Arten statistischer Daten. Vorläufige Datenanalyse

Statistische Daten können in Form von statistischen Tabellen, statistischen Grafiken und statistischen Diagrammen dargestellt werden.

Statistische Tabellen werden als Ergebnis der Zusammenfassung und Gruppierung der verfügbaren Beobachtungsdaten erstellt. Statistische Tabellen enthalten notwendigerweise zusammenfassende Indikatoren und bestehen aus einem Subjekt und einem Prädikat.

Betreff der Tabelle zeigt, worum es in der Tabelle geht, sie befindet sich auf der linken Seite und stellt den Inhalt der Zeilen dar.

Tabellenprädikat befindet sich oben und stellt den Inhalt des Diagramms dar. Das Prädikat zeigt, welche Merkmale das Subjekt charakterisieren.

Statistische Grafiken. Die Erstellung statistischer Diagramme ist die letzte Phase der Zusammenfassung und Gruppierung statistischer Daten. Die grafische Darstellung ist die effektivste Form der Darstellung statistischer Daten aus Sicht ihrer Wahrnehmung.

Zeitplan bezeichnet eine bedingte, visuelle Darstellung statistischer Größen und ihrer Beziehungen anhand geometrischer Linien und Figuren.

Jedes Diagramm muss die folgenden Elemente enthalten: ein grafisches Bild, ein Diagrammfeld, Maßstabsrichtlinien und ein Koordinatensystem.

Grafisches Bild - geometrische Zeichen, eine Menge von Punkten, Linien, Figuren, mit deren Hilfe statistische Größen dargestellt werden.

Diagrammfeld stellt einen Raum dar, in dem geometrische Zeichen platziert sind.

Die Maßstabsbezüge eines statistischen Diagramms werden durch den Maßstab und die Maßstabsleiste bestimmt.

Statistische Diagrammskala - Dies ist ein Maß für die Umwandlung eines numerischen Werts in einen grafischen Wert.

Maßstabsskala - eine Linie, deren bestimmte Punkte als bestimmte Zahlen gelesen werden können. Die Skala besteht aus einer Linie (dem Skalenträger) und einer Anzahl darauf markierter Punkte, die in einer bestimmten Reihenfolge angeordnet sind.

Einheitlicher Maßstab ist die Länge eines Segments, die als Einheit genommen und in einem bestimmten Maß gemessen wird.

Um geometrische Zeichen im Diagrammfeld zu platzieren, ist ein Koordinatensystem erforderlich. Das gebräuchlichste System sind rechtwinklige Koordinaten.

Je nach Konstruktionsmethode werden Diagramme in Liniendiagramme, Diagramme, Kartogramme und Kartendiagramme unterteilt.

Die Klasse der linearen Graphen umfasst: Polygon-, Kumul- und Lorenzkurve.

Polygon wird eine gestrichelte Linie genannt, deren Segmente Punkte verbinden X und/j (X j - charakteristischer Wert; - Häufigkeit).

Das Polygon wird für eine diskrete Verteilungsreihe verwendet.

Kumuliert- eine gestrichelte Linie, zusammengestellt aus akkumulierten Frequenzen oder Frequenzen, deren Koordinaten die Punkte sind X ( Und F. (X j- Wert des Merkmals, für eine Intervallreihe - Obergrenze der Werte (X.);/ ( - akkumulierte Häufigkeit).

Der Ausgangspunkt der gestrichelten Linie der Intervallverteilungsreihe ist die Untergrenze des Wertes ( X") in der ersten Gruppe.

Lorenzkurve, oder Konzentrationskurve, wird als relative Konzentrationskurve des Gesamtwerts des Attributs bezeichnet. Es handelt sich um eine gestrichelte Linie, deren Koordinaten auf der Abszissenachse die akkumulierten relativen Häufigkeiten und auf der Ordinatenachse der akkumulierte (kumulierte Gesamt-)Wert des Attributs darstellen Xj.

Je näher die Lorenzkurve an einer Geraden liegt, desto gleichmäßiger ist die Verteilung der Kennlinie, d. h. Die Konzentration ist geringer. Je größer die Krümmung der Kurve ist, desto ungleichmäßiger ist die Verteilung, d. h. Die Konzentration ist größer.

Statistische Diagramme. Die Klasse der Diagramme umfasst in erster Linie ein Histogramm (Balkendiagramm) sowie Balkendiagramme, Banddiagramme, Kreisdiagramme, lineare Diagramme, quadratische Diagramme, Tortendiagramme, geschweifte Diagramme usw.

Balkendiagramm - Dabei handelt es sich um eine Stufenfigur bestehend aus Rechtecken, deren Grundflächen gleich der Größe des Intervalls in der Gruppe und deren Höhen gleich der Dichte in der Gruppe (absolut oder relativ) sind.

Bei der Erstellung von Balkendiagrammen werden Daten in Form von Balken gleicher Breite, aber unterschiedlicher Höhe dargestellt Zahlenwerte dargestellte Größen in einem bestimmten Maßstab.

Eine Vielzahl von Balkendiagrammen sind Streifen- und Streifendiagramme. Sie stellen die Abmessungen eines Features in Form horizontal angeordneter Rechtecke gleicher Breite, aber unterschiedlicher Länge im Verhältnis zu den dargestellten Werten dar. Der Anfang der Streifen sollte auf derselben vertikalen Linie liegen.

