Mga yugto ng istatistikal na pananaliksik. Ang pagmamasid sa istatistika ay ang unang yugto ng pagsasaliksik sa istatistika, na isang pang-agham na organisadong koleksyon ng mga datos sa mga pinag-aralan na phenomena at proseso ng buhay panlipunan.

Ang pagsasaliksik sa istatistika ay nangangailangan ng espesyal na pagsasanay upang maisagawa ito sa isang mataas na antas ng siyentipiko.

Pag-aaral ng istatistika- ito ay isang prosesong pang-agham at pang-organisasyon kung saan ang isang programa ay sinusubaybayan para sa ilang partikular na phenomena at proseso, ang pagkolekta, pagpaparehistro ng pangunahing data, ang kanilang pagproseso at pagsusuri.

Ang anumang pananaliksik ay nagsisimula sa pagsasaalang-alang sa mga katotohanan at pagkolekta ng pangunahing materyal, na, depende sa layunin at gawain ng gawain, ay maaaring maging maraming nalalaman sa kahulugan at mga paraan ng pagkuha. Halimbawa, kailangan ang mga census ng populasyon upang pag-aralan ang laki at komposisyon ng populasyon. Upang pag-aralan ang pagkalat ng mga sakit, kinakailangang itala at irehistro ang mga indibidwal na sakit sa mga institusyong medikal. Posible lamang na makakuha ng sistematikong impormasyon tungkol sa mga aktibidad ng mga institusyong medikal kung inayos nila ang wastong uri ng nauugnay na data. Samakatuwid, ang gawain ng istatistikal na pananaliksik ay upang mangolekta ng layunin, maaasahan at kumpletong pangunahing impormasyon.

Ang proseso ng istatistikal na pananaliksik ay maaaring nahahati sa mga yugto:

Pagguhit ng isang plano para sa istatistikal na pananaliksik, pagbuo ng programa nito;

Pagpaparehistro at pagkolekta ng istatistikal na materyal;

Pagbuo at pagsasama-sama ng data;

Pagsusuri ng istatistika;

Pagpapatupad ng mga resulta ng pananaliksik sa pagsasanay.

Plano at programa ng istatistikal na pananaliksik

Ang pagsasaliksik sa istatistika ay palaging isinasagawa ayon sa isang tiyak na plano, na kinabibilangan ng parehong mga programa at mga isyu sa organisasyon, at tinutukoy ng gawain ng istatistikal na pagmamasid, na dapat magbigay ng isang kumpleto at maraming nalalaman na paglalarawan ng kababalaghan na pinag-aaralan. Kaya, ang paghahanda ng isang plano sa pananaliksik ay nagsasangkot ng solusyon ng isang bilang ng mga isyu sa organisasyon na nakasalalay sa pagbuo ng layunin, mga layunin ng pag-aaral, ang pagpili ng bagay at yunit ng pagmamasid, ang lugar at oras ng pag-aaral, ang mapagkukunan ng impormasyon, ang anyo ng praktikal na pagpapatupad, pati na rin ang mga pamamaraan ng istatistikal na pananaliksik.

Target sinasagot ng istatistikal na pananaliksik ang tanong na "bakit nag-aaral?".

Nakikita nito ang pagpapasiya ng mga pattern na likas sa kababalaghan at ang mga koneksyon ng hindi pangkaraniwang bagay na ito sa iba, ang pagbuo ng mga hakbang upang mabawasan ang epekto ng mga negatibong salik sa kalusugan, ang pagpapatupad ng mga resulta ng trabaho sa pagsasagawa ng proteksyon sa kalusugan at mga hakbang na naglalayong sa pagpapabuti ng kalidad ng pangangalagang medikal.

Gawain sumasagot sa tanong na "ano ang gagawin?".

Kaya, halimbawa, ang gawain ng isang pag-aaral sa istatistika ay maaaring pag-aralan ang antas at istraktura ng phenomenon (morbidity, mortality) sa ilang mga grupo ng populasyon, ang dalas ng phenomenon sa mga grupo na naiimpluwensyahan ng iba't ibang mga kadahilanan (environment, biological at panlipunan), ang dami at kalidad ng pangangalagang medikal para sa ilang partikular na grupo ng populasyon.

Kapag naghahanda ng isang obserbasyon, bilang karagdagan sa layunin, kinakailangan upang matukoy kung ano ang eksaktong susuriin - upang maitatag ito isang bagay, ibig sabihin, isang istatistikal na hanay ng mga tao o phenomena, na binubuo ng mga yunit, mga katotohanan na dapat pag-aralan. Kaya, halimbawa, maaari itong isang hanay ng mga indibidwal (may sakit, namatay), mga functional unit (mga kama sa isang ospital, ospital), mga contingent na nailalarawan sa pamamagitan ng ilang mga phenomena (incapacitated worker), atbp.

Ang object ng statistical observation ay dapat na may hangganan ng populasyon na itinalaga para sa pag-aaral. Ang mga ito ay kinokontrol ng mga layunin ng pag-aaral.

Kapag pinag-aaralan ang pagkalat ng mga sakit at dami ng namamatay ng populasyon, kinakailangan ding balangkasin ang mga hangganan ng populasyon na ito, kung saan ang mga grupo ng populasyon ay dapat pag-aralan ang hindi pangkaraniwang bagay na ito. Kung ang bagay at mga hangganan ng pag-aaral ay hindi tiyak na tinukoy, kung gayon ang data na nakuha ay hindi magbibigay ng kumpletong pag-unawa sa antas at komposisyon ng hindi pangkaraniwang bagay.

Kapag nagsasagawa ng census ng populasyon, ang object ng obserbasyon ay ang kabuuan ng mga taong permanenteng naninirahan sa isang partikular na teritoryo. Kasabay nito, mahalagang malaman kung sino ang ibibilang: ang populasyon na aktwal na nakatira sa isang partikular na teritoryo sa panahon ng census, o permanenteng naninirahan. Kaya, mahalagang malaman ang data sa laki ng aktwal na populasyon para sa organisasyon ng iba't ibang uri ng mga serbisyo, kabilang ang medikal, at ang populasyon na permanenteng naninirahan - upang matukoy ang komposisyon ng iba't ibang mga contingent (halimbawa, mga bata ng preschool o paaralan. edad upang matukoy ang pagkakaroon ng kanilang mga paaralan at pasilidad sa pangangalaga ng bata) . Kaya, ang pagpili at layunin ng bagay ay nakasalalay sa layunin at layunin ng istatistikal na pag-aaral.

Kasabay ng kahulugan ng bagay, kinakailangan na magtalaga ng isang yunit ng pagmamasid. Ang unit ng pagmamasid (accounting unit) ay isang mahalagang bahagi ng istatistikal na populasyon (isang indibidwal, isang indibidwal na phenomenon), isang mahalagang elemento ng isang bagay na may mga katangian na napapailalim sa pagpaparehistro at pag-aaral (kasarian, edad, timbang ng kapanganakan, haba ng serbisyo, resulta ng paggamot, oras na ginugol sa ospital). ospital, atbp.). Dapat itong malinaw na tinukoy: kaya sa pag-aaral ng mga sakit, ang yunit ng pagmamasid ay maaaring maging tulad ng isang taong may sakit. Gayundin ang isang tiyak na sakit, depende sa mga gawain at layunin ng pag-aaral.

Kapag nag-aaral ng mga sakit ayon sa data ng mga aplikasyon sa mga klinika ng outpatient, ang paunang pagbisita lamang ang kinukuha bilang yunit ng pagmamasid. Kapag tinutukoy ang bilang ng mga bagong silang, ang mga nabubuhay lamang ang isinasaalang-alang.

Gayunpaman, kung minsan may mga espesyal na tagubilin para sa pagpili ng mga yunit ng pagmamasid. Kaya, halimbawa, ang konsepto ng patay na kapanganakan ay tinutukoy ng mga espesyal na tuntunin na tumutukoy sa mga terminong "ipinanganak na buhay at patay", o "ipinanganak na patay". Ang kalidad ng mga nakuhang materyales at ang posibilidad ng kanilang paggamit para sa pagsusuri ay nakasalalay sa tamang pagpili ng yunit ng pananaliksik.

Kapag lumilikha ng mga plano para sa pagsasaliksik sa istatistika, hindi lamang ang mga anyo ng mga dokumento ng accounting at ang mga patakaran para sa pagpuno sa mga ito ay ginawa, kundi pati na rin ang mga tanong kung sino ang sasagot sa kanila, kontrolin ang kawastuhan at pagkakumpleto ng nakolektang data, pati na rin ang iba pang mga isyung pang-organisasyon at metodolohikal na nauugnay sa pagkolekta ng mga materyales sa istatistika. Kaya, sa unang yugto, ang mga tagapagpatupad ay hinirang, at ang badyet ay naaprubahan.

Mga pamamaraan ng pananaliksik (mga uri).

Depende sa likas na obserbasyon sa oras, mayroong kasalukuyan, pana-panahon at isang beses na mga obserbasyon.

Kung ang koleksyon ng materyal ay isinasagawa nang sistematiko, na may patuloy na pagrehistro ng mga katotohanan habang lumilitaw ang mga ito, kung gayon ito ay gagawin kasalukuyang pagmamasid.

Kung ito ay ginagawa nang regular, ngunit hindi palagian, kung gayon ito ay gagawin pana-panahong pagmamasid.

Kasalukuyang istatistikal na pag-aaral- ito ang pagkakakilanlan ng mga phenomena na mabilis na nagbabago sa paglipas ng panahon at isang tuluy-tuloy na proseso na nangangailangan ng patuloy na pagpaparehistro. Tinutukoy ng pamamaraang ito ang saklaw ng mga indibidwal na grupo, ang rate ng kapanganakan, ang rate ng pagkamatay ng populasyon, atbp.

Sabay-sabay na Obserbasyon sumasalamin sa estado ng kababalaghan sa isang tiyak na punto ng oras, na tinatawag na kritikal na sandali ng pagmamasid. Ang isang halimbawa ay isang census ng populasyon o isang census ng mga tao na pumunta sa isang polyclinic sa isang partikular na punto ng oras, isang census ng mga lugar, mga institusyon ng pangangalagang pangkalusugan, ang tiyempo ng trabaho ng mga doktor o paramedical na manggagawa, atbp. Ang ganitong mga obserbasyon ay nagpapakita ng statics of phenomena, ang pagbabago nito sa paglipas ng panahon ay medyo libre, Kung kinakailangan, ang kumbinasyon ng parehong anyo ng statistical research ay ginagamit. Kaya, ang data sa bilang at istraktura ng mga institusyon ng pangangalagang pangkalusugan ay kinokolekta gamit ang isang beses na pamamaraan, at sa kanilang mga aktibidad - sa pamamagitan ng kasalukuyang accounting.

Mula sa pananaw ng kasapatan (pagkakumpleto) ng pagsasaalang-alang sa mga katotohanan ng pagmamasid, ang mga pag-aaral sa istatistika ay nahahati sa: tuloy-tuloy (solid) at hindi tuloy-tuloy (hindi tuloy-tuloy) (bahagyang).

Continuous (continuous) research sumasaklaw sa lahat ng yunit ng pagmamasid na bahagi ng populasyon na pinag-aaralan (ang pangunahing populasyon). Ito ay kinakailangan kung kinakailangan upang maitatag ang ganap na sukat ng mga phenomena (populasyon, bilang ng mga lugar na may AIDS, atbp.). Ang pagsasagawa ng naturang pag-aaral ay isang napakahirap, hindi kumikitang pamamaraan na nangangailangan ng malaking gastos. Ang pag-unlad ng materyal, siyempre, ay mangangailangan ng maraming oras, bagaman, sa unang sulyap, ang pamamaraan ay ang pinaka-malamang,

Kung ang tuloy-tuloy ang pagmamasid ay imposible o hindi kumpleto, pagkatapos ito ay kinakailangan upang isagawa walang tigil. Hindi ito mangangailangan ng buong account ng lahat ng unit ng populasyon, ngunit magiging kontento sa isang partikular na bahagi. Kapag pinag-aaralan ang bahaging ito, posible rin para sa materyal na makakuha ng mga pangkalahatang konklusyon, na, na may sapat na posibilidad, ay maaaring mapalawak sa buong hanay.

Hindi natuloy maaaring maging pananaliksik monograpiko, pangunahing hanay, pumipili.

monograpiko ang paglalarawan ay ginagamit para sa isang detalyado, malalim na paglalarawan ng mga tipikal na yunit ng populasyon, para sa pag-aaral ng pag-unlad ng isang institusyon, ang mga dahilan na nag-aambag sa tagumpay nito o nagdudulot ng mga pagkukulang. Ang isang detalyadong paglalarawan ng gawain ng ilang tipikal o advanced na institusyong medikal ay mahalaga para sa pagsasapanlipunan at pagbuo ng mga elemento ng kahusayan at pagpapalaganap nito.

