Tietojen otanta ja edustavuus. Tietojen laadun indikaattorit

Edustavuuden käsite löytyy usein tilastollisista raporteista sekä puheiden ja raporttien valmistelusta. Ehkä ilman sitä on vaikea kuvitella minkäänlaista tietojen esittelyä tarkistettavaksi.

Mikä on edustavuus?

Edustavuus heijastaa sitä, missä määrin valitut objektit tai osat vastaavat sen tietojoukon sisältöä ja merkitystä, josta ne on valittu.

Muut määritelmät

Edustavuus voidaan ymmärtää eri yhteyksissä. Mutta merkityksessään edustavuus on valittujen yksiköiden ominaisuuksien ja ominaisuuksien vastaavuus yleisestä populaatiosta, mikä heijastaa tarkasti koko yleisen tietokannan ominaisuuksia.

Myös tiedon edustavuus määritellään näytetiedon kyvyksi edustaa populaation parametreja ja ominaisuuksia, jotka ovat tärkeitä suoritettavan tutkimuksen kannalta.

Edustava näyte

Otantaperiaatteena on valita tärkein ja heijastaa tarkasti tietojen kokonaisjoukon ominaisuuksia. Tätä varten käytetään erilaisia \u200b\u200bmenetelmiä, joiden avulla voit saada tarkkoja tuloksia ja yleisen idean käyttää vain näytemateriaaleja, jotka kuvaavat kaikkien tietojen laatua.

Siksi koko materiaalia ei tarvitse tutkia, mutta riittää, että harkitaan valikoivaa edustavuutta. Mikä se on? Tämä on valikoima yksittäisiä tietoja, jotta saat käsityksen tiedon kokonaismassasta.

Ne erotetaan menetelmästä riippuen todennäköisyydeksi ja epätodennäköiseksi. Todennäköisyys on otos, joka tehdään laskemalla tärkeimmät ja mielenkiintoisimmat tiedot, jotka tulevaisuudessa edustavat väestöä. Tämä on tarkoituksellinen valinta tai satunnainen otos, joka on kuitenkin perusteltu sen sisällöllä.

Todennäköinen on yksi satunnaisotannan lajikkeista, joka on koottu säännöllisen arpajaisten periaatteen mukaisesti. Tässä tapauksessa tällaisen otoksen tekijän mielipidettä ei oteta huomioon. Käytössä on vain sokea erä.

Todennäköisyysotanta

Todennäköisyysnäytteet voidaan myös jakaa useaan tyyppiin:

• Yksi yksinkertaisimmista ja suoraviivaisimmista periaatteista on edustamaton näytteenotto. Esimerkiksi tätä menetelmää käytetään usein suoritettaessa sosiaalisia tutkimuksia. Samaan aikaan kyselyyn osallistujia ei valita joukosta mihinkään tiettyyn kriteeriin, ja tiedot saadaan ensimmäisiltä 50 osallistuneelta ihmiseltä.
• Tarkoitukselliset otokset eroavat toisistaan \u200b\u200bsiinä, että niillä on useita vaatimuksia ja ehtoja valinnalle, mutta ne tukeutuvat kuitenkin sattumanvaraisuuteen eivätkä tavoitella hyvien tilastojen saavuttamista.
• Kiintiön otanta on toinen epätodennäköisyyden otannan muunnelma, jota käytetään usein suurten tietojoukkojen tutkimiseen. Sille käytetään monia ehtoja ja normeja. Objektit valitaan, joiden on vastattava niitä. Toisin sanoen yhteiskuntakyselyn esimerkin perusteella voidaan olettaa, että 100 ihmistä haastatellaan, mutta tilastollista raporttia laadittaessa otetaan huomioon vain tietyn määrän ihmisiä, jotka täyttävät asetetut vaatimukset.

Todennäköisyysnäytteet

Todennäköisyysnäytteille lasketaan joukko parametreja, joita otoksessa olevat kohteet vastaavat, ja niiden joukosta voidaan eri tavoin valita juuri ne tosiasiat ja tiedot, jotka esitetään näytetietojen edustavuutena. Tällaiset tarvittavien tietojen laskentamenetelmät voivat olla:

• Yksinkertainen satunnaisotanta. Se koostuu siitä, että vaadittu tietomäärä valitaan valitun segmentin joukosta täysin satunnaisella arpajaisten menetelmällä, joka on edustava näyte.

• Systemaattinen ja satunnainen otanta mahdollistaa järjestelmän luomisen tarvittavien tietojen laskemiseksi satunnaisesti valitun segmentin perusteella. Siten, jos ensimmäinen satunnaisluku, joka osoittaa koko populaatiosta valitun datan sarjanumeron, on 5, seuraava valittava data voi olla esimerkiksi 15, 25, 35 ja niin edelleen. Tämä esimerkki selittää selvästi, että jopa satunnainen valinta voi perustua tarvittavien syötetietojen systemaattisiin laskelmiin.

