокая точность, а нужны приближенные, ориентировочные результаты, например при изучении общественного мнения о работе городского транспорта, торговых предприятий и т. д.

Явочный способ предусматривает представление сведений в органы, ведущие наблюдение в явочном порядке, например при регистрации браков, рождений, разводов и т.д.

При выборе вида того или иного опроса необходимо учитывать: с какой точностью надо провести наблюдения; возможность практического применения того или иного способа; материальные возможности.

Ключевые слова страницы: как, скачать, бесплатно, без, регистрации, смс, реферат, диплом, курсовая, сочинение, ЕГЭ, ГИА, ГДЗ

Методы статистического анализа

Под методами статистического анализа понимаются приемы прикладной математики, которые используются для повышения объективности и достоверности получаемых данных, для обработки экспериментальных результатов. В дифференциальной психологии наиболее часто применяются три таких метода – дисперсионный, корреляционный и факторный анализ [6, с.13–15; 10, с.76–78; 1, c.14–22].

1. Дисперсионный анализ позволяет определить меру индивидуального варьирования показателей (так как, известно, что при одинаковых средних показателях размах распределения может существенно отличаться). Для некоторых исследовательских и практических задач именно дисперсия дает основную информацию. Например, представим себе, что средний балл, полученный школьниками за контрольную работу по алгебре, составляет «4» и для мальчиков, и для девочек. Но у мальчиков присутствуют и тройки, и пятерки, а все девочки активно списывали друг у друга и в результате получили по четверке. Понятно, что итог одинаков в каждой группе, а психолого-педагогический смысл, стоящий за средним баллом, совершенно различен.

2. Корреляционный анализ удостоверяет наличие связи, зависимости между изучаемыми переменными. При этом подтверждается одновременность проявления этих признаков, но не их причинная обусловленность. Если две какие-либо характеристики, полученные для одного и того же объекта, имеют тенденцию изменяться совместно, так что имеется возможность предсказать одну из них по значению другой, то говорят, что эти характеристики коррелируют друг с другом. Например, отмечается, что удовлетворенность браком у супругов отрицательно коррелирует с тревожностью. Это значит, что чем больше они довольны семейной жизнью, тем спокойнее себя ощущают. Однако на основании этого факта мы не можем узнать, спокойны ли они по той причине, что дома все в порядке, или довольны совместной жизнью потому, что обладают низкой тревожностью и общим позитивным отношением к жизни.

Математически наличие зависимости между признаками выражается в показателе коэффициента корреляции: два одинаковых признака связаны между собой коэффициентом «1»; два различных – коэффициентом «0». Степень связанности характеристик лежит в диапазоне от 0,01 до 0,99. Близкие к нулю корреляции не могут подтверждать наличие зависимости между переменными. Соотношение может быть как позитивным (+1), так и негативным (-1). Отрицательный коэффициент корреляции означает, что при увеличении значения одного признака, значение другого признака уменьшается. Коэффициент корреляции был предложен Карлом Спирменом для измерения соотношения между двумя интеллектуальными показателями (1901). Сходное открытие сделал и один из учеников Ф. Гальтона Карл Пирсон.

3. Факторный анализ– это группа методов, предназначенных для определения свойств, которые нельзя наблюдать и измерять непосредственно. Идея факторного анализа принадлежит К. Спирмену, который предложил выявлять общие закономерности на основе анализа матрицы коэффициентов корреляции. В том случае, если по результатам подсчета коэффициентов корреляции будут прослеживаться особо плотные связи между несколькими показателями (корреляционные плеяды), можно предположить, что за ними стоит общий фактор – переменная более высокого уровня обобщения.

При использовании такого способа структурирования и обобщения психологической информации появляется возможность получить компактное описание объекта измерения, выделить наиболее существенные и независимые друг от друга характеристики. Данная возможность позволяет использовать факторный анализ для решения следующих психодиагностических задач:

— «концептуальная чистка» (уточнение психологического содержания изучаемых феноменов);

— проверка психометрических свойств опросников (особенно в тех случаях, когда опросники применяются в новых культурах или популяциях).

В дифференциальной психологии методы факторного анализа широко используется при изучении структуры индивидуальности, а также ее отдельных составляющих, таких, например, как темперамент, интеллект и личность. Выявленные факторы рассматриваются в качестве устойчивых и относительно независимых свойств, характеризующих изучаемую структуру.

