Konsep “statistik” berasal dari kata latin “status” yang dalam terjemahannya berarti posisi, kondisi, tatanan fenomena.

Perkembangan aritmatika politik (Inggris) dan ilmu kenegaraan

(Jerman) menyebabkan munculnya ilmu statistika.

Istilah “statistik” diperkenalkan ke dalam sirkulasi ilmiah oleh ahli matematika di Universitas Göttingen pada abad ke-18 (Gottfried Achenwall (1719-1772)).

Saat ini terdapat sekitar 150 definisi statistika sebagai suatu disiplin ilmu. Salah satu definisi statistik terbaik diberikan oleh ahli matematika Austria Abraham Wald: “Statistik adalah seperangkat metode yang memungkinkan kita membuat solusi optimal dalam kondisi ketidakpastian."

Dari berbagai definisi statistika untuk pengobatan praktis, berikut ini yang paling dapat diterapkan:

"Statistik adalah ilmu mengumpulkan, mengklasifikasikan, dan mengkuantifikasi data untuk memperoleh kesimpulan, prediksi, dan keputusan yang dapat dipercaya.”

Statistik mempelajari fenomena massa acak. Fenomena massal- ini adalah fenomena yang terjadi dalam jumlah besar, tetapi berbeda satu sama lain dalam besarnya karakteristik tertentu. Semakin besar jumlah objek yang diambil untuk penelitian, semakin dapat diandalkan kesimpulan statistiknya.

Statistika terdiri dari statistik teoritis (umum) dan terapan

statistik (ekonomi, sosial, sektoral).

Statistik industri meliputi meteorologi (statistik prakiraan cuaca), transportasi, ekonomi, biologi, dan medis.

Statistik teoretis dibagi menjadi deskriptif(deskriptif) dan analitis (induktif).

Statistik deskriptif- Ini adalah statistik untuk mengumpulkan data umum. Ini adalah seperangkat metode untuk mengumpulkan, mengelompokkan, mengklasifikasikan data awal dan menyajikannya dalam bentuk yang nyaman untuk pemrosesan selanjutnya (tabel, grafik).

Statistik analitik adalah statistik kesimpulan dan prediksi berdasarkan pengolahan matematis dari hasil yang diberikan oleh statistik deskriptif. Ini mencakup metode untuk memperoleh berbagai kesimpulan dan kesimpulan statistik untuk tujuan penerapan praktisnya.

Statistik medis adalah statistik industri, seperangkat metode statistik terapan yang digunakan dalam pengobatan ilmiah dan praktis serta perawatan kesehatan.

Tugas utama statistik medis:

ü statistik kesuburan dan kematian;

ü statistik morbiditas;

ü statistik kegiatan institusi pelayanan kesehatan.

Secara bersama-sama, statistik deskriptif dan analitis memecahkan masalah berikut:

ü mengumpulkan data dan mendeskripsikannya dalam bentuk yang sesuai untuk pemrosesan statistik;

ü pengolahan hasil dengan menggunakan metode statistik teoritis (umum);

ü analisis hasil yang diperoleh, peramalan, pengembangan solusi optimal.

2. KONSEP DASAR STATISTIK DESKRIPTIF

DAN KARAKTERISTIKNYA.

Konsep dasar statistik deskriptif meliputi:

ü statistik populasi (umum dan sampel);

ü volume penduduk;

ü pilihan statistik;

ü tanda statistik;

ü frekuensi statistik (frekuensi absolut);

ü frekuensi (frekuensi relatif).

Populasi statistik- ini adalah sekumpulan objek yang digabungkan menurut beberapa karakteristik untuk studi statistik.

Jenis agregat:

1. Populasi umum (terbatas atau tidak terbatas).
2. Populasi sampel (sampel).

Populasi- ini adalah totalitas semua objek dari kumpulan statistik yang dipilih untuk penelitian.

Populasi terbatas- populasi statistik di mana jumlah objek yang diteliti dengan karakteristik tertentu terbatas.

Contoh: jumlah siswa di akademi, jumlah penduduk di kota, jumlah pengukuran dalam percobaan.

Populasi yang tidak terbatas adalah kumpulan statistik yang jumlah objeknya sama dengan tak terhingga. Digunakan dalam perhitungan teoritis sebagai abstraksi matematika.

Populasi sampel (sampel)- ini adalah bagian dari populasi umum yang diambil untuk studi statis.

Volume populasi adalah jumlah objek yang termasuk dalam koleksi.

Besar kecilnya jumlah penduduk ditunjukkan dengan simbol N , dan selektif - N .

Opsi statistik adalah suatu objek secara agregat, suatu pengamatan atau pengukuran tunggal.

Opsi ditandai dengan huruf latin x, y, z dengan subskrip yang menunjukkan nomor opsi.

Contoh: x 1 - objek atau dimensi nomor satu,

x 2 - objek atau dimensi nomor dua, dll.

Opsi tanpa menentukan nomor disebut digeneralisasikanpilihan dan dilambangkan dengan huruf latin dengan subskrip, misalnya, x saya .

Varian (objek) suatu populasi statistik dicirikan oleh berbagai karakteristik, termasuk yang menjadi dasar penggabungannya menjadi suatu populasi.

Suatu ciri yang mengubah maknanya dari suatu benda ke benda lain disebut tanda variabel, dan fenomena itu sendiri disebut variasi.

Fitur kualitatif- ini adalah tanda-tanda yang tidak memiliki ekspresi kuantitatif. Ini adalah atribut yang tidak dapat diukur.

Contoh: warna, rasa, bau.

Karakteristik kuantitatif- Ini adalah karakteristik terukur yang dinyatakan dengan angka tertentu.

