Kvantitatívna analýza. Všeobecná charakteristika kvalitatívnych a kvantitatívnych metód

Na vykonanie kvantitatívnej analýzy diagramov uvádzame ukazovatele modelu:

počet blokov v diagrame - N;

úroveň rozkladu diagramu - L;

vyvážený diagram - B;

počet šípok pripojených k bloku - A.

Tento súbor faktorov platí pre každý modelový diagram. Nasleduje zoznam odporúčaní pre požadované hodnoty faktorov grafu.

Je potrebné usilovať sa o to, aby počet blokov na diagramoch nižších úrovní bol nižší ako počet blokov na nadradených diagramoch, t.j. so zvýšením úrovne rozkladu by sa koeficient znižoval. Zníženie tohto koeficientu teda naznačuje, že pri rozklade modelu by sa funkcie mali zjednodušiť, a preto by sa mal znížiť počet blokov.

Grafy musia byť vyvážené. To znamená, že v rámci jedného diagramu by nemala nastať situácia, že dielo má podstatne viac vstupných a ovládacích šípok ako odchádzajúcich. Je potrebné poznamenať, že toto odporúčanie nemusí byť dodržané pri výrobných procesoch, ktoré zahŕňajú získanie hotového výrobku z veľkého počtu komponentov (výroba strojovej zostavy, výroba potravinárskeho výrobku a iné). Napríklad pri popise postupu montáže môže blok obsahovať veľa šípok popisujúcich komponenty výrobku a jedna šípka môže vystupovať – hotový výrobok.

Predstavme si faktor vyváženia grafu:

Je žiaduce, aby bol vyvážený faktor pre diagram minimálny a v modeli konštantný.

Okrem hodnotenia kvality diagramov v modeli a modelu samotného vo všeobecnosti pomocou bilančných a dekompozičných koeficientov je možné analyzovať a optimalizovať opísané podnikové procesy. Fyzický význam bilančného koeficientu je určený počtom šípok pripojených k bloku, a preto ho možno interpretovať ako odhadovaný koeficient pre počet dokumentov a pracovných funkcií spracovaných a prijatých konkrétnou jednotkou alebo zamestnancom. Na grafoch závislosti bilančného koeficientu od úrovne rozkladu teda existujúce vrcholy v pomere k priemernej hodnote ukazujú preťaženie a nevyťaženie zamestnancov v podniku, keďže rôzne stupne rozkladu popisujú činnosť rôznych oddelení alebo zamestnancov. podniku. V súlade s tým, ak sú na grafoch skutočných obchodných procesov vrcholy, analytik môže vydať niekoľko odporúčaní na optimalizáciu opísaných obchodných procesov: rozdelenie vykonávaných funkcií, spracovanie dokumentov a informácií, zavedenie dodatočných koeficientov odmeňovania. zamestnancov.

Vykonajte kvantitatívnu analýzu modelov znázornených na obrázkoch 12 a 13 podľa vyššie opísanej metódy. Zvážte správanie sa koeficientu pre tieto modely. Nadradený diagram "Spracovanie požiadavky klienta" má koeficient 4/2 = 2 a dekompozičné diagramy 3/3 = 1. Hodnota koeficientu klesá, čo naznačuje, že popis funkcií sa zjednodušuje s poklesom úrovne model.

Zvážte zmenu koeficientu Kb pre dve verzie modelov.

Pre prvú možnosť zobrazenú na obrázku 20,

pre druhú možnosť

Koeficient K b nemení svoju hodnotu, preto sa nemení rovnováha diagramu.

Predpokladáme, že úroveň rozkladu uvažovaných diagramov je dostatočná na to, aby odrážala účel modelovania a na diagramoch nižšej úrovne sa ako názvy diel používajú elementárne funkcie (z pohľadu používateľa systému).

Ak zhrnieme uvažovaný príklad, je potrebné poznamenať, že pri modelovaní systému je dôležité zvážiť niekoľko možností diagramov. Takéto možnosti môžu nastať pri úprave diagramov, ako to bolo pri „Spracovaní požiadavky klienta“ alebo pri vytváraní alternatívnych implementácií systémových funkcií (rozklad práce „Zmena databázy“). Zváženie možností vám umožňuje vybrať tú najlepšiu a zahrnúť ju do balíka diagramov na ďalšie zváženie.

