Какой стадии статистического исследования не существует. Статистическое наблюдение является первой стадией статистического исследования, представляющий собой научно организованный сбор данных об изучаемых явлениях и процессах общественной жизни

полученных материалов.

обобщающих показателей.

Каждое наблюдение проводится с конкретной целью. При его проведении необходимо установить, что подлежит обследованию. Надо решить следующие вопросы:

Объект наблюдения

Единица наблюдения

Ценз

Признак

Программа наблюдения оформляется в виде бланков (анкет, формуляров), в которые заносятся первичные данные. Необходимым дополнением бланков является инструкция, которая разъясняет смысл вопросов.

сроки наблюдения;

подготовительные работы;

Например, критическим моментом микропереписи 94г. был 0.00 ч. в ночь с 13-14 февраля. Устанавливая критический момент наблюдения, м. с фотографической точностью определить истинное положение дел.

Дата публикования: 2015-01-09; Прочитано: 317 | Нарушение авторского права страницы

Studopedia.org — Студопедия.Орг — 2014-2018 год.(0.001 с)…

Этапы статистического исследования. Собранные в процессе первой стадии статистического исследования – статистического наблюдения – данные о величине какого-либо признака изучаемой совокупности

123Следующая ⇒

Собранные в процессе первой стадии статистического исследования – статистического наблюдения – данные о величине какого-либо признака изучаемой совокупности должны быть обработаны так, чтобы получился точный и обстоятельный ответ на все вопросы, поставленные целью исследования. Задача второй стадии статистического исследования – статистической обработки (сводки) – состоит в том, чтобы упорядочить и обобщить первичный материал, свести его в группы и на этой основе дать обобщенную характеристику совокупности. Качество исходного статистического материала предопределяет качество обобщающих показателей, полученных в результате статистической сводки.

Различают сводку простую и сложную (статистическую группировку).

Простая сводка – это операция по подсчету общих итогов по совокупности единиц наблюдения. Сложная сводка – это комплекс операций, включающих группировку единиц наблюдения, подсчет итогов по каждой группе и по всей совокупности и представление результатов сводки и группировки в виде статистических таблиц.

Статистическая группировка сводится к расчленению совокупности на группы по отобранному существенному для единиц совокупности признаку (группировочному признаку ). Выбор группировочного признака, т.е. признака , по которому производится объединение единиц исследуемой совокупности в группы, – один из самых существенных и сложных вопросов теории группировки и статистического исследования . От правильного выбора группировочного признака часто зависят результаты всего статистического исследования.

Статистическое наблюдение. Этапы статистического исследования

Группировка позволяет получить такие результаты, по которым можно выявить состав совокупности, характерные черты и свойства типичных явлений, обнаружить закономерности и взаимосвязи.

Наиболее простым и часто используемым способом обобщения статистических данных являются ряды распределения . Статистическим рядом (законом) распределения называют численное распределение единиц совокупности по изучаемому признаку. Пусть некоторая СВ является дискретной, т.е. может принимать лишь фиксированные (на некоторой шкале) значения X i . В этом случае ряд значений вероятностей P (X i) для всех (i =1, 2, …, n ) допустимых значений этой величины называют её законом распределения.

В зависимости от используемого группировочного признака статистические ряды могут быть атрибутивными и вариационными (количественными).

Атрибутивные ряды распределения отражают качественное состояние единиц совокупности (пол человека, семейное положение, отраслевую принадлежность предприятия, его форму собственности и т.д.), а вариационные – имеют числовое выражение (объем производства, доход семьи, возраст человека, балл успеваемости и т.д.).

Примером атрибутивного ряда может служить распределение студентов группы по полу.

Вариационные (количественные) группированные ряды могут быть дискретными или интервальными . Дискретный вариационный ряд распределения – это ряд, в котором численное распределение единиц совокупности по дискретному признаку выражено целым конечным значением. Примером может служить распределение рабочих по разрядам, распределение семей города по числу детей и т.п. Интервальный ряд распределения – это ряд, в котором значения признака заданы в виде интервала. Построение интервальных вариационных рядов целесообразно прежде всего для случайных величин, характеризующихся непрерывной вариацией признака (т.е. когда величина признака у единиц совокупности может принимать любые значения, хотя бы и в определенных пределах).

Итак, закон распределения вероятностей дискретной СВ несет в себе всю информацию о ней. Этот закон (или просто – распределение случайной величины) можно задать тремя способами:

— в виде таблицы значений величины и соответствующих им вероятностей;

— в виде диаграммы или, как ее иногда называют, гистограммы распределения;

— в виде формулы, например, для нормального, биномиального и пр. распределения.

123Следующая ⇒

Похожая информация:

Поиск на сайте:

Этапы статистического исследования

Стадии статистического исследования.

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.

Статистическое исследование состоит из трёх основных стадий:

1) сбор первичной статистической информации (статистическое наблюдение) – наблюдение, сбор данных о значениях изучаемого признака единиц стат-ой сов-ти, кт является фундаментом будущего стат-го анализа. Если при сборе первичных стат данных допущена ошибка или материал оказался недоброкачественным, это повлияет на правильность и достоверность как теоретических, так и практических выводов.

2) статистическая сводка и обработка первичной информации – данные подвергаются систематизации и группировке. Результаты стат группировки и сводки излагаются в виде стат-х таблиц является наиболее рациональной, систематизированной, компактной и наглядной формой представления массовых данных.

3) обобщение и интерпретация статистической информации — проводится анализ статистической информации..

Все эти этапы связаны между собой, отсутствие одного из них ведёт к разрыву целостности статистического исследования.

Этапы стат исследования

1.Постановка цели

2.Определение объекта наблюдения

3.Определение единиц наблюдения

4. Составление программы исследования

5.Составление инструкции для заполнении бланка

6. Сводка и группировка данных (кратк анализ)

Основные понятия и категории статистической науки.

1. Статистическая совокупность – это множество явлений, имеющих один или несколько общих признаков и отличающихся между собой по значениям других признаков. Таковы, например, совокупность домохозяйств, совокупность семей, совокупность предприятий, фирм, объединений и т.п.

2. Признак – это свойство, характерная черта явления, подлежащая статистическому изучению

3. Статистический показатель – это обобщающая количественная характеристика соц-эконм явлений и процессов в их качественной определенности в условиях конкретного места и времени. Статистические показатели можно подразделить на два основных вида: учетно-оценочные показатели (размеры, объемы, уровни изучаемого явления) и аналитические показатели (относительные и средние величины, показатели вариации и т.д.).

4. Единица сов-ти – это каждое отдельное, подлежащее стат-му изучению.

5. Вариация – это изменяемость величины признака у отдельных единиц сов-ти явлений.

6. Закономерностью – называют повторяемость и порядок изменения в явлениях.

Основные этапы статистического наблюдения.

Ст-кое наблюдение – это научно обоснованный сбор данных о соц-эконом явлении общественной жизни.

Этапы СН:

1.Подготовка к статистическому наблюдению – предполагает использование метода массовых наблюдений, кт есть не что иное, как сбор первичной стат-ой информации. (решение научно-методических и организационно-технических вопросов).

2. Сводка и группировка первичных стат данных – собранная инф-ция при помощи метода стат группировок определенным способом обобщается и распределяется. вкюч работы, начинается с рассылки переписных листов, анкет, бланков, форм стат-ой отчетности и заканчивается их сдачей после заполнения в органы, проводящие наблюдение.

3. Анализ стат инф-ции – с помощью метода обобщающих показателей осуществляется анализ стат инф-ции.