Contoh: berat, panjang, massa jenis, suhu.

Ciri-ciri kuantitatif yang terpisah- Ini adalah karakteristik kuantitatif yang dinyatakan dalam bilangan bulat.

Contoh: banyaknya siswa dalam suatu kelompok, penumpang bus, kelopak bunga.

Ciri-ciri kuantitatif yang berkelanjutan- ini adalah karakteristik kuantitatif yang dinyatakan dalam bilangan bulat dan pecahan.

Contoh: semangka beratnya 7 kg, melon beratnya 1,7 kg.

Tanda interval adalah suatu sifat kuantitatif yang nilai numeriknya terletak dalam batas-batas tertentu yang disebut interval.

Contoh : pada saat mengukur tinggi badan siswa dapat dibedakan kelompok interval 160 - 169 cm, 170 - 179 cm, 180 - 190 cm.

Frekuensi kemunculan (frekuensi absolut)- angka yang menunjukkan berapa kali suatu objek dengan nilai numerik tertentu dari suatu karakteristik muncul dalam suatu populasi atau intervalnya.

Frekuensi absolut ditunjukkan dengan simbol dan saya (µi).

Jumlah semua frekuensi absolut sama dengan volume populasi N yang frekuensinya dihitung: ∑n i = N

Contoh: banyaknya siswa laki-laki dan perempuan dalam suatu kelompok harus sama dengan jumlah seluruh siswa dalam kelompok tersebut.

Frekuensi (frekuensi relatif)- angka yang sama dengan rasio frekuensi absolut terhadap volume populasi.

Frekuensi ditunjukkan dengan simbol F dan dihitung menggunakan rumus:

dalam pecahan satuan: f saya = ,

dalam persentase: f saya = 100%

Di Sini dan saya - frekuensi absolut, N - volume populasi sama dengan jumlah semua frekuensi absolut.

Jumlah semua frekuensi relatif sama dengan 1: ∑ f saya = 1

Contoh: dalam suatu kelompok pelajar yang berjumlah lima belas orang (volume populasi N=15) 12 siswi (frekuensi absolut N 1 =12) dan 3 siswa (frekuensi absolut N 2 =3). Frekuensi F 1 akan sama dengan 12/15, dan frekuensinya F 2 =3/15. Dalam hal ini jumlah frekuensi atau frekuensi relatif sama dengan satu.

Dalam statistika, frekuensi atau frekuensi relatif disebut bobot.

3. SERI DISTRIBUSI, JENIS DAN CARA REPRESENTASINYA.

Rentang distribusi adalah barisan angka yang menunjukkan nilai kualitatif atau kuantitatif suatu sifat dan frekuensi kemunculannya.

Jenis rangkaian distribusi diklasifikasikan menurut prinsip yang berbeda.

Menurut tingkat keteraturannya, baris dibagi menjadi:

ü tidak teratur

ü dipesan

Baris yang tidak berurutan- ini adalah rangkaian di mana nilai suatu karakteristik ditulis sesuai urutan pilihan yang diperoleh selama penelitian.

Contoh: Saat mempelajari tinggi badan sekelompok siswa, nilainya dicatat dalam cm (175.170.168.173.179).

Seri yang dipesan- ini adalah rangkaian yang diperoleh dari rangkaian tidak berurutan yang nilai-nilai karakteristiknya ditulis ulang dalam urutan menaik atau menurun. Deret terurut disebut rangking, dan prosedur pemeringkatan

(pemesanan) disebut penyortiran.

Contoh: (Tinggi 168.170.173.175.179)

Menurut jenis cirinya, rangkaian distribusinya dibagi menjadi:

ü atributif

ü variasional.

Seri atributif- ini adalah rangkaian yang disusun berdasarkan karakteristik kualitatif.

Seri variasi- ini adalah rangkaian yang disusun berdasarkan karakteristik kuantitatif.

Deret variasi dibedakan menjadi diskrit, kontinyu, dan interval.

Deret diskrit, kontinu, dan integral variasional diberi nama sesuai dengan ciri terkait yang mendasari penyusunan deret tersebut. Misalnya, rangkaian berdasarkan ukuran sepatu bersifat diskrit menurut berat badan - kontinu.

Metode penyajian rangkaian dalam pengobatan praktis dan ilmiah dibagi menjadi tiga kelompok:

1. Presentasi tabel;
2. Representasi analitis (dalam bentuk rumus);
3. Representasi grafis.

Data statistik harus memadai, pertama sesuai dengan objek kajiannya, dan kedua sesuai dengan waktu pengumpulan dan penggunaannya.

Bab ini menjelaskan tentang sumber data statistik, jenis dan cara memperolehnya, serta teknik mendeskripsikan dan menyajikan data numerik dan nonnumerik.

Setelah mempelajari bab ini, ANDA seharusnya mampu:

• -membangun program penelitian statistik;
• -mengidentifikasi sumber informasi statistik;
• -meringkas dan mengelompokkan data statistik dan menghasilkan tabel statistik;
• - menampilkan hasil pengelompokan dalam bentuk diagram;
• - menilai ciri-ciri utama: nilai relatif, nilai rata-rata, dispersi, simpangan baku, median, modus, rentang.

Memperoleh data awal

Memperoleh informasi tentang objek penelitian merupakan salah satu tugas pokok penelitian statistik.

Penelitian statistik harus dipandu oleh tujuan dan persyaratan hasil. Mereka mendefinisikan metode Analisis statistik, atas dasar pengumpulan data awal diatur. Dalam proses penelitian statistik, perlu diwaspadai kesalahan-kesalahan berikut: tujuan tidak dirumuskan dengan jelas, metode observasi yang diterapkan tidak tepat.

