Резюме в виде таблицы: Образец резюме на работу 2022 скачать бесплатно бланк в word

Содержание

Как составить резюме временного сотрудника — альтернатива для тех, кто часто меняет работодателей

Если вам по роду деятельности приходится часто менять работодателей, если в вашей карьере один проект сменяется другим, и это происходит в стремительном темпе, вам будет полезно узнать о том, что такое резюме временного (контрактного) специалиста.

Предположим, только за последний год вы успели поработать в 2–3 компаниях над разными проектами. Если отобразить этот опыт в привычном для нас хронологическом резюме, у работодателя может сложиться впечатление, что вы или по природе своей непостоянный человек, или у вас нет карьерных целей, или вы слишком придирчивы к условиям работы и вам трудно угодить — поэтому вы часто меняете работу. Чтобы у работодателя не было сомнений относительно успешности вашей карьеры, чтобы более эффектно отобразить ваши преимущества, используйте резюме временного (контрактного) сотрудника.

В этом типе резюме вы перечисляете не места работы, а именно проекты.

Первая часть резюме включает вашу краткую характеристику как специалиста. Как вы позиционируете себя на рынке труда? Вот пример: «Специалист по продажам бытовой техники с навыками интернет-маркетинга и опытом сотрудничества с крупными международными компаниями». Характеристика должна быть краткой и четко отражающей ваши преимущества как специалиста и соискателя.

Вторая часть резюме — это перечисление ваших квалификаций. Какими знаниями, умениями и навыками в каких областях вы обладаете? Постройте этот блок в виде таблицы: один столбец — сфера деятельности, второй — ваши навыки. Например, сфера — это продажи, а навыки — это эффективный поиск клиентов, образцовые навыки проведения презентаций, знание документооборота. Сфера — интернет-маркетинг, а навыки — это: понимание основ продвижения бренда в сети Интернет, знание основ SMM (работы с социальными сетями), понимание принципов контекстной рекламы и т. д.

Третью часть резюме составляет собственно описание проектов. Укажите название проекта (это может быть условное название, отражающее суть задач, которые выполнялись). Например, «Проект по расширению дилерской сети компании N». Укажите период времени, в течение которого вы работали над проектом. Перечислите цели, которые стояли перед вами. И — это обязательно! — кратко расскажите о достигнутых результатах. Например: «В результате разработанной мной программы уровень продаж кондиционеров компании N вырос на 20%».

Четвертая часть резюме — это сведения об образовании. Включите сюда также информацию об обучающих курсах, семинарах, тренингах, которые вы посетили.

Пятая часть резюме — это указание мест работы (названий организаций) с указанием периодов времени, в течение которых вы там работали. Это список, построенный по простому принципу: название компании — месяц и год начала и завершения сотрудничества.

Помните, что в резюме временного сотрудника соблюдается то же правило, что и при составлении хронологического резюме: проекты и места работы перечисляются, начиная с последних, то есть самых «свежих».

Елена Набатчикова, Trud.com

Резюме HTML — Русские Блоги

1.1 Набор этикеток

Тег заголовка h
Тег абзаца p
Метка горизонтальной линии hr
Ярлык новой строки br
div span
- div span не имеет семантики, это поле для макета веб-страницы
- В дивизионе может быть только один подряд
- span Может быть несколько подряд

1.2 Теги форматирования текста

b strong
i em
s del

u ins последний имеет сильную семантику

1.3 Атрибуты метки

Например: мобильный телефон цвет размер длина ширина

<имя тега attribute 1 = "значение атрибута 1" атрибут 2 = "значение атрибута 2"…> содержание </ имя тега>
 <mobile phone color = "red" size = "5 inch"> </ mobile phone>

1.4 Тег изображения img

<img src = "xx.jpg" width = "300" height = "300" border = "3" alt = "Изображение не существует" />

заголовок при наведении указателя мыши
alt Внутренний такой же отображается, когда картинка зависает

1.

5 Связать теги

Аббревиатура метки якоря

<a href="jump target" target="how, чтобы открыть целевое окно"> текст или изображение </a>

1.6 Якорь

метка + идентификатор

1.7 Форма

1.7.1

Используется для отображения данных в формате таблицы
В приведенной выше грамматике есть три основные пары тегов HTML, а именно table, tr и td. Они являются основными тегами для создания таблицы, и ни один из них не является обязательным. Ниже приводится конкретный Объяснение

table используется для определения метки таблицы.
Тег tr используется для определения строк в таблице и должен быть вложен в тег таблицы.
td используется для определения ячеек в таблице и должен быть вложен в метку.
Буква td относится к данным таблицы, которые являются содержимым ячеек данных.Теперь мы понимаем, что наиболее подходящим местом для таблицы является хранение данных.

подводить итоги

Основное назначение таблицы — отображение специальных данных.
Полная таблица состоит из меток таблицы (таблица), меток строк (tr), меток ячеек (td) и без меток столбцов.
может вкладывать только ячейки класса
, он похож на контейнер, который может содержать все элементы

1.7.2 Свойства таблицы

границы установить границу таблицы
cellspacing Установите пустое расстояние между ячейкой и границей ячейки

cellpadding устанавливает пустое расстояние между ячейкой и границей ячейки

<table border="1" cellpadding="20" cellspacing="0" align="center">
       <tr> <th> Имя </th> <th> Пол </th> <th> Возраст </th> </tr>
       <tr> <td> Энди Лау </td> <td> Мужской </td> <td> 55 </td> </tr>
       <tr> <td> Гуо Фучэн </td> <td> Мужской </td> <td> 52 </td> </tr>
       <tr> <td> Джеки Чунг </td> <td> Мужчина </td> <td> 58 </td> </tr>
       <tr> <td> Dawn </td> <td> Мужской </td> <td> 18 </td> </tr>
       <tr> <td> Лю Сяоцин </td> <td> Женский </td> <td> 63 </td> </tr>
</table>

1.

7.3 Метка ячейки заголовка

1.7.4 заголовок таблицы заголовков

<table>
       <caption> Я заголовок таблицы </caption>
</table>

**Запись: **

определение элемента заголовкаЗаголовок таблицы, Обычно этот заголовок располагается по центру и отображается над таблицей.
Тег заголовка должен следовать сразу за тегом таблицы.

1.7.5 Два способа объединения ячеек

Объединить строки: rowspan = «количество объединенных ячеек»

Объединение столбцов: colspan = «количество объединенных ячеек»

Таблица результатов

Название ярлыка	определение	Описание
table	Ярлык формы	Просто квадратная коробка
tr	Метка строки таблицы	Метка строки имеет смысл только внутри метки таблицы
td	Ярлык ячейки	Метка ячейки — это элемент уровня контейнера, вы можете поместить что угодно
th	Метка ячейки заголовка	Это все еще ячейка, но текст внутри будет выделен полужирным шрифтом по центру.
caption	Тег заголовка таблицы	Заголовок таблицы, следовать за таблицей и выровнять по центру таблицы
Clospan и rowspan	Атрибуты слияния	Используется для объединения ячеек

Таблицы предоставляют метод определения табличных данных в HTML.
Таблица состоит из ячеек в строках.
В таблице нет элементов столбцов, а количество столбцов зависит от количества ячеек в строке.
Не беспокойтесь о внешнем виде таблицы, это роль CSS.

Требования к изучению таблиц: возможность писать структуру таблицы вручную и уметь просто объединять ячейки.

Резюме программистов. Часть 1 (плохие) / Хабр

Честно скажу, когда я искал работу, мое резюме смело можно было отнести к категории плохих. Да, там было несколько хороших секций (типа, а вот я написал 2 книжки и 30 статей), но также там была и таблица скилов со строчкой: C#, 1 year of experience, Intermediate (!).

Сейчас я читаю много резюме и приглашаю людей на интервью. За последние 3 года я провел около сотни интервью, а резюме повидал раз в 5 больше. Так что сейчас я довольно четко представляю, что я хочу видеть в резюме. Но для начала я расскажу, чего в резюме я видеть не хочу.

Шаблоны

Многие аутсорсинговые компании придумали себе шаблоны резюме. Мотивация, в принципе, понятна, они хотят все унифицировать чтобы

использовать machine learning для извлечения хороших кандидатов

все выглядели одинаково, как рядовые в строю. Однако, шаблоны эти одинаковы для всех позиций и составлены

мудрыми CTO

недалекими HR, которые понятия не имеют, что такое реально классный программист.

Заполнять такой шаблон — это все равно что расписаться в собственной несостоятельности подумать и составить нормальное резюме. Это такой жест в сторону потенциального работодателя «вот вам резюме, не особенно я и хочу у вас работать». Не особенно хочешь, не высылай его, черт возьми. Зачем тратить свое и чужое время?

Шаблоны выравнивают разработчиков. Хорошие разработчики в них выглядят средними, и плохие, что характерно, тоже. Поэтому это такой удобный механизм набросать много текста и цифр, не сказав ничего полезного.

Таблицы скилов

Они пришли из шаблонов и прочно засели в сознании разработчиков. Большая половина считает своим долгом вставить список технологий, года их использования и уровень знаний. Ну хорошо еще, если там в списке есть что-то специфическое, типа TDD или DSL creation. Но нет же, обычно там PHP, 4 года, эксперт.

Такие списки содержат очень мало полезной информации и в лучшем случае сканируются за 3 секунды на предмет чего-то интересного. И в любом случае это минус к общему впечатлению от резюме.

Перечень проектов

Рассказать о проектах, в которых принимал участие, выглядит довольно логичным. К сожалению, часто к такому рассказу подходят не с той стороны. Меня интересует, что ты конкретно сделал в этих проектах, какие сложные задачи решил, что тебе было в них интересно, а что нет. Меня интересуют факты. Вместо фактов обычно приводят список технологий и общие фразы типа «разработка архитектуры приложения, имплементация основных модулей, анализ требований, баг фиксинг».

Скажите лучше, чего вы в этом проекте добились, что нового узнали, чем гордитесь — это гораздо интереснее.

Список личных качеств

Еще один раздел, который бесполезно просматривать, это личные качества. Вот такие, к примеру:

Надо сказать, что это список из моего резюме образца 2004 года. В принципе, все правда, но это пишут все, так что польза от такого раздела исчезающе мала. Вы же не будете писать, что вы «интроверт, желающий работать в одиночку над сложными проектами». Вы напишите «умение работать в команде». Личные качества нужно либо подтверждать примерами, либо вообще не писать.

Пустые письма

Самое грустное, это получить такое примерно письмо:

Ну конечно, я открою резюме, но первое впечатление портится. И если в резюме не будет ничего интересного, то на этом наше знакомство закончится.

В данном случае человек оказался великолепным программистом (да и резюме было неплохим).

Еще одна ошибка вот такая:

Выглядит так, что человека ничего, кроме денег не интересует. Это, конечно, имеет право на жизнь, но вряд ли хороший способ начинать знакомство. Типа, приходите вы на встречу с девушкой, садитесь за столик в кафе, и начинаете беседу:
— Привет, я Ваня.
— Привет, я Александра. У тебя какая машина? А квартира есть?

Лучше всего написать что-то личное, заинтересовать, показать свой уровень — это можно сделать буквально несколькими предложениями. Даже одним:

Итого

Подавляющее большинство резюме содержат только то, что перечислено выше. Поэтому приходится буквально читать между строк, чтобы составить мнение о человеке. Уберите это все из своих резюме и подумайте, чем заменить.

И еще, никогда не отправляйте резюме с адреса mail.ru. Это плохой знак.

UPD: Тут жалуются, что я оцениваю людей по резюме и все, не поговорив. Ну а как еще оценивать, если сначала у вас на руках кроме резюме ничего нет? Я тут жалуюсь, что по резюме очень часто хорошие программисты не отличаются от плохих. Хотелось бы, чтобы отличались. Вот и все.
Я зову всех, у кого в резюме есть проблески. И не раз бывало, что за плохим резюме скрывается отличный разработчик.