4. Разработка предложений по совершенствованию СН – анализируются причины, кт привели к неверному заполнению стат бланков и разрабатываются предложения по совершенствованию наблюдения.

Получение сведений в ходе кт СН требует немалых затрат финансовых трудовых а также времени. (опросы общественного мнения)

Группировка статистических данных.

Группировкой – это разделение сов-ти на группы по существенным признакам.

Причины проведения группировки : своеобразие объекта стат-го исследования.

С помощью метода группировок решаются след задачи: выделения соц-эконом типов и явлений; изучения структуры явления и структурных сдвигов, происходящих в нем; выявления связи и зависимости между явлениями.

Решаются данные задачи с помощью типологических, структурных и аналитических группировок.

Типологическая гр-ка – выявление типов соц-экон явлений (гр пром-х предприятий по формам собственности)

Структурная гр-ка –изучение структуры и структурных сдвигов. С помощью таких гр-ок могут изучаться: состав нас-я по полу, возрасту, место проживания и др.

Аналитическая гр-ка – выявление взаимосвязи между признаками.

Этапы построения СГ:

1.выбор группировочного признака

2.определение необходимого числа групп, на кт необходимо разбить изучаемую сов-ть

3.установить границы интервалов гр-ки

4.установление для каждой гр-ки показателей или их системы, кт должны характеризоваться выделенные группы.

Системы группировок.

Система группировок — это ряд взаимосвязанных статистических группировок по наиболее существенным признакам, всесторонне отражающим важнейшие стороны изучаемых явлений.

Типологическая гр-ка – это разделение исследуемой качественно разнородной сов-ти на классы, соц-экон типы (гр пром-х предприятий по формам собственности)

Структурная гр-ка – характеризует состав однородной сов-ти по определенным признакам. С помощью таких гр-ок могут изучаться: состав нас-я по полу, возрасту, место проживания и др.

Аналитическая гр-ка – используют при изучении взаимосвязей между признаками, одна из кт факторная (оказывает влияние на изменение результативности), другая результативная (признаки, изменяющиеся под влиянием факторов).

Построение и виды рядов распределения.

Стат ряд распределения – это упорядоченное распределение единиц сов-ки на группы по определенному варьирующему признаку.

Различают : атрибутивные и вариационные рады распределения.

Атрибутивный – это р.р., построенные по качественным признакам. Р.р. принято оформлять в виде таблиц. Они характеризуют состав сов-ти по существующим признакам, взятые за несколько периодов, эти данные позволяют исследовать изменение структуры.

Вариационный – это р.р., построенные по количественному признаку. Любой вариационный ряд состоят из 2х элементов: вариантов и частот.

Вариантами считаются отдельные значения признака, кт он принимает в вариационном ряду, т.е.

конкретное значение варьирующего признака.

Частоты – это числ-ти отдельных вариантов или каждой группы вариационного ряда, т.е. это числа, показывающие как часто встречаются те или иные варианты в р.р.

Вариационный ряд:

1.дискретный – характеризует распределение единиц сов-ти по дискретному признаку (распределение семей по числу комнат в отдельных квартирах).

2.интервальный – признак представлен в виде интервала; целесообразно прежде всего при непрерывной вариации признака.

Удобнее всего р.р. анализировать при помощи их графического изображения, позволяющего судить и о форме распределения. Наглядное представление о хар-ре изменения частот вариационного ряда дают полигон и гистограмма, есть огива и кумулята.

Статистические таблицы.

СТ – это рациональная и распространенная форма представления стат-х данных.

Таблица явл наиболее рациональной, наглядной и компактной формой представления стат-го материала.

Осн приемы, определяющие технику формирования СТ след:

1. Т должна быть компактной и содержать только те исходные данные, кт непосредственно отражают исследуемое соц-эконом явление в ст-ке.

2.заголовок таблицы и названия граф и строк должны быть четкими, краткими.

3.инф-ция располагается в столбцах (графах) таблицы, завершаются итоговой строкой.

5.графы и строки полезно нумеровать и т.д.

По логическому содержанию СТ представляют собой «стат предложение», осн элементами явл подлежащее и сказуемое.

Подлежащим назыв объект, характеризуется цифрами. это м.б. одна или несколько сов-ей, отд единицы сов-ти.

Сказуемое СТ это показатели, кт характеризуют объект изучения, т.е. подлежащее таблицы. Сказуемое это верхние заголовки и состояние содержания граф слева направо.

9.Понятие абсолютной величины в статистике .

Стат пок-ли – это качественно определенная переменная величина, количественно характеризующая объект исследования или его свойства.

А.в. – это обобщающий показатель, характеризующий размеры, масштаб или объемы того или иного явления в конкретных условиях места и времени.

Способы выражения : натуральные единицы (т.,шт.,кол-во); трудовое измерение (раб. Вр, трудоемк); стоимостное выражение

Способы получения : регистрация фактов, сводка и группировка, расчет по опред методологии (ВВП, рейтинги и т.д.)

Виды АВ : 1.индивид АВ – характеризуют отдельные элементы общ-х явлений 2. Суммарные АВ – хар-т показатели по сов-ти объектов.

Абсолютное изменение (/_\) – разность между 2 АВ.

Стадии и методы статистического исследования

Статистическое исследование состоит из трёх основных стадий:

Статистическое наблюдение — это первая стадия. В ходе её происходит сбор первичной статистической информации и данных, которые станут основой для будущего статистического анализа. Методы статистического наблюдения представлены переписями, статистической отчётностью, анкетированием, выборочным наблюдением.

Статистическая сводка — это вторая стадия. В ходе её происходит обработка первичной информации; обобщаются конкретные единичных сведения, образующие совокупность в целях выявления типичных черт и закономерностей, присущих изучаемому явлению в целом. Основным методом статистической сводки выступает группировка, когда изучаемые явления делятся на важнейшие типы, характерные группы и подгруппы по существенным признакам. Итоги статистической группировки и сводки излагаются в виде таблиц и графиков.

Обобщение и анализ статистической информации — это третья стадия. Статистический анализ является заключительной стадией статистического исследования.

Основными этапами анализа являются следующие действия:

1. установление фактов и их оценка;

2. установление характерных черт и причин явления;

3. сопоставление явления с базовыми явлениями — нормативными, плановыми и прочими;

4. формулирование гипотез, выводов и предположений;

5. статистическая проверка выдвинутых гипотез с помощью специальных обобщающих статистических показателей.

Обобщающие показатели — абсолютные, относительные, средние величины и индексные системы — применяются именно на этой стадии. Общие черты формирования обобщающих показателей устанавливаются посредством измерения их отклонений и приведения к усреднённому показателю. Изучение отклонений — «вариаций» — вместе с применением средних и относительных величин имеет большое практическое и научное значение. Показатели отклонений «вариаций» характеризуют степень однородности статистической совокупности по искомому признаку. Показатели «вариаций» определяют степень и границы вариации. Значительный интерес представляет взаимосвязь признаков «вариаций».

Все эти три стадии неразрывно связаны между собой органическим единством. Так, проведение статистического наблюдения бессмысленно без дальнейшего анализа, а анализ невозможен без информации, полученной на стадии первичной обработки данных.

Обработка эмпирических данных исследования делится обычно на несколько этапов:

1) Первичная обработка данных:

— Составление таблиц;

— Преобразование формы информации;

— Проверка данных.

2) Статистический анализ данных:

— Анализ первичных статистик;

— Оценка достоверности отличий;

— Нормирование данных;

— Корреляционный анализ;

— Факторный анализ.