Näyte kuluttajista

Mielekäs otanta on tapa tarkastella kutakin yksittäistä segmenttiä, ja sen arvioinnin perusteella kootaan populaatio, joka heijastaa koko tietokannan ominaisuuksia ja ominaisuuksia. Siten kerätään enemmän tietoja, jotka täyttävät edustavan otoksen vaatimukset. Voit helposti valita useita vaihtoehtoja, joita ei sisälly kokonaismäärään, menettämättä valitun yleistä populaatiota edustavan datan laatua. Tällä tavoin määritetään tutkimustulosten edustavuus.

Otoskoko

Viimeinen käsiteltävä asia ei ole väestön edustavan otoksen koko. Otoksen koko ei aina riipu lähteiden määrästä väestössä. Otosjoukon edustavuus riippuu kuitenkin suoraan siitä, mihin segmentteihin tulos pitäisi lopulta jakaa. Mitä enemmän tällaisia \u200b\u200bsegmenttejä on, sitä enemmän tietoja sisällytetään saatuun otokseen. Jos tulokset edellyttävät yleistä nimeämistä eivätkä vaadi spesifisyyttä, otos pienenee vastaavasti, koska yksityiskohdat huomioimatta tiedot esitetään pinnallisemmin, mikä tarkoittaa, että niiden lukeminen on yleistä.

Edustavuusvirhekäsite

Edustava puolueellisuus on erityinen ero populaation ominaisuuksien ja otantatietojen välillä. Mitään otantatutkimusta suoritettaessa on mahdotonta saada ehdottoman tarkkoja tietoja, kuten yleisten populaatioiden täydellisessä tutkimuksessa ja otoksessa, jota edustaa vain osa tiedoista ja parametreista, kun taas yksityiskohtaisempi tutkimus on mahdollista vain koko populaatiota tutkittaessa . Jotkut virheet ja virheet ovat siten väistämättömiä.

Virhetyypit

Edustavan otoksen kokoamisessa esiintyy joitain virheitä:

• Systemaattinen.
• Satunnainen.
• Tarkoituksellinen.
• Tahattomasti.
• Vakio.
• Raja.

Syy satunnaisten virheiden esiintymiseen voi olla väestön tutkimuksen epäjatkuvuus. Yleensä edustavuuden satunnaisvirhe on pienikokoinen ja luonteeltaan.

Systemaattisia virheitä syntyy, kun rikotaan sääntöjä tietojen valitsemisesta väestöstä.

Keskimääräinen virhe on otoksen keskiarvon ja perusjoukon välinen ero. Se ei riipu näytteen yksiköiden määrästä. Se on kääntäen verrannollinen: mitä suurempi tilavuus, sitä pienempi on keskimääräisen virheen arvo.

Marginaalivirhe on suurin mahdollinen ero otoksen keskiarvon ja kokonaispopulaation välillä. Tällainen virhe on luonnehdittu todennäköisten virheiden maksimiksi niiden esiintymisen tietyissä olosuhteissa.

Tahalliset ja tahattomat edustavuuden virheet

Datan poikkeavuusvirheet voivat olla tahallisia tai tahattomia.

Syy tahallisten virheiden esiintymiseen on lähestymistapa tietojen valintaan trendien tunnistamismenetelmällä. Tahattomat virheet tapahtuvat jopa valikoivan havainnon valmisteluvaiheessa, edustavan otoksen muodostumisessa. Tällaisten virheiden välttämiseksi on tarpeen luoda hyvä näytekehys otosyksikköluetteloita varten. Sen on oltava täysin sopusoinnussa otoksen tavoitteiden kanssa, luotettava ja katettava kaikki tutkimuksen näkökohdat.

Pätevyys, luotettavuus, edustavuus. Virhelaskenta

Aritmeettisen keskiarvon (M) edustavuuden virheen (Mm) laskeminen.

Keskihajonta: otoksen koko (\u003e 30).

Edustava virhe (Мр) ja (Р): otoksen koko (n\u003e 30).

Jos on tarpeen tutkia populaatiota, jossa otoskoko on pieni ja alle 30 yksikköä, havaintojen määrä pienenee yhdellä yksiköllä.

Virheen suuruus on suoraan verrannollinen otoksen kokoon. Tietojen edustavuus ja tarkan ennusteen tekemisen mahdollisuuden laskeminen heijastavat marginaalivirheen tiettyä arvoa.

