পরিসংখ্যানগত গোষ্ঠীকরণের পদ্ধতিতে, অধ্যয়নকৃত ঘটনার সামগ্রিকতাকে শ্রেণি এবং উপশ্রেণীতে বিভক্ত করা হয়, যেগুলির নির্দিষ্ট বৈশিষ্ট্য অনুসারে একটি সমজাতীয় কাঠামো রয়েছে। এই ধরনের প্রতিটি বিভাগ পরিসংখ্যানগত সূচকগুলির একটি সিস্টেম দ্বারা বর্ণিত হয়। দলবদ্ধ ডেটা টেবিলে উপস্থাপন করা যেতে পারে।
এই ক্রিয়াটি সামাজিক ঘটনাগুলির প্রকৃত অধ্যয়নে ব্যবহৃত প্রধান পদ্ধতি। এটি পরিসংখ্যান, পদ্ধতি এবং বিশ্লেষণী পদ্ধতির বিভিন্ন গ্রুপিং প্রয়োগের পূর্বশর্ত হিসাবে উদ্ভূত হয়। উদাহরণ স্বরূপ, যেকোন সাধারণ সূচক, যেমন গড় ব্যবহার করার জন্য শ্রেণীবিভাগ প্রয়োজন।
V. I এর অবদান লেনিনা
প্রাক-বিপ্লবী রাশিয়ান পরিসংখ্যানে, বিশেষ করে, বিভিন্ন জেমস্টভোসে (এগুলি স্থানীয় সরকার), বিভিন্ন ধরণের সংগঠনকে গ্রুপ করার ক্ষেত্রে যথেষ্ট অভিজ্ঞতা অর্জন করা হয়েছিল। এবং সেই সময়ে, একের পর এক শ্রেণিবিন্যাসের সাথে কেবল টেবিলগুলিই নয় বিকাশের জন্য উল্লেখযোগ্য কাজ করা হয়েছিলবৈশিষ্ট্য, কিন্তু আরো জটিল স্কিম. তাদের মধ্যে, সমস্ত ডেটা দুই বা ততোধিক পরামিতি দ্বারা গোষ্ঠীভুক্ত করা হয়। যাইহোক, পরিসংখ্যানগত গ্রুপিং পদ্ধতির ব্যবহার সম্পর্কিত তাত্ত্বিক সমস্যাগুলি বৈজ্ঞানিক ন্যায্যতা পায়নি। এই অবস্থা V. I-এর কাজ পর্যন্ত অব্যাহত ছিল। লেনিন। শ্রেণীবিভাগের জ্ঞানীয় মূল্য এবং ব্যবহারিক গুরুত্ব সম্পর্কে তাঁর উচ্চ মতামত ছিল। একাধিক বৈশিষ্ট্যের পরিসংখ্যানগত গোষ্ঠীবদ্ধতার লক্ষণগুলির উপর ভিত্তি করে টেবিলের বিষয়ে, লেনিন লিখেছেন: "এটা অত্যুক্তি ছাড়াই বলা যেতে পারে যে তারা বিজ্ঞান এবং অবশ্যই, কৃষি অর্থনীতিতে বিপ্লব ঘটাবে।"
প্রাথমিক তথ্যের শ্রেণিবিন্যাস নিয়ে পরীক্ষা-নিরীক্ষা শুরু করার আগে প্যাটার্নের প্রকৃতির প্রাথমিক রাজনৈতিক ও অর্থনৈতিক বিশ্লেষণ এবং ঘটনার ধরন নির্ধারণের প্রয়োজনীয়তার বিষয়ে ভ্লাদিমির ইলিচের সুপারিশগুলি মৌলিক গুরুত্বের।
পরিসংখ্যানগত গ্রুপিং এর পর্যায়
সিস্টেমটাইজেশন শুধুমাত্র জনসংখ্যার গঠন বিশ্লেষণে নয়, ঘটনার ধরণ নির্ধারণে এবং বিভিন্ন বৈশিষ্ট্য বা কারণের মধ্যে সম্পর্ক অধ্যয়নের ক্ষেত্রেও ব্যবহৃত হয়। জনসংখ্যার কাঠামো প্রকাশ করে এমন গ্রুপিংগুলির উদাহরণ হল বয়স অনুসারে (এক বছর বা আরও সাধারণভাবে, পাঁচ বছরের ব্যবধানে) এবং আকার অনুসারে ব্যবসার শ্রেণিবিন্যাস৷
