Statistinių duomenų rūšys. Preliminari duomenų analizė

Statistiniai duomenys gali būti pateikiami statistinių lentelių, statistinių grafikų ir statistinių diagramų pavidalu.

Statistinės lentelės sudaromi apibendrinant ir sugrupavus turimus stebėjimo duomenis. Statistinėse lentelėse būtinai yra suvestiniai rodikliai ir jos susideda iš dalyko ir predikato.

Lentelės tema rodo, apie ką yra lentelė, ji yra kairėje ir parodo eilučių turinį.

Lentelės predikatas esantis viršuje ir vaizduoja grafiko turinį. Predikatas parodo, kokios savybės apibūdina subjektą.

Statistiniai grafikai. Statistinių grafikų sudarymas yra paskutinis statistinių duomenų apibendrinimo ir grupavimo etapas. Grafinis vaizdavimas yra efektyviausia statistinių duomenų pateikimo forma jų suvokimo požiūriu.

Tvarkaraštis vadinamas sąlyginiu, vaizdiniu statistinių dydžių ir jų ryšių atvaizdavimu naudojant geometrines linijas ir figūras.

Kiekvienoje diagramoje turi būti šie elementai: grafinis vaizdas, grafiko laukas, mastelio gairės ir koordinačių sistema.

Grafinis vaizdas - geometriniai ženklai, taškų, linijų, figūrų rinkinys, kurių pagalba vaizduojami statistiniai dydžiai.

Grafiko laukas reiškia erdvę, kurioje yra išdėstyti geometriniai ženklai.

Statistinio grafiko mastelio nuorodas nustato skalė ir mastelio juosta.

Statistinės diagramos skalė – tai yra skaitinės reikšmės pavertimo grafine matas,

Mastelio skalė - eilutė, kurios konkrečius taškus galima perskaityti kaip konkrečius skaičius. Skalė susideda iš linijos (svarstyklių laikiklio) ir joje pažymėtų taškų, išdėstytų tam tikra tvarka.

Vienodas mastelis yra atkarpos ilgis, paimtas kaip vienetas ir išmatuotas tam tikru mastu.

Norint įdėti geometrinius ženklus grafiko lauke, reikalinga koordinačių sistema. Labiausiai paplitusi sistema yra stačiakampės koordinatės.

Pagal konstravimo būdą grafikai skirstomi į linijinius grafikus, diagramas, kartogramas ir žemėlapių diagramas.

Tiesinių grafikų klasė apima: daugiakampį, kumuliacinį ir Lorenco kreivę.

Poligonas vadinama laužta linija, kurios atkarpos jungia taškus X ir/j (X j – charakteristika, dažnis).

Daugiakampis naudojamas diskrečiųjų paskirstymo serijoms.

Kaupiasi- trūkinė linija, sudaryta iš sukauptų dažnių arba dažnių, kurių taškų koordinatės yra X ( Ir f. (X j- charakteristikos vertė, intervalų serijai - viršutinė verčių riba (X.);/ ( - sukauptas dažnis).

Intervalų pasiskirstymo serijos trūkinės linijos pradžios taškas yra apatinė vertės riba ( X“) pirmoje grupėje.

Lorenco kreivė, arba koncentracijos kreivė, vadinama bendros požymio reikšmės santykine koncentracijos kreive. Tai trūkinė linija, kurios taškų koordinatės abscisių ašyje yra sukaupti santykiniai dažniai, o ordinačių ašyje – kaupiamoji (kaupiamoji bendroji) požymio reikšmė Xj.

Kuo Lorenco kreivė arčiau tiesės, tuo tolygesnis charakteristikos pasiskirstymas, t.y. koncentracija mažesnė. Kuo didesnis kreivės kreivumas, tuo netolygesnis pasiskirstymas, t.y. koncentracija didesnė.

Statistinės diagramos. Diagramų klasė visų pirma apima histogramą (juostinę diagramą), taip pat juostines diagramas, juostines diagramas, skritulines diagramas, linijines diagramas, kvadratines diagramas, skritulines diagramas, garbanotas diagramas ir kt.

Juostinė diagrama - tai laiptuota figūra, susidedanti iš stačiakampių, kurių pagrindai lygūs intervalo dydžiui grupėje, o aukščiai lygūs grupės tankiui (absoliuti arba santykinė).

Kuriant juostines diagramas duomenys vaizduojami vienodo pločio, bet skirtingo aukščio juostomis, priklausomai nuo skaitinės reikšmės vaizduojami kiekiai tam tikru mastu.

Įvairios juostinės diagramos yra juostelės ir juostelės. Jie vaizduoja objekto matmenis horizontaliai išdėstytų tokio paties pločio, bet skirtingo ilgio stačiakampių pavidalu, proporcingai pavaizduotoms reikšmėms. Juostų pradžia turi būti toje pačioje vertikalioje linijoje.

Skritulinės diagramos Patogu naudoti vaizduojant reiškinio struktūrą, šiuo atveju apskritimas yra padalintas į sektorius proporcingai reiškinio dalių dalims. Apskritimas imamas kaip visuma (100%) ir yra padalintas į sektorius, kurių lankai yra proporcingi

rodomų dydžių atskirų dalių reikšmės. Kiekvieno sektoriaus lankas (arba centrinio kampo reikšmė) nustatomas pagal formulę

kur 360° yra apskritimo plotas;

d- pavaizduoto reiškinio savitasis sunkumas procentais.

