अध्ययन में सांख्यिकी के प्रकार। प्रपत्र, सांख्यिकीय अवलोकन के प्रकार और तरीके। वर्णनात्मक आंकड़ों की गणना
सांख्यिकीय डेटा को सांख्यिकीय तालिकाओं, सांख्यिकीय रेखांकन और सांख्यिकीय चार्ट के रूप में प्रस्तुत किया जा सकता है।
सांख्यिकीय टेबल अवलोकन से उपलब्ध आंकड़ों के सारांश और समूहीकरण के परिणामस्वरूप तैयार किया गया है। सांख्यिकीय तालिकाओं में आवश्यक रूप से योग होते हैं और इसमें एक विषय और एक विधेय शामिल होता है।
विषय तालिका दिखाता है कि तालिका किस बारे में है, यह बाईं ओर स्थित है और पंक्तियों की सामग्री का प्रतिनिधित्व करती है।
भविष्यवाणी की मेज शीर्ष पर स्थित है और ग्राफ की सामग्री का प्रतिनिधित्व करता है। विधेय से पता चलता है कि इस विषय में क्या विशेषताएं हैं।
सांख्यिकीय रेखांकन। सांख्यिकीय रेखांकन सांख्यिकीय आंकड़ों को सारांशित और समूहीकृत करने का अंतिम चरण है। चित्रमय प्रतिनिधित्व उनकी धारणा के संदर्भ में सांख्यिकीय आंकड़ों की प्रस्तुति का सबसे प्रभावी रूप है।
अनुसूची ज्यामितीय रेखाओं और आंकड़ों का उपयोग करते हुए सांख्यिकीय मात्रा और उनके अनुपात के दृश्य प्रतिनिधित्व को सशर्त कहा जाता है।
प्रत्येक ग्राफ में निम्नलिखित तत्व शामिल होने चाहिए: प्रतीक, ग्राफ क्षेत्र, स्केल संदर्भ बिंदु और समन्वय प्रणाली।
ग्राफिक छवि - ज्यामितीय संकेत, बिंदुओं, रेखाओं, आंकड़ों का एक सेट, जिसकी मदद से सांख्यिकीय मात्राओं को चित्रित किया जाता है।
ग्राफ क्षेत्र उस स्थान का प्रतिनिधित्व करता है जिसमें ज्यामितीय संकेत रखे गए हैं।
सांख्यिकीय ग्राफ के पैमाने संदर्भ बिंदु पैमाने और पैमाने द्वारा निर्धारित किए जाते हैं।
सांख्यिकीय प्लॉट स्केल - यह एक संख्यात्मक मान को एक ग्राफिक में बदलने का एक उपाय है,
स्केल स्केल - एक लाइन जिसके विशिष्ट बिंदुओं को विशिष्ट संख्याओं के रूप में पढ़ा जा सकता है। पैमाने में एक लाइन (स्केल कैरियर) और उस पर चिह्नित कई बिंदु होते हैं, एक निश्चित क्रम में व्यवस्थित होते हैं।
समान पैमाना एक इकाई के रूप में लिए गए सेगमेंट की लंबाई और किसी भी उपाय में मापा जाता है।
प्लॉट क्षेत्र में ज्यामितीय प्रतीकों को रखने के लिए एक समन्वय प्रणाली की आवश्यकता होती है। आयताकार निर्देशांक की सबसे आम प्रणाली।
निर्माण की विधि के अनुसार, ग्राफ़ को रेखाचित्र, आरेख, कार्टोग्राम, कार्टोडायग्राम में विभाजित किया जाता है।
लाइन ग्राफ के वर्ग में शामिल हैं: बहुभुज, संचयी और लोरेंट्ज़ वक्र।
बहुभुज टूटी हुई रेखा कहलाती है, जिसके खंड बिंदुओं को जोड़ते हैं X और / j (X j - विशेषता मूल्य; - आवृत्ति)।
बहुभुज का उपयोग असतत वितरण श्रृंखला के लिए किया जाता है।
Cumulata - पॉलीलाइन, संचित आवृत्तियों या भागों द्वारा संकलित, जिसके बिंदुओं के निर्देशांक हैं एक्स ( तथा च। (एक्स जे - मान श्रृंखला की ऊपरी सीमा - फ़ीचर का मान, एक अंतराल श्रृंखला के लिए (एक्स।); / (- संचित आवृत्ति)।
अंतराल वितरण श्रृंखला की पॉलीलाइन का प्रारंभिक बिंदु मान की निचली सीमा है ( एक्स") पहले समूह में।
लोरेंत्ज़ वक्र, या एकाग्रता वक्र, विशेषता के कुल मूल्य के सापेक्ष एकाग्रता का वक्र कहा जाता है। यह एक टूटी हुई रेखा है, जिसके बिंदुओं के निर्देशांक अनुपस्थित अक्ष पर संचित सापेक्ष आवृत्तियों पर होते हैं, और समन्वय अक्ष पर - संचित (संचयी कुल) विशेषता का मान एक्स जे।
लोरेंट्ज़ वक्र के करीब एक सीधी रेखा है, जो कि सुविधा का वितरण समान है, अर्थात। एकाग्रता कम होती है। वक्र की वक्रता जितनी अधिक होगी, वितरण उतना ही असमान होगा, अर्थात। एकाग्रता अधिक होती है।
सांख्यिकीय चार्ट। चार्ट के वर्ग, सबसे पहले, एक हिस्टोग्राम (बार चार्ट), साथ ही बार, पट्टी, पाई, रैखिक, वर्ग, क्षेत्र, घुंघराले, आदि शामिल हैं।
बार चार्ट - यह आयतों से बना एक चरणबद्ध आकार है जिसका आधार समूह में रिक्ति के बराबर है, और समूह में घनत्व (पूर्ण या सापेक्ष) है।
बार चार्ट का निर्माण करते समय, डेटा को एक ही चौड़ाई के बार के रूप में प्रदर्शित किया जाता है, लेकिन एक निश्चित पैमाने पर प्रदर्शित मात्राओं के संख्यात्मक मूल्यों के आधार पर अलग-अलग ऊंचाइयां।
बार चार्ट की एक किस्म पट्टी और बार चार्ट हैं। वे एक ही चौड़ाई के क्षैतिज रूप से स्थित आयतों के रूप में सुविधा के आयामों को दर्शाते हैं, लेकिन प्रदर्शित मूल्यों के अनुपात में अलग-अलग लंबाई। धारियों की शुरुआत एक ही ऊर्ध्वाधर रेखा पर होनी चाहिए।
वृत्त चित्र किसी घटना की संरचना को चित्रित करने के लिए उपयोग करना सुविधाजनक है, इस मामले में सर्कल को घटना के हिस्सों के अंशों के आनुपातिक क्षेत्रों में विभाजित किया गया है। सर्कल को पूरे (100%) के रूप में लिया जाता है और सेक्टरों में विभाजित किया जाता है, जिनमें से चाप आनुपातिक होते हैं
प्रदर्शित मात्राओं के व्यक्तिगत भागों के मूल्य। प्रत्येक क्षेत्र का चाप (या केंद्रीय कोण का मूल्य) सूत्र द्वारा निर्धारित किया जाता है
जहां 360 ° वृत्त का क्षेत्र है;
d - प्रतिशत के रूप में चित्रित घटना का विशिष्ट गुरुत्व।
यदि सांख्यिकीय आंकड़ों को निरपेक्ष रूप से प्रस्तुत किया जाता है, तो आर्क को निर्धारित करने का सूत्र बनता है:
कहाँ पे b - निरपेक्ष रूप से प्रदर्शित घटना का परिमाण।
निर्माण के लिए परिपत्र तथा वर्ग चार्ट यह प्रारंभिक गणना करने के लिए आवश्यक है, क्योंकि उपलब्ध सांख्यिकीय डेटा (/)) ज्यामितीय आंकड़ों (हलकों या वर्गों) के क्षेत्रों के अनुरूप हैं।
एक सर्कल बनाने के लिए, आपको सूत्र का उपयोग करके सर्कल की त्रिज्या खोजने की आवश्यकता है 
एक वर्ग बनाने के लिए, आपको वर्ग के क्षेत्र के सूत्र के आधार पर वर्ग के किनारे को खोजने की आवश्यकता है:
बर्बर चिन्ह तीन परस्पर मात्राओं की एक दृश्य विशेषता के लिए उपयोग किया जाता है - यह एक आयत है जिसमें आधार एक संकेतक है, ऊँचाई एक और है, और ऊँचाई से आधार का उत्पाद तीसरे संकेतक के व्युत्पन्न के मूल्य को दर्शाता है।
