הסטטיסטיקה, מקורו ב statisticum collegium (מועצת המדינה) ולסטטיסטה הנגזרת האיטלקית שלו (מדינאי או פוליטיקאי). המונח הגרמני Statistik, שהוצג על ידי גוטפריד אצ'נוול (1749), ייעד במקור את ניתוח נתוני המדינה, כלומר "מדע המדינה". רק במאה התשע עשרה הגיע המונח סטטיסטיקה לייעד איסוף ומיון נתונים. זוהי מערך טכניקות להתבונן, למדוד ולפרש תופעות קולקטיביות המתרחשות בחברות אנושיות, באמצעות שיטות המבוססות על שימוש במספרים גדולים.
מה זה סטטיסטיקה
תוכן עניינים
הקונספט של סטטיסטיקה מתייחס ושימושיה אל הניתוח של פרמטרים שונים או נתונים המתקבלים מבדיקות נציג, כך שכל סוגי שינויים, תלות ומתאמים כי ספציפית תופעה פיזי או תופעה טבעית מופעים אשר מותנים או מותנה ניתן להסביר. אַקרַאִי. ההגדרות והמושגים המדגישים מהי סטטיסטיקה מובילים לאותה מסקנה: סטטיסטיקה קיימת בסוגים רבים של מדעים, במיוחד עובדתיים מכיוון שהם מקבלים ידע חדש מאוד באמצעות התבוננות וציפייה. משתמשים בסטטיסטיקה אפילו במוסדות ממשלתיים.
בזמנים הנוכחיים, מהי סטטיסטיקה והקשר שלה עם מדעי העובדה פותח דלת חשובה לחישוב המספר המדויק של אוכלוסייה נתונה. איך זה מושג? באמצעות שיטות שונות לאיסוף מידע רב ככל האפשר, ניתוח נתוני הקהילה ולבסוף פרשנות התוצאות שהושגו באמצעות המנגנונים ששימשו בעבר.
הגדרת הסטטיסטיקה קשורה קשר הדוק למחקרים כמותיים, למעשה, היא נלקחת בחשבון מכיוון שסטטיסטיקה נחשבת כמדע מיוחד לחלוטין בענף זה לחישוב תופעות קולקטיביות. מקורו של מדע זה מורכב עוד יותר, אך יש לו הסבר מצוין.
הקונספט של הסטטיסטיקה מבוססת על העובדה כי מדובר באחת ענפי המתמטיקה שמטרתו ללמוד השתנות ותהליך שנוצר בה, כמובן, שמירה על מסלול של חוקים או עקרונות של הסתברות. מכיוון שמדובר בנתון מתמטי, השיטה בה היא נלמדת היא פורמלית לחלוטין ונחשבת בבידוד כמדע ראוי.
ההגדרה של סטטיסטיקה מראה את זה כאלמנט דדוקטיבי של מדע, לחלוטין דינמי, עם התפתחויות רציפות וידע עצמו. בפוסט זה, כל מה שקשור לסטטיסטיקה יוסבר במלואו.
מקור הסטטיסטיקה
כשלעצמו, מדע זה החל כצורך בולט של המדינה לשמור על נתונים ספציפיים של אוכלוסייתה, הדבר נעשה באמצעות מפקדי אוכלוסין ואיסוף נתונים שהוגשו מאוחר יותר לנתונים סטטיסטיים נחושים. הפרמטר הסטטיסטי שהתקבל היה המספר הכולל של תושבי מדינה. אם ניקח זאת בחשבון, עם חלוף הזמן נעשה שימוש בסטטיסטיקה בתחומי לימודים שונים ומדעים ידועים, למשל, סטטיסטיקה מתמטית, בגרפים של חישובים שונים המכונים גרפים סטטיסטיים וכו '. אם כי ניתן לראות מאוחר יותר בסוגי הסטטיסטיקה.
היסטוריה של סטטיסטיקה
מדע זה קיים בחיי האדם כבר שנים רבות, למעשה, ישנם גרפים מתועדים סביב שנת 3000 לפני הספירה. ההיסטוריה של הסטטיסטיקה קשורה באמת לבבלים ולגברים הראשונים שחיו על פני האדמה משום שב אבנים ועץ שנמצאו על ידי מחפרים וחוקרים נמצאו חשבונות וחישובים של אוכלוסייתם. במהלך השנים הצטרפו תרבויות נוספות לשימוש בסטטיסטיקה, ביניהן המצרים, שעשו בהם שימוש עוד לפני שגידלו את הפירמידות המפורסמות של מצרים.