Jei statistiniai duomenys pateikiami absoliučiomis reikšmėmis, tada lanko nustatymo formulė yra tokia:

Kur b- vaizduojamo reiškinio dydis absoliučiomis reikšmėmis.

Statymui apskritas Ir kvadratines diagramas būtina atlikti preliminarius skaičiavimus, nes turimi statistiniai duomenys (/)) atitinka geometrinių formų (apskritimų ar kvadratų) plotus.

Norėdami sukurti apskritimą, naudodami formulę turite rasti apskritimo spindulį

Norėdami sukurti kvadratą, turite rasti kvadrato kraštinę pagal kvadrato ploto formulę:

Barbaro ženklas naudojamas trims tarpusavyje susijusiems dydžiams vizualiai apibūdinti – tai stačiakampis, kuriame pagrindas yra vienas rodiklis, aukštis – kitas, o pagrindo ir aukščio sandauga apibūdina išvestinio trečiojo rodiklio reikšmę.

Formų diagramos konstruojami dviem būdais: lyginami statistiniai dydžiai (/)) vaizduojami skaičiais – skirtingų dydžių simboliais proporcingai šių agregatų tūriams, arba skirtingu skaičiumi vienodų ženklų-simbolių, kurių kiekvienam suteikiamas tam tikras skaitinis vertė.

Norint grafiškai pavaizduoti bet kurio statistinio rodiklio erdvinį pasiskirstymą, naudojamos kartogramos, kurios gali būti foninės arba taškinės.

Kartograma yra diagramos ir geografinio žemėlapio derinys.

Fono kartogramose tiriamo reiškinio pasiskirstymas visoje teritorijoje pavaizduotas įvairiais teritoriniais koloritais

niniai vienetai, turintys skirtingą spalvų tankį arba įvairaus intensyvumo atspalvius.

Taškinėje kartogramoje statistinių duomenų grafinio atvaizdavimo simboliai yra taškai, esantys tam tikruose teritoriniuose vienetuose. Kiekvienam taškui suteikiama tam tikra skaitinė reikšmė.

Kartograma naudojama tais atvejais, kai reikia parodyti kurio nors vieno statistinio požymio teritorinį pasiskirstymą visumoje, siekiant nustatyti šio požymio pasiskirstymo modelį.

Automatizuoti diagramų sudarymo metodai. Diagramos gali būti kuriamos automatizuotu būdu, remiantis sugeneruotais stebėjimo duomenimis ir sugrupuoti į lentelę. Siekiant užtikrinti diagramos aiškumą, duomenų blokas turi atitikti tam tikrus reikalavimus:

  • duomenys turi būti susisteminti pagal kiekį ir pagal grupes, stulpelius ir eilutes;
  • skirtingų kategorijų duomenys turi būti palyginami;
  • lentelių, eilučių, stulpelių antraštės turi būti trumpos ir aiškios, kad neužimtų daug vietos ir užtikrintų teisingą sukonstruotos diagramos reikšmių supratimą;
  • Duomenys turi būti išdėstyti viename ar daugiau stačiakampių diapazonų su teksto etiketėmis viršutinėje eilutėje ir kairiajame stulpelyje.

Kaip integruoto paketo dalis Microsoft Office skaičiuoklės informacija apdorojama naudojant programą Microsoft Excel. Skaičiuoklė yra kompiuterinis įprastos skaičiuoklės atitikmuo.

Stalo procesorius - speciali programa(programinės įrangos paketas), kuris apdoroja informaciją, pateiktą lentelės forma.

Microsoft Excel apibrėžia pirmąją duomenų eilutę, pradedant pirmuoju langeliu viršutiniame kairiajame esamo pasirinkto ne datos duomenų diapazono kampe ir baigiant likusiomis pasirinktomis eilutėmis ir stulpeliais.

Norėdami sukurti diagramas skaičiuoklių procesoriuje, galima naudoti specialų diagramų vedlį, naudojant braižytuvą „Microsoft Graph“. Diagramos vedlys paleidžiamas spustelėjus piktogramą standartinėje įrankių juostoje. Pirmiausia rekomenduojama pasirinkti langelių diapazoną, kuriame yra duomenys, naudojami diagramoms kurti. Diagramos sudaromos keturiais etapais:

  • 1) diagramos tipo ir tipo pasirinkimas;
  • 2) duomenų diapazono patikslinimas ir eilučių išdėstymas eilutėse ar stulpeliuose. Diagramos konstravimo rezultatas, kai padėtis

eilutės ir stulpeliai gali labai skirtis. Pagal numatytuosius nustatymus lange rodomas pasirinkto langelių diapazono diagramos vaizdas. Jei anksčiau nepasirinkote duomenų, tai turite padaryti šiame lange paspausdami stilizuotos lentelės piktogramą lauke diapazonas ir paryškinant duomenis lentelėje. Skirtukas "eilutė" leidžia pridėti ir ištrinti eilutes, nurodyti diapazonus, kuriuose pateikiamos atitinkamos eilutės, kategorijų ašių etiketes;

  • 3) schemos pavadinimo patikslinimas ir reikiamų parašų užpildymas;
  • 4) diagramos patalpinimas į skaičiuoklę (į esamą arba atskirą darbalapį).

Norėdami redaguoti diagramos elementus, turite spustelėti du kartus, po to būsite nukreipti į atitinkamą langą, kuriame galėsite pakeisti pasirinkto elemento parametrus. Reikšmingą pagalbą teikia kontekstinis meniu, kurį galima iškviesti atskiruose diagramos elementuose.