Paggamit ng pamamaraan pangunahing hanay nagbibigay-daan sa iyo na pag-aralan ang mga bagay na nagtutuon ng higit pang mga yunit ng pagmamasid. Halimbawa, kung alam na ang karamihan ng mga pasyente ng tuberculosis (80-90%) ay ginagamot sa dalawang dalubhasang klinika sa lungsod, pagkatapos ay pag-aaralan ang organisasyon ng pangangalagang medikal para sa ang mga contingent na ito ay isinasagawa sa mga ospital na ito. Ang mga pagkukulang ng pamamaraan ay ang ilan sa mga pasyente ay nananatiling hindi ginalugad, at ang mga resulta ay maaaring naiiba mula sa mga nakuha mula sa pangunahing hanay.

Pumipili tinatawag na isang pag-aaral kung saan ang mga katangian ng buong hanay ng mga katotohanan ay ibinibigay ayon sa ilang bahagi nito, na pinipili nang sapalaran o sa pamamagitan ng ilang pamantayan.

Paraan ng sampling, bilang isa sa mga uri walang tigil posible ang pananaliksik sa kondisyon na ang sample ay kinatawan ng pangunahing isa sa dami at husay na termino, ibig sabihin, na ang sapat ng bilang ng mga kaso na dapat isaalang-alang ay natutukoy, at ang lahat ng versatility ng phenomenon sa ilalim ng pag-aaral ay nilikha sa sample. Sa ganoong kaso, ang mga resulta ay maaaring pahabain sa pangunahing populasyon.

pagiging kinatawan ang sample na grupo ay nakakamit sa pamamagitan ng tamang pagpili ng mga yunit ng pagmamasid. Mahalaga na ang bawat yunit ng buong populasyon ay may parehong pagkakataon na makapasok sa sample na populasyon. Bilang karagdagan, ang mga katangian ng husay nito ay mahalaga, na maaaring matiyak paraan ng pagpili ng typological. Ang kakanyahan nito ay nakasalalay sa katotohanan na ang buong populasyon ay nahahati sa ilang mga grupo ng parehong uri, kung saan napili ang mga yunit ng pagmamasid. Kaya, halimbawa, kapag nag-aaral ng mga sakit ng populasyon ng lunsod, kinakailangan na iisa ang mga yunit ng teritoryo (mga distrito). Sa typologically displayed groups, ang pagpili ng units of observation ay maaaring gawin nang proporsyonal o hindi proporsyonal, ayon sa laki ng bawat grupo.

Ang pagpili ng mga yunit ng pagmamasid ay maaaring isagawa sa pamamagitan ng mga pamamaraan:

Random na pagpili- gumuhit, lottery, random na pagpili, atbp.;

Pagpili ng mekanikal- ayon sa isang tiyak na laki ng populasyon sa pamamagitan ng isang maaasahang prinsipyo (bawat ikalimang, ikasampu, atbp.);

pugad- ang mga pugad (mga grupo) ay nabuo mula sa lahat ng mga hanay, ang pinakakaraniwang mga bagay na pinag-aaralan ng isang tuloy-tuloy o pumipili na pamamaraan;

Direktang Pagpipilian, na binubuo sa katotohanang pinipili ang mga taong may parehong karanasan, edad o kasarian, atbp.

Kadalasan sa mga sample na pag-aaral sa istatistika, ang mga kumplikadong pamamaraan ng pagpili ay ginagamit na nagbibigay ng mataas na posibilidad ng mga resulta.

Ang mga piling pag-aaral ay nangangailangan ng mas kaunting oras, tauhan, pondo, maaari silang magkaroon ng isang malalim na programa, na isang kalamangan kaysa tuloy-tuloy pananaliksik. Ang sample set ay palaging mag-iiba mula sa pangunahing (pangkalahatan, kumpleto). Gayunpaman, may mga pamamaraan na nagbibigay-daan sa iyo upang maitaguyod ang antas ng pagkakaiba sa pagitan ng kanilang mga quantitative na katangian at ang mga hangganan ng mga posibleng pagbabago sa mga tagapagpahiwatig para sa isang naibigay na bilang ng mga obserbasyon.

Laki ng sample, i.e. ang posibilidad ng bilang ng mga yunit ng pagmamasid para sa iba't ibang paraan ng pagpili ay kinakalkula nang iba. Ang mga pangunahing formula ay ipinapakita sa Talahanayan 1.

Talahanayan 1.

Kinakailangan ang laki ng sample para sa ilang paraan ng pagbuo ng array

Alamat:

n - kinakailangang laki ng sample;

σ - standard deviation (feature variability);

N- ang laki ng pangkalahatang populasyon;

T - pamantayan ng pagiging maaasahan;

W- pagsusuri ng bahagi;

∆ - marginal error.

Ang bilang ng mga obserbasyon sa kasong ito ay gumaganap ng isang mahalagang papel, mas malaki ang bilang ng mga obserbasyon, mas tumpak na ipinapakita ang pangunahing populasyon at mas maliit ang laki ng probabilistic error. Ang mga pamamaraan na ipinakita ay nagpapahintulot sa amin na piliin ang kinakailangang dami ng mga obserbasyon para sa pag-aaral na may sapat na antas ng posibilidad.

Ang paulit-ulit o hindi paulit-ulit na pagpipilian ay tinutukoy ng posibilidad ng maramihan o solong paglahok sa pagbuo ng mga sample na grupo ng bawat isa sa mga yunit ng pagmamasid.

Kaya, ang piling pamamaraan, kasama ang wastong organisasyon at pag-uugali, ay ang pinakaperpektong anyo pasulput-sulpot na pagmamasid.

Mga pamamaraan para sa pagtatala at pagkolekta ng medikal at istatistikal na impormasyon

Sa isang istatistikal na pag-aaral, iba't ibang pamamaraan ang maaaring gamitin:

Direktang pagpaparehistro;

dokumentaryo accounting;

pagkopya;

pagtatanong;

Sa direktang accounting katotohanan, ang kinakailangang data sa istatistika ay nakuha sa pamamagitan ng espesyal na accounting - inspeksyon, pagsukat, pagtimbang at pagrekord sa isang indibidwal na kard ng pagmamasid.

Documentary accounting bilang pangunahin ay batay sa sistematikong pagpaparehistro ng mga katotohanan, halimbawa, sa mga institusyong medikal. Ang nasabing data mula sa iba't ibang opisyal na dokumento ay kinokopya sa mapa para sa pag-aaral.

pangongopya ang data sa binuong dokumentong istatistika ay maaaring gamitin, halimbawa, upang makakuha ng impormasyon sa komposisyon ng mga taong naghahanap ng pangangalagang medikal, sa mga institusyong medikal mismo, kanilang mga aktibidad, tauhan at iba pang mga isyu, ayon sa pagkakabanggit, ng mga programa sa pagpapaunlad.

Ang paggamit ng mga teknikal na pamamaraan ng accounting para sa medikal na impormasyon, ang sentralisasyon nito ay nag-optimize ng mekanismo para sa karagdagang pagproseso at pagsusuri nito.

Ang koleksyon ng impormasyong medikal at istatistika sa pamamagitan ng isang survey ay isinasagawa sa pamamagitan ng mga pamamaraan ng ekspedisyonaryo o koresponden, pagpaparehistro sa sarili.

Sa paraan ng pagpapasa tinanong ng mananaliksik ang pasyente at, mula sa kanyang mga salita, independiyenteng pinupunan ang research card, na nagsisiguro ng kontrol sa kawastuhan ng mga sagot.

Sa pagpaparehistro sa sarili independyenteng pinupunan ng sinusuri na pasyente ang card.

Sa paraan ng kasulatan ang mananaliksik ay nagpapadala ng mga card para sa pagsusuri na may naaangkop na mga tagubilin para sa pagpuno ng mga ito. Ang pagkakaroon ng nakumpletong mga kard (na may mga sagot sa mga tanong), ipinapadala ito ng respondent sa address ng mananaliksik.

Paraan ng talatanungan ginagamit kapag imposibleng direktang obserbahan ang phenomenon na pinag-aaralan. Ang mga questionnaire ay ipinapadala sa mga partikular na indibidwal, ngunit ang kanilang mga sagot ay hindi kumpleto at hindi tumpak. Ang kawalan ng pamamaraang ito ay ang kawastuhan ng pagsagot sa mga talatanungan ay nakasalalay sa pag-unawa sa mga nabuong tanong.

Kaya paraan ng talatanungan ginagamit bilang pantulong o kung walang mas maaasahang paraan ng pagkuha ng data. Kadalasan ito ay kapaki-pakinabang sa sosyolohikal na pananaliksik.

Ang pagpili ng mga pamamaraan ng survey ay tinutukoy ng mga gawain at programa sa pagsubaybay. Ang pinaka-maaasahan ay ang pagpapasa, ngunit nangangailangan ito ng pinakamaraming gastos.Ang paraan ng pagpaparehistro sa sarili ay mas mura, samakatuwid ito ay ginagamit kapag posible na punan ang mga card ng mga nasuri na tao. Ang paraang ito ay kadalasang ginagamit sa mga census. Ang paraan ng kasulatan ay nangangailangan ng pinakamababang gastos, ngunit ang data na nakuha sa tulong nito ay hindi palaging maaasahan. Maaari itong magamit bilang isang pandiwang pantulong, isinasaalang-alang ang pagiging subject nito, hindi kawastuhan.

Kasabay ng pagbuo ng mga pamamaraan para sa pagkolekta ng materyal, ang mga paghahanda ay ginagawa para sa pagpapangkat at pagsasama-sama ng data,

Ang pagpapangkat sa mga istatistika ay ang paghahati ng mga yunit ng populasyon sa magkakatulad na mga bahagi na may taglay na mga katangian. Ang mga gawain nito ay upang paghiwalayin ang pinag-aralan na mga katotohanan sa magkahiwalay na mga bahagi ng qualitative homogenous, na isang kinakailangang kondisyon para sa pagtukoy ng mga generalizing indicator.

Ang plano ng istatistikal na pananaliksik ay dapat magbigay para sa mga grupo kung saan ang phenomenon ay dapat hatiin. Ang kahalagahan ng naturang paghahati ng populasyon sa qualitatively homogenous na mga grupo ay nakasalalay sa pangangailangan na ipakita ang kanilang kakaiba, koneksyon sa iba, at pag-asa sa isa't isa. Kaya, kapag pinag-aaralan ang saklaw ng mga nosological form, ang mga pasyente sa mga pangkat na ito ay husay na heterogenous: mga bata, kabataan, matatanda, samakatuwid, ang bawat pangkat ng mga sakit ay dapat nahahati sa mas magkakatulad na mga - sa pamamagitan ng kasarian, edad, atbp.

Ang prinsipyo ng pagpapangkat ng istatistikal na materyal ay dapat na matukoy ng isang doktor na lubos na nakakaalam ng metodolohikal na batayan nito. Ang mga katangian ng mga yunit ng populasyon na sumasailalim sa pagpapangkat ay tinatawag na pangkat. Sila ay variable (quantitative) at binibilang. Ang variable na pagpapangkat ay isinasagawa ayon sa mga numerical na halaga ng mga palatandaan (pagpapangkat ng mga pasyente ayon sa edad, oras ng pagkakasakit, pananatili sa kama, mga bata ayon sa timbang ng katawan, taas, atbp.).

Qualitatively tinukoy na mga tampok ay tinatawag katangian: paghahati ng mga pasyente ayon sa mga grupo ng sakit, populasyon ayon sa kasarian, propesyon, atbp.

Kapag pinapangkat ayon sa mga katangiang katangian na walang ekspresyong dami, ang bilang ng mga pangkat ay tinutukoy ng mismong tampok (kasarian, propesyon, sakit).

Kapag nagsasagawa ng statistical grouping, posible na hatiin ang isang qualitatively homogenous na grupo (lalaki) sa mga pangkat ng edad (ayon sa mga variable na katangian) - ito ay magiging isang pinagsamang pagpapangkat.

Ang pagpili ng mga tampok ng pangkat ay batay sa tatlong pangunahing panuntunan:

ang pagpapangkat ay dapat na nakabatay sa mga pinaka makabuluhang tampok na nakakatugon sa mga layunin ng pag-aaral;

kapag pumipili ng mga katangian ng grupo, kinakailangang isaalang-alang ang mga tiyak na kondisyon kung saan natanto ang hindi pangkaraniwang bagay na ito;

kapag pinag-aaralan ang isang kababalaghan na naiimpluwensyahan ng maraming iba't ibang mga kadahilanan, ang pagpapangkat ay dapat isagawa hindi ayon sa isa, ngunit maraming mga palatandaan (pinagsama).

Ang pagpapangkat ay ang batayan para sa pagsasama-sama ng istatistikal na materyal at, na binigyan ng pag-unawa sa lahat ng mga patakaran, ay nagbibigay-daan sa iyo upang gumuhit ng mga tamang konklusyon at tukuyin ang mga maaasahang pattern na likas sa populasyon na pinag-aaralan.

