შეგროვებული პირველადი მონაცემების დამუშავება, მათ შორის მათი დაჯგუფება, განზოგადება და ცხრილებში წარმოდგენა, წარმოადგენს სტატისტიკური კვლევის მეორე ეტაპს, რომელიც ე.წ. შემაჯამებელი.

არსებობს დამუშავებული სტატისტიკური მონაცემების წარმოდგენის 3 ძირითადი ფორმა: ტექსტური, ცხრილი და გრაფიკული.

სტატისტიკური კვლევის მესამე ეტაპზე, საბოლოო შემაჯამებელ მონაცემებზე დაყრდნობით, ქ. შესწავლილი ფენომენების მეცნიერული ანალიზი: სხვადასხვა განმაზოგადებელი ინდიკატორები გამოითვლება საშუალო და ფარდობითი მნიშვნელობების სახით, გამოვლენილია გარკვეული შაბლონები განაწილებაში, ინდიკატორთა დინამიკაში და ა.შ. გამოვლენილი შაბლონების საფუძველზე კეთდება მომავლის პროგნოზები.

სტატისტიკური დაკვირვება სტატისტიკური კვლევის პირველი ეტაპია. თითქმის ყოველთვის, რა თქმა უნდა, კვლევის მიზნებისა და ამოცანების შესაბამისად, მუშაობა იწყება ფაქტების გათვალისწინებით და პირველადი მასალის შეგროვებით. სტატისტიკური კვლევის საფუძველია პირველადი მასალა. მთლიანი კვლევის წარმატება დამოკიდებულია სტატისტიკური დაკვირვების ხარისხზე. ის ისე უნდა იყოს ორგანიზებული, რომ შედეგად მიღებული იყოს ობიექტური, ზუსტი მონაცემები შესასწავლი ფენომენის შესახებ. არასრული, არაზუსტი მონაცემები, რომლებიც საკმარისად არ ახასიათებს პროცესს, მით უფრო ამახინჯებს მას, იწვევს შეცდომებს. და ასეთ საფუძველზე ჩატარებული ანალიზი მცდარი იქნება. აქედან გამომდინარეობს, რომ ფაქტების აღრიცხვა და პირველადი მასალის შეგროვება საგულდაგულოდ უნდა იყოს გააზრებული და ორგანიზებული.

კიდევ ერთხელ უნდა აღინიშნოს, რომ სტატისტიკური დაკვირვებები ყოველთვის მასიურია. ძალაში შედის დიდი რიცხვების კანონი - რაც უფრო დიდი იქნება მოსახლეობა, მით უფრო ობიექტური იქნება შედეგები.

სტატისტიკური დაკვირვება შეიძლება დაიყოს სამ ეტაპად: 1. დაკვირვების მომზადება.ეს არის მონიტორინგის პროგრამის ფორმულირება, საბოლოო სტატისტიკური ცხრილების განლაგებაში დაჯგუფებული ინდიკატორების განსაზღვრა.

კითხვები, რომლებიც ქმნიან პროგრამის შინაარსს, უნდა მომდინარეობდეს კვლევის მიზნიდან ან ჰიპოთეზადან, რომლის დადასტურებაც უნდა მოხდეს კვლევამ. მნიშვნელოვანი ელემენტია საბოლოო სტატისტიკური ცხრილების განლაგება. სწორედ ისინი წარმოადგენენ დაკვირვების შედეგების შემუშავების პროექტს და მხოლოდ მათი ხელმისაწვდომობის შემთხვევაში არის შესაძლებელი ყველა იმ საკითხის იდენტიფიცირება, რაც პროგრამაში უნდა იყოს შეტანილი და თავიდან იქნას აცილებული არასაჭირო ინფორმაციის ჩართვა.

2. მასალის პირდაპირი შეგროვება. ეს არის კვლევის ყველაზე შრომატევადი ნაწილი. სტატისტიკური ანგარიშგება, როგორც მონაცემთა შეგროვების ორგანიზების სპეციალური ფორმა, დამახასიათებელია მხოლოდ სახელმწიფო სტატისტიკაში. ყველა სხვა ინფორმაცია გროვდება სხვადასხვა სტატიკური ხელსაწყოების მეშვეობით. უნდა აღინიშნოს შეგროვებული მონაცემების ორი ძირითადი მოთხოვნა: სანდოობა და შედარება. და რაც მეტად სასურველია (ბაზრის პირობებში ის ბევრჯერ იზრდება) არის დროულობა.

3. მასალის კონტროლი მის ანალიზამდე.რაც არ უნდა ყურადღებით იყოს შედგენილი დაკვირვების ხელსაწყოები, შემსრულებლებს აძლევენ ინსტრუქტაჟს, სადამკვირვებლო მასალებს ყოველთვის სჭირდება კონტროლი. ეს გამოწვეულია სტატისტიკური სამუშაოების მასიური ბუნებით და მათი შინაარსის სირთულით.

ნებისმიერი სტატისტიკური კვლევის ობიექტი არის შესწავლილი ფენომენის ერთეულების ერთობლიობა. ობიექტი შეიძლება იყოს აღწერის მოსახლეობა, საწარმოები, ქალაქები, კომპანიის პერსონალი და ა.შ. ერთი სიტყვით, დაკვირვების ობიექტია შესწავლილი სტატისტიკური პოპულაცია. ძალზე მნიშვნელოვანია შესწავლილი მოსახლეობის საზღვრების განსაზღვრა, რომელიც მკაფიოდ განსაზღვრავს შესწავლილ პოპულაციას. მაგალითად, თუ მიზანი რეგიონში მცირე საწარმოების საქმიანობის შესწავლაა, მაშინ უნდა განისაზღვროს, თუ რა საკუთრების ფორმას ეკუთვნის იგი (სახელმწიფო, კერძო, ერთობლივი და ა.შ.), რა კრიტერიუმით შეირჩევა საწარმოები: ინდუსტრიის სპეციფიკა, გაყიდვების მოცულობა, დრო რეგისტრაციის მომენტიდან, სტატუსი (აქტიური, უმოქმედო, დროებით უმოქმედო) და ა.შ. ნაკრები უნდა იყოს ერთგვაროვანი, წინააღმდეგ შემთხვევაში ანალიზის პროცესში წარმოიქმნება დამატებითი სირთულეები და შეცდომები თითქმის ყოველთვის გარდაუვალია.

დაკვირვების ობიექტისა და საზღვრების განსაზღვრასთან ერთად მნიშვნელოვანია მოსახლეობის და დაკვირვების ერთეულის განსაზღვრა. მოსახლეობის ერთეული არის სტატისტიკური პოპულაციის ინდივიდუალური შემადგენელი ელემენტი. დაკვირვების ერთეული არის ფენომენი, ობიექტი, რომლის ნიშნები ექვემდებარება რეგისტრაციას. დაკვირვების ერთეულთა სიმრავლე წარმოადგენს დაკვირვების ობიექტს. მაგალითად, მიზანია გამოიკვლიოს სხვადასხვა ფაქტორების გავლენა მუშების პროდუქტიულობაზე OJSC ისპატ-კარმეტის მაღაროებში. ამ შემთხვევაში - მოსახლეობას განსაზღვრავს თავად მიზანი - ისპატ-კარმეტის მაღაროებში მომუშავე მაღაროელები, მოსახლეობის ერთეული არის მაღაროელი, როგორც ინფორმაციის მატარებელი, ხოლო დაკვირვების ერთეული არის მაღარო. მოკლედ: მოსახლეობის ერთეული არის ის, რაც განიხილება, დაკვირვების ერთეული არის ინფორმაციის წყარო.
სტატისტიკური დაკვირვების განსახორციელებლად აუცილებელია მონაცემთა შეგროვება მოცემულ საფუძველზე, კერძოდ: დანიშნოს სტატისტიკური პოპულაცია, რომელიც შედგება მატერიალურად არსებული ობიექტებისგან, ერთეულისგან და ობიექტის ერთჯერადი კვლევის მიზნისგან და შეადგინოს სტატისტიკური დაკვირვების პროგრამა.

პირველ ეტაპზე ა ნიმუშიშეგროვებული მონაცემები მითითებული მახასიათებლების მიხედვით, მონაცემები დალაგებულია ზრდის მიხედვით. შემდეგ, სიხშირის განაწილების ცხრილი უნდა იყოს შედგენილი ცხრილის შესაბამისი სვეტების თანმიმდევრული შევსებით.

მეორე ეტაპზე, შეგროვებული პირველადი მონაცემების დასამუშავებლად საჭიროა შერჩეული ელემენტების დაჯგუფება და განზოგადება მოცემული ატრიბუტის მიხედვით, ნიმუშის რიცხვითი მახასიათებლების აღნიშვნა. სტატისტიკური კვლევის ამ ეტაპს ე.წ შემაჯამებელი. შეჯამება - პირველადი მონაცემების მეცნიერული დამუშავება შესასწავლი ფენომენის განზოგადებული მახასიათებლების მისაღებად მისთვის აუცილებელი რიგი მახასიათებლების მიხედვით, ანუ პირველადი მასალების თავმოყრა, სტატისტიკური აგრეგატები, რომლებიც ხასიათდება საბოლოო აბსოლუტური განზოგადების მაჩვენებლებით. შემაჯამებელ ეტაპზე ჩვენ გადავდივართ მოსახლეობის ერთეულების ინდივიდუალური ცვალებადობის მახასიათებლების დახასიათებიდან - მთლიანი მოსახლეობის დახასიათებაზე ან მასაში მათი ზოგადი გამოვლინების დახასიათებაზე.

უნდა მოიძებნოს ფარგლებიფორმულის მიხედვით:

R=x(max) - x(წთ);

მოდა M(0), რომელიც აჩვენებს მნიშვნელობას, რომელიც ყველაზე ხშირად გვხვდება, მედიანური M(e), რომელიც ახასიათებს საშუალო მნიშვნელობას (ის არ აღემატება სერიის წევრების ნახევარს) შეესაბამება ვარიაციული სერიის შუაში მდებარე ვარიანტს. მედიანის პოზიცია განისაზღვრება მისი რიცხვით: Nme \u003d (n + 1) / 2, სადაც n არის ერთეულების რაოდენობა პოპულაციაში და საშუალო არითმეტიკულიმითითებული ჯგუფისთვის, რომელიც გამოითვლება ფორმულით:

სამუშაოს შედეგები გრაფიკულად შეიძლება იყოს წარმოდგენილი ჰისტოგრამისა და სიხშირის განაწილების პოლიგონის სახით.

მიღებული მონაცემები ასახავს იმ ზოგადს, რომელიც თან ახლავს შესწავლილი პოპულაციის ყველა ერთეულს. სტატისტიკური დაკვირვების შედეგად მიიღება ობიექტური, შესადარებელი, სრული ინფორმაცია, რომელიც საშუალებას იძლევა კვლევის შემდგომ ეტაპებზე გამოვიტანოთ მტკიცებულებებზე დაფუძნებული დასკვნები შესასწავლი ფენომენის ბუნებისა და განვითარების ნიმუშების შესახებ.

პრაქტიკული დავალება

ჩაატარეთ სტატისტიკური კვლევა ინფორმაციის გასარკვევად ზრდის შესახებ 2ტომსკის პოლიტექნიკური უნივერსიტეტის 5 შემთხვევით შერჩეული სტუდენტი.

შეადგინეთ სიხშირის განაწილების ცხრილი, იპოვეთ მითითებული ახალგაზრდების დიაპაზონი, რეჟიმი, საშუალო და არითმეტიკული სიმაღლე (სმ-ში).

2.1 სტატისტიკური კვლევის ჩატარების სქემა

სტატისტიკური მონაცემთა ანალიზის სისტემები თანამედროვე და ეფექტური ინსტრუმენტია სტატისტიკური კვლევისთვის. სტატისტიკური მონაცემების დამუშავების ფართო შესაძლებლობები აქვს სტატისტიკური ანალიზის სპეციალურ სისტემებს, ასევე უნივერსალურ ინსტრუმენტებს - Excel, Matlab, Mathcad და ა.შ.

მაგრამ ყველაზე სრულყოფილი ინსტრუმენტიც კი ვერ შეცვლის მკვლევარს, რომელმაც უნდა ჩამოაყალიბოს კვლევის მიზანი, შეაგროვოს მონაცემები, შეარჩიოს მეთოდები, მიდგომები, მოდელები და ინსტრუმენტები მონაცემთა დამუშავებისა და ანალიზისთვის და შედეგების ინტერპრეტაცია.

ნახაზზე 2.1 ნაჩვენებია სტატისტიკური კვლევის ჩატარების სქემა.

ნახ.2.1 - სტატისტიკური კვლევის სქემატური დიაგრამა

სტატისტიკური კვლევის ამოსავალი წერტილი პრობლემის ფორმულირებაა. მისი დადგენისას მხედველობაში მიიღება კვლევის მიზანი, დგინდება რა ინფორმაციაა საჭირო და როგორ იქნება გამოყენებული გადაწყვეტილების მიღებისას.

