6. Сложные, комбинационные, многомерные группировки.

К сложным группировкам относятся группировки, выполняемые по двум и более основаниям. Непростые группировки делятся на многомерные и комбинационные. Комбинационные группировки выполнятся по нескольким признакам последовательно. Последовательность устанавливается исходя из логики взаимосвязи характеристик. Обычно, группировку начинают с атрибутивного признака. При комбинационной группировке совокупность логически последовательно разбивается на однородные части по отдельным признакам: на группы - по одному признаку, после этого внутри любой группы по второму признаку - на подгруппы и так далее.Такие группировки предназначены для более глубокого анализа изучаемого явления, позволяют выявить и сравнить различия и связи между исследуемыми признаками, которые нельзя установить на основе изолированных группировок по каждому из исследуемых признаков. Впрочем следует иметь в виду, что при изучении влияния немаленького числа признаков применение комбинационных группировок нельзя, ибо это приводит к дроблению информации, а значит, к затушевыванию проявлений закономерности. Даже при наличии немаленьких объемов информации приходится ограничиваться двумя – четырьмя признаками.

Многомерные группировки. К ним относятся группировки, выполненные по нескольким группировочным признакам одновременно. Цель многомерных группировок – классификация данных на основе множества признаков, то есть выделение групп статистических единиц, однородных по нескольким признакам одновременно. Используется 2 похода: 1)каждая единица сов-ти, характериз. набором из m признаков рассматривается как точка в N пространстве. Множество таких точек разделяются на однородные группы. Мерой близости точек могут служить различные критерии, например Хеммингово расстояние, евклидово расстояние

Хеммингово расстояние , x_il – значение l признака у i объекта

X_jl-значение у j объекта

7. Первичные и вторичные группировки. Способы осуществления вторичной группировки.

Непосредственная группировка данных статистического наблюдения – это первичная группировка. Вторичная группировка – это перегруппировка ранее сгруппированных данных. Необходимость вторичной группировки возникает в двух случаях:

1) если ранее произведенная группировка не удовлетворяет целям исследования в отношении числа групп;2) для сравнения данных, относящихся к различным периодам времени или к различным территориям, если первичная группировка была произведена по разным группировочным признакам или по разным интервалам. Существует два способа вторичной группировки:1) объединение мелких групп в более крупные; 2) выделение определенной доли единиц совокупности.

Вторичные группировки— результат объединения или расщепления первичных группировок, они позволяют преодолевать несопоставимость исходных данных в первичных группировках и тем самым объединять их в одну общую и выполнять сравнение, сопоставление данных, представленных в них после проведения вторичной группировки.

При разработке первичной группировки существенное значение имеет выбор числа групп. Число групп зависит от типа признака, положенного в основу группировки (основания группировки), от объема совокупности, степени вариации признака.

При построении группировок по качественному признаку количество групп соответствует количеству уровней градации признака. При группировании по количественному признаку все множество значений признака делится на интервалы. При этом возможно два подхода: группировка с равными и неравными интервалами.