Kreisdiagramme Es ist praktisch, die Struktur eines Phänomens darzustellen. In diesem Fall wird der Kreis in Sektoren unterteilt, die proportional zu den Anteilen der Teile des Phänomens sind. Der Kreis wird als Ganzes (100 %) betrachtet und in Sektoren unterteilt, deren Bögen proportional sind

die Werte einzelner Teile der angezeigten Mengen. Der Bogen jedes Sektors (oder der Wert des Zentralwinkels) wird durch die Formel bestimmt

wobei 360° die Fläche des Kreises ist;

D- das spezifische Gewicht des dargestellten Phänomens in Prozent.

Wenn statistische Daten in absoluten Werten dargestellt werden, lautet die Formel zur Bestimmung des Bogens wie folgt:

Wo B- das Ausmaß des dargestellten Phänomens in absoluten Werten.

Zum Bauen kreisförmig Und Quadratische Diagramme Es sind Vorberechnungen erforderlich, da die verfügbaren statistischen Daten (/)) den Flächen geometrischer Formen (Kreise oder Quadrate) entsprechen.

Um einen Kreis zu konstruieren, müssen Sie den Radius des Kreises mithilfe der Formel ermitteln

Um ein Quadrat zu konstruieren, müssen Sie die Seite des Quadrats anhand der Formel für die Fläche eines Quadrats ermitteln:

Barbarenzeichen Wird verwendet, um drei miteinander verbundene Größen visuell zu charakterisieren. Hierbei handelt es sich um ein Rechteck, bei dem die Basis ein Indikator und die Höhe ein anderer ist und das Produkt aus Basis und Höhe den Wert des abgeleiteten dritten Indikators charakterisiert.

Formdiagramme werden auf zwei Arten konstruiert: Die verglichenen statistischen Größen (/)) werden durch Figuren dargestellt – Symbole unterschiedlicher Größe im Verhältnis zum Volumen dieser Aggregate oder durch unterschiedliche Anzahl identischer Zeichensymbole, denen jeweils eine bestimmte Zahl zugeordnet ist Wert.

Um die räumliche Verteilung eines statistischen Indikators grafisch darzustellen, werden Kartogramme verwendet, die Hintergrund- oder Punktkartogramme sein können.

Kartogramm ist eine Kombination aus einem Diagramm und einer geografischen Karte.

Auf Hintergrundkartogrammen wird die Verteilung des untersuchten Phänomens im gesamten Gebiet durch verschiedene territoriale Färbungen dargestellt

Endeinheiten mit unterschiedlicher Farbdichte oder Schattierung unterschiedlicher Intensität.

Auf einem Punktkartogramm sind die Symbole zur grafischen Darstellung statistischer Daten Punkte, die innerhalb bestimmter Gebietseinheiten liegen. Jeder Punkt erhält einen bestimmten Zahlenwert.

Ein Kartogramm wird in Fällen verwendet, in denen die territoriale Verteilung eines statistischen Merkmals insgesamt dargestellt werden muss, um das Verteilungsmuster dieses Merkmals zu ermitteln.

Automatisierte Methoden zum Erstellen von Diagrammen. Diagramme können auf automatisierte Weise basierend auf generierten und in einer Tabelle gruppierten Beobachtungsdaten erstellt werden. Um die Übersichtlichkeit des Diagramms zu gewährleisten, muss der Datenblock bestimmte Anforderungen erfüllen:

  • Daten sollten nach Menge sowie nach Gruppen, Spalten und Zeilen systematisiert werden;
  • Daten für verschiedene Kategorien müssen vergleichbar sein;
  • Überschriften von Tabellen, Zeilen und Spalten sollten kurz und klar sein, um nicht viel Platz einzunehmen und ein korrektes Verständnis der Bedeutung des erstellten Diagramms zu gewährleisten;
  • Die Daten sollten in einem oder mehreren rechteckigen Bereichen mit Textbeschriftungen in der oberen Zeile und der linken Spalte angeordnet sein.

Als Teil eines integrierten Pakets Microsoft Office Twerden mit dem Programm verarbeitet Microsoft Excel. Eine Tabellenkalkulation ist das Computeräquivalent einer normalen Tabellenkalkulation.

Tischprozessor - Sonderprogramm(Softwarepaket), das die Verarbeitung von in Tabellenform dargestellten Informationen ermöglicht.

Microsoft Excel Definiert die erste Datenzeile, beginnend mit der ersten Zelle in der oberen linken Ecke des vorhandenen ausgewählten Nicht-Datums-Datenbereichs und endend mit den verbleibenden ausgewählten Zeilen und Spalten.