Perolehan data awal untuk penelitian statistik dapat dilakukan dengan dua cara:

• -eksperimen aktif, yang diselenggarakan secara khusus untuk menentukan ketergantungan statistik;
• -pengamatan statistik.

Eksperimen aktif digunakan dalam studi kelayakan, misalnya, tugasnya adalah mengoptimalkan mode proses teknologi sesuai dengan kriteria ekonomi.

Ketika melakukan studi statistik terhadap proses sosio-ekonomi, tampaknya mungkin hanya menggunakan observasi. Program ini menjadi landasannya metode ini memperoleh informasi. Ini terdiri dari tiga tahap utama:

• -definisi objek penelitian;
• - pemilihan unit populasi;
• - penentuan sistem indikator yang akan didaftarkan.

Objek pengamatan adalah sekumpulan unit-unit dari fenomena yang diteliti, yang informasi statistiknya dapat dikumpulkan. Untuk mendefinisikan dengan jelas objek pengamatan, pertanyaan-pertanyaan berikut harus dijawab:

• -Apa? (elemen apa yang akan kita gali);
• -Di mana? (tempat observasi akan dilakukan_;
• -Kapan? (untuk periode berapa).

Dilihat dari penyelenggaraan observasi statistik, ada dua bentuk utama: pelaporan dan observasi statistik yang diselenggarakan secara khusus.

Pelaporan sebagai suatu bentuk observasi dicirikan oleh fakta bahwa otoritas statistik secara sistematis menerima dari perusahaan, lembaga dan organisasi, dalam jangka waktu tertentu, informasi tentang kondisi dan hasil kerja selama periode yang lalu, yang volume dan isinya adalah ditentukan oleh formulir pelaporan yang disetujui.

Pengamatan statistik yang diselenggarakan secara khusus adalah pengumpulan informasi dalam bentuk sensus catatan dan survei satu kali. Mereka diorganisir untuk mempelajari fenomena-fenomena yang tidak dapat dicakup oleh pelaporan wajib.

Jenis observasi statistik dibedakan berdasarkan waktu pencatatan data dan derajat cakupan unit populasi yang diteliti. Berdasarkan sifat pencatatan data dari waktu ke waktu, observasi dapat diklasifikasikan:

• -berkelanjutan (misalnya, akuntansi produk manufaktur);
• -periodik (laporan akuntansi);
• - satu kali, jika diperlukan informasi, misalnya sensus penduduk.

Menurut derajat cakupan satuan populasi yang diteliti:

• -tidak lengkap, selektif, bila tidak seluruh populasi diperiksa, tetapi sebagian;
• - berkesinambungan, yaitu gambaran seluruh unit populasi;
• -monografis, ketika objek khas dijelaskan secara rinci.

Cara utama memperoleh informasi statistik adalah observasi langsung, metode dokumenter dan survei.

Metode pengamatan langsung dicirikan oleh fakta bahwa perwakilan badan statistik negara atau organisasi lain mencatat data dalam dokumen statistik setelah pemeriksaan pribadi, perhitungan ulang, pengukuran atau penimbangan unit pengamatan.

Dengan metode observasi dokumenter, berbagai dokumen dijadikan sebagai sumber. Metode ini digunakan ketika perusahaan dan lembaga menyusun pelaporan statistik berdasarkan dokumen akuntansi utama.

Saat melakukan survei, sumber informasinya adalah tanggapan responden. Survei dapat diselenggarakan dengan berbagai cara: dengan metode ekspedisi, registrasi mandiri, metode korespondensi, dan metode kuesioner.

Dengan metode ekspedisi, perwakilan badan statistik menanyakan orang yang disurvei dan, berdasarkan perkataannya, mencatat informasi pada formulir observasi.

Dalam metode registrasi mandiri, unit yang disurvei (perusahaan atau masyarakat) diberikan formulir survei dan diberikan petunjuk cara mengisinya. Formulir yang sudah diisi dikirim melalui pos dalam jangka waktu yang ditentukan.

Dengan metode koresponden, informasi dilaporkan ke badan statistik oleh koresponden sukarela.

Metode pengumpulan data kuesioner didasarkan pada prinsip pengisian kuesioner secara sukarela oleh penerima.

Jangan sampai hilang. Berlangganan dan terima tautan ke artikel di email Anda.

Aktivitas manusia dalam banyak kasus melibatkan bekerja dengan data, dan ini, pada gilirannya, tidak hanya berarti mengoperasikan data tersebut, tetapi juga mempelajari, memproses, dan menganalisisnya. Misalnya, ketika Anda perlu menyingkat informasi, menemukan beberapa hubungan, atau menentukan struktur. Dan hanya untuk analitik dalam hal ini sangat mudah untuk menggunakan tidak hanya, tetapi juga untuk menerapkan metode statistik.

Ciri metode analisis statistik adalah kompleksitasnya, karena beragamnya bentuk pola statistik, serta rumitnya proses penelitian statistik. Namun, kami ingin berbicara tentang metode yang dapat digunakan semua orang, dan melakukannya secara efektif dan dengan senang hati.

Penelitian statistik dapat dilakukan dengan menggunakan metode sebagai berikut:

• Pengamatan statistik;
• Rangkuman dan pengelompokan bahan observasi statistik;
• Nilai statistik absolut dan relatif;
• Seri variasi;
• Sampel;
• Analisis korelasi dan regresi;
• Seri dinamis.

Pengamatan statistik

Pengamatan statistik adalah pengumpulan informasi yang terencana, terorganisir dan, dalam banyak kasus, sistematis, yang ditujukan terutama pada fenomena kehidupan sosial. Diimplementasikan metode ini melalui pendaftaran ciri-ciri paling mencolok yang telah ditentukan sebelumnya, yang tujuannya adalah untuk selanjutnya memperoleh ciri-ciri dari fenomena yang sedang dipelajari.