В большинстве случаев обработку данных целесообразно начать с составления сводных таблиц.

Сводная таблица данных – это своеобразный «аккумулятор» всех данных, полученных в результате проведённого исследования, в идеале она должна содержать данные всех испытуемых по всем методикам исследования. Обычно сводные таблицы составляются в программе Microsoft Office Excel, либо Word, Access.

Основой для сводной таблицы исходных данных является следующая форма. Каждая строка содержит значения всех показателей одного испытуемого. В каждом столбце (поле) записаны значения одного показателя по всем испытуемым. Таким образом, в каждой ячейке (клетке) таблицы записано только одно значение одного показателя одного испытуемого. В самой верхней строке даны номер испытуемого по порядку, ФИО (или какой-нибудь другой идентификатор), измеренные показатели, шкальные оценки и т.п. Эта строка облегчает ориентировку в таблице. В каждой последующей строке записана ФИО испытуемого и значения всех, измеренных у него параметров; разумеется, для всех испытуемых в одном и том же порядке показателей.

Испытуемых можно перечислить в алфавитном порядке, но лучше использовать этот принцип на самом нижнем уровне деления. Сначала лучше разделить испытуемых по их принадлежности к каким-либо подгруппам, которые будут сравниваться между собой. Внутри этих подгрупп полезно упорядочить испытуемых по полу, возрасту или другому, важному для вас, параметру.

Преобразование формы информации.

В таблицу целесообразно внести все интересующие вас признаки в форме десятичного числа, то есть предварительно пересчитать минуты в десятичные доли часа, секунды – в десятичные доли минуты, количество месяцев – в десятичную долю года и т.д. Это необходимо, поскольку формат данных для большинства используемых сейчас компьютерных программ накладывает свои ограничения. Старайтесь также без особой необходимости не заносить в таблицу различные текстовые символы (точки, запятые, тире и т.п.).

Всю информацию, которую можно закодировать числами, лучше перевести в числовую форму. Это даст больше возможностей для разных видов обработки данных. Исключением является первая строка, в которой записаны названия (чаще краткие названия – аббревиатуры) измеренных показателей. В виде чисел в таблицу можно вписать информацию и о тех параметрах выборки, которые предположительно могут оказаться значимыми факторами, но имеются у вас в качественных показателях.

Методы и основные этапы статистических исследований

Наиболее простыми операциями могут быть: числовое кодирование (мужчины – 1, женщины – 2; прошедшие обучение – 1, не прошедшие – 2 и т.п.) и перевод качественных показателей в ранги.

Проверка данных.

После создания таблицы на бумаге или компьютере необходимо проверить качество полученных данных. Для этого часто достаточно внимательно осмотреть массив данных. Начать проверку следует с выявления ошибок (описок), которые заключаются в том, что неправильно написан порядок числа. Например, 100 написано вместо 10, 9,4 – вместо 94 и т.п. При внимательном просмотре по столбцам это легко обнаружить, поскольку сравнительно редко встречаются параметры, которые сильно варьируют. Чаще всего значения одного параметра имеют один порядок или ближайшие порядки. При наборе данных на компьютере важно соблюдать требования к формат данных в используемой статистической программе. Прежде всего это относится к знаку, которые должен отделять в десятичном числе целую часть от дробной (точка или запятая).

Использование методов математической статистики при обработке первичных эмпирических данных необходимо для повышения достоверности выводов научного исследования. При этом не рекомендуется ограничиваться использованием таких показателей, как средние арифметические и проценты. Они чаще всего не дают достаточных оснований для обоснованных выводов из эмпирических данных.

Выбор метода статистического анализа полученных эмпирических данных - очень важная и ответственная часть исследования. И делать это лучше до того, как получены данные. При планировании исследования необходимо заранее продумать, какие эмпирические показатели будут регистрироваться, с помощью каких методов будут обрабатываться, и какие выводы при разных результатах обработки можно будет сделать.

При выборе статистического критерия нужно, прежде всего, идентифицировать тип переменных (признаков) и шкалу измерения, которая использовалась при измерении показателей и других переменных - например, возраст, состав семьи, уровень образования. В качестве переменных могут выступать любые показатели, которые можно сравнивать друг с другом (то есть измерять). Следует иметь в виду, что в исследованиях могут широко использоваться номинативные и порядковые шкалы: вербальные и невербальные поведенческие реакции пол, уровень образования - все это может рассматриваться в качестве переменных. Главное - иметь четкие и ясные критерии их отнесения к тому или иному типу в зависимости от поставленных гипотез и задач.

При выборе статистического критерия нужно ориентироваться также на тип распределения данных, который получился в исследовании. Параметрические критерии используются в том случае, когда распределение полученных данных рассматривается как нормальное. Нормальное распределение с большей вероятностью (но не обязательно) получается при выборках более 100 испытуемых (может получиться и при меньшем количестве, а может не получиться и при большем). При использовании параметрических критериев необходима проверка нормальности распределения.

Для непараметрических критериев тип распределения данных не имеет значения. При небольших объемах выборки испытуемых целесообразно выбрать непараметрические критерии, которые дают большую достоверность выводам, независимо от того, получено ли в исследовании нормальное распределение данных. В некоторых случаях статистически обоснованные выводы могут быть сделаны даже при выборках в 5-10 испытуемых.

Во многих исследованиях осуществляется поиск различий в измеряемых показателях у испытуемых, имеющих те или иные особенности. При обработке соответствующих данных могут использоваться критерии для выявления различий в уровне исследуемого признака или в его распределении. Для определения значимости различий в проявлении признака в исследованиях часто используются такие показатели, как парный критерий Вилкоксона, U-критерий Манна-Уитни, критерий х-квадрат (х2), точный критерий Фишера, биномиальный критерий.

Во многих исследованиях осуществляется поиск взаимосвязи исследуемых показателей у одних и тех же испытуемых. Для обработки соответствующих данных могут использоваться коэффициенты корреляции. Связь величин друг с другом и их зависимость часто характеризуется коэффициентом линейной корреляции Пирсона и коэффициентом ранговой корреляции Спирмена.

Структура данных (и соответственно структура изучаемой реальности), а также их взаимосвязь выявляется факторным анализом.

Во многих исследованиях интерес представляет анализ изменчивости признака под влиянием каких-либо контролируемых факторов, или, другими словами, оценка влияния разных факторов на изучаемый признак. Для математической обработки данных в таких задачах может использоваться U-критерий Манна-Уитни, критерий Краскела-Уоллиса, Т-критерий Вилкоксона, критерий? 2 Фридмана. Однако для исследования влияния, а тем более взаимовлияния нескольких факторов на изучаемый параметр полезнее может оказаться дисперсионный анализ. Исследователь исходит из предположения, что одни переменные могут рассматриваться как причины, а другие как следствия. Переменные первого рода считаются факторами, а переменные второго рода - результативными признаками. В этом отличие дисперсионного анализа от корреляционного, в котором предполагается, что изменения одного признака просто связаны с определенными изменениями другого.

Во многих исследованиях выявляется значимость изменений (сдвига) каких-либо параметров и проявлений за определенный промежуток времени, в определенных условиях (например, в условиях коррекционного воздействия). Формирующие эксперименты в практической психологии решают именно эту задачу. Для обработки соответствующих данных могут использоваться коэффициенты для оценки достоверности сдвига в значениях исследуемого признака. Для этого часто применяются критерии знаков, Т-критерий Вилкоксона.