Ang pagpapangkat ay dapat na nakikilala mula sa pag-uuri, na batay sa paghahati ng mga phenomena at mga bagay sa ilang mga grupo, mga klase batay sa kanilang tipikal at pagkakaiba. Ang isang tanda ng husay ay ang batayan ng pag-uuri. Ang mga klasipikasyon ay karaniwan at hindi nagbabago sa loob ng mahabang panahon, ay tinutukoy at inaayos ng estado at internasyonal na mga awtoridad sa istatistika. Ang mga klasipikasyon ay pareho para sa anumang pag-aaral at kadalasang nagiging batayan ng mga pagpapangkat.

Sa unang yugto, ang mga programa para sa statistical observation, development at integration ng statistical material, data analysis ay binuo.

Ang programa ng pagmamasid ay isang listahan ng mga palatandaan na naitala sa dokumento ng accounting na nagpapakilala sa bawat yunit ng pagmamasid. Dapat itong matugunan ang mga sumusunod na kinakailangan: dapat itong maglaman ng isang listahan ng mga mahahalagang katangian lamang na nagpapakita ng hindi pangkaraniwang bagay na pinag-aaralan, ang uri nito, mga tampok at ari-arian; katumpakan ng mga salita at lohikal na pagkakasunud-sunod.

Ang mga tanong tungkol sa mga pinag-aralan na katangian ay nireresolba pagkatapos ng paghirang ng yunit, na isinasaalang-alang ang mga layunin ng pag-aaral. Kaya, sa pag-aaral ng mga sakit, ang mga tampok ng programa ay maaaring kasarian, edad, masamang gawi, petsa ng paghingi ng tulong medikal, karanasan sa trabaho, lugar ng trabaho, atbp.

Ang pinakamahalaga ay ang pagbabalangkas ng mga isyu sa programa, ang kanilang kalinawan at hindi malabo na interpretasyon. Maaari silang iharap sa anyo ng mga saradong tanong - alternatibo (oo, hindi), o may pagpipilian ng tatlo o higit pang mga sagot. Sa isang bukas na tanong (“Sabihin sa akin ang iyong mga komento tungkol sa gawain ng departamento?”), ang sumasagot ay maaaring magbigay ng anumang sagot.

Upang matiyak ang hindi malabo na data na naitala para sa bawat yunit ng pagmamasid, ang programa ng pagmamasid ay inilabas sa anyo ng isang dokumento ng talaan. Kapag nagsasagawa ng isang pag-aaral sa istatistika, ang mga mapagkukunan ng impormasyon ay maaaring opisyal na accounting o espesyal na binuo na mga dokumento ng accounting.

Kung ang programa ng pananaliksik ay hindi lalampas sa mga hangganan ng umiiral na opisyal na pag-uulat at mga dokumento ng accounting (kupon ng istatistika para sa pagpaparehistro ng pangwakas na diagnosis, sertipiko ng kamatayan ng medikal, kupon ng outpatient, atbp.), pagkatapos ay mabuo para sa pagsulat ng isang ulat ng isang institusyong medikal, maaari silang magamit para sa inilapat na istatistikal na pananaliksik.

Kung ang programa ng pananaliksik ay nangangailangan ng pagtanggap ng mga materyales na wala sa mga opisyal na rekord, isang espesyal na talaan ang bubuo. Maaaring ito ay nasa anyo ng isang form, questionnaire, card, o maitala sa isang database ng computer. Ang mga palatandaan ay ipinasok sa isang mapa o sa isang database ng computer, na naitala para sa bawat yunit ng pagmamasid: data ng isang bagong panganak o namatay, isang pasyente, atbp. Ang listahan ng mga dokumento (journal, statement, account book) ay naglalaman ng data mula sa dalawa o higit pa mga yunit ng pagmamasid, na matatagpuan sa hiwalay na kanyang mga ranggo. Ang mga indibidwal na dokumento ng account ay maaaring may mas maraming tanong kaysa sa listahan ng mga dokumento. Samakatuwid, sa card o computer na mga anyo ng akumulasyon ng materyal, ang pagsasama nito ay pinadali, at ang pag-unlad ay isinasagawa sa isang mas malalim na programa.

Programa sa pagpapaunlad (asosasyon) - pagdaragdag ng mga layout ng talahanayan.

Ang asosasyon ay maaaring sentralisado - lahat ng mga pangunahing materyales ay ipinadala para sa pagproseso sa isang sentro ng pagsusuri, desentralisado - ang pagproseso ay isinasagawa sa lokal.

Ang pagsasama-sama ay isinasagawa sa anyo ng mga istatistikal na talahanayan, na puno ng data ng pinagsamang istatistikal na materyales. Dapat suriin muna ang natanggap na istatistikal na data.

Mga talahanayan ng istatistika ay isang anyo ng sistematiko, makatuwiran at biswal na presentasyon ng digital na materyal na nagpapakilala sa mga pinag-aralan na phenomena at proseso.

Ang talahanayan ay may karaniwang pamagat sa itaas. Maikling ipinapahiwatig nito ang kakanyahan, oras at lugar ng pagkuha ng data. Ang talahanayan ng istatistika ay dapat ding magkaroon ng data sa numerical na pagsukat ng phenomenon na pinag-aaralan (%, abs. numbers, atbp.) at ang mga kinakalkula na kabuuan ng mga pinag-aralan na feature.

Ang talahanayan ng istatistika ay may paksa at panaguri. Ang paksa ng pag-aaral ay tinatawag na paksa. Ito ay maaaring yunit ng istatistikal na populasyon, o kanilang mga grupo (mga diagnosis, mga uri ng sakit ng populasyon ayon sa mga pangkat ng edad, atbp.). Ang panaguri ng talahanayan ng istatistika ay maaaring isang listahan ng mga quantitative indicator na nagpapakilala sa bagay ng pag-aaral, iyon ay, ang paksa ng talahanayan. Ang mga pangalan ng mga yunit o grupo (paksa) ay ginawa sa kaliwa ng talahanayan, at ang pangalan ng panaguri sa mga heading ay isang graph. Sa itaas na bahagi, sa itaas ng heading ng talahanayan, ang kanilang pagnunumero ay ibinigay (talahanayan 1,2,3...).

Ang istatistikal na paksa ay hinati ng mga pahalang na linya sa glades, ang istatistikal na panaguri - sa pamamagitan ng mga patayong linya sa mga graph. Ang mga intersection ng pahalang at patayong mga linya ay bumubuo ng mga cell kung saan naitala ang digital data. Mga pahalang na hilera at patayong column ng mga numero, at ang resulta ng mga ito ay dapat na may parehong numero sa cell sa mga hilera ng mga predicate. Sa mga pangalan ng mga talahanayan, mga hilera at mga haligi ay nagpapahiwatig ng yunit ng pagsukat.

Ang mga layout ng talahanayan ay maaaring umunlad, kapag ang data ay ibinigay nang hiwalay para sa bawat tampok. Pagkatapos, batay sa kanila, sila ay nabuo analytical table, na karaniwang nagpapakita ng data sa mga katangian ng pangkat.

Mayroong mga sumusunod na uri ng mga istatistikal na talahanayan: simple, pangkat, pinagsama.

simpleng mesa- numerical distribution ng data sa isang attribute,

Walang mga pagpapangkat sa naturang talahanayan; hindi nito nailalarawan ang kaugnayan sa pagitan ng mga tampok. Ang isang simpleng talahanayan ay nagbibigay ng kaunting impormasyon, bagama't ito ay malinaw at mabilis para sa pagsusuri. Ang isang halimbawa ng isang simpleng talahanayan ay maaaring ang Talahanayan 2.

Upang makakuha ng ideya tungkol sa isang partikular na kababalaghan, upang makagawa ng mga konklusyon, kinakailangan na magsagawa ng isang pag-aaral sa istatistika. Ang paksa ng istatistikal na pananaliksik sa pangangalagang pangkalusugan at gamot ay maaaring ang kalusugan ng populasyon, ang organisasyon ng pangangalagang medikal, iba't ibang mga seksyon ng mga aktibidad ng mga institusyong medikal, mga kadahilanan sa kapaligiran na nakakaapekto sa estado ng kalusugan.

Ang pamamaraang pagkakasunod-sunod ng pagsasagawa ng isang istatistikal na pag-aaral ay binubuo ng ilang mga yugto.

Stage 1. Pagbuo ng plano at programa ng pananaliksik.

Stage 2. Koleksyon ng materyal (pagmamasid sa istatistika).

Stage 3. Pag-unlad ng materyal, pagpapangkat ng istatistika at buod

Stage 4. Pagsusuri ng istatistika ng hindi pangkaraniwang bagay na pinag-aaralan, pagbabalangkas ng mga konklusyon.

Stage 5 Pampanitikan na pagproseso at paglalahad ng mga resulta.

Sa pagkumpleto ng istatistikal na pag-aaral, ang mga rekomendasyon at mga desisyon sa pamamahala ay binuo, ang mga resulta ng pag-aaral ay isinasabuhay, at ang kahusayan ay sinusuri.

Sa pagsasagawa ng isang istatistikal na pag-aaral, ang pinakamahalagang elemento ay ang pagsunod sa isang mahigpit na pagkakasunod-sunod sa pagpapatupad ng mga yugtong ito.

Unang yugto istatistikal na pananaliksik - pagguhit ng isang plano at programa - ay paghahanda, kung saan ang layunin at layunin ng pag-aaral ay natutukoy, ang isang plano at programa ng pananaliksik ay iginuhit, ang isang programa para sa pagbubuod ng istatistikal na materyal ay binuo at ang mga isyu sa organisasyon ay nalutas.

Kapag nagsisimula ng isang istatistikal na pag-aaral, kinakailangan na tumpak at malinaw na bumalangkas ng layunin at layunin ng pag-aaral, upang pag-aralan ang literatura sa paksang ito.

Tinutukoy ng layunin ang pangunahing direksyon ng pananaliksik at, bilang panuntunan, hindi lamang teoretikal, kundi praktikal din. Ang layunin ay nabuo nang malinaw, malinaw, hindi malabo.

Upang ibunyag ang layunin, tinukoy ang mga gawain sa pananaliksik.

Ang isang mahalagang aspeto ng yugto ng paghahanda ay ang pagbuo ng isang plano ng organisasyon. Ang plano ng organisasyon ng pag-aaral ay nagbibigay para sa kahulugan ng lugar (mga hangganan ng administratibo-teritoryo ng pagmamasid), oras (mga tiyak na termino para sa pagpapatupad ng pagmamasid, pag-unlad at pagsusuri ng materyal) at ang paksa ng pag-aaral (mga organizer, performers, methodological at organizational leadership, research funding sources).

Pl a n pananaliksik d ov a nia kasama ang:

Kahulugan ng bagay ng pag-aaral (populasyon ng istatistika);

Ang saklaw ng pag-aaral (continuous, non-continuous);

Mga uri (kasalukuyan, isang beses);

Mga paraan upang mangolekta ng istatistikal na impormasyon. Programa ng pananaliksik kasama ang:

Kahulugan ng yunit ng pagmamasid;

Listahan ng mga tanong (mga palatandaan ng accounting) na irerehistro kaugnay ng bawat yunit ng pagmamasid*

Pagbuo ng isang indibidwal na accounting (pagpaparehistro) na form na may listahan ng mga tanong at tampok na itatala;

Pagbuo ng mga layout ng talahanayan, kung saan ipinasok ang mga resulta ng pag-aaral.

Bilang mga form ng accounting, maaaring gamitin ang mga medikal na form ng accounting na ginagamit sa pagsasanay ng mga institusyong medikal.

Ang iba pang mga dokumentong medikal (mga kasaysayan ng kaso, at mga indibidwal na card ng isang outpatient, isang kasaysayan ng pag-unlad ng isang bata, isang kasaysayan ng panganganak), mga paraan ng pag-uulat ng mga institusyong medikal, atbp. ay maaaring magsilbing mga mapagkukunan para sa pagkuha ng impormasyon.

Upang paganahin ang istatistikal na pag-unlad ng data mula sa mga dokumentong ito, ang impormasyon ay kinokopya sa espesyal na idinisenyong mga form ng accounting, ang nilalaman nito ay tinutukoy sa bawat indibidwal na kaso alinsunod sa mga layunin ng pag-aaral.

Sa kasalukuyan, may kaugnayan sa pagproseso ng makina ng mga resulta ng pagmamasid gamit ang isang computer, maaaring gawing pormal ang mga tanong sa programa , kapag ang mga tanong sa dokumento ng accounting ay inilagay sa anyo ng mga alternatibo (oo, hindi) , o ang mga handa na sagot ay iniaalok, kung saan dapat pumili ng isang tiyak na sagot.

Sa unang yugto ng pag-aaral sa istatistika, kasama ang programa ng pagmamasid, isang programa * ng buod ng data na nakuha ay pinagsama-sama, na kinabibilangan ng pagtatatag ng mga prinsipyo ng pagpapangkat, ang pagpili ng mga katangian ng pagpapangkat , pagpapasiya ng mga kumbinasyon ng mga palatandaang ito, pagguhit ng mga layout ng mga talahanayan ng istatistika.