Statistiniai duomenys turi būti adekvatūs, pirma, tyrimo objektui ir, antra, jų rinkimo ir naudojimo laikui.

Šiame skyriuje aprašomi statistinių duomenų šaltiniai, jų rūšys ir gavimo būdai, taip pat skaitinių ir neskaitinių duomenų aprašymo ir pateikimo būdai.

Išstudijavę šį skyrių, turėtumėte sugebėti:

  • -sukurti statistinių tyrimų programą;
  • -nustatyti statistinės informacijos šaltinius;
  • -apibendrinti ir grupuoti statistinius duomenis bei generuoti statistines lenteles;
  • - rodyti grupavimo rezultatus diagramų pavidalu;
  • - įvertinti pagrindines charakteristikas: santykinę vertę, vidutinę vertę, sklaidą, standartinį nuokrypį, medianą, režimą, diapazoną.

Pradinių duomenų gavimas

Informacijos apie tiriamąjį objektą gavimas yra vienas pagrindinių statistinio tyrimo uždavinių.

Statistiniai tyrimai turėtų būti grindžiami tikslais ir rezultatams keliamais reikalavimais. Jie nustato statistinės analizės metodus, kuriais remiantis organizuojamas pradinių duomenų rinkimas. Atliekant statistinius tyrimus, reikia saugotis šių klaidų: neaiškiai suformuluoti tikslai, neteisingai taikomi stebėjimo metodai.

Pradinius duomenis statistiniams tyrimams galima gauti dviem būdais:

  • -aktyvus eksperimentas, specialiai organizuotas statistinėms priklausomybėms nustatyti;
  • - statistinis stebėjimas.

Aktyvus eksperimentavimas naudojamas galimybių studijose, kai, pavyzdžiui, užduotis yra optimizuoti technologinio proceso režimus pagal ekonominius kriterijus.

Atliekant statistinį socialinių ir ekonominių procesų tyrimą, atrodo, kad galima pasitelkti tik stebėjimą. Programa yra šio informacijos gavimo būdo pagrindas. Jį sudaro trys pagrindiniai etapai:

  • -tyrimo objekto apibrėžimas;
  • - gyventojų vieneto parinkimas;
  • - registruojamų rodiklių sistemos nustatymas.

Stebėjimo objektas – tiriamo reiškinio vienetų visuma, apie kurią galima rinkti statistinę informaciją. Norint aiškiai apibrėžti stebėjimo objektą, reikia atsakyti į šiuos klausimus:

  • -Ką? (kokius elementus tyrinėsime);
  • - Kur? (kur bus atliktas stebėjimas _;
  • -Kada? (kokiam laikotarpiui).

Statistinio stebėjimo organizavimo požiūriu yra dvi pagrindinės formos: ataskaitų teikimas ir specialiai organizuotas statistinis stebėjimas.

Ataskaitų teikimui kaip stebėjimo formai būdinga tai, kad statistikos institucijos sistemingai per nustatytą laikotarpį iš įmonių, įstaigų ir organizacijų gauna informaciją apie praėjusio laikotarpio darbo sąlygas ir rezultatus, kurių apimtis ir turinys nustato patvirtintose ataskaitų formose.

Specialiai organizuotas statistinis stebėjimas – tai informacijos rinkimas vienkartinių įrašų ir apklausų surašymo forma. Jie organizuojami tirti tuos reiškinius, kurių negali apimti privalomas ataskaitų teikimas.

Statistinio stebėjimo tipai išskiriami pagal duomenų įrašymo laiką ir tiriamos populiacijos vienetų aprėpties laipsnį. Atsižvelgiant į duomenų įrašymo laikui bėgant pobūdį, stebėjimas gali būti klasifikuojamas:

  • -nuolatinis (pavyzdžiui, pagamintos produkcijos apskaita);
  • -periodinis (apskaitos išrašai);
  • - vienkartinis, jei reikia informacijos, pavyzdžiui, gyventojų surašymas.

Pagal tiriamų gyventojų vienetų aprėpties laipsnį:

  • -nepilna, atrankinė, kai tiriama ne visa populiacija, o tam tikra jos dalis;
  • - tęstinis, t.y. visų populiacijos vienetų aprašymas;
  • -monografinis, kai detaliai aprašomi tipiniai objektai.

Pagrindiniai statistinės informacijos gavimo būdai yra tiesioginis stebėjimas, dokumentiniai metodai ir apklausos.

Tiesioginio stebėjimo būdui būdinga tai, kad valstybinių statistikos įstaigų ar kitų organizacijų atstovai įrašo duomenis į statistinius dokumentus po asmens patikrinimo, perskaičiavimo, matavimo ar stebėjimo vienetų svėrimo.

Taikant dokumentinį stebėjimo metodą, šaltiniu tampa įvairūs dokumentai, kurie naudojami įmonėms ir įstaigoms rengiant statistinę atskaitomybę pagal pirminius apskaitos dokumentus.

Atliekant apklausą informacijos šaltinis yra respondentų atsakymai. Apklausa gali būti organizuojama įvairiais būdais: ekspediciniu, saviregistracijos, susirašinėjimo ir anketos būdu.

Ekspedicijos metodu statistikos įstaigų atstovai klausia tiriamojo ir iš jo žodžių įrašo informaciją į stebėjimo formas.

Savarankiškos registracijos būdu apklausiamiems padaliniams (įmonėms ar piliečiams) išduodama apklausos forma ir nurodoma, kaip ją užpildyti. Užpildytos formos išsiunčiamos paštu per nurodytą laikotarpį.

