ការសិក្សាស្ថិតិនៃបាតុភូតសង្គមដ៏ធំរួមមាន 3 ដំណាក់កាលសំខាន់ៗ៖

ការសង្កេតស្ថិតិ - ទិន្នន័យស្ថិតិបឋម ឬព័ត៌មានស្ថិតិដំបូង ដែលជាមូលដ្ឋាននៃការស្រាវជ្រាវស្ថិតិត្រូវបានបង្កើតឡើង។ ប្រសិនបើកំហុសត្រូវបានធ្វើឡើងក្នុងអំឡុងពេលនៃការប្រមូលទិន្នន័យស្ថិតិបឋម ឬសម្ភារៈប្រែថាមានគុណភាពអន់ វានឹងប៉ះពាល់ដល់ភាពត្រឹមត្រូវ និងភាពជឿជាក់នៃការសន្និដ្ឋានទាំងទ្រឹស្តី និងជាក់ស្តែង។

ការសង្ខេបទិន្នន័យ និងការដាក់ជាក្រុម - នៅដំណាក់កាលនេះ ចំនួនប្រជាជនត្រូវបានបែងចែកទៅតាមសញ្ញានៃភាពខុសគ្នា និងរួបរួមគ្នាតាមសញ្ញានៃភាពស្រដៀងគ្នា សូចនាករសរុបត្រូវបានគណនាសម្រាប់ក្រុម និងទាំងមូល។ ដោយប្រើវិធីសាស្ត្រដាក់ជាក្រុម បាតុភូតដែលកំពុងសិក្សាត្រូវបានបែងចែកទៅជាប្រភេទ ក្រុម និងក្រុមរង អាស្រ័យលើលក្ខណៈសំខាន់ៗរបស់វា។ វិធីសាស្ត្រដាក់ជាក្រុមធ្វើឱ្យវាអាចកំណត់ចំនួនប្រជាជនដែលមានគុណភាពដូចគ្នាក្នុងការគោរពសំខាន់ៗ ដែលបម្រើជាតម្រូវការជាមុនសម្រាប់និយមន័យ និងការអនុវត្តសូចនាករទូទៅ។

ដំណើរការនិងការវិភាគទិន្នន័យដែលទទួលបាន ការកំណត់អត្តសញ្ញាណគំរូ។ នៅដំណាក់កាលនេះ ដោយមានជំនួយពីសូចនាករទូទៅ តម្លៃដែលទាក់ទង និងមធ្យមត្រូវបានគណនា ការវាយតម្លៃសង្ខេបនៃការប្រែប្រួលនៃលក្ខណៈត្រូវបានផ្តល់ឱ្យ ថាមវន្តនៃបាតុភូតត្រូវបានកំណត់ សន្ទស្សន៍ និងតារាងតុល្យការត្រូវបានប្រើប្រាស់ សូចនាករត្រូវបានគណនាដែលកំណត់លក្ខណៈ។ ភាពជិតស្និទ្ធនៃការតភ្ជាប់នៅក្នុងការផ្លាស់ប្តូរលក្ខណៈ។ សម្រាប់គោលបំណងនៃការបង្ហាញសមហេតុផល និងមើលឃើញបំផុតនៃសម្ភារៈឌីជីថល វាត្រូវបានបង្ហាញជាទម្រង់តារាង និងក្រាហ្វ។

បាឋកថាលេខ ២។ ការសង្កេតស្ថិតិ

1. គំនិត និងទម្រង់នៃការសង្កេតស្ថិតិ

ការសង្កេតស្ថិតិគឺជាដំណាក់កាលដំបូងនៃការស្រាវជ្រាវស្ថិតិណាមួយ។

ការសង្កេតស្ថិតិគឺជាការងាររៀបចំតាមបែបវិទ្យាសាស្ត្រ ដើម្បីប្រមូលទិន្នន័យបឋមដ៏ធំ ស្តីពីបាតុភូត និងដំណើរការនៃជីវិតសង្គម។

ទោះយ៉ាងណាក៏ដោយ មិនមែនរាល់ការប្រមូលព័ត៌មានសុទ្ធតែជាការអង្កេតស្ថិតិនោះទេ។ យើងអាចនិយាយអំពីការសង្កេតស្ថិតិបានតែនៅពេលដែលគំរូស្ថិតិត្រូវបានសិក្សា ពោលគឺឧ។ អ្នកដែលបង្ហាញខ្លួនឯងតែនៅក្នុងដំណើរការដ៏ធំមួយនៅក្នុងចំនួនដ៏ធំនៃឯកតានៃការប្រមូលផ្តុំមួយចំនួន។

ដូច្នេះ ការសង្កេតស្ថិតិគួរតែជា៖

ជាប្រព័ន្ធ - ដើម្បីរៀបចំ និងអនុវត្តទៅតាមផែនការដែលបានបង្កើតឡើង ដែលរួមមានបញ្ហានៃវិធីសាស្រ្ត អង្គការ បច្ចេកវិទ្យាសម្រាប់ការប្រមូលព័ត៌មាន ការត្រួតពិនិត្យគុណភាពនៃសម្ភារៈដែលប្រមូលបាន ភាពជឿជាក់របស់វា និងការបង្ហាញលទ្ធផលចុងក្រោយ។

ដ៏ធំ - ដើម្បីគ្របដណ្តប់មួយចំនួនធំនៃករណីនៃការបង្ហាញនៃដំណើរការដែលបានផ្តល់ឱ្យ, គ្រប់គ្រាន់ដើម្បីទទួលបានទិន្នន័យស្ថិតិពិតកំណត់លក្ខណៈមិនត្រឹមតែឯកតាបុគ្គល, ប៉ុន្តែក៏ប្រជាជនទាំងមូលទាំងមូល;

ជាប្រព័ន្ធ - ការសិក្សាអំពីនិន្នាការ និងលំនាំនៃដំណើរការសេដ្ឋកិច្ចសង្គម ដែលកំណត់លក្ខណៈដោយការផ្លាស់ប្តូរបរិមាណ និងគុណភាពគឺអាចធ្វើទៅបានតែលើមូលដ្ឋាននៃប្រព័ន្ធ។

តម្រូវការមូលដ្ឋានខាងក្រោមអនុវត្តចំពោះការអង្កេតស្ថិតិ៖

ភាពពេញលេញនៃទិន្នន័យស្ថិតិ (ភាពពេញលេញនៃការគ្របដណ្តប់នៃឯកតានៃចំនួនប្រជាជនដែលកំពុងសិក្សា ទិដ្ឋភាពនៃបាតុភូតជាក់លាក់មួយ ក៏ដូចជាភាពពេញលេញនៃការគ្របដណ្តប់តាមពេលវេលា);

ភាពជឿជាក់និងភាពត្រឹមត្រូវនៃទិន្នន័យ;

ភាពស្រដៀងគ្នា និងការប្រៀបធៀបទិន្នន័យ។

នៅក្នុងការអនុវត្តស្ថិតិ ទម្រង់ការសង្កេតរបស់អង្គការចំនួនពីរត្រូវបានប្រើប្រាស់៖

1) ការរាយការណ៍គឺជាទម្រង់អង្គការដែលអង្គភាពសង្កេតការណ៍បង្ហាញព័ត៌មានអំពីសកម្មភាពរបស់ពួកគេក្នុងទម្រង់បែបបទនៃគំរូដែលបានកំណត់។ ភាពបារម្ភនៃការរាយការណ៍គឺថាវាចាំបាច់ ចងក្រងជាឯកសារ និងបញ្ជាក់ដោយស្របច្បាប់ដោយហត្ថលេខារបស់អ្នកគ្រប់គ្រង។

2) ការស្ទង់មតិស្ថិតិពិសេស ឧទាហរណ៍ដូចជាជំរឿនប្រជាជន ការសិក្សាសង្គមវិទ្យា ជំរឿននៃសម្ភារៈដែលនៅសេសសល់ និងការសង្កេតផ្សេងទៀតដែលត្រូវបានអនុវត្តប្រសិនបើមានបញ្ហាកើតឡើងដែលមិនមានព័ត៌មានគ្រប់គ្រាន់។ ពួកគេផ្តល់សម្ភារៈបន្ថែមដល់ទិន្នន័យរាយការណ៍ ឬប្រើវាដើម្បីផ្ទៀងផ្ទាត់ទិន្នន័យរបាយការណ៍។

1. ដំណាក់កាលនៃការស្រាវជ្រាវស្ថិតិ

ដំណើរការនៃការសិក្សាបាតុភូតសេដ្ឋកិច្ចសង្គមតាមរយៈប្រព័ន្ធនៃវិធីសាស្រ្តស្ថិតិ និងលក្ខណៈបរិមាណ - ប្រព័ន្ធនៃសូចនាករ - ត្រូវបានគេហៅថាការស្រាវជ្រាវស្ថិតិ។

ដំណាក់កាលសំខាន់នៃការសិក្សាស្ថិតិគឺ៖

1) ការសង្កេតស្ថិតិ;

2) សង្ខេបនៃទិន្នន័យដែលទទួលបាន;

3) ការវិភាគស្ថិតិ។

បើចាំបាច់ ការសិក្សាស្ថិតិអាចមានដំណាក់កាលបន្ថែម - ការព្យាករណ៍ស្ថិតិ។

ការសង្កេតស្ថិតិគឺជាការប្រមូលទិន្នន័យដែលរៀបចំដោយវិទ្យាសាស្ត្រអំពីបាតុភូត និងដំណើរការនៃជីវិតសង្គមតាមរយៈការចុះឈ្មោះដោយយោងតាមកម្មវិធីដែលបានបង្កើតជាមុនសម្រាប់ការសង្កេតលក្ខណៈសំខាន់ៗរបស់ពួកគេ។ ទិន្នន័យសង្កេតតំណាងឱ្យព័ត៌មានស្ថិតិបឋមអំពីវត្ថុដែលបានសង្កេត ដែលជាមូលដ្ឋានសម្រាប់ការទទួលបានលក្ខណៈទូទៅរបស់វា។ ការសង្កេតដើរតួនាទីជាវិធីសាស្រ្តសំខាន់មួយនៃស្ថិតិ និងជាដំណាក់កាលដ៏សំខាន់បំផុតមួយនៃការស្រាវជ្រាវស្ថិតិ។

ធ្វើការសិក្សាស្ថិតិគឺមិនអាចទៅរួចទេបើគ្មានមូលដ្ឋានព័ត៌មានដែលមានគុណភាពខ្ពស់ដែលទទួលបានក្នុងអំឡុងពេលសង្កេតស្ថិតិ។ ដូច្នេះចាប់តាំងពីការផ្លាស់ប្តូរគំនិតអំពីស្ថិតិជាវិទ្យាសាស្ត្រពិពណ៌នាច្បាប់ពិសេសសម្រាប់ធ្វើការសង្កេតនិងតម្រូវការពិសេសសម្រាប់លទ្ធផលរបស់វា - ទិន្នន័យស្ថិតិ - ត្រូវបានបង្កើតឡើង។ នោះគឺការសង្កេតគឺជាវិធីសាស្រ្តសំខាន់មួយនៃស្ថិតិ។

ការសង្កេតគឺជាដំណាក់កាលដំបូងនៃការស្រាវជ្រាវស្ថិតិ គុណភាពដែលកំណត់ការសម្រេចបាននូវគោលបំណងចុងក្រោយនៃការសិក្សា។

១.១. ការសង្កេតត្រូវបានអនុវត្តតាមកម្មវិធីដែលបានរៀបចំជាពិសេស។

កម្មវិធីនេះរួមបញ្ចូលទាំងបញ្ជីលក្ខណៈនៃវត្ថុស្រាវជ្រាវ ទិន្នន័យដែលត្រូវតែទទួលបានជាលទ្ធផលនៃការសង្កេត។

