Statistika nāk no latīņu statisticum collegium (valsts padome) un itāļu atvasinātā statista (valstsvīrs vai politiķis). Vācu termins Statistik, kuru ieviesa Gotfrīds Achenwall (1749), sākotnēji apzīmēja valsts datu analīzi, tas ir, "valsts zinātni". Tikai deviņpadsmitajā gadsimtā statistikas termins sāka apzīmēt datu vākšanu un klasifikāciju. Tas ir metožu kopums, lai novērotu, izmērītu un interpretētu kolektīvās parādības, kas notiek cilvēku sabiedrībā, izmantojot metodes, kuru pamatā ir liela skaita izmantošana.
Kas ir statistika
Satura rādītājs
Statistikas jēdziens saista tā pielietojumu ar dažādu parametru vai datu, kas iegūti reprezentatīvos testos, analīzi, lai varētu izskaidrot visu veidu izmaiņas, atkarības un korelācijas, kas ir izskaidrojamas konkrētai fiziskai parādībai vai dabas parādībai, kuras rašanās ir nosacīta vai nosacīta. nejaušs. Definīcijas un jēdzieni, kas uzsver statistiku, ved pie viena un tā paša secinājuma: statistika ir sastopama daudzos zinātņu veidos, īpaši faktiskajos, jo novērojot un sagaidot, tā iegūst ļoti jaunas zināšanas. Statistiku izmanto pat valsts iestādēs.
Pašreizējā laikā statistika un tās saistība ar faktu zinātnēm paver svarīgas durvis precīzas konkrētās populācijas skaita aprēķināšanai. Kā tas tiek paveikts? Izmantojot dažādas metodes, lai savāktu pēc iespējas vairāk informācijas, analizētu kopienas datus un, visbeidzot, interpretētu iegūtos rezultātus, izmantojot iepriekš izmantotos mehānismus.
Statistikas definīcija ir cieši saistīta ar kvantitatīvajiem pētījumiem, faktiski tā tiek ņemta vērā, jo kolektīvo parādību aprēķināšanai statistika tiek uzskatīta par pilnīgi īpašu zinātni šajā nozarē. Šīs zinātnes izcelsme ir vēl sarežģītāka, taču tai ir lielisks izskaidrojums.
Statistikas jēdziens ir balstīts uz faktu, ka šī ir viena no matemātikas nozarēm, kuras mērķis ir pētīt mainīgumu un tajā radīto procesu, protams, sekojot likumiem vai varbūtības principiem. Tā kā tā ir matemātiska statistika, metode, ar kuru tā tiek pētīta, ir pilnīgi formāla un atsevišķi tiek uzskatīta par pašu zinātni.
Statistikas definīcija parāda to kā deduktīvu zinātnes elementu, pilnīgi dinamisku, ar nepārtrauktu attīstību un pašu zināšanām. Šajā ierakstā viss, kas saistīts ar statistiku, tiks pilnībā izskaidrots.
Statistikas izcelsme
Pati par sevi šī zinātne sākās kā izteikta valsts vajadzība uzturēt konkrētus datus par tās iedzīvotājiem, to viņi izdarīja, izmantojot pakāpeniskas skaitīšanas un datu vākšanu, kas vēlāk pakļāvās noteiktiem statistikas datiem. Iegūtais statistikas parametrs bija kopējais valsts iedzīvotāju skaits. Ņemot to vērā, laika gaitā statistika tika izmantota dažādās studiju jomās un zināmās zinātnēs, piemēram, matemātiskajā statistikā, dažādu aprēķinu grafikos, kas pazīstami kā statistikas grafiki utt. Lai gan to vēlāk var redzēt statistikas veidos.
Statistikas vēsture
Šī zinātne cilvēka dzīvē ir bijusi daudzus gadus, patiesībā ir dokumentēti grafiki ap 3000. gadu pirms mūsu ēras. Statistikas vēsture patiešām ir saistīta ar babiloniešiem un pirmajiem cilvēkiem, kas dzīvo uz zemes, jo akmeņi un koks, ko atrada ekskavatori un pētnieki, tika atrasti viņu pašu iedzīvotāju uzskaite un aprēķini. Gadu gaitā statistikas izmantošanai pievienojās vairāk civilizāciju, to skaitā ēģiptietis, kurš to izmantoja jau pirms slaveno Ēģiptes piramīdu celšanas.