Taikant korespondentinį metodą, informaciją statistikos įstaigoms pateikia savanoriški korespondentai.

Duomenų rinkimo anketinis metodas pagrįstas gavėjų savanoriško anketų pildymo principu.

Kiekybinės analizės etapai. Kiekybinė analizė ir idėjos apie objektyvumą Skirtingai nuo kokybinio tyrimo, kai ribos ne tik tarp duomenų analizės etapo ir gautų rezultatų konceptualaus interpretavimo etapo, bet net tarp empirinių...
(KOKYBINIAI IR KIEKYBINIAI PSICHOLOGIJOS TYRIMO METODAI)
  • Aprašomosios statistikos skaičiavimas
    Panagrinėkime švietimo paslaugų rinkos analizės pavyzdį, ty mokesčių už mokslą ekonomikos specialybėse miesto universitetuose. Įveskime jį į „Microsoft“ darbalapį Excel duomenis stalo 5.25. 5.26 lentelė Mokinių grupės pasiskirstymas pagal mokėjimo už švietimo paslaugas dydį regione Kaina...
    (Informacinės technologijos marketinge)
  • Statistiniai duomenys
    Vienarūšėje tarifų grupėje daroma prielaida, kad visi objektai turi vienodą rizikos lygį. Ją matuojant naudojamos tokios skaitinės charakteristikos kaip draudžiamojo įvykio tikimybė, numatoma mokėjimų suma ar nuostolių sunkumas ir kt. Tačiau realiame gyvenime draudikas ne...
    (Draudimas)
  • Gyventojų statistikos šaltiniai
    Demografinės statistikos informacinė bazė apima gyventojų duomenų šaltinių rinkinį. Tarp jų yra surašymai, atrankiniai tyrimai, einamieji įrašai, registrai ir automatizuoti duomenų bankai bei anamneziniai tyrimai. Gyventojų surašymas yra specialus moksliškai organizuotas...
    (Statistika)
  • „Rosstat“ statistinių duomenų apie sužalojimus darbe Rusijos Federacijoje analizė
    Už 2000–2009 m sumažėjo nelaimingų atsitikimų darbe aukų skaičius (7.1 lentelė) nuo 151,8 iki 46,1 tūkst. per metus, tačiau 2010 metais išaugo 1,6 tūkst. Vyrų sužalojimų sumažėjo nuo 116,7 tūkst. iki 32,2 tūkst. per metus, tačiau 2010 metais išaugo 1,2 tūkst....
    (Gyvybės sauga. Teorija ir praktika)
  • Duomenų klasifikavimo kriterijai
    Tvarkant ūkinius ir technines sistemas statistiniai metodai leidžia parengti pagrįstus sprendimus, derinančius specialisto intuiciją su išsamia turimos informacijos analize. Šiuo atveju duomenų analizė gali būti atliekama siekiant: analizuoti ir rodyti konkrečią surinktą informaciją...
    (STATISTIKA)
  • Duomenų tipas ir atkuriamumo kriterijus
    Psichologinių duomenų objektyvumo problema literatūroje turi skirtingas reikšmes. Daugeliu atžvilgių objektyvumo kriterijai kartoja tuos, kurie nebuvo suformuluoti specialiai psichologinei žinių sričiai. Problema aptariama atkuriamumas duomenis, t.y. galimybė atlikti pakartotinius tyrimus su...
    (Eksperimentinė psichologija)

    • Baudžiamosios teisės statistikos grupavimas leidžia pateikti kuo išsamesnę ir išsamesnę kriminologinę ir baudžiamąją teisinę charakteristiką, pagrįstą įvairiais kriterijais:

    • Ш pagal rūšį - Baudžiamojo kodekso straipsniai,
    • Sh ant užpuolimo objekto,
    • Ш teritoriniu pagrindu - rajonas, rajonas, rajonas, respublika,
    • samdinių ir smurtinių nusikaltimų santykis,
    • Ш pagal nusikaltimų padarymo laiką ir pan.),
    • Nusikaltėlių tapatybė (pagal lytį, amžių, išsilavinimą, socialinę padėtį, gyvenamąją vietą ir kt.),
    • Ш nusikaltimų padarymą skatinančios priežastys ir sąlygos bei jų socialinės ir teisinės kontrolės priemonės.

    Kartu labai svarbu palyginti įvairias baudžiamosios teisės statistikos grupes ne tik tarpusavyje, bet ir su kitų statistikos šakų (demografinės, socialinės-ekonominės ir kt.) grupelėmis, atspindinčiomis tarpusavyje susijusius reiškinius.

    Grupavimo paskirties ir uždavinių, kuriuos jie sprendžia atliekant statistinę analizę, skirtumai išreiškiami esamoje jų klasifikacijoje: tipologinė, struktūrinė, analitinė.

    Svarbiausias grupavimo uždavinys statistikoje – tirtą populiacijos vienetų masę suskirstyti į būdingus tipus, t.y. į grupes, vienarūšes esminėmis savybėmis. Ši problema išspręsta naudojant tipologinę grupavimą.

    Tipologinės grupės- tai tiriamos populiacijos diferencijavimas į vienarūšes grupes, tipus pagal esminį kokybinį požymį.

    Pagrindinis tipologinio grupavimo tikslas – statistinėmis priemonėmis atskirti vieno tipo reiškinius nuo kitų. Tokį grupavimą daugiausia lemia nusistovėjusios idėjos apie tai, kokie reiškinių tipai sudaro tiriamos populiacijos turinį.