শ্রেণিগুলিকে একত্রিত করে বা অসম ব্যবধান স্থাপন করে, পৃথক সিস্টেমের মধ্যে গুণগত পার্থক্য স্থাপন করা সম্ভব, এবং তারপর প্রাসঙ্গিক বিষয়গুলির প্রযুক্তি-অর্থনৈতিক বা আর্থ-সামাজিক প্রকারগুলি নির্ধারণ করা সম্ভব।(উদাহরণস্বরূপ, উদ্যোগ বা খামার)। সুতরাং, বয়স অনুসারে একটি দেশের জনসংখ্যার গোষ্ঠীকরণ করা যেতে পারে, সাধারণ কালানুক্রমিক বস্তুর পাশাপাশি, 16 থেকে 54 বছর বয়সী মহিলা এবং 16 থেকে 59 বছর বয়সী পুরুষদের মতো বিশেষ বিভাগগুলির ভিত্তিতে। এই বিশেষ শ্রেণীর ব্যবহার দেশের শ্রমশক্তি হিসাবে পরিচিত জাতীয় অর্থনৈতিক সূচক গণনা করা সম্ভব করে তোলে। ব্যবধানের সীমানা কিছুটা স্বেচ্ছাচারী এবং রাজ্য থেকে রাজ্যে আলাদা হতে পারে৷
টাস্ক
এন্টারপ্রাইজ এবং ফার্মগুলির বিশদ পরিমাণগত শ্রেণীবিভাগ আমাদেরকে কয়েকটি মৌলিক গুণগত গোষ্ঠীর সংজ্ঞাতে এগিয়ে যেতে দেয়, যেমন ছোট, মাঝারি এবং বড় প্রতিষ্ঠান। এর পরে, বেশ কয়েকটি সাধারণ অর্থনৈতিক সমস্যা স্পষ্ট করা যেতে পারে, উদাহরণস্বরূপ, উত্পাদনের ঘনত্বের প্রক্রিয়া, শিল্প দক্ষতা বৃদ্ধি এবং শ্রম উত্পাদনশীলতা বৃদ্ধি। ভ্লাদিমির ইলিচ লেনিনের কৃষিতে পুঁজিবাদের বিকাশ নিয়ন্ত্রণকারী আইনের নতুন তথ্য গভীর বিশ্লেষণের একটি উজ্জ্বল উদাহরণ যা প্যাটার্নের জটিল প্রকৃতি প্রদর্শনের জন্য গ্রুপিং ব্যবহার করে। এবং এন্টারপ্রাইজের আকার এবং এর সামগ্রিক উত্পাদনশীলতার মধ্যে সম্পর্কও৷
পরিসংখ্যানগত গ্রুপিংয়ের সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ এবং কঠিন কাজ হল আর্থ-সামাজিক ঘটনার ধরনগুলি সনাক্ত করা এবং বিশদভাবে বর্ণনা করা। এই ধরনের বিষয়গুলি একটি নির্দিষ্ট সামাজিক প্রক্রিয়া বা মৌলিক বৈশিষ্ট্যের ফর্মগুলির প্রকাশকে প্রতিনিধিত্ব করে। তারা অনেক স্বতন্ত্র ঘটনা সাধারণ বলে মনে হচ্ছে. কৃষকদের স্তরবিন্যাসের বিশ্লেষণে, ভ্লাদিমির ইলিচ লেনিন গোষ্ঠীকরণ ব্যবহার করেছিলেন।পুঙ্খানুপুঙ্খভাবে এবং ব্যাপকভাবে। প্রথমত, তিনি প্রাক-বিপ্লবী রাশিয়ায়, পশ্চিম ইউরোপীয় গ্রামাঞ্চলে এবং মার্কিন কৃষিতে প্রধান সামাজিক শ্রেণী গঠনের প্রক্রিয়া প্রকাশ করেছিলেন।