Viduslaikos un senajos laikos šī zinātne ieguva lielāku spēku, izmantojot statistikas grafiku, lai ne tikai zinātu konkrēto iedzīvotāju skaitu, bet arī ņemtu to par labu un efektīvāk piemērotu nodokļu noteikumus. Viņiem bija iespējams arī aprēķināt priekšmetu skaitu, kas bija vajadzīgs viņu armijas rindās un zemes sadalē noteiktā teritorijā. Dažas civilizācijas, kas izmantoja statistiku, ir šādas.
- Ēģipte: I dinastijas laikā faraoni sāka izmantot statistiku, lai efektīvi vāktu datus par saviem iedzīvotājiem, lai viņi pabeigtu noteikt, cik daudz indivīdu vai vergu viņi izmantos Ēģiptes piramīdu celšanai, dārgumu skaitīšanai. un bagātība, kas viņiem piederēja un uztur kontroli pār visu teritoriju.
- Roma: tās izmantošana sākās Romas impērijā, kad Senās Romas valdnieki nolēma, ka viņiem ir jāseko līdzi dzimšanai, miršanai, bagātībai, zemei un visam, kas saistīts ar naudu nodokļu līmenī viņu teritorijā. Tās ieviešana romiešu laikmetā iezīmējās pirms un pēc, un pamazām līdz mūsdienām tā tika izmantota ieraduma dēļ.
- Grieķija: tos sāka izmantot, lai izveidotu demokrātiju, tas ir, nenovēršamās tiesības balsot, bet tos izmantoja arī militārā dienesta izpildei un tam, cik daudz cilvēku bija vajadzīgi šiem jaunajiem nopelniem. Tāpat kā pārējās civilizācijās, Senās Grieķijas valdnieki saglabāja savu iedzīvotāju kontroli, skaitot zemes un bagātības.
- Ķīna: tas notika imperatora Jao laikmetā, aptuveni 2238. gadā pirms mūsu ēras, lai precīzi aprēķinātu lauksaimniecības, tirdzniecības un rūpnieciskās darbības senajā Ķīnā. Tādā veidā valdnieks uzturēja kārtību biznesā.
- Tuvie Austrumi: šumeri uzskatīja, ka tā sauktās senās Babilonas iedzīvotāji bija faktiski 6000 cilvēku. Tika atrastas arī vecas planšetes, kurās glabājās dati par pilsētas likumīgajām procedūrām, tās biznesu un bagātību.
- Ebreju tauta: šī zinātne tika izmantota ne tikai militāru datu iegūšanai, bet arī, lai noteiktu precīzu to cilvēku daudzumu, kuri ienāca tempļos.
- Meksika: 1116. gadā vecais karalis Sjolots pavēlēja reģistrēt visus viņa pavalstniekus migrācijas dēļ, ko veica čičimeku ciltis.
- Spānija: no 1528. gada dažādās šīs valsts daļās sāka veikt tautas skaitīšanu, un visiem tiem bija atšķirīgi mērķi, bet tie deva labvēlīgus rezultātus tā laika valdniekiem.
- Anglija: dzimušo un mirušo skaitīšana kopumā pieauga lielā mēra dēļ, kas šo teritoriju izpostīja 1500. gados. Iegūstot rezultātus, viņi sāka veidot dažādus statistikas grafikus, lai kontrolētu slimības izraisītos nāves gadījumus.
Statistiskā klasifikācija
Jau ir kļuvis skaidrs, ka šī zinātne ir izolēta, ka tā nepieder pie pārējām eksaktajām zinātnēm, jo tā dod tikai varbūtības, to atspoguļo skaitliskās rakstzīmes, kas nav precīzas, vismaz uz ilgu laiku, jo var rasties dažādi cēloņi, kas radīt nelielas vai krasas izmaiņas, piemēram, iedzīvotāju uzskaiti, kuras var mainīt atkarībā no dzimušo un mirušo skaita, kas attiecīgajā teritorijā tiek reģistrēti katru mēnesi vai gadu. Tomēr statistikas klasifikācija ir sadalīta divos aspektos, kas tiks paskaidroti turpmāk.
