Klienti, spotřebitelé – to není jen sběr informací, ale plnohodnotná studie. A smyslem každého výzkumu je vědecky podložená interpretace studovaných faktů. Primární materiál musí být zpracován, tedy objednán a analyzován, po průzkumu respondentů následuje analýza výzkumných dat. Toto je klíčový krok. Jde o soubor technik a metod zaměřených na kontrolu pravdivosti předpokladů a hypotéz a také na zodpovězení otázek. kladené otázky. Tato fáze je možná nejobtížnější z hlediska intelektuálního úsilí a odborné kvalifikace, nicméně umožňuje získat maximum užitečné informace ze shromážděných dat. Metody analýzy dat jsou různé. Volba konkrétní metody závisí především na tom, na jaké otázky chceme dostat odpověď. Lze rozlišit dvě třídy analytických postupů:

• jednorozměrné (popisné) a
• multidimenzionální.

Účelem jednorozměrné analýzy je popsat jednu charakteristiku vzorku v určitý okamžikčas. Podívejme se podrobněji.

Typy jednorozměrné analýzy dat

Kvantitativní výzkum

Popisná analýza

Popisná (neboli deskriptivní) statistika je základní a nejběžnější metodou analýzy dat. Představte si, že provádíte průzkum s cílem sestavit portrét spotřebitele produktu. Respondenti uvádějí své pohlaví, věk, rodinný a profesní stav, spotřebitelské preference atd. a popisné statistiky poskytují informace, na jejichž základě bude celý portrét postaven. Kromě číselných charakteristik jsou vytvořeny různé grafy, které pomáhají vizualizovat výsledky průzkumu. Celá tato rozmanitost sekundárních dat je sjednocena konceptem „deskriptivní analýzy“. Číselné údaje získané během studia jsou nejčastěji prezentovány v závěrečných zprávách ve formě frekvenčních tabulek. Tabulky mohou představovat různé typy frekvencí. Podívejme se na příklad: Potenciální poptávka po produktu

1. Absolutní frekvence ukazuje, kolikrát se konkrétní odpověď ve vzorku opakuje. Například 23 lidí by si koupilo navrhovaný produkt v hodnotě 5 000 rublů, 41 lidí - v hodnotě 4 500 rublů. a 56 lidí - 4399 rublů.
2. Relativní četnost ukazuje, jaký podíl má tato hodnota na celkové velikosti vzorku (23 osob - 19,2 %, 41 - 34,2 %, 56 - 46,6 %).
3. Kumulativní nebo kumulativní frekvence udává podíl prvků vzorku, které nepřesahují určitou hodnotu. Například změna procenta respondentů, kteří jsou připraveni koupit konkrétní produkt, se snížením jeho ceny (19,2 % respondentů je připraveno koupit zboží za 5 000 rublů, 53,4 % - ze 4 500 na 5 000 rublů a 100% - od 4399 do 5000 rub.).

Spolu s frekvencemi zahrnuje deskriptivní analýza výpočet různých popisných statistik. Věrně svému jménu poskytují základní informace o přijatých datech. Abychom objasnili, použití konkrétní statistiky závisí na měřítcích, ve kterých je informace o pozadí. Nominální měřítko slouží k opravě objektů, které nemají seřazené pořadí (pohlaví, bydliště, preferovaná značka atd.). Pro tento druh datového pole není možné vypočítat žádné významné statistické ukazatele, kromě móda— nejčastější hodnota proměnné. Z hlediska analýzy je situace o něco lepší ordinální stupnice . Zde je možné spolu s módou počítat mediány– hodnota, která rozděluje vzorek na dvě stejné části. Například, pokud existuje několik cenových intervalů pro produkt (500-700 rublů, 700-900, 900-1100 rublů), medián vám umožňuje nastavit přesné náklady, více nebo méně, než které jsou spotřebitelé ochotni koupit nebo, naopak odmítnout nákup. Nejbohatší ze všech možných statistik jsou kvantitativní škály , což jsou řady číselných hodnot, které mají mezi sebou stejné intervaly a jsou měřitelné. Příklady takových měřítek jsou úroveň příjmu, věk, doba nakupování atd. V tomto případě budou k dispozici následující informace opatření: průměr, rozsah, směrodatná odchylka, směrodatná chyba průměru. Řeč čísel je samozřejmě spíše „suchá“ a pro mnohé velmi nesrozumitelná. Z tohoto důvodu je deskriptivní analýza doplněna vizualizací dat konstruováním různých tabulek a grafů, jako jsou histogramy, spojnicové, koláčové nebo bodové grafy.