এবং, যেমনটি দেখা গেছে, সোভিয়েত ডেটার টাইপোলজিক্যাল এবং পরিসংখ্যানগত গ্রুপিংয়ের যথেষ্ট অভিজ্ঞতা রয়েছে। উদাহরণস্বরূপ, ইউএসএসআর-এর জাতীয় অর্থনীতির ব্যালেন্স শীট শ্রেণিবিন্যাসের একটি জটিল এবং শাখা ব্যবস্থা অনুমান করে। সোভিয়েত মহাকাশে টাইপোলজিকাল পরিসংখ্যানগত গোষ্ঠীকরণের অন্যান্য উদাহরণগুলির মধ্যে রয়েছে সামাজিক শ্রেণি দ্বারা জনসংখ্যার পদ্ধতিগতকরণ। সেইসাথে শিল্প ইউনিটের আর্থ-সামাজিক ধরনের দ্বারা স্থির উৎপাদন সম্পদের একীকরণ। এবং আপনি সামাজিক পণ্যের পরিসংখ্যানগত জনসংখ্যার গ্রুপিংয়ের মতো একটি উদাহরণও দিতে পারেন।
বুর্জোয়া শ্রেণিবিন্যাস যথেষ্ট পদ্ধতিগতকরণ ব্যবহার করে না। যখন গ্রুপিং ব্যবহার করা হয়, এটি বেশিরভাগ অংশের জন্য ভুল এবং পুঁজিবাদী দেশগুলির প্রকৃত অবস্থার বৈশিষ্ট্যে অবদান রাখে না। উদাহরণস্বরূপ, ভূমি এলাকা দ্বারা কৃষি উদ্যোগের শ্রেণীবিভাগ এই শিরায় ছোট আকারের উৎপাদনের অবস্থানকে অতিরঞ্জিত করে। এবং পেশাগতভাবে জনসংখ্যার গ্রুপিং বুর্জোয়া সমাজের প্রকৃত শ্রেণী কাঠামো প্রকাশ করে না।
একটি সমাজতান্ত্রিক রাষ্ট্রের আর্থ-সামাজিক বৈশিষ্ট্য পরিসংখ্যানগত গ্রুপিংয়ের জন্য নতুন অ্যাপ্লিকেশন সরবরাহ করে। শ্রেণীবিভাগ জাতীয় অর্থনৈতিক পরিকল্পনার বাস্তবায়ন বিশ্লেষণ করতে, কিছু উদ্যোগ এবং সেক্টরের পিছিয়ে থাকার কারণ নির্ধারণ করতে ব্যবহৃত হয়। এবং অব্যবহৃত সম্পদ সনাক্ত করুন। উদাহরণস্বরূপ, ব্যবসাপরিকল্পনা বাস্তবায়নের ডিগ্রী বা লাভের মাত্রা অনুযায়ী গ্রুপ করা যেতে পারে। শিল্পে বৈজ্ঞানিক ও প্রযুক্তিগত অগ্রগতির প্রবর্তনের বৈশিষ্ট্যের জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ হল উদ্যোগগুলির গ্রুপিং, অটোমেশন এবং যান্ত্রিকীকরণের ডিগ্রি এবং কাজের জন্য উপলব্ধ বিদ্যুতের পরিমাণের মতো প্রযুক্তিগত এবং অর্থনৈতিক তথ্য অনুসারে।
গ্রুপ করা ডেটা হল একটি তথ্য যা পরিসংখ্যানগত পর্যবেক্ষণের পৃথক পৃথক শ্রেণীতে একটি ভেরিয়েবলের উপস্থিতি সম্বন্ধে একত্রিত করে তৈরি করা হয়, যাতে এই সিস্টেমগুলির ফ্রিকোয়েন্সি বন্টন সমস্ত উপাদানের সংক্ষিপ্তকরণ এবং বিশ্লেষণের একটি সুবিধাজনক উপায় হিসাবে কাজ করে।
তথ্য