Edustavat järjestelmät

Tietojen esityksen arvioinnin lisäksi käytetään edustavaa otosta, mutta myös tiedon vastaanottaja käyttää edustavia järjestelmiä. Siten aivot käsittelevät joitain luomalla edustavan otoksen koko tietovirrasta, jotta toimitetut tiedot voidaan arvioida laadullisesti ja nopeasti ja ymmärtää ongelman ydin. Vastaa kysymykseen: "Edustavuus - mikä se on?" - ihmistietoisuuden mittakaavassa on melko yksinkertainen. Tätä varten aivot käyttävät kaikkia aiheitaan sen mukaan, millaista tietoa on eristettävä yleisestä virtauksesta. Siten he erottavat:

• Visuaalinen esitysjärjestelmä, jossa silmän visuaalisen havainnon elimet ovat mukana. Ihmiset, jotka käyttävät usein tätä järjestelmää, kutsutaan visuaaliksi. Tämän järjestelmän avulla henkilö käsittelee tietoa, joka tulee kuvina.
• Kuulon edustusjärjestelmä. Tärkein käytetty elin on kuulo. Tämä järjestelmä käsittelee äänitiedostojen tai puheen muodossa toimitettuja tietoja. Ihmiset, jotka havaitsevat tiedot paremmin korvalla, kutsutaan audiaaliksi.
• Kinesteettinen esitysjärjestelmä on tietovirran käsittely käsittelemällä se haju- ja tuntokanavien kautta.

• Digitaalista esitysjärjestelmää käytetään yhdessä muiden kanssa keinona hankkia tietoa ulkopuolelta. käsitys ja ymmärrys vastaanotetuista tiedoista.

Joten mikä on edustavuus? Yksinkertainen valinta joukosta tai kiinteä menettely tietojenkäsittelyssä? Voimme yksiselitteisesti sanoa, että edustavuus määrää pitkälti käsityksemme datavirroista, mikä auttaa erottamaan siitä painokkaimmat ja merkittävimmät.

Lähes kaikki sosiologian empiiriset tutkimukset ovat valikoivia,nuo. suoritetaan osalle esineistä, ei niiden koko sarjaan. Yleensä sosiaalisessa käytännössä niin sanotut jatkuvat, valikoimattomat tutkimukset ovat harvinaisia: kyseessä on väestön tai sen yksittäisten osien (esimerkiksi tietyn teollisuuden työntekijöiden tai jonkin hallinnollisen alueellisen osan asukkaiden) laskenta. maa). Sosiaalisten tilanteiden ja prosessien arvioimiseksi riittää, kun tutkitaan otosjoukkoa. Sosiologeilla on oma "kansanperintö" tästä pisteet, yhteiset kuvat ja argumentit. He sanovat: koko viinipulloa ei tarvitse juoda, sen laadun arvioimiseksi riittää siemi. Perustaja isä yhdelle maailman johtavasta yleisömittausyrityksestä, A. Nielsen, käyttää aavemaista kuvaa: "Jos et luota valikoiviin menetelmiin, kysy seuraavalla kerralla, kun luovutat verta analyysejä varten. "

Näytteenoton tehtävän ydin on antaa mahdollisuus arvioida kokonaisuutta osittain.Kutsutaan joukko esineitä, joista he haluavat saada uutta tietoa tutkimuksessa väestö tai maailmankaikkeus.Ja joukon osa, jota empiirisesti tutkitaan saadaksemme kuvan koko väestöstä, kutsutaan otospopulaatioksi tai otokseksi.Tätä varten käytetään sekä paikallisia otoksia (yritys, kaupunki, alue) että kansallisia (heijastaa koko maan väestöä). Näytteen kykyä heijastaa yleisen populaation ominaisuuksia kutsutaan edustavuus tai edustavuus.

Väestön määritteleminen on tutkijan tehtävä. Esimerkiksi useimpien nykyaikaisten kyselyjen tarkoituksena on saada tietoa väestön tietoisuudesta ja käyttäytymisestä. Mutta keneksi katsotaan väestö tällaisissa tapauksissa? Mistä iästä alkaen Neuvostoliiton aikoina vastaajien valinnassa käytettiin usein äänestäjien luetteloita, joihin tietysti kuului 18-vuotiaita ja vanhempia. Markkinointisuhteiden myötä ihmisistä ja nuorista kiinnostuneiden valmistajien ja mainostajien tarpeet tyydytetään yhä enemmän (Snickers jne. On tarkoitettu lapsille ja nuorille). Ja tänään väestö voi olla 4 vuotta ja sitä vanhempi! On myös tärkeää, mistä väestönosasta puhumme - kaupunki vai maaseutu. Nyt, jälleen mainostajien vuoksi, suuret mediametriset tutkimukset

voisi saavuttaa erittäin tarkkoja tuloksia, ellei sitä estäisi kahdenlaiset ihmiset: ne, jotka keräävät tietoja, ja ne, joilta ne saavat sen. "

Kuinka pääset tilanteesta, jos suunniteltu otos muuttuu mittasuhteissa? Se auttaa tässä punnitus.Tuloksena olevaa vastaajien koostumusta verrataan tilastotietoihin. Havaitut epätasapainot poistetaan kahdella tavalla: 1) esineitä lisätään todellisesti niihin ryhmiin, joissa havaitaan tutkimusyksiköiden puute. Samalla he yrittävät noudattaa satunnaisen valinnan periaatteita mahdollisimman paljon - usein ensimmäisen valinnan aikana he yksinkertaisesti tekevät varauksen puutteen sattuessa; 2) eliminoi epäsuhteet matemaattisella punninnalla, lisää niiden ryhmien painoa, joissa pulaa on, virtuaalisella "kertomalla".