Pengamatan statistik harus dilakukan dengan memperhatikan beberapa persyaratan penting:

• Ia harus sepenuhnya mencakup fenomena yang sedang dipelajari;
• Data yang diperoleh harus akurat dan dapat diandalkan;
• Data yang diperoleh harus seragam dan mudah dibandingkan.

Selain itu, observasi statistik dapat mengambil dua bentuk:

• Pelaporan adalah suatu bentuk pengamatan statistik di mana informasi diberikan kepada divisi statistik tertentu dalam organisasi, lembaga, atau perusahaan. Dalam hal ini, data dimasukkan ke dalam laporan khusus.
• Observasi yang diselenggarakan secara khusus adalah observasi yang diselenggarakan untuk tujuan tertentu, guna memperoleh informasi yang tidak tersedia dalam laporan, atau untuk memperjelas dan menetapkan keandalan informasi dalam laporan. Bentuk ini mencakup survei (misalnya jajak pendapat), sensus, dll.

Selain itu, observasi statistik dapat dikategorikan berdasarkan dua karakteristik: sifat pencatatan data atau cakupan unit observasi. Kategori pertama meliputi survei, dokumentasi dan observasi langsung, dan kategori kedua meliputi observasi terus menerus dan tidak lengkap, yaitu. selektif.

Untuk memperoleh data dengan menggunakan observasi statistik, dapat menggunakan metode seperti angket, kegiatan koresponden, perhitungan mandiri (saat observasi, misalnya mengisi sendiri dokumen yang bersangkutan), ekspedisi dan pelaporan.

Ringkasan dan pengelompokan bahan observasi statistik

Berbicara tentang metode kedua, pertama-tama kita harus membicarakan ringkasannya. Ringkasan adalah proses pengolahan fakta individu tertentu yang membentuk keseluruhan data yang dikumpulkan selama observasi. Jika ringkasan dilakukan dengan benar, sejumlah besar data individu tentang objek pengamatan individu dapat berubah menjadi tabel dan hasil statistik yang kompleks. Selain itu, penelitian semacam itu membantu untuk menentukan ciri-ciri umum dan pola dari fenomena yang diteliti.

Dengan mempertimbangkan indikator keakuratan dan kedalaman kajian, ringkasan sederhana dan ringkasan kompleks dapat dibedakan, namun salah satunya harus didasarkan pada tahapan tertentu:

• Karakteristik pengelompokan dipilih;
• Urutan pembentukan kelompok ditentukan;
• Suatu sistem indikator sedang dikembangkan untuk mengkarakterisasi kelompok dan objek atau fenomena secara keseluruhan;
• Tata letak tabel sedang dikembangkan di mana hasil ringkasan akan disajikan.

Penting untuk dicatat bahwa ada berbagai bentuk ringkasan:

• Ringkasan terpusat, memerlukan transfer bahan utama yang diterima ke pusat yang lebih tinggi untuk pemrosesan selanjutnya;
• Ringkasan terdesentralisasi, dimana kajian data terjadi pada beberapa tahap secara menaik.

Ringkasan dapat dilakukan dengan menggunakan peralatan khusus, misalnya menggunakan perangkat lunak komputer atau secara manual.

Sedangkan untuk pengelompokan, proses ini dibedakan dengan membagi data yang diteliti ke dalam kelompok-kelompok sesuai dengan ciri-cirinya. Ciri-ciri tugas yang ditimbulkan oleh analisis statistik mempengaruhi jenis pengelompokannya: tipologis, struktural atau analitis. Itulah sebabnya, untuk meringkas dan mengelompokkan, mereka menggunakan layanan spesialis yang sangat terspesialisasi atau menggunakan.

Besaran statistik absolut dan relatif

Nilai absolut dianggap sebagai bentuk penyajian data statistik yang pertama. Dengan bantuannya, dimungkinkan untuk memberikan karakteristik dimensi pada fenomena, misalnya, dalam waktu, panjang, volume, luas, massa, dll.

Jika Anda ingin mengetahui nilai statistik absolut individual, Anda dapat menggunakan pengukuran, estimasi, penghitungan, atau penimbangan. Dan jika Anda perlu mendapatkan indikator volume total, Anda harus menggunakan ringkasan dan pengelompokan. Harus diingat bahwa nilai statistik absolut berbeda dengan adanya satuan pengukuran. Unit-unit tersebut meliputi biaya, tenaga kerja dan alam.

Dan besaran relatif menyatakan hubungan kuantitatif yang berkaitan dengan fenomena kehidupan sosial. Untuk memperolehnya, besaran tertentu selalu dibagi dengan besaran lain. Indikator yang dibandingkan (ini penyebutnya) disebut dasar perbandingan, dan indikator yang dibandingkan (ini pembilangnya) disebut nilai pelaporan.

Nilai relatifnya bisa berbeda-beda, bergantung pada isinya. Misalnya ada nilai perbandingan, nilai tingkat perkembangan, nilai intensitas proses tertentu, nilai koordinasi, struktur, dinamika, dan lain-lain. dan seterusnya.

Untuk mempelajari suatu populasi berdasarkan karakteristik yang membedakan, analisis statistik menggunakan nilai rata-rata—meringkas karakteristik kualitatif dari sekumpulan fenomena homogen berdasarkan beberapa karakteristik yang membedakan.