При этом принимаются во внимания разные уровни обобщения информации, в соответствии с которыми выделяют три типа факторов:

— общие факторы, объединяющие в себе все измерения данного свойства, например общий фактор интеллекта или общий фактор активности;

— групповые факторы, включающие в себя не все, но значительное число измерений данного свойства;

— специфические или уникальные факторы, относящиеся лишь к одному типу измерений [5, с.214–217].

В качестве ограничений факторного анализа стоит отметить относительную субъективность его методов. Результаты факторизации зависят от природы и количества переменных, подвергающихся анализу. Решение о выборе формы факторного анализа и тех переменных, которые должны быть включены в исходную матрицу, принимается, исходя из этих параметров, а также из теоретических позиций каждого исследователя. В итоге создаются модели индивидуальности, отличающиеся не только по количеству выделенных факторов, но и по характеру связей, обнаруженных между ними.

Как отмечает польский исследователь Ян Стреляу, использование этого метода имеет существенные изъяны. У разных авторов количество и качество выделяемых факторов разное, хотя исходный материал, образующий основу для выделения факторов остается неизменным. Как правило, исследователи расходятся уже в исходном пункте – выборе данных, подлежащих факторному анализу. Это приводит к тому, что содержание выделенных структур индивидуальности существенно отличается друг от друга. Изъян заложен в самом методе, который является произвольным и зависит от интуиции и настойчивости исследователя [7, глава 4].

Читать еще:  Анализ конкурентов организации проводится с целью

Для того чтобы грамотно использовать методы статистического анализа, необходимо быть уверенным в нормальности распределения изучаемого качества.

Нормальное распределение появилось благодаря исследованиям интеллекта. Ф. Гальтон был первым, кто обнаружил, что различия в интеллекте могут быть измерены количественно через установление степени выраженности этих характеристик у разных людей. Он предположил, что эти различия нормально распределены в популяции, т.е. небольшие группы людей обладают высоким (14%) или низким (14%) уровнем интеллекта, а большая часть выборки (68%) занимает положение в середине (1869). На крайние проявления приходится 4% (по 2% на каждый полюс).

В графическом изображении нормальное распределение имеет форму купола: отдельные значения переменной располагаются симметрично относительно центра. При этом центральное значение совпадает с медианой– точкой, выше которой находится ровно половина переменных, и ниже – также ровно половина.

Наряду с нормальным распределением часто встречаются асимметричные распределения и бимодальные. Тем не менее, даже при условии нормального распределения существует вероятность того, что полученные результаты окажутся случайными. Эта вероятность называется «уровнем значимости». Например, несмотря на высокие значения, коэффициент корреляции может иметь разный уровень значимости – вплоть до «нулевого». Уровень значимости зависит от объема выборки и разброса значений.

Аналогичным образом различные или сходные на вид показатели не всегда являются статистическими значимыми. Существуют разные способы выявления значимости различий. Их выбор зависит от характера распределения экспериментальных данных, зависимости или независимости переменных, а также от степени необходимой точности, которая определяется задачами исследования.

Дата добавления: 2016-04-11 ; просмотров: 638 ; ЗАКАЗАТЬ НАПИСАНИЕ РАБОТЫ

Статистические методы исследования

Статистика, как наука, предполагает изучение, обработку и анализ количественных данных о самых различных явлениях в жизни человека. Она применяется во множестве сфер жизнедеятельности: медицина, экономика, производство, социология, предоставление разного рода услуг, природоохранная деятельность и т.д. Даже в быту люди часто сталкиваются с необходимостью использования простых статистических методов для решения возникающих задач. Следовательно, о данном направлении нужно узнать как можно больше полезной информации.

Важность саморазвития в области статистики

Даже если вы не осваивали специальность, предполагающую необходимость работы со статистическими данными, не знаете способов, которыми их можно обрабатывать и исследовать, это не значит, что соответствующая информация недоступна. К счастью, каждый может самостоятельно рассмотреть все эффективные методы анализа, применяемые в статистике, понять, какой из них больше подходит для конкретной ситуации.