នៅពេលរៀបចំការសង្កេត ចាំបាច់ត្រូវកំណត់ជាមុន៖

1. កម្មវិធីសង្កេតដែលក្នុងនោះ៖

ក) វត្ថុនៃការសង្កេតត្រូវបានកំណត់ i.e. សំណុំនៃបាតុភូតដែលចាំបាច់ត្រូវស៊ើបអង្កេត។ ជាងនេះទៅទៀត ចាំបាច់ត្រូវបែងចែកអង្គភាពសង្កេតពីអង្គភាពរាយការណ៍។ ឯកតារបាយការណ៍គឺជាអង្គភាពដែលផ្តល់ទិន្នន័យស្ថិតិ វាអាចមានឯកតាចំនួនប្រជាជនជាច្រើន ឬអាចស្របគ្នាជាមួយនឹងឯកតាចំនួនប្រជាជន។ ឧទាហរណ៍ នៅក្នុងការស្ទង់មតិប្រជាជន អង្គភាពអាចជាសមាជិកគ្រួសារ ហើយអង្គភាពរាយការណ៍អាចជាគ្រួសារ។

ខ) ព្រំដែននៃវត្ថុសង្កេតត្រូវបានកំណត់។

គ) លក្ខណៈនៃវត្ថុនៃការសង្កេតត្រូវបានកំណត់ព័ត៌មានអំពីអ្វីដែលត្រូវតែទទួលបានជាលទ្ធផលនៃការសង្កេត។

2. ពេលវេលានៃការសង្កេតវត្ថុមួយ - ពេលវេលាដែលឬសម្រាប់ព័ត៌មានអំពីវត្ថុដែលកំពុងសិក្សាត្រូវបានកត់ត្រា។

3. ពេលវេលានៃការសង្កេត។ នោះគឺរយៈពេលនៃការប្រមូលទិន្នន័យ និងកាលបរិច្ឆេទនៃការបញ្ចប់ការសង្កេតត្រូវបានកំណត់។ រយៈពេលសង្កេតប៉ះពាល់ដល់ពេលវេលាបញ្ចប់នៃការសិក្សាស្ថិតិរួម និងពេលវេលានៃការសន្និដ្ឋានរបស់វា។

4. មូលនិធិ និងធនធានដែលត្រូវការសម្រាប់ការត្រួតពិនិត្យ៖ ចំនួនអ្នកឯកទេសដែលមានសមត្ថភាព។ ធនធានសម្ភារៈ; មធ្យោបាយសម្រាប់ដំណើរការលទ្ធផលសង្កេត។

5. តម្រូវការសម្រាប់ទិន្នន័យស្ថិតិ។ តម្រូវការចម្បងគឺ: ក) ភាពជឿជាក់, i.e. ព័ត៌មានអំពីវត្ថុនៃការស្រាវជ្រាវគួរតែឆ្លុះបញ្ចាំងពីស្ថានភាពពិតរបស់វានៅពេលសង្កេត។ ខ) ការប្រៀបធៀបទិន្នន័យ ឧ. ព័ត៌មានដែលទទួលបានជាលទ្ធផលនៃការសង្កេតត្រូវតែអាចប្រៀបធៀបបាន ដែលត្រូវបានធានាដោយវិធីសាស្រ្តបង្រួបបង្រួមសម្រាប់ការប្រមូល និងវិភាគទិន្នន័យដោយឯកតារង្វាស់។ល។

១.២. មានប្រភេទជាច្រើននៃការសង្កេតស្ថិតិ។

1. ដោយការគ្របដណ្តប់នៃចំនួនប្រជាជន:

ក) រឹង;

ខ) មិនបន្ត (ជ្រើសរើស, អក្សរសាស្ត្រ, ផ្អែកលើវិធីសាស្រ្តភាគច្រើន)

2. យោងតាមពេលវេលានៃការចុះឈ្មោះនៃអង្គហេតុ: ក) បច្ចុប្បន្ន (បន្ត); ខ) មិនបន្ត (តាមកាលកំណត់ ម្តង)

3. តាមវិធីសាស្រ្តនៃការប្រមូលព័ត៌មាន៖ ក) ការសង្កេតដោយផ្ទាល់; ខ) ការសង្កេតឯកសារ; គ) ការស្ទង់មតិ (កម្រងសំណួរ អ្នកឆ្លើយឆ្លងព័ត៌មាន។ល។)

សេចក្តីសង្ខេប គឺជាដំណើរការនៃការនាំយកទិន្នន័យដែលទទួលបានទៅក្នុងប្រព័ន្ធ ដំណើរការវា និងគណនាលទ្ធផលមធ្យម និងទូទៅ ការគណនាបរិមាណទាក់ទងគ្នានៃលក្ខណៈវិភាគ។

ដំណាក់កាលបន្ទាប់នៃការស្រាវជ្រាវស្ថិតិគឺការរៀបចំព័ត៌មានដែលទទួលបានក្នុងអំឡុងពេលសង្កេតសម្រាប់ការវិភាគ។ ដំណាក់កាលនេះត្រូវបានគេហៅថាសង្ខេប។

សង្ខេបរួមមាន:

- ការរៀបចំប្រព័ន្ធនៃព័ត៌មានដែលទទួលបានក្នុងអំឡុងពេលសង្កេត។

- ក្រុមរបស់ពួកគេ;

- ការអភិវឌ្ឍន៍ប្រព័ន្ធសូចនាករកំណត់លក្ខណៈក្រុមដែលមានការអប់រំ។

- ការបង្កើតតារាងអភិវឌ្ឍន៍សម្រាប់ទិន្នន័យជាក្រុម។

- ការគណនាបរិមាណដែលទទួលបានដោយប្រើតារាងអភិវឌ្ឍន៍។

នៅក្នុងអក្សរសិល្ប៍ស្តីពីទ្រឹស្តីស្ថិតិ ជារឿយៗគេជួបប្រទះការពិចារណាលើការសង្ខេប និងការដាក់ជាក្រុមជាដំណាក់កាលឯករាជ្យនៃការស្រាវជ្រាវ។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ វាគួរតែត្រូវបានកត់សម្គាល់ថា គំនិតនៃសេចក្តីសង្ខេប រួមបញ្ចូលទាំងសកម្មភាពនៃទិន្នន័យស្ថិតិជាក្រុម ដូច្នេះនៅទីនេះ គំនិតនៃ "សេចក្តីសង្ខេប" ត្រូវបានអនុម័តជាឈ្មោះនៃដំណាក់កាលស្រាវជ្រាវ។

ការវិភាគស្ថិតិគឺជាការសិក្សាអំពីលក្ខណៈនៃរចនាសម្ព័ន្ធ ទំនាក់ទំនងនៃបាតុភូត និន្នាការ គំរូនៃការអភិវឌ្ឍន៍នៃបាតុភូតសេដ្ឋកិច្ចសង្គម ដែលវិធីសាស្រ្តសេដ្ឋកិច្ច-ស្ថិតិ និងគណិតវិទ្យា-ស្ថិតិជាក់លាក់ត្រូវបានប្រើប្រាស់។ ការវិភាគស្ថិតិបញ្ចប់ដោយការបកស្រាយលទ្ធផលដែលទទួលបាន។

ការព្យាករណ៍ស្ថិតិគឺជាការកំណត់អត្តសញ្ញាណវិទ្យាសាស្ត្រនៃស្ថានភាព និងផ្លូវដែលអាចកើតមាននៃការអភិវឌ្ឍន៍បាតុភូត និងដំណើរការ ដោយផ្អែកលើប្រព័ន្ធនៃទំនាក់ទំនង និងគំរូដែលបានបង្កើតឡើង។

លំហាត់ប្រាណ ១

ជាលទ្ធផលនៃការស្ទង់មតិគំរូនៃប្រាក់ឈ្នួលរបស់និយោជិតចំនួន 60 នាក់នៃសហគ្រាសឧស្សាហកម្ម ទិន្នន័យខាងក្រោមត្រូវបានទទួល (តារាងទី 1) ។

បង្កើតស៊េរីចែកចាយចន្លោះពេលដោយផ្អែកលើគុណលក្ខណៈមានប្រសិទ្ធភាព បង្កើតជាក្រុមចំនួនប្រាំដែលមានចន្លោះពេលស្មើគ្នា។

កំណត់សូចនាករសំខាន់ៗនៃបំរែបំរួល (បំរែបំរួល គម្លាតស្តង់ដារ មេគុណបំរែបំរួល) តម្លៃថាមពលមធ្យម (តម្លៃមធ្យមនៃលក្ខណៈ) និងមធ្យមភាគរចនាសម្ព័ន្ធ។ តំណាងឱ្យវាជាក្រាហ្វិកក្នុងទម្រង់ជា៖ ក) អ៊ីស្តូក្រាម; ខ) ប្រមូលផ្តុំ; គ) ogives ។ គូរសេចក្តីសន្និដ្ឋាន។

ដំណោះស្រាយ

1. អនុញ្ញាតឱ្យយើងកំណត់វិសាលភាពនៃបំរែបំរួលយោងទៅតាមគុណលក្ខណៈដែលមានប្រសិទ្ធភាព - យោងតាមបទពិសោធន៍ផលិតកម្មដោយប្រើរូបមន្ត:

R = Хmax – Хmin = 36 – 5 = 31

ដែល Xmax គឺជាទំហំអតិបរមានៃទ្រព្យសកម្ម

Хmin - ទំហំទ្រព្យសកម្មអប្បបរមា

2. កំណត់ទំហំនៃចន្លោះពេល

i = R/n = 31/5 = 6.2

ដោយគិតពីចន្លោះពេលដែលទទួលបាន យើងដាក់ធនាគារជាក្រុម ហើយទទួលបាន

3. ចូរយើងបង្កើតតារាងជំនួយ

ក្រុមទទួលស្គាល់	អត្ថន័យនៃតម្លៃនៅក្នុងក្រុមមួយ។ x ខ្ញុំ	បរិមាណនៃប្រេកង់លក្ខណៈ (ប្រេកង់) f i	ក្នុង % នៃចំនួនសរុប ω	ប្រេកង់ប្រមូលផ្តុំ ស	ពាក់កណ្តាលនៃចន្លោះពេល	* ហ្វី	ω
ខ្ញុំ 5 – 11,2	6,8,7,5,8,6,10,9,9,7, 6,6,9,10,7,9,10,10, 11,8,9,8, 7, 6, 9, 10		43,3	43,3		210,6	350,73		46,24	1202,24
II 11,2 – 17,4	16,15,13,12,14,14, 12,14,17,13,15,17, 14		21,7		14,3	185,9	310,31		0,36	4,68
III 17,4 – 23,6	18,21,20,20,21,18, 19,22,21,21,21,18, 19		21,7	86,7	20,5	266,5	444,85		31,36	407,68
IV 23,6 –29,8	28,29,25,28, 24				26,7	133,5	221,61	11,8	139,24	696,2
វ 29,8 – 36	36,35,33,				32,9	98,7	164,5
TOTAL						895,2	1492		541,2	3282,8

4. តម្លៃមធ្យមនៃលក្ខណៈនៅក្នុងចំនួនប្រជាជនដែលកំពុងសិក្សាត្រូវបានកំណត់ដោយរូបមន្តទម្ងន់នព្វន្ធ៖

នៃ​ឆ្នាំ​នេះ

5. ភាពខុសគ្នា និងគម្លាតស្តង់ដារនៃលក្ខណៈត្រូវបានកំណត់ដោយរូបមន្ត

ការកំណត់ភាពប្រែប្រួល

ដូច្នេះ V> 33.3% ដូច្នេះចំនួនប្រជាជនគឺខុសគ្នា។

6. និយមន័យនៃម៉ូដ

របៀបគឺជាតម្លៃនៃលក្ខណៈដែលកើតឡើងញឹកញាប់បំផុតនៅក្នុងចំនួនប្រជាជនដែលកំពុងសិក្សា។ នៅក្នុងស៊េរីបំរែបំរួលចន្លោះពេលដែលកំពុងសិក្សា របៀបត្រូវបានគណនាដោយប្រើរូបមន្ត៖