Otantatutkimuksen tulokset - kuten sen luonne - eroavat varmasti todellisesta tilanteesta. Minkä tahansa tutkimuksen metodologisen kulttuurin tarkoitus on minimoida nämä erot, ts. vähentää otantavirheen tai tilastovirheen suuruus.Tällaisen virheen suuruuden laskemiseksi käytetään seuraavaa kaavaa:

missä r- indikaattori prosentteina (vastaajien tai hallussa olevien asiakirjojen osuuden arvo

tämän ominaisuuden kanssa); p -otoksen koko (vastaajien lukumäärä, asiakirjat).

Esimerkki: "Svetly Put" -lehden nimitti mielenkiintoisimmaksi 20% vastaajista. Haastateltiin yhteensä 400 ihmistä.

Tämän indikaattorin tilastovirhe:

Siten ne, jotka pitävät Svetly Put -lehteä mielenkiintoisimpana, voivat todellisuudessa olla 20 ± 2 (%) tai 18-22%.

Tämän seurauksena minkä tahansa julkaisun yleisön todellisella koolla, mielenkiinnolla mistä tahansa ohjelmasta jne. Elämässä voi olla indikaattoreita, jotka poikkeavat yhteen tai toiseen suuntaan useita prosentteja.

Milloin edustavuudesta tulisi huolehtia? Tämä on tehtävä epäonnistumatta, jos on tarkoitus arvioida kokonaisuutta luottamuksella osaan, ts. siirtää (ekstrapoloi) näytteen tiedot yleiseen (universumiin). Esimerkiksi ranking-tutkimukset saavat tietoja, joita mainostajat käyttävät median perustana

suunnittelu, kustannusarviot mainosbudjetille. Oletetaan, että kyselyn tuloksena todettiin: M: n kaupungissa Zarya-sanomalehden jokaisen numeron lukee keskimäärin 4% yli 14-vuotiaista vastaajista (vakioindikaattori on "lehden keskimääräinen yleisö"). ”,” Keskimääräinen lukijakunta ”,“ AIR ”). Tämän ikäisten asukkaiden määrä tässä kaupungissa on 75 000. Tällöin mainostajat ja mainostajat, jotka ovat tehneet yksinkertaisia \u200b\u200blaskelmia: siirtäneet paljastetun luokituksen väestölle, uskovat, että heidän Zaryaan postitetut mainoksensa näkevät 3000 mainosta yksi lukema ... henkilö. Kun tiedät kertaluonteisen mainospaikan hinnat, voit laskea, mikä on yksi yleisimmistä mainossuunnittelun perusarvoista - 1000 yhteydenpitoa lukijoihin ("Kustannus tuhatta", "CPT"). Siksi tässä on yksinkertaisesti välttämätöntä saavuttaa edustavuus, muuten kaikki laskelmat rakennetaan hiekalle. Siksi mediapäälliköt ja mainostajat, jotka yhdistyvät mediakomiteoihin, seuraavat yleisönmittausmenetelmien laatua ja kutsuvat riippumattomia tilintarkastajia tarkistamaan mediamittareiden laadun.

Hallintojärjestelmän tiedot ovat sekä työn kohteena että työn tuloksena, joten järjestelmän toiminnan tehokkuus ja laatu riippuvat merkittävästi sen laadusta. Tiedon laatu voidaan määritellä joukoksi ominaisuuksia, joiden avulla sitä voidaan käyttää tiettyjen tarpeiden täyttämiseen tarkoituksensa mukaisesti. Tietojen käytön hallinta ja tehokkuus hallinnassa määritetään sellaisilla kuluttajien laatumittareilla kuin edustavuus, merkityksellisyys, riittävyys, saatavuus, ajantasaisuus, kestävyys, tarkkuus, luotettavuus, relevanssi, turvallisuus ja arvo.

Edustavuus

Edustavuus - kohteen annettujen ominaisuuksien heijastuksen oikeellisuus, laadullinen riittävyys. Tietojen edustavuus riippuu niiden valinnan ja muodostumisen oikeellisuudesta. Tällöin tärkeimmät ovat: konseptin uskollisuus, jonka perusteella indikaattorin esittämä alkuperäinen käsite muotoillaan; näytetyn ilmiön keskeisten piirteiden ja yhteyksien valinnan pätevyys; mittaustekniikan ja taloudellisen indikaattorin muodostamisen algoritmin oikeellisuus. Tietojen edustavuuden rikkominen johtaa usein sen merkittäviin virheisiin, joita kutsutaan useimmiten algoritmisiksi.