Kontingenční a korelační tabulky

Kontingenční tabulky je prostředek reprezentující distribuci dvou proměnných, určený k prozkoumání vztahu mezi nimi. Křížové tabulky lze považovat za zvláštní typ deskriptivní analýzy. Dále je možné prezentovat informace ve formě absolutních a relativních četností, grafické vizualizace ve formě histogramů nebo bodových grafů. Kontingenční tabulky jsou nejúčinnější při určování vztahu mezi nominálními proměnnými (například mezi pohlavím a faktem spotřeby produktu). Obecně kontingenční tabulka vypadá takto. Vztah mezi pohlavím a využíváním pojišťovacích služeb

Statistika je multidisciplinární, protože využívá metody a principy vypůjčené z jiných oborů. Takže jako teoretický základ pro formování statistické vědy, poznatky v oblasti sociologie a ekonomická teorie. V rámci těchto disciplín jsou studovány zákonitosti společenských jevů. Statistika pomáhá posoudit rozsah jevu a také vyvinout systém metod pro analýzu a studium. Statistika nepochybně souvisí s matematikou, protože k identifikaci vzorců, hodnocení a analýze předmětu studia existuje řada matematické operace, metod a zákonitostí a systematizace výsledků se odráží ve formě grafů a tabulek.

Typy statistického výzkumu

Pozorování jako počáteční fáze studie je spojeno se sběrem počátečních dat ke zkoumané problematice. Je to charakteristické pro mnoho věd. Každá věda má však svá specifika, liší se svými pozorováními. Proto ne každé pozorování je statistické.

Statistický výzkum je vědecky uspořádaný sběr, shrnutí a analýza údajů (faktů) o socioekonomických, demografických a jiných jevech a procesech veřejného života ve státě s evidencí jejich nejvýznamnějších znaků v účetní dokumentaci, uspořádaných podle jednotného program.

Charakteristickými znaky (specifiky) statistického výzkumu jsou: účelnost, organizovanost, masový charakter, konzistentnost (složitost), srovnatelnost, dokumentovatelnost, ovladatelnost, praktičnost.

Obecně by statistická studie měla:

Mít společensky užitečný cíl a univerzální (státní) význam;

Vztahovat se k předmětu statistiky v konkrétních podmínkách jeho místa a času;

Vyjádřete statistický typ účetnictví (a nikoli účetní a neoperativní);

Provádí se podle předem vypracovaného programu s jeho vědecky podloženou metodickou a jinou podporou;

Provádět sběr hromadných dat (faktů), které odrážejí celý soubor příčin a následků a dalších faktorů, které jev v mnoha ohledech charakterizují;

Registrujte se ve formě účetních dokladů stanovené formy;

Zaručit absenci pozorovacích chyb nebo je omezit na minimum;

Zajistit určitá kritéria kvality a způsoby kontroly shromážděných údajů, zajistit jejich spolehlivost, úplnost a obsah;

Zaměřit se na nákladově efektivní technologii pro sběr a zpracování dat;

Být spolehlivou informační základnou pro všechny následující fáze statistického výzkumu a všechny uživatele statistických informací.

