Статистические группировки: основные понятия, этапы, группировка материалов, задачи

В методе статистических группировок совокупность изучаемых явлений делится на классы и подклассы, которые имеют однородную структуру по определенным характеристикам. Каждое такое разделение описывается системой статистических показателей. Сгруппированные данные могут быть представлены в таблицах.

Данное действие является основным методом, используемым при фактическом изучении социальных явлений. Оно возникает в качестве предпосылки для применения различных группировок статистических данных, процедур и аналитических методов. Например, классификация необходима для того, чтобы использовать любые обобщающие индексы, например, средние.

Вклад В.И. Ленина

В дореволюционной российской статистике, в частности, в различных земствах (это органы местного самоуправления), значительный опыт был приобретен в группировке различных видов организаций. И также в это время был проделан существенный труд по разработке не только таблиц с классификацией по одной характеристике, но и более сложных схем. В них все данные группируются по двум и более параметрам. Однако теоретические вопросы, связанные с использованием методов статистических группировок, не получили научного обоснования. Такое положение дел сохранялось вплоть до работ В.И. Ленина. Он имел высокое мнение о познавательной ценности и практической важности классификации. В отношении таблиц, основанных на признаках статистической группировки, по более чем одной характеристике, Ленин писал: «Можно без преувеличения сказать, что они произведут революцию в науке и, конечно же, в экономике сельского хозяйства».

Принципиальное значение имеют рекомендации Владимира Ильича о необходимости предварительного политико-экономического анализа характера закономерностей и определения типов явлений перед началом экспериментов с классифицированием исходных данных.

Этапы статистических группировок

Систематизирование используется не только при анализе структуры населения, но также при определении типов явлений и при изучении взаимосвязей между различными характеристиками или факторами. Примерами группировок, которые выражают структуру населения, являются классификации людей по возрасту (с интервалами в один год или, чаще, пять лет) и предприятий по размеру.

Путем объединения классов или установления неравномерных интервалов, можно установить качественные различия между отдельными системами, а затем определить технико-экономические или социально-экономические типы соответствующих субъектов (например, предприятий или ферм). Таким образом, группирование населения страны по возрасту может осуществляться на основе, помимо простых хронологических объектов, таких специальных разделений, как женщины в возрасте от 16 до 54 лет и мужчины от 16 до 59 лет. Использование этих специальных классов позволяет рассчитывать национальный экономический индекс, известный как трудовые ресурсы страны. Границы интервалов несколько произвольны и могут отличаться в разных государствах.

Задача

Детальное количественное классифицирование предприятий и фирм позволяет перейти к определению нескольких основных качественных групп, таких как малые, средние и крупные организации. После этого можно прояснить ряд общих экономических проблем, например, процесс концентрации производства, рост эффективности промышленности и увеличение результативности труда. Новые данные Владимира Ильича Ленина о законах, регулирующих развитие капитализма в сельском хозяйстве, представляют собой блестящий пример глубокого анализа, который использует группировку для демонстрации сложного характера закономерностей. И также отношений между размером предприятия и его полной производительностью.

Самая главная и трудная задача статистических группировок, заключается в выявлении и подробном описании типов социально-экономических явлений. Такие субъекты представляют собой выражение форм определенного социального процесса или основных характеристик. Именно они представляются общими для многих отдельных явлений. В своем анализе расслоения крестьянства Владимир Ильич Ленин использовал группировку основательно и всесторонне. В первую очередь он раскрыл процесс формирования основных социальных классов в дореволюционной России, в западноевропейской деревне и в сельском хозяйстве США.

И, как оказалось, советские данные имеют значительный опыт типологических и статистических группировок. Например, баланс народного хозяйства СССР предполагает сложную и разветвленную систему классифицирования. Другие примеры типологической статистической группировки в советском пространстве, включают в себя систематизирование населения по социальным классам. А также объединение основных производственных фондов по социально-экономическим типам промышленных единиц. И также можно привести такой пример, как группировка статистической совокупности общественного продукта.

Буржуазная классификация недостаточно использует систематизацию. Когда применяется группировка, она, по большей части, неверна и не способствует характеристике истинного положения дел в капиталистических странах. Например, классифицирование сельскохозяйственных предприятий по площади земли, преувеличивает положение мелкого производства в данном русле. А группировка населения по профессиям не раскрывает истинную классовую структуру буржуазного общества.

Социально-экономические характеристики социалистического государства предоставляют новые приложения для статистической группировки. Классифицирование используется для анализа выполнения национальных экономических планов, определения причин отставания некоторых предприятий и секторов. И также выявления неиспользованных ресурсов. Например, предприятия могут быть сгруппированы в соответствии со степенью выполнения плана или уровнем рентабельности. Большое значение для характеристики внедрения научно-технического прогресса в промышленность имеет группировка предприятий, по таким технико-экономическим данным, как степень автоматизации и механизации и количество электроэнергии, доступной для труда.

Сгруппированные данные являются сведениями, сформированными путем объединения отдельных группировок статистического наблюдения о наличии переменного на отдельные классы, так что распределение частот этих систем служит удобным средством обобщения и анализа всех материалов.

Информация

Данные могут быть определены как группы с материалом, которые представляют качественные или количественные атрибуты переменной или набора непостоянных. Это аналогично утверждению, что классы могут быть любым набором информации, которая описывает сущность. Системы, в группировке статистических данных, могут быть классифицированы на сгруппированные и не сгруппированные объекты.