Pangalawang yugto- koleksyon ng istatistikal na materyal (pagmamasid sa istatistika) - binubuo sa pagpaparehistro ng mga indibidwal na kaso ng hindi pangkaraniwang bagay sa ilalim ng pag-aaral at ang mga palatandaan ng accounting na nagpapakilala sa kanila sa mga form ng pagpaparehistro. Bago at sa panahon ng pagganap ng gawaing ito, ang pagtuturo (pasalita o nakasulat) ng mga tagamasid ay isinasagawa, at binibigyan sila ng mga form ng pagpaparehistro.

Sa mga tuntunin ng oras, ang istatistikal na pagmamasid ay maaaring kasalukuyan at isang beses.

Sa kasalukuyang pagmamasid Yu denia ang kababalaghan ay pinag-aaralan para sa ilang hiwalay na tagal ng panahon (linggo, quarter , taon, atbp.) sa pamamagitan ng pang-araw-araw na pagtatala ng phenomenon habang nangyayari ang bawat kaso. Ang isang halimbawa ng isang kasalukuyang obserbasyon ay accounting para sa bilang ng mga kapanganakan , patay, may sakit , pinalabas mula sa ospital, atbp. Isinasaalang-alang nito ang mabilis na pagbabago ng mga phenomena.

Sa isang beses na pagmamasid Yu denia ang mga istatistikal na datos ay kinokolekta sa isang tiyak na (kritikal) na punto sa oras. Ang isang beses na mga obserbasyon ay: isang sensus ng populasyon, isang pag-aaral ng pisikal na pag-unlad ng mga bata, accounting para sa mga kama ng ospital para sa mga kabayo ng taon, sertipikasyon ng mga institusyong medikal, atbp. Ang mga preventive examinations ng populasyon ay nabibilang din sa ganitong uri. Ang isang beses na pagpaparehistro ay sumasalamin sa estado ng hindi pangkaraniwang bagay sa oras ng pag-aaral. Ang ganitong uri ng pagmamasid ay ginagamit upang pag-aralan ang mabagal na pagbabago ng mga phenomena.

Ang pagpili ng uri ng obserbasyon sa paglipas ng panahon ay tinutukoy ng layunin at layunin ng pag-aaral. Halimbawa, ang mga katangian ng mga pasyenteng naospital ay maaaring makuha bilang resulta ng kasalukuyang pagpaparehistro ng mga umalis sa ospital (kasalukuyang pagmamasid) o sa pamamagitan ng isang araw na sensus ng mga pasyente sa ospital (isang beses na pagmamasid).

Depende sa pagkakumpleto ng saklaw ng hindi pangkaraniwang bagay na pinag-aaralan, ang isang tuluy-tuloy at hindi tuloy-tuloy na pag-aaral ay nakikilala.

Sa tuloy-tuloy Pinag-aaralan ng pag-aaral ang lahat ng mga yunit ng pagmamasid na kasama sa populasyon, i.e. pangkalahatang populasyon. Ang isang tuluy-tuloy na pag-aaral ay isinasagawa upang maitaguyod ang ganap na sukat ng hindi pangkaraniwang bagay, halimbawa, ang kabuuang populasyon, ang kabuuang bilang ng mga kapanganakan o pagkamatay, ang kabuuang bilang ng mga kaso ng isang partikular na sakit, atbp. Ang tuluy-tuloy na pamamaraan ay ginagamit din sa mga kaso kung saan ang impormasyon ay kinakailangan para sa pagpapatakbo ng trabaho (account para sa mga nakakahawang sakit , workload ng mga doktor, atbp.)

Sa walang tigil Sinusuri ng pag-aaral ang bahagi lamang ng pangkalahatang populasyon. Ito ay nahahati sa ilang mga uri: palatanungan, monograpiko, pangunahing hanay, pumipili. Ang pinakakaraniwang paraan sa medikal na pananaliksik ay ang sampling method.

Monographic na pamamaraan- nagbibigay ng isang detalyadong paglalarawan ng mga indibidwal na yunit ng populasyon, katangian sa anumang paggalang, at isang malalim, komprehensibong paglalarawan ng mga bagay.

Pangunahing Paraan ng Array- nagsasangkot ng pag-aaral ng mga bagay kung saan ang karamihan ng mga yunit ng pagmamasid ay puro. Ang kawalan ng pamamaraang ito ay ang isang bahagi ng populasyon ay nananatiling natuklasan ng pag-aaral, bagama't maliit ang sukat, ngunit maaaring mag-iba nang malaki mula sa pangunahing hanay.

Paraan ng talatanungan- ito ay ang koleksyon ng mga istatistikal na data gamit ang mga espesyal na idinisenyong questionnaire na tinutugunan sa isang partikular na lupon ng mga tao. Ang pag-aaral na ito ay batay sa prinsipyo ng pagiging kusang-loob, kaya ang pagbabalik ng mga talatanungan ay kadalasang hindi kumpleto. Kadalasan ang mga sagot sa mga tanong na ibinibigay ay nagtataglay ng imprint ng subjectivity at pagkakataon. Ginagamit ang paraang ito upang makakuha ng tinatayang paglalarawan ng kababalaghang pinag-aaralan.

Paraan ng sampling- ay nabawasan sa pag-aaral ng ilang espesyal na napiling bahagi ng mga yunit ng pagmamasid upang makilala ang buong pangkalahatang populasyon. Ang pamamaraang ito ay may bentahe ng pagkuha ng mga resulta na may mataas na antas ng pagiging maaasahan pati na rin ang isang makabuluhang mas mababang gastos. Ang pag-aaral ay gumagamit ng mas maliit na bilang ng mga performer , bukod dito, nangangailangan ito ng mas kaunting oras.

Sa mga medikal na istatistika, ang papel at lugar ng paraan ng sampling ay lalong mahusay, dahil ang mga manggagawang medikal ay karaniwang nakikitungo lamang sa isang bahagi ng hindi pangkaraniwang bagay na pinag-aaralan: pinag-aaralan nila ang isang pangkat ng mga pasyente na may isang partikular na sakit, sinusuri ang gawain ng mga indibidwal na departamento at medikal. mga institusyon , suriin ang kalidad ng ilang partikular na kaganapan, atbp.

Ayon sa paraan ng pagkuha ng impormasyon sa kurso ng istatistikal na pagmamasid at ang likas na katangian ng pagpapatupad nito, maraming mga uri ang nakikilala:

1) direktang pagmamasid(klinikal na pagsusuri ng mga pasyente , pagsasagawa ng laboratoryo , instrumental na pananaliksik , anthropometric na mga sukat, atbp.)

2) pamamaraang sosyolohikal: paraan ng pakikipanayam (face-to-face survey), pagtatanong (correspondence survey - anonymous o non-anonymous), atbp.;

3) dokumentaryo na pananaliksik a nie(kopya ng impormasyon mula sa accounting at pag-uulat ng mga medikal na dokumento, impormasyon mula sa mga opisyal na istatistika ng mga institusyon at organisasyon.)

Ikatlong yugto- pagpapangkat at buod ng materyal - nagsisimula sa pagsuri at paglilinaw sa bilang ng mga obserbasyon , pagkakumpleto at kawastuhan ng impormasyong natanggap , pagtukoy at pag-aalis ng mga error, mga duplicate na tala, atbp.

Para sa tamang pag-unlad ng materyal, ginagamit ang pag-encrypt ng mga pangunahing dokumento ng accounting. , mga. pagtatalaga ng bawat tampok at pangkat nito na may tanda - alpabeto o numeric. Ang pag-encrypt ay isang pamamaraan , nagpapadali at nagpapabilis ng pag-unlad ng materyal , pagpapabuti ng kalidad, katumpakan ng pag-unlad. Ang mga cipher - mga simbolo - ay binuo nang arbitraryo. Kapag nag-diagnose ng coding, inirerekumenda na gamitin ang internasyonal na nomenclature at pag-uuri ng mga sakit; kapag nagko-coding ng mga propesyon - isang diksyunaryo ng mga propesyon.

Ang bentahe ng pag-encrypt ay, kung kinakailangan, pagkatapos ng pagtatapos ng pangunahing pag-unlad, maaari kang bumalik sa materyal para sa pag-unlad upang linawin ang mga bagong relasyon at dependency. Ang naka-encrypt na materyal sa accounting ay ginagawang mas madali at mas mabilis , kaysa sa hindi naka-encrypt. Pagkatapos suriin, ang mga tampok ay pinagsama-sama.

pagpapangkat- paghahati ng kabuuan ng pinag-aralan na data sa homogenous , tipikal na mga pangkat ayon sa mga pinaka makabuluhang tampok. Ang pagpapangkat ay maaaring isagawa sa qualitative at quantitative grounds. Ang pagpili ng tampok na pagpapangkat ay nakasalalay sa katangian ng pinag-aralan na populasyon at ang mga layunin ng pag-aaral.

Isinasagawa ang typological grouping ayon sa qualitative (descriptive, attributive) feature, halimbawa, ayon sa kasarian , propesyon, mga grupo ng sakit, kalubhaan ng kurso ng sakit, mga komplikasyon pagkatapos ng operasyon, atbp.

Ang pagpapangkat sa pamamagitan ng quantitative (variation) na mga feature ay isinasagawa batay sa numerical size ng feature , Halimbawa , ayon sa edad , ang tagal ng sakit, ang tagal ng paggamot, atbp. Ang dami ng pagpapangkat ay nangangailangan ng isang solusyon sa tanong ng laki ng pagitan ng pagpapangkat: ang pagitan ay maaaring pantay, at sa ilang mga kaso - hindi pantay, kahit na isama ang tinatawag na bukas na mga grupo.

Halimbawa , kapag nagpangkat ayon sa edad, maaaring matukoy ang mga bukas na grupo: hanggang 1 taon . 50 taon at mas matanda.

Kapag tinutukoy ang bilang ng mga grupo, magpatuloy mula sa layunin at layunin ng pag-aaral. Kinakailangan na maihayag ng mga pagpapangkat ang mga pattern ng hindi pangkaraniwang bagay na pinag-aaralan. Ang isang malaking bilang ng mga grupo ay maaaring humantong sa labis na pagdurog ng materyal, hindi kinakailangang pagdedetalye. Ang isang maliit na bilang ng mga grupo ay humahantong sa pagkubli ng mga katangiang katangian.

Matapos ang pagpapangkat ng materyal, magpatuloy sa buod.

Sa vodka- pangkalahatan ng mga nakahiwalay na kaso , natanggap bilang isang resulta ng isang istatistikal na pag-aaral, sa ilang mga grupo, ang kanilang pagkalkula at pagsasama sa mga talahanayan ng layout.

Ang isang buod ng istatistikal na materyal ay isinasagawa gamit ang mga istatistikal na talahanayan. mesa , hindi napuno ng mga numero , tinatawag na layout.

Ang mga talahanayan ng istatistika ay nakalista , kronolohikal, teritoryo.

Ang talahanayan ay may paksa at panaguri. Ang istatistikal na paksa ay karaniwang inilalagay sa mga pahalang na linya sa kaliwang bahagi ng talahanayan at sumasalamin sa pangunahing, pangunahing tampok. Ang istatistikal na predicate ay inilalagay mula kaliwa hanggang kanan kasama ang mga patayong hanay at sumasalamin sa mga karagdagang tampok ng accounting.

Ang mga talahanayan ng istatistika ay nahahati sa simple , pangkat at kumbinasyon.

AT mga simpleng mesa ipinakita ang numerical distribution ng materyal ayon sa isang katangian , mga bahagi nito (Talahanayan 1). Ang isang simpleng talahanayan ay karaniwang naglalaman ng isang simpleng listahan o buod ng kabuuan ng hindi pangkaraniwang bagay na pinag-aaralan.

Talahanayan 1

Distribusyon ng mga patay sa N. ospital ayon sa edad

AT mga talahanayan ng pangkat nagpapakita ng kumbinasyon ng dalawang palatandaan na may kaugnayan sa isa't isa (Talahanayan 2).

talahanayan 2

Pamamahagi ng mga patay sa N. ospital ayon sa kasarian at edad

AT pagsamahin a qi tungkol sa ang mga talahanayang ito ibinibigay ang pamamahagi ng materyal ayon sa tatlo o higit pang magkakaugnay na katangian (Talahanayan 3).