Studie, které tyto požadavky nesplňují, nejsou statistické. Statistické studie nejsou např. pozorování a studie: matky s hrajícím se dítětem (osobní otázka); diváci na divadelní inscenaci (k představení neexistuje účetní dokumentace); výzkumník pro fyzikální a chemické experimenty s jejich měřeními, výpočty a dokumentační evidencí (nikoli masově veřejná data); lékař pro pacienty s vedením zdravotních karet (provozní evidence); účetní pro pohyb peněžních prostředků na bankovním účtu podniku (účetnictví); novináři pro veřejný i soukromý život státních úředníků nebo jiných známých osobností (není předmětem statistik).

Statistická populace - soubor jednotek, které mají masový charakter, typičnost, kvalitativní uniformitu a přítomnost variace.

Statistická populace se skládá z věcně existujících objektů (Zaměstnanci, podniky, země, regiony), je objektem statistického výzkumu.

Statistické pozorování je první etapou statistického výzkumu, který je vědecky organizovaným souborem dat o studovaných jevech a procesech společenského života.

Proto je statistická tabulka obvykle definována jako forma kompaktní vizuální prezentace statistických dat.

Rozbor tabulek umožňuje řešit mnoho problémů při studiu změn jevů v čase, struktury jevů a jejich vzájemných vztahů. Statistické tabulky tak hrají roli univerzálního prostředku racionálního znázornění, zobecnění a analýzy statistických informací.

Navenek statistická tabulka je systém speciálně konstruovaný vodorovné čáry a svislé sloupce, které mají společný nadpis, nadpisy sloupců a řádků, na jejichž průsečíku se zaznamenávají statistické údaje.

Každý údaj ve statistických tabulkách je specifickým ukazatelem, který charakterizuje velikost nebo úrovně, dynamiku, strukturu nebo vztahy jevů v konkrétních podmínkách místa a času, tedy určitou kvantitativní a kvalitativní charakteristiku zkoumaného jevu.

Pokud tabulka není vyplněna čísly, to znamená, že má pouze obecné záhlaví, záhlaví sloupců a řádků, pak máme rozložení statistické tabulky. Právě jejím vývojem začíná proces sestavování statistických tabulek.

Hlavními prvky statistické tabulky jsou předmět a predikát tabulky.

Předmět tabulky- to je objekt statistického zkoumání, tedy jednotlivých jednotek populace, jejich skupin nebo celé populace jako celku.

Tabulka predikát jsou statistické ukazatele, které charakterizují zkoumaný objekt.

Předmět a ukazatele predikátu tabulky musí být určeny velmi přesně. Subjekt je zpravidla umístěn na levé straně tabulky a tvoří obsah řádků a predikát je na pravé straně tabulky a tvoří obsah sloupců.

Obvykle se při uspořádání ukazatelů predikátu v tabulce postupuje podle následujícího pravidla: nejprve jsou uvedeny absolutní ukazatele, které charakterizují objem studované populace, poté - vypočtené relativní ukazatele, které odrážejí strukturu, dynamiku a vztahy mezi indikátory.

Tvorba analytických tabulek

Konstrukce analytických tabulek je následující. Jakýkoli stůl sestává z podmětu a přísudku. Předmět odhaluje ekonomický jev uvedený v této tabulce a obsahuje soubor indikátorů, které tento jev odrážejí. Predikát tabulky vysvětluje, které znaky zobrazují předmět.

Některé tabulky odrážejí změny ve struktuře libovolné. Tyto tabulky obsahují informace o složení analyzovaného ekonomického jevu jak v základním, tak ve vykazovaném období. Na základě těchto údajů je určen podíl (měrná hmotnost) každé části na celkové populaci a vypočteny odchylky od základní specifické hmotnosti pro každou část.

Samostatné tabulky mohou z nějakého důvodu odrážet vztah mezi ekonomickými ukazateli. V takových tabulkách jsou informace o daném ekonomickém ukazateli uspořádány vzestupně nebo sestupně podle číselných hodnot, které tento ukazatel charakterizují.