Tietosisällön lisääntyessä tietojärjestelmän semanttinen kaistanleveys kasvaa, koska saman tiedon siirtämiseksi pienempi määrä tietoa on muunnettava.

Riittävyys

Taloudellisen tiedon riittävyys (täydellisyys) tarkoittaa, että se sisältää vähimmäismäärän mutta riittävän määrän taloudellisia indikaattoreita oikean johtamispäätöksen tekemiseksi. Tietojen riittävyyden käsite liittyy sen semanttiseen sisältöön (semantiikka) ja käytännöllisyyteen. Sekä puutteelliset eli riittämättömät oikean päätöksen tekemiseen että tarpeettomat tiedot heikentävät hallinnon tehokkuutta; Täydelliset tiedot ovat korkealaatuisimpia.

Saatavuus

Tietojen saatavuus havainnointia varten johtamispäätöstä tehtäessä toteutetaan asianmukaiset menettelyt sen hankkimiseksi ja muuttamiseksi. Laskentajärjestelmän tarkoituksena on siis lisätä tiedon saatavuutta sovittamalla se käyttäjän tesauruksen kanssa, toisin sanoen muuttamalla se esteettömäksi ja käyttäjäystävälliseksi muodoksi.

Merkityksellisyys

Tietojen merkitys on tiedon ominaisuus säilyttää hyödyllisyytensä (arvonsa) hallinnassa ajan myötä. Relevanssi mitataan JAt) tietojen alkuperäisen hyödyllisyyden säilyvyysaste Z(t 0) kerrallaan t sen käyttö:

missä Z(t) on tiedon hyödyllisyys tietyllä hetkellä t.

Relevanssi riippuu näytetyn objektin tilastollisista ominaisuuksista (näiden ominaisuuksien muutosten dynamiikasta) ja ajanjaksosta, joka on kulunut näiden tietojen ilmestymisestä.

Oikea-aikaisuus

Ajantasaisuus on tiedon ominaisuus, joka mahdollistaa sen käytön tietyllä ajanhetkellä. Ennenaikainen tieto johtaa taloudellisiin menetyksiin sekä hallinnossa että tuotannossa. Syy hallinnon viivästymisistä johtuviin taloudellisiin menetyksiin on toiminnallisten ongelmien ratkaisemiseen sovelletun järjestelmän ja joskus niiden algoritmien rikkominen. Tämä johtaa ongelmien ratkaisemisesta aiheutuvien kustannusten nousuun, mikä johtuu rytmin vähenemisestä, seisokkien ja ylitöiden lisääntymisestä jne. materiaalintuotannon alalla. Tietojen viivästymisestä johtuvat menetykset liittyvät johtamispäätösten laadun heikkenemiseen, keskeneräisiin tai heikkolaatuisiin tietoihin perustuvan päätöksenteon. Ajantasainen on sellainen tieto, joka voidaan ottaa huomioon kehitettäessä johtamispäätöstä rikkomatta sääntöjä ja jonka hallintojärjestelmä vastaanottaa viimeistään määrättyyn aikaan.

Jokapäiväisessä elämässä yhteiskunnan taloudellinen kehitys, ihmisten elämä ja terveys riippuvat tiedon ominaisuuksista. Jokaisessa tilanteessa sinun on analysoitava tiedon ominaisuudet arvioidaksesi, kuinka ymmärrettävää, merkityksellistä ja hyödyllistä se on muille ja kuinka luotettavaa se on.

Tietojen ominaisuuksien merkityksen määrää tietty tilanne. Joissakin tilanteissa tiedon relevanssi ja luotettavuus ovat tärkeitä.

Esimerkki:

Tietotelevisio-ohjelma saa sisältää vain ajantasaista ja luotettavaa tietoa päivän tapahtumista.

Muissa tilanteissa ominaisuudet, kuten saavutettavuus ja ymmärrettävyys, ovat tärkeitä.

Esimerkki:

Peruskouluikäisille lapsille raamatullisen legendan tulkinnan tulisi olla sellaisessa muodossa, että teksti koostuu yksinkertaisista jokapäiväisen sanaston lauseista ja jokainen kappale on havainnollistettu.

Papiston tekstin tulee olla sama kuin Raamatussa, ja aikuisille, jotka alkavat oppia uskontoa, on suotavaa mukauttaa teksti nykyaikaisen kielen mukaiseksi.

Tietojen käytön tehokkuus liittyy sen ominaisuuksiin, kuten osuvuuteen, saatavuuteen (ymmärrettävyys), luotettavuuteen, edustavuuteen, riittävyyteen ja täydellisyyteen.

Tarkastellaan näitä ominaisuuksia tarkemmin.