თავად სტატისტიკური კვლევა იწყება მოსამზადებელი ეტაპით. მოსამზადებელ ფაზაში ანალიტიკოსები სწავლობენ ტექნიკური დავალება- კვლევის დამკვეთის მიერ შედგენილი დოკუმენტი. დავალებით ნათლად უნდა იყოს მითითებული კვლევის მიზნები:

განისაზღვრება კვლევის ობიექტი;

ჩამოთვლის ვარაუდებსა და ჰიპოთეზებს, რომლებიც უნდა დადასტურდეს ან უარყოს კვლევის დროს;

აღწერს, თუ როგორ იქნება გამოყენებული კვლევის შედეგები;

ვადები, რომლებშიც უნდა ჩატარდეს კვლევა და კვლევის ბიუჯეტი.

მითითებების საფუძველზე ა ანალიტიკური ანგარიშის სტრუქტურა-მაშინ, ნებისმიერი ფორმითწარმოდგენილი უნდა იყოს კვლევის შედეგები, ასევე სტატისტიკური დაკვირვების პროგრამა. პროგრამა წარმოადგენს დაკვირვების პროცესში ჩასაწერი მახასიათებლების ჩამონათვალს (ან კითხვები, რომლებზეც სანდო პასუხები უნდა იქნას მიღებული დაკვირვების თითოეული გამოკვლეული ერთეულისთვის). პროგრამის შინაარსი განისაზღვრება როგორც დაკვირვებული ობიექტის მახასიათებლებით და კვლევის მიზნებით, ასევე ანალიტიკოსების მიერ შეგროვებული ინფორმაციის შემდგომი დამუშავებისთვის არჩეული მეთოდებით.

სტატისტიკური კვლევის ძირითადი ეტაპი მოიცავს საჭირო მონაცემების შეგროვებას და მათ ანალიზს.

კვლევის დასკვნითი ეტაპია ანალიტიკური ანგარიშის მომზადება და მისი მიწოდება მომხმარებლისთვის.

ნახ. 2.2 არის სტატისტიკური მონაცემების ანალიზის დიაგრამა.

სურ.2.2 - სტატისტიკური ანალიზის ძირითადი ეტაპები

2.2 სტატისტიკური ინფორმაციის შეგროვება

მასალების შეგროვება გულისხმობს კვლევის ტექნიკური პირობების ანალიზს, საჭირო ინფორმაციის წყაროების იდენტიფიცირებას და (საჭიროების შემთხვევაში) კითხვარების შემუშავებას. ინფორმაციის წყაროების შესწავლისას ყველა საჭირო მონაცემი იყოფა პირველადი(მონაცემები მიუწვდომელია და უშუალოდ შეგროვდება ამ კვლევისთვის), და მეორადი(ადრე შეგროვებული სხვა მიზნებისთვის).

მეორადი მონაცემების კრებულს ხშირად მოიხსენიებენ როგორც „სამაგიდო“ ან „ბიბლიოთეკის“ კვლევას.

პირველადი მონაცემების შეგროვების მაგალითები: მაღაზიის ვიზიტორების დაკვირვება, საავადმყოფოს პაციენტების გამოკითხვა, პრობლემის განხილვა შეხვედრაზე.

მეორადი მონაცემები იყოფა შიდა და გარე.

შიდა მეორადი მონაცემთა წყაროების მაგალითები:

ორგანიზაციის საინფორმაციო სისტემა (მათ შორის, აღრიცხვის ქვესისტემა, გაყიდვების მართვის ქვესისტემა, CRM (CRM-სისტემა, მოკლედ მომხმარებელთან ურთიერთობის მენეჯმენტი) - აპლიკაციის პროგრამული უზრუნველყოფა ორგანიზაციებისთვის, რომლებიც შექმნილია მომხმარებელთა ურთიერთქმედების სტრატეგიების ავტომატიზაციისთვის) და სხვა);

წინა კვლევები;

თანამშრომლების წერილობითი მოხსენებები.

გარე მეორადი მონაცემთა წყაროების მაგალითები:

სტატისტიკური ორგანოებისა და სხვა სახელმწიფო დაწესებულებების ანგარიშები;

ანგარიშები მარკეტინგული სააგენტოებიდან, პროფესიული ასოციაციებიდან და ა.შ.;

ელექტრონული მონაცემთა ბაზები (მისამართების დირექტორიები, GIS და ა.შ.);

ბიბლიოთეკები;

მასმედია.

მონაცემთა შეგროვების ფაზის ძირითადი შედეგებია:

დაგეგმილი ნიმუშის ზომა;

ნიმუშის სტრუქტურა (კვოტების არსებობა და ზომა);

სტატისტიკური დაკვირვების სახეობა (მონაცემთა შეგროვების გამოკითხვა, დაკითხვა, გაზომვა, ექსპერიმენტი, გამოკვლევა და ა.შ.);

ინფორმაცია კვლევის პარამეტრების შესახებ (მაგალითად, კითხვარების გაყალბების ფაქტის შესაძლებლობა);

დასამუშავებლად შერჩეული პროგრამის მონაცემთა ბაზაში ცვლადების კოდირების სქემა;

მონაცემთა ტრანსფორმაციის გეგმა-სქემა;

გამოყენებული სტატისტიკური პროცედურების გეგმა-სქემა.

ეს ეტაპი ასევე მოიცავს თავად დაკითხვის პროცედურას. რა თქმა უნდა, კითხვარები შემუშავებულია მხოლოდ პირველადი ინფორმაციის მისაღებად.

მიღებული მონაცემები სათანადოდ უნდა იყოს რედაქტირებული და მომზადებული. ყოველი კითხვარი ან დაკვირვების ფორმა მოწმდება და საჭიროების შემთხვევაში კორექტირებულია. თითოეულ პასუხს ენიჭება რიცხვითი ან ანბანური კოდები - ინფორმაცია დაშიფრულია. მონაცემთა მომზადება მოიცავს რედაქტირებას, გაშიფვრას და მონაცემთა ვალიდაციას, კოდირებას და აუცილებელ გარდაქმნებს.

2.3 ნიმუშის დახასიათება

როგორც წესი, სტატისტიკური დაკვირვების შედეგად შეგროვებული მონაცემები სტატისტიკური ანალიზისთვის არის ნიმუში. სტატისტიკური კვლევის პროცესში მონაცემების ტრანსფორმაციის თანმიმდევრობა სქემატურად შეიძლება წარმოდგენილი იყოს შემდეგნაირად (ნახ. 2.3).

სურათი 2.3 სტატისტიკური მონაცემების კონვერტაციის სქემა

შერჩევის გაანალიზებით შესაძლებელია დასკვნების გამოტანა შერჩევის მიერ წარმოდგენილი ზოგადი პოპულაციის შესახებ.

შერჩევის ზოგადი პარამეტრების საბოლოო განსაზღვრამზადდება, როდესაც ყველა კითხვარი შეგროვდება. Ეს შეიცავს:

რესპონდენტთა რეალური რაოდენობის დადგენა,

ნიმუშის სტრუქტურის განსაზღვრა,

განაწილება გამოკითხვის ადგილის მიხედვით,

ნიმუშის სტატისტიკური სანდოობის ნდობის დონის დადგენა,

სტატისტიკური ცდომილების გამოთვლა და ნიმუშის წარმომადგენლობითობის დადგენა.

რეალური რაოდენობარესპონდენტები შეიძლება იყოს დაგეგმილზე მეტი ან ნაკლები. პირველი ვარიანტი უკეთესია ანალიზისთვის, მაგრამ არახელსაყრელი კვლევის მომხმარებლისთვის. მეორე შეიძლება უარყოფითად იმოქმედოს კვლევის ხარისხზე და, შესაბამისად, წამგებიანია როგორც ანალიტიკოსებისთვის, ასევე მომხმარებლებისთვის.

ნიმუშის სტრუქტურაშეიძლება იყოს შემთხვევითი ან არა შემთხვევითი (რესპონდენტები შეირჩა ადრე ცნობილი კრიტერიუმის საფუძველზე, მაგალითად, კვოტის მეთოდით). შემთხვევითი ნიმუშები აპრიორი წარმომადგენლობითია. არაშემთხვევითი ნიმუშები შეიძლება განზრახ არ იყოს საერთო პოპულაციისთვის, მაგრამ წარმოადგენს მნიშვნელოვან ინფორმაციას კვლევისთვის. ამ შემთხვევაში, თქვენ ასევე ყურადღებით უნდა გაითვალისწინოთ კითხვარის ფილტრაციის კითხვები, რომლებიც შექმნილია სპეციალურად შეუსაბამო რესპონდენტების გამოსაკვლევად.

ამისთვის შეფასების სიზუსტის განსაზღვრაუპირველეს ყოვლისა, აუცილებელია ნდობის დონის დადგენა (95% ან 99%). მერე მაქსიმუმი სტატისტიკური შეცდომანიმუში გამოითვლება როგორც

ან
,

სადაც - ნიმუშის ზომა, - შესასწავლი მოვლენის (რესპონდენტის ნიმუშში მოხვედრის) დადგომის ალბათობა; - საპირისპირო მოვლენის ალბათობა (რესპონდენტი არ შედის ნიმუშში), - ნდობის კოეფიციენტი,
არის მახასიათებლის განსხვავება.

ცხრილში 2.4 ჩამოთვლილია ნდობის ალბათობის და ნდობის კოეფიციენტების ყველაზე ხშირად გამოყენებული მნიშვნელობები.

ცხრილი 2.4

2.5 კომპიუტერული მონაცემთა დამუშავება

მონაცემთა ანალიზი კომპიუტერის გამოყენებით მოიცავს მთელ რიგ აუცილებელ ნაბიჯებს.

1. საწყისი მონაცემების სტრუქტურის განსაზღვრა.

2. მონაცემების შეტანა კომპიუტერში მათი სტრუქტურისა და პროგრამული მოთხოვნების შესაბამისად. მონაცემთა რედაქტირება და ტრანსფორმაცია.

3. მონაცემთა დამუშავების მეთოდის დადგენა კვლევის მიზნების შესაბამისად.

4. მონაცემთა დამუშავების შედეგის მიღება. მისი რედაქტირება და შენახვა სასურველ ფორმატში.

5. დამუშავების შედეგის ინტერპრეტაცია.

1 (მოსამზადებელი) და მე-5 (ფინალური) საფეხურს ვერც ერთი კომპიუტერული პროგრამა ვერ შეასრულებს - მკვლევარი თავად აკეთებს. 2-4 ეტაპებს მკვლევარი ასრულებს პროგრამის გამოყენებით, მაგრამ ეს არის მკვლევარი, რომელიც განსაზღვრავს მონაცემთა რედაქტირებისა და ტრანსფორმაციის აუცილებელ პროცედურებს, მონაცემთა დამუშავების მეთოდებს და დამუშავების შედეგების წარმოდგენის ფორმატს. კომპიუტერის დახმარება (ნაბიჯი 2-4) საბოლოო ჯამში არის რიცხვების გრძელი თანმიმდევრობიდან უფრო კომპაქტურზე გადასვლაში. კომპიუტერის „შეყვანისას“ მკვლევარი წარადგენს საწყისი მონაცემების მასივს, რომელიც მიუწვდომელია გასაგებად, მაგრამ შესაფერისია კომპიუტერული დამუშავებისთვის (ნაბიჯი 2). შემდეგ მკვლევარი პროგრამას აძლევს ბრძანებას, დაამუშავოს მონაცემები ამოცანისა და მონაცემთა სტრუქტურის შესაბამისად (ნაბიჯი 3). "გამომავალზე" ის იღებს დამუშავების შედეგს (ნაბიჯი 4) - ასევე მონაცემთა მასივი, მხოლოდ უფრო მცირე, ხელმისაწვდომი გასაგები და მნიშვნელოვანი ინტერპრეტაციისთვის. ამავდროულად, მონაცემების ამომწურავი ანალიზი ჩვეულებრივ მოითხოვს მათ განმეორებით დამუშავებას სხვადასხვა მეთოდების გამოყენებით.

2.6 მონაცემთა ანალიზის სტრატეგიის არჩევა

შეგროვებული მონაცემების ანალიზის სტრატეგიის არჩევა ეფუძნება შესწავლილი საგნის თეორიული და პრაქტიკული ასპექტების ცოდნას, ინფორმაციის სპეციფიკას და ცნობილ მახასიათებლებს, სპეციფიკური სტატისტიკური მეთოდების თვისებებს, აგრეთვე გამოცდილებასა და შეხედულებებს. მკვლევარი.

უნდა გვახსოვდეს, რომ მონაცემთა ანალიზი არ არის კვლევის საბოლოო მიზანი. მისი მიზანია მოიპოვოს ინფორმაცია, რომელიც დაეხმარება კონკრეტული პრობლემის გადაჭრას და ადექვატური მენეჯმენტის გადაწყვეტილებების მიღებას. ანალიზის სტრატეგიის არჩევა უნდა დაიწყოს პროცესის წინა ეტაპების შედეგების შესწავლით: პრობლემის განსაზღვრა და კვლევის გეგმის შემუშავება. როგორც „პროექტი“ გამოყენებულია მონაცემთა წინასწარი ანალიზის გეგმა, რომელიც შემუშავებულია სასწავლო გეგმის ერთ-ერთ ელემენტად. შემდეგ, როდესაც დამატებითი ინფორმაცია გახდება ხელმისაწვდომი კვლევის პროცესის შემდგომ ეტაპებზე, შეიძლება საჭირო გახდეს გარკვეული ცვლილებების შეტანა.