Talahanayan 3

Pamamahagi ng mga pagkamatay sa N. ospital na may iba't ibang sakit ayon sa edad at kasarian

Diagnosis ng pinagbabatayan na sakit	Edad
0-14	15-19	20-39	40-59	60 at >	Kabuuan
m	mabuti	m	mabuti	m	mabuti	m	mabuti	m	mabuti	m	mabuti	m+f
Mga sakit ng sistema ng sirkulasyon.	-	-	-	-
Pinsala at pagkalason		-		-					-
kalungkutan. mga neoplasma.	-	-	-	-	-	-
Iba pang zab.	-	-	-	-
Nagkasakit ang lahat.		-		-

Kapag nag-compile ng mga talahanayan, ang ilang mga kinakailangan ay dapat matugunan:

Ang bawat talahanayan ay dapat magkaroon ng isang pamagat na nagpapakita ng nilalaman nito;

Sa loob ng talahanayan, ang lahat ng mga column ay dapat ding magkaroon ng malinaw, maigsi na mga pamagat;

Kapag pinupunan ang talahanayan, ang lahat ng mga cell ng talahanayan ay dapat maglaman ng kaukulang numerical data. Ang mga cell ng talahanayan na nananatiling blangko dahil sa kawalan ng kumbinasyong ito ay tinatanggal ("-"), at sa kawalan ng impormasyon sa cell, "n.s." o "...";

Matapos punan ang talahanayan sa ibabang pahalang na hilera at sa huling patayong hanay sa kanan, ang mga resulta ng mga patayong hanay at pahalang na mga linya ay summed up.

Ang mga talahanayan ay dapat na may iisang sequential numbering.

Sa kasalukuyan, malawakang ginagamit ang mga computer sa pag-uuri at pagbubuod ng materyal. . na nagpapahintulot hindi lamang pagbukud-bukurin ang materyal ayon sa pinag-aralan na mga katangian , ngunit gawin ang mga kalkulasyon.

Ikaapat na yugto- istatistikal na pagsusuri - ay isang mahalagang yugto ng pag-aaral. Sa yugtong ito, ang pagkalkula ng mga istatistikal na tagapagpahiwatig (dalas , mga istruktura , ang average na laki ng phenomenon sa ilalim ng pag-aaral), ang kanilang graphic na representasyon ay ibinigay , dynamics , mga uso, ang mga koneksyon sa pagitan ng mga phenomena ay itinatag . ibinibigay ang mga pagtataya, atbp. Ang pagsusuri ay nagsasangkot ng interpretasyon ng data na nakuha, ang pagtatasa ng pagiging maaasahan ng mga resulta ng pag-aaral. Sa konklusyon, ang mga konklusyon ay iginuhit.

Ikalimang yugto- Ang pagproseso ng panitikan ay pinal. Kabilang dito ang pagsasapinal ng mga resulta ng isang istatistikal na pag-aaral. Ang mga resulta ay maaaring iharap sa anyo ng isang artikulo, ulat, ulat , disertasyon, atbp. Mayroong ilang mga kinakailangan para sa bawat uri ng disenyo , na dapat obserbahan sa literary processing ng mga resulta ng isang statistical study.

Ang mga resulta ng medikal at istatistikal na pananaliksik ay ipinakilala sa pagsasanay sa pangangalagang pangkalusugan. Ang iba't ibang mga opsyon para sa paggamit ng mga resulta ng pag-aaral ay posible: pamilyar sa mga resulta ng malawak na madla ng mga medikal at siyentipikong manggagawa; paghahanda ng mga dokumentong nakapagtuturo at pamamaraan; pagbabalangkas ng panukalang rasyonalisasyon at iba pa.

Panimula

1. Pamamaraan para sa pagkuha ng paunang datos

2. Buod ng istatistika at pagpapangkat ng pangunahing data

2.1 Pagpapangkat

2.2 Pagpapasiya ng arithmetic at structural average

2.3 Histogram at pagsama-samahin

2.4 Halaga ng mga fixed asset

2.5 Dami ng produksyon

3. Pagsusuri ng ugnayan

3.1 Pag-aaral ng kaugnayan sa pagitan ng salik at mga katangian ng pagganap. Pagbuo ng talahanayan ng ugnayan

3.2 Pagpapasiya ng antas ng pagiging malapit ng komunikasyon

4. Pagsusuri ng regression

4.1 Simulation

4.2 Paghuhula

Konklusyon

Ginamit na literatura at mga programa

Panimula

Ang istatistika na pag-aaral ng mga phenomena ng buhay panlipunan ay nagsisimula sa yugto ng istatistikal na pagmamasid, kung saan, alinsunod sa mga layunin at layunin ng nagbibigay-malay, isang hanay ng mga paunang data tungkol sa bagay na pinag-aaralan ay nabuo, i.e. nabuo ang base ng impormasyon ng pag-aaral, kung saan isinasagawa ang accounting at kontrol, pagpaplano, pagsusuri sa istatistika at pamamahala. Sa yugtong ito, ginagamit ang mga pamamaraan ng pagmamasid sa masa batay sa "batas ng malalaking numero", dahil Ang mga quantitative pattern ng mass phenomena ay malinaw na ipinakita sa pag-aaral ng sapat na malaking bilang ng mga socio-economic phenomena at proseso.

Anumang istatistikal na pagmamasid ay dapat ihanda at isagawa ayon sa isang malinaw na binuo na plano, na kinabibilangan ng mga isyu ng pamamaraan, organisasyon at pamamaraan ng pagkolekta ng data, kontrol sa kalidad at pagiging maaasahan nito. Kaya, ang istatistikal na obserbasyon ay dapat may isang programa at isang organisasyonal na plano para sa pagsasagawa nito. Kasabay nito, kinakailangan upang malutas ang mga tanong tungkol sa pamamaraan, anyo, uri, paraan, tiyempo, lugar ng organisasyon at pagsasagawa ng pagmamasid, atbp., na, naman, ay tumutukoy sa pagpaplano nito.

Ang pagmamasid sa istatistika ay hindi dapat isagawa nang kusang-loob, paminsan-minsan, ngunit sistematiko: alinman sa tuloy-tuloy o pana-panahon - sa mga regular na pagitan. Ito ay dahil sa spatio-temporal na pagkakaiba-iba ng mga pinag-aralan na socio-economic phenomena at mga proseso.

Ang pagmamasid sa istatistika ay maaaring isagawa ng mga katawan ng istatistika ng estado, mga institusyong pananaliksik, mga serbisyong pang-ekonomiya at analitikal ng iba't ibang mga istruktura ng organisasyon.

Ang ikalawang yugto ng istatistikal na pananaliksik ay isang istatistikal na buod at pagpapangkat ng istatistikal na data ng pagmamasid. Bilang resulta ng istatistikal na pagmamasid, ang impormasyon ay nakuha tungkol sa bawat yunit ng populasyon, na may maraming mga tampok na nagbabago sa oras at espasyo. Sa ilalim ng mga kundisyong ito, kailangang i-systematize at gawing pangkalahatan ang mga resulta ng statistical observation at makakuha, sa batayan na ito, ng buod ng mga katangian ng buong bagay gamit ang generalizing indicators, upang gawing posible na matukoy ang mga katangiang katangian, tiyak. mga tampok ng istatistikal na populasyon sa kabuuan at ang mga indibidwal na bahagi nito at upang matuklasan ang mga pattern ng panlipunang pinag-aralan - mga pang-ekonomiyang phenomena at proseso. Mula sa kung ano ang sinabi, ito ay sumusunod na ang isang buod ng pangunahing istatistikal na materyal ay kinakailangan.

Ang buod ng istatistika ay isinasagawa ayon sa isang espesyal na binuo na programa na nagsisiguro sa pagkakumpleto at pagiging maaasahan ng mga resultang nakuha. Ang program na ito ay naglalaman ng isang listahan ng mga grupo kung saan ang hanay ng mga yunit ng pagmamasid ay maaaring hatiin ayon sa mga indibidwal na katangian, pati na rin ang isang sistema ng mga tagapagpahiwatig na nagpapakilala sa pinag-aralan na hanay ng mga phenomena sa kabuuan at sa mga indibidwal na bahagi nito.

Ang ikatlong yugto ng istatistikal na pananaliksik ay ang pagsusuri ng istatistikal na impormasyon. Sa yugtong ito, batay sa mga resulta ng isang istatistikal na pag-aaral, ang mga konklusyon ay nakuha na kapaki-pakinabang para sa mga praktikal na aksyon, at ang kababalaghan o proseso na pinag-aaralan ay hinuhulaan.

1. Pamamaraan para sa pagkuha ng paunang datos

Upang pag-aralan ang pag-asa ng dami ng produksyon sa halaga ng mga fixed asset para sa panahon ng 2006-2007. ang teritoryal na katawan ng mga istatistika ng estado para sa rehiyon ng Chelyabinsk ay nag-organisa ng isang istatistikal na pag-aaral ng mga negosyo sa paggawa ng instrumento.

Nakagawa ng 20 porsiyentong tipikal na sample.

Ang object ng statistical observation ay isang set ng mga instrument-making enterprise sa lungsod ng Chelyabinsk at sa rehiyon ng Chelyabinsk. Ang yunit ng pag-uulat ng statistical observation ay isang instrument-making enterprise.

Upang mapagbuti ang sistema ng mga sample na survey ng mga negosyong gumagawa ng instrumento, ang Goskomstat ng Russian Federation ay bumuo ng isang target na Programa.

Ayon sa Programa, upang makatipid ng mga mapagkukunan, 20% ng kabuuang bilang ng mga negosyo sa rehiyon ng Chelyabinsk na tumatakbo sa petsa ng trabaho ay susuriin. Kasama sa mga aktibidad ng programa ang isang bilang ng mga gawaing pang-organisasyon, metodolohikal, software at teknolohikal na nagsisiguro sa paghahanda at pagsasagawa ng mga sample na survey ng mga negosyong gumagawa ng instrumento, na ang paksa ay sumasaklaw sa naturang isyu bilang ang pagtitiwala sa dami ng produksyon sa halaga ng fixed asset. Upang matiyak ang wastong pamamaraan para sa paghahanda ng mga sample na survey ng mga negosyo, kasama rin sa mga aktibidad ng Programa ang pagsasanay ng mga tauhan sa mga survey at outreach. Ang Programa ay inaasahang maipapatupad sa panahon ng 2008-2009. Ang mga resulta ng isang sample na obserbasyon ng mga negosyo sa paggawa ng instrumento sa lungsod ng Chelyabinsk at rehiyon ng Chelyabinsk para sa dalawang tagapagpahiwatig (dami ng produksyon at gastos ng mga nakapirming asset) ay ipinapakita sa talahanayan 1.

Talahanayan 1. Ang mga pangunahing tagapagpahiwatig ng pagganap ng mga negosyo sa paggawa ng instrumento sa lungsod ng Chelyabinsk at rehiyon ng Chelyabinsk para sa panahon ng 2006 - 2007.

Factory No.	Ang halaga ng mga fixed asset	Dami ng produksyon, milyong rubles	Factory No.	Ang halaga ng mga fixed asset	Dami ng produksyon, milyong rubles

2. Buod ng istatistika at pagpapangkat ng pangunahing data

2.1 Pagpapangkat

Ayon sa data ng statistical observation, makikita na ang pagkakaiba-iba ng mga palatandaan ay nagpapakita ng sarili sa medyo makitid na mga hangganan at ang pamamahagi ay pare-pareho. Sa kasong ito, ang isang pagpapangkat ay binuo sa pantay na pagitan. Ang bilang ng mga pangkat ay pangunahing nakasalalay sa antas ng pagbabagu-bago ng katangian: kung mas malaki ang pagbabagu-bago ng katangian (saklaw ng pagkakaiba-iba), mas maraming mga grupo ang maaaring mabuo. Nasa ibaba ang mga formula para sa pagbuo ng istatistikal na pagpapangkat.

Dahil hindi malaki ang sample size, ginagamit namin ang formula para matukoy ang bilang ng mga grupo:

Halaga ng pagitan h ayon sa formula:

Ang halaga na nakuha ng formula (1.2), na magiging hakbang sa pagitan, ay bilugan (hindi dapat mag-iba ang pag-round sa orihinal na halaga nang higit sa 10-15%). Sa kasong ito, para sa unang agwat, ang ibabang hangganan ay magiging , at ang itaas na - (+ h) atbp. Kaya, ang lower limit ng i -th interval ay katumbas ng upper limit ng (i -1) -th interval. Abstract >> Pilosopiya

... mga yugto. 1.Pangunahin mga yugto pag-unlad ng sosyolohiya 1.1Una yugto ... , "Pangunahin mga tanong ng Marxismo", "Sining at pampubliko isang buhay", "K... naturalistic interpretations pampubliko phenomena. Ang kakanyahan ng ... kredibilidad istatistika impormasyon sa sosyolohikal pananaliksik". ...

Marketing pananaliksik sa turismo

Cheat sheet >> Physical education at sports

Turismo ng rehiyon, siyentipiko at istatistika pananaliksik sa larangan ng turismo, pagsasanay ... (miyembro ng komisyon). 3. Basic yugto: organisasyon ng gawaing sertipikasyon ... atbp.). Ang pamamaraan ay isang paraan ng pag-alam, pananaliksik phenomena pampubliko buhay, pagtanggap o sistema ng pagtanggap sa...