UPD2: Резюме программистов. Часть 2 (хорошие) продолжаем разговор.

Форматированная сводная статистика и сводные таблицы данных с qwraps2

Для рукописи обычно требуется сводная таблица данных. Таблица может включать простую сводную статистику для всей выборки и для подгрупп. Существует несколько инструментов для построения таких таблиц. Однако, на мой взгляд, у большинства этих инструментов есть нюансы, навязанные создателями/авторами, так что другим пользователям нужно не только понимать инструмент, но и думать, как авторы. Я написал этот пакет как можно более гибким и общим.Надеюсь, вам понравятся эти инструменты и вы сможете использовать их в своей работе.

В этой виньетке показано использование функций summary_table`,` qsummary , и qable для быстрого построения сводных таблиц данных. Мы будем использовать функции сводной статистики, mean_sd`, median_iqr , ` n_perc , и другие, из qwraps2 `.

Предпосылки Пример набора данных

Мы будем использовать набор данных mtcars2 для примеров в этой виньетке Набор данных для примеров в этой виньетке. mtcars2 является модифицированной и расширенной версией базового набора данных R mtcars` .` Для получения подробной информации о построении набора данных mtcars2 см. виньетку: виньетка («mtcars», package = «qwraps2») «

  данные(mtcars2)
улица (mtcars2)
## 'data.frame': 32 набл. из 19 переменных:
## $ make : chr "Мазда" "Мазда" "Датсун" "Хорнет" ...
## $ модель: chr "RX4" "RX4 Wag" "710" "4 Drive" . ..
## $ миль на галлон: число 21 21 22,8 21.4 18,7 18,1 14,3 24,4 22,8 19,2 ...
## $ disp : число 160 160 108 258 360 ...
## $ л.с.: число 110 110 93 110 175 105 245 62 95 123 ...
## $ drat : число 3,9 3,9 3,85 3,08 3,15 2,76 3,21 3,69 3,92 3,92 ...
## $ вес: число 2,62 2,88 2,32 3,21 3,44 ...
## $ qsec : число 16,5 17 18,6 19,4 17 ...
## $ cyl : число 6 6 4 6 8 6 8 4 4 6 ...
## $ cyl_character: chr "6 цилиндров" "6 цилиндров" "4 цилиндра" "6 цилиндров" ...
## $ cyl_factor : Фактор с 3 уровнями "6 цилиндров"..: 1 1 2 1 3 1 3 2 2 1 ...
## $ vs : число 0 0 1 1 0 1 0 1 1 1 ...
## $ двигатель : Фактор с 2 уровнями "V-образный", "прямой": 1 1 2 2 1 2 1 2 2 2 ...
## $ am : число 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 ...
## $ трансмиссия: Фактор с 2 уровнями «Автоматический», «Ручной»: 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 ...
## $ gear : число 4 4 4 3 3 3 3 4 4 4 ...
## $ gear_factor : Коэффициент с 3 уровнями "3 передачи вперед",..: 2 2 2 1 1 1 1 2 2 2 ...
## $ carb : число 4 4 1 1 2 1 4 2 2 4 ...
## $ test_date : POSIXct, формат: "1974-01-05" "1974-01-07" . ..

Средние значения и стандартные отклонения

mean_sd возвращает среднее (арифметическое) и стандартное отклонение для числового вектора в виде форматированной строки символов. Например, mean_sd(mtcars2$mpg) возвращает отформатированную строку 20.09 ± 6.03. Существуют и другие варианты форматирования символьной строки:

  mean_sd(mtcars2$миль на галлон)
## [1] "20.09 ± 6.03"
mean_sd(mtcars2$миль на галлон, обозначение_sd = "paren")
## [1] "20.09 (6.03)"

Среднее значение и доверительные интервалы

Если вам нужно среднее значение и доверительный интервал, есть функция mean_ci`.`, которая возвращает объект qwraps2_mean_ci , который представляет собой именованный вектор со средним значением, нижним доверительным пределом и верхним доверительным пределом. Метод печати для объектов qwraps2_mean_ci представляет собой вызов функции frmtci . Вы можете изменить форматирование печатного результата, изменив аргументы, вставленные в frmtci .

  mci <- mean_ci(mtcars2$миль на галлон)
ул (мки)
## 'qwraps2_mean_ci' Именованное число [1:3] 20.1 18 22.2
## - attr(*, "names")= chr [1:3] "mean" "lcl" "ucl"
## - атрибут(*, "альфа")= число 0,05
mci
## [1] "20.09 (18.00, 22.18)"
печать (mci, show_level = ИСТИНА)
## [1] "20.09 (95% ДИ: 18.00, 22.18)"

Счет и проценты

Функция n_perc — рабочая лошадка. n_perc0 также предоставляется для простоты использования так же, как в базе R есть paste и paste0` .` n_perc возвращает n (%) со знаком процента в строке, n_perc0`` пропускает знак процента из строки. Последний хорош для таблиц, первый — для встроенного текста.

  n_perc(mtcars2$cyl == 4)
## [1] "11 (34,38%)"
n_perc0 (mtcars2 $ цилиндр == 4)
## [1] "11 (34)"

n_perc(mtcars2$cyl_factor == 4) # возвращает 0 (0,00%)
## [1] "0 (0,00%)"
n_perc(mtcars2$cyl_factor == "4 цилиндра")
## [1] "11 (34,38%)"
n_perc(mtcars2$cyl_factor == уровни(mtcars2$cyl_factor)[2])
## [1] "11 (34. 2}{н}}
\end{уравнение}
\] 
  При поиске геометрического стандартного отклонения в R простой  exp(sd(log(x)))  не совсем корректен. Геометрическое стандартное отклонение использует \(n,\) полный размер выборки в знаменателе, где функции  sd  и  var  в R используют знаменатель \(n - 1.\) Чтобы получить геометрическое стандартное отклонение следует скорректировать результат, умножив дисперсию на \((n - 1)/n\) или стандартное отклонение на \(\sqrt{(n - 1)/n}.\) См. пример ниже. 
   x <- runif(6, минимум = 4, максимум = 70)

# среднее геометрическое
mu_g <- prod(x) ** (1/длина(x))
кружка
## [1] 46.50714
exp(среднее(log(x)))
## [1] 46.50714
1,2 ** среднее (логарифм (х, основание = 1,2))
## [1] 46.50714

