No método de agrupamentos estatísticos, a totalidade dos fenômenos estudados é dividida em classes e subclasses, que possuem uma estrutura homogênea de acordo com determinadas características. Cada uma dessas divisões é descrita por um sistema de indicadores estatísticos. Os dados agrupados podem ser apresentados em tabelas.
Esta ação é o principal método utilizado no estudo real dos fenômenos sociais. Surge como pré-requisito para a aplicação de diversos agrupamentos de estatísticas, procedimentos e métodos analíticos. Por exemplo, a classificação é necessária para usar quaisquer índices generalizados, como médias.
Contribuição de V. I. Lenina
Nas estatísticas russas pré-revolucionárias, em particular, em vários zemstvos (estes são governos locais), uma experiência considerável foi adquirida no agrupamento de diferentes tipos de organizações. E também nessa época, foi feito um trabalho significativo para desenvolver não apenas tabelas com classificação uma a umacaracterísticas, mas também esquemas mais complexos. Neles, todos os dados são agrupados por dois ou mais parâmetros. No entanto, questões teóricas relacionadas ao uso de métodos estatísticos de agrupamento não têm recebido justificativa científica. Este estado de coisas persistiu até os trabalhos de V. I. Lênin. Ele tinha uma alta opinião sobre o valor cognitivo e a importância prática da classificação. Com relação às tabelas baseadas nos sinais de um agrupamento estatístico de mais de uma característica, Lenin escreveu: “Pode-se dizer sem exagero que elas vão revolucionar a ciência e, claro, a economia agrícola.”
As recomendações de Vladimir Ilyich sobre a necessidade de uma análise política e econômica preliminar da natureza dos padrões e a determinação dos tipos de fenômenos antes de iniciar os experimentos com a classificação dos dados iniciais são de fundamental importância.
Etapas de agrupamentos estatísticos
A sistematização é utilizada não apenas na análise da estrutura da população, mas também na determinação dos tipos de fenômenos e no estudo da relação entre várias características ou fatores. Exemplos de agrupamentos que expressam a estrutura populacional são classificações de pessoas por idade (em intervalos de um ano ou, mais comumente, cinco anos) e empresas por tamanho.
Ao combinar classes ou estabelecer intervalos desiguais, é possível estabelecer diferenças qualitativas entre sistemas individuais e, em seguida, determinar os tipos tecnoeconômicos ou socioeconômicos das disciplinas relevantes(por exemplo, empresas ou fazendas). Assim, o agrupamento da população de um país por idade pode ser feito com base, além de simples objetos cronológicos, em divisões especiais como mulheres de 16 a 54 anos e homens de 16 a 59 anos. A utilização dessas classes especiais possibilita o cálculo do índice econômico nacional, conhecido como força de trabalho do país. Os limites do intervalo são um tanto arbitrários e podem diferir de estado para estado.
Tarefa
A classificação quantitativa detalhada de empresas e firmas permite-nos proceder à definição de vários grupos qualitativos básicos, como pequenas, médias e grandes organizações. Depois disso, uma série de problemas econômicos gerais podem ser esclarecidos, por exemplo, o processo de concentração da produção, o crescimento da eficiência industrial e o aumento da produtividade do trabalho. Os novos dados de Vladimir Ilyich Lenin sobre as leis que regem o desenvolvimento do capitalismo na agricultura são um brilhante exemplo de análise profunda que usa agrupamento para demonstrar a natureza complexa dos padrões. E também a relação entre o tamanho da empresa e sua produtividade geral.
A tarefa mais importante e difícil dos agrupamentos estatísticos é identificar e descrever em detalhes os tipos de fenômenos socioeconômicos. Tais sujeitos representam a expressão de formas de um determinado processo social ou características básicas. Eles parecem ser comuns a muitos fenômenos individuais. Em sua análise da estratificação do campesinato, Vladimir Ilyich Lenin usou o agrupamentocompleta e abrangente. Em primeiro lugar, revelou o processo de formação das principais classes sociais na Rússia pré-revolucionária, no campo da Europa Ocidental e na agricultura dos Estados Unidos.
