मैं एक परिचयात्मक आर्थिक भूगोल पाठ्यक्रम पढ़ाता हूं। मेरे छात्रों को समकालीन विश्व अर्थव्यवस्था में पाए जाने वाले देशों के प्रकारों की बेहतर समझ और डेटा कटौती तकनीकों की सराहना करने में मदद करने के लिए, मैं एक ऐसे असाइनमेंट का निर्माण करना चाहता हूं, जो विभिन्न प्रकार के देशों की टाइपोलॉजी बनाए (जैसे, उच्च-आय उच्च- मूल्य जोड़ा गया mfg लंबी जीवन प्रत्याशा; उच्च आय प्राकृतिक संसाधन निर्यातक मध्य-उच्च जीवन प्रत्याशा, जर्मनी के साथ पहला प्रकार का एक तत्व है, और यमन दूसरे प्रकार का एक उदाहरण है)। यह सार्वजनिक रूप से उपलब्ध यूएनडीपी डेटा का उपयोग करेगा (जो कि अगर मुझे सही ढंग से याद है कि 200 से कम देशों में सामाजिक आर्थिक डेटा शामिल है, तो खेद है कि कोई क्षेत्रीय डेटा उपलब्ध नहीं है)।
इस असाइनमेंट से पहले एक और होगा जो उनसे पूछता है (उसी के उपयोग से --- बड़े पैमाने पर अंतराल या अनुपात स्तर --- डेटा) इन समान चर के बीच सहसंबंधों की जांच करने के लिए।
मेरी आशा है कि वे पहले विभिन्न चर (उदाहरण के लिए, जीवन प्रत्याशा और [धन के विभिन्न संकेतक], धन और निर्यात विविधता के बीच एक सकारात्मक संबंध) के बीच संबंधों के प्रकार के लिए एक अंतर्ज्ञान विकसित करेंगे। फिर, डेटा कमी तकनीक का उपयोग करते समय, घटक या कारक कुछ सहज ज्ञान युक्त अर्थ (जैसे, कारक / घटक 1 धन के महत्व को कैप्चर करते हैं; कारक / घटक 2 शिक्षा के महत्व को पकड़ते हैं)।
यह देखते हुए कि ये दूसरे से चौथे वर्ष के छात्र हैं, अक्सर विश्लेषणात्मक सोच के सीमित जोखिम के साथ, आम तौर पर एकल डेटा कटौती तकनीक क्या आप दूसरे असाइनमेंट के लिए सबसे उपयुक्त होगी? ये जनसंख्या के आंकड़े हैं, इसलिए हीन सांख्यिकी (p-vlaues, आदि) वास्तव में आवश्यक नहीं हैं।