dupa0014

Grupując dane, należy dążyć do tworzenia równych klas wartości. Zachowujemy w ten sposób możliwość porównania liczby obserwacji w poszczególnych podgrupach, a także ma to istotne znaczenie przy doborze metod analizy statystycznej. Jednakże należy pamiętać o przestrzeganiu trzeciej zasady dobrego grupowania - o wyodrębnianiu podgrup jednorodnych jakościowo. Jeżeli tworząc równe klasy nic możemy sprostać wymogom tej zasady, powinniśmy grupować zbiorowość według danej cechy, przyjmując klasy o nierównej rozpiętości jak w PI. 10.

Pt.10. Statki morskie floty transportowej pogrupowano według pojemności rejestrowej brutto (BRT) następująco (źródło: jak w IM.9):

501 - 2 000 BRT    23 statki

2 001- 4 000 BRT    35 statków

4 001- 6 000 BRT    35    statków

6 001 - 10 000 BRT    54 statki

10 001 - 15 000 BRT    22 statki

15 001 - 30 000 BRT    55    statków

30 000 i więcej BRT    17 statków

Nierówne rozpiętości klas (przedziałów wartości) wynikają z tego, iż poszczególnym grupom tonażowym odpowiadają różne typy statków o różnym przeznaczeniu przewozowym. W tym wypadku przyjęcie równych rozpiętości klas zniekształciłoby prawidłowy obraz struktury' floty.

IM.11. Gospodarstwa domowe, które w IM.7 pogrupowano ze względu na typ gospodarstwa (pracownicze, pracowniczo-chlopskie, chłopskie, emerytów i rencistów), a w IM.8 ze względu na wielkość gospodarstwa (1, 2, 3. 4, 5, 6 i więcej osób), możemy grupować ze względu na obie te cechy jednocześnie i wówczas otrzymamy wynik zaprezentowany poniżej (źródło:    Rocznik

Statystyczny GUS 1993, s. 226):

Typ gospodarstwa	Liczba osób
	l	2	3	4	5	6 i w.
Pracownicze	166	706	1084	1351	548	234
Pracowniczo-chlopskie	-	45	122	159	158	224
Chłopskie Emerytów i rencistów	33 1410	147 1812	142 886'^1’	147	144	134

.1) .

3 i więcej.

Grupowanie według dwóch cech jednocześnie dostarcza bogatszej informacji o danej zbiorowości niż. grupowanie według każdej z cech oddzielnie. Możemy bowiem porównać wielkości gospodarstw w poszczególnych typach gospodarstw lub typy gospodarstw w grupach gospodarstw o różnej liczebności osób. Gdy zsumujemy liczbę gospodarstw w poziomach (wierszach), otrzymamy te same dane co w IM.7. a sumowanie pionowe (w kolumnach) doprowadzi nas do wyników podanych w 1M.8. Ten prosty rachunek daje nam w każdym wypadku wyniki grupowana według jednej cechy.

Podane przykłady przedstawiają efekty grupowania zbiorowości według

przyjętych wariantów cechy (cccii), są więc już uogólnionym obrazem badanej

zbiorowości. Jak dochodzimy do tego typu wyników, pokażemy w PI. 12.

IM. 12. Zbadano 50 studentów Wydziału Zarządzania UG pytając, ile mają codziennie czasu wolnego. Otrzymano następujące informacje o czasie wolnym w minutach:

35,	126,	156.	180.	240.	60,	126,	162,	192.
246,	48.	126,	168.	192,	258,	66,	132,	168,
192,	258,	84,	138,	168,	198,	270,	72,	354.
168,	198,	276,	90,	138,	174,	204,	282,	96,
144,	174,	210,	294.	114,	144,	174,	210,	300.
108,	150,	180.	222,	324.

Otrzymaliśmy materiał nic uporządkowany, w którym trudno dostrzec jakieś prawidłowości. Musimy zatem te dane w laki sposób usystematyzować, b\ powstał ogólny obraz czasu wolnego studentów. Najmniej czasu wolnego ma student, który dysponuje tylko 35 minutami, a najwięcej - student mający 354 minuty czasu wolnego dziennic. Między tymi wartościami krańcowymi znajdują się wszystkie pozostałe.

Należy podjąć decyzję, czy tworzyć klasy (warianty cechy) np. o rozpiętości 30 minut, czy też o rozpiętości 60 minut, które grupowanie doprowadzi do bardziej wyrazistego obrazu czasu wolnego studentów ?

Grupowanie A:		Grupowanie 11:
31 - 60 min	3 osoby	1 - 60 min	3 osoby
61 - 90 min	4 osoby	61 - 120 min	7 osób
91-120 min	3 osoby	121-180 min	20 osób
121- 150 min	9 osób	181-240 min	10 osób
151-180 min	11 osób	241 - 300 min	8 osób
181 - 210 min	8 osób	301 - 360 min	2 osoby
211 -240 min	2 osoby
241 - 270 min	4 osoby
271 -300 min	4 osoby
301 -330 min	1 osoba
331 - 360 min	l osoba

23