एकत्रित प्राथमिक डेटा का प्रसंस्करण, उनके समूहीकरण, सामान्यीकरण और तालिकाओं में प्रस्तुति सहित, सांख्यिकीय अध्ययन के दूसरे चरण का गठन करता है, जिसे कहा जाता है सारांश.

संसाधित सांख्यिकीय डेटा की प्रस्तुति के 3 मुख्य रूप हैं: पाठ्य, सारणीबद्ध और चित्रमय।

अंतिम सारांश डेटा के आधार पर सांख्यिकीय अध्ययन के तीसरे चरण में, अध्ययन की गई घटनाओं का वैज्ञानिक विश्लेषण: विभिन्न सामान्यीकरण संकेतकों की गणना औसत और सापेक्ष मूल्यों के रूप में की जाती है, वितरण में कुछ पैटर्न की पहचान की जाती है, संकेतकों की गतिशीलता आदि। पहचाने गए पैटर्न के आधार पर, भविष्य के लिए पूर्वानुमान किए जाते हैं।

सांख्यिकीय अवलोकन सांख्यिकीय अनुसंधान का पहला चरण है। लगभग हमेशा, निश्चित रूप से, अध्ययन के लक्ष्यों और उद्देश्यों के अनुसार, तथ्यों को ध्यान में रखते हुए और प्राथमिक सामग्री एकत्र करने के साथ काम शुरू होता है। प्राथमिक सामग्री सांख्यिकीय अनुसंधान की नींव है। संपूर्ण अध्ययन की सफलता समग्र रूप से सांख्यिकीय अवलोकन की गुणवत्ता पर निर्भर करती है। इसे इस तरह से व्यवस्थित किया जाना चाहिए कि अध्ययन के तहत घटना के बारे में वस्तुनिष्ठ, सटीक डेटा परिणाम के रूप में प्राप्त किया जा सके। अधूरा, गलत डेटा जो प्रक्रिया को अच्छी तरह से चित्रित नहीं करता है, और अधिक विकृत करता है, त्रुटियों को जन्म देता है। और इस आधार पर किया गया विश्लेषण गलत होगा। यह इस प्रकार है कि तथ्यों का लेखा-जोखा और प्राथमिक सामग्री का संग्रह सावधानीपूर्वक सोचा और व्यवस्थित किया जाना चाहिए।

यह एक बार फिर ध्यान दिया जाना चाहिए कि सांख्यिकीय अवलोकन हमेशा बड़े पैमाने पर होते हैं। बड़ी संख्या का कानून लागू होता है - जितनी बड़ी आबादी होगी, परिणाम उतने ही अधिक होंगे।

सांख्यिकीय अवलोकन को तीन चरणों में विभाजित किया जा सकता है: 1. अवलोकन की तैयारी।यह निगरानी कार्यक्रम का निरूपण है, अंतिम सांख्यिकीय तालिकाओं के लेआउट में समूहीकृत संकेतकों की परिभाषा।

कार्यक्रम की सामग्री बनाने वाले प्रश्नों को अध्ययन के उद्देश्य या उस परिकल्पना का पालन करना चाहिए जिसकी पुष्टि अध्ययन द्वारा की जानी चाहिए। एक महत्वपूर्ण तत्व अंतिम सांख्यिकीय तालिकाओं का लेआउट है। यह वे हैं जो अवलोकन के परिणामों के विकास के लिए परियोजना हैं, और केवल अगर वे उपलब्ध हैं, तो उन सभी मुद्दों की पहचान करना संभव है जिन्हें कार्यक्रम में शामिल करने की आवश्यकता है और अनावश्यक जानकारी को शामिल करने से बचें।

2. सामग्री का प्रत्यक्ष संग्रह. यह शोध का सबसे अधिक समय लेने वाला हिस्सा है। सांख्यिकीय रिपोर्टिंग, डेटा संग्रह के आयोजन के एक विशेष रूप के रूप में, केवल राज्य के आंकड़ों में निहित है। अन्य सभी जानकारी विभिन्न स्थिर उपकरणों के माध्यम से एकत्र की जाती है। एकत्रित डेटा के लिए दो मुख्य आवश्यकताओं को इंगित करना आवश्यक है: विश्वसनीयता और तुलनीयता। और जो अत्यधिक वांछनीय है (बाजार की स्थितियों में, यह कई गुना बढ़ जाता है) समयबद्धता है।

3. इसके विश्लेषण से पहले सामग्री का नियंत्रण।कोई फर्क नहीं पड़ता कि अवलोकन उपकरण कितनी सावधानी से संकलित किए जाते हैं, कलाकारों को निर्देश दिया जाता है, अवलोकन सामग्री को हमेशा नियंत्रित करने की आवश्यकता होती है। यह सांख्यिकीय कार्य की विशाल प्रकृति और उनकी सामग्री की जटिलता के कारण है।

किसी भी सांख्यिकीय अध्ययन का उद्देश्य अध्ययन के तहत घटना की इकाइयों का एक समूह है। वस्तु जनगणना, उद्यमों, शहरों, कंपनी कर्मियों आदि पर जनसंख्या हो सकती है। एक शब्द में, अवलोकन की वस्तु अध्ययन के तहत सांख्यिकीय जनसंख्या है। अध्ययन के तहत जनसंख्या की सीमाओं को परिभाषित करना बहुत महत्वपूर्ण है, जो अध्ययन के तहत जनसंख्या को स्पष्ट रूप से परिभाषित करता है। उदाहरण के लिए, यदि लक्ष्य क्षेत्र में छोटे उद्यमों की गतिविधियों का अध्ययन करना है, तो यह निर्धारित किया जाना चाहिए कि यह किस प्रकार के स्वामित्व का है (राज्य, निजी, संयुक्त, आदि), किस मानदंड के अनुसार उद्यमों का चयन किया जाएगा: उद्योग की विशिष्टता, बिक्री की मात्रा, पंजीकरण के क्षण से समय, स्थिति (सक्रिय, निष्क्रिय, अस्थायी रूप से निष्क्रिय), आदि। सेट सजातीय होना चाहिए, अन्यथा विश्लेषण प्रक्रिया में अतिरिक्त कठिनाइयां उत्पन्न होंगी और त्रुटियां लगभग हमेशा अपरिहार्य होती हैं।

अवलोकन की वस्तु और सीमाओं की परिभाषा के साथ-साथ जनसंख्या की इकाई और अवलोकन की इकाई का निर्धारण करना महत्वपूर्ण है। एक जनसंख्या इकाई एक सांख्यिकीय जनसंख्या का एक व्यक्तिगत घटक तत्व है। अवलोकन की इकाई घटना, वस्तु है, जिसके संकेत पंजीकरण के अधीन हैं। अवलोकन की इकाइयों का समूह अवलोकन की वस्तु का निर्माण करता है। उदाहरण के लिए, लक्ष्य इस्पात-करमेट ओजेएससी की खदानों में श्रमिकों की उत्पादकता पर विभिन्न कारकों के प्रभाव की जांच करना है। इस मामले में - जनसंख्या लक्ष्य द्वारा ही निर्धारित की जाती है - इस्पात-करमेट खानों में काम करने वाले खनिक, जनसंख्या की इकाई खनिक है, सूचना के वाहक के रूप में, और अवलोकन की इकाई खदान है। संक्षेप में: जनसंख्या की इकाई वह है जिसकी जांच की जा रही है, अवलोकन की इकाई सूचना का स्रोत है।
सांख्यिकीय अवलोकन करने के लिए, किसी दिए गए आधार पर डेटा एकत्र करना आवश्यक है, अर्थात्: एक सांख्यिकीय आबादी को नामित करने के लिए जिसमें भौतिक रूप से मौजूदा वस्तुएं, एक इकाई और किसी वस्तु के एक बार के सर्वेक्षण का उद्देश्य शामिल है, और एक तैयार करना सांख्यिकीय अवलोकन का कार्यक्रम।

पहले चरण में, ए नमूनासंकेतित विशेषताओं के अनुसार एकत्र किए गए डेटा, डेटा को आरोही क्रम में क्रमबद्ध किया जाता है। फिर, एक बारंबारता बंटन तालिका को तालिका के संगत कॉलमों में अनुक्रमिक भरण के साथ संकलित किया जाना चाहिए।

दूसरे चरण में, एकत्रित प्राथमिक डेटा को संसाधित करने के लिए, नमूने की संख्यात्मक विशेषताओं को नामित करने के लिए, किसी दिए गए गुण के अनुसार चयनित तत्वों को समूहीकृत और सामान्यीकृत करना आवश्यक है। सांख्यिकीय अनुसंधान के इस चरण को कहा जाता है सारांश. सारांश - इसके लिए आवश्यक कई विशेषताओं के अनुसार अध्ययन के तहत घटना की सामान्यीकृत विशेषताओं को प्राप्त करने के लिए प्राथमिक डेटा का वैज्ञानिक प्रसंस्करण, यानी प्राथमिक सामग्री को एक साथ लाया जाता है, सांख्यिकीय समुच्चय बनाते हैं, जो अंतिम पूर्ण सामान्यीकरण संकेतकों की विशेषता होती है। सारांश चरण में, हम जनसंख्या की इकाइयों की अलग-अलग अलग-अलग विशेषताओं के लक्षण वर्णन से आगे बढ़ते हैं - संपूर्ण जनसंख्या के लक्षण वर्णन के लिए या सामूहिक रूप से उनके सामान्य अभिव्यक्ति के लक्षण वर्णन के लिए।

मिल जाना चाहिए दायरासूत्र के अनुसार:

आर = एक्स (अधिकतम) - एक्स (मिनट);

पहनावा M(0), जो सबसे अधिक बार होने वाले मान को दर्शाता है, मंझलाएम (ई), जो औसत मूल्य की विशेषता है (यह श्रृंखला के सदस्यों के आधे से अधिक नहीं है) श्रेणीबद्ध भिन्नता श्रृंखला के मध्य में संस्करण से मेल खाती है। माध्यिका की स्थिति उसकी संख्या से निर्धारित होती है: Nme \u003d (n + 1) / 2, जहाँ n जनसंख्या में इकाइयों की संख्या है और अंकगणित औसतसंकेतित समूह के लिए, जिसकी गणना सूत्र द्वारा की जाती है:

कार्य के परिणामों को एक हिस्टोग्राम और एक आवृत्ति वितरण बहुभुज के रूप में ग्राफिक रूप से प्रस्तुत किया जा सकता है।

प्राप्त डेटा उस सामान्य को दर्शाता है जो अध्ययन की गई जनसंख्या की सभी इकाइयों में निहित है। सांख्यिकीय अवलोकन के परिणामस्वरूप, उद्देश्य, तुलनीय, पूरी जानकारी प्राप्त की जानी चाहिए, जो अध्ययन के बाद के चरणों में, अध्ययन के तहत घटना के विकास की प्रकृति और पैटर्न के बारे में साक्ष्य-आधारित निष्कर्ष प्रदान करने की अनुमति देता है।

व्यावहारिक कार्य

जानकारी का पता लगाने के लिए एक सांख्यिकीय अध्ययन का संचालन करें विकास के बारे में 2टॉम्स्क पॉलिटेक्निक यूनिवर्सिटी के 5 बेतरतीब ढंग से चुने गए छात्र।

एक बारंबारता बंटन तालिका बनाएं, संकेतित युवकों के लिए ऊंचाई का परास, बहुलक, माध्यिका और अंकगणितीय माध्य (से.मी. में) ज्ञात कीजिए।

2.1 सांख्यिकीय अध्ययन करने की योजना

सांख्यिकीय डेटा विश्लेषण प्रणाली सांख्यिकीय अनुसंधान के लिए एक आधुनिक और प्रभावी उपकरण है। सांख्यिकीय डेटा के प्रसंस्करण के लिए व्यापक अवसर सांख्यिकीय विश्लेषण की विशेष प्रणाली, साथ ही सार्वभौमिक उपकरण - एक्सेल, मैटलैब, मैथकैड, आदि हैं।