घुंघराले चार्ट दो तरीकों से निर्मित होते हैं: तुलनात्मक सांख्यिकीय मानों (/) को आंकड़ों द्वारा दर्शाया जाता है - इन आबादी के संस्करणों के अनुपात में विभिन्न आकारों के प्रतीकों, या समान संकेतों-प्रतीकों की विभिन्न संख्याओं के अनुसार, जिनमें से प्रत्येक को एक निश्चित संख्यात्मक मान असाइन किया जाता है।
सांख्यिकीय संकेतक के स्थानिक वितरण के चित्रमय प्रतिनिधित्व के लिए, कार्टोग्राम का उपयोग किया जाता है, जो पृष्ठभूमि और बिंदु हैं।
कार्टोग्राम एक भौगोलिक मानचित्र के साथ एक चार्ट का एक संयोजन है।
पृष्ठभूमि के कार्टोग्राम पर, क्षेत्र पर अध्ययन किए गए घटना का वितरण क्षेत्र के विभिन्न रंगों द्वारा दर्शाया गया है।
अलग रंग घनत्व या अलग तीव्रता के छायांकन के साथ इकाइयों।
एक बिंदु कार्टोग्राम पर, सांख्यिकीय डेटा के ग्राफिक प्रतिनिधित्व के प्रतीक कुछ क्षेत्रीय इकाइयों के भीतर स्थित बिंदु हैं। प्रत्येक बिंदु को एक विशिष्ट संख्यात्मक मान सौंपा गया है।
कार्टोग्राम का उपयोग ऐसे मामलों में किया जाता है जब इस सुविधा के वितरण के पैटर्न की पहचान करने के लिए कुल में किसी एक सांख्यिकीय विशेषता के क्षेत्रीय वितरण को दिखाना आवश्यक हो जाता है।
चार्ट बनाने के स्वचालित तरीके। स्वचालित तरीके से, चार्ट में उत्पन्न और समूहीकृत डेटा के आधार पर चार्ट बनाए जा सकते हैं। एक स्पष्ट आरेख प्रदान करने के लिए, डेटा ब्लॉक को कुछ आवश्यकताओं को पूरा करना होगा:
- डेटा को मात्रा और समूहों, स्तंभों और पंक्तियों द्वारा व्यवस्थित किया जाना चाहिए;
- विभिन्न श्रेणियों के लिए डेटा तुलनीय होना चाहिए;
- तालिकाओं, पंक्तियों, स्तंभों की हेडिंग छोटी और स्पष्ट होनी चाहिए ताकि ज्यादा जगह न खींचे और निर्मित आरेख के मूल्यों की सही समझ प्रदान कर सके;
- डेटा को एक या एक से अधिक आयताकार श्रेणियों में शीर्ष पंक्ति और बाएँ स्तंभ में पाठ लेबल के साथ स्थित होना चाहिए।
एक एकीकृत पैकेज के हिस्से के रूप में माइक्रोसॉफ्ट ऑफिस स्प्रेडशीट जानकारी कार्यक्रम द्वारा संसाधित की जाती है माइक्रोसॉफ्ट एक्सेल। एक स्प्रेडशीट एक नियमित स्प्रेडशीट के बराबर कंप्यूटर है।
टेबल प्रोसेसर - एक विशेष कार्यक्रम (सॉफ्टवेयर पैकेज) जो सूचना को सारणीबद्ध रूप में प्रस्तुत करता है।
माइक्रोसॉफ्ट एक्सेल डेटा की पहली पंक्ति को परिभाषित करता है, मौजूदा गैर-तिथि चयनित डेटा श्रेणी के ऊपरी-बाएँ कोने में पहली सेल से शुरू होता है, और शेष चयनित पंक्तियों और स्तंभों के साथ समाप्त होता है।
स्प्रेडशीट प्रोसेसर में आरेख बनाने के लिए, प्लॉटर का उपयोग करके एक विशेष आरेख विज़ार्ड प्रदान किया जाता है Microsoft ग्राफ़। मानक टूलबार में आइकन पर क्लिक करके चार्टिंग विज़ार्ड लॉन्च किया जाता है। प्रारंभिक के रूप में, चार्टिंग के लिए उपयोग किए जाने वाले डेटा वाले कक्षों की श्रेणी का चयन करने की अनुशंसा की जाती है। आरेख चार चरणों में बनाए गए हैं:
- 1) आरेख के प्रकार और प्रकार का विकल्प;
- 2) डेटा की सीमा और पंक्तियों या स्तंभों में पंक्तियों की व्यवस्था का स्पष्टीकरण। तैनात होने पर एक आरेख की साजिश रचने का परिणाम
पंक्तियों और स्तंभों में पंक्तियाँ काफी भिन्न हो सकती हैं। डिफ़ॉल्ट रूप से, विंडो चयनित श्रेणी की कोशिकाओं के लिए एक चार्ट दृश्य प्रदर्शित करती है। यदि आपने पहले डेटा का चयन नहीं किया है, तो आपको इस विंडो में फ़ील्ड में स्टाइल टेबल के आइकन पर क्लिक करके ऐसा करना होगा रेंज और तालिका में डेटा पर प्रकाश डाला। टैब "पंक्ति" आपको पंक्तियों को जोड़ने और हटाने की अनुमति देता है, उन श्रेणियों को इंगित करता है जिनमें संबंधित पंक्तियों को प्रस्तुत किया जाता है, श्रेणी अक्ष के लेबल;
- 3) आरेख के शीर्षक को निर्दिष्ट करना और आवश्यक हस्ताक्षर करना;
- 4) स्प्रेडशीट प्रोसेसर (वर्तमान या अलग वर्कशीट पर) की शीट पर आरेख की नियुक्ति।
आरेख के तत्वों को संपादित करने के लिए, आपको डबल-क्लिक करने की आवश्यकता है, जिसके बाद आप चयनित तत्व के मापदंडों को बदलने के लिए संबंधित विंडो पर जाएंगे। संदर्भ-संवेदनशील मेनू द्वारा एक महत्वपूर्ण सहायता प्रदान की जाती है, जिसे आरेख के व्यक्तिगत तत्वों पर कहा जाता है।
statistics- एक विज्ञान जो सामूहिक सामाजिक-आर्थिक घटनाओं और प्रक्रियाओं के मात्रात्मक पक्ष का अध्ययन करता है, जो स्थान और समय की विशिष्ट परिस्थितियों में उनके गुणात्मक पक्ष के साथ अविभाज्य एकता है।
प्राकृतिक विज्ञानों में, "सांख्यिकी" की अवधारणा का अर्थ है संभाव्यता के सिद्धांत के तरीकों के आवेदन के आधार पर बड़े पैमाने पर घटना का विश्लेषण।
सांख्यिकी सामग्री के अनुसंधान और प्रसंस्करण के लिए एक विशेष कार्यप्रणाली विकसित करती है: सामूहिक सांख्यिकीय अवलोकन, समूहों की विधि, औसत मूल्य, सूचकांक, संतुलन विधि, ग्राफिक छवियों की विधि।
methodological विशेषताएं का अध्ययन है: गतिशीलता में इस या उस घटना के गुणात्मक रूप से सजातीय संकेतों का द्रव्यमान चरित्र।
सांख्यिकी में एक संख्या शामिल है वर्गों, जिनमें से: सांख्यिकी, आर्थिक सांख्यिकी, शाखा सांख्यिकी के सामान्य सिद्धांत - औद्योगिक, कृषि, परिवहन, चिकित्सा।
11. जनसंख्या के स्वास्थ्य की स्थिति का आकलन करने के लिए संकेतकों के समूह।
जनसंख्या स्वास्थ्य प्रमुख संकेतकों के तीन समूहों की विशेषता है:
ए) चिकित्सा और जनसांख्यिकीय - जनसांख्यिकीय प्रक्रियाओं की स्थिति और गतिशीलता को दर्शाती है:
जनसंख्या के आँकड़े (घनत्व, स्थान, सामाजिक संरचना, लिंग और उम्र के आधार पर रचना, साक्षरता, शिक्षा, राष्ट्रीयता, भाषा, संस्कृति)।
जनसंख्या की गतिशीलता (यांत्रिक उत्प्रवास और आव्रजन, प्राकृतिक प्रजनन, मृत्यु दर, प्राकृतिक वृद्धि)।
वैवाहिक स्थिति (विवाह दर, तलाक दर, विवाह की औसत लंबाई।)
प्रजनन प्रक्रियाएं (कुल प्रजनन क्षमता, सकल दर और शुद्ध दर।)
जीवन प्रत्याशा
मृत्यु दर (मृत्यु की संरचना, कारण, मृत्यु की घटना और उम्र के आधार पर मृत्यु दर।)
बी) रुग्णता और आघात (प्राथमिक रुग्णता, व्यापकता, संचित रुग्णता, पैथोलॉजिकल स्नेह, स्वास्थ्य सूचकांक, मृत्यु दर, आघात, विकलांगता) के संकेतक।
