Štatistické údaje z analýzy. Štatistika Ricerca

Klienti, spotrebitelia: nie sú sólo informácie o raccogliere, ma di uno studio a tutti gli effetti. E l'obiettivo di ogni ricerca è un'interpretazione scienceamente fondata dei fatti studiati. Il materiale primario deve essere elaborato, cioè organizzato e analizzato e, dopo aver intervistato gli intervistati, vengono analizzati i dati della ricerca. Questa è una face chiave. Si tratta di un insieme di tecniche e metodi volti a verificare quanto fossero corrette le ipotesi e le ipotesi, nonché a rispondere alle domande poste. Questa fase è forse la più difficile in termini di impegno intellettuale e qualifiche professionali, ma agreement di ottenere il massimo delle informazioni utili dai dati raccolti. I metodi di analisi dei dati sono vari. La scelta di un methodo specifico dipende, prima di tutto, dalle domande and cui vogliamo rispondere. Ak sa rozlišuje podľa klasifikácie analytického postupu:

• unidimensionale (opis) e
• multidimenzionálne.

Lo scopo dell'analisi univariata è descrivere una caratteristica di un campione in un momento specifico nel tempo. Diamo uno sguardo più da vicino.

Tipi di analisi dei dati unidimensionali

Ricerca quantitativa

Analytický popis

La statistica descrittiva (o descrittiva) è il metodo base e più comune di analisi dei dati. Immagina di condurre un sondaggio per creare un ritratto del consumatore di un prodotto. Gli intervistati indicano il loro sesso, età, stato civile e professionale, preferenze di consumo, atď., E le le le le štatistického deskriptívneho súhlasu s hlavnými informáciami na základe základných kvalitatívnych požiadaviek na interné ritratto. Všetky numerické znaky, rôzne grafické prvky sú vytvorené a vizualizované a vyhodnotené ako indické. Tutta questa varietà di dati secondari è accomunata dal concetto di “analisi descrittiva”. I dati numerici ottenuti durante lo studio sono spesso presentati nelle relazioni finali sotto form di tabelle di frequenza. Le tabelle possono najrozmanitejšie rôzne typy frekvencií. Diamo un'occhiata ad un esempio: Domanda potenziale del prodotto

1. La frequenza assoluta mostra quante volte una particolare risposta viene ripetuta in un campione. Ad esempio, 23 persone comprerebbero il prodotto proposto del Valore di 5 000 rubli, 41 persone del Valore di 4 500 rubli. e 56 osôb – 4399 rubľov.
2. La frequenza relativa mostra quale proporzione costituisce questo valore rispetto alla Dimensions totale del campione (23 osôb - 19,2 %, 41 - 34,2 %, 56 - 46,6 %).
3. La frequenza cumulativa o accumulata mostra la proporzione di elementi del campione che non supera un determinato valore. Ad esempio, un cambiamento nella percentuale di intervistati pronti ad acquistare un determinato prodotto sa il suo prezzo diminuisce (il 19,2 % degli intervistati è pronto ad acquistare un prodotto za 5 000 rublov za 4,5 % 0,5 % 00 % - od 4 399 do 5 000 rubľov). 5 000 rubľov).

Insieme alle frequenze, l'analisi deskcrittiva prevede il calcolo di varie Statistics popis. Fedeli al loro nome, forniscono informazioni di base sui dati raccolti. Chiariamo che l'uso di statistiche technicale dipende dalle scale in cui vengono presentate le le informazioni iniziali. Scala nominálna utilizzato per registrare oggetti che non hanno un ordine classificato (sesso, luogo di residenza, marca preferita, atď.). Per questo typo di array di dati è impossibile calcolare variablei statistici significativi, ad eccezione di moda— il valore della variabile che ricorre più časté. V termini di analisi, la situazione è leggermente migliore scala ordinale . Qui diventa possibile, insieme alla moda, calcolare medián– un valore che division il campione in due parti uguali. Ad esempio, sa esistono diversi intervalli di prezzo per un prodotto (500-700 rubli, 700-900, 900-1100 rubli), la mediana agreement di stabilire il prezzo esatto, più caro o più dis economico, di consumatori che i sonoosti ad acquistare o, al contrario, rifiutarsi di acquistare. Le più ricche di tutte le statistiche possibili sono škálovať kvantitatívne , che sono serie di valori numerici equidistanti e misurabili. Esempi di tali scale includono il livello di reddito, l’età, il tempo dedicato allo shopping, atď. In questo caso diventano disponibili le seguenti informazioni: le misure: médiá, intervaly, štandardné odchýlky, štandardné chyby médií. Naturalmente il linguaggio dei numeri è piuttosto „secco“ e del tutto incomprensibile per molti. Podľa questo motivo, l'analisi deskcrittiva è integrata dalla visualizzazione dei costruendo vari diagrammi a grafici, come is istogrammi, grafici a linee, a torta or a disperzione.

Tabelle di contingenza a di correlazione

Kontingenčná tabuľkaè un mezzo per rappresentare la distribuzione di due variabili, progettato per studiare la relazione tra loro. Le tabelle di contingenza possono essere ohľaduplný un tipo speciale di analisi popis. È anche possibile presentare informazioni sotto form di frequenze assolute e relatívne, visualizzazione grafica sotto form di istogrammi o diagrammi di disperzione. Le tabelle di contingenza sono più efficaci nel determinare se esiste una relazione tra variabili nominali (ad esempio, tra genere e consumo di un prodotto). In generale, la tabella di contingenza si presenta così. Rapporto tra genere e fruizione dei servis assicurativi

1. Definitione del termine „statistica“ e storia della sua origine

Štatistika è una scienza esatta che studia a metodi di raccolta, analisi ed elaborazione dei dati che descrivono azioni, fenomeni e processi di massa. I dati studiati nelle statistiche non riguardano a single oggetti, ma i loro aggregati. Il metodo principale per raccogliere dati per le statistiche è un sondaggio completo di oggetti relativi al problema studyto.

La statistica è una branca della conoscenza che si occupa di questioni generali relativne alla raccolta, misurazione e analisi di dati statistici di massa (kvantitatívne alebo kvalitatívne).

La parola "statistica" pochádza z latinského statusu - stato delle cose. Il termine “statistica” fu introdotto nella scienza dallo scienziato tedesco Gottfried Achenwall nel 1746, proponendo di sostituire il nome del corso “Studi di Stato” insegnato nelle università tedesche con “Statistica couppoñal Statistica” e akademická disciplína. Nonostante ciò, a registri statistici furono tenuti molto prima: nell'antica Cina furono effettuati censimenti della popolazione, fu confrontato il potenziale militare degli stati, nell'antica Roma furono registrate le proprietà dei cittadini, ecc.

Štatistika sviluppa podľa špeciálnej metodológie pre ricerca a vypracované materiály: osservazioni statistiche di massa, metodo dei raggruppamenti, valori medi, indici, metodo delle de bilancio, metodo delle immagini grafiche a altri metodi data analisi.

L'inizio della pratica statistica risale approssimativamente al momento dell'emergere dello Stato. Le prime informazioni statisticsthe pubblicate possono essere ohľaduplný tavolette d'argilla del regno sumero (III - II tisícročie a.C.).

Počiatočná éra štatistiky prichádza popis ekonomickej a politickej situácie štátu alebo jednej časti krajiny. Ad esempio, la definizione risale al 1792: „le štatistika je popisovaná podľa statočného stavu nie je prítomná.“ E attualmente le attività dei servizi Statali rientrano perfettamente in questa definizione.

A poco a poco il termine "statistica" cominciò ad essere usato più ampiamente. Nel 20° secolo, la štatistika è spesso vista Principmente prichádza una disciplina researcha indipendente. Štatistika è un insieme di metodi e principi secondo i quali viene effettuata la raccolta, l'analisi, il confronto, la presentazione e l'interpretazione dei numerici. Nel 1954, l'accademico dell'Accademia delle scienze della SSR ucraina B.V. Gnedenko zomrel podľa nasledujúcej definície: „Štatistika è komposta da tre sezioni:

Raccolta di informazioni statistiche, ovvero informazioni che caratterizzano le single unità di eventuali aggregati di massa;

Studio statistico dei dati ottenuti, che muste nell'identificare quei modelli che possono essere stabiliti sulla base dei dati di osservazione di massa;

Sviluppo di tecniche per l'osservazione Stata e l'analisi dei data Stati. L’ultima sezione, infatti, costituisce il contenuto della statistica matematica.“

Il termine “statistica” è použité in altri due sensi. Primo luogo, nella vita di tutti i giorni, la „statistica“ è spesso intesa come un insieme di dati quantitativi su un fenomeno o processo. V druhom prípade je štatistika è una funzione dei risultati osservativi utilizzati per stimare le caratteristiche e i parameteri delle distribuzioni e verificare le ipotesi.