Важно обратить внимание на ограничения, которые имеет каждый критерий. Если один критерий не подходит для анализа имеющихся данных, всегда можно найти какой-либо другой, возможно, изменив тип представления самих данных. Прежде чем проводить статистический анализ эмпирических данных, полезно проверить, существуют ли критические значения, соответствующие количеству и типу ваших данных. В противном случае вас может ждать разочарование, когда ваши подсчеты окажутся напрасными по причине отсутствия в таблице критических значений при объеме выборки, которая у вас была.

После знакомства с процедурой вычисления критерия можно проводить «ручную» обработку данных или воспользоваться статистической программой персонального компьютера.

Для компьютерной обработки наиболее популярны программы SPSS и Statistica.

Использование статистических программ в компьютерной обработке на несколько порядков ускоряет обработку материала и предоставляет в распоряжение исследователя такие методы анализа, которые в ручной обработке не могут быть реализованы. Однако в полной мере эти преимущества могут быть использованы, если исследователь имеет необходимый уровень подготовки в этой области. Обычно, чем мощнее компьютерная программ (чем более широкие у неё возможности), тем больше времени она требует для освоения. Таким образом, затрачивать время на её изучение при редких обращениях к мощному статистическому аппарату не совсем эффективно. Очень часто использование таких программ для решения даже несложных задач также требует определённой суммы умений.

Для того, чтобы избежать лишних сложностей и временных затрат, гораздо эффективнее обратиться к профессионалам. Они качественно и профессионально проведут весь необходимый математико-статистический анализ данных вашего исследования: анализ первичных статистик, оценку достоверности различий, нормирование данных, корреляционный и факторный анализ и т.п.

После проведения необходимого статистического анализа данных нужно соотнести полученные результаты с изначально поставленной гипотезой, с теоретическими обоснованиями авторов, которые исследовали данную тематику и предыдущими исследователями. Сформулировать выводы и проинтерпретировать полученные результаты.

Предыдущая12345678910Следующая

Основные этапы статистического исследования

Рассмотрим самый важный метод статистики – статистическое наблюдение.

Использование различных способов и приемов статистической методологии

предполагает наличие исчерпывающей и достоверной информации об изучаемом

объекте. Исследование массовых общественных явлений включает этапы сбора

статистической информации и ее первичной обработки, сведения и группировки

результатов наблюдения в определенные совокупности, обобщения и анализа

полученных материалов.

На первом этапе статистического исследования формируются первичные

статистические данные, или исходная статистическая информация, которая

является фундаментом будущего статистического здания. Чтобы здание было

прочным, добротной и качественной должна быть его основа. Если при сборе

первичных статистических данных допущена ошибка или материал оказался

недоброкачественным, это повлияет на правильность и достоверность как

теоретических, так и практических выводов. Поэтому, статистическое

наблюдение от начальной до завершающей стадии - получения итоговых

материалов - должно быть тщательно продуманным и четко ооганизованным.

Статистическое наблюдение дает исходный материал для обобщения, началом

которого служит сводка. Если при статистическом наблюдении о каждой его

единице получают сведения, характеризующие ее с многих сторон, то данные

сводки характеризуют всю статистическую совокупность и отдельные ее части.

На этой стадии совокупность делится по признакам различия и объединяется по

признакам сходства, подсчитываются суммарные показатели по группам и в

целом. С помощью метода группировок изучаемые явления делятся на важнейшие

типы, характерные группы и подгруппы по существенным признакам. С помощью

группировок ограничивают качественно однородные в существенном отношении

совокупности, что является предпосылкой для определения и применения

обобщающих показателей.

На заключительном этапе анализа с помощью обобщающих показателей

рассчитываются относительные и средние величины, дается сводная оценка

вариации признаков, характеризуется динамика явлений, применяются индексы,

балансовые построения, рассчитываются показатели, характеризующие тесноту

связей в изменении признаков. С целью наиболее рационального и наглядного

изложения цифрового материала он представляется в виде таблиц и графиков.

3.Статистическое наблюдение: понятие, основные формы.

Это научно-организ.работа по сбору данных. Формы:стат. 1) отчетность, кот. базируется на докум.учете. с 98 г введены 4 унифицир.формы федер.гос.набл-ния: ФП-1 (выпуск пр-ции), ФП-2 (инвестизм), ФП-3 (фин.состояние орг-ций), ФП-4 (числ-ть раб-ков, труд), 2) специально организ.набл-ние (перепись), 3) регистр – это с-ма пок-лей, кот.хар-т кажд.ед-цу набл-ния: регистры нас-ния, пр-тий, строек и подряд.орг-ций, розн.и оптов.торговли. Виды набл-ния: 1) сплошное, несплошное (выборочн., цензовые основанные на методе осн. массива, монограф.). Набл-ние бывает текущее, период., единовремен. Способы набл-ния: непосредств., документал., опрос (экспедиц., анкетный, явочный, корреспонд.). Стат.набл-ния проводятся по плану, кот.вкл-т в себя: программно-методолог.вопросы (цели, задачи), организ.вопросы (время, место). В рез-те, проведенных набл-ний возникают погрешности, кот снижают точность набл-ний, поэтому проводится контроль данных (логический и счетный). В рез-те проверки достовер.данных выявл-тся след.ошибки набл-ний: случ. ошибки (ошибки регистрации), преднамер.ошибки, непреднамер. (систем.и несистем.), ошибки репрезентативности (представительности).

Програмно-методологические вопросы статистического наблюдения.

Программно-методологические вопросы статистического наблюдения

Каждое наблюдение проводится с конкретной целью.

При его проведении необходимо установить, что подлежит обследованию. Надо решить следующие вопросы:

Объект наблюдения – совокупность предметов, явлений, у которых должны быть собраны сведения. При определении объекта указываются его основные отличительные черты (признаки). Всякий объект массовых наблюдений состоит их отдельных единиц, поэтому надо решить вопрос о том, каков тот элемент совокупности, который послужит единицей наблюдения.

Единица наблюдения – это составной элемент объекта, который является носителем признаков, подлежащих регистрации и основой счета.

Ценз – это определенные количественные ограничения для объекта наблюдения.

Признак – это свойство, которое характеризует определенные черты и особенности, присущие единицам изучаемой совокупности.

Организационные вопросы статистического наблюдения.

Программа наблюдения оформляется в виде бланков (анкет, формуляров), в которые заносятся первичные данные.

Необходимым дополнением бланков является инструкция, которая разъясняет смысл вопросов.

К организационным вопросам программы относятся:

сроки наблюдения;

критический момент наблюдения;

подготовительные работы;

Срок наблюдения, к которому относят регистрируемые сведения. Называется объективным временем наблюдения. Это м.б. определенный период времени (сутки, декада, месяц) или определенный момент. Момент, к которому относятся регистрируемые сведения, называется критическим моментом наблюдения.

Например, критическим моментом микропереписи 94г. был 0.00 ч.

в ночь с 13-14 февраля. Устанавливая критический момент наблюдения, м. с фотографической точностью определить истинное положение дел.

Подготовительные работы предусматривают обеспечение наблюдения документами, а также составление списка отчетных единиц, бланков, инструкций.

Документы м. заполнятся в ходе наблюдения или по его результатам.

Важное место в системе подготовительных работ имеет подбор и подготовка кадров, а также проведение инструктажа с теми, кто будет участвовать в проведении наблюдения.

⇐ Предыдущая12345678910Следующая ⇒

Дата публикования: 2015-01-09; Прочитано: 313 | Нарушение авторского права страницы

Studopedia.org — Студопедия.Орг — 2014-2018 год.(0.002 с)…

Этапы статистического исследования.

