Statistisk databehandling är omöjlig utan deras ordning, generalisering och analys. Alla resultat som erhålls måste först föras in i en sådan form så att maximal användbar information kan extraheras från dem. Om det tas emot för mycket data måste de grupperas eller sammanfattas.
Så, för gruppering är det nödvändigt att bestämma normerna enligt vilka mottagna data kommer att distribueras. Samtidigt kommer inte bara synlighet, utan också den potentiella användbarheten av den mottagna informationen att bero på den valda metoden. Rätt grupperade forskningsresultat är mycket bekvämare att studera och analysera.
Statistiska databehandlingsmetoder kan användas inom många områden av mänsklig aktivitet. De kan delas in i tre huvudtyper:
1) generiska metoder som kan användas oavsett omfattning;
2) metoder för vissa verksamhetsområden, som handlar om studier av verkliga processer eller fenomen;
3) metoder förforskning om viss data.
Det är klart att ju mer exakt den metod som den statistiska bearbetningen av data utförs är, desto effektivare blir analysen av en viss situation. Om den första metoden är tillämpbar för vetenskapliga resultat, vars värde endast kommer att utvärderas enligt allmänna vetenskapliga kriterier, så används den tredje metoden endast för att lösa vissa problem inom ett visst område.
Förutom en allmän kunskap om de metoder som data bearbetas med är det också viktigt att veta hur man bäst arbetar med resultaten. Statistisk databehandling innebär att tabeller eller grafer skapas för att visualisera den mottagna informationen.
I inledningsskedet kan information sammanfattas i en tabell. Så, till exempel, statistisk bearbetning av experimentella data, registrerade i tabellform, tillåter forskare att spara ytterligare onödiga register över indikatorer, mätvärden, ytterligare faktorer som påverkar experimentets gång. I tabeller är det bekvämt att inte bara registrera data från studien eller experimentet, utan också att sammanfatta mellan- och huvudresultaten. Det är sant att för deras korrekta konstruktion är det nödvändigt att tänka över det nödvändiga antalet rader och kolumner i förväg, skriva ner alla nödvändiga parametrar.
Du kan skapa en tabell helt enkelt på ett pappersark eller omedelbart mata in data i en dator. Det andra alternativet låter dig snabbt sortera mottagna data på rätt sätt, hitta det största eller omvänt det minsta värdet, summera eller hitta medelvärdet medvald resultatgrupp.
Glöm inte att om kompetent statistisk databehandling kräver flera tabeller, måste de numreras och ett unikt namn bör uppfinnas för varje.
Grafs är ett mer visuellt sätt att registrera data. De visar visuellt sambandet mellan olika kvantiteter, vilket gör det lättare att förstå studiens resultat.
Genom att känna till de grundläggande principerna för att konstruera tabeller och grafer kan du snabbt och effektivt bearbeta mottagna data.