Merkityksellisyys tieto määräytyy sen mukaan, kuinka tärkeää tämä tieto on henkilölle tai yhteiskunnalle, voidaanko sitä käyttää tietyssä tilanteessa ongelman ratkaisemiseksi.

Siten tiedon ajantasaisuus edellyttää sen saapumista viimeistään ennalta määrätyn ajankohdan kanssa, joka on sovitettu yhteen ongelman ratkaisemisen ajan kanssa.

Vain asiaankuuluvat ja oikea-aikaiset saadut tiedot voivat hyödyttää ihmisiä. Ei mikään, että sääennuste ilmoitetaan edellisenä päivänä eikä samana päivänä.

Saman säännön mukaisesti tutkijat yrittävät löytää luotettavampia tapoja varoittaa maanjäristyksistä, hurrikaaneista ja muista luonnonkatastrofeista.

Saatavuus tieto saadaan muuntamalla se ymmärrettävään muotoon. Lisäksi samat tiedot voidaan esittää eri muodoissa vastaanottajasta riippuen.

Tiedot tulevat ymmärrettäviksi, jos ne ilmaistaan \u200b\u200bmuodossa ja kielellä, jonka henkilö ymmärtää.

Esimerkki:

Kymmenen luokan fysiikan oppikirja on täysin ymmärrämätön kahdeksannelle luokalle, koska se sisältää tuntemattomia termejä ja kaavoja, ja 8. luokan fysiikan oppikirja sisältää helposti saatavilla olevaa tietoa kahdeksannelle luokalle, mutta kymmenennen luokan lapsi ei löydä siitä mitään uutta.

Kirjakaupasta löydät lastenkirjallisuuden osan, jossa jokaisessa kirjassa ilmoitetaan lapsen ikä, johon se on suunnattu. Tämä tarkoittaa, että näiden kirjojen tiedot on esitetty tavalla, joka on tietyn ikäisen lukijan saatavilla ja ymmärrettävissä.

Kirjastoluettelon tiedonhakujärjestelmä, joka on nyt laajalti käytössä kirjastoissa, on suunniteltu tarjoamaan lukijalle tietoa haettujen aiheiden kirjojen saatavuudesta helposti saatavilla olevassa ja helposti ymmärrettävässä muodossa.

Uskottavuus tieto määräytyy sen ominaisuuden perusteella heijastamaan todella olemassa olevan kohteen, prosessin tai ilmiön tilaa. Virheelliset tiedot voivat johtaa tilanteen väärinkäsitykseen ja seurauksena väärään päätökseen.

Täydellisyys (riittävyys) tieto tarkoittaa, että se sisältää vähän, mutta riittävästi tietoja oikean päätöksen tekemiseksi. Tietojen täydellisyys voidaan sanoa, kun lisätietoa objektista on jo tarpeeton.

Tietojen täydellisyyden käsite liittyy sen semanttiseen sisältöön.

Sekä keskeneräinen että tarpeeton tieto heikentää henkilön sen perusteella tekemien päätösten tehokkuutta.

Siksi tietojen on oltava ajantasaisia, helposti saatavilla, luotettavia ja täydellisiä.

Harkitse useita tilanteita, joissa on erittäin tärkeää saada kattavaa ja luotettavaa tietoa.

Joskus tapahtuu, että puhuessaan puhelimella melu häiritsee keskustelukumppanin kuulemista. Tämän vuoksi tietoa ei aina havaita tarkasti, ja keskustelukumppanin sanat voidaan ymmärtää väärin ja tulkita.

Oletetaan, että lähetät sähkeen, jossa on tietoja vieraille, jonka on vastattava asemalle. Jos sähkeen lähettämisen aikana saapumispäivämäärässä on virhe, se johtaa epämiellyttäviin seurauksiin.

Jos henkilö menee auton pyörän taakse tietämättä miten ajaa sitä, hän ei todennäköisesti mene pitkälle. Tässä tapauksessa voimme sanoa, että tällä henkilöllä on puutteelliset tiedot auton ajamisesta.

Esimerkki:

Olet suorittanut koulun onnistuneesti ja haluat jatkaa koulutustasi taloudelliseen suuntaan. Keskusteltuasi ystävien kanssa opit, että samanlaista koulutusta voidaan saada eri yliopistoista. Tällaisten keskustelujen tuloksena saat erittäin ristiriitaisia \u200b\u200btietoja, jotka eivät salli sinun tehdä päätöstä yhden tai toisen vaihtoehdon puolesta, toisin sanoen saadut tiedot eivät ole riittäviä todelliseen tilanteeseen. Luotettavamman tiedon saamiseksi ostat "Käsikirjan yliopistojen hakijoille", josta saat kattavaa tietoa. Tässä tapauksessa voimme sanoa, että hakuteoksesta saamasi tiedot heijastavat riittävästi yliopistojen opintoalueita ja auttavat sinua tekemään lopullisen valinnan.