E, como se viu, os dados soviéticos têm uma experiência considerável em agrupamentos tipológicos e estatísticos. Por exemplo, o balanço da economia nacional da URSS pressupõe um sistema de classificação complexo e ramificado. Outros exemplos de agrupamento estatístico tipológico no espaço soviético incluem a sistematização da população por classe social. Bem como a unificação dos ativos fixos de produção por tipos socioeconômicos de unidades industriais. E você também pode dar um exemplo como o agrupamento da população estatística do produto social.
A classificação burguesa não usa sistematização suficiente. Quando o agrupamento é usado, é na maioria das vezes incorreto e não contribui para caracterizar o verdadeiro estado de coisas nos países capitalistas. Por exemplo, a classificação das empresas agrícolas por área de terra exagera a posição da produção em pequena escala nesse sentido. E o agrupamento da população por profissão não revela a verdadeira estrutura de classes da sociedade burguesa.
As características socioeconômicas de um estado socialista fornecem novas aplicações para agrupamento estatístico. A classificação é usada para analisar a implementação dos planos econômicos nacionais, para determinar as razões do atraso de algumas empresas e setores. E também identificar recursos não utilizados. Por exemplo, as empresaspodem ser agrupados de acordo com o grau de implementação do plano ou o nível de rentabilidade. De grande importância para caracterizar a introdução do progresso científico e tecnológico na indústria é o agrupamento das empresas, de acordo com dados técnicos e econômicos como o grau de automação e mecanização e a quantidade de energia elétrica disponível para o trabalho.
Dados agrupados são informações formadas pela combinação de agrupamentos individuais de observação estatística sobre a presença de uma variável em classes separadas, de modo que a distribuição de frequência desses sistemas sirva como um meio conveniente de resumir e analisar todos os materiais.
Informações
Dados podem ser definidos como grupos de materiais que representam atributos qualitativos ou quantitativos de uma variável ou conjunto de variáveis. Isso é análogo a dizer que as classes podem ser qualquer conjunto de informações que descrevem uma entidade. Os sistemas, no agrupamento de dados estatísticos, podem ser classificados em objetos agrupados e não agrupados.
Qualquer informação que uma pessoa colete primeiro não é classificada. Agrupamentos estatísticos desagrupados são dados, mas apenas de forma não processada. Um exemplo de tais sistemas é qualquer lista de números que você possa imaginar.
Primeiro tipo de classificações
Dados agrupados são informações que foram organizadas em grupos conhecidos como classes. Este tipo já foi classificado e, portanto, algunsnível de análise. Isso significa que todas as informações não são mais brutas.
Uma classe de dados é um grupo que está associado a uma propriedade customizada específica. Por exemplo, se o gerente de uma empresa coletasse as pessoas que ele contrata em um determinado ano, ele poderia agrupá-las em sistemas por idade: vinte, trinta, quarenta e assim por diante. E cada um desses grupos é chamado de classe.
Por sua vez, esta não é a última divisão. Cada uma dessas classes tem uma certa largura e isso é chamado de espaçamento ou tamanho. Este conceito é muito importante quando se trata de plotar histogramas e gráficos de frequência. Todas as turmas podem ter tamanhos iguais ou diferentes, dependendo de como todas as informações serão agrupadas. O intervalo do sistema é sempre um número inteiro.
Restrições e limites de classe
O primeiro conceito refere-se aos valores reais que podem ser vistos na tabela final. As restrições de classe se dividem em duas categorias: o limite inferior do sistema e o limite superior. É claro que todas as divisões nas tabelas são usadas para garantir exatidão e informação.
Mas, por outro lado, os limites de classe nem sempre são respeitados na tabela de frequências. Este conceito fornece o verdadeiro intervalo dos sistemas e, como várias restrições, também é dividido em limites dos valores inferior e superior.