V ekonomické analýze jsou také sestaveny tabulky, které odrážejí výsledky zjišťování vlivu jednotlivých faktorů na hodnotu analyzovaného zobecňujícího (efektivního) ukazatele. Při navrhování takových tabulek nejprve umístí informace o faktorech ovlivňujících zobecňující ukazatel, poté informace o samotném zobecňujícím ukazateli a nakonec o změně tohoto ukazatele v souhrnu, jakož i vlivem každého analyzovaného faktoru. Samostatné analytické tabulky odrážejí výsledky výpočtu rezerv na zlepšení ekonomických ukazatelů zjištěných na základě analýzy. Takové tabulky ukazují jak skutečnou a teoreticky možnou velikost vlivu jednotlivých faktorů, tak i možnou hodnotu rezervy na růst obecného ukazatele vlivem každého jednotlivého faktoru.

Nakonec jsou v analýze ekonomické aktivity sestaveny i tabulky, které jsou navrženy tak, aby shrnuly výsledky analýzy.

Praxe statistiky vyvinula následující pravidla pro sestavování tabulek:

• Stůl by měl být výrazný a kompaktní. Proto místo jednoho těžkopádného stolu pro mnoho funkcí je lepší vyrobit několik malých, ale vizuálních stolů, které splňují úkol zkoumat tabulky.
• Název tabulky, nadpisy sloupců a řádků by měly být formulovány přesně a výstižně.
• Tabulka musí nutně uvádět: zkoumaný objekt, území a čas, ke kterému se údaje v tabulce vztahují, jednotky měření.
• Pokud nějaká data chybí, tak buď do tabulky dejte elipsu, nebo napište "žádná informace", pokud se nějaký jev nestal, tak dejte pomlčku
• Hodnoty stejných indikátorů jsou uvedeny v tabulce se stejnou mírou přesnosti.
• Tabulka by měla obsahovat součty za skupiny, podskupiny a jako celek. Není-li sčítání dat možné, vloží se do tohoto sloupce znak násobení "*".
• Ve velkých tabulkách se po každých pěti řádcích rozdělí mezera, aby bylo snazší číst a analyzovat tabulku.

Typy statistických tabulek

Mezi metodami nejběžnější tabulková metoda(metoda) zobrazení studovaných digitálních dat. Faktem je, že jak počáteční data pro analýzu, tak různé výpočty, stejně jako výsledky studie, jsou vypracovány ve formě analytických tabulek. Tabulky jsou velmi užitečnou a vizuální formou zobrazení číselných informací používaných v . V analytických tabulkách se nachází v určitém pořadí digitální informace o studovaných ekonomických jevech. tabulkový materiál mnohem informativnější a vizuálnější ve srovnání s textovou prezentací materiálu. Tabulky umožňují prezentovat analytické materiály ve formě jediného integrovaného systému.

Typ statistické tabulky je dán charakterem vývoje ukazatelů jejího podkladu.

Existují tři typy statistických tabulek:

• jednoduchý
• skupina
• kombinační

Jednoduché tabulky obsahují seznam jednotlivých jednotek, které tvoří celek analyzovaného ekonomického jevu. V skupinové stoly digitální informace v kontextu jednotlivce základní části studovaného souboru dat je kombinován do určitých skupin v souladu s nějakým znakem. Kombinované stoly obsahují samostatné skupiny a podskupiny, na které se dělí, charakterizující zkoumaný ekonomický jev. Navíc se takové rozdělení neprovádí z jednoho, ale z několika důvodů. ve skupinových tabulkách se provádí jednoduché seskupování ukazatelů a v kombinovaných tabulkách kombinované seskupování. Jednoduché tabulky neobsahují vůbec žádné seskupení ukazatelů. Poslední typ tabulek obsahuje pouze neseskupený soubor informací o analyzovaném ekonomickém jevu.

Jednoduché tabulky

Jednoduché tabulky mají v předmětu seznam populačních jednotek, časů nebo území.