# геометрическое стандартное отклонение
exp(sd(log(x))) ## Это неверно
## [1] 1.500247

# эти уравнения верны
sigma_g <- exp(sqrt(sum(log(x / mu_g) ** 2) / длина(x)))
sigma_g
## [1] 1.448151

exp(sqrt((длина(x) - 1) / длина(x)) * sd(log(x)))
## [1] 1. 2))
## [1] ИСТИНА

гсд(х)
## [1] 1.448151
все.равно(gsd(x), sigma_g)
## [1] ИСТИНА  
  gmean_sd  обеспечивает быстрый способ отчета о среднем геометрическом и геометрическом стандартном отклонении так же, как  mean_sd  делает для среднего арифметического и стандартного арифметического отклонения:
  gmean_sd(x)
## [1] "46,51 ± 1,45"  
 Цель: построить таблицу со сводной статистикой для некоторых переменных в данных  mtcars2  .кадр  в целом и внутри подгрупп. Мы начнем с чего-то очень простого и дойдем до чего-то большего.
 Давайте сообщим минимальное, максимальное и среднее значение (sd) для непрерывных переменных и n (%) для категориальных переменных. Мы будем сообщать мили на галлон, рабочий объем (disp), вес (вес) и общую передачу, а также количество цилиндров и тип трансмиссии.
  ВИДИМОЕ ИЗМЕНЕНИЕ ДЛЯ КОНЕЧНОГО ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ:  для версии qwraps2 до 0. 4.2 метод  summary_table  полагался на  *[dplyr](https://cran.r-project.org/package=dplyr)*  глаголов для реализации и спецификаций конечного пользователя. Это создало несколько ограничений и потребовало того, что можно было бы считать неинтуитивным API из-за использования местоимения данных rlang  .data`. Создание таблицы со сводкой на основе группировки, например, миль на галлон по количеству цилиндров, было достигается использованием  dplyr::group_by  для указания группы. В дальнейшем поддерживалась только одна группирующая переменная. Начиная с версии 0.5.0 реализация  summary_table  и  qsummary  основана на базовых методах R.Изменение в реализации упростит работу для всех пользователей, поскольку использование tidyverse больше не требуется и не предполагается. Использование  dplyr::group_by`` по-прежнему поддерживается и было улучшено.
 В API есть два изменения: 1. Использование местоимения данных  . data`.` больше не рекомендуется. На самом деле, сейчас это обескуражен. В версии 0.5.0 есть тест, который выдаст сообщение об этом. 2. Новый аргумент функции  на  был добавлен в метод  summary_table , так что использование  dplyr::group_by`` больше не требуется.
 Использование таблицы  summary_table  для определения сводки, т. е. списка списков формул для суммирования data.frame.
 Внутренние списки именуются  формулой  e, определяющей требуемую сводку. Имена важны, так как они используются для маркировки групп строк и имен строк в таблице.
  наш_резюме1 <-
  list("Миль на галлон" =
       список("мин" = ~ мин(миль на галлон),
            «макс» = ~ макс (миль на галлон),
            "среднее (sd)" = ~ qwraps2::mean_sd(миль на галлон)),
       "Перемещение" =
       список("мин" = ~ мин(дисп),
            «медиана» = ~ медиана (дисп),
            "макс" = ~ макс(дисп),
            "среднее (sd)" = ~ qwraps2::mean_sd(disp)),
       «Вес (1000 фунтов)» =
       список("мин" = ~ мин(вес),
            «макс» = ~ макс (вес),
            "среднее (sd)" = ~ qwraps2::mean_sd(wt)),
       "Передние передачи" =
       list("Три" = ~ qwraps2::n_perc0(шестерня == 3),
            "Четыре" = ~ qwraps2::n_perc0(шестерня == 4),
            "Пять" = ~ qwraps2::n_perc0(шестерня == 5))
       )  
 Создание таблицы выполняется вызовом  summary_table 
  ### Общий
целое <- summary_table (mtcars2, our_summary1)
целый  
  миль на галлон    
    мин  10. 4
    макс.  33,9
    среднее (стандартное отклонение)  20,09 ± 6,03
  Рабочий объем    
    мин  71,1
    медиана  196,3
    макс.  472
    среднее (стандартное отклонение)  230,72 ± 123,94
  Вес (1000 фунтов)    
    мин  1.513
    макс.  5.424
    среднее (стандартное отклонение)  3,22 ± 0,98
  Шестерни переднего хода    
    Три  15 (47)
    Четыре  12 (38)
    Пять  5 (16)
 Если  grouped_df , созданный вызовом  dplyr::group_by , передается в  summary_table , то результирующая таблица будет иметь по одному столбцу для каждой группы.
  ### По количеству цилиндров
by_cyl <-summary_table(dplyr::group_by(mtcars2, cyl_factor), our_summary1)
by_cyl  
  миль на галлон            
    мин  17,8  21,4  10,4
    макс.  21,4  33,9  19,2
    среднее (стандартное отклонение)  19.74 ± 1,45  26,66 ± 4,51  15,10 ± 2,56
  Рабочий объем            
    мин  145  71,1  275,8
    медиана  167,6  108  350,5
    макс.  258  146,7  472
    среднее (стандартное отклонение)  183.31 ± 41,56  105,14 ± 26,87  353,10 ± 67,77
  Вес (1000 фунтов)            
    мин  2,62  1,513  3,17
    макс.  3,46  3,19  5.424
    среднее (стандартное отклонение)  3,12 ± 0,36  2,29 ± 0,57  4,00 ± 0,76
  Шестерни переднего хода            
    Три  2 (29)  1 (9)  12 (86)
    Четыре  4 (57)  8 (73)  0 (0)
    Пять  1 (14)  2 (18)  2 (14)
 Если вы не работаете в tidyverse, вы можете явно определить переменные в данных. кадр для группировки, например,
  сводная_таблица (mtcars2, сводки = наша_суммар1, по = c ("cyl_factor"))  
  миль на галлон            
    мин  17,8  21,4  10,4
    макс.  21,4  33,9  19,2
    среднее (стандартное отклонение)  19,74 ± 1,45  26.66 ± 4,51  15,10 ± 2,56
  Рабочий объем            
    мин  145  71,1  275,8
    медиана  167,6  108  350,5
    макс.  258  146,7  472
    среднее (стандартное отклонение)  183,31 ± 41,56  105.14 ± 26,87  353,10 ± 67,77
  Вес (1000 фунтов)            
    мин  2,62  1,513  3,17
    макс.  3,46  3,19  5.424
    среднее (стандартное отклонение)  3,12 ± 0,36  2,29 ± 0,57  4,00 ± 0,76
  Шестерни переднего хода            
    Три  2 (29)  1 (9)  12 (86)
    Четыре  4 (57)  8 (73)  0 (0)
    Пять  1 (14)  2 (18)  2 (14)
 С рефакторингом метода  summary_table  в версии 0. 5.0 проще группировать по нескольким переменным. Например, получив столбец для сочетания цилиндров и типа трансмиссии:
  by_cyl_am <- summary_table(mtcars2, summaries = our_summary1, by = c("cyl_factor", "am"))
by_cyl_am
##
##
## | |6 цилиндров.0 (N = 4) |4 цилиндра.0 (N = 3) |8 цилиндров.0 (N = 12) |6 цилиндров.1 (N = 3) |4 цилиндра.1 (N = 8) |8 цилиндров.1 (N = 2) |
## |:------------------------------------|:---------------------| :----------------------------------|:-------------------------------------|:-- -------------------|:---------------------|:------ ---------------|
## |**Мили на галлон** |   |   |   |   |   |   |
## |   мин |17.8 |21,5 |10,4 |19,7 |21,4 |15 |
## |   макс |21,4 |24,4 |19,2 |21 |33,9 |15,8 |
## |   среднее (стандартное отклонение) |19,12 ± 1,63 |22,90 ± 1,45 |15,05 ± 2,77 |20,57 ± 0,75 |28,07 ± 4,48 |15,40 ± 0.57 |
## |**Смещение** |   |   |   |   |   |   |
## |   мин |167,6 |120,1 |275,8 |145 |71,1 |301 |
## |   медиана |196,3 |140,8 |355 |160 |87. 05 |326 |
## |   макс |258 |146,7 |472 |160 |121 |351 |
## |   среднее (стандартное отклонение) |204,55 ± 44,74 |135,87 ± 13,97 |357,62 ± 71,82 |155,00 ± 8,66 |93,61 ± 20,48 |326,00 ± 35,36 |
## |**Вес (1000 фунтов)** |   |   |   |   |   |   |
## |   мин |3.215 |2,465 |3,435 |2,62 |1,513 |3,17 |
## |   макс |3,46 |3,19 |5,424 |2,875 |2,78 |3,57 |
## |   среднее (стандартное отклонение) |3,39 ± 0,12 |2,94 ± 0,41 |4,10 ± 0,77 |2,75 ± 0,13 |2,04 +плюс; 0,41 |3,37 ± 0.28 |
## |**Передние передачи** |   |   |   |   |   |   |
## |   Три |2 (50) |1 (33) |12 (100) |0 (0) |0 (0) |0 (0) |
## |   Четыре |2 (50) |2 (67) |0 (0) |2 (67) |6 (75) |0 (0) |
## |   Пять |0 (0) |0 (0) |0 (0) |1 (33) |2 (25) |2 (100) |  
 Быстрая проверка показывает, что множественная группировка через dplyr такая же, как и выше.
  all.equal(summary_table(dplyr::group_by(mtcars2, cyl_factor, am), summaries = our_summary1),
          by_cyl_am)
## [1] ИСТИНА  
 Еще одно замечание: если вы передадите  grouped_df  в  summary_table  при указании аргумента  на , будет выдано предупреждение, и группы  grouped_df  будут иметь приоритет.
  summary_table (dplyr:: group_by (mtcars2, carb), summaries = our_summary1, by = c («cyl_factor», «am»))
## Предупреждение в summary_table.grouped_df(dplyr::group_by(mtcars2, carb), резюме =
## our_summary1, : вы передали grouped_df в summary_table и указали
## аргумент. Аргумент by будет игнорироваться.  
  миль на галлон                        
    мин  18,1  15. 2  15,2  10,4  19,7  15
    макс.  33,9  30,4  17,3  21  19,7  15
    среднее (стандартное отклонение)  25,34 ± 6,00  22,40 ± 5,47  16,30 ± 1,05  15,79 ± 3,91  19,70 ± нет данных  15,00 ± нет данных
  Рабочий объем                        
    мин  71.1  75,7  275,8  160  145  301
    медиана  108  143,75  275,8  350,5  145  301
    макс.  258  400  275,8  472  145  301
    среднее (стандартное отклонение)  134,27 ± 75,90  208,16 ± 122,50  275.80 ± 0,00  308,82 ± 132,06  145,00 ± нет данных  301,00 ± нет данных
  Вес (1000 фунтов)                        
    мин  1,835  1,513  3,73  2,62  2,77  3,57
    макс.  3,46  3,845  4,07  5.424  2,77  3,57
    среднее (стандартное отклонение)  2,49 ± 0,62  2,86 ± 0,83  3,86 ± 0,18  3,90 ± 1,05  2,77 ± н.д.  3,57 ± н.д.
  Шестерни переднего хода                        
    Три  3 (43)  4 (40)  3 (100)  5 (50)  0 (0)  0 (0)
    Четыре  4 (57)  4 (40)  0 (0)  4 (40)  0 (0)  0 (0)
    Пять  0 (0)  2 (20)  0 (0)  1 (10)  1 (100)  1 (100)
 Чтобы составить отчет о таблице, содержащей как сводку всей выборки, так и условные столбцы вместе:
  оба <- cbind(целое, by_cyl)
оба  
  миль на галлон                
    мин  10. 4  17,8  21,4  10,4
    макс.  33,9  21,4  33,9  19,2
    среднее (стандартное отклонение)  20,09 ± 6,03  19,74 ± 1,45  26,66 ± 4,51  15,10 ± 2,56
  Рабочий объем                
    мин  71,1  145  71.1  275,8
    медиана  196,3  167,6  108  350,5
    макс.  472  258  146,7  472
    среднее (стандартное отклонение)  230,72 ± 123,94  183,31 ± 41,56  105,14 ± 26,87  353,10 ± 67,77
  Вес (1000 фунтов)                
    мин  1.513  2,62  1,513  3,17
    макс.  5.424  3,46  3,19  5.424
    среднее (стандартное отклонение)  3,22 ± 0,98  3,12 ± 0,36  2,29 ± 0,57  4,00 ± 0,76
  Шестерни переднего хода                
    Три  15 (47)  2 (29)  1 (9)  12 (86)
    Четыре  12 (38)  4 (57)  8 (73)  0 (0)
    Пять  5 (16)  1 (14)  2 (18)  2 (14)
 Если вы хотите изменить имена столбцов, сделайте это с помощью аргумента  cnames  на  qable  с помощью метода печати для  объектов qwraps2_summary_table . Любой аргумент, который вы хотите отправить в  qable , может быть отправлен туда при явном использовании метода  print  для объектов  qwraps2_summary_table .
  печать(оба,
      rtitle = "Сводная статистика",
      cnames = c("Колонка 0", "Колонка 1", "Колонка 2", "Колонка 3"))  
  миль на галлон                
    мин  10.4  17,8  21,4  10,4
    макс.  33,9  21,4  33,9  19,2
    среднее (стандартное отклонение)  20,09 ± 6,03  19,74 ± 1,45  26,66 ± 4,51  15,10 ± 2,56
  Рабочий объем                
    мин  71,1  145  71. 1  275,8
    медиана  196,3  167,6  108  350,5
    макс.  472  258  146,7  472
    среднее (стандартное отклонение)  230,72 ± 123,94  183,31 ± 41,56  105,14 ± 26,87  353,10 ± 67,77
  Вес (1000 фунтов)                
    мин  1.513  2,62  1,513  3,17
    макс.  5. 424  3,46  3,19  5.424
    среднее (стандартное отклонение)  3,22 ± 0,98  3,12 ± 0,36  2,29 ± 0,57  4,00 ± 0,76
  Шестерни переднего хода                
    Три  15 (47)  2 (29)  1 (9)  12 (86)
    Четыре  12 (38)  4 (57)  8 (73)  0 (0)
    Пять  5 (16)  1 (14)  2 (18)  2 (14)
 1"> Простое построение резюме 
 Задача создания  резюме  списков списков может быть утомительной.Функция  qummaries  предназначена для облегчения.  qummaries  будет использовать набор предопределенных функций для суммирования числовых столбцов data.frame, набор аргументов для передачи в  n_perc  для категориальных (символьных и факторных) переменных.
 По умолчанию при вызове  summary_table  будут использоваться сводные метрики по умолчанию, определенные параметром  qsummary`.` Целью  qsummary  является предоставление одной и той же сводки для всех числовых переменных в данных.кадр и единый стиль сводки для категориальных переменных в data.frame. Например, сводка по умолчанию для набора переменных из набора данных  mtcars2`` равна
.  qsummary(mtcars2[, c("миль на галлон", "cyl_factor", "вес")])
## $миль на галлон
## Минимум $mpg$
## ~qwraps2::frmt(мин(мили на галлон))
##
## $mpg$`медиана (IQR)`
## ~qwraps2::median_iqr(миль на галлон)
##
## $mpg$`среднее (sd)`
## ~qwraps2::mean_sd(миль на галлон)
##
## Максимум $mpg$
## ~qwraps2::frmt(max(mpg))
##
##
## $cyl_фактор
## $cyl_factor$`6 цилиндров`
## ~qwraps2::n_perc(cyl_factor == "6 цилиндров", digits = 0, show_symbol = FALSE)
##
## $cyl_factor$`4 цилиндра`
## ~qwraps2::n_perc(cyl_factor == "4 цилиндра", digits = 0, show_symbol = FALSE)
##
## $cyl_factor$`8 цилиндров`
## ~qwraps2::n_perc(cyl_factor == "8 цилиндров", digits = 0, show_symbol = FALSE)
##
##
## $вес
## $wt$минимум
## ~qwraps2::frmt(мин(вес))
##
## $wt$`медиана (IQR)`
## ~qwraps2::median_iqr(wt)
##
## $wt$`среднее (стандартное отклонение)`
## ~qwraps2::mean_sd(wt)
##
## $вес$максимум
## ~qwraps2::frmt(max(wt))  
 Эта сводка по умолчанию используется для таблицы следующим образом:
  summary_table (mtcars2 [, c («миль на галлон», «cyl_factor», «вес»)])  
  миль на галлон    
    минимум  10. 40
    медиана (IQR)  19,20 (15,43, 22,80)
    среднее (стандартное отклонение)  20,09 ± 6,03
    максимум  33,90
  cyl_factor    
    6 цилиндров  7 (22)
    4 цилиндра  11 (34)
    8 цилиндров  14 (44)
  Вес    
    минимум  1.51
    медиана (IQR)  3,33 (2,58, 3,61)
    среднее (стандартное отклонение)  3,22 ± 0,98
    максимум  5,42
 Теперь предположим, что мы хотим сообщать только минимум и максимум для каждой из числовых переменных, а для категориальных переменных мы хотим, чтобы две отображали знаменатель для каждой категории и для процента, до одной цифры с символом процента в Таблица. Обратите внимание, что при определении списка numeric_summaries в качестве заполнителя аргумента используется символ  %s .
  new_summary <-
  qsummary(mtcars2[, c("миль на галлон", "cyl_factor", "вес")],
           numeric_summaries = list("Минимум" = "~ мин(%s)",
                                    "Максимум" = "~ макс(%s)"),
           n_perc_args = список (цифры = 1, show_symbol = TRUE, show_denom = «всегда»))
ул (new_summary)
## Список из 3
## $ миль на галлон: список из 2
## ..$ Минимум:Класс 'formula' language ~min(mpg)
## .. .. ..- attr(*, ".Environment")=<среда: R_GlobalEnv>
## ..$ Максимум:Класс 'формула' language ~max(mpg)
## .. .. ..- attr(*, ".Environment")=<среда: R_GlobalEnv>
## $ cyl_factor:Список из 3
## ..$ 6 цилиндров:Класс 'формула' языка ~qwraps2::n_perc(cyl_factor == "6 цилиндров", цифры = 1, show_symbol = TRUE, show_denom = "всегда")
## .. .. ..- attr(*, ".Environment")=<среда: R_GlobalEnv>
## ..$ 4 цилиндра:Класс 'формула' языка ~qwraps2::n_perc(cyl_factor == "4 цилиндра", цифры = 1, show_symbol = TRUE, show_denom = "всегда")
## . . .. ..- attr(*, ".Environment")=<среда: R_GlobalEnv>
## ..$ 8 цилиндров:Класс 'формула' языка ~qwraps2::n_perc(cyl_factor == "8 цилиндров", цифры = 1, show_symbol = TRUE, show_denom = "всегда")
## .. .. ..- attr(*, ".Environment")=<среда: R_GlobalEnv>
## $ вес :Список из 2
## ..$ Минимум:Класс 'формула' языка ~min(wt)
## .. .. ..- attr(*, ".Environment")=<среда: R_GlobalEnv>
## ..$ Максимум:Класс 'формула' языка ~max(wt)
## .. .. ..- attr(*, ".Environment")=<среда: R_GlobalEnv>  
 Результирующая таблица:
  сводная_таблица (mtcars2, новая_суммарная)  
  миль на галлон    
    Минимум  10.4
    Максимум  33,9
  cyl_factor    
    6 цилиндров  7/32 (21,9%)
    4 цилиндра  32. 11 (34,4%)
    8 цилиндров  14/32 (43,8%)
  Вес    
    Минимум  1,513
    Максимум  5.424
 Сводку можно легко использовать с аргументом  на 
  summary_table (mtcars2, new_summary, by = c («cyl_factor»))  
  миль на галлон            
    Минимум  17,8  21,4  10,4
    Максимум  21,4  33,9  19,2
  cyl_factor            
    6 цилиндров  7/7 (100. 0%)  0/11 (0,0%)  0/14 (0,0%)
    4 цилиндра  0/7 (0,0%)  11/11 (100,0%)  0/14 (0,0%)
    8 цилиндров  0/7 (0,0%)  0/11 (0,0%)  14/14 (100,0%)
  Вес            
    Минимум  2,62  1,513  3,17
    Максимум  3.46  3,19  5.424
 Добавление P-значений в сводную таблицу 
 Существует множество различных способов форматирования сводных таблиц данных. Добавление p-значений в таблицу — это всего лишь одна вещь, которую можно сделать более чем одним способом. Например, если группа строк сообщает количество и проценты для каждого уровня категориальной переменной в нескольких группах (столбцах), то я бы сказал, что значение p, полученное в результате теста хи-квадрат или точного теста Фишера, будет лучше всего в строке таблицы, обозначающей группу строк.Однако, скажем, мы сообщили минимум, медиану, среднее значение и максимум в группе строк для одной переменной. Я бы предложил, чтобы значение p из t-теста или другого значимого теста для разницы в среднем сообщалось в строке сводной таблицы для среднего, а не в самой группе строк.
 Имея так много возможностей, я зарезервировал построение столбца p-значения для специального случая. Возможно, дополнительный столбец не будет использоваться, а p-значения редактируются, например, в метках групп строк.
 Если вы хотите добавить столбец p-value в объект  qwraps2_summary_table , вы можете с некоторой легкостью это сделать. Обратите внимание, что  объектов qwraps2_summary_table  — это просто символьные матрицы.
  ул(оба)
## 'qwraps2_summary_table' chr [1:13, 1:4] "10.4" "33.9" ...
## - attr(*, "dimnames")=Список из 2
## ..$ : chr [1:13] "min" "max" "mean (sd)" "min" ...
## ..$ : chr [1:4] "mtcars2 (N = 32)" "6 цилиндров (N = 7)" "4 цилиндра (N = 11)" "8 цилиндров (N = 14)"
## - attr(*, "rgroups")= Named int [1:4] 3 4 3 3
## ..- attr(*, "names")= chr [1:4] "Мили на галлон" "Смещение" "Вес (1000 фунтов)" "Передние передачи"  
 Давайте добавим p-значения для проверки разницы в среднем между тремя группами цилиндров.
  # разница в средствах
mpvals <-
  сочный(
         список (lm (миль на галлон ~ cyl_factor, данные = mtcars2),
              lm(disp ~ cyl_factor, data = mtcars2),
              lm(wt ~ cyl_factor, данные = mtcars2)),
         Extract_fpvalue)