Typické úvodné informácie o aplikácii štatistických metód podľa Bibbie, v Antico Testamento. Lì, in particolare, viene fornito il numero di guerrieri nelle varie tribù. Da un punto di vista matematico, la questione si riduceva and contare il numero di volte in cui i valori delle caratteristiche osservate rientravano in determinate gradazioni.

Okamžite po objavení sa teórie pravdepodobnosti (Pascal, Fermat, XVII secolo) a modelových pravdepodobnostných iniziarono a essere utilizzati nell'elaborazione dei statistici. Ad esempio, è stata studiata la frequenza delle nascite di maschi e femmine, è stata stabilita la Differentenza tra la probabilità di avere un maschio e 0,5, sono state analizzate le ragioni per cui nei rifugi parigine questa probabilitàll , ec.

Nel 1794 (secondo altre fonti - nel 1795), il matematico tedesco Carl Gauss formalizzò uno dei metodi della moderna statistica matematica: il metodo dei minimi quadrati. Nel XIX secolo, dôležitým prínosom pre všetky štatistické údaje je belgický Quetelet, il quale, sulla base dell'analisi di un grand numero di dati reali, the most la la stabilità di indikátori štatistika relativi, a to la la percentuale i morti.

Il primo terzo del Novecento è passato sotto il segno della statistica parametrica. I metodi sono stati studiati sulla base dell'analisi dei dati provenienti da famiglie parametriche di distribuzioni popisujú dalle krivku della famiglia di Pearson. La più popolare era la distribuzione normale. Podľa overenia ich štatistických údajov využívaných v testoch Pearson, Študent a Fisher. Sono stati proposti il ​​​​metodo di massima verosimiglianza e l'analisi della varianza a sono state formula le idee di base della pianificazione dell'esperimento.

La teoria dell'analisi dei dati sviluppata nel primo terzo del ventesimo secolo è chiamata statistica parametrica, poiché il suo principale oggetto di studio sono a campioni di distribuzioni popisujú da uno alebo un piccolo numero di parametri. La più comune è la famiglia delle curve di Pearson, definita da quattro parametri. Nie je možné, aby sa dospelo k presvedčeniu, že existuje určitá distribúcia pre jednotlivé partikulárne osservazione debba essere inclusa in a particolare famiglia parametrica. Le eccezioni sono ben note: sa un modello probabilistico prevede la somma di variabili casuali indipendenti, allora è naturale descrivere la somma mediante una distribuzione normale; sa il modello do úvahy il prodotto di tali quantità, allora il risultato è clearemente approssimato da una distribuzione lognormale, e così via.

Aktuálne štatistické údaje sa používajú pre 4 významy:

La scienza che studia il lato quantitativo dei fenomeni e dei processi di massa in connessione inestricabile con il loro contenuto qualitativo è una materia Academy nelle istituzioni edukatívna špecializácia superiori e secondarie;

Un insieme di informazioni digitali che caratterizzano lo stato dei fenomeni di massa e dei processi della vita sociale; dati statistici presentati nelle relazioni di imprese, organizzazioni, settori dell'economia, nonché pubblicati in raccolte, libri di consultazione, periodici e su Internet, che sono il risultato del lavoro statistico;

Il ramo dell'attività pratica (“contabilità statistica”) na raccolta, elaborazione, analisi e pubblicazione di dati digitali di massa su un'ampia varietà di fenomeni a processi della vita sociale;

Un certo parametro di un numero di variabili casuali ottenuto da un certo algoritmo dai risultati delle osservazioni, ad esempio, criteri Statistici (statistichecrithe) utilizzati quando si testano varie ipotesi (dichiarazioni s presunutím) indikátory na riguards in studio , caratteristiche della loro distribuzione, atď.

2. Descrizione degli approcci sciencei e dei metodi statistici

Come ogni altra scienza, la statistica ha una propria materia a un proprio metodo di ricerca. Štatistika štúdia il lato quantitativo dei fenomeni sociali di massa in concessione inestricabile con il loro lato o contenuto qualitativo, e študovanie anche l'espressione quantitativa delle leggi dello sviluppo sociale in condizioni technicale di luogo e tempo. Tale studio si basa su un sistema di categorie (concetti) che riflettono le proprietà, le caratteristiche, le connessioni e le relazioni più generali ed essenziali degli oggetti a dei fenomeni del mondo oggettivo.

Un aggregato statistico è un insieme di oggetti socioeconomici o fenomeni della vita sociale, uniti da una base qualitativa, ma diversi tra loro per caratteristiche individuali, ad es. omogeneo sotto un aspetto, eterogeneo sotto un altro. Si tratta, ad esempio, di un insieme di nuclei familiari, famiglie, imprese, imprese, ecc.

Un'unità di popolazione è un elemento primario di una popolazione statistica, che è portatore di caratteristiche e base di un resoconto tenuto durante un'indagine.

Atribút un'unità di popolazione - proprietà di un'unità di popolazione che differentiscono nei metodi di misurazione e in altre caratteristiche

Un indikátore statistico è un concetto che mostra caratteristiche kvantitatívne (dimensioni) o rapporti di caratteristiche dei fenomeni sociali. Štatistika ukazovateľov possono essere suddivisi in primari (zväzok): caratterizzano il numero totale di unità della popolazione (volume della popolazione) o la somma dei valori di qualsiasi caratteristica (volume della caratteristica) secondtopress (volume della caratteristica) secondtopress (objem della popolazione) - sono specificati per unità dell'indicatore primario e sono espressi in termini relativi e valori medi. Štatistické ukazovatele possono essere pianificati, riportati e previsti.

Un sistema diindikatori statistici è un insieme diindikatori statistici che riflettono le relazioni che oggettivamente esistono tra i fenomeni. Copre tutti gli aspetti della vita sociale sia a livelo macro che micro. Mano che cambiano le condizioni di vita della società, cambiano anche i sistemi diindikatori statistici e viene migliorata la metodologia per il loro calcolo.

L'insieme delle tecniche che la statistica utilizza per studyre la propria materia costituisce il metodo statistico. Esistono 3 skupiny štatistických metód (3 fasi della ricerca štatistika):

L'osservazione statistica è una raccolta di informazioni organizzata scienceamente, konzistentne nella registrazione di determinati fatti, caratteristiche related a ciascuna unità della popolazione studiata;

Riepilo a raggruppamento: elaborazione dei dati primári raccolti, compreso il loro raggruppamento, generalizzazione e presentazione in tabelle;

Analýza štatistiky: sulla base dei dati di sintesi, vengono calcolati vari indikátori generali sotto forma di valori medi e relativi, vengono identificati alcuni modelli di distribuzione, dinamica degli indicatori, atď.

Pertanto, qualsiasi studio Statistico completato si svolge in 3 fasi, tra le quali, ovviamente, potrebbero esserci delle pause di tempo.

Metodi statistici - metodi per l'analisi dei dati statistici. Esistono metodi di statistica applicata che possono essere utilizzati in this le aree della ricerca sciencea e in qualsiasi settore dell'economia nazionale, a altri metodi statistici, la cui applicabilità è limitata all'una a all'al area. Ide o kontrolné a štatistické metódy, kontrolné štatistické údaje o technologických procesoch, o potvrdenie a testovanie pri písaní esperimentov.

Classificazione dei metodi statistici. I metodi statistici di analisi dei dati sono utilizzati in quasi tutte le aree dell'attività umana. Vengono utilizzati ogni volta che è necessario ottenere e giustificare eventuali giudizi su un gruppo (oggetti o soggetti) con una certa eterogeneità interna.

