Основы статистики
Общее представление о статистике. Предмет и методология статистики. Основные понятия статистики: статистическая совокупность, единица совокупности, объем совокупности ее подмножеств. Виды статистических показателей. Абсолютные и относительные величины.
| Рубрика | Математика |
| Вид | контрольная работа |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 22.11.2011 |
| Размер файла | 44,3 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Размещено на http://www.allbest.ru/
1. Общее представление о статистике. Предмет и методология статистики
Термин «статистика» произошел от латинского слова status, что в переводе означает «статус, определенное состояние, положение вещей». Употреблялся он первоначально в значении слова «государствоведение» (описание государственного устройства); впервые был введен в обиход в 1749 г. немецким ученым Готфридом Ахенвалем.
В настоящее время под «статистикой» понимают:
Особую отрасль практической деятельности людей, направленную на сбор, обработку и анализ данных о массовых явлениях.
Науку, которая занимается разработкой теоретических положений и методов, используемых статистической практикой.
Статистические данные, представленные в отчетности предприятий, организаций, отраслей экономики, а также публикуемые в сборниках, справочниках, периодической прессе, которые представляют собой результат статистической работы. Именно в этом смысле можно сказать: «статистика рождаемости и смертности в России», или «статистика преступлений».
Предметом статистики являются массовые явления любой природы, в том числе и в экономике; статистика изучает количественную сторону этих явлений в неразрывной связи с их качественным содержанием в конкретных условиях места и времени.
Массовые явления - явления, повторяющиеся в пространстве и времени и отражающие некоторую статистическую закономерность.
Статистическая закономерность - такая закономерность, когда в каждом отдельном явлении то, что присуще всей совокупности явлений (необходимое) проявляется в единстве с индивидуальным, присущим лишь этому конкретному явлению (случайным). Примером статистической закономерности может прямая зависимость объема продажи некоторого товара от расходов на рекламу. Данная зависимость характерна для совокупности магазинов, реализующих данный товар. Однако для отдельного магазина увеличение расходов на рекламу может не только не привести к росту объема продаж, но даже вызвать его снижение.
Понятию статистической закономерности противостоит понятие жестко детерминированной закономерности, когда в каждом отдельном случае действие случайного не имеет места.
Статистическая методология представляет собой совокупность общих правил (принципов) и специальных приемов и методов. Статистические методы можно сгруппировать в соответствии с этапами статистического исследования:
|
Этап статистического исследования |
Группа статистических методов |
|
|
Сбор данных |
Статистическое наблюдение |
|
|
Первичная обработка информации (обобщение данных) |
Группировка,Сводка,Ряды распределения, |
|
|
Представление данных |
Статистические таблицыСтатистические графики |
Выбор того или иного статистического метода зависит от объекта и цели исследования.
2. Основные понятия статистики: статистическая совокупность, единица совокупности (элемент), объем совокупности ее подмножеств
Статистическая совокупность (СС) - это множество однокачественных варьирующих явлений. СС является объектом статистического изучения.
Выделяют две основные черты статистических совокупностей:
1) СС - это множество однокачественных явлений, т.е. явлений, представляющих собой проявление одной и той же закономерности;
3) СС - это множество варьирующих явлений, т.е. явлений, отличающихся друг от друга своими характеристиками (признаками). Если бы все явления, составляющие совокупность, были полностью тождественны друг другу, то достаточно было бы исследовать одно из них, не было бы потребности обращаться к их множеству.
Пример СС - множество студентов некоторого вуза, обучающихся на 2-ом курсе дневного отделения. Данное множество является качественно однородным, так как объединяет молодых людей, обучающихся в одном и том же вузе на 2-ом курсе дневного отделения. В то же время элементы данного множества - студенты отличаются друг от друга успеваемостью, способностями, состоянием здоровья и т.п.
Единица совокупности (элемент) - частный случай проявления изучаемой закономерности; это первичный элемент статистической совокупности, являющийся носителем признаков, подлежащих регистрации и основой ведущегося при обследовании счета;
Признак - это свойство, характеристика единицы статистической совокупности. Например, единица статистической совокупности - «студент» имеет следующие признаки: фамилия, имя, отчество, возраст, оценки по предметам, посещаемость занятий и т.д.