სტატისტიკური მეთოდები იყოფა ერთ და მრავალვარიანტებად. ერთგანზომილებიანი მეთოდები (univariatetechniques) გამოიყენება, როდესაც ნიმუშის ყველა ელემენტი ფასდება ერთი ინდიკატორით, ან თუ არსებობს რამდენიმე ინდიკატორი თითოეული ელემენტისთვის, მაგრამ თითოეული ცვლადი გაანალიზებულია ყველა დანარჩენისგან განცალკევებით.

მრავალვარიანტული ტექნიკა შესანიშნავია მონაცემთა ანალიზისთვის, თუ ორი ან მეტი ინდიკატორი გამოიყენება თითოეული ნიმუშის ელემენტის შესაფასებლად და ეს ცვლადები ერთდროულად გაანალიზდება. ასეთი მეთოდები გამოიყენება ფენომენებს შორის დამოკიდებულების დასადგენად.

მრავალვარიანტული მეთოდები განსხვავდებიან უპირველეს ყოვლისა იმით, რომ ისინი ცვლის აქცენტს ფენომენების დონეებიდან (საშუალოებიდან) და განაწილებიდან (ვარიაციები) და ყურადღებას ამახვილებენ ამ ფენომენებს შორის კავშირის ხარისხზე (კორელაცია ან კოვარიანტობა).

უნივარიატიული მეთოდები შეიძლება კლასიფიცირდეს იმის მიხედვით, არის თუ არა ანალიზის მონაცემები მეტრული თუ არამეტრიული (სურათი 3). მეტრული მონაცემები იზომება ინტერვალის მასშტაბით ან ფარდობითი მასშტაბით. არამეტრიული მონაცემები ფასდება ნომინალური ან რიგითი მასშტაბით

გარდა ამისა, ეს მეთოდები იყოფა კლასებად იმის მიხედვით, თუ რამდენი ნიმუში - ერთი, ორი ან მეტი - გაანალიზებულია კვლევების დროს.

ერთგანზომილებიანი სტატისტიკური მეთოდების კლასიფიკაცია წარმოდგენილია სურათზე 2.4.

ბრინჯი. 2.4 ერთგანზომილებიანი სტატისტიკური მეთოდების კლასიფიკაცია გაანალიზებული მონაცემების მიხედვით

ნიმუშების რაოდენობა განისაზღვრება იმით, თუ როგორ ხდება მონაცემების დამუშავება კონკრეტული ანალიზისთვის და არა იმით, თუ როგორ მოხდა მონაცემების შეგროვება. მაგალითად, მამრობითი და მდედრობითი სქესის მონაცემების მიღება შესაძლებელია ერთი და იმავე ნიმუშის ფარგლებში, მაგრამ თუ მათი ანალიზი მიზნად ისახავს სქესის განსხვავებაზე დაფუძნებული აღქმის სხვაობის გამოვლენას, მკვლევარს მოუწევს ოპერაცია ორი განსხვავებული ნიმუშით. ნიმუშები განიხილება დამოუკიდებლად, თუ ისინი არ არიან ექსპერიმენტულად დაკავშირებული ერთმანეთთან. ერთ ნიმუშში ჩატარებული გაზომვები არ მოქმედებს მეორეში ცვლადების მნიშვნელობებზე. ანალიზისთვის, მონაცემები, რომლებიც ეხება რესპონდენტთა სხვადასხვა ჯგუფს, როგორიცაა ქალებისა და მამაკაცებისგან შეგროვებული მონაცემები, ჩვეულებრივ განიხილება როგორც დამოუკიდებელი ნიმუშები.

მეორეს მხრივ, თუ ორი ნიმუშის მონაცემები ეხება რესპონდენტთა ერთსა და იმავე ჯგუფს, ნიმუშები ითვლება დაწყვილებულ-დამოკიდებულებად.

თუ მეტრიკული მონაცემების მხოლოდ ერთი ნიმუშია, z- და t-ტესტი შეიძლება გამოყენებულ იქნას. თუ არსებობს ორი ან მეტი დამოუკიდებელი ნიმუში, პირველ შემთხვევაში, შეგიძლიათ გამოიყენოთ z- და t-ტესტი ორი ნიმუშისთვის, მეორე შემთხვევაში - ცალმხრივი ANOVA-ს მეთოდი. ორი დაკავშირებული ნიმუშისთვის გამოიყენება დაწყვილებული t-ტესტი. როდესაც საქმე ეხება არამეტრულ მონაცემებს ერთ ნიმუშზე, მკვლევარს შეუძლია გამოიყენოს სიხშირის განაწილების ტესტები, ხი-კვადრატი, კოლმოგოროვ-სმირნოვის (K~S) ტესტი, სერიის ტესტი და ბინომიალური ტესტი. არამეტრული მონაცემების მქონე ორი დამოუკიდებელი ნიმუშისთვის შეიძლება გამოვიყენოთ შემდეგი ანალიზის მეთოდები: chi-square, Mann-Whitney, medians, K-S, ცალმხრივი დისპერსიული ანალიზი Kruskal-Wallis (DA K-U). ამის საპირისპიროდ, თუ არსებობს ორი ან მეტი დაკავშირებული ნიმუში, უნდა იქნას გამოყენებული ნიშანი, მაკნემარის და ვილკოქსონის ტესტები.

მრავალვარიანტული სტატისტიკური მეთოდები მიზნად ისახავს არსებული შაბლონების იდენტიფიცირებას: ცვლადების ურთიერთდამოკიდებულება, მოვლენათა ურთიერთობა ან თანმიმდევრობა, ობიექტთაშორისი მსგავსება.

საკმაოდ პირობითად შეიძლება გამოიყოს შაბლონების ხუთი სტანდარტული ტიპი, რომელთა შესწავლა მნიშვნელოვან ინტერესს იწვევს: ასოციაცია, თანმიმდევრობა, კლასიფიკაცია, კლასტერირება და პროგნოზირება.

ასოციაცია ხდება მაშინ, როდესაც რამდენიმე მოვლენა დაკავშირებულია ერთმანეთთან. მაგალითად, სუპერმარკეტში ჩატარებულმა კვლევამ შეიძლება აჩვენოს, რომ სიმინდის ჩიფსებს ყიდულთა 65% ასევე იღებს კოკა-კოლას და როცა ასეთ კომპლექტზე ფასდაკლებაა, 85%-ში ყიდულობს კოკას. ასეთი ასოციაციის შესახებ ინფორმაციის გათვალისწინებით, მენეჯერებისთვის ადვილია შეაფასონ, რამდენად ეფექტურია შეთავაზებული ფასდაკლება.

თუ არსებობს დროში დაკავშირებული მოვლენების ჯაჭვი, მაშინ საუბარია თანმიმდევრობაზე. ასე, მაგალითად, სახლის ყიდვის შემდეგ 45%-ში, ახალ ღუმელსაც ყიდულობენ ერთი თვის განმავლობაში, ხოლო ორ კვირაში ახალმოსულთა 60% იძენს მაცივარს.

კლასიფიკაციის დახმარებით ვლინდება ნიშნები, რომლებიც ახასიათებს იმ ჯგუფს, რომელსაც მიეკუთვნება ესა თუ ის ობიექტი. ეს ხდება უკვე კლასიფიცირებული ობიექტების ანალიზით და გარკვეული წესების ჩამოყალიბებით.

კლასტერიზაცია განსხვავდება კლასიფიკაციისგან იმით, რომ თავად ჯგუფები არ არის წინასწარ განსაზღვრული. კლასტერიზაციის დახმარებით გამოიყოფა მონაცემთა სხვადასხვა ერთგვაროვანი ჯგუფები.

ყველა სახის პროგნოზირების სისტემის საფუძველია ისტორიული ინფორმაცია, რომელიც ინახება დროის სერიების სახით. თუ შესაძლებელია ისეთი შაბლონების პოვნა, რომლებიც ადეკვატურად ასახავს სამიზნე ინდიკატორების ქცევის დინამიკას, სავარაუდოა, რომ მათი დახმარებით შესაძლებელი იქნება მომავალში სისტემის ქცევის პროგნოზირება.

მრავალვარიანტული სტატისტიკური მეთოდები შეიძლება დაიყოს ურთიერთობის ანალიზის მეთოდებად და კლასიფიკაციის ანალიზად (ნახ. 2.5).

სურ.2.5 - მრავალვარიანტული სტატისტიკური მეთოდების კლასიფიკაცია

სტატისტიკური კვლევის პირველი ეტაპის - სტატისტიკური დაკვირვების შედეგია სტატისტიკური პოპულაციის თითოეული ერთეულის დამახასიათებელი ინფორმაცია. ამასთან, შეზღუდულია შესასწავლი ფენომენების დინამიკაში შაბლონებისა და ტენდენციების ასახვის უნარი ცალკეული ფაქტების ყველაზე სრულყოფილი დახასიათების დახმარებითაც კი. ასეთი მონაცემები მიიღება მხოლოდ სტატისტიკური შეჯამების შედეგად. რეზიუმე არის სტატისტიკური დაკვირვების დროს მიღებული სტატისტიკური მონაცემების დალაგება, სისტემატიზაცია და განზოგადება. მხოლოდ სტატისტიკური მასალის სათანადო დამუშავება საშუალებას იძლევა გამოავლინოს სოციალურ-ეკონომიკური ფენომენების არსი, ცალკეული ტიპების დამახასიათებელი ნიშნები და არსებითი ნიშნები, აღმოაჩინოს მათი განვითარების შაბლონები და ტენდენციები. განასხვავებენ მარტივ და ჯგუფურ შეჯამებას, ან შეჯამებას ვიწრო და ფართო გაგებით. მარტივი შეჯამება არის ჯამების გამოთვლა ჯგუფებში და ქვეჯგუფებში და ამ მასალის წარმოდგენა ცხრილებში. სტატისტიკური მონაცემების მარტივი შეჯამების შედეგად შესაძლებელია განისაზღვროს საწარმოთა რაოდენობა, დასაქმებულთა საერთო რაოდენობა, წარმოების მოცულობა ფულადი თვალსაზრისით. ეს შეჯამებები უმეტესწილად ინფორმაციულია. ისინი აძლევენ მოსახლეობის განზოგადებულ მახასიათებელს აბსოლუტური მნიშვნელობების სახით.

ჯგუფური შეჯამება, ანუ შეჯამება ფართო გაგებით, არის კომპლექსური პროცესი პირველადი სტატისტიკური მონაცემების მრავალმხრივი დამუშავებისთვის, ე.ი. დაკვირვების შედეგად მიღებული მონაცემები. იგი მოიცავს სტატისტიკური მონაცემების დაჯგუფებას, ჯგუფების დასახასიათებლად ინდიკატორთა სისტემის შემუშავებას, ჯგუფური და საერთო შედეგების გამოთვლას, განზოგადებული ინდიკატორების გამოთვლას. სტატისტიკური შეჯამების, როგორც სტატისტიკური კვლევის მეორე ეტაპის ამოცანაა საინფორმაციო, საცნობარო და ანალიტიკური მიზნებისათვის განზოგადებული ინდიკატორების მოპოვება. მასობრივი სტატისტიკური მონაცემების შეჯამება ხორციელდება ადრე შემუშავებული პროგრამისა და გეგმის მიხედვით. პროგრამის შემუშავების პროცესში განისაზღვრება შეჯამების საგანი და პრედიკატი. საგანი არის შესწავლის ობიექტი, იყოფა ჯგუფებად და ქვეჯგუფებად. პრედიკატი არის ინდიკატორები, რომლებიც ახასიათებს შეჯამების საგანს. შემაჯამებელი პროგრამა განისაზღვრება სტატისტიკური კვლევის მიზნებით.

სტატისტიკური შეჯამება ხორციელდება წინასწარ განსაზღვრული გეგმის მიხედვით. შემაჯამებელი გეგმა ეხება კითხვებს, თუ როგორ უნდა ვიმუშაოთ ინფორმაციის შეჯამებაზე - ხელით ან მექანიკურად, ინდივიდუალური შემაჯამებელი ოპერაციების თანმიმდევრობის შესახებ. დადგენილია თითოეული ეტაპის დასრულების ვადები და მთლიანობაში შეჯამება, ასევე შეჯამების შედეგების წარმოდგენის მეთოდები. ეს შეიძლება იყოს განაწილების სერიები, სტატისტიკური ცხრილები და სტატისტიკური გრაფიკები.

თქვენი კარგი სამუშაოს გაგზავნა ცოდნის ბაზაში მარტივია. გამოიყენეთ ქვემოთ მოცემული ფორმა

სტუდენტები, კურსდამთავრებულები, ახალგაზრდა მეცნიერები, რომლებიც იყენებენ ცოდნის ბაზას სწავლასა და მუშაობაში, ძალიან მადლობლები იქნებიან თქვენი.

