Зерттеу м ліметтерді негізгі ә статистикалы деу

Зерттеу м ліметтерді негізгі ә статистикалы деу дістері. қ өң ә Орында ан: Келдібек Т ғ Тобы: 501 -2 Факультеті: ДС Қ

Жоспары 1. Статистикалы деректерді деу қ өң кезе дері ң 2. ылыми зерттеуде деректерді т рлері Ғ ң ү 3. Санды лшеу сипаттамалары қ ө 4. Деректерді графикалы т рлері, ң қ ү олданылуы қ

Статистикалы деректерді деу қ өң кезе дері ң 1. Деректерді алдын – ала (предварительный) анализдеу 2. Бастапқы статистикалық ақпараттың нақты жоспарын құру 3. Базалық статистикалық дректерді жинау және компьютерге енгізу 4. Деректерді алғашқы статистикалық өңдеу 5. Зерттеу нәтижелерін қорытындылау

1 -этап Деректерді алдын – ала (предварительный) анализдеу 1. Зерттеудің негізгі мақсаты 2. Зерттеуге қатысатындар (адамдар) көлемі 3. Зерттеуге кететін уақыт көлемі және т. б анықталады

2 -этап Бастап ы статистикалы қ қ а паратты на ты жоспарын ру қ ң қ құ Жоспарлау кезінде : жағдайды анықтау, қандай таңдама болуы тиіс (кездейсоқ, пропорционалды, қабатты, т. б) басты назарда болу керек

3 -этап Базалы статистикалы дректерді қ қ жинау ж не компьютерге енгізу ә

4 -этап Деректерді ал аш ы ғ қ статистикалы деу қ өң 1. М тінінді номиналды немесе реттік шкалада ә к рсету ө 2. Ба ылау, талдау қ 3. Кемшіліктерді толы тыру, алпына келтіру қ қ 4. Бастап ы деректерді статистикалы қ ң қ т уелсіздігін тексеру ә

5 -этап Зерттеу н тижелерін ә орытындылау қ Бұл кезеңде қандай мақсатқа қол жеткіздік жене жетпей қалған мақсат болса, оның себебін анықтайды Зерттеу соңында жаңа міндеттер туындаумен аяқталады

Статистикалы зерттеу дістері : қ ә 1. Статистикалы ба ылау қ қ 2. М ліметерді жинау ж не топтастыру ә ә 3. Жалпылама к рсеткіштерді есептеу ө (абсолютті, салыстырмалы ж не орташа ә шамалар) 4. Статистикалы б лу (вариациялы қ ө қ атарлар) қ 5. Та дама дісі ң ә 6. Корреляциялы -регрессиялы анализ қ қ 7. Динамикалы атар қ қ 8. Индекстер

А паратты технологиялар – қ қ білім алу ж йесін саралау ж не ү ә даралау, білім алушыларды білімділік белсенділігі мен ң дербестігін ынталандыру. Информациоонные технолоогии оооо — процессы, методы поиска, сбора, хранения, обработки, предоставления, распространения информации и способы осуществления таких процессов и методов. Information technology — processes, research methods, data collection, storage, processing, supply, distribution of information and ways to implement such processes and techniques.

Жинау — бакылаудан кейін жинал ан накты фактілер. ғМатериалды жинау ж не топтастыру ә Топтастыру — накты заттык белгілері аркылы біріктірілген зерттеулер.

Топтастыру — накты заттык белгілері аркылы біріктірілген зерттеулер.

Относительные статистические величины, их сущность и формы выражения Относительными величинами в статистике называются величины, выражающие количественное соотношение между явлениями общественной жизни. Они получаются в результате деления одной величины на другую.

Вариационные ряды • Показатели вариации определяют как группируются значения признака вокруг средней величины. • Они используются для характеристики упорядоченных статистических совокупностей: группировок, классификаций, рядов распределения.

Абсолютные показатели вариации зависят от единиц измерения признака и затрудняют сравнение двух или нескольких различных вариационных рядов. Относительные показатели вариации вычисляются как отношение различных абсолютных показателей вариации к средней арифметической. Наиболее распространённым из них является коэффициент вариации.

Корреляционный и регрессионный анализ Регрессионный и корреляционный анализы — это эффективные методы, которые разрешают анализировать значительные объемы информации с целью исследования вероятной взаимосвязи двух или больше переменных

Ряды динамики Ряд последовательно расположенных во времени статистических показателей, которые в своем изменении отражают ход развития изучаемого явления.

Заключение Рассмотрев основные методы статистического исследования, становится отчетливо видно, что такая наука, как статистика оказывает незаменимую помощь в решении государственных, экономических, социологических вопросов и во многом способствует развитию данных наук и сфер деятельности.