लेकिन सबसे सही उपकरण भी शोधकर्ता को प्रतिस्थापित नहीं कर सकता है, जिसे अध्ययन के उद्देश्य को तैयार करना चाहिए, डेटा एकत्र करना चाहिए, डेटा प्रोसेसिंग और विश्लेषण के लिए विधियों, दृष्टिकोणों, मॉडलों और उपकरणों का चयन करना चाहिए और परिणामों की व्याख्या करनी चाहिए।

चित्र 2.1 एक सांख्यिकीय अध्ययन करने की योजना को दर्शाता है।

Fig.2.1 - एक सांख्यिकीय अध्ययन का योजनाबद्ध आरेख

सांख्यिकीय अनुसंधान का प्रारंभिक बिंदु समस्या का निरूपण है। इसे निर्धारित करते समय, अध्ययन के उद्देश्य को ध्यान में रखा जाता है, यह निर्धारित किया जाता है कि किस जानकारी की आवश्यकता है और निर्णय लेने में इसका उपयोग कैसे किया जाएगा।

सांख्यिकीय अध्ययन स्वयं एक प्रारंभिक चरण से शुरू होता है। प्रारंभिक चरण के दौरान, विश्लेषकों का अध्ययन तकनीकी कार्य- अध्ययन के ग्राहक द्वारा संकलित एक दस्तावेज। संदर्भ की शर्तों में अध्ययन के उद्देश्यों को स्पष्ट रूप से बताया जाना चाहिए:

अध्ययन का उद्देश्य परिभाषित किया गया है;

उन मान्यताओं और परिकल्पनाओं को सूचीबद्ध करता है जिनकी अध्ययन के दौरान पुष्टि या खंडन किया जाना चाहिए;

वर्णन करता है कि अध्ययन के परिणामों का उपयोग कैसे किया जाएगा;

वह समय सीमा जिसमें अध्ययन किया जाना है और अध्ययन के लिए बजट।

संदर्भ की शर्तों के आधार पर, a विश्लेषणात्मक रिपोर्ट संरचना- तब, किसी भी रूप मेंशोध के परिणाम प्रस्तुत किए जाने चाहिए, साथ ही सांख्यिकीय अवलोकन कार्यक्रम. कार्यक्रम अवलोकन प्रक्रिया के दौरान दर्ज की जाने वाली सुविधाओं की एक सूची है (या ऐसे प्रश्न जिनके लिए अवलोकन की प्रत्येक सर्वेक्षण इकाई के लिए विश्वसनीय उत्तर प्राप्त किए जाने चाहिए)। कार्यक्रम की सामग्री को अवलोकन की गई वस्तु की विशेषताओं और अध्ययन के उद्देश्यों और एकत्रित जानकारी के आगे के प्रसंस्करण के लिए विश्लेषकों द्वारा चुनी गई विधियों द्वारा निर्धारित किया जाता है।

सांख्यिकीय अनुसंधान के मुख्य चरण में आवश्यक डेटा का संग्रह और उनका विश्लेषण शामिल है।

अध्ययन का अंतिम चरण एक विश्लेषणात्मक रिपोर्ट तैयार करना और ग्राहक को उसका प्रावधान करना है।

अंजीर पर। 2.2 सांख्यिकीय डेटा विश्लेषण का एक आरेख है।

Fig.2.2 - सांख्यिकीय विश्लेषण के मुख्य चरण

2.2 सांख्यिकीय जानकारी का संग्रह

सामग्री के संग्रह में अध्ययन के संदर्भ की शर्तों का विश्लेषण, आवश्यक जानकारी के स्रोतों की पहचान और (यदि आवश्यक हो) प्रश्नावली का विकास शामिल है। सूचना स्रोतों के अध्ययन में सभी आवश्यक आँकड़ों को विभाजित किया जाता है मुख्य(डेटा उपलब्ध नहीं है और इस अध्ययन के लिए सीधे एकत्र किया जाना है), और माध्यमिक(पहले अन्य उद्देश्यों के लिए एकत्र किया गया)।

माध्यमिक डेटा के संग्रह को अक्सर "डेस्क" या "लाइब्रेरी" शोध के रूप में जाना जाता है।

प्राथमिक डेटा संग्रह के उदाहरण: स्टोर आगंतुकों का अवलोकन, अस्पताल के रोगियों का सर्वेक्षण, बैठक में किसी समस्या की चर्चा।

माध्यमिक डेटा को आंतरिक और बाहरी में विभाजित किया गया है।

आंतरिक द्वितीयक डेटा स्रोतों के उदाहरण:

संगठन की सूचना प्रणाली (लेखांकन सबसिस्टम, बिक्री प्रबंधन सबसिस्टम, सीआरएम (सीआरएम-सिस्टम, ग्राहक संबंध प्रबंधन के लिए संक्षिप्त) सहित - ग्राहकों के साथ बातचीत के लिए रणनीतियों को स्वचालित करने के लिए डिज़ाइन किए गए संगठनों के लिए एप्लिकेशन सॉफ़्टवेयर) और अन्य);

पिछला अध्ययन;

कर्मचारियों से लिखित रिपोर्ट।

बाहरी द्वितीयक डेटा स्रोतों के उदाहरण:

सांख्यिकीय निकायों और अन्य राज्य संस्थानों की रिपोर्ट;

विपणन एजेंसियों, पेशेवर संघों, आदि से रिपोर्ट;

इलेक्ट्रॉनिक डेटाबेस (पता निर्देशिका, जीआईएस, आदि);

पुस्तकालय;

संचार मीडिया।

डेटा संग्रह चरण के मुख्य आउटपुट हैं:

नियोजित नमूना आकार;

नमूना संरचना (कोटा की उपस्थिति और आकार);

सांख्यिकीय अवलोकन का प्रकार (डेटा संग्रह सर्वेक्षण, पूछताछ, माप, प्रयोग, परीक्षा, आदि);

सर्वेक्षण के मापदंडों के बारे में जानकारी (उदाहरण के लिए, प्रश्नावली के मिथ्याकरण के तथ्य की संभावना);

प्रसंस्करण के लिए चयनित कार्यक्रम के डेटाबेस में चर के लिए कोडिंग योजना;

डेटा परिवर्तन की योजना-योजना;

उपयोग की जाने वाली सांख्यिकीय प्रक्रियाओं की योजना-योजना।

इस चरण में पूछताछ प्रक्रिया भी शामिल है। बेशक, प्रश्नावली केवल प्राथमिक जानकारी प्राप्त करने के लिए विकसित की जाती हैं।

प्राप्त डेटा को उचित रूप से संपादित और तैयार किया जाना चाहिए। प्रत्येक प्रश्नावली या अवलोकन के रूप की जाँच की जाती है और यदि आवश्यक हो, तो सही किया जाता है। प्रत्येक उत्तर को संख्यात्मक या वर्णानुक्रमिक कोड दिए गए हैं - जानकारी एन्कोडेड है। डेटा तैयार करने में संपादन, डिक्रिप्शन और डेटा सत्यापन, कोडिंग और आवश्यक परिवर्तन शामिल हैं।

2.3 नमूने की विशेषता

एक नियम के रूप में, सांख्यिकीय विश्लेषण के लिए सांख्यिकीय अवलोकन के परिणामस्वरूप एकत्र किया गया डेटा एक नमूना है। सांख्यिकीय अनुसंधान की प्रक्रिया में डेटा परिवर्तन के अनुक्रम को योजनाबद्ध रूप से निम्नानुसार दर्शाया जा सकता है (चित्र 2.3)।

चित्र 2.3 सांख्यिकीय डेटा रूपांतरण योजना

नमूने का विश्लेषण करते हुए, नमूने द्वारा प्रतिनिधित्व की जाने वाली सामान्य आबादी के बारे में निष्कर्ष निकालना संभव है।

सामान्य नमूनाकरण मापदंडों का अंतिम निर्धारणजब सभी प्रश्नावली एकत्र की जाती हैं। इसमें शामिल है:

उत्तरदाताओं की वास्तविक संख्या का निर्धारण,

नमूना संरचना का निर्धारण,

सर्वेक्षण के स्थान के अनुसार वितरण,

नमूने की सांख्यिकीय विश्वसनीयता का विश्वास स्तर स्थापित करना,

सांख्यिकीय त्रुटि की गणना और नमूना प्रतिनिधित्व का निर्धारण।

वास्तविक मात्राउत्तरदाता योजना से अधिक या कम हो सकते हैं। विश्लेषण के लिए पहला विकल्प बेहतर है, लेकिन अध्ययन के ग्राहक के लिए नुकसानदेह है। दूसरा अध्ययन की गुणवत्ता पर प्रतिकूल प्रभाव डाल सकता है, और इसलिए, विश्लेषकों या ग्राहकों के लिए लाभहीन है।

नमूना संरचनायादृच्छिक या गैर-यादृच्छिक हो सकता है (उत्तरदाताओं को पहले से ज्ञात मानदंड के आधार पर चुना गया था, उदाहरण के लिए, कोटा विधि द्वारा)। यादृच्छिक नमूने एक प्राथमिक प्रतिनिधि हैं। गैर-यादृच्छिक नमूने जानबूझकर सामान्य आबादी का प्रतिनिधित्व नहीं कर सकते हैं, लेकिन अनुसंधान के लिए महत्वपूर्ण जानकारी प्रदान करते हैं। इस मामले में, आपको प्रश्नावली के फ़िल्टरिंग प्रश्नों पर भी ध्यान से विचार करना चाहिए, जो विशेष रूप से अनुपयुक्त उत्तरदाताओं को बाहर निकालने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं।

के लिए अनुमान सटीकता का निर्धारण, सबसे पहले, आत्मविश्वास का स्तर (95% या 99%) स्थापित करना आवश्यक है। फिर अधिकतम सांख्यिकीय त्रुटिनमूना की गणना के रूप में की जाती है

या
,

कहाँ पे - नमूने का आकार, - अध्ययन के तहत घटना की घटना की संभावना (प्रतिवादी के नमूने में शामिल होना), - रिवर्स इवेंट की संभावना (प्रतिवादी को नमूने में शामिल नहीं किया जा रहा है), - आत्मविश्वास गुणांक,
विशेषता की भिन्नता है।

तालिका 2.4 आत्मविश्वास संभावना और आत्मविश्वास गुणांक के सबसे अधिक इस्तेमाल किए जाने वाले मूल्यों को सूचीबद्ध करती है।

तालिका 2.4

2.5 कंप्यूटर डाटा प्रोसेसिंग

कंप्यूटर का उपयोग करके डेटा विश्लेषण में कई आवश्यक चरण शामिल हैं।

1. प्रारंभिक डेटा की संरचना का निर्धारण।

2. कंप्यूटर में उनकी संरचना और कार्यक्रम की आवश्यकताओं के अनुसार डेटा दर्ज करना। डेटा का संपादन और परिवर्तन।

3. अध्ययन के उद्देश्यों के अनुसार डेटा प्रोसेसिंग की विधि निर्धारित करना।

4. डाटा प्रोसेसिंग का परिणाम प्राप्त करना। इसे वांछित प्रारूप में संपादित और सहेजना।

5. प्रसंस्करण परिणाम की व्याख्या।

चरण 1 (प्रारंभिक) और 5 (अंतिम) किसी भी कंप्यूटर प्रोग्राम द्वारा नहीं किया जा सकता है - शोधकर्ता उन्हें स्वयं करता है। चरण 2-4 कार्यक्रम का उपयोग करके शोधकर्ता द्वारा किया जाता है, लेकिन यह शोधकर्ता है जो आवश्यक डेटा संपादन और परिवर्तन प्रक्रियाओं, डेटा प्रसंस्करण विधियों और प्रसंस्करण परिणामों को प्रस्तुत करने के प्रारूप को निर्धारित करता है। कंप्यूटर की मदद (चरण 2-4), अंततः, संख्याओं के एक लंबे अनुक्रम से एक अधिक कॉम्पैक्ट एक में संक्रमण में है। कंप्यूटर के "इनपुट" पर, शोधकर्ता प्रारंभिक डेटा की एक सरणी प्रस्तुत करता है जो समझ के लिए दुर्गम है, लेकिन कंप्यूटर प्रसंस्करण के लिए उपयुक्त है (चरण 2)। फिर शोधकर्ता प्रोग्राम को कार्य और डेटा संरचना (चरण 3) के अनुसार डेटा को संसाधित करने का आदेश देता है। "आउटपुट" पर, वह प्रसंस्करण का परिणाम प्राप्त करता है (चरण 4) - डेटा की एक सरणी भी, केवल एक छोटा, समझ और सार्थक व्याख्या के लिए सुलभ। साथ ही, डेटा के विस्तृत विश्लेषण के लिए आमतौर पर विभिन्न तरीकों का उपयोग करके उनके बार-बार प्रसंस्करण की आवश्यकता होती है।