გამოქვეყნდა http://www.allbest.ru/

რუსეთის ფედერაციის განათლებისა და მეცნიერების სამინისტრო

"იურიდიული ინსტიტუტი"

ფაკულტეტი "იურისპრუდენცია"

აბსტრაქტული

დისციპლინის მიხედვით

"სამართლებრივი სტატისტიკა"

სტატისტიკური კვლევის მეთოდები და ძირითადი ეტაპები.

სამუშაო შეასრულა სტუდენტმა

გრიბანოვი ა.ს.

მოსკოვი

შესავალი

1. სტატისტიკური კვლევის ცნება

2. სტატისტიკური კვლევის მეთოდები

3. სტატისტიკური კვლევის ორგანიზაცია და ეტაპები

დასკვნა

გამოყენებული ლიტერატურის სია

შესავალი

სტატისტიკამ ყველაფერი იცის“, - აცხადებენ ილფმა და პეტროვმა ცნობილ რომანში „თორმეტი სკამი“ და განაგრძეს: „ცნობილია რამდენ საკვებს ჭამს რესპუბლიკის საშუალო მოქალაქე წელიწადში... ცნობილია რამდენი მონადირე, ბალერინა.. ჩარხები, ველოსიპედები, ძეგლები, შუქურები და საკერავი მანქანები... რამხელა სიცოცხლე გვიყურებს სტატისტიკური ცხრილებიდან, აღსავსე ვნებებითა და ფიქრებით!.. „რატომ არის საჭირო ეს ცხრილები, როგორ შევადგინოთ და დავამუშავოთ ისინი. რა დასკვნების გამოტანა შეიძლება მათგან - სტატისტიკა პასუხობს ამ კითხვებს (იტალიურიდან stato - სახელმწიფო, ლათინურიდან status - სახელმწიფო) სტატისტიკა არის მეცნიერება, რომელიც სწავლობს, ამუშავებს და აანალიზებს რაოდენობრივ მონაცემებს ცხოვრების მრავალფეროვან მასობრივ ფენომენებზე.

სტატისტიკური კვლევა მტკიცედ შემოვიდა ჩვენს ყოველდღიურ ცხოვრებაში. სახელმწიფო და კომერციული სუბიექტები რეგულარულად აგროვებენ ვრცელ ინფორმაციას საზოგადოებისა და გარემოს შესახებ. ეს მონაცემები გამოქვეყნებულია ცხრილებისა და სქემების სახით. თითოეული ადამიანი კარგად უნდა იყოს გათვითცნობიერებული ინფორმაციის ნაკადში. ეს ნიშნავს, რომ მან უნდა ამოიღოს, გააანალიზოს და დაამუშავოს ინფორმაცია, მიიღოს გადაწყვეტილებები სხვადასხვა სიტუაციებში.

ჩემს ნაშრომში განვიხილავ სტატისტიკურ კვლევებს, რა არის ისინი, როგორია სტატისტიკური კვლევის მეთოდები, როგორ არის ორგანიზებული ეს კვლევები და რა ეტაპებისაგან შედგება.

1. სტატისტიკური კვლევის ცნება

დაკვირვება, როგორც კვლევის საწყისი ეტაპი, დაკავშირებულია საკვლევ საკითხზე საწყისი მონაცემების შეგროვებასთან. დამახასიათებელია მრავალი მეცნიერებისთვის. თუმცა, თითოეულ მეცნიერებას აქვს საკუთარი სპეციფიკა, რომელიც განსხვავდება მისი დაკვირვებებით. ამიტომ, ყველა დაკვირვება არ არის სტატისტიკური.

სტატისტიკური კვლევა არის მეცნიერულად ორგანიზებული მონაცემების (ფაქტების) შეგროვება, შეჯამება და ანალიზი სახელმწიფოში სოციალურ-ეკონომიკური, დემოგრაფიული და სხვა ფენომენებისა და პროცესების შესახებ, მათი ყველაზე მნიშვნელოვანი მახასიათებლების აღრიცხვით ბუღალტრულ დოკუმენტაციაში, ორგანიზებული ერთის მიხედვით. პროგრამა.

სტატისტიკური კვლევის განმასხვავებელი ნიშნებია: მიზანდასახულობა, ორგანიზებულობა, მასობრივი ხასიათი, თანმიმდევრულობა (სირთულობა), შედარება, დოკუმენტაცია, კონტროლირებადი, პრაქტიკულობა.

ზოგადად, სტატისტიკური კვლევა უნდა:

* აქვს სოციალურად სასარგებლო მიზანი და საყოველთაო (სახელმწიფო) მნიშვნელობა;

* ეხება სტატისტიკის საგანს მისი ადგილისა და დროის სპეციფიკურ პირობებში;

* აღრიცხვის სტატისტიკური ტიპის (და არა ბუღალტრული და არა ოპერატიული) გამოხატვა;

* განხორციელდა წინასწარ შემუშავებული პროგრამის მიხედვით, მისი მეცნიერულად დასაბუთებული მეთოდოლოგიური და სხვა მხარდაჭერით;

* განახორციელოს მასობრივი მონაცემების (ფაქტების) შეგროვება, რომელიც ასახავს მიზეზ-შედეგობრივ და სხვა ფაქტორებს, რომლებიც ახასიათებს ფენომენს მრავალმხრივ;

* რეგისტრირებული იყოს დადგენილი ფორმის სააღრიცხვო დოკუმენტაციის სახით;

* გარანტირებულია დაკვირვების შეცდომების არარსებობა ან მინიმუმამდე შემცირება;

* უზრუნველყოს გარკვეული ხარისხის კრიტერიუმები და შეგროვებული მონაცემების კონტროლის გზები, მათი სანდოობის, სისრულისა და შინაარსის უზრუნველსაყოფად;

* ფოკუსირება მონაცემების შეგროვებისა და დამუშავების ეკონომიურ ტექნოლოგიაზე;

* იყოს სანდო საინფორმაციო ბაზა სტატისტიკური კვლევის ყველა შემდგომი ეტაპისთვის და სტატისტიკური ინფორმაციის ყველა მომხმარებლისთვის.

კვლევები, რომლებიც არ აკმაყოფილებს ამ მოთხოვნებს, არ არის სტატისტიკური.

არ არის სტატისტიკური კვლევები, მაგალითად,

დაკვირვება და კვლევა: ბავშვთან სათამაშო დედები (პირადი კითხვა);

თეატრალური წარმოდგენის მაყურებლები (სპექტაკლის საბუღალტრო დოკუმენტაცია არ არსებობს);

ფიზიკური და ქიმიური ექსპერიმენტების მკვლევარი მათი გაზომვებით, გამოთვლებით და დოკუმენტური აღრიცხვით (არა მასობრივი საჯარო მონაცემებით);

ექიმი პაციენტებისთვის სამედიცინო ბარათების (ოპერატიული ჩანაწერების) შენახვით;

საწარმოს საბანკო ანგარიშზე სახსრების მოძრაობის ბუღალტერი (ბუღალტრული აღრიცხვა);

ჟურნალისტები სახელმწიფო მოხელეების ან სხვა ცნობილი სახეების საჯარო და პირადი ცხოვრებისათვის (სტატისტიკის საგანი არ არის).

სტატისტიკური პოპულაცია - ერთეულების ერთობლიობა, რომელსაც აქვს მასობრივი ხასიათი, ტიპიურობა, თვისობრივი ერთგვაროვნება და ცვალებადობის არსებობა.

სტატისტიკური პოპულაცია შედგება მატერიალურად არსებული ობიექტებისგან (თანამშრომლები, საწარმოები, ქვეყნები, რეგიონები), არის სტატისტიკური კვლევის ობიექტი.

სტატისტიკური დაკვირვება არის სტატისტიკური კვლევის პირველი ეტაპი, რომელიც წარმოადგენს სოციალური ცხოვრების შესწავლილ ფენომენებსა და პროცესებზე მონაცემთა მეცნიერულად ორგანიზებულ კრებულს.

2. სტატისტიკური კვლევის მეთოდები

ხაზგასმით უნდა აღინიშნოს, რომ სტატისტიკურ მასალებს დაერქმევა მასალები, რომლებიც სპეციალურად შექმნილია წინასწარ განსაზღვრული პრინციპებისა და მეთოდების მიხედვით, ექვემდებარება შემდგომ დამუშავებას მათემატიკური მეთოდებით, ე.ი. შეისწავლის შესასწავლი ობიექტის რაოდენობრივ მახასიათებლებს. ისინი იქმნება ორ ეტაპად:

1) პირველადი დოკუმენტები (პირველადი წყაროები) - კითხვარები, ჩამონათვალის ფურცლები, კითხვარები და ა.შ.;

2) შემაჯამებელი დებულებები, შემაჯამებელი ცხრილები, რომლებიც მუშავდება მათემატიკური სტატისტიკის მეთოდებით; ამ შემაჯამებელ დოკუმენტებს ჩვეულებრივ უწოდებენ "სტატისტიკას".

ნებისმიერი სტატისტიკური კვლევა ითვალისწინებს შემდეგს:

1) სერიოზული წინასწარი სამუშაოები;

2) მონაცემთა პირდაპირი შეგროვება;

3) მიღებული მონაცემების ანალიზზე მუშაობა.

კვლევა ტარდება გარკვეული ალგორითმის მიხედვით, ხოლო თითოეული ეტაპის გავლა მოითხოვს სპეციალური მეთოდების გამოყენებას და დახურულია შესრულებული სამუშაოს შინაარსით.

სტატისტიკური კვლევის ჩატარების ალგორითმი შეიძლება წარმოდგენილი იყოს შემდეგნაირად.

1. კვლევითი პროგრამის ან დაკვირვების პროგრამის შემუშავება. ამ ეტაპზე გამოკითხვის მიზნები და ამოცანები, შესასწავლი ობიექტების გაშუქება, ობიექტების დაფარვის ხარისხი, ქრონოლოგიური და გეოგრაფიული ფარგლები, დაკვირვების ერთეულები, ჩასაწერი ინდიკატორები, პირველადი წყაროს ფორმა. დადგენილია მონაცემების შევსებისთვის და ინფორმაციის შეგროვების, ინფორმაციის შეგროვების ხარისხის მონიტორინგის, მიღებული მონაცემების დამუშავებისა და ანალიზის მექანიზმები.

მონიტორინგის პროგრამა წარმოადგენს დასარეგისტრირებელი ფუნქციების ჩამონათვალს. დაკვირვების რეგისტრაციის საბუღალტრო დოკუმენტაცია

დაკვირვების პერიოდი არის დრო, რომლის დროსაც ხდება ინფორმაციის ჩაწერა.

კრიტიკული დაკვირვების თარიღი არის თარიღი, რომლის შესახებაც ხდება ინფორმაციის მოხსენება.

2. სტატისტიკური დაკვირვება შეიძლება იყოს მოკლევადიანი ან გრძელვადიანი (განხორციელებული გარკვეული პერიოდის განმავლობაში), უწყვეტი ან შერჩევითი. შედეგად, როგორც წესი, ჩნდება მასობრივი დოკუმენტების კომპლექსი.

3. სტატისტიკური მონაცემების შეჯამება და დაჯგუფება - შეგროვებული მონაცემების გამოთვლა და დაჯგუფება, რის შედეგადაც ეს უკანასკნელი გადაიქცევა სტატისტიკური ცხრილებისა და ქვეჯამების სისტემად.

4. მონაცემთა ანალიზი, რომელიც ითვალისწინებს ამოცანების წინასწარ დადგენას, რომელიც ხორციელდება სტატისტიკური ანალიზის მეთოდებით.

5. მონაცემთა ინტერპრეტაცია - მიღებული შედეგების ახსნა, მათი შედარება მსგავს მაჩვენებლებთან.

სტატისტიკური დოკუმენტების სახეები და მათი შემდგომი დამუშავების მეთოდები განისაზღვრება მონაცემთა შეგროვების მეთოდების შესაბამისად, ეს ყველაფერი აისახება და განისაზღვრება წინასწარ შემუშავებული პროგრამით და დამოკიდებულია კვლევის მიზნებზე.

მონაცემთა შეგროვების ეტაპზე სტატისტიკურ დაკვირვებას ორი ძირითადი ფორმა აქვს:

1) ანგარიშგება მიმდინარე დაკვირვების, ფაქტებისა და მოვლენების მიმდინარე (მუდმივი) აღრიცხვის საფუძველზე;

2) სპეციალურად ორგანიზებული სტატისტიკური დაკვირვება.

სტატისტიკური დაკვირვება შეიძლება განხორციელდეს შემდეგი მეთოდებით.

1. ღონისძიების დროისთვის:

1) მიმდინარე (უწყვეტი) დაკვირვება, რომელიც ტარდება სისტემატურად;

2) პერიოდული დაკვირვება, მეორდება გარკვეული პერიოდის შემდეგ (მეცხოველეობის აღწერა);

3) ერთჯერადი დაკვირვება, საჭიროებისამებრ, დროის ინტერვალის გათვალისწინების გარეშე (დოკუმენტების ნაკადის აღრიცხვა).