    Teisinėje statistikoje tai yra trys teisinių santykių rūšys: baudžiamoji teisė, administracinė teisė ir civilinė teisė, kurios apibrėžia jos skirsnius.

    Visų pirma kriminalinėje statistikoje tai galėtų būti, pavyzdžiui, nusikaltimų padariusių asmenų pasiskirstymas pagal lytį.

    Toks grupavimas pagal kokybinę charakteristiką, kai yra tik dvi šios charakteristikos reikšmės ir viena iš jų neįtraukia kitos, statistikoje vadinama alternatyva.

    Šio tipo grupavimo veiksmų seka yra elementari:

    • 1) nustatomas reiškinio tipas, kurį reikėtų pabrėžti – mūsų atveju registruoti nusikaltimai;
    • 2) tipui apibūdinti pasirenkama grupavimo charakteristika - mūsų atveju nusikaltimus padariusių asmenų lytis;
    • 3) nustatomos intervalų ribos (mūsų atveju – visiems asmenims, pripažintiems padariusiais nusikaltimus);
    • 4) grupavimas sudaromas lentelėje, pasirinktos grupės (remiantis grupavimo charakteristikų deriniu) sujungiamos į numatytus tipus ir nustatomas kiekvienos iš jų skaičius (savitasis tankis).

    Atliekant tipologinį grupavimą, tai yra sumuojant vienetus į kokybiškai vienarūšes kategorijas, šios kategorijos, kaip pažymėta, turi būti nustatomos remiantis atitinkamo mokslo nuostatomis ir teisės normomis. Pavyzdžiui, bausmių grupavimas pagal rūšis vykdomas baudžiamosios teisės (teisminės) statistikos visiškai laikantis 2005 m. Baudžiamojo kodekso 43-59 str., nustatant tikslias jų atskirų rūšių (baudos, pataisos darbų, laisvės atėmimo ir kt.) kokybines charakteristikas.

    Struktūrinės grupės- tai tipiškai vienarūšių grupių pasiskirstymas pagal kiekybines charakteristikas, kuris gali keistis (skirti). Mokslinėje literatūroje toks grupavimas kartais vadinamas variaciniu. Jų pagalba kriminalinė statistika tiria, pavyzdžiui, nusikaltėlių struktūrą pagal įvairius požymius: amžių, teistumų skaičių, įkalinimo terminus, darbo užmokestį ir kitas kiekybines charakteristikas.

    Struktūrinis arba variacinis statistikos grupavimas gali būti atliktas norint ištirti besikeičiančią paprastai vienarūšių nusikaltimų grupių, nusikaltėlių, civilinių ieškinių ir kitų rodiklių struktūrą. Medžiagos struktūriniam grupavimui būtina turėti vienarūšius agregatus, suskirstytus pagal kintančios (kintamos) charakteristikos reikšmę.

    Jei tipologinis grupavimas grindžiamas kokybinėmis savybėmis, tai variacinė grupavimas – pagal kiekybines (nusikaltimų proporcija, asmenys, bylos, nusikaltėlių amžius, bausmių terminai, teistumų skaičius, baigtų klasių skaičius, žalos dydis, žalos dydis ieškinys, baudžiamųjų ar civilinių bylų tyrimo ir nagrinėjimo terminai). reikalai ir kt.) .

    Kiekybiniai tiriamų reiškinių struktūros poslinkiai per kelerius metus rodo objektyvių tendencijų ir dėsningumų pokyčius, tyrimo ar teismų praktiką, teisėsaugos ar kitų teisės subjektų veiklos efektyvumą. Paimdami, pavyzdžiui, absoliučių ir santykinių teistumo rodiklius per daugelį metų, nustatysime teismų praktikos tendencijas ir jos ryšį su realiu nusikalstamumu. Ištyrę tam tikros rūšies nusikaltimų užregistruotų absoliučių skaičių dinamiką, jo dalies dinamiką viso nusikalstamumo struktūroje, atrasime šios veikos raidos tendencijas.

    Struktūrinės grupuotės gali būti kuriamos remiantis nusikaltimų dalies pasiskirstymu pagal nusikalstamo kėsinimosi sritis ir objektus, federacijos subjektus, regionus ir teritorijas.

    Struktūriniai skirtumai šiuo atveju gali atskleisti tam tikro regiono kriminologinės situacijos ypatumus.

    Struktūrinės (variacinės) grupės yra greta populiacijos vienetų pasiskirstymo eilučių pagal įvairias charakteristikas.

    Analitinės grupės- tai pasiskirstymas pagal priklausomybę, dviejų ar daugiau nevienalyčių reiškinių grupių ryšį ar jų požymius (pavyzdžiui, vagysčių pasiskirstymas pagal jų padarymo vietą ir laiką; nuteistųjų už transporto priemonių nusikaltimus - pagal vairuotojo darbo stažą). ir tt).

    Analitinės grupuotės turi didelę reikšmę visoms teisinės statistikos šakoms. Jie leidžia nustatyti daugybę paslėptų priklausomybių ir ryšių, o tai svarbu priimant praktinius sprendimus ir plėtojant teisės mokslą. Kiti grupavimo tipai, taip pat kiti statistiniai metodai taip pat turi analitinį potencialą, tačiau pats analitinis grupavimas tiesiogiai siekia nustatyti priklausomybes tarp tiriamų reiškinių. Pagal savo uždavinių pobūdį koreliacinės grupės yra artimos analitinei grupavimui, kai galima palyginti tiksliai išmatuoti priklausomybę tarp tiriamų reiškinių ar procesų.