Um Diagramme im Tabellenkalkulationsprogramm zu erstellen, ist es möglich, einen speziellen Diagrammassistenten mithilfe eines Plotters zu verwenden Microsoft Graph. Der Diagrammassistent wird durch Klicken auf das Symbol in der Standardsymbolleiste gestartet. Es wird empfohlen, zunächst den Zellbereich auszuwählen, der die zum Erstellen von Diagrammen verwendeten Daten enthält. Diagramme werden in vier Schritten erstellt:

  • 1) Auswahl des Typs und der Art des Diagramms;
  • 2) Klärung des Datenbereichs und der Anordnung der Zeilen in Zeilen oder Spalten. Das Ergebnis der Erstellung eines Diagramms bei der Positionierung

Reihen in Zeilen und Spalten können erheblich variieren. Standardmäßig zeigt das Fenster die Diagrammansicht für den ausgewählten Zellbereich an. Wenn Sie die Daten noch nicht ausgewählt haben, müssen Sie dies in diesem Fenster tun, indem Sie auf das stilisierte Tabellensymbol im Feld klicken Reichweite und Hervorheben der Daten in der Tabelle. Tab "Reihe" Ermöglicht das Hinzufügen und Löschen von Zeilen, das Festlegen der Bereiche, in denen die entsprechenden Zeilen angezeigt werden, und die Beschriftung von Kategorieachsen.

  • 3) Angabe des Titels des Diagramms und Vervollständigung der erforderlichen Unterschriften;
  • 4) Platzieren des Diagramms in einer Tabellenkalkulation (auf dem aktuellen oder einem separaten Arbeitsblatt).

Um Diagrammelemente zu bearbeiten, müssen Sie einen Doppelklick ausführen. Anschließend gelangen Sie zum entsprechenden Fenster zum Ändern der Parameter des ausgewählten Elements. Eine wesentliche Hilfestellung bietet ein kontextsensitives Menü, das auf einzelnen Diagrammelementen aufgerufen werden kann.

Statistische Daten müssen zum einen dem Untersuchungsgegenstand und zum anderen dem Zeitpunkt, zu dem sie erhoben und genutzt werden, angemessen sein.

In diesem Kapitel werden die Quellen statistischer Daten, ihre Arten und Methoden zur Gewinnung sowie Techniken zur Beschreibung und Darstellung numerischer und nichtnumerischer Daten beschrieben.

Nach dem Studium dieses Kapitels sollten SIE in der Lage sein:

  • -ein statistisches Forschungsprogramm erstellen;
  • -Quellen statistischer Informationen identifizieren;
  • - statistische Daten zusammenfassen und gruppieren und statistische Tabellen erstellen;
  • - Gruppierungsergebnisse in Form von Diagrammen anzeigen;
  • - die Hauptmerkmale bewerten: relativer Wert, Durchschnittswert, Streuung, Standardabweichung, Median, Modus, Bereich.

Erste Daten erhalten

Die Gewinnung von Informationen über den Untersuchungsgegenstand ist eine der Hauptaufgaben der statistischen Forschung.

Statistische Forschung sollte sich an den Zielen und Anforderungen an die Ergebnisse orientieren. Sie legen die Methoden der statistischen Analyse fest, auf deren Grundlage die Erhebung von Ausgangsdaten organisiert wird. Bei der statistischen Forschung sollte man sich vor folgenden Fehlern hüten: Ziele werden nicht klar formuliert, Beobachtungsmethoden werden falsch angewendet.

Die Gewinnung erster Daten für die statistische Forschung kann auf zwei Arten erfolgen:

  • -ein aktives Experiment, das speziell zur Bestimmung statistischer Abhängigkeiten organisiert wurde;
  • -Statistische Beobachtung.

Aktives Experimentieren kommt in der technischen und wirtschaftlichen Forschung zum Einsatz, wenn es beispielsweise darum geht, technologische Prozessabläufe nach ökonomischen Gesichtspunkten zu optimieren.

Bei der Durchführung einer statistischen Untersuchung sozioökonomischer Prozesse scheint es möglich, nur Beobachtungen zu verwenden. Das Programm ist die Grundlage dieser Methode der Informationsbeschaffung. Es besteht aus drei Hauptphasen:

  • -Definition des Forschungsgegenstandes;
  • - Auswahl einer Bevölkerungseinheit;
  • - Festlegung des Systems der zu registrierenden Indikatoren.

Das Beobachtungsobjekt ist eine Reihe von Einheiten des untersuchten Phänomens, über die statistische Informationen gesammelt werden können. Um den Beobachtungsgegenstand klar zu definieren, sollten folgende Fragen beantwortet werden:

  • -Was? (Welche Elemente werden wir untersuchen);
  • -Wo? (wo die Beobachtung durchgeführt wird _;
  • -Wann? (für welchen Zeitraum).

Aus Sicht der Organisation der statistischen Beobachtung gibt es zwei Hauptformen: Berichterstattung und speziell organisierte statistische Beobachtung.

Die Berichterstattung als Beobachtungsform zeichnet sich dadurch aus, dass statistische Stellen von Unternehmen, Institutionen und Organisationen innerhalb eines bestimmten Zeitraums systematisch Informationen über den Stand und die Ergebnisse der Arbeit im vergangenen Zeitraum erhalten, deren Umfang und Inhalt sind durch genehmigte Meldeformulare bestimmt.

Eine speziell organisierte statistische Beobachtung ist die Sammlung von Informationen in Form von Volkszählungen, einmaligen Aufzeichnungen und Erhebungen. Sie sind für die Untersuchung jener Phänomene organisiert, die nicht durch die obligatorische Berichterstattung abgedeckt werden können.