Sifat yang sangat penting dari nilai rata-rata adalah bahwa nilai tersebut berbicara tentang nilai fitur tertentu di seluruh kompleksnya sebagai satu bilangan. Terlepas dari kenyataan bahwa unit individu mungkin menunjukkan perbedaan kuantitatif, nilai rata-rata menyatakan nilai umum karakteristik semua unit kompleks yang diteliti. Ternyata dengan menggunakan ciri-ciri suatu hal, Anda bisa mendapatkan ciri-ciri keseluruhan.

Perlu diingat bahwa salah satu syarat terpenting untuk penggunaan nilai rata-rata, jika analisis statistik fenomena sosial dilakukan, dianggap homogenitas kompleksnya, untuk itu perlu dicari tahu nilai rata-rata. Dan rumus penentuannya akan tergantung pada bagaimana tepatnya data awal untuk menghitung nilai rata-rata akan disajikan.

Seri variasi

Dalam beberapa kasus, data rata-rata indikator besaran tertentu yang diteliti mungkin tidak cukup untuk mengolah, mengevaluasi, dan menganalisis secara mendalam suatu fenomena atau proses. Kemudian, kita harus mempertimbangkan variasi atau penyebaran indikator-indikator dari masing-masing unit, yang juga mewakili karakteristik penting dari populasi yang diteliti.

Nilai individu suatu besaran dapat dipengaruhi oleh banyak faktor, dan fenomena atau proses yang dipelajari itu sendiri bisa sangat beragam, yaitu. mempunyai variasi (variasi ini adalah rangkaian variasi), yang alasannya harus dicari pada hakikat yang dipelajari.

Nilai absolut di atas berbanding lurus dengan satuan pengukuran karakteristik, sehingga membuat proses mempelajari, mengevaluasi, dan membandingkan dua atau lebih rangkaian variasi menjadi lebih kompleks. Dan indikator relatif perlu dihitung sebagai perbandingan indikator absolut dan rata-rata.

Sampel

Yang dimaksud dengan metode pengambilan sampel (atau lebih sederhananya pengambilan sampel) adalah sifat-sifat suatu bagian digunakan untuk menentukan ciri-ciri numerik dari keseluruhan (ini disebut populasi umum). Metode pengambilan sampel yang utama adalah hubungan internal yang menyatukan bagian-bagian dan keseluruhan, individu dan umum.

Metode pengambilan sampel memiliki sejumlah keunggulan signifikan dibandingkan metode lainnya, karena Berkat pengurangan jumlah observasi, ini memungkinkan Anda untuk mengurangi jumlah tenaga kerja, uang dan tenaga yang dikeluarkan, serta berhasil memperoleh data tentang proses dan fenomena yang tidak praktis atau tidak mungkin untuk mempelajarinya sepenuhnya.

Kesesuaian karakteristik sampel dengan karakteristik fenomena atau proses yang diteliti akan bergantung pada serangkaian kondisi, dan terutama pada bagaimana metode pengambilan sampel akan diterapkan dalam praktik. Ini bisa berupa seleksi yang sistematis, mengikuti skema yang telah disiapkan, atau tidak terencana, ketika sampel diambil dari populasi umum.

Namun dalam semua kasus, metode pengambilan sampel harus khas dan memenuhi kriteria objektivitas. Persyaratan ini harus selalu dipenuhi, karena korespondensi antara karakteristik metode dan karakteristik dari apa yang dianalisis secara statistik akan bergantung pada keduanya.

Oleh karena itu, sebelum mengolah bahan sampel, perlu dilakukan pengecekan secara menyeluruh, sehingga membuang segala sesuatu yang tidak perlu dan tidak penting. Pada saat yang sama, ketika menyusun sampel, sangat penting untuk menghindari aktivitas amatir. Ini berarti bahwa Anda tidak boleh hanya memilih opsi yang tampak umum dan membuang opsi lainnya.

Sampel yang efektif dan berkualitas tinggi harus dipilih secara objektif, yaitu. hal itu harus dilakukan sedemikian rupa sehingga pengaruh subjektif dan motif yang bias dapat dikesampingkan. Dan agar kondisi ini dapat dipenuhi dengan baik, perlu menggunakan prinsip pengacakan atau, lebih sederhananya, prinsip pemilihan pilihan secara acak dari seluruh populasi.

Prinsip yang disajikan menjadi dasar teori metode pengambilan sampel, dan harus diikuti kapan pun diperlukan untuk menciptakan populasi sampel yang efektif, dan kasus seleksi sistematis tidak terkecuali di sini.

Analisis korelasi dan regresi

Analisis korelasi dan analisis regresi adalah dua metode yang sangat efektif yang memungkinkan Anda menganalisis data dalam jumlah besar untuk mempelajari kemungkinan hubungan antara dua atau lebih indikator.

Dalam kasus analisis korelasi tugasnya adalah:

• Mengukur kedekatan hubungan yang ada antara ciri-ciri yang membedakan;
• Identifikasi hubungan sebab akibat yang tidak diketahui;
• Nilai faktor-faktor yang paling mempengaruhi karakteristik akhir.

Dan dalam hal analisis regresi, tugasnya adalah sebagai berikut:

• Menentukan bentuk komunikasi;
• Menetapkan tingkat pengaruh indikator independen terhadap indikator dependen;
• Tentukan nilai perhitungan dari indikator dependen.

Untuk menyelesaikan semua masalah di atas, hampir selalu diperlukan kombinasi analisis korelasi dan regresi.

Seri dinamika

Dengan menggunakan metode analisis statistik ini, sangat mudah untuk menentukan intensitas atau kecepatan perkembangan fenomena, menemukan tren perkembangannya, menyoroti fluktuasi, membandingkan dinamika perkembangan, dan menemukan hubungan antara fenomena yang berkembang dari waktu ke waktu.

