2) характеристики первичного материала
3) определения интенсивных показателей
4) выявления динамики сравниваемых явлений
Объяснение:
Стандартизованные показатели – это численные значения, которые отражают относительную величину какого-то явления или явлений. Например, можно стандартизировать данные о доходах жителей разных регионов, чтобы иметь возможность сравнить эти данные между собой.
Применение стандартизации позволяет исключить влияние различных факторов на исследуемый показатель и оценить его по объективным критериям. Стандартизация основана на приведении измеряемого значения к определенной шкале, где этот показатель будет иметь определенное значение.
Самый распространенный метод стандартизации – это Z-преобразование. Оно позволяет перевести измеряемую величину в единицы СКО (стандартного отклонения) от ее среднего значения. Таким образом, Z-преобразование делает возможным сравнение значений, измеренных в разных единицах, на общей шкале.
Стандартизованные показатели часто используются в научных исследованиях, статистике, маркетинге и других областях для сравнения совокупностей между собой. Они позволяют более точно определить различия и сходства в исследуемых данных и принимать обоснованные решения.
За счет стандартизованных показателей мы можем проанализировать и сравнить различные параметры между разными группами людей или объектов. Например, если мы хотим узнать, какое количество бактерий содержится в двух образцах почвы, то для этого нужно провести анализ и вычислить стандартизованные значения. После этого мы можем сравнить эти значения и определить, какой образец содержит больше бактерий.
Кроме того, стандартизованные показатели используются в медицине для оценки здоровья пациентов. Например, если мы измеряем уровень глюкозы в крови у нескольких пациентов, то чтобы сравнить их результаты между собой, нужно привести все значения к одному единому стандарту. Это поможет определить отклонения от нормы и выявить возможные заболевания.
Таким образом, использование стандартизованных показателей является необходимым условием для объективного и достоверного анализа данных в различных областях науки и медицины. Они помогают сравнивать результаты разных экспериментов и делать обоснованные выводы на основе полученных данных.