Arten der statistischen Beobachtung werden durch den Zeitpunkt der Datenerfassung und den Abdeckungsgrad der untersuchten Bevölkerungseinheiten unterschieden. Basierend auf der Art der Datenaufzeichnung im Zeitverlauf kann die Beobachtung wie folgt klassifiziert werden:

  • -kontinuierlich (z. B. Abrechnung hergestellter Produkte);
  • -periodisch (Buchhaltungsberichte);
  • - einmalig, bei Informationsbedarf, beispielsweise einer Volkszählung.

Je nach Abdeckungsgrad der untersuchten Bevölkerungseinheiten:

  • -unvollständig, selektiv, wenn nicht die gesamte Bevölkerung, sondern ein Teil davon untersucht wird;
  • - kontinuierlich, d.h. Beschreibung aller Bevölkerungseinheiten;
  • -monografisch, wenn typische Objekte detailliert beschrieben werden.

Die wichtigsten Möglichkeiten, statistische Informationen zu erhalten, sind direkte Beobachtung, dokumentarische Methoden und Umfragen.

Die Methode der direkten Beobachtung zeichnet sich dadurch aus, dass Vertreter staatlicher Statistikbehörden oder anderer Organisationen nach persönlicher Einsichtnahme, Neuberechnung, Messung oder Abwägung von Beobachtungseinheiten Daten in statistischen Dokumenten erfassen.

Bei der dokumentarischen Beobachtungsmethode dienen verschiedene Dokumente als Quelle. Diese Methode wird verwendet, wenn Unternehmen und Institutionen statistische Berichte auf der Grundlage primärer Buchhaltungsunterlagen erstellen.

Bei der Durchführung einer Umfrage sind die Antworten der Befragten die Informationsquelle. Die Befragung kann auf unterschiedliche Weise organisiert werden: nach Expeditionsmethode, Selbstregistrierung, Korrespondenzmethode und Fragebogenmethode.

Bei der Expeditionsmethode befragen Vertreter statistischer Stellen den Befragten und erfassen anhand seiner Worte Informationen auf Beobachtungsbögen.

Bei der Selbstregistrierung erhalten befragte Einheiten (Unternehmen oder Bürger) ein Umfrageformular und Anweisungen zum Ausfüllen. Ausgefüllte Formulare werden innerhalb der angegebenen Frist per Post verschickt.

Bei der Korrespondenzmethode werden Informationen von ehrenamtlichen Korrespondenten an statistische Stellen gemeldet.

Die Fragebogenmethode der Datenerhebung basiert auf dem Prinzip der freiwilligen Ausfüllung von Fragebögen durch die Empfänger.

Phasen der quantitativen Analyse. Quantitative Analyse und Vorstellungen von Objektivität Im Gegensatz zur qualitativen Forschung verschwimmen die Grenzen nicht nur zwischen der Phase der Datenanalyse und der Phase der konzeptionellen Interpretation der erzielten Ergebnisse, sondern auch zwischen den Phasen der Erhebung und Analyse empirischer Daten.
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    • Gruppierungen in der Strafrechtsstatistik ermöglichen es uns, anhand verschiedenster Kriterien möglichst vollständige und umfassende kriminologische und strafrechtliche Merkmale darzustellen:

    • Ш nach Typ - Artikel des Strafgesetzbuches,
    • Sch zum Objekt des Angriffs,
    • Ш auf territorialer Basis - Bezirk, Region, Region, Republik,
    • W-Verhältnis von Söldner- und Gewaltverbrechen,
    • Ш nach dem Zeitpunkt der Begehung von Straftaten usw.),
    • Die Identität der Kriminellen (nach Geschlecht, Alter, Bildung, sozialem Status, Wohnort usw.),
    • Ш Ursachen und Bedingungen, die die Begehung von Straftaten begünstigen, sowie Maßnahmen zur sozialen und rechtlichen Kontrolle darüber.

    Gleichzeitig ist es sehr wichtig, verschiedene Gruppierungen aus der Strafrechtsstatistik nicht nur untereinander, sondern auch mit Gruppierungen aus anderen Statistikzweigen (demografische, sozioökonomische usw.) zu vergleichen und so miteinander verbundene Phänomene widerzuspiegeln.

    Unterschiede im Zweck der Gruppierung und den Aufgaben, die sie in der statistischen Analyse lösen, äußern sich in ihrer bestehenden Klassifizierung: typologisch, strukturell, analytisch.

    Die wichtigste Aufgabe von Gruppierungen in der Statistik besteht darin, die untersuchte Masse der Bevölkerungseinheiten in charakteristische Typen zu unterteilen, d.h. in Gruppen eingeteilt werden, die in ihren wesentlichen Merkmalen homogen sind. Dieses Problem wird durch eine typologische Gruppierung gelöst.

    Typologische Gruppierungen- Dies ist die Differenzierung der untersuchten Population in homogene Gruppen, Typen nach einem wesentlichen qualitativen Merkmal.

    Das Hauptziel einer typologischen Gruppierung besteht darin, eine Art von Phänomen mithilfe statistischer Mittel von einer anderen zu unterscheiden. Diese Art der Gruppierung wird größtenteils durch etablierte Vorstellungen darüber bestimmt, welche Arten von Phänomenen den Inhalt der untersuchten Population ausmachen.