ডেটাকে উপাদানের গোষ্ঠী হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা যেতে পারে যা একটি পরিবর্তনশীল বা ভেরিয়েবলের সেটের গুণগত বা পরিমাণগত বৈশিষ্ট্যগুলিকে উপস্থাপন করে। এটি বলার সাথে সাদৃশ্যপূর্ণ যে ক্লাসগুলি এমন যেকোন তথ্যের সেট হতে পারে যা একটি সত্তাকে বর্ণনা করে। পরিসংখ্যানগত তথ্যের গোষ্ঠীবদ্ধতায় সিস্টেমগুলিকে গোষ্ঠীবদ্ধ এবং অ-গোষ্ঠীবদ্ধ বস্তুতে শ্রেণীবদ্ধ করা যেতে পারে।
যেকোন তথ্য একজন ব্যক্তি প্রথমে সংগ্রহ করেন অশ্রেণীবদ্ধ। গোষ্ঠীবিহীন পরিসংখ্যানগত গোষ্ঠীগুলি ডেটা, তবে শুধুমাত্র একটি অপ্রক্রিয়াজাত আকারে। এই ধরনের সিস্টেমের একটি উদাহরণ হল যে কোনো সংখ্যার তালিকা যা আপনি ভাবতে পারেন।
প্রথম ধরনের শ্রেণীবিভাগ
গ্রুপ করা ডেটা হল এমন তথ্য যা ক্লাস হিসাবে পরিচিত গ্রুপে সংগঠিত হয়েছে। এই ধরনের ইতিমধ্যে শ্রেণীবদ্ধ করা হয়েছে, এবং এইভাবে কিছুবিশ্লেষণের স্তর। এর মানে হল যে সমস্ত তথ্য আর কাঁচা নয়৷
একটি ডেটা ক্লাস হল একটি গ্রুপ যা একটি নির্দিষ্ট কাস্টম সম্পত্তির সাথে যুক্ত। উদাহরণস্বরূপ, যদি একটি এন্টারপ্রাইজের ব্যবস্থাপক একটি নির্দিষ্ট বছরে নিয়োগকৃত লোকদের সংগ্রহ করেন, তবে তিনি তাদের বয়স অনুসারে সিস্টেমে গোষ্ঠীবদ্ধ করতে পারেন: বিশ, ত্রিশ, চল্লিশ এবং আরও অনেক কিছু। এবং এই গ্রুপগুলির প্রতিটিকে একটি শ্রেণী বলা হয়৷
পরিবর্তনে, এটি শেষ বিভাগ নয়। এই শ্রেণীর প্রতিটির একটি নির্দিষ্ট প্রস্থ রয়েছে এবং একে বলা হয় ব্যবধান বা আকার। হিস্টোগ্রাম এবং ফ্রিকোয়েন্সি প্লট তৈরির ক্ষেত্রে এই ধারণাটি খুবই গুরুত্বপূর্ণ। সমস্ত তথ্য কীভাবে গোষ্ঠীবদ্ধ হবে তার উপর নির্ভর করে সমস্ত ক্লাসের একই বা ভিন্ন আকার থাকতে পারে। সিস্টেমের ব্যবধান সর্বদা একটি পূর্ণসংখ্যা হয়৷
শ্রেণীর সীমাবদ্ধতা এবং সীমানা
প্রথম ধারণাটি প্রকৃত মানগুলিকে বোঝায় যা চূড়ান্ত টেবিলে দেখা যায়। শ্রেণির সীমাবদ্ধতা দুটি বিভাগে পড়ে: সিস্টেমের নিম্ন সীমা এবং উপরের সীমা। অবশ্যই, সারণীর সমস্ত বিভাগ সঠিকতা এবং তথ্যপূর্ণতা নিশ্চিত করতে ব্যবহৃত হয়৷
কিন্তু, অন্যদিকে, ফ্রিকোয়েন্সি টেবিলে ক্লাসের সীমানা সবসময় সম্মান করা হয় না। এই ধারণাটি সিস্টেমের প্রকৃত ব্যবধান দেয় এবং বিভিন্ন বিধিনিষেধের মতো, নিম্ন এবং উপরের মানের সীমানায় বিভক্ত।
জীবিত এবং অজীব ব্যান্ড