Na vykonanie kvantitatívnej analýzy diagramov uvádzame ukazovatele modelu:

Počet blokov na diagrame - N;

Úroveň rozkladu grafu − L;

Zostatok grafu - AT;

Počet šípok pripojených k bloku je - ALE.

Tento súbor faktorov platí pre každý modelový diagram. Nasleduje zoznam odporúčaní pre požadované hodnoty faktorov grafu.

Je potrebné usilovať sa o to, aby počet blokov na diagramoch nižších úrovní bol nižší ako počet blokov na nadradených diagramoch, t.j. so zvýšením úrovne rozkladu by sa koeficient znížil . Zníženie tohto koeficientu teda naznačuje, že pri rozklade modelu by sa funkcie mali zjednodušiť, a preto by sa mal znížiť počet blokov.

Grafy musia byť vyvážené. To znamená, že v rámci jedného diagramu je situácia znázornená na obr. 14: Úloha 1 má podstatne viac prichádzajúcich a ovládacích šípok ako odchádzajúcich. Je potrebné poznamenať, že toto odporúčanie nemožno implementovať do modelov popisujúcich výrobné procesy. Napríklad pri popise postupu montáže môže blok obsahovať veľa šípok popisujúcich komponenty výrobku a jedna šípka môže vystupovať – hotový výrobok.

Ryža. 14. Príklad nevyváženého grafu

Predstavme si faktor vyváženia grafu:

.

Je potrebné sa snažiť kb, bolo minimum pre graf.

Okrem analýzy grafických prvkov diagramu je potrebné zvážiť aj názvy blokov. Na vyhodnotenie názvov je zostavený slovník elementárnych (triviálnych) funkcií simulovaného systému. V skutočnosti by do tohto slovníka mali spadať funkcie nižšieho, úrovňového rozkladu diagramov. Napríklad pre databázový model môžu byť základné funkcie „nájsť záznam“, „pridať záznam do databázy“, zatiaľ čo funkcia „registrácia používateľa“ vyžaduje ďalší popis.

Po vytvorení slovnej zásoby a zostavení balíka systémových diagramov je potrebné zvážiť nižšiu úroveň modelu. Ak ukazuje zhodu medzi názvami blokov diagramov a slovami zo slovníka, znamená to, že bola dosiahnutá dostatočná úroveň rozkladu. Koeficient, ktorý kvantitatívne odráža toto kritérium, možno zapísať ako L*C je súčin úrovne modelu počtom zhôd názvov blokov so slovami zo slovníka. Čím nižšia je úroveň modelu (viac L), tým cennejšia je náhoda.

Metodológia DFD

Metodika DFD je založená na konštrukcii modelu analyzovaného AIS - navrhnutého alebo skutočne existujúceho. Hlavným nástrojom na modelovanie funkčných požiadaviek navrhovaného systému sú diagramy toku údajov (DFD). V súlade s touto metodikou je systémový model definovaný ako hierarchia diagramov toku údajov. S ich pomocou sú požiadavky rozdelené na funkčné komponenty (procesy) a prezentované ako sieť prepojená dátovými tokmi. Hlavným účelom takýchto nástrojov je ukázať, ako každý proces premieňa svoje vstupy na výstupy, a odhaliť vzťahy medzi týmito procesmi.

Komponenty modelu sú:

Diagramy;

Dátové slovníky;

Špecifikácie procesu.

DFD diagramy

Diagramy toku údajov (DFD - Data Flow Diagrams) sa používajú na popis pracovného toku a spracovania informácií. DFD predstavuje modelový systém ako sieť vzájomne prepojených činností, ktoré možno použiť na názornejšie zobrazenie aktuálnych operácií workflow v podnikových systémoch spracovania informácií.

DFD popisuje:

Funkcie spracovania informácií (práce, činnosti);

Dokumenty (šípky, šípky), objekty, zamestnanci alebo oddelenia, ktoré sa podieľajú na spracovaní informácií;

Tabuľky na ukladanie dokumentov (úložisko údajov, úložisko údajov).

BPwin používa Gein-Sarsonovu notáciu na vykreslenie diagramov toku údajov (tabuľka 4).