Deret dinamika adalah deret yang di dalamnya terdapat indikator-indikator statistik yang disusun secara berurutan dari waktu ke waktu, yang perubahan-perubahannya mencirikan proses perkembangan suatu objek atau fenomena yang diteliti.

Seri dinamika mencakup dua komponen:

• Periode atau titik waktu yang terkait dengan data yang tersedia;
• Indikator level atau statistik.

Secara keseluruhan, komponen-komponen tersebut mewakili dua suku suatu deret waktu, dimana suku pertama (periode waktu) dilambangkan dengan huruf “t”, dan suku kedua (tingkat) dengan huruf “y”.

Berdasarkan durasi interval waktu yang saling berhubungan, deret dinamika dapat bersifat sesaat dan interval. Deret interval memungkinkan Anda menambahkan level untuk mendapatkan nilai total periode yang mengikuti satu demi satu, tetapi dalam deret momen tidak ada kemungkinan seperti itu, tetapi hal ini tidak diperlukan di sana.

Deret waktu juga ada pada interval yang sama dan berbeda. Hakikat interval dalam deret momen dan deret interval selalu berbeda. Dalam kasus pertama, interval adalah interval waktu antara tanggal yang menghubungkan data untuk analisis (lebih mudah menggunakan rangkaian seperti itu, misalnya, untuk menentukan jumlah tindakan per bulan, tahun, dll.). Dan dalam kasus kedua, periode waktu di mana sekumpulan data umum dilampirkan (rangkaian tersebut dapat digunakan untuk menentukan kualitas tindakan yang sama selama satu bulan, satu tahun, dll.). Intervalnya bisa sama atau berbeda, apa pun jenis deretnya.

Tentu saja, untuk mempelajari bagaimana menerapkan masing-masing metode analisis statistik secara kompeten, tidak cukup hanya mengetahuinya, karena pada hakikatnya statistik adalah seluruh ilmu pengetahuan, yang juga membutuhkan keterampilan dan kemampuan tertentu. Namun untuk membuatnya lebih mudah, Anda dapat dan harus melatih pemikiran dan...

Jika tidak, penelitian, penilaian, pengolahan dan analisis informasi adalah proses yang sangat menarik. Dan meskipun hal ini tidak memberikan hasil yang spesifik, banyak hal menarik yang dapat dipelajari selama penelitian. Analisis statistik telah menemukan penerapannya di sejumlah besar bidang aktivitas manusia, dan Anda dapat menggunakannya di sekolah, tempat kerja, bisnis, dan bidang lainnya, termasuk perkembangan anak dan pendidikan mandiri.

Metode statistik

Metode statistik- metode analisis data statistik. Ada metode statistik terapan yang dapat digunakan di semua bidang penelitian ilmiah dan semua sektor perekonomian nasional, dan metode statistik lainnya yang penerapannya terbatas pada bidang tertentu. Ini mengacu pada metode seperti pengendalian penerimaan statistik, pengendalian statistik proses teknologi, keandalan dan pengujian, serta perencanaan eksperimen.

Klasifikasi metode statistik

Metode analisis data statistik digunakan di hampir semua bidang aktivitas manusia. Mereka digunakan kapan pun diperlukan untuk memperoleh dan membenarkan penilaian apa pun tentang suatu kelompok (objek atau subjek) dengan beberapa heterogenitas internal.

Disarankan untuk membedakan tiga jenis kegiatan ilmiah dan terapan di bidang metode statistik analisis data (sesuai dengan tingkat kekhususan metode yang terkait dengan perendaman dalam masalah tertentu):

a) pengembangan dan penelitian metode tujuan umum, tanpa memperhatikan kekhususan bidang penerapannya;

b) pengembangan dan penelitian model statistik fenomena dan proses nyata sesuai dengan kebutuhan bidang kegiatan tertentu;

c) penerapan metode dan model statistik untuk analisis statistik data tertentu.

Statistik Terapan

Deskripsi jenis data dan mekanisme pembentukannya adalah awal dari setiap studi statistik. Metode deterministik dan probabilistik digunakan untuk mendeskripsikan data. Dengan menggunakan metode deterministik, dimungkinkan untuk menganalisis hanya data yang tersedia bagi peneliti. Misalnya, dengan bantuan mereka, diperoleh tabel yang dihitung oleh badan statistik resmi negara berdasarkan laporan statistik yang disampaikan oleh perusahaan dan organisasi. Hasil yang diperoleh dapat ditransfer ke populasi yang lebih luas dan digunakan untuk prediksi dan pengendalian hanya berdasarkan pemodelan probabilistik-statistik. Oleh karena itu, hanya metode berdasarkan teori probabilitas yang sering dimasukkan dalam statistik matematika.

Kami tidak menganggap mungkin untuk membedakan metode statistik deterministik dan probabilistik. Kami menganggapnya sebagai langkah analisis statistik yang berurutan. Tahap pertama perlu menganalisis data yang tersedia dan menyajikannya dalam bentuk yang mudah dibaca dengan menggunakan tabel dan grafik. Maka disarankan untuk menganalisis data statistik berdasarkan model probabilistik dan statistik tertentu. Perhatikan bahwa kemungkinan pemahaman yang lebih mendalam tentang esensi fenomena atau proses nyata dijamin dengan pengembangan model matematika yang memadai.

Dalam situasi yang paling sederhana, data statistik adalah nilai-nilai dari beberapa karakteristik karakteristik dari objek yang diteliti. Nilai dapat bersifat kuantitatif atau memberikan indikasi tentang kategori di mana suatu objek dapat diklasifikasikan. Dalam kasus kedua, mereka berbicara tentang fitur kualitatif.