ग) शारीरिक विकास के संकेतक:
एंथ्रोपोमेट्रिक (ऊंचाई, शरीर का वजन, छाती की परिधि, सिर, कंधे, प्रकोष्ठ, निचले पैर, जांघ)
फिजियोथैमी
सोमाटोस्कोपिक (काया, मांसपेशियों का विकास, मोटापा की डिग्री, छाती का आकार, पैरों का आकार, पैर, माध्यमिक यौन विशेषताओं की गंभीरता।)।
चिकित्सा सांख्यिकी, इसके अनुभाग, कार्य। सार्वजनिक स्वास्थ्य के अध्ययन में सांख्यिकीय पद्धति की भूमिका और स्वास्थ्य देखभाल प्रणाली का प्रदर्शन।
चिकित्सा (स्वच्छता) आँकड़े -घटना के मात्रात्मक पक्ष और चिकित्सा, स्वच्छता और स्वास्थ्य देखभाल से जुड़ी प्रक्रियाओं का अध्ययन करता है।
चिकित्सा सांख्यिकी के 3 खंड हैं:
1. जनसंख्या स्वास्थ्य आँकड़े - संपूर्ण या इसके व्यक्तिगत समूहों के रूप में जनसंख्या की स्वास्थ्य स्थिति का अध्ययन (जनसंख्या के आकार और संरचना पर डेटा का संग्रह और सांख्यिकीय विश्लेषण, इसके प्रजनन, प्राकृतिक आंदोलन, शारीरिक विकास, विभिन्न रोगों की व्यापकता, जीवन प्रत्याशा, आदि) के रूप में। स्वास्थ्य संकेतकों का आकलन आम तौर पर स्वीकृत अनुमानित स्तरों और विभिन्न क्षेत्रों और गतिकी में प्राप्त स्तरों की तुलना में किया जाता है।
2. स्वास्थ्य के आँकड़े - स्वास्थ्य देखभाल संस्थानों (उनके स्थान, उपकरण, गतिविधियों) और कर्मियों के नेटवर्क के बारे में जानकारी के संग्रह, प्रसंस्करण और विश्लेषण के मुद्दों (डॉक्टरों, मध्य और जूनियर चिकित्सा कर्मियों की संख्या के बारे में, विशिष्टताओं द्वारा उनके वितरण के बारे में, उनके अनुभव के बारे में, आदि) को हल करता है। ।)। चिकित्सा और निवारक संस्थानों की गतिविधियों का विश्लेषण करते समय, प्राप्त आंकड़ों की तुलना मानक स्तरों के साथ-साथ अन्य क्षेत्रों और गतिकी में प्राप्त स्तरों से की जाती है।
3. नैदानिक \u200b\u200bआँकड़े - नैदानिक, प्रयोगात्मक और प्रयोगशाला अध्ययन के परिणामों को संसाधित करते समय सांख्यिकीय विधियों का उपयोग होता है; यह आपको शोध परिणामों की विश्वसनीयता का मूल्यांकन करने और कई अन्य समस्याओं को हल करने की अनुमति देता है (एक नमूना अध्ययन में टिप्पणियों की मात्रा का निर्धारण, एक प्रयोगात्मक और नियंत्रण समूह का गठन, सहसंबंध और प्रतिगमन लिंक की उपस्थिति का अध्ययन, गुणात्मक विषमता समूहों को समाप्त करना, आदि)।
चिकित्सा सांख्यिकी के कार्य हैं:
1) जनसंख्या के स्वास्थ्य की स्थिति का अध्ययन, सार्वजनिक स्वास्थ्य की मात्रात्मक विशेषताओं का विश्लेषण।
2) स्वास्थ्य संकेतकों और प्राकृतिक और सामाजिक वातावरण के विभिन्न कारकों के बीच संबंधों की पहचान, जनसंख्या के स्वास्थ्य के स्तर पर इन कारकों के प्रभाव का आकलन।
3) भौतिक रूप से अध्ययन करें - स्वास्थ्य देखभाल का तकनीकी आधार।
4) चिकित्सा संस्थानों की गतिविधियों का विश्लेषण।
5) चिकित्सा, निवारक, महामारी-विरोधी उपायों और सामान्य रूप से स्वास्थ्य देखभाल की प्रभावशीलता (चिकित्सा, सामाजिक, आर्थिक) का आकलन।
6) नैदानिक \u200b\u200bऔर प्रायोगिक चिकित्सा और जैविक अनुसंधान में सांख्यिकीय विधियों का उपयोग।
चिकित्सा सांख्यिकी सामाजिक निदान की एक विधि है, क्योंकि यह सार्वजनिक स्वास्थ्य में सुधार के उद्देश्य से उपायों को विकसित करने के लिए किसी देश, क्षेत्र और इस आधार पर जनसंख्या की स्वास्थ्य स्थिति का आकलन करना संभव बनाता है। आंकड़ों का सबसे महत्वपूर्ण सिद्धांत इसे अध्ययन करने के लिए लागू करना है अलग नहीं, पृथक, लेकिन बड़े पैमाने पर घटना, ताकि उनके सामान्य पैटर्न की पहचान की जा सके। ये पैटर्न एक नियम के रूप में, टिप्पणियों के द्रव्यमान में, अर्थात्, सांख्यिकीय आबादी के अध्ययन में दिखाई देते हैं।
चिकित्सा में, सांख्यिकी एक प्रमुख विधि है, क्योंकि:
1) आपको जनसंख्या के स्वास्थ्य संकेतकों और चिकित्सा संस्थानों के प्रदर्शन संकेतकों को मात्रात्मक रूप से मापने की अनुमति देता है
2) जनसंख्या के स्वास्थ्य पर विभिन्न कारकों के प्रभाव की ताकत निर्धारित करता है
3) उपचार और स्वास्थ्य उपायों की प्रभावशीलता निर्धारित करता है
4) आपको स्वास्थ्य संकेतकों की गतिशीलता का आकलन करने की अनुमति देता है और आपको उनकी भविष्यवाणी करने की अनुमति देता है
5) आपको स्वास्थ्य देखभाल के लिए मानदंडों और मानकों के विकास के लिए आवश्यक डेटा प्राप्त करने की अनुमति देता है।
सांख्यिकीय जनसंख्या। परिभाषा, प्रकार, गुण। सांख्यिकीय आबादी के अध्ययन की विशेषताएं।
किसी भी सांख्यिकीय अध्ययन का उद्देश्य एक सांख्यिकीय जनसंख्या है।
सांख्यिकीय जनसंख्या - एक समूह जिसमें अपेक्षाकृत सजातीय तत्वों का एक सेट होता है जो अंतरिक्ष और समय की ज्ञात सीमाओं के भीतर और समानता और अंतर के संकेत रखने के साथ-साथ लिया जाता है।
जनसंख्या गुण: 1) अवलोकन इकाइयों की समरूपता 2) अध्ययन की गई घटना के स्थान और समय की कुछ सीमाएँ
चिकित्सा और स्वास्थ्य देखभाल में सांख्यिकीय शोध का उद्देश्य जनसंख्या के विभिन्न आकस्मिक हो सकते हैं (जनसंख्या एक संपूर्ण या इसके अलग-अलग समूहों के रूप में, बीमार, मृतक, पैदा हुए), चिकित्सा और निवारक संस्थान, आदि।
सांख्यिकीय जनसंख्या दो प्रकार की होती है :
a) सामान्य जनसंख्या
बी) नमूना जनसंख्या
1. नमूना जनसंख्या का गठन इस तरह से किया जाता है ताकि मूल आबादी के सभी तत्वों को अवलोकन द्वारा कवर करने के लिए एक समान अवसर प्रदान किया जा सके।
2. नमूना प्रतिनिधि (प्रतिनिधि) होना चाहिए, सटीक और पूरी तरह से घटना को प्रतिबिंबित करेगा, अर्थात। घटना का एक ही विचार दे जैसे कि पूरी आबादी का अध्ययन किया गया था।
नमूना जनसंख्या
1) प्रतिनिधि होना चाहिए, सटीक और पूरी तरह से घटना को प्रतिबिंबित करेगा, अर्थात। घटना का एक ही विचार दें जैसे कि पूरी सामान्य आबादी का अध्ययन किया गया था, इसके लिए यह होना चाहिए:
तथा। संख्या में पर्याप्त हो
ख। सामान्य जनसंख्या की मुख्य विशेषताएं हैं (चयनित भाग में, सभी तत्वों को सामान्य जनसंख्या के समान अनुपात में प्रस्तुत किया जाना चाहिए)
2) इसके गठन के दौरान, इसे देखा जाना चाहिए