বিজ্ঞান প্রাকৃতিক ঘটনা বুঝতে এবং ব্যাখ্যা করতে চায়। বিজ্ঞানীরা জিনিসগুলিকে শ্রেণিবদ্ধ করে বোঝেন। এটির মালিকানাজীবিত প্রাণী এবং নির্জীব উভয়ই পরিসংখ্যানগত উপকরণের গ্রুপিং।
পরিবর্তনে, এই ধরনের বৈসাদৃশ্য বৈশিষ্ট্যের উপর নির্ভর করে গ্রুপে বিভক্ত করা যেতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, যদি শিক্ষার্থীরা তাদের অধ্যয়ন করা বিভিন্ন উপকরণ এবং বিষয় সম্পর্কে তাদের বৈজ্ঞানিক জার্নালে তালিকা সংকলন করে থাকে, তাহলে তারা এই ডেটা ব্যবহার করে তাদের অধ্যয়ন করা সিস্টেম সম্পর্কে জ্ঞান এবং তথ্য প্রসারিত করতে পারে।
সমস্ত জ্ঞান বিভিন্ন বৈসাদৃশ্য বৈশিষ্ট্য অনুযায়ী সাজানো বা শ্রেণীবদ্ধ করা যেতে পারে। এখানে কিছু উদাহরণ আছে:
- ধাতু বনাম বিভিন্ন অধাতু।
- মরুভূমি বা তৃণভূমির পরিবর্তে পাথুরে ভূখণ্ড।
- দৃশ্যমান স্ফটিক বনাম অদৃশ্য খনিজ।
- কৃত্রিম প্রক্রিয়ার পরিবর্তে একটি প্রাকৃতিক প্রক্রিয়া।
- পদার্থ পানির চেয়ে ঘন বা প্রদত্ত তরলের চেয়ে কম ওজনের।
- চৌম্বক বনাম অ-চৌম্বক।
এবং আপনি নিম্নলিখিত বৈশিষ্ট্য অনুযায়ী গ্রুপ পার্থক্য করতে পারেন:
- ঘরের তাপমাত্রায় পদার্থের অবস্থা (কঠিন, তরল, গ্যাস)।
- ধাতুর কার্যক্ষমতা।
- শারীরিক বৈশিষ্ট্য এবং আরও অনেক কিছু।
উপকরণ:
- বিভিন্ন নিবন্ধ যা উপরের বিভাগগুলির উদাহরণ দেয়৷
- পদার্থের বৈশিষ্ট্য পরীক্ষা করার জন্য চুম্বক।
- জিনিস ভাসছে নাকি ডুবছে তা পরীক্ষা করার জন্য পানির একটি পাত্র।
- বৈজ্ঞানিক জার্নাল।
অপারেটিং পদ্ধতি
ঠিক কীভাবে জিনিসগুলি ঘটে:
- ছাত্ররা দলবদ্ধভাবে কাজ করে। প্রত্যেককে কিছু উপকরণ দেওয়া হয় এবং গ্রুপ করার উপায় খুঁজে বের করতে বলা হয়বিভাগ দ্বারা আইটেম তারা যে মানদণ্ডগুলি ব্যবহার করবে তা বিকাশ করে এবং তারপর সেই অনুযায়ী আইটেমগুলি বাছাই করে। ফলাফলের সারণী তাদের বৈজ্ঞানিক জার্নালে রেকর্ড করা হয়েছে।
- উপকরণগুলিকে গোষ্ঠীবদ্ধ করার পরে, সেগুলি আবার অন্যান্য মানদণ্ড অনুসারে বাছাই করা হয়। পরবর্তী ধাপে ফলাফলের একটি তালিকাও কম্পাইল করা হবে। এবং এর পরে, উপাদানগুলির একটি অতিরিক্ত সারি লেখা হয়, যা পরিবর্তিত মানদণ্ডের কারণে ভিন্নভাবে সাজানো হয়েছে৷
- শিক্ষার্থীরা তাদের বৈজ্ঞানিক জার্নালে পর্যবেক্ষণ এবং টেবিল রেকর্ড করে।
ফলাফল