Bandas vivas e não vivas
Ciência procura compreender e explicar fenômenos naturais. Os cientistas entendem as coisas classificando-as. Ele pertencetanto seres vivos como agrupamentos não vivos de materiais estatísticos.
Por sua vez, esses tipos podem ser divididos em grupos dependendo das propriedades de contraste. Por exemplo, se os alunos compilaram listas em seus periódicos científicos sobre os vários materiais e assuntos que estudaram, eles podem usar esses dados para expandir o conhecimento e as informações sobre os sistemas que estudaram.
Todo o conhecimento pode ser classificado ou classificado de acordo com várias propriedades de contraste. Aqui estão alguns exemplos:
- Metais versus vários não metais.
- Terreno pedregoso em vez de deserto ou prado.
- Cristais visíveis vs minerais invisíveis.
- Um processo natural em vez de um artificial.
- Substâncias mais densas que a água ou menos pesadas que um determinado líquido.
- Magnético versus não magnético.
E você também pode fazer diferenças de grupo de acordo com as seguintes características:
- O estado da matéria à temperatura ambiente (sólido, líquido, gás).
- Fusibilidade de metais.
- Propriedades físicas e assim por diante.
Materiais:
- Vários artigos que exemplificam as categorias acima.
- Ímãs para testar as propriedades dos materiais.
- Um recipiente de água para verificar se as coisas flutuam ou afundam.
- Revistas científicas.
Procedimento operacional
Exatamente como as coisas acontecem:
- Os alunos trabalham em grupos. Cada um recebe alguns materiais e pede-se que encontre maneiras de agruparitens por categoria. Eles desenvolvem os critérios que usarão e, em seguida, classificam os itens de acordo. As tabelas de resultados são registradas em seus periódicos científicos.
- Após agrupar os materiais, eles são classificados novamente de acordo com outros critérios. O próximo passo também será compilar uma lista de resultados. E depois disso, uma linha adicional de elementos é escrita, que foi classificada de forma diferente devido à mudança de critérios.
- Os alunos registram observações e tabelas em seus periódicos científicos.
Resultados
Os alunos fixam uma série de tabelas que mostram como suas disciplinas são classificadas com base em cada um dos critérios. Por exemplo, um grupo de alunos tem um clipe de papel, um pequeno pedaço de granito, uma rolha, um brinquedo de plástico. E então um par de tabelas de classificação pode ter a seguinte aparência.
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Itens ordenados por magnetismo.
Reaja ao ímã: clipe de papel, granito. Não responde: cortiça, plástico.
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Itens classificados por densidade em comparação com a água.
Pop up: cortiça, plástico. Afogamento: clipe de papel, granito.
Depois disso, os alunos fazem apresentações para a turma. Eles discutem por que diferentes itens são classificados de forma diferente com base nos critérios usados.
Os alunos repetem essas observações a cada vez, aplicando propriedades diferentes.
Conversa
Nesta fase:
- Os alunos podem estender essas observações a outros materiais sempesquisa prática.
- Exemplos são amostras de diferentes tipos de rochas. Os alunos aprenderão como fazer observações mais próximas e escrever exatamente o que veem com lupas e outros itens que usam.
- Se os alunos criaram um arquivo de índice de propriedades escrito em cartões, eles também podem ser classificados. Isso será útil se o índice contiver materiais adicionais que não estão na classe.
Uma maneira comum de processar dados quantitativos contínuos é subdividir toda a gama de significados em várias subfaixas. É necessário atribuir a cada material um valor constante da classe em que se enquadra. Observe que o conjunto de dados muda de contínuo para discreto.
O conceito de agrupamento estatístico
A organização é feita definindo um conjunto de intervalos e depois contando a quantidade de dados que cai em cada um deles. Os subintervalos não se sobrepõem. Eles devem cobrir todo o intervalo do conjunto de dados.
Uma das formas mais bem sucedidas de visualizar sistemas agrupados é o histograma. É um conjunto de retângulos onde a base da figura abrange os valores no intervalo associado a ela. E a altura corresponde à quantidade de informação.