בימי הביניים ובתקופות קדומות, מדע זה תפס כוח רב יותר, תוך שימוש בגרפיקה סטטיסטית לא רק כדי לדעת את המספרים הספציפיים של האוכלוסייה, אלא כדי לקחת אותו לטובתה ולהחיל את כללי המס בצורה יעילה יותר. ניתן היה לחשב גם את מספר הנבדקים הדרושים בשורות צבאותיהם ובפיזור האדמות בשטח נתון. חלק מהציוויליזציות שהשתמשו בסטטיסטיקה הן כדלקמן.
- מצרים: בתקופת שושלת I, פרעונים החלו להשתמש בסטטיסטיקה כדי לאסוף נתונים ביעילות על אוכלוסייתם, כדי שיוכלו לקבוע כמה אנשים או עבדים הם ישתמשו כדי לגדל את הפירמידות של מצרים, לספור את האוצרות ועושר שיש להם ושומרים על השליטה בשטח כולו.
- רומא: השימוש בו החל באימפריה הרומית, כאשר שליטי רומא העתיקה החליטו שעליהם לעקוב אחר לידות, מקרי מוות, עושר, אדמות וכל מה שקשור לכסף בגובה המס בשטחן. יישומה סימן לפני ואחרי בעידן הרומי ולאט לאט הוא שימש מתוך הרגל עד היום.
- יוון: הם שימשו להקמת דמוקרטיה, כלומר, הזכות הקרובה להצביע, אך הם שימשו גם ליישום השירות הצבאי וכמה אנשים נדרשים למען הכשרונות החדשים הללו. כמו בשאר התרבויות, שליטי יוון העתיקה שמרו על השליטה באוכלוסייתם עם מפקדי האוכלוסין לחלוקת אדמות ועושר.
- סין: זה קרה בעידן הקיסר יאו, בערך בשנת 2238 לפני הספירה, לבצע חישוב מדויק של פעילויות חקלאות, מסחר ותעשייה בסין העתיקה. באופן זה, השליט שמר על סדר בעסקים.
- המזרח התיכון: השומרים שמרו על תושבי מה שמכונה בבל העתיקה, ולמעשה המספר הכולל היה 6000 איש. כן נמצאו לוחות עתיקים בהם נשמרו נתוני ההליכים המשפטיים של העירייה, עסקיה ועושרה.
- עם יהודי: לא רק שהמדע הזה שימש להשגת נתונים צבאיים, אלא גם כדי לקבוע את הכמויות המדויקות של אלה שנכנסו למקדשים.
- מקסיקו: בשנת 1116, המלך ז'ולוטל הזקן נתן את הצו לספור את כל נתיניו בשל ההגירה שביצעו שבטי צ'יצ'ימקה.
- ספרד: החל משנת 1528 החלו להתבצע מפקדים באזורים שונים במדינה זו, כולם עם יעדים שונים אך הניבו תוצאות נאותות לשליטי אז.
- אנגליה: ספירת הלידות והפטירות חלה עלייה מוחלטת בגלל המגיפה הגדולה שחרבה את השטח במהלך 1500. עם קבלת התוצאות החלו ליצור גרפים סטטיסטיים שונים בכדי לשלוט על מקרי המוות שנגרמו בעקבות המחלה.
סיווג סטטיסטי
כבר התברר שמדע זה מבודד, שהוא לא שייך לשאר המדעים המדויקים מכיוון שהוא מניב רק הסתברויות, הוא בא לידי ביטוי בתווים מספריים שאינם מדויקים, לא לפחות במשך זמן רב, מכיוון שיכולות להתעורר סיבות שונות ש לייצר שינויים קלים או דרסטיים, למשל, חשבונאות אוכלוסייה, אשר עשויים להשתנות בהתאם למספר הלידות והפטירות הרשומות מדי חודש או מדי שנה בשטח נתון. עם זאת, סיווג הסטטיסטיקה מחולק לשני היבטים שיוסברו להלן.