Gein-Sarsonova notácia

Tabuľka 4

V diagramoch sú funkčné požiadavky reprezentované procesmi a skladmi spojenými dátovým tokom.

externý subjekt- hmotný predmet alebo jednotlivec, t.j. entita mimo kontextu systému, ktorá je zdrojom alebo príjemcom systémových údajov (napríklad zákazník, personál, dodávatelia, zákazníci, sklad atď.). Jej meno musí obsahovať podstatné meno. Predpokladá sa, že objekty reprezentované takýmito uzlami by sa nemali podieľať na žiadnom spracovaní.

Systém a podsystém pri budovaní komplexného modelu IS môže byť reprezentovaný v najvšeobecnejšej forme na kontextovom diagrame ako jeden systém ako celok, alebo môže byť rozložený na množstvo podsystémov. Číslo subsystému slúži na jeho identifikáciu. Do poľa názov sa zadáva názov systému vo forme vety s predmetom a zodpovedajúcimi definíciami a doplnkami.

Procesy sú určené na vytváranie výstupných tokov zo vstupných tokov v súlade s akciou špecifikovanou názvom procesu. Tento názov musí obsahovať neurčité sloveso, za ktorým nasleduje objekt (napríklad vypočítať, skontrolovať, vytvoriť, získať). Číslo procesu slúži na jeho identifikáciu, ako aj na odkazovanie naň v rámci diagramu. Toto číslo možno použiť v spojení s číslom diagramu na poskytnutie jedinečného indexu procesu v celom modeli.

Dátové toky– mechanizmy používané na modelovanie prenosu informácií z jednej časti systému do druhej. Toky v diagramoch sú znázornené pomenovanými šípkami, ktorých orientácia označuje smer toku informácií. Niekedy sa informácie môžu pohybovať jedným smerom, spracovať sa a vrátiť späť k svojmu zdroju. Takáto situácia môže byť modelovaná buď dvoma rôznymi tokmi, alebo jedným – obojsmerným.

Pojmy kvantitatívnych a kvalitatívnych metód v psychológii

Definovanie metód ako spôsobov poznania, S.L. Rubinstein poznamenal, že metodológia by mala byť vedomá a nemala by sa zmeniť na formu mechanicky vnútenú špecifickému obsahu vedy. Zamyslite sa nad otázkou, aké sú kognitívne cesty v psychológii a ako výskumníci chápu a definujú kvantitatívne a kvalitatívne metódy.

Ako hlavné psychologické metódy S.L. Rubinstein v „Základoch všeobecnej psychológie“ vymenúva pozorovanie, experiment, metódy štúdia produktov činnosti. Tento zoznam nezahŕňa kvantitatívne metódy.

V 70. rokoch 20. storočia vznikla druhá klasifikácia metód psychologického výskumu, ktorú vytvoril B.G. Ananiev.

Rozlišuje tieto skupiny metód:

1. Organizačné;
2. empirický;
3. Metódy spracovania údajov;
4. Interpretačné metódy.

Kvantitatívne a kvalitatívne metódy boli klasifikované ako metódy spracovania údajov. Kvantitatívne metódy definuje ako matematické a štatistické metódy spracovania psychologických informácií a kvalitatívne metódy sú popisom tých prípadov, ktoré najplnšie odrážajú typy a varianty psychických javov a sú výnimkou zo všeobecných pravidiel.

Klasifikácia B.G. Ananiev bol kritizovaný predstaviteľom Jaroslavľskej školy V.N. Druzhinin, ktorý ponúka svoju vlastnú klasifikáciu.

Analogicky s inými vedami rozlišuje tri triedy metód v psychológii:

1. empirický;
2. Teoretické;
3. Výkladový.

Kvalitatívne a kvantitatívne metódy tiež nie sú v klasifikácii samostatne špecifikované, ale predpokladá sa, že sú umiestnené v sekcii empirických metód, ktorá sa líši od klasifikácie B.G. Ananiev. Výrazne doplnil klasifikáciu B.G. Ananyeva, zástupkyňa Leningradskej školy psychológov V.V. Nikandrov. Kvantitatívne a kvalitatívne metódy zaraďuje medzi neempirické metódy v súlade s kritériom „inscenovaného psychologického procesu“. Neempirické metódy autor chápe ako „výskumné metódy psychologickej práce mimo kontaktu výskumníka a jednotlivca.

Okrem zostávajúcich rozdielov v klasifikáciách S.L. Rubinstein a B.G. Ananiev, existujú terminologické nezrovnalosti v chápaní kvantitatívnych a kvalitatívnych metód.