    Nagrinėjant socialinius-teisinius, tortologinius ir kriminologinius aspektus, dažniausiai naudojamos visos nagrinėjamos grupavimo rūšys. Pavyzdžiui, siekiant nustatyti padarytų nusikaltimų socialinį pavojingumą ir pavojingumą, jų visumą galime suskirstyti į veikų kategorijas ir kaltės formas (tipologinis grupavimas). Siekiant nustatyti įvairių teisėsaugos institucijų (vidaus reikalų, narkotikų kontrolės, muitinės, prokuratūros, saugos tarnybos) kovos su nusikalstamumu efektyvumą, galime ištirti nusikaltimų išaiškinimo rodiklių kitimą minėtuose padaliniuose (variacijų grupavimas) .

    Norint nustatyti augimo arba (nusikalstamumo mažėjimo mieste, regione, šalyje) priežastis ir sąlygas, reikėtų taikyti keletą analitinių grupių.

    Statistiniai metodai

    Statistiniai metodai- statistinių duomenų analizės metodai. Yra taikomosios statistikos metodai, kurie gali būti naudojami visose mokslinių tyrimų srityse ir bet kuriuose šalies ūkio sektoriuose, ir kiti statistiniai metodai, kurių pritaikomumas apsiriboja viena ar kita sritimi. Tai reiškia tokius metodus kaip statistinė priėmimo kontrolė, statistinė technologinių procesų kontrolė, patikimumas ir testavimas bei eksperimentų planavimas.

    Statistinių metodų klasifikacija

    Statistiniai duomenų analizės metodai taikomi beveik visose žmogaus veiklos srityse. Jie naudojami, kai reikia gauti ir pagrįsti bet kokius sprendimus dėl grupės (objektų ar subjektų), turinčios tam tikrą vidinį nevienalytiškumą.

    Patartina išskirti tris mokslinės ir taikomosios veiklos tipus statistinių duomenų analizės metodų srityje (pagal metodų, susijusių su pasinėrimu į konkrečias problemas, specifiškumo laipsnį):

    a) bendrosios paskirties metodų kūrimas ir tyrimas, neatsižvelgiant į taikymo srities specifiką;

    b) realių reiškinių ir procesų statistinių modelių kūrimas ir tyrimas pagal konkrečios veiklos srities poreikius;

    c) statistinių metodų ir modelių taikymas konkrečių duomenų statistinei analizei.

    Taikomoji statistika

    Duomenų tipo ir jų generavimo mechanizmo aprašymas yra bet kokio statistinio tyrimo pradžia. Duomenims aprašyti naudojami ir deterministiniai, ir tikimybiniai metodai. Taikant deterministinius metodus galima analizuoti tik tuos duomenis, kurie yra prieinami tyrėjui. Pavyzdžiui, jų pagalba buvo gautos lentelės, kurias pagal įmonių ir organizacijų pateiktas statistines ataskaitas apskaičiavo oficialios valstybės statistikos įstaigos. Gauti rezultatai gali būti perkelti į platesnę populiaciją ir naudojami prognozavimui bei kontrolei tik tikimybinio-statistinio modeliavimo pagrindu. Todėl į matematinę statistiką dažnai įtraukiami tik tikimybių teorija pagrįsti metodai.

    Nemanome, kad deterministinius ir tikimybinius-statistinius metodus galima sugretinti. Mes laikome juos nuosekliais statistinės analizės etapais. Pirmajame etape būtina išanalizuoti turimus duomenis ir pateikti juos lengvai skaitoma forma naudojant lenteles ir diagramas. Tada patartina statistinius duomenis analizuoti remiantis tam tikrais tikimybiniais ir statistiniais modeliais. Atkreipkite dėmesį, kad galimybę giliau įsigilinti į realaus reiškinio ar proceso esmę užtikrina adekvataus matematinio modelio sukūrimas.

    Paprasčiausioje situacijoje statistiniai duomenys yra kai kurių tiriamų objektų charakteristikų reikšmės. Reikšmės gali būti kiekybinės arba nurodyti kategoriją, kuriai objektas gali būti priskirtas. Antruoju atveju jie kalba apie kokybinį ženklą.

    Matuodami pagal keletą kiekybinių ar kokybinių charakteristikų, kaip statistinius duomenis apie objektą gauname vektorių. Tai gali būti laikoma naujo tipo duomenimis. Šiuo atveju imtį sudaro vektorių rinkinys. Yra dalis koordinačių – skaičiai, o dalis – kokybiniai (kategorizuoti) duomenys, tada kalbame apie skirtingų tipų duomenų vektorių.

    Vienas imties elementas, ty vienas matmuo, gali būti funkcija kaip visuma. Pavyzdžiui, indikatoriaus dinamiką, ty jo kitimą laikui bėgant, apibūdina paciento elektrokardiograma arba variklio veleno plakimo amplitudė. Arba laiko eilutė, apibūdinanti konkrečios įmonės veiklos dinamiką. Tada pavyzdį sudaro ypatybių rinkinys.

