एक सांख्यिकीय अध्ययन के चरण।

स्टेज 1: सांख्यिकीय अवलोकन।

2 चरण: विशिष्ट समुच्चय में अवलोकन परिणामों का एकत्रीकरण और समूहन।

3 चरण: प्राप्त सामग्री का सामान्यीकरण और विश्लेषण। रिश्तों की पहचान और घटना की सीमा, उनके विकास के पैटर्न का निर्धारण, पूर्वानुमान अनुमान विकसित करना। महत्वपूर्ण अध्ययन की गई वस्तु के बारे में व्यापक और विश्वसनीय जानकारी की उपलब्धता है।

सांख्यिकीय अध्ययन के पहले चरण में, प्राथमिक सांख्यिकीय डेटा या प्रारंभिक सांख्यिकीय जानकारी बनाई जाती है, जो भविष्य के सांख्यिकीय "भवन" की नींव है। "भवन" के लिए ठोस, ठोस और उच्च गुणवत्ता वाला होने के लिए, इसकी नींव होनी चाहिए। यदि प्राथमिक आँकड़ों के संग्रह में गलती की गई या सामग्री खराब-गुणवत्ता की निकली, तो यह सैद्धांतिक और व्यावहारिक दोनों निष्कर्षों की शुद्धता और विश्वसनीयता को प्रभावित करेगा। इसलिए, प्रारंभिक से अंतिम चरण तक सांख्यिकीय अवलोकन सावधानी से और स्पष्ट रूप से व्यवस्थित होना चाहिए।

सांख्यिकीय अवलोकन सामान्यीकरण के लिए स्रोत सामग्री प्रदान करता है, जिसकी शुरुआत है सारांश। यदि इसकी प्रत्येक इकाई के बारे में सांख्यिकीय अवलोकन के दौरान कई पक्षों से इसकी जानकारी प्राप्त होती है, तो ये सारांश संपूर्ण सांख्यिकीय आबादी और इसके व्यक्तिगत भागों की विशेषता रखते हैं। इस स्तर पर, जनसंख्या को अंतर के अनुसार विभाजित किया जाता है और समानता के संकेतों के अनुसार संयोजित किया जाता है; कुल संकेतकों की गणना समूहों और सामान्य रूप से की जाती है। समूहीकरण विधि का उपयोग करते हुए, अध्ययन की जाने वाली घटनाएं आवश्यक विशेषताओं के अनुसार सबसे महत्वपूर्ण प्रकार, विशेषता समूहों और उपसमूहों में विभाजित हैं। समूहों की सहायता से, गुणात्मक रूप से सजातीय समुच्चय सीमित हैं, जो सामान्यीकरण संकेतकों के निर्धारण और आवेदन के लिए एक शर्त है।

विश्लेषण के अंतिम चरण में, सामान्यीकरण संकेतकों की सहायता से, सापेक्ष और औसत मूल्यों की गणना की जाती है, संकेतों की भिन्नता का आकलन दिया जाता है, घटना की गतिशीलता की विशेषता होती है, सूचकांक, संतुलन निर्माण लागू होते हैं, संकेतकों की गणना की जाती है जो संकेतों के परिवर्तन में कनेक्शन की जकड़न की विशेषता है। डिजिटल सामग्री की सबसे तर्कसंगत और दृश्य प्रस्तुति के उद्देश्य के लिए, इसे टेबल और ग्राफ़ के रूप में प्रस्तुत किया गया है।

आंकड़ों का संज्ञानात्मक मूल्य  इस तथ्य में निहित है कि:

1) आँकड़े अध्ययन की गई घटनाओं और प्रक्रियाओं का डिजिटल और सार्थक कवरेज प्रदान करते हैं, वास्तविकता का आकलन करने के लिए सबसे विश्वसनीय तरीका है; 2) आंकड़े आर्थिक निष्कर्षों को संभावित शक्ति प्रदान करते हैं, आपको विभिन्न "पैदल" बयानों, व्यक्तिगत सैद्धांतिक पदों की जांच करने की अनुमति देता है; 3) सांख्यिकी में अपने आकार और शक्ति को दिखाने के लिए, घटना के बीच संबंधों का खुलासा करने की क्षमता है।

1. स्थैतिक पर्यवेक्षण

1.1। मूल अवधारणाएँ

सांख्यिकीय अवलोकन - यह सांख्यिकीय अनुसंधान का पहला चरण है, जो वैज्ञानिक रूप से आयोजित किया जाता है, एक एकल कार्यक्रम के अनुसार, तथ्यों और सार्वजनिक जीवन की प्रक्रियाओं और इस खाते के आधार पर प्राप्त आंकड़ों के संग्रह का वर्णन करने वाले तथ्य हैं।

हालांकि, जानकारी का हर संग्रह एक सांख्यिकीय अवलोकन नहीं है। हम केवल सांख्यिकीय अवलोकन के बारे में बोल सकते हैं जब सांख्यिकीय कानूनों का अध्ययन किया जाता है, अर्थात। वे जो कुछ प्रक्रिया की बड़ी संख्या में, सामूहिक प्रक्रिया में दिखाई देते हैं। इसलिए, सांख्यिकीय अवलोकन होना चाहिए व्यवस्थित, बड़े पैमाने पर और व्यवस्थित.

की योजना बनाई  सांख्यिकीय अवलोकन में इस तथ्य को शामिल किया गया है कि इसे विकसित योजना के अनुसार तैयार किया गया है, जिसमें कार्यप्रणाली, संगठन, सूचना का संग्रह, एकत्रित सामग्री की गुणवत्ता नियंत्रण, इसकी विश्वसनीयता, अंतिम परिणामों का पंजीकरण शामिल है।

सामूहिक  सांख्यिकीय अवलोकन की प्रकृति बताती है कि यह इस प्रक्रिया के प्रकटीकरण के मामलों की एक बड़ी संख्या को कवर करता है, जो न केवल व्यक्तिगत इकाइयों, बल्कि संपूर्ण आबादी के रूप में सचित्र डेटा प्राप्त करने के लिए पर्याप्त है।

व्यवस्थित  सांख्यिकीय अवलोकन इस तथ्य से निर्धारित होता है कि इसे या तो व्यवस्थित रूप से, या लगातार या नियमित रूप से किया जाना चाहिए।

सांख्यिकीय अवलोकन की निम्नलिखित आवश्यकताएं हैं:

1) सांख्यिकीय आंकड़ों की पूर्णता (अध्ययन की गई आबादी की इकाइयों की कवरेज की पूर्णता, किसी विशेष घटना के पक्ष, साथ ही समय में कवरेज की पूर्णता);

2) डेटा की विश्वसनीयता और सटीकता;

3) उनकी एकरूपता और तुलना।

कोई भी सांख्यिकीय अध्ययन अपने लक्ष्यों और उद्देश्यों के निर्माण के साथ शुरू होना चाहिए। उसके बाद, अवलोकन की वस्तु और इकाई निर्धारित की जाती है, एक कार्यक्रम विकसित किया जाता है, अवलोकन के प्रकार और विधि का चयन किया जाता है।

अवलोकन की वस्तु  - सामाजिक-आर्थिक घटनाओं और प्रक्रियाओं का एक सेट जो अनुसंधान के अधीन है, या सटीक सीमाएं जिनके भीतर सांख्यिकीय जानकारी दर्ज की जाएगी। .   उदाहरण के लिए, एक जनसंख्या जनगणना के दौरान, यह स्थापित करना आवश्यक है कि कौन सी जनसंख्या पंजीकरण के अधीन है - नकदी, अर्थात्, वास्तव में जनगणना के समय किसी दिए गए क्षेत्र में स्थित है, या स्थायी, यानी किसी दिए गए क्षेत्र में स्थायी रूप से रह रही है। एक उद्योग की जांच करते समय, यह स्थापित करना आवश्यक है कि कौन से उद्यमों को औद्योगिक के रूप में वर्गीकृत किया जाएगा। कुछ मामलों में, अवलोकन की वस्तु को सीमित करने के लिए एक या किसी अन्य योग्यता का उपयोग किया जाता है। योग्यता  - एक प्रतिबंधात्मक संकेत, जिसे अध्ययन की गई आबादी की सभी इकाइयों को संतुष्ट करना होगा। इसलिए, उदाहरण के लिए, उत्पादन उपकरणों की एक जनगणना के दौरान, यह निर्धारित करना आवश्यक है कि उत्पादन उपकरण के लिए क्या जिम्मेदार है, और क्या हाथ उपकरण, क्या उपकरण जनगणना के अधीन है - केवल बैकअप या मरम्मत में, गोदाम में।

अवलोकन की इकाई  अवलोकन की वस्तु का घटक कहा जाता है, जो खाते के आधार के रूप में कार्य करता है और इसमें ऐसी विशेषताएं हैं जो अवलोकन के दौरान पंजीकरण के अधीन हैं।

उदाहरण के लिए, एक जनगणना में, अवलोकन की इकाई प्रत्येक व्यक्ति है। यदि कार्य घरों की संख्या और संरचना को निर्धारित करना भी है, तो प्रत्येक घर व्यक्ति के साथ अवलोकन की इकाई होगी।

निगरानी कार्यक्रम  - यह उन मुद्दों की एक सूची है जिन पर जानकारी एकत्र की जाती है, या पंजीकरण के अधीन संकेतों और संकेतकों की एक सूची .   निगरानी कार्यक्रम को एक फॉर्म (प्रश्नावली, प्रपत्र) के रूप में निष्पादित किया जाता है, जिसमें प्राथमिक जानकारी दर्ज की जाती है। फॉर्म का एक आवश्यक जोड़ एक निर्देश है (या स्वयं प्रपत्रों पर निर्देश) प्रश्न का अर्थ समझाता है। निगरानी कार्यक्रम के प्रश्नों की संरचना और सामग्री अध्ययन के उद्देश्यों और अध्ययन किए गए सामाजिक घटना की विशेषताओं पर निर्भर करती है।

एकत्रित प्राथमिक डेटा का प्रसंस्करण, जिसमें उनके समूहीकरण, सामान्यीकरण और तालिकाओं में प्रस्तुति शामिल है, सांख्यिकीय अध्ययन का दूसरा चरण है, जिसे कहा जाता है सारांश.

संसाधित आँकड़ों की प्रस्तुति के 3 मुख्य रूप हैं: पाठ, सारणीबद्ध और चित्रमय।

सारांश के सारांश आंकड़ों के आधार पर सांख्यिकीय अध्ययन के तीसरे चरण में, अध्ययन की गई घटनाओं का वैज्ञानिक विश्लेषण:   विभिन्न सामान्य संकेतकों की गणना औसत और सापेक्ष मूल्यों के रूप में की जाती है, वितरण में कुछ पैटर्न, संकेतकों की गतिशीलता आदि का पता चलता है। प्रकट पैटर्न के आधार पर, भविष्य के लिए पूर्वानुमान बनाए जाते हैं।

सांख्यिकीय अवलोकन एक सांख्यिकीय अध्ययन का पहला चरण है। लगभग हमेशा, निश्चित रूप से, अनुसंधान के लक्ष्यों और उद्देश्यों के साथ, वे तथ्यों को ध्यान में रखकर और प्राथमिक सामग्री एकत्र करके काम करना शुरू करते हैं। प्राथमिक सामग्री सांख्यिकीय अनुसंधान की नींव है। समग्र रूप से अध्ययन की सफलता सांख्यिकीय अवलोकन की गुणवत्ता पर निर्भर करती है। इसे इस तरह से व्यवस्थित किया जाना चाहिए कि परिणामस्वरूप उद्देश्य, अध्ययन के तहत घटना पर सटीक डेटा प्राप्त हो। अपूर्ण, गलत डेटा जो प्रक्रिया को अच्छी तरह से चिह्नित नहीं करते हैं, सभी अधिक विकृत यह त्रुटियों को जन्म देता है। और इस तरह के आधार पर किए गए विश्लेषण गलत होंगे। यह इस प्रकार है कि तथ्य-खोज और प्राथमिक सामग्री के संग्रह को सावधानीपूर्वक सोचा और व्यवस्थित किया जाना चाहिए।