Si consiglia di distinguere di distinguere tre tipology di attività scientifiche e application nel campo dei metodi Stati di analisi dei data (v základe al grado di specificità dei metodi associati all'immersione in problemi specifici):

a) sviluppo e ricerca di metodi di uso generale, senza tener conto delle specificità del campo di applicazione;

b) sviluppo e ricerca di modelli statistici di fenomeni e processi reali in conformità con le esigenze di una particolare area di attività;

c) applicazione di metodi e modelli statistici per l'analisi statistica di dati specifici.

La statistica applicata è la scienza su come elaborare dati di natura arbitraria. Základná matematická analýza a štatistické metódy analýzy è la teoria della probabilità e la statistica matematica.

Una descrizione del tipo di dati e del meccanismo per la loro generazione è l'inizio di qualsiasi studio Stato. Per descrivere i dati vengono utilizzati sia metodi deterministici che probabilistici. Využitie deterministických metód, ktoré sú možné sólo analýzy a údaje a dispozície ricercatore. Ad esempio, con il loro aiuto sono state ottenute tabelle che sono state calcolate dagli organi statistici statali ufficiali sulla base dei rapporti statistici presentati da imprese e organizzazioni. I risultati ottenuti possono essere trasferiti ad una popolazione più ampia e utilizzati per la previsione e il controllo solo sulla base di modelli pravdepodobnostno-štatistika. Pertanto, nella štatisticka matematica sono spesso inclusi solo metodi basati sulla teoria della probabilità.

I metodi Statistici sono metodi sciencei per descrivere e studiare fenomeni di massa che agreement un'espressione quantitativa (numerica). Parola štatistika (da Igal. stato - stato) ha una radice comune con la parola stato . Inizialmente, si riferiva alla scienza della gestione e significava la raccolta di dati su alcuni parametri della vita dello stato. Col tempo la statistica cominciò a coprire la raccolta, l'elaborazione e l'analisi dei dati sui fenomeni di massa in generale; Al giorno d'oggi, a metodi statistici coprono quasi tutti gli ambiti della conoscenza e della vita sociale.

I metodi statistici includono sia principi sperimentali che teorici. Le statistiche provengono principalmente dall'esperienza; Non a caso viene spesso definita come la scienza dei metodi generali di elaborazione dei risultati sperimentali. L'elaborazione di enormi quantità di dati sperimentali è un compito indipendente. A volte una semplice registrazione di alcune series di osservazioni porta all'una o all'altra closede significativa. Quindi, sa in un determinato paese il volume del prodotto interno lordo cresce di anno in anno, ciò indica il suo sviluppo sostenibile. Tuttavia, nella maggior parte dei casi, per elaborare il materiale statistico sperimentale, vengono utilizzati modelli matematici del fenomeno in studio, basati sulle idea e sui methodi della teoria della probabilità.

La teoria della probabilità è la scienza dei fenomeni casuali di massa. La scala di massa significa che vengono studiate enormi quantità di fenomeni omogenei (oggetti, processi). Casualità significa che il valore del parametro vážený na javy oddelené (oggetto) è fundamentalmente indipendente a non determinato dai valori di questo parametero in altri fenomeni incllusi nelly insieme. La caratteristica principale di un fenomeno casuale di massa è la distribuzione di probabilità. Teoria della probabilità può essere definita come la scienza delle distribuzioni di pravdepodobnosti, delle loro proprietà, tipi, leggi delle relazioni, distribuzione delle delle quantità che caratterizzano l'oggetto studiato e leggi nell dei cambiamenti tempo. Pertanto, parlano della distribuzione delle molecole di gas in base alla velocità, della distribuzione del reddito dei cittadini in una determinata società, ecc.

Le distribuzioni definite empiricamente corrispondono alle cosiddette. la popolazione generale, cioè con la descrizione teorica più completa delle distribuzioni dei corrispondenti fenomeni di massa. Tuttavia, in molti casi è nevhodné ordinare tutti gli elementi delle collezioni v otázke, sia per il loro numero estremamente elevato, sia per il fatto che se esiste un certo numero rizolto tenere conto dei nuovi elementi non apporterà modifiche significative ai risultati complessivi. Pre každý prípad je štátna snaha o špeciálnu metódu campionamenta pre štúdium pre všeobecné vlastníctvo štatistických systémov pre štúdio solo v jednej časti korešpondenčných prvkov pre túto oblasť. Pertanto, quando si valutano le simpatie politiche dei cittadini di una determinata regione o paese prima delle prossime elezioni, è impossibile condurre un sondaggio completo tra i cittadini. V questi casi si ricorre al metodo del campionamento: affinché la distribuzione campionaria possa caratterizzare in modo enoughemente affidabile il system studyto, deve soddisfare particolari condizioni di rappresentatività. Bohatý rappresentatívnosť výberu náhodných prvkov a presadzuje v úvahách o makroštruktúre dell'intero fenomeno di massa.

Le distribuzioni rappresentano la caratteristica più generale dei fenomeni casuali di massa. Stabilizácia počiatočnej distribúcie, ktorá zodpovedá štruktúre modelového matematika v oblasti korešpondencie s nehnuteľnosťami. La costruzione e l'analisi di tali modelli è l'obiettivo principale dei metodi statistici. Il modello matematico costruito, a sua volta, indica quali variabili dovrebbero essere misurate a quali di esse sono di primárne importanza. Ma la cosa principale nella costruzione di un modello matematico è spiegare i fenomeni e i processi studiati. Se il modello è dostatočné úplné, popíšte le dipendenze tra i basici parametri di questi fenomeni.

Štatistiky prírodných vied pochádzajú z mnohých vedeckých teórií a sú dôležité pre všetky dôležité oblasti: finančná štatistika classica, genetica, teoria quantitativea, teoria delle reazioni, chimicheccca. Va notato, tuttavia, che in molti casi le distribuzioni di probabilità iniziali non sono specific dalla lavorazione diretta del materiale sfuso. Un'ipotesi probabilistica viene spesso introdotta ipoteticamente, indirettamente, sulla base di premesse teoriche. Pertanto, nello studio dei gas, è stata introdotta come ipotesi l'ipotesi dell'esistenza di distribuzioni di probabilità, basate su ipotesi circa disordina molecolare . Špecifické možnosti príbehu a distribúcie pravdepodobnosti a overenia pravdepodobnosti è dovuta alla natura e alla natura delle distribuzioni stesse, la cui espressione matematica ha caratteristiche indipendenti che element sono del tutto in deglidipendienti

Difficolari difficoltà sorgono, ktoré používa štatistické metódy v štúdiu pre sociálne fenomeni. L'analisi delle direzioni generali dei processi sociali e dei meccanismi interni che causano risultati statistici specifici è estremamente laboriosa. Pertanto, il benessere delle persone è caratterizzato da numerosi parameter and Distributioni corrispondenti: livello di reddito, partecipazione a lavori socialmente utili, livello di istruzione e assistenza sanitaria e altriindiki della vita umana. Identificare la relazione tra queste Distribuzioni e le tendence nei loro cambiamenti richiede la risoluzione di molti problemi complessi. Lo stato della società può essere determinato attraverso parameteri quali il interno lordo, il consumo di energy for capite, la stratificazione della società in base al reddito, ecc. Allo stesso tempo, la società è un sistema insolitamente complesso e la conoscenza dei sistemi complessi si basa sullo sviluppo di molti modelli che esprimono vari aspetti della loro struttura e funzionamento. Di conseguenza, per caratterizzare più pienamente lo stato della società, è necessario operare con moltissimi parametri e le loro distribuzioni. Čo sa týka štatistiky ekonomickej, produktívnej, poľnohospodárskej, sociálnej a inej štatistiky. Podľa kombinácie údajov o štatistických údajoch v unico quadro olistico, je potrebné identifikovať podriadenosť, gerarchia dei parametri che caratterizzano lo stato della società.

3. Il rapporto della statistica con le altre scienze

La statistica è una disciplina multidisciplinare perché utilizza metodi e principi presi in prestito da altre disciplína. Pertanto, la conoscenza nel campo della sociologia e della teoria economica funge da base teorica per la formazione della scienza statistica. Nell'ambito di queste disciplína, vengono studiate le leggi dei fenomeni sociali. Štatistika aiuta a valutare la portata di un particolare fenomeno, nonché a sviluppare un sistema di metodi di analisi e studio. Štatistika è dubbio legata alla matematica, poiché identificare modelli, value and analizzare l'oggetto di studio richiede una séria di operazioni, metodi e leggi matematiche e la sistematizzazione dei risultati si riflette sotto form form.