1 этап : Статистическое наблюдение.

2 этап : Сведение и группировка результатов наблюдения в определенные совокупности.

3 этап : Обобщение и анализа полученных материалов. Выявление взаимосвязей и масштабов явлений, определение закономерностей их развития, выработка прогнозных оценок. Важным является наличие исчерпывающей и достоверной информации об изучаемом объекте.

На первом этапе статистического исследования формируются первичные статистические данные, или исходная статистическая информация, которая является фундаментом будущего статистического «здания».

ЭТАПЫ СТАТИСТИЧЕСКОГО ИССЛЕДОВАНИЯ

Чтобы «здание» было прочным, добротной и качественной должна быть его основа. Если при сборе первичных статистических данных допущена ошибка или материал оказался недоброкачественным, это повлияет на правильность и достоверность как теоретических, так и практических выводов. Поэтому статистическое наблюдение от начальной до завершающей стадии должно быть тщательно продуманным и четко организованным.

Статистическое наблюдение дает исходный материал для обобщения, началом которого служит сводка . Если при статистическом наблюдении о каждой его единице получают сведения, характеризующие ее с многих сторон, то данные сводки характеризуют всю статистическую совокупность и отдельные ее части. На этой стадии совокупность делится по признакам различия и объединяется по признакам сходства, подсчитываются суммарные показатели по группам и в целом. С помощью метода группировок изучаемые явления делятся на важнейшие типы, характерные группы и подгруппы по существенным признакам. С помощью группировок ограничивают качественно однородные совокупности, что является предпосылкой для определения и применения обобщающих показателей.

На заключительном этапе анализа с помощью обобщающих показателей рассчитываются относительные и средние величины, дается оценка вариации признаков, характеризуется динамика явлений, применяются индексы, балансовые построения, рассчитываются показатели, характеризующие тесноту связей в изменении признаков. С целью наиболее рационального и наглядного изложения цифрового материала он представляется в виде таблиц и графиков.

Познавательное значение статистики заключается в том, что:

1) статистика дает цифровое и содержательное освещение изучаемых явлений и процессов, служит самым надежным способом оценки действительности; 2) статистика дает доказательную силу экономическим выводам, позволяет проверить различные «ходячие» утверждения, отдельные теоретические положения; 3) статистика обладает способностью раскрывать взаимосвязи между явлениями, показывать их форму и силу.

1. СТАТИСТИЧЕСКОЕ НАБЛЮДЕНИЕ

1.1. Основные понятия

Статистическое наблюдение — это первый этап статистического исследования, представляющий собой научно организованный по единой программе учет фактов, характеризующих явления и процессы общественной жизни, и сбор полученных на основе этого учета данных.

Однако не всякий сбор сведений является статистическим наблюдением. О статистическом наблюдении можно говорить лишь тогда, когда изучаются статистические закономерности, т.е. такие, которые проявляются в массовом процессе, в большом числе единиц какой-то совокупности. Поэтому статистическое наблюдение должно быть планомерным, массовым и систематическим .

Планомерность статистического наблюдения заключается в том, что оно готовится и проводится по разработанному плану, который включает вопросы методологии, организации, сбора информации, кон контроля качества собранного материала, его достоверности, оформления итоговых результатов.

Массовый характер статистического наблюдения предполагает, что оно охватывает большое число случаев проявления данного процесса, достаточное для того, чтобы получить правдивые данные, характеризующие не только отдельные единицы, но и всю совокупность в целом.

Систематичность статистического наблюдения определяется тем, что оно должно проводиться либо систематически, либо непрерывно, либо регулярно.

К статистическому наблюдению предъявляются следующие требования:

1) полноты статистических данных (полноты охвата единиц изучаемой совокупности, сторон того или иного явления, а также полноты охвата во времени);

2) достоверности и точности данных;

3) их единообразия и сопоставимости.

Любое статистическое исследование необходимо начинать с формулировки его цели и задач. После этого определяются объект и единица наблюдения, разрабатывается программа, выбираются вид и способ наблюдения.

Объект наблюдения — совокупность социально-экономических явлений и процессов, которые подлежат исследованию, или точные границы, в пределах которых будут регистрироваться статистические сведения. Например, при переписи населения необходимо установить, какое именно население подлежит регистрации — наличное, т. е. фактически находящееся в данной местности в момент переписи, или постоянное, т. е. живущее в данной местности постоянно. При обследовании промышленности необходимо установить, какие предприятия будут отнесены к промышленным. В ряде случаев для ограничения объекта наблюдения пользуются тем или иным цензом. Ценз — ограничительный признак, которому должны удовлетворять все единицы изучаемой совокупности. Так, например, при переписи производственного оборудования нужно определить, что отнести к производственному оборудованию, а что к ручному инструменту, какое оборудование подлежит переписи — только действующее или также находящееся в ремонте, на складе, резервное.

Единицей наблюдения называется составная часть объекта наблюдения, которая служит основой счета и обладает признаками, подлежащими регистрации при наблюдении.

Так, например, при переписи населения единицей наблюдения является каждый отдельный человек. Если ставится также задача определить численность и состав домохозяйств, то единицей наблюдения наряду с человеком будет являться каждое домохозяйство.

Программа наблюдения — это перечень вопросов, по которым собираются сведения, либо перечень признаков и показателей, подлежащих регистрации. Программа наблюдения оформляется в виде бланка (анкеты, формуляра), в который заносятся первичные сведения. Необходимым дополнением к бланку является инструкция (или указания на самих формулярах), разъясняющая смысл вопроса. Состав и содержание вопросов программы наблюдения зависят от задач исследования и от особенностей изучаемого общественного явления.

Статистическое исследование (СИ) позволяет получить представление о том или ином явлении, изучить его размер, уровень, выявить закономерности. Предметом СИ могут быть здоровье населения, организация медицинской помощи, факторы внешней среды, влияющие на здоровье и т. д.

При проведении СИ могут быть использованы 2 методических подхода :

1) изучение интенсивности явления в среде, распространенности явления, выявление тенденций состояния здоровья населения – проводятся на генеральных совокупностях или достаточно больших по численности выборочных совокупностях, позволяющих получить интенсивные показатели и обоснованно перенести полученные данные на всю генеральную совокупность

2) проведение строго спланированных исследований по изучению отдельных факторов без выявления интенсивности явления в среде – проводятся, как правило, на небольших по численности совокупностях с целью выявления новых факторов, изучения неизвестных или малоизвестных причинно-следственных связей

Этапы статистического исследования:

1 этап. Составление плана и программы исследования – является подготовительным, на нем определяется цель и задачи исследования, составляется план и программа исследования, разрабатывается программа сводки статистического материала и решаются организационные вопросы.

А) цель и задачи исследования должны быть четко сформулированы; цель определяет основное направление исследования и носит, как правило, не только теоретический, но и практический характер, она формулируется ясно, четко, недвусмысленно; для раскрытия поставленной цели определяются задачи исследования.

Б) необходимо изучить по данной теме литературу.

В) необходимо разработать Организационный план – предусматривает определение 1) места (административно-территориальных границ наблюдения), 2) времени (конкретных сроков осуществления наблюдения, проведения разработки и анализа материала) и 3) субъекта исследования (организаторов, исполнителей, методического и организационного руководства, источников финансирования исследования).