2. დაკვირვების ერთეულების დაფარვით:

1) უწყვეტი დაკვირვება, რის შედეგადაც ხდება შესწავლილი მოსახლეობის ყველა ერთეულის გამოკითხვა (საყოველთაო აღწერა);

2) არაუწყვეტი დაკვირვება, როდესაც შესწავლილია შესასწავლი ობიექტის გარკვეული წესით შერჩეული ერთეულების ნაწილი; არაუწყვეტი დაკვირვების სახეებია:

ა) ძირითადი მასივის მეთოდი, როდესაც განიხილება მოსახლეობის ერთეულების ნაწილი, რომელსაც აქვს შესასწავლი ყველაზე გამოხატული მახასიათებლები;

ბ) კითხვარებით დაკვირვება, როდესაც გამოკითხვის ფურცლების დახმარებით ხდება მახასიათებლების ნაკრების შესწავლა, რომელიც შემდგომ ექსტრაპოლირებულია მთელ პოპულაციაზე;

გ) მონოგრაფიული დაკვირვება, ე.ი. ფენომენებისა და მახასიათებლების განვითარების სხვადასხვა ტენდენციის იდენტიფიცირება ერთ კომპლექტში;

დ) შერჩევითი დაკვირვება - შესწავლილი ერთეულების შემთხვევით დამუშავებული ნაწილი (ოჯახის ბიუჯეტი);

ე) პირდაპირი დაკვირვება, რომელშიც დგინდება ჩასაწერი ფაქტი და ამის საფუძველზე ხდება ჩანაწერები სარეგისტრაციო ჟურნალში (ფორმაში).

სტატისტიკაში არსებობს ინფორმაციის შეგროვების გზების შემდეგი კლასიფიკაცია:

კორესპონდენტი, რომელსაც ახორციელებს ნებაყოფლობითი კორესპონდენტების შტაბი;

გადაგზავნა, რომელიც ხორციელდება ზეპირად სპეციალურად მომზადებული მუშაკების მიერ;

კითხვარი (კითხვის სახით);

თვითრეგისტრაცია (ფორმების შევსება თავად რესპონდენტების მიერ);

პირადი (ქორწინება, შვილები, განქორწინებები).

პირველადი წყაროებიდან მიღებული ინფორმაციის დამუშავება ჩვეულებრივ მოიცავს ინფორმაციის სისტემატიზაციას. დროთა განმავლობაში ინფორმაციის დამუშავების მეთოდები მნიშვნელოვნად შეიცვალა.

თავდაპირველად გამოჩნდა, როგორც რიცხვითი აღწერის სისტემა, რომელიც მოიცავს მოსახლეობისა და მიწის აღრიცხვას, XVIII საუკუნეში. საკანონმდებლო აქტებით დაფიქსირებული, შიდა სტატისტიკამ განიცადა მნიშვნელოვანი ევოლუცია მე-19 და მე-20 საუკუნეებში, ჩამოყალიბდა როგორც რთული, განშტოებული სისტემა, რომელიც დაფუძნებულია სამეცნიერო მათემატიკური მეთოდებისა და კომპიუტერული ტექნოლოგიების საფუძველზე.

XX საუკუნის დასაწყისისთვის. სტატისტიკის სფეროში იყო მუშაობის სერიოზული გამოცდილება, ჩამოყალიბდა ინფორმაციის შეგროვებისა და ანალიზის ძირითადი პრინციპები. XIX საუკუნეში ჩამოყალიბებული და გამოცდილი სტატისტიკის ძირითადი მიმართულებები, მისი მეთოდები (ანგარიშები, გამოკითხვები, აღწერები; სტატისტიკური მასალის სტრუქტურა და სტატისტიკური კვლევის სისტემა), განვითარებული იყო მე-20 საუკუნეში.

სტატისტიკური (რაოდენობრივი) აღწერილობები რეგიონალური კვლევების ფარგლებში, უმარტივესი არითმეტიკული გამოთვლების გამოყენებით, თანდათან შეიცვალა რთული მათემატიკური და კომპიუტერული მეთოდებით, რაც შესაძლებელს ხდის დეტალური სტატისტიკის მოპოვებას, აგრეთვე მასზე დაფუძნებული სტატისტიკური ინდიკატორების განვითარების პროგნოზირებას და მოდელირებას. .

კვლევის პირველი ობიექტები იყო მოსახლეობა და მიწა, გადაწყდა დაბეგვრის ამოცანები, რისთვისაც გამოითვალა მოსახლეობის საერთო რაოდენობა, გამოვლინდა მოსახლეობის განვითარების ნიმუშები და ჩატარდა მიწის აღწერა. მთავარი დემოგრაფიული მახასიათებელი იყო მთლიანი მოსახლეობა. მოყვანილი იყო მონაცემები შობადობის, გარდაცვალების, ქორწინების რაოდენობის, სიკვდილიანობის ცხრილების, გარკვეულ ასაკამდე გადარჩენის შესახებ, წელიწადში დაბადებულთა და გარდაცვლილთა სხვაობის გამოთვლით დადგინდა მოსახლეობის საშუალო ზრდა.

დღეს სტატისტიკა იყენებს მასობრივ სტატისტიკურ დაკვირვებებს, დაჯგუფების მეთოდებს, საშუალოებს, ინდექსებს, ბალანსის მეთოდს, გრაფიკული გამოსახულების მეთოდს და სტატისტიკური მონაცემების ანალიზის სხვა მეთოდებს.

თანდათან შეიცვალა დოკუმენტების სახეებიც. პროვინციის სამხედრო სტატისტიკური აღწერილობები და აღწერილობები "ისტორიული, სტატისტიკური და ეთნოგრაფიული თვალსაზრისით", წიგნები და გადასინჯვები შეიცვალა რთული შერჩევითი და ზოგადი აღწერებით ("რუსეთის იმპერიის მოსახლეობის პირველი საყოველთაო აღწერა 1897 წელს", სასოფლო-სამეურნეო და სამრეწველო აღწერა), მრავალფაქტორიანი ანგარიშების სისტემა და ეროვნული ეკონომიკის სექტორთაშორისი ბალანსის განვითარება წლების მიხედვით.

3. სტატისტიკური კვლევის ორგანიზაცია და ეტაპები

კონკრეტული ფენომენის შესახებ წარმოდგენის მისაღებად, დასკვნების გამოსატანად აუცილებელია სტატისტიკური კვლევის ჩატარება. ჯანდაცვისა და მედიცინის სტატისტიკური კვლევის საგანი შეიძლება იყოს მოსახლეობის ჯანმრთელობა, სამედიცინო მომსახურების ორგანიზება, სამედიცინო დაწესებულებების საქმიანობის სხვადასხვა განყოფილებები, გარემო ფაქტორები, რომლებიც გავლენას ახდენენ ჯანმრთელობის მდგომარეობაზე.

სტატისტიკური კვლევის ჩატარების მეთოდური თანმიმდევრობა შედგება გარკვეული ეტაპებისაგან.

ეტაპი 1. კვლევის გეგმისა და პროგრამის შედგენა.

ეტაპი 2. მასალის შეგროვება (სტატისტიკური დაკვირვება).

ეტაპი 3. მასალის შემუშავება, სტატისტიკური დაჯგუფება და შეჯამება

ეტაპი 4. შესასწავლი ფენომენის სტატისტიკური ანალიზი, დასკვნების ფორმულირება.

ეტაპი 5 ლიტერატურული დამუშავება და შედეგების პრეზენტაცია.

სტატისტიკური კვლევის დასრულების შემდეგ მუშავდება რეკომენდაციები და მენეჯმენტის გადაწყვეტილებები, ხდება კვლევის შედეგების პრაქტიკაში დანერგვა და ეფექტურობის შეფასება.

სტატისტიკური კვლევის ჩატარებისას ყველაზე მნიშვნელოვანი ელემენტია ამ ეტაპების განხორციელებისას მკაცრი თანმიმდევრობის დაცვა.

სტატისტიკური კვლევის პირველი ეტაპი - გეგმისა და პროგრამის შედგენა - მოსამზადებელია, რომლის დროსაც დგინდება კვლევის მიზანი და ამოცანები, დგება კვლევის გეგმა და პროგრამა, მუშავდება სტატისტიკური მასალის შემაჯამებელი პროგრამა. და ორგანიზაციული საკითხები მოგვარებულია.

მიზანი განსაზღვრავს კვლევის ძირითად მიმართულებას და, როგორც წესი, არის არა მხოლოდ თეორიული, არამედ პრაქტიკულიც. მიზანი ჩამოყალიბებულია ნათლად, ნათლად, ცალსახად.

მიზნის გასამჟღავნებლად განსაზღვრულია კვლევის ამოცანები.

მოსამზადებელი ეტაპის მნიშვნელოვანი ასპექტია ორგანიზაციული გეგმის შემუშავება. კვლევის ორგანიზაციულ გეგმაში გათვალისწინებულია ადგილის (დაკვირვების ადმინისტრაციულ-ტერიტორიული საზღვრები), დროის (დაკვირვების განხორციელების კონკრეტული ვადები, მასალის შემუშავება და ანალიზი) და კვლევის საგნის (ორგანიზატორები, ქ. შემსრულებლები, მეთოდოლოგიური და ორგანიზაციული ხელმძღვანელობა, კვლევის დაფინანსების წყაროები).

სასწავლო გეგმა მოიცავს:

კვლევის ობიექტის განსაზღვრა (სტატისტიკური პოპულაცია);

კვლევის ფარგლები (უწყვეტი, არაუწყვეტი);

ტიპები (მიმდინარე, ერთჯერადი);

სტატისტიკური ინფორმაციის შეგროვების გზები. კვლევის პროგრამა მოიცავს:

დაკვირვების ერთეულის განსაზღვრა;

დაკვირვების თითოეულ ერთეულთან მიმართებაში დასარეგისტრირებელი კითხვების (აღრიცხვის ნიშნები) სია*

ინდივიდუალური აღრიცხვის (რეგისტრაციის) ფორმის შემუშავება ჩასაწერი კითხვებისა და მახასიათებლების ჩამონათვალით;

ცხრილის განლაგების შემუშავება, რომელშიც შემდეგ შეიტანება კვლევის შედეგები.

დაკვირვების თითოეული ერთეულისთვის ივსება ცალკე ფორმა, შეიცავს პასპორტის ნაწილს, პროგრამის მკაფიოდ ჩამოყალიბებულ კითხვებს, მითითებული თანმიმდევრობით და დოკუმენტის შევსების თარიღს.

ამ დოკუმენტებიდან მონაცემების სტატისტიკური განვითარების მიზნით, ინფორმაციის კოპირება ხდება სპეციალურად შემუშავებულ სააღრიცხვო ფორმებზე, რომელთა შინაარსი განისაზღვრება თითოეულ ცალკეულ შემთხვევაში კვლევის მიზნების შესაბამისად.

ამჟამად, კომპიუტერის გამოყენებით დაკვირვების შედეგების მანქანურ დამუშავებასთან დაკავშირებით, პროგრამული კითხვების ფორმალიზება შესაძლებელია, როდესაც ბუღალტრული აღრიცხვის დოკუმენტში კითხვები დასმულია ალტერნატივის სახით (დიახ, არა), ან მზა პასუხებია. შესთავაზა, საიდანაც კონკრეტული პასუხი უნდა შეირჩეს.

სტატისტიკური კვლევის პირველ ეტაპზე, დაკვირვების პროგრამასთან ერთად, შედგენილია მიღებული მონაცემების შეჯამების პროგრამა, რომელიც მოიცავს დაჯგუფების პრინციპების დადგენას, დაჯგუფების მახასიათებლების იდენტიფიცირებას, ამ მახასიათებლების კომბინაციების განსაზღვრას და სტატისტიკური ცხრილების განლაგების შედგენას.

მეორე ეტაპი - სტატისტიკური მასალის შეგროვება (სტატისტიკური დაკვირვება) - შედგება შესასწავლი ფენომენის ცალკეული შემთხვევების აღრიცხვაზე და მათ დამახასიათებელ სააღრიცხვო ნიშნებზე სარეგისტრაციო ფორმებში. ამ სამუშაოს შესრულებამდე და შესრულების დროს ხორციელდება დამკვირვებლების ინსტრუქცია (ზეპირი ან წერილობითი) და მათ ეძლევათ სარეგისტრაციო ფორმები.

დროის თვალსაზრისით, სტატისტიკური დაკვირვება შეიძლება იყოს მიმდინარე და ერთჯერადი.

ამჟამინდელი დაკვირვებით, ფენომენი შესწავლილია გარკვეული პერიოდის განმავლობაში (კვირა, კვარტალი, წელი და ა.შ.) ფენომენის ყოველდღიური ჩაწერით, როგორც ყოველი შემთხვევის ადგილი.

ერთჯერადი დაკვირვებით სტატისტიკური მონაცემები გროვდება დროის გარკვეულ (კრიტიკულ) მომენტში. ერთჯერადი რეგისტრაცია ასახავს ფენომენის მდგომარეობას შესწავლის დროს. ამ ტიპის დაკვირვება გამოიყენება ნელ-ნელა ცვალებადი ფენომენების შესასწავლად.