यह एक बार फिर ध्यान दिया जाना चाहिए कि सांख्यिकीय अवलोकन हमेशा बड़े पैमाने पर होते हैं। बड़ी संख्या का कानून लागू होता है - सेट जितना बड़ा होगा, परिणाम उतने ही अधिक उद्देश्य से होंगे।

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

कार्यक्रम की सामग्री को बनाने वाले प्रश्नों का अध्ययन या परिकल्पना के उद्देश्य से प्रवाह होना चाहिए, जिसकी पुष्टि अध्ययन को समर्पित करने के लिए की जाती है। एक महत्वपूर्ण तत्व अंतिम सांख्यिकीय तालिकाओं का लेआउट है। वे अवलोकन परिणामों के विकास के लिए परियोजना हैं, और केवल अगर वे उपलब्ध हैं तो उन सभी मुद्दों को शामिल किया जा सकता है जिन्हें कार्यक्रम में शामिल करने की आवश्यकता है और अनावश्यक जानकारी सहित से बचें।

2. सामग्री का प्रत्यक्ष संग्रह। यह अध्ययन का सबसे अधिक समय लेने वाला चरण है। सांख्यिकीय रिपोर्टिंग, डेटा संग्रह के आयोजन के एक विशेष रूप के रूप में, केवल राज्य के आंकड़ों में निहित है। अन्य सभी जानकारी विभिन्न प्रकार के स्थैतिक उपकरणों के माध्यम से एकत्र की जाती है। एकत्र किए गए डेटा के लिए दो बुनियादी आवश्यकताओं को इंगित करना आवश्यक है: विश्वसनीयता और तुलनीयता। और बेहद वांछनीय (बाजार की स्थितियों में, यह कई गुना बढ़ जाता है) - समयबद्धता।

3. विश्लेषण से पहले सामग्री नियंत्रण। कोई फर्क नहीं पड़ता कि निगरानी उपकरणों को कितनी सावधानी से संकलित किया गया था, प्रशिक्षकों को निर्देश दिया गया था, निगरानी सामग्री को हमेशा निगरानी की आवश्यकता होती है। यह सांख्यिकीय कार्य की विशाल प्रकृति और उनकी सामग्री की जटिलता के कारण है।

किसी भी सांख्यिकीय अध्ययन का उद्देश्य अध्ययन किए गए घटना की इकाइयों की समग्रता है। जनगणना, उद्यमों, शहरों, कंपनी कर्मियों, आदि के दौरान वस्तु आबादी हो सकती है। एक शब्द में, अवलोकन का उद्देश्य अध्ययन की गई सांख्यिकीय आबादी है। अध्ययन की गई आबादी की सीमाओं को निर्धारित करना बहुत महत्वपूर्ण है, जो अध्ययन की गई जनसंख्या को स्पष्ट रूप से परिभाषित करता है। उदाहरण के लिए, यदि लक्ष्य क्षेत्र के छोटे उद्यमों की गतिविधियों का अध्ययन करना है, तो आपको यह निर्धारित करना चाहिए कि यह किस प्रकार के स्वामित्व का है (राज्य, निजी, संयुक्त, आदि), किन मानदंडों के अनुसार उद्यमों का चयन किया जाएगा: उद्योग की बारीकियों, बिक्री की मात्रा, समय से। पंजीकरण, राज्य (सक्रिय, निष्क्रिय, अस्थायी निष्क्रिय), आदि। सेट सजातीय होना चाहिए, अन्यथा विश्लेषण की प्रक्रिया में अतिरिक्त कठिनाइयां पैदा होंगी और त्रुटियां लगभग हमेशा अपरिहार्य होंगी।

अवलोकन और सीमाओं की वस्तु की परिभाषा के साथ, जनसंख्या की इकाई और अवलोकन की इकाई को निर्धारित करना महत्वपूर्ण है। जनसंख्या इकाई सांख्यिकीय जनसंख्या का एक व्यक्तिगत घटक है। अवलोकन की एक इकाई वह घटना, एक वस्तु, जिसके लक्षण पंजीकरण के अधीन हैं। अवलोकन की इकाइयों का समूह अवलोकन का उद्देश्य है। उदाहरण के लिए, लक्ष्य: Ispat-Karmet OJSC की खानों में श्रमिकों की उत्पादकता पर विभिन्न कारकों के प्रभाव का अध्ययन करना। इस मामले में - जनसंख्या बहुत ही लक्ष्य द्वारा निर्धारित की जाती है - Ispat-Karmet खानों में काम करने वाले खनिक, जनसंख्या इकाई भंडारण माध्यम के रूप में खनिक है, और खदान अवलोकन इकाई है। संक्षेप में: जनसंख्या की इकाई की जांच की जा रही है, अवलोकन की इकाई सूचना का स्रोत है।
  सांख्यिकीय निगरानी करने के लिए, किसी दिए गए आधार पर डेटा एकत्र करना आवश्यक है, अर्थात्: सांख्यिकीय आबादी को नामित करने के लिए, जिसमें भौतिक रूप से विद्यमान वस्तुओं का एक बार के सर्वेक्षण को संकलित करने के लिए भौतिक रूप से विद्यमान वस्तुओं, इकाई और उद्देश्य का उद्देश्य होता है।

पहले चरण में, नमूना  संकेतित संकेतों द्वारा एकत्रित डेटा, डेटा को आरोही क्रम में क्रमबद्ध किया जाता है। फिर आपको तालिका में संबंधित कॉलम में अनुक्रमिक भरने के साथ एक आवृत्ति वितरण तालिका बनानी चाहिए।

दूसरे चरण में, एकत्र किए गए प्राथमिक डेटा को संसाधित करने के लिए, नमूना के संख्यात्मक विशेषताओं को इंगित करने के लिए, दिए गए विशेषता के अनुसार चयनित तत्वों को समूह और सामान्य करना आवश्यक है। सांख्यिकीय अध्ययन के इस चरण को कहा जाता है सारांश। सारांश - इसके लिए कई आवश्यक विशेषताओं के लिए अध्ययन के तहत घटना की सामान्यीकृत विशेषताओं को प्राप्त करने के लिए प्राथमिक डेटा की वैज्ञानिक प्रसंस्करण, यानी, प्राथमिक सामग्रियों को एक साथ लाया जाता है, सांख्यिकीय समुच्चय बनाते हैं जो कुल निरपेक्ष सामान्य संकेतकों की विशेषता है। सारांश के चरण में, हम जनसंख्या की इकाइयों की अलग-अलग बदलती विशेषताओं की विशेषताओं से आगे बढ़ते हैं - संपूर्ण आबादी की विशेषताओं के लिए समग्र रूप से या द्रव्यमान में उनकी सामान्य अभिव्यक्ति की विशेषताओं से।

खोजना चाहिए घुमावसूत्र द्वारा:

आर \u003d एक्स (अधिकतम) - एक्स (मिनट);

फ़ैशन  M (0), जो दूसरों की तुलना में अधिक बार होने वाले मान को दर्शाता है, मंझला  एम (ई), जो औसत मूल्य की विशेषता है (यह श्रृंखला के सदस्यों के आधे से अधिक नहीं है) क्रमबद्ध भिन्नता श्रृंखला के बीच के संस्करण से मेल खाती है। माध्यिका की स्थिति इसकी संख्या द्वारा निर्धारित की जाती है: Nme \u003d (n + 1) / 2, जहाँ n समुच्चय में इकाइयों की संख्या है और अंकगणित माध्य  नामित समूह के लिए, जो सूत्र द्वारा गणना की जाती है:

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

प्राप्त डेटा सामान्य को दर्शाता है जो अध्ययन की गई आबादी की सभी इकाइयों में निहित है। सांख्यिकीय अवलोकन के परिणामस्वरूप, उद्देश्य, तुलनीय, संपूर्ण जानकारी प्राप्त की जानी चाहिए, अध्ययन के बाद के चरणों में अध्ययन के तहत घटना के विकास की प्रकृति और पैटर्न के बारे में वैज्ञानिक रूप से आधारित निष्कर्ष प्रदान करने के लिए।

व्यावहारिक कार्य

जानकारी का पता लगाने, एक सांख्यिकीय अध्ययन का संचालन करें वृद्धि के बारे में 2टॉम्स्क पॉलिटेक्निक विश्वविद्यालय से 5 बेतरतीब ढंग से चयनित छात्र।

आवृत्ति वितरण की एक तालिका बनाएं, संकेतित युवा पुरुषों के लिए रेंज, मोड, माध्यिका और अंकगणितीय माध्य वृद्धि (सेमी में) का पता लगाएं।

2.1 सांख्यिकीय अनुसंधान के संचालन के लिए योजना

सांख्यिकीय डेटा विश्लेषण प्रणाली सांख्यिकीय अनुसंधान के लिए एक आधुनिक प्रभावी उपकरण है। विशेष सांख्यिकीय विश्लेषण प्रणाली, साथ ही साथ सार्वभौमिक उपकरण जैसे कि एक्सेल, मैटलैब, मैथकाड और अन्य, में सांख्यिकीय डेटा के प्रसंस्करण के लिए महान अवसर हैं।

लेकिन यहां तक \u200b\u200bकि सबसे उन्नत उपकरण एक शोधकर्ता को प्रतिस्थापित नहीं कर सकता है, जिसे अध्ययन के उद्देश्य को तैयार करना चाहिए, डेटा संग्रह का संचालन करना चाहिए, डेटा के प्रसंस्करण और विश्लेषण के लिए तरीकों, दृष्टिकोण, मॉडल और उपकरण का चयन करना चाहिए, साथ ही परिणामों की व्याख्या करना चाहिए।

चित्र 2.1 सांख्यिकीय अध्ययन डिजाइन को दर्शाता है।

चित्र 2.1 - एक सांख्यिकीय अध्ययन के योजनाबद्ध आरेख

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

सांख्यिकीय अध्ययन स्वयं तैयारी चरण के साथ शुरू होता है। प्रारंभिक चरण के दौरान, विश्लेषक अध्ययन करते हैं संदर्भ की शर्तें  - अध्ययन के ग्राहक द्वारा तैयार किया गया एक दस्तावेज। संदर्भ की शर्तों को अध्ययन के उद्देश्यों को स्पष्ट रूप से बताना चाहिए:

अनुसंधान का उद्देश्य निर्धारित किया जाता है;

मान्यताओं और परिकल्पनाओं को सूचीबद्ध किया गया है जो कि अध्ययन के दौरान पुष्टि या बाधित होनी चाहिए;

यह बताता है कि अध्ययन के परिणामों का उपयोग कैसे किया जाएगा;

वह समय सीमा जिसमें अध्ययन आयोजित किया जाना चाहिए और अध्ययन बजट।

तकनीकी विशिष्टताओं के आधार पर विश्लेषणात्मक रिपोर्ट की संरचना  - वह किस रूप में  शोध के परिणाम भी प्रस्तुत किए जाने चाहिए सांख्यिकीय निगरानी कार्यक्रम। कार्यक्रम उन संकेतों की एक सूची है जो अवलोकन प्रक्रिया के दौरान पंजीकरण के अधीन हैं (या प्रत्येक सर्वेक्षण किए गए अवलोकन अवलोकन के लिए विश्वसनीय उत्तर प्राप्त करने के लिए प्रश्न)। कार्यक्रम की सामग्री को अवलोकन की गई विशेषताओं और अध्ययन के उद्देश्यों, और एकत्र जानकारी के आगे के प्रसंस्करण के लिए विश्लेषकों द्वारा चुनी गई विधियों द्वारा निर्धारित किया जाता है।

सांख्यिकीय अनुसंधान के मुख्य चरण में आवश्यक डेटा का संग्रह और उनके विश्लेषण शामिल हैं।

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

अंजीर में। 2.2 सांख्यिकीय डेटा विश्लेषण की एक योजना प्रस्तुत करता है।

Fig.2.2 - सांख्यिकीय विश्लेषण के मुख्य चरण

2.2 सांख्यिकीय जानकारी का संग्रह

सामग्रियों के संग्रह में अध्ययन की तकनीकी विशिष्टताओं का विश्लेषण, आवश्यक जानकारी के स्रोतों का निर्धारण और (यदि आवश्यक हो) प्रश्नावली का विकास शामिल है। सूचना स्रोतों पर शोध करते समय, सभी आवश्यक डेटा को विभाजित किया जाता है मुख्य(डेटा जो उपलब्ध नहीं हैं और जिसे इस अध्ययन के लिए सीधे एकत्र किया जाना चाहिए), और माध्यमिक (पहले अन्य प्रयोजनों के लिए एकत्र)।