2.6 डेटा विश्लेषण रणनीति चुनना

एकत्रित डेटा के विश्लेषण के लिए एक रणनीति का चुनाव अध्ययन के तहत विषय क्षेत्र के सैद्धांतिक और व्यावहारिक पहलुओं के ज्ञान, जानकारी की विशिष्ट और ज्ञात विशेषताओं, विशिष्ट सांख्यिकीय विधियों के गुणों के साथ-साथ अनुभव और विचारों पर आधारित है। शोधकर्ता।

यह याद रखना चाहिए कि डेटा विश्लेषण अध्ययन का अंतिम लक्ष्य नहीं है। इसका उद्देश्य ऐसी जानकारी प्राप्त करना है जो एक विशिष्ट समस्या को हल करने और पर्याप्त प्रबंधन निर्णय लेने में मदद करेगी। विश्लेषण रणनीति का चुनाव प्रक्रिया के पिछले चरणों के परिणामों की जांच के साथ शुरू होना चाहिए: समस्या को परिभाषित करना और एक शोध योजना विकसित करना। एक "ड्राफ्ट" के रूप में, एक प्रारंभिक डेटा विश्लेषण योजना का उपयोग किया जाता है, जिसे अध्ययन योजना के तत्वों में से एक के रूप में विकसित किया जाता है। फिर, जैसा कि अनुसंधान प्रक्रिया के बाद के चरणों में अतिरिक्त जानकारी उपलब्ध हो जाती है, कुछ बदलाव करने की आवश्यकता हो सकती है।

सांख्यिकीय विधियों को एक- और बहुभिन्नरूपी में विभाजित किया गया है। एक-आयामी विधियों (यूनिवेरिएट तकनीक) का उपयोग तब किया जाता है जब नमूने के सभी तत्वों का मूल्यांकन एक संकेतक द्वारा किया जाता है, या यदि प्रत्येक तत्व के लिए इनमें से कई संकेतक हैं, लेकिन प्रत्येक चर का अन्य सभी से अलग विश्लेषण किया जाता है।

डेटा विश्लेषण के लिए बहुभिन्नरूपी तकनीकें महान हैं यदि प्रत्येक नमूना आइटम का मूल्यांकन करने के लिए दो या अधिक संकेतकों का उपयोग किया जाता है और इन चरों का एक साथ विश्लेषण किया जाता है। घटनाओं के बीच निर्भरता निर्धारित करने के लिए ऐसी विधियों का उपयोग किया जाता है।

बहुभिन्नरूपी विधियाँ मुख्य रूप से अविभाज्य विधियों से भिन्न होती हैं, जिसमें वे घटनाओं के स्तरों (औसत) और वितरण (विचरण) से ध्यान हटाती हैं और इन घटनाओं के बीच संबंध (सहसंबंध या सहप्रसरण) की डिग्री पर ध्यान केंद्रित करती हैं।

यूनीवेरिएट विधियों को इस आधार पर वर्गीकृत किया जा सकता है कि विश्लेषण किया जा रहा डेटा मीट्रिक है या गैर-मीट्रिक (चित्र 3)। मीट्रिक डेटा को अंतराल पैमाने या सापेक्ष पैमाने पर मापा जाता है। गैर-मीट्रिक डेटा का मूल्यांकन नाममात्र या क्रमिक पैमाने पर किया जाता है

इसके अलावा, अध्ययन के दौरान कितने नमूनों - एक, दो या अधिक - का विश्लेषण किया जाता है, इसके आधार पर इन विधियों को वर्गों में विभाजित किया जाता है।

एक-आयामी सांख्यिकीय विधियों का वर्गीकरण चित्र 2.4 में प्रस्तुत किया गया है।

चावल। 2.4 विश्लेषण किए गए डेटा के आधार पर एक-आयामी सांख्यिकीय विधियों का वर्गीकरण

नमूनों की संख्या इस बात से निर्धारित होती है कि किसी विशेष विश्लेषण के लिए डेटा को कैसे संभाला जाता है, न कि डेटा कैसे एकत्र किया जाता है। उदाहरण के लिए, पुरुषों और महिलाओं पर डेटा एक ही नमूने के भीतर प्राप्त किया जा सकता है, लेकिन यदि उनके विश्लेषण का उद्देश्य लिंग के अंतर के आधार पर धारणा में अंतर प्रकट करना है, तो शोधकर्ता को दो अलग-अलग नमूनों के साथ काम करना होगा। नमूनों को स्वतंत्र माना जाता है यदि वे प्रयोगात्मक रूप से एक दूसरे से संबंधित नहीं हैं। एक नमूने में किए गए माप दूसरे में चर के मूल्यों को प्रभावित नहीं करते हैं। विश्लेषण के लिए, उत्तरदाताओं के विभिन्न समूहों से संबंधित डेटा, जैसे कि महिलाओं और पुरुषों से एकत्र किए गए डेटा को आमतौर पर स्वतंत्र नमूने के रूप में माना जाता है।

दूसरी ओर, यदि दो नमूनों का डेटा उत्तरदाताओं के एक ही समूह को संदर्भित करता है, तो नमूनों को युग्मित-निर्भर माना जाता है।

यदि मीट्रिक डेटा का केवल एक नमूना है, तो z- और t-परीक्षण का उपयोग किया जा सकता है। यदि दो या अधिक स्वतंत्र नमूने हैं, तो पहले मामले में, आप दो नमूनों के लिए z- और t-परीक्षण का उपयोग कर सकते हैं, दूसरे मामले में, एक-तरफ़ा एनोवा की विधि। दो संबंधित नमूनों के लिए, एक युग्मित टी-परीक्षण का उपयोग किया जाता है। जब एकल नमूने पर गैर-मीट्रिक डेटा की बात आती है, तो शोधकर्ता आवृत्ति वितरण परीक्षण, ची-स्क्वायर, कोलमोगोरोव-स्मिरनोव (के ~ एस) परीक्षण, श्रृंखला परीक्षण और द्विपद परीक्षण का उपयोग कर सकता है। गैर-मीट्रिक डेटा वाले दो स्वतंत्र नमूनों के लिए, निम्नलिखित विश्लेषण विधियों का सहारा लिया जा सकता है: ची-स्क्वायर, मान-व्हिटनी, माध्यिका, के-एस, विचरण क्रुस्कल-वालिस (डीए के-यू) का एकतरफा विश्लेषण। इसके विपरीत, यदि दो या अधिक संबंधित नमूने हैं, तो साइन, मैकनेमर और विलकॉक्सन परीक्षणों का उपयोग किया जाना चाहिए।

बहुभिन्नरूपी सांख्यिकीय विधियों का उद्देश्य मौजूदा पैटर्न की पहचान करना है: चर की अन्योन्याश्रयता, घटनाओं का संबंध या अनुक्रम, अंतर-वस्तु समानता।

परंपरागत रूप से, पांच मानक प्रकार के पैटर्न को प्रतिष्ठित किया जा सकता है, जिनमें से अध्ययन महत्वपूर्ण रुचि का है: एसोसिएशन, अनुक्रम, वर्गीकरण, क्लस्टरिंग और पूर्वानुमान।

एक जुड़ाव तब होता है जब कई घटनाएँ एक-दूसरे से संबंधित होती हैं। उदाहरण के लिए, एक सुपरमार्केट में एक अध्ययन यह दिखा सकता है कि कॉर्न चिप्स खरीदने वालों में से 65% लोग कोका-कोला भी लेते हैं, और जब ऐसे सेट पर छूट होती है, तो वे 85% मामलों में कोक खरीदते हैं। इस तरह के एक संघ के बारे में जानकारी होने पर, प्रबंधकों के लिए यह आकलन करना आसान होता है कि प्रदान की गई छूट कितनी प्रभावी है।

यदि समय से जुड़ी घटनाओं की एक श्रृंखला है, तो एक अनुक्रम की बात करता है। इसलिए, उदाहरण के लिए, 45% मामलों में घर खरीदने के बाद, एक महीने के भीतर एक नया स्टोव भी खरीदा जाता है, और दो सप्ताह के भीतर, 60% नए लोग एक रेफ्रिजरेटर प्राप्त करते हैं।

वर्गीकरण की मदद से, संकेत प्रकट होते हैं जो उस समूह की विशेषता रखते हैं जिससे यह या वह वस्तु संबंधित है। यह पहले से ही वर्गीकृत वस्तुओं का विश्लेषण करके और नियमों का एक निश्चित सेट तैयार करके किया जाता है।

क्लस्टरिंग वर्गीकरण से इस मायने में भिन्न है कि समूह स्वयं पूर्व निर्धारित नहीं होते हैं। क्लस्टरिंग की मदद से, डेटा के विभिन्न सजातीय समूहों को प्रतिष्ठित किया जाता है।

सभी प्रकार की पूर्वानुमान प्रणालियों का आधार समय श्रृंखला के रूप में संग्रहीत ऐतिहासिक जानकारी है। यदि लक्ष्य संकेतकों के व्यवहार की गतिशीलता को पर्याप्त रूप से प्रतिबिंबित करने वाले पैटर्न ढूंढना संभव है, तो संभावना है कि उनकी मदद से भविष्य में सिस्टम के व्यवहार की भविष्यवाणी करना संभव है।

बहुभिन्नरूपी सांख्यिकीय विधियों को संबंध विश्लेषण विधियों और वर्गीकरण विश्लेषण (चित्र 2.5) में विभाजित किया जा सकता है।

Fig.2.5 - बहुभिन्नरूपी सांख्यिकीय विधियों का वर्गीकरण

सांख्यिकीय अनुसंधान के पहले चरण का परिणाम - सांख्यिकीय अवलोकन - सांख्यिकीय जनसंख्या की प्रत्येक इकाई की विशेषता वाली जानकारी है। हालांकि, व्यक्तिगत तथ्यों के सबसे पूर्ण लक्षण वर्णन की मदद से अध्ययन के तहत घटना की गतिशीलता में पैटर्न और प्रवृत्तियों को प्रतिबिंबित करने की क्षमता सीमित है। ऐसा डेटा केवल एक सांख्यिकीय सारांश के परिणामस्वरूप प्राप्त किया जाता है। एक सारांश सांख्यिकीय अवलोकन के दौरान प्राप्त सांख्यिकीय डेटा का क्रम, व्यवस्थितकरण और सामान्यीकरण है। केवल सांख्यिकीय सामग्री का उचित प्रसंस्करण सामाजिक-आर्थिक घटनाओं के सार, विशिष्ट विशेषताओं और व्यक्तिगत प्रकारों की आवश्यक विशेषताओं को प्रकट करना, उनके विकास में पैटर्न और प्रवृत्तियों की खोज करना संभव बनाता है। एक सरल और एक समूह सारांश, या एक संक्षिप्त और व्यापक अर्थ में सारांश के बीच एक अंतर किया जाता है। एक सरल सारांश समूहों और उपसमूहों में योग की गणना और तालिकाओं में इस सामग्री की प्रस्तुति है। सांख्यिकीय आंकड़ों के एक सरल सारांश के परिणामस्वरूप, उद्यमों की संख्या, कर्मचारियों की कुल संख्या, मौद्रिक संदर्भ में उत्पादन की मात्रा निर्धारित करना संभव है। ये सारांश अधिकांश भाग सूचनात्मक हैं। वे निरपेक्ष मूल्यों के रूप में जनसंख्या की एक सामान्यीकृत विशेषता देते हैं।

