Программные средства, автоматизирующие статистическую обработку данных

 

Оглавление

 

Введение

В современных условиях наблюдается  постоянный рост интенсивности информационных потоков и объемов обрабатываемой информации. Это требует непрерывного обновления знаний о состоянии предметной области и перспектив развития. [1]

Без адекватных технологий анализа  информации (данных) человек оказывается  беспомощным в жестокой информационной среде. Статистика позволяет компактно  описать данные, понять их структуру, провести классификацию, увидеть закономерности в хаосе случайных явлений.

Для будущего учителя очень важно  уметь анализировать результаты своей педагогической деятельности, а также грамотно планировать, проводить  психолого-педагогические эксперименты и обрабатывать их результаты.

Для педагога-исследователя полезно  и необходимо знать, где, когда и  как методы математической статистики могут примняться на практике для  анализа данных психолого-педагогического  исследования. [2]

Одним из обязательных этапов любого исследования является статистический анализ данных. Продолжительное время анализ данных был уделом специалистов, так как это требовало серьезной предварительной подготовки. С появлением и совершенствованием современных программ обработки данных статистическая обработка поднялась на новый уровень. Теперь исследователь может и не иметь математической подготовки. Достаточно оперировать статистическими понятиями и, самое главное, правильно выбрать метод анализа. Все осуществимо благодаря компьютеру и новейшим программам. [3]

В связи с вышеизложенным, мы считаем, что тема нашей работы актуальна.

 

Математическая статистика как метод научного исследования

Математическая статистика – наука, разрабатывающая математические методы систематизации и использования  статистических данных для научных и практических выводов. Во многих своих разделах математическая статистика опирается на теорию вероятностей, позволяющую оценить надёжность и точность выводов, делаемых на основании ограниченного статистического материала. [4]

Как метод научного исследования, математическая статистика сложилась достаточно давно. Сам термин статистика происходит от латинского слова «status» - состояние. В XVIII веке, когда статистика только начала оформляться в научную дисциплину, этот термин связывался с системой описания фактов, характеризующих состояние государства. В настоящее время статистика включает в себя следующие три раздела: [5]

• сбор статистических сведений каких-либо массовых совокупностей ;
• статистическое исследование полученных данных, выяснение закономерностей, которые могут быть установлены на основе данных массового наблюдения;
• разработка приемов статистического наблюдения и анализа статистических данных.

Последний раздел и составляет содержание математической статистики. Совокупность значений какого-то признака объекта называется генеральной совокупностью, а основной задачей математической статистики является выяснение вероятностных свойств генеральной совокупности (распределение, числовые характеристики и т.д.). Полное исследование генеральной совокупности практически невозможно, поэтому обычно рассматривают только некоторые ее объекты, т.е. делают выборку, с помощью которой по вероятностным свойствам оценивают генеральную совокупность. [5]

Гуманитарные и естественные науки  в процессе исследования широко применяют методы статистики для сбора, обработки и анализа данных. Для разработки предмета статистики применяются специальные приемы и методы, совокупность которых образует методологию статистики. [6]

Статистическая методология –  это система приемов, способов и методов, направленных на изучение количественных закономерностей, проявляющихся в структуре, динамике и взаимосвязях социально-экономических явлений. [6]

Общей основой статистического  метода познания является диалектический метод, согласно которому общественные явления и процессы рассматриваются в развитии взаимной связи и причинной обусловленности.

Статистика опирается на такие  диалектические категории, как количество и качество, причинность и закономерность, индивидуальное и общее.

В процессе исследования статистика может использовать и другие общенаучные методы:

• Аналогия — перенесение свойств одного объекта на другой.
• Гипотезы — научно обоснованные предположения о возможных причинных связях между явлениями.