დაკვირვების ტიპის არჩევას დროულად განსაზღვრავს კვლევის მიზანი და ამოცანები.

შესასწავლი ფენომენის გაშუქების სისრულედან გამომდინარე განასხვავებენ უწყვეტ და არაუწყვეტ კვლევას.

უწყვეტი კვლევისას შესწავლილია პოპულაციაში შემავალი დაკვირვების ყველა ერთეული, ე.ი. საერთო მოსახლეობა. უწყვეტი კვლევა ტარდება ფენომენის აბსოლუტური ზომების დასადგენად. უწყვეტი მეთოდი ასევე გამოიყენება იმ შემთხვევებში, როდესაც ინფორმაცია აუცილებელია ოპერატიული მუშაობისთვის.

არაუწყვეტი კვლევისას შესწავლილია საერთო პოპულაციის მხოლოდ ნაწილი. იგი იყოფა რამდენიმე ტიპად: კითხვარი, მონოგრაფიული, ძირითადი მასივი, შერჩევითი.

მონოგრაფიული მეთოდი - იძლევა ნებისმიერი თვალსაზრისით დამახასიათებელი მოსახლეობის ცალკეული ერთეულების დეტალურ აღწერას და საგნების ღრმა, ყოვლისმომცველ აღწერას.

ძირითადი მასივის მეთოდი - გულისხმობს იმ ობიექტების შესწავლას, რომლებშიც კონცენტრირებულია დაკვირვების ერთეულების დიდი უმრავლესობა. ამ მეთოდის მინუსი არის ის, რომ მოსახლეობის ნაწილი რჩება გამოუცნობი კვლევის მიერ, თუმცა მცირე ზომის, მაგრამ შეიძლება მნიშვნელოვნად განსხვავდებოდეს ძირითადი მასივისაგან.

კითხვარის მეთოდი არის სტატისტიკური მონაცემების შეგროვება სპეციალურად შემუშავებული კითხვარების გამოყენებით, რომლებიც მიმართულია ადამიანთა გარკვეულ წრეზე. ეს კვლევა ეფუძნება ნებაყოფლობითობის პრინციპს, ამიტომ კითხვარების დაბრუნება ხშირად არასრულია. ხშირად დასმულ კითხვებზე პასუხები სუბიექტურობისა და შემთხვევითობის კვალს ატარებს. ეს მეთოდი გამოიყენება შესწავლილი ფენომენის სავარაუდო აღწერის მისაღებად.

შერჩევის მეთოდი - მცირდება დაკვირვების ერთეულების ზოგიერთი სპეციალურად შერჩეული ნაწილის შესწავლით მთელი ზოგადი პოპულაციის დასახასიათებლად. ამ მეთოდს აქვს უპირატესობა მიღწეული შედეგების მაღალი ხარისხის საიმედოობით და ასევე მნიშვნელოვნად დაბალი ღირებულებით. კვლევაში დასაქმებულია შემსრულებლების ნაკლები რაოდენობა, გარდა ამისა, ის ნაკლებ დროს მოითხოვს.

სტატისტიკური დაკვირვების დროს ინფორმაციის მოპოვების მეთოდისა და მისი განხორციელების ხასიათის მიხედვით, განასხვავებენ რამდენიმე ტიპს:

1) პირდაპირი დაკვირვება

2) სოციოლოგიური მეთოდები: ინტერვიუს მეთოდი (პირისპირ გამოკითხვა), დაკითხვა (დისტანციური გამოკითხვა - ანონიმური თუ არა ანონიმური) და ა.შ.;

3) დოკუმენტური კვლევა.

მესამე ეტაპი - მასალის დაჯგუფება და შეჯამება - იწყება დაკვირვების რაოდენობის შემოწმებითა და გარკვევით, მიღებული ინფორმაციის სისრულითა და სისწორით, შეცდომების გამოვლენითა და აღმოფხვრით, ჩანაწერების დუბლიკატით და ა.შ.

მასალის სწორი განვითარებისთვის გამოიყენება პირველადი აღრიცხვის დოკუმენტების დაშიფვრა, ე.ი. თითოეული მახასიათებლისა და მისი ჯგუფის აღნიშვნა ნიშნით - ანბანური ან რიცხვითი. დაშიფვრა არის ტექნიკა, რომელიც ხელს უწყობს და აჩქარებს მასალის განვითარებას, აუმჯობესებს განვითარების ხარისხს და სიზუსტეს. შიფრები - სიმბოლოები - შემუშავებულია თვითნებურად. დიაგნოზის კოდირებისას რეკომენდებულია საერთაშორისო ნომენკლატურისა და დაავადებათა კლასიფიკაციის გამოყენება; პროფესიების კოდირებისას - პროფესიების ლექსიკონი.

დაშიფვრის უპირატესობა იმაში მდგომარეობს, რომ საჭიროების შემთხვევაში, ძირითადი განვითარების დასრულების შემდეგ, შეგიძლიათ დაუბრუნდეთ მასალას განვითარებისთვის, ახალი ურთიერთობებისა და დამოკიდებულებების გარკვევის მიზნით. დაშიფრული სააღრიცხვო მასალა საშუალებას გაძლევთ ამის გაკეთება უფრო მარტივად და სწრაფად, ვიდრე დაშიფრული. შემოწმების შემდეგ, ფუნქციები დაჯგუფებულია.

დაჯგუფება - შესწავლილი მონაცემების მთლიანობის დაყოფა ერთგვაროვან, ტიპურ ჯგუფებად ყველაზე მნიშვნელოვანი მახასიათებლების მიხედვით. დაჯგუფება შეიძლება განხორციელდეს ხარისხობრივ და რაოდენობრივ საფუძველზე. დაჯგუფების მახასიათებლის არჩევანი დამოკიდებულია შესწავლილი პოპულაციის ბუნებასა და კვლევის მიზნებზე.

ტიპოლოგიური დაჯგუფება ხორციელდება თვისებრივი (აღწერითი, ატრიბუტული) მახასიათებლების მიხედვით.

რაოდენობრივი (ვარიაციის) ნიშნების მიხედვით დაჯგუფება ხორციელდება მახასიათებლის რიცხვითი ზომის საფუძველზე. რაოდენობრივი დაჯგუფება მოითხოვს გადაწყვეტას დაჯგუფების ინტერვალის სიდიდის შესახებ: ინტერვალი შეიძლება იყოს თანაბარი, ზოგიერთ შემთხვევაში კი - არათანაბარი, მოიცავდეს ე.წ. ღია ჯგუფებსაც.

ჯგუფების რაოდენობის დადგენისას გამოდით კვლევის მიზნიდან და ამოცანებიდან. აუცილებელია, რომ დაჯგუფებამ შეძლოს გამოავლინოს შესასწავლი ფენომენის ნიმუშები. ჯგუფების დიდმა რაოდენობამ შეიძლება გამოიწვიოს მასალის გადაჭარბებული დამსხვრევა, არასაჭირო დეტალიზაცია. ჯგუფების მცირე რაოდენობა იწვევს დამახასიათებელი ნიშნების დაბინდვას.

მასალის დაჯგუფების დასრულების შემდეგ გადადით შეჯამებაზე.

რეზიუმე - სტატისტიკური კვლევის შედეგად მიღებული ცალკეული შემთხვევების განზოგადება გარკვეულ ჯგუფებად, მათი დათვლა და ცხრილის განლაგებაში შეტანა.

სტატისტიკური მასალის შეჯამება ხორციელდება სტატისტიკური ცხრილების გამოყენებით. ცხრილს, რომელიც არ არის სავსე რიცხვებით, ეწოდება განლაგება.

სტატისტიკური ცხრილები არის სიითი, ქრონოლოგიური, ტერიტორიული.

ცხრილს აქვს სუბიექტი და პრედიკატი. სტატისტიკური საგანი, როგორც წესი, მოთავსებულია ცხრილის მარცხენა მხარეს ჰორიზონტალურ ხაზებზე და ასახავს მთავარ, მთავარ მახასიათებელს. სტატისტიკური პრედიკატი განთავსებულია მარცხნიდან მარჯვნივ ვერტიკალური სვეტების გასწვრივ და ასახავს დამატებით აღრიცხვის მახასიათებლებს.

სტატისტიკური ცხრილები იყოფა მარტივ, ჯგუფურ და კომბინირებულად.

მარტივ ცხრილებში წარმოდგენილია მასალის რიცხვითი განაწილება ერთი ატრიბუტის, მისი შემადგენელი ნაწილების მიხედვით. მარტივი ცხრილი ჩვეულებრივ შეიცავს შესასწავლი ფენომენის მთლიანობის მარტივ ჩამონათვალს ან შეჯამებას.

ცხრილების შედგენისას უნდა დაკმაყოფილდეს გარკვეული მოთხოვნები:

თითოეულ ცხრილს უნდა ჰქონდეს სათაური, რომელიც ასახავს მის შინაარსს;

ცხრილის ფარგლებში ყველა სვეტს ასევე უნდა ჰქონდეს მკაფიო, ლაკონური სათაურები;

ცხრილის შევსებისას ცხრილის ყველა უჯრედი უნდა შეიცავდეს შესაბამის ციფრულ მონაცემებს. ცხრილის უჯრები, რომლებიც ცარიელი რჩება ამ კომბინაციის არარსებობის გამო, გადახაზულია ("-"), ხოლო უჯრედში ინფორმაციის არარსებობის შემთხვევაში, "n.s." ან "...";

ცხრილის შევსების შემდეგ ქვედა ჰორიზონტალურ რიგში და ბოლო ვერტიკალურ სვეტში მარჯვნივ, ვერტიკალური სვეტების და ჰორიზონტალური ხაზების შედეგები ჯამდება.

ცხრილებს უნდა ჰქონდეს ერთი თანმიმდევრული ნუმერაცია.

მცირე რაოდენობის დაკვირვებით კვლევებში შეჯამება ხდება ხელით. ყველა სააღრიცხვო დოკუმენტი იყოფა ჯგუფებად ნიშნის კოდის შესაბამისად. შემდეგ, მონაცემები გამოითვლება და ჩაიწერება ცხრილის შესაბამის უჯრედში.

მეოთხე ეტაპი - სტატისტიკური ანალიზი - კვლევის გადამწყვეტი ეტაპია. ამ ეტაპზე ტარდება სტატისტიკური მაჩვენებლების (სიხშირე, სტრუქტურა, შესასწავლი ფენომენის საშუალო ზომა) გამოთვლა, მოცემულია მათი გრაფიკული წარმოდგენა, შესწავლილია დინამიკა, ტენდენციები, დგინდება კავშირები მოვლენებს შორის. მოცემულია პროგნოზები და ა.შ. ანალიზი გულისხმობს მიღებული მონაცემების ინტერპრეტაციას, კვლევის შედეგების სანდოობის შეფასებას. დასასრულს, დასკვნები გამოტანილია.

მეხუთე ეტაპი - ლიტერატურული დამუშავება საბოლოოა. იგი გულისხმობს სტატისტიკური კვლევის შედეგების დასრულებას. შედეგები შეიძლება წარმოდგენილი იყოს სტატიის, მოხსენების, მოხსენების, დისერტაციის სახით და ა.შ. დიზაინის თითოეული ტიპისთვის არის გარკვეული მოთხოვნები, რომლებიც დაცული უნდა იყოს სტატისტიკური კვლევის შედეგების ლიტერატურული დამუშავებისას.

დასკვნა

სხვადასხვა სოციალური და სოციალურ-ეკონომიკური ფენომენების, აგრეთვე ბუნებაში მიმდინარე ზოგიერთი პროცესის შესასწავლად ტარდება სპეციალური სტატისტიკური კვლევები. ნებისმიერი სტატისტიკური კვლევა იწყება შესწავლილი ფენომენის ან პროცესის შესახებ ინფორმაციის მიზანმიმართული შეგროვებით.

სტატისტიკური კვლევის მიზანი, ისევე როგორც ნებისმიერი სამეცნიერო კვლევის, არის გამოავლინოს მასობრივი ფენომენების და პროცესების არსი, ასევე მათი თანდაყოლილი ნიმუშები. ამ შაბლონების გამორჩეული თვისება ის არის, რომ ისინი არ ვრცელდება მოსახლეობის თითოეულ ცალკეულ ერთეულზე, არამედ მთლიან ერთეულთა მასაზე. სტატისტიკური კანონზომიერებების შესწავლის ზოგადი პრინციპი არის ეგრეთ წოდებული დიდი რიცხვების კანონი.

სტატისტიკური დაკვირვების შედეგად მიღებული მონაცემების განზოგადებისა და სისტემატიზაციისთვის ისინი იყოფა ჯგუფებად გარკვეული კრიტერიუმის მიხედვით და დაჯგუფების შედეგები შეჯამებულია ცხრილებში.