Чем более однороднее совокупность, тем больше общих признаков имеют ее единицы и меньше варьируют их значения.
Классификация признаков
|
Виды признаков |
||
|
По отношению к цели исследования |
Существенные (главные, выражающие содержательную сторону явлений) Несущественные (второстепенные) |
|
|
По характеру выражения |
Описательные (атрибутивные), выраженные словами Количественные, выраженные числами |
|
|
По характеру вариации |
Альтернативные, которые могут принимать только 2 значения (например, пол человека) Дискретные, которые могут принимать ограниченное количество значений в рамках данного диапазона (например, оценка по предмету). Непрерывные, которые могут принимать бесконечное множество значений в рамках данного диапазона (например, себестоимость единицы продукции) |
|
|
По способу измерения |
Первичные, которые непосредственно измеряются, учитываются (например, возраст, рост человека)Вторичные, которые рассчитываются через первичные по определенным формулам (например, средний балл, процент посещаемости занятий) |
|
|
По отношению ко времени |
Моментные, которые характеризуют состояние объекта на какой-то момент времени (например, численность присутствующих на лекции 24.02.02)Интервальные (периодические), которые характеризуют результаты процесса за некоторый период времени (например, число занятий, пропущенных за семестр) |
Решение вопроса о единице и границах изучаемой совокупности определяется целью исследования. Для одной и той же статистической совокупности, но при разных целях исследования единицы совокупности могут отличаться. Например, для статистической совокупности - населения страны единицей совокупности может быть человек, если целью исследования является изучение формирования трудовых ресурсов; либо семья, если целью исследования является изучение потребления.
Различают основную (генеральную) совокупность - полную совокупность изучаемых единиц и частную совокупность, включающую часть единиц совокупности (ее подмножество).
Объем совокупности (подмножества) - это количество единиц в совокупности (ее подмножестве).
3. Понятие статистического показателя. Атрибуты статистического показателя. Виды статистических показателей
Статистический показатель - это обобщающая характеристика какого-то свойства статистической совокупности или ее части. Этим он отличается от признака (свойства, присущего единице совокупности). Например, средний балл за семестр по группе студентов - это статистический показатель. Балл по некоторому предмету конкретного студента - признак. Или средний возраст студента в группе на начало учебного года - статистический показатель, а возраст конкретного студента данной группы - признак.
Выделяют следующие атрибуты статистического показателя:
Качественную сторону (основание или содержание), которая отражает сущность изучаемого свойства статистической совокупности без указания места, времени и возможности определения числового значения. Определяется она понятиями, входящими в наименование показателя и связана с функцией, которую выполняет показатель. Основные функции статистического показателя:
плановая (показатель в плане, норматив),
отчетная (показатель в отчете),
прогностическая (оценочная) функция.
Количественную сторону: методологию расчета (формулу), число и единицу измерения.
Пространственные границы: территориальные, отраслевые и иные границы статистического показателя.
Границы во времени: интервал или момент времени.
Для получения правильных выводов при сравнении, анализе, обобщении показателей необходимо, чтобы показатели были сопоставимы друг с другом. Сопоставляемые показатели не должны отличаются более, чем одним из перечисленных атрибутов. Например, нельзя сравнивать показатель добычи угля в США в 1980 г. с выплавкой стали в Российской Федерации в 1992 г.
Виды статистических показателей
1) Объемные и качественные показатели.
Объемные показатели характеризуют размеры явления или процесса. Выделяют 2 вида объемных показателей: 1) показатели объема совокупности (например, общая численность студентов вузов), 2) показатели объема признака в совокупности (объем выпускаемой продукции за год). Объемные показатели выражается абсолютными величинами.