    Pavyzdiniai elementai taip pat gali būti kiti matematiniai objektai. Pavyzdžiui, dvejetainiai santykiai. Taigi, apklausdami ekspertus, jie dažnai naudoja tyrimo objektų – prekių pavyzdžių, investicinių projektų, valdymo sprendimų variantų – užsakymą (reitingavimą). Priklausomai nuo ekspertinio tyrimo nuostatų, atrankos elementai gali būti įvairių tipų dvejetainiai ryšiai (tvarka, skaidymas, tolerancija), aibės, neaiškios aibės ir kt.

    Taigi, imties elementų matematinė prigimtis įvairiose taikomosios statistikos problemose gali būti labai skirtinga. Tačiau galima išskirti dvi statistinių duomenų klases – skaitinius ir neskaitinius. Atitinkamai taikomoji statistika skirstoma į dvi dalis – skaitinę statistiką ir neskaitinę statistiką.

    Skaitinė statistika – tai skaičiai, vektoriai, funkcijos. Juos galima sudėti ir padauginti iš koeficientų. Todėl skaitinėje statistikoje didelę reikšmę turi įvairios sumos. Matematinis aparatas atsitiktinių imties elementų sumoms analizuoti yra (klasikiniai) didelių skaičių dėsniai ir centrinės ribinės teoremos.

    Neskaitiniai statistiniai duomenys yra suskirstyti į kategorijas, skirtingų tipų požymių vektoriai, dvejetainiai ryšiai, aibės, neaiškios aibės ir kt. Jų negalima sudėti ir dauginti iš koeficientų. Todėl kalbėti apie neskaitinės statistikos sumas nėra prasmės. Jie yra neskaitinių matematinių erdvių (aibių) elementai. Neskaitinių statistinių duomenų analizės matematinis aparatas yra pagrįstas atstumų tarp elementų (taip pat artumo matavimų, skirtumo rodiklių) panaudojimu tokiose erdvėse. Atstumų pagalba nustatomi empiriniai ir teoriniai vidurkiai, įrodomi didelių skaičių dėsniai, konstruojami neparametriniai tikimybių pasiskirstymo tankio įverčiai, sprendžiamos diagnostinės problemos ir klasterinė analizė ir kt. (žr.).

    Taikomuosiuose tyrimuose naudojami įvairių tipų statistiniai duomenys. Taip yra visų pirma dėl jų gavimo būdų. Pavyzdžiui, jei kai kurių techninių prietaisų testavimas tęsiasi iki tam tikro laiko momento, tada gauname vadinamąjį. cenzūruoti duomenys, susidedantys iš skaičių rinkinio – kelių įrenginių veikimo trukmė iki gedimo ir informacija, kad likę įrenginiai toliau veikė bandymo pabaigoje. Cenzūruoti duomenys dažnai naudojami vertinant ir stebint techninių prietaisų patikimumą.

    Paprastai pirmųjų trijų tipų duomenų analizės statistiniai metodai nagrinėjami atskirai. Šį apribojimą lemia aukščiau minėtas faktas, kad neskaitinio pobūdžio duomenų analizės matematinis aparatas gerokai skiriasi nuo duomenų, pateikiamų skaičių, vektorių ir funkcijų pavidalu.

    Tikimybinis-statistinis modeliavimas

    Taikydami statistinius metodus konkrečiose žinių srityse ir šalies ūkio sektoriuose, gauname tokias mokslines ir praktines disciplinas kaip „statistiniai metodai pramonėje“, „statistiniai metodai medicinoje“ ir kt. Šiuo požiūriu ekonometrija yra „statistinė“. metodai ekonomikoje“. Šios b) grupės disciplinos dažniausiai yra pagrįstos tikimybiniais-statistiniais modeliais, sudarytais pagal taikymo srities ypatybes. Labai pamokoma palyginti įvairiose srityse naudojamus tikimybinius-statistinius modelius, atrasti jų panašumus ir tuo pačiu pastebėti kai kuriuos skirtumus. Taigi galima įžvelgti problemų teiginių ir joms spręsti naudojamų statistinių metodų panašumą tokiose srityse kaip moksliniai medicininiai tyrimai, specifiniai sociologiniai tyrimai ir marketingo tyrimai arba, trumpai tariant, medicina, sociologija ir rinkodara. Jie dažnai grupuojami kartu pavadinimu „pavyzdiniai tyrimai“.

    Skirtumas tarp imtinių ir ekspertinių tyrimų pirmiausia pasireiškia tiriamų objektų ar subjektų skaičiumi – imtiniuose tyrimuose dažniausiai kalbame apie šimtus, o ekspertiniuose – apie dešimtis. Tačiau ekspertų tyrimų technologija yra daug sudėtingesnė. Specifiškumas dar ryškesnis demografiniuose ar logistikos modeliuose, apdorojant naratyvinę (teksto, kronikos) informaciją arba tiriant veiksnių tarpusavio įtaką.

    Techninių prietaisų ir technologijų patikimumo ir saugos klausimai, eilių teorija išsamiai aptariami daugelyje mokslo darbų.

    Konkrečių duomenų statistinė analizė

    Statistinių metodų ir modelių taikymas konkrečių duomenų statistinei analizei yra glaudžiai susijęs su atitinkamos srities problemomis. Trečiojo iš nustatytų mokslinės ir taikomosios veiklos rūšių rezultatai yra disciplinų sankirtoje. Juos galima laikyti statistinių metodų praktinio taikymo pavyzdžiais. Tačiau ne ką mažiau priežasčių juos priskirti atitinkamai žmogaus veiklos sričiai.

