Обработка собранных первичных данных, включающая их группировку, обобщение и оформление в таблицах, составляет второй этап статистического исследования, который называется сводкой .
Существует 3 основных формы представления обработанных статистических данных: текстовая, табличная и графическая .
На третьем этапе статистического исследования на основе итоговых данных сводки осуществляется научный анализ исследуемых явлений : рассчитываются различные обобщающие показатели в виде средних и относительных величин, выявляются определенные закономерности в распределениях, динамике показателей и т. п. На основе выявленных закономерностей делаются прогнозы на будущее.
Статистическое наблюдение – первая стадия статистического исследования. Почти всегда, в соответствии, конечно, с целями и задачами исследования начинают работу с учета фактов и сбора первичного материала. Первичный материал – это фундамент статистического исследования. От качества статистического наблюдения зависит успех всего исследования в целом. Оно должно быть организовано таким образом, чтобы в результате были получены объективные, точные данные об изучаемом явлении. Неполные, неточные данные, недостаточно хорошо характеризующие процесс, тем более искажающие его приводят к ошибкам. И анализ, проведенный на такой основе – будет ошибочным. Отсюда следует, что учет фактов и сбор первичного материала должны быть тщательно продуманы и организованы.
Необходимо еще раз отметить, что статистические наблюдения – всегда массовые. В силу вступает закон больших чисел - чем больше совокупность, тем объективнее будут полученные результаты.
В статистическом наблюдении можно выделить три этапа: 1. Подготовка наблюдения. Это формулировка программы наблюдения, определение показателей, сгруппированных в макеты конечных статистических таблиц.
Вопросы, составляющие содержание программы, должны вытекать из цели исследования или гипотезы, подтверждению которой предполагается посвятить исследование. Важным элементом являются макеты конечных статистических таблиц. Именно они являются проектом разработки результатов наблюдения и только при их наличии можно выявить все вопросы, которые необходимо включить в программу и избежать включения ненужной информации.
2. Непосредственный сбор материала . Это самая трудоемкая стадия исследования. Статистическая отчетность, как особая форма организации сбора данных, присуща только государственной статистике. Вся иная информация собирается посредством разнообразного статического инструментария. Необходимо указать на два основных требования к собранным данным: достоверность и сопоставимость. И крайне желаемое (в условиях рынка оно возрастает многократно) – своевременность.
3. Контроль материала перед его анализом. Как бы тщательно не был составлен инструментарий наблюдения, проведен инструктаж исполнителей, всегда материалы наблюдения нуждаются в контроле. Это объясняется массовым характером статистических работ и сложностью их содержания.
Объектом любого статистического исследования является совокупность единиц изучаемого явления. Объектом может быть население при переписи, предприятия, города, персонал фирмы и т.д. Словом, объект наблюдения – исследуемая статистическая совокупность. Очень важно определить и границы изучаемой совокупности, которые четко определяют изучаемую совокупность. Например, если ставится цель изучить деятельность малых предприятий области, то следует определить, к какой форме собственности оно относится (государственное, частное, совместное и т.д.), по какому критерию будут отбираться предприятия: отраслевые особенности, объем реализации, время с момента регистрации, состояние (действующее, бездействующее, во временном простое) и т.д. Совокупность должна быть однородной, иначе в процессе анализа возникнут дополнительные сложности и почти всегда неминуемы ошибки.
Наряду с определением объектом наблюдения и границ важно определить единицу совокупности и единицу наблюдения. Единица совокупности – индивидуальный составной элемент статистической совокупности. Единица наблюдения – это то явление, объект, признаки которого подлежат регистрации. Совокупность единиц наблюдения составляет объект наблюдения. Например, цель: исследовать влияние разных факторов на производительность труда рабочих на шахтах ОАО «Испат-Кармет». В этом случае – совокупность определена самой целью – шахтеры, работающие на шахтах «Испат-Кармет», единицей совокупности является шахтер, как носитель информации, а единицей наблюдения является шахта. Кратко: единица совокупности – то, что подвергается обследованию, единица наблюдения – источник сведений.
Для осуществления статистического наблюдения необходимо произвести сбор данных по заданному признаку, а именно: обозначить статистическую совокупность, которая состоит из материально существующих объектов, единицу и цель единовременного обследования объекта, составить программу статистического наблюдения.
На первом этапе формируется выборка собранных данных по обозначенным признакам, данные упорядочиваются по возрастанию. Затем следует составить таблицу распределения частот с последовательным заполнением соответствующих столбцов в таблице.
На втором этапе для обработки собранных первичных данных необходимо произвести группировку и обобщение отобранных элементов по заданному признаку, обозначить числовые характеристики выборки. Этот этап статистического исследования называется сводка . Сводка – научная обработка первичных данных в целях получения обобщенных характеристик изучаемого явления по ряду существенных для него признаков, т. е. первичные материалы сводятся вместе, образуют статистические совокупности, которые характеризуются итоговыми абсолютными обобщающими показателями. На стадии сводки мы переходим от характеристики отдельных варьирующих признаков единиц совокупности – к характеристике всей совокупности в целом или к характеристике их общего проявления в массе.
Следует найти размах по формуле:
R=x(max) – x(min);
моду M(0), которая показывает значение, встречающееся чаще других, медиану M(e), которая характеризует среднее значение (его не превышает половина членов ряда) соответствует варианте, стоящей в середине ранжированного вариационного ряда. Положение медианы определяется ее номером:Nме = (n+1) /2 , где n – число единиц в совокупности и среднее арифметическое значение для обозначенной группы, которая вычисляется по формуле:
Результаты работы могут быть представлены графически в виде гистограммы и полигона распределения частот.
Полученные данные отражают то общее, что присуще всем единицам исследуемой совокупности. В результате статистического наблюдения должна быть получена объективная, сопоставимая, полная информация, позволяющая на последующих этапах исследования обеспечить научно-обоснованные выводы о характере и закономерностях развития изучаемого явления.
Провести статистическое исследование, выяснив сведенья о росте 2 5 случайным образом выбранных студентовТомского политехнического университета.
Составить таблицу распределения частот, найти размах, моду, медиану и среднее арифметическое значение роста (в см) для обозначенных юношей.
2.1 Схема проведения статистического исследования
Системы статистического анализа данных – это современный эффективный инструмент статистического исследования. Широкие возможности для обработки статистических данных имеют специальные системы статистического анализа, а также универсальные средства – Excel, Matlab, Mathcad и др..
Но даже самый совершенный инструмент не может заменить исследователя, который должен сформулировать цель исследования, провести сбор данных, выбрать методы, подходы, модели и средства проведения обработки и анализа данных, а также интерпретировать полученные результаты.
На рисунке 2.1 представлена схема проведения статистического исследования.
Рис.2.1 - Принципиальная схема статистического исследования
Исходным пунктом статистического исследования является формулировка проблемы. При ее определении учитывается цель исследования, определяется, какая информация необходима и как она будет использоваться при принятии решения.