Качественные показатели характеризует размер явления или процесса в расчете на количественную единицу (т.е. на человека, на единицу объема выпуска и т.п.). Они измеряют не общий объем явления или процесса, а их интенсивность, эффективность. Как правило, они являются средними или относительными величинами. Например, цена, себестоимость, трудоемкость единицы продукции, производительность труда, средняя зарплата рабочих и т.п.
2) Показатели единичные, частные, сводные.
Индивидуальные (единичные) показатели - показатели, исчисленные по отдельным единицам совокупности. Они характеризуют отдельные единичные процессы. Примером индивидуального показателя является индивидуальный индекс цен.
Частные показатели - показатели, исчисленные по нескольким единицам совокупности (группе единиц).
Сводные или общие статистические показатели - показатели, исчисленные по всем единицам совокупности.
3) Синтетические и аналитические показатели.
Синтетические (обобщающие) показатели служат для характеристики явления, как целостного.
Аналитические показатели служат для разложения явления на составные части и анализа влияния части на целое.
4. Абсолютные и относительные величины. Методы их измерения
статистика совокупность абсолютный относительный
Статистические показатели могут представлять собой абсолютные, относительные или средние величины.
Абсолютные величины - это именованные числа, т.е. имеют какую-либо единицу измерения. Они могут выражаться:
в натуральных единицах измерения (тонны, штуки, часы и т.д.);
в стоимостных единицах измерения (рубли, доллары и т.д.);
в трудовых единицах измерения (чел.-час, чел.-день, чел.-месяц, чел.);
в условных единицах измерения - для соизмерения разнородных, но взаимозаменяемых по какому-либо свойству объектов, причем мера этого свойства и становится средством соизмерения. Например, разные виды топлива соизмеряются по условному топливу с установленной теплотворной способностью единицы веса 7000 ккал/кг, мыло разных сортов соизмеряется по условному мылу с 40-%м содержанием жирных кислот; консервы - по условным консервным банкам объемом 353,4 куб. см. и т.д. Перевод в условные единицы осуществляется на основе специальных коэффициентов:
в отдельных случаях используется произведение двух единиц: такие показатели как грузооборот, пассажирооборот оцениваются в «тонно-км», «пассажиро-км» и т.д.
Относительные величины - величины, полученные как результат отношения абсолютных или относительных величин. При этом величина, с которой сравнивают (знаменатель), называется основанием, базой сравнения или базисной величиной; а сравниваемая величина - текущей или отчетной.
Для выражения результата сопоставления одноименных величин используется:
- коэффициенты, если база сравнения принимается за единицу;
- проценты, если база сравнения принимается за сто;
Проценты используются в тех случаях, когда сравниваемый абсолютный показатель превосходит базисный не более чем в 2-3 раза (или базисный превосходит сравниваемый не более чем в 100 раз, например 174% или 5%). Проценты свыше 200-300 обычно заменяются коэффициентом, так 470% - 4,7 раза.
- промилле, если база сравнения принимается за тысячу;
Если базисный показатель превышает сравниваемый более чем в 100 раз, но менее чем в 1000 удобно использовать промилле (тысячную долю). Широко применяется в статистике населения: показатели рождаемости, смертности, брачности и т.п.
- продецемилле, если база сравнения принимается за десять тысяч;
Иногда базисная величина принимается за 10000. Так в расчете на 10000 человек определяется численность студентов ВУЗов, численность врачей и т.п. При сопоставлении разноименных величин результат выражается сочетаниями наименований сравниваемых величин:
, , и т.д.
Для измерения абсолютных величин применяют прямой и косвенный методы измерений. При прямом методе измерения искомая величина находится:
Непосредственным наблюдением (например, счет продукции в штуках, табельный учет численности работающих, хронометраж времени обработки, снятие показателей измерительных приборов).
Опросом опрашиваемых лиц, экспертов (например, переписи, оценка спроса на товары, социологическое изучение мотивов поведения, склонностей).
При косвенном методе величина рассчитывается опосредованно, через другие величины, связанные с искомой определенной зависимостью.
Относительные величины измеряются только косвенным методом.