Edustavuus tieto liittyy sen valinnan ja muodostamisen oikeellisuuteen kohteen ominaisuuksien riittävän heijastamiseksi. Välttämätön edellytys tietojen edustavuuden ominaisuuden määrittämiselle on vastaavien tietojen vastaanottaminen eri lähteistä. On selvää, että kaikkien tietolähteiden täydellinen sattuma ei koskaan tule olemaan. Jos kaikki kuitenkin tehdään oikein, saadut tiedot heijastavat kohteen tärkeimpiä ominaisuuksia.

Esimerkki:

Kaupungin sosiaalipalvelulla on edessään ongelma: selvittää kuinka paljon rahaa kukin perhe kuluttaa keskimäärin viikoittain ruokaan. On mahdotonta kuvitella, että tätä varten sosiaalityöntekijät haastattelevat kaikkia kaupungin asukkaita. Tämä tarkoittaa, että on tarpeen valita tyypillisin ryhmä ihmisiä, joita haastatellaan. Tutkimuksen tuloksena muodostuu joukko tietoa, jota kutsutaan otokseksi. On myös tarpeen määritellä kyselymenetelmä, kerättyjen tietojen käsittelymenetelmät, niiden arviointi ja tulosten analysointi. Jos saadut tulokset kuvastavat useimmille kaupunkilaisille tyypillistä tilannetta, he puhuvat valitun ihmisryhmän kyselyn tuloksena saadun tiedon edustavuudesta. Päätelmät tiedon riittävyydestä ja edustavuudesta voidaan tehdä sellaisten tieteiden käyttämien erityisten menetelmien perusteella, kuten tilastot ja matemaattiset tilastot.

Tarvitset kaikissa tilanteissa, jopa tavallisissa ja yksinkertaisissa tilanteissa olennaisia, luotettavia, täydellisiä ja ymmärrettäviä tietoja.

Katsotaanpa muutama esimerkki, jotka tuovat esiin tietyn tilanteen tärkeimmät ominaisuudet.

Esimerkki:

Aamulla, kun olet menossa kouluun, sinun on katsottava kelloa: tarvitset vain luotettavaa tietoa. Katsot todennäköisesti ikkunasta tai lämpömittarista päättääksesi, mitä pukeutua. Tietojen relevanssi on tässä tärkeä. Sitten menet kouluun ja löydät luokan, jossa oppitunti pidetään aikataulun mukaisesti. Tarvitset täydellistä ja luotettavaa tietoa, muuten on mahdotonta löytää tarvittavaa toimistoa.

Sinun on käytettävä maantieteellistä karttaa matkan reitin määrittämiseen, uuden maan tuntemiseen, historiallisten tapahtumien tutkimiseen. Kartta on aina palvellut ihmistä tietolähteenä maan pinnasta. Se on myös tärkeä tutkimusväline eri aloilla. Tehtävät, kuten kartoitus todelliseen maastoon ja rakennustöiden koordinointi, hoidetaan karttojen avulla. Siksi karttojen sisältämien tietojen riittävyys todelliselle alueelle on tässä elintärkeää.

Maantieteellisiä tietojärjestelmiä ollaan luomassa - live-karttoja tietokoneella. He käsittelevät ja analysoivat satelliittien tietoja. Tällaiset järjestelmät mahdollistavat ei-perinteisten tehtävien ratkaisemisen:

Ennusta myyntimäärät ja markkinapotentiaalit, koska ne voivat näyttää väestötietoja ja tietoja myymälöiden sijainnista, tavaravalikoimasta

Analysoi ympäristöonnettomuuksien seuraukset ja valitse parhaat ratkaisut niiden poistamiseksi.

Rakenna hydrografisen verkon mallit ja tunnista tulva-alueet;

Rakenna maapallon helpotusmalleja.

Kaikki kortit "kuvataan" erityisellä kielellä, joka on ymmärrettävissä vain asiantuntijalle. Tämä tarkoittaa, että nämä tiedot eivät ole kaikkien saatavilla. Jokainen erikoislääkärin symboli sisältää suuren määrän luotettavaa, objektiivista ja ymmärrettävää tietoa, joka ei ole niiden käytettävissä, jotka eivät osaa käytettyä kieltä.

Nykyaikaisissa "avaruustekniikoissa" erilaisten laitteiden avulla saadulla tiedolla on ratkaiseva rooli. Esimerkiksi aseman sijainti suhteessa aurinkoon on tärkeää aurinkopaneelien toiminnalle. Pienin epätarkkuus - ja avaruusalus menettää energiaa. Tällaisten tietojen on oltava ajantasaisia, tarkkoja ja täydellisiä.