סטטיסטיקה תיאורית
מדובר בהערכת תופעה או בעיה מסוימת על ידי התבוננות בה, ואז היא מוצגת באמצעות גרפים ונתונים סטטיסטיים שלא רק מצליחים למצוא את פרטי התופעה, אלא גם לפקח על התנהגותה. כדי שהיבט זה ימשיך, יש לבצע סדרה של צעדים, תחילה נאספים הנתונים הסטטיסטיים באמצעות דגימות שנצפו קודם לכן, ואז כל אותם דגימות שהושגו מנותחות כדי לסווג אותם, התהליך האחרון הזה הוא לא יותר מקיבוץ של פרמטר סטטיסטי או הנתונים השונים שהתקבלו במהלך החקירה.
סטטיסטיקה היסקית
עם המחקר, מוצגות דגימות מסוימות המשמשות כמבחנים המאפשרים לקבוע את הסיבה לאותה התנהגות או תופעה שהתפתחה באותה קהילה, אוכלוסייה או טריטוריה. כדי שהיבט זה של סיווג הסטטיסטיקה יהיה הגיוני וימשיך, חובה לדעת מהי אוכלוסייה ולדעת כיצד להבדיל אותה ממדגם. ההשערה היא אחד מעמודי התווך הבסיסיים של היבט זה, ויוצר אמצעי התייחסותי לתוצאות שהתקבלו.
כדי לנקות את הספקות המופיעים בדרך כלל לאחר אזכור הסטטיסטיקה ההסקתית, אוכלוסייה היא מושג המתייחס למכלול של אנשים שהמאפיין האוניברסלי שלהם הוא קיבוץ. המדגם, להיפך, נלקח מאותה אוכלוסייה, אשר לאחר מכן יעבור למחקרים שונים כדי להתחיל סוף סוף בקטגוריה.
הודות לשניהם מצליחה סטטיסטיקה מסקנת לפתח סדרה של השערות ותיאוריות החלות על צמידת הנסיבות והחלופות שניתן להשתמש בה. עם כל זה ברור, מובן מאליו שהמסקנות ממשמשות להיבט זה.
שיטות סטטיסטיות
בשלב זה היא נוטה להיות כללית למדי, מכיוון שהשיטה הסטטיסטית אינה אלא חקר הנתונים שהתקבלו, כך שהם מאומתים ומוערכים כדי לדעת אם הם יתקבלו או יושלכו מאוחר יותר.
כדי להגיע לשיטה הסטטיסטית, יש להשתמש באינדוקציה, דדוקציה והשערה. ישנם 3 היבטים המופעלים על ידי שיטות אלה ויש להם משקל בתחומי המדע השונים, ביניהם, יישומם בענפים המדעיים הקיימים השונים, סוגי הגרפיקה הסטטיסטית והשליטה הסטטיסטית בתהליכים.
יישום סטטיסטיקה בענפים שונים
ידוע גם כסטטיסטיקה יישומית ומטרתה העיקרית היא, דרך סטטיסטיקה מסקנת, לדעת את התנהגותה של קהילה מסוימת, ולסיים בדגימה סטטיסטית של פרמטרים שונים. ניתן ליישם זאת בענפים מחוץ לסטטיסטיקה עצמה, למשל, פסיכולוגיה, ביולוגיה, היסטוריה, רפואה… אפילו בסטטיסטיקה של כדורגל.
דגימה סטטיסטית נלקחת בחשבון בגלל ההנחות העולות ממנה, כאן חל גם המצב הסטטיסטי, הסטטיסטיקה החציונית ומה שמכונה סטטיסטי משתנה מדוע? כי משתמשים בחבילות סטטיסטיות בתוכניות חינוכיות.
סוגי תרשימים סטטיסטיים
הדרך הטובה ביותר לתפוס את התוצאות והנתונים המתקבלים ממחקרים שונים היא באמצעות גרפיקה, אם כי ברור שלכל אחד מהם יש הבדלים ושימושים ספציפיים, למשל, תרשימי עמודות משמשים ללכידת אחוזים או ציון המידע המסופק על ידי אוכלוסייה נחושה.