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

प्राथमिक डेटा एकत्र करने के उदाहरण: एक स्टोर पर आगंतुकों की निगरानी करना, एक अस्पताल में मरीजों से पूछताछ करना, एक बैठक में एक समस्या पर चर्चा करना।

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

आंतरिक माध्यमिक डेटा के स्रोतों के उदाहरण:

संगठन सूचना प्रणाली (लेखांकन उपतंत्र, बिक्री प्रबंधन उपतंत्र, CRM (CRM ग्राहक प्रणाली, अंग्रेज़ी ग्राहक संबंध प्रबंधन के लिए संक्षिप्त) - ग्राहकों और अन्य लोगों के साथ बातचीत करने के लिए रणनीतियों को स्वचालित करने के लिए डिज़ाइन संगठनों के लिए आवेदन सॉफ्टवेयर);

पिछले अध्ययन;

कर्मचारियों की लिखित रिपोर्ट।

बाहरी माध्यमिक डेटा स्रोतों के उदाहरण:

सांख्यिकीय एजेंसियों और अन्य सरकारी एजेंसियों की रिपोर्ट;

विपणन एजेंसियों, पेशेवर संगठनों, आदि की रिपोर्ट;

इलेक्ट्रॉनिक डेटाबेस (पता निर्देशिका, जीआईएस, आदि);

पुस्तकालय;

मीडिया।

डेटा संग्रह चरण में मुख्य आउटपुट हैं:

नियोजित नमूना आकार;

नमूना संरचना (कोटा की उपलब्धता और आकार);

सांख्यिकीय अवलोकन के प्रकार (डेटा संग्रह सर्वेक्षण, प्रश्नावली, माप, प्रयोग, परीक्षा, आदि);

सर्वेक्षण मापदंडों पर जानकारी (उदाहरण के लिए, प्रश्नावली के मिथ्याकरण की संभावना);

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

डेटा रूपांतरण योजना;

उपयोग की जाने वाली सांख्यिकीय प्रक्रियाओं की योजना।

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

प्राप्त डेटा को ठीक से संपादित और तैयार किया जाना चाहिए। प्रत्येक प्रश्नावली या अवलोकन प्रपत्र की जांच की जाती है और यदि आवश्यक हो, तो समायोजित किया जाता है। प्रत्येक उत्तर को संख्यात्मक या अल्फाबेटिक कोड दिए गए हैं - जानकारी एनकोडेड है। डेटा की तैयारी में संपादन, डिक्रिप्शन और डेटा का सत्यापन, उनके एन्कोडिंग और आवश्यक परिवर्तन शामिल हैं।

2.3 नमूना विशेषता

एक नियम के रूप में, सांख्यिकीय विश्लेषण के लिए सांख्यिकीय अवलोकन के परिणामस्वरूप एकत्र किए गए डेटा एक नमूना जनसंख्या हैं। सांख्यिकीय अनुसंधान की प्रक्रिया में डेटा परिवर्तन के क्रम को निम्न प्रकार से प्रस्तुत किया जा सकता है (चित्र। 2.3।

चित्र 2.3। सांख्यिकीय आंकड़ों के रूपांतरण की योजना

नमूने का विश्लेषण करते हुए, हम नमूने द्वारा दर्शाई गई जनसंख्या के बारे में निष्कर्ष निकाल सकते हैं।

सामान्य नमूना पैरामीटर की अंतिम परिभाषा  उत्पादन जब सभी प्रोफाइल एकत्र कर रहे हैं। इसमें शामिल हैं:

उत्तरदाताओं की वास्तविक संख्या का निर्धारण,

नमूने की संरचना का निर्धारण,

सर्वेक्षण के स्थान पर वितरण,

नमूना की सांख्यिकीय विश्वसनीयता का एक आत्मविश्वास स्तर स्थापित करना,

सांख्यिकीय त्रुटि की गणना और नमूना निरूपण का निर्धारण।

वास्तविक मात्रा  उत्तरदाता योजना से बड़ा या छोटा हो सकता है। पहला विकल्प विश्लेषण के लिए बेहतर है, लेकिन अध्ययन के ग्राहक के लिए हानिकारक है। दूसरा अध्ययन की गुणवत्ता पर प्रतिकूल प्रभाव डाल सकता है, और इसलिए, विश्लेषकों या ग्राहकों के लिए हानिकारक है।

नमूना लेने की संरचना  यादृच्छिक या गैर-आयामी हो सकता है (उत्तरदाताओं को पहले से ज्ञात मापदंड के आधार पर चुना गया था, उदाहरण के लिए, कोटा द्वारा)। यादृच्छिक नमूने एक प्राथमिकता प्रतिनिधि हैं। गैर-यादृच्छिक नमूने सामान्य रूप से सामान्य आबादी के गैर-प्रतिनिधि हो सकते हैं, लेकिन अनुसंधान के लिए महत्वपूर्ण जानकारी प्रदान करते हैं। इस मामले में, आपको प्रश्नावली के फ़िल्टरिंग प्रश्नों पर भी ध्यान से विचार करना चाहिए, जो विशेष रूप से उत्तरदाताओं के लिए अनुपयुक्त स्क्रीनिंग के लिए डिज़ाइन किए गए हैं।

के लिए   दृढ़ संकल्प सटीकतासबसे पहले, आत्मविश्वास के स्तर (95% या 99%) को स्थापित करना आवश्यक है। फिर अधिकतम सांख्यिकीय त्रुटि  नमूने की गणना इस प्रकार की जाती है

या
,

जहाँ - नमूना आकार, - जांच की घटना की घटना की संभावना (प्रतिवादी नमूना में गिर जाता है), - विपरीत घटना की संभावना (प्रतिवादी नमूना में नहीं आती है), - आत्मविश्वास गुणांक,
- संकेत का विचरण।

तालिका 2.4 आत्मविश्वास और विश्वास गुणांक के सबसे अधिक इस्तेमाल किए गए मूल्यों को दर्शाता है।

तालिका 2.4

2.5 कंप्यूटर पर प्रोसेसिंग डाटा

कंप्यूटर का उपयोग करके डेटा विश्लेषण में कई आवश्यक चरणों का प्रदर्शन करना शामिल है।

1. स्रोत डेटा की संरचना की परिभाषा।

2. कंप्यूटर में उनकी संरचना और कार्यक्रम की आवश्यकताओं के अनुसार डेटा प्रविष्टि। डेटा का संपादन और रूपांतरण।

3. अध्ययन के उद्देश्यों के अनुसार डाटा प्रोसेसिंग विधि का कार्य।

4. डाटा प्रोसेसिंग का परिणाम प्राप्त करना। वांछित प्रारूप में इसका संपादन और बचत।

5. प्रसंस्करण परिणाम की व्याख्या।

चरण 1 (प्रारंभिक) और 5 (अंतिम) किसी भी कंप्यूटर प्रोग्राम को निष्पादित करने में सक्षम नहीं हैं - शोधकर्ता इसे स्वयं करता है। चरण 2-4 कार्यक्रम का उपयोग करके शोधकर्ता द्वारा किया जाता है, लेकिन यह शोधकर्ता है जो डेटा, डेटा प्रोसेसिंग विधियों के संपादन और परिवर्तित करने के लिए आवश्यक प्रक्रियाओं को निर्धारित करता है, साथ ही प्रसंस्करण परिणामों को प्रस्तुत करने के लिए प्रारूप भी। कंप्यूटर की मदद (चरण 2-4) अंततः संख्याओं के एक लंबे अनुक्रम से एक अधिक कॉम्पैक्ट एक तक जाने में होते हैं। शोधकर्ता कंप्यूटर के "इनपुट" स्रोत डेटा की एक सरणी को प्रस्तुत करता है, जो समझने में आसान नहीं है, लेकिन कंप्यूटर प्रसंस्करण (चरण 2) के लिए उपयुक्त है। शोधकर्ता तब प्रोग्राम को कार्य और डेटा संरचना (चरण 3) के अनुसार डेटा को संसाधित करने का निर्देश देता है। "बाहर निकलने" पर, वह प्रसंस्करण का परिणाम प्राप्त करता है (चरण 4) - डेटा का एक सरणी, केवल छोटा, समझने और सार्थक व्याख्या के लिए सुलभ। इस मामले में, डेटा के एक संपूर्ण विश्लेषण के लिए आमतौर पर विभिन्न तरीकों का उपयोग करके कई प्रसंस्करण की आवश्यकता होती है।

2.6 डेटा विश्लेषण रणनीति चुनना

एकत्रित आंकड़ों का विश्लेषण करने के लिए एक रणनीति का चुनाव अध्ययन किए जा रहे विषय क्षेत्र के सैद्धांतिक और व्यावहारिक पहलुओं, विशिष्ट जानकारी के गुणों और विशिष्ट विशेषताओं के साथ-साथ अनुसंधानकर्ता के अनुभव और विचारों के ज्ञान पर आधारित है।

यह याद रखना चाहिए कि डेटा विश्लेषण अनुसंधान का अंतिम लक्ष्य नहीं है। इसका उद्देश्य ऐसी जानकारी प्राप्त करना है जो किसी विशिष्ट समस्या को हल करने और पर्याप्त प्रबंधकीय निर्णय लेने में मदद करेगा। विश्लेषण की रणनीति का विकल्प प्रक्रिया के पिछले चरणों के परिणामों के अध्ययन से शुरू होना चाहिए: समस्या की पहचान करना और एक शोध योजना विकसित करना। मसौदे के रूप में, प्रारंभिक डेटा विश्लेषण योजना का उपयोग किया जाता है, जिसे अनुसंधान योजना के तत्वों में से एक के रूप में विकसित किया जाता है। फिर, जैसा कि अतिरिक्त जानकारी अनुसंधान प्रक्रिया के बाद के चरणों में उपलब्ध हो जाती है, कुछ परिवर्तन आवश्यक हो सकते हैं।

सांख्यिकीय विधियों को एकल और बहुआयामी में विभाजित किया गया है। नमूने के सभी तत्वों का एक संकेतक द्वारा मूल्यांकन किया जाता है, या यदि प्रत्येक तत्व के लिए कई संकेतक होते हैं, तो एक-आयामी तरीके (यूनीवेरिटेक्नीक) का उपयोग किया जाता है, लेकिन प्रत्येक चर का विश्लेषण अन्य सभी से अलग-अलग किया जाता है।

मल्टीवेरेट तकनीक डेटा के विश्लेषण के लिए महान हैं यदि प्रत्येक नमूना तत्व का मूल्यांकन करने के लिए दो या अधिक संकेतक का उपयोग किया जाता है और इन चर का विश्लेषण एक साथ किया जाता है। इस तरह के तरीकों का उपयोग घटना के बीच संबंधों को निर्धारित करने के लिए किया जाता है।

बहुआयामी विधियां मुख्य रूप से एक आयामी तरीकों से भिन्न होती हैं जब उनका उपयोग किया जाता है, तो ध्यान का केंद्र स्तरों (औसत संकेतक) और घटना के वितरण (संस्करण) से हट जाता है और इन घटनाओं के बीच परस्पर संबंध (सहसंबंध या सहसंयोजक) की डिग्री पर केंद्रित होता है।

एक-आयामी तरीकों को वर्गीकृत किया जा सकता है जिसके आधार पर डेटा का विश्लेषण किया जाता है: मीट्रिक या नॉनमेट्रिक (छवि 3)। मीट्रिक डेटा एक अंतराल पैमाने या सापेक्ष पैमाने पर मापा जाता है। नॉनमेट्रिक डेटा को नाममात्र या क्रमिक पैमाने पर रेट किया जाता है

इसके अलावा, इन विधियों को अनुसंधान के दौरान कितने नमूनों - एक, दो या अधिक - के आधार पर वर्गों में विभाजित किया गया है।

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

अंजीर। 2.4 विश्लेषण किए गए आंकड़ों के आधार पर एक आयामी सांख्यिकीय विधियों का वर्गीकरण

