Prelucrarea primar ă a datelor statistice

Prelucrarea primară a datelor statistice

al.isaic-maniu

www.amaniu.ase.ro

Bibliografie

+ Orice manual/ tratat recomandat la secţiunea Bibliografie de pe site

De ce prelucrare primară?

din considerente practice (prezentare sintetică, publicare, diseminare etc.)

pentru a studia pe baza graficelor ulterioare forma funcţiilor de repartiţie

pentru a “curăţa” datele de valorile aberante sau de “non-răspunsuri”

Gruparea statistică

grupări simple– pe variante

după o variabilă calitativă– după o variabilă binară– după o variabilă polihotomică

după o variabilă cantitativă– după o variabilă binară– după o variabilă discretă cu un număr rezonabil de variante.

– după un criteriu geografic– după criteriul cronologic

grupări combinate

Gruparea pe variante (1)

După o variabilă calitativă binară

Gruparea pe variante (2)

După o variabilă calitativă polihotomică

Gruparea pe variante (3)

După o variabilă cantitativă binară

Gruparea pe variante (4)

După o variabilă cantitativă discretă

Grupare după un criteriu geografic

Sursa de date: Anuarul statistic 2006, pag. 24

Grupare după criteriul cronologic

Grupări combinate (1)

Tabele de contingenţă (bidimensionale)

Grupări combinate (2)

Tabele cu mai mult de două dimensiuni

Sursa de date: Anuarul statistic 2006, pag. 56

Etapele grupării pe intervale egale

1. Stabilirea numărului de intervale (ng) Se recomandă formula lui Sturges:ng=1+3,322*lg(N)

2. Stabilirea mărimii intervalului de grupare (k) Se calculează amplitudinea: A=xmax-xmin k=A/ng

3. Se construiesc grupele (intervalele)4. Se stabilesc frecvenţele absolute

Elemente necesare unui tabel statistic

Titlu scurt şi concis (cu precizarea localizării în timp şi spaţiu)

Unităţi de măsură Sursa de date

Tipuri de reprezentări grafice a datelor prelucrate primar (1)

MBAC

10,009,75

9,509,25

9,008,75

8,508,25

8,007,75

7,507,25

7,006,75

6,506,25

6,005,75

5,50

1400

1200

1000

800

600

400

200

0

Std. Dev = ,80

Mean = 8,78

N = 8831,00

Histograma pentru o variabilă cantitativă continuă

Tipuri de reprezentări grafice a datelor prelucrate primar (2)

Tipuri de reprezentări grafice a datelor prelucrate primar (3)

L

ARAD

CARAS- SEV ERIN

BIHOR

HUNED OARA

ALBA

CLUJ

GORJ MEHED INTI

DOLJ

VALCEA

TELEORMAN

ARGES DAMBOVITA

GIURGIU

SIBIU BRASOV

PRAHOVA

BUCURESTI

COVASNA

BUZAU

CALARASI

IALOMITA

BRAILA

CONSTANTA

TULC EA

GALATI VRANCEA

BACAU VASLUI

IASI

NEAMT

HARGHITA

BOTOSANI

SUCEAVA BISTRITA- NASAUD

MARAMURES

MURES

SATU MAR E

SALAJ

TIMIS

2005

sub 1%

1-3%

3-5%

5-10%

10% si peste

OLT

Sursa de date: Prelucrări ale informaţiilor bazei de date a admiterii ASE şi a informaţiilor referitoare la examenele de Bacalaureat

Figura 1.3.2. Zonele de provenienţă a candidaţilor la concursul de admitere al ASE

Mărimi relative (MR)

Clasificare: Mărimi relative de structură (MRS) Mărimi relative de dinamică (MRD) Mărimi relative de coordonare (MRC) Mărimi relative de intensitate (MRI) Mărimi relative ale planului (MRP)

Reprezentarea grafică a MRS (1)

Diagrama prin cerc (plăcinta – “pie chart”)

Gradul de mulţumire a studenţilor ASE faţă de modul de desfăşurare a practicii

20,8%42,9%

24,0%

11,0%

1,3%

Foarte multumit

Multumit

Nemultumit

Foarte nemultumit

Non-raspunsuri Sursa de date: Ancheta I, chestionarul F1 – întrebarea 4

Reprezentarea grafică a MRS (2)

Diagrama prin dreptunghi