1) यादृच्छिक चयन - यादृच्छिक संख्याओं की तालिका का उपयोग करके बहुत से ड्राइंग इकाइयों का अवलोकन, आदि। इसी समय, प्रत्येक इकाई के लिए, नमूना में आने का एक समान अवसर प्रदान किया जाता है।
2) यांत्रिक चयन - सामान्य आबादी की इकाइयाँ, क्रमिक रूप से कुछ कसौटी के अनुसार स्थित होती हैं (वर्णानुक्रम में, डॉक्टर की यात्रा की तारीखों के अनुसार, आदि), समान भागों में विभाजित होती हैं; पूर्व निर्धारित क्रम में प्रत्येक भाग से, प्रत्येक 5, 10 या n- वें अवलोकन इकाई का चयन किया जाता है ताकि आवश्यक नमूना आकार प्रदान किया जा सके।
3) ठेठ (टाइपोलॉजिकल) चयन - यादृच्छिक या यांत्रिक चयन के सिद्धांतों के अनुसार प्रत्येक समूह से अवलोकन इकाइयों के बाद के नमूने के साथ अलग-अलग गुणात्मक रूप से सजातीय समूहों (प्रकार) में सामान्य आबादी के अनिवार्य प्रारंभिक विभाजन को निर्धारित करता है।
4) धारावाहिक (नेस्टेड, नेस्टेड) \u200b\u200bचयन - इसमें व्यक्तिगत इकाइयों के नहीं, बल्कि पूरी श्रृंखला (अवलोकन इकाइयों का एक संगठित समूह, उदाहरण के लिए, संगठनों, जिलों, आदि) की सामान्य आबादी से नमूना लेना शामिल है।
5) को संयुक्ततरीके - एक नमूना बनाने के विभिन्न तरीकों का एक संयोजन।
नमूना सेट, इसके लिए आवश्यकताओं। नमूना बनाने के सिद्धांत और तरीके।
सांख्यिकीय जनसंख्या दो प्रकार की होती है :
a) सामान्य जनसंख्या - एक सेट जिसमें सभी अवलोकन इकाइयां शामिल हैं जिन्हें अध्ययन के उद्देश्य के अनुसार इसके लिए जिम्मेदार ठहराया जा सकता है। सार्वजनिक स्वास्थ्य का अध्ययन करते समय, सामान्य आबादी को अक्सर विशिष्ट क्षेत्रीय सीमाओं के भीतर माना जाता है या अध्ययन के उद्देश्य के आधार पर अन्य विशेषताओं (लिंग, आयु, आदि) द्वारा सीमित किया जा सकता है।
बी) नमूना जनसंख्या - सामान्य आबादी का एक हिस्सा, एक विशेष (नमूना) विधि द्वारा चयनित और सामान्य आबादी को चिह्नित करने का इरादा है।
नमूना जनसंख्या पर एक सांख्यिकीय अध्ययन करने की विशेषताएं:
1. नमूना जनसंख्या का गठन इस तरह से किया जाता है ताकि मूल आबादी के सभी तत्वों को अवलोकन द्वारा कवर करने के लिए समान अवसर प्रदान किया जा सके।
2. नमूना प्रतिनिधि (प्रतिनिधि) होना चाहिए, सटीक और पूरी तरह से घटना को प्रतिबिंबित करेगा, अर्थात। घटना का एक ही विचार दे जैसे कि पूरी आबादी का अध्ययन किया गया था।
नमूना जनसंख्या - एक विशेष (नमूना) विधि द्वारा चयनित सामान्य आबादी का एक हिस्सा और सामान्य आबादी को चिह्नित करने का इरादा है।
नमूने के लिए आवश्यकताएँ:
1) प्रतिनिधि होना चाहिए, सटीक और पूरी तरह से घटना को प्रतिबिंबित करेगा, अर्थात। घटना का एक ही विचार दें जैसे कि पूरी सामान्य आबादी का अध्ययन किया गया था, इसके लिए यह होना चाहिए:
तथा। संख्या में पर्याप्त हो
ख। सामान्य आबादी की मुख्य विशेषताएं हैं (चयनित भाग में, सभी तत्वों को सामान्य जनसंख्या के समान अनुपात में प्रस्तुत किया जाना चाहिए)
2) इसके गठन के दौरान, इसे देखा जाना चाहिए नमूने के गठन का मूल सिद्धांत: अध्ययन में आने के लिए प्रत्येक अवलोकन इकाई के लिए समान अवसर।
सांख्यिकीय जनसंख्या बनाने के तरीके:
1) यादृच्छिक चयन - यादृच्छिक संख्याओं की तालिका का उपयोग करके बहुत सारे ड्राइंग द्वारा अवलोकन इकाइयों का चयन, आदि। इसी समय, प्रत्येक इकाई के लिए, नमूना में आने का एक समान अवसर प्रदान किया जाता है।
2) यांत्रिक चयन - सामान्य आबादी की इकाइयों, क्रमिक रूप से किसी भी मानदंड के अनुसार स्थित (वर्णानुक्रम में, डॉक्टर की यात्रा की तारीखों के अनुसार, आदि), समान भागों में विभाजित हैं; पूर्व निर्धारित क्रम में प्रत्येक भाग से, प्रत्येक 5, 10 या n- वें अवलोकन इकाई का चयन किया जाता है ताकि आवश्यक नमूना आकार प्रदान किया जा सके।
3) ठेठ (टाइपोलॉजिकल) चयन - सामान्य आबादी के एक अनिवार्य प्रारंभिक विभाजन को अलग-अलग गुणात्मक रूप से सजातीय समूहों (प्रकार) में रखता है, इसके बाद यादृच्छिक या यांत्रिक चयन के सिद्धांतों के अनुसार प्रत्येक समूह से अवलोकन इकाइयों का नमूना लिया जाता है।
4) धारावाहिक (नेस्टेड, नेस्टेड) \u200b\u200bचयन - इसमें व्यक्तिगत इकाइयों के नहीं बल्कि पूरी श्रृंखला (सामान्य रूप से अवलोकन इकाइयों का एक संगठित सेट, उदाहरण के लिए, संगठनों, जिलों, आदि) से नमूना लेना शामिल है।
5) संयुक्त विधियाँ - एक नमूना बनाने के विभिन्न तरीकों का एक संयोजन।
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कई मामलों में लोगों की गतिविधि में डेटा के साथ काम करना शामिल है, और यह बदले में, न केवल उन्हें हेरफेर कर सकता है, बल्कि उनके अध्ययन, प्रसंस्करण और विश्लेषण भी कर सकता है। उदाहरण के लिए, जब आपको जानकारी को संघनित करने की आवश्यकता हो, तो कुछ रिश्ते खोजें या संरचनाओं को परिभाषित करें। और सिर्फ इस मामले में विश्लेषिकी के लिए यह न केवल उपयोग करने के लिए बहुत सुविधाजनक है, बल्कि सांख्यिकीय तरीकों को लागू करने के लिए भी है।
सांख्यिकीय विश्लेषण के तरीकों की विविधता के साथ-साथ सांख्यिकीय अनुसंधान की प्रक्रिया की जटिलता के कारण सांख्यिकीय विश्लेषण के तरीकों की एक विशेषता है। हालांकि, हम बिल्कुल ऐसे तरीकों के बारे में बात करना चाहते हैं जो हर कोई लागू कर सकता है, और इसे प्रभावी ढंग से और खुशी के साथ कर सकता है।
सांख्यिकीय अनुसंधान निम्नलिखित विधियों का उपयोग करके किया जा सकता है:
- सांख्यिकीय अवलोकन;
- सांख्यिकीय अवलोकन सामग्री का सारांश और समूहन;
- पूर्ण और सापेक्ष सांख्यिकीय मूल्य;
- विविधतापूर्ण श्रृंखला;
- नमूना;
- सहसंबंध और प्रतिगमन विश्लेषण;
- गतिकी की पंक्तियाँ।
सांख्यिकीय अवलोकन
सांख्यिकीय अवलोकन एक व्यवस्थित, संगठित और, ज्यादातर मामलों में, सूचना का व्यवस्थित संग्रह है, जिसका उद्देश्य मुख्य रूप से सामाजिक जीवन की घटनाओं पर आधारित है। इस पद्धति को पूर्व निर्धारित अधिकांश हड़ताली विशेषताओं के पंजीकरण के माध्यम से लागू किया जाता है, जिसका उद्देश्य बाद में अध्ययन के तहत घटना की विशेषताओं को प्राप्त करना है।