កន្លែងណា

x M0
- ដែនកំណត់ទាបនៃចន្លោះម៉ូឌុល៖

ខ្ញុំ M0- តម្លៃនៃចន្លោះពេលម៉ូឌុល;

f M0-1 f M0 f M0+1- ប្រេកង់ (ប្រេកង់) នៃចន្លោះម៉ូឌុល មុនម៉ូឌុល និងក្រោយម៉ូឌុល រៀងគ្នា។

ចន្លោះពេលម៉ូឌុលគឺជាចន្លោះពេលដែលមានប្រេកង់ធំបំផុត (ប្រេកង់) ។ នៅក្នុងបញ្ហារបស់យើងនេះគឺជាចន្លោះពេលដំបូង។

7. គណនាមធ្យម។

មេដ្យានគឺជាជម្រើសមួយដែលស្ថិតនៅចំកណ្តាលនៃស៊េរីបំរែបំរួលដែលបានបញ្ជាដោយបែងចែកវាជាពីរផ្នែកស្មើៗគ្នា ដែលពាក់កណ្តាលនៃចំនួនប្រជាជនមានគុណលក្ខណៈតម្លៃតិចជាងមធ្យមភាគ និងពាក់កណ្តាលច្រើនជាងមធ្យម។

នៅក្នុងស៊េរីចន្លោះពេល មធ្យមត្រូវបានកំណត់ដោយរូបមន្ត៖

កន្លែងដែលជាការចាប់ផ្តើមនៃចន្លោះពេលមធ្យម;

- តម្លៃនៃចន្លោះពេលមធ្យម

- ភាពញឹកញាប់នៃចន្លោះពេលមធ្យម;

- ផលបូកនៃប្រេកង់បង្គរនៅចន្លោះពេលមុនមធ្យម។

ចន្លោះពេលមធ្យមគឺជាចន្លោះពេលដែលលេខសៀរៀលនៃមធ្យមស្ថិតនៅ។ ដើម្បីកំណត់វាចាំបាច់ត្រូវគណនាផលបូកនៃប្រេកង់បង្គរទៅជាលេខដែលលើសពីពាក់កណ្តាលនៃចំនួនសរុប។

យោងតាម ​​gr ។ 5 នៃតារាងជំនួយ យើងរកឃើញចន្លោះពេលដែលបរិមាណបង្គរច្រើនតែលើសពី 50%។ នេះគឺជាចន្លោះពេលទីពីរ - ពី 11.6 ដល់ 18.4 ហើយវាជាមធ្យម។

បន្ទាប់មក

ដូច្នេះពាក់កណ្តាលនៃកម្មករដែលមានបទពិសោធន៍ការងារតិចជាង 13.25 ឆ្នាំហើយពាក់កណ្តាលមានច្រើនជាងតម្លៃនេះ។

6. អនុញ្ញាតឱ្យយើងពណ៌នាស៊េរីក្នុងទម្រង់ជាពហុកោណ អ៊ីស្តូក្រាម បន្ទាត់ប្រមូលផ្តុំ ឬ ogive ។

តំណាងក្រាហ្វិកដើរតួនាទីយ៉ាងសំខាន់ក្នុងការសិក្សានៃស៊េរីបំរែបំរួល ព្រោះវាអនុញ្ញាតឱ្យគេវិភាគទិន្នន័យស្ថិតិក្នុងទម្រង់សាមញ្ញ និងមើលឃើញ។

មានវិធីជាច្រើនដើម្បីបង្ហាញជាស៊េរីក្រាហ្វិក (អ៊ីស្តូក្រាម ពហុកោណ ប្រមូលផ្តុំ អូហ្វេ) ជម្រើសដែលអាស្រ័យលើគោលបំណងនៃការសិក្សា និងលើប្រភេទនៃស៊េរីបំរែបំរួល។

ពហុកោណ​ចែកចាយ​ត្រូវ​បាន​ប្រើ​ជា​ចម្បង​ដើម្បី​ពណ៌នា​ស៊េរី​ដាច់​ពី​គ្នា ប៉ុន្តែ​អ្នក​ក៏​អាច​បង្កើត​ពហុកោណ​សម្រាប់​ស៊េរី​ចន្លោះ​ពេល​ដំបូង​ដែរ​ប្រសិន​បើ​អ្នក​បំប្លែង​វា​ជា​ស៊េរី​ដាច់​ពី​គ្នា​ដំបូង។ ពហុកោណចែកចាយគឺជាបន្ទាត់ដែលខូចបិទនៅក្នុងប្រព័ន្ធកូអរដោណេចតុកោណដែលមានកូអរដោណេ (x i, q i) ដែល x i គឺជាតម្លៃនៃលក្ខណៈពិសេស i-th, q i គឺជាប្រេកង់ឬប្រេកង់នៃមុខងារ i-ro ។

អ៊ីស្តូក្រាមចែកចាយត្រូវបានប្រើដើម្បីបង្ហាញស៊េរីចន្លោះពេល។ ដើម្បីបង្កើតអ៊ីស្តូក្រាម ផ្នែកដែលស្មើនឹងចន្លោះពេលនៃលក្ខណៈត្រូវបានដាក់តាមលំដាប់លំដោយនៅលើអ័ក្សផ្តេក ហើយនៅលើផ្នែកទាំងនេះ ដូចជានៅលើមូលដ្ឋាន ចតុកោណកែងត្រូវបានសាងសង់ កម្ពស់ដែលស្មើនឹងប្រេកង់ ឬជាក់លាក់សម្រាប់ស៊េរីជាមួយ ចន្លោះពេលស្មើគ្នា, ដង់ស៊ីតេ; សម្រាប់ស៊េរីដែលមានចន្លោះពេលមិនស្មើគ្នា។

Cumulates គឺជាតំណាងក្រាហ្វិកនៃស៊េរីបំរែបំរួល នៅពេលដែលប្រេកង់បង្គរ ឬជាក់លាក់ត្រូវបានគ្រោងនៅលើអ័ក្សបញ្ឈរ ហើយតម្លៃលក្ខណៈត្រូវបានគ្រោងនៅលើអ័ក្សផ្ដេក។ បណ្តុំត្រូវបានប្រើសម្រាប់ការតំណាងក្រាហ្វិកនៃស៊េរីបំរែបំរួលដាច់ពីគ្នា និងចន្លោះពេល។

សេចក្តីសន្និដ្ឋាន៖ ដូច្នេះសូចនាករសំខាន់ៗនៃបំរែបំរួលនៃស៊េរីដែលកំពុងសិក្សាត្រូវបានគណនា៖ តម្លៃជាមធ្យមនៃគុណលក្ខណៈ - បទពិសោធន៍ផលិតកម្មគឺ 14.9 ឆ្នាំ ការបែកខ្ចាត់ខ្ចាយត្រូវបានគណនាជា 54.713 ជាវេន គម្លាតស្តង់ដារនៃគុណលក្ខណៈគឺ 7.397 ។ របៀបមានតម្លៃ 9.13 ហើយចន្លោះម៉ូឌុលគឺជាចន្លោះដំបូងនៃស៊េរីដែលកំពុងសិក្សា។ មធ្យមភាគនៃស៊េរីដែលស្មើនឹង 13.108 បែងចែកស៊េរីជាពីរផ្នែកស្មើគ្នា ដែលបង្ហាញថានៅក្នុងអង្គការដែលកំពុងសិក្សា បុគ្គលិកពាក់កណ្តាលមានបទពិសោធន៍ការងារតិចជាង 13.108 ឆ្នាំ ហើយពាក់កណ្តាលមានច្រើនជាងនេះ។

កិច្ចការ ២

ទិន្នន័យដំបូងខាងក្រោមអាចរកបានដែលកំណត់លក្ខណៈថាមវន្តសម្រាប់ឆ្នាំ 1997 - 2001 ។ (តារាង 2) ។

តារាងទី 2 ទិន្នន័យបឋម

ឆ្នាំ	1997	1998	1999	2000	2001
ការផលិតស្ករ granulated, ពាន់តោន	1620	1660	1700	1680	1700

កំណត់សូចនាករសំខាន់ៗនៃស៊េរីឌីណាមិក។ បង្ហាញការគណនាក្នុងទម្រង់ជាតារាង។ គណនាតម្លៃប្រចាំឆ្នាំជាមធ្យមនៃសូចនាករ។ ក្នុងទម្រង់ជារូបភាពក្រាហ្វិក - ពហុកោណ បង្ហាញពីសក្ដានុពលនៃសូចនាករដែលបានវិភាគ។ គូរសេចក្តីសន្និដ្ឋាន។

ដំណោះស្រាយ

បានផ្តល់ឱ្យ

ឆ្នាំ	ឆ្នាំ
	1997	1998	1999	2000	2001
	1620	1660	1700	1680	1700

1) កម្រិតមធ្យមនៃឌីណាមិកត្រូវបានគណនាដោយប្រើរូបមន្ត

2) អត្រាកំណើនខ្សែសង្វាក់ និងមូលដ្ឋានត្រូវបានគណនាដូចខាងក្រោម៖

1. ការលូតលាស់ដាច់ខាតត្រូវបានកំណត់ដោយរូបមន្ត៖

Аib = យី – y0

Aic = yi – yi-1

2. អត្រាកំណើនត្រូវបានកំណត់ដោយរូបមន្ត៖ (%)

Trb = (yi / y0) *100

Trc = (yi/yi-1)*100

3. អត្រាកំណើនត្រូវបានកំណត់ដោយរូបមន្ត៖ (%)

Тnрb = Трb –100%៖

Tnrts = Trts – 100%

4. ការកើនឡើងដាច់ខាតជាមធ្យម៖

y n
- កម្រិតចុងក្រោយនៃស៊េរីពេលវេលា;

y ០
- កម្រិតដំបូងនៃស៊េរីថាមវន្ត;

n គ
- ចំនួននៃការកើនឡើងដាច់ខាត។

5. អត្រាកំណើនប្រចាំឆ្នាំជាមធ្យម៖

6. អត្រាកំណើនប្រចាំឆ្នាំជាមធ្យម៖

3) មាតិកាដាច់ខាតនៃការកើនឡើង 1%៖

A = Xi-1/100

យើងសង្ខេបសូចនាករដែលបានគណនាទាំងអស់នៅក្នុងតារាងមួយ។

សូចនាករ	ឆ្នាំ
	1997	1998	1999	2000	2001
ចំនួននៃការវះកាត់អំឡុងពេល	1620	1660	1700	1680	1700
2. ការកើនឡើងដាច់ខាត
អេក
3. អត្រាកំណើន
កុលសម្ព័ន្ធ		102,5	104,9	103,7	104,9
ទ្រីស		102,5	102,4	98,8	101,2
4. អត្រាកំណើន
ប
Tpitz
5. តម្លៃនៃការកើនឡើង 1%		16,2	16,6	17,0	16,8

5) តម្លៃប្រចាំឆ្នាំជាមធ្យម

7. ចូរយើងពណ៌នាវាជាក្រាហ្វិកក្នុងទម្រង់ជាពហុកោណ។

ដូច្នេះ ខាងក្រោមនេះត្រូវបានទទួល។ ការកើនឡើងដាច់ខាត និងពាក់ព័ន្ធដ៏ធំបំផុតនៅក្នុងប្រតិបត្តិការវះកាត់សម្រាប់រយៈពេលនេះគឺនៅឆ្នាំ 1999 និងមានចំនួន 1700 ការកើនឡើងដាច់ខាតបើប្រៀបធៀបទៅនឹងឆ្នាំមូលដ្ឋានគឺ 80 ប្រតិបត្តិការ អត្រាកំណើនធៀបនឹងឆ្នាំមូលដ្ឋាន 1997 គឺ 104.9% និងអត្រាកំណើនមូលដ្ឋាន។ គឺ 4.9% ។ ការកើនឡើងដាច់ខាតនៃខ្សែសង្វាក់ដ៏ធំបំផុតគឺនៅក្នុងឆ្នាំ 1998 និង 1999 - ប្រតិបត្តិការចំនួន 40 នីមួយៗ។ អត្រាកំណើនខ្សែសង្វាក់ខ្ពស់បំផុតត្រូវបានគេសង្កេតឃើញក្នុងឆ្នាំ 1998 - 102.5% ហើយអត្រាកំណើនខ្សែសង្វាក់ទាបបំផុតនៅក្នុងចំនួនប្រតិបត្តិការគឺនៅឆ្នាំ 2000 - 98.8% ។