Skupinové stoly

Skupinové tabulky jsou tabulky, které mají seskupení jednotek populace podle jednoho atributu v předmětu.

kombinační tabulky

Kombinační tabulky mají v předmětu seskupení populačních jednotek podle dvou nebo více kritérií.

Podle povahy vývoje indikátorů predikátu existují:

• tabulky s jednoduchým rozvojem ukazatelů predikátu, ve kterých je paralelní uspořádání ukazatelů predikátu.
• tabulky s komplexním vývojem predikátových ukazatelů, ve kterých probíhá kombinace predikátových ukazatelů: v rámci skupin tvořených podle jednoho atributu se rozlišují podskupiny podle jiného atributu.

Tabulka s jednoduchým vývojem ukazatelů predikátu

Predikát této tabulky obsahuje údaje nejprve o rozdělení studentů podle pohlaví, a poté podle věku, tzn. existují izolované charakteristiky ze dvou důvodů.

Tabulka s komplexním vývojem predikátových ukazatelů

Větve	Počet studentů, os.	Počítaje v to
			z nich ve věku let				z nich ve věku let
					23 a více				23 a více
Večer

Predikát této tabulky nejen charakterizuje rozložení studentů podle každého ze dvou rozlišujících znaků, ale také nám umožňuje studovat složení každé skupiny, vyčleněné podle jednoho znaku – pohlaví, podle dalšího znaku – věku studenta. , tj. je zde kombinace dvou funkcí.

Tabulky s komplexním vývojem predikátových ukazatelů proto poskytují více příležitostí pro analýzu studovaných ukazatelů a vztahů mezi nimi. Jednoduchý a komplexní vývoj indikátorů predikátu může mít tabulku jakéhokoli druhu: jednoduchou, skupinovou, kombinační.

V závislosti na fázi statistické studie se tabulky dělí na:

• rozvoj(pomocný), jehož účelem je shrnout informace o jednotlivých jednotkách populace pro získání konečných ukazatelů.
• konsolidované, jejímž úkolem je ukázat výsledky za skupiny i celou populaci jako celek.
• analytický tabulky, jejichž úkolem je vypočítat zobecňující charakteristiky a připravit informační základna pro analýzu a strukturu a strukturální posuny, dynamiku studovaných jevů a vztah mezi ukazateli.

Uvažovali jsme tedy o tabulkové metodě zobrazení studovaných digitálních dat, která je široce používána při analýze ekonomických jevů, statistických dat a ekonomických aktivit organizací.

Statistické údaje musí být adekvátní zaprvé předmětu studia a zadruhé době, kdy jsou shromažďovány a používány.

V této kapitole jsou popsány zdroje statistických dat, jejich typy a způsoby získávání a také způsoby popisu a prezentace číselných i nečíselných údajů.

Po prostudování této kapitoly byste měli být schopni:

• -vybudovat program statistického výzkumu;
• - identifikovat zdroje statistických informací;
• -vytvářet souhrn a seskupování statistických údajů a vytvářet statistické tabulky;
• - reprezentovat výsledky seskupování ve formě diagramů;
• - vyhodnotit hlavní charakteristiky: relativní hodnotu, střední hodnotu, rozptyl, směrodatnou odchylku, medián, modus, rozsah.

Získání počátečních dat

Získávání informací o předmětu studia je jedním z hlavních úkolů statistického výzkumu.

Statistický výzkum by se měl řídit cíli a požadavky na výsledky. Definují metody statistické analýzy, na jejichž základě je organizován sběr výchozích dat. V procesu statistického výzkumu je třeba být opatrný následující chyby: cíle nejsou jasně formulovány, metody pozorování jsou aplikovány nesprávně.

Získání počátečních dat pro statistickou studii lze provést dvěma způsoby:

• -aktivní experiment, speciálně organizovaný pro stanovení statistických závislostí;
• - statistické pozorování.

Aktivní experiment se využívá ve studiích proveditelnosti, kdy je například úkolem optimalizovat režimy technologických procesů podle ekonomických kritérií.