Paraan istatistika pananaliksik (2)

Pagsubok sa trabaho >> Economics

Mga gastos buhay. Index... istatistika pananaliksik istatistika pag-aaral binubuo ng tatlo major yugto: istatistika ... yugto pananaliksik; isang plano ng organisasyon para sa pagpapatupad nito ay iginuhit; ang bagay ay tinukoy (set pampubliko phenomena ...

Istatistika pamamaraan ng pagsusuri ng mga macroeconomic indicator (1)

Abstract >> Marketing

... istatistika pag-aaral…………………………………………………………………………..4 2.2.System istatistika macroeconomic indicators………………..6 2.3. Pangunahin... antas buhay populasyon... yugto istatistika pananaliksik ilapat ang pamamaraan istatistika ... pampubliko phenomena sinasalamin...

Statistical Research (SI) nagbibigay-daan sa iyo na makakuha ng ideya tungkol sa isang partikular na kababalaghan, upang pag-aralan ang laki, antas nito, upang makilala ang mga pattern. Ang paksa ng SI ay maaaring ang kalusugan ng populasyon, ang organisasyon ng pangangalagang medikal, mga salik sa kapaligiran na nakakaapekto sa kalusugan, atbp.

Kapag nagsasagawa ng SI ay maaaring gamitin 2 pamamaraang pamamaraan:

1) ang pag-aaral ng intensity ng phenomenon sa kapaligiran, ang paglaganap ng phenomenon, ang pagkilala ng mga uso sa estado ng kalusugan ng populasyon - ay isinasagawa sa pangkalahatang populasyon o sample na populasyon na sapat na malaki sa bilang upang makakuha ng masinsinang mga tagapagpahiwatig at makatwirang ilipat ang data na nakuha sa buong populasyon

2) nagsasagawa ng mahigpit na binalak na pag-aaral sa pag-aaral ng mga indibidwal na kadahilanan nang hindi inilalantad ang intensity ng kababalaghan sa kapaligiran - sila ay isinasagawa, bilang panuntunan, sa mga maliliit na populasyon upang makilala ang mga bagong kadahilanan, pag-aaral ng hindi alam o hindi kilalang dahilan. -at-epekto na mga relasyon

Mga yugto ng istatistikal na pananaliksik:

Stage 1. Pagguhit ng isang plano at programa sa pananaliksik- ay paghahanda, tinutukoy nito ang layunin at layunin ng pag-aaral, gumuhit ng plano at programa ng pag-aaral, bumuo ng programa para sa pagbubuod ng istatistikal na materyal at paglutas ng mga isyu sa organisasyon.

A) ang layunin at layunin ng pag-aaral ay dapat na malinaw na nabalangkas; tinutukoy ng layunin ang pangunahing direksyon ng pananaliksik at, bilang panuntunan, hindi lamang teoretikal, ngunit praktikal din, ito ay nabuo nang malinaw, malinaw, hindi malabo; upang ibunyag ang layunin, ang mga gawain sa pananaliksik ay tinutukoy.

B) kinakailangang pag-aralan ang panitikan sa paksang ito.

B) ito ay kinakailangan upang bumuo plano ng organisasyon - nagbibigay para sa pagpapasiya ng 1) ang lugar (mga hangganan ng administratibo-teritoryo ng pagmamasid), 2) ang oras (mga tiyak na termino para sa pagpapatupad ng obserbasyon, ang pagbuo at pagsusuri ng materyal) at 3) ang paksa ng pag-aaral (mga organizer, performers, metodolohikal at organisasyonal na pamumuno, mga mapagkukunan ng pagpopondo sa pananaliksik).

D) pag-unlad Plano ng pananaliksik - kasama ang kahulugan:

- ang bagay ng pag-aaral (populasyon ng istatistika);

- ang saklaw ng pag-aaral (patuloy, hindi tuloy-tuloy);

– mga uri (kasalukuyan, isang beses);

– mga paraan upang mangolekta ng istatistikal na impormasyon.

D) kailangang gawin Programa ng pananaliksik (pagmamasid). - kabilang ang:

– pagpapasiya ng yunit ng pagmamasid;

- isang listahan ng mga katanungan (mga palatandaan ng accounting) na irerehistro kaugnay sa bawat yunit ng pagmamasid

- pagbuo ng isang indibidwal na accounting (pagpaparehistro) form na may isang listahan ng mga tanong at mga palatandaan na itatala;

- pagbuo ng mga talahanayan ng layout, kung saan ipinasok ang mga resulta ng pag-aaral.

Para sa bawat yunit ng pagmamasid, isang hiwalay na form ang pinupunan, naglalaman ito ng bahagi ng pasaporte, malinaw na binabalangkas ang mga tanong ng programa, ilagay sa isang tiyak na pagkakasunud-sunod, at ang petsa ng pagpuno ng dokumento. Bilang mga form ng accounting, maaaring gamitin ang mga medikal na form ng accounting na ginagamit sa pagsasanay ng mga institusyong medikal.

Sa kasalukuyan, may kaugnayan sa pagproseso ng makina ng mga resulta ng pagmamasid gamit ang isang computer, maaaring gawing pormal ang mga tanong sa programa , Kapag ang mga tanong sa dokumento ng accounting ay inilagay sa anyo ng mga alternatibo (oo, hindi) , O iniaalok ang mga handa na sagot, kung saan dapat pumili ng isang tiyak na sagot.

E) kinakailangan na gumuhit ng isang programa para sa pagbubuod ng data na nakuha, na kinabibilangan ng pagtatatag ng mga prinsipyo ng pagpapangkat, pag-highlight ng mga katangian ng pagpapangkat , Pagpapasiya ng mga kumbinasyon ng mga palatandaang ito, pagguhit ng mga layout ng mga talahanayan ng istatistika.

Stage 2. Koleksyon ng materyal (pagmamasid sa istatistika)- - binubuo sa pagpaparehistro ng mga indibidwal na kaso ng hindi pangkaraniwang bagay na pinag-aaralan at ang mga palatandaan ng accounting na nagpapakilala sa kanila sa mga form ng pagpaparehistro. Bago at sa panahon ng pagganap ng gawaing ito, ang pagtuturo (pasalita o nakasulat) ng mga tagamasid ay isinasagawa, at binibigyan sila ng mga form ng pagpaparehistro.

Ang pagmamasid sa istatistika ay maaaring:

PERO ) ayon sa panahon:

1) Kasalukuyan- ang kababalaghan ay pinag-aaralan para sa ilang hiwalay na tagal ng panahon (linggo, quarter , Taon, atbp.) sa pamamagitan ng pang-araw-araw na pagtatala ng kababalaghan habang nangyayari ang bawat kaso (pagbibilang ng bilang ng mga kapanganakan , Ang patay, may sakit , nakalabas na sa ospital). Isinasaalang-alang nito ang mabilis na pagbabago ng mga phenomena.

2) isang beses- Ang mga istatistikal na data ay kinokolekta sa isang tiyak na (kritikal) na punto sa oras (census ng populasyon, pag-aaral ng pisikal na pag-unlad ng mga bata, pang-iwas na pagsusuri ng populasyon). Ang isang beses na pagpaparehistro ay sumasalamin sa estado ng kababalaghan sa oras ng pag-aaral, ay ginagamit upang pag-aralan ang mabagal na pagbabago ng mga phenomena.

Ang pagpili ng uri ng pagmamasid sa oras ay tinutukoy ng layunin at layunin ng pag-aaral (ang mga katangian ng mga pasyenteng naospital ay maaaring makuha bilang resulta ng kasalukuyang pagpaparehistro ng mga umalis sa ospital - kasalukuyang pagmamasid o ng isang araw na sensus ng mga pasyente sa ospital - isang beses na pagmamasid).

B) depende sa pagkakumpleto ng saklaw ng hindi pangkaraniwang bagay na pinag-aaralan:

1) tuloy-tuloy- lahat ng mga yunit ng pagmamasid na kasama sa populasyon, ibig sabihin, ang pangkalahatang populasyon, ay pinag-aralan. Isinasagawa upang maitaguyod ang ganap na laki ng kababalaghan (kabuuang populasyon, kabuuang bilang ng mga kapanganakan o pagkamatay). Ginagamit din ito sa mga kaso kung saan ang impormasyon ay kinakailangan para sa pagpapatakbo ng trabaho (account para sa mga nakakahawang sakit, ang workload ng mga doktor, atbp.)

2) walang tigil- bahagi lamang ng pangkalahatang populasyon ang pinag-aaralan, nahahati ito sa ilang uri:

1. Monographic na pamamaraan- nagbibigay ng isang detalyadong paglalarawan ng mga indibidwal na yunit ng populasyon na katangian sa anumang paggalang at isang malalim, komprehensibong paglalarawan ng mga bagay.

2. Pangunahing Paraan ng Array- nagsasangkot ng pag-aaral ng mga bagay kung saan ang karamihan ng mga yunit ng pagmamasid ay puro. Ang kawalan ng pamamaraang ito ay ang isang bahagi ng populasyon ay nananatiling natuklasan ng pag-aaral, bagama't maliit ang sukat, ngunit maaaring mag-iba nang malaki mula sa pangunahing hanay.

3. Paraan ng talatanungan- ito ay ang koleksyon ng mga istatistikal na data gamit ang mga espesyal na idinisenyong questionnaire na tinutugunan sa isang partikular na lupon ng mga tao. Ang pag-aaral na ito ay batay sa prinsipyo ng pagiging kusang-loob, kaya ang pagbabalik ng mga talatanungan ay kadalasang hindi kumpleto. Kadalasan ang mga sagot sa mga tanong na ibinibigay ay nagtataglay ng imprint ng subjectivity at pagkakataon. Ginagamit ang paraang ito upang makakuha ng tinatayang paglalarawan ng kababalaghang pinag-aaralan.

4. Paraan ng sampling- ang pinakakaraniwang paraan, ay binabawasan sa pag-aaral ng ilang partikular na napiling bahagi ng mga yunit ng pagmamasid upang makilala ang buong pangkalahatang populasyon. Ang pamamaraang ito ay may bentahe ng pagkuha ng mga resulta na may mataas na antas ng pagiging maaasahan pati na rin ang isang makabuluhang mas mababang gastos. Ang pag-aaral ay gumagamit ng mas maliit na bilang ng mga performer , Bilang karagdagan, nangangailangan ito ng mas kaunting oras. Sa mga medikal na istatistika, ang papel at lugar ng paraan ng sampling ay lalong mahusay, dahil ang mga manggagawang medikal ay karaniwang nakikitungo lamang sa isang bahagi ng hindi pangkaraniwang bagay na pinag-aaralan (pinag-aaralan nila ang isang pangkat ng mga pasyente na may isang partikular na sakit, sinusuri ang gawain ng mga indibidwal na yunit).

C) ayon sa paraan ng pagkuha ng impormasyon sa panahon ng pag-uugali at ang likas na katangian ng pagpapatupad nito

1. Direktang pagmamasid(klinikal na pagsusuri ng mga pasyente , Pagsasagawa ng laboratoryo , instrumental na pananaliksik , Mga sukat ng anthropometric, atbp.)

2. pamamaraang sosyolohikal: paraan ng pakikipanayam (face-to-face survey), pagtatanong (remote survey - anonymous o non-anonymous), atbp.;

3. Pananaliksik sa dokumentaryo(kopya ng impormasyon mula sa accounting at pag-uulat ng mga medikal na dokumento, impormasyon mula sa mga opisyal na istatistika ng mga institusyon at organisasyon.)

Stage 3. Pag-unlad ng materyal, pagpapangkat ng istatistika at buod– nagsisimula sa pagsuri at pagpino sa bilang ng mga obserbasyon , Pagkumpleto at kawastuhan ng impormasyong natanggap , Pagkilala at pag-aalis ng mga error, mga dobleng entry, atbp.

Para sa tamang pag-unlad ng materyal ay ginagamit Pag-encrypt ng mga pangunahing dokumento ng accounting, Iyon ay, ang pagtatalaga ng bawat tampok at ang pangkat nito na may isang tanda - alpabeto o numero. Ang pag-encrypt ay isang pamamaraan , Nagpapadali at nagpapabilis ng pag-unlad ng materyal , Ang pagtaas ng kalidad, katumpakan ng pag-unlad. Ang mga cipher - mga simbolo - ay binuo nang arbitraryo. Kapag nag-diagnose ng coding, inirerekumenda na gamitin ang internasyonal na nomenclature at pag-uuri ng mga sakit; kapag nagko-coding ng mga propesyon - isang diksyunaryo ng mga propesyon.

Ang bentahe ng pag-encrypt ay, kung kinakailangan, pagkatapos ng pagtatapos ng pangunahing pag-unlad, maaari kang bumalik sa materyal para sa pag-unlad upang linawin ang mga bagong relasyon at dependency. Ang naka-encrypt na materyal sa accounting ay ginagawang mas madali at mas mabilis , Kaysa sa hindi naka-encrypt. Pagkatapos suriin, ang mga tampok ay pinagsama-sama.

