Upload
kermit
View
152
Download
9
Embed Size (px)
DESCRIPTION
Prelucrarea primar ă a datelor statistice. al.isaic - maniu www.amaniu.ase.ro. Bibliografie. + Orice manual/ tratat recomandat la secţiunea Bibliografie de pe site. De ce p relucrare primară ?. din considerente practice ( prezentare sintetică, publicare, diseminare etc.) - PowerPoint PPT Presentation
Citation preview
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