    Pavyzdžiui, tirpios kavos vartotojų apklausos rezultatai natūraliai priskiriami marketingui (tuo jie ir daro skaitydami paskaitas apie rinkodaros tyrimus). Kainų augimo dinamikos tyrimas naudojant infliacijos indeksus, skaičiuojamus iš nepriklausomai renkamos informacijos, pirmiausia domina ekonomikos ir šalies ūkio valdymo (tiek makrolygmeniu, tiek atskirų organizacijų lygmeniu) požiūriu.

    Plėtros perspektyvos

    Statistinių metodų teorija yra skirta realių problemų sprendimui. Todėl joje nuolat kyla naujų matematinių uždavinių formuluotės statistiniams duomenims analizuoti, kuriami ir pateisinami nauji metodai. Pateisinimas dažnai atliekamas matematinėmis priemonėmis, tai yra, įrodant teoremas. Didelį vaidmenį atlieka metodinė dalis – kaip tiksliai nustatyti uždavinius, kokias prielaidas priimti tolesniam matematiniam tyrimui. Šiuolaikinio vaidmuo informacines technologijas, ypač kompiuterinis eksperimentas.

    Neatidėliotinas uždavinys – išanalizuoti statistinių metodų istoriją, siekiant nustatyti raidos tendencijas ir pritaikyti jas prognozavimui.

    Literatūra

    2. Naylor T. Mašininio modeliavimo eksperimentai su ekonominių sistemų modeliais. - M.: Mir, 1975. - 500 p.

    3. Kramer G. Matematiniai statistikos metodai. - M.: Mir, 1948 (1 leid.), 1975 (2 leid.). - 648 p.

    4. Bolševas L. N., Smirnovas N. V. Matematinės statistikos lentelės. - M.: Nauka, 1965 (1 leid.), 1968 (2 leid.), 1983 (3 leid.).

    5. Smirnovas N. V., Dunin-Barkovsky I. V. Tikimybių teorijos ir matematinės statistikos kursas techniniams pritaikymams. Red. 3, stereotipinis. - M.: Nauka, 1969. - 512 p.

    6. Normanas Draperis, Haris Smithas Taikomoji regresinė analizė. Daugkartinė regresija = Taikomoji regresijos analizė. – 3 leidimas. - M.: „Dialektika“, 2007. - P. 912. - ISBN 0-471-17082-8

    Taip pat žr

    Wikimedia fondas. 2010 m.

    • Yat-Kha
    • Amalgama (nurodymas)

    Pažiūrėkite, kas yra „statistiniai metodai“ kituose žodynuose:

      STATISTINIAI METODAI- STATISTINIAI METODAI moksliniai masės reiškinių aprašymo ir tyrimo metodai, leidžiantys kiekybinę (skaitinę) išraišką. Žodis „statistika“ (iš Igal. stato valstija) turi bendrą šaknį su žodžiu „valstybė“. Iš pradžių tai...... Filosofinė enciklopedija

      STATISTINIAI METODAI –- moksliniai masinių reiškinių aprašymo ir tyrimo metodai, leidžiantys kiekybinę (skaitinę) raišką. Žodis „statistika“ (iš italų kalbos stato – valstybė) turi bendrą šaknį su žodžiu „valstybė“. Iš pradžių tai buvo susiję su vadybos mokslu ir... Filosofinė enciklopedija

      Statistiniai metodai- (ekologijoje ir biocenologijoje) kitimo statistikos metodai, leidžiantys ištirti visumą (pavyzdžiui, fitocenozę, populiaciją, produktyvumą) pagal jos dalinius agregatus (pavyzdžiui, pagal duomenis, gautus registracijos vietose) ir įvertinti tikslumo laipsnis.... Ekologijos žodynas

      statistiniais metodais- (psichologijoje) (iš lot. status statuso) tam tikri taikomosios matematinės statistikos metodai, naudojami psichologijoje daugiausia eksperimentiniams rezultatams apdoroti. Pagrindinis S. m naudojimo tikslas yra padidinti išvadų pagrįstumą ... ... Puiki psichologinė enciklopedija

      Statistiniai metodai- 20.2. Statistiniai metodai Konkretūs statistiniai metodai, naudojami veiklai organizuoti, reguliuoti ir tikrinti, apima, bet jais neapsiribojant: a) eksperimentų planavimą ir faktorių analizę; b) dispersijos analizė ir... Norminės ir techninės dokumentacijos terminų žodynas-žinynas

      STATISTINIAI METODAI- kiekių tyrimo metodai. masinių visuomenių aspektai. reiškinius ir procesus. S. m. leidžia skaitmenine prasme apibūdinti vykstančius visuomenės pokyčius. procesus, studijuoti įvairius. socialinės ir ekonominės formos. modeliai, keisti...... Žemės ūkio enciklopedinis žodynas

      STATISTINIAI METODAI- kai kurie taikomosios matematinės statistikos metodai, naudojami eksperimentiniams rezultatams apdoroti. Specialiai psichologinių testų kokybei tikrinti buvo sukurta nemažai statistinių metodų, skirtų naudoti profesionaliems... ... Profesinis išsilavinimas. Žodynas

      STATISTINIAI METODAI- (inžinerinėje psichologijoje) (iš lot. status statuso) kai kurie taikomosios statistikos metodai, naudojami inžinerinėje psichologijoje eksperimentiniams rezultatams apdoroti. Pagrindinis S. m naudojimo tikslas yra padidinti išvadų pagrįstumą ... ... Enciklopedinis psichologijos ir pedagogikos žodynas

    mob_info