Г) разработка Плана исследования – включает определение:

– объекта исследования (статистической совокупности);

– объема исследования (сплошное, несплошное);

– видов (текущее, единовременное);

– способов сбора статистической информации.

Д) необходимо составить Программу исследования (наблюдения) – 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. В качестве учетных бланков могут быть использованы применяемые в практике лечебно-профилактических учреждений учетные медицинские формы.

Источниками получения информации могут служить другие медицинские документы (истории болезни, и индивидуальные карты амбулаторного больного, истории развития ребенка, истории родов), отчетные формы лечебно-профилактических учреждений и др.

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.

Е) необходимо составить программу сводки полученных данных, которая включает установление принципов группировки, выделение группировочных признаков, Определение комбинаций этих признаков, составление макетов статистических таблиц.

2 этап. Сбор 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.

Статистическое наблюдение может быть:

А) по времени :

1) Текущим – явление изучается за какой-то отдельный период времени (неделю, квартал, Год и т. д.) путем повседневной регистрации явления по мере возникновения каждого случая (учет числа родившихся, Умерших, заболевших, Выписанных из стационара). Так учитываются быстро меняющиеся явления.

2) Единовременным – статистические данные собираются на определенный (критический) момент времени (перепись населения, изучение физического развития детей, профилактические осмотры населения). Единовременная регистрация отражает состояние явления на момент изучения, используется для изучения медленно меняющихся явлений.

Выбор вида наблюдения по времени определяется целью и задачами исследования (характеристику госпитализированных больных можно получить в результате текущей регистрации выбывших из стационара – текущее наблюдение или путем однодневной переписи больных, находящихся в стационаре – единовременное наблюдение).

Б) в зависимости от полноты охвата изучаемого явления :

1) Сплошное – изучаются все входящие в состав совокупности единицы наблюдения, т. е. генеральная совокупность. Проводят с целью установления абсолютных размеров явления (общей численности населения, общего количества родившихся или умерших). Применяется и в тех случаях, когда сведения необходимы для оперативной работы (учет инфекционной заболеваемости, нагрузка врачей и др.)

2) Несплошное – изучается лишь часть генеральной совокупности, делится на несколько видов:

1. Монографический метод – дает детальное описание отдельных характерных в каком-либо отношении единиц совокупности и глубокое, всестороннее описание объектов.

2. 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.

3. 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.

4. Выборочный метод – самый распространенный 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. В медицинской статистике роль и место выборочного метода особенно велики, поскольку медицинские работники имеют дело обычно только с частью изучаемого явления (изучают группу больных с тем или иным заболеванием, анализируют работу отдельных подразделений).

В) по способу получения сведений в ходе проведения и характеру его осуществления

1. Непосредственное наблюдение (клинический осмотр больных, Проведение лабораторных, Инструментальных исследований, Антропометрические измерения и т. п.)

2. Социологические методы : метод интервью (очный опрос), анкетирование (заочный опрос – анонимный или неанонимный) и др.;

3. Документальное исследование (выкопировка сведений из учетно-отчетных медицинских документов, сведения официальной статистики учреждений и организаций.)

3 этап. Разработка материала, статистическая группировка и сводка – 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.

А) Типологическая группировка производится по качественным (описательным, атрибутивным) признакам (пол, Профессия, группы болезни)

Б) Вариационная группировка (по количественным признакам) проводится на основании числовых размеров признака (возраст, Длительность заболевания, продолжительность лечения и т. д.). 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 группировке по возрасту могут быть определены открытые группы: до 1 года, 50 лет и старше).

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 – 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:

А) Простые – представлено числовое распределение материала по одному признаку, Составных частей его. Простая таблица содержит обычно простой перечень или итог по всей совокупности изучаемого явления.

Б) Групповые – представлено сочетание двух признаков в связи друг с другом

В) Комбинационные – дается распределение материала по трем и более взаимосвязанным признакам

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. В настоящее время в проведении сортировки и сводки материала широко используются ЭВМ. Которые позволяют не только отсортировать материал по изучаемым признакам, Но выполнить расчеты показателей.

4 этап. Статистический анализ изучаемого явления, формулировка выводов – ответственный этап исследования, на котором 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.

5 этап. Литературная обработка и оформление полученных результатов – является заключительным, 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.

Результаты медико-статистического исследования внедряются в практику здравоохранения. Возможны различные варианты использования результатов исследования: ознакомление с результатами широкой аудитории медицинских и научных работников; подготовка инструктивно-методических документов; оформление рационализаторского предложения и другие

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.

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.

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.

Приступая ж статистическому исследованию, следует точно и четко сформулировать цель и задачи исследования, изучить по данной теме литературу.

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).

Пл ан иссле дов ания включает:

Определение объекта исследования (статистической совокупности);

Объема исследования (сплошное, несплошное);

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.

В качестве учетных бланков могут быть использованы применяемые в практике лечебно-профилактических учреждений учетные медицинские Формы.

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 программ* 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 набл юдении явление изучается за какой-то отдельный период времени (неделю, квартал, год и т.д.) путем повседневной регистрации явления по мере возникновения каждого случая. Примером текущего наблюдения является учет числа родившихся, умерших, заболевших, выписанных из стационара и т. п. Так учитываются быстро меняющиеся явления.

При единовременном набл юдении статистические данные собираются на определенный (критический) момент времени. Единовременным наблюдением являются: перепись населения, изучение физического развития детей, учет больничных коек на коней года, паспортизация лечебно-профилактических учреждений и т. д. К этому же виду относятся профилактические осмотры населения. Единовременная регистрация отражает состояние явления на момент изучения. Этот вид наблюдения используется для изучения медленно меняющихся явлений.

Выбор вид наблюдения по времени определяется целью и задачами исследования. Например, характеристику госпитализированных больных можно получить в результате текущей регистрации выбывших из стационара (текущее наблюдение) или путем однодневной переписи больных, находящихся в стационаре (единовременное наблюдение).

В зависимости от полноты охвата изучаемого явления различают сплошное и несплошное 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, например, общей численности населения, общего количества родившихся или умерших, общего числа заболевших тем или иным заболеванием и др. Сплошной метод применяется и в тех случаях, когда сведения необходимы для оперативной работы (учет инфекционной заболеваемости, нагрузка врачей и др.)

При несплошном исследовании изучается лишь часть генеральной совокупности. Оно подразделяется на несколько видов: анкетное, монографическое, основного массива, выборочное. Самым распространенным в медицинских исследованиях является выборочный метод.

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.

В медицинской статистике роль и место выборочного метода особенно велики, поскольку медицинские работники имеют дело обычно только с частью изучаемого явления: изучают группу больных с тем или иным заболеванием, анализируют работу отдельных подразделений и медицинских учреждений, оценивают качество определенных мероприятий и т. д.

По способу получения сведений в ходе проведения статистического наблюдения и характеру его осуществления выделяют несколько видов:

1) непосредственное наблюдение (клинический осмотр больных, проведение лабораторных, инструментальных исследований, антропометрические измерения и т. п.)

2) социологические методы : метод интервью (очный опрос), анкетирование (заочный опрос - анонимный или неанонимный) и др.;

3) документальное исследов ание (выкопировка сведений из учетно-отчетных медицинских документов, сведения официальной статистики учреждений и организаций.)

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, например, по полу, профессии, группам болезни, тяжести течения болезни, послеоперационным осложнениям и т. д.

Группировка по количественным (вариационным) признакам проводится на основании числовых размеров признака, например, по возрасту, длительности заболевания, продолжительности лечения и т.д. Количественная группировка требует решения вопроса о величине группировочного интервала: интервал может быть равным, а в ряде случаев - неравный, даже включать так называемые открытые группы.