Статистические методы используются комплексно. Применение конкретных методов предопределяется поставленными задачами и зависит от характера исходной информации. [6]

Методы статистического исследования

Статистическое исследование –  это научно организованный по единой программе сбор, сводка и анализ данных (фактов) о социально-экономических, демографических и других явлениях и процессах общественной жизни в государстве с регистрацией их наиболее существенных признаков в учётной документации. [10]

Статистическое исследование состоит  из трёх стадий:

• сбор первичной статистической информации (наблюдение);
• сводка и группировка;
• обработка статистических показателей.

Наблюдение как начальный этап исследования связано со сбором исходных данных об изучаемом вопросе. Оно  свойственно многим наукам. С помощью массового научно обоснованного наблюдения получают первичную информацию об отдельных фактах изучаемого явления. При этом применяют метод массового статистического наблюдения, обеспечивающий полноту и репрезентативность полученной информации.

Статистическое наблюдение является первой стадией статистического исследования, представляющей собой научно организованный сбор данных об изучаемых явлениях и процессах общественной жизни. В результате статистического наблюдения должна быть получена объективная, сопоставимая, полная информация, позволяющая в последующих этапах исследования обеспечить научно-обоснованные выводы о характере и закономерностях развития изучаемого явления.

Статистическая сводка – комплекс последовательных операций по первичной  обработке данных с целью выявления типичных черт и закономерностей, присущих изучаемому явлению.

Статистическая сводка является следующим  после статистического наблюдения этапом статистической работы. Её задача заключается в том, чтобы привести собранную информацию и материалы в определённый порядок, систематизировать и на этой основе дать сводную характеристику всей изучаемой совокупности – множества единиц, обладающих массовостью, типичностью, качественной однородностью и наличием вариации. [7]

Различают сводку простую и сложную. При простой сводке производится подсчёт общих итогов по изучаемой совокупности. При сложной сводке производится группировка единиц наблюдения, подсчёт итогов по каждой группе и по всей совокупности, и представление результатов группировки в виде статистических таблиц.

Сводка называется децентрализованной, если единое руководство работой  осуществляется из центра, а непосредственная работа проводится на местах (обычно используется при обработке статистической отчётности). Если же сбор и обработка данных проводится в одном месте, то сводка называется централизованной. Такая сводка обычно используется для обработки материалов единовременных статистических обследований.

Проведению статистической сводки и группировки предшествует разработка программы статистического наблюдения, состоящая из нескольких этапов: выбор группировочного признака, разработка системы статистических показателей.

Статистическая сводка должна проводиться  по определённой программе и плану:

• выбор группировочного признака;
• определение порядка формирования групп;
• разработка системы статистических показателей для характеристики отдельных групп и совокупности в целом;
• разработка макетов статистических таблиц для представления результатов сводки.

Чаще всего простые итоговые сводки дают слишком общие представления об изучаемом явлении. Поэтому статистический материал подвергается группировке.

Группировка – это метод, при  котором вся исследуемая совокупность разделяется на группы по какому-то существенному признаку. Признак, по которому осуществляется группировка, называется группировочным признаком или основанием группировки.

Выбор группировочного признака зависит  от цели данной группировки и предварительного анализа явления. В зависимости  от степени сложности массового  явления и задач анализа группировки могут производиться по одному или нескольким признакам:

• Группировка называется простой, если она производится только по одному признаку;
• Группировка называется сложной или комбинированной, если она производится по двум или более признакам.

С помощью группировки можно выявить влияние отдельных единиц на средние итоговые показатели. Группировка является основой для последующей сводки и анализа данных.

В зависимости от задач исследования различают типологические, структурные  и аналитические группировки. [6]

Типологическая группировка –  представляет собой разделение исследуемой  совокупности на однородные группы;

Структурная группировка – группировка, в которой происходит разделение однородной совокупности на группы, характеризующие ее структуру по какому-то варьирующему признаку. Анализ статистических данных структурных группировок, взятых за ряд периодов, показывает изменение структуру изучаемых явлений, то есть структурные сдвиги. Структурные группировки используют с целью исследования состава и структуры совокупности данных, а также с целью изучения тех изменений в этой совокупности, которые имеют место в соответствии с выбранным имеющимся признаком.