5. Виды относительных величин
Выделяют 7 видов относительных величин:
1) Относительный показатель динамики (ОПД) - характеризует динамику процесса, т.е. изменения во времени. Это отношение уровня (значения) показателя в более поздний период к уровню этого показателя в более ранний период.
.
2) Относительный показатель плана (прогноза) (ОПП) - характеризует планируемое (прогнозируемое) изменение показателя:
.
3) Относительный показатель реализации плана (ОПРП) - отражает изменение фактического (достигнутого) уровня по сравнению с планом:
.
Между относительными показателями динамики, плана и реализации плана существует взаимосвязь:
.
Например, предположим, что оборот торговой фирмы в 1999 году составил 2,0 млрд. руб. Исходя из проведенного анализа складывающихся на рынке тенденций руководство фирмы посчитало реальным в следующем году довести товарооборот до 2,8 млрд. руб. Фактически оборот фирмы в 2000 году составил 2,6 млрд. руб.
На основе этих данных можно сделать анализ сложившейся ситуации по итогам работы в 1997 г.
Фирма планировала увеличить товарооборот в 1,4 раза, или на 40%, т.к.:; но план был реализован на 92,9%: . Однако товарооборот фирмы возрос в 1,3 раза или на 30% по сравнению с 1999 г.: ОПД = 1,4·0,929=1,3.
4) Относительный показатель структуры (ОПС) - это отношение части к целому. Он характеризует структуру совокупности и показывает какую долю (или удельный вес) во всей совокупности составляет отдельная ее часть: удельный вес женщин, мужчин, малых предприятий, частных предприятий.
.
Изменения во времени ОПС, а также изменения части и целого, на основании которых рассчитан ОПС, связаны между собой следующим соотношением:
.
То есть относительная величина динамики, вычисленная для доли равна отношению относительной величина динамики, вычисленной для части и целого.
5) Относительный показатель координации (ОПК) - это отношение одной части совокупности к другой части этой же совокупности, обычно той части, которая имеет наибольший удельный вес или является приоритетной с экономической, социальной точки зрения.
.
6) Относительный показатель интенсивности и уровня экономического развития (ОПИ) - представляет собой степень распространения или развития какого-либо явления в определенной среде.
.
Эти показатели определяются сопоставлением разноименных, но связанных между собой абсолютных величин: фондоотдача, фондоемкость, плотность населения на один кв. км., число автомашин на сто семей и т.д.
Разновидностью этих показателей является относительные показатели уровня экономического развития. Они характеризуют размеры производства различных видов продукции на душу населения (среднедушевой уровень производства). При их вычислении необходимо годовой объем производства данного вида продукции разделить на среднегодовую численность населения за тот же год.
7) Относительные показатель сравнения (ОПСр) - отношение одноименных величин, относящихся к разным объектам или разным территориям и взятых за одно и тоже время.
.
Например, известно, что на начало 1996-го года операции с ГКО проводили в Москве 108 официальных дилеров, в Новосибирске -16 и в Санкт-Петербурге - 13. Таким образом, в Москве дилеров, которые проводили операции с ГКО было в 6,8 раза больше чем в Новосибирске и в 8,3 раза чем в Санкт-Петербурге (или в Новосибирске было 14,8%. а в СПб 12% от числа дилеров в Москве).
6. Измерительные шкалы
При построении статистических показателей используют различные измерительные шкалы. Измерительная шкала - система чисел или иных элементов, принятых для измерения или оценки тех или иных величин. В определении шкал участвуют понятия равенства, порядка, расстояния между пунктами (интервалы), начала отсчета и единицы измерения. В зависимости от наличия или отсутствия этих элементов возникают различные типы шкал:
Номинальная шкала (шкала наименований). Число на номинальной шкале служит лишь для опознавания, играет роль ярлыка (метки). К таким числам неприменимы обычные правила арифметики. Номинальная шкала обладает только свойствами симметричности и транзитивности. Симметричность означает, что отношения, существующие между градациями х1 и х2, имеют место и между х2 и х1. Транзитивность выражается в следующем: если х1=х2, и х2=х3, то х1=х3. Примером измерения в номинальной шкале является классификация отраслей экономики, категорий работников и т.п.