# тест Фишера
fpval <- frmtp(fisher.test(table(mtcars2$gear, mtcars2$cyl_factor))$p.value)  
 Добавление столбца p-значения выполняется следующим образом:
  оба <- cbind(оба, "P-значение" = "")
оба[grepl("значение \\(sd\\)", имена строк(оба)), "P-значение"] <- mpvals
а <- захват.  вывод (печать (оба))
a[grepl("Передние передачи", a)] <-
  sub("  \\ \\|$", paste(fpval, "|"), a[grepl("Forward Gears", a)])  
 и результирующая таблица:
  миль на галлон                    
    мин  10.4  17,8  21,4  10,4 
    макс.  33,9  21,4  33,9  19,2 
    среднее (стандартное отклонение)  20,09 ± 6,03  19,74 ± 1,45  26,66 ± 4,51  15,10 ± 2,56   Р  < 0,0001
  Рабочий объем                    
    мин  71. 1  145  71,1  275,8 
    медиана  196,3  167,6  108  350,5 
    макс.  472  258  146,7  472 
    среднее (стандартное отклонение)  230,72 ± 123,94  183,31 ± 41,56  105,14 ± 26,87  353,10 ± 67,77   P  < 0.0001
  Вес (1000 фунтов)                    
    мин  1,513  2,62  1,513  3,17 
    макс.  5.424  3,46  3,19  5.424 
    среднее (стандартное отклонение)  3,22 ± 0,98  3,12 ± 0,36  2.29 ± 0,57  4,00 ± 0,76   Р  < 0,0001
  Шестерни переднего хода                   Р  < 0,0001
    Три  15 (47)  2 (29)  1 (9)  12 (86) 
    Четыре  12 (38)  4 (57)  8 (73)  0 (0) 
    Пять  5 (16)  1 (14)  2 (18)  2 (14) 
 Другим вариантом, который вы можете рассмотреть, является использование p-значения в имени группы строк. Рассмотрим следующую конструкцию. P-значения добавляются к именам групп строк при построении сводной таблицы.
  gear_summary <-
  list("Передние передачи" =
       list("Три" = ~ qwraps2::n_perc0(шестерня == 3),
            "Четыре" = ~ qwraps2::n_perc0(шестерня == 4),
            "Пять" = ~ qwraps2::n_perc0(шестерня == 5)),
       "Передача" =
       list("Автоматически" = ~ qwraps2::n_perc0(am == 0),
            "Вручную" = ~ qwraps2::n_perc0(am == 1))
       )

gear_summary <-
setNames (gear_summary,
         с(
         paste("Передние передачи: ", frmtp(fisher.test(xtabs(~ gear + cyl_factor, data = mtcars2))$p.value)),
         paste("Передача: ", frmtp(fisher.test(xtabs(~ am + cyl_factor, data = mtcars2))$p.value)))
         )

сводная_таблица (mtcars2, gear_summary, by = "cyl_factor")  
  Передние передачи:  P  < 0,0001            
    Три  2 (29)  1 (9)  12 (86)
    Четыре  4 (57)  8 (73)  0 (0)
    Пять  1 (14)  2 (18)  2 (14)
  Трансмиссия:  P  = 0. 0091            
    Автоматический  4 (57)  3 (27)  12 (86)
    Руководство  3 (43)  8 (73)  2 (14)
 Использование меток переменных 
 Некоторые парадигмы управления данными будут использовать атрибуты для сохранения метки, связанной с переменной в data.frame. Яркими примерами являются файлы  *[Hmisc](https://cran.r-project.org/package=Hmisc)*  и  *[sjPlot](https://cran.r-project.org/package=sjPlot)*.  Если связать метку с переменной во фрейме данных, эта метка будет использоваться при построении сводной таблицы. Эта функция была предложена https://github.com/dewittpe/qwraps2/issues/74 и реализована следующим образом:
  новый_кадр_данных <-
  data. frame(возраст = c(18, 20, 24, 17, 43),
             эду = с(1, 3, 1, 5, 2),
             rt = с (0,01, 0,04, 0,02, 0,10, 0,06))

# Установить метку для переменных
attr(new_data_frame$age, "метка") <- "Возраст в годах"
attr(new_data_frame$rt, "метка") <- "Время реакции"