កិច្ចការ ៣

មានទិន្នន័យស្តីពីការលក់ទំនិញ (សូមមើលតារាងទី 3)

តារាងទី 3 ទិន្នន័យដំបូងស្តីពីការលក់ទំនិញ

	ផលិតផល	ឆ្នាំមូលដ្ឋាន		ឆ្នាំរាយការណ៍
		បរិមាណ	តម្លៃ	បរិមាណ	តម្លៃ
		1100		1000
			1350		1300
		1650		1700

កំណត់៖ ក) សន្ទស្សន៍បុគ្គល ( ខ្ញុំ p , ខ្ញុំ q); ខ) សន្ទស្សន៍ទូទៅ (I p, I q, I pq); គ) ការផ្លាស់ប្តូរទាំងស្រុងនៃការផ្លាស់ប្តូរពាណិជ្ជកម្មដោយសារតែ: 1) ចំនួននៃទំនិញ; 2) តម្លៃ។

គូរការសន្និដ្ឋានដោយផ្អែកលើសូចនាករដែលបានគណនា។

ដំណោះស្រាយ

តោះបង្កើតតារាងជំនួយ

មើល	មូលដ្ឋាន		ការរាយការណ៍		ការងារ		សន្ទស្សន៍
	បរិមាណ, q 0	តម្លៃ, ទំ 0	បរិមាណ, q 1	តម្លៃ, ទំ 1	q 0 * ទំ 0	q 1 * ទំ 1	i q = q 1 / q 0	ខ្ញុំ p = ទំ 1 / ទំ 0	q 1 * ទំ 0
					44000	35000	0,875	0,909	38500
	1100		1000		41800	40000	0,909	1,053	38000
					7500	8400	1,200	0,933	9000
		1350		1300	40500	26000	0,667	0,963	27000
					45000	44000	1,100	0,889	49500
	1650		1700		26400	25500	1,030	0,938	27200
TOTAL					205200	178900			189200

សេចក្តីសន្និដ្ឋាន៖ ដូចដែលយើងអាចមើលឃើញការកើនឡើងសរុបនៃទំហំពាណិជ្ជកម្មសម្រាប់ឆ្នាំគឺ (-26,300) ឯកតាសាមញ្ញ រួមទាំងផលប៉ះពាល់នៃការផ្លាស់ប្តូរបរិមាណនៃទំនិញដែលបានលក់ដោយ - 16,000 និងដោយសារតែការផ្លាស់ប្តូរតម្លៃទំនិញ - 10,300 ឯកតាធម្មតា។ ការកើនឡើងសរុបនៃទំហំពាណិជ្ជកម្មគឺ 87.2% ។ គួរកត់សំគាល់ថាយោងទៅតាមសន្ទស្សន៍ដែលបានគណនានៃបរិមាណទំនិញតាមលំដាប់លំដោយមានការកើនឡើងបន្តិចបន្តួចនៃផលិតផល "P" ដោយ 120% និងផលិតផល "C" ដោយ 110% ការកើនឡើងបន្តិចនៃការលក់ផលិតផល " T” គឺត្រឹមតែ 103% ប៉ុណ្ណោះ។ ការលក់ទំនិញ "P" មានការថយចុះគួរឱ្យកត់សម្គាល់ - មានតែ 66.7% នៃការលក់ក្នុងឆ្នាំមូលដ្ឋានការលក់ទំនិញ "N" ខ្ពស់ជាងបន្តិច - 87.5% និងទំនិញ "O" - 90.9% នៃសូចនាករដែលត្រូវគ្នាសម្រាប់ឆ្នាំមូលដ្ឋាន។ សន្ទស្សន៍តម្លៃបុគ្គលបង្ហាញថាតម្លៃបានកើនឡើងសម្រាប់តែផលិតផល "O" - 105.3% ខណៈពេលដែលក្នុងពេលតែមួយសម្រាប់ឈ្មោះផលិតផលផ្សេងទៀតទាំងអស់ - "N", "P", "R", "S", "T" សន្ទស្សន៍តម្លៃបុគ្គលបង្ហាញពីសក្ដានុពលអវិជ្ជមាន (ការថយចុះ) រៀងគ្នា - 90.9%; 93.3%;, 96.3%, 88.9; ៩៣.៨.

សន្ទស្សន៍ទូទៅនៃបរិមាណលក់ជាក់ស្តែងបង្ហាញពីការថយចុះបន្តិចនៃបរិមាណលក់សរុបដោយ 94.6%; សន្ទស្សន៍តម្លៃទូទៅបង្ហាញពីការថយចុះជាទូទៅនៃតម្លៃទំនិញដែលបានលក់ដោយ 92.2% ហើយសន្ទស្សន៍តម្លៃពាណិជ្ជកម្មទូទៅបង្ហាញពីការថយចុះជាទូទៅនៃទំហំពាណិជ្ជកម្ម 87.2% ។

កិច្ចការ ៤

ពីទិន្នន័យដំបូងនៃតារាងលេខ 1 (ជ្រើសរើសជួរពី 14 ដល់ 23) ដោយផ្អែកលើលក្ខណៈពីរ - រយៈពេលនៃសេវាកម្មនិងប្រាក់ឈ្នួល - ធ្វើការវិភាគការជាប់ទាក់ទងគ្នា - តំរែតំរង់កំណត់ប៉ារ៉ាម៉ែត្រនៃការជាប់ទាក់ទងគ្នានិងការប្តេជ្ញាចិត្ត។ បង្កើតក្រាហ្វនៃការជាប់ទាក់ទងគ្នារវាងលក្ខណៈពីរ (លទ្ធផល និងកត្តា)។ គូរសេចក្តីសន្និដ្ឋាន។

ដំណោះស្រាយ

ទិន្នន័យដំបូង

បទពិសោធន៍ផលិតកម្ម	ចំនួនប្រាក់ខែ
	1800
	2500
	1750
	1580
	1750
	1560
	1210
	1860
	1355
	1480

ការពឹងផ្អែកលើបន្ទាត់ត្រង់

ប៉ារ៉ាម៉ែត្រនៃសមីការត្រូវបានកំណត់ដោយប្រើវិធីសាស្ត្រការេតិចបំផុត ដោយប្រើប្រព័ន្ធនៃសមីការធម្មតា

ដើម្បីដោះស្រាយប្រព័ន្ធ យើងប្រើវិធីសាស្ត្រកំណត់។

ប៉ារ៉ាម៉ែត្រត្រូវបានគណនាដោយប្រើរូបមន្ត

2.1 ការរចនាការសិក្សាស្ថិតិ

ប្រព័ន្ធវិភាគទិន្នន័យស្ថិតិ គឺជាឧបករណ៍ទំនើប និងមានប្រសិទ្ធភាពសម្រាប់ការស្រាវជ្រាវស្ថិតិ។ ប្រព័ន្ធវិភាគស្ថិតិពិសេស ក៏ដូចជាឧបករណ៍សកល - Excel, Matlab, Mathcad ជាដើម មានឱកាសច្រើនសម្រាប់ដំណើរការទិន្នន័យស្ថិតិ។

ប៉ុន្តែសូម្បីតែឧបករណ៍ទំនើបបំផុតក៏មិនអាចជំនួសអ្នកស្រាវជ្រាវដែលត្រូវតែបង្កើតគោលបំណងនៃការសិក្សា ប្រមូលទិន្នន័យ ជ្រើសរើសវិធីសាស្រ្ត វិធីសាស្រ្ត គំរូ និងឧបករណ៍សម្រាប់ដំណើរការ និងវិភាគទិន្នន័យ និងបកស្រាយលទ្ធផលដែលទទួលបាន។

រូបភាព 2.1 បង្ហាញពីដ្យាក្រាមនៃការសិក្សាស្ថិតិ។

រូបភាព 2.1 - ដ្យាក្រាមគ្រោងការណ៍នៃការស្រាវជ្រាវស្ថិតិ

ចំណុចចាប់ផ្តើមនៃការស្រាវជ្រាវស្ថិតិគឺការបង្កើតបញ្ហា។ នៅពេលកំណត់វាគោលបំណងនៃការសិក្សាត្រូវបានយកមកពិចារណា តើព័ត៌មានអ្វីខ្លះដែលត្រូវការ និងរបៀបដែលវានឹងត្រូវបានប្រើនៅពេលធ្វើការសម្រេចចិត្តត្រូវបានកំណត់។

ការសិក្សាស្ថិតិដោយខ្លួនឯងចាប់ផ្តើមជាមួយដំណាក់កាលត្រៀម។ ក្នុងដំណាក់កាលត្រៀម អ្នកវិភាគសិក្សា ភារកិច្ចបច្ចេកទេស- ឯកសារដែលគូរឡើងដោយអតិថិជននៃការសិក្សា។ លក្ខខណ្ឌនៃឯកសារយោងត្រូវតែបញ្ជាក់យ៉ាងច្បាស់អំពីគោលបំណងនៃការស្រាវជ្រាវ៖

វត្ថុនៃការស្រាវជ្រាវត្រូវបានកំណត់;

ការសន្មត់ និងសម្មតិកម្មដែលត្រូវតែបញ្ជាក់ ឬបដិសេធក្នុងអំឡុងពេលសិក្សាត្រូវបានរាយបញ្ជី។

ពិពណ៌នាអំពីរបៀបដែលលទ្ធផលស្រាវជ្រាវនឹងត្រូវបានប្រើប្រាស់។

ពេលវេលាដែលការសិក្សាត្រូវតែអនុវត្ត និងថវិកាសម្រាប់ការសិក្សា។

ដោយផ្អែកលើលក្ខណៈបច្ចេកទេសវាត្រូវបានបង្កើតឡើង រចនាសម្ព័ន្ធរបាយការណ៍វិភាគ- នោះ ក្នុងទម្រង់ណាមួយ។លទ្ធផលនៃការសិក្សាត្រូវតែបង្ហាញ ក៏ដូចជា កម្មវិធីសង្កេតស្ថិតិ. កម្មវិធីគឺជាបញ្ជីនៃសញ្ញាដែលត្រូវតែកត់ត្រាក្នុងអំឡុងពេលដំណើរការសង្កេត (ឬសំណួរដែលចម្លើយដែលអាចទុកចិត្តបានត្រូវតែទទួលបានសម្រាប់អង្គភាពអង្កេតដែលបានស្ទង់មតិនីមួយៗ)។ ខ្លឹមសារនៃកម្មវិធីត្រូវបានកំណត់ដោយទាំងលក្ខណៈនៃវត្ថុដែលបានសង្កេត និងគោលបំណងនៃការសិក្សា ក៏ដូចជាដោយវិធីសាស្រ្តដែលត្រូវបានជ្រើសរើសដោយអ្នកវិភាគសម្រាប់ដំណើរការបន្ថែមទៀតនៃព័ត៌មានដែលប្រមូលបាន។

ដំណាក់កាលសំខាន់នៃការស្រាវជ្រាវស្ថិតិរួមមានការប្រមូលទិន្នន័យចាំបាច់ និងការវិភាគរបស់ពួកគេ។

ដំណាក់កាលចុងក្រោយនៃការស្រាវជ្រាវគឺរៀបចំរបាយការណ៍វិភាគ ហើយដាក់ជូនអតិថិជន។

នៅក្នុងរូបភព។ រូបភាពទី 2.2 បង្ហាញពីដ្យាក្រាមនៃការវិភាគទិន្នន័យស្ថិតិ។

Fig.2.2 - ដំណាក់កាលសំខាន់នៃការវិភាគស្ថិតិ

2.2 ការប្រមូលព័ត៌មានស្ថិតិ

ការប្រមូលសម្ភារៈពាក់ព័ន្ធនឹងការវិភាគលក្ខណៈបច្ចេកទេសនៃការសិក្សា កំណត់ប្រភពនៃព័ត៌មានចាំបាច់ និង (បើចាំបាច់) បង្កើតកម្រងសំណួរ។ នៅពេលស្រាវជ្រាវប្រភពព័ត៌មាន ទិន្នន័យដែលត្រូវការទាំងអស់ត្រូវបានបែងចែកទៅជា បឋម(ទិន្នន័យដែលមិនមាន ហើយត្រូវតែប្រមូលដោយផ្ទាល់សម្រាប់ការសិក្សានេះ) និងអនុវិទ្យាល័យ(ប្រមូលពីមុនសម្រាប់គោលបំណងផ្សេងទៀត) ។

