Statistikas on sõnad "ühtivad" ja "loendavad" üksteisest peenelt erinevad, ehkki mõlemad hõlmavad statistiliste andmete jagamist kategooriatesse, klassidesse või kastidesse. Ehkki sõnu kasutatakse tavaliselt vaheldumisi, loodavad klapid andmete klassifitseerimise nendes klassides, samas kui loendused sõltuvad tegelikult iga klassi summa loendamisest.
Eriti kui ehitada a histogramm või tulpdiagramm, on kordi, kui eristame koma ja loendamist, seega on oluline mõista, mida need kõik millal tähendavad kasutatakse statistikas, kuigi on ka oluline arvestada, et kummagi organisatsiooni kasutamisel on mõned puudused tööriistad.
Nii kokkulangevuse kui ka loendussüsteemide abil kaotatakse teave. Kui näeme, et ilma lähteandmeteta on antud klassis kolm andmeväärtust, on seda võimatu teada millised need kolm andmeväärtust olid, pigem et nad jäävad kuskile klassi dikteeritud statistilisse vahemikku nimi. Selle tulemusel peaks statistik, kes soovib säilitada teavet üksikute andmeväärtuste kohta graafikus, kasutama a varre ja lehe maatükk selle asemel.
Tally-süsteemide tõhus kasutamine
Andmekomplektiga vastavusse viimiseks on vaja andmeid sortida. Tavaliselt seisavad statistikud silmitsi andmekogumiga, mis ei ole üldse mingisuguses järjekorras, seega on eesmärk need andmed sortida eri kategooriatesse, klassid või prügikastid.
Ühtlustamissüsteem on mugav ja tõhus viis andmete sortimiseks nendesse klassidesse. Erinevalt teistest meetoditest, kus statistikud saavad teha vigu, enne kui loendatakse, mitu andmepunkti satuvad iga klassi puhul loeb ühtne süsteem andmeid loetellu kantud kujul ja teeb ümarmärgi "|" vastavas klass.
On tavaline, et ümardavad märgid jagatakse viiendikuks, nii et hiljem on neid märgiseid kergem loendada. Mõnikord tehakse see viienda ümarmargina diagonaalse kaldkriipsuna esimese nelja kohta. Oletame näiteks, et proovite jaotada järgmised andmekogumid klassidesse 1-2, 3-4, 5-6, 7-8 ja 9,10:
- 1, 8, 1, 9, 3, 2, 4, 3, 4, 5, 7, 1, 8, 2, 4, 1, 9, 3, 5, 2, 4, 3, 4, 5, 7, 10
Nende arvnäitajate korrektseks ümardamiseks kirjutame kõigepealt klassid üles ja paneme siis ümardusmärgid iga kord, kui andmekogumis olev number vastab ühele klassidest, nagu on illustreeritud allpool:
- 1-2: | | | | | | |
- 3-4: | | | | | | | |
- 5-6: | | |
- 7-8: | | | |
- 9-10: | | |
Sellest kokkulangevusest näete histogrammi algust, mida saab seejärel kasutada andmekogumis esinevate klasside suundumuste illustreerimiseks ja võrdlemiseks. Selle täpsemaks tegemiseks tuleb seejärel viidata loendurile, et loetleda, kui palju on igas klassis vastavusmärke.
Kuidas loendussüsteeme tõhusalt kasutada
Loendus on erinev kui ühtne, kuna ühtne süsteem ei korralda enam andmete ümberkorraldamist ega korraldamist, selle asemel loendavad nad sõna otseses mõttes väärtuste esinemiste arvu, mis kuuluvad iga klassi klassi andmekogum. Lihtsaim viis selleks ja miks ka statistikud neid kasutavad, on loendustesüsteemides vastavate arvude loendamine.
Ülaltoodud komplekti andmetega sarnaste töötlemata andmetega on loendamist raskem teha, kuna mitu klassi peab eraldi jälgima ümarmärkide kasutamine - see on põhjus, miks loendamine on andmeanalüütikas tavaliselt viimane samm enne nende väärtuste lisamist histogrammidele või ribale graafikud.
Ülaltoodud kokkulangevusel on järgmised loendused. Iga rea jaoks peame kõik märkima, mitu numbrimärki igas klassis langeb. Kõik järgmised andmeread on paigutatud klassi: Tally: Count:
- 1-2: | | | | | | |: 7
- 3-4: | | | | | | | |: 8
- 5-6: | | |: 3
- 7-8: | | | |: 4
- 9-10: | | |: 3
Kui see mõõtesüsteem on kõik kokku pandud, saavad statistikud jälgida andmeid alates a-st loogilisemast vaatepunktist ja hakkame tegema oletusi, mis põhinevad iga teabe vahelistel seostel klass.