Само статистическое исследование начинается с подготовительного этапа. В ходе подготовительного этапа аналитики изучают техническое задание – документ, составляемый заказчиком исследования. В техническом задании должны быть четко сформулированы цели исследования:
определен объект исследования;
перечислены предположения и гипотезы, которые в ходе исследования должны быть подтверждены или опровергнуты;
описано то, как будут использоваться результаты исследования;
сроки, в которые исследование должно быть проведено и бюджет исследования.
На основе технического задания разрабатывается структура аналитического отчета - то, в каком виде должны быть представлены результаты исследования, а также программа статистического наблюдения . Программа представляет собой перечень признаков, подлежащих регистрации в процессе наблюдения (или вопросов на которые должны быть получены достоверные ответы по каждой обследуемой единице наблюдения). Содержание программы определяется как особенностями наблюдаемого объекта и целями исследования, так и методами, выбранными аналитиками для дальнейшей обработки собранной информации.
Основной этап статистического исследования включает сбор необходимых данных и их анализ.
Финальным этапом исследования является составление аналитического отчета и предоставление его заказчику.
На рис. 2.2 представлена схема статистического анализа данных.
Рис.2.2 – Основные этапы статистического анализа
2.2 Сбор статистической информации
Сбор материалов подразумевает анализ технического задания исследования, определение источников необходимой информации и (при необходимости) разработку анкет. При исследовании источников информации все требуемые данные разделяют на первичные (данные, которых нет в наличии и которые должны быть собраны непосредственно для данного исследования), и вторичные (собранные ранее для иных целей).
Сбор вторичных данных часто называют "кабинетным" или "библиотечным" исследованием.
Примеры сбора первичных данных: наблюдения за посетителями магазина, анкетирование пациентов больницы, обсуждение проблемы на совещании.
Вторичные данные делят на внутренние и внешние.
Примеры источников внутренних вторичных данных:
информационная система организации (включающая в себя бухгалтерскую подсистему, подсистему управления продажами, CRM (CRM-система, сокращение от англ. Customer Relationship Management) - прикладное программное обеспечение для организаций, предназначенное для автоматизации стратегий взаимодействия с заказчиками) и другие);
ранее проведенные исследования;
письменные отчеты сотрудников.
Примеры источников внешних вторичных данных:
отчеты органов статистики и других государственных учреждений;
отчеты маркетинговых агентств, профессиональных ассоциаций и т.п.;
электронные базы данных (адресные справочники, ГИС и т.п.);
библиотеки;
средства массовой информации.
Основными выходными данными на этапе сбора данных являются:
планируемый объем выборки;
структура выборки (наличие и размер квот);
вид статистического наблюдения (сбор данных опрос, анкетирование, измерение, эксперимент, экспертиза, др.);
информация о параметрах опроса (например, возможность факта фальсификации анкет);
схема кодировки переменных в базе данных программы, выбранной для обработки;
план-схема преобразования данных;
план-схема используемых статистических процедур.
Этот же этап включает непосредственно процедуру анкетирования. Разумеется, анкеты разрабатываются только для получения первичной информации.
Полученные данные должны быть соответствующим образом отредактированы и подготовлены. Каждая анкета или форма наблюдения проверяется и, если нужно, корректируется. Каждому ответу присваиваются числовые или буквенные коды – производится кодировка информации. Подготовка данных включает в себя редактирование, расшифровку и проверку данных, их кодирование и необходимые преобразования.
2.3 Определение характеристик выборки
Как правило, данные, собранные в результате статистического наблюдения для проведения статистического анализа являются выборочной совокупностью. Последовательность преобразования данных в процесс статистического исследования можно схематично представить следующим образом (рис. 2.3)
Рис 2.3 Схема преобразования статистических данных
Анализируя выборку, можно делать выводы о генеральной совокупности, представленной выборкой.
Окончательное определение общих параметров выборки производят, когда все анкеты собраны. Оно включает:
определение реального количества респондентов,
определение структуры выборки,
распределение по месту опроса,
установление доверительного уровня статистической надежности выборки,
расчет статистической ошибки и определение репрезентативности выборки.
Реальное количество респондентов может оказаться большим либо меньшим запланированного. Первый вариант лучше для анализа, но невыгоден заказчику исследования. Второй может отрицательно сказаться на качестве исследования, а, следовательно, невыгоден ни аналитикам, ни заказчикам.
Структура выборки может быть случайной или неслучайной (респонденты отбирались на основе заранее известного критерия, например методом квотирования). Случайные выборки априори являются репрезентативными. Неслучайные выборки могут быть намерено нерепрезентативными относительно генеральной совокупности, но давать важную информацию для исследований. В этом случае также следует внимательно отнестись к фильтрационным вопросам анкеты, которые предназначены специально для отсеивания неподходящих под требования респондентов.
Для определения точности оценивания , прежде всего, необходимо установить уровень доверительной вероятности (95% или 99%). Тогда максимальная статистическая ошибка выборки рассчитывается как
или
,
где
- объем выборки,
-
вероятность наступления исследуемого
события (попадание респондента в
выборку),
- вероятность обратного события
(непопадания респондента в выборку),
- коэффициент доверительной вероятности,
- дисперсия признака.
В таблице 2.4 приведены наиболее употребляемые значения доверительной вероятности и коэффициентов доверительной вероятности.
Таблица 2.4
2.5 Обработка данных на компьютере
Анализ данных с применением компьютера включает выполнение ряда необходимых шагов.
1. Определение структуры исходных данных.
2. Ввод данных в компьютер в соответствии с их структурой и требованиями программы. Редактирование и преобразование данных.
3. Задание метода обработки данных в соответствии с задачами исследования.
4. Получение результата обработки данных. Его редактирование и сохранение в нужном формате.
5. Интерпретация результата обработки.
Шаги 1 (подготовительный) и 5 (заключительный) не способна выполнить ни одна компьютерная программа - их исследователь делает сам. Шаги 2-4 выполняются исследователем с использованием программы, но именно исследователь определяет необходимые процедуры редактирования и преобразования данных, методы обработки данных, а также формат представления результатов обработки. Помощь компьютера (шаги 2–4) заключается, в конечном итоге, в переходе от длинной последовательности чисел к более компактной. На «вход» компьютера исследователь подает массив исходных данных, который недоступен осмыслению, но пригоден для компьютерной обработки (шаг 2). Затем исследователь дает программе команду на обработку данных в соответствии с поставленной задачей и структурой данных (шаг 3). На «выходе» он получает результат обработки (шаг 4) - тоже массив данных, только уже меньший, доступный осмыслению и содержательной интерпретации. При этом исчерпывающий анализ данных обычно требует многократной их обработки с применением разных методов.
2.6 Выбор стратегии анализа данных
Выбор стратегии анализа собранных данных основывается на знании теоретических и практических аспектов исследуемой предметной области, специфики и известных характеристик информации, свойств конкретных статистических методов, а также на опыте и взглядах исследователя.
Необходимо помнить, что анализ данных - это вовсе не конечная цель исследования. Его цель - получить информацию, которая поможет решить определенную проблему и принять адекватные управленческие решения. Выбор стратегии анализа должен начинаться с исследования итогов предыдущих этапов процесса: определение проблемы и разработка плана исследования. В качестве "черновика" используется предварительный план анализа данных, разработанный как один из элементов плана исследования. Затем, в ходе поступления на последующих стадиях процесса исследования дополнительной информации, может понадобиться внесение определенных изменений.