ការប្រមូលទិន្នន័យបន្ទាប់បន្សំត្រូវបានសំដៅជាញឹកញាប់ថាជា "តុ" ឬ "បណ្ណាល័យ" ការស្រាវជ្រាវ។

ឧទាហរណ៍​នៃ​ការ​ប្រមូល​ទិន្នន័យ​បឋម៖ ការ​សង្កេត​មើល​ភ្ញៀវ​ក្នុង​ហាង ការ​ស្ទង់​មតិ​អ្នក​ជំងឺ​នៅ​មន្ទីរពេទ្យ ការ​ពិភាក្សា​អំពី​បញ្ហា​ក្នុង​ការ​ប្រជុំ។

ទិន្នន័យបន្ទាប់បន្សំត្រូវបានបែងចែកទៅជាខាងក្នុង និងខាងក្រៅ។

ឧទាហរណ៍នៃប្រភពទិន្នន័យបន្ទាប់បន្សំខាងក្នុង៖

ប្រព័ន្ធព័ត៌មានរបស់អង្គការ (រួមទាំងប្រព័ន្ធរងគណនេយ្យ ប្រព័ន្ធរងគ្រប់គ្រងការលក់ CRM (ប្រព័ន្ធ CRM ខ្លីសម្រាប់ការគ្រប់គ្រងទំនាក់ទំនងអតិថិជន) - កម្មវិធីកម្មវិធីសម្រាប់អង្គការដែលត្រូវបានរចនាឡើងដើម្បីធ្វើស្វ័យប្រវត្តិកម្មយុទ្ធសាស្ត្រសម្រាប់ទំនាក់ទំនងជាមួយអតិថិជន) និងផ្សេងៗទៀត);

ការសិក្សាពីមុន;

របាយការណ៍សរសេរពីបុគ្គលិក។

ឧទាហរណ៍នៃប្រភពទិន្នន័យបន្ទាប់បន្សំខាងក្រៅ៖

របាយការណ៍ពីស្ថាប័នស្ថិតិ និងទីភ្នាក់ងាររដ្ឋាភិបាលផ្សេងទៀត;

របាយការណ៍ពីភ្នាក់ងារទីផ្សារ សមាគមវិជ្ជាជីវៈ។ល។

មូលដ្ឋានទិន្នន័យអេឡិចត្រូនិច (ថតអាសយដ្ឋាន GIS ។ល។);

បណ្ណាល័យ;

ប្រព័ន្ធផ្សព្វផ្សាយមហាជន។

លទ្ធផលសំខាន់ៗនៅដំណាក់កាលប្រមូលទិន្នន័យគឺ៖

ទំហំគំរូដែលបានគ្រោងទុក;

រចនាសម្ព័ន្ធគំរូ (វត្តមាននិងទំហំនៃកូតា);

ប្រភេទនៃការសង្កេតស្ថិតិ (ការប្រមូលទិន្នន័យ ការស្ទង់មតិ កម្រងសំណួរ ការវាស់វែង ការពិសោធន៍ ការពិនិត្យ។ល។);

ព័ត៌មានអំពីប៉ារ៉ាម៉ែត្រស្ទង់មតិ (ឧទាហរណ៍ លទ្ធភាពនៃការក្លែងបន្លំកម្រងសំណួរ);

គ្រោងការណ៍សម្រាប់ការអ៊ិនកូដអថេរនៅក្នុងមូលដ្ឋានទិន្នន័យនៃកម្មវិធីដែលបានជ្រើសរើសសម្រាប់ដំណើរការ;

ផែនការបំប្លែងទិន្នន័យ;

ដ្យាក្រាមផែនការនៃនីតិវិធីស្ថិតិដែលបានប្រើ។

ដំណាក់កាលដូចគ្នានេះរួមបញ្ចូលទាំងនីតិវិធីស្ទង់មតិខ្លួនឯង។ ជាការពិតណាស់ កម្រងសំណួរត្រូវបានបង្កើតឡើងដើម្បីតែទទួលបានព័ត៌មានបឋមប៉ុណ្ណោះ។

ទិន្នន័យដែលទទួលបានត្រូវតែកែសម្រួល និងរៀបចំទៅតាមនោះ។ កម្រងសំណួរ ឬទម្រង់សង្កេតនីមួយៗត្រូវបានពិនិត្យ ហើយប្រសិនបើចាំបាច់ កែតម្រូវ។ ចម្លើយនីមួយៗត្រូវបានផ្តល់ជាលេខ ឬលេខកូដអក្សរ - ព័ត៌មានត្រូវបានអ៊ិនកូដ។ ការរៀបចំទិន្នន័យរួមមានការកែសម្រួល ការចម្លង និងការត្រួតពិនិត្យទិន្នន័យ ការសរសេរកូដ និងការបំប្លែងចាំបាច់។

2.3 ការកំណត់លក្ខណៈគំរូ

តាមក្បួនទិន្នន័យដែលប្រមូលបានជាលទ្ធផលនៃការសង្កេតស្ថិតិសម្រាប់ការវិភាគស្ថិតិគឺជាចំនួនប្រជាជនគំរូ។ លំដាប់នៃការផ្លាស់ប្តូរទិន្នន័យទៅក្នុងដំណើរការនៃការស្រាវជ្រាវស្ថិតិអាចត្រូវបានតំណាងដោយគ្រោងការណ៍ដូចខាងក្រោម (រូបភាព 2.3)

រូបភាព 2.3 គ្រោងការណ៍បម្លែងទិន្នន័យស្ថិតិ

តាមរយៈការវិភាគគំរូមួយ គេអាចធ្វើការសន្និដ្ឋានអំពីចំនួនប្រជាជនដែលតំណាងដោយគំរូ។

ការកំណត់ចុងក្រោយនៃប៉ារ៉ាម៉ែត្រគំរូទូទៅផលិតនៅពេលដែលកម្រងសំណួរទាំងអស់ត្រូវបានប្រមូល។ វារួមបញ្ចូលៈ

កំណត់ចំនួនពិតនៃអ្នកឆ្លើយសំណួរ

ការកំណត់រចនាសម្ព័ន្ធគំរូ,

ការចែកចាយតាមទីតាំងស្ទង់មតិ

ការបង្កើតកម្រិតទំនុកចិត្តសម្រាប់ភាពជឿជាក់នៃស្ថិតិនៃគំរូ,

ការគណនាកំហុសស្ថិតិ និងការកំណត់ភាពជាតំណាងនៃគំរូ។

បរិមាណពិតអ្នកឆ្លើយតបអាចប្រែជាច្រើន ឬតិចជាងការគ្រោងទុក។ ជម្រើសដំបូងគឺប្រសើរជាងសម្រាប់ការវិភាគ ប៉ុន្តែមានគុណវិបត្តិសម្រាប់អតិថិជននៃការសិក្សា។ ទីពីរអាចជះឥទ្ធិពលអវិជ្ជមានទៅលើគុណភាពនៃការស្រាវជ្រាវ ហើយដូច្នេះវាមិនមានអត្ថប្រយោជន៍សម្រាប់អ្នកវិភាគ ឬអតិថិជននោះទេ។

រចនាសម្ព័ន្ធគំរូអាចជាចៃដន្យ ឬមិនចៃដន្យ (អ្នកឆ្លើយត្រូវជ្រើសរើសដោយផ្អែកលើលក្ខណៈវិនិច្ឆ័យដែលគេស្គាល់ពីមុន ឧទាហរណ៍ដោយវិធីសាស្ត្រកូតា)។ គំរូចៃដន្យគឺជាតំណាងអាទិភាព។ សំណាកដែលមិនចៃដន្យអាចជាចេតនាមិនតំណាងប្រជាជន ប៉ុន្តែផ្តល់ព័ត៌មានសំខាន់ៗសម្រាប់ការស្រាវជ្រាវ។ ក្នុងករណីនេះ អ្នកក៏គួរពិចារណាដោយប្រុងប្រយ័ត្ននូវសំណួរត្រងនៃកម្រងសំណួរ ដែលត្រូវបានរចនាឡើងជាពិសេសដើម្បីច្រោះអ្នកឆ្លើយសំណួរដែលមិនបំពេញតាមតម្រូវការ។

សម្រាប់ កំណត់ភាពត្រឹមត្រូវនៃការវាយតម្លៃជាដំបូង ចាំបាច់ត្រូវកំណត់កម្រិតទំនុកចិត្ត (95% ឬ 99%)។ បន្ទាប់មកអតិបរមា កំហុសស្ថិតិគំរូត្រូវបានគណនាជា

ឬ
,

កន្លែងណា - ទំហំ​ធម្មតា, - ប្រូបាប៊ីលីតេនៃការកើតឡើងនៃព្រឹត្តិការណ៍ដែលកំពុងសិក្សា (អ្នកឆ្លើយតបត្រូវបានបញ្ចូលក្នុងគំរូ), - ប្រូបាប៊ីលីតេនៃព្រឹត្តិការណ៍ផ្ទុយ (អ្នកឆ្លើយតបមិនត្រូវបានបញ្ចូលក្នុងគំរូ) - មេគុណទំនុកចិត្ត
- ភាពខុសគ្នានៃលក្ខណៈ។

តារាង 2.4 បង្ហាញពីតម្លៃដែលប្រើជាទូទៅបំផុតនៃប្រូបាប៊ីលីតេទំនុកចិត្ត និងមេគុណទំនុកចិត្ត។

តារាង 2.4

2.5 ដំណើរការទិន្នន័យនៅលើកុំព្យូទ័រ

ការវិភាគទិន្នន័យដោយប្រើកុំព្យូទ័រពាក់ព័ន្ធនឹងការអនុវត្តជំហានចាំបាច់មួយចំនួន។

1. ការកំណត់រចនាសម្ព័ន្ធនៃទិន្នន័យប្រភព។

2. ការបញ្ចូលទិន្នន័យទៅក្នុងកុំព្យូទ័រស្របតាមរចនាសម្ព័ន្ធ និងតម្រូវការកម្មវិធី។ ការកែសម្រួល និងបំប្លែងទិន្នន័យ។

3. ការបញ្ជាក់វិធីសាស្រ្តដំណើរការទិន្នន័យស្របតាមគោលបំណងនៃការសិក្សា។

4. ការទទួលបានលទ្ធផលនៃការដំណើរការទិន្នន័យ។ កែសម្រួលវា ហើយរក្សាទុកវាក្នុងទម្រង់ដែលត្រូវការ។