एक समूह सारांश, या व्यापक अर्थ में सारांश, प्राथमिक सांख्यिकीय डेटा के बहुपक्षीय प्रसंस्करण के लिए एक जटिल प्रक्रिया है, अर्थात। अवलोकन के परिणामस्वरूप प्राप्त डेटा। इसमें सांख्यिकीय डेटा का समूहन, समूहों को चिह्नित करने के लिए संकेतकों की एक प्रणाली का विकास, समूह की गणना और समग्र परिणाम, सामान्य संकेतकों की गणना शामिल है। सांख्यिकीय अनुसंधान के दूसरे चरण के रूप में सांख्यिकीय सारांश का कार्य सूचना, संदर्भ और विश्लेषणात्मक उद्देश्यों के लिए सामान्यीकरण संकेतक प्राप्त करना है। बड़े पैमाने पर सांख्यिकीय डेटा का सारांश पहले से विकसित कार्यक्रम और योजना के अनुसार किया जाता है। कार्यक्रम को विकसित करने की प्रक्रिया में, सारांश का विषय और विधेय निर्धारित किया जाता है। विषय अध्ययन का विषय है, जिसे समूहों और उपसमूहों में विभाजित किया गया है। विधेय संकेतक है जो सारांश के विषय की विशेषता है। सारांश कार्यक्रम सांख्यिकीय अध्ययन के उद्देश्यों द्वारा निर्धारित किया जाता है।

सांख्यिकीय सारांश एक पूर्व निर्धारित योजना के अनुसार किया जाता है। सारांश योजना व्यक्तिगत सारांश संचालन के अनुक्रम के बारे में जानकारी को सारांशित करने के तरीके के बारे में प्रश्नों को संबोधित करती है - मैन्युअल रूप से या यंत्रवत्। प्रत्येक चरण को पूरा करने की समय सीमा और समग्र रूप से सारांश, साथ ही साथ सारांश के परिणाम प्रस्तुत करने के तरीके भी स्थापित किए जाते हैं। ये वितरण श्रृंखला, सांख्यिकीय सारणी और सांख्यिकीय ग्राफ हो सकते हैं।

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"कानूनी संस्थान"

संकाय "न्यायशास्त्र"

सार

अनुशासन से

"कानूनी आँकड़े"

सांख्यिकीय अनुसंधान के तरीके और मुख्य चरण।

काम एक छात्र द्वारा किया गया था

ग्रिबानोव ए.एस.

मास्को

परिचय

1. सांख्यिकीय अनुसंधान की अवधारणा

2. सांख्यिकीय अनुसंधान के तरीके

3. सांख्यिकीय अनुसंधान का संगठन और चरण

निष्कर्ष

प्रयुक्त साहित्य की सूची

परिचय

सांख्यिकी सब कुछ जानती है," इलफ़ और पेट्रोव ने अपने प्रसिद्ध उपन्यास "द ट्वेल्व चेयर्स" में कहा और जारी रखा: "यह ज्ञात है कि गणतंत्र का औसत नागरिक प्रति वर्ष कितना खाना खाता है ... यह ज्ञात है कि कितने शिकारी, बैलेरिना .. मशीन टूल्स, साइकिल, स्मारक, लाइटहाउस और सिलाई मशीन ... कितना जीवन, जोश, जुनून और विचारों से भरा हुआ, हमें सांख्यिकीय तालिकाओं से देखता है! .. "इन तालिकाओं की आवश्यकता क्यों है, उन्हें कैसे संकलित और संसाधित किया जाए, उनके आधार पर क्या निष्कर्ष निकाले जा सकते हैं - आँकड़े इन सवालों के जवाब देते हैं (इतालवी स्टेटो - स्टेट, लैटिन स्टेटस - स्टेट से)। सांख्यिकी एक ऐसा विज्ञान है जो जीवन में विभिन्न प्रकार की सामूहिक घटनाओं पर मात्रात्मक डेटा का अध्ययन, प्रक्रिया और विश्लेषण करता है।

सांख्यिकीय अनुसंधान ने हमारे दैनिक जीवन में मजबूती से प्रवेश किया है। सरकार और वाणिज्यिक संस्थाएं नियमित रूप से समाज और पर्यावरण के बारे में व्यापक जानकारी एकत्र करती हैं। ये डेटा टेबल और चार्ट के रूप में प्रकाशित होते हैं। प्रत्येक व्यक्ति को सूचना के प्रवाह में पारंगत होना चाहिए। इसका मतलब है कि उसे विभिन्न स्थितियों में जानकारी निकालने, विश्लेषण करने और संसाधित करने, निर्णय लेने होंगे।

अपने काम में, मैं सांख्यिकीय अध्ययनों पर विचार करूंगा, वे क्या हैं, सांख्यिकीय अनुसंधान के तरीके क्या हैं, इन अध्ययनों को कैसे व्यवस्थित किया जाता है और इनमें कौन से चरण शामिल हैं।

1. सांख्यिकीय अनुसंधान की अवधारणा

अध्ययन के प्रारंभिक चरण के रूप में अवलोकन अध्ययन के तहत मुद्दे पर प्रारंभिक डेटा के संग्रह से जुड़ा है। यह कई विज्ञानों की विशेषता है। हालाँकि, प्रत्येक विज्ञान की अपनी विशिष्टताएँ होती हैं, जो अपनी टिप्पणियों में भिन्न होती हैं। इसलिए, प्रत्येक अवलोकन सांख्यिकीय नहीं है।

सांख्यिकीय अनुसंधान राज्य में सामाजिक-आर्थिक, जनसांख्यिकीय और अन्य घटनाओं और सार्वजनिक जीवन की प्रक्रियाओं पर डेटा (तथ्यों) का एक वैज्ञानिक रूप से संगठित संग्रह, सारांश और विश्लेषण है, जिसमें लेखांकन दस्तावेज में उनकी सबसे महत्वपूर्ण विशेषताओं के पंजीकरण के साथ वैज्ञानिक रूप से व्यवस्थित किया गया है। एक एकल कार्यक्रम।

सांख्यिकीय अनुसंधान की विशिष्ट विशेषताएं (विशिष्टताएं) हैं: उद्देश्यपूर्णता, संगठन, सामूहिक चरित्र, संगति (जटिलता), तुलनीयता, प्रलेखन, नियंत्रणीयता, व्यावहारिकता।

सामान्य तौर पर, एक सांख्यिकीय अध्ययन करना चाहिए:

* एक सामाजिक रूप से उपयोगी लक्ष्य और सार्वभौमिक (राज्य) महत्व है;

* अपने स्थान और समय की विशिष्ट परिस्थितियों में सांख्यिकी के विषय से संबंधित;

* सांख्यिकीय प्रकार के लेखांकन को व्यक्त करें (और लेखांकन नहीं और परिचालन नहीं);

* वैज्ञानिक रूप से आधारित कार्यप्रणाली और अन्य समर्थन के साथ पूर्व-विकसित कार्यक्रम के अनुसार किया गया;

* बड़े पैमाने पर डेटा (तथ्यों) का संग्रह करने के लिए, जो कारण और प्रभाव के पूरे सेट और अन्य कारकों को दर्शाता है जो कई तरह से घटना की विशेषता रखते हैं;

* स्थापित प्रपत्र के लेखांकन दस्तावेजों के रूप में पंजीकृत होना;

* अवलोकन त्रुटियों की अनुपस्थिति की गारंटी दें या उन्हें न्यूनतम संभव तक कम करें;

* कुछ गुणवत्ता मानदंड और एकत्रित डेटा को नियंत्रित करने के तरीके प्रदान करें, उनकी विश्वसनीयता, पूर्णता और सामग्री सुनिश्चित करें;

* डेटा एकत्र करने और संसाधित करने के लिए लागत प्रभावी प्रौद्योगिकी पर ध्यान केंद्रित करना;

* सांख्यिकीय अनुसंधान के सभी बाद के चरणों और सांख्यिकीय जानकारी के सभी उपयोगकर्ताओं के लिए एक विश्वसनीय सूचना आधार बनें।

अध्ययन जो इन आवश्यकताओं को पूरा नहीं करते हैं वे सांख्यिकीय नहीं हैं।

उदाहरण के लिए सांख्यिकीय अध्ययन नहीं हैं,

अवलोकन और अनुसंधान: एक बच्चे के साथ खेलने वाली माताएं (व्यक्तिगत प्रश्न);

एक नाट्य निर्माण में दर्शक (तमाशा के लिए कोई लेखांकन दस्तावेज नहीं है);

उनके माप, गणना और दस्तावेजी पंजीकरण (बड़े पैमाने पर सार्वजनिक डेटा नहीं) के साथ भौतिक और रासायनिक प्रयोगों के लिए एक शोधकर्ता;

मेडिकल कार्ड (ऑपरेशनल रिकॉर्ड) के रखरखाव वाले रोगियों के लिए एक डॉक्टर;

उद्यम (लेखा) के बैंक खाते में धन की आवाजाही के लिए लेखाकार;

सरकारी अधिकारियों या अन्य मशहूर हस्तियों के सार्वजनिक और निजी जीवन के लिए पत्रकार (सांख्यिकी का विषय नहीं)।

सांख्यिकीय जनसंख्या - इकाइयों का एक समूह जिसमें बड़े पैमाने पर चरित्र, विशिष्टता, गुणात्मक एकरूपता और भिन्नता की उपस्थिति होती है।

सांख्यिकीय आबादी में भौतिक रूप से मौजूदा वस्तुएं (कर्मचारी, उद्यम, देश, क्षेत्र) शामिल हैं, जो सांख्यिकीय अनुसंधान का उद्देश्य है।

सांख्यिकीय अवलोकन सांख्यिकीय अनुसंधान का पहला चरण है, जो अध्ययन की गई घटनाओं और सामाजिक जीवन की प्रक्रियाओं पर डेटा का वैज्ञानिक रूप से संगठित संग्रह है।

2. सांख्यिकीय अनुसंधान के तरीके

इस बात पर जोर दिया जाना चाहिए कि सांख्यिकीय सामग्री को ऐसी सामग्री कहा जाएगा जो विशेष रूप से पूर्व निर्धारित सिद्धांतों और विधियों के अनुसार बनाई गई हैं, गणितीय विधियों द्वारा आगे की प्रक्रिया के अधीन हैं, अर्थात। अध्ययन के तहत वस्तु की मात्रात्मक विशेषताओं का अध्ययन करेगा। वे दो चरणों में बनाए जाते हैं:

1) प्राथमिक दस्तावेज (प्राथमिक स्रोत) - प्रश्नावली, लिस्टिंग शीट, प्रश्नावली, आदि;

2) सारांश विवरण, सारांश तालिकाएँ, जिन्हें गणितीय आँकड़ों के तरीकों द्वारा संसाधित किया जाता है; इन सारांश दस्तावेजों को आमतौर पर "सांख्यिकी" कहा जाता है।

कोई भी सांख्यिकीय अध्ययन निम्नलिखित मानता है:

1) गंभीर प्रारंभिक कार्य;

2) प्रत्यक्ष डेटा संग्रह;

3) प्राप्त आंकड़ों के विश्लेषण पर काम करें।

अध्ययन एक निश्चित एल्गोरिथ्म के अनुसार आयोजित किया जाता है, जबकि प्रत्येक चरण के पारित होने के लिए विशेष तरीकों के उपयोग की आवश्यकता होती है और प्रदर्शन किए गए कार्य की सामग्री के लिए बंद होता है।

