Ағылшыншамен салыстырыңыз: абзацты басыңыз — түпнұсқа терезеде ашылады. Абзац астындағы EN түймесі оны мәтін ішінде көрсетеді.
Мазмұны
Кіріспе
Статистикалық мақсаттар үшін жеке объекті
Individual entity for statistical purposes
Статистикада, объекті – зерттеліп отырған объектілер жиынтығының бір мүшесі. Ол "кездейсоқ шаманың" математикалық абстракциясының негізгі көзі болып табылады. Объектінің кең таралған мысалдары – зерттеліп отырған осындай объектілердің үлкен жиынтығына жататын жеке адам, жануар, өсімдік, өндірілген зат немесе ел.
In statistics, a unit is one member of a set of entities being studied. It is the main source for the mathematical abstraction of a "random variable". Common examples of a unit would be a single person, animal, plant, manufactured item, or country that belongs to a larger collection of such entities being studied.
Іске асыру
Статистикалық зерттеулердің көпшілігінде мақсат – байқалатын бірліктерден бар, бірақ тікелей байқалмаған, барлық салыстырмалы бірліктерден тұратын үлкен жиынтыққа қорытынды жасау. Мысалы, егер біз 100 адамды кездейсоқ іріктеп алып, сайлауда қай кандидатқа дауыс беретінін сұрасақ, біздің басты қызығушылығымыз – барлық сайлау құқығы бар азаматтардың дауыс беру әрекеттерінде, тек қана 100 байқалған бірлікте емес. Кейбір жағдайларда байқалатын бірліктер ешқандай мағыналы популяциядан алынған іріктеме болмауы мүмкін, керісінше, ыңғайлы іріктеме болуы мүмкін, немесе қызығушылық тудыратын жалпы популяцияны көрсетуі мүмкін. Мұндай жағдайда біз бірліктерді сипаттамалық тұрғыдан зерттей аламыз, немесе уақыт өте келе олардың динамикасын зерттей аламыз. Бірақ мұндай бірліктердің үлкен популяциясына қорытынды жасаудың қажеті жоқ. Елдер мен бизнес-фирмаларды зерттеулер көбінесе осы сипатта болады. Клиникалық сынақтар да көбінесе ыңғайлы іріктемелерді пайдаланады, алайда мақсаты көбінесе басқа пациенттерде емдеудің тиімділігі туралы тұжырымдар жасау болып табылады. Ал кейбір клиникалық сынақтардың қосу және алып тастау критерийлерін ескере отырып, іріктеме жағдайдың немесе аурудың көпшілігіне өкілдік етпеуі мүмкін. Қарапайым деректер жиынтығында бірліктер дерек мәндерімен бір-бірге сәйкес келеді. Күрделірек деректер жиынтығында әрбір бірлік үшін бірнеше өлшемдер жасалады. Мысалы, егер зерттеудегі әрбір қатысушының қан қысымы бір апта бойы күнделікті өлшенсе, онда әрбір статистикалық бірлік үшін жеті дерек мәні болады. Бір адамнан алынған бірнеше өлшемдер тәуелсіз емес (әртүрлі адамдардан алынған өлшемдерге қарағанда олар бір-біріне ұқсайды). Талдау кезінде осы тәуелділіктерді ескермеу іріктеме көлемінің үлғаюына немесе жалған көшірмеге (pseudoreplication) әкелуі мүмкін. Көбінесе бірлік – байқаулар жасалатын ең төменгі деңгей болса да, кейбір жағдайларда бірлікті статистикалық жиынтық ретінде одан әрі бөлуге болады. Көптеген статистикалық талдаулар өлшем бірліктері бар сандық деректерді қолданады. Бұл "бірлік" терминінің ерекше және бір-бірімен қабаттаспайтын қолданылуы.
In most statistical studies, the goal is to generalize from the observed units to a larger set consisting of all comparable units that exist but are not directly observed. For example, if we randomly sample 100 people and ask them which candidate they intend to vote for in an election, our main interest is in the voting behavior of all eligible voters, not exclusively on the 100 observed units. In some cases, the observed units may not form a sample from any meaningful population, but rather constitute a convenience sample, or may represent the entire population of interest. In this situation, we may study the units descriptively, or we may study their dynamics over time. But it typically does not make sense to talk about generalizing to a larger population of such units. Studies involving countries or business firms are often of this type. Clinical trials also typically use convenience samples, however the aim is often to make inferences about the effectiveness of treatments in other patients, and given the inclusion and exclusion criteria for some clinical trials, the sample may not be representative of the majority of patients with the condition or disease. In simple data sets, the units are in one to one correspondence with the data values. In more complex data sets, multiple measurements are made for each unit. For example, if blood pressure measurements are made daily for a week on each subject in a study, there would be seven data values for each statistical unit. Multiple measurements taken on an individual are not independent (they will be more alike compared to measurements taken on different individuals). Ignoring these dependencies during the analysis can lead to an inflated sample size or pseudoreplication. While a unit is often the lowest level at which observations are made, in some cases, a unit can be further decomposed as a statistical assembly. Many statistical analyses use quantitative data that have units of measurement. This is a distinct and non overlapping use of the term "unit."
Жинақтау және талдау бірліктері
Статистикалық бірліктер екіге бөлінеді. Олар:
Statistical units are divided into two. They are:
Жинақтау бірлігі: белгілі бір мәселеге қатысты деректер саналып немесе есептелетін бірліктер. Жинақтау бірліктері қарапайым немесе күрделі болуы мүмкін. Қарапайым бірлік – ешқандай шектеусіз бір жағдайды көрсететін бірлік. Күрделі бірлік – қарапайым бірлікке қосымша сөз немесе сөз тіркесі қосылып құралатын бірлік. Мысалы: еңбек сағаттары және жолаушы-километр. Талдау және түсіндіру бірлігі: Статистикалық деректерді талдау және түсіндіру үшін қолданылатын бірліктер. Мысалы: қатынастар, проценттік көрсеткіштер, коэффициенттер және т.б.
Unit of collection: Units in which figures relating to a particular problem are either enumerated or estimated. The units of collection may be simple or composite. A simple unit is one which represents a single condition without any qualification. A composite unit is one which is formed by adding a qualification word or phrase to a simple unit. Example: labour hours and passenger kilometer. Unit of analysis and interpretation: Units in term of which statistical data are analysed and interpreted. Example: ratios, percentage, co efficient etc.