4. Tipologie di ricerche statistiche

L'osservazione come phase iniziale della ricerca è associata alla raccolta dei dati iniziali sulla questione studiata. È caratteristico di molte scienze. Tuttavia, ogni scienza ha le sue specificità, che differentiscono nelle sue osservazioni. Bez ohľadu na to, čo sa týka štatistík.

La ricerca štatistika è una raccolta, un riepilogo e un'analisi vedecká organizácia di dati (fatti) su fenomeni e processi socioeconomici, demografici e di altro typo della vita sociale nello stato, con la registrazione delle loro signifikantný dokument, organizačný dokument pijatia druhý un systém unificato programma.

Le caratteristiche charakteristické (špecifické) della ricerca štatistické sono: finalita, organizzazione, carattere di massa, sistematicità (complessità), porovnateľnosť, documentazione, controllabilità, praticità.

Vo všeobecnosti, uno studio Stato dovrebbe:

Avere uno scopo socialmente utile e un significato generale (statale);

Trattare l'argomento statistico nelle condizioni technicale del suo luogo e del suo tempo;

Esprimere la tipologia contabile statistica (e non contabile alebo operativa);

Condotto secondo un programma pre-sviluppato con il suo supporto metodologico e di altro tipo scienceamente basato;

Raccogliere dati di massa (fatti), che riflettono l'intero insieme di causa-effetto e altri fattori che caratterizzano il fenomeno in molti modi;

Registrarsi sotto form di documenti contabili nella forma stabilita;

Assicurarsi che non vi siano errori di osservazione alebo ridurli al minimo possibile;

Fornire determinati criteri e modalità di qualità per il monitoraggio dei dati raccolti, garantendone l’affidabilità, la completezza e il contenuto;

Concentrarsi su una tecnologia economicamente vantaggiosa per la raccolta e l'elaborazione dei dati;

Essere una base informativa affidabile per tutte le fasi following della ricerca statistica a per tutti gli utenti delle informazioni statistiche.

Gli studi che non soddisfano questi requisiti non sono statistici. Gli studio non sono statistics, ad esempio osservazioni e study su: madri che guardano a propri figli giocare (domanda personale); spettatori di uno spettacolo teatrale (non esiste documentazione contabile dello spettacolo); uno scienziato per esperimenti fisici e chimici con relativní misurazioni, calcoli e registrazione documentale (non dati pubblici di massa); medico per i pazienti con tenuta delle cartelle cliniche (dokumentačný pracovník); contabile per la circolazione dei fondi sul conto bancario della società (contabilità); giornalisti sulle attività pubbliche a personali di funzionari governativi alebo altre celebrità (non oggetto di statistiche).

Una popolazione statistica è un insieme di unità che hanno massa, tipicità, omogeneità qualitativa e presenza di variazione.

La popolazione statistica è costituita da oggetti materialmente esistenti (dipendenti, imprese, paesi, regioni) ed è oggetto di ricerca statistica.

L'osservazione statistica è la prima fase della ricerca statistica, che è una raccolta scienceamente organizzata di dati sui fenomeni e sui processi della vita sociale studiati.

5. Scopo del metodo di campionamento

L'insieme di tutte le unità di una popolazione che hanno una determinata caratteristica e sono oggetto di studio è chiamato in statistica popolazione generale.

In pratica, per un motivo o per l’altro, non semper è possibile o impraticabile reflectare l’intera popolazione. Quindi si limitano a studyrne solo una certa parte, il cui obiettivo finale è diffondere and risultati out a tutta la popolazione, ovvero utilizzano il metodo del campionamento.

Na cestovné, na časť degli elementi, il cosiddetto campione, viene selezionata in modo speciale dalla popolazione generale, e i risultati dell'elaborazione dei dei del campione (ad esempio, le medie aritmetiche) alliono interierizzati all'a popolazione generale

La base teorica del metodo di campionamento è la legge dei grandi numeri. In virtù di questa legge, con una dispersione limitata di una caratteristica nella popolazione e un campione enoughemente ampio con una probabilità prossima alla completa affidabilità, la media campionaria può essere arbitrariamente vicina alla media generale. Questa legge, che comprende un gruppo di teoremi, è stata dimostrata rigorosamente matematicamente. Pertanto, la media aritmetica calcolata sul campione può ragionevolmente essere ohľaduplný unindike caratterizzante la popolazione nel suo insieme.

Prirodzené nie sú tutti a campioni possono costituire la base on cartizing l'intera popolazione and cui appartengono. Solo a campioni rappresentativi hanno questa proprietà, cioè i campioni che riflettono correttamente le proprietà della popolazione generale. Záručné režimy sú potrebné pre dostatočný prehľad. Príďte è stato dimostrato in numerosi teoremi di statistica matematica, questo methodo, a condizione che vi sia un campione enoughemente ampio, è il metodo di selezione casuale degli elementi della popolazione generale, tale selectione quando dellaciaspolazione generale à la quendo dellaciaspolsio u elementi di essere inclusi nel campione. I campioni ottenuti in questo modo vengono detti campioni casuali. La casualità del campione è quindi una condizione essenziale na l'applicazione del metodo di campionamento.

Ambiciózna aplikácia metódy campionamento nella ricerca storica. Aplikácia questo metodo nello studio della storia è ampio. Primo luogo, gli storici possono utilizzare il metodo di campionamento quando conducono tutti i tipi di indagini al fine di studiare vari fenomeni e processi del nostro tempo. È vero, ora i sociologi sono più coinvolti in tali ricerche rispetto agli storici, sebbene siano gli storici che possono condurre indagini sociologiche specifiche, basandosi su dati storici, e ottenere il massimo effetto da tali ricerche.

V secondo luogo, gli storici spesso hanno a che fare con i dati sopravvissuti provenienti da indagini campionarie condotte in precedenza. Tali indagini sono dientate semper più utilizzate a partire dalla fine della XIX secolo. Pertanto, nel corso di una serie di indagini e censimenti continui, le informazioni sono state a vengono raccolte selettivamente su un programma più ampio. Gran parte dei dati sono stati raccolti solo in modo selettivo. Le più interessanti tra queste per gli storici sono le deskcrizioni di vari tipi di complessi economici (fattorie contadine, imprese industriali, fattorie collettive, fattorie statali, atď.), nonché indagini di bilancio e di altro tipo su vari segmentione della popolazo.

In terzo luogo, gli storici hanno a disposizione un numero significativo di diversi dati primari di massa continua, la cui elaborazione completa è molto difficile anche con l'uso della moderna tecnologia informatica. Quando li si study, è possibile applicare un methodo di campionamento. Tali materiali sono disponibili per tutti i periodi storici, ma ce ne sono soprattutto molti per la storia dei secoli XIX e XX.

Infine, molto spesso gli storici hanno a che fare con dati parziali, i cosiddetti campioni naturali. Durante l'elaborazione di questi dati è possibile applicare anche un metodo di campionamento. La natura dei campioni naturali varia. Innanzitutto, potrebbero rappresentare un residuo superstite di un insieme più o meno completo di dati che un tempo esistevano. Pertanto, molti materiali storici, documenti dell'attuale lavoro d'ufficio e resoconti rappresentano a resti di insiemi di dati estesi e sistematici del passato. Inoltre, nella raccolta sistematica di determinate informazioni, a jednotlivé ukazovatele, ktoré sú potrebné pre sólo parzialmente (parzialmente, non selettivamente). Trvalá kompilacia "Ekonomická poznámka" podľa všeobecnej druhej mety XVIII. druhého stupňa, ktorá je súčasťou maggior parte delle territorio del paese, je v súlade so sériou ukazovateľov (číslo popolazione, superficie, delritorioficie .). conto ovunque, e alcuni dati importanti (circa la dimensions del terreno coltivabile del signore, per una serie di ragioni, sono stati raccolti solo parzialmente. Molte informazioni sono state generalmente raccolte solo parzialmente. Ciòtla vale perinanziterli raccolta è stata effettuata da vari enti locali, organizzazioni scientifiche e pubbliche e singoli individui.

