Grafische Darstellung statistischer Daten

Lassen Sie uns die grafische Darstellung statistischer Daten eingehend untersuchen.

Einführung:

Neben der textuellen und tabellarischen Darstellung statistischer Daten besteht das dritte und vielleicht attraktivste und am häufigsten verwendete populäre Modem, um Daten systematisch darzustellen, darin, sie mit geeigneten und geeigneten Diagrammen und Bildern darzustellen.

Die üblichen und wirksamen Mittel in diesem Zusammenhang sind: Grafiken, Diagramme, Bilder usw., und sie sind wirklich und sicher in der Lage, einige wichtige Merkmale der Daten abzubilden, die sie einzeln nicht aufweisen können. Die Auswahl des geeigneten Diagramms hängt tatsächlich von der Art der verfügbaren Rohdaten und dem Zweck oder dem Bereich ab, in dem sie angewendet werden. Es können jedoch nur bestimmte eingeschränkte Informationen über ein bestimmtes Diagramm bereitgestellt werden, und als solches weist jedes Diagramm bestimmte spezifische Einschränkungen für sich auf.

Einige häufig verwendete Diagramme, die heute in verschiedenen Disziplinen zu verschiedenen Anlässen angewendet werden, sind das Liniendiagramm, das Balkendiagramm, das OGIVE, das Tortendiagramm und das Piktogramm (wie im Lehrplan beschrieben).

Es ist anzumerken, dass schematische Darstellungen statistischer Informationen für die Augen ansprechend sind. Versteckte Tatsachen können auch entdeckt werden, wenn solche Informationen grafisch dargestellt werden. Darüber hinaus wird in statistischen Datengraphen die relative Bedeutung verschiedener Zahlen deutlich, und es kann auch der Trend oder die Tendenz der Werte der beteiligten Variablen untersucht werden.

Liniendiagramme :

Diese Art von Diagramm eignet sich zur Darstellung chronologisch gelieferter Daten in aufsteigender oder absteigender Reihenfolge. Normalerweise zeigt es das Verhalten einer Variablen über die Zeit. Aufeinanderfolgende Werte einer Variablen zu verschiedenen Perioden oder Orten werden als separate Punkte auf einer zweidimensionalen Ebene dargestellt, und der Ort all dieser miteinander verbundenen Punkte bildet ein kontinuierliches Liniensegment, das Liniendiagramm genannt wird.

Bei der Verfolgung eines solchen Diagramms besteht die übliche Konvention darin, die aufeinanderfolgenden Werte der untersuchten Variablen entlang der vertikalen Achse in aufsteigender Reihenfolge und die Zeitdimension entlang der horizontalen Achse anzuzeigen. Es ist zu beachten, dass keine der beiden Achsen zu lang oder zu kurz ist.

Dies ist vor allem notwendig, um unvorhersehbare und starke Schwankungen der vorgegebenen Werte der Variablen zu vermeiden. Der Ursprung oder der (0, 0) -Punkt an der linken Ecke sollte deutlich angegeben werden, um einen falschen Eindruck beim Zeichnen zu vermeiden.

Zwei oder mehr (aber endlich viele) Liniensegmente können auch auf demselben Quadranten gezeichnet werden, wenn Informationen zu verschiedenen Variablen über denselben Zeitraum oder dieselbe Zeit gleichzeitig mit derselben Maßeinheit entlang derselben Achse dargestellt werden. Wir können also mehrere Liniendiagramme für verschiedene Datenreihen im selben Quadranten zeichnen.

Sie können auf einem Bildschirm für die Präsentation mit verschiedenen farbigen Linien deutlich und attraktiv angezeigt werden. Wenn sich die Werte der betrachteten Variablen über dieselben aufeinanderfolgenden Zeitintervalle mit konstanter Geschwindigkeit ändern, nimmt das Diagramm die Form einer geraden Linie an. Andernfalls werden vom Ursprung aus verschiedene konkave, konvexe oder unregelmäßige Kurven dargestellt.

Lassen Sie uns nachfolgend ein allgemeines Liniendiagramm darstellen:

Beispiel:

In Abb. 7.1 sind Liniendiagramme mit den Gesamtwerten der Exporte und Importe im Zeitraum 1987-1996 dargestellt. Diese Zahl wurde auf der Grundlage der in Tabelle 7.4 gezeigten Daten erstellt.

