Statistisk behandling av data och dess funktioner

Statistisk behandling av data är omöjlig utan derasbeställning, generalisering och analys. Eventuella erhållna resultat måste först sättas in i en sådan form att de kan extrahera maximalt användbar information från dem. Om det finns för mycket data, måste de grupperas eller generaliseras.

Så för grupperingen är det nödvändigt att bestämma normerna,enligt vilken de mottagna uppgifterna kommer att distribueras. I det här fallet kommer den valda metoden att bero inte bara på synligheten utan även på den potentiella användbarheten av den erhållna informationen. Korrekt grupperade forskningsresultat är mycket lämpligare att studera och analysera.

Statistiska metoder för databehandling kan tillämpas på många områden av mänsklig aktivitet. De kan delas in i tre huvudtyper:

1) Universella metoder som kan användas utan att ta hänsyn till tillämpningsområdet.

2) metoder för vissa verksamhetsområden som är involverade i studier av verkliga processer eller fenomen;

3) Metoder för att undersöka vissa uppgifter.

Det är uppenbart, desto mer exakt är metoden genom vilkenstatistisk bearbetning av data utförs, desto effektivare blir analysen av en specifik situation. Om den första metoden är tillämplig på vetenskapliga resultat, vars värde endast kommer att utvärderas med allmänna vetenskapliga kriterier, tillämpas den tredje metoden endast för att lösa vissa problem inom ett visst område.

Förutom allmän kunskap om de metoder genom vilkaData bearbetas, det är också viktigt att veta hur man bäst kan arbeta med de erhållna resultaten. Statistisk databehandling av data innefattar skapande av tabeller eller diagram för synligheten av den mottagna informationen.

Vid första skedet kan informationen minskas tilltabell. Till exempel kan den statistiska bearbetningen av försöksdata registrerad i en tabellform spara forskare från ytterligare onödiga register över indikatorer, mätvärden, ytterligare faktorer som påverkar experimentets gång. I tabeller är det lämpligt att inte bara registrera data för den genomförda forskningen eller experimentet, utan också att summera mellan- och huvudresultat. För att kunna bygga dem korrekt måste du tänka igenom det nödvändiga antalet rader och kolumner i förväg och skriva ner alla nödvändiga parametrar.

Bordet kan göras helt enkelt på ett pappersark ellerAnge omedelbart data i datorn. Det andra alternativet gör att du snabbt kan sortera ut de data du behöver, hitta det största eller omvänt, ett litet värde, summera eller hitta medelvärdet för den valda resultatgruppen.

Glöm inte att om en kompetent statistisk behandling av data kräver flera tabeller, måste de numreras och för var och en komma ett unikt namn.

Ett mer grafiskt sätt att spela in data är grafer. De visar visuellt förhållandet mellan olika värden, vilket gör det lättare att förstå resultaten av studien.

Att veta de grundläggande principerna för byggnadstabeller och diagram kan du snabbt och effektivt bearbeta data.