Любая информация, которую человек соберет в первую очередь, является неклассифицированной. Не сгруппированные статистические группировки — это данные, но только в не обработанном виде. Примером таких систем является любой список чисел, который только можно придумать.

Первый тип классификаций

Сгруппированные данные — это информация, которая была организована в группы, известные как классы. Такой тип уже был классифицирован, и, таким образом, был проведен некоторый уровень анализа. Это означает, что вся информация больше не является необработанной.

Класс данных — это группа, которая связана с определенным пользовательским свойством. Например, если руководитель предприятия собирал людей, которых он принимает на работу в определенный год, он мог бы сгруппировать их в системы по возрасту: двадцати, тридцати, сорока годам и так далее. И каждая из этих групп называется классом.

В свою очередь, это не последнее разделение. Каждый из этих классов имеет определенную ширину, и это называется интервалом или размером. Это понятие очень важно, когда речь идет о построении гистограмм и частотных диаграмм. Все классы могут иметь одинаковый или разный размер, в зависимости от того, как будет группироваться вся информация. Интервал системы всегда является целым числом.

Ограничения класса и его границы

Первое понятие относится к фактическим значениям, которые можно увидеть в конечной таблице. Ограничения класса делятся на две категории: нижний предел системы и верхняя граница. Конечно же, для обеспечения правильности и информативности используются все разделения при составлении таблиц.

Но, с другой стороны, границы классов не всегда соблюдаются в таблице частот. Данное понятие дает истинный интервал систем и, подобно различным ограничениям, также делится на рубежи нижнего и верхнего значения.

Живые и неживые группы

Наука стремится понять и объяснить природные явления. Ученые понимают вещи, классифицируя их. Это относится как к живым существам, так и к неживым группировкам статистических материалов.

В свою очередь, такие типы можно разделить на группы в зависимости от контрастных свойств. Например, если студенты составили списки в своих научных журналах о различных материалах и предметах, которые они изучали, они могут использовать эти данные для расширения знаний и информации о системах, которые они исследовали.

Все знания могут быть отсортированы или классифицированы по различным контрастным свойствам. Вот некоторые примеры:

• Металлы против различных неметаллов.
• Каменная местность вместо пустыни или луга.
• Видимые кристаллы против незримых минералов.
• Естественный процесс вместо искусственного.
• Вещества плотнее воды или менее весомые, чем данная жидкость.
• Магнитный против немагнитного.

А также можно составить групповые различия по следующим признакам:

• Состояние веществ при комнатной температуре (твердое, жидкость, газ).
• Плавкость металлов.
• Физические свойства и так далее.

Материалы:

• Различные статьи, которые служат примерами категорий выше.
• Магниты для проверки свойств материалов.
• Контейнер с водой, чтобы проконтролировать, плавают ли предметы или тонут.
• Научные журналы.

Процедура работы

Как именно все происходит:

1. Студенты работают в группах. Каждой дают некоторые материалы и просят найти способы группировки предметов по категориям. Они разрабатывают критерии, которые будут использовать, а затем сортируют элементы соответствующим образом. Таблицы результатов фиксируются в их научных журналах.
2. После группировки материалов они снова сортируются по другим критериям. Следующим шагом также будет составления списка результатов. И после этого пишется дополнительный ряд элементов, которые были отсортированы по-разному из-за изменения критериев.
3. Студенты фиксируют наблюдения и таблицы в своих научных журналах.

Результаты

Студенты фиксируют серию таблиц, которые показывают, как их предметы сортируются на основе каждого из критериев. Например, у группы учеников есть скрепка, маленький кусочек гранита, пробка, пластиковая игрушка. И тогда пара таблиц сортировки может выглядеть так, как написано ниже.

1. Предметы отсортированы по магнетизму.
   Реагируют на магнит: скрепка для бумаг, гранит. Не реагируют: пробка, пластик.
2. Предметы отсортированы по плотности, по сравнению с водой.
   Всплывают: пробка, пластик. Тонут: скрепка для бумаги, гранит.

После этого, студенты делают презентации для класса. Они обсуждают, почему разные предметы классифицируются по-разному в зависимости от используемых критериев.

Студенты повторяют эти наблюдения каждый раз, применяя разные свойства.

Обсуждение

На этом этапе:

1. Студенты могут распространить эти наблюдения на другие материалы, уже без каких-либо практических исследований.
2. Примерами могут служить образцы разных типов горных пород. Студенты узнают, как делать более тщательные наблюдения и писать точно о том, что они видят, с помощью луп и других предметов, которые они используют.
3. Если ученики создали индексный файл свойств, записанный на карточках, их также можно отсортировать. Это будет полезно, если указатель содержит дополнительные материалы, которых нет в классе.

Распространенным способом обработки непрерывных количественных данных является подразделение всего диапазона смыслов на несколько поддиапазонов. Необходимо присваивать каждому материалу постоянное значение класса, в который он попадает. Стоит обратить внимание, что набор данных изменяется от непрерывного к дискретному.

Понятие статистической группировки

Систематизирование выполняется путем определения набора диапазонов, а затем подсчета количества данных, попадающих в каждый из них. Поддиапазоны не перекрываются. Они должны охватывать весь диапазон набора данных.

Одним из наиболее удачных способов визуализации сгруппированных систем является гистограмма. Она представляет собой набор прямоугольников, где основание фигуры охватывает значения в диапазоне, связанном с ним. А высота соответствует количеству информации.