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.
Группировка представляет собой способ подразделения рассматриваемой совокупности данных на однородные по изучаемым признакам группы. Это делается с целью изучения структуры этой совокупности либо взаимосвязей между отдельными элементами этой совокупности. С помощью группировки можно выявить влияние отдельных единиц на средние итоговые показатели. Так, например, группировка рабочих данной организации по уровню производительности труда используется с целью выявления влияния высокой производительности труда отдельных рабочих на среднюю производительность по организации и для определения резерва, кроющегося в повышении производительности труда всех рабочих до уровня передовых рабочих.
Как будет показано в статьях данного сайта, наибольшее распространение в экономическом анализе имеет группировка по факторам, связанным:
- с трудовыми ресурсами, т.е. с живым трудом;
- со средствами труда, т.е. с основными производственными фондами;
- с предметами труда, т.е. с материальными ресурсами.
Эти три группы факторов оказывают влияние на объем продукции, выпускаемой данной организацией.
Виды группировок.
Выбор группировочного признака зависит от цели данной группировки и предварительного экономического анализа явления.
В зависимости от степени сложности массового явления и задач анализа - группировки могут производится по одному или нескольким признакам:
- Если производится группировка только по одному признаку, то она называется простой.
- Если по двум и более признакам, то такая группировка называется сложной или комбинационной.
В зависимости от решаемых задач различают типологические, структурные и аналитические группировки:
- Типологическая группировка — представляет собой разделение исследуемой совокупности на однородные группы. (группировка предприятий по формам собственности)
- Структурная группировка — группировка, в которой происходит разделение однородной совокупности на группы, характеризующие ее структуру по какому-то варьирующему признаку. (группировка населения по уровню дохода). Анализ статистических данных структурных группировок, взятых за ряд периодов показывает изменение структуры изучаемых явлений, то есть структурные сдвиги.
- Аналитическая (факторная) группировка — позволяет выявить взаимосвязи между изучаемыми явлениями и их признаками. (группировка банков по сумме уставного капитала, величине активов и балансовой прибыли)
В процессе проведения экономического анализа, как правило, применяются два основных вида группировок: структурные и аналитические.
Структурные группировки используются 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 изменяющимся признаком.
Аналитические же 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.
Вопрос четвертый.
Применение методов математической статистики для анализа технологических процессов и построения математических моделей связано с постановкой задачи создания систем автоматического управления для выявления количественных характеристик и количественной оценки влияния тех или иных факторов.
При этом можно использовать такие методы статистического анализа как дисперсионный, корреляционный, регрессионный.
Статистические методы обработки полученной информации можно использовать как при активном, так и при пассивном эксперименте. Разница заключается в последовательности обработки данных и переходом от метода наименьших квадратов, применяемого при пассивном эксперименте, к учёту отклонений наблюдаемых и расчётных значений выходного критерия при активном эксперименте.
При пассивном эксперименте в «чистом виде» широко применяются дисперсионный, корреляционный и регрессионный анализы.
Дисперсионный анализ применяется для оценки вклада в разброс (дисперсию) выходного параметра какого-либо фактора. Такая оценка может потребоваться при исследовании колебаний данных, воспроизводимости экспериментов, определении доверительного интервала значений какой-либо величины или коэффициентов в уравнении, описывающем процесс. Дисперсионный анализ с многосторонней классификацией может служить для оценки влияния различных факторов на отклонение параметров исследуемого материала от среднего значения.
В обогащении полезных ископаемых дисперсионный анализ нашёл применение для оценки воспроизводимости химических анализов, лабораторных экспериментов, а в случае анализа промышленного продукта среднеквадратичное отклонение является мерой стабильности работы фабрики.
Близко к дисперсионному анализу примыкает факторное планирование экспериментов. Факторный анализ позволяет оценить вклад исследуемых факторов и их взаимодействия на среднее значение параметра, который характеризует процесс в целом.
Корреляционный анализ позволяет оценить тесноту связи различных параметров или факторов, влияющих на процесс. Этот метод широко распространён при исследовании промышленных процессов. Если коэффициент корреляции достаточно большой, можно получить информацию, позволяющую выбрать основные регулирующие действия на процесс, точки и методы измерения факторов, установить минимально необходимое количество измеряемых параметров. Если коэффициент линейной корреляции мал по абсолютной величине, то это свидетельствует о более сложной (нелинейной) зависимости между параметрами или о существенном влиянии других факторов. В этом случае необходимо вычисление более сложной зависимости в виде нелинейного уравнения.
Получение таких уравнений методом наименьших квадратов составляет основу регрессионного анализа. Однако при использовании регрессионного анализа необходима обязательная проверка адекватности модели и процесса.
Одним из направлений регрессионного анализа является планирование экстремальных экспериментов, которое включает: выбор основных факторов, действующих на процесс; определение направления крутого восхождения (градиента) до экстремального значения с помощью факторного плана или его дробных реплик; движение по градиенту; получение регрессионного уравнения с помощью плана более высокого порядка в экстремальной (почти стационарной) области.
