Введение

В современном мире человеку приходится сталкиваться с огромными массивами однородной информации. Эту информацию необходимо упорядочить каким-либо образом, обработать однотипными методами и в результате получить сводные данные или разыскать в массе конкретную информацию. Этой цели служат базы данных. Используя Microsoft Office Access, который входит в пакет офисных приложений Microsoft Office, вы можете самостоятельно создать базу данных.Невзирая на то, что «Нельзя объять необъятное» в этой статье сделана попытка собрать материал, который будет интересен и начинающим пользователям программы Access, и тем, кто уже знаком с предыдущими версиями данной программы.Для того чтобы мы говорили на одном языке, определимся с понятиями, которые будут использоваться. В реляционной теории содержится очень много различных понятий и терминов, но мы будем использовать упрощенный набор определений. Это практическое руководство к действию, а не теоретические изыскания.Под базой данных принято понимать объективную форму представления и организации совокупности данных (статей, расчетов и так далее), систематизированных таким образом, чтобы эти данные могли быть найдены и обработаны с помощью электронной вычислительной машины.В базе данных вся информация собрана в виде таблиц. Таблица для нас - это аналогия таблицы на бумаге и состоит из строк и столбцов. Каждый столбец имеет имя, не повторяющееся в этой таблице. Строки следуют в произвольном порядке, и не имеют номеров. Поиск строк производится не по номерам, а по идентификаторам (ключам). О ключах мы поговорим подробнее в соответствующем разделе.Для поиска и обработки информации служат запросы, а готовый результат выводится в виде отчетов.В программе Access 2007 имеется ряд наиболее распространенных шаблонов баз данных. В новой терминологии такие шаблоны названы предустановленными базами данных. Эти шаблоны вынесены на новое окно, которое появляется при запуске программы Access 2007 и называется «Приступая к работе». Мы не будем использовать указанные шаблоны, а создадим собственную базу данных. Дружественный интерфейс Access 2007 позволяет делать это, не имея специального образования по программированию.

46. Создание форм в программе MS ACCESS.

Access предоставляет возможность вводить данные как непосредственно в таблицу, так и с помощью форм. Форма в БД - это структурированное окно, которое можно представить так, чтобы оно повторяло форму бланка. Формы создаются из набора отдельных элементов управления. Внешний вид формы выбирается в зависимости от того, с какой целью она создается. Формы Access  позволяют выполнять задания, которые нельзя выполнить в режиме таблицы. Формы позволяют вычислять значения и выводить на экран результат. Источником данных для формы являются записи таблицы или запроса. Форма предоставляет возможности для:

• ввода и просмотра информации базы данных

• изменения данных

• печати

• создания сообщений Способы создания форм:

• Конструктор форм (предназначен для создания формы любой сложности)

• Мастер форм (позволяет создавать формы различные как по стилю, так и по содержанию)

• Автоформа: в столбец (многостраничная – поля для записи выводятся в один столбец, в форме одновременно отображаются данные для одной записи)

• Автоформа: ленточная (все поля записи выводятся в одну строку, в форме отображаются все записи)

• Автоформа: табличная (отображение записей осуществляется в режиме таблица)

• Автоформа: сводная таблица

• Автоформа: сводная диаграмма

• Диаграмма (создается форма с диаграммой, построенной Microsoft Graph)

• Сводная таблица (создается форма Access, отображаемая в режиме сводной таблицы Excel) Алгоритм создания форм следующий: 

• Открыть окно БД

• В окне БД выбрать вкладку Формы

• Щелкнуть на пиктограмме Создать, расположенной на панели инструментов окна БД

• В появившемся диалоговом окне «Новая форма» Выбрать способ создания формы и источник данных

• Щелкнуть на кнопке ОК

47. Создание запросов и отчетов в программе MS ACCESS.

Отчет (report) — это объект базы данных, который используется для вывода на экран, в печать или файл

структурированной информации. Reports позволяют извлечь из таблиц или запросов базы данных необходимую информацию и представить ее в виде удобном для восприятия. Report содержит заголовок, область данных, верхний и нижний колонтитулы, примечание и разбит на страницы.

В Microsoft Access 2007 для создания отчетов можно использовать различные средства (рис. 1):

• Мастер отчетов

• Конструктор отчетов

• Инструмент Report

• Пустой report

Отчеты целесообразно выполнять с помощью Мастера или других указанных инструментов, а дорабатывать их, т.е. вносить необходимые изменения можно в режиме макета или конструктора. В Microsoft Access 2007 предусмотрено два режима внесения изменений и дополнений в reports: режим макета и режим конструктора.

Режим макета — это более наглядный режим редактирования и форматирования (изменения) отчетов, чем режим конструктора. В тех случаях, когда в режиме макета невозможно выполнить изменения в отчете, то целесообразно применять режим конструктора.

48. Назначение, область применения текстового процессора MS Excel.

Почти все современные текстовые процессоры (ТП) ориентированы на работу с текстами, имеющими структуру документа, т.е. состоящими из разделов, страниц, абзацев, предложений, слов, отдельных символов.

Свойство, положенное в основу работы ТП WYSIWIG – What You See is What You Get, т.е. то, что вы видите, то и получите. Это свойство означает, что пользователь видит на экране текст в том виде, в каком он будет напечатан.

ТП относятся к диалоговым системам, построенным по принципу меню: из перечня возможных действий необходимо выбрать желаемое.

Редактор Word – ТП, включающий все доступные функции программ данного класса и по своим возможностям приближающийся к настольным издательским системам.

Текстовый редактор Word – прикладная программа Windows.

Word в переводе с английского означает «слово» , очень подходящее название для текстового редактора.

49. Расчет статистических показателей в программе MS Excel.