სტატისტიკური კვლევის ჩატარებისას, მონაცემების შეგროვებისა და დაჯგუფების შემდეგ, ისინი აგრძელებენ მათ ანალიზს, ამისათვის იყენებენ სხვადასხვა განმაზოგადებელ ინდიკატორებს.

გამოყენებული ლიტერატურის სია

1. ელისეევა ი.ი. სოციალური სტატისტიკის სახელმძღვანელო მე-3 გამოცემა, შესწორებული. და დამატებითი -მ.: ფინანსები და სტატისტიკა, 2003 წ.

2. სტატისტიკური კვლევის მეთოდები / ელექტრონული წყარო (http://studme.org/43731/istoriya/metody_statisticheskih_issledovaniy).

3. იურიდიული სტატისტიკა: სახელმძღვანელო / რედ. ძვ.წ. ლიალინა, A.V. სიმონენკო. -მე-2 გამოცემა, შესწორებული. და დამატებითი M.: UNITY-DANA, 2010 წ.

4. სავიუკ ლ.კ. იურიდიული სტატისტიკა / სახელმძღვანელო, მ .: იურისტი, 2004 წ.

5. სტატისტიკა: სახელმძღვანელო ბაკალავრიატისთვის / რედ. I. I. ელისეევა. -- მე-3 გამოცემა, შესწორებული. და დამატებითი -- მ. : გამომცემლობა იურაიტი, 2014 წ.

6. სტატისტიკური ტერმინების ენციკლოპედია. v.1. სტატისტიკის მეთოდოლოგიური საფუძვლები. FSGS, 2012 წ.

მასპინძლობს Allbest.ru-ზე

მსგავსი დოკუმენტები

სტატისტიკური დაკვირვება არის ფუნდამენტური გზა მონაცემთა შეგროვების მიზნით დანაშაულის კონტროლის სახელმწიფო ღონისძიებების განხორციელებისას. სტატისტიკური დაკვირვების განმარტება და ეტაპები: მოსამზადებელი ეტაპი, პროგრამის და ინსტრუმენტების შემუშავება.

რეზიუმე, დამატებულია 02/12/2008


სამართლებრივ სტატისტიკაში გამოყენებული კვლევის მეთოდები, ტექნიკა და მეთოდები: სტატისტიკური ინფორმაციის შეგროვება, შეჯამება და დამუშავება, განზოგადება და ინტერპრეტაცია. სტატისტიკური დაჯგუფების ძირითადი ამოცანები. სიმძლავრის მნიშვნელობები, შედარება, საშუალო არითმეტიკული.

ტესტი, დამატებულია 07/07/2009


სახელმწიფო პროგნოზირებისა და დაგეგმვის კონცეფცია და მიზანი სოციალურ-ეკონომიკური პროცესების მართვაში. სოციოლოგიური კვლევის შინაარსი და ძირითადი ეტაპები. სოციალურ-ეკონომიკური პროცესების პროგნოზირების დონეები და ასპექტები.

ლექციების კურსი, დამატებულია 11/10/2013


კრიმინოლოგიური მონაცემების შეგროვების ერთ-ერთ მეთოდად გამოკითხვის კონცეფციის განხილვა. ინტერვიუებისა და კითხვარების ტიპების შესწავლა. დაკვირვება, როგორც ინფორმაციის შეგროვების მეთოდი პირდაპირი აღქმისა და რეგისტრაციის გზით. კრიმინოლოგიური ექსპერიმენტი და ექსპერტიზა.

პრეზენტაცია, დამატებულია 20/04/2015


საზოგადოებისა და საზოგადოებრივი ცხოვრების კონცეფციის კვლევა და ანალიზი. მორალური და სამართლებრივი რეგულირების ელემენტების, როგორც ერთიანი სოციალური ნორმების კომპონენტების და მათი ფუნქციონირების თავისებურებების, როგორც მთლიანი სოციალური ცხოვრების სტაბილიზაციის მექანიზმების იდენტიფიცირება.

საკურსო ნაშრომი, დამატებულია 18/05/2011


სასამართლო ხელწერის იდენტიფიკაციის თეორია. ხელნაწერის კვლევის ამოცანები პრაქტიკაში. ხელწერის თვისებების გამოყენების პირობა და მისი თვისებები. თანამედროვე დამწერლობის ფუნქციონირებისა და ევოლუციის პროცესი და ხელნაწერის შესწავლის ძირითადი ეტაპები.

რეზიუმე, დამატებულია 08/27/2009


სამართლებრივი კონსოლიდაციის შესწავლა და რუსეთის ფედერაციის კონსტიტუციური წესრიგის სოციალურ-ეკონომიკური საფუძვლების ბუნება. სოციალური გარანტიების განხორციელების პრობლემები და საბაზრო ეკონომიკის წარმატებული მოდერნიზაციის ფაქტორები სახელმწიფოსა და ვორონეჟის რეგიონში.

ნაშრომი, დამატებულია 08/02/2011


დანაშაულისა და სასჯელის ზოგადი დოქტრინა. რუსეთის ფედერაციის სისხლის სამართლის კოდექსით და მეზობელი ქვეყნების (ბელარუსია, მოლდოვა, ყაზახეთი და უკრაინა) კანონმდებლობით დანაშაულთა მთლიანობის კონცეფციის, ნიშნებისა და სახეების რეგულირება.

საკურსო ნაშრომი, დამატებულია 25.04.2014


შემფასებელი ნიშნების მქონე სამართალდარღვევათა კვალიფიკაციის კონცეფცია, ძირითადი ტიპები და მახასიათებლები. სოციალური და მორალური ზიანის შეფასებითი ნიშნების კვალიფიკაცია. პორნოგრაფიის შემთხვევაში სოციალურ-კულტურული შეფასებითი ნიშნების კვალიფიკაციის სირთულეები.

საკურსო ნაშრომი, დამატებულია 03/08/2011


სოციალურ-ეკონომიკური უფლებების ცნება, მახასიათებლები. მოქალაქეთა სოციალურ-ეკონომიკური უფლებებისა და თავისუფლებების განხორციელების სამართლებრივი გარანტიები. დარგობრივ კანონმდებლობაში მოქალაქეთა კონსტიტუციური უფლებების უზრუნველყოფა. მოქალაქეთა სოციალური და ეკონომიკური უფლებების სასამართლო დაცვა.

სტატისტიკური მეთოდოლოგია- ტექნიკის, მეთოდებისა და მეთოდების სისტემა, რომელიც მიზნად ისახავს რაოდენობრივი შაბლონების შესწავლას, რომლებიც ვლინდება სოციალურ-ეკონომიკური ფენომენების სტრუქტურაში, დინამიკასა და ურთიერთობებში. მეთოდოლოგია არის სტატისტიკური კვლევის საფუძველი.

სტატისტიკური კვლევის ეტაპები:

1. სტატისტიკური დაკვირვება, ან ინფორმაციის შეგროვება;

2. სტატისტიკური დაკვირვების, ან ინფორმაციის დამუშავების შედეგების შეჯამება და დაჯგუფება;

3. მიღებული ინფორმაციის ანალიზი.

სტატისტიკური დაკვირვება- ეს არის სოციალური და ეკონომიკური ცხოვრების ფენომენებზე მასობრივი, სისტემატური, მეცნიერულად ორგანიზებული დაკვირვება, რომელიც მოიცავს მოსახლეობის თითოეული ერთეულისთვის შერჩეული მახასიათებლების აღრიცხვას.

პროცესი სტატისტიკური დაკვირვებამოიცავს შემდეგ ნაბიჯებს:

1) დაკვირვების მომზადება;

2) მონაცემთა მასობრივი შეგროვების ჩატარება;

3) მონაცემთა მომზადება ავტომატური დამუშავებისთვის;

4) სტატისტიკური დაკვირვების გაუმჯობესების წინადადებების შემუშავება.

Შემაჯამებელი- თანმიმდევრული ოპერაციების ერთობლიობა სტატისტიკური დაკვირვების მონაცემების შეჯამების მიზნით, რათა დახასიათდეს სტატისტიკური პოპულაცია მთლიანად და მისი ცალკეული ნაწილები (შუალედური და ზოგადი შედეგების გამოთვლა). დაჯგუფება - მთლიანი სტატისტიკური პოპულაციის დელიმიტაცია თვისობრივად ერთგვაროვანი ერთეულების ჯგუფებად. სტატისტიკური შეჯამებისა და დაჯგუფების შედეგები წარმოდგენილია სტატისტიკური ცხრილების სახით.

ანალიზი ან კვლევაშესწავლილი ფენომენების არსი, იკვლევს სოციალური ფენომენებისა და პროცესების სტრუქტურას, დინამიკასა და ურთიერთმიმართებას.

აქვს შემდეგი ნაბიჯები:

1) ფაქტების დაფიქსირება და მათი შეფასება;

2) თითოეული ფენომენის დამახასიათებელი ნიშნებისა და მიზეზების დადგენა;

3) ერთი ფენომენის შედარება სხვებთან (მათ შორის სტანდარტთან);

4) ჰიპოთეზების, დასკვნებისა და წინადადებების ფორმულირება.

5) წამოყენებული ჰიპოთეზების სტატისტიკური შემოწმება სპეციალური სტატისტიკური მაჩვენებლების გამოყენებით

38. სტატისტიკური პროგნოზირების მეთოდები დინამიკის სერიის ინდიკატორებზე დაფუძნებული.სტატისტიკურ მეთოდებზე დაფუძნებული პროგნოზირების პროცესი ორ ეტაპად იყოფა. Პირველი, ინდუქციური, არის მეტ-ნაკლებად ხანგრძლივი დროის მანძილზე დაკვირვებული მონაცემების განზოგადება და შესაბამისი სტატისტიკური შაბლონების მოდელის სახით წარმოდგენა. სტატისტიკური მოდელი მიიღება ან ანალიტიკურად გამოხატული განვითარების ტენდენციის სახით, ან განტოლების სახით, რომელიც დამოკიდებულია ერთ ან რამდენიმე ფაქტორ-არგუმენტზე. რიგ შემთხვევებში, ეკონომიკური ინდიკატორების რთული კომპლექსების შესწავლისას, ისინი მიმართავენ ეგრეთ წოდებულ განტოლებათა ურთიერთდამოკიდებული სისტემების შემუშავებას, რომლებიც ძირითადად შედგება სტატისტიკური დამოკიდებულებების დამახასიათებელი განტოლებისგან. პროგნოზირებისთვის სტატისტიკური მოდელის აგების და გამოყენების პროცესი, როგორიც არ უნდა იყოს ამ უკანასკნელის ფორმა, აუცილებლად მოიცავს განტოლების ფორმის არჩევას, რომელიც აღწერს ფენომენების დინამიკას ან ურთიერთობას და მისი პარამეტრების შეფასებას ამა თუ იმ მეთოდის გამოყენებით. . მეორე ეტაპი, თავად პროგნოზი, არის დედუქციური. ამ ეტაპზე, ნაპოვნი სტატისტიკური შაბლონების საფუძველზე, განისაზღვრება პროგნოზირებული მახასიათებლის მოსალოდნელი მნიშვნელობა.

ხაზგასმით უნდა აღინიშნოს, რომ მიღებული შედეგები არ შეიძლება ჩაითვალოს საბოლოო ჯამში. მათი შეფასებისა და გამოყენებისას მხედველობაში უნდა იქნეს მიღებული ფაქტორები, პირობები ან შეზღუდვები, რომლებიც არ იქნა გათვალისწინებული სტატისტიკური მოდელის შემუშავებისას და გამოვლენილი სტატისტიკური მახასიათებლების კორექტირება უნდა მოხდეს მათი ფორმირების გარემოებების მოსალოდნელი ცვლილების შესაბამისად. მოკლედ, სტატისტიკური მეთოდების დახმარებით აღმოჩენილი პროგნოზული შეფასებები მნიშვნელოვანი მასალაა, რომელიც, თუმცა, კრიტიკულად უნდა იქნას განხილული. ამავდროულად, მთავარია ეკონომიკური ფენომენების და ობიექტების განვითარების ტენდენციებში შესაძლო ცვლილებების გათვალისწინება.

39. სტატისტიკური ცხრილები, მათი ტიპები, შემადგენელი ელემენტები და ცხრილების აგების წესები. სტატისტიკური ცხრილი - შედეგად მიღებული სტატისტიკური შეჯამების და რიცხვითი (რიცხობრივი) მონაცემების დაჯგუფების ყველაზე რაციონალური წარმოდგენის ფორმა. გარეგნულად, ეს არის ვერტიკალური და ჰორიზონტალური ხაზების კომბინაცია, რომელიც შეიცავს გვერდითა და ზედა სათაურებს. სტატისტიკური ცხრილი შეიცავს საგანს და პრედიკატს.

ცხრილის საგანი წარმოადგენს ცხრილში მითითებულ სტატისტიკურ პოპულაციას, ანუ მოსახლეობის ცალკეული ან ყველა ერთეულის ან მათი ჯგუფების ჩამონათვალს. ყველაზე ხშირად, საგანი მოთავსებულია ცხრილის მარცხენა მხარეს და შეიცავს სტრიქონების სიას.