    In der Rechtsstatistik sind dies drei Arten von Rechtsbeziehungen: Strafrecht, Verwaltungsrecht und Zivilrecht, die ihre Abschnitte definieren.

    Insbesondere in der Kriminalstatistik könnte dies beispielsweise die Geschlechterverteilung von Personen sein, die Straftaten begangen haben.

    Diese Gruppierung nach einem qualitativen Merkmal, wenn es nur zwei Werte dieses Merkmals gibt und einer davon den anderen ausschließt, nennt man in der Statistik alternativ.

    Die Reihenfolge der Aktionen zur Durchführung dieser Art der Gruppierung ist elementar:

    • 1) die Art des Phänomens, das hervorgehoben werden soll, wird bestimmt – in unserem Fall registrierte Straftaten;
    • 2) Als Grundlage für die Beschreibung des Typs wird ein Gruppierungsmerkmal ausgewählt – in unserem Fall das Geschlecht der Personen, die die Straftaten begangen haben;
    • 3) die Grenzen der Intervalle werden festgelegt (in unserem Fall für alle Personen, bei denen festgestellt wurde, dass sie Straftaten begangen haben);
    • 4) Die Gruppierung wird in einer Tabelle erstellt, die ausgewählten Gruppen (basierend auf einer Kombination von Gruppierungsmerkmalen) werden zu den vorgesehenen Typen zusammengefasst und die Anzahl (spezifisches Gewicht) jeder von ihnen wird bestimmt.

    Bei der typologischen Gruppierung, also bei der Zusammenfassung von Einheiten zu qualitativ homogenen Kategorien, sollten diese Kategorien, wie bereits erwähnt, auf der Grundlage der Bestimmungen der einschlägigen Wissenschaft und der Rechtsnormen bestimmt werden. Beispielsweise erfolgt die Gruppierung der Strafen nach Art durch die strafrechtliche (gerichtliche) Statistik in voller Übereinstimmung mit Art. 43-59 des Strafgesetzbuches, in denen mit erschöpfender Vollständigkeit die genauen qualitativen Merkmale ihrer einzelnen Arten (Geldstrafe, Besserungsarbeit, Freiheitsstrafe usw.) festgelegt werden.

    Strukturelle Gruppierungen- Dies ist die Verteilung typischerweise homogener Gruppen nach quantitative Merkmale, die sich ändern (variieren) kann. In der wissenschaftlichen Literatur wird diese Art der Gruppierung manchmal als Variation bezeichnet. Mit ihrer Hilfe untersucht die Kriminalstatistik beispielsweise die Struktur von Straftätern nach unterschiedlichen Merkmalen: Alter, Anzahl der Verurteilungen, Freiheitsstrafen, Löhne und anderen quantitativen Merkmalen.

    Eine strukturelle oder Variationsgruppierung von Statistiken kann durchgeführt werden, um die sich ändernde Struktur typischerweise homogener Gruppen von Straftaten, Straftätern, Zivilklagen und anderen Indikatoren zu untersuchen. Für die strukturelle Gruppierung von Material sind homogene Aggregate erforderlich, die nach dem Wert des sich ändernden (variierenden) Merkmals unterteilt sind.

    Basiert die typologische Gruppierung auf qualitativen Merkmalen, so basiert die Variationsgruppierung auf quantitativen (Anteil der Straftaten, Personen, Fälle, Alter der Täter, Strafdauer, Anzahl der Verurteilungen, Anzahl der abgeschlossenen Klassen, Schadenshöhe, Höhe der Anspruch, Bedingungen der Untersuchung und Prüfung von Straf- oder Zivilsachen). Angelegenheiten usw.) .

    Quantitative Verschiebungen in der Struktur der untersuchten Phänomene über mehrere Jahre weisen auf Veränderungen objektiver Trends und Muster, der Ermittlungs- oder Justizpraxis sowie der Wirksamkeit der Aktivitäten von Strafverfolgungsbehörden oder anderen Rechtsbehörden hin. Anhand der absoluten und relativen Verurteilungsraten über viele Jahre hinweg werden wir beispielsweise Trends in der Justizpraxis und deren Zusammenhang mit tatsächlicher Kriminalität identifizieren. Nachdem wir die Dynamik der absoluten Zahl der registrierten Straftaten einer bestimmten Art und die Dynamik ihres Anteils an der Struktur aller Straftaten untersucht haben, werden wir Trends in der Entwicklung dieser Tat entdecken.

    Strukturelle Gruppierungen können auf der Grundlage der Anteilsverteilung der Straftaten nach Gebieten und Objekten krimineller Eingriffe, Subjekten der Föderation, Regionen und Territorien gebildet werden

    Strukturelle Unterschiede können in diesem Fall die Besonderheiten der kriminologischen Situation in einer bestimmten Region offenbaren.

    An die Verteilungsreihen der Bevölkerungseinheiten nach unterschiedlichen Merkmalen grenzen strukturelle (variative) Gruppierungen an.