Pertanto, gli ambiti del metodo di campionamento nella ricerca storica sono molto estesi a diversi sono a problemi che dovrebbero essere risolti.

Pertanto, quando si organizza un'indagine campionaria e si form un campione dai dati continui disponibili, il ricercatore ha una certa libertà di manovra per garantire la rappresentatività dei campioni. Allo stesso tempo, può fare affidamento su una teoria, metodology e tecnica ben sviluppate per ottenere tali campioni nella Statistica matematica.

Všetky opery sú v súlade s pôvodnými predchádzajúcimi kampaňami, čo je potrebné overiť v che misura queste siano state v súlade s požiadavkami na metodo di campionamento. Za cestovné ciò, è necessario sapere come è stato effettuato questo esame. Molto spesso questo può essere fatto abbastanza bene.

E una questione completamente diversa sono i campioni di dati naturali, con cui lo storico molto spesso si occupa. Innanzitutto è necessario dimostrare la loro rappresentatività. Senza ciò, l'estrapolazione degli indikátori campione all'intera popolazione studiata sarà infodata. Poiché non esistono ancora metodi enoughemente affidabili per matematicamente la rappresentatività dei campioni naturali, il ruolo decisivo qui è giocato dalla delucidazione della storia della loro presenza e dall'analisi significiative de

6. Scopo dell'analisi di correlazione e regressione

štatistické centrum regresnej fázy

I dati economici sono quasi sempre presentati in forma tabellare. I dati numerici contenuti nelle tabelle solitamente hanno relazioni esplicite (conosciute) o implicite (nascoste) tra loro.

Gli indikátory esplicitamente correlati sono stati ottenuti utilizzando methodi di calcolo diretto, ovvero calcolati utilizzando vzorec precedentemente note. Ad esempio vengono calcolate la percentuale di completamento del piano, and tassi di crescita, gli indici, ecc.

Le connessioni del secondo tipo non sono note in anticipo. Tuttavia, le persone devono essere in grado di spiegare e prevedere (prevedere) fenomeni complessi per poterli gestire. Pertanto, gli specialisti, con l'aiuto delle osservazioni, si sforzano di identificare le dipendenze nas coste e di esprimerle sotto form di formula, cioè di modellare matematicamente fenomeni alebo processi. Una di queste opportunità è fornita dall’analisi di correlazione-regressione.

Prestiamo attenzione al fatto che gli specialisti costruiscono a utilizzano modelli matematici na tri všeobecné účely: spiegazione, previsione a controllo.

Oggigiorno presentare dati economici e di altro tipo nei fogli di calcolo è diventato semplice e naturale. Dotare a fogli di calcolo di mezzi di analisi di correlazione-regressione contribuisce al fatto che da un gruppo di metodi complessi, profondamente sciencei e quindi usati raramente, quasi esotici, l'analysi di correlazione-regressione specialist uncorrelazione-regression analie unalise Kvóta, účinnosť a prevádzka.

Využitie a metódy korelácie a analýzy regresie, analýzy zohľadňovania rôznych príčin a ukazovateľov použitia koeficientov korelácie. In questo caso si scoprono connessioni rozmanité nella forza (forte, debole, moderata, atď.) e rozmanité nella direzione (diretta, inversa). Se le connessioni risultassero significant, sarebbe opportuno trovare la loro espressione matematica sotto form di modello di regressione e value la significatività Stata del modello. In economia, di norma, viene utilizzata un'equazione di regressione significativa per prevedere il fenomeno o l'indicatore studiato.

Pertanto, l'analisi di regressione è definita il metodo basice della moderna statistica matematica per identificare concessioni implicite e velate tra i dati osservativi. I fogli di calcolo rendono tale analisi facilmente accessibile.

7. Scopo e metodologia per l'analisi delle fluttuazioni stagionali

Analizzando molte serie temporali, si notare una certa ripetibilità (ciclicità, andamento delle fluttuazioni) e cambiamenti nei loro livelli. Ad esempio, nella maggior parte dei settori dell'economia ciò si manifest sotto form di alternanze intra-lavoro, aumenti e diminuzioni della produzione, consumo ineguale di materie prime ed energy, fluttuazioni dei livelli di costeo indikátor L'agricoltura, la pesca, il disboscamento, la caccia, il turismo e così via hanno una marcata natura stagionale. La circolazione monetaria e il fatturato commerciale sono soggetti and fluttuazioni significative nelle dinamiche interne. I maggiori redditi monetari sono generati dalla popolazione nel terzo e quarto trimestre, soprattutto tra gli abitanti dei villaggi. Veľký objem komerčnej masti (vario) a overenie všetkých dobrých výsledkov. Le vendite di prodotti lattiero-caseari aumentano solitamente nel secondo e terzo trimestre, mentre quelle di frutta e verdura nella seconda metà dell'anno. Il consumo di cibo è legato all'ora del giorno, ai giorni della settimana e alle stagioni. Inoltre, a modelli di cambiamento nei livelli di una serie di dinamiche sono solitamente chiamati fluttuazioni stagionali.

Per fluttuazioni stagionali si intendono fluttuazioni intraannuali più o meno stabili di livelli di typo dinamico, dovute alle specificità dello sviluppo di un date fenomeno.

Lo scopo dello studio delle fluttuazioni stagionali è sia quello di sviluppare misure per eliminarle o mitigare le fluttuazioni stagionali (spesso questo è ciò a cui si limita la ricerca statistica), sia di studiare in conpodi allomoniupile svile massa.

In uno studio Statistico sulla dinamica delle fluttuazioni stagionali, vengono risolti and seguenti due compiti correlati: 1) identificare le specificità dello sviluppo del fenomeno studiato nelle dinamiche yeari interne; 2) misura delle fluttuazioni stagionali del fenomeno oggetto di studio con la costruzione di un modello ondulatorio stagionale.

Osobitné požiadavky a záruky sú porovnateľné s živými sériami. Se il materiale sorgente contiene periodi temporali di peso diverso, i valori volumetrici vengono ricalcolati in valori medi che caratterizzano l'intensità dello sviluppo del fenomeno studiato per unità di tempo.

Pre identificare le fluttuazioni stagionali, a dati vengono solitamente presi for gli ultimi anni, Distribuiti su determinati periodi intraannuali.

Misurare le fluttuazioni stagionali vengono calcolati appositi indikátori štatistické, chiamati indici di stagionalità (Is) e la cui totalità riflette l'onda stagionale.

Podľa výpočtu podľa stagionalità vengono utilizzati rôznymi metódami.

Vo všeobecnosti, gli indici di stagionalità sono determinati dal rapporto to a livelli iniziali (effettivi) della serie iniziale (y) e i livelli calcolati (teorici), che servono come base for il konfronto.

Ciò elimina (elimina) l'influenza della tendenza principale (trend). Quindi, calcolando la media dei singoli indices dei periodi intraannuali stagionali con lo stesso nome inlle serie dinamiche analizzate, wene eliminata l'influenza delle deviazioni casuali sulle fluttuazioni stagionali. Pertanto per ciascun periodo l'importo viene determinato sintetizzando gli indikatori sotto form di indici di stagionalità media

Druhý prírodný trend, posledný vzorec, ktorý sa používa v rôznych režimoch:

Ad esempio, a koeficienti di continuità mensile sono definiti in questo caso come il il il relporto tra il livello di ciascun mese e la media mensile dell'anno. Na maggiore affidabilità, gli indici di stagionalità vengono solitamente calcolati utilizzando dati za 3-5 rokov. In questo caso, ogni mese viene calcolato il liveello medio di questi 3-5 bambini, che viene confrontato con il liveello mensile generale for 3-5 years. È quindi possibile calcolare prima un index di stagionalità mensile for ciascuno di questi 3-5 years, da cui poi calcolare l'index di stagionalità medium per ciascun mese. I risultati saranno gli stessi.

Pertanto, per tutti a livelli effettivi della serie di dinamiche analizzate, il liveello medio complessivo è un valore costante, quindi questo approccio è chiamato methodo della media costante. In questo caso, viene prima eseguito un allineamento analitico preliminare dei livelli effettivi e successivamente viene calcolato il valore stagionale, ma non da una media costante (come nel caso precedente), ma dai dati livellati.