Порядковая (ординальная или ранговая) шкала. Это шкала, на которой числа могут быть упорядочены. Однако определить и интерпретировать расстояние между числами на этой шкале невозможно. Например, показатель «качество продукции», принимающий значения: высшая категория (соответствие лучшим отечественным и мировым достижениям), первая категория (соответствие современным требованиям стандартов), вторая категория (морально устаревшая продукция) измеряются в ординальной шкале. Оценки: отлично, хорошо, удовлетворительно, неудовлетворительно также измеряются в ординальной шкале. Шкала порядка допускает операции: «равенство-неравенство», «больше-меньше».
Количественные (метрические) шкалы подразделяются на интервальные и пропорциональные.
Интервальная шкала (порядковая шкала с интервалом). Эта шкала позволяет не только установить порядок, но и определить интервал между числами. Величина интервала устанавливается по косвенным признакам, или на основе субъективных оценок. Интервальная шкала допускает операции: «равенство-неравенство», «больше-меньше», «равенство-неравенство интервалов» и операцию вычитания, на основе которой устанавливается величина интервала. По интервальной шкале измеряется календарное время, температура.
Пропорциональная шкала (отношений). Представляет собой интервальную шкалу с естественным началом отсчета (абсолютным нулем). Пропорциональная шкала в отличие от предыдущих шкал позволяет выяснить во сколько раз один признак больше или меньше другого. По шкале отношений можно измерить рост, вес, цену и т.д.
Метрические шкалы позволяют выполнять различные арифметические операции: сложение, умножение, деление. Такие шкалы - основа всевозможных статистических операций.
7. Понятие статистического наблюдения. Формы, виды и способы статистического наблюдения
Статистическое наблюдение представляет собой планомерный научно-организованный сбор данных или сведений о массовых явлениях и процессах. Оно применяется на начальной стадии статистического исследования. Сбор массовой информации осуществляется с помощью оценки и регистрации признаков единиц изучаемой совокупности в соответствующих учетных документах.
Статистическое наблюдение должно отвечать следующим требованиям:
Наблюдаемое явление должно иметь научную или практическую ценность.
2. Полнота фактов, относящихся к рассматриваемому вопросу. Если отсутствуют полные данные, анализ и выводы могут быть ошибочными.
3. Тщательная и всесторонняя проверка (контроль) качества собираемых фактов для обеспечения достоверности статистических данных.
4. Наблюдение должно проводиться по заранее разработанному плану, обеспечивающему научное решение программно-методологических и организационных вопросов наблюдения.
Существуют 2 основные формы статистического наблюдения: отчетность и специально организованное наблюдение.
Отчетностью называют такую организационную форму статистического наблюдения, при которой сведения поступают в виде обязательных отчетов в определенные сроки и по утвержденным формам. Каждый отчет содержит определенные реквизиты - номер или индекс формы, название отчета, отчетный период или на какую дату составляется отчет, название предприятия, организации, административно-территориальной единицы, где расположено предприятие, срок представления отчета, подписи ответственных лиц и др. Отчетность должна вытекать из данных первичного учета.
Первичный учет представляет собой регистрацию различных фактов (событий, процессов и т.п.), производимую по мере их свершения и, как правило, на первичном учетном документе. Примером может служить свидетельство о рождении ребенка. В торговле к первичным документам относятся наряды на отпуск товаров, счета-фактуры, накладные и т.п.
На практике постоянно возникают задачи, для решения которых данных отчетности недостаточно. Для этих целей используют специально организованное статистическое наблюдение, которое представляет собой сбор сведений посредством переписей, единовременных учетов и обследований. Примером специально организованного статистического наблюдения могут быть перепись населения, всякого рода социологические обследования, переписи промышленного оборудования, остатков материалов и т.п.
Статистические наблюдения различаются по степени охвата единиц исследуемой совокупности и по времени проведения (регистрации данных).