Při provádění statistické studie socioekonomických procesů se zdá být možné použít pouze pozorování. Základem je program tato metoda získávání informací. Skládá se ze tří hlavních kroků:

• -definice předmětu studia;
• -výběr populační jednotky;
• -stanovení systému ukazatelů, které mají být evidovány.

Objekt pozorování je soubor jednotek zkoumaného jevu, o kterých lze shromažďovat statistické informace. Aby bylo možné jasně definovat předmět pozorování, je třeba odpovědět na následující otázky:

• -co? (jaké prvky budeme zkoumat);
• -kde? (kde bude pozorování prováděno _;
• -když? (na jaké období).

Z hlediska organizace statistického pozorování se rozlišují dvě hlavní formy: výkaznictví a speciálně organizované statistické pozorování.

Vykazování jako forma sledování se vyznačuje tím, že statistické úřady systematicky dostávají od podniků, institucí a organizací ve stanovených lhůtách informace o podmínkách a výsledcích práce za uplynulé období, jejichž objem a obsah jsou určeno schválenými formuláři hlášení.

Speciálně organizované statistické pozorování je sběr informací formou sčítání jednorázových záznamů a šetření. Jsou organizovány ke studiu těch jevů, které nelze pokrýt povinným hlášením.

Typy statistického pozorování se rozlišují podle doby registrace dat a podle stupně pokrytí jednotek studované populace. Podle povahy záznamu dat v čase lze pozorování klasifikovat:

• -průběžné (například účtování vyrobených produktů);
• - periodické (účetní výkazy);
• - jednorázové, v případě potřeby informací např. sčítání lidu.

Podle stupně pokrytí jednotek studované populace:

• - diskontinuální, selektivní, kdy není vyšetřována celá populace, ale některá její část;
• -souvislý, t. j. popis všech jednotek obyvatelstva;
• monografické, kdy jsou detailně popsány typické objekty.

Hlavními metodami získávání statistických informací jsou nepřímé pozorování, dokumentační metoda a šetření.

Schopnost přímého pozorování se vyznačuje tím, že zástupci orgánů státní statistiky nebo jiných organizací zaznamenávají údaje do statistických dokumentů po osobní kontrole, přepočtu, měření nebo vážení jednotek sledování.

U dokumentární metody pozorování slouží jako zdroj různé dokumenty, tato metoda je využívána při přípravě statistického výkaznictví podniků a institucí na základě prvotních účetních dokladů.

V průzkumu jsou zdrojem informací odpovědi dotazovaných. Průzkum lze organizovat různými způsoby: metodou přeposílání, samoregistrací, korespondenční metodou a metodou dotazníku.

Expediční metodou se zástupci statistických orgánů ptají vyšetřovaného a z jeho slov zapisují informace do pozorovacích formulářů.

Při metodě samoregistrace je dotazovaným jednotkám (podnikům nebo občanům) předán dotazník a instrukce, jak jej vyplnit. Vyplněné formuláře budou zaslány poštou ve stanoveném čase.

Při korespondenčním způsobu informování jsou statistické orgány informovány dobrovolnými zpravodaji.

Dotazníkový způsob sběru dat je založen na principu dobrovolného vyplňování dotazníků adresáty.

Pojem „statistika“ pochází z latinského slova „status“, což v překladu znamená – poloha, stav, pořadí jevů.

Rozvoj politické aritmetiky (Anglie) a státních studií

(Německo) vedly ke vzniku vědy statistiky.

Termín „statistika“ zavedli do vědeckého oběhu matematici univerzity v Göttingenu v 18. století (Gottfried Achenwal (1719-1772)).

V současnosti existuje asi 150 definic statistiky jako vědní disciplíny. Jednu z nejlepších definic statistiky uvedl rakouský matematik Abraham Wald: „Statistika je soubor metod, které nám umožňují činit optimální rozhodnutí za nejistoty.“

Z různých definic statistiky pro praktické lékařství jsou nejpoužitelnější:

"Statistika je věda o shromažďování, klasifikaci a kvantifikaci dat za účelem činění platných závěrů, předpovědí a rozhodnutí."