Ketika mengukur dengan beberapa karakteristik kuantitatif atau kualitatif, kita memperoleh vektor sebagai data statistik tentang suatu objek. Ini dapat dianggap sebagai jenis data baru. Dalam hal ini sampel terdiri dari sekumpulan vektor. Ada sebagian koordinat - angka, dan sebagian - data kualitatif (dikategorikan), maka kita berbicara tentang vektor berbagai jenis data.

Salah satu elemen sampel, yaitu satu dimensi, dapat menjadi fungsi secara keseluruhan. Misalnya, yang menggambarkan dinamika indikator, yaitu perubahannya seiring waktu, adalah elektrokardiogram pasien atau amplitudo denyut poros motor. Atau rangkaian waktu yang menggambarkan dinamika kinerja suatu perusahaan tertentu. Kemudian sampel terdiri dari sekumpulan fungsi.

Elemen sampel juga bisa lainnya objek matematika. Misalnya saja hubungan biner. Jadi, ketika mensurvei para ahli, mereka sering menggunakan pengurutan (peringkat) objek pemeriksaan - sampel produk, proyek investasi, pilihan keputusan manajemen. Tergantung pada peraturan studi ahli, elemen pengambilan sampel dapat berupa berbagai jenis relasi biner (pengurutan, partisi, toleransi), himpunan, himpunan fuzzy, dll.

Jadi, sifat matematis elemen sampel dalam berbagai permasalahan statistik terapan bisa sangat berbeda. Namun, dua kelas data statistik dapat dibedakan - numerik dan non-numerik. Oleh karena itu, statistik terapan dibagi menjadi dua bagian – statistik numerik dan statistik non-numerik.

Statistik numerik adalah angka, vektor, fungsi. Mereka dapat dijumlahkan dan dikalikan dengan koefisien. Oleh karena itu, dalam statistik numerik, berbagai jumlah sangatlah penting. Peralatan matematika untuk menganalisis jumlah elemen acak suatu sampel adalah hukum (klasik) bilangan besar dan teorema limit pusat.

Data statistik non-numerik adalah data yang dikategorikan, vektor dari berbagai jenis fitur, relasi biner, himpunan, himpunan fuzzy, dll. Tidak dapat dijumlahkan dan dikalikan dengan koefisien. Oleh karena itu, tidak masuk akal membicarakan jumlah statistik non-numerik. Mereka adalah elemen ruang (himpunan) matematika non-numerik. Peralatan matematika untuk menganalisis data statistik non-numerik didasarkan pada penggunaan jarak antar elemen (serta ukuran kedekatan, indikator perbedaan) dalam ruang tersebut. Dengan bantuan jarak, rata-rata empiris dan teoritis ditentukan, hukum bilangan besar dibuktikan, perkiraan nonparametrik dari kepadatan distribusi probabilitas dibangun, masalah diagnostik dan analisis klaster diselesaikan, dll. (lihat).

Penelitian terapan menggunakan berbagai jenis data statistik. Hal ini terutama disebabkan oleh metode memperolehnya. Misalnya, jika pengujian beberapa perangkat teknis lanjutkan sampai titik tertentu waktu, maka kita mendapatkan apa yang disebut data yang disensor yang terdiri dari serangkaian angka - durasi pengoperasian sejumlah perangkat sebelum kegagalan, dan informasi bahwa perangkat lainnya terus beroperasi pada akhir pengujian. Data yang disensor sering kali digunakan dalam menilai dan memantau keandalan perangkat teknis.

Biasanya, metode statistik untuk menganalisis data dari tiga jenis pertama dipertimbangkan secara terpisah. Keterbatasan ini disebabkan oleh fakta di atas bahwa peralatan matematika untuk menganalisis data yang bersifat non-numerik sangat berbeda dengan data yang berupa bilangan, vektor, dan fungsi.

Pemodelan probabilistik-statistik

Ketika menerapkan metode statistik dalam bidang ilmu tertentu dan sektor perekonomian nasional, kita memperoleh disiplin ilmu dan praktis seperti “metode statistik dalam industri”, “metode statistik dalam kedokteran”, dll. Dari sudut pandang ini, ekonometrik adalah “statistik metode di bidang ekonomi”. Disiplin kelompok b) ini biasanya didasarkan pada model probabilistik-statistik yang dibangun sesuai dengan karakteristik bidang penerapannya. Sangat bermanfaat untuk membandingkan model statistik-probabilistik yang digunakan di berbagai bidang, untuk menemukan persamaannya dan sekaligus mencatat beberapa perbedaannya. Dengan demikian, kita dapat melihat kesamaan pernyataan masalah dan metode statistik yang digunakan untuk menyelesaikannya di berbagai bidang seperti penelitian medis ilmiah, penelitian sosiologi spesifik dan riset pemasaran, atau, singkatnya, dalam bidang kedokteran, sosiologi dan pemasaran. Ini sering dikelompokkan bersama di bawah nama “studi sampel”.

Perbedaan antara studi sampel dan studi pakar diwujudkan, pertama-tama, dalam jumlah objek atau subjek yang disurvei - dalam studi sampel biasanya kita berbicara tentang ratusan, dan dalam studi pakar - sekitar puluhan. Namun teknologi penelitian ahli jauh lebih canggih. Kekhasan ini bahkan lebih jelas terlihat dalam model demografi atau logistik, ketika memproses informasi naratif (teks, kronik) atau ketika mempelajari pengaruh timbal balik dari berbagai faktor.

Masalah keandalan dan keamanan perangkat dan teknologi teknis, teori antrian dibahas secara rinci dalam sejumlah besar karya ilmiah.