Большое распространение получили статистические методы определения статических и динамических характеристик сложных недетерминированных процессов для их автоматизации. Выбор регуляторов и машин для управления, основанный на таких статистических характеристиках, осуществлён применительно к процессам флотации, измельчения, отсадки и т.д.
Вопрос пятый.
Применение кол методов в изучении социально-политических и историко-культурных исследованиях. Особенности измерения социально-политических и историко-культурных явлений. Четкое оформление традиционных областей исторической науки: область политической истории, область экономической истории, область (2ая пол 20 века) социальной истории и социокультурная область истории. Сюжет, который изучают, связан с какой-то из этих областей.
Выбор методов в историческом исследовании зависит от характера изучаемых явлений, от поставленных исследовательских задач, от характера данных, содержащихся в историческом источнике. Историк 60-70 годов 20 века был заинтересован в расширении масштаба исследований и в освоении массовых исторических источников, в повышении достоверности исторических выводов и оценок и в использовании строгих научных методов исследования, в более глубоком понимании явлений, в повышении информативной ценности источника и развитии методик анализа исторических данных.
Различные виды исторических явлений (массово-социальных, социально-индивидуальных, лично-индивидуальных). Зависимость от этого исследования. Политическая история при изучении - историк сталкивается с изучением социально-индивидуальных явлений, что определяет большую сложность измерения.
Историко-культурная сфера связана с личностным фактором в большей степени, но и там есть явления массового социального характера (проблема грамотности населения). При изучении сфер социально-политически-культурной истории историк заинтересован и встречает большие сложности. Именно в сфере социально-политической истории историк как правило работает с текстовыми источниками, что требует особой методики анализа этих комплексов источников и методики измерения.
Преимущественно информация, содержащаяся в текстовых источниках, представлена т.н. качественными или атрибутивными признаками (делопроизводственные материалы, периодика, источники с биографическими данными).
Атрибутивные/качественные признаки показывают наличие или отсутствие у изучаемых исторических объектов или явлений определенных свойств. Пример: профессия, национальность, образование и т.д. Могут показывать сравнительную интенсивность. Выделяются простые и сложные атрибутивные признаки. Простые характеризуют определенные однозначные свойства объектов (национальность, профессия). Сложные признаки представляют собой интегральные (многосторонние) характеристики объектов (влияние пол партий, сила протестных выступлений).
Этнокультурный фактор и экономические характеристики в контексте стратификации общества со стороны исследования. Деление по соц-пол взглядам и предпочтениям – яркое проявление в формировании политических партий.
Историк всегда работает с массовыми опытами и массовыми признаками. Непосредственно с объектами они не работают, связь осуществляется через источник. Массовые, повторяющиеся, однородные (их можно сопоставлять) признаки. Сама процедура измерения по номинальной шкале, как и любое измерение, начинается с историко-содержательного анализа изучаемых явлений и процессов.
Содержательный анализ, определение цели измерения, которые диктуются поставленной исторической задачей. Важность выбора единицы измерения. Этот отбор происходит на основе анализа структуры изучаемого явления или объекта и представляет собой элемент системы или структуры. Одним из путей измерения является измерение по шкале наименований (измерение качественных признаков) процедура которого состоит в подсчете частот встречаемости объектов и явлений (исходных элементов структуры), обладающих важными для поставленной задачи свойствами.
Эти свойства отражены в нарративных источниках и зафиксированы атрибутивными качественными показателями. Важным этапом является формализация. Формализация – это подготовка данных к измерению, перевод данных в удобную для измерения. Один из вариантов – кодировка единиц измерения. Эта процедура позволяет получать некоторые условные цифровые значения. При получении итогов измерения по этой шкале (показателей частот в частности) историк, как правило, оформляет эти показатели в виде таблицы (матрицы).
Кроме того, формализация различных аспектов соотношения и сочетания элементов структур могут быть представлены в виде построения графов. (Формализация и проблемы формализации биографических данных о депутатах первой Госдумы в начале 20 века – как пример).
Простейшим методом измерения атрибутивных признаков является определение численности объектов с определенным свойством в соответствующей совокупности однотипных объектов посредством счета, например, численность и доля представителей различных национальностей среди депутатов Государственной думы. Таким образом, качественные признаки могут быть выражены в показателях количества, т.е. измерены.
В данном случае основой измерения по шкале наименований выступает частота встречаемости объектов, обладающих определенным, важным для исследования свойством либо характеристикой во всей совокупности объектов или внутри классов объектов, выделенных на основе другой качественной характеристики. Примером может быть определение численности и доли депутатов с высшим/ средним/начальным образованием среди различных национальных групп депутатов Думы. Процедура сводится к подсчету частот встречаемости избранных единиц измерения, обладающих определенным свойством, избранным для анализа признаком.