Чтобы оценить важность изучения указанных материалов, достаточно рассмотреть, где в повседневной жизни мы можем применять статистические исследования:

· оценка рациональности применения семейного бюджета. Для этого в любом случае придется учитывать статистику доходов и расходов, чтобы уравновесить эти две статьи;

· применение разных диет с целью похудения. Здесь тоже не обходится без простых методов статистики. Вам понадобится знать, насколько удается похудеть с тем или иным рационом, чтобы подобрать оптимальную программу питания для максимально быстрого получения ожидаемого результата;

· профессиональные занятия спортом — еще одна область, где без статистики не обойтись. Здесь нужно учитывать количество калорий, получаемых за день, затрачиваемую на тренировках энергию, результаты занятий. Чтобы понимать, насколько эффективной оказывается выбранная программа, придется проводить хотя бы самые простые подсчеты;

· контроль собственного здоровья. Здесь применяются самые простые методы анализа данных. Например, для статистики вы можете записывать показатели ЧСС, артериального давления, продолжительность сна и т.д. Такое исследование поможет выбрать оптимальный жизненный ритм;

· ведение страниц в социальных сетях, например, Инстаграм, с целью заработка. Вам также понадобится контролировать число подписчиков, сопоставлять его с эффективностью деятельности, величиной полученной прибыли.

Как видите, статистические данные – это то, с чем практически каждый из нас сталкивается каждый день. И чтобы их применение было максимально эффективным, нужно знать, какие существуют методы анализа.

Отметим, что разобраться в этой теме сможет каждый желающий – тот, кто занимается саморазвитием, стремится к самосовершенствованию.

Популярные методики анализа в статистике

Рассмотрим самые простые методы, применение которых допускает статистический анализ. Всего их семь:

1. Статистическое наблюдение. Представляет собой обычный сбор информации, который зачастую применяется в социальной сфере. Используется такая методика для получения четких характеристик изучаемых явлений. Все, что нужно в этой ситуации – точные данные, которые можно легко сопоставить для оценки. Они должны быть однообразными.

2. Сводка и группировка материалов наблюдения в статистике. Представляет собой процедуру обработки отдельных единичных фактов, образующих совокупность сведений, полученных в результате проведения каких-либо наблюдений. Такой статистический метод – это способ получения исчерпывающей информации об исследуемых объектах. Чтобы применить методику, необходимо выбрать группировочный признак, определить порядок формирования групп, разработать систему показателей, характеризующих группы, создать примеры таблиц, куда будут заноситься сведения.

3. Абсолютные и относительные статистические величины. С помощью абсолютных величин мы придаем явлениям размерные характеристики. Это может быть время, объем, площадь, масса. Относительные величины представляют собой количественные соотношения, полученные в результате деления одних величин на другие. Таким способом определяют величины уровня развития, динамики интенсивности процесса, структуры и т.д.

4. Вариационные ряды. Такой статистический метод исследования – это дополнение к средним показателям изучаемых величин, их в некоторых ситуациях оказывается недостаточно. Тут внимание сосредоточено на вариации или разбросе показателей каких-либо единиц. Следовательно, речь идет о мониторинге и оценке происходящих изменений.

5. Выборка. Метод предусматривает определение численной характеристики целого по свойствам и отдельно взятых частей. Именно внутренняя связь, которая объединяет единичные части и целое, является основой рассматриваемого метода.

6. Корреляционный и регрессионный анализ. Речь идет об анализе большого количества данных для выявления возможности взаимодействия отдельных показателей. Обычно корреляционный и регрессионный анализ применяются в статистике совместно. Первый позволяет, например, выделить факторы, наиболее воздействующие на конечный признак. Последний может помочь в оценке степени воздействия независимых показателей на зависимый.

7. Ряды динамики. С их применением очень удобно определить скорость, интенсивность развития какого-либо явления. Для работы понадобится учитывать период времени и связанный с ним уровень, статистический показатель. Данный метод статистики хорошо подходит для ситуаций, когда человеку нужно добиться каких-то целей, например, продвинуть страницу в социальной сети.

Как проводить статистический анализ данных, нужно решать в отдельно взятой ситуации. Метод следует выбирать зависимо от того, что вы планируете исследовать, какие сведения изучать и с какими целями. В любом случае, нам удалось понять, что статистика играет важную роль не только в профессиональной, но и в повседневной жизни человека.

Ссылка на основную публикацию
Adblock
detector