# ошибочно установили для атрибута имя вместо метки
attr(new_data_frame$edu, "имя") <- "Образование"  
 При вызове  qsummary  будут использоваться метки предоставления для переменных age и rt.Поскольку для переменной edu не существует атрибута «метка», в выводе будет использоваться edu.
  qsummary(new_data_frame)
## $`Возраст в годах`
## $`Возраст в годах`$минимум
## ~qwraps2::frmt(мин(возраст))
##
## $`Возраст в годах`$`медиана (IQR)`
## ~qwraps2::median_iqr(возраст)
##
## $`Возраст в годах`$`средний (sd)`
## ~qwraps2::mean_sd(возраст)
##
## $`Возраст в годах`$максимум
## ~qwraps2::frmt(max(возраст))
##
##
## $edu
## $edu$минимум
## ~qwraps2::frmt(мин(обучение))
##
## $edu$`медиана (IQR)`
## ~qwraps2::median_iqr(обучение)
##
## $edu$`значит (sd)`
## ~qwraps2::mean_sd(обучение)
##
## $edu$максимум
## ~qwraps2::frmt(max(edu))
##
##
## $`Время реакции`
## $`Время реакции`$минимум
## ~qwraps2::frmt(мин(рт))
##
## $`Время реакции`$`медиана (IQR)`
## ~qwraps2::median_iqr(rt)
##
## $`Время реакции`$`среднее (sd)`
## ~qwraps2::mean_sd(rt)
##
## $`Время реакции`$максимум
## ~qwraps2::frmt(max(rt))  
 Это поведение также наблюдается при вызове  summary_table 
.  сводная_таблица (новый_кадр_данных)  
  Возраст в годах    
    минимум  17.00
    медиана (IQR)  20.00 (18.00, 24.00)
    среднее (стандартное отклонение)  24,40 ± 10,74
    максимум  43,00
  образование    
    минимум  1,00
    медиана (IQR)  2,00 (1,00, 3,00)
    среднее (стандартное отклонение)  2,40 ± 1,67
    максимум  5.00
  Время реакции    
    минимум  0,01
    медиана (IQR)  0,04 (0,02, 0,06)
    среднее (стандартное отклонение)  0,05 ± 0,04
    максимум  0,10
 Создание сводных таблиц 
 Добавление столбцов 
 Давайте рассмотрим еще две функции сводных таблиц, которые позволят вам проводить более сложные исследования ваших данных.
 Мы узнали, что  Строка  в сводной таблице указывает  агрегацию  или группу элементов, для которых вы хотите вычислить значение. Столбец   в сводной таблице — это просто  еще одна агрегация, , но она отображает значения в верхней части таблицы. Легче понять, когда видишь...
  Сделайте это:  Добавьте столбцы, которые сгруппируют данные по  полу  , как показано на анимации ниже.
  Добавление столбцов, сгруппированных по полу.Полученная таблица показывает средний рейтинг и количество для каждого фильма, а также с разбивкой по полу. Сводная таблица также сохраняет «Общие итоги», которые выглядели бы, если бы столбцы не были указаны. 
 Фильтрация сводных таблиц 
 Применение фильтра к сводной таблице делает то же самое, что и к обычной электронной таблице — позволяет отфильтровывать значения из необработанных данных.
 Анимация ниже показывает сначала отфильтровывание 14-летних из расчетов, а затем отфильтровывание некоторых фильмов.  Вам не обязательно делать это  , но в некоторых случаях это может быть очень полезным инструментом.
 Следующий шаг — работа со сводной таблицей 
 Если вы хотите дальше обрабатывать данные, сортировать или фильтровать,  вам не следует делать это в действующей активной сводной таблице  . Вместо этого вы должны  скопировать таблицу  и  вставить значения  в новую электронную таблицу.
  Примечание.  «Вставить значения» отличается от обычной «Вставить».
  Сделайте это  : Скопируйте сводную таблицу, создайте новую вкладку в электронной таблице и выполните  Редактировать  ->  Вставить специальные  ->  Вставить  значения  только  . Посмотрите анимацию, чтобы узнать, как это сделать.
  Копирование сводной таблицы, создание новой вкладки в электронной таблице и вставка значений. 
  "Почему  Вставить значения только  вместо  Вставить  ?" 
 Если вы скопируете сводную таблицу и сделаете обычную вставку, она вставит другую копию активной, активной, отзывчивой сводной таблицы   на новую вкладку.Нам не нужна активная таблица; нам просто нужны значения, которые он произвел.
 Вероятно, вы хотите добавить/изменить заголовки столбцов для отображения таблицы,  особенно для использования ее для построения диаграмм  . Посмотрите на изображение ниже, как вы можете это сделать.
  Изменение имен столбцов для облегчения их чтения на диаграмме 
 После очистки и фильтрации мы можем составить таблицу фильмов, в которых различия между мужскими и женскими рейтингами значительны.
  Диаграмма, показывающая фильмы с большой разницей в мужских и женских рейтингах 
 Двигаемся дальше: Визуализация сводных таблиц 
  Сводная таблица может стать хорошим первым шагом к отличной визуализации  . Часто бывает необходимо сначала обобщить данные, а затем отобразить их  , чтобы увидеть более крупные связи или закономерности.
 Сводные таблицы также не должны быть маленькими! Вы можете составить сводную таблицу, которая все еще слишком велика или полна цифр, чтобы увидеть какие-либо тенденции в данных.
 Например, из исходных данных о рейтингах фильмов (в которых было примерно 65 000 записей), если вы сделаете сводную таблицу, которая показывает  средний рейтинг фильмов для каждой возможной возрастной группы , таблица будет состоять примерно из 75 строк с целой кучей десятичных знаков. числа.
 Вы не можете увидеть какую-либо тенденцию или закономерность в данных, просто взглянув на таблицу. Но если вы нанесете результаты на график, вы сможете!
 Сводная таблица  Диаграмма
  ПРИМЕЧАНИЕ:   Более глубокое изучение данных показывает, что количество фильмов, оцененных людьми на этом веб-сайте, неуклонно снижается после 28 лет. На восходящий тренд может повлиять меньшее количество рейтингов. 
 Ваша очередь 
 Теперь у вас будет возможность играть самостоятельно.
 Продолжить
 Печать сводки таблицы, расписания или массива категорий 
 Сводка таблицы отображает описание таблицы из  T.Properties.Description , за которым следует информация о переменных  Т  .
 Сводка содержит следующую информацию о переменных:
 Имя: Размер и тип данных — имя переменной из  Т.Properties.VariableNames  , размер переменной и
 тип данных переменной.
 Единицы — переменные единицы от  T.Properties.VariableUnits  .
 Описание — Описание переменной из  T.Свойства.Описания переменных  .
 Пользовательские свойства: — Имена пользовательских свойств, которые применяются к
 переменные и соответствующие им значения из  Т. Свойства.CustomProperties  . Если настраиваемых свойств нет,
 то этот раздел опускается.
 Значения — включены только для числовых, логических,  категориальный  ,  дата-время  или  длительностей  переменных.
 Числовой,  datetime  или  продолжительность  переменные — минимальное, среднее и максимальное значения. Кроме того, количество
 отсутствующие значения ( NaN  с или  NaT  с) включены
 когда это число больше нуля.
 Логические переменные — количество значений, которые  истинны  и количество значений  false  .
  категориальные  переменных — количество элементов из
 каждой категории. Кроме того, число неопределенных элементов включается, когда
 число больше нуля.
 Если  T  является расписанием, то сводка содержит ту же информацию
 на векторе строк.
 Сводные таблицы | MAXQDA - MAXQDA 
 Сводная таблица — это обзорная таблица сводок и переменных документа для выбранных документов и кодов. Он служит компиляцией резюме по выбранным темам. Сводные таблицы — полезный инструмент для презентаций и публикаций.
 Чтобы создать сводные таблицы и просмотреть уже созданные сводные таблицы, щелкните значок  Сводная таблица  на любой вкладке
 на вкладке  Анализ 
 на панели инструментов окна Сводная таблица.
 Откроется окно сводных таблиц. С левой стороны вы найдете список уже созданных сводных таблиц, а в окне справа вы можете просмотреть сводную таблицу, открытую в данный момент.
 Чтобы создать новую сводную таблицу, нажмите кнопку на панели инструментов. Появится диалоговое окно с тремя вариантами:
 Вы можете решить, включать ли все документы или только активированные документы. Это определяет строки сводной таблицы.
 Вы можете выбрать любое количество кодов, которые будут отображаться в столбцах сводной таблицы.
 Вы можете выбрать, какие переменные документа должны выводиться в качестве дополнительной информации. Все переменные, размещенные на панели «Переменные для первого столбца», появятся в первом столбце с именем документа. Все переменные, размещенные на панели «Переменные в собственном столбце», появятся в своих столбцах после кодов.
 При нажатии  OK  таблица будет создана в соответствии с выбранными вами параметрами:
 В сводной таблице перечислены все сводки для выбранных кодов.
 В первом столбце сводной таблицы вы можете увидеть группу документов и название документа. Кроме того, значения переменных выбранных переменных отображаются под каждым документом. Это позволяет получить дополнительную информацию об определенном случае в сводной таблице.
 Доступны все табличные функции MAXQDA:
 Вы можете изменить порядок столбцов, щелкнув и перетащив их мышью.
 Вы можете скрывать или отображать столбцы (щелкните правой кнопкой мыши заголовок столбца и выберите  Выбрать поля  ).
 Вы можете расположить столбцы в алфавитном порядке, щелкнув заголовок столбца.
 Таблица представлена в текстовом формате, поэтому вся таблица отформатирована одним шрифтом.
  Обратите внимание:  Вы можете редактировать любую ячейку сводной таблицы по отдельности, что означает, что вы можете изменять отображаемые сводки. Изменения в содержании сводной таблицы также повлияют на сводки. Это означает, что содержимое соответствующей ячейки в сводной сетке также соответственно изменится  . Вы также можете изменить значения переменных, которые отображаются в своих собственных столбцах — это не влияет на сами переменные документа.
 Каждая ячейка сводной таблицы незримо связана с назначенными закодированными сегментами. Их можно просмотреть в окне «Извлеченные сегменты», щелкнув правой кнопкой мыши в ячейке сводной таблицы и выбрав «Отображать связанные закодированные сегменты».
 Преобразование столбца сводной таблицы в переменную документа 
 Предположим, что один столбец сводной таблицы содержит краткие и похожие резюме по теме в исследовании интервью.Эту аналитическую работу можно легко использовать в качестве переменной документа в MAXQDA, например. чтобы активировать интервьюируемых, для которых вы написали такое же резюме: щелкните правой кнопкой мыши заголовок столбца и выберите  Преобразовать в переменную документа  . Теперь MAXQDA создаст новую переменную документа, содержащую сводки в виде значений, и назовет ее столбцом. Если переменная уже существует, MAXQDA добавит к имени число. Обратите внимание, что значения будут сокращены до 63 символов. Столбец сводной таблицы остается.
 Поменять местами строки и столбцы сводной таблицы 
 Вы можете использовать значок на панели инструментов сводной таблицы, чтобы повернуть представление на 90°, что означает, что вы поменяете местами строки и столбцы для отображения. Тогда документы будут отображаться в столбцах, а коды (и переменные, отображаемые в собственном столбце) в строках.
 Открытие, удаление, дублирование и переименование сводных таблиц 
 Чтобы открыть существующую сводную таблицу, дважды щелкните имя сводной таблицы на левой панели.Вы также можете щелкнуть правой кнопкой мыши имя таблицы, чтобы открыть контекстное меню, позволяющее открывать, переименовывать, дублировать или удалять таблицу.
  Обратите внимание:  Сводная таблица динамически связана с данными MAXQDA. Как только вы открываете сводную таблицу, она сканирует ваш проект на наличие удаленных документов, кодов или переменных, чтобы при необходимости их можно было удалить или обновить. Удаление переменных в проекте или изменение значений переменных влияет не только на первый столбец, но и на переменные в их собственных столбцах.
 Вставить сводную таблицу как табличный документ в «Систему документов» 
 Отображаемую сводную таблицу можно сохранить как табличный документ, чтобы затем можно было оценить данные со всеми функциями MAXQDA. Для этого щелкните значок  Вставить сводную таблицу как табличный документ  в «Системе документов», которая появляется на панели инструментов.
 Сводные таблицы | DuellingWithSciense 
 Информация и ресурсы 
 Стратегии и инструменты 
 Другие ресурсы 
 Обзор 
 Когда я впервые начал свой переход к агрегатам на основе феноменов в моем классе, я понял свою собственную связь с явление не было явным в моем обучении и, следовательно, не было явным для моих студентов.Я заканчивал четырехнедельный блок, возвращался к феномену, а мои студенты не осознавали его. Моя следующая попытка с единицей, основанной на феноменах, включала использование феномена каждый день; в конце концов, моим ученикам так надоело это явление, что оно больше не служило своей цели. Мне нужна была стратегия, чтобы сделать связь с явлением явной для моих студентов, а также ясной в моем планировании. Инструмент, который теперь служит этой цели в моем классе, — сводная таблица. Мое знакомство со сводными таблицами началось с работы Амбициозного учителя естественных наук и развивалось по мере использования в моем классе.
 
 В моем классе сводная таблица состоит из четырех столбцов и пяти строк. Каждая строка предназначена для основной темы или концепции в модуле. В данном блоке есть от трех до пяти основных понятий.
 В качестве инструмента учителя 
 В моем классе сводные таблицы предоставляют мне структуру для планирования и разработки раздела, основанного на явлениях. Сводная таблица позволяет мне убедиться, что мой блок содержит необходимый контент, и гарантирует, что я периодически подключаю контент обратно к явлению.Заполненная сводная таблица является для меня постоянным справочным материалом, позволяющим поддерживать соответствие того, чему я учу, с тем, что ожидается, в соответствии с ожиданиями в отношении производительности.
 