Статистические методы делятся на одно- и многомерные. Одномерные методы(univariatetechniques) используются тогда, когда все элементы выборки оцениваются одним показателем, либо если этих показателей несколько для каждого элемента, но каждая переменная анализируется при этом отдельно ото всех остальных.
Многомерные методы (multivariate techniques) прекрасно подходят для анализа данных, если для оценки каждого элемента выборки используется два или больше показателей и эти переменные анализируются одновременно. Такие методы применяются для определения зависимостей между явлениями.
Многомерные методы отличаются от одномерных прежде всего тем, что при их использовании центр внимания смещается с уровней (средних показателей) и распределений (дисперсий) явлений и сосредотачивается на степени взаимосвязи (корреляции или ковариации) между этими явлениями.
Одномерные методы можно классифицировать на основе того, какие данные анализируются: метрические или неметрические (рис. 3). Метрические данные (metric data) измеряются по интервальной шкале или относительной шкале. Неметрические данные (nonmetric data) оцениваются по номинальной или порядковой шкале
Кроме того, эти методы делят на классы на основе того, сколько выборок - одна, две или более - анализируется в ходе исследований.
Классификация одномерных статистических методов представлена на рис.2.4.
Рис. 2.4 Классификация одномерных статистических методов в зависимости от анализируемых данных
Число выборок определяется тем, как ведется работа с данными для конкретного анализа, а не тем, каким способом собирались данные. Например, данные по лицам мужского и женского пола можно получить в пределах одной выборки, но если их анализ нацелен на выявление разницы в восприятии, основанной на разнице полов, исследователю придется оперировать двумя разными выборками. Выборки считаются независимыми, если они экспериментально не связаны между собой. Измерения, проведенные в одной выборке, не оказывают влияния на значения переменных в другой. Для анализа данные, относящиеся к разным группам респондентов, например собранные от лиц женского и мужского пола, обычно обрабатываются как независимые выборки.
С другой стороны, если данные по двум выборкам относятся к одной и той же группе респондентов, выборки считаются объединенными в пары - зависимыми.
Если существует только одна выборка метрических данных, может использоваться z- и t-критерий. Если же независимых выборок две или больше, в первом случае можно воспользоваться z- и t-критерием для двух выборок, в во втором - методом однофакторного дисперсионного анализа. Для двух связанных выборок используется парный t-критерий. Если речь идет о неметрических данных по одной выборке, исследователь может воспользоваться критериями частотного распределения, хи-квадратом, критерием Колмогорова-Смирнова (K~S), критерием серий и биномиальным критерием. Для двух независимых выборок с неметрическими данными можно прибегнуть к следующим методам анализа: хи-квадрат, Манна-Уитни, медианы, К-С, однофакторным дисперсионным анализом Крускала-Уоллиса (ДА К-У). В отличие от этого, если существует две или больше взаимосвязанных выборок, следует воспользоваться критериями знаков, Мак-Немара и Уилкоксона.
Многомерные статистические методы нацелены на выявление существующих закономерностей: взаимозависимости переменных, взаимосвязи или последовательности событий, межобъектного сходства.
Достаточно условно можно выделить пять стандартных типов закономерностей, исследование которых представляет существенный интерес: ассоциация, последовательность, классификация, кластеризация и прогнозирование
Ассоциация имеет место в том случае, если несколько событий связаны друг с другом. Например, исследование, проведенное в супермаркете, может показать, что 65% купивших кукурузные чипсы берут также и "кока-колу", а при наличии скидки за такой комплект "колу" приобретают в 85% случаев. Располагая сведениями о подобной ассоциации, менеджерам легко оценить, насколько действенна предоставляемая скидка.
Если существует цепочка связанных во времени событий, то говорят о последовательности. Так, например, после покупки дома в 45% случаев в течение месяца приобретается и новая кухонная плита, а в пределах двух недель 60% новоселов обзаводятся холодильником.
С помощью классификации выявляются признаки, характеризующие группу, к которой принадлежит тот или иной объект. Это делается посредством анализа уже классифицированных объектов и формулирования некоторого набора правил.
Кластеризация отличается от классификации тем, что сами группы заранее не заданы. С помощью кластеризации выделяют различные однородные группы данных.
Основой для всевозможных систем прогнозирования служит историческая информация, хранящаяся в виде временных рядов. Если удается построить найти закономерности, адекватно отражающие динамику поведения целевых показателей, есть вероятность, что с их помощью можно предсказать и поведение системы в будущем.
Многомерные статистические методы можно разделить на методы анализа взаимосвязи и классификационный анализ (рис. 2.5).
Рис.2.5 – Классификация многомерных статистических методов
Результатом первого этапа статистического исследования -- статистического наблюдения -- являются сведения, характеризующие каждую единицу статистической совокупности. Однако, возможности отразить закономерности и тенденции динамики изучаемых явлений с помощью даже самой полной характеристики единичных фактов ограничены. Такие данные получают только в результате статистической сводки. Сводка - это упорядочение, систематизация и обобщение статистических данных, полученных при статистическом наблюдении. Только надлежащая обработка статистического материала позволяет выявить сущность социально-экономических явлений, характерные черты и существенные особенности отдельных типов, обнаружить закономерности и тенденции их развития. Различают сводку простую и групповую, или сводку в узком и широком понимании. Простая сводка -- это подсчет общих итогов в группах и подгруппах и оформление этого материала в таблицы. В результате простой сводки статистических данных можно определить количество предприятий, общую численность персонала, объем произведенной продукции в денежном выражении. Эти общие итоги носят в основном информативный характер. Они дают обобщенную характеристику совокупности в виде абсолютных величин.
Групповая сводка, или сводка в широком понимании, представляет собой сложный процесс по многосторонней обработке первичных статистических данных, т.е. данных, полученных в результате наблюдения. Он включает группировку статистических данных, разработку системы показателей для характеристики групп, подсчет групповых и общих итогов, расчет обобщающих показателей. Задача статистической сводки как второго этапа статистического исследования - получение обобщающих показателей для информационно-справочных и аналитических целей. Сводка массовых статистических данных осуществляется по заранее разработанным программе и плану. В процессе разработки программы определяются подлежащее и сказуемое сводки. Подлежащее -- это объект исследования, расчлененный на группы и подгруппы. Сказуемое -- показатели, которые характеризуют подлежащее сводки. Программа сводки определяется задачами статистического исследования.
Статистическая сводка выполняется по заранее составленному плану. В плане сводки решаются вопросы о способах проведения работы по обобщению информации -- вручную или механизированным способом, о последовательности отдельных операций сводки. Устанавливаются сроки выполнения каждого этапа и сводки в целом, а также способы изложения результатов сводки. Это могут быть ряды распределения, статистические таблицы и статистические графики.
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/
Министерство образования и науки Российской Федерации
"Юридический институт"
Факультет "Юриспруденция"
Реферат
по дисциплине
"Правовая статистика"
Методы и основные этапы статистических исследований.