सांख्यिकीय अवलोकन को कुछ महत्वपूर्ण आवश्यकताओं को ध्यान में रखना चाहिए:
- यह पूरी तरह से अध्ययन किए गए घटना को कवर करना चाहिए;
- प्राप्त डेटा सटीक और विश्वसनीय होना चाहिए;
- प्राप्त डेटा एक समान और आसानी से तुलनीय होना चाहिए।
इसके अलावा, सांख्यिकीय अवलोकन दो रूप ले सकता है:
- रिपोर्टिंग सांख्यिकीय अवलोकन का एक रूप है जहां संगठनों, संस्थानों या उद्यमों के विशिष्ट सांख्यिकीय प्रभागों को जानकारी भेजी जाती है। इस मामले में, डेटा को विशेष रिपोर्टों में दर्ज किया गया है।
- विशेष रूप से आयोजित अवलोकन एक अवलोकन है जो एक विशिष्ट उद्देश्य के लिए आयोजित किया जाता है ताकि रिपोर्ट में उपलब्ध जानकारी प्राप्त न की जा सके या रिपोर्ट में सूचना की विश्वसनीयता को स्पष्ट और स्थापित किया जा सके। इस फॉर्म में सर्वेक्षण (उदाहरण के लिए, लोगों के जनमत सर्वेक्षण), जनसंख्या जनगणना आदि शामिल हैं।
इसके अलावा, एक सांख्यिकीय अवलोकन को दो विशेषताओं के आधार पर वर्गीकृत किया जा सकता है: या तो डेटा रिकॉर्डिंग की प्रकृति के आधार पर, या अवलोकन इकाइयों के कवरेज के आधार पर। पहली श्रेणी में साक्षात्कार, प्रलेखन और प्रत्यक्ष अवलोकन शामिल हैं, जबकि दूसरे में निरंतर और गैर-निरंतर अवलोकन शामिल हैं, अर्थात्। चयनात्मक।
सांख्यिकीय अवलोकन का उपयोग करके डेटा प्राप्त करने के लिए, आप पूछताछ, संवाददाता गतिविधियों, स्वयं-गणना (उदाहरण के लिए, उदाहरण के लिए, संबंधित दस्तावेजों को स्वयं भरें), अभियानों और रिपोर्टिंग जैसे तरीकों का उपयोग कर सकते हैं।
सांख्यिकीय अवलोकन सामग्री का सारांश और समूहीकरण
दूसरी विधि के बारे में बात करते हुए, सारांश के बारे में कहने वाली पहली बात। एक सारांश कुछ विशिष्टताओं को संसाधित करने की प्रक्रिया है जो एक अवलोकन से एकत्र किए गए डेटा के कुल शरीर को बनाते हैं। यदि सारांश सही ढंग से किया जाता है, तो अवलोकन की व्यक्तिगत वस्तुओं पर एकल डेटा की एक बड़ी मात्रा सांख्यिकीय तालिकाओं और परिणामों के पूरे परिसर में बदल सकती है। इसके अलावा, इस तरह के एक अध्ययन में सामान्य सुविधाओं और अध्ययन की गई घटनाओं के पैटर्न की परिभाषा में योगदान दिया गया है।
अध्ययन की सटीकता और गहराई के संकेतकों को ध्यान में रखते हुए, एक सरल और जटिल सारांश को प्रतिष्ठित किया जा सकता है, लेकिन उनमें से कोई भी विशिष्ट चरणों के आधार पर होना चाहिए:
- एक समूहीकरण विशेषता का चयन किया जाता है;
- समूहों के गठन का क्रम निर्धारित किया जाता है;
- एक समूह और एक वस्तु या घटना को एक पूरे के रूप में चिह्नित करने के लिए संकेतकों की एक प्रणाली विकसित की जा रही है;
- तालिकाओं के लेआउट विकसित किए जा रहे हैं जहां सारांश परिणाम प्रस्तुत किए जाएंगे।
यह नोट करना महत्वपूर्ण है कि सारांश के विभिन्न रूप हैं:
- केंद्रीकृत सारांश, बाद के प्रसंस्करण के लिए एक उच्च केंद्र को प्राप्त प्राथमिक सामग्री के हस्तांतरण की आवश्यकता होती है;
- विकेंद्रीकृत सारांश, जहां डेटा की खोज ऊपर की ओर कई चरणों में होती है।
सारांश विशेष उपकरणों का उपयोग करके किया जा सकता है, उदाहरण के लिए, कंप्यूटर सॉफ्टवेयर या मैन्युअल रूप से।
समूहीकरण के लिए, यह प्रक्रिया विशेषताओं के अनुसार समूहों में अध्ययन किए गए डेटा के विभाजन द्वारा प्रतिष्ठित है। सांख्यिकीय विश्लेषण द्वारा निर्धारित कार्यों की विशेषताएं यह बताती हैं कि समूहन किस प्रकार का होगा: टाइपोलॉजिकल, संरचनात्मक या विश्लेषणात्मक। इसीलिए, सारांश और समूहीकरण के लिए, या तो वे संकीर्ण रूप से विशिष्ट विशेषज्ञों की सेवाओं का सहारा लेते हैं, या वे लागू होते हैं।
निरपेक्ष और सापेक्ष आँकड़े
निरपेक्ष मूल्यों को आंकड़ों की प्रस्तुति का पहला रूप माना जाता है। इसकी मदद से, घटना के लिए आयामी विशेषताओं को प्रदान करना संभव है, उदाहरण के लिए, समय में, लंबाई में, मात्रा में, क्षेत्र में, द्रव्यमान में, आदि।
यदि आप व्यक्तिगत निरपेक्ष सांख्यिकीय मूल्यों के बारे में जानना चाहते हैं, तो आप माप, मूल्यांकन, गिनती या वजन का सहारा ले सकते हैं। और यदि आप वॉल्यूम के लिए योग प्राप्त करना चाहते हैं, तो आपको सारांश और समूहन का उपयोग करना चाहिए। यह ध्यान में रखना चाहिए कि निरपेक्ष सांख्यिकीय मान माप की इकाइयों की उपस्थिति में भिन्न होते हैं। इन इकाइयों में मूल्य, श्रम और प्राकृतिक शामिल हैं।
और सापेक्ष मूल्य सामाजिक जीवन की घटनाओं के संबंध में मात्रात्मक अनुपात व्यक्त करते हैं। उन्हें पाने के लिए, कुछ मात्राओं को हमेशा दूसरों द्वारा विभाजित किया जाता है। जिस संकेतक की तुलना की जाती है (यह हर होता है) को तुलना का आधार कहा जाता है, और जिस संकेतक की तुलना की जाती है (यह अंश है) को रिपोर्टिंग मूल्य कहा जाता है।
उनकी सामग्री के आधार पर, सापेक्ष मूल्य भिन्न हो सकते हैं। उदाहरण के लिए, तुलनात्मक मूल्य, विकास के स्तर के मूल्य, किसी विशेष प्रक्रिया की तीव्रता के मूल्य, समन्वय के मूल्य, संरचना, गतिशीलता आदि हैं। आदि।
विभेदक विशेषताओं के अनुसार किसी प्रकार के समुच्चय का अध्ययन करने के लिए, सांख्यिकीय विश्लेषण में, औसत का उपयोग किया जाता है - कुछ विभेदक विशेषताओं के लिए सजातीय घटना के संग्रह की गुणात्मक विशेषताओं का सारांश।
औसत मूल्यों की एक अत्यंत महत्वपूर्ण संपत्ति यह है कि वे एक ही संख्या के रूप में अपने पूरे परिसर में विशिष्ट विशेषताओं के मूल्यों की बात करते हैं। इस तथ्य के बावजूद कि व्यक्तिगत इकाइयों में मात्रात्मक अंतर हो सकता है, औसत मूल्य अध्ययन किए गए परिसर की सभी इकाइयों के सामान्य मूल्यों को व्यक्त करते हैं। यह पता चलता है कि किसी एक चीज़ की विशेषताओं की मदद से, कोई व्यक्ति पूरे की विशेषताओं को प्राप्त कर सकता है।
यह ध्यान में रखा जाना चाहिए कि औसत मूल्यों के उपयोग के लिए सबसे महत्वपूर्ण शर्तों में से एक है, अगर सामाजिक घटनाओं का एक सांख्यिकीय विश्लेषण किया जाता है, तो उनके परिसर की एकरूपता है, जिसके लिए औसत मूल्य का पता लगाने की आवश्यकता है। और इसके निर्धारण का सूत्र इस बात पर भी निर्भर करेगा कि औसत की गणना के लिए प्रारंभिक डेटा कैसे प्रस्तुत किया जाएगा।