    Analytische Gruppierungen- Hierbei handelt es sich um eine Verteilung nach Abhängigkeit, der Beziehung zwischen zwei oder mehr heterogenen Gruppen von Phänomenen oder deren Merkmalen (z. B. die Verteilung von Diebstählen nach Ort und Zeitpunkt ihrer Begehung; bei wegen Kraftfahrzeugdelikten Verurteilten - nach der Berufserfahrung des Fahrers , usw.).

    Analytische Gruppierungen sind für alle Bereiche der Rechtsstatistik von großer Bedeutung. Sie ermöglichen es, viele verborgene Abhängigkeiten und Zusammenhänge zu erkennen, was für praktische Entscheidungen und die Entwicklung der Rechtswissenschaft wichtig ist. Andere Arten von Gruppierungen sowie andere statistische Techniken haben ebenfalls analytisches Potenzial, aber die analytische Gruppierung selbst zielt direkt darauf ab, Abhängigkeiten zwischen den untersuchten Phänomenen herzustellen. Korrelationsgruppierungen stehen aufgrund ihrer Aufgaben der analytischen Gruppierung nahe, wenn die Abhängigkeit zwischen den untersuchten Phänomenen oder Prozessen relativ genau gemessen werden kann.

    Bei der Analyse sozialrechtlicher, tortologischer und kriminologischer Aspekte werden in der Regel alle betrachteten Gruppierungen gemeinsam verwendet. Um beispielsweise die soziale Gefährlichkeit und Schwere der begangenen Straftaten zu ermitteln, können wir deren Gesamtheit in Tatkategorien und Schuldformen einteilen (typologische Gruppierung). Um die Wirksamkeit der Kriminalitätsbekämpfung verschiedener Strafverfolgungsbehörden (innere Angelegenheiten, Drogenkontrolle, Zolldienst, Staatsanwaltschaft, Sicherheitsdienst) zu bestimmen, können wir die Variation der Aufdeckungsrate von Straftaten in den genannten Abteilungen untersuchen (Variationsgruppierung). .

    Um die Ursachen und Bedingungen für das Wachstum bzw. den Rückgang der Kriminalität in einer Stadt, Region oder einem Land zu ermitteln, sollten mehrere Analysegruppen herangezogen werden.

    statistische Methoden

    statistische Methoden- Methoden der statistischen Datenanalyse. Es gibt Methoden der angewandten Statistik, die in allen Bereichen der wissenschaftlichen Forschung und in allen Bereichen der Volkswirtschaft eingesetzt werden können, und andere statistische Methoden, deren Anwendbarkeit auf den einen oder anderen Bereich beschränkt ist. Gemeint sind Methoden wie die statistische Akzeptanzkontrolle, die statistische Kontrolle technologischer Prozesse, Zuverlässigkeit und Prüfung sowie die Planung von Experimenten.

    Klassifizierung statistischer Methoden

    Statistische Methoden der Datenanalyse werden in fast allen Bereichen menschlichen Handelns eingesetzt. Sie werden immer dann verwendet, wenn es darum geht, Urteile über eine Gruppe (Objekte oder Subjekte) mit einer gewissen inneren Heterogenität einzuholen und zu begründen.

    Es empfiehlt sich, im Bereich der statistischen Methoden der Datenanalyse drei Arten wissenschaftlicher und angewandter Tätigkeiten zu unterscheiden (je nach Spezifitätsgrad der Methoden, die mit der Vertiefung in konkrete Problemstellungen verbunden sind):

    a) Entwicklung und Erforschung allgemeiner Methoden, ohne Berücksichtigung der Besonderheiten des Anwendungsbereichs;

    b) Entwicklung und Erforschung statistischer Modelle realer Phänomene und Prozesse entsprechend den Bedürfnissen eines bestimmten Tätigkeitsbereichs;

    c) Anwendung statistischer Methoden und Modelle zur statistischen Analyse spezifischer Daten.

    Angewendete Statistiken

    Am Anfang jeder statistischen Studie steht die Beschreibung der Art der Daten und des Mechanismus zu ihrer Generierung. Zur Beschreibung von Daten werden sowohl deterministische als auch probabilistische Methoden verwendet. Mit deterministischen Methoden ist es möglich, nur die Daten zu analysieren, die dem Forscher zur Verfügung stehen. Mit ihrer Hilfe wurden beispielsweise Tabellen erstellt, die von amtlichen staatlichen Statistikämtern auf der Grundlage statistischer Meldungen von Unternehmen und Organisationen berechnet wurden. Die gewonnenen Ergebnisse können nur auf Basis probabilistisch-statistischer Modellierung auf eine breitere Population übertragen und zur Vorhersage und Steuerung genutzt werden. Daher werden in der mathematischen Statistik häufig nur Methoden berücksichtigt, die auf der Wahrscheinlichkeitstheorie basieren.

    Eine Gegenüberstellung deterministischer und probabilistisch-statistischer Methoden halten wir nicht für möglich. Wir betrachten sie als aufeinanderfolgende Schritte der statistischen Analyse. Im ersten Schritt ist es notwendig, die verfügbaren Daten zu analysieren und sie in einer leicht lesbaren Form mithilfe von Tabellen und Diagrammen darzustellen. Anschließend empfiehlt es sich, die statistischen Daten anhand bestimmter probabilistischer und statistischer Modelle zu analysieren. Beachten Sie, dass die Möglichkeit eines tieferen Einblicks in das Wesen eines realen Phänomens oder Prozesses durch die Entwicklung eines adäquaten mathematischen Modells gewährleistet wird.