Pagpapangkat - paghahati ng set ng pinag-aralan na datos sa homogenous , Mga karaniwang pangkat ayon sa mga pinaka makabuluhang tampok. Ang pagpapangkat ay maaaring isagawa sa qualitative at quantitative grounds. Ang pagpili ng tampok na pagpapangkat ay nakasalalay sa katangian ng pinag-aralan na populasyon at ang mga layunin ng pag-aaral.

PERO) Typological grouping ginawa ayon sa mga katangian ng husay (naglalarawan, katangian) (kasarian , Trabaho, mga pangkat ng sakit)

B) Variational grouping(sa pamamagitan ng quantitative traits) ay isinasagawa batay sa mga numerical na dimensyon ng katangian (edad , Tagal ng sakit, tagal ng paggamot, atbp.). Nangangailangan ang quantitative grouping ng solusyon sa isyu ng laki ng pagitan ng pagpapangkat: ang agwat ay maaaring maging pantay, at sa ilang mga kaso ay hindi pantay, kahit na isama ang tinatawag na bukas na mga grupo (kapag nagpangkat ayon sa edad, ang mga bukas na grupo ay maaaring tukuyin: hanggang sa 1 taon, 50 taon at mas matanda).

Kapag natapos na ang pagpapangkat ng materyal, magpatuloy sa buod– paglalahat ng mga nakahiwalay na kaso , Natanggap bilang resulta ng isang istatistikal na pag-aaral, sa ilang partikular na grupo, ang kanilang pagkalkula at pagsasama sa mga layout ng talahanayan.

Ang isang buod ng istatistikal na materyal ay isinasagawa gamit ang mga istatistikal na talahanayan. mesa , hindi napuno ng mga numero , tinawag layout.

Ang mga talahanayan ng istatistika ay nakalista , Kronolohikal, teritoryo.

Ang mga talahanayan ng istatistika ay nahahati sa:

PERO) Simple- ipinakita ang numerical distribution ng materyal ayon sa isang katangian , bumubuo ng mga bahagi nito. Ang isang simpleng talahanayan ay karaniwang naglalaman ng isang simpleng listahan o buod ng kabuuan ng hindi pangkaraniwang bagay na pinag-aaralan.

B) Grupo- isang kumbinasyon ng dalawang tampok na may kaugnayan sa isa't isa

AT) Kumbinasyon- ibinibigay ang pamamahagi ng materyal ayon sa tatlo o higit pang magkakaugnay na katangian

Kapag nag-compile ng mga talahanayan, dapat matugunan ang ilang mga kinakailangan.:

- ang bawat talahanayan ay dapat may isang heading na sumasalamin sa nilalaman nito;

- sa loob ng talahanayan, ang lahat ng mga column ay dapat ding magkaroon ng malinaw na maikling pangalan;

- kapag pinupunan ang talahanayan, ang lahat ng mga cell ng talahanayan ay dapat maglaman ng kaukulang numerical data. Ang mga cell ng talahanayan na nananatiling blangko dahil sa kawalan ng kumbinasyong ito ay tinatanggal ("-"), at sa kawalan ng impormasyon sa cell, "n. na may." o "…";

- pagkatapos punan ang talahanayan sa ibabang pahalang na hilera at sa huling patayong hanay sa kanan, ang mga resulta ng mga patayong hanay at pahalang na linya ay summed up.

– Ang mga talahanayan ay dapat may isang solong sequential numbering.

Sa mga pag-aaral na may maliit na bilang ng mga obserbasyon, ang pagbubuod ay ginagawa nang manu-mano. Ang lahat ng mga dokumento sa accounting ay nabubulok sa mga grupo alinsunod sa sign code. Susunod, ang data ay kinakalkula at naitala sa kaukulang cell ng talahanayan. Sa kasalukuyan, malawakang ginagamit ang mga computer sa pag-uuri at pagbubuod ng materyal. . Na nagpapahintulot hindi lamang pag-uri-uriin ang materyal ayon sa pinag-aralan na mga katangian , Ngunit gawin ang mga kalkulasyon.

Stage 4. Pagsusuri ng istatistika ng hindi pangkaraniwang bagay na pinag-aaralan, pagbabalangkas ng mga konklusyon- isang kritikal na yugto ng pag-aaral, kung saan ang pagkalkula ng mga istatistikal na tagapagpahiwatig (mga frequency , mga istruktura , Ang average na laki ng hindi pangkaraniwang bagay na pinag-aaralan), ang kanilang graphic na representasyon ay ibinigay , Dynamics na pinag-aaralan , Ang mga uso, mga koneksyon sa pagitan ng mga phenomena ay itinatag . Ang mga pagtataya ay ibinibigay, atbp. Ang pagsusuri ay kinabibilangan ng interpretasyon ng data na nakuha, ang pagtatasa ng pagiging maaasahan ng mga resulta ng pananaliksik. Sa konklusyon, ang mga konklusyon ay iginuhit.

Stage 5 Pampanitikan na pagproseso at paglalahad ng mga resulta- ay pinal, nagsasangkot ng panghuling pagpaparehistro ng mga resulta ng isang istatistikal na pag-aaral. Ang mga resulta ay maaaring iharap sa anyo ng isang artikulo, ulat, ulat , Mga disertasyon, atbp. Mayroong ilang mga kinakailangan para sa bawat uri ng disenyo , Na dapat obserbahan sa literary processing ng mga resulta ng isang statistical study.

Sa pagkumpleto ng istatistikal na pag-aaral, ang mga rekomendasyon at mga desisyon sa pamamahala ay binuo, ang mga resulta ng pag-aaral ay isinasabuhay, at ang kahusayan ay sinusuri.

Sa pagsasagawa ng isang istatistikal na pag-aaral, ang pinakamahalagang elemento ay ang pagsunod sa isang mahigpit na pagkakasunod-sunod sa pagpapatupad ng mga yugtong ito.

2.1 Scheme para sa pagsasagawa ng istatistikal na pag-aaral

Ang mga sistema ng pagtatasa ng data ng istatistika ay isang moderno at epektibong tool para sa istatistikal na pananaliksik. Ang malawak na mga pagkakataon para sa pagproseso ng data ng istatistika ay may mga espesyal na sistema ng pagsusuri sa istatistika, pati na rin ang mga unibersal na tool - Excel, Matlab, Mathcad, atbp.

Ngunit kahit na ang pinakaperpektong tool ay hindi maaaring palitan ang mananaliksik, na dapat bumalangkas ng layunin ng pag-aaral, mangolekta ng data, pumili ng mga pamamaraan, diskarte, modelo at tool para sa pagproseso at pagsusuri ng data, at bigyang-kahulugan ang mga resulta.

Ipinapakita ng Figure 2.1 ang iskema para sa pagsasagawa ng istatistikal na pag-aaral.

Fig.2.1 - Schematic diagram ng isang istatistikal na pag-aaral

Ang panimulang punto ng istatistikal na pananaliksik ay ang pagbabalangkas ng problema. Kapag tinutukoy ito, ang layunin ng pag-aaral ay isinasaalang-alang, tinutukoy kung anong impormasyon ang kailangan at kung paano ito gagamitin sa paggawa ng desisyon.

Ang istatistikal na pag-aaral mismo ay nagsisimula sa isang yugto ng paghahanda. Sa yugto ng paghahanda, nag-aaral ang mga analyst teknikal na gawain- isang dokumentong pinagsama-sama ng customer ng pag-aaral. Ang mga tuntunin ng sanggunian ay dapat na malinaw na nakasaad ang mga layunin ng pag-aaral:

ang layunin ng pag-aaral ay tinukoy;

naglilista ng mga pagpapalagay at hypotheses na dapat kumpirmahin o pabulaanan sa panahon ng pag-aaral;

inilalarawan kung paano gagamitin ang mga resulta ng pag-aaral;

ang takdang panahon kung saan isasagawa ang pag-aaral at ang badyet para sa pag-aaral.

Batay sa mga tuntunin ng sanggunian, a istraktura ng analitikal na ulat- pagkatapos, sa anumang anyo ang mga resulta ng pananaliksik ay dapat iharap, gayundin programa sa pagmamasid sa istatistika. Ang programa ay isang listahan ng mga tampok na itatala sa panahon ng proseso ng pagmamasid (o mga tanong kung saan dapat makuha ang maaasahang mga sagot para sa bawat na-survey na yunit ng pagmamasid). Ang nilalaman ng programa ay tinutukoy pareho ng mga katangian ng naobserbahang bagay at ang mga layunin ng pag-aaral, at ng mga pamamaraan na pinili ng mga analyst para sa karagdagang pagproseso ng nakolektang impormasyon.

Ang pangunahing yugto ng istatistikal na pananaliksik ay kinabibilangan ng koleksyon ng mga kinakailangang data at ang kanilang pagsusuri.

Ang huling yugto ng pag-aaral ay ang paghahanda ng isang analytical na ulat at ang pagbibigay nito sa customer.

Sa fig. 2.2 ay isang diagram ng istatistikal na pagsusuri ng data.

Fig.2.2 - Ang mga pangunahing yugto ng pagsusuri sa istatistika

2.2 Koleksyon ng istatistikal na impormasyon

Ang koleksyon ng mga materyales ay nagsasangkot ng pagsusuri ng mga tuntunin ng sanggunian ng pag-aaral, ang pagkilala sa mga mapagkukunan ng kinakailangang impormasyon at (kung kinakailangan) ang pagbuo ng mga talatanungan. Sa pag-aaral ng mga mapagkukunan ng impormasyon, ang lahat ng kinakailangang data ay nahahati sa pangunahin(hindi magagamit ang data at direktang kokolektahin para sa pag-aaral na ito), at pangalawa(dating nakolekta para sa iba pang mga layunin).

Ang koleksyon ng pangalawang data ay madalas na tinutukoy bilang "desk" o "library" na pananaliksik.

Mga halimbawa ng pangunahing pagkolekta ng data: mga obserbasyon ng mga bisita sa tindahan, mga survey ng mga pasyente sa ospital, pagtalakay sa isang problema sa isang pulong.

Ang pangalawang data ay nahahati sa panloob at panlabas.

Mga halimbawa ng panloob na pangalawang pinagmumulan ng data:

sistema ng impormasyon ng organisasyon (kabilang ang accounting subsystem, sales management subsystem, CRM (CRM-system, maikli para sa Customer Relationship Management) - application software para sa mga organisasyong idinisenyo upang i-automate ang mga diskarte sa pakikipag-ugnayan ng customer) at iba pa);

nakaraang pag-aaral;

nakasulat na ulat mula sa mga empleyado.

Mga halimbawa ng panlabas na pangalawang pinagmumulan ng data:

mga ulat ng mga katawan ng istatistika at iba pang mga institusyon ng estado;

mga ulat mula sa mga ahensya sa marketing, propesyonal na asosasyon, atbp.;

mga elektronikong database (mga direktoryo ng address, GIS, atbp.);

mga aklatan;

mass media.

Ang mga pangunahing output ng yugto ng pagkolekta ng data ay:

nakaplanong laki ng sample;

sample na istraktura (presensya at laki ng mga quota);

uri ng statistical observation (survey sa pangongolekta ng data, pagtatanong, pagsukat, eksperimento, pagsusuri, atbp.);

impormasyon tungkol sa mga parameter ng survey (halimbawa, ang posibilidad ng katotohanan ng palsipikasyon ng mga questionnaire);

coding scheme para sa mga variable sa database ng program na napili para sa pagproseso;

plano-scheme ng pagbabago ng data;

plan-scheme ng mga istatistikal na pamamaraan na ginamit.

Kasama rin sa yugtong ito ang mismong pamamaraan ng pagtatanong. Siyempre, ang mga talatanungan ay binuo lamang upang makakuha ng pangunahing impormasyon.

Ang natanggap na data ay dapat na naaangkop na i-edit at handa. Ang bawat talatanungan o paraan ng pagmamasid ay sinusuri at, kung kinakailangan, itatama. Ang bawat sagot ay itinalagang numero o alpabetikong mga code - ang impormasyon ay naka-encode. Kasama sa paghahanda ng data ang pag-edit, pag-decryption at pagpapatunay ng data, coding at mga kinakailangang pagbabago.

2.3 Characterization ng sample

Bilang isang tuntunin, ang data na nakolekta bilang isang resulta ng istatistikal na pagmamasid para sa istatistikal na pagsusuri ay isang sample. Ang pagkakasunud-sunod ng pagbabagong-anyo ng data sa proseso ng istatistikal na pananaliksik ay maaaring ilarawan sa eskematiko bilang mga sumusunod (Larawan 2.3)

Figure 2.3 Statistical Data Conversion Scheme

Pagsusuri sa sample, posible na gumawa ng mga konklusyon tungkol sa pangkalahatang populasyon na kinakatawan ng sample.