Zwei separate Liniendiagramme, die die Schwankungen der Werte der Exporte und Importe Indiens während (1987—96) zeigen, sind nachstehend aufgeführt:

In dem obigen Diagramm sind die aufeinanderfolgenden Jahre aus der Tabelle horizontal und die entsprechenden Werte für Export und Import vertikal dargestellt, und die Punkte befinden sich getrennt von der Mitte der jeweiligen Jahre in der Ebene, und der Lacus dieser Punkte zeigt den Trend entlang der Liniendiagramme.

Balkendiagramme :

Es ist eine weitere bekannte nützliche statistische Waffe, um Rohdaten anständig darzustellen. Dieses Gerät wird speziell in einer Situation eingesetzt, in der die angegebenen Daten auf der Grundlage eines nicht messbaren Kriteriums klassifiziert werden können, z. B. der gegenwärtigen Standards der Hochschulbildung in verschiedenen Bundesstaaten Indiens.

Dies wird sehr oft als Querschnittsdaten bezeichnet. Genauer gesagt wird ein Balkendiagramm als eine Sammlung von Rechtecken mit derselben Breite oder Breite gebildet, die nacheinander in gleichem Abstand angeordnet werden. In der Praxis repräsentiert die Höhe jedes vertikal platzierten Balkens den Wert der Variablen in dem identischen, horizontal dargestellten Klassenintervall.

In der Regel werden diese Balken entweder vertikal auf der horizontalen Achse oder horizontal auf der vertikalen Achse platziert und werden daher als vertikales Balkendiagramm oder horizontales Balkendiagramm bezeichnet. Herkömmlicherweise werden vertikale Balkendiagramme mit den Zeitreihendaten gebildet.

Eigentlich gibt es keine formale Regel, wie viel Platz zwischen den beiden Takten gelassen werden soll. Bei Bedarf kann kein Abstand zwischen zwei Balken angegeben werden. In einigen anderen Fällen können auch geeignete und angemessene Abstände zwischen zwei Stäben zulässig sein.

Lassen Sie uns nachfolgend einfache und geeignete Beispiele für Balkendiagramme aufdrucken:

(a) Einfaches vertikales Balkendiagramm:

Das Bevölkerungsvolumen in einer Reihe von Bundesstaaten Indiens im Jahr 2001 ist nachstehend angegeben - stellt die Daten mit Hilfe von vertikalen Balken dar.

Abb. 7.2 zeigt die Bevölkerung von 5 Bundesstaaten in Indien in einem bestimmten Jahr (2001):

(b) Horizontales Balkendiagramm:

Das Produktionsvolumen und der Gewinn von fünf verschiedenen Organisationen, die in einer bestimmten Branche mit getrennten Produktionskapazitäten tätig sind, sind nachstehend für die beiden aufeinander folgenden Jahre 2011 und 2012 angegeben.

Wir repräsentieren die Informationen durch ein ideales Balkendiagramm. Hier ist Abb. 7.3 anhand von Tabelle 7.6 dargestellt. Wir haben dieses horizontale Balkendiagramm ausgewählt, um einen Vergleich der Leistungen von 5 Organisationen für die Jahre 2011 bzw. 2012 zu ermöglichen.

Horizontale Balken zeigen die Produktion (in Tausend) und den Gewinn (in Tausend Rupien) von fünf indischen Organisationen im Geschäftsjahr 2011-12.

(c) Mehrfach- oder Komponenten-Balkendiagramm

Diese Diagramme werden in Situationen verwendet, in denen zwei oder mehr verwandte Kategorien gleichzeitig verglichen werden sollen.

Betrachten Sie das folgende Beispiel:

Die Arbeitsbeschäftigung und ihre Prozentsätze in den Jahren 2000 und 2010 in einer Fabrik sind nachstehend angegeben. Stellen Sie sie in Form von Mehrfach- oder Komponenten-Balkendiagrammen dar.

Komponentenbalkendiagramme zeigen die Anzahl der Arbeiter verschiedener Kategorien und ihre jeweiligen Prozentsätze für die Jahre 2000 und 2010.

