ГРУППИРОВКА ДИНАМИЧЕСКАЯ

вид группировки аналитической, в основу которой, в качестве факторных, положены значения одного и того же признака (вектора признаков), зафиксированные для одних и тех же единиц наблюдения в различные моменты или периоды времени. Г.д. служат для характеристики развития явлений с течением времени. При проведении Г.д. данные о совокупности, относящиеся к разным моментам или периодам времени, обобщенно представляются в виде т.н. табл. (матрицы) переходов, ее называют также матрицей мобильности. Подлежащее и сказуемое табл. переходов формируют градации значений варьирующего признака, соответственно, на базисном и на сравниваемом уровне фиксирования информации. В клетках табл. переходов фиксируются частоты или частости, характеризующие распределение элементов совокупности по комбинации значений варьирующего признака и признака времени. Т.о., на пересечении, напр., первой строки и второго столбца матрицы переходов указывается абсолютное или относительное число элементов совокупности, которые на базисном уровне времени имели первое значение варьирующего признака, а на сравниваемом уровне времени имели второе значение варьирующего признака. Если количество выделенных групп значений варьирующего признака k с течением времени не изменяется, то мы получаем квадратную матрицу переходов, которую часто называют «шахматной табл.». Внутренние ячейки табл. переходов отражают количество единиц наблюдения, перешедших (или не перешедших) за исследуемый период из одной выделенной группы в другую. Итоговые строка и столбец табл. переходов содержат маргинальные частоты, которые соответствуют структурным группировкам совокупности, построенным для каждого из рассматриваемых моментов или периодов времени.
Анализ матрицы переходов удобнее проводить на основе относительных величин – частостей. Следовательно, в каждый момент времени частость можно интерпретировать как вероятность появления соответствующего варианта значения исследуемого признака. Строки матрицы переходов образованы условными вероятностями: частостями для соответствующих градаций варьирующего признака на сравниваемом временном уровне (при условии, что на базисном уровне варьирующий признак имел определенное значение). Тогда как в итоговой строке мы фиксируем распределение частот по градациям варьирующего признака на сравниваемом временном уровне независимо от того, какое значение этот признак принимал у соответствующего элемента совокупности на базисном временном уровне. Независимое распределение вероятностей в итоговой строке матрицы переходов можно рассматривать в качестве «теоретического», «идеального» распределения элементов совокупности по вариантам исследуемого признака: если предшествующие значения вариантов не влияют на будущие значения вариантов, то распределение частостей в каждой строке матрицы переходов будет пропорционально их распределению в итоговой строке. Это означает, что для оценки зависимости значений признака от предшествующих временных уровней необходимо провести Г.д., построить матрицу переходов, проанализировать распределение частот или частостей в клетках табл. и сравнить их (на основе соответствующих показателей, которые будут рассмотрены позже) с частотами или частостями в итоговой строке. Аналогичные рассуждения можно было бы привести и для столбцов матрицы переходов, но шкала измерения времени не допускает сортировки временных уровней. Пример Г.д. представлен в табл. 1.
img width="624" height="199" src="/upload/content/1582184185_22.files/image010.jpg"
Для построения Г.д. результатов наблюдения необходимо соблюдение требования однородности рассматриваемых данных. В случае изучения данных в динамике это означает, что в последовательные моменты или периоды времени статистический мониторинг должен обеспечивать сопоставимость проводящихся измерений, т.е. программа обследований должна носить лонгитюдный характер (относительно методов формирования совокупности, конкретизации признаков для статистического применения, выбора единиц измерения и соизмерителей и т.п.).