नमूनों की संख्या यह निर्धारित करती है कि किसी विशेष विश्लेषण के लिए डेटा को कैसे संभाला जाता है, और यह नहीं कि डेटा कैसे एकत्र किया गया था। उदाहरण के लिए, पुरुषों और महिलाओं पर डेटा एक ही नमूने के भीतर प्राप्त किए जा सकते हैं, लेकिन यदि उनके विश्लेषण का उद्देश्य लिंग अंतर के आधार पर धारणा में अंतर की पहचान करना है, तो शोधकर्ता को दो अलग-अलग नमूनों पर काम करना होगा। यदि वे प्रयोगात्मक रूप से संबंधित नहीं हैं, तो नमूने स्वतंत्र माने जाते हैं। एक नमूने में किए गए माप दूसरे में चर के मूल्यों को प्रभावित नहीं करते हैं। विश्लेषण के लिए, उत्तरदाताओं के विभिन्न समूहों से संबंधित डेटा, उदाहरण के लिए, महिलाओं और पुरुषों से एकत्र, आमतौर पर स्वतंत्र नमूनों के रूप में संसाधित किए जाते हैं।

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

यदि केवल एक मीट्रिक डेटा नमूना है, तो z- और टी-टेस्ट का उपयोग किया जा सकता है। यदि दो या अधिक स्वतंत्र नमूने हैं, तो पहले मामले में दो नमूनों के लिए z- और टी-मापदंड का उपयोग करना संभव है, दूसरे में - विचरण के एक-तरफ़ा विश्लेषण की विधि द्वारा। दो संबंधित नमूनों के लिए, युग्मित टी-परीक्षण का उपयोग किया जाता है। अगर हम एक नमूने के लिए गैर-मीट्रिक डेटा के बारे में बात कर रहे हैं, तो शोधकर्ता आवृत्ति वितरण, ची-स्क्वायर, कोलमोगोरोव-स्मिरनोव मानदंड (के ~ एस), श्रृंखला मानदंड और द्विपद मापदंड का उपयोग कर सकता है। गैर-मीट्रिक डेटा वाले दो स्वतंत्र नमूनों के लिए, एक निम्नलिखित विश्लेषण विधियों का सहारा ले सकता है: ची-स्क्वायर, मैन-व्हिटनी, मेडियन, केएस, क्रुस्कल-वालिस एक प्रकार का विचरण का विश्लेषण (YES K-U)। इसके विपरीत, यदि दो या अधिक परस्पर नमूने हैं, तो आपको संकेतों के मानदंडों का उपयोग करना चाहिए, McNemar और Wilcoxon।

बहुआयामी सांख्यिकीय विधियों का उद्देश्य मौजूदा पैटर्नों की पहचान करना है: चरों की परस्पर निर्भरता, घटनाओं का संबंध या अनुक्रम, अंतर-वस्तु समानता।

पारंपरिक रूप से, कोई भी पांच मानक प्रकारों को अलग कर सकता है, जिनमें से अध्ययन महत्वपूर्ण रुचि है: एसोसिएशन, अनुक्रम, वर्गीकरण, क्लस्टरिंग और पूर्वानुमान

एक घटना होती है अगर कई घटनाएँ एक दूसरे से संबंधित होती हैं। उदाहरण के लिए, एक सुपरमार्केट में किए गए एक अध्ययन से पता चलता है कि कॉर्न चिप्स खरीदने वालों में से 65% लोग कोका-कोला भी लेते हैं, और अगर इस तरह के सेट के लिए छूट है, तो कोका-कोला 85% मामलों में खरीदा जाता है। इस तरह के संघ के बारे में जानकारी होने से, प्रबंधक आसानी से आकलन कर सकते हैं कि छूट कितनी प्रभावी है।

यदि समय से संबंधित घटनाओं की एक श्रृंखला है, तो वे अनुक्रम के बारे में बात करते हैं। इसलिए, उदाहरण के लिए, 45% मामलों में घर खरीदने के बाद, एक महीने के भीतर एक नया स्टोव खरीदा जाता है, और दो सप्ताह के भीतर, 60% नए बसने वाले एक रेफ्रिजरेटर का अधिग्रहण करते हैं।

वर्गीकरण की सहायता से, संकेतों की पहचान की जाती है जो उस समूह को चिह्नित करते हैं जिससे यह या उस वस्तु का संबंध है। यह पहले से ही वर्गीकृत वस्तुओं का विश्लेषण और नियमों का एक निश्चित सेट तैयार करके किया जाता है।

क्लस्टरिंग वर्गीकरण में इस बात से भिन्न है कि समूह स्वयं पूर्वनिर्धारित नहीं हैं। क्लस्टरिंग का उपयोग करके, विभिन्न सजातीय डेटा समूहों को प्रतिष्ठित किया जाता है।

सभी प्रकार के पूर्वानुमान प्रणालियों का आधार ऐतिहासिक जानकारी है जिसे समय श्रृंखला के रूप में संग्रहीत किया जाता है। यदि पैटर्न खोजने के लिए निर्माण करना संभव है जो लक्ष्य संकेतकों के व्यवहार की गतिशीलता को पर्याप्त रूप से प्रतिबिंबित करते हैं, तो संभावना है कि उनकी मदद से भविष्य में सिस्टम के व्यवहार की भविष्यवाणी करना संभव है।

रिश्ते और वर्गीकरण विश्लेषण (छवि 2.5) के विश्लेषण के लिए बहुआयामी सांख्यिकीय विधियों को तरीकों में विभाजित किया जा सकता है।

चित्रा 2.5 - बहुआयामी सांख्यिकीय विधियों का वर्गीकरण

सांख्यिकीय अध्ययन  - यह वैज्ञानिक, आर्थिक, जनसांख्यिकीय और अन्य घटनाओं और राज्य में सार्वजनिक जीवन की प्रक्रियाओं पर डेटा (तथ्यों) का एक वैज्ञानिक रूप से संगठित संग्रह, सारांश और विश्लेषण है, वैज्ञानिक रूप से एकल कार्यक्रम के अनुसार, लेखांकन रिकॉर्ड में उनकी महत्वपूर्ण विशेषताओं के पंजीकरण के साथ आयोजित किया जाता है।

सांख्यिकीय अनुसंधान की विशिष्ट विशेषताएं (बारीकियाँ) हैं: उद्देश्यपूर्णता, संगठन, जन चरित्र, व्यवस्थित (व्यापकता), तुलनीयता, प्रलेखन, नियंत्रणीयता, व्यावहारिकता।

सांख्यिकीय अनुसंधान में तीन मुख्य चरण होते हैं:

1) प्राथमिक सांख्यिकीय जानकारी का संग्रह  (स्टैटिस्टिकल ऑब्जर्वेशन) - स्टेट-स्टेट की इकाइयों के अध्ययनित गुण के मूल्यों पर अवलोकन, डेटा संग्रह, CT भविष्य के स्टेट-एनालिसिस की नींव है। यदि प्राथमिक आंकड़ों के संग्रह के दौरान कोई त्रुटि हुई है, या सामग्री खराब गुणवत्ता की है, तो यह सैद्धांतिक और व्यावहारिक दोनों निष्कर्षों की शुद्धता और विश्वसनीयता को प्रभावित करेगा।

2) प्राथमिक जानकारी का सांख्यिकीय सारांश और प्रसंस्करण  - डेटा को व्यवस्थित और समूहीकृत किया जाता है। स्टेट-समूह और सारांश के परिणाम स्टेट-एक्स तालिकाओं के रूप में प्रस्तुत किए जाते हैं। यह सामूहिक डेटा का प्रतिनिधित्व करने के लिए सबसे तर्कसंगत, व्यवस्थित, कॉम्पैक्ट और दृश्य रूप है।

3) सांख्यिकीय जानकारी का सामान्यीकरण और व्याख्या  - सांख्यिकीय जानकारी का विश्लेषण किया जाता है।

ये सभी चरण आपस में जुड़े हुए हैं, उनमें से एक की अनुपस्थिति सांख्यिकीय अध्ययन की अखंडता में विघ्न डालती है।

स्टेट्स ऑफ स्टैड रिसर्च

1. लक्ष्य निर्धारण

2. अवलोकन की वस्तु की परिभाषा

3. अवलोकन की इकाइयों की परिभाषा

4. एक अध्ययन कार्यक्रम डिजाइन करना

5. फॉर्म भरने के निर्देश देना

6. डेटा का सारांश और समूहीकरण (संक्षिप्त विश्लेषण)

बुनियादी अवधारणाओं और सांख्यिकीय विज्ञान की श्रेणियां।

1. सांख्यिकीय जनसंख्या - यह घटना का एक सेट है जिसमें एक या एक से अधिक सामान्य विशेषताएं हैं और एक दूसरे से अन्य विशेषताओं के मूल्यों में भिन्न हैं। जैसे, उदाहरण के लिए, घरों की समग्रता, परिवारों की समग्रता, उद्यमों, फर्मों, संघों आदि की समग्रता।

2. साइन -  यह संपत्ति, सांख्यिकीय अध्ययन के अधीन इस घटना की एक विशेषता है

3. सांख्यिकीय सूचक  - यह एक विशेष स्थान और समय में उनकी गुणात्मक निश्चितता में घटनाओं और प्रक्रियाओं की सामाजिक-अर्थशास्त्र की एक सामान्यीकरण मात्रात्मक विशेषता है। सांख्यिकीय संकेतक को दो मुख्य प्रकारों में विभाजित किया जा सकता है: लेखांकन और अनुमानित संकेतक (आकार, वॉल्यूम, अध्ययन किए गए घटना के स्तर) और विश्लेषणात्मक संकेतक (सापेक्ष और औसत मूल्य, विविधता के संकेतक, आदि)।

4. सोवियत की इकाई- यह स्टडी के लिए प्रत्येक व्यक्तिगत विषय है।

5. रूपांतर  - यह sov-ti घटना की व्यक्तिगत इकाइयों में संकेत की भयावहता की परिवर्तनशीलता है।

6. पैटर्न  - घटना में परिवर्तन की पुनरावृत्ति और आदेश कहा जाता है।

सांख्यिकीय अवलोकन के मुख्य चरण।

1 अवलोकन  - यह सार्वजनिक जीवन की सामाजिक-आर्थिक घटना पर डेटा का वैज्ञानिक रूप से आधारित संग्रह है।

सीएच के चरण:

1. सांख्यिकीय अवलोकन की तैयारी - इसमें सामूहिक टिप्पणियों की पद्धति का उपयोग शामिल है, जो प्राथमिक सांख्यिकीय जानकारी के संग्रह से ज्यादा कुछ नहीं है। (वैज्ञानिक, पद्धतिगत और संगठनात्मक-तकनीकी मुद्दों का समाधान)।

2. प्राथमिक स्टेट डेटा का सारांश और समूहीकरण  - एक निश्चित तरीके से स्टेट ग्रुपिंग की विधि का उपयोग करके एकत्रित जानकारी को सामान्यीकृत और वितरित किया जाता है। कार्य सहित, जनगणना प्रपत्र, प्रश्नावली, प्रपत्र, सांख्यिकीय रिपोर्टिंग के रूपों के वितरण के साथ शुरू होता है और निगरानी करने वाले निकायों को भरने के बाद उनके जमा होने के साथ समाप्त होता है।

3. स्टेट सूचनाओं का विश्लेषण  - संकेतकों को सामान्य बनाने की विधि का उपयोग करते हुए, सांख्यिकीय जानकारी का विश्लेषण किया जाता है।

4. सीएच में सुधार के प्रस्तावों का विकास  - कारणों का विश्लेषण किया जाता है, जिसके कारण सांख्यिकीय रूपों को गलत तरीके से भरना पड़ता है और अवलोकन में सुधार के लिए प्रस्तावों का विकास किया जाता है।

सीटी एसएन के पाठ्यक्रम में जानकारी प्राप्त करने के लिए समय के साथ-साथ काफी वित्तीय श्रम लागतों की आवश्यकता होती है। (जनमत सर्वेक्षण)