Panghuling pagpapasiya ng pangkalahatang mga parameter ng sampling ginawa kapag ang lahat ng mga talatanungan ay nakolekta. Kabilang dito ang:

pagtukoy ng tunay na bilang ng mga sumasagot,

pagpapasiya ng sample na istraktura,

pamamahagi ayon sa lugar ng survey,

pagtatatag ng antas ng kumpiyansa ng istatistikal na pagiging maaasahan ng sample,

pagkalkula ng statistical error at pagpapasiya ng sample representativeness.

Ang dami talaga ang mga respondente ay maaaring higit pa o mas kaunti kaysa sa binalak. Ang unang pagpipilian ay mas mahusay para sa pagsusuri, ngunit hindi kanais-nais para sa customer ng pag-aaral. Ang pangalawa ay maaaring makaapekto sa kalidad ng pag-aaral, at, samakatuwid, ay hindi kumikita para sa alinman sa mga analyst o mga customer.

Halimbawang istraktura maaaring random o non-random (pinili ang mga respondent batay sa dati nang kilalang pamantayan, halimbawa, sa pamamagitan ng paraan ng quota). Ang mga random na sample ay isang priori na kinatawan. Ang mga hindi random na sample ay maaaring sadyang hindi kumakatawan sa pangkalahatang populasyon, ngunit nagbibigay ng mahalagang impormasyon para sa pananaliksik. Sa kasong ito, dapat mo ring maingat na isaalang-alang ang pag-filter ng mga tanong ng palatanungan, na partikular na idinisenyo upang i-screen ang mga hindi angkop na respondent.

Para sa pagpapasiya ng katumpakan ng pagtatantya, una sa lahat, kinakailangang itatag ang antas ng kumpiyansa (95% o 99%). Pagkatapos ay ang maximum error sa istatistika sample ay kinakalkula bilang

o
,

saan - laki ng sample, - ang posibilidad ng paglitaw ng kaganapan sa ilalim ng pag-aaral (ang respondent ay nakapasok sa sample), - ang posibilidad ng baligtad na kaganapan (ang sumasagot ay hindi kasama sa sample), - koepisyent ng kumpiyansa,
ay ang pagkakaiba-iba ng tampok.

Inililista ng Talahanayan 2.4 ang pinakakaraniwang ginagamit na mga halaga ng posibilidad ng kumpiyansa at mga koepisyent ng kumpiyansa.

Talahanayan 2.4

2.5 Pagproseso ng data sa computer

Ang pagsusuri ng data gamit ang isang computer ay nagsasangkot ng ilang kinakailangang hakbang.

1. Pagpapasiya ng istraktura ng paunang data.

2. Pagpasok ng data sa isang computer alinsunod sa kanilang istraktura at mga kinakailangan sa programa. Pag-edit at pagbabago ng data.

3. Pagtatakda ng paraan ng pagproseso ng datos alinsunod sa mga layunin ng pag-aaral.

4. Pagkuha ng resulta ng pagproseso ng data. Pag-edit at pag-save nito sa nais na format.

5. Interpretasyon ng resulta ng pagproseso.

Ang mga hakbang 1 (paghahanda) at 5 (pangwakas) ay hindi maaaring isagawa ng anumang programa sa kompyuter - ang mananaliksik mismo ang gumagawa nito. Ang mga hakbang 2-4 ay isinagawa ng mananaliksik gamit ang programa, ngunit ang mananaliksik ang nagtatakda ng mga kinakailangang pamamaraan sa pag-edit at pagbabago ng data, mga pamamaraan sa pagproseso ng data, at ang format para sa pagpapakita ng mga resulta ng pagproseso. Ang tulong ng computer (mga hakbang 2-4) ay, sa huli, sa paglipat mula sa mahabang pagkakasunud-sunod ng mga numero patungo sa isang mas compact. Sa "input" ng computer, ang mananaliksik ay nagsumite ng isang hanay ng mga paunang data na hindi naa-access sa pag-unawa, ngunit angkop para sa pagpoproseso ng computer (hakbang 2). Pagkatapos ay binibigyan ng mananaliksik ang programa ng isang utos upang iproseso ang data alinsunod sa gawain at istraktura ng data (hakbang 3). Sa "output", natatanggap niya ang resulta ng pagproseso (hakbang 4) - isang hanay din ng data, mas maliit lamang, naa-access sa pang-unawa at makabuluhang interpretasyon. Kasabay nito, ang isang kumpletong pagsusuri ng data ay karaniwang nangangailangan ng kanilang paulit-ulit na pagproseso gamit ang iba't ibang mga pamamaraan.

2.6 Pagpili ng diskarte sa pagsusuri ng data

Ang pagpili ng isang diskarte para sa pagsusuri ng mga nakolektang data ay batay sa kaalaman sa teoretikal at praktikal na mga aspeto ng paksang pinag-aaralan, ang mga detalye at kilalang katangian ng impormasyon, ang mga katangian ng mga tiyak na pamamaraan ng istatistika, pati na rin ang karanasan at pananaw ng ang mananaliksik.

Dapat tandaan na ang pagsusuri ng datos ay hindi ang pinakalayunin ng pag-aaral. Ang layunin nito ay makakuha ng impormasyon na makakatulong sa paglutas ng isang partikular na problema at gumawa ng sapat na mga desisyon sa pamamahala. Ang pagpili ng diskarte sa pagsusuri ay dapat magsimula sa pagsusuri ng mga resulta ng mga nakaraang yugto ng proseso: pagtukoy sa problema at pagbuo ng plano sa pananaliksik. Bilang isang "draft", ginagamit ang isang paunang plano sa pagsusuri ng data, na binuo bilang isa sa mga elemento ng plano sa pag-aaral. Pagkatapos, habang nagiging available ang karagdagang impormasyon sa mga susunod na yugto ng proseso ng pananaliksik, maaaring kailanganin ang ilang partikular na pagbabago.

Ang mga pamamaraan ng istatistika ay nahahati sa isa at multivariate. Ang mga one-dimensional na pamamaraan (univariatetechniques) ay ginagamit kapag ang lahat ng elemento ng sample ay sinusuri ng isang indicator, o kung mayroong ilan sa mga indicator na ito para sa bawat elemento, ngunit ang bawat variable ay sinusuri nang hiwalay sa lahat ng iba pa.

Ang mga multivariate na diskarte ay mahusay para sa pagsusuri ng data kung dalawa o higit pang mga indicator ang ginagamit upang suriin ang bawat sample na item at ang mga variable na ito ay sinusuri nang sabay-sabay. Ang ganitong mga pamamaraan ay ginagamit upang matukoy ang mga dependency sa pagitan ng mga phenomena.

Ang mga multivariate na pamamaraan ay naiiba sa mga univariate na pamamaraan pangunahin dahil inililipat nila ang pokus mula sa mga antas (mga average) at mga distribusyon (mga pagkakaiba-iba) ng mga phenomena at nakatuon sa antas ng ugnayan (correlation o covariance) sa pagitan ng mga phenomena na ito.

Ang mga univariate na pamamaraan ay maaaring uriin batay sa kung ang data na sinusuri ay metric o non-metric (Figure 3). Ang metric data ay sinusukat sa isang interval scale o relative scale. Ang nonmetric na data ay sinusuri sa isang nominal o ordinal na sukat

Bilang karagdagan, ang mga pamamaraang ito ay nahahati sa mga klase batay sa kung gaano karaming mga sample - isa, dalawa o higit pa - ang sinusuri sa panahon ng pag-aaral.

Ang pag-uuri ng isang-dimensional na pamamaraan ng istatistika ay ipinakita sa Figure 2.4.

kanin. 2.4 Pag-uuri ng mga one-dimensional na pamamaraan ng istatistika depende sa nasuri na data

Ang bilang ng mga sample ay tinutukoy sa pamamagitan ng kung paano pinangangasiwaan ang data para sa isang partikular na pagsusuri, hindi sa pamamagitan ng kung paano nakolekta ang data. Halimbawa, ang data sa mga lalaki at babae ay maaaring makuha sa loob ng parehong sample, ngunit kung ang kanilang pagsusuri ay naglalayong ipakita ang pagkakaiba sa persepsyon batay sa pagkakaiba sa kasarian, ang mananaliksik ay kailangang gumana sa dalawang magkaibang sample. Itinuturing na independyente ang mga sample kung hindi sila nauugnay sa eksperimento sa isa't isa. Ang mga sukat na ginawa sa isang sample ay hindi nakakaapekto sa mga halaga ng mga variable sa isa pa. Para sa pagsusuri, ang data na nauugnay sa iba't ibang grupo ng mga respondent, tulad ng mga nakolekta mula sa mga babae at lalaki, ay karaniwang itinuturing bilang mga independiyenteng sample.

Sa kabilang banda, kung ang data para sa dalawang sample ay tumutukoy sa parehong pangkat ng mga respondent, ang mga sample ay itinuturing na nakapares - umaasa.

Kung mayroon lamang isang sample ng metric data, maaaring gamitin ang z- at t-test. Kung mayroong dalawa o higit pang mga independiyenteng sample, sa unang kaso, maaari mong gamitin ang z- at t-test para sa dalawang sample, sa pangalawa - ang paraan ng one-way ANOVA. Para sa dalawang magkakaugnay na sample, isang ipinares na t-test ang ginagamit. Pagdating sa non-metric na data sa isang sample, maaaring gamitin ng mananaliksik ang frequency distribution tests, chi-square, Kolmogorov-Smirnov (K~S) test, series test at binomial test. Para sa dalawang independyenteng sample na may di-sukat na data, maaaring gumamit ng mga sumusunod na pamamaraan ng pagsusuri: chi-square, Mann-Whitney, median, K-S, one-way na pagsusuri ng variance Kruskal-Wallis (DA K-U). Sa kabaligtaran, kung mayroong dalawa o higit pang mga kaugnay na sample, dapat gamitin ang sign, McNemar, at Wilcoxon test.

Ang mga multivariate na pamamaraan ng istatistika ay naglalayong tukuyin ang mga umiiral na pattern: ang pagkakaugnay ng mga variable, ang ugnayan o pagkakasunud-sunod ng mga kaganapan, pagkakatulad ng interobject.

Medyo conventionally, limang karaniwang uri ng mga pattern ang maaaring makilala, ang pag-aaral kung saan ay may makabuluhang interes: asosasyon, pagkakasunud-sunod, pag-uuri, clustering at pagtataya.

Ang isang asosasyon ay nangyayari kapag ang ilang mga kaganapan ay nauugnay sa isa't isa. Halimbawa, maaaring ipakita ng isang pag-aaral sa isang supermarket na 65% ng mga bumibili ng corn chips ay umiinom din ng Coca-Cola, at kapag may diskwento para sa naturang set, bumili sila ng Coke sa 85% ng mga kaso. Sa pagkakaroon ng impormasyon tungkol sa naturang asosasyon, madali para sa mga tagapamahala na masuri kung gaano kabisa ang ibinigay na diskwento.

Kung mayroong isang hanay ng mga kaganapan na konektado sa oras, kung gayon ang isa ay nagsasalita ng isang pagkakasunud-sunod. Kaya, halimbawa, pagkatapos bumili ng bahay sa 45% ng mga kaso, ang isang bagong kalan ay binili din sa loob ng isang buwan, at sa loob ng dalawang linggo, 60% ng mga bagong dating ay nakakakuha ng refrigerator.

Sa tulong ng pag-uuri, ang mga palatandaan ay ipinahayag na nagpapakilala sa pangkat kung saan kabilang ito o ang bagay na iyon. Ginagawa ito sa pamamagitan ng pagsusuri ng mga na-classified na bagay at pagbabalangkas ng isang tiyak na hanay ng mga panuntunan.

Ang pag-cluster ay naiiba sa pag-uuri dahil ang mga grupo mismo ay hindi paunang natukoy. Sa tulong ng clustering, ang iba't ibang mga homogenous na grupo ng data ay nakikilala.

Ang batayan para sa lahat ng uri ng mga sistema ng pagtataya ay ang makasaysayang impormasyon na nakaimbak sa anyo ng mga serye ng oras. Kung posible na makahanap ng mga pattern na sapat na sumasalamin sa dinamika ng pag-uugali ng mga target na tagapagpahiwatig, malamang na sa kanilang tulong posible na mahulaan ang pag-uugali ng system sa hinaharap.

Ang mga multivariate na pamamaraan ng istatistika ay maaaring nahahati sa mga pamamaraan ng pagsusuri ng relasyon at pagsusuri ng pag-uuri (Larawan 2.5).

Fig.2.5 - Pag-uuri ng mga multivariate na pamamaraan ng istatistika

Portal para sa mag-aaral. Pagsasanay sa sarili

Panimula

1. Pamamaraan para sa pagkuha ng paunang datos

2. Buod ng istatistika at pagpapangkat ng pangunahing data

2.1 Pagpapangkat

Marketing pananaliksik sa turismo

Paraan istatistika pananaliksik (2)

Istatistika pamamaraan ng pagsusuri ng mga macroeconomic indicator (1)

MGA KAUGNAY NA ARTIKULO