Вариация (или еще ее по-другому называют изменчивость) показывает насколько показатели отличаются от средней арифметической в большую или меньшую сторону. Изменчивость признака очень важный показатель для ведения селекционной работы, чем выше изменчивость (вариабельность) признака, тем больше материала для искусственного отбора и тем более результативна селекционная работа.

Наиболее простыми характеристиками выборки являются максимум и минимум.

Минимум - наименьшее значение выборки.

Максимум - наибольшее значение выборки.

Размах - разница между наибольшим и наименьшим значениями выборки.

Дисперсия - среднее арифметическое квадратов отклонений значений от их среднего.

Стандартное отклонение - квадратный корень из дисперсии выборки - мера того, насколько широко разбросаны точки данных относительно их среднего.

Границы изменчивости признака лежат в пределах трех стандартных отклонений от средней арифметической в большую и меньшую сторону. Таким образом по этим 7 данным можно построить диаграмму, которая будет иметь при случайной выборке кривую нормального распределения.

Эксцесс показывает "остроту пика" распределения, характеризует относительную остроконечность или сглаженность распределения по сравнению с нормальным распределением. Положительный эксцесс обозначает относительно остроконечное распределение (пик заострен). Отрицательный эксцесс обозначает относительно сглаженное распределение (пик закруглен).

Если эксцесс существенно отличается от нуля, то распределение имеет или более закругленный пик, чем нормальное, или, напротив, имеет более острый пик (возможно, имеется несколько пиков). Эксцесс нормального распределения равен нулю.

Асимметрия или асимметричность показывает отклонение распределения от симметричного. Если асимметрия существенно отличается от нуля, то распределение несимметрично, нормальное распределение абсолютно симметрично. Если распределение имеет длинный правый хвост, асимметрия положительна; если длинный левый хвост - отрицательна.

Выбросы (outliers) - данные, резко отличающиеся от основного числа данных.

При обнаружении выбросов перед исследователем стоит дилемма: оставить наблюдения-выбросы либо от них отказаться. Второй вариант требует серьезной аргументации и описания. Полезным будет провести анализ данных с выбросами и без и сравнить результаты.

Следует помнить, что при применении классических методов статистического анализа, которые, как правило, не являются робастными (устойчивыми), наличие выбросов в наборе данных приводит к некорректным результатам. Если набор данных относительно мал, исключение данных, которые считаются выбросами, может заметно повлиять на результаты анализа.

Наличие выбросов в наборе данных может быть связано с появлением так называемых "сдвинутых" значений, связанных с систематической ошибкой, ошибок ввода, ошибок сбора данных и т.д. Иногда к выбросам могут относиться наименьшие и наибольшие значения набора данных.

Расчет дисперсии.

Дисперсия - среднее арифметическое квадратов отклонений значений от их среднего.

Чтобы найти дисперсию в ячейке А 12 поместите пояснение «Дисперсия», затем для расчета самого показателя выделите ячейку В12, войдите в пункт меню «Вставка», и щелкните по пункту меню «Функция». В появившемся окне выберите категорию функции «статистические» и выберите функцию «дисп». Появится окно, в раздел «Число1» которого нужно будет внести диапазон адресов ячеек с нашими данными.

Щелкните по кнопке «ОК» и в ячейке В12 появится результат.

Расчет среднего квадратического отклонения.

Стандартное отклонение - квадратный корень из дисперсии выборки - мера того, насколько широко разбросаны точки данных относительно их среднего.

В ячейке А 13 поместите пояснение «Среднее квадратическое отклонение», затем для расчета самого показателя выделите ячейку В13 и внесите туда формулу =КОРЕНЬ(B12) , поскольку в ячейке А 12 у нас результат вычисленной дисперсии, то мы просто извлекаем из него квадратный корень.

Расчет коэффициента вариации (изменчивости)

Коэффициент вариации (изменчивости) позволяет сравнить изменчивость двух и более признаков, выраженных в разных единицах измерения, так как он измеряется в процентах. Коэффициент вариации показывает, какой процент от среднего арифметического составляет среднее квадратическое отклонение.

В ячейке А 15 поместите пояснение «Коэффициент вариации», затем для расчета самого показателя выделите ячейку В15 и внесите туда формулу =B13*100/B11

Расчет ошибки среднего арифметического

Ошибка среднего арифметического определяется путем деления среднего квадратического отклонения на корень квадратный из количества наблюдений, в нашем случае это количество животных в нашей выборке.

В ячейке А 14 поместите пояснение «Ошибка среднего арифметического», затем для расчета самого показателя выделите ячейку В14 и внесите туда формулу =B13/КОРЕНЬ(48)

Большинство статистических показателей можно определить используя инструмент «Описательная статистика» пакета анализа.

50. Применение описательной статистики пакета анализа программы MS Excel для анализа биологических и ветеринарных показателей.

• Применение стандартных функций MS Excel для решения задач описательной статистики. Ввод исходных данных. Вычисления размаха (вариации), оценки среднего, среднеквадратичного отклонения и дисперсии, асимметрии и эксцесса, квартилей. Построение таблицы частот и гистограммы.

• Применение пакета анализа для решения задач описательной статистики. Генерация случайных чисел. Сглаживание данных. Описательная статистика, построение гистограмм. 

Обозначения: x,y, – случайные величины, x_i,y_j – их выборочные значения, N – число выборок, k – число интервалов группирования, x_ij – двумерная матрица выборочных значений; M - выборочное среднее, S – выборочное среднеквадратичное отклонение, S² - выборочная дисперсия; eM, eS – ошибки выборочных среднего и среднеквадратичного; S_w – асимметрия, K_u – эксцесс, M_e – медиана, M_d – мода; N{M,S} – нормальное распределение, UN{M,S} – равномерное распределение со средним M и среднеквадратичным отклонением