Aprakstoša statistika
Tas ir par noteiktas parādības vai problēmas novērtēšanu, to novērojot, pēc tam tas tiek parādīts, izmantojot grafikus un statistikas datus, kas ne tikai izdodas atrast parādības detaļas, bet arī uzrauga tās uzvedību. Lai turpinātu šo aspektu, ir jāveic virkne darbību, vispirms statistiskos datus apkopo, izmantojot iepriekš novērotos paraugus, pēc tam visus iegūtos paraugus analizē, lai tos kategorizētu. Šis pēdējais process ir nekas cits kā statistikas parametrs vai dažādi dati, kas iegūti izmeklēšanas laikā.
Secinošā statistika
Ar pētījumu tiek izvietoti noteikti paraugi, kas kalpo kā testi, kas ļauj noteikt šīs kopienas, iedzīvotāju vai teritorijas izveidojušās uzvedības vai parādības iemeslu. Lai šis statistikas klasifikācijas aspekts būtu loģisks un turpinātu, ir ļoti svarīgi zināt, kas ir populācija, un zināt, kā to atšķirt no izlases. Hipotēze ir viens no šī aspekta pamatpīlāriem, radot iegūto rezultātu atsauces līdzekli.
Lai noskaidrotu šaubas, kas parasti parādās pēc secinošās statistikas pieminēšanas, iedzīvotāji ir jēdziens, kas attiecas uz cilvēku kopumu, kuru universālā īpašība ir grupēšana. Gluži pretēji, izlase ir kolekcija, kas izgatavota no vienas un tās pašas populācijas un vēlāk tiks pakļauta dažādiem pētījumiem, lai beidzot sāktu kategorizēšanu.
Pateicoties abiem, secinošajai statistikai izdodas izstrādāt virkni hipotēžu un teoriju, kas piemērojamas apstākļu un tajā izmantojamo alternatīvu konjugācijā. Ņemot to visu vērā, pats par sevi saprotams, ka secinājumi par šo aspektu ir nenovēršami.
Statistiskās metodes
Šajā brīdī tā mēdz būt diezgan vispārīga, jo statistikas metode ir nekas cits kā iegūto datu izpēte, lai tos pārbaudītu un novērtētu, lai uzzinātu, vai tie tiks pieņemti vai vēlāk izmesti.
Lai nonāktu pie statistikas metodes, ir jāizmanto indukcija, dedukcija un hipotēze. Ir 3 aspekti, kurus izraisa šīs metodes un kuriem ir nozīme dažādās zinātnes jomās, tostarp to pielietojums dažādās esošajās zinātnes nozarēs, statistikas grafikas veidi un procesu statistiskā kontrole.
Statistikas pielietošana dažādās nozarēs
Pazīstams arī kā lietišķā statistika, un tās galvenais mērķis, izmantojot izsecinošu statistiku, ir zināt noteiktas kopienas uzvedību, noslēdzot ar dažādu parametru statistisko izlasi. To var piemērot nozarēs ārpus pašas statistikas, piemēram, psiholoģijā, bioloģijā, vēsturē, medicīnā… Pat futbola statistikā.
Statistiskā izlase tiek ņemta vērā no tās izrietošo pieņēmumu dēļ, šeit tiek piemērots arī statistikas režīms, vidējā statistika un tā sauktais mainīgais statistikas Kāpēc? jo statistikas paketes tiek izmantotas izglītības programmās.
Statistisko diagrammu veidi
Labākais veids, kā iegūt dažādu pētījumu rezultātus un datus, ir grafika, lai gan ir skaidrs, ka katram no tiem ir savas atšķirības un specifiski izmantošanas veidi, piemēram, joslu diagrammas tiek izmantotas procentuālās daļas fiksēšanai vai informācijas sniegšanai, ko sniedz noteikta populācija.