Работу выполнил студент
Грибанов А.С.
Москва
Введение
1. Понятие статистического исследования
2. Методы статистических исследований
3. Организация и этапы статистических исследований
Заключение
Список использованной литературы
Введение
Статистика знает всё",-- утверждали Ильф и Петров в своем знаменитом романе "Двенадцать стульев" и продолжали: "Известно, сколько какой пищи съедает в год средний гражданин республики... Известно, сколько в стране охотников, балерин... станков, велосипедов, памятников, маяков и швейных машинок... Как много жизни, полной пыла, страстей и мысли, глядит на нас со статистических таблиц!.." Зачем нужны эти таблицы, как их составлять и обрабатывать, какие выводы на их основании можно делать - на эти вопросы отвечает статистика (от итальянского stato - государство, латинского status - состояние).Статистика -- наука, изучающая, обрабатывающая и анализирующая количественные данные о самых разнообразных массовых явлениях в жизни.
Статистические исследования прочно вошли в нашу повседневную жизнь. Государственные и коммерческие структуры регулярно собирают обширные сведения об обществе и окружающей среде. Эти данные публикуют в виде таблиц и диаграмм. Каждый человек должен хорошо ориентироваться в потоке информации. Это значит, он должен извлекать, анализировать и обрабатывать информацию, принимать решения в разнообразных ситуациях.
В своей работе я рассмотрю статистические исследования, что они из себя представляют, каковы методы статистического исследования, каким образом организуются данные исследования и из каких этапов состоят.
1. Понятие статистического исследования
Наблюдение как начальный этап исследования связано со сбором исходных данных об изучаемом вопросе. Оно свойственно многим наукам. Однако каждая наука имеет свою специфику, отличаясь по своим наблюдениям. Поэтому не всякое наблюдение -- статистическое.
Статистическое исследование -- это научно организованный по единой программе сбор, сводка и анализ данных (фактов) о социально-экономических, демографических и других явлениях и процессах общественной жизни в государстве с регистрацией их наиболее существенных признаков в учетной документации.
Отличительными чертами (спецификой) статистического исследования являются: целенаправленность, организованность, массовость, системность (комплексность), сопоставимость, документированность, контролируемость, практичность.
В целом статистическое исследование должно:
* иметь общественно-полезную цель и всеобщую (государственную) значимость;
* относиться к предмету статистики в конкретных условиях его места и времени;
* выражать статистический вид учета (а не бухгалтерский и не оперативный);
* проводиться по заранее разработанной программе с ее научно обоснованным методологическим и другим обеспечением;
* осуществлять сбор массовых данных (фактов), в которых отражается вся совокупность причинно-следственных и других факторов, разносторонне характеризующих явление;
* регистрироваться в виде учетных документов установленного образца;
* гарантировать отсутствие ошибок наблюдения или же сводить их к возможному минимуму;
* предусматривать определенные критерии качества и способы контроля собранных данных, обеспечивая их достоверность, полноту и содержательность;
* ориентироваться на экономически эффективную технологию сбора и обработки данных;
* быть надежной информационной базой для всех последующих этапов статистического исследования и всех пользователей статистической информацией.
Исследования, не удовлетворяющие этим требованиям, статистическими не являются.
Не являются статистическими исследования, например,
наблюдения и исследования: матери за играющим ребенком (личный вопрос);
зрителей за театральной постановкой (нет учетной документации по зрелищу);
научного работника за физико-химическими опытами с их измерениями, расчетами и документальной регистрацией (не массово-общественные данные);
врача за больными с ведением медицинских карточек (оперативный учет);
бухгалтера за движением денежных средств на банковском счете предприятия (бухгалтерский учет);
журналистов за общественной и личной жизнедеятельностью государственных лиц или иных знаменитостей (не предмет статистики).
Статистическая совокупность - множество единиц, обладающих массовостью, типичностью, качественной однородностью и наличием вариации.
Статистическая совокупность состоит из материально существующих объектов (Работники, предприятия, страны, регионы), является объектом статистического исследования.
Статистическое наблюдение является первой стадией статистического исследования, представляющий собой научно организованный сбор данных об изучаемых явлениях и процессах общественной жизни.
2. Методы статистических исследований
Следует акцентировать внимание на том, что статистическими будут называться материалы, которые специально создаются по заранее определенным принципам и методам, подлежат дальнейшей обработке математическими методами, т.е. будут изучать количественные характеристики изучаемого объекта. Они создаются в два этапа:
1) первичные документы (первоисточники) - опросные листки, перечневые ведомости, анкеты и пр.;
2) сводные ведомости, итоговые таблицы, которые поступают в обработку методами математической статистики; эти сводные документы обычно и называют "статистикой".
Любое статистическое исследование предполагает следующее:
1) серьезную предварительную работу;
2) непосредственный сбор данных;
3) работу по анализу полученных данных.
Исследование ведется по определенному алгоритму, при этом прохождение каждой стадии требует использования специальных методов и замкнуто на содержание выполняемой работы.
Алгоритм проведения статистического исследования можно представить следующим образом.
1. Разработка программы исследования или программы наблюдения. На этом этапе определяются цели и задачи обследования, охват изучаемых объектов, степень охвата объектов, хронологические и географические рамки, единицы наблюдения, показатели, подлежащие фиксации, формуляр первоисточника для заполнения данными, а также продумываются механизмы сбора информации, контроля за качеством сбора информации, обработки и анализа полученных данных.
Программа наблюдения - это перечень признаков, подлежащих регистрации. наблюдение регистрация учетный документация
Период наблюдения - время, в течение которого происходит регистрация информации.
Критическая дата наблюдения - дата, по состоянию на которую сообщаются сведения.
2. Проведение статистического наблюдения может быть кратковременным или долговременным (проводится на протяжении какого-то периода), сплошным или выборочным. В результате, как правило, появляется комплекс массовых документов.
3. Сводка и группировка статистических данных - обсчет и группировка собранных данных, в результате которых последние превращаются в систему статистических таблиц и промежуточных итогов.
4. Анализ данных, предусматривающий предварительную постановку задач, осуществляемый методами статистического анализа.
5. Интерпретация данных - объяснение полученных результатов, сравнение их с аналогичными показателями.
Виды статистических документов и методы их последующей обработки определяются в соответствии с методами сбора данных, все это отражается и обусловливается предварительно разработанной программой и зависит от задач исследования.
На этапе сбора данных статистическое наблюдение имеет две основные формы:
1) отчетность, базирующаяся на текущем наблюдении, текущей (постоянной) регистрации фактов и событий;
2) специально организованное статистическое наблюдение.
Статистическое наблюдение может осуществляться следующими методами.
1. По времени проведения:
1) текущее (непрерывное) наблюдение, проводящееся систематически;
2) периодическое наблюдение, повторяющееся через определенный период времени (перепись скота);
3) единовременное наблюдение, осуществляемое по мере необходимости, без учета временного интервала (учет документооборота).