Statistika studuje náhodné hromadné jevy. Hromadné jevy- Jde o jevy, které se vyskytují ve velkém množství, ale liší se od sebe velikostí určitého znaku. Čím větší je počet objektů odebraných pro výzkum, tím spolehlivější jsou statistické závěry.

Statistika se skládá z teoretické (obecné) statistiky a aplikované statistiky

(ekonomická, sociální, oborová) statistika.

Oborové statistiky zahrnují meteorologické (statistiky předpovědí počasí), dopravní, ekonomické, biologické, lékařské.

Teoretická statistika se dělí na popisný(popisné) a analytické (induktivní).

Deskriptivní statistika jsou statistiky sběru obecných údajů. Jedná se o soubor metod pro sběr, seskupování, klasifikaci zdrojových dat a jejich prezentaci vhodnou formou pro další zpracování (tabulky, grafy).

Analytická statistika je statistika inferencí a předpovědí založená na matematickém zpracování výsledků poskytovaných deskriptivní statistikou. Zahrnuje metody pro získávání různých statistických závěrů a závěrů za účelem jejich praktické aplikace.

lékařské statistiky- jedná se o sektorovou statistiku, soubor aplikovaných statistických metod, které se používají ve vědecké, praktické medicíně a zdravotnictví.

Hlavní úkoly lékařské statistiky:

ü statistika narození a úmrtí;

- statistika výskytu;

ü Statistika činnosti zdravotnických zařízení.

Popisné a analytické statistiky společně řeší následující problém:

ü sběr dat a jejich popis ve formě vhodné pro statistické zpracování;

ü zpracování výsledků metodami teoretické (obecné) statistiky;

ü analýza získaných výsledků, prognózování, vývoj optimálních řešení.

2. ZÁKLADNÍ POJMY POPISNÉ STATISTIKY

A JEJICH CHARAKTERISTIKY.

Mezi hlavní pojmy deskriptivní statistiky patří:

ü statistická populace (obecná a výběrová);

ü objem populace;

ü statistická možnost;

ü statistický znak;

ü statistická četnost (absolutní četnost);

ü frekvence (relativní frekvence).

Počet obyvatel je soubor objektů spojených nějakým prvkem pro statistické studium.

Typy agregátů:

1. Obecná populace (konečná nebo nekonečná).
2. Ukázková sada (ukázka).

Počet obyvatel je soubor všech objektů statistického souboru vybraných pro studii.

konečná populace- statistický soubor, ve kterém je omezen počet studovaných objektů s daným znakem.

Příklad: počet studentů v akademii, obyvatel ve městě, počet měření v experimentech.

Nekonečná populace je statistický soubor, ve kterém je počet objektů roven nekonečnu. Používá se v teoretických výpočtech jako matematická abstrakce.

Vzorová populace (vzorek)- toto je část obecné populace odebraná pro statickou studii.

Velikost populace je počet předmětů ve sbírce.

Objem běžné populace je označen symbolem N a selektivní - n .

Statistická varianta je objektem sbírky, jediného pozorování nebo měření.

Opce jsou označeny latinskými písmeny x, y, z s dolními indexy udávajícími počet možností.

Příklad: x 1 - objekt nebo rozměr číslo jedna,

x 2 - objekt nebo dimenze číslo dvě atd.

Volá se varianta bez čísla zobecněnývolba a označuje se latinkou s indexem dolního indexu, např. x i .

Varianty (objekty) statistické populace se vyznačují různými znaky, včetně těch, na jejichž základě se spojují do populace.

Funkce, která mění svou hodnotu z jednoho objektu na druhý, se nazývá variabilní znak, a samotný jev se nazývá variace.

Kvalitativní vlastnosti- Jedná se o znaky, které nemají kvantitativní vyjádření. To jsou neměřené znaky.

Příklad: barva, chuť, vůně.