 Общая процедура планирования со сводной таблицей:
  
 Первый столбец предназначен для деятельности и изучаемой концепции. Второй столбец предназначен для наблюдений, данных или свидетельств, идентифицированных в деятельности. Третий столбец предназначен для науки, лежащей в основе концепции; это содержание важно для концепции.Наконец, четвертая колонка предназначена для связи с явлением. Каждая строка или понятие действует как часть истории, которая объясняет явление и/или отвечает на главный вопрос. Вместе соединительный столбец каждой строки создает концептуальную сюжетную линию для модуля.
 1. Определить явление на уровне модуля и основной вопрос для модуля: Прежде чем преподавать модуль, я сначала просматриваю ожидаемые результаты для модуля и определяю общую тему или тему.Первым шагом планирования модуля является определение феномена модуля и разработка движущего вопроса. Феномен единицы — это феномен закрепления единицы; объяснение этого явления должно касаться всех аспектов, которым следует обучать в модуле. Ведущий вопрос – это «большой вопрос» агрегата. Иногда сначала может быть разработан движущий вопрос, и можно найти соответствующее явление. Идеальный управляющий вопрос для блока — 3-мерный, включая не только контент, но также SEP и CCC.
 2. Определите основные концепции, изучаемые в модуле: Следующим шагом является определение основных понятий, которые будут преподаваться в течение курса модуля. Я идентифицирую эти основные концепции с помощью ожиданий производительности и заявлений о доказательствах. В данном разделе у меня есть от трех до пяти основных понятий — не больше. Основные понятия не охватывают все содержание, представленное в разделе, но включают все содержание, подлежащее оценке. Основные понятия помещены в скобки внизу блоков действий.Понятия располагаются в том порядке, в котором они изучаются во время урока.
 3. Заполните "Почему?" колонке, определяя содержание каждой из основных концепций: после определения основных концепций, которые будут преподаваться в течение курса, я определяю, что нужно преподавать в отношении каждой из этих основных концепций. Я определяю глубину и охват каждой концепции, просматривая утверждения о доказательствах для утверждений о производительности, оцениваемых в модуле. "Почему?" Столбец выполняет две роли в сводной таблице учителей.Во-первых, это заставляет учителя продумывать, какой контент должен понять ученик, чтобы продемонстрировать владение концепцией в соответствии со стандартами. Во-вторых, «Почему?» столбец требует, чтобы учитель подумал о том, почему это понятие важно… «ну и что». К тому времени, когда я планирую один урок в рамках модуля, я намечаю, что учащиеся должны понять, чтобы успешно выполнить требования к выполнению модуля.
 4. Построение концептуальной сюжетной линии путем заполнения столбца «Связь». Следующим шагом в процессе заполнения сводной таблицы учителей является заполнение столбца «Связь».Каждое понятие относится к единице, потому что оно является частью объяснения явления. Концепции работают вместе, чтобы рассказать историю. Чтобы заполнить столбец «Связи», для каждой концепции определите, как эта концепция помогает объяснить явление. Когда вы читаете столбец соединения, каждая строка должна основываться на предыдущей. К концу сводной таблицы столбец связи создает концептуальную сюжетную линию для модуля. Колонка объясняет явление и отвечает на главный вопрос.
 5. Спланируйте трехмерный урок по каждому основному понятию. Последний шаг в процессе заполнения сводной таблицы для учителя – это планирование уроков для обучения понятиям. Для каждой из основных концепций я планирую как минимум один трехмерный урок, который вызовет высокую вовлеченность учащихся. Обычно этот урок представляет собой практическое моделирование, эксперимент или иным образом включает в себя какие-либо манипуляции. Название этого занятия указано в столбце «Упражнение» над изучаемой концепцией. Обратите внимание, что деятельность, запланированная в сводной таблице, не является единственной деятельностью, которая обучает этой концепции.Каждая концепция преподается как минимум с помощью трех различных действий в течение курса - только одно из этих действий попадает в сводную таблицу. В столбце «Наблюдения» я определяю основные доказательства или наблюдения, которые учащийся может извлечь из этого занятия. Это те вещи, на которые я буду обращать внимание студентов в ходе занятия.
 * Заполненный пример сводной таблицы планирования учителя для отдела законов о газах в средней школе можно найти здесь. Это версия сводной таблицы для учителя, которая используется в качестве примера в разделе «Инструмент для учащихся» ниже.
 В качестве инструмента для учащихся 
  
 В моем классе сводные таблицы являются важным инструментом осмысления учащимися и неотъемлемой частью структуры учебного предмета. Сводная таблица сначала используется, когда вводится явление, а затем, опять же, после каждого основного понятия, которое рассматривается, выделяется 45-минутный период занятий для заполнения новой строки сводной таблицы. Это означает, что в данной единице есть примерно пять сводных дней таблицы. В конце модуля сводная таблица выступает в качестве текущей записи всех важных понятий модуля и становится учебным пособием для итогового оценивания.На моем уроке учащимся разрешено использовать сводную таблицу по суммативному оцениванию.
 
 Сводная таблица учащихся имеет две стороны: «Мои мысли» и «Мысли класса». В проведении урока я всегда придерживаюсь схемы индивидуального времени, времени партнера и всего класса. Индивидуум предоставляет учащимся время и пространство для работы с содержанием и создает личную ответственность за обучение учащегося. Партнерское время дает учащимся время и пространство для обсуждения своего понимания и корректировки на основе понимания сверстника.К тому времени, когда мы перейдем к консенсусу всего класса, каждый учащийся запишет свои мысли и сможет активно участвовать в обсуждении. Чтобы способствовать достижению консенсуса в классе, я использую стратегии продуктивной беседы.
 
 В течение индивидуального времени я хожу по комнате с печатью. Штампы представляют собой забавные фигуры, животных, спортивные символы и т. д. Пока ученики работают, я хожу по комнате, читаю то, что пишут ученики. День итогового стола для основной концепции — одна из самых важных контрольных точек формирующего оценивания для моего понимания прогресса моих учеников. Пока студенты работают, я читаю то, что они пишут, и ставлю им штамп. В своем классе я подчеркиваю, что раздел «Мои мысли» посвящен тому, что мои ученики делятся своими текущими мыслями; речь идет не о написании идеального ответа. Это может стать проблемой для многих студентов. Предоставление марок работает как поощрение к тому, чтобы учащийся писал лучше всех. Использование штампов также заставляет меня просматривать понимание каждого ученика, чтобы точно определить области понимания и области, требующие дальнейшего развития.
 
 Поскольку мы переключаемся между индивидуальной стороной «Мои мысли» и согласованной в классе стороной «Мысли класса», сводная таблица также работает как инструмент самооценки для моих учеников. Если индивидуальные мысли учащегося сильно отличаются от консенсуса в классе, уровень понимания этого учащегося отличается от того, что необходимо для успеха в модуле. Работа над сводной таблицей происходит после завершения основной концепции; и, хотя мы могли бы снова коснуться этой темы, и все последующие концепции основаны на предыдущих концепциях, сводная таблица завершает инструкцию по теме. Когда учащийся самостоятельно оценивает свое понимание во время итогового стола, это дает ему возможность устранить свои пробелы в понимании перед итоговой оценкой. Это приводит к повышению успеваемости учащихся по всему блоку и по итоговому оцениванию.
 
 Общая процедура для итогового урока таблицы:
  * Пример, представленный в этой процедуре, является последней концепцией или последней строкой сводной таблицы учащихся в разделе средней школы по газовым законам.Учащиеся уже заполнили первые четыре строки сводной таблицы учащихся. Например, действие происходит, когда мешалка для краски разбивается газетой.
 1. Заполнение столбца «Деятельность/Процесс»: Учащиеся копируют действие и концепцию с обеих сторон сводной таблицы.
 Включение как деятельности, так и концепции важно. Деятельность, записанная в сводной таблице, не является единственной деятельностью, используемой для обучения концепции. Это занятие больше всего запомнится учащемуся и обычно представляет собой практическое задание или лабораторную работу. Целью записи деятельности в сводную таблицу является обоснование содержания на опыте. Это увеличивает запоминание учащимися содержания и дает учащимся ссылку при воспроизведении информации. Научная концепция также записывается в сводную таблицу. Записав понятие в сводную таблицу, учащиеся могут использовать понятия, а не только названия заданий, при обсуждении материала модуля.
 2. Завершение столбца «Наблюдения/доказательства/образцы»: сначала учащиеся делают наблюдения из раздела «Мои мысли».Затем учащиеся делятся своими мыслями с партнером и добавляют в поле на стороне «Мои мысли». Наконец, учащиеся переворачивают бумагу и всем классом вырабатывают консенсус в отношении наблюдений за заданием.
 Обычно я даю учащимся вопрос-подсказку, чтобы помочь им заполнить поле Наблюдение/Доказательства/Образцы. В зависимости от задания учащиеся могут записывать доказательства, полученные в ходе занятия, рисовать то, что они видели во время занятия, создавать график данных из действия или учащиеся могут просто констатировать то, что они наблюдали. Это дает прекрасную возможность обсудить, что представляет собой доказательство и в чем разница между наблюдениями и выводами. На большинстве своих занятий я жду от студентов двух-трех замечаний об эталонной деятельности.
 3. Завершение Почему? Колонка: Сначала учащиеся работают над тем, чтобы объяснить науку, лежащую в основе деятельности на стороне «Мои мысли». Затем учащиеся делятся своими мыслями с партнером и добавляют в поле на стороне «Мои мысли». Наконец, учащиеся переворачивают бумагу и всем классом приходят к общему мнению: «Почему?» столбец для деятельности.
 Как и в случае с колонкой «Наблюдения», я обычно даю учащимся наводящий вопрос, чтобы помочь учащимся ответить на вопрос «Почему?». коробка. В зависимости от вида деятельности учащиеся могут просто ответить на вопрос, почему произошли результаты эксперимента. Я мог бы предоставить учащимся схему или несколько ключевых терминов, которые они могли бы использовать для объяснения научного обоснования основной концепции ряда. В сущности, Почему? Коробка — это научное содержание, объясняющее основное понятие.
 4. Завершение столбца «Связи». Сначала учащиеся работают над тем, как научная концепция помогает объяснить явление на стороне «Мои мысли».Затем учащиеся делятся своими мыслями с партнером и добавляют в поле на стороне «Мои мысли». Наконец, учащиеся переворачивают бумагу и всем классом приходят к общему мнению в столбце «Связи» для задания.
 Следуя той же системе, я обычно даю учащимся вопрос-подсказку, чтобы помочь им заполнить поле «Соединение». Цель соединительной коробки состоит в том, чтобы учащиеся связали основную концепцию с явлением. На протяжении всего модуля я объясняю своим студентам, что мы просто рассказываем историю того, что происходит в нашем феномене.Каждая основная концепция представляет собой еще одну часть истории. А к концу сводной таблицы (завершению блока) учащиеся смогут рассказать всю историю явления.
 Использование сводных таблиц для развития аргументации учащихся:
 Сводные таблицы служат основой для разработки учащимися структуры утверждения, доказательства, рассуждения (CER) научного аргумента как на уровне отдельного урока, так и на уровне модуля.
 Каждый раз, когда учащиеся заполняют строку в сводной таблице, они участвуют в понимании как доказательств, так и компонентов рассуждений научного аргумента.В зависимости от действия заявление о результате действия (например, мешалка для краски сломалась, когда я ударил ее рукой) становится претензией. Когда учащиеся заполняют поле «Наблюдения», учащиеся выявляют доказательства, подтверждающие утверждение. По мере того, как учащиеся заполняют вопрос «Почему?» поле, они объясняют науку, стоящую за доказательствами, что является важным компонентом рассуждений.
 По завершении модуля вся итоговая таблица становится основой для научного аргумента. Ответом на главный вопрос, объясняющий явление, является претензия.Столбец «Активность» и столбец «Наблюдения» вместе служат свидетельством. По сути, я спрашиваю своих студентов: «Какие у вас есть доказательства из класса, подтверждающие существование этих научных концепций?» Наконец, Почему? столбец и столбец Connection вместе становятся рассуждениями. Двумя важными компонентами раздела рассуждений CER являются научные концепции, лежащие в основе доказательств, и то, как доказательства соединяются вместе, чтобы поддержать утверждение. Эти два столбца вместе предоставляют эти компоненты.
 Дополнительная информация 
  