सांख्यिकीय अध्ययन करने के लिए एल्गोरिथम को निम्नानुसार दर्शाया जा सकता है।

1. एक शोध कार्यक्रम या अवलोकन कार्यक्रम का विकास। इस स्तर पर, सर्वेक्षण के लक्ष्य और उद्देश्य, अध्ययन के तहत वस्तुओं का कवरेज, वस्तुओं के कवरेज की डिग्री, कालानुक्रमिक और भौगोलिक क्षेत्र, अवलोकन की इकाइयाँ, दर्ज किए जाने वाले संकेतक, प्राथमिक स्रोत का रूप डेटा भरने के लिए निर्धारित किया जाता है, और जानकारी एकत्र करने के लिए तंत्र, सूचना संग्रह की गुणवत्ता की निगरानी, ​​​​प्राप्त डेटा का प्रसंस्करण और विश्लेषण।

निगरानी कार्यक्रम पंजीकृत होने वाली सुविधाओं की एक सूची है। अवलोकन पंजीकरण लेखा प्रलेखन

अवलोकन अवधि वह समय है जिसके दौरान जानकारी दर्ज की जाती है।

क्रिटिकल ऑब्जर्वेशन डेट वह तारीख होती है जिस तारीख को सूचना दी जाती है।

2. सांख्यिकीय अवलोकन अल्पकालिक या दीर्घकालिक (एक निश्चित अवधि में किया गया), निरंतर या चयनात्मक हो सकता है। नतीजतन, एक नियम के रूप में, बड़े पैमाने पर दस्तावेजों का एक जटिल दिखाई देता है।

3. सांख्यिकीय डेटा का सारांश और समूह - एकत्रित डेटा की गणना और समूह, जिसके परिणामस्वरूप बाद वाले सांख्यिकीय तालिकाओं और उप-योगों की एक प्रणाली में बदल जाते हैं।

4. डेटा विश्लेषण, जो सांख्यिकीय विश्लेषण के तरीकों द्वारा किए गए कार्यों की प्रारंभिक सेटिंग प्रदान करता है।

5. डेटा की व्याख्या - प्राप्त परिणामों की व्याख्या, समान संकेतकों के साथ उनकी तुलना।

सांख्यिकीय दस्तावेजों के प्रकार और उनके बाद के प्रसंस्करण के तरीके डेटा संग्रह के तरीकों के अनुसार निर्धारित किए जाते हैं, यह सब पहले से विकसित कार्यक्रम द्वारा परिलक्षित और निर्धारित होता है और अध्ययन के उद्देश्यों पर निर्भर करता है।

डेटा संग्रह चरण में, सांख्यिकीय अवलोकन के दो मुख्य रूप हैं:

1) वर्तमान अवलोकन, तथ्यों और घटनाओं के वर्तमान (स्थायी) पंजीकरण के आधार पर रिपोर्टिंग;

2) विशेष रूप से संगठित सांख्यिकीय अवलोकन।

सांख्यिकीय अवलोकन निम्नलिखित विधियों द्वारा किया जा सकता है।

1. घटना के समय तक:

1) वर्तमान (निरंतर) अवलोकन, व्यवस्थित रूप से किया गया;

2) आवधिक अवलोकन, एक निश्चित अवधि (पशुधन जनगणना) के बाद दोहराया गया;

3) समय अंतराल (दस्तावेज़ प्रवाह लेखांकन) को ध्यान में रखे बिना, आवश्यकतानुसार एक बार अवलोकन किया जाता है।

2. अवलोकन की इकाइयों के कवरेज द्वारा:

1) निरंतर अवलोकन, जिसके परिणामस्वरूप अध्ययन की गई जनसंख्या की सभी इकाइयों का सर्वेक्षण किया जाता है (सामान्य जनसंख्या जनगणना);

2) गैर-निरंतर अवलोकन, जब अध्ययन के तहत वस्तु की इकाइयों के एक हिस्से का एक निश्चित तरीके से चयन किया जाता है, तो जांच की जाती है; गैर-निरंतर अवलोकन के प्रकार हैं:

ए) मुख्य सरणी की विधि, जब जनसंख्या की इकाइयों के एक हिस्से की जांच की जाती है, जिसमें अध्ययन के तहत सबसे स्पष्ट विशेषताएं हैं;

बी) प्रश्नावली अवलोकन, जब सर्वेक्षण शीट की सहायता से सुविधाओं के एक सेट का अध्ययन किया जाता है, जिसे तब पूरी आबादी के लिए एक्सट्रपलेशन किया जाता है;

ग) मोनोग्राफिक अवलोकन, अर्थात। एक सेट में घटनाओं और विशेषताओं के विकास में विभिन्न प्रवृत्तियों की पहचान;

डी) चयनात्मक अवलोकन - यादृच्छिक रूप से संसाधित अध्ययन की गई इकाइयों का हिस्सा (पारिवारिक बजट);

ई) प्रत्यक्ष अवलोकन, जिसमें दर्ज किए जाने वाले तथ्य को स्थापित किया जाता है, और इस आधार पर, पंजीकरण लॉग (फॉर्म) में प्रविष्टियां की जाती हैं।

सांख्यिकी में, सूचना एकत्र करने के तरीकों का निम्नलिखित वर्गीकरण है:

संवाददाता, स्वैच्छिक संवाददाताओं के एक कर्मचारी द्वारा किया गया;

अग्रेषण, विशेष रूप से प्रशिक्षित श्रमिकों द्वारा मौखिक रूप से कार्यान्वित;

प्रश्नावली (प्रश्नावली के रूप में);

स्व-पंजीकरण (उत्तरदाताओं द्वारा स्वयं फॉर्म भरना);

निजी (विवाह, बच्चे, तलाक)।

प्राथमिक स्रोतों से प्राप्त जानकारी का प्रसंस्करण आमतौर पर सूचना के व्यवस्थितकरण में होता है। समय के साथ, सूचना प्रसंस्करण विधियों में काफी बदलाव आया है।

XVIII सदी में शुरू में जनसंख्या और भूमि के लेखांकन को शामिल करते हुए संख्यात्मक विवरण की एक प्रणाली के रूप में प्रकट होना। विधायी कृत्यों में निहित होने के कारण, घरेलू सांख्यिकी ने 19वीं और 20वीं शताब्दी में एक महत्वपूर्ण विकास किया, जो वैज्ञानिक गणितीय विधियों और कंप्यूटर प्रौद्योगिकी पर आधारित एक जटिल, शाखित प्रणाली के रूप में गठित हुआ।

XX सदी की शुरुआत तक। सांख्यिकी के क्षेत्र में काम का एक गंभीर अनुभव था, सूचना एकत्र करने और विश्लेषण करने के लिए बुनियादी सिद्धांतों का गठन किया गया था। आँकड़ों की मुख्य दिशाएँ, इसकी विधियाँ (रिपोर्ट, सर्वेक्षण, सेंसस; सांख्यिकीय सामग्री की संरचना और सांख्यिकीय अनुसंधान की प्रणाली), 19 वीं शताब्दी में निर्धारित और परीक्षण की गई, 20 वीं शताब्दी में विकसित हुई।

क्षेत्रीय अध्ययन के ढांचे के भीतर सांख्यिकीय (मात्रात्मक) विवरण, सरलतम अंकगणितीय गणनाओं का उपयोग करते हुए, धीरे-धीरे जटिल गणितीय और कंप्यूटर विधियों द्वारा प्रतिस्थापित किया गया, जो विस्तृत आंकड़े प्राप्त करना संभव बनाते हैं, साथ ही इसके आधार पर सांख्यिकीय संकेतकों के विकास की भविष्यवाणी और मॉडल करते हैं। .

अनुसंधान की पहली वस्तुएं जनसंख्या और भूमि थीं, कराधान के कार्यों को हल किया गया था, जिसके लिए निवासियों की कुल संख्या की गणना की गई थी, जनसंख्या के विकास के पैटर्न का पता चला था, और भूमि की जनगणना की गई थी। मुख्य जनसांख्यिकीय विशेषता कुल जनसंख्या थी। जन्म, मृत्यु, विवाहों की संख्या, मृत्यु दर, एक निश्चित आयु तक जीवित रहने पर आंकड़े संकलित किए गए, प्रति वर्ष जन्म और मृत्यु की संख्या के बीच अंतर की गणना करके औसत जनसंख्या वृद्धि निर्धारित की गई।

आज, सांख्यिकी बड़े पैमाने पर सांख्यिकीय टिप्पणियों, समूहों की विधि, औसत, सूचकांक, संतुलन विधि, ग्राफिक छवियों की विधि और सांख्यिकीय डेटा के विश्लेषण के अन्य तरीकों का उपयोग करती है।

धीरे-धीरे, दस्तावेजों के प्रकार भी बदल गए। सैन्य सांख्यिकीय विवरण और प्रांत के विवरण "ऐतिहासिक, सांख्यिकीय और नृवंशविज्ञान के संदर्भ में", मुंशी पुस्तकों और संशोधनों को जटिल चयनात्मक और सामान्य सेंसर ("1897 में रूसी साम्राज्य की आबादी की पहली सामान्य जनगणना", कृषि और औद्योगिक द्वारा प्रतिस्थापित किया गया था) जनगणना), बहुकारक रिपोर्टों की एक प्रणाली और वर्षों से राष्ट्रीय अर्थव्यवस्था के एक अंतरक्षेत्रीय संतुलन का विकास।

3. सांख्यिकीय अनुसंधान का संगठन और चरण

किसी विशेष घटना के बारे में एक विचार प्राप्त करने के लिए, निष्कर्ष निकालने के लिए, एक सांख्यिकीय अध्ययन करना आवश्यक है। स्वास्थ्य देखभाल और चिकित्सा में सांख्यिकीय अनुसंधान का विषय जनसंख्या का स्वास्थ्य, चिकित्सा देखभाल का संगठन, चिकित्सा संस्थानों की गतिविधियों के विभिन्न खंड, स्वास्थ्य की स्थिति को प्रभावित करने वाले पर्यावरणीय कारक हो सकते हैं।

सांख्यिकीय अध्ययन करने के व्यवस्थित अनुक्रम में कुछ चरण होते हैं।

प्रथम चरण। अनुसंधान की एक योजना और कार्यक्रम तैयार करना।

चरण 2। सामग्री का संग्रह (सांख्यिकीय अवलोकन)।

चरण 3. सामग्री विकास, सांख्यिकीय समूहीकरण और सारांश

चरण 4. अध्ययन के तहत घटना का सांख्यिकीय विश्लेषण, निष्कर्ष तैयार करना।

चरण 5 साहित्यिक प्रसंस्करण और परिणामों की प्रस्तुति।

सांख्यिकीय अध्ययन के पूरा होने पर, सिफारिशें और प्रबंधन निर्णय विकसित किए जाते हैं, अध्ययन के परिणामों को व्यवहार में लाया जाता है, और दक्षता का मूल्यांकन किया जाता है।

एक सांख्यिकीय अध्ययन करने में, इन चरणों के कार्यान्वयन में एक सख्त अनुक्रम का पालन सबसे महत्वपूर्ण तत्व है।

एक सांख्यिकीय अध्ययन का पहला चरण - एक योजना और कार्यक्रम तैयार करना - प्रारंभिक है, जिस पर अध्ययन के उद्देश्य और उद्देश्य निर्धारित किए जाते हैं, अध्ययन की एक योजना और कार्यक्रम तैयार किया जाता है, सांख्यिकीय सामग्री को सारांशित करने के लिए एक कार्यक्रम विकसित किया जाता है, और संगठनात्मक मुद्दों को हल किया जाता है।

लक्ष्य अनुसंधान की मुख्य दिशा निर्धारित करता है और, एक नियम के रूप में, न केवल सैद्धांतिक, बल्कि व्यावहारिक भी है। लक्ष्य स्पष्ट रूप से, स्पष्ट रूप से, स्पष्ट रूप से तैयार किया गया है।

लक्ष्य का खुलासा करने के लिए, अनुसंधान कार्यों को परिभाषित किया गया है।

प्रारंभिक चरण का एक महत्वपूर्ण पहलू एक संगठनात्मक योजना का विकास है। अध्ययन की संगठनात्मक योजना स्थान की परिभाषा (अवलोकन की प्रशासनिक-क्षेत्रीय सीमाएं), समय (अवलोकन, विकास और सामग्री के विश्लेषण के कार्यान्वयन के लिए विशिष्ट शर्तें) और अध्ययन के विषय (आयोजकों) के लिए प्रदान करती है। कलाकार, कार्यप्रणाली और संगठनात्मक नेतृत्व, अनुसंधान निधि स्रोत)।