גרפי סקטוריאליים משמשים אך ורק כדי להביע אחוז אוכלוסייה, בין אם של בתי ספר או על שטחים גדולים. הסמלים הם איורים, ציורים כלומר. הם משמשים בדרך כלל בנושאים הקשורים לאופנה. היסטוגרמות מייצגים משתנים סטטיסטי דרך סורגים יחסים לערכים.
לבסוף, מצולע התדרים מבוסס על גרפים לינאריים המייצגים את השינויים הפתאומיים שנוצרו באוכלוסיה מסוימת עקב האירועים שהופקו בפרק זמן מסוים. גרף זה נולד מהנקודות המצטרפות לבסיסים הנמצאים במפלסים העליונים של הסורגים בתרשים. ניתן להשתמש בסוג חישוב זה גם בהיסטוגרמות, אולם זו הדרך הטובה ביותר לבצע חשבונאות ברמה גרפית.
מהי בקרת תהליכים סטטיסטית
מדובר בשימוש נכון בגרפיקה לצורך הבדלים בנתונים שהתקבלו בחקירות ובמחקרים השונים שנערכו על אוכלוסייה מסוימת. הבקרה הסטטיסטית על תהליכים אחראית על בידול וריאציות התופעות החשובות שנחקרו, איסוף הפרמטרים, הדגימות והמדידות של התהליך כולו, והבהרת כי כוחו של בקרה זה מבוסס על היכולת לפקח על מרכז ה תופעות. זה קשור לבקרת איכות סטטיסטית מכיוון שמשתמשים בטכניקות ושיטות רבות להשגת תוצאות מיטביות.
מצד שני, ישנן רמות המדידה. ישנם 4 סוגים של רמות אלה וכל אחת עם דרגות שונות של יישום בסטטיסטיקה. רמת המדידה של היחס היא יותר גמישה משמשת לביצוע ניתוחים שונים של הפרמטרים הנאספים.
למדידות אינטרוולים יש מרחקים הנתונים לפרשנות בין מדידה אחת לאחרת, אך בסופו של דבר יש להם ערך אפס חסר משמעות, כמו למשל בחישובי מנת המשכל. המדידות הסדירות מכילות הבדלים ניכרים ולא מדויקים בין הערכים המסווגים כעוקבים, אולם ניתן לפרש את הסדר שהתקבל.
לבסוף, יש את המדידה הנומינלית והיא נחשבת לסולם המפלס הנמוך ביותר מכיוון שהיא מבוססת על סיווג או קיבוץ של היסודות לפי הכיתות שלהם. אם שמים לב לכך, מתברר שלמדידת סידורים מסודרים מספרים ומרווחים יש את היחידה של מדידות קבועות ונפוצות. כולם שונים גם כאשר הם שייכים לאותה סיווג רמות. כעת, גורם האפס בסולם המרווחים השווה הוא שרירותי לחלוטין ואינו משפיע או משקף שום היעדרות בכמויות הנמדדות.
מאזניים אלה, בנוסף להכנת מאפיינים כלליים של מדידות סדירות, מצליחים לקבוע את הצפיפות, גודל והיקף המרחק בין כל אלמנט ברמות. מדידת היחס נחשבת לרמה הגבוהה ביותר מכל המדידות מכיוון שיש לה גורם אפס ממוצא משלה, ולכן היא שונה מהמרווחים, מכיוון שגורם האפס שלה מגדיר את היעדר הגודל הנבדק. אם נצפה חוסר בעלות מוחלט לאורך כל החקירה, אז נעשה שימוש ביחידת המידה להשגת האפקט הרצוי.
אם ישנם משתנים זהים במספרים שהוקצו, אז משתנים זהים תואמים את דרגות התכונות הקיימות במושא החקירה. לכל אלה מתווספות טכניקות הניתוח הסטטיסטי, שהן בדיקות ונהלים חיוניים בחקירות מדע זה, זהו ניתוח התדירות המצטברת, רגרסיה, שונות, ניתוח גורמים מאשש וחקירה, מתאם, המסווג בניתוח המתאם של ספירמן ובניתוח המתאם של פירסון. בנוסף לכך, מחקרים חשובים אחרים עוקבים אחר כך.