5. ការបកស្រាយលទ្ធផលនៃដំណើរការ។

គ្មានកម្មវិធីកុំព្យូទ័រអាចអនុវត្តជំហានទី 1 (ត្រៀម) និង 5 (ចុងក្រោយ) - អ្នកស្រាវជ្រាវធ្វើដោយខ្លួនឯង ជំហានទី 2-4 ត្រូវបានអនុវត្តដោយអ្នកស្រាវជ្រាវដោយប្រើកម្មវិធី ប៉ុន្តែវាគឺជាអ្នកស្រាវជ្រាវដែលកំណត់នីតិវិធីចាំបាច់សម្រាប់ការកែសម្រួល និងបំប្លែងទិន្នន័យ វិធីសាស្រ្តនៃដំណើរការទិន្នន័យ ក៏ដូចជាទម្រង់សម្រាប់បង្ហាញលទ្ធផលដំណើរការ។ ជំនួយរបស់កុំព្យូទ័រ (ជំហានទី 2–4) នៅទីបំផុតពាក់ព័ន្ធនឹងការផ្លាស់ប្តូរពីលំដាប់លេខវែង ទៅជាលេខតូចជាងមុន។ នៅ "ការបញ្ចូល" នៃកុំព្យូទ័រ អ្នកស្រាវជ្រាវបញ្ជូនអារេនៃទិន្នន័យដំបូងដែលមិនអាចយល់បាន ប៉ុន្តែសមរម្យសម្រាប់ដំណើរការកុំព្យូទ័រ (ជំហានទី 2) ។ បន្ទាប់មកអ្នកស្រាវជ្រាវផ្តល់ឱ្យកម្មវិធីនូវពាក្យបញ្ជាដើម្បីដំណើរការទិន្នន័យស្របតាមភារកិច្ច និងរចនាសម្ព័ន្ធទិន្នន័យ (ជំហានទី 3) ។ នៅ "ទិន្នផល" គាត់ទទួលបានលទ្ធផលនៃការដំណើរការ (ជំហានទី 4) - ក៏ជាអារេនៃទិន្នន័យផងដែរដែលមានទំហំតូចជាងដែលអាចចូលដំណើរការបានក្នុងការយល់និងការបកស្រាយប្រកបដោយអត្ថន័យ។ ក្នុងពេលជាមួយគ្នានេះ ការវិភាគពេញលេញនៃទិន្នន័យជាធម្មតាតម្រូវឱ្យមានដំណើរការម្តងហើយម្តងទៀតដោយប្រើវិធីសាស្ត្រផ្សេងៗ។

2.6 ការជ្រើសរើសយុទ្ធសាស្រ្តវិភាគទិន្នន័យ

ជម្រើសនៃយុទ្ធសាស្រ្តសម្រាប់ការវិភាគទិន្នន័យដែលប្រមូលបានគឺផ្អែកលើចំណេះដឹងនៃទ្រឹស្តី និងការអនុវត្តជាក់ស្តែងនៃមុខវិជ្ជាដែលកំពុងសិក្សា លក្ខណៈជាក់លាក់ និងលក្ខណៈដែលគេស្គាល់នៃព័ត៌មាន លក្ខណៈសម្បត្តិនៃវិធីសាស្ត្រស្ថិតិជាក់លាក់ ព្រមទាំងបទពិសោធន៍ និងទស្សនៈរបស់ អ្នកស្រាវជ្រាវ។

វាត្រូវតែចងចាំថាការវិភាគទិន្នន័យមិនមែនជាគោលដៅចុងក្រោយនៃការសិក្សានោះទេ។ គោលដៅរបស់វាគឺដើម្បីទទួលបានព័ត៌មានដែលនឹងជួយដោះស្រាយបញ្ហាជាក់លាក់មួយ និងធ្វើការសម្រេចចិត្តគ្រប់គ្រងឱ្យបានគ្រប់គ្រាន់។ ជម្រើសនៃយុទ្ធសាស្ត្រវិភាគគួរតែចាប់ផ្តើមជាមួយនឹងការពិនិត្យមើលលទ្ធផលនៃដំណាក់កាលមុននៃដំណើរការ៖ ការកំណត់បញ្ហា និងការបង្កើតផែនការស្រាវជ្រាវ។ ផែនការវិភាគទិន្នន័យបឋមដែលត្រូវបានបង្កើតឡើងជាធាតុមួយនៃផែនការស្រាវជ្រាវត្រូវបានប្រើជា "សេចក្តីព្រាង" ។ បន្ទាប់មក នៅពេលដែលព័ត៌មានបន្ថែមមាននៅដំណាក់កាលក្រោយនៃដំណើរការស្រាវជ្រាវ ការផ្លាស់ប្តូរជាក់លាក់អាចនឹងត្រូវធ្វើ។

វិធីសាស្រ្តស្ថិតិត្រូវបានបែងចែកទៅជាមួយ- និងពហុវ៉ារ្យង់។ វិធីសាស្ត្រ Univariate ត្រូវបានប្រើនៅពេលដែលធាតុទាំងអស់នៃគំរូត្រូវបានវាយតម្លៃដោយសូចនាករមួយ ឬប្រសិនបើមានសូចនាករទាំងនេះជាច្រើនសម្រាប់ធាតុនីមួយៗ ប៉ុន្តែអថេរនីមួយៗត្រូវបានវិភាគដាច់ដោយឡែកពីធាតុផ្សេងទៀត។

បច្ចេកទេសពហុវ៉ារ្យង់គឺល្អសម្រាប់ការវិភាគទិន្នន័យ នៅពេលដែលវិធានការពីរ ឬច្រើនត្រូវបានប្រើដើម្បីវាយតម្លៃធាតុគំរូនីមួយៗ ហើយអថេរទាំងនេះត្រូវបានវិភាគក្នុងពេលដំណាលគ្នា។ វិធីសាស្រ្តបែបនេះត្រូវបានប្រើដើម្បីកំណត់ភាពអាស្រ័យរវាងបាតុភូត។

វិធីសាស្ត្រពហុវ៉ារ្យង់ខុសគ្នាពីវិធីសាស្រ្តឯកវប្បកម្មជាចម្បងនៅក្នុងនោះនៅពេលដែលពួកវាត្រូវបានប្រើ ការផ្តោតអារម្មណ៍នៃការផ្លាស់ប្តូរពីកម្រិត (មធ្យម) និងការចែកចាយ (ការប្រែប្រួល) នៃបាតុភូត ហើយផ្តោតលើកម្រិតនៃទំនាក់ទំនង (ការជាប់ទាក់ទងគ្នា ឬភាពប្រែប្រួល) រវាងបាតុភូតទាំងនេះ។

វិធីសាស្រ្ត Univariate អាចត្រូវបានចាត់ថ្នាក់ដោយផ្អែកលើថាតើទិន្នន័យដែលត្រូវបានវិភាគជាម៉ែត្រ ឬមិនមែនម៉ែត្រ (រូបភាពទី 3)។ ទិន្នន័យម៉ែត្រត្រូវបានវាស់នៅលើមាត្រដ្ឋានចន្លោះពេល ឬមាត្រដ្ឋានទាក់ទង។ ទិន្នន័យ nonmetric ត្រូវបានវាយតម្លៃលើមាត្រដ្ឋាននាមករណ៍ ឬតាមលំដាប់

លើសពីនេះទៀត វិធីសាស្រ្តទាំងនេះត្រូវបានបែងចែកទៅជាថ្នាក់ដោយផ្អែកលើចំនួនគំរូ-មួយ ពីរ ឬច្រើន-ត្រូវបានវិភាគនៅក្នុងការសិក្សា។

ការចាត់ថ្នាក់នៃវិធីសាស្រ្តស្ថិតិមួយវិមាត្រត្រូវបានបង្ហាញនៅក្នុងរូបភាព 2.4 ។

អង្ករ។ 2.4 ចំណាត់ថ្នាក់នៃវិធីសាស្រ្តស្ថិតិឯកវប្បកម្មអាស្រ័យលើទិន្នន័យដែលបានវិភាគ

ចំនួននៃគំរូត្រូវបានកំណត់ដោយរបៀបដែលទិន្នន័យត្រូវបានគ្រប់គ្រងសម្រាប់ការវិភាគជាក់លាក់មួយ មិនមែនដោយវិធីដែលទិន្នន័យត្រូវបានប្រមូលនោះទេ។ ឧទាហរណ៍ ទិន្នន័យលើបុរស និងស្ត្រីអាចទទួលបានក្នុងគំរូដូចគ្នា ប៉ុន្តែប្រសិនបើការវិភាគមានគោលបំណងកំណត់ភាពខុសគ្នានៃការយល់ឃើញដោយផ្អែកលើភាពខុសគ្នានៃយេនឌ័រ អ្នកស្រាវជ្រាវនឹងត្រូវដំណើរការជាមួយគំរូពីរផ្សេងគ្នា។ គំរូត្រូវបានចាត់ទុកថាឯករាជ្យ ប្រសិនបើពួកគេមិនមានការពិសោធន៍ទាក់ទងគ្នាទៅវិញទៅមក។ ការវាស់វែងដែលបានយកក្នុងគំរូមួយមិនប៉ះពាល់ដល់តម្លៃនៃអថេរក្នុងមួយផ្សេងទៀតទេ។ សម្រាប់ការវិភាគ ទិន្នន័យពីក្រុមអ្នកឆ្លើយសំណួរផ្សេងៗគ្នា ដូចជាអ្នកដែលប្រមូលបានពីស្ត្រី និងបុរស ជាធម្មតាត្រូវបានចាត់ទុកជាគំរូឯករាជ្យ។

ម្យ៉ាងវិញទៀត ប្រសិនបើទិន្នន័យពីសំណាកពីរសំដៅទៅលើក្រុមអ្នកឆ្លើយតបដូចគ្នានោះ គំរូត្រូវបានចាត់ទុកថាជាគូ - អាស្រ័យ។

ប្រសិនបើមានគំរូតែមួយនៃទិន្នន័យម៉ែត្រ នោះ z-test និង t-test អាចត្រូវបានប្រើ។ ប្រសិនបើមានសំណាកឯករាជ្យពីរ ឬច្រើននោះ ក្នុងករណីដំបូងអ្នកអាចប្រើ z- និង t-test សម្រាប់សំណាកពីរ ក្នុងទីពីរ - វិធីសាស្រ្តនៃការវិភាគមួយផ្លូវនៃភាពប្រែប្រួល។ សម្រាប់សំណាកដែលទាក់ទងចំនួនពីរ ការធ្វើតេស្ត t-pair ត្រូវបានប្រើ។ ប្រសិនបើយើងកំពុងនិយាយអំពីទិន្នន័យដែលមិនមែនជាម៉ែត្រពីគំរូតែមួយ អ្នកស្រាវជ្រាវអាចប្រើការធ្វើតេស្តចែកចាយប្រេកង់ chi-square ការធ្វើតេស្ត Kolmogorov-Smirnov (K~S) ការធ្វើតេស្តស៊េរី និងការធ្វើតេស្ត binomial ។ សម្រាប់គំរូឯករាជ្យពីរដែលមានទិន្នន័យមិនមែនម៉ែត្រ អ្នកអាចងាកទៅរកវិធីសាស្រ្តនៃការវិភាគខាងក្រោម៖ chi-square, Mann-Whitney, medians, K-S, one-way analysis of variance Kruskal-Wallis (ANOVA)។ ផ្ទុយទៅវិញប្រសិនបើមានគំរូដែលទាក់ទងគ្នាពីរ ឬច្រើននោះ សញ្ញា ការធ្វើតេស្ត McNemar និង Wilcoxon គួរតែត្រូវបានប្រើ។

វិធីសាស្ត្រស្ថិតិពហុវ៉ារ្យង់មានគោលបំណងកំណត់អត្តសញ្ញាណគំរូដែលមានស្រាប់៖ ការពឹងផ្អែកគ្នាទៅវិញទៅមកនៃអថេរ ទំនាក់ទំនង ឬលំដាប់នៃព្រឹត្តិការណ៍ ភាពស្រដៀងគ្នារវាងវត្ថុ។

តាមធម្មតា យើងអាចបែងចែកគំរូស្តង់ដារចំនួនប្រាំ ការសិក្សាដែលគួរឱ្យចាប់អារម្មណ៍យ៉ាងសំខាន់៖ សមាគម លំដាប់ ចំណាត់ថ្នាក់ ការធ្វើចង្កោម និងការព្យាករណ៍

សមាគមកើតឡើងនៅពេលដែលព្រឹត្តិការណ៍ជាច្រើនទាក់ទងគ្នាទៅវិញទៅមក។ ជាឧទាហរណ៍ ការសិក្សាដែលធ្វើឡើងនៅក្នុងផ្សារទំនើបមួយអាចបង្ហាញថា 65% នៃអ្នកដែលទិញបន្ទះសៀគ្វីពោតក៏ទិញកូកាកូឡាដែរ ហើយប្រសិនបើមានការបញ្ចុះតម្លៃសម្រាប់ឈុតបែបនេះ ពួកគេទិញកូកាកូឡាក្នុង 85% នៃករណី។ ការមានព័ត៌មានអំពីសមាគមបែបនេះ វាងាយស្រួលសម្រាប់អ្នកគ្រប់គ្រងក្នុងការវាយតម្លៃថាតើការបញ្ចុះតម្លៃដែលបានផ្ដល់ឱ្យមានប្រសិទ្ធភាពប៉ុណ្ណា។