2. По охвату единиц наблюдения:
1) сплошное наблюдение, в результате которого обследуются все единицы изучаемой совокупности (всеобщая перепись населения);
2) не сплошное наблюдение, когда обследуется часть единиц изучаемого объекта, отобранная определенным образом; видами не сплошного наблюдения являются:
а) метод основного массива, когда обследуется часть единиц совокупности, обладающая наиболее явно выраженными изучаемыми признаками;
б) анкетное наблюдение, когда при помощи листов опроса изучается набор признаков, который потом экстраполируется на всю совокупность;
в) монографическое наблюдение, т.е. выявление различных тенденций в развитии явлений и характеристик в одной совокупности;
г) выборочное наблюдение - часть изучаемых единиц, обработанных случайно (бюджет семьи);
д) непосредственное наблюдение, при котором устанавливается факт, подлежащий регистрации, и на этом основании производят записи в журнале регистрации (формуляр).
В статистике существует следующая классификация способов сбора информации:
Корреспондентский, осуществляемый штатом добровольных корреспондентов;
Экспедиционный, реализуемый устно специально подготовленными работниками;
Анкетный (в виде анкет);
Саморегистрация (заполнение формуляров самими респондентами);
Явочный (браки, дети, разводы).
Обработка информации, полученной из первоисточников, обычно заключается в систематизации сведений. С течением времени методы обработки информации значительно изменились.
Появившись изначально как система численного описания, предполагавшая учет населения и земли, в XVIII в. получившая закрепление в законодательных актах, отечественная статистика претерпела значительную эволюцию в XIX и XX вв., сформировалась как сложная, разветвленная система, опирающаяся на научные математические методы и компьютерные технологии.
К началу XX в. в сфере статистики имелся серьезный опыт работы, были сформированы основные принципы сбора и анализа информации. Главные направления статистики, ее методы (отчеты, обследования, переписи; структура статистического материала и система статистических исследований), заложенные и апробированные в XIX в., развивались на протяжении XX в.
Статистические (количественные) описания в рамках регионоведения, использующие простейшие арифметические подсчеты, постепенно сменились сложными математическими и компьютерными методами, позволяющими получать детальную статистику, а также прогнозировать и моделировать на ее основе развитие статистических показателей.
Первыми объектами исследований являлись население и земля, решались задачи налогообложения, для чего проводились вычисления общего количества жителей, выявлялись закономерности в развитии народонаселения, проводились поземельные переписи. Главной демографической характеристикой была общая численность населения. Приводились данные о родившихся, умерших, количестве браков, составлялись таблицы смертности, дожития до определенного возраста, путем вычисления разницы, между количеством родившихся и умерших за год определялся средний прирост населения.
Сегодня статистика использует массовые статистические наблюдения, метод группировок, средних величин, индексов, балансовый метод, метод графических изображений и другие методы анализа статистических данных.
Постепенно менялись и виды документов. Военно-статистические описания и описания губернии "в историческом, статистическом и этнографическом отношении", писцовые книги и ревизии сменились сложными выборочными и всеобщими переписями ("Первая всеобщая перепись населения Российской империи 1897 года", сельскохозяйственная перепись и перепись промышленности), системой многофакторных отчетов и разработкой межотраслевого баланса народного хозяйства по годам.
3. Организация и этапы статистических исследований
Чтобы получить представление о том или ином явлении, сделать выводы, необходимо провести статистическое исследование. Предметом статистического исследования в здравоохранении и медицине могут быть здоровье населения, организация медицинской помощи, различные разделы деятельности лечебно-профилактических учреждений, факторы внешней среды, оказывающие влияние на состояние здоровья.
Методическая последовательность выполнения статистического исследования складывается из определенных этапов.
1 этап. Составление плана и программы исследования.
2 этап. Сбор материала (статистическое наблюдение).
3 этап. Разработка материала, статистическая группировка и сводка
4 этап. Статистический анализ изучаемого явления, формулировка выводов.
5 этап. Литературная обработка и оформление полученных результатов.
По завершении статистического исследования разрабатываются рекомендации и управленческие решения, проводится внедрение результатов исследования в практику, оценивается эффективность.
В проведении статистического исследования важнейшим элементом является соблюдение строгой последовательности в осуществлении названных этапов.
Первый этап статистического исследования - составление плана и программы - является подготовительным, на котором определяется цель и задачи исследования, составляется план и программа исследования, разрабатывается программа сводки статистического материала и решаются организационные вопросы.
Цель определяет основное направление исследования и носит, как правило, не только теоретический, но и практический характер. Цель формулируется ясно, четко, недвусмысленно.
Для раскрытия поставленной цели определяются задачи исследования.
Важным моментом подготовительного этапа является разработка организационного плана. Организационный план исследования предусматривает определение места (административно-территориальных границ наблюдения), время (конкретных сроков осуществления наблюдения, проведения разработки и анализа материала) и субъекта исследования (организаторов, исполнителей, методического и организационного руководства, источников финансирования исследования).
План исследования включает:
Определение объекта исследования (статистической совокупности);
Объема исследования (сплошное, не сплошное);
Видов (текущее, единовременное);
Способов сбора статистической информации. Программа исследования включает:
Определение единицы наблюдения;
Перечень вопросов (учетных признаков), подлежащих регистрации в отношении каждой единицы наблюдения*
Разработку индивидуального учетного (регистрационного) бланка с перечнем вопросов и признаков, подлежащих учету;
Разработку макетов таблиц, в которые затем вносятся результаты исследования.
На каждую единицу наблюдения заполняется отдельный бланк, он содержит паспортную часть, четко сформулированные, поставленные в определенной последовательности вопросы программы и дату заполнения документа.
Для обеспечения возможности статистической разработки данных из этих документов производят выкопировку сведений на специально разработанные учетные бланки, содержание которых определяется в каждом отдельном случае в соответствии с задачами исследования.
В настоящее время в связи с машинной обработкой результатов наблюдения с использованием ЭВМ вопросы программы могут быть формализованы, когда вопросы в учетном документе ставятся в виде альтернативы (да, нет), или предлагаются уже готовые ответы, из которых следует выбрать определенный ответ.
На первом этапе статистического исследования наряду с программой наблюдения составляется програма сводки полученных данных, которая включает установление принципов группировки, выделение группировочных признаков, определение комбинаций этих признаков, составление макетов статистических таблиц.
Второй этап - сбор статистического материала (статистическое наблюдение) - заключается в регистрации отдельных случаев изучаемого явления и характеризующих их учетных признаков в регистрационные бланки. Перед и в ходе выполнения этой работы проводится инструктаж (устный или письменный) исполнителей наблюдения, обеспечение их формами регистрации.
По времени статистическое наблюдение может быть текущим и единовременным.
При текущем наблюдении явление изучается за какой-то отдельный период времени (неделю, квартал, год и т.д.) путем повседневной регистрации явления по мере возникновения каждого случая.
При единовременном наблюдении статистические данные собираются на определенный (критический) момент времени. Единовременная регистрация отражает состояние явления на момент изучения. Этот вид наблюдения используется для изучения медленно меняющихся явлений.
Выбор вида наблюдения по времени определяется целью и задачами исследования.
В зависимости от полноты охвата изучаемого явления различают сплошное и не сплошное исследование.