Kvantitativní znaky- Jsou to měřitelné znaky vyjádřené určitým číslem.

Příklad: hmotnost, délka, hustota, teplota.

Diskrétní kvantitativní funkce- Jedná se o kvantitativní znaky, které jsou vyjádřeny jako celá čísla.

Příklad: počet studentů ve skupině, cestující v autobuse, okvětní lístky na květině.

Kontinuální kvantitativní funkce- jedná se o kvantitativní znaky, které jsou vyjádřeny jako celá i zlomková čísla.

Příklad: váha melounu je 7 kg, váha melounu je 1,7 kg.

intervalová funkce- jedná se o kvantitativní znak, jehož číselná hodnota leží v určitých hranicích, zvaných intervaly.

Příklad: při měření výšky žáků lze rozlišit intervalové skupiny 160 - 169 cm, 170 - 179 cm, 180 - 190 cm.

Frekvence výskytu (absolutní frekvence)- číslo udávající, kolikrát se objekt s danou číselnou hodnotou atributu vyskytuje v populaci nebo jejím intervalu.

Absolutní frekvence je označena symbolem n i (u i).

Součet všech absolutních četností se rovná objemu populace N, pro kterou se četnosti počítají: ∑n i = N

Příklad: Počet mužů a žen ve skupině se musí rovnat součtu počtu studentů v této skupině.

Frekvence (relativní frekvence)- číslo rovné poměru absolutní četnosti k objemu populace.

Frekvence je označena symbolem F a vypočítá se podle vzorce:

ve zlomcích jednotky: fi = ,

v procentech: fi = 100%

Tady n i - absolutní frekvence, N - objem populace, rovný součtu všech absolutních četností.

Součet všech relativních četností je roven 1: ∑ fi = 1

Příklad: ve studentské skupině patnácti lidí (objem populace N=15) 12 studentek (absolutní četnost n 1 =12) a 3 studenti (absolutní četnost). n 2 =3). Frekvence F 1 se bude rovnat 12/15 a frekvence F 2 = 3/15. V tomto případě je součet frekvencí nebo relativních frekvencí roven jedné.

Ve statistice se relativní četnosti nebo četnosti nazývají váhy.

3. ŘADY DISTRIBUCE, JEJICH DRUHY A ZPŮSOBY REPREZENTACE.

Rozsah distribuce- jedná se o posloupnost čísel udávající kvalitativní nebo kvantitativní hodnotu znaku a četnost jeho výskytu.

Typy distribučních řad jsou klasifikovány podle různých principů.

Podle stupně řazení se řádky dělí na:

ü neuspořádaný

ü objednáno

Neuspořádaná série- jedná se o řadu, ve které jsou hodnoty atributu zaznamenány v pořadí, v jakém jsou varianty přijaty během studie.

Příklad: Při studiu výšky skupiny studentů byly její hodnoty zaznamenány v cm (175,170,168,173,179).

uspořádaný řádek je řada získaná z neuspořádané řady, ve které jsou hodnoty vlastností přepisovány vzestupně nebo sestupně. Uspořádaná série se nazývá hodnocená série a postup hodnocení

(řazení) se nazývá řazení.

Příklad: (výška 168,170,173,175,179)

Podle typu funkce se distribuční série dělí na:

ü atributivní

ü variační.

Atributová řada- jedná se o řadu sestavenou na základě kvalitativního znaku.

Variační série- Jedná se o sérii sestavenou na základě kvantitativního atributu.

Variační řady se dělí na diskrétní, spojité a intervalové.

Variační diskrétní, spojité a integrální řady jsou pojmenovány podle odpovídajícího znaku, který je základem sestavování řady. Například řada podle velikosti obuvi je diskrétní podle tělesné hmotnosti - souvislá.

Metody pro reprezentaci řad v praktické a vědecké medicíně jsou rozděleny do tří skupin:

1. Pohled na stůl;
2. Analytické znázornění (ve formě vzorce);
3. Grafické znázornění.