समूहीकरण के आँकड़े।

गिरोह  - यह आवश्यक विशेषताओं के अनुसार समूहों में सोवियत-टीआई का एक विभाजन है।

समूहीकरण के कारण: स्टैट-गो अध्ययन की वस्तु की मौलिकता।

समूहीकरण विधि का उपयोग करते हुए, समस्या का निम्नलिखित ट्रेस हल किया जाता है:  सामाजिक अर्थव्यवस्था प्रकार और घटना का आवंटन; घटना की संरचना और उसमें होने वाले संरचनात्मक परिवर्तनों का अध्ययन करना; घटना के बीच संबंध और निर्भरता का खुलासा।

इन समस्याओं का समाधान  टाइपोलॉजिकल, संरचनात्मक और विश्लेषणात्मक समूहों की मदद से।

ठेठ समूह  - सामाजिक-आर्थिक घटनाओं के प्रकार की पहचान (स्वामित्व के द्वारा औद्योगिक उद्यम)

संरचनात्मक समूह  संरचना और संरचनात्मक परिवर्तनों का मजबूत होना। ऐसे समूहों की मदद से, निम्नलिखित का अध्ययन किया जा सकता है: लिंग, आयु, निवास स्थान आदि द्वारा हमारी रचना।

विश्लेषणात्मक समूह  - संकेतों के बीच संबंध की पहचान।

एसजी निर्माण के चरण:

1. समूहीकरण विशेषता की पसंद

2. समूहों की आवश्यक संख्या का निर्धारण;

3. अंतराल की सीमा निर्धारित करें

4. संकेतकों या उनके सिस्टम के प्रत्येक समूह के लिए स्थापना, चयनित समूहों की विशेषता होनी चाहिए।

ग्रुपिंग सिस्टम।

समूह व्यवस्था  - यह सबसे आवश्यक सुविधाओं के अनुसार परस्पर सांख्यिकीय समूहों की एक श्रृंखला है, व्यापक रूप से अध्ययन की गई घटनाओं के सबसे महत्वपूर्ण पहलुओं को दर्शाती है।

ठेठ समूह  - यह वर्गों, सामाजिक-आर्थिक प्रकारों (स्वामित्व द्वारा औद्योगिक उद्यमों) में गुणात्मक रूप से विषम समाज का अध्ययन है।

संरचनात्मक समूह  - कुछ आधारों पर एक सजातीय परिषद की संरचना की विशेषता है। ऐसे समूहों की मदद से, निम्नलिखित का अध्ययन किया जा सकता है: लिंग, आयु, निवास स्थान आदि द्वारा हमारी रचना।

विश्लेषणात्मक समूह  - उनका उपयोग विशेषताओं के बीच संबंधों के अध्ययन में किया जाता है, एक कारक कारकों (प्रदर्शन में परिवर्तन को प्रभावित करता है), दूसरा प्रभावी है (संकेत जो कारकों के प्रभाव में बदलते हैं)।

निर्माण और वितरण श्रृंखला के प्रकार।

स्टेट वितरण श्रृंखला  - यह एक निश्चित भिन्न विशेषता के अनुसार समूहों में स्कूप की इकाइयों का एक वितरित वितरण है।

अंतर करना: उत्तरदायी और परिवर्तनशील वितरण प्रसन्नता।

ठहराव- यह एक नदी स्थल है जिसे गुणवत्ता के आधार पर बनाया गया है। आरआर तालिकाओं के रूप में बनाया गया। वे मौजूदा विशेषताओं के अनुसार परिषद की संरचना की विशेषता रखते हैं, कई अवधियों में लिया जाता है, ये डेटा हमें संरचना में परिवर्तन का अध्ययन करने की अनुमति देते हैं।

परिवर्तन  - यह एक नदी तट है जिसे मात्रात्मक आधार पर बनाया गया है। किसी भी भिन्नता श्रृंखला में 2 तत्व होते हैं: भिन्न और आवृत्तियाँ।

विकल्प  विशेषता के व्यक्तिगत मूल्यों पर विचार किया जाता है, जिसे वह भिन्नता श्रृंखला में लेता है, अर्थात। अलग विशेषता का विशिष्ट अर्थ।

आवृत्तियों  - ये अलग-अलग वेरिएंट की संख्या या परिवर्तन श्रृंखला के प्रत्येक समूह हैं, अर्थात्। ये संख्याएं बताती हैं कि ये या वे विकल्प कितनी बार एक नदी में मिले हैं

विविधता श्रृंखला:

1. असतत  - असतत आधार पर इकाइयों की इकाइयों के वितरण की विशेषता है (व्यक्तिगत अपार्टमेंट में कमरों की संख्या से परिवारों का वितरण)।

2. अंतराल - संकेत एक अंतराल के रूप में प्रस्तुत किया गया है; यह मुख्य रूप से विशेषता के निरंतर रूपांतर के साथ उचित है।

सबसे आसानी से उनकी ग्राफिक छवि की मदद से विश्लेषण करें, जो वितरण के रूप के बारे में न्याय करने की अनुमति देता है। परिवर्तनशील श्रृंखला की आवृत्तियों में परिवर्तन के चरित्र का एक दृश्य प्रतिनिधित्व बहुभुज और हिस्टोग्राम द्वारा दिया गया है, वहाँ ओगिवा और क्यूम्यूलेट है।

सांख्यिकीय तालिकाएँ।

सीटी  - यह सांख्यिकीय डेटा का प्रतिनिधित्व करने का एक तर्कसंगत और व्यापक रूप है।

तालिका स्टेट-सामग्री की प्रस्तुति का सबसे तर्कसंगत, दृश्य और कॉम्पैक्ट रूप है।

मूल तकनीकें जो सीटी ट्रेस बनाने की तकनीक निर्धारित करती हैं:

1. टी को कॉम्पैक्ट होना चाहिए और इसमें केवल प्रारंभिक डेटा शामिल हैं, जो सीधे कला में अध्ययन किए गए सामाजिक-आर्थिक घटना को दर्शाते हैं।

2. तालिका का शीर्षक और कॉलम और लाइनों के नाम स्पष्ट, संक्षिप्त होना चाहिए।

3. जानकारी तालिका के कॉलम (कॉलम) में स्थित है और एक सारांश रेखा के साथ समाप्त होती है।

5. यह संख्या ग्राफ और रेखाओं आदि के लिए उपयोगी है।

उनकी तार्किक सामग्री के संदर्भ में, एसटी एक "स्टेट वाक्य" का गठन करते हैं, जो उन तत्वों पर आधारित होते हैं जो विषय और विधेय होते हैं।

विषय  ऑब्जेक्ट का नाम संख्याओं की विशेषता है। यह एम है। एक या अधिक उल्लू, उल्लुओं की इकाइयों से।

विधेय  सीटी संकेतक हैं, सीटी अध्ययन की वस्तु की विशेषता है, अर्थात। विषय तालिका। यह कहा जा रहा है, ये शीर्ष हेडर हैं और बाएं से दाएं ग्राफ की सामग्री की स्थिति है।

9. आँकड़ों में निरपेक्ष मूल्य की अवधारणा .

स्टेट पोक-क्या  गुणात्मक रूप से परिभाषित चर है जो अध्ययन या उसके गुणों को मापता है।

ए वी  - यह एक सामान्य संकेतक है जो किसी स्थान और समय की विशिष्ट परिस्थितियों में किसी घटना के आकार, पैमाने या आयतन को दर्शाता है।

एक्सप्रेस करने के तरीके: प्राकृतिक इकाइयां (टी।, पीसी।, मात्रा); श्रम आयाम (गुलाम। वीआर, श्रमसाध्य); मूल्य अभिव्यक्ति

उत्पादन के तरीके: कार्यप्रणाली, जीडीपी, रेटिंग आदि की परिभाषा के अनुसार तथ्यों, सारांश और समूहन, गणना का पंजीकरण।

एबी के प्रकार: 1. इंडिविजुअल एबी - सामान्य घटना के अलग-अलग तत्वों की विशेषता है 2. कुल एबी - वस्तुओं के कुल के लिए विशेषता संकेतक।

पूर्ण परिवर्तन (/ _ \\) 2 एबी के बीच का अंतर है।

किसी विशेष घटना का विचार प्राप्त करने के लिए, निष्कर्ष निकालने के लिए, एक सांख्यिकीय अध्ययन करना आवश्यक है। स्वास्थ्य देखभाल और चिकित्सा में एक सांख्यिकीय अध्ययन का विषय सार्वजनिक स्वास्थ्य हो सकता है, चिकित्सा देखभाल का संगठन, चिकित्सा संस्थानों की गतिविधि के विभिन्न अनुभाग, पर्यावरणीय कारक जो स्वास्थ्य की स्थिति को प्रभावित करते हैं।

सांख्यिकीय अनुसंधान के प्रदर्शन के पद्धतिगत अनुक्रम में कुछ चरण होते हैं।

पहला चरण। एक योजना और अनुसंधान कार्यक्रम तैयार करना।

2 चरण। सामग्री संग्रह (सांख्यिकीय अवलोकन)।

3 चरण। सामग्री विकास, सांख्यिकीय समूहीकरण और सारांश

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

5 चरण। साहित्य प्रसंस्करण और परिणामों की प्रस्तुति।

सांख्यिकीय अध्ययन पूरा होने पर, सिफारिशों और प्रबंधकीय निर्णयों को विकसित किया जाता है, अध्ययन के परिणामों को अभ्यास में लाया जाता है, और प्रभावशीलता का मूल्यांकन किया जाता है।

सांख्यिकीय अनुसंधान के संचालन में, सबसे महत्वपूर्ण तत्व उपरोक्त चरणों के कार्यान्वयन में एक सख्त अनुक्रम का पालन है।

पहला चरण   सांख्यिकीय अनुसंधान - एक योजना और कार्यक्रम की तैयारी - प्रारंभिक है, जो अध्ययन के उद्देश्य और उद्देश्यों को परिभाषित करता है, एक योजना और एक अनुसंधान कार्यक्रम को संकलित करता है, सांख्यिकीय सामग्री के सारांश का एक कार्यक्रम विकसित करता है और संगठनात्मक मुद्दों को हल करता है।

सांख्यिकीय अध्ययन शुरू करते समय, इस विषय पर साहित्य का अध्ययन करने के लिए, अध्ययन के उद्देश्य और उद्देश्यों को सही और स्पष्ट रूप से तैयार करना आवश्यक है।

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

लक्ष्य का खुलासा करने के लिए, अध्ययन के उद्देश्य निर्धारित किए जाते हैं।

प्रारंभिक चरण में एक महत्वपूर्ण बिंदु एक संगठनात्मक योजना का विकास है। अध्ययन की संगठनात्मक योजना स्थान के निर्धारण (अवलोकन की प्रशासनिक-क्षेत्रीय सीमाएं), समय (सामग्री की निगरानी, \u200b\u200bविकास और विश्लेषण के लिए विशिष्ट तिथियां) और अध्ययन (आयोजकों, कलाकारों, कार्यप्रणाली और संगठनात्मक प्रबंधन, अध्ययन के लिए धन के स्रोत) के निर्धारण के लिए प्रदान करती है।

plऔर n अध्ययनघ रोंऔर नियाइसमें शामिल हैं:

अध्ययन की वस्तु (सांख्यिकीय जनसंख्या) का निर्धारण;

अध्ययन की मात्रा (ठोस, गैर-निरंतर);

प्रकार (वर्तमान, एक बार);

सांख्यिकीय जानकारी एकत्र करने के तरीके। अनुसंधान कार्यक्रमइसमें शामिल हैं:

अवलोकन की एक इकाई की परिभाषा;

प्रत्येक अवलोकन इकाई के संबंध में पंजीकृत होने के लिए मुद्दों (लेखा सुविधाओं) की सूची *

लेखांकन के अधीन प्रश्नों और संकेतों की एक सूची के साथ एक व्यक्तिगत लेखांकन (पंजीकरण) का विकास;

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

प्रत्येक अवलोकन इकाई के लिए, एक अलग फॉर्म भरा जाता है, इसमें पासपोर्ट भाग, स्पष्ट रूप से तैयार किया गया, एक निश्चित अनुक्रम में कार्यक्रम के प्रश्न और दस्तावेज़ को भरने की तिथि शामिल होती है।