Presná definícia týchto metód nie je uvedená v prácach V.V. Nikandrov. Kvalitatívne metódy definuje funkčne z hľadiska výsledku a nazýva ich:

1. Klasifikácia;
2. Typológia;
3. Systematizácia;
4. periodizácia;
5. Psychologická kazuistika.

Kvantitatívnu metódu nahrádza definíciou kvantitatívneho spracovania, ktoré je zamerané najmä na formálne, externé štúdium objektu. Ako synonymá pre V.V. Nikandrov používa také výrazy ako kvantitatívne metódy, kvantitatívne spracovanie, kvantitatívny výskum. Autor poukazuje na hlavné kvantitatívne metódy metódy primárneho a sekundárneho spracovania.

Problém terminologickej nepresnosti je teda celkom aktuálny a nadobúda nový význam, keď sa výskumníci snažia priradiť kvantitatívne metódy novým vedeckým sekciám „Psychometria“ a „Matematická psychológia“.

Dôvody terminologických nezrovnalostí

Existuje niekoľko dôvodov, prečo v psychológii neexistuje striktná definícia kvantitatívnych a kvalitatívnych metód:

• Kvantitatívne metódy v rámci domácej tradície nedostali jednoznačne striktnú definíciu a klasifikáciu, čo hovorí o metodologickom pluralizme;
• Kvantitatívne a kvalitatívne metódy v tradícii leningradskej školy sú považované za neempirickú etapu výskumu. Moskovská škola interpretuje tieto metódy ako empirické a povyšuje ich do stavu metodologického prístupu;
• V terminologickom zmätku pojmov kvantitatívny, formálny, kvantitatívny, matematicko-štatistický existuje konvencionalizmus, ktorý sa vyvinul v psychologickej spoločnosti ohľadom definície týchto kvantitatívnych a kvalitatívnych metód;
• Výpožička z americkej tradície rozdeľovania všetkých metód na kvantitatívne a kvalitatívne metódy. Kvantitatívne metódy, presnejšie výskum, zahŕňajú vyjadrenie a meranie výsledkov v kvantitatívnom vyjadrení. Kvalitatívne metódy sa považujú za „humanitárny“ výskum;
• Vymedzenie jednoznačného miesta a pomeru kvantitatívnych a kvalitatívnych metód vedie s najväčšou pravdepodobnosťou k tomu, že kvantitatívne metódy sú podriadené kvalitatívnym metódam;
• Moderná teória metódy sa vzďaľuje od klasifikácie metód len na jednom základe a striktného definovania postupu metódy. Metodológovia rozlišujú tri smery v teórii:
  1. Zlepšenie tradičného empirického modelu;
  2. Kritika empirického kvantitatívneho modelu;
  3. Analýza a testovanie alternatívnych výskumných modelov.
• Rôzne smery vo vývoji teórie metódy odhaľujú tendenciu výskumníkov priťahovať sa ku kvalitatívnym metódam.

Kvantitatívne metódy

Účelom praktickej psychológie nie je vytvárať vzorce, ale pochopiť a opísať problémy, preto využíva kvalitatívne aj kvantitatívne metódy.

Kvantitatívne metódy sú techniky na spracovanie digitálnych informácií, pretože majú matematický charakter. Kvantitatívne metódy, ako je kategorizované pozorovanie, testovanie, analýza dokumentov a dokonca experiment, poskytujú informácie na diagnostiku problému. Efektívnosť práce sa určuje v záverečnej fáze. Hlavná časť práce - rozhovory, školenia, hry, diskusie - sa realizuje pomocou kvalitatívnych metód. Z kvantitatívnych metód je najobľúbenejšie testovanie.

Kvantitatívne metódy sú široko používané vo vedeckom výskume a v spoločenských vedách, napríklad pri testovaní štatistických hypotéz. Na spracovanie výsledkov masových prieskumov verejnej mienky sa využívajú kvantitatívne metódy. Na tvorbu testov psychológovia využívajú aparát matematickej štatistiky.

Metódy kvantitatívnej analýzy sú rozdelené do dvoch skupín:

1. Metódy štatistického popisu. Spravidla sú zamerané na získanie kvantitatívnych charakteristík;
2. Metódy štatistickej inferencie. Umožňujú správne rozšíriť získané výsledky na celý jav, vyvodiť záver všeobecného charakteru.