По охвату единиц совокупности статистические наблюдения подразделяют на сплошное и несплошное. Сплошное наблюдение охватывает все без исключения единицы совокупности. Например, Всесоюзная перепись населения 1989 г., отчетность предприятий и учреждений.
Несплошное наблюдение охватывает лишь часть изучаемой совокупности. Эта часть может быть выбрана по-разному в зависимости от цели исследования и характера объекта. Виды несплошного наблюдения:
Выборочное наблюдение - наблюдение над частью совокупности, отобранной в случайном порядке. Данные выборочного наблюдения используются для характеристики всей (полной) совокупности. При правильной организации оно дает довольно точные результаты. Выборочное наблюдение широко применяется в промышленности - для контроля качества продукции, в сельском хозяйстве - при выявлении продуктивности скота, в торговле - при изучении степени удовлетворения спроса населения и т.д.
Метод основного массива - это наблюдение за частью единиц совокупности, вносящих наибольший вклад в изучаемое явление. Обычно наибольший вклад вносят самые крупные единицы, которые составляют сравнительно небольшую долю в совокупности.
Анкетное обследование - сбор данных, основанный на принципе добровольного заполнения адресатами анкет (опросных листов). Как правило, заполненных анкет возвращается меньше, чем рассылается. Кроме того, проверить достоверность собранного материала очень сложно. Поэтому такой способ наблюдения может применяться в тех случаях, когда не требуется высокая точность сведений, а нужны приблизительные характеристики. К нему прибегают при проведении социологических обследований, в торговле для изучения спроса населения на отдельные товары и т.д.
Монографическое обследование представляет собой подробное описание отдельных единиц в статистической совокупности. Монографическое обследование обычно проводится в отношении типичных единиц или характерных типов явлений. Программа монографического наблюдения очень широка и предусматривает определенную свободу действий статистика. Это означает, что в процессе наблюдения фиксируются существенные и несущественные признаки, которые могут затем использоваться при составлении программы наблюдения для всей совокупности.
Несплошное наблюдение имеет ряд преимуществ перед сплошным:
сокращение затрат (стоимостных, материальных, трудовых, временных),
более детальная программа наблюдения и более совершенный способ учета фактов.
По характеру регистрации данных во времени различают наблюдения непрерывные (текущие) и прерывные.
Непрерывое (текущее) статистическое наблюдение - такое систематическое наблюдение, при котором регистрация фактов производится по мере их свершения. При текущем наблюдении нельзя допускать значительного разрыва между моментом возникновения факта и моментом его регистрации. Например, регистрация актов гражданского состояния (рождение, брак, развод, смерть), учет произведенной продукции, отпуска материалов со склада. Получаемые в результате текущего наблюдения статистические данные намного богаче, так как дают непрерывную картину явлений, а не моментальный статистический снимок.
Прерывное наблюдение проводится не постоянно по мере возникновения фактов, а либо:
через определенные промежутки времени (периодическое наблюдение); например, ежегодные переписи скота;
либо время от времени, без соблюдения строгой периодичности или вообще единожды (единовременное наблюдение); например, перепись жилого фонда, школьная перепись.
Способы наблюдения:
Непосредственное наблюдение - такое наблюдение, при котором факты устанавливаются и фиксируются регистратором путем замера, взвешивания или подсчета.
Документальное наблюдение (учет) - наблюдение, когда источником сведений служат соответствующие документы. Этот способ наблюдения используется предприятиями и учреждениями при составлении отчетности на основе документов первичного учета.
Опрос - это наблюдение, при котором факты регистрируются со слов опрашиваемого. В свою очередь, опрос может быть организован по-разному. Применяются следующие основные способы опроса:
3.1) Экспедиционный опрос - опрос, при котором регистраторы сами фиксируют факты (заполняют формуляр наблюдения) со слов опрашиваемого. Этот способ обеспечивает получение более доброкачественных материалов.
3.2) Саморегистрация (самоисчисление) - опрос, при котором фиксацию фактов (заполнение формуляра) производит сам опрашиваемый. Обязанность счетчиков (регистраторов) здесь состоит в раздаче бланков наблюдения опрашиваемым, инструктаже их и затем в сборе заполненных формуляров, которые при этом проверяются.