    Im einfachsten Fall sind statistische Daten die Werte einiger charakteristischer Merkmale der untersuchten Objekte. Werte können quantitativ sein oder einen Hinweis auf die Kategorie geben, der das Objekt zugeordnet werden kann. Im zweiten Fall spricht man von einem qualitativen Zeichen.

    Bei der Messung anhand mehrerer quantitativer oder qualitativer Merkmale erhalten wir einen Vektor als statistische Daten über ein Objekt. Man kann es sich als eine neue Art von Daten vorstellen. In diesem Fall besteht die Stichprobe aus einer Menge von Vektoren. Es gibt einen Teil der Koordinaten - Zahlen und einen Teil - qualitative (kategorisierte) Daten, dann sprechen wir von einem Vektor verschiedener Datentypen.

    Ein Element der Stichprobe, also eine Dimension, kann die Funktion als Ganzes sein. Die Dynamik des Indikators, also seine zeitliche Veränderung, beschreibt beispielsweise das Elektrokardiogramm des Patienten oder die Amplitude des Schlags der Motorwelle. Oder eine Zeitreihe, die die Dynamik der Leistung eines bestimmten Unternehmens beschreibt. Dann besteht das Beispiel aus einer Reihe von Funktionen.

    Beispielelemente können auch andere mathematische Objekte sein. Zum Beispiel binäre Beziehungen. Daher verwenden sie bei der Befragung von Experten häufig die Reihenfolge (Rangfolge) von Untersuchungsgegenständen – Produktproben, Investitionsvorhaben, Optionen für Managemententscheidungen. Abhängig von den Vorschriften der Expertenstudie können die Stichprobenelemente verschiedene Arten binärer Beziehungen (Ordnung, Partitionierung, Toleranz), Mengen, Fuzzy-Mengen usw. sein.

    Daher kann die mathematische Natur von Stichprobenelementen in verschiedenen Problemen der angewandten Statistik sehr unterschiedlich sein. Allerdings lassen sich zwei Klassen statistischer Daten unterscheiden – numerische und nichtnumerische. Dementsprechend gliedert sich die angewandte Statistik in zwei Teile – numerische Statistik und nichtnumerische Statistik.

    Numerische Statistiken sind Zahlen, Vektoren, Funktionen. Sie können mit Koeffizienten addiert und multipliziert werden. Daher sind in der numerischen Statistik verschiedene Summen von großer Bedeutung. Der mathematische Apparat zur Analyse der Summen zufälliger Elemente einer Stichprobe sind die (klassischen) Gesetze großer Zahlen und zentrale Grenzwertsätze.

    Nicht-numerische statistische Daten sind kategorisierte Daten, Vektoren unterschiedlicher Merkmalstypen, binäre Beziehungen, Mengen, Fuzzy-Mengen usw. Sie können nicht mit Koeffizienten addiert und multipliziert werden. Daher macht es keinen Sinn, über Summen nichtnumerischer Statistiken zu sprechen. Sie sind Elemente nichtnumerischer mathematischer Räume (Mengen). Der mathematische Apparat zur Analyse nichtnumerischer statistischer Daten basiert auf der Verwendung von Abständen zwischen Elementen (sowie Nähemaßen und Differenzindikatoren) in solchen Räumen. Mit Hilfe von Abständen werden empirische und theoretische Mittelwerte ermittelt, die Gesetze großer Zahlen bewiesen, nichtparametrische Schätzungen der Wahrerstellt, diagnostische Probleme und Clusteranalysen gelöst usw. (siehe).

    In der angewandten Forschung werden verschiedene Arten statistischer Daten verwendet. Dies liegt insbesondere an den Methoden ihrer Gewinnung. Wenn beispielsweise das Testen einiger technischer Geräte bis zu einem bestimmten Zeitpunkt fortgesetzt wird, erhalten wir das sogenannte. zensierte Daten, bestehend aus einer Reihe von Zahlen – der Betriebsdauer einer Reihe von Geräten vor dem Ausfall und der Information, dass die übrigen Geräte am Ende des Tests weiter funktionierten. Zur Beurteilung und Überwachung der Zuverlässigkeit technischer Geräte werden häufig zensierte Daten verwendet.

    Typischerweise werden statistische Methoden zur Analyse von Daten der ersten drei Typen separat betrachtet. Diese Einschränkung wird durch die oben erwähnte Tatsache verursacht, dass sich der mathematische Apparat zur Analyse von Daten nicht numerischer Natur erheblich von dem für Daten in Form von Zahlen, Vektoren und Funktionen unterscheidet.