लेखांकन रूपों के रूप में, चिकित्सा संस्थानों के अभ्यास में प्रयुक्त चिकित्सा लेखांकन रूपों का उपयोग किया जा सकता है।

अन्य चिकित्सा दस्तावेज (केस इतिहास, और एक आउट पेशेंट के अलग-अलग कार्ड, बाल विकास इतिहास, प्रसव इतिहास), चिकित्सा संस्थानों के रिपोर्टिंग फॉर्म आदि जानकारी के स्रोतों के रूप में काम कर सकते हैं।

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

वर्तमान में, कंप्यूटर का उपयोग करके अवलोकन परिणामों के कंप्यूटर प्रसंस्करण के संबंध में, कार्यक्रम के सवालों को औपचारिक रूप दिया जा सकता है , जब लेखांकन दस्तावेज़ में प्रश्न एक विकल्प के रूप में रखे जाते हैं (हाँ, नहीं) , या तैयार उत्तर दिए जाते हैं, जिसमें से एक विशिष्ट उत्तर का चयन किया जाना चाहिए।

सांख्यिकीय अध्ययन के पहले चरण में, अवलोकन कार्यक्रम, कार्यक्रमों के साथ * प्राप्त आंकड़ों का सारांश संकलित किया गया है, जिसमें समूहीकरण के सिद्धांतों को स्थापित करना, समूहीकरण विशेषताओं की पहचान करना शामिल है , इन संकेतों के संयोजन का निर्धारण, सांख्यिकीय तालिकाओं के मॉडल का संकलन।

दूसरा चरण  - सांख्यिकीय सामग्री का संग्रह (सांख्यिकीय अवलोकन) - अध्ययन के तहत घटना के व्यक्तिगत मामलों को पंजीकृत करने और पंजीकरण रूपों में उन्हें विशेषता विशेषताएँ शामिल हैं। इस कार्य के प्रदर्शन से पहले और उसके दौरान, निगरानी करने वाले कलाकारों के लिए ब्रीफिंग (मौखिक या लिखित) किया जाता है, उन्हें पंजीकरण प्रपत्र प्रदान किए जाते हैं।

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

पर वर्तमान अवलोकनवें deniaघटना का अध्ययन किसी भी अलग अवधि (सप्ताह, तिमाही) के लिए किया जाता है , वर्ष, आदि) घटना के दैनिक पंजीकरण के माध्यम से प्रत्येक घटना होती है। वर्तमान निगरानी का एक उदाहरण जन्मों की संख्या है , मृत, बीमार , अस्पताल से छुट्टी दे दी, आदि। इस प्रकार, तेजी से बदलती घटनाओं को ध्यान में रखा जाता है।

पर एकमुश्त राशिवें deniaसमय में एक विशिष्ट (महत्वपूर्ण) बिंदु पर आंकड़े एकत्र किए जाते हैं। एक समय का अवलोकन है: जनगणना, बच्चों के शारीरिक विकास का अध्ययन, वर्ष के घोड़ों पर अस्पताल के बिस्तर का पंजीकरण, चिकित्सा संस्थानों का प्रमाणीकरण आदि। जनसंख्या की निवारक परीक्षाएं इस प्रकार की होती हैं। एक एकल पंजीकरण अध्ययन के समय घटना की स्थिति को दर्शाता है। इस प्रकार के अवलोकन का उपयोग धीरे-धीरे बदलती घटनाओं का अध्ययन करने के लिए किया जाता है।

समय के साथ अवलोकन के प्रकार का चुनाव अध्ययन के उद्देश्य और उद्देश्यों से निर्धारित होता है। उदाहरण के लिए, अस्पताल में भर्ती मरीजों की विशेषताओं को उन लोगों के वर्तमान पंजीकरण के परिणामस्वरूप प्राप्त किया जा सकता है जिन्होंने अस्पताल छोड़ दिया है (चल रही निगरानी) या अस्पताल में रोगियों की एक दिन की जनगणना (एक बार की निगरानी)।

अध्ययन किए गए घटना के कवरेज की पूर्णता के आधार पर, एक निरंतर और अपूर्ण अध्ययन प्रतिष्ठित है।

पर ठोसअध्ययन अवलोकन की सभी इकाइयों की जाँच करता है जो समुच्चय का हिस्सा हैं, अर्थात् सामान्य आबादी। घटना के पूर्ण आयामों को स्थापित करने के लिए एक निरंतर अध्ययन किया जाता है, उदाहरण के लिए, कुल जनसंख्या, जन्म या मृत्यु की कुल संख्या, किसी विशेष बीमारी के मामलों की कुल संख्या आदि। , डॉक्टरों का भार, आदि)

पर आसंजन की कमीअध्ययन केवल आबादी का हिस्सा है। इसे कई प्रकारों में विभाजित किया गया है: प्रश्नावली, मोनोग्राफिक, मुख्य सरणी, चयनात्मक। चिकित्सा अनुसंधान में सबसे आम चयनात्मक विधि है।

मोनोग्राफिक विधि  - अलग-अलग समुच्चय इकाइयों का विस्तृत विवरण देता है जिसमें कुछ सम्मान और वस्तुओं का गहन, व्यापक वर्णन होता है।

मुख्य सरणी विधि  - इसमें उन वस्तुओं का अध्ययन शामिल है जिनमें अधिकांश अवलोकन इकाइयों का ध्यान केंद्रित है। इस पद्धति का नुकसान यह है कि यह आबादी के अध्ययन भाग से अप्रभावित रहता है, हालांकि आकार में छोटा है, लेकिन जो मुख्य सरणी से काफी भिन्न हो सकता है।

प्रश्नावली विधि - यह लोगों के एक विशिष्ट चक्र को संबोधित विशेष रूप से डिज़ाइन किए गए प्रश्नावली का उपयोग करके सांख्यिकीय डेटा का संग्रह है। यह अध्ययन स्वैच्छिकता के सिद्धांत पर आधारित है, इसलिए रिटर्निंग प्रोफाइल अक्सर अधूरी होती है। अक्सर इन सवालों के जवाब विषय और यादृच्छिकता द्वारा छापे जाते हैं। इस पद्धति का उपयोग अध्ययन के तहत घटना की अनुमानित विशेषता प्राप्त करने के लिए किया जाता है।

चयनात्मक विधि  - संपूर्ण आबादी को चिह्नित करने के लिए अवलोकन की इकाइयों के कुछ विशेष रूप से चयनित हिस्से के अध्ययन के लिए नीचे आता है। इस पद्धति का लाभ उच्च स्तर की विश्वसनीयता के परिणाम प्राप्त करने के साथ-साथ काफी कम लागत है। अध्ययन में कम कलाकार काम करते हैं , इसके अलावा, इसके लिए कम समय की आवश्यकता होती है।

चिकित्सा आंकड़ों में, चयनात्मक विधि की भूमिका और स्थान विशेष रूप से बड़ी है, क्योंकि चिकित्सा कर्मचारी आमतौर पर अध्ययन किए जा रहे घटना के एक हिस्से से ही निपटते हैं: वे एक विशेष बीमारी वाले रोगियों के समूह का अध्ययन करते हैं, व्यक्तिगत विभागों और चिकित्सा संस्थानों के काम का विश्लेषण करते हैं। , कुछ घटनाओं आदि की गुणवत्ता का मूल्यांकन करें।

सांख्यिकीय अवलोकन और इसके कार्यान्वयन की प्रकृति के दौरान जानकारी प्राप्त करने की विधि के अनुसार, कई प्रकार प्रतिष्ठित हैं:

1) प्रत्यक्ष अवलोकन(रोगियों की नैदानिक \u200b\u200bपरीक्षा , प्रयोगशाला के लिए , वाद्य अनुसंधान , मानवविज्ञान माप, आदि)

2) समाजशास्त्रीय तरीके: साक्षात्कार विधि (आमने-सामने सर्वेक्षण), प्रश्नावली (पत्राचार सर्वेक्षण - अनाम या गैर-अनाम), आदि;

3) वृत्तचित्र अनुसंधानऔर की(मेडिकल दस्तावेजों के लेखांकन और रिपोर्टिंग से जानकारी की प्रतिलिपि, संस्थानों और संगठनों के आधिकारिक आंकड़ों से जानकारी।)

तीसरा चरण  - सामग्री का समूहीकरण और सारांश - टिप्पणियों की संख्या की जाँच और स्पष्टीकरण के साथ शुरू होता है , प्राप्त जानकारी की पूर्णता और शुद्धता , त्रुटियों, डुप्लिकेट प्रविष्टियों आदि की पहचान और उन्मूलन

सामग्री के सही विकास के लिए, प्राथमिक लेखा दस्तावेजों के एन्क्रिप्शन का उपयोग किया जाता है , यानी प्रत्येक चिह्न और उसके समूह का एक चिह्न - वर्णानुक्रम। एन्क्रिप्शन एक तकनीक है , सामग्री विकास को सुगम बनाना और त्वरित करना , गुणवत्ता में सुधार, विकास की सटीकता। सिफर - सम्मेलनों - मनमाने ढंग से उत्पन्न होते हैं। जब एन्क्रिप्टिंग निदान करता है, तो अंतरराष्ट्रीय नामकरण और रोगों के वर्गीकरण का उपयोग करने की सिफारिश की जाती है; जब एन्क्रिप्टिंग व्यवसायों - व्यवसायों की शब्दावली

एन्क्रिप्शन का लाभ यह है कि, यदि आवश्यक हो, तो मुख्य विकास के पूरा होने के बाद, आप नए रिश्तों और निर्भरता को स्पष्ट करने के लिए विकास के लिए सामग्री पर लौट सकते हैं। एन्क्रिप्टेड लेखांकन सामग्री इसे आसान और तेज़ बनाती है। , अनएन्क्रिप्टेड की तुलना में। सत्यापन के बाद, विशेषताओं का एक समूह किया जाता है।

समूह- अध्ययन किए गए डेटा की समग्रता को सजातीय में विभाजित करना , सबसे आवश्यक सुविधाओं के अनुसार विशिष्ट समूह। गुणात्मक और मात्रात्मक आधार पर समूहीकरण किया जा सकता है। एक समूहीकरण विशेषता का चुनाव अध्ययन की गई जनसंख्या की प्रकृति और अध्ययन के उद्देश्यों पर निर्भर करता है।

टाइपोलॉजिकल ग्रुपिंग गुणात्मक (वर्णनात्मक, उत्तरदायी) विशेषताओं के अनुसार किया जाता है, उदाहरण के लिए, लिंग , पेशे, रोग समूह, रोग की गंभीरता, पश्चात की जटिलताएं आदि।

मात्रात्मक (परिवर्तनशील) संकेतों द्वारा समूहन चिह्न के संख्यात्मक आयामों के आधार पर किया जाता है , उदाहरण के लिए , उम्र के हिसाब से , बीमारी की अवधि, उपचार की अवधि, आदि। मात्रात्मक समूहीकरण को समूह अंतराल के आकार के प्रश्न को हल करने की आवश्यकता होती है: अंतराल बराबर हो सकता है, और कुछ मामलों में असमान, यहां तक \u200b\u200bकि तथाकथित खुले समूह भी शामिल हो सकते हैं।

उदाहरण के लिए , जब आयु के अनुसार समूह बनाया जाता है, तो खुले समूहों को परिभाषित किया जा सकता है: 1 वर्ष तक . 50 वर्ष और उससे अधिक।

निर्धारित करते समय समूहों की संख्या अध्ययन के उद्देश्य और उद्देश्यों से आगे बढ़ती है। यह आवश्यक है कि समूह अध्ययन के तहत घटना के पैटर्न को प्रकट कर सकते हैं। बड़ी संख्या में समूह सामग्री के अत्यधिक कुचल, अनावश्यक विस्तार को जन्म दे सकते हैं। समूहों की एक छोटी संख्या विशेषता विशेषताओं को अस्पष्ट करती है।

सामग्री को समूहीकृत करने के बाद, सारांश पर आगे बढ़ें।

सी वोडका- पृथक मामलों का सामान्यीकरण , कुछ समूहों में सांख्यिकीय अनुसंधान, तालिकाओं के लेआउट में उनकी गणना और समावेश के परिणामस्वरूप प्राप्त किया गया।