Tortendiagramm :

Es ist ein weiteres wirksames statistisches Instrument, quantitative Daten, die bei vielen Gelegenheiten erhältlich sind, einfach und schematisch darzustellen. Wenn die verschiedenen Teile der Werte einer Variablen unterschiedliche Eigenschaften besitzen, um die inhärente Beziehung zwischen ihnen und auch mit dem Gesamtwert der Variablen auszudrücken, ist Tortendiagramm möglicherweise das beste Gerät.

Hier wird der Gesamtwert der Variablen als die Gesamtfläche eines Kreises mit einem angemessenen Radius ausgedrückt. Die gesamte Fläche des Kreises ist durch mehrere Radien in mehrere Teile unterteilt, die sich getrennt auf die Gesamtfläche des Kreises beziehen und das gleiche proportionale Verhältnis zum Winkel in der Mitte beibehalten.

Um es richtig zu zeichnen, konvertieren wir die bestimmten gegebenen Werte der Variablen als Prozentsatz des Gesamtwerts der Variablen. Da der Winkel in der Mitte 360 ​​° beträgt, soll er den Wert 100 pc der Variablen ausdrücken, wobei 1 pc der Variablen einem Winkel von 3, 6 ° in der Mitte entspricht.

Auf diese Weise können wir die einzelnen gegebenen Werte der Variablen leicht in die erforderlichen Winkel in der Mitte umwandeln. Dann zeichnen wir einen vollständigen Kreis mit einem beliebigen Standardradius und stellen die aus der numerischen Übung ermittelten Winkel separat in die Mitte. Jeder separate Teil im Kreis kennzeichnet einen bestimmten Abschnitt der Daten. Lassen Sie uns ein einfaches Kreisdiagramm darstellen, das mit der üblichen Methode erstellt wurde, die für seine Berechnung vorgeschrieben und befolgt wurde, indem die folgenden Informationen in dieses Diagramm konvertiert werden.

Beispiel:

Ausgaben der indischen Planungskommission für Bildung im letzten 5-Jahres-Wirtschaftsplan.

Tabelle 7.8 (A): Bildungsausgaben im letzten Fünfjahres-Wirtschaftsplan:

Lassen Sie uns zuerst die angegebenen Daten in entsprechende Prozentsätze und dann in die erforderlichen Winkel umwandeln, die in zwei weiteren Spalten in der Mitte angezeigt werden sollen, und sie folgendermaßen darstellen:

Hier ist der Winkel in der Mitte = Prozentsatz x 3, 6.

Das nachstehende Kreisdiagramm auf der Grundlage von Tabelle 7.8 (B) zeigt die Bildungsausgaben in verschiedenen Phasen des letzten 5-Jahres-Wirtschaftsplans.

Ogives oder kumulatives Frequenzpolygon:

Ein Ogiv ist ein weiteres statistisches Instrument, mit dem in erster Linie verschiedene Quartile in einer Verteilung ermittelt werden. Mit einem solchen Gerät können wir auch die Anzahl der Beobachtungen identifizieren, die über oder unter einem bestimmten Wert der betreffenden Variablen liegen.

Diese Art eines Diagramms wird für eine Häufigkeitsverteilung einer stetigen Variablen in Form von kumulativen Häufigkeiten beider Typen (mehr als oder weniger als Typ) gezeichnet. Beim Zeichnen dieses Diagramms berücksichtigen wir die angegebenen Werte der Variablen horizontal und die entsprechenden kumulativen Häufigkeiten (von beiden Typen) vertikal.

Die kumulative Häufigkeit von weniger als dem Typ ist für den niedrigsten gegebenen Wert der Variablen Null, und die kumulative Häufigkeit von mehr als dem Typ ist für den höchsten Wert der betrachteten Variablen Null. Unter Verwendung der Daten, die von einer Produktionsorganisation zur Verfügung gestellt werden, werden Ogiven beider Typen nachfolgend als Referenz gezeichnet.

Ogiven (beider Arten), die auf der Grundlage der obigen Daten und der Ermittlung des Medianlohns gezogen wurden:

Hier ist der Medianlohn OB (= Rs. 52), der der mittigste Wert der angegebenen Lohnsätze ist, da sich nur bei diesem Lohnsatz die beiden kumulativen Frequenzkurven am Punkt A schneiden, der zwei kumulative Häufigkeiten (kleiner als und) darstellt Größer als) beider Typen genau gleich (AB = 25). Daher ist der Medianlohn OB = Rs. 52, 00.

 

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