विविधतापूर्ण श्रृंखला
कुछ मामलों में, कुछ अध्ययन की गई मात्राओं के औसत मूल्यों पर डेटा किसी घटना या प्रक्रिया के प्रसंस्करण, मूल्यांकन और गहराई से विश्लेषण करने के लिए पर्याप्त नहीं हो सकता है। फिर किसी को अलग-अलग इकाइयों के संकेतकों के परिवर्तन या प्रसार को ध्यान में रखना चाहिए, जो अध्ययन की गई आबादी का एक महत्वपूर्ण लक्षण भी है।
मात्राओं के व्यक्तिगत मूल्यों को कई कारकों से प्रभावित किया जा सकता है, और अध्ययन किए गए घटनाएं या प्रक्रियाएं स्वयं बहुत विविध हो सकती हैं, अर्थात्। भिन्नता है (यह विविधता विविधताओं की श्रृंखला है), जिन कारणों से अध्ययन किया जा रहा है, उनके सार में मांग की जानी चाहिए।
उपरोक्त निरपेक्ष मूल्य सीधे विशेषताओं के माप की इकाइयों पर निर्भर हैं, जिसका अर्थ है कि वे दो या अधिक भिन्नता श्रृंखलाओं के अध्ययन, मूल्यांकन और तुलना की प्रक्रिया को और अधिक जटिल बनाते हैं। और सापेक्ष संकेतकों को पूर्ण और औसत संकेतकों के अनुपात के रूप में गणना करने की आवश्यकता है।
नमूना
नमूनाकरण विधि का अर्थ (या, अधिक सरल रूप से, नमूनाकरण) यह है कि एक भाग के गुण पूरे की संख्यात्मक विशेषताओं को निर्धारित करते हैं (इसे सामान्य जनसंख्या कहा जाता है)। मुख्य नमूना विधि आंतरिक संचार है, जो भागों और पूरे, एकवचन और सामान्य को एकजुट करती है।
नमूना विधि के बाद से दूसरों पर कई महत्वपूर्ण फायदे हैं अवलोकनों की संख्या में कमी के कारण, यह काम की मात्रा, खर्च किए गए धन और प्रयासों को कम करने की अनुमति देता है, साथ ही ऐसी प्रक्रियाओं और घटनाओं पर सफलतापूर्वक डेटा प्राप्त करने के लिए, जहां यह पूरी तरह से अव्यवहारिक है या पूरी तरह से उनकी जांच करना असंभव है।
नमूने की विशेषताओं का अध्ययन अध्ययन किए गए घटना या प्रक्रिया की विशेषताओं के लिए पत्राचार शर्तों के एक सेट पर निर्भर करेगा, और सबसे पहले, अभ्यास पद्धति में नमूनाकरण विधि कैसे लागू की जाएगी। यह या तो एक व्यवस्थित चयन हो सकता है, एक तैयार योजना या गैर-नियमित चयन के अनुसार आगे बढ़ना, जब सामान्य आबादी से एक नमूना बनाया जाता है।
लेकिन सभी मामलों में, नमूनाकरण विधि विशिष्ट होनी चाहिए और निष्पक्षता के मानदंडों को पूरा करना चाहिए। इन आवश्यकताओं को हमेशा पूरा किया जाना चाहिए, क्योंकि विधि की विशेषताओं और सांख्यिकीय विश्लेषण के अधीन क्या है की विशेषताओं के बीच पत्राचार उन पर निर्भर करेगा।
इस प्रकार, नमूना सामग्री को संसाधित करने से पहले, इसकी पूरी जांच करना आवश्यक है, जिससे सभी अनावश्यक और माध्यमिक से छुटकारा मिल जाए। उसी समय, जब एक नमूना बनाते हैं, तो किसी भी शौकिया गतिविधि को बायपास करना अनिवार्य है। इसका मतलब यह है कि किसी भी मामले में आपको केवल विशिष्ट विकल्प से चयन नहीं करना चाहिए, और अन्य सभी को त्याग देना चाहिए।
एक प्रभावी और उच्च-गुणवत्ता का नमूना निष्पक्ष रूप से तैयार किया जाना चाहिए, अर्थात इसका उत्पादन किया जाना चाहिए ताकि किसी भी व्यक्तिपरक प्रभाव और पक्षपाती उद्देश्यों को बाहर रखा जाए। और इस स्थिति को ठीक से पूरा करने के लिए, उनकी संपूर्ण सामान्य आबादी से विकल्पों के यादृच्छिक चयन के सिद्धांत के लिए यादृच्छिककरण के सिद्धांत का सहारा लेना आवश्यक है।
प्रस्तुत सिद्धांत नमूना पद्धति के सिद्धांत के आधार के रूप में कार्य करता है, और जब भी इसे एक प्रभावी नमूना जनसंख्या बनाने के लिए आवश्यक होता है, तो इसका पालन किया जाना चाहिए, और नियोजित चयन के मामले यहां कोई अपवाद नहीं हैं।
सहसंबंध और प्रतिगमन विश्लेषण
दो या अधिक संकेतकों के संभावित संबंधों की जांच करने के लिए बड़ी मात्रा में डेटा का विश्लेषण करने के लिए सहसंबंध विश्लेषण और प्रतिगमन विश्लेषण दो अत्यधिक प्रभावी तरीके हैं।
सहसंबंध विश्लेषण के मामले में, कार्य हैं:
- विभेदित संकेतों के मौजूदा कनेक्शन की जकड़न को मापें;
- अज्ञात कारण संबंधों को निर्धारित करें;
- अंतिम विशेषता को प्रभावित करने वाले कारकों का आकलन करें।
और प्रतिगमन विश्लेषण के मामले में, कार्य निम्नानुसार हैं:
- संचार के रूप का निर्धारण;
- आश्रित पर स्वतंत्र संकेतकों के प्रभाव की डिग्री स्थापित करें;
- आश्रित संकेतक के परिकलित मानों को निर्धारित करें।
उपरोक्त सभी समस्याओं को हल करने के लिए, एक जटिल में सहसंबंध और प्रतिगमन विश्लेषण दोनों को लागू करना लगभग हमेशा आवश्यक होता है।
गतिकी की पंक्तियाँ
सांख्यिकीय विश्लेषण की इस पद्धति के माध्यम से, तीव्रता या गति को निर्धारित करना बहुत सुविधाजनक है जिसके साथ घटना का विकास होता है, उनके विकास की प्रवृत्ति का पता लगाने के लिए, उतार-चढ़ाव को उजागर करने के लिए, विकास की गतिशीलता की तुलना करने के लिए, समय में विकसित होने वाली घटनाओं के संबंध को खोजने के लिए।
गतिकी की एक श्रृंखला एक श्रृंखला है जिसमें सांख्यिकीय संकेतक क्रमिक रूप से स्थित होते हैं, जिनमें से परिवर्तन अध्ययन के तहत वस्तु या घटना की विकास प्रक्रिया की विशेषता है।
स्पीकर पंक्ति में दो घटक शामिल हैं:
- उपलब्ध डेटा के साथ जुड़े समय में अवधि या बिंदु;
- स्तर या आँकड़ा।
साथ में, ये घटक गतिशीलता की एक श्रृंखला के दो सदस्यों का प्रतिनिधित्व करते हैं, जहां पहले शब्द (समय अवधि) को "टी", और अक्षर "वाई" द्वारा दूसरे (स्तर) द्वारा दर्शाया जाता है।
समय अंतराल की अवधि के आधार पर जिसके साथ स्तर परस्पर जुड़े हुए हैं, गतिकी की श्रृंखला क्षणिक और अंतराल हो सकती है। अंतराल श्रृंखला आपको एक के बाद एक अवधि के कुल मूल्य प्राप्त करने के लिए स्तरों को जोड़ने की अनुमति देती है, लेकिन तत्काल में ऐसी कोई संभावना नहीं है, लेकिन वहां इसकी आवश्यकता नहीं है।