При сплошном исследовании изучаются все входящие в состав совокупности единицы наблюдения, т.е. генеральная совокупность. Сплошное исследование проводят с целью установления абсолютных размеров явления. Сплошной метод применяется и в тех случаях, когда сведения необходимы для оперативной работы.
При не сплошном исследовании изучается лишь часть генеральной совокупности. Оно подразделяется на несколько видов: анкетное, монографическое, основного массива, выборочное.
Монографический метод - дает детальное описание отдельных характерных в каком-либо отношении единиц совокупности и глубокое, всестороннее описание объектов.
Метод основного массива - предполагает изучение тех объектов, в которых сосредоточено значительное большинство единиц наблюдения. Недостатком этого метода является то, что остается неохваченной исследованием часть совокупности, хотя и небольшая по размерам, но которая может значительно отличаться от основного массива.
Анкетный метод - это сбор статистических данных с помощью специально разработанных анкет, адресованных определенному кругу лиц. Это исследование основано на принципе добровольности, поэтому возврат анкет зачастую бывает неполным. Нередко ответы на поставленные вопросы носят отпечаток субъективности и случайности. Этот метод применяется для получения приблизительной характеристики изучаемого явления.
Выборочный метод - сводится к исследованию некоторой специально отобранной части единиц наблюдения для характеристики всей генеральной совокупности. Преимуществом этого метода является получение результатов высокой степени надежности, а также значительно более низкая стоимость. В исследовании занято меньшее число исполнителей, кроме того он требует меньших затрат времени.
По способу получения сведений в ходе проведения статистического наблюдения и характеру его осуществления выделяют несколько видов:
1) непосредственное наблюдение
2) социологические методы: метод интервью (очный опрос), анкетирование (заочный опрос - анонимный или не анонимный) и др.;
3) документальное исследование.
Третий этап - группировка и сводка материала - начинается с проверки и уточнения числа наблюдений, полноты и правильности полученных сведений, выявлении и устранении ошибок, дубликатов записей и т. д.
Для правильной разработки материала применяется шифровка первичных учетных документов, т.е. обозначение каждого признака и его группы знаком - буквенным или цифровым. Шифровка - это технический прием, облегчающий и ускоряющий разработку материала, повышающий качество, точность разработки. Шифры - условные обозначения - вырабатываются произвольно. При шифровке диагнозов рекомендуется пользоваться международной номенклатурой и классификацией болезней; при шифровке профессий - словарем профессий.
Преимуществом шифровки является то, что при необходимости после окончания основной разработки можно вернуться к материалу для разработки с целью выяснения новых связей и зависимостей. Зашифрованный учетный материал позволяет сделать это легче и быстрее, чем незашифрованный. После проверки проводится группировка признаков.
Группировка - расчленение совокупности изучаемых данных на однородные, типичные группы по наиболее существенным признакам. Группировка может проводиться по качественным и количественным признакам. Выбор группировочного признака зависит от характера изучаемой совокупности и задач исследования.
Типологическая группировка производится по качественным (описательным, атрибутивным) признакам.
Группировка по количественным (вариационным) признакам проводится на основании числовых размеров признака. Количественная группировка требует решения вопроса о величине группировочного интервала: интервал может быть равным, а в ряде случаев - неравный, даже включать так называемые открытые группы.
При определении числа групп исходят из цели и задач исследования. Необходимо, чтобы группировки могли вскрыть закономерности изучаемого явления. Большое число групп может привести к чрезмерному дроблению материала, ненужной детализации. Малое число групп приводит к затушевыванию характерных черт.
Закончив группировку материала, приступают к сводке.
Сводка - обобщение единичных случаев, полученных в результате статистического исследования, в определенные группы, их подсчет и внесение в макеты таблиц.
Сводку статистического материала проводят при помощи статистических таблиц. Таблица, не заполненная цифрами, называется макетом.
Статистические таблицы бывают перечневые, хронологические, территориальные.
Таблица имеет подлежащее и сказуемое. Статистическое подлежащее обычно размещается по горизонтальным строкам в левой части таблицы и отражает главный, основной признак. Статистическое сказуемое размещается слева направо по вертикальным графам и отражает дополнительные учетные признаки.
Статистические таблицы делятся на простые, групповые и комбинационные.
В простых таблицах представлено числовое распределение материала по одному признаку, составных частей его. Простая таблица содержит обычно простой перечень или итог по всей совокупности изучаемого явления.
При составлении таблиц должны соблюдаться определенные требования:
Каждая таблица должна иметь заголовок, отражающий ее содержание;
Внутри таблицы все графы также должны иметь четкие краткие названия;
При заполнении таблицы все клетки таблицы должны содержать соответствующие числовые данные. Оставшиеся незаполненными из-за отсутствия данной комбинации клетки таблицы прочеркиваются ("-"), а при отсутствии сведений в клетке проставляется "н.с." или "...";
После заполнения таблицы в нижней горизонтальном ряду и в последнем справа вертикальном столбце подводятся итоги вертикальных граф и горизонтальных строк.
Таблицы должны иметь единую последовательную нумерацию.
В исследованиях, имеющих небольшой объем наблюдений, сводка проводится вручную. Все учетные документы раскладываются на группы в соответствии с шифром признака. Далее проводится подсчет и запись данных в соответствующую клетку таблицы.
Четвертый этап - статистический анализ - является ответственным этапом исследования. На этом этапе проводится вычисление статистических показателей (частоты, структуры, средних размеров изучаемого явления), дается их графическое изображение, изучается динамика, тенденции, устанавливаются связи между явлениями. даются прогнозы и т.д. Анализ предполагает интерпретацию полученных данных, оценку достоверности результатов исследования. В заключение делаются выводы.
Пятый этап - литературная обработка является заключительным. Он предполагает окончательное оформление результатов статистического исследования. Результаты могут быть оформлены в виде статьи, отчета, доклада, диссертации и др. Для каждого вида оформления существуют определенные требования, которые должны соблюдаться при литературной обработке результатов статистического исследования.
Заключение
Для изучения различных общественных и социально-экономических явлений, а также некоторых процессов, происходящих в природе, проводятся специальные статистические исследования. Всякое статистическое исследование начинается с целенаправленного сбора информации об изучаемом явлении или процессе.
Цель статистического исследования, как и любого научного исследования, -- раскрыть сущность массовых явлений и процессов, а также присущие им закономерности. Отличительная особенность этих закономерностей в том, что они относятся не к каждой отдельной единице совокупности, а ко всей массе единиц в целом. Общим принципом, лежащим в основе исследования статистических закономерностей, выступает так называемый закон больших чисел.
Для обобщения и систематизации данных, получаемых в результате статистического наблюдения, их по какому-либо признаку разбивают на группы и результаты группировки сводят в таблицы.
При проведении статистического исследования после сбора и группировки данных переходят к их анализу, используя для этого различные обобщающие показатели.
Список использованной литературы
1. Елисеева И.И. Социальная статистика Учебник 3-е изд.,перераб. и доп. -М.: Финансы и статистика, 2003.
2. Методы статистических исследований/Электронный источник (http://studme.org/43731/istoriya/metody_statisticheskih_issledovaniy).
