Pemprosesan data statistik adalah mustahil tanpa susunan, generalisasi dan analisisnya. Sebarang keputusan yang diperolehi mesti terlebih dahulu dibawa ke dalam bentuk sedemikian supaya maklumat berguna maksimum boleh diekstrak daripadanya. Jika terdapat terlalu banyak data yang diterima, maka data tersebut perlu dikumpulkan atau diringkaskan.
Jadi, untuk pengelompokan, adalah perlu untuk menentukan norma mengikut mana data yang diterima akan diedarkan. Pada masa yang sama, bukan sahaja keterlihatan, tetapi juga potensi kegunaan maklumat yang diterima akan bergantung pada kaedah yang dipilih. Hasil penyelidikan yang dikumpulkan dengan betul adalah lebih mudah untuk dikaji dan dianalisis.
Kaedah pemprosesan data statistik boleh digunakan dalam banyak bidang aktiviti manusia. Mereka boleh dibahagikan kepada 3 jenis utama:
1) kaedah generik yang boleh digunakan tanpa mengira skop;
2) kaedah untuk bidang aktiviti tertentu, berurusan dengan kajian proses atau fenomena sebenar;
3) kaedah untukmenyelidik data tertentu.
Jelas sekali, lebih tepat kaedah pemprosesan statistik data dijalankan, lebih berkesan analisis situasi tertentu. Jika kaedah pertama boleh digunakan untuk keputusan saintifik, yang nilainya hanya akan dinilai mengikut kriteria saintifik umum, maka kaedah ketiga hanya digunakan untuk menyelesaikan masalah tertentu dalam bidang tertentu.
Selain pengetahuan umum tentang kaedah di mana data diproses, adalah penting juga untuk mengetahui cara terbaik untuk bekerja dengan hasilnya. Pemprosesan data statistik melibatkan penciptaan jadual atau graf untuk menggambarkan maklumat yang diterima.
Pada peringkat awal, maklumat boleh diringkaskan dalam jadual. Jadi, sebagai contoh, pemprosesan statistik data eksperimen, direkodkan dalam bentuk jadual, membolehkan penyelidik menyimpan rekod tambahan penunjuk yang tidak perlu, nilai pengukuran, faktor tambahan yang mempengaruhi perjalanan eksperimen. Dalam jadual, adalah mudah untuk merekodkan bukan sahaja data kajian atau eksperimen, tetapi juga untuk meringkaskan hasil perantaraan dan utama. Benar, untuk pembinaannya yang betul, adalah perlu untuk memikirkan bilangan baris dan lajur yang diperlukan terlebih dahulu, tulis semua parameter yang diperlukan.
Anda boleh membuat jadual hanya pada helaian kertas atau segera memasukkan data ke dalam komputer. Pilihan kedua akan membolehkan anda mengisih data yang diterima dengan cepat dengan cara yang betul, mencari yang terbesar atau, sebaliknya, nilai terkecil, menjumlahkan atau mencari nilai purata dengankumpulan hasil yang dipilih.
Jangan lupa bahawa jika pemprosesan data statistik yang cekap memerlukan beberapa jadual, maka ia mesti dinomborkan dan nama unik harus dicipta untuk setiap jadual.
Graf ialah cara yang lebih visual untuk merekod data. Mereka secara visual menunjukkan hubungan antara kuantiti yang berbeza, menjadikannya lebih mudah untuk memahami hasil kajian.
Mengetahui prinsip asas membina jadual dan graf, anda boleh memproses data yang diterima dengan cepat dan cekap.