गतिकी की श्रृंखला भी समान और अलग-अलग अंतराल पर मौजूद होती है। पल और अंतराल श्रृंखला में अंतराल का सार हमेशा अलग होता है। पहले मामले में, अंतराल उन तिथियों के बीच का समय अंतराल है जिससे विश्लेषण के लिए डेटा जुड़ा हुआ है (इस तरह की श्रृंखला का उपयोग करना सुविधाजनक है, उदाहरण के लिए, प्रति माह कार्यों की संख्या, वर्ष आदि का निर्धारण करने के लिए)। और दूसरे मामले में - समय अंतराल जिसमें सामान्यीकृत डेटा का एकत्रीकरण बंधा हुआ है (एक महीने, एक वर्ष, आदि के लिए समान कार्यों की गुणवत्ता निर्धारित करने के लिए इस तरह की श्रृंखला का उपयोग किया जा सकता है)। पंक्ति के प्रकार की परवाह किए बिना, अंतराल बराबर या अलग हो सकते हैं।
स्वाभाविक रूप से, यह जानने के लिए कि सांख्यिकीय विश्लेषण के प्रत्येक तरीके को सही ढंग से कैसे लागू किया जाए, यह केवल उनके बारे में जानने के लिए पर्याप्त नहीं है, क्योंकि वास्तव में, आँकड़े एक संपूर्ण विज्ञान है जिसमें कुछ कौशल और क्षमताओं की भी आवश्यकता होती है। लेकिन इसे आसान बनाने के लिए, आपको अपनी सोच को प्रशिक्षित करना चाहिए और
बाकी के लिए, अनुसंधान, मूल्यांकन, प्रसंस्करण और सूचना का विश्लेषण बहुत दिलचस्प प्रक्रियाएं हैं। और यहां तक \u200b\u200bकि उन मामलों में जहां यह किसी विशेष परिणाम की ओर नहीं ले जाता है, अनुसंधान के दौरान, आप कई दिलचस्प चीजें सीख सकते हैं। सांख्यिकीय विश्लेषण ने मानव गतिविधि के क्षेत्रों की एक बड़ी संख्या में अपना आवेदन पाया है, और आप इसका उपयोग स्कूल, कार्य, व्यवसाय और अन्य क्षेत्रों में कर सकते हैं, जिसमें बाल विकास और आत्म-शिक्षा शामिल हैं।
मात्रात्मक विश्लेषण कदम। मात्रात्मक विश्लेषण और निष्पक्षता की धारणाएं गुणात्मक अनुसंधान के विपरीत, जहां सीमाएं न केवल डेटा विश्लेषण के चरण और प्राप्त परिणामों की वैचारिक व्याख्या के चरण के बीच धुंधली होती हैं, बल्कि अनुभवजन्य संग्रह और विश्लेषण के चरणों के बीच भी ...(पुरातात्विक क्षेत्र में अनुसंधान के परिणाम और मात्रात्मक तरीके)
वर्णनात्मक आंकड़ों की गणना
आइए हम आर्थिक विशिष्टताओं के लिए शहर के विश्वविद्यालयों में शैक्षिक सेवाओं के बाजार के विश्लेषण के उदाहरण पर विचार करें। आइए Microsoft Excel में कार्यपत्रक में तालिका डेटा दर्ज करें। 5.25। तालिका 5.26 क्षेत्र में शैक्षिक सेवाओं के लिए भुगतान के आकार द्वारा छात्रों के समूह का वितरण लागत ...(विपणन में सूचना प्रौद्योगिकी)
सांख्यिकीय डेटा
एक सजातीय टैरिफ समूह के भीतर, यह माना जाता है कि सभी सुविधाओं में समान स्तर का जोखिम है। इसे मापते समय, ऐसी संख्यात्मक विशेषताओं का उपयोग बीमित घटना की संभावना, भुगतान की अपेक्षित राशि या नुकसान की गंभीरता, आदि के रूप में किया जाता है। हालांकि, वास्तविक जीवन में, बीमाकर्ता नहीं ...(बीमा)
जनसंख्या के आँकड़ों के स्रोत
जनसांख्यिकीय सांख्यिकी सूचना आधार जनसंख्या डेटा स्रोतों का एक समूह शामिल करता है। इनमें सेंसस, सैंपल सर्वे, करंट अकाउंटिंग, रजिस्टर और ऑटोमेटेड डेटा बैंक, एनामेस्टिक सर्वे शामिल हैं। जनसंख्या जनगणना एक विशेष वैज्ञानिक रूप से आयोजित ...(सांख्यिकी)
रूसी संघ में व्यावसायिक चोटों पर रोस्टैट सांख्यिकीय आंकड़ों का विश्लेषण
2000-2009 की अवधि के लिए। औद्योगिक दुर्घटनाओं (एसी) में घायल लोगों की संख्या (तालिका 7.1) घटकर 151.8 से 46.1 हजार हो गई। प्रति वर्ष, लेकिन 2010 में 1.6 हजार लोगों की वृद्धि हुई। पुरुषों में चोट लगने की दर 116.7 हजार से घटकर 32.2 हजार हो गई। प्रति वर्ष, लेकिन 2010 में 1.2 हजार लोगों की वृद्धि हुई ...(जीवन सुरक्षा। सिद्धांत और व्यवहार)
डेटा वर्गीकरण मानदंड
आर्थिक और तकनीकी प्रणालियों के प्रबंधन की प्रक्रिया में, सांख्यिकीय विधियां उन सुविज्ञ निर्णयों को विकसित करना संभव बनाती हैं जो किसी विशेषज्ञ के अंतर्ज्ञान को उपलब्ध जानकारी के गहन विश्लेषण के साथ जोड़ते हैं। इस मामले में, डेटा विश्लेषण के उद्देश्य से किया जा सकता है: विशिष्ट एकत्रित जानकारी का विश्लेषण और प्रदर्शन ...(सांख्यिकी)
डेटा प्रकार और प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्य मापदंड
मनोवैज्ञानिक डेटा की निष्पक्षता की समस्या के साहित्य में अलग-अलग अर्थ हैं। कई मायनों में, निष्पक्षता के मानदंड दोहराते हैं जो विशेष रूप से ज्ञान के मनोवैज्ञानिक क्षेत्र के लिए तैयार नहीं किए गए थे। समस्या पर चर्चा की जा रही है reproducibility डेटा, अर्थात् प्राप्त करने के साथ दोहराया अध्ययन की संभावना ...(प्रायोगिक मनोविज्ञान)
आपराधिक कानून के आंकड़ों में समूह हमें विभिन्न आधारों पर सबसे पूर्ण और व्यापक आपराधिक और आपराधिक कानून विशेषताओं को देने की अनुमति देते हैं:
- Ш प्रकार से - आपराधिक संहिता के लेख,
- Of अतिक्रमण की वस्तु पर,
- - क्षेत्रीय आधार पर - जिला, क्षेत्र, क्षेत्र, गणराज्य,
- स्वार्थी और हिंसक अपराधों का अनुपात,
- Of अपराध करने के समय के अनुसार, आदि),
- अपराधियों की व्यक्तित्व (लिंग, आयु, शिक्षा, सामाजिक स्थिति, निवास स्थान आदि) के द्वारा।
- डब्ल्यू कारण और शर्तें अपराधों के आयोग के लिए अनुकूल हैं, साथ ही उन पर सामाजिक और कानूनी नियंत्रण के उपाय भी।
एक ही समय में, आपराधिक कानून के आंकड़ों से विभिन्न समूहों की न केवल एक-दूसरे के साथ, बल्कि सांख्यिकी (जनसांख्यिकीय, सामाजिक-आर्थिक, आदि) की अन्य शाखाओं से समूह के साथ तुलना करना बहुत महत्वपूर्ण है, परस्पर संबंधित घटना को दर्शाता है।
समूहन के उद्देश्य में अंतर, वे कार्य जो वे सांख्यिकीय विश्लेषण में हल करते हैं, उनके मौजूदा वर्गीकरण में व्यक्त किए गए हैं: टाइपोलॉजिकल, संरचनात्मक, विश्लेषणात्मक।
आंकड़ों में समूहों का सबसे महत्वपूर्ण कार्य जनसंख्या की इकाइयों के अध्ययन किए गए द्रव्यमान को विशेष प्रकारों में विभाजित करना है, अर्थात्। उन समूहों में जो आवश्यक विशेषताओं के संदर्भ में सजातीय हैं। यह कार्य टाइपोलॉजिकल ग्रुपिंग का उपयोग करके हल किया गया है।
ठेठ समूह - यह एक आवश्यक गुणात्मक विशेषता के अनुसार सजातीय समूहों में अध्ययन की गई जनसंख्या का परिसीमन है।
टाइपोलॉजिकल ग्रुपिंग का मुख्य उद्देश्य सांख्यिकीय साधनों द्वारा एक प्रकार की घटना को दूसरे से अलग करना है। इस प्रकार का समूहन बड़े पैमाने पर प्रचलित विचारों से निर्धारित होता है कि किस प्रकार की घटनाएँ अध्ययन की गई जनसंख्या की सामग्री बनाती हैं।