3. Правовая статистика: учебник / Под ред. B.C. Лялина, А.В. Симоненко. -2-е изд., перераб. и доп. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2010.
4. Савюк Л.К. Правовая статистика/ Учебник, М.: Юристъ, 2004.
5. Статистика: учебник для бакалавров / под ред. И. И. Елисеевой. -- 3-е изд., перераб. и доп. -- М. : Издательство Юрайт, 2014.
6. Энциклопедия статистических терминов. т.1. Методологические основы статистики. ФСГС, 2012.
Размещено на Allbest.ru
Подобные документы
Статистическое наблюдение - это основополагающий способ сбора данных в сфере реализации государственных мер контроля над правонарушениями. Определение и этапы статистического наблюдения: подготовительный этап, разработка программы и инструментария.
реферат , добавлен 12.02.2008
Методы, приемы и способы исследования, применяемые в правовой статистике: сбор, сводка и обработка, обобщение и интерпретация статистической информации. Основные задачи статистической группировки. Величины степени, сравнения, средняя арифметическая.
контрольная работа , добавлен 07.07.2009
Понятие и назначение государственного прогнозирования и планирования в управлении социально-экономическими процессами. Содержание и основные этапы социологического исследования. Уровни и аспекты прогнозирования социально-экономических процессов.
курс лекций , добавлен 10.11.2013
Рассмотрение понятия опроса как одного из методов сбора криминологических данных. Изучение видов интервью и анкетирования. Наблюдение как метод сбора информации путем непосредственного восприятия и регистрации. Криминологический эксперимент и экспертиза.
презентация , добавлен 20.04.2015
Исследование и анализ понятия общества и общественной жизни. Выявление элементов морально-правового регулирования как составляющих единых социальных норм и особенности их функционирования в качестве механизмов стабилизации общественной жизни в целом.
курсовая работа , добавлен 18.05.2011
Теория судебно-почерковедческой идентификации. Задачи исследования почерка в практической деятельности. Условие использования свойств почерка и его признаки. Процесс функционирования и эволюции современного письма и основные этапы исследования почерка.
реферат , добавлен 27.08.2009
Изучение правового закрепления и природы социально-экономических основ конституционного строя Российской Федерации. Проблемы реализации социальных гарантий и факторов успешной модернизации рыночной экономики в государстве и в Воронежской области.
дипломная работа , добавлен 02.08.2011
Общее учение о преступлении и назначении наказания. Регламентация понятия, признаков и видов совокупности преступлений по Уголовному Кодексу Российской Федерации и законодательству стран ближнего зарубежья (Белоруссии, Молдовы, Казахстана и Украины).
курсовая работа , добавлен 25.04.2014
Понятие, основные виды и особенности квалификации составов преступлений с оценочными признаками. Квалификации оценочных признаков социально-морального вреда. Трудности с квалификацией социально-культурных оценочных признаков по делам о порнографии.
курсовая работа , добавлен 08.03.2011
Понятие, характеристика социально-экономических прав. Правовые гарантии реализации социально-экономических прав и свобод граждан. Обеспечение конституционных прав граждан в отраслевом законодательстве. Судебная защита социально-экономических прав граждан.
Статистическая методология – система приемов, способов и методов, направленных на изучение количественных закономерностей, которые проявляются в структуре, динамике и взаимосвязях социально-экономических явлений. Методология является основой статистического исследования .
Этапы статистического исследования :
1. статистическое наблюдение, или сбор информации;
2. сводка и группировка результатов статистического наблюдения, или обработка информации;
3. анализ полученной информации.
Статистическое наблюдение – это массовое, планомерное, научно-организованное наблюдение за явлениями социальной и экономической жизни, которое заключается в регистрации отобранных признаков у каждой единицы совокупности.
Процесс проведения статистического наблюдения включает следующие этапы:
1) подготовка наблюдения;
2) проведение массового сбора данных;
3) подготовка данных к автоматизированной обработке;
4) разработка предложений по совершенствованию статистического наблюдения.
Сводка – комплекс последовательных операций по обобщению данных статистического наблюдения для характеристики статистической совокупности в целом и отдельных ее частей (подсчет промежуточных и общих итогов). Группировка – разграничение общей статистической совокупности на группы качественно однородных единиц. Результаты статистической сводки и группировки излагаются в виде статистических таблиц.
Анализ или исследование сущности изучаемых явлений, исследует структуру, динамику и взаимосвязи общественных явлений и процессов.
Имеет следующие этапы:
1) констатация фактов и их оценка;
2) установление характерных черт и причин каждого явления;
3) сопоставление одного явления с другими (в том числе с эталоном);
4) формулирование гипотез, выводов и предложений.
5) Статистическая проверка выдвинутых гипотез с помощью специальных статистических показателей
| 38.Статистические методы прогнозирования на основе показателей ряда динамики. Процесс прогнозирования, опирающийся на статистические методы, распадается на два этапа. Первый, индуктивный , заключается в обобщении данных, наблюдаемых за более или менее продолжительный период времени, и в представлении соответствующих статистических закономерностей в виде модели. Статистическую модель получают или в виде аналитически выраженной тенденции развития, или же в виде уравнения зависимости от одного или нескольких факторов-аргументов. В ряде случаев – при изучении сложных комплексов экономических показателей – прибегают к разработке так называемых взаимозависимых систем уравнений, состоящих в основном опять-таки из уравнений, характеризующих статистические зависимости. Процесс построения и применения статистической модели для прогнозирования, какой бы вид последняя не имела, обязательно включает выбор формы уравнения, описывающего динамику или взаимосвязь явлений, и оценивание его параметров с помощью того или иного метода. Второй этап, собственно прогноз, является дедуктивным . На этом этапе на основе найденных статистических закономерностей определяют ожидаемое значение прогнозируемого признака. |
Следует подчеркнуть, что полученные результаты не могут рассматриваться как нечто окончательное. При их оценке и использовании должны приниматься во внимание факторы, условия или ограничения, которые не были учтены при разработке статистической модели, должна осуществляться корректировка обнаруженных статистических характеристик в соответствии с ожидаемым изменением обстоятельств их формирования. Короче говоря, найденные с помощью статистических методов прогностические оценки являются важным материалом, который, однако, должен быть критически осмыслен. При этом главным является учет возможных изменений в самих тенденциях развития экономических явлений и объектов
39.Статистические таблицы, их виды, составные элементы и правила построения таблиц. Статистическая таблица - форма наиболее рационального изложения полученных в результате статистической сводки и группировки числовых (цифровых) данных. По внешнему виду она представляет собой комбинацию вертикальных и горизонтальных строк, содержащую боковые и верхние заголовки. Статистическая таблица содержит подлежащее и сказуемое.