अध्ययन योजना में शामिल हैं:

अध्ययन की वस्तु की परिभाषा (सांख्यिकीय जनसंख्या);

अध्ययन का दायरा (निरंतर, गैर-निरंतर);

प्रकार (वर्तमान, एक बार);

सांख्यिकीय जानकारी एकत्र करने के तरीके। अनुसंधान कार्यक्रम में शामिल हैं:

अवलोकन की इकाई की परिभाषा;

प्रेक्षण की प्रत्येक इकाई के संबंध में पंजीकृत किए जाने वाले प्रश्नों की सूची (लेखा चिन्ह)*

दर्ज किए जाने वाले प्रश्नों और विशेषताओं की सूची के साथ एक व्यक्तिगत लेखा (पंजीकरण) प्रपत्र का विकास;

टेबल लेआउट का विकास, जिसमें अध्ययन के परिणाम दर्ज किए जाते हैं।

अवलोकन की प्रत्येक इकाई के लिए एक अलग फॉर्म भरा जाता है, इसमें एक पासपोर्ट भाग होता है, कार्यक्रम के स्पष्ट रूप से तैयार किए गए प्रश्न, एक निश्चित क्रम में रखे जाते हैं, और दस्तावेज़ को भरने की तारीख होती है।

इन दस्तावेजों से डेटा के सांख्यिकीय विकास को सक्षम करने के लिए, जानकारी को विशेष रूप से डिज़ाइन किए गए लेखांकन रूपों में कॉपी किया जाता है, जिसकी सामग्री प्रत्येक व्यक्तिगत मामले में अध्ययन के उद्देश्यों के अनुसार निर्धारित की जाती है।

वर्तमान में, कंप्यूटर का उपयोग करके अवलोकन के परिणामों की मशीन प्रसंस्करण के संबंध में, प्रोग्राम प्रश्नों को औपचारिक रूप दिया जा सकता है जब लेखांकन दस्तावेज़ में प्रश्न वैकल्पिक (हां, नहीं) के रूप में प्रस्तुत किए जाते हैं, या तैयार किए गए उत्तरों की पेशकश की जाती है , जिसमें से एक विशिष्ट उत्तर का चयन किया जाना चाहिए।

सांख्यिकीय अनुसंधान के पहले चरण में, अवलोकन कार्यक्रम के साथ, प्राप्त डेटा को सारांशित करने के लिए एक कार्यक्रम संकलित किया जाता है, जिसमें समूहीकरण के सिद्धांतों को स्थापित करना, समूहीकरण सुविधाओं की पहचान करना, इन विशेषताओं के संयोजन का निर्धारण करना और सांख्यिकीय तालिकाओं के लेआउट को संकलित करना शामिल है।

दूसरा चरण - सांख्यिकीय सामग्री का संग्रह (सांख्यिकीय अवलोकन) - अध्ययन के तहत घटना के व्यक्तिगत मामलों के पंजीकरण और पंजीकरण रूपों में उन्हें चिह्नित करने वाले लेखांकन संकेत शामिल हैं। इस कार्य को करने से पहले और उसके दौरान, पर्यवेक्षकों के निर्देश (मौखिक या लिखित) किए जाते हैं, और उन्हें पंजीकरण फॉर्म प्रदान किए जाते हैं।

समय के संदर्भ में, सांख्यिकीय अवलोकन वर्तमान और एक बार हो सकता है।

वर्तमान अवलोकन के साथ, घटना की दैनिक रिकॉर्डिंग द्वारा कुछ अलग अवधि (सप्ताह, तिमाही, वर्ष, आदि) के लिए घटना का अध्ययन किया जाता है क्योंकि प्रत्येक मामला होता है।

एक बार के अवलोकन के साथ, सांख्यिकीय डेटा एक निश्चित (महत्वपूर्ण) बिंदु पर समय पर एकत्र किया जाता है। एकमुश्त पंजीकरण अध्ययन के समय घटना की स्थिति को दर्शाता है। इस प्रकार के प्रेक्षण का प्रयोग धीरे-धीरे बदलती परिघटनाओं का अध्ययन करने के लिए किया जाता है।

समय में अवलोकन के प्रकार का चुनाव अध्ययन के उद्देश्य और उद्देश्यों से निर्धारित होता है।

अध्ययन के तहत घटना के कवरेज की पूर्णता के आधार पर, निरंतर और गैर-निरंतर शोध को प्रतिष्ठित किया जाता है।

एक सतत अध्ययन में, जनसंख्या में शामिल अवलोकन की सभी इकाइयों का अध्ययन किया जाता है, अर्थात। सामान्य जनसंख्या। घटना के पूर्ण आयामों को स्थापित करने के लिए एक सतत अध्ययन किया जाता है। निरंतर विधि का उपयोग उन मामलों में भी किया जाता है जहां परिचालन कार्य के लिए जानकारी आवश्यक होती है।

एक गैर-निरंतर अध्ययन में, सामान्य आबादी के केवल एक हिस्से का अध्ययन किया जाता है। इसे कई प्रकारों में विभाजित किया गया है: प्रश्नावली, मोनोग्राफिक, मुख्य सरणी, चयनात्मक।

मोनोग्राफिक विधि - जनसंख्या की व्यक्तिगत इकाइयों का विस्तृत विवरण देती है जो किसी भी तरह से विशेषता और वस्तुओं का गहन, व्यापक विवरण देती हैं।

मुख्य सरणी की विधि - में उन वस्तुओं का अध्ययन शामिल है जिनमें अवलोकन की अधिकांश इकाइयाँ केंद्रित हैं। इस पद्धति का नुकसान यह है कि अध्ययन से आबादी का एक हिस्सा खुला रहता है, हालांकि आकार में छोटा है, लेकिन जो मुख्य सरणी से काफी भिन्न हो सकता है।

प्रश्नावली विधि लोगों के एक निश्चित सर्कल को संबोधित विशेष रूप से डिज़ाइन किए गए प्रश्नावली का उपयोग करके सांख्यिकीय डेटा का संग्रह है। यह अध्ययन स्वैच्छिकता के सिद्धांत पर आधारित है, इसलिए प्रश्नावली की वापसी अक्सर अधूरी होती है। अक्सर पूछे गए प्रश्नों के उत्तर विषयपरकता और अवसर की छाप होते हैं। अध्ययन के तहत घटना का अनुमानित विवरण प्राप्त करने के लिए इस पद्धति का उपयोग किया जाता है।

नमूनाकरण विधि - संपूर्ण सामान्य आबादी को चिह्नित करने के लिए अवलोकन की इकाइयों के कुछ विशेष रूप से चयनित हिस्से के अध्ययन के लिए कम कर दिया गया है। इस पद्धति में उच्च स्तर की विश्वसनीयता के साथ-साथ काफी कम लागत वाले परिणाम प्राप्त करने का लाभ है। अध्ययन कम संख्या में कलाकारों को नियुक्त करता है, इसके अलावा, इसमें कम समय की आवश्यकता होती है।

सांख्यिकीय अवलोकन के दौरान सूचना प्राप्त करने की विधि और इसके कार्यान्वयन की प्रकृति के अनुसार, कई प्रकारों को प्रतिष्ठित किया जाता है:

1) प्रत्यक्ष अवलोकन

2) समाजशास्त्रीय तरीके: साक्षात्कार विधि (आमने-सामने सर्वेक्षण), पूछताछ (दूरस्थ सर्वेक्षण - अनाम या अनाम नहीं), आदि;

3) दस्तावेजी शोध।

तीसरा चरण - सामग्री को समूहीकृत और सारांशित करना - अवलोकनों की संख्या की जांच और स्पष्टीकरण, प्राप्त जानकारी की पूर्णता और शुद्धता, त्रुटियों की पहचान और उन्मूलन, डुप्लिकेट रिकॉर्ड इत्यादि के साथ शुरू होता है।

सामग्री के सही विकास के लिए, प्राथमिक लेखांकन दस्तावेजों के एन्क्रिप्शन का उपयोग किया जाता है, अर्थात। प्रत्येक विशेषता और उसके समूह को एक संकेत के साथ पदनाम - वर्णमाला या संख्यात्मक। एन्क्रिप्शन एक ऐसी तकनीक है जो सामग्री के विकास को सुगम बनाती है और गति देती है, विकास की गुणवत्ता और सटीकता में सुधार करती है। सिफर - प्रतीक - मनमाने ढंग से विकसित किए जाते हैं। कोडिंग निदान करते समय, अंतरराष्ट्रीय नामकरण और रोगों के वर्गीकरण का उपयोग करने की सिफारिश की जाती है; व्यवसायों की कोडिंग करते समय - व्यवसायों का एक शब्दकोश।

एन्क्रिप्शन का लाभ यह है कि, यदि आवश्यक हो, तो मुख्य विकास के अंत के बाद, आप नए संबंधों और निर्भरताओं को स्पष्ट करने के लिए विकास के लिए सामग्री पर वापस आ सकते हैं। एन्क्रिप्टेड अकाउंटिंग सामग्री आपको अनएन्क्रिप्टेड की तुलना में इसे आसान और तेज़ करने की अनुमति देती है। जाँच के बाद, सुविधाओं को समूहीकृत किया जाता है।

समूहीकरण - सबसे महत्वपूर्ण विशेषताओं के अनुसार सजातीय, विशिष्ट समूहों में अध्ययन किए गए डेटा की समग्रता का विभाजन। समूहीकरण गुणात्मक और मात्रात्मक आधार पर किया जा सकता है। समूहीकरण विशेषता का चुनाव अध्ययन की गई जनसंख्या की प्रकृति और अध्ययन के उद्देश्यों पर निर्भर करता है।

गुणात्मक (वर्णनात्मक, गुणकारी) विशेषताओं के अनुसार विशिष्ट समूहीकरण किया जाता है।

विशेषता के संख्यात्मक आकार के आधार पर मात्रात्मक (भिन्नता) सुविधाओं द्वारा समूहीकरण किया जाता है। मात्रात्मक समूहीकरण के लिए समूह अंतराल के आकार के प्रश्न के समाधान की आवश्यकता होती है: अंतराल समान हो सकता है, और कुछ मामलों में - असमान, यहां तक ​​कि तथाकथित खुले समूह भी शामिल हैं।

समूहों की संख्या निर्धारित करते समय अध्ययन के उद्देश्य और उद्देश्यों से आगे बढ़ते हैं। यह आवश्यक है कि समूह अध्ययन के तहत घटना के पैटर्न को प्रकट कर सकें। बड़ी संख्या में समूह सामग्री को अत्यधिक कुचलने, अनावश्यक विवरण देने का कारण बन सकते हैं। समूहों की एक छोटी संख्या विशिष्ट विशेषताओं को अस्पष्ट कर देती है।

सामग्री का समूहन समाप्त करने के बाद, सारांश पर आगे बढ़ें।

सारांश - कुछ समूहों में सांख्यिकीय अध्ययन के परिणामस्वरूप प्राप्त पृथक मामलों का सामान्यीकरण, उनकी गिनती और तालिका लेआउट में प्रवेश।

सांख्यिकीय सामग्री का सारांश सांख्यिकीय तालिकाओं का उपयोग करके किया जाता है। एक तालिका जो संख्याओं से भरी नहीं है उसे लेआउट कहा जाता है।

सांख्यिकीय सारणी सूची, कालानुक्रमिक, प्रादेशिक हैं।

तालिका में एक विषय और एक विधेय है। सांख्यिकीय विषय आमतौर पर तालिका के बाईं ओर क्षैतिज रेखाओं पर रखा जाता है और मुख्य, मुख्य विशेषता को दर्शाता है। सांख्यिकीय विधेय को लंबवत स्तंभों के साथ बाएं से दाएं रखा जाता है और अतिरिक्त लेखांकन सुविधाओं को दर्शाता है।