सांख्यिकीय तालिकाओं का उपयोग करके सांख्यिकीय सामग्री का सारांश किया जाता है। तालिका , संख्याओं से भरा हुआ नहीं , लेआउट कहा जाता है।

सांख्यिकीय टेबल भूरे रंग के होते हैं , कालानुक्रमिक, प्रादेशिक।

तालिका में एक विषय और एक विधेय है। सांख्यिकीय विषय को आमतौर पर तालिका के बाएं भाग में क्षैतिज रेखाओं पर रखा जाता है और मुख्य, मुख्य विशेषता को दर्शाता है। सांख्यिकीय विधेय को ऊर्ध्वाधर ग्राफ़ में बाएं से दाएं रखा गया है और अतिरिक्त लेखांकन विशेषताओं को दर्शाता है।

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

साधारण टेबलएक विशेषता के अनुसार सामग्री का संख्यात्मक वितरण प्रस्तुत किया गया है , इसके घटक (तालिका 1)। एक साधारण तालिका में आम तौर पर अध्ययन की जा रही पूरी घटना का एक सरल सूची या सारांश होता है।

तालिका 1

अस्पताल में मृतकों की आयु वितरण एन।

समूह तालिकाओंएक दूसरे के संबंध में दो विशेषताओं का संयोजन प्रस्तुत किया गया है (तालिका 2)।

तालिका 2

लिंग और आयु के आधार पर अस्पताल में मृतकों का वितरण

संयुक्तऔर क्यूईके बारे में nnyh टेबलतीन या अधिक परस्पर संबंधित विशेषताओं के अनुसार सामग्री का वितरण दिया गया है (तालिका 3)।

तालिका 3

आयु और लिंग द्वारा विभिन्न रोगों के लिए अस्पताल में मृतकों का वितरण

अंतर्निहित बीमारी का निदान	आयु
0-14	15-19	20-39	40-59	60 और\u003e	केवल
मीटर	अच्छी तरह से	मीटर	अच्छी तरह से	मीटर	अच्छी तरह से	मीटर	अच्छी तरह से	मीटर	अच्छी तरह से	मीटर	अच्छी तरह से	म + च
संचार प्रणाली के रोग।	-	-	-	-
चोट और जहर		-		-					-
कैंसर। स्टार्ट-अप।	-	-	-	-	-	-
अन्य ज़ैब	-	-	-	-
सभी बीमार हैं।		-		-

तालिकाओं का संकलन करते समय, कुछ आवश्यकताएँ देखी जानी चाहिए:

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

तालिका के अंदर, सभी स्तंभों में स्पष्ट, संक्षिप्त नाम भी होने चाहिए;

तालिका को भरते समय, तालिका की सभी कोशिकाओं में संबंधित संख्यात्मक डेटा होना चाहिए। इस संयोजन की कमी के कारण खाली रहने वाली तालिका की कोशिकाओं को पार किया जाता है ("-"), और सेल में जानकारी के अभाव में, "ns" या "...";

नीचे क्षैतिज पंक्ति में तालिका भरने के बाद और अंतिम दाहिने ऊर्ध्वाधर कॉलम में, ऊर्ध्वाधर रेखांकन और क्षैतिज पंक्तियों के परिणामों को संक्षेप में प्रस्तुत किया गया है।

तालिकाओं में एक समान क्रमांक होना चाहिए।

टिप्पणियों की एक छोटी मात्रा के साथ अध्ययन में, एक सारांश मैन्युअल रूप से किया जाता है। सभी लेखा दस्तावेजों को विशेषता कोड के अनुसार समूहों में विभाजित किया गया है। इसके बाद, डेटा को गणना करके संबंधित टेबल सेल में दर्ज किया जाता है।

वर्तमान में, कंप्यूटर व्यापक रूप से सामग्री को छांटने और सारांशित करने में उपयोग किया जाता है। . जो न केवल अध्ययनित विशेषताओं के अनुसार सामग्री को छाँटने की अनुमति देता है , लेकिन प्रदर्शन गणना करें।

चौथा चरण  - सांख्यिकीय विश्लेषण - अध्ययन का एक महत्वपूर्ण चरण है। इस स्तर पर, सांख्यिकीय संकेतक (आवृत्तियों) की गणना , संरचना , अध्ययन किए गए घटना के औसत आकार), उनका ग्राफिक प्रतिनिधित्व दिया गया है , गतिकी का अध्ययन , रुझान, घटना के बीच संबंध स्थापित होते हैं . पूर्वानुमान किए जाते हैं, आदि। विश्लेषण में डेटा की व्याख्या, अनुसंधान परिणामों की विश्वसनीयता का आकलन शामिल है। निष्कर्ष में, निष्कर्ष निकाले गए हैं।

पांचवा चरण - साहित्यिक प्रसंस्करण अंतिम है। इसमें एक सांख्यिकीय अध्ययन के परिणामों को अंतिम रूप देना शामिल है। परिणामों को एक लेख, रिपोर्ट, रिपोर्ट के रूप में प्रस्तुत किया जा सकता है , निबंध, आदि। प्रत्येक प्रकार के डिजाइन के लिए, कुछ आवश्यकताएँ हैं , जिसे एक सांख्यिकीय अध्ययन के परिणामों के साहित्यिक प्रसंस्करण में देखा जाना चाहिए।

एक चिकित्सा सांख्यिकीय अध्ययन के परिणामों को स्वास्थ्य सेवा अभ्यास में पेश किया जा रहा है। अध्ययन के परिणामों का उपयोग करने के लिए विभिन्न विकल्प संभव हैं: चिकित्सा और वैज्ञानिक श्रमिकों के व्यापक दर्शकों के परिणामों से परिचित; निर्देशात्मक और कार्यप्रणाली दस्तावेजों की तैयारी; एक युक्तिकरण प्रस्ताव और अन्य का निष्पादन।

सांख्यिकी मूल्यों

सांख्यिकीय डेटा के तुलनात्मक विश्लेषण के लिए, सांख्यिकीय मूल्यों का उपयोग किया जाता है: निरपेक्ष , सापेक्ष , औसत।

पूर्ण मूल्य

सांख्यिकीय अध्ययन के दौरान सारांश तालिकाओं में प्राप्त पूर्ण मान घटना के पूर्ण आकार (चिकित्सा संस्थानों की संख्या, अस्पताल में बिस्तरों की संख्या, जनसंख्या) को दर्शाता है , मृतकों की संख्या, जन्म, बीमार, आदि)। कई सांख्यिकीय अध्ययन पूर्ण मूल्यों में परिणत होते हैं। कुछ मामलों में, उनका उपयोग अध्ययन के तहत घटना का विश्लेषण करने के लिए किया जा सकता है। , उदाहरण के लिए , जब दुर्लभ घटनाओं का अध्ययन , यदि आवश्यक हो, तो घटना के सटीक निरपेक्ष आकार को जानें , यदि आवश्यक हो, तो अध्ययन के तहत घटना के व्यक्तिगत मामलों पर ध्यान दें, आदि , मामले में जब नियमितता के निर्धारण की आवश्यकता नहीं होती है , निरपेक्ष संख्याओं का भी उपयोग किया जा सकता है।

मामलों के एक महत्वपूर्ण हिस्से में, अन्य अध्ययनों के डेटा की तुलना के लिए पूर्ण मूल्यों का उपयोग नहीं किया जा सकता है। इसके लिए, सापेक्ष और औसत मूल्यों का उपयोग किया जाता है।

सापेक्ष मूल्य

सापेक्ष मूल्य (संकेतक) , गुणांक) एक निरपेक्ष मूल्य के दूसरे के संबंध के परिणामस्वरूप प्राप्त किए जाते हैं। सबसे अधिक उपयोग किए जाने वाले संकेतक हैं: गहन , व्यापक अनुपात , स्पष्टता।

गहन  - आवृत्ति संकेतक , पर्यावरण में घटना की तीव्रता, व्यापकता , इस घटना का निर्माण। हादसे का अध्ययन हेल्थकेयर में किया जा रहा है , मृत्यु-दर , विकलांगता, प्रजनन क्षमता और सार्वजनिक स्वास्थ्य के अन्य संकेतक। वातावरण , जिसमें प्रक्रियाएँ होती हैं, वह संपूर्ण या व्यक्तिगत समूहों (आयु, लिंग, सामाजिक) के रूप में जनसंख्या है , पेशेवर, आदि)। चिकित्सा-सांख्यिकीय अध्ययनों में, घटना पर्यावरण का एक प्रकार का उत्पाद है। उदाहरण के लिए , जनसंख्या (पर्यावरण) और रोगी (घटना); बीमार (बुधवार) और मृत (घटना), आदि।

आधार के मूल्य को संकेतक के मूल्य के अनुसार चुना जाता है - 100, 1000, 10000, 100000, इस पर निर्भर करते हुए, संकेतक को प्रतिशत के रूप में व्यक्त किया जाता है , पीपीएम , prodecymille, prosantimille।

गहन संकेतक की गणना निम्नानुसार है: उदाहरण के लिए, ईरान में 1995 में। 67,283 हजार निवासी रहते थे, वर्ष के दौरान 380,200 लोग मारे गए।

गहन मैट्रिक्स सामान्य या विशेष हो सकते हैं।

सामान्य गहन संकेतक पूरी तरह से इस घटना की विशेषता बताते हैं . उदाहरण के लिए , कुल प्रजनन दर , प्रशासनिक क्षेत्र की संपूर्ण जनसंख्या के लिए मृत्यु दर, रुग्णता की गणना।

विशेष गहन संकेतक (समूह) का उपयोग विभिन्न समूहों में घटना की आवृत्ति को चिह्नित करने के लिए किया जाता है (लिंग, आयु के अनुसार घटना) , 1 वर्ष से कम उम्र के बच्चों के बीच मृत्यु दर , अलग-अलग नोसोलॉजिकल फॉर्म आदि द्वारा मृत्यु दर)।

गहन संकेतक का उपयोग किया जाता है: स्तर निर्धारित करने के लिए . आवृत्तियों , घटना की व्यापकता; दो अलग-अलग आबादी में घटना की आवृत्ति की तुलना करने के लिए; गतिशीलता में एक घटना की आवृत्ति में परिवर्तन सिखाने के लिए।

व्यापक- विशिष्ट गुरुत्व, संरचना के संकेतक घटना के वितरण को उसके घटक भागों, इसकी आंतरिक संरचना में चिह्नित करते हैं। व्यापक संकेतकों की गणना पूरी तरह से आंशिक घटना के अनुपात से की जाती है और एक इकाई के प्रतिशत या अंशों में व्यक्त की जाती है।

व्यापक संकेतक की गणना निम्नानुसार है: उदाहरण के लिए, ग्रीस में 1997 में 214 सामान्य अस्पतालों सहित 719 अस्पताल थे।

व्यापक संकेतक का उपयोग घटना की संरचना को निर्धारित करने के लिए किया जाता है और इसके घटक भागों के अनुपात का तुलनात्मक मूल्यांकन किया जाता है। व्यापक संकेतक हमेशा परस्पर जुड़े होते हैं, क्योंकि उनकी राशि हमेशा 100 प्रतिशत के बराबर होती है: उदाहरण के लिए, जब घटना की संरचना का अध्ययन करते हैं, तो एक व्यक्ति की बीमारी का अनुपात इसकी वास्तविक वृद्धि के साथ बढ़ सकता है; उसी स्तर पर, यदि अन्य बीमारियों की संख्या में कमी आई है; इस बीमारी की संख्या में कमी के साथ , यदि अन्य रोगों की संख्या में कमी तेज गति से होती है।

अनुपात- दो स्वतंत्र, एक दूसरे से स्वतंत्र के अनुपात का प्रतिनिधित्व करते हैं , गुणात्मक रूप से भिन्न मात्राएँ। अनुपात संकेतकों में डॉक्टरों, पैरामेडिकल श्रमिकों, अस्पताल के बेड आदि के साथ जनसंख्या के प्रावधान के संकेतक शामिल हैं।

अनुपात सूचक की गणना निम्नानुसार की जाती है: उदाहरण के लिए, लेबनान में 3789 हजार निवासियों की आबादी के साथ, 1996 में, 3941 डॉक्टरों ने चिकित्सा संस्थानों में काम किया।