 Пять советов по разработке полезных сводных таблиц литературы для написания обзорных статей разработка политики и определение областей для будущих исследований.1 Это часто является важным и, как правило, первой задачей в любом исследовательском начинании, особенно в магистратуре или докторантуре. Для эффективного извлечения данных и строгого синтеза в обзорах использование сводных таблиц литературы имеет первостепенное значение. Сводная таблица литературы содержит краткий обзор включенной статьи. В нем кратко представлены его цель, методы, выводы и другая соответствующая информация, относящаяся к обзору. Целью разработки этих сводных таблиц литературы является предоставление читателю информации с первого взгляда.
 Поскольку существует несколько типов обзоров (например, систематические, интегративные, обзорные, критические и смешанные методы) с различными целями и методами2, могут быть различные подходы к разработке сводных таблиц литературы, что делает это сложной задачей для начинающих исследователей или рецензентов. . Здесь мы предлагаем пять советов для авторов обзорных статей, актуальных для всех типов обзоров, по созданию полезных и релевантных сводных таблиц литературы. Мы также приводим примеры из наших опубликованных обзоров, чтобы проиллюстрировать, как могут быть разработаны полезные сводные таблицы литературы и какая информация должна быть предоставлена.
 Совет 1: предоставьте подробную информацию о схемах и методах 
 Сводные таблицы литературы предназначены не только для предоставления обзора основной информации (авторы, страна, цель и выводы) о включенных статьях, но и для предоставления подробной информации о теоретические и концептуальные основы и методы, использованные во включенной статье. На рис. 1 приведен пример сводной таблицы литературы из предварительного обзора3.
 Рисунок 1 Табличные сводки литературы из предварительного обзора.Источник: Рашид  и др. .3
 Предоставление информации о концептуальных и теоретических основах и методах полезно по нескольким причинам. Во-первых, в количественных (обзорах, обобщающих результаты количественных исследований) и смешанных обзорах (обзорах, обобщающих результаты как качественных, так и количественных исследований для ответа на смешанный вопрос обзора) это позволяет читателям оценить соответствие основных результатов и методов с адаптированная структура и проверенные предположения.В качественных обзорах (обзорах, синтезирующих результаты качественных исследований) эта информация полезна для читателей, поскольку позволяет распознать основополагающую философскую и парадигматическую позицию авторов включенных статей. Например, представьте, что авторы статьи, включенной в рецензию, использовали феноменологический запрос для своего исследования. В этом случае авторы обзора и читатели обзора должны знать, какой философской позицией (трансцендентальной или герменевтической) руководствовалось исследование.Таким образом, авторы обзоров должны включать философскую позицию в свое литературное резюме для конкретной статьи. Во-вторых, информация об основах и методах позволяет авторам обзоров и читателям судить о качестве исследования, что позволяет определить сильные и слабые стороны статьи. Например, если авторы включенной статьи намеревались разработать новую шкалу и проверить ее психометрические свойства. Для достижения этой цели они использовали удобную выборку из 150 участников и провели исследовательский (EFA) и подтверждающий факторный анализ (CFA) той же выборки.Такой подход указывал бы на несовершенство методологии, поскольку EFA и CFA не должны проводиться на одной и той же выборке. Авторы обзора должны включить эту информацию в свою сводную таблицу. Исключение этой информации из резюме может привести к включению в рецензию ошибочной статьи, что поставит под угрозу строгость рецензии.
 Совет 2: указывайте достоинства и недостатки каждой статьи 
 Критическая оценка отдельных статей, включенных в обзор, имеет решающее значение для повышения строгости обзора.Несмотря на использование различных шаблонов для критической оценки, авторы часто не предоставляют подробной информации о достоинствах и недостатках каждой рецензируемой статьи. Просто отметить показатель качества, основанный на стандартизированных шаблонах критической оценки, недостаточно, поскольку читатели должны быть в состоянии определить причины присвоения слабого или умеренного рейтинга. Многие недавние контрольные списки критической оценки (например, Инструмент оценки смешанных методов) не рекомендуют авторам обзоров присваивать показатель качества и рекомендуют отмечать основные сильные стороны и недостатки включенных исследований.Также крайне важно указать методологические и концептуальные ограничения и сильные стороны статей, включенных в обзор, поскольку не все обзорные статьи включают эмпирические исследовательские работы. Скорее некоторый обзор синтезирует теоретические аспекты статей. Предоставление информации о концептуальных ограничениях также важно для читателей, чтобы судить о качестве основы исследования. Например, если вы включили в обзор исследование смешанных методов, сообщение о методологических и концептуальных ограничениях в отношении «интеграции» имеет решающее значение для оценки силы исследования.Предположим, что авторы собрали только качественные и количественные данные и не указали цель и сроки интеграции. В этом случае сила исследования слабая. Интеграция происходила только на уровнях сбора данных. Однако интеграция может не произойти на уровнях анализа, интерпретации и отчетности.
 Совет 3: напишите концептуальный вклад каждой рецензируемой статьи 
 При чтении и оценке обзорных статей мы заметили, что многие авторы обзоров предоставляют только основные результаты статьи, включенной в обзор, и не объясняют концептуальный вклад, предлагаемый включенными статья.Мы называем концептуальный вклад описанием того, как ключевые результаты статьи способствуют разработке потенциальных кодов, тем или подтем или новых моделей, о которых сообщается в качестве результатов обзора. Например, авторы обзорной статьи отметили, что одна из исследовательских статей, включенных в их обзор, продемонстрировала полезность тематических исследований и журналов размышлений в качестве стратегии воспитания сострадания у студентов-медсестер. Концептуальный вклад этой исследовательской статьи может заключаться в том, что эмпирическое обучение является одним из способов научить состраданию студентов-медсестер, что подтверждается примерами из практики и журналами размышлений.Этот концептуальный вклад статьи следует упомянуть в сводной таблице литературы. Определение концептуального вклада каждой рецензируемой статьи особенно полезно в качественных обзорах, обзорах с использованием смешанных методов и критических обзорах, которые часто сосредоточены на разработке моделей и описании или объяснении различных явлений. На рис. 2 представлен пример сводной таблицы литературы.4
 Рисунок 2 Табличные сводки литературы из критического обзора. Источник: Юнас и Мэддиган.4
 Совет 4: составляйте потенциальные темы из каждой статьи во время написания реферата 
 При составлении сводных таблиц литературы многие авторы используют темы или подтемы, изложенные в данных статьях, в качестве ключевых результатов собственного обзора. Такой подход не позволяет авторам обзора понять концептуальный вклад статьи, разработать строгий синтез и сделать разумные интерпретации результатов отдельной статьи. В конечном счете, это влияет на получение новых результатов обзора.Например, в одной из статей о поведении женщин в развивающихся странах, обращающихся за медицинской помощью, была затронута тема «социально-культурные детерминанты здоровья как предвестники задержек». Вместо того, чтобы использовать эту тему в качестве одного из выводов обзора, рецензенты должны читать и интерпретировать за пределами данного описания в статье, сравнивать и сопоставлять темы, выводы из одной статьи с выводами и темами из другой статьи, чтобы найти сходства и различия и понять и объяснить большую картину для своих читателей.Поэтому, разрабатывая сводные таблицы литературы, подумайте дважды, прежде чем использовать заранее разработанные темы. Включение ваших тем в сводные таблицы (см. рис. 1) демонстрирует читателям, что использовался надежный метод извлечения и синтеза данных.
 Совет 5: создайте свой персонализированный шаблон для сводки литературы 
 Часто доступны шаблоны для извлечения данных и разработки таблиц сводки литературы. Доступные шаблоны могут быть в виде таблицы, диаграммы или структурированной структуры, которая извлекает важную информацию о каждой статье.Обычно используемая информация может включать авторов, цель, методы, ключевые результаты и показатели качества. Хотя извлечение всей соответствующей информации важно, такие шаблоны должны быть адаптированы для удовлетворения потребностей проверки отдельных лиц. Например, для обзора эффективности медицинских вмешательств сводная таблица литературы должна включать информацию о вмешательстве, его типе, сроках содержания, продолжительности, обстановке, эффективности, негативных последствиях, а также опыте получателей и исполнителей его использования.Точно так же сводные таблицы литературы для статей, включенных в метасинтез, должны включать информацию о характеристиках участников, исследовательском контексте и концептуальном вкладе каждой рецензируемой статьи, чтобы помочь читателю принять обоснованное решение о полезности или бесполезности статьи. отдельная статья в обзоре и весь обзор.
 В заключение, описательные или систематические обзоры почти всегда проводятся в рамках любого образовательного проекта (диссертации или диссертации), академического или клинического исследования.Обзоры литературы являются основой исследования по заданной теме. Надежные и высококачественные обзоры играют важную роль в направлении исследований, практики и разработки политики. Тем не менее, качество обзоров также зависит от тщательного извлечения и синтеза данных, что требует составления резюме литературы. Мы выделили пять советов, которые могут повысить качество процесса извлечения и синтеза данных путем разработки полезных обзоров литературы.
 4 Введение в табличные данные 
 4 Введение в табличные данные 
 Многие интересные данные в вычислениях представлены в виде таблиц —  i.е., как
таблица —  по форме. Сначала мы увидим несколько примеров из них, прежде чем мы попробуем
определить, что у них общего. Вот некоторые из них:
 Входящие сообщения электронной почты — это список сообщений. Для каждого сообщения ваш
почтовый ящик хранит кучу информации: его отправителя, строку темы,
разговор, частью которого он является, тело и многое другое.
 Музыкальный плейлист. Для каждой песни ваш музыкальный проигрыватель поддерживает
куча информации: его имя, певец, его длина, его жанр и
скоро.
 Папка или каталог файловой системы. Для каждого файла ваша файловая система
записывает имя, дату модификации, размер и другую информацию.
 Можете ли вы привести еще примеры?
 Как насчет:
 Можно еще много чего придумать в своей жизни!
 Что общего у всего этого? Характеристики табличных данных:
 Они состоят из строк и столбцов.Например, каждая песня или
сообщение электронной почты или файл представляет собой строку. Каждая их характеристика—  название песни, тема сообщения, имя файла —  — столбец.
 Каждая строка имеет те же столбцы, что и другие строки, в том же
приказ.
 Данный столбец имеет один и тот же тип, но разные столбцы могут иметь
различные виды. Например, сообщение электронной почты имеет имя отправителя,
что является строкой; строка темы, представляющая собой строку; дата отправки,
что является датой; было ли оно прочитано, что является логическим значением; и так
на.
 Строки обычно располагаются в определенном порядке. Например,
электронные письма упорядочены по тому, что было отправлено последним.
 Найдите характеристики табличных данных в других примерах
описанных выше, а также в тех, которые вы описали.
 Теперь мы научимся программировать с помощью таблиц и думать о
декомпозиции задач, связанных с ними. Вы также можете посмотреть
полная документация Pyret для
табличные операции.
 4.1 Создание табличных данных 
 Pyret предлагает несколько простых способов создания табличных данных. То
проще всего определить данные в программе следующим образом:
  таблица: имя, возраст
  ряд: «Алиса», 30
  ряд: «Боб», 40
  ряд: «Колядка», 25
end 
 
 То есть за таблицей следуют имена столбцов в
их желаемый порядок, за которым следует последовательность строк. Каждый ряд
должен содержать столько данных, сколько объявляет столбец, и в том же
приказ.
 Изменение различных частей приведенного выше примера —  e.г., удалите необходимое
значение из строки, добавить лишнее, убрать запятую, добавить лишнее
запятая, оставь лишнюю запятую в конце строки —  и посмотри какие ошибки
ты получаешь.
 Обратите внимание, что в таблице важен порядок столбцов: две таблицы,
в остальном идентичны, но с разным порядком столбцов не
считаются равными.
  проверка:
  таблица: имя, возраст
    ряд: «Алиса», 30
    ряд: «Боб», 40
    ряд: «Колядка», 25
  конец
  не является
  таблица: возраст, имя
    ряд: 30, «Алиса»
    ряд: 40, «боб»
    ряд: 25, «Колядка»
  конец
end 
 