3.4) Корреспондентский опрос - опрос, при котором формуляры заполняются и отсылаются опрашиваемыми без участия регистраторов. Таким способом фирмы получают информацию от покупателей о своих товарах. Этот способ не требует больших затрат, но он не обеспечивает высокого качества материалов, так как проверить точность сообщаемых сведений непосредственно на месте не всегда представляется возможным.
8. План статистического наблюдения
Статистическое наблюдение готовится и проводится по плану статистического наблюдения, который входит в план всего статистического исследования и включает вопросы программно-методологические и организационные.
К программно-методологическим вопросам относятся следующие вопросы:
1) Определение цели наблюдения.
2) Определение объекта и единицы наблюдения. С вопросом об объекте наблюдения связано понятие ценза. Ценз - пороговое значение признака (признаков), которое ограничивает объект наблюдения. Например, при обследовании промышленности объектом наблюдения могут являться крупные и средние промышленные предприятия. Цензом может быть следующее условие: число работников, занятых на предприятии должно превышать 100 человек.
3) Разработка программы наблюдения. Программой статистического наблюдения называется перечень признаков (показателей), подлежащих изучению (при непосредственном наблюдении или документальном учете). При опросе программа - это перечень вопросов, на которые должны быть получены правдивые, достоверные ответы по каждой единице наблюдения.
4) Проектирование статистических формуляров наблюдения и текстов инструкций. Статистические формуляры - это основной инструмент наблюдения, а именно бланки определенных форм (переписной лист, анкета, бланк и т.д.) и отчетности. В условиях машинной обработки результатов наблюдения носителями информации служат технические средства: дискеты, СД-диски и т.п.
5) Установление источников и способов сбора данных, формы и вида наблюдения.
Организационные вопросы, содержащиеся в плане статистического наблюдения, включают следующие вопросы:
1) Определение органа наблюдения (исполнитель наблюдения). Наблюдение может проводиться собственными силами, либо внешними организациями, специализирующимися на проведении наблюдений.
2) Определение времени наблюдения: даты начала, даты окончания наблюдения, критической даты. Критической называют дату, по состоянию на которую сообщаются сведения. Например, Всесоюзная перепись населения 1989 г. проводилась в течение 8 дней, с 12 января по 19 января. Критической датой наблюдения была 12 ч. ночи с 12 января на 13 января. Дети, рожденные после 12 часов 12.01.89 не были учтены, также не были учтены, как умершие, люди, умершие после 12 ч. 12.01.89. Это было сделано для избежания двойного учета.
Определение места (территории) проведения наблюдения.
Составление предварительных списков обследуемых единиц.
Расстановка и подготовка кадров и др.
9. Достоверность статистических данных и ошибки статистического наблюдения
Важнейшим требованием предъявляемым к статистическим данным является их достоверность, т.е. соответствие данных тому, что есть на самом деле.
Меры по повышению достоверности статистической информации:
повышение компетентности работника, участвующего в статистическом наблюдении;
совершенствование инструментария (бланков, инструкций);
повышение заинтересованности и обеспечение готовности объекта наблюдения;
обеспечение полноты данных (охват всех единиц исследуемой совокупности и наиболее существенных сторон явления).
Ошибки статистического наблюдения, их виды.
Погрешность (ошибка) статистического наблюдения - расхождение межу действительными (истинными) значениями и данными, полученными в результате наблюдения. Выделяют ошибки регистрации и ошибки репрезентативности (представительности). Ошибки регистрации возникают вследствие неправильного установления фактов в процессе наблюдения или неправильной их записи. Они подразделяются на случайные и систематические и могут быть как при сплошном, так и несплошном наблюдении.
Случайные ошибки - это ошибки, которые не имеют какой-либо направленности и могут быть допущены как опрашиваемыми в их ответах, так и регистраторами при заполнении бланков.