रेखांकन- सांख्यिकीय मूल्यों के अधिक दृश्य और सुलभ तुलना के उद्देश्य के लिए उपयोग किया जाता है। दृश्य संकेतक पूर्ण, सापेक्ष या औसत मूल्यों को एक आसान-से तुलना फॉर्म में बदलने का एक सुविधाजनक तरीका प्रदान करते हैं। इन संकेतकों की गणना करते समय, एक तुलनात्मक मान 100 (या 1) के बराबर होता है, और शेष मानों को इस संख्या के अनुसार पुनर्गणना किया जाता है।

दृश्यता संकेतकों की गणना निम्नानुसार है: उदाहरण के लिए, जॉर्डन की जनसंख्या थी: 1994 में। - 1995 में 4275 हजार लोग - 4440 हजार लोग , 1996 में - 5439 हजार लोग।

दृश्यता सूचकांक: 1994.-100%;

1995।	=	4460 *100	=	103.9%;
1996।	=	5439*100	=	127.2%

दृश्यता संकेतक इंगित करते हैं कि कितने प्रतिशत या कितनी बार तुलना मूल्यों में वृद्धि या कमी हुई है। समय के साथ डेटा की तुलना करने के लिए दृश्यता संकेतक का सबसे अधिक उपयोग किया जाता है। , अधिक दृश्य रूप में अध्ययन के तहत घटना के नियमों को प्रस्तुत करने के लिए।

सापेक्ष मूल्यों का उपयोग करते समय, कुछ त्रुटियां हो सकती हैं। यहाँ उनमें से सबसे आम हैं:

1. कभी-कभी वे घटना की संरचना की विशेषता वाले व्यापक संकेतकों के आधार पर घटना की आवृत्ति में परिवर्तन का न्याय करते हैं, न कि इसकी तीव्रता का।

3. विशेष संकेतकों की गणना करते समय, आपको संकेतक की गणना करने के लिए हर सही तरीके से चुनना चाहिए: उदाहरण के लिए , पश्चात मृत्यु दर संचालित के संबंध में गणना की जानी चाहिए , सभी मरीजों को नहीं।

4. संकेतकों का विश्लेषण करते समय, टाइम फैक्टर को ध्यान में रखा जाना चाहिए:

आप समय की विभिन्न अवधियों के लिए गणना किए गए संकेतकों की तुलना नहीं कर सकते हैं: उदाहरण के लिए, एक वर्ष के लिए घटना दर और एक आधे साल के लिए , जिससे गलत निर्णय हो सकते हैं। 5. समुच्चय की विषम संरचना से गणना की गई सामान्य गहन संकेतकों की आपस में तुलना करना असंभव है, क्योंकि माध्यम की संरचना की विविधता संकेतक के मूल्य को प्रभावित कर सकती है।

औसत मूल्य

औसत मूल्य एक निश्चित बदलती मात्रात्मक विशेषता के अनुसार एक सांख्यिकीय आबादी की एक सामान्यीकृत विशेषता देते हैं।

औसत मूल्य अध्ययन के तहत विशेषता के सामान्य माप को व्यक्त करने वाली एक संख्या के साथ टिप्पणियों की पूरी श्रृंखला की विशेषता है। यह व्यक्तिगत टिप्पणियों का यादृच्छिक विचलन करता है और एक मात्रात्मक विशेषता का एक विशिष्ट लक्षण देता है।

औसत मूल्यों के साथ काम करते समय आवश्यकताओं में से एक आबादी की गुणात्मक एकरूपता है जिसके लिए औसत की गणना की जाती है। इसके बाद ही यह उद्देश्यपूर्ण रूप से अध्ययन की जा रही घटना की विशिष्ट विशेषताओं को प्रतिबिंबित करेगा। दूसरी आवश्यकता यह है कि औसत मूल्य केवल तब विशेषता के विशिष्ट आयामों को व्यक्त करता है जब यह अध्ययन किए गए विशेषता के बड़े पैमाने पर सामान्यीकरण पर आधारित होता है, अर्थात। पर्याप्त संख्या में टिप्पणियों पर गणना की गई।

औसत मान वितरण श्रृंखला (परिवर्तनशील श्रृंखला) से प्राप्त किए जाते हैं।

विविधता श्रृंखला- समान मात्रात्मक लेखा विशेषता की विशेषता वाले कई सजातीय सांख्यिकीय मात्रा, आकार में भिन्नता और एक निश्चित क्रम (कमी या वृद्धि) में स्थित है।

विविधता श्रृंखला के तत्व हैं:

विकल्प- v अध्ययनशील बदलते मात्रात्मक गुण का संख्यात्मक मान है।

आवृत्ति  - p (pars) या f (फ़्रीक्वेंसी) - वेरिएशन सीरीज़ में वेरिएंट की पुनरावृत्ति, यह दर्शाता है कि इस सीरीज़ की रचना में कितनी बार एक या कोई अन्य वेरिएंट आता है।

टिप्पणियों की कुल संख्या- n (अंक) सभी आवृत्तियों का योग है: n \u003d us। यदि टिप्पणियों की कुल संख्या 30 से अधिक है, तो सांख्यिकीय नमूने को बड़ा माना जाता है; यदि n 30 से कम या इसके बराबर है, तो यह छोटा है।

भिन्नता श्रृंखला अव्यवस्थित (अव्यवस्थित) होती है, पूर्णांक से मिलकर, और निरंतर, जब संस्करण के मानों को एक भिन्नात्मक संख्या के रूप में व्यक्त किया जाता है। असंगत पंक्तियों में, आसन्न संस्करण एक पूर्णांक द्वारा भिन्न होते हैं, उदाहरण के लिए: नाड़ी की धड़कन की संख्या, प्रति मिनट सांस की संख्या, उपचार के दिनों की संख्या, आदि। निरंतर पंक्तियों में, विकल्प किसी भी भिन्न इकाई मूल्य से भिन्न हो सकते हैं। विविधता श्रृंखला तीन रूपों में आती है। सरल- एक श्रृंखला जिसमें प्रत्येक संस्करण एक बार होता है, अर्थात्। एक के बराबर आवृत्तियों।

ओह bychny- एक श्रृंखला जिसमें विकल्प एक से अधिक बार होते हैं।

समूहऔर nny- एक पंक्ति। जिसमें समूह में शामिल सभी वेरिएंट की पुनरावृत्ति की आवृत्ति के संकेत के साथ एक निश्चित अंतराल के भीतर वेरिएंट को उनके आकार द्वारा वर्गीकृत किया जाता है।

एक समूहीकृत भिन्नता श्रृंखला का उपयोग बड़ी संख्या में टिप्पणियों और अत्यधिक मूल्यों के एक रोगी श्रेणी के साथ किया जाता है।

परिवर्तनशील श्रृंखला के प्रसंस्करण में परिवर्तनशील श्रृंखला के मापदंडों (औसत मूल्य, औसत वर्ग विचलन और औसत मूल्य की औसत त्रुटि) को प्राप्त करना शामिल है।

औसत मूल्यों के प्रकार।

चिकित्सा पद्धति में, निम्नलिखित औसत मूल्यों का सबसे अधिक बार उपयोग किया जाता है: मोड, माध्यिका, अंकगणितीय माध्य। अन्य औसत मूल्यों का आमतौर पर कम उपयोग किया जाता है: ज्यामितीय माध्य (जब एंटीबॉडी, विष, टीके के अनुमापन के परिणामों को संसाधित करते हैं); द्विघात माध्य (कोशिकाओं के कट के औसत व्यास का निर्धारण करते समय, त्वचीय प्रतिरक्षाविज्ञानी परीक्षणों के परिणाम); क्यूबिक औसत (ट्यूमर की औसत मात्रा निर्धारित करने के लिए) और अन्य।

फ़ैशन(मो) - संकेत का मूल्य, अधिक बार समुच्चय में पाया जाता है। फैशन के लिए विकल्प लें, जो सबसे बड़ी संख्या में परिवर्तनशील श्रृंखला की आवृत्तियों से मेल खाती है।

मंझला(मी) विशेषता का मूल्य है, भिन्नता श्रृंखला में मध्यमान मूल्य पर कब्जा है। वह विविधता श्रृंखला को दो समान भागों में विभाजित करता है।

मोड और माध्य मान वैचारिक श्रृंखला में उपलब्ध चरम विकल्पों के संख्यात्मक मूल्यों से प्रभावित नहीं होते हैं। वे हमेशा परिवर्तनशील श्रृंखला को सटीक रूप से चित्रित नहीं कर सकते हैं और चिकित्सा आंकड़ों में शायद ही कभी उपयोग किए जाते हैं। अंकगणितीय माध्य मान, चर श्रृंखला को अधिक सटीक रूप से चित्रित करता है।

सी स्वतंत्र उपयोगकर्ता अंकगणित(एम, या) - अध्ययन किए गए विशेषता के सभी संख्यात्मक मूल्यों के आधार पर गणना की जाती है।

एक सरल परिवर्तनशील श्रृंखला में, जहां केवल एक बार वेरिएंट पाया जाता है, अंकगणितीय औसत की गणना सूत्र द्वारा की जाती है:

जहां V संख्यात्मक मान विकल्प है,

n अवलोकनों की संख्या है

Sign - राशि चिन्ह

सामान्य संस्करण श्रृंखला में, अंकगणितीय माध्य सूत्र द्वारा भारित किया जाता है:

जहां V संख्यात्मक मान विकल्प है।

Occurr - घटना विकल्प की आवृत्ति।

n अवलोकनों की संख्या है।

एस - राशि चिन्ह

अंकगणित माध्य भारित गणना करने का एक उदाहरण तालिका 4 में दिया गया है।

तालिका 4

अस्पताल के एक विशेष विभाग में रोगियों के उपचार की औसत अवधि का निर्धारण

दिए गए उदाहरण में, फैशन 20 दिनों के बराबर एक विकल्प है, क्योंकि यह दूसरों की तुलना में अधिक बार दोहराया जाता है - 29 बार। Mo \u003d 20. माध्यिका की क्रम संख्या सूत्र द्वारा निर्धारित की जाती है:

माध्य स्थान 48 वें प्रकार में है, जिसका संख्यात्मक मान 20 है। सूत्र द्वारा गणना की गई अंकगणितीय औसत भी 20 है।

औसत मूल्य जनसंख्या की महत्वपूर्ण सामान्यीकरण विशेषताएँ हैं। हालांकि, वे विशेषता के व्यक्तिगत मूल्यों को छिपाते हैं। औसत मान संकेत की परिवर्तनशीलता, परिवर्तनशीलता नहीं दिखाते हैं।

यदि विविधता श्रृंखला अधिक कॉम्पैक्ट है, कम फैलाव है, और सभी व्यक्तिगत मूल्य औसत के आसपास स्थित हैं, तो औसत मूल्य इस आबादी का अधिक सटीक विवरण देता है। यदि परिवर्तनशील श्रृंखला को विस्तारित किया जाता है, तो व्यक्तिगत मूल्य औसत से महत्वपूर्ण रूप से विचलित हो जाते हैं, अर्थात्। मात्रात्मक विशेषता की एक बड़ी परिवर्तनशीलता है, औसत कम विशिष्ट है, पूरी श्रृंखला को बदतर दर्शाता है।

समान रूप से फैलाव की डिग्री के साथ श्रृंखला से बड़े औसत प्राप्त किया जा सकता है। इसलिए, उदाहरण के लिए, अस्पताल के एक विशेष विभाग में रोगियों के उपचार की औसत अवधि भी 20 होगी, यदि सभी 95 रोगी 20 दिनों के लिए अस्पताल में थे। दोनों गणना औसत एक-दूसरे के बराबर हैं, लेकिन श्रृंखला से भिन्नता की डिग्री के साथ प्राप्त की जाती हैं।

इसलिए, परिवर्तनीय श्रृंखला को चिह्नित करने के लिए, औसत मूल्य के अलावा, एक और विशेषता की आवश्यकता है , इसकी दोलन की डिग्री का मूल्यांकन करने की अनुमति।

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पृष्ठ निर्मित तिथि: 2016-02-13