ប្រសិនបើមានខ្សែសង្វាក់នៃព្រឹត្តិការណ៍ដែលទាក់ទងនឹងពេលវេលានោះយើងនិយាយអំពីលំដាប់មួយ។ ឧទាហរណ៍បន្ទាប់ពីទិញផ្ទះមួយក្នុង 45% នៃករណីចង្ក្រានផ្ទះបាយថ្មីត្រូវបានទិញក្នុងរយៈពេលមួយខែហើយក្នុងរយៈពេលពីរសប្តាហ៍ 60% នៃអ្នករស់នៅថ្មីទទួលបានទូទឹកកក។

ដោយ​មាន​ជំនួយ​នៃ​ការ​ចាត់​ថ្នាក់ សញ្ញា​ត្រូវ​បាន​កំណត់​អត្តសញ្ញាណ​ដែល​កំណត់​លក្ខណៈ​ក្រុម​ដែល​វត្ថុ​ជាក់លាក់​មួយ​ជា​កម្មសិទ្ធិ។ នេះត្រូវបានធ្វើដោយការវិភាគវត្ថុដែលបានចាត់ថ្នាក់រួចហើយ និងបង្កើតច្បាប់មួយចំនួន។

ចង្កោមខុសគ្នាពីការចាត់ថ្នាក់ដែលក្រុមខ្លួនឯងមិនត្រូវបានកំណត់ជាមុនទេ។ ដោយប្រើការធ្វើចង្កោម ក្រុមទិន្នន័យដូចគ្នាផ្សេងៗត្រូវបានកំណត់អត្តសញ្ញាណ។

មូលដ្ឋានសម្រាប់គ្រប់ប្រភេទនៃប្រព័ន្ធព្យាករណ៍គឺជាព័ត៌មានប្រវត្តិសាស្ត្រត្រូវបានរក្សាទុកក្នុងទម្រង់ជាស៊េរីពេលវេលា។ ប្រសិនបើវាអាចធ្វើទៅបានដើម្បីបង្កើតគំរូដែលឆ្លុះបញ្ចាំងឱ្យបានគ្រប់គ្រាន់នូវសក្ដានុពលនៃឥរិយាបទនៃសូចនាករគោលដៅ វាមានលទ្ធភាពដែលថាជាមួយនឹងជំនួយរបស់ពួកគេវាអាចទៅរួចក្នុងការទស្សន៍ទាយឥរិយាបថនៃប្រព័ន្ធនាពេលអនាគត។

វិធីសាស្រ្តស្ថិតិពហុវ៉ារ្យង់អាចត្រូវបានបែងចែកទៅជាវិធីសាស្រ្តវិភាគទំនាក់ទំនងនិងការវិភាគចំណាត់ថ្នាក់ (រូបភាព 2.5) ។

រូប 2.5 – ការចាត់ថ្នាក់នៃវិធីសាស្ត្រស្ថិតិចម្រុះ

គំនិតនៃការសិក្សាអំពីទិដ្ឋភាពបរិមាណនៃវត្ថុ និងបាតុភូតត្រូវបានបង្កើតឡើងតាំងពីយូរយារណាស់មកហើយ ចាប់ពីពេលដែលមនុស្សម្នាក់បានបង្កើតជំនាញជាមូលដ្ឋានក្នុងការធ្វើការជាមួយព័ត៌មាន។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយពាក្យ "ស្ថិតិ" ដែលបានមកដល់សម័យរបស់យើងត្រូវបានខ្ចីច្រើនក្រោយមកពីភាសាឡាតាំងហើយមកពីពាក្យ "ស្ថានភាព" ដែលមានន័យថា "ស្ថានភាពជាក់លាក់មួយ" ។ "ស្ថានភាព" ក៏ត្រូវបានគេប្រើនៅក្នុងអត្ថន័យនៃ "រដ្ឋនយោបាយ" ហើយត្រូវបានជួសជុលជាភាសាអឺរ៉ុបស្ទើរតែទាំងអស់នៅក្នុងន័យន័យនេះ: ភាសាអង់គ្លេស "រដ្ឋ" អាល្លឺម៉ង់ "ស្តាត" អ៊ីតាលី "ស្តាតូ" និងដេរីវេរបស់វា "។ ស្ថិតិ” - អ្នកជំនាញខាងរដ្ឋ។

ពាក្យ "ស្ថិតិ" ត្រូវបានប្រើប្រាស់យ៉ាងទូលំទូលាយនៅសតវត្សទី 18 ហើយត្រូវបានគេប្រើដើម្បីមានន័យថា "វិទ្យាសាស្ត្ររដ្ឋ" ។ ស្ថិតិគឺជាសាខានៃសកម្មភាពជាក់ស្តែងដែលមានគោលបំណងប្រមូល ដំណើរការ វិភាគ និងផ្តល់ទិន្នន័យប្រើប្រាស់ជាសាធារណៈអំពីបាតុភូត និងដំណើរការនៃជីវិតសង្គម។

ការវិភាគគឺជាវិធីសាស្រ្តនៃការសិក្សាបែបវិទ្យាសាស្ត្រនៃវត្ថុមួយដោយពិចារណាលើទិដ្ឋភាពបុគ្គល និងសមាសធាតុរបស់វា។

ការវិភាគសេដ្ឋកិច្ច-ស្ថិតិ គឺជាការអភិវឌ្ឍន៍នៃវិធីសាស្រ្តផ្អែកលើការប្រើប្រាស់យ៉ាងទូលំទូលាយនៃវិធីសាស្រ្តស្ថិតិ និងគណិតវិទ្យា-ស្ថិតិតាមបែបប្រពៃណី ដើម្បីគ្រប់គ្រងការឆ្លុះបញ្ចាំងឱ្យបានគ្រប់គ្រាន់នៃបាតុភូត និងដំណើរការដែលកំពុងសិក្សា។

ដំណាក់កាលនៃការស្រាវជ្រាវស្ថិតិ។ ការស្រាវជ្រាវស្ថិតិធ្វើឡើងជាបីដំណាក់កាល៖

• 1) ការសង្កេតស្ថិតិ;
• 2) សង្ខេបនៃទិន្នន័យដែលទទួលបាន;
• 3) ការវិភាគស្ថិតិ។

នៅដំណាក់កាលទី 1 ទិន្នន័យស្ថិតិបឋមត្រូវបានប្រមូលដោយប្រើវិធីសាស្ត្រអង្កេតដ៏ធំ។

នៅដំណាក់កាលទីពីរនៃការស្រាវជ្រាវស្ថិតិ ទិន្នន័យដែលប្រមូលបានឆ្លងកាត់ដំណើរការបឋម ការសង្ខេប និងការដាក់ជាក្រុម។ វិធីសាស្ត្រដាក់ជាក្រុមអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកកំណត់ចំនួនប្រជាជនដូចគ្នា ហើយបែងចែកវាទៅជាក្រុម និងក្រុមរង។ សេចក្តីសង្ខេបគឺជាការទទួលបានលទ្ធផលសម្រាប់ប្រជាជនទាំងមូល និងក្រុមនីមួយៗ និងក្រុមរងរបស់វា។

លទ្ធផលជាក្រុម និងសង្ខេបត្រូវបានបង្ហាញជាទម្រង់តារាងស្ថិតិ។ ខ្លឹមសារសំខាន់នៃដំណាក់កាលនេះគឺការផ្លាស់ប្តូរពីលក្ខណៈនៃអង្គភាពសង្កេតនីមួយៗទៅជាលក្ខណៈសង្ខេបនៃចំនួនប្រជាជនទាំងមូល ឬក្រុមរបស់វា។

នៅដំណាក់កាលទីបី ទិន្នន័យសង្ខេបដែលទទួលបានត្រូវបានវិភាគដោយវិធីសាស្ត្រនៃសូចនាករទូទៅ (តម្លៃដាច់ខាត ទំនាក់ទំនង និងមធ្យម សូចនាករបំរែបំរួល ប្រព័ន្ធលិបិក្រម វិធីសាស្រ្តនៃស្ថិតិគណិតវិទ្យា វិធីសាស្ត្រតារាង វិធីសាស្ត្រក្រាហ្វិច។ល។)។

មូលដ្ឋានគ្រឹះនៃការវិភាគស្ថិតិ៖

• 1) ការអនុម័តអង្គហេតុនិងការបង្កើតការវាយតម្លៃរបស់ពួកគេ;
• 2) កំណត់អត្តសញ្ញាណលក្ខណៈនិងមូលហេតុនៃបាតុភូត;
• 3) ការប្រៀបធៀបបាតុភូតជាមួយនឹងបទដ្ឋាន ការគ្រោងទុក និងបាតុភូតផ្សេងទៀតដែលត្រូវបានយកជាមូលដ្ឋានសម្រាប់ការប្រៀបធៀប។
• 4) ការបង្កើតការសន្និដ្ឋាន ការព្យាករណ៍ ការសន្មត់ និងសម្មតិកម្ម។
• 5) ការធ្វើតេស្តស្ថិតិនៃការសន្មត់ (សម្មតិកម្ម) ។

ការវិភាគ និងទូទៅនៃទិន្នន័យស្ថិតិ គឺជាដំណាក់កាលចុងក្រោយនៃការស្រាវជ្រាវស្ថិតិ ដែលគោលដៅចុងក្រោយគឺដើម្បីទទួលបានការសន្និដ្ឋានទ្រឹស្តី និងការសន្និដ្ឋានជាក់ស្តែងអំពីនិន្នាការ និងគំរូនៃបាតុភូត និងដំណើរការសេដ្ឋកិច្ចសង្គមដែលកំពុងសិក្សា។ គោលបំណងនៃការវិភាគស្ថិតិគឺ៖ កំណត់ និងវាយតម្លៃភាពជាក់លាក់ និងលក្ខណៈនៃបាតុភូត និងដំណើរការដែលកំពុងសិក្សា សិក្សារចនាសម្ព័ន្ធ ទំនាក់ទំនង និងគំរូនៃការអភិវឌ្ឍន៍របស់វា។

ការវិភាគស្ថិតិនៃទិន្នន័យត្រូវបានអនុវត្តនៅក្នុងការតភ្ជាប់ inextricable ជាមួយនឹងទ្រឹស្តីមួយ ការវិភាគគុណភាពនៃខ្លឹមសារនៃបាតុភូតដែលកំពុងសិក្សា និងឧបករណ៍បរិមាណដែលត្រូវគ្នា ការសិក្សាអំពីរចនាសម្ព័ន្ធ ការតភ្ជាប់ និងថាមវន្តរបស់ពួកគេ។

ការវិភាគស្ថិតិគឺជាការសិក្សាអំពីលក្ខណៈលក្ខណៈនៃរចនាសម្ព័ន្ធ ទំនាក់ទំនងនៃបាតុភូត និន្នាការ គំរូនៃការអភិវឌ្ឍន៍នៃបាតុភូតសេដ្ឋកិច្ចសង្គម ដែលវិធីសាស្រ្តសេដ្ឋកិច្ច-ស្ថិតិ និងគណិតវិទ្យា-ស្ថិតិជាក់លាក់ត្រូវបានប្រើប្រាស់។ ការវិភាគស្ថិតិបញ្ចប់ដោយការបកស្រាយលទ្ធផលដែលទទួលបាន។

នៅក្នុងការវិភាគស្ថិតិ សញ្ញាត្រូវបានបែងចែកទៅតាមលក្ខណៈនៃឥទ្ធិពលរបស់វាទៅលើគ្នាទៅវិញទៅមក៖