ছাত্ররা টেবিলের একটি সিরিজ ঠিক করে যা দেখায় যে কীভাবে তাদের বিষয়গুলি প্রতিটি মানদণ্ডের উপর ভিত্তি করে সাজানো হয়। উদাহরণস্বরূপ, একদল ছাত্রের কাছে একটি কাগজের ক্লিপ, গ্রানাইটের একটি ছোট টুকরা, একটি কর্ক, একটি প্লাস্টিকের খেলনা রয়েছে। এবং তারপর একজোড়া সাজানোর টেবিল নিচের মত দেখতে পারে।
-
চুম্বকত্ব দ্বারা সাজানো আইটেম।
চুম্বকের প্রতি প্রতিক্রিয়া: পেপার ক্লিপ, গ্রানাইট। সাড়া দিচ্ছে না: কর্ক, প্লাস্টিক।
-
জলের তুলনায় ঘনত্ব অনুসারে সাজানো আইটেম।
পপ আপ: কর্ক, প্লাস্টিক। ডুবে যাওয়া: পেপার ক্লিপ, গ্রানাইট।
তারপর, শিক্ষার্থীরা ক্লাসে উপস্থাপনা করে। তারা আলোচনা করে কেন ব্যবহৃত মানদণ্ডের ভিত্তিতে বিভিন্ন আইটেমকে আলাদাভাবে শ্রেণীবদ্ধ করা হয়৷
শিক্ষার্থীরা বিভিন্ন বৈশিষ্ট্য প্রয়োগ করে প্রতিবার এই পর্যবেক্ষণগুলি পুনরাবৃত্তি করে৷
কথা
এই পর্যায়ে:
- শিক্ষার্থীরা এই পর্যবেক্ষণগুলিকে অন্য কোনো উপকরণে প্রসারিত করতে পারেব্যবহারিক গবেষণা।
- উদাহরণ হল বিভিন্ন ধরনের পাথরের নমুনা। শিক্ষার্থীরা শিখবে কীভাবে ঘনিষ্ঠভাবে পর্যবেক্ষণ করতে হয় এবং তারা ম্যাগনিফায়ার এবং অন্যান্য আইটেম ব্যবহার করে যা দেখেন তা ঠিক লিখতে হয়।
- শিক্ষার্থীরা যদি কার্ডে লেখা বৈশিষ্ট্যগুলির একটি সূচী ফাইল তৈরি করে থাকে, তবে সেগুলিও সাজানো যেতে পারে। এটি উপযোগী হবে যদি সূচকে অতিরিক্ত উপাদান থাকে যা ক্লাসে নেই।
অবিচ্ছিন্ন পরিমাণগত ডেটা প্রক্রিয়া করার একটি সাধারণ উপায় হল অর্থের সম্পূর্ণ পরিসরকে কয়েকটি সাবরেঞ্জে উপবিভক্ত করা। প্রতিটি উপাদানকে এটি যে শ্রেণিতে পড়ে তার একটি ধ্রুবক মান নির্ধারণ করা প্রয়োজন। মনে রাখবেন যে ডেটা সেট ক্রমাগত থেকে বিচ্ছিন্ন হয়ে যায়।
পরিসংখ্যানগত গ্রুপিংয়ের ধারণা
অর্গানাইজেশন পরিসরের একটি সেট সংজ্ঞায়িত করে এবং তারপরে তাদের প্রতিটিতে পড়ে থাকা ডেটার পরিমাণ গণনা করে করা হয়। সাবরেঞ্জগুলি ওভারল্যাপ করে না। তাদের অবশ্যই ডেটা সেটের সম্পূর্ণ পরিসর কভার করতে হবে।
গোষ্ঠীবদ্ধ সিস্টেমগুলিকে কল্পনা করার সবচেয়ে সফল উপায়গুলির মধ্যে একটি হল হিস্টোগ্রাম। এটি আয়তক্ষেত্রগুলির একটি সেট যেখানে চিত্রের ভিত্তিটি এটির সাথে সম্পর্কিত পরিসরের মানগুলিকে বিস্তৃত করে। এবং উচ্চতা তথ্যের পরিমাণের সাথে মিলে যায়।