    Probabilistisch-statistische Modellierung

    Bei der Anwendung statistischer Methoden in bestimmten Wissensgebieten und Sektoren der Volkswirtschaft erhalten wir wissenschaftliche und praktische Disziplinen wie „Statistische Methoden in der Industrie“, „Statistische Methoden in der Medizin“ usw. Aus dieser Sicht ist Ökonometrie „statistisch“. Methoden in der Ökonomie“. Diese Disziplinen der Gruppe b) basieren in der Regel auf probabilistisch-statistischen Modellen, die entsprechend den Merkmalen des Anwendungsgebiets aufgebaut sind. Es ist sehr aufschlussreich, probabilistisch-statistische Modelle, die in verschiedenen Bereichen verwendet werden, zu vergleichen, ihre Ähnlichkeiten zu entdecken und gleichzeitig einige Unterschiede festzustellen. So kann man die Ähnlichkeit von Problemstellungen und statistischen Methoden zu ihrer Lösung in Bereichen wie der wissenschaftlichen medizinischen Forschung, der spezifischen soziologischen Forschung und der Marktforschung oder, kurz gesagt, in der Medizin, Soziologie und dem Marketing erkennen. Diese werden häufig unter der Bezeichnung „Stichprobenstudien“ zusammengefasst.

    Der Unterschied zwischen Stichprobenstudien und Expertenstudien zeigt sich zunächst in der Anzahl der untersuchten Objekte bzw. Probanden – bei Stichprobenstudien sprechen wir meist von Hunderten, bei Expertenstudien von etwa Dutzenden. Die Technologie der Expertenforschung ist jedoch viel ausgefeilter. Noch ausgeprägter ist die Spezifität in demografischen oder logistischen Modellen, bei der Verarbeitung narrativer (Text-, Chronik-)Informationen oder bei der Untersuchung der gegenseitigen Beeinflussung von Faktoren.

    Fragen der Zuverlässigkeit und Sicherheit technischer Geräte und Technologien sowie der Warteschlangentheorie werden in einer Vielzahl wissenschaftlicher Arbeiten ausführlich diskutiert.

    Statistische Analyse spezifischer Daten

    Die Anwendung statistischer Methoden und Modelle zur statistischen Analyse spezifischer Daten ist eng mit den Problemen des jeweiligen Fachgebiets verknüpft. Die Ergebnisse der dritten der identifizierten Arten wissenschaftlicher und angewandter Aktivitäten liegen an der Schnittstelle der Disziplinen. Sie können als Beispiele für die praktische Anwendung statistischer Methoden angesehen werden. Aber es gibt nicht weniger Gründe, sie dem entsprechenden Bereich menschlicher Tätigkeit zuzuordnen.

    Beispielsweise werden die Ergebnisse einer Umfrage unter Instantkaffee-Konsumenten natürlich dem Marketing zugeschrieben (was sie tun, wenn sie Vorträge über Marktforschung halten). Die Untersuchung der Dynamik des Preiswachstums anhand von aus unabhängig gesammelten Informationen berechneten Inflationsindizes ist vor allem aus wirtschaftlicher und volkswirtschaftlicher Sicht (sowohl auf Makroebene als auch auf der Ebene einzelner Organisationen) von Interesse.

    Entwicklungsperspektiven

    Die Theorie der statistischen Methoden zielt auf die Lösung realer Probleme ab. Daher entstehen darin ständig neue Formulierungen mathematischer Probleme zur Analyse statistischer Daten sowie die Entwicklung und Begründung neuer Methoden. Die Begründung erfolgt häufig mit mathematischen Mitteln, also durch den Beweis von Theoremen. Eine wichtige Rolle spielt die methodische Komponente – wie genau Probleme gestellt werden und welche Annahmen für weitere mathematische Studien akzeptiert werden sollen. Die Rolle der Moderne Informationstechnologien, insbesondere ein Computerexperiment.

    Eine dringende Aufgabe besteht darin, die Geschichte statistischer Methoden zu analysieren, um Entwicklungstrends zu erkennen und diese für Prognosen zu nutzen.

    Literatur

    2. Naylor T. Maschinensimulationsexperimente mit Modellen wirtschaftlicher Systeme. - M.: Mir, 1975. - 500 S.

    3. Kramer G. Mathematische Methoden der Statistik. - M.: Mir, 1948 (1. Aufl.), 1975 (2. Aufl.). - 648 S.

    4. Bolshev L. N., Smirnov N. V. Tabellen der mathematischen Statistik. - M.: Nauka, 1965 (1. Aufl.), 1968 (2. Aufl.), 1983 (3. Aufl.).

    5. Smirnov N. V., Dunin-Barkovsky I. V. Kurs in Wahrscheinlichkeitstheorie und mathematischer Statistik für technische Anwendungen. Ed. 3. stereotyp. - M.: Nauka, 1969. - 512 S.

    6. Norman Draper, Harry Smith Angewandte Regressionsanalyse. Multiple Regression = Angewandte Regressionsanalyse. - 3. Aufl. - M.: „Dialektik“, 2007. - S. 912. - ISBN 0-471-17082-8

    Siehe auch

    Wikimedia-Stiftung. 2010.

    • Yat-Kha
    • Amalgam (Begriffsklärung)

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      STATISTISCHE METHODEN -- wissenschaftliche Methoden zur Beschreibung und Untersuchung von Massenphänomenen, die einen quantitativen (numerischen) Ausdruck ermöglichen. Das Wort „Statistik“ (von italienisch stato – Staat) hat eine gemeinsame Wurzel mit dem Wort „Staat“. Ursprünglich bezog es sich auf die Wissenschaft des Managements und... Philosophische Enzyklopädie

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