Misurazione delle fluttuazioni stagionali sulla base di livelli di tendenza variabili (livelli di serie calcolate) nelle statistiche è chiamata metodo della media variabile. Esistono altri metodi più complessi per il calcolo degli indici di stagionalità. Ad esempio, se tutte le fluttuazioni nei termini della serie originale sono spiegate solo (o principalmente) da ragioni stagionali, allora l’equazione del trend esprime solo fluttuazioni stagionali. Štúdio delle fluttuazioni stagionali a riešenie problémov spojených s matematickou adeguatou. Tuttavia, l'equazione migliore dal punto di vista della riflessione delle fluttuazioni stagionali del carico viene selezionata al minimo degli indici di stagionalità quadratica media pari al 100 %.

Bibliografia

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Sono descritti in modo dostatočná podrobnosť nella letteratura nazionale. Nella pratica delle imprese russe, tuttavia, nie vengono utilizzate solo alcune. Esaminiamone ulteriormente alcuni metodika spracovania štatistiky.

všeobecné informácie

Nella pratica delle imprese nazionali, sono prevalentemente diffusi metódy kontroly štatistiky. Se parliamo di regolamentazione del processo tecnologico, si osserva estremamente raramente. Aplikácia štatistických metód prevede che l'impresa formi un gruppo di specialisti dotati delle qualifiche adeguate.

Senso

Požadujem normu ISO ser. 9000, je potrebné určiť potrebné štatistické metódy použitia, okrem regulácie a testovania kapacity výroby a výroby. Le tecniche utilizzate si basano sulla teoria della probabilità e su calcoli matematici. Metodi statistici di analisi dei data Può essere implementato in qualsiasi fase del ciclo di vita del prodotto. Forniscono value a contabilità della di eterogeneità del prodotto alebo di variabilita delle sue proprietà rispetto alle denominazioni stabilite alebo ai valori richiesti, nonché della variabilità nel processo della sua creazione. Štatistické metódy sono tecniche mediante le quali si può giudicare con una certa correctzza e affidabilità lo stato dei fenomeni studiati. Permettono di prevedere determinati problemi e sviluppare soluzioni ottimali sulla base delle informazioni fattuali, delle tendenze e dei modelli studiati.

Istruzioni per l'uso

Principali aree in cui sono diffusi i metodi statistici lo sono:

Pratica dei paesi sviluppati

Štatistické metódy sono una base che garantisce la realizzazione di prodotti con elevate caratteristiche di consumo. Queste tecniche sono ampiamente utilizzate nei paesi industrializzati. Metódy štatistiky sono, in sostanza, garanzie che a consumatori ricevano prodotti che soddisfano a requisiti stabiliti. L'effetto del loro utilizzo è stato dimostrato dalla pratica delle imprese industriali v Giappone. Sono stati loro a contribuire al raggiungimento del più alto livelo di produzione in questo paese. Molti anni di esperienza all'estero dimostrano quanto siano efficaci queste tecniche. Konkrétne ide o spoločnosť Hewlelt Packard, ktorá používa štatistické metódy, je riešená v rôznych prípadoch od 9 000 do 45 jednotiek.

Náročná implementácia

Nella pratica domestica, sono una serie di ostacoli che ne impediscono l'uso metodika štatistiky štúdia indikátory. Le difficoltà sorgono a causa di:

Sviluppo programu

Va detto che determinare la necessità di determinati metodi statistici nel campo della qualità, scegliere e padroneggiare tecniche technicale è un lavoro piuttosto complesso e lungo per qualsiasi impresa nazionale. Podľa sua efficace attuazione, è consigliabile sviluppare uno speciale programma a lungo ende. Dovrebbe prevedere la creazione di un service and cui compiti comprenderanno l'organizzazione e l'orientamento metodologico dell'applicazione dei metodi Stati. Nell'ambito del programma, è nutne provvedere all'equipaggiamento di mezzi tecnici adeguati, alla formacione di specialisti a alla determinazione della composizione dei compiti di produzione che devono essere risolti utilizzando le tecniche selezionate. Si consiglia di iniziare a padroneggiare utilizzando gli approcci più semplici. Ad esempio, puoi utilizzare la famosa produzione elementare. Successivamente è consigliabile passare ad altre tecniche. Ad esempio, potrebbe trattarsi di analisi della varianza, elaborazione selettiva di informazioni, regolamentazione dei processi, pianificazione di ricerche ed esperimenti fattoriali, ecc.

Klasifikácia

Zahŕňajú aj metódy štatistickej analýzy ekonomickej analýzy technická rozmanitosť. Vale la pena dire che ce ne sono molti. Tuttavia, uno dei massimi esperti nel campo della gestione della qualità v Giappone, K. Ishikawa, consiglia di utilizzare sette metodi principali:

1. Grafici di Pareto.
2. Raggruppare le informazioni in base a caratteristiche comuni.
3. Karta ovládania.
4. Diagramy causa ed effetto.
5. Istogrammi.
6. Liste di controllo.
7. Grafika a disperzia.

Sulla base della propria esperienza gestionale, Ishikawa afferma che il 95% di tutti a problemi e le problemhe di un'impresa possono essere risolti utilizzando questi sette approcci.

diagramma di Pareto

Questo si basa su un certo rapporto. Si chiamava "principio di Pareto". Secondo lui, l'80% degli effetti deriva dal 20% delle príčiny. mostra in forma chiara e comprensibile l'influenza relativa di ciascuna circostanza sul problema complessivo in ordine decrescente. Questo impatto può essere studiato in base al numero di perdite e difetti causati da ciascuna causa. Príbuzná chrípka è ilustra utilizzando barre, l'impatto accumulato dei fattori utilizzando una linea retta cumulativa.

Diagramma causa-effetto

Su di esso, il problema in studio è convenzionalmente rappresentato sotto form di una freccia diritta orizzontale, e le condizioni e i fattori che lo influenzano indirettamente alebo direttamente sono sotto form di frecce inclinate. Durante la costruzione, è necessario tenere conto anche delle circostanze clearemente insignificanti. Ciò è dovuto al fatto che nella pratica si overificano molto spesso casi in cui la soluzione di un problema si ottiene eliminando diversi fattori, evidentemente poco importanti. Le ragioni che influenzano le circostanze principali (del primo e del successivo ordine) sono rappresentate sul diagramma con brevi frecce orizzontali. Il diagramma dettagliato avrà la forma di uno scheletro di pesce.

Informácie o skupine

Questo metodoekonomicko-štatistika utilizzato per organzare una varietà di indikatori ottenuti valutando e misurando uno o più parametri di un oggetto. Tipicamente, tali informazioni vengono presentate sotto form di una sequenza non ordinata di valori. Queste possono essere le Dimensionsi lineari del Pezzo, la temperatura di fusione, la durezza del materiale, il numero difetti e così via. Základná základňa systému, è ťažké závery sulle proprietà del prodotto o sui processi della sua creazione. L'ordinamento viene effettuato utilizzando grafici a linee. Mostrano chiaramente i cambiamenti nei parametri osservati in un certo periodo.

Zoznam kontroly

Di norma, viene presentato sotto form di una tabella della distribuzione della frequenza di occorrenza dei valori misurati dei parametri dell'oggetto negli intervalli corrispondenti. Le liste di controllo vengono kompilovať v base allo scopo dello studio. L'intervallo dei valori dell'indicatore è diviso in intervalli uguali. Il loro numero viene solitamente scelto uguale alla radice quadrata del numero di misurazioni eseguite. Tento modul vytvára jednoduché riešenie pre každý problém, ktorý trvá zostavenie, je potrebné kontrolovať.

grafika barre

Si presenta sotto form di un poligono and gradini. Illustra chiaramente la distribuzione degli indikatori di misurazione. L'intervallo dei valori stabiliti è diviso in intervalli uguali, tracciati lungo l'asse delle ascisse. V každom intervale je možné vytvoriť a rettango. La sua altezza è uguale alla frequenza con cui si overifica una quantità in un dato intervallo.

Grafika a disperzia

Sono utilizzati per testare un'ipotesi sulla relazione tra due variabili. Il modello è costruito prísť postupne. Il valore di un parametro è riportato sull'asse delle ascisse, mentre il valore di un altro parametro è riportato sull'asse delle ordinate. Požiadavka, sul grafico viene visualizzato un punto. Questi passaggi vengono ripetuti per tutti a valori delle variabili. Se esiste una relazione, il campo di correlazione è allungato e la direzione non coinciderà con la direzione dell'asse y. Se non ci sono vincoli, sarà parallelo a uno degli assi o avrà la forma di un cerchio.