Например, при группировке по возрасту могут быть определены открытые группы: до 1 года. 50 лет и старше.

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.

Статистические таблицы делятся на простые, групповые и комбинационные.

В простых таблицах представлено числовое распределение материала по одному признаку, составных частей его (табл.1). Простая таблица содержит обычно простой перечень или итог по всей совокупности изучаемого явления.

Таблица 1

Распределение умерших в больнице Н. по возрасту

В групповых таблицах представлено сочетание двух признаков в связи друг с другом (табл.2).

Таблица 2

Распределение умерших в больнице Н. по полу и возрасту

В комбин аци онных таблицах дается распределение материала по трем и более взаимосвязанным признакам (Таблица 3).

Таблица 3

Распределение умерших в больнице Н. при разных заболеваниях по возрасту и полу

Диагноз основного заболевания	Возраст
0-14	15-19	20-39	40-59	60 и >	Всего
м	ж	м	ж	м	ж	м	ж	м	ж	м	ж	м+ж
Болезни системы кровооб.	-	-	-	-
Травмы и отравления		-		-					-
Злокачеств. новообразов.	-	-	-	-	-	-
Другие заб.	-	-	-	-
Все заболев.		-		-

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 настоящее время в проведении сортировки и сводки материала широко используются ЭВМ. которые позволяют не только отсортировать материал по изучаемым признакам, но выполнить расчеты показателей.

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.

СТАТИСТИЧЕСКИЕ ВЕЛИЧИНЫ

Для сравнительного анализа статистических данных используется статистические величины: абсолютные, относительные, средние.

Абсолютные величины

Абсолютные величины, полученные в сводных таблицах в ходе статистического исследования, отражают абсолютный размер явления (число лечебно-профилактических учреждений, число коек в больнице, численность населения, число умерших, родившихся, заболевших и т.д.). Ряд статистических исследований завершается получением абсолютных величин. В некоторых случаях они могут быть использованы для анализа изучаемого явления, например, при изучении редких явлений, при необходимости знать точный абсолютный размер явления, при необходимости обратить внимание на отдельные случаи изучаемого явления и др. При малом числе наблюдений, в том случае, когда не требуется определения закономерности, также могут использоваться абсолютные числа.

В значительной части случаев абсолютные величины не могут быть использованы для сравнения с данными других исследований. Для этого служат относительные и средние величины.

Относительные величины

Относительные величины (показатели, коэффициенты) получаются в результате отношения одной абсолютной величины к другой. Наиболее часто используются следующие показатели: интенсивные, экстенсивные, соотношения, наглядности.

Интенсивные - показатели частоты, интенсивности, распространенности явления в среде, продуцирующей данное явление. В здравоохранении изучаются заболеваемость, смертность, инвалидность, рождаемость и другие показатель здоровья населения. Средой, в которой происходят процессы, является население в целом или его отдельные группы (возрастные, половые, социальные, профессиональные и др.). В медико-статистических исследованиях явление представляет собой как бы продукт среды. Например, население (среда) и заболевшие (явление); больные (среда) и умершие (явление) и т. д.

Величина основания выбирается в соответствии в величиной показателя - на 100, 1000, 10000, 100000, в зависимости от этого показатель выражается в процентах, промилле, продецимилле,просантимилле.

Вычисление интенсивного показателя производится следующим образом: например, в Иране в 1995г. проживало 67283 тыс. жителей, в течение года умерло 380200 человек.

Интенсивные показатели могут быть общими и специальными.

Общие интенсивные показатели характеризуют явление в целом. например, общие показатели рождаемости, смертности, заболеваемости, вычисленные ко всему населению административной территории.

Специальные интенсивные показатели (погрупповые) применяются для характеристики частоты явления в различных группах (заболеваемость по полу, возрасту, смертность среди детей в возрасте до 1 года, летальность по отдельным нозологическим Формам и т.д.).

Интенсивные показатели применяются: для определения уровня. частоты, распространенности явления; для сравнения частоты явления в двух различных совокупностях; для научения изменений частоты явления в динамике.

Экстенсивные - показатели удельного веса, структуры, характеризуют распределение явления на составные части, его внутреннюю структуру. Вычисляются экстенсивные показатели отношением частиявления к целому и выражаются в процентах или долях единицы.

Вычисление экстенсивного показателя производится следующим образом: например, в Греции в 1997 г. функционировало 719 больниц, в том числе 214 - больниц общего профиля.

Экстенсивные показатели используются для определения структуры явления и сравнительной оценки соотношения составляющих его частей. Экстенсивные показатели всегда взаимосвязаны между собой, т. к. их сумма всегда равна 100 процентам: так, при изучении структуры заболеваемости удельный вес отдельного заболевания может возрасти при его истинном росте; при одном и том же его уровне, если число других заболеваний снизилось; при снижении числа данного заболевания, если уменьшение числа других заболеваний происходит более быстрыми темпами.

Соотношения - представляют собой соотношение двух самостоятельных, независимых друг от друга, качественно разнородных величин. К показателям соотношения относятся показатели обеспеченности населения врачами, средними медицинскими работниками, больничными койками и др.

Вычисление показателя соотношения производится следующим образом: например, в Ливане с численностью населения 3789 тыс. жителей в медицинских учреждениях в 1996 году работали 3941 врачей.

Наглядности - применяются с целью более наглядного и доступного сравнения статистических величин. Показатели наглядности представляют удобный способ преобразования абсолютных, относительных или средних величин в легкую для сравнения Форму. При вычислении этих показателей одна из сравниваемых величин приравнивается к 100 (или 1), а остальные величины пересчитываются соответственно этому числу.

Вычисление показателей наглядности производится следующим образом: например, численность населения Иордании составила: в 1994г. - 4275 тыс. человек, в 1995г. - 4440 тыс. человек, в 1996г.- 5439 тыс. человек.

Показатель наглядности: 1994г.-100%;

1995г.	=	4460 *100	=	103.9%;


1996г.	=	5439*100	=	127.2%

Показатели наглядности указывают, на сколько процентов или во сколько раз произошло увеличение или уменьшение сравниваемых величин. Показатели наглядности используются чаше всего для сравнения данных в динамике, чтобы представить закономерности изучаемого явления в более наглядной форме.

При пользовании относительными величинами могут быть допущены некоторые ошибки. Приведем наиболее частые из них:

1. Иногда судят об изменении частоты явления на основе экстенсивных показателей, которые характеризуют структуру явления, а не его интенсивность.

3. При расчете специальных показателей следует правильно выбирать знаменатель для расчета показателя: например, показатель послеоперационной летальности необходимо рассчитывать по отношению к оперированным, а не всем больным.

4. При анализе показателей следует учитывать Фактор времени:

нельзя сравнивать между собой показатели, вычисленные за различные периоды времени: например, показатель заболеваемости за год и за полугодие, что может привести к ошибочным суждениям. 5. Нельзя сравнивать между собой общие интенсивные показатели, вычисленные из неоднородных по составу совокупностей, поскольку неоднородность состава среды может влиять на величину показателя.

Средние величины

Средние величины дают обобщающую характеристику статистической совокупности по определенному изменяющемуся количественному признаку.

Средняя величина характеризует весь ряд наблюдений одним числом, выражающим общую меру изучаемого признака. Она нивелирует случайные отклонения отдельных наблюдений и дает типичную характеристику количественного признака.