EDUSTAVAT TIEDOT

TIETOJEN ESITTÄVYYS (ranskalaisesta edustajasta - suuntaa-antava), kenttätutkimusten, näytteiden, luonnon ympäristöstä, ekosysteemistä jne. Otettujen kokeiden tietojen ominaisuus (kvantitatiiviset ominaisuudet, numerot ja muut tulokset) ovat kiistaton objektiivinen kriteeri havaittujen ilmiöiden totuus.

Ekologinen tietosanakirja. - Chișinău: Moldovan Neuvostoliiton tietosanakirja... I.I. Isoisä. 1989.

Katso, mitä "TIETOJEN ESITTÄVYYS" on muissa sanakirjoissa:

edustavuus - kirjaimellisesti kyky antaa idea; termi on ominaista tilastoille. Tilastollisten esineiden (tilastollisella menetelmällä tutkittujen aiheiden, katso tilastot) edustavuus näiden aiheiden kyky, kohdennettu otokseen ... ... Viite kaupallinen sanakirja

EDUSTAJUUS - (Ranskan edustavalta edustajalta) edustavuus, otoksen edustavuus suhteessa koko tietojoukkoon, josta näyte on tehty (tilastoissa, meteorologiassa); sosiologiassa edustavuus saavutetaan ... ... Ammattimainen koulutus. Sanakirja

sivuston edustavuus - 3.1.13 paikan edustavuus: havainnointipaikan edustavuusaste, jolla varmistetaan, että havainnointikohta täyttää vaatimukset ja saadaan vertailukelpoisia tietoja, joita voidaan käyttää ...

- (ranskaksi. représentatif edustaa jotain, ohjeellinen) tilastossa otoksen pääominaisuus, joka koostuu sen ominaisuuksien (koostumus, keskiarvot jne.) läheisyydestä vastaaviin ominaisuuksiin ... ... Suuri Neuvostoliiton tietosanakirja

EDUSTAJUUS - - 1) otoksen ominaisuus edustaa väestön ominaisuuksia; tarkoittaa, että joillakin ennalta määrätyillä tai määrätyillä tilastovirheillä sitä voidaan pitää edustettuna otospopulaatiossa ... ... Moderni koulutusprosessi: peruskäsitteet ja termit

Edustavuus - näytteen ominaisuus jäljitellä väestön ominaisuuksia. Toisin sanoen otoksen R. tarkoittaa, että tietyllä virheellä on mahdollista tunnistaa tutkitun jakauma ... Sosiologinen viitekirja

Lähetä kysely - eräänlainen kyselylomake. O. p.: N avulla kysely jaetaan potentiaalisten vastaajien keskuudessa, jotka käyttävät postipalvelua itsenäisenä postilähetyksenä niiden ruokavalioiden erityisesti valittuihin osoitteisiin, jotka yhdessä ... Sosiologinen viitekirja

Paina kyselyä - eräänlainen kyselylomake. O. s.: Lla Kyselylomake julkaistaan \u200b\u200bsanomalehtien, aikakauslehtien sivuilla, ja mahdollisuutta täyttää ja palauttaa tutkijoille rajoitetaan vain vastaavan aikakauslehden lukijoiden kokonaisuudella, ja että ... Sosiologinen viitekirja

KIER - (Kiaei) Anders Nikolay (1838 1919) Norv. tilastotieteilijä. Vuodesta 1867 hänet johti Statistic. toimisto Min va int. asioissa vuonna 1877 1913 keskuksen johtaja. Norjan tilasto. Harjoittelijan puolesta. tilastollinen Instituutti kehitti hankkeita meitä koskevaa väestönlaskentaa varten. maille ... ... Demografinen tietosanakirja

RD 52.10.728-2010: Perusvaatimukset laboratorioiden pätevyydelle meriympäristön tilan ja pilaantumisen seurannassa - Terminology RD 52.10.728 2010: Laboratorioiden pätevyysvaatimukset meriympäristön tilan ja pilaantumisen seurannassa: 1.1.9 valtion havainnointiverkosto: liittovaltion toimeenpanevan elimen havainnointiverkosto ... Sanakirja-viitekirja normatiivisen ja teknisen dokumentaation termeistä

Kirjat

• Metodologiset ja metodologiset lähestymistavat sosiologisten tutkimusten tekemiseen pakollisen sairausvakuutuksen järjestelmässä (CHI), kirjoittajaryhmä. Työssä tarkastellaan ajankohtaisia \u200b\u200bmetodologisia ja metodologisia kysymyksiä yhtenäisen järjestelmän ja sosiologisten tutkimusten järjestämisen ja toteuttamisen mallin toiminnan tehostamiseksi ... e-kirja
• Sääntelylainsäädäntöjen ja niiden hankkeiden korruption vastainen asiantuntemus, E. Rossinskaya (kokoonpano). Tämä julkaisu on kokoelma tieteellisiä artikkeleita, jotka on tarkoitettu sääntelylainsäädäntöjen ja niiden hankkeiden korruption vastaiseen asiantuntemukseen. Tietojen korruptiivisuus ...