Par nozaru grafiki tiek izmantoti tikai un vienīgi paust iedzīvotāju procentus nu skolu vai lielās teritorijās. Šīs piktogrammas ir ilustrācijas, ti zīmējumi. Tos parasti izmanto ar modi saistītās tēmās. Par histogrammas pārstāv statistikas mainīgo cauri proporcionāli bāriem vērtībām.
Visbeidzot, frekvences daudzstūra pamatā ir lineāri grafiki, kas attēlo pēkšņas izmaiņas, kas radušās noteiktā populācijā konkrētā laika periodā radušos incidentu dēļ. Šis grafiks ir dzimis no punktiem, kas saskaras pamatos, kas diagrammā ir atrodami joslu augšējos līmeņos. Šāda veida aprēķinus var izmantot arī histogrammās, tomēr tas ir labākais veids, kā veikt grāmatvedību grafiskā līmenī.
Kas ir statistiskā procesa kontrole
Runa ir par pareizu grafiku izmantošanu, lai atšķirīgi iegūtu datus, kas iegūti dažādos pētījumos un pētījumos, kas veikti ar noteiktu populāciju. Procesu statistiskā kontrole ir atbildīga par svarīgo pētīto parādību variāciju diferencēšanu, visa procesa parametru, paraugu un mērījumu apkopošanu, skaidri norādot, ka šīs vadības spējas pamatā ir spēja uzraudzīt parādības. Tas ir saistīts ar statistisko kvalitātes kontroli, jo optimālu rezultātu sasniegšanai tiek izmantotas daudzas metodes un metodes.
No otras puses, ir mērījumu līmeņi. Šiem līmeņiem ir 4 veidi, un katram no tiem ir atšķirīga statistikas pielietojuma pakāpe. Attiecības mērīšanas līmenis ir elastīgāks un tiek izmantots dažādu savākto parametru analīzei.
Intervāla mērījumiem ir attālumi, kurus var interpretēt starp vienu un otru mērījumu, bet galu galā tiem ir bezjēdzīga nulles vērtība, piemēram, IQ aprēķinos. Kārtējie mērījumi satur izteiktas un neprecīzas atšķirības starp vērtībām, kas klasificētas kā secīgas, tomēr iegūtā secība ir interpretējama.
Visbeidzot, ir nominālais mērījums, un tas tiek uzskatīts par zemākā līmeņa skalu, jo tas ir balstīts uz elementu kategorizēšanu vai grupēšanu atbilstoši to klasēm. Ja jūs tam pievēršat uzmanību, kļūst skaidrs, ka kārtas mērījumu secību skaitļiem un intervāliem ir nemainīgu un kopēju mērījumu vienība. Viņi visi ir atšķirīgi, pat ja tie pieder vienai kategoriju kategorijai. Tagad nulles koeficients vienāda intervāla skalā ir pilnīgi patvaļīgs un neietekmē vai neatspoguļo mērāmo lielumu neesamību.
Papildus šīm skalām, kas satur kārtējo mērījumu vispārīgās īpašības, izdodas noteikt attāluma starp katru līmeņu elementu blīvumu, lielumu un apjomu. Attiecības mērījums tiek uzskatīts par visaugstāko līmeni no visiem mērījumiem, jo tam ir nulles faktors ar savu izcelsmi, tāpēc tas atšķiras no intervāliem, jo tā nulles koeficients nosaka novērtējamā lieluma neesamību. Ja visā izmeklēšanas laikā tiek novērots pilnīgs īpašumtiesību trūkums, vēlamā efekta sasniegšanai tiek izmantota mērvienība.
Ja piešķirtajos skaitļos ir identiski mainīgie, tad identiski mainīgie atbilst to atribūtu pakāpēm, kas atrodas izmeklēšanas objektā. Tam visam pievieno statistikas analīzes paņēmienus, kas ir būtiski testi un procedūras šīs zinātnes pētījumos, tas ir uzkrāto biežumu, regresijas, dispersijas, apstiprinošās un izpētes faktoru analīzes, korelācijas, kas ir klasificēts Spīrmena korelācijas analīzē un Pīrsona korelācijas analīzē. Tam pievienoti citi svarīgi pētījumi.