 Обратите внимание, что в приведенном выше примере используется is-not, т. е.д., тест
проходит, что означает, что таблицы не равны.
 Конечно, мы можем писать литеральные таблицы, используя table.
Однако Pyret предоставляет и другие способы получения табличных данных! В
в частности, вы можете импортировать табличные данные из электронной таблицы [FILL], поэтому
также можно использовать любой механизм, позволяющий создать такой лист. Ты
мог бы:
 создать таблицу самостоятельно,
 создать таблицу совместно с друзьями,
 найти данные в Интернете, которые можно импортировать в таблицу,
 создать форму Google другие для заполнения и получения
лист из их ответов
 и так далее.Дайте волю своему воображению! Как только данные будут в Pyret,
языку все равно, откуда они пришли.
 4.2 Обработка строк 
 Теперь давайте узнаем, как мы можем на самом деле обрабатывать таблицу. Пирет предлагает
множество встроенных операций, которые облегчают выполнение
интересные вычисления над таблицами. Кроме того, как мы увидим
позже [ССЫЛКА], если мы не сочтем их достаточными, мы можем написать наш
своя. Сейчас мы сосредоточимся на операциях, которые предоставляет Pyret.
 Давайте подумаем о некоторых вопросах, которые мы могли бы задать о нашей
данные:
 Какие письма были отправлены конкретным пользователем?
 Какие песни исполнял тот или иной исполнитель?
 Какие песни чаще всего воспроизводятся в плейлисте?
 Какие песни в плейлисте проигрываются реже всего?
 Мы видим, что некоторые из них соответствуют сохранению некоторых строк и
некоторые соответствуют их порядку.Pyret предоставляет табличные
соответствующие им операции.
 4.2.1 Сохранение 
 Мы сохраняем строки из таблицы следующим образом:
  фильтр электронной почты с использованием отправителя:
  отправитель == 'Маттиас Феллейзен'
end 
 
 говорит использовать таблицу электронной почты и, в частности, использовать
столбец отправителя. Эта операция обрабатывает каждую строку
Таблица. В каждой строке отправитель ссылается на значение
столбец отправителя этой строки. Выражение в теле (между
: и end) должны оцениваться как логическое значение; если это
true, то Pyret сохраняет эту строку в результирующей таблице,
в противном случае он отбрасывается.Результат выполнения этого запроса
новая таблица с теми же столбцами, но только с некоторыми (возможно, так мало, как ни с одним) из
ряды; те строки, которые останутся, будут в том же порядке, что и в
оригинальная таблица.
 Точно так же мы можем хранить строки в зависимости от исполнителя:
  плейлист sieve с использованием исполнителя:
  (исполнитель == 'Deep Purple') или (исполнитель == 'Van Halen')
end 
 
 Это показывает, что мы можем писать сложные выражения для выбора строк.
 4.2.2 Порядок 
 Мы можем аналогичным образом упорядочить строки таблицы, что создаст новую таблицу
который имеет строки в описанном порядке:
  заказать плейлист:
  количество игр по возрастанию
end 
 
 упорядочивает строки со значениями счетчика воспроизведения в порядке возрастания,
так что самые ранние строки в таблице говорят нам, какие песни мы
слушал реже всего.
 Обратите внимание, что то, что находится между : и end, не является
выражение. Поэтому здесь мы не можем писать произвольный код. Мы можем
только назовите столбцы и укажите, как они должны быть упорядочены.
 4.2.3 Сочетание хранения и заказа 
 Естественно, мы не ограничиваемся выполнением только одного из этих
операции. Поскольку каждый из них потребляет таблицу и производит ее, мы
можно легко их комбинировать. Давайте сначала подумаем, что мы можем захотеть сделать
на английском:
 Какое из писем от конкретного человека самое старое?
 Из песен конкретного исполнителя, которые мы играли
реже всего?
 Подумайте, как бы вы написали это с помощью того, что вы
видел до сих пор.
 Вот первый пример:
  mf-emails = просеять электронную почту, используя отправителя:
  отправитель == 'Маттиас Феллейзен'
конец
заказать mf-email:
  дата отправки по возрастанию
end 
 
 Обратите внимание, что в выражении заказа мы заказываем не по электронной почте,
которая является таблицей всех электронных писем, но только mf-email, таблица
только писем от этого отправителя. Теперь, глядя на самые ранние
строки в результате дают нам самые ранние электронные письма от этого человека.
 Напишите второй пример как композицию keep и
порядок операций над таблицей плейлиста.
 4.2.4 Расширение 
 Иногда нам нужно создать новый столбец, значение которого основано на
те из существующих столбцов. Например, наша таблица может отражать
записи о сотрудниках и имеют столбцы с именами почасовой оплаты и
отработанные часы, представляющие соответствующие количества. Мы
теперь хотел бы расширить эту таблицу новым столбцом, чтобы отразить каждый
общая заработная плата работника:
  Продлить работникам с почасовой оплатой, отработанное время:
  общая заработная плата: почасовая оплата * отработанные часы
end 
 Это создает новый столбец total-wage, значение которого в каждой строке
является произведением двух именованных столбцов в этой строке.Пирет поставит
новый столбец в правом конце; как мы скоро увидим, мы можем легко
изменить порядок столбцов (Выбор). Естественно, мы можем комбинировать расширение с другими табличными операциями. За
Например, мы могли заметить, что сообщения с короткими строками темы
обычно не содержат высокоприоритетных задач. Поэтому мы могли бы сначала
расширить таблицу электронной почты с длиной строки темы:
  ext-email = расширить адрес электронной почты, используя тему:
  длина темы: длина строки (тема)
конец
добавочный адрес электронной почты заказа:
  длина темы по убыванию
end 
 
 Это создаст таблицу, в которой самые длинные строки темы будут в
вверху, а самые короткие строки темы внизу.
 4.2.5 Преобразование, очистка и нормализация 
 Бывают случаи, когда таблица "почти правильная", но требуется
мало корректировки. Например, у нас может быть таблица клиентов
запросы на бесплатный образец и хотят ограничить каждого клиента не более чем
определенное число. Мы можем получать показания температуры из разных источников.
страны в разных форматах и хотите преобразовать их все в один
единый формат.Потому что
ошибки блока могут быть опасны!
У нас может быть журнал оценок, в котором разные оценщики использовали разные
уровни точности и хотят стандартизировать их все, чтобы
тот же уровень точности.
 Во всех этих случаях мы хотим, чтобы результирующая таблица имела одинаковую
«форма» как у оригинала —  тех же столбца, те же строки, в
тот же порядок — , но с преобразованием некоторых значений столбца
немного. Для этого Pyret предоставляет преобразование. Например,
Вот как мы ограничиваем заказы клиентов:
  заказы на преобразование с использованием счетчика:
  количество: число-мин (количество, 3)
end 
 
 Вот как мы округляем итоговые оценки:
  преобразование журнала оценок с использованием общей оценки:
  общая оценка: num-round (общая оценка)
end 
 
 Конечно, преобразование может включать столбцы, отличные от одного
трансформируется:
  преобразование погоды с использованием температуры, единица измерения:
  температура:
    если единица == "F":
      градусы Фаренгейта-Цельсия (темп.)
    еще:
      температура
    конец
  единица измерения:
    если единица == "F":
      "С"
    еще:
      единица измерения
    конец
end 
 
 Это изменяет таблицу таким образом, что все температуры преобразуются в
Цельсия.
 В этом примере, почему мы также преобразовываем единицы?
 Это потому, что мы должны синхронизировать температуру и единицу измерения. Если мы
преобразовать температуру, но не единицу измерения, более поздний пользователь этой таблицы
может предположить, что столбец единиц измерения точен, и случайно
относитесь к преобразованной температуре так, как будто она все еще находится в градусах Фаренгейта.
 4.2.6 Выбор 
 Наконец, для презентационных целей иногда бывает полезно увидеть только
несколько столбцов, особенно в таблицах, где их много; оно может
также полезно изменить порядок столбцов, чтобы элементы,
предназначенные для просмотра вместе, делаются смежными.Предположим, наша зачетная книжка
имеет многочисленные столбцы, представляющие все промежуточные баллы, на
конец которого является итогом; Когда мы закончим выставлять оценки, мы хотим
чтобы увидеть имя каждого учащегося и только его итоговую оценку:
  выберите имя, итоговую оценку из журнала оценок 
 
 Опять же, мы можем комбинировать эту операцию с другими. Например, мы можем
хотите видеть только исполнителей и песни в нашем плейлисте, отсортированные по
порядок по имени исполнителя:
  ss = выбрать исполнителя, песня из списка воспроизведения
заказать СС:
  восходящий художник
конец 
 
 4.2.7 Краткий обзор операций с таблицами по строкам 
 Мы многое повидали за короткий промежуток времени. В частности, мы видели несколько
операции, которые потребляют таблицу и создают новую в соответствии с
какой-то критерий. Стоит суммировать влияние каждого из них на
с точки зрения ключевых свойств таблицы (где «-» означает, что запись оставлена
Безработанные):
4
 Выбор 
4 
 
7  Количество рядов  Заказать колонна  Количество колонок
 Keeping  -  -  уменьшенный  -  -
 Заказ  - 
 изменил  -  -  -
 Расширение  существующие без изменений, новый вычислен  -  -  -  дополненной
 Превращая  изменена  -  -  -  -
 - 
 9 0187  -  -  - 
  Снижение 
94
 Италицизированные записи отражают, как новая таблица может отличаться от
Старый.Обратите внимание, что такие записи, как «уменьшено» или «изменено», следует читать
как потенциально уменьшенные или измененные; в зависимости от конкретного
операция и содержание таблицы, не может быть никаких изменений в
все. (Например, если таблица уже отсортирована по
критерий, указанный в выражении порядка, порядок строк не будет
изменение.) Однако в целом следует ожидать такого рода изменения
описано в приведенной выше сетке.
 Обратите внимание, что оба измерения этой сетки дают интересные
Информация.Неудивительно, что каждая строка имеет хоть какое-то влияние
на столе (иначе операция была бы бесполезна и не
существует). Точно так же каждый столбец также имеет по крайней мере один способ воздействия.
Это. Кроме того, обратите внимание, что большинство записей оставляют таблицу без изменений:
означает, что каждая операция имеет ограниченное влияние на таблицу, будьте осторожны, чтобы не
выйти за пределы своих полномочий.
 С одной стороны, решение об ограничении воздействия каждой операции
означает, что для решения сложных задач нам, возможно, придется составить несколько
операции вместе.Мы уже видели примеры этого ранее
эта глава. Однако есть и гораздо более тонкое последствие:
это также означает, что для решения сложных задач мы можем составить
несколько операций и получаем именно то, что хотим. Если бы у нас было меньше
операции, каждая из которых делала больше, то их составление могло иметь различные
нежелательные или (что еще хуже) непреднамеренные последствия, что очень затрудняет
для нас, чтобы получить именно тот ответ, который мы хотим. Вместо этого операции
выше следуйте принципу ортогональности: никаких операций
затеняет то, что делает любая другая операция, поэтому их можно свободно составлять.
 В результате выполнения этих операций мы также можем думать о таблицах
алгебраически. Конкретно, получив проблему, мы должны снова начать
с конкретными примерами того, с чего мы начинаем и чего мы хотим
в конец. Затем мы можем задать себе такие вопросы, как: «Соответствует ли количество
столбцы остаются прежними, увеличиваются или уменьшаются?», «Количество строк
остаться прежним или уменьшиться?» и так далее.
Добавить комментарий Отменить ответ
Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *
Комментарий *
Имя * 
Email * 
Сайт 
  
Рубрики
Бизнес
Где искать
Инвестиции
Разное
С нуля
Советы
 Copyright bonusnik2.ru 2025  | Theme by ThemeinProgress  | Proudly powered by WordPress