Аналитическая группировка позволяет  выявить взаимосвязи между изучаемыми явлениями и их признаками. Аналитические группировки используются для исследования взаимных связей, существующих между показателями, характеризующими рассматриваемую совокупность данных. В этих условиях один из показателей является обобщающим, результативным, а другие показатели рассматриваются как факторы, влияющие на обобщающий показатель.

Сводка и группировка материала  представляет собой расчленение  всей массы случаев на однородные группы и подгруппы, подсчет итогов в каждой группе и оформление полученных результатов в виде статистических таблиц.

В процессе обработки статистических показателей осуществляется анализ результатов для получения обоснованных выводов о состоянии изучаемого объекта и закономерностях его развития. Для этого применяются обобщающие статистические показатели: абсолютные, относительные и средние величины, вариации и статистические индексы. Выявляются причинно-следственные связи, закономерности, оценивается эффективность и возможности экономических и социальных явлений.

Отличительными чертами статистического исследования являются целенаправленность, организованность, массовость, системность, сопоставимость, документированность, контролируемость, практичность.

В целом статистическое исследование должно:

• иметь общественно-полезную цель и всеобщую значимость;
• относится к предмету статистики в конкретных условиях его места и времени;
• Выражать статистический вид учета (а не бухгалтерский и не оперативный);
• Проводиться по заранее разработанной программе с ее научно обоснованным методологическим и другим обеспечением;
• Осуществлять сбор массовых данных (фактов), в которых отражается вся совокупность причинно-следственных и других факторов, разносторонне характеризующих явление;
• Регистрироваться в виде учетных документов установленного образца;
• Гарантировать отсутствие ошибок наблюдения или же сводить их к возможному минимуму;
• Предусматривать определенные критерии качества и способы контроля собранных данных, обеспечивая их достоверность, полноту и содержательность;
• Ориентироваться на экономически эффективную технологию сбора и обработки данных;
• Быть надежной информационной базой для всех последующих этапов статистического исследования и всех пользователей статистической информацией.

Исследования, не удовлетворяющие  этим требованиям, статистическими  не являются. Не являются статистическими  исследования, например, наблюдения и  исследования: матери за играющим ребенком (личный вопрос); зрителей за театральной постановкой (нет учетной документации по зрелищу); научного работника за физико-химическими опытами с их измерениями, расчетами и документальной регистрацией (не массово-общественные данные); врача за больными с ведением медицинских карточек (оперативный учет); бухгалтера за движением денежных средств на банковском счете предприятия (бухгалтерский учет); журналистов за общественной и личной жизнедеятельностью государственных лиц или иных знаменитостей (не предмет статистики). [10]

Математическая статистика в психологии и педагогике

Специфика статистической обработки  результатов психолого-педагогических исследований заключается в том, что анализируемая база данных характеризуется  большим количеством показателей  различных типов, их высокой вариативностью под влиянием неконтролируемых случайных явлений, необходимостью учета объективных и субъективных факторов, сложностью корреляционных связей между переменными выборками. [8]

Психолого-педагогические исследования можно разбить на три группы. Первая - это номинальные переменные (пол, возраст и другие анкетные данные и т.д.). Арифметические операции над такими величинами лишены смысла, так что результаты описательной статистики (выборочные средние, дисперсия) к таким величинам не применимы. Классический способ их анализа - разбиение на классы относительно тех или иных номинальных признаков и проверка значимых различий по классам. Вторая группа данных имеет количественную шкалу измерения, но эта шкала является порядковой (ординальной). При анализе ординальных переменных используются как разбиение на подвыборки, так и ранговые технологии (например, нахождение ранговой корреляции). Третья группа - количественные переменные, отражающие степень выраженности замеряемого показателя, - это успеваемость, тесты Амтхауэра, Кеттелла и другие оценочные тесты. При работе с выборками этой группы применимы все стандартные виды анализа, и при достаточно большом объеме выборки их распределение обычно близко к нормальному.