Систематические ошибки - это ошибки, которые имеют определенную направленность и могут быть преднамеренными и непреднамеренными. Преднамеренные ошибки (сознательные, тенденциозные искажения) получаются:
в результате того, что опрашиваемый, зная действительное положение дела, сознательно сообщает неправильные данные;
когда регистратор преднамеренно воздействует на опрашиваемого с целью получения определенного ответа.
3) кода регистратор преднамеренно искажает в формулярах наблюдения результаты непосредственного, либо документального наблюдения (например, сведения в отчетах об объемах выпущенной продукции).
Непреднамеренные ошибки вызываются различными случайными причинами (например, неисправностью измерительного прибора и т.п.).
Ошибки репрезентативности (представительности) свойственны несплошному наблюдению. Они возникают в результате того, что состав отобранной для обследования части единиц совокупности недостаточно полно отображает состав всей изучаемой совокупности, хотя регистрация сведений по каждой отобранной для обследования единице была проведена точно.
Для выявления и устранения допущенных ошибок регистрации может применяться счетный и логический контроль собранного материала.
Счетный контроль заключается в проверке точности арифметических расчетов, применявшихся при составлении отчетности или заполнении формуляров обследования.
Логический контроль основан на логической взаимосвязи между признаками и заключается в проверке ответов на вопросы программы наблюдения путем их логического осмысления или путем сравнения полученных данных с другими источниками по этому же вопросу.
Размещено на Allbest.ru
Подобные документы
Что такое абсолютные и относительные величины. Применение абсолютной и относительной величины в статистике. Прикладные варианты использования методов математической статистики в различных случаях решения задач. Опыт построения статистических таблиц.
контрольная работа [39,6 K], добавлен 12.12.2009Табличный метод представления данных правовой статистики. Абсолютные и обобщающие показатели. Относительные величины, их основные виды и применение. Среднее геометрическое, мода и медиана. Метод выборочного наблюдения. Классификация рядов динамики.
контрольная работа [756,5 K], добавлен 29.03.2013Математические методы систематизации и использования статистических данных для научных и практических выводов. Закон распределения дискретной случайной величины. Понятие генеральной совокупности. Задачи статистических наблюдений. Выборочное распределение.
реферат [332,8 K], добавлен 10.12.2010Исторические аспекты развития статистики, ее предмет. Понятие статистической методологии. Организация государственной и международной статистики. Программа и формы статистического наблюдения. Формы вариационного ряда. Средняя арифметическая и ее свойства.
шпаргалка [37,9 K], добавлен 12.12.2010Понятие математической статистики как науки о математических методах систематизации и использования статистических данных для научных и практических выводов. Точечные оценки параметров статистических распределений. Анализ вычисления средних величин.
курсовая работа [215,1 K], добавлен 13.12.2014Классификация случайных событий. Функция распределения. Числовые характеристики дискретных случайных величин. Закон равномерного распределения вероятностей. Распределение Стьюдента. Задачи математической статистики. Оценки параметров совокупности.
лекция [387,7 K], добавлен 12.12.2011Поняття правової статистики, історія її розвитку в Україні, взаємозв`язок з іншими правовими науками. Структура статистичного апарату в органах суду, прокуратурі і в органах внутрішніх справ. Значення даних правової статистики для зміцнення правопорядку.
курсовая работа [39,5 K], добавлен 05.02.2011Методы регистрации, описания и анализа статистических экспериментальных данных, получаемых в результате наблюдения массовых случайных явлений. Обзор задач математической статистики. Закон распределения случайной величины. Проверка правдоподобия гипотез.
презентация [113,3 K], добавлен 01.11.2013Числовые характеристики выборки. Статистический ряд и функция распределения. Понятие и графическое представление статистической совокупности. Метод наибольшего правдоподобия для нахождения плотности распределения. Применение метода наименьших квадратов.
контрольная работа [62,6 K], добавлен 20.02.2011Основные этапы обработки данных натуральных наблюдений методом математической статистики. Оценка полученных результатов, их использование при принятии управленческих решений в области охраны природы и природопользования. Проверка статистических гипотез.
практическая работа [132,1 K], добавлен 24.05.2013