Kāda ir statistiskā populācija
Kā jau minēts iepriekš, statistiskā populācija ir cilvēku, elementu un pat objektu grupa, kas ir sagrupēta pēc virknes īpašu pazīmju. Viņu grupa viņus ievērojami atšķir no pārējiem pasaules iedzīvotājiem vai kopienām.
Tajos ir iespējams noteikt statistiku, pateicoties dažādām tautas skaitīšanām, un parasti daži paraugi tiek ņemti, lai veiktu izmeklēšanu atbilstoši viņu uzvedībai vai parādībām. Statistiskā dispersija ir proporcionāla katrā pētījumā attēlotajiem grafikiem. Skolās tiek veiktas darbības, lai aprēķinātu konkrētas vietnes iedzīvotāju skaitu, kurām tās izmanto statistikas formātu 911.
Kad paraugi tiek pakļauti stingrai un izsmeļošai analīzei, rezultāti tiek izmantoti pārējai sabiedrībai, lai sāktu veidot statistisko hipotēzi un reakciju teorijas, to sauc par statistikas secinājumu.
Aprēķinātais statistikas diapazons, tāpat kā statistiskais biežums, ir nekas cits kā iepriekš atlasītas, izpētītas un visbeidzot skaitīšanas kopienas datu novērtējums. Šai populācijai ir virkne svarīgu elementu, kurus nevar ignorēt ne šajā zinātnē, ne kādā no tās izolētajām nozarēm. Šie elementi tiks pilnībā izskaidroti nākamajā sadaļā.
Statistikas kopas elementi
Statistikā ietilpst parametri vai dati, pētāmā populācija un paraugi, kas tiek ņemti, lai sāktu ar pētījumiem, salīdzinājumiem un rezultātu pielietošanu. Runājot par iedzīvotāju skaitu, ir virkne elementu, kurus nevar ignorēt. Kāpēc? jo bez viņiem nebūtu īpašas kopienas , cilvēku grupas vai objektu, kas būtu paredzēti pētījumiem vai skaitīšanai. Statistikā elements nav tikai cilvēks, tas ir kaut kas, kura eksistence ir reāla, vai tas būtu īpašums, priekšmets, nauda, rotaslietas, pat laiks vai temperatūra.
Ņemot to vērā, var nodot šādu svarīgu punktu: tā īpašības. Jā, katram elementam ir atšķirīgas īpašības, un tas ir tāpēc, ka, tā kā tas ir daudzveidīgs elements un ne tikai atbilst cilvēcei, bet arī priekšmetiem, kā arī kustamam un nekustamam īpašumam, ir jāsavāc virkne pazīmju, kas ļauj to pareizi grupēšana. Piemēram, attiecībā uz cilvēkiem savācamās īpašības ir vecums, svars, dzimums, augums, ķermeņa tonuss, matu krāsa, acu krāsa, izglītības līmenis, profesija, kultūra un pat reliģija.
Piemēram, ierobežota populācija, kuru identificē, iekļaujot vairākus noteiktus elementus (matemātikas klases studenti vai cilvēki, kas uzņemti medicīnas iestādē). Tagad ir bezgalīgā populācija, kurai raksturīga virkne neskaidri elementi, spilgts piemērs tam ir produkti, kas var kļūt tiešsaistes vai fiziskajā tirgū. Šo pamata vai parasto produktu ir tik daudz, ka burtiski tiek teikts, ka tie ir bezgalīgi.
Ir svarīgi izcelt faktu, ka statistikas pētījumos reti tiek strādāts ar kopējiem populācijas elementiem tieši iepriekšējā punkta (galīgais vai bezgalīgais) dēļ, tāpēc šeit izlasei ir liela nozīme, kas tiek uzskatīta par statistikas kopa. Izlase ir ņemta no elementiem, kuriem ir ārkārtīgi līdzīgas īpašības, un pēc tam tos salīdzina ar citiem elementiem, kuriem nav absolūti nekā kopīga. Šo elementu, priekšmetu vai objektu modalitāte ir pakļauta novērtēšanai visā pētījuma procesā.