Analisis statistik data tertentu

Penerapan metode dan model statistik untuk analisis statistik terhadap data tertentu erat kaitannya dengan permasalahan di bidang yang relevan. Hasil dari ketiga jenis kegiatan ilmiah dan terapan yang teridentifikasi berada pada persimpangan disiplin ilmu. Mereka dapat dianggap sebagai contoh penerapan praktis metode statistik. Namun ada banyak alasan untuk menghubungkannya dengan bidang aktivitas manusia yang bersangkutan.

Misalnya, hasil survei konsumen kopi instan secara alami dikaitkan dengan pemasaran (yang mereka lakukan saat memberikan kuliah riset pemasaran). Kajian tentang dinamika pertumbuhan harga dengan menggunakan indeks inflasi yang dihitung dari informasi yang dikumpulkan secara independen menjadi perhatian terutama dari sudut pandang perekonomian dan pengelolaan perekonomian nasional (baik di tingkat makro maupun di tingkat organisasi individu).

Prospek pengembangan

Teori metode statistik ditujukan untuk memecahkan masalah nyata. Oleh karena itu, produksi baru terus bermunculan di dalamnya. masalah matematika analisis data statistik, metode baru dikembangkan dan dibenarkan. Pembenaran seringkali dilakukan dengan cara matematis, yaitu dengan membuktikan teorema. Peran penting dimainkan oleh komponen metodologis - bagaimana tepatnya menetapkan masalah, asumsi apa yang harus diambil untuk tujuan studi matematika lebih lanjut. Peran teknologi informasi modern, khususnya eksperimen komputer, sangat besar.

Tugas mendesaknya adalah menganalisis sejarah metode statistik untuk mengidentifikasi tren pembangunan dan menerapkannya untuk peramalan.

literatur

2. Naylor T. Eksperimen simulasi mesin dengan model sistem ekonomi. - M.: Mir, 1975. - 500 hal.

3. Kramer G. Metode matematika statistik. - M.: Mir, 1948 (edisi ke-1), 1975 (edisi ke-2). - 648 hal.

4. Bolshev L. N., Smirnov N. V. Tabel statistik matematika. - M.: Nauka, 1965 (edisi ke-1), 1968 (edisi ke-2), 1983 (edisi ke-3).

5. Smirnov N. V., Dunin-Barkovsky I. V. Kursus teori probabilitas dan statistik matematika untuk aplikasi teknis. Ed. Ketiga, stereotip. - M.: Nauka, 1969. - 512 hal.

6. Norman Draper, Harry Smith Analisis regresi terapan. Regresi Berganda = Analisis Regresi Terapan. - edisi ke-3. - M.: “Dialektika”, 2007. - P. 912. - ISBN 0-471-17082-8

Lihat juga

Yayasan Wikimedia. 2010.

• Yat-Kha
• Amalgam (disambiguasi)

Lihat apa itu “Metode statistik” di kamus lain:

METODE STATISTIK- METODE STATISTIK metode ilmiah untuk mendeskripsikan dan mempelajari fenomena massa yang memungkinkan ekspresi kuantitatif (numerik). Kata “statistik” (dari bahasa Igal. stato state) mempunyai akar kata yang sama dengan kata “negara”. Awalnya itu... ... Ensiklopedia Filsafat

METODE STATISTIK –- metode ilmiah untuk mendeskripsikan dan mempelajari fenomena massa yang memungkinkan ekspresi kuantitatif (numerik). Kata “statistik” (dari bahasa Italia stato – negara bagian) memiliki akar kata yang sama dengan kata “negara”. Awalnya berkaitan dengan ilmu manajemen dan... Ensiklopedia Filsafat

Metode statistik- (dalam ekologi dan biocenologi) metode statistik variasi, yang memungkinkan untuk mempelajari keseluruhan (misalnya, fitocenosis, populasi, produktivitas) menurut agregat parsialnya (misalnya, menurut data yang diperoleh di lokasi pendaftaran) dan menilai tingkat akurasi... ... Kamus ekologi

metode statistik- (dalam psikologi) (dari bahasa Latin status state) metode statistik matematika terapan tertentu, yang digunakan dalam psikologi terutama untuk memproses hasil eksperimen. Tujuan utama penggunaan S.m. adalah untuk meningkatkan validitas kesimpulan dalam ... ... Ensiklopedia psikologi yang bagus

Metode statistik- 20.2. Metode statistik Metode statistik khusus yang digunakan untuk mengatur, mengatur dan menguji kegiatan meliputi, namun tidak terbatas pada hal-hal berikut: a) desain eksperimen dan analisis faktor; b) analisis varians dan... Buku referensi kamus istilah dokumentasi normatif dan teknis

METODE STATISTIK- metode mempelajari besaran. aspek masyarakat massa. fenomena dan proses. S. m. memungkinkan untuk mengkarakterisasi secara digital perubahan yang terjadi di masyarakat. proses, pelajari berbagai. bentuk sosial ekonomi. pola, ubah... ... Kamus Ensiklopedis Pertanian

METODE STATISTIK- beberapa metode statistik matematika terapan yang digunakan untuk mengolah hasil eksperimen. Sejumlah metode statistik telah dikembangkan khusus untuk menguji kualitas tes psikologi, untuk digunakan dalam profesional... ... Pendidikan profesional. Kamus

METODE STATISTIK- (dalam psikologi teknik) (dari bahasa Latin status state) beberapa metode statistik terapan yang digunakan dalam psikologi teknik untuk memproses hasil eksperimen. Tujuan utama penggunaan S.m. adalah untuk meningkatkan validitas kesimpulan dalam ... ... Kamus Ensiklopedis Psikologi dan Pedagogi