데이터 및 그 기능의 통계 처리

데이터를 통계 처리하는 것은 불가능합니다.주문, 일반화 및 분석. 얻은 결과는 먼저 유용한 정보를 최대한 추출 할 수있는 형태로 가져와야합니다. 너무 많은 데이터가있는 경우 그룹화하거나 일반화해야합니다.

그룹화를 위해서는 규범을 결정할 필요가 있습니다.그에 따라 수신 된 데이터가 분배 될 것이다. 이 경우, 선택한 방법은 가시성뿐만 아니라 얻은 정보의 잠재적 인 유용성에 달려 있습니다. 올바르게 분류 된 연구 결과는 연구하고 분석하는 것이 훨씬 더 편리합니다.

통계 처리 방법은 인간 활동의 많은 영역에 적용될 수 있습니다. 그들은 3 가지 주요 유형으로 나눌 수 있습니다 :

1) 응용 범위를 고려하지 않고 사용할 수있는 보편적 인 방법;

2) 실제 과정이나 현상의 연구와 관련된 활동의 특정 영역에 대한 방법;

3) 특정 데이터를 조사하는 방법.

명확한 것은,데이터의 통계 처리가 수행 될수록 특정 상황에 대한 분석이 더욱 효과적입니다. 첫 번째 방법이 과학적 결과에 적용 가능하고 그 가치가 일반적인 과학적 기준에 의해서만 평가되는 경우 세 번째 방법은 특정 분야의 특정 문제를 해결하기 위해 적용됩니다.

방법에 대한 일반적인 지식 외에도데이터가 처리 될 때 얻은 결과를 가장 효과적으로 처리하는 방법을 아는 것도 중요합니다. 통계 처리는 수신 된 정보의 가시성을위한 테이블 또는 그래프의 작성을 포함합니다.

초기 단계에서 정보는 다음과 같이 줄일 수 있습니다.테이블 예를 들어 표 형식으로 기록 된 실험 데이터의 통계 처리를 통해 불필요한 표시기, 측정 값, 실험 과정에 영향을 미치는 추가 요인을 추가로 연구원을 절약 할 수 있습니다. 테이블에서 실시 된 연구 또는 실험의 데이터뿐만 아니라 중간 및 주요 결과를 요약하는 것이 편리합니다. 사실 제대로 구축하려면 미리 필요한 수의 행과 열을 생각하고 필요한 모든 매개 변수를 기록해야합니다.

테이블은 종이 한 장에 간단하게 만들 수 있습니다.즉시 컴퓨터에 데이터를 입력하십시오. 두 번째 옵션을 사용하면 필요한 데이터를 신속하게 정렬하고, 반대로 가장 큰 값을 찾고, 반대로 작은 값을 찾거나, 합계를 계산하거나, 선택한 결과 그룹의 평균값을 찾을 수 있습니다.

데이터의 유능한 통계 처리에 여러 테이블이 필요한 경우에는 번호를 매기고 각 테이블에는 고유 한 이름이 필요하다는 것을 잊지 마십시오.

데이터를 기록하는보다 그래픽적인 방법은 그래프입니다. 그들은 서로 다른 값 사이의 관계를 시각적으로 보여 주므로 연구 결과를 더 쉽게 이해할 수 있습니다.

테이블 및 그래프 작성의 기본 원칙을 알고 있으면 데이터를 빠르고 효과적으로 처리 할 수 ​​있습니다.