सांख्यिकीय तालिकाओं को सरल, समूह और संयोजन में विभाजित किया गया है।

सरल सारणियों में सामग्री का एक गुण, उसके घटक भागों के अनुसार संख्यात्मक वितरण प्रस्तुत किया जाता है। एक साधारण तालिका में आमतौर पर अध्ययन के तहत घटना की समग्रता की एक साधारण सूची या सारांश होता है।

तालिकाओं को संकलित करते समय, कुछ आवश्यकताओं को पूरा किया जाना चाहिए:

प्रत्येक तालिका में एक शीर्षक होना चाहिए जो उसकी सामग्री को दर्शाता हो;

तालिका के भीतर, सभी स्तंभों में स्पष्ट, संक्षिप्त शीर्षक भी होने चाहिए;

तालिका भरते समय, तालिका के सभी कक्षों में संबंधित संख्यात्मक डेटा होना चाहिए। इस संयोजन के अभाव के कारण खाली रह गई तालिका की कोशिकाओं को ("-") काट दिया जाता है, और सेल में जानकारी के अभाव में, "n.s." या "...";

नीचे की क्षैतिज पंक्ति में तालिका को भरने के बाद और दाईं ओर के अंतिम ऊर्ध्वाधर स्तंभ में, ऊर्ध्वाधर स्तंभों और क्षैतिज रेखाओं के परिणामों को संक्षेप में प्रस्तुत किया जाता है।

तालिकाओं में एकल अनुक्रमिक क्रमांकन होना चाहिए।

कम संख्या में प्रेक्षणों वाले अध्ययनों में, संक्षेपण मैन्युअल रूप से किया जाता है। सभी लेखांकन दस्तावेजों को साइन कोड के अनुसार समूहों में विघटित किया जाता है। इसके बाद, डेटा की गणना और तालिका के संबंधित सेल में दर्ज की जाती है।

चौथा चरण - सांख्यिकीय विश्लेषण - अध्ययन का एक महत्वपूर्ण चरण है। इस स्तर पर, सांख्यिकीय संकेतकों (आवृत्ति, संरचना, अध्ययन के तहत घटना का औसत आकार) की गणना की जाती है, उनका ग्राफिक प्रतिनिधित्व दिया जाता है, गतिशीलता, प्रवृत्तियों का अध्ययन किया जाता है, घटना के बीच संबंध स्थापित होते हैं। आदि की भविष्यवाणी की जाती है। विश्लेषण में प्राप्त आंकड़ों की व्याख्या, अध्ययन के परिणामों की विश्वसनीयता का आकलन शामिल है। निष्कर्ष रूप में निष्कर्ष निकाले जाते हैं।

पाँचवाँ चरण - साहित्यिक प्रसंस्करण अंतिम है। इसमें एक सांख्यिकीय अध्ययन के परिणामों को अंतिम रूप देना शामिल है। परिणाम एक लेख, रिपोर्ट, रिपोर्ट, शोध प्रबंध आदि के रूप में प्रस्तुत किए जा सकते हैं। प्रत्येक प्रकार के डिजाइन के लिए, कुछ निश्चित आवश्यकताएं होती हैं जिन्हें सांख्यिकीय अध्ययन के परिणामों के साहित्यिक प्रसंस्करण में देखा जाना चाहिए।

निष्कर्ष

विभिन्न सामाजिक और सामाजिक-आर्थिक घटनाओं के साथ-साथ प्रकृति में होने वाली कुछ प्रक्रियाओं का अध्ययन करने के लिए विशेष सांख्यिकीय अध्ययन किए जाते हैं। कोई भी सांख्यिकीय अनुसंधान अध्ययन के तहत घटना या प्रक्रिया के बारे में जानकारी के उद्देश्यपूर्ण संग्रह के साथ शुरू होता है।

सांख्यिकीय अनुसंधान, साथ ही किसी भी वैज्ञानिक अनुसंधान का उद्देश्य, सामूहिक घटनाओं और प्रक्रियाओं के सार के साथ-साथ उनके अंतर्निहित पैटर्न को प्रकट करना है। इन प्रतिरूपों की एक विशिष्ट विशेषता यह है कि ये जनसंख्या की प्रत्येक व्यक्तिगत इकाई पर लागू नहीं होते हैं, बल्कि समग्र रूप से इकाइयों के पूरे द्रव्यमान पर लागू होते हैं। सांख्यिकीय नियमितताओं के अध्ययन में अंतर्निहित सामान्य सिद्धांत बड़ी संख्या का तथाकथित नियम है।

सांख्यिकीय अवलोकन के परिणामस्वरूप प्राप्त आंकड़ों को सामान्य और व्यवस्थित करने के लिए, उन्हें कुछ मानदंडों के अनुसार समूहों में विभाजित किया जाता है और समूह के परिणामों को तालिकाओं में संक्षेपित किया जाता है।

सांख्यिकीय अध्ययन करते समय, डेटा एकत्र करने और समूहीकृत करने के बाद, वे इसके लिए विभिन्न सामान्यीकरण संकेतकों का उपयोग करके अपने विश्लेषण के लिए आगे बढ़ते हैं।

प्रयुक्त साहित्य की सूची

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सांख्यिकीय पद्धति- सामाजिक-आर्थिक घटनाओं की संरचना, गतिशीलता और संबंधों में प्रकट होने वाले मात्रात्मक पैटर्न का अध्ययन करने के उद्देश्य से तकनीकों, विधियों और विधियों की एक प्रणाली। कार्यप्रणाली है सांख्यिकीय अनुसंधान के आधार.

सांख्यिकीय अनुसंधान के चरण:

1. सांख्यिकीय अवलोकन, या सूचना का संग्रह;

2. सांख्यिकीय अवलोकन, या सूचना के प्रसंस्करण के परिणामों का सारांश और समूहन;

3. प्राप्त जानकारी का विश्लेषण।

सांख्यिकीय अवलोकन- यह सामाजिक और आर्थिक जीवन की घटनाओं का एक सामूहिक, व्यवस्थित, वैज्ञानिक रूप से संगठित अवलोकन है, जिसमें जनसंख्या की प्रत्येक इकाई के लिए चयनित विशेषताओं को दर्ज करना शामिल है।

प्रक्रिया सांख्यिकीय अवलोकननिम्नलिखित चरण शामिल हैं:

1) अवलोकन की तैयारी;

2) बड़े पैमाने पर डेटा संग्रह आयोजित करना;

3) स्वचालित प्रसंस्करण के लिए डेटा तैयार करना;

4) सांख्यिकीय अवलोकन में सुधार के लिए प्रस्तावों का विकास।

सारांश- संपूर्ण और उसके व्यक्तिगत भागों (मध्यवर्ती और सामान्य परिणामों की गणना) के रूप में सांख्यिकीय आबादी को चिह्नित करने के लिए सांख्यिकीय अवलोकन डेटा को सारांशित करने के लिए अनुक्रमिक संचालन का एक सेट। समूहीकरण - गुणात्मक रूप से सजातीय इकाइयों के समूहों में कुल सांख्यिकीय आबादी का परिसीमन। सांख्यिकीय सारांश और समूहीकरण के परिणाम सांख्यिकीय तालिकाओं के रूप में प्रस्तुत किए जाते हैं।

विश्लेषण या अनुसंधानअध्ययन की गई घटनाओं का सार, सामाजिक घटनाओं और प्रक्रियाओं की संरचना, गतिशीलता और अंतर्संबंधों की पड़ताल करता है।

निम्नलिखित चरण हैं:

1) तथ्यों का विवरण और उनका आकलन;

2) प्रत्येक घटना की विशिष्ट विशेषताओं और कारणों की स्थापना;

3) एक घटना की दूसरों के साथ तुलना (मानक के साथ सहित);

4) परिकल्पना, निष्कर्ष और सुझावों का निर्माण।

5) विशेष सांख्यिकीय संकेतकों का उपयोग करके सामने रखी गई परिकल्पनाओं का सांख्यिकीय सत्यापन

38. गतिकी की एक श्रृंखला के संकेतकों के आधार पर सांख्यिकीय पूर्वानुमान विधियाँ।सांख्यिकीय विधियों पर आधारित पूर्वानुमान प्रक्रिया को दो चरणों में विभाजित किया गया है। प्रथम, अधिष्ठापन का, अधिक या कम लंबी अवधि में देखे गए डेटा को सामान्य बनाना है, और एक मॉडल के रूप में प्रासंगिक सांख्यिकीय पैटर्न प्रस्तुत करना है। एक सांख्यिकीय मॉडल या तो विश्लेषणात्मक रूप से व्यक्त विकास प्रवृत्ति के रूप में या एक या अधिक कारकों-तर्कों के आधार पर समीकरण के रूप में प्राप्त किया जाता है। कई मामलों में, आर्थिक संकेतकों के जटिल परिसरों का अध्ययन करते समय, वे समीकरणों के तथाकथित अन्योन्याश्रित प्रणालियों के विकास का सहारा लेते हैं, जिसमें मुख्य रूप से सांख्यिकीय निर्भरता को दर्शाने वाले समीकरण शामिल होते हैं। पूर्वानुमान के लिए एक सांख्यिकीय मॉडल के निर्माण और लागू करने की प्रक्रिया, चाहे वह किसी भी रूप में हो, में आवश्यक रूप से एक समीकरण के रूप का चुनाव शामिल होता है जो गतिशीलता या घटना के संबंध का वर्णन करता है, और एक विधि या किसी अन्य का उपयोग करके इसके मापदंडों का अनुमान लगाता है। . दूसरा चरण, भविष्यवाणी ही, है वियोजक. इस स्तर पर, पाए गए सांख्यिकीय पैटर्न के आधार पर, अनुमानित विशेषता का अपेक्षित मूल्य निर्धारित किया जाता है।

इस बात पर जोर दिया जाना चाहिए कि प्राप्त परिणामों को कुछ अंतिम नहीं माना जा सकता है। उनका मूल्यांकन और उपयोग करते समय, सांख्यिकीय मॉडल विकसित करते समय जिन कारकों, स्थितियों या सीमाओं को ध्यान में नहीं रखा गया था, उन्हें ध्यान में रखा जाना चाहिए, और पता चला सांख्यिकीय विशेषताओं को उनके गठन की परिस्थितियों में अपेक्षित परिवर्तन के अनुसार समायोजित किया जाना चाहिए। संक्षेप में, सांख्यिकीय विधियों की सहायता से प्राप्त किए गए पूर्वानुमान संबंधी अनुमान महत्वपूर्ण सामग्री हैं, हालांकि, गंभीर रूप से विचार किया जाना चाहिए। इसी समय, मुख्य बात यह है कि आर्थिक घटनाओं और वस्तुओं के विकास की प्रवृत्तियों में संभावित परिवर्तनों को ध्यान में रखना है।

39. सांख्यिकीय सारणियां, उनके प्रकार, संघटक तत्व और सारणियां बनाने के नियम। सांख्यिकीय तालिका - परिणामी सांख्यिकीय सारांश और संख्यात्मक (संख्यात्मक) डेटा के समूह की सबसे तर्कसंगत प्रस्तुति का एक रूप। दिखने में, यह लंबवत और क्षैतिज रेखाओं का एक संयोजन है, जिसमें साइड और टॉप हेडर होते हैं। सांख्यिकीय तालिका में विषय और विधेय शामिल हैं।

तालिका का विषय तालिका में निर्दिष्ट सांख्यिकीय जनसंख्या का प्रतिनिधित्व करता है, अर्थात व्यक्ति या जनसंख्या की सभी इकाइयों या उनके समूहों की सूची। अक्सर, विषय को तालिका के बाईं ओर रखा जाता है और इसमें स्ट्रिंग्स की एक सूची होती है।