Karta ovládania

Používať sa môže aj proces podľa konkrétneho obdobia. Tlačidlo ovládania a nasledujúce nasledujúce dispozície:

1. Tutti i processi a discostano nel tempo dai parameteri specificati.
2. Il corso instabile dei fenomeni non cambia per caso. Le deviazioni che vanno oltre i limiti previsti non sono casuali.
3. È possibile prevedere i cambiamenti individuali.
4. Stabilný proces sa odvíja od bežného používania a limitov.

Utilizzo nella pratica delle imprese russe

Va detto che l'esperienza nazionale ed estera mostra che il metodo štatisticko più efficace per value la stabilità e l'accuratezza delle apparecchiature a dei technologici è la compilazione di carte di controllo. Questo metódy viene utilizzato anche per regolare le capacità potenziali di production. Quando si costruiscono mappe, è nutsario selectionare correttamente il parameter da studyre. Si raccomanda di dare la preferenza and quegli indikatori che sono direttamente correlati allo scopo del prodotto, possono essere facilmente missurati e possono essere influenzati dal controllo del processo. Scelta scelta risulta difficile o non giustificata, si possono valutare le grandezze correlate (interrelate) con il parametero controllato.

Sfumature

Misurare gli indikátori con la precisione richiesta for la compilazione di mappe basate with criteri quantitativei è economicamente of tecnicamente inpossibile, viene utilizzato un indikátore alternativeo. Ad esso sono associati termini sú „difetto“ a „difetto“. Na základe hľadania je zamýšľané, že jeden výrobok nie je v súlade s požiadavkami na stabilitu. I difetti sono prodotti che non possono essere forniti ai consumatori a causa della presenza difetti in essi.

Zvláštnosť

Ogni tipo di carta ha le Sue technicale. Deve essere preso v zvážení, že je to sceglie pre un caso particolare. Le mappe basate su un quantitative criterio sono ohľaduplné più sensibili ai cambiamenti di processo rispetto and quelle che utilizzano una caratteristica alternative. Tuttavia, i primi richiedono più manodopera. Sono využitie za:

1. Ladenie procesu.
2. Zhodnotenie príležitosti pre implementáciu technológie.
3. Verifica dell'accuratezza del funzionamento dell'apparecchiatura.
4. Definícia tolleranza.
5. Konfrontácia rôznych prístupov k tvorbe produktu.

Inoltre

Ak je narušený proces, je potrebné použiť kartu X. Se c'è un aumento nella disperzione dei valori, è necessario scegliere i modelli R o S. Tuttavia, è necessario tenere conto di una serie di caratteristiche. V particolare, l'uso delle mappe S agreement di stabilire allo stesso tempo il disordine del processo in modo più accurato e rapido rispetto ai modelli R. Tuttavia, la costruzione di questi ultimi non richiede calcoli complessi.

Záver

In economia è possibile studiare i fattori che vengono scoperti durante una valutazione qualitativa, nello spazio e nella dinamica. Con il loro aiuto, puoi eseguire calcoli predittivi. Štatistické štatistické metódy analýzy ekonomickej nezahŕňajú metódy hodnotenia a hodnotenia príčin a efektov spracovaných hospodárskych udalostí, identifikácie zvyšujúcich sa opatrení a využívania podľa hodnotenia a hodnotenia. V altre parole, gli approcci reflectati non includono tecniche fattoriali.

Metodi statistici - metodi per l'analisi dei dati statistici. Esistono metodi di statistica applicata che possono essere utilizzati in this le aree della ricerca sciencea e in qualsiasi settore dell'economia nazionale, a altri metodi statistici, la cui applicabilità è limitata all'una a all'al area. Ide o kontrolné a štatistické metódy, kontrolné štatistické údaje o technologických procesoch, o potvrdenie a testovanie pri písaní esperimentov.

I metodi statistici di analisi dei dati sono utilizzati in quasi tutte le aree dell'attività umana. Vengono utilizzati ogni volta che è necessario ottenere e giustificare eventuali giudizi su un gruppo (oggetti o soggetti) con una certa eterogeneità interna. Si consiglia di distinguere di distinguere tre tipology di attività scientifiche e application nel campo dei metodi Stati di analisi dei data (v základe al grado di specificità dei metodi associati all'immersione in problemi specifici):

a) sviluppo e ricerca di metodi di uso generale, senza tener conto delle specificità del campo di applicazione;

b) sviluppo e ricerca di modelli statistici di fenomeni e processi reali in conformità con le esigenze di una particolare area di attività;

c) applicazione di metodi e modelli statistici per l'analisi statistica di dati specifici.

Analysi della varianza. L'analisi della varianza (dal latino Dispersio - disperzione / in englese Analysis Of Variance - ANOVA) viene utilizata per studyre l'influenza di una o più variabili qualitative (fattori) su una variabile quantitativa dipendente (risposta). La base dell'analisi della varianza è l'assunzione che alcune variabili possano essere ohľaduplný prísť príčina (fattori, variabili indipendenti), e altre come conseguenze (variabili dipendenti). A volte vengono chiamate variabili indipendenti fattori controllati proprio perché in un esperimento il ricercatore ha la possibilità di variarli e analizzare il risultato che ne risulta.

Obiettivo Principe l'analisi della varianza (ANOVA) è lo studio della significatività delle differentenze tra le media mediante confronto (analisi) delle varianze. Dividendo la varianza totale in più fonti è possibile confrontare la varianza dovuta alle differentenze tra gruppi con la varianza dovuta alla varianza all'interno del gruppo. Se l’ipotesi nulla (che le medie siano uguali in diversi gruppi di osservazioni selezionati dalla popolazione) è vera, la stima della varianza associata alla variabilità all’interno del gruppo dovrebbe essere vicina alla varian stima della. V porovnaní so základnými skupinami v rámci dvoch skupín, ANOVA je zabezpečená proti normálnym testom pre nezávislých kampaní (sú konfrontované kvôli nezávislým skupinám soggetti a osservazioni) alebo o testoch v súvislosti s nezávislými kampaňami variabili sulla stessa cosa). insieme di oggetti alebo osservazioni).

L'essenza dell'analisi della varianza konzistentne nel divisionre la varianza totale del tratto studiato in componenti individuali determinate dall'influenza di fattori specifici e nel testare ipotesi sul significato dell'influenza di questi fattori sul tratto studiato. Konfrontácia s rôznymi komponentmi využívajúcimi test F di Fishera, è možné určiť kvalitu proporzione della variabilità totale dell'attributo risultante è dovuta all'azione di fattori controllati.

Materiál pôvodu Analisi della varianza vengono utilizzati a dati provenienti da uno studio di tre o più campioni, che possono essere in numero uguale or disuguale, sia collegati che incoerenti. V základe al numero di fattori regolati identificati, l'analisi della varianza può essere a un fattore (quando si studio l'influenza di un fattore sui risultati dell'esperimento), a due fattori (quando si studio l'influenza di due fattori) e multifattoriale (consentendo un valutare non solo l'influenza di ciascun fattore separatamente, ma anche la loro interazione).

Analysi della varianza si riferisce al gruppo dei metodi parametrici e pertanto dovrebbero essere applicati solo quando la distribuzione si è dimostrata normale.

Viene utilizata l'analisi della varianza, se la variabile dipendente è misurata su una scala di rapporti, intervalli o ordine e le variabili d'influenza sono di natura non numerica (scala dei nomi).

Esempi di compiti. Niei problemi risolti mediante l'analisi della varianza, esiste una risposta di natura numerica, che è influenzata da different variabili di natura nominale. Ad esempio, diversi tipi di razioni di ingrasso del bestiame o due metodi per mantenerle, ecc.

Esempio 1: Durante la settimana sono stati aperti diversi chioschi di farmacie in tre luoghi diversi. In futuro possiamo lasciarne solo uno. È necessario determinare se esiste una differentenza statisticamente significativa tra i volumi di vendita di farmaci nei chioschi. Se sì, sceglieremo il chiosco con il volume medio di vendite giornaliero più alto. Se la differentenza nel volume delle vendite risulta statisticamente insignificante, altri indicatori dovrebbero essere la base per la scelta di un chiosco.