Pomocou kvantitatívnych metód sa identifikujú stabilné trendy a budujú sa ich vysvetlenia.

Nevýhody metódy kvantitatívnej kontroly súvisia s jej obmedzeniami. Tieto metódy hodnotenia vedomostí z oblasti vyučovania psychológie možno použiť len na stredne pokročilú kontrolu, preverenie znalostí terminológie, učebnicového experimentálneho výskumu alebo teoretických konceptov.

Kvalitatívne metódy

Zvýšený záujem a obľuba, kvalitatívne metódy získavajú až v poslednej dobe, čo súvisí s náročnosťou praxe. V aplikovanej psychológii je rozsah kvalitatívnych metód veľmi široký:

• Sociálna psychológia realizuje humanitárnu expertízu sociálnych programov - dôchodková reforma, reforma školstva, zdravotníctva - kvalitatívnymi metódami;
• Politická psychológia. Na vybudovanie adekvátnej a efektívnej volebnej kampane, na vytvorenie pozitívneho obrazu politikov, strán a celého systému verejnej správy sú tu potrebné kvalitatívne metódy. Dôležité tu budú nielen kvantitatívne ukazovatele hodnotenia dôvery, ale aj dôvody tohto hodnotenia, spôsoby jeho zmeny atď.
• Psychológia masmédií pomocou kvalitatívnych metód skúma mieru dôvery v tú či onú printovú publikáciu, konkrétnych novinárov a programy.

Rozhodujúcu úlohu vo vývoji kvalitatívnych metód v psychológii preto zohrala potreba dialógu medzi psychologickou vedou a rôznymi oblasťami praktickej činnosti.

Kvalitatívne metódy sú zamerané na analýzu informácií, ktoré sú prezentované najmä verbálnou formou, preto je potrebné tieto verbálne informácie komprimovať, t.j. získať ho v kompaktnejšej forme. V tomto prípade funguje kódovanie ako hlavná technika kompresie.

Kódovanie zahŕňa výber sémantických segmentov textu, ich kategorizáciu a reorganizáciu.

Príkladom kompresie informácií sú schémy, tabuľky, diagramy. Preto sú kódovanie a vizuálna reprezentácia informácií hlavnými metódami kvalitatívnej analýzy.

Tento typ analýzy je založený na výpočte množstva kvantitatívnych ukazovateľov pre skonštruovaný model. Treba mať na pamäti, že tieto odhady sú do značnej miery subjektívne, pretože hodnotenie sa vykonáva priamo na grafických modeloch a ich zložitosť a úroveň podrobnosti je daná mnohými faktormi.

Zložitosť. Tento ukazovateľ charakterizuje, nakoľko je procesný model hierarchicky zložitý. Číselná hodnota je určená faktorom zložitosti k sl .

ksl = ? ur/? ekz

kde? ur -- počet úrovní rozkladu,

Ekz je počet inštancií procesu.

Zložitosť uvažovaného modelu sa rovná:

Pre ksl<= 0,25 процесс считается сложным. При k sl =>0,66 sa za také nepovažuje. Uvažovaný proces sa rovná 0,25, čo nepresahuje prah zložitosti.

Procesívnosť. Tento indikátor charakterizuje, či skonštruovaný procesný model možno považovať za podstatný (opisuje štruktúru predmetnej oblasti vo forme súboru jej hlavných objektov, pojmov a vzťahov), alebo za procesný (všetky prípady modelových procesov sú prepojené príčinne- vzťahy a efekty). Inými slovami, tento ukazovateľ odráža, ako skonštruovaný model určitej situácie v podniku zodpovedá definícii procesu. Číselná hodnota je určená procesným faktorom k pr

kpr = ? raz/? čiapka

kde? raz -- počet "prerušení" (nedostatok príčinných vzťahov) medzi prípadmi obchodných procesov,

Spracovateľnosť sa rovná

Ovládateľnosť. Tento ukazovateľ charakterizuje, ako efektívne riadia procesy vlastníci procesov. Číselná hodnota je určená koeficientom ovládateľnosti k kon

kkon = ? s/? čiapka

Kde? s -- počet vlastníkov,

Kep je počet výskytov v jednom grafe.

Ovládateľnosť je

Keď k kon = 1, proces sa považuje za riadený.