Подлежащее таблицы представляет ту статистическую совокупность, о которой идет речь в таблице, т. е. перечень отдельных или всех единиц совокупности либо их групп. Чаще всего подлежащее помещается в левой части таблицы и содержит перечень строк.
| 41.СТРУКТУРНАЯ СРЕДНЯЯ МОДА И ЕЕ ОПРЕДЕЛЕНИЕ. Величина средней определяется всеми значениями признака, встречающимися в данном ряду распределения. Различают такие структурные средние, как: (1) мода (2) медиана (3) квартиль (4) дециль (5) перцентиль Мода - это наиболее часто встречающийся вариант ряда. Мода применяется, например, при определении размера одежды, обуви, пользующейся наибольшим спросом у покупателей. Модой для дискретного ряда является варианта, обладающая наибольшей частотой. При вычислении моды для интервального вариационного ряда необходимо сначала определить модальный интервал (по максимальной частоте), а затем - значение модальной величины признака по формуле: где: |
Сказуемое таблицы - показатели, с помощью которых дается характеристика явления, отображаемого в таблице.
Если в подлежащем таблицы содержится простой перечень каких-либо объектов, таблица называется простой. В подлежащем простой таблицы нет каких-либо группировок статистических данных. Если подлежащее простой таблицы содержит перечень территорий, то такая таблица называется территориальной.
Простая таблица содержит только описательные сведения, ее аналитические возможности ограничены. Глубокий анализ исследуемой совокупности, взаимосвязей признаков предполагает построение более сложных таблиц - групповых и комбинационных.
Групповые таблицы содержат в подлежащем группировку единиц объекта наблюдения по одному существенному признаку. Простейшим видом групповой таблицы являются таблицы, в которых представлены ряды распределения. Групповая таблица может быть более сложной, если в сказуемом приводится не только число единиц в каждой группе, но и ряд других важных показателей, количественно и качественно характеризующих группы подлежащего. Такие таблицы часто используются в целях сопоставления обобщающих показателей по группам, что позволяет сделать определенные практические выводы.
Комбинационными называются статистические таблицы, е подлежащей которых группы единиц, образованные по одному признаку, подразделяются на подгруппы по одному или нескольким признакам. В отличие от простых и групповых таблиц, комбинационные позволяют проследить зависимость показателей сказуемого от нескольких признаков, которые легли в основу комбинационной группировки в подлежащем.
Основные правила построения статистических таблиц:
1) в заголовке должны быть отражены объект, признак, время и место совершения события;
2) графы и строки следует нумеровать;
3) графы и строки должны содержать единицы измерения;
4) сопоставляемую в ходе анализа информацию располагают в соседних графах (либо одну под другой);
5) числа в таблице проставляют в середине граф, строго одно под другим; числа целесообразно округлять с одинаковой степенью точности;
6) отсутствие данных обозначается знаком умножения ( ), если данная позиция не подлежит заполнению, отсутствие сведений обозначается многоточием (...), либо н.д., либо н. св., при отсутствии явления ставится знак тире (-);
7) для отображения очень малых чисел используют обозначение 0.0 или 0.00; если число получено на основании условных расчетов, то его берут в скобки, сомнительные числа сопровождают вопросительным знаком, а предварительные - знаком (*).
40.Структурная средняя медиана и ее определение. Медиана - это численное значение признака у той единицы совокупности, которая находится в середине ранжированного ряда (построенного в порядке возрастания, либо убывания значений изучаемого признака). Медиану иногда называют серединной вариантой , т.к. она делит совокупность на две равные части таким образом, чтобы по обе ее стороны находилось одинаковое число единиц совокупности. Если всем единицам ряда присвоить порядковые номера, то порядковый номер медианы будет определяться по формуле (n+1):2 для рядов, где n – нечетное . Если же ряд с четным числом единиц, то медианой будет являться среднее значение между двумя соседними вариантами, определенными по формуле: n:2, (n+1):2, (n:2)+1.
В дискретных вариационных рядах с нечетным числом единиц совокупности – это конкретное численное значение в середине ряда.
Нахождение медианы в интервальных вариационных рядах требует предварительного определения интервала, в котором находится медиана, т.е. медианногоинтервала – этот интервал характеризуется тем, что его кумулятивная (накопленная) частота равна полусумме или превышает полусумму всех частот ряда.
X Me -нижняя граница медианного интервала
h Me -величина медианного интервала;
S Me-1 -сумма накопленных частот интервала, предшествующего медианному интервалу;
- f Me -локальная частота медианного интервала.
Частота интервала, следующего за модальным
42.Сущность и значение графиков, их основные элементы. В статистике графиком называют наглядное изобр ажение статистических величин и их соотношений при помощи геометрических точек, линий, фигур или географических картосхем.
Графики придают
изложению статистических данных большую наглядность
, чем таблицы, выразительность, облегчают их восприятие и анализ
. Позволяет зрительно оценить характер изучаемого явления, присущие ему закономерности, тенденции развития, взаимосвязи с другими показателями, географическое разрешение изучаемых явлений. Еще в древности китайцы говорили, что одно изображение заменяет тысячу слов.При любой возможности анализ статистических данных рекомендуется всегда начинать с их графического изображения. График позволяет сразу получить общее представление обо всей совокупности статистических показателей. Графический метод анализа выступает как логическое продолжение табличного метода и служит целям получения обобщающих статистических характеристик процессов, свойственных массовым явлениям.
При помощи графического
изображения стат.данных решаютсязадачи
стат.исследования:
1) наглядное представление величины показателей (явлений) в сравнении друг с другом;
2) характеристика структуры какого-либо явления;
3) изменение явления во времени;
4) ход выполнения плана;
5) зависимость изменения одного явления от изменения другого;
6) распространенность или размещение каких-либо величин по территории
В каждом графике выделяют (различают) следующие основные элементы :
- 1) пространственные ориентиры (систему координат);
- 2) графический образ;
- 3) поле графика;
- 4) масштабные ориентиры;
- 5) экспликация графика;
- 6) наименование графика
43.Сущность и значение средних величин. Средняя величина – обобщенная характеристика уровня значений признака, полученная в расчете на единицу совокупности. Средняя величина вычисляется для признаков качественно однородных и различных только количественно, которые присущи всем явлениям в данной совокупности.
Средние величины бывают общими (отражают совокупность в целом) и групповыми (отражают особенность по группам). Делятся на 2 категории – степенные и структурные .
К степенным относятся – средняя гармоническая, средняя геометрическая, средняя арифметическая, средняя квадратическая. Самая распространенная – ср.арифметическая . Ср.гармоническую используют как обратную ср.арифметической. Ср.квадратическая используется при расчете показателей вариации, ср.геометрическая – при анализе динамики.
К структурным относятся – мода и медиана. Мода – значение изучаемого признака с наибольшей частотой. Медиана – значение признака, приходящее на середину ранжированного ряда. Мода применяется в коммерческой практике для изучения покупательского спроса и регистрации цен. В дискретном ряду мода - это варианта с наибольшей частотой. В интервальном вариационном ряду модой считают центральный вариант интервала, который имеет наибольшую частоту. Применение медианы позволяет получить более точные результаты, чем при использовании других форм средних. Свойство медианы заключается в том, что сумма абсолютных отклонений значений признака от медианы меньше, чем от любой другой величины.Порядок нахождения медианы в интервальном вариационном ряду следующий: располагаем индивидуальные значения признака по ранжиру; определяем для данного ранжированного ряда накопленные частоты; по данным о накопленных частотах находим медианный интервал.