מהי האוכלוסייה הסטטיסטית
כאמור, האוכלוסייה הסטטיסטית היא קבוצה של אנשים, אלמנטים ואפילו עצמים המקובצים לפי סדרת מאפיינים מיוחדים. הקיבוץ שלהם מבדיל אותם באופן משמעותי משאר האוכלוסיות או הקהילות בעולם.
ניתן לקבוע נתונים סטטיסטיים בהם הודות למפקדי אוכלוסין שונים, ובדרך כלל נלקחים כמה דגימות לביצוע חקירות על פי התנהגותם או תופעותיהם. השונות הסטטיסטית פרופורציונאלית לגרפים שנתפסו בכל חקירה. בבתי הספר מתבצעות פעילויות לחישוב אוכלוסיית האתר הספציפי שעבורו הם משתמשים בפורמט הסטטיסטי 911.
כאשר הדוגמאות עוברות ניתוח קפדני וממצה, התוצאות מוחלות על שאר הקהילות כדי להתחיל בהשערה הסטטיסטית ותיאוריות התגובה, זה נקרא היסק סטטיסטי.
הטווח הסטטיסטי המחושב, כמו התדירות הסטטיסטית, הוא לא יותר מאומדן הנתונים של קהילה שנבחרה, נחקרה ולבסוף מפקדה בעבר. לאוכלוסייה זו יש סדרה של אלמנטים חשובים שלא ניתן להתעלם מהם לא במדע זה ולא באף אחד מענפיו המבודדים. אלמנטים אלה יוסברו במלואם בסעיף הבא.
אלמנטים של האוכלוסייה הסטטיסטית
בתוך הסטטיסטיקה נמצאים הפרמטרים או הנתונים, האוכלוסייה שתהיה מושא המחקר והדגימות, אשר נלקחות כדי להתחיל בחקירות, השוואות ויישום תוצאות. עכשיו, כשמדובר באוכלוסייה, יש סדרה של אלמנטים שלא ניתן להתעלם מהם. כי בלעדיהם לא תהיה קהילה או קבוצה ספציפית של אנשים או אובייקטים למחקר או למפקד. בסטטיסטיקה, אלמנט הוא לא רק אדם, זה משהו שקיומו אמיתי, בין אם זה רכוש, אובייקט, כסף, תכשיטים, אפילו זמן או טמפרטורה.
אם ניקח זאת בחשבון, ניתן להעביר את הנקודה החשובה הבאה: מאפייניה. כן, לכל יסוד יש מאפיין שונה וזאת מכיוון שהוא היות שהוא אלמנט מגוון ולא רק תואם לאנושות אלא גם לאובייקטים ורכוש מטלטל ונייד, יש צורך לאסוף סדרה של מאפיינים המאפשרים נכון קיבוץ. לדוגמא, במקרה של אנשים, המאפיינים שצריך לאסוף הם גיל, משקל, מין, גובה, גוון גוף, צבע שיער, צבע עיניים, רמת חינוך, מקצוע, תרבות ואפילו דת.
לדוגמא, אוכלוסייה סופית, שמזוהה על ידי מכילה מספר אלמנטים נחושים (תלמידי כיתת מתמטיקה או אנשים הכלואים במוסד רפואי) כעת קיימת האוכלוסייה האינסופית, המאופיינת בכך שיש מספר אלמנטים לא בטוחים, דוגמה מובהקת לכך הם המוצרים שעלולים להפוך לשוק המקוון או הפיזי. ישנם כל כך הרבה מוצרים בסיסיים או נפוצים אלה, שממש אומרים שהם אינסופיים.
חשוב להדגיש את העובדה שבמחקרים סטטיסטיים, לעתים רחוקות עובדים עם כלל האלמנטים של האוכלוסייה בדיוק בגלל הנקודה הקודמת (סופית או אינסופית), כך שכאן המדגם לוקח הרבה בולטות, הנחשבת כתת קבוצה של האוכלוסייה הסטטיסטית. המדגם נלקח מהאלמנטים החולקים מאפיינים דומים ביותר, ולאחר מכן משווים אותם לאלמנטים אחרים שאין להם שום דבר במשותף. שיטות היסודות, הנושאים או האובייקטים הללו נתונות להערכה לאורך כל תהליך המחקר.