Esempio 2: Confronto dei kontrasti medi dei gruppi. Pridruženie k politike sono ordinate da estremamente liberale a estremamente conservatore, e un kontrasto lineare viene utilizzato per verificare sa esiste una tendenza diversa da nula all'aumento delle medie del gruppo, ovvero auetàmento esistenn una i gruppi ordinati nella direzione dal liberale al conservatore.

Esempio 3: Analisi della varianza a due fattori. Il numero di vendite di un prodotto, oltre alle dimensions del negozio, è spesso influenzato dalla posizione degli scaffali con il prodotto. Questo esempio contiene dati sulle vendite settimanali per quattro layout di scaffale e three dimensions di negozio. I risultati dell'analisi mostrano che entrambi i fattori - l'ubicazione degli scaffali con le merci e le dimensions del negozio - influenzano il numero delle vendite, ma la loro interazione non è significativa.

Esempio 4: ANOVA univariata: disegno a blocco completo randomizzato con due trattamenti. Viene studiato l'effetto di tutte le possibili combinazioni di tre grassi e tre agenti lievitanti sulla cottura del pane. Quattro campioni di farina prelevati da quattro fonti rôznorodé sono serviti come fattori di blocco. È nevyhnutná identifikácia il significato dell'interazione grasso-coltivatore. Successivamente, identifica varie possibilità di scelta dei kontrasti che ti súhlasono di scoprire quali combinazioni di livelli di fattore differentiscono.

Esempio 5: un modello di progettazione gerarchico (v klastri) a effetti misti. Viene studiato l'effetto di quattro teste selezionate casualmente montate su una macchina sulla deformazione dei portacatodi di vetro prodotti. (Le testine sono integrate nella macchina, quindi la stessa testina non può essere utilizzata su macchine different.) L'effetto testa viene trattato come un fattore casuale. Štatistika ANOVA indicano che non ci sono differentenze significative tra le macchine, ma ci sono indicazioni che le testine possano Differentire. La differentenza tra tutte le macchine non è significativa, ma per due di esse la Differentenza tra i tipi di testa è significativa.

Esempio 6: Analisi univariata di misure ripetute utilizzando un disegno a diagramma diviso. Questo esperimento è stato condotto per determinare l'effetto delle valutazioni dell'ansia individuale sulla prestazione all'esame nel corso di quattro tentativi consecutivi. I dati sono organizzati in modo da poter essere visualizzati come gruppi di sottoinsiemi dell'intero set di dati („intero diagramma“). L'effetto dell'ansia era insignificante, ma l'effetto del tentativo era significativo.

Analýza kovariancie. L'analisi della covarianza è un insieme di metodi di statistica matematica relativi all'analisi di modelli di dipendenza del valore medio di alcune variabili casuali simultaneamente da un insieme di fattori qualitativi (principali) e fattori quantitativi (associati). Špecifické kombinácie týchto podmienok v stave zvuku sú zreteľné le osservazioni X, Y e sono popisujú utilizzando variabili indikátore, e tra le variabili di accompagnamento e indikátore possono esserci sia casuali che non casuali (controllate ne casuali).

Se la variabile casuale Y è un vettore, allora si parla di analisi di covarianza multivariata.

Viene spesso utilizata l'analisi della covarianza prima dell'analisi della varianza, per verificare l'omogeneità (omogeneità, rappresentatività) del campione di osservazioni X, Y per tutti a fattori correlati.

L'osservazione come phase iniziale della ricerca è associata alla raccolta dei dati iniziali sulla questione studiata. È caratteristico di molte scienze. Tuttavia, ogni scienza ha le sue specificità, che differentiscono nelle sue osservazioni. Bez ohľadu na to, čo sa týka štatistík.

Štatistika Ricercaè una raccolta, riepilogo e analisi vedecká organizácia di dati (fatti) su fenomeni e processi socioeconomici, demografici e di altro typo della vita sociale nello stato, con registrazione delle loro caratteristiche più významný program nellaezatoo untaificaezatazione contaificaezatazione

Le caratteristiche charakteristické (špecifické) della ricerca štatistické sono: finalita, organizzazione, carattere di massa, sistematicità (complessità), porovnateľnosť, documentazione, controllabilità, praticità.

Vo všeobecnosti, uno studio Stato dovrebbe:

• Avere uno scopo socialmente utile e un significato generale (statale);
• Si riferiscono alle condizioni technicale del suo luogo e del suo tempo;
• Esprimere la tipologia contabile statistica (e non contabile alebo operativa);
• Condotto secondo un programma pre-sviluppato con il suo supporto metodologico e di altro tipo scienceamente basato;
• Raccogliere dati di massa (fatti), che riflettono l'intero insieme di causa-effetto e altri fattori che caratterizzano il fenomeno in molti modi;
• Registrarsi sotto form di documenti contabili nella forma stabilita;
• Assicurarsi che non vi siano errori di osservazione alebo ridurli al minimo possibile;
• Fornire determinati criteri e modalità di qualità per il monitoraggio dei dati raccolti, garantendone l’affidabilità, la completezza e il contenuto;
• Concentrarsi su una tecnologia economicamente vantaggiosa per la raccolta e l'elaborazione dei dati;
• Essere una base informativa affidabile per tutte le fasi following della ricerca statistica a per tutti gli utenti delle informazioni statistiche.

Gli studi che non soddisfano questi requisiti non sono statistici. Gli studio non sono statistics, ad esempio osservazioni e study su: madri che guardano a propri figli giocare (domanda personale); spettatori di uno spettacolo teatrale (non esiste documentazione contabile dello spettacolo); uno scienziato per esperimenti fisici e chimici con relativní misurazioni, calcoli e registrazione documentale (non dati pubblici di massa); medico per i pazienti con tenuta delle cartelle cliniche (dokumentačný pracovník); contabile per la circolazione dei fondi sul conto bancario della società (contabilità); giornalisti sulle attività pubbliche a personali di funzionari governativi alebo altre celebrità (non oggetto di statistiche).

Un insieme di unità che hanno massa, tipicità, omogeneità qualitativa a presenza di variazione.

La popolazione statistica è costituita da oggetti materialmente esistenti (dipendenti, imprese, paesi, regioni) ed è oggetto di ricerca statistica.

L'osservazione statistica è la prima fase della ricerca statistica, che è una raccolta scienceamente organizzata di dati sui fenomeni e sui processi della vita sociale studiati.

Štatistika fasi delle operazioni

Qualsiasi studio statistico è composto da sei fasi.

• Effettuare.
• Utilizzo di fonti ufficiali governative e aziendali (aziende).
• Využitie vedeckých štatistických údajov v riviste, giornali, monografie atď.
• Využitie elektronickej podpory (internet, CD, disketa atď.).

• , cumula (), grafici di distribuzione della frequenza (frequenza).
• Formazione a loro analisi primaria. Previsioni grafiche (con il concetto di „ottimista“, „pesimista“, „realista“).
• Calcolo dei momenti di ordine K (medie, variance, misure di asymetria, misure di curtosi) per determinare indicatori del centro di espansione, variablei di asimmetria (asimmetria), ukazateli di curtosi (nitidezza).
• Formazione e calcoli primari di indikatori statistici complessi (relativi, sintetici multilivello).
• Formazione e calcoli primari degli indikátori dell'indice.

• e valutazione finanziaria dell'oggetto di analisi.
• Formasione di ansia (soddisfazione) v ekonomickej a finančnej situácii.
• Avvertimento sull'avvicinamento ai valori statistici soglia nei problemi applicati, solitamente macroeconomici.
• Diversificazione della generalizzazione statistica primaria dei risultati applicati ottenuti secondo la gerarchia di potere, partenariato e affari.

• Analýzy variácií štatistických údajov.
• Analisi della dinamica dei dati statistici avanzati.
• Analysi delle relazioni di dati statistici avanzati.
• Riepiloghi a raggruppamenti multidimenzionálne.

• Metodo dei Minimi Quadrati (LSM).
• Mediálne mobily.
• Technická analýza.
• Presenta analisi sintetiche a opzioni di previsione con raccomandazioni per adeguamenti alla gestione and agli investicimenti.