कानूनी आंकड़ों में, ये तीन प्रकार के कानूनी संबंध हैं: आपराधिक कानून, प्रशासनिक कानून और नागरिक कानून, जो इसके वर्गों को परिभाषित करते हैं।
आपराधिक - कानूनी आंकड़ों में, विशेष रूप से, यह हो सकता है, उदाहरण के लिए, अपराध करने वाले व्यक्तियों के लिंग वितरण।
गुणात्मक आधार पर यह समूहीकरण, जब इस सुविधा के केवल दो मूल्य हैं, और उनमें से एक को दूसरे को छोड़कर, आंकड़ों में वैकल्पिक कहा जाता है।
इस प्रकार के समूहीकरण के लिए क्रियाओं का क्रम प्रारंभिक है:
- 1) जिस प्रकार की घटना को उजागर किया जाना चाहिए, वह निर्धारित किया जाता है - हमारे मामले में, पंजीकृत अपराध;
- 2) एक ग्रुपिंग विशेषता को प्रकार का वर्णन करने के लिए आधार के रूप में चुना जाता है - हमारे मामले में, अपराध करने वाले व्यक्तियों का लिंग;
- 3) अंतराल की सीमाएं स्थापित की जाती हैं (हमारे मामले में, अपराधों के कमीशन में पहचाने गए सभी व्यक्तियों के लिए);
- 4) समूह को एक तालिका में तैयार किया गया है, चयनित समूहों (समूह विशेषताओं के संयोजन के आधार पर) को निर्दिष्ट प्रकारों में संयोजित किया जाता है और उनमें से प्रत्येक की संख्या (विशिष्ट वजन) निर्धारित की जाती है।
टाइपोलॉजिकल ग्रुपिंग के साथ, अर्थात्, जब इकाइयों को गुणात्मक रूप से सजातीय श्रेणियों में समाहित किया जाता है, तो इन श्रेणियों को, जैसा कि प्रासंगिक विज्ञान के प्रावधानों और कानून के मानदंडों के आधार पर निर्धारित किया जाना चाहिए। उदाहरण के लिए, कला के अनुसार पूर्ण रूप से आपराधिक - कानूनी (न्यायिक) आँकड़ों द्वारा प्रकार के दंड का समूह किया जाता है। क्रिमिनल कोड का 43-59, संपूर्ण पूर्णता के साथ स्थापित करना उनके व्यक्तिगत प्रकारों (ठीक, सुधारात्मक श्रम, कारावास, आदि) के सटीक गुणात्मक लक्षण हैं।
संरचनात्मक समूह - यह मात्रात्मक विशेषताओं द्वारा आम तौर पर सजातीय समूहों का वितरण है जो बदल सकता है (भिन्न)। वैज्ञानिक साहित्य में, इस प्रकार के समूहन को कभी-कभी परिवर्तनशील भी कहा जाता है। उनकी मदद से, आपराधिक कानून के आंकड़ों में, वे अध्ययन करते हैं, उदाहरण के लिए, एक अलग मानदंड के अनुसार अपराधियों की संरचना: उम्र से, दोषियों की संख्या, कारावास की शर्तों, वेतन और अन्य मात्रात्मक विशेषताओं।
आमतौर पर अपराधों, अपराधियों, नागरिक दावों और अन्य संकेतकों के सजातीय समूहों की संरचना में परिवर्तन का अध्ययन करने के लिए संरचनात्मक, या परिवर्तनशील, आंकड़ों का समूहन किया जा सकता है। सामग्री के संरचनात्मक समूह के लिए, सजातीय समुच्चय होना आवश्यक है, जो कि बदलती (बदलती) विशेषता के आकार के अनुसार विघटित है।
यदि टाइपोलॉजिकल ग्रुपिंग गुणात्मक विशेषताओं पर आधारित है, तो भिन्नता मात्रात्मक (अपराधों, व्यक्तियों, मामलों, अपराधियों की उम्र, सजा की संख्या, सजा की संख्या, पूर्ण वर्गों की संख्या, क्षति की मात्रा, दावे की राशि, जांच की शर्तों और अपराधी या नागरिक के विचार पर विशिष्ट गुरुत्वाकर्षण) पर आधारित है। मामलों, आदि)।
कई वर्षों से अध्ययन की गई घटनाओं की संरचना में मात्रात्मक बदलाव उद्देश्य रुझान और पैटर्न, खोजी या न्यायिक अभ्यास में परिवर्तन, और कानून प्रवर्तन या अन्य कानूनी निकायों की गतिविधियों की प्रभावशीलता का संकेत देते हैं। उदाहरण के लिए, कई वर्षों में सजा के पूर्ण और सापेक्ष संकेतक, हम न्यायिक व्यवहार के रुझानों और वास्तविक अपराध के साथ इसके संबंधों की पहचान करेंगे। एक निश्चित प्रकार के दर्ज अपराधों की पूर्ण संख्या की गतिशीलता का अध्ययन करने के बाद, सभी अपराध की संरचना में इसके हिस्से की गतिशीलता, हम इस अधिनियम के विकास में रुझान पाएंगे।
संरचनात्मक समूहों को अपराधों और आपराधिक अतिक्रमण की वस्तुओं, फेडरेशन के क्षेत्रों, क्षेत्रों और क्षेत्रों द्वारा अपराधों के शेयर वितरण के आधार पर बनाया जा सकता है
इस मामले में संरचनात्मक अंतर एक विशेष क्षेत्र में आपराधिक स्थिति की ख़ासियत को प्रकट कर सकता है।
संरचनात्मक (भिन्नता) समूहों को अलग-अलग विशेषताओं के अनुसार आबादी की इकाइयों की वितरण श्रृंखला द्वारा स्थगित किया जाता है।
विश्लेषणात्मक समूह - यह निर्भरता द्वारा वितरण है, दो या दो से अधिक विषम समूहों के बीच संबंध या उनके संकेत (उदाहरण के लिए, उनके आयोग द्वारा जगह और समय से चोरी का वितरण; सड़क परिवहन अपराधों का दोषी; - चालक की सेवा की लंबाई से, आदि)।
कानूनी आंकड़ों की सभी शाखाओं के लिए विश्लेषणात्मक समूहों का बहुत महत्व है। वे कई छिपी निर्भरता और संबंधों की पहचान करना संभव बनाते हैं, जो व्यावहारिक निर्णय लेने और कानूनी विज्ञान को विकसित करने के लिए महत्वपूर्ण है। अन्य प्रकार के समूह, साथ ही साथ अन्य सांख्यिकीय तकनीकों में विश्लेषणात्मक क्षमता होती है, लेकिन विश्लेषणात्मक समूह स्वयं अध्ययन के तहत घटनाओं के बीच निर्भरता की स्थापना को सीधे आगे बढ़ाते हैं। उनके कार्यों की प्रकृति से, विश्लेषणात्मक समूह सहसंबंध समूहों के करीब है, जब जांच की गई घटनाओं या प्रक्रियाओं के बीच संबंध अपेक्षाकृत सटीक रूप से मापा जा सकता है।
एक नियम के रूप में, सामाजिक-कानूनी, यातना संबंधी और आपराधिक पहलुओं के विश्लेषण में सभी प्रकार के समूह माना जाता है। उदाहरण के लिए, सार्वजनिक खतरे और किए गए अपराधों की गंभीरता को स्थापित करने के लिए, हम उनकी समग्रता को कृत्यों और अपराध के रूपों (टाइपोलॉजिकल ग्रुपिंग) की श्रेणियों में विभाजित कर सकते हैं। विभिन्न कानून प्रवर्तन एजेंसियों (आंतरिक मामलों, दवा नियंत्रण, सीमा शुल्क सेवा, अभियोजक के कार्यालय, सुरक्षा सेवा) के अपराध के खिलाफ लड़ाई की प्रभावशीलता का निर्धारण करने के लिए, हम उपरोक्त विभागों (अपराध समूहन) में अपराधों के समाधान में भिन्नता की जांच कर सकते हैं।
विकास (या किसी शहर, क्षेत्र, देश में अपराध में कमी) के कारणों और स्थितियों को स्थापित करने के लिए, कई विश्लेषणात्मक समूहों का उपयोग किया जाना चाहिए।