41. संरचनात्मक माध्य फैशन और इसकी परिभाषा। औसत का मान दी गई वितरण श्रृंखला में पाए जाने वाले विशेषता के सभी मूल्यों से निर्धारित होता है। इस तरह के संरचनात्मक औसत हैं: (1) मोड (2) माध्य (3) चतुर्थक (4) डेसील (5) पर्सेंटाइल मोड श्रृंखला का सबसे आम प्रकार है। फैशन का उपयोग, उदाहरण के लिए, कपड़ों, जूतों के आकार को निर्धारित करने में किया जाता है, जिनकी खरीदारों के बीच सबसे बड़ी मांग है। असतत श्रृंखला के लिए मोड उच्चतम आवृत्ति वाला संस्करण है। अंतराल भिन्नता श्रृंखला के लिए मोड की गणना करते समय, आपको पहले मोडल अंतराल (अधिकतम आवृत्ति द्वारा) निर्धारित करना होगा, और फिर सूत्र के अनुसार विशेषता के मोडल मान का मान निर्धारित करना होगा: जहां:

तालिका का विधेय - संकेतक जिनकी सहायता से तालिका में प्रदर्शित घटना की विशेषता दी जाती है।

यदि तालिका के विषय में किसी वस्तु की सरल सूची हो, तो तालिका को सरल कहा जाता है। एक साधारण तालिका के विषय में सांख्यिकीय डेटा का कोई समूह नहीं होता है। यदि एक साधारण तालिका के विषय में प्रदेशों की सूची है, तो ऐसी तालिका को प्रादेशिक कहा जाता है।

एक साधारण तालिका में केवल वर्णनात्मक जानकारी होती है, इसकी विश्लेषणात्मक क्षमताएं सीमित होती हैं। अध्ययन की गई जनसंख्या का गहन विश्लेषण, संकेतों के संबंध में अधिक जटिल तालिकाओं का निर्माण शामिल है - समूह और संयोजन।

समूह तालिकाओं में विषय में एक आवश्यक विशेषता के अनुसार अवलोकन की वस्तु की इकाइयों का समूह होता है। सबसे सरल प्रकार की समूह तालिका तालिकाएँ हैं जो वितरण श्रृंखला का प्रतिनिधित्व करती हैं। समूह तालिका अधिक जटिल हो सकती है यदि विधेय में न केवल प्रत्येक समूह में इकाइयों की संख्या होती है, बल्कि कई अन्य महत्वपूर्ण संकेतक भी होते हैं जो मात्रात्मक और गुणात्मक रूप से विषय समूहों की विशेषता रखते हैं। इस तरह की तालिकाओं का उपयोग अक्सर समूहों में सारांश संकेतकों की तुलना करने के लिए किया जाता है, जिससे कुछ व्यावहारिक निष्कर्ष निकालना संभव हो जाता है।

संयोजन तालिकाएँ सांख्यिकीय तालिकाएँ कहलाती हैं, जिनका विषय एक विशेषता के अनुसार गठित इकाइयों का समूह होता है, जो एक या अधिक विशेषताओं के अनुसार उपसमूहों में विभाजित होता है। सरल और समूह तालिकाओं के विपरीत, संयोजन तालिकाएं हमें कई विशेषताओं पर विधेय के संकेतकों की निर्भरता का पता लगाने की अनुमति देती हैं जो विषय में संयोजन समूहन का आधार बनती हैं।

सांख्यिकीय तालिकाओं के निर्माण के लिए बुनियादी नियम:

1) शीर्षक को घटना की वस्तु, चिन्ह, समय और स्थान को प्रतिबिंबित करना चाहिए;

2) कॉलम और लाइनों को क्रमांकित किया जाना चाहिए;

3) कॉलम और लाइनों में माप की इकाइयाँ होनी चाहिए;

4) विश्लेषण के दौरान तुलना की गई जानकारी को आसन्न कॉलम (या एक के नीचे एक) में रखा गया है;

5) तालिका में संख्याओं को कॉलम के बीच में एक के नीचे एक सख्ती से नीचे रखा गया है; सटीकता की समान डिग्री के साथ संख्याओं को गोल करना उचित है;

6) डेटा की अनुपस्थिति गुणन चिह्न ( ) द्वारा इंगित की जाती है, यदि यह स्थिति नहीं भरी जानी है, तो जानकारी की अनुपस्थिति एक दीर्घवृत्त (...), या n.d., या n द्वारा इंगित की जाती है। सेंट, एक घटना की अनुपस्थिति में, एक पानी का छींटा (-) लगाया जाता है;

7) बहुत छोटी संख्या प्रदर्शित करने के लिए पदनाम 0.0 या 0.00 का उपयोग करें; यदि संख्या सशर्त गणना के आधार पर प्राप्त की जाती है, तो इसे कोष्ठक में लिया जाता है, संदिग्ध संख्याओं के साथ एक प्रश्न चिह्न होता है, और प्रारंभिक वाले - चिह्न (*) द्वारा।

40. संरचनात्मक माध्य माध्यिका और इसकी परिभाषा।मंझला- यह जनसंख्या की इकाई के लिए विशेषता का संख्यात्मक मान है जो रैंक की गई श्रृंखला के मध्य में है (अध्ययन किए जा रहे गुण के मूल्यों के आरोही या अवरोही क्रम में निर्मित)। मंझलाकई बार बुलाना मध्य विकल्प, क्योंकि यह जनसंख्या को दो बराबर भागों में इस प्रकार विभाजित करता है कि इसके दोनों ओर जनसंख्या की इकाइयों की संख्या समान हो। यदि किसी श्रंखला की सभी इकाइयों को क्रमांक नियत किया गया है, तो माध्यिका की क्रम संख्या का निर्धारण श्रृंखला के लिए सूत्र (n + 1): 2 द्वारा किया जाएगा, जहाँ n है अजीब. यदि के साथ एक पंक्ति यहाँ तक कीइकाइयों की संख्या, तो मंझलासूत्र द्वारा निर्धारित दो आसन्न विकल्पों के बीच औसत मान होगा: n:2, (n+1):2, (n:2)+1।

विषम संख्या में जनसंख्या इकाइयों के साथ असतत परिवर्तनशील श्रृंखला में, यह श्रृंखला के मध्य में एक विशिष्ट संख्यात्मक मान है।

अंतराल परिवर्तनशील श्रृंखला में माध्यिका ज्ञात करने के लिए उस अंतराल के प्रारंभिक निर्धारण की आवश्यकता होती है जिसमें माध्यिका स्थित होती है, अर्थात। मध्य अंतराल- यह अंतराल इस तथ्य की विशेषता है कि इसकी संचयी (संचयी) आवृत्ति श्रृंखला के सभी आवृत्तियों के आधे योग के बराबर या आधे से अधिक है।

X Me - माध्यिका अंतराल की निचली सीमा

ज मी - माध्यिका अंतराल का मान;

S Me-1 - माध्यिका अंतराल से पहले के अंतराल की संचित आवृत्तियों का योग;

• f Me माध्यिका अंतराल की स्थानीय आवृत्ति है।

मोडल के बाद अंतराल की आवृत्ति

42. रेखांकन का सार और अर्थ, उनके मुख्य तत्व। आंकड़ों में अनुसूचीबुलाया निदर्शी छविज्यामितीय बिंदुओं, रेखाओं, आकृतियों या भौगोलिक मानचित्रों का उपयोग करके सांख्यिकीय मात्राओं और उनके संबंधों का प्रतिनिधित्व।

रेखांकन संलग्न करनाआंकड़ों की प्रस्तुति अधिक दृश्यतातालिकाओं की तुलना में, अभिव्यंजना, उनकी धारणा और विश्लेषण को सुविधाजनक बनाना. आपको अध्ययन के तहत घटना की प्रकृति, इसके अंतर्निहित पैटर्न, विकास के रुझान, अन्य संकेतकों के साथ संबंधों, अध्ययन की गई घटनाओं के भौगोलिक समाधान का नेत्रहीन मूल्यांकन करने की अनुमति देता है। प्राचीन काल में भी, चीनियों ने कहा था कि एक छवि एक हजार शब्दों की जगह लेती है। जब भी संभव हो, सांख्यिकीय डेटा का विश्लेषण हमेशा उनके ग्राफिक प्रतिनिधित्व के साथ शुरू करने की सिफारिश की जाती है। ग्राफ आपको सांख्यिकीय संकेतकों के पूरे सेट का एक सामान्य विचार तुरंत प्राप्त करने की अनुमति देता है। विश्लेषण की चित्रमय विधि सारणीबद्ध पद्धति की तार्किक निरंतरता के रूप में कार्य करती है और सामूहिक घटनाओं में निहित प्रक्रियाओं की सांख्यिकीय विशेषताओं को सामान्य बनाने के उद्देश्य से कार्य करती है।
ग्राफिक की मदद सेसांख्यिकीय चित्र p हल किए गए कार्यसांख्यिकी अध्ययन:

1) एक दूसरे की तुलना में संकेतकों (घटनाओं) के परिमाण का एक दृश्य प्रतिनिधित्व;

2) किसी भी घटना की संरचना का लक्षण वर्णन;

3) समय में घटना का परिवर्तन;

4) योजना की प्रगति;

5) एक घटना में परिवर्तन की निर्भरता दूसरे में परिवर्तन पर;

6) पूरे क्षेत्र में किसी भी मात्रा का प्रसार या वितरण

प्रत्येक ग्राफ में, निम्नलिखित प्रतिष्ठित (विशिष्ट) हैं: मुख्य तत्व:

• 1) स्थानिक संदर्भ बिंदु (समन्वय प्रणाली);
• 2) ग्राफिक छवि;
• 3) चार्ट क्षेत्र;
• 4) पैमाने के स्थलचिह्न;
• 5) अनुसूची अन्वेषण;
• 6) चार्ट का नाम

43. औसत का सार और अर्थ।औसत मूल्य- जनसंख्या की प्रति इकाई प्राप्त विशेषता मूल्यों के स्तर की एक सामान्यीकृत विशेषता। औसत मूल्य की गणना उन संकेतों के लिए की जाती है जो गुणात्मक रूप से सजातीय होते हैं और केवल मात्रात्मक रूप से भिन्न होते हैं, जो किसी दिए गए सेट में सभी घटनाओं में निहित होते हैं।

औसत मान हैं सामान्य (जनसंख्या को समग्र रूप से प्रदर्शित करें) और समूह (समूहों द्वारा विशेषता को प्रतिबिंबित करें)। इन्हें 2 कैटेगरी में बांटा गया है - शक्ति और संरचनात्मक .

शक्ति देनाशामिल हैं - हार्मोनिक माध्य, ज्यामितीय माध्य, अंकगणित माध्य, माध्य वर्ग। सबसे आम - cf. अंकगणित. बुध हार्मोनिकअंकगणित के व्युत्क्रम के रूप में उपयोग किया जाता है। आरएमएसभिन्नता के संकेतकों की गणना में उपयोग किया जाता है, cf. ज्यामितीय- गतिकी के विश्लेषण में।

संरचनात्मक करने के लिएबहुलक और माध्यिका हैं। पहनावा- उच्चतम आवृत्ति के साथ अध्ययन किए गए गुण का मूल्य। मंझला- श्रेणीबद्ध श्रृंखला के मध्य में आने वाली विशेषता का मान। उपभोक्ता मांग और रिकॉर्ड कीमतों का अध्ययन करने के लिए व्यावसायिक व्यवहार में फैशन का उपयोग किया जाता है। असतत श्रृंखला में, मोड उच्चतम आवृत्ति वाला संस्करण है। अंतराल भिन्नता श्रृंखला में, बहुलक अंतराल का केंद्रीय रूप है, जिसकी आवृत्ति सबसे अधिक होती है। माध्यिका का उपयोग करने से आप औसत के अन्य रूपों का उपयोग करने की तुलना में अधिक सटीक परिणाम प्राप्त कर सकते हैं। माध्यिका का गुण यह है कि माध्यिका से गुण मानों के निरपेक्ष विचलन का योग किसी अन्य मान से कम होता है। इस श्रेणीबद्ध श्रृंखला के लिए संचित आवृत्तियों का निर्धारण; संचित आवृत्तियों के अनुसार, हम माध्यिका अंतराल पाते हैं।