41. სტრუქტურული საშუალო მოდა და მისი განმარტება. საშუალო მნიშვნელობა განისაზღვრება მოცემულ განაწილების სერიაში ნაპოვნი ატრიბუტის ყველა მნიშვნელობით. არსებობს ისეთი სტრუქტურული საშუალოები, როგორიცაა: (1) რეჟიმი (2) მედიანა (3) კვარტლი (4) დეცილი (5) პროცენტული რეჟიმი სერიის ყველაზე გავრცელებული ვარიანტია. მოდა გამოიყენება, მაგალითად, ტანსაცმლის, ფეხსაცმლის ზომის განსაზღვრისას, რომელიც მყიდველებს შორის ყველაზე დიდი მოთხოვნაა. დისკრეტული სერიის რეჟიმი არის ყველაზე მაღალი სიხშირის ვარიანტი. ინტერვალის ვარიაციის სერიის რეჟიმის გაანგარიშებისას ჯერ უნდა განსაზღვროთ მოდალური ინტერვალი (მაქსიმალური სიხშირით), შემდეგ კი ატრიბუტის მოდალური მნიშვნელობის მნიშვნელობა ფორმულის მიხედვით: სადაც:

ცხრილის პრედიკატი - ინდიკატორები, რომელთა დახმარებით მოცემულია ცხრილში ნაჩვენები ფენომენის მახასიათებელი.

თუ ცხრილის საგანი შეიცავს ნებისმიერი ობიექტის მარტივ სიას, ცხრილს მარტივი ეწოდება. მარტივი ცხრილის საგანი არ შეიცავს სტატისტიკური მონაცემების რაიმე დაჯგუფებას. თუ მარტივი ცხრილის საგანი შეიცავს ტერიტორიების ჩამონათვალს, მაშინ ასეთ ცხრილს ტერიტორიული ეწოდება.

მარტივი ცხრილი შეიცავს მხოლოდ აღწერით ინფორმაციას, მისი ანალიტიკური შესაძლებლობები შეზღუდულია. შესწავლილი პოპულაციის ღრმა ანალიზი, ნიშნების ურთიერთმიმართება გულისხმობს უფრო რთული ცხრილების - ჯგუფისა და კომბინაციის აგებას.

ჯგუფური ცხრილები საგანში შეიცავს დაკვირვების ობიექტის ერთეულების დაჯგუფებას ერთი არსებითი ატრიბუტის მიხედვით. ჯგუფური ცხრილების უმარტივესი ტიპია ცხრილები, რომლებიც წარმოადგენენ განაწილების სერიებს. ჯგუფის ცხრილი შეიძლება იყოს უფრო რთული, თუ პრედიკატი შეიცავს არა მხოლოდ თითოეულ ჯგუფში ერთეულების რაოდენობას, არამედ უამრავ სხვა მნიშვნელოვან ინდიკატორს, რომლებიც რაოდენობრივად და ხარისხობრივად ახასიათებს საგნობრივ ჯგუფებს. ასეთი ცხრილები ხშირად გამოიყენება ჯგუფებში შემაჯამებელი ინდიკატორების შესადარებლად, რაც შესაძლებელს ხდის გარკვეული პრაქტიკული დასკვნების გამოტანას.

კომბინირებულ ცხრილებს უწოდებენ სტატისტიკურ ცხრილებს, რომელთა საგანია ერთი ატრიბუტის მიხედვით ჩამოყალიბებული ერთეულების ჯგუფი, რომელიც იყოფა ქვეჯგუფებად ერთი ან რამდენიმე მახასიათებლის მიხედვით. მარტივი და ჯგუფური ცხრილებისგან განსხვავებით, კომბინირებული ცხრილები საშუალებას გვაძლევს მივყვეთ პრედიკატების ინდიკატორების დამოკიდებულებას რამდენიმე მახასიათებელზე, რომლებიც საფუძვლად დაედო საგანში კომბინაციურ დაჯგუფებას.

სტატისტიკური ცხრილების აგების ძირითადი წესები:

1) სათაური უნდა ასახავდეს ღონისძიების საგანს, ნიშანს, დროსა და ადგილს;

2) სვეტები და ხაზები უნდა იყოს დანომრილი;

3) სვეტები და ხაზები უნდა შეიცავდეს საზომ ერთეულებს;

4) ანალიზის დროს შედარებული ინფორმაცია მოთავსებულია მიმდებარე სვეტებში (ან ერთი მეორის ქვეშ);

5) ცხრილის რიცხვები მოთავსებულია სვეტის შუაში, მკაცრად ერთი მეორის ქვეშ; მიზანშეწონილია რიცხვების დამრგვალება იგივე სიზუსტით;

6) მონაცემების არარსებობა აღინიშნება გამრავლების ნიშნით ( ), თუ ეს პოზიცია არ უნდა შეივსოს, ინფორმაციის არარსებობა აღინიშნება ელიფსისით (...), ან n.d., ან n. ქ., ფენომენის არარსებობის შემთხვევაში, ტირე (-) იდება;

7) ძალიან მცირე რიცხვების საჩვენებლად გამოიყენეთ აღნიშვნა 0.0 ან 0.00; თუ რიცხვი მიღებულია პირობითი გამოთვლების საფუძველზე, მაშინ იგი აღებულია ფრჩხილებში, საეჭვო რიცხვებს ახლავს კითხვის ნიშანი, ხოლო წინასწარი - ნიშანი (*).

40. სტრუქტურული საშუალო მედიანა და მისი განმარტება.მედიანური- ეს არის ნიშან-თვისების რიცხვითი მნიშვნელობა პოპულაციის ერთეულისთვის, რომელიც რანჟირებული სერიის შუაშია (აშენებული შესასწავლი ნიშან-თვისების მნიშვნელობების აღმავალი ან კლებადობით). მედიანურიზოგჯერ ეძახიან შუა ვარიანტი, იმიტომ ის მოსახლეობას ორ თანაბარ ნაწილად ყოფს ისე, რომ მის ორივე მხარეს არის მოსახლეობის ერთეულის ერთნაირი რაოდენობა. თუ სერიის ყველა ერთეულს ენიჭება სერიული ნომრები, მაშინ მედიანის სერიული ნომერი განისაზღვრება ფორმულით (n + 1): 2 სერიებისთვის, სადაც n არის კენტი. თუ რიგით თუნდაცმაშინ ერთეულების რაოდენობა მედიანურიიქნება საშუალო მნიშვნელობა ორ მიმდებარე ვარიანტს შორის, რომელიც განისაზღვრება ფორმულით: n:2, (n+1):2, (n:2)+1.

დისკრეტულ ვარიაციულ სერიებში პოპულაციის ერთეულების უცნაური რაოდენობით, ეს არის სპეციფიკური რიცხვითი მნიშვნელობა სერიის შუაში.

ინტერვალის ვარიაციულ სერიებში მედიანას პოვნა მოითხოვს იმ ინტერვალის წინასწარ განსაზღვრას, რომელშიც მდებარეობს მედიანა, ე.ი. მედიანური ინტერვალი- ეს ინტერვალი ხასიათდება იმით, რომ მისი კუმულაციური (კუმულაციური) სიხშირე უდრის ჯამის ნახევარს ან აღემატება სერიის ყველა სიხშირის ნახევარ ჯამს.

X Me - მედიანური ინტერვალის ქვედა ზღვარი

h Me - მედიანური ინტერვალის მნიშვნელობა;

S Me-1 - მედიანური ინტერვალის წინა ინტერვალის დაგროვილი სიხშირეების ჯამი;

• f Me არის მედიანური ინტერვალის ლოკალური სიხშირე.

მოდალის შემდეგ ინტერვალის სიხშირე

42. გრაფიკების არსი და მნიშვნელობა, მათი ძირითადი ელემენტები. სტატისტიკაში განრიგიდაურეკა საილუსტრაციო გამოსახულებასტატისტიკური სიდიდეების და მათი დამოკიდებულების წარმოდგენა გეომეტრიული წერტილების, ხაზების, ფიგურების ან გეოგრაფიული რუქების გამოყენებით.

გრაფიკები მიამაგრეთსტატისტიკის წარდგენა უფრო დიდი ხილვადობავიდრე მაგიდები, ექსპრესიულობა, ხელი შეუწყოს მათ აღქმას და ანალიზს. საშუალებას გაძლევთ ვიზუალურად შეაფასოთ შესწავლილი ფენომენის ბუნება, მისი თანდაყოლილი შაბლონები, განვითარების ტენდენციები, სხვა ინდიკატორებთან ურთიერთობა, შესწავლილი ფენომენების გეოგრაფიული გარჩევადობა. ჯერ კიდევ ძველად ჩინელები ამბობდნენ, რომ ერთი გამოსახულება ცვლის ათას სიტყვას, შეძლებისდაგვარად რეკომენდებულია სტატისტიკური მონაცემების ანალიზი ყოველთვის მათი გრაფიკული გამოსახულებით დაიწყოს. გრაფიკი საშუალებას გაძლევთ დაუყოვნებლივ მიიღოთ ზოგადი წარმოდგენა სტატისტიკური მაჩვენებლების მთელი ნაკრების შესახებ. ანალიზის გრაფიკული მეთოდი მოქმედებს, როგორც ტაბულური მეთოდის ლოგიკური გაგრძელება და ემსახურება მასობრივი ფენომენების თანდაყოლილი პროცესების განზოგადებული სტატისტიკური მახასიათებლების მიღებას.
გრაფიკის დახმარებითსტატისტიკური სურათები გვ ამოხსნილი ამოცანები stat.studies:

1) ინდიკატორების (ფენომენების) სიდიდის ვიზუალური წარმოდგენა ერთმანეთთან შედარებით;

2) რაიმე ფენომენის სტრუქტურის დახასიათება;

3) ფენომენის დროში ცვლილება;

4) გეგმის მიმდინარეობა;

5) ერთი ფენომენის ცვლილების დამოკიდებულება მეორის ცვლილებაზე;

6) ნებისმიერი რაოდენობის გავრცელება ან განაწილება მთელ ტერიტორიაზე

თითოეულ გრაფიკში გამოირჩევა (განსხვავდება): ძირითადი ელემენტები:

• 1) სივრცითი საცნობარო პუნქტები (კოორდინატთა სისტემა);
• 2) გრაფიკული გამოსახულება;
• 3) სქემის ველი;
• 4) მასშტაბის ღირშესანიშნაობები;
• 5) განრიგის განმარტება;
• 6) სქემის დასახელება

43. საშუალოების არსი და მნიშვნელობა.საშუალო ღირებულება- პოპულაციის ერთეულზე მიღებული ატრიბუტების მნიშვნელობების დონის განზოგადებული მახასიათებელი. საშუალო მნიშვნელობა გამოითვლება ნიშნებისთვის, რომლებიც ხარისხობრივად ერთგვაროვანია და განსხვავდებიან მხოლოდ რაოდენობრივად, რომლებიც თანდაყოლილია მოცემული ნაკრების ყველა ფენომენში.

საშუალო მნიშვნელობებია გენერალი (ასახავს მოსახლეობას მთლიანობაში) და ჯგუფი (ასახეთ ფუნქცია ჯგუფების მიხედვით). ისინი იყოფა 2 კატეგორიად - ძალა და სტრუქტურული .

ძალაუფლებისკენმოიცავს - ჰარმონიული საშუალო, გეომეტრიული საშუალო, არითმეტიკული საშუალო, საშუალო კვადრატი. ყველაზე გავრცელებული - შდრ. არითმეტიკა. ოთხ ჰარმონიულიგამოიყენება როგორც არითმეტიკის შებრუნებული. RMSგამოიყენება ცვალებადობის ინდიკატორების გამოსათვლელად, შდრ. გეომეტრიული– დინამიკის ანალიზში.

სტრუქტურულამდეარის რეჟიმი და მედიანა. მოდა- შესწავლილი ნიშან-თვისების მნიშვნელობა ყველაზე მაღალი სიხშირით. მედიანური- ფუნქციის მნიშვნელობა, რომელიც მოდის დიაპაზონის სერიის შუაში. მოდა გამოიყენება კომერციულ პრაქტიკაში მომხმარებელთა მოთხოვნის შესასწავლად და ფასების ჩასაწერად. დისკრეტულ სერიაში რეჟიმი არის ყველაზე მაღალი სიხშირის ვარიანტი. ინტერვალის ვარიაციის სერიაში რეჟიმი არის ინტერვალის ცენტრალური ვარიანტი, რომელსაც აქვს უმაღლესი სიხშირე. მედიანის გამოყენება საშუალებას გაძლევთ მიიღოთ უფრო ზუსტი შედეგები, ვიდრე საშუალოების სხვა ფორმების გამოყენება. მედიანის თვისებაა ის, რომ ნიშან-თვისებების მნიშვნელობების აბსოლუტური გადახრების ჯამი მედიანისგან ნაკლებია, ვიდრე ნებისმიერი სხვა მნიშვნელობიდან. განსაზღვრეთ დაგროვილი სიხშირეები ამ რეიტინგული სერიისთვის; დაგროვილი სიხშირეების მიხედვით ვპოულობთ მედიანურ ინტერვალს.