• 1. លក្ខណៈលទ្ធផល - លក្ខណៈដែលបានវិភាគក្នុងការសិក្សានេះ។ វិមាត្របុគ្គលនៃលក្ខណៈពិសេសបែបនេះនៅក្នុងធាតុបុគ្គលនៃចំនួនប្រជាជនត្រូវបានជះឥទ្ធិពលដោយលក្ខណៈពិសេសមួយ ឬច្រើន។ នៅក្នុងពាក្យផ្សេងទៀត, គុណលក្ខណៈលទ្ធផលត្រូវបានចាត់ទុកថាជាផលវិបាកនៃអន្តរកម្មនៃកត្តាផ្សេងទៀត;
• 2. កត្តាសញ្ញា - សញ្ញាដែលមានឥទ្ធិពលលើលក្ខណៈដែលកំពុងសិក្សា (សញ្ញា-លទ្ធផល) ។ លើសពីនេះទៅទៀត ទំនាក់ទំនងរវាងកត្តាកត្តា និងគុណលក្ខណៈលទ្ធផលអាចត្រូវបានកំណត់ជាបរិមាណ។ សទិសន័យសម្រាប់ពាក្យនេះនៅក្នុងស្ថិតិគឺ "លក្ខណៈកត្តា" "កត្តា" ។ វាចាំបាច់ក្នុងការបែងចែករវាងគោលគំនិតនៃកត្តាគុណលក្ខណៈនិងគុណលក្ខណៈទម្ងន់។ លក្ខណៈពិសេសទម្ងន់គឺជាលក្ខណៈពិសេសមួយដែលត្រូវតែយកទៅក្នុងគណនីក្នុងការគណនា។ ប៉ុន្តែលក្ខណៈទម្ងន់មិនប៉ះពាល់ដល់លក្ខណៈដែលកំពុងសិក្សានោះទេ។ គុណលក្ខណៈកត្តាអាចត្រូវបានចាត់ទុកថាជាគុណលក្ខណៈទម្ងន់ ពោលគឺយកមកពិចារណាក្នុងការគណនា ប៉ុន្តែមិនមែនគ្រប់គុណលក្ខណៈទម្ងន់សុទ្ធតែជាគុណលក្ខណៈកត្តានោះទេ។ ជាឧទាហរណ៍ នៅពេលសិក្សាក្នុងក្រុមសិស្ស ទំនាក់ទំនងរវាងពេលវេលារៀបចំសម្រាប់ការប្រឡង និងចំនួនពិន្ទុដែលទទួលបាននៅពេលប្រឡង លក្ខណៈទីបីក៏គួរត្រូវយកមកពិចារណាផងដែរ៖ “ចំនួនមនុស្សដែលត្រូវបានបញ្ជាក់សម្រាប់ពិន្ទុជាក់លាក់មួយ។ ” មុខងារចុងក្រោយមិនប៉ះពាល់ដល់លទ្ធផលទេ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ វានឹងត្រូវបានបញ្ចូលក្នុងការគណនាវិភាគ។ វាគឺជាគុណលក្ខណៈប្រភេទនេះដែលត្រូវបានគេហៅថាគុណលក្ខណៈទម្ងន់ ហើយមិនមែនជាគុណលក្ខណៈកត្តាទេ។

មុនពេលចាប់ផ្តើមការវិភាគ ចាំបាច់ត្រូវពិនិត្យមើលថាតើលក្ខខណ្ឌត្រូវបានបំពេញដើម្បីធានាភាពជឿជាក់ និងភាពត្រឹមត្រូវរបស់វាដែរឬទេ៖

• - ភាពជឿជាក់នៃទិន្នន័យឌីជីថលបឋម;
• - ភាពពេញលេញនៃការគ្របដណ្តប់នៃចំនួនប្រជាជនដែលកំពុងសិក្សា;
• - ការប្រៀបធៀបនៃសូចនាករ (ដោយអង្គភាពគណនេយ្យទឹកដីវិធីសាស្រ្តគណនា) ។

គោលគំនិតសំខាន់ៗនៃការវិភាគស្ថិតិគឺ៖

• 1. សម្មតិកម្ម;
• 2. មុខងារសម្រេចចិត្ត និងច្បាប់សម្រេច;
• 3. គំរូពីប្រជាជនទូទៅ;
• 4. ការវាយតម្លៃលក្ខណៈរបស់មនុស្សទូទៅ;
• 5. ចន្លោះពេលទំនុកចិត្ត;
• 6. និន្នាការ;
• 7. ទំនាក់ទំនងស្ថិតិ។

ការវិភាគគឺជាដំណាក់កាលចុងក្រោយនៃការស្រាវជ្រាវស្ថិតិ ដែលខ្លឹមសារសំខាន់គឺដើម្បីកំណត់ទំនាក់ទំនង និងគំរូនៃបាតុភូតដែលកំពុងសិក្សា បង្កើតការសន្និដ្ឋាន និងសំណើ។

ការសិក្សាស្ថិតិណាមួយគឺផ្អែកលើដំណាក់កាលដែលទាក់ទងគ្នាចំនួនបីនៃការងារ៖

1) ការសង្កេតស្ថិតិ;

2) សង្ខេបនិងក្រុមនៃទិន្នន័យសង្កេត;

3) ដំណើរការវិទ្យាសាស្ត្រនិងការវិភាគនៃលទ្ធផលសង្ខេប។ ដំណាក់កាលបន្តបន្ទាប់គ្នានៃការសិក្សាស្ថិតិអាចត្រូវបានអនុវត្តដោយផ្តល់ថាដំណាក់កាលមុន (មុន) នៃការងារត្រូវបានអនុវត្ត។

ការសង្កេតស្ថិតិគឺជាដំណាក់កាលដំបូងនៃការស្រាវជ្រាវស្ថិតិ។

ការសង្កេតស្ថិតិ- នេះគឺជាការប្រមូលព័ត៌មានជាប្រព័ន្ធ និងរៀបចំដោយវិទ្យាសាស្ត្រអំពីសំណុំជាក់លាក់នៃសង្គម និងជាពិសេស បាតុភូត ឬដំណើរការសេដ្ឋកិច្ច។

ការសង្កេតស្ថិតិគឺមានភាពចម្រុះ និងមានភាពខុសប្លែកគ្នានៅក្នុងលក្ខណៈនៃបាតុភូតដែលកំពុងសិក្សា ទម្រង់នៃការរៀបចំ ពេលវេលានៃការសង្កេត និងភាពពេញលេញនៃការគ្របដណ្តប់នៃបាតុភូតដែលកំពុងសិក្សា។ ក្នុងន័យនេះវាត្រូវបានអនុវត្ត ការចាត់ថ្នាក់នៃការសង្កេតស្ថិតិតាមលក្ខណៈបុគ្គល .

1. យោងតាមទម្រង់នៃអង្គការការសង្កេតស្ថិតិត្រូវបានបែងចែកទៅជាការរាយការណ៍ និងការសង្កេតស្ថិតិដែលរៀបចំជាពិសេស។

ការរាយការណ៍- នេះគឺជាទម្រង់ស្ថាប័នសំខាន់នៃការសង្កេតស្ថិតិ ដែលជំរុញដល់ការប្រមូលព័ត៌មានពីសហគ្រាស ស្ថាប័ន និងអង្គការនានាអំពីទិដ្ឋភាពផ្សេងៗនៃសកម្មភាពរបស់ពួកគេលើទម្រង់ពិសេសហៅថា របាយការណ៍។ ការរាយការណ៍គឺជាកាតព្វកិច្ច។ ការរាយការណ៍ត្រូវបានបែងចែកទៅជាមូលដ្ឋាន និងបច្ចុប្បន្ន អាស្រ័យលើរយៈពេលនៃអំឡុងពេលដែលវាត្រូវបានរៀបចំ។

របាយការណ៍មូលដ្ឋានបានហៅផងដែរ។ ប្រចាំឆ្នាំនិងមានសូចនាករធំទូលាយបំផុតដែលគ្របដណ្តប់គ្រប់ទិដ្ឋភាពនៃសកម្មភាពរបស់សហគ្រាស។

របាយការណ៍បច្ចុប្បន្នបង្ហាញពេញមួយឆ្នាំសម្រាប់រយៈពេលខុសគ្នា។

ទោះយ៉ាងណាក៏ដោយ មានទិន្នន័យដែលជាមូលដ្ឋានមិនអាចទទួលបានពីការរាយការណ៍ និងទិន្នន័យដែលមិនសមស្របក្នុងការរួមបញ្ចូលនៅក្នុងវា។ វាគឺដើម្បីទទួលបានទិន្នន័យទាំងពីរប្រភេទនេះ ដែលការសង្កេតស្ថិតិដែលបានរៀបចំជាពិសេសត្រូវបានប្រើ - ប្រភេទផ្សេងៗនៃការស្ទង់មតិ និងជំរឿន។

ការស្ទង់មតិស្ថិតិ- ទាំងនេះគឺជាការសង្កេតដែលរៀបចំយ៉ាងពិសេសដែលសំណុំនៃបាតុភូតដែលបានសិក្សាត្រូវបានអង្កេតក្នុងរយៈពេលជាក់លាក់ណាមួយ។

ជំរឿន- នេះគឺជាទម្រង់នៃការសង្កេតស្ថិតិដែលបានរៀបចំយ៉ាងពិសេស ដែលសំណុំនៃបាតុភូតដែលបានសិក្សាត្រូវបានអង្កេតនៅកាលបរិច្ឆេទខ្លះ (នៅពេលណាមួយ)។

2. ផ្អែកលើពេលវេលាការសង្កេតស្ថិតិទាំងអស់ត្រូវបានបែងចែកទៅជាបន្ត និងមិនបន្ត។

ការសង្កេតស្ថិតិបន្ត (បច្ចុប្បន្ន)- នេះគឺជាការសង្កេតដែលត្រូវបានអនុវត្តជាបន្តបន្ទាប់តាមពេលវេលា។ ជាមួយនឹងប្រភេទនៃការសង្កេតនេះ បាតុភូតបុគ្គល អង្គហេតុ និងព្រឹត្តិការណ៍ត្រូវបានកត់ត្រានៅពេលដែលវាកើតឡើង។

ការសង្កេតស្ថិតិបណ្តោះអាសន្ន- នេះគឺជាការសង្កេតដែលបាតុភូតដែលបានសង្កេត ការពិត ព្រឹត្តិការណ៍ត្រូវបានកត់ត្រាមិនបន្ត ប៉ុន្តែតាមរយៈរយៈពេលនៃរយៈពេលស្មើគ្នា ឬមិនស្មើគ្នា។ ការត្រួតពិនិត្យបន្តមានពីរប្រភេទ - តាមកាលកំណត់ និងមួយពេល។ តាមកាលកំណត់ហៅថាការសង្កេតមិនបន្ត ដែលត្រូវបានអនុវត្តក្នុងរយៈពេលស្មើគ្នា។ ម្តងត្រូវបានគេហៅថាការសង្កេតដែលត្រូវបានអនុវត្តក្នុងរយៈពេលនៃរយៈពេលមិនស្មើគ្នាឬនៃធម្មជាតិតែម្តង។

3. ដោយផ្អែកលើភាពពេញលេញនៃការគ្របដណ្តប់នៃម៉ាស់ដែលបានសិក្សាបាតុភូត ហេតុការណ៍ ព្រឹត្តិការណ៍ ការសង្កេតស្ថិតិត្រូវបានបែងចែកទៅជាបន្ត និងមិនបន្ត ឬដោយផ្នែក។

ការសង្កេតជាបន្តបន្ទាប់មានគោលបំណងយកទៅក្នុងគណនីទាំងអស់ ដោយគ្មានករណីលើកលែង បាតុភូត ការពិត ព្រឹត្តិការណ៍ដែលបង្កើតចំនួនប្រជាជនដែលកំពុងសិក្សា។

ការសង្កេតដោយផ្នែកគោលបំណងដើម្បីយកទៅក្នុងគណនីតែផ្នែកជាក់លាក់នៃបាតុភូត ហេតុការណ៍ ព្រឹត្តិការណ៍ដែលបង្កើតចំនួនប្រជាជនដែលកំពុងសិក្សា។