Intenzita zdrojov. Tento ukazovateľ charakterizuje efektívnosť využívania zdrojov pre posudzovaný proces. Číselná hodnota je určená faktorom intenzity zdrojov k r

k r =? r/? von

kde? r -- počet zdrojov zapojených do procesu,

Out -- počet výstupov.

Intenzita zdrojov je

Čím nižšia je hodnota koeficientu, tým vyššia je hodnota efektívnosti zdrojov v obchodnom procese.

Pre k r< 1 ресурсоемкость считается низкой.

Nastaviteľnosť. Tento ukazovateľ charakterizuje, ako silne je proces regulovaný. Číselná hodnota je určená riadiacim faktorom k reg

kde D je množstvo dostupnej regulačnej dokumentácie,

Kep -- počet výskytov na graf

Nastaviteľnosť sa rovná

Pre k reg< 1 регулируемость считается низкой.

Parametre a hodnoty kvantitatívnych ukazovateľov sú uvedené v tabuľke. 7.

Tab. 7. Kvantitatívne ukazovatele

Pre všeobecné posúdenie analyzovaného procesu sa vypočíta súčet vypočítaných ukazovateľov

K = k sl + k pr + k kon + k r + k reg

Súčet ukazovateľov je

K = 0,1875 + 0,25 + 0,9375 + 0,273 + 0,937 = 2,585

Vypočítaná hodnota spĺňa podmienku K > 1. Pri K > 2,86 sa proces považuje za zjavne neefektívny. O 1< K < 2,86 процесс частично эффективен.

Kvantitatívna (matematicko-štatistická) analýza- súbor postupov, metód na opis a transformáciu výskumných údajov na základe využitia matematického a statického aparátu.

Kvantitatívna analýza znamená schopnosť zaobchádzať s výsledkami ako s číslami - aplikácia metód výpočtu.

Rozhodovanie o kvantitatívna analýza, môžeme sa okamžite obrátiť na pomoc parametrickej štatistiky alebo najskôr vykonať primárne a sekundárne spracovanie dát.

Vo fáze primárneho spracovania sú vyriešené dve hlavné úlohy: predstaviť získané údaje vo vizuálnej forme vhodnej na predbežnú kvalitatívnu analýzu vo forme usporiadaných sérií, tabuliek a histogramov a pripraviťúdaje pre aplikáciu špecifických metód sekundárne spracovanie.

objednávanie(usporiadanie čísel v zostupnom alebo vzostupnom poradí) umožňuje zvýrazniť maximálnu a minimálnu kvantitatívnu hodnotu výsledkov, vyhodnotiť, ktoré výsledky sú najčastejšie atď. Súbor ukazovateľov rôznych psychodiagnostických metód získaných pre skupinu je prezentovaný vo forme tabuľky, v ktorej riadkoch sú umiestnené údaje z prieskumu jedného subjektu, a v stĺpcoch - rozdelenie hodnôt jedného ukazovateľa. nad vzorkou. stĺpcový graf je frekvenčné rozdelenie výsledkov v rámci rozsahu hodnôt.

Na javisku sekundárne spracovanie vypočítajú sa charakteristiky predmetu výskumu. Analýza výsledkov sekundárne spracovanie nám umožňuje preferovať súbor kvantitatívnych charakteristík, ktoré budú najviac informatívne. Účel javiska sekundárne spracovanie pozostáva nielen pri získavaní informácií ale tiež pri príprave údajov pre prípadné posúdenie spoľahlivosti informácií. V druhom prípade sa obrátime na pomoc parametrická štatistika.

Typy metód matematicko-statickej analýzy:

Metódy deskriptívnej štatistiky sú zamerané na popis charakteristík skúmaného javu: distribúcia, komunikačné znaky atď.

Metódy statickej inferencie slúžia na stanovenie štatistickej významnosti údajov získaných počas experimentov.

Metódy transformácie údajov sú zamerané na transformáciu údajov s cieľom optimalizovať ich prezentáciu a analýzu.

Ku kvantitatívnym metódam analýzy a interpretácie (transformácie) údajov zahŕňajú nasledujúce:

Primárne spracovanie „surových“ odhadov Na vytvorenie možnosti použitia neparametrickej štatistiky sa používajú dve metódy: klasifikácia(rozdelenie objektov do tried podľa nejakého kritéria) a systematizácia(usporiadanie objektov v rámci tried, tried medzi sebou a množín tried s inými množinami tried).