Одним из требований при работе со средними величинами является качественная однородность совокупности, для которой рассчитывается средняя. Только тогда она будет объективно отображать характерные особенности изучаемого явления. Второе требование заключается в том, что средняя величина только тогда выражает типичные размеры признака, когда она основывается на массовом обобщении изучаемого признака, т.е. рассчитывается на достаточном числе наблюдений.

Средние величины получаются из рядов распределения (вариационных рядов).

Вариационный ряд - ряд однородных статистических величин, характеризующих один и тот же количественный учетный признак, отличающихся друг от друга по своей величине и расположенных в определенном порядке (убывания или возрастания).

Элементами вариационного ряда являются:

Варианта - v - числовое значение изучаемого меняющегося количественного признака.

Частота - p (pars) или f (frequency) - повторяемость вариант в вариационном ряду, показывающая, как часто встречается та или иная варианта в составе данного ряда.

Общее число наблюдений - n (numerus) - сумма всех частот: n=ΣΡ. Если общее число наблюдений более 30,статистическая выборка считается большой, если n меньше или равно 30 - малой.

Вариационные ряды бывают прерывные (дискретные), состоящие из целых чисел, и непрерывные, когда значения вариант выражены дробным числом. В прерывных рядах смежные варианты отличаются друг от друга на целое число, например: число ударов пульса, число дыханий в минуту, число дней лечения и т.д. В непрерывных рядах варианты могут отличаться на любые дробные значения единицы. Вариационные ряды бывают трех видов. Простой - ряд, в котором каждая варианта встречается один раз, т.е. частоты равны единице.

Обычный - ряд, в котором варианты встречаются более одного раза.

Сгруппиров анный - ряд. в котором варианты объединены в группы по их величине в пределах определенного интервала с указанием частоты повторяемости всех вариант, входящих в группу.

Сгруппированный вариационный ряд используют при большом числе наблюдений и больном размахе крайних значений вариант.

Обработка вариационного ряда заключается в получении параметров вариационного ряда (средней величины, среднего квадратического отклонения и средней ошибки средней величины).

Виды средних величин.

В медицинской практике наиболее часто используются следующие средние величины: мода, медиана, средняя арифметическая. Реже применяются другие средние величины: средняя геометрическая (при обработке результатов титрования антител, токсинов, вакцин); средняя квадратическая (при определении среднего диаметра среза клеток, результатов накожных иммунологических проб); средняя кубическая (для определения среднего объема опухолей) и другие.

Мода (Mo) - величина признака, чаще других встречающаяся в совокупности. За моду принимают варианту, которой соответствует наибольшее количество частот вариационного ряда.

Медиана (Me) - величина признака, занимающая срединное значение в вариационном ряду. Она делит вариационный ряд на две равные, части.

На величину моды и медианы не оказывают влияния числовые значения крайних вариант, имеющихся в вариационном ряду. Они не всегда могут точно характеризовать вариационный ряд и применяются в медицинской статистике относительно редко. Более точно характеризует вариационный ряд средняя арифметическая величина.

Средняя арифметическая (М, или ) - рассчитывается на основе всех числовых значений изучаемого признака.

В простом вариационном ряду, где варианты встречаются только по одному разу, вычисляется средняя арифметическая простая по формуле:

Где V - числовые значения вариант,

n - число наблюдений,

Σ - знак суммы

В обычном вариационном ряду вычисляется средняя арифметическая взвешенная по формуле:

Где V - числовые значения вариант.

Ρ - частота встречаемости вариант.

n - число наблюдений.

S - знак суммы

Пример расчета средней арифметической взвешенной приведен в таблице 4.

Таблица 4

Определение средней длительности лечения больных в специализированном отделении больницы

В приведенном примере модой является варианта, равная 20 дням, поскольку она повторяется чаще других - 29 раз. Мо = 20. Порядковый номер медианы определяется по формуле:

Место медианы приходится на 48-ю варианту, числовое значение которой равно 20. Средняя арифметическая, рассчитанная по формуле, равна также 20.

Средние величины являются важными обобщающими характеристиками совокупности. Однако за ними скрываются индивидуальные значения признака. Средние величины не показывают изменчивости, колеблемости признака.

Если вариационный ряд более компактен, менее рассеян и все отдельные значения расположены вокруг средней, то средняя величина дает более точную характеристику данной совокупности. Если вариационный ряд растянут, отдельные значения значительно отклоняются от средней, т.е. имеется большая вариабельность количественного признака, то средняя менее типична, хуже отражает в целом весь ряд.

Одинаковые по величине средние могут быть получены из рядов с различной степенью рассеяния. Так, например, средняя длительность лечения больных в специализированной отделении больницы также будет равна 20, если все 95 больных находились на стационарном лечении по 20 дней. Обе вычисленные средние равны между собой, но получены из рядов с разной степенью колеблемости вариант.

Следовательно, для характеристики вариационного ряда, помимо средней величины, необходима другая характеристика, позволяющая оценить степень его колеблемости.

©2015-2019 сайт
Все права принадлежать их авторам. Данный сайт не претендует на авторства, а предоставляет бесплатное использование.
Дата создания страницы: 2016-02-13

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.

ВОПРОСЫ К ЭКЗАМЕНУ

По дисциплине «Статистика»

Раздел 1. Общая статистика

Предмет статистической науки и задачи статистики на современном этапе.

Полная и достоверная статистическая информация является тем необходимым основанием, на котором базируется процесс управления экономикой. Принятие управленческих решений на всех уровнях - от общегосударственного или регионального и до уровня отдельной корпорации или частной фирмы - невозможно без должного статистического обеспечения. Именно статистические данные позволяют определить объемы валового внутреннего продукта и национального дохода, выявить основные тенденции развития отраслей экономики, оценить уровень инфляции, проанализировать состояние финансовых и товарных рынков, исследовать уровень жизни населения и другие социально-экономические явления и процессы.

Статистика - это наука, изучающая количественную сторону массовых явлений и процессов в неразрывной связи с их качественной стороной, количественное выражение закономерностей общественного развития в конкретных условиях места и времени.

Используемые на всех стадиях исследования приемы и методы сбора, обработки и анализа данных являются предметом изучения общей теории статистики, которая является базовой отраслью статистической науки. Разработанная ею методология применяется в макроэкономической статистике, отраслевых статистиках (промышленности, сельского хозяйства, торговли и прочих), статистике населения, социальной статистике и в других статистических отраслях.

Статистическая совокупность, ее виды. Единицы совокупности и классификация их признаков.

Статистическая совокупность – это природные ресурсы народов, населения и природные явления, взятые вместе в определенных границах места и времени влияют на экономическую жизнь общества. Она представляет собой единое целое состоит из отдельных ее единиц. Каждая из которых может быть описана рядом свойств и особенностей которыми они обладают. Каждая из особенностей свойств единиц статистической совокупности отражает конкретный признак характеризующий данную единицу совокупности.

Признак – особенность ед. совокупности. Выбор ед. совокупности, перечень признаков которые характеризуют зависят от цели и задачи данного статистического исследования.

Ед. стат. совокупности образуют вместе единое целое по ряду свойств и особенностей отличающихся друг от друга. Эти отличия называют вариацией признаков. Вариация возможна под воздействием внешних причин.

Классификация признаков:

Качественные (атрибутные) определяются наличием или отсутствием какого-либо качества

Количественные выражаются числами

Дискретные принимают целочисленное значение - непрерывные принимают любое вещественное значение.

Метод статистики и основные этапы статистического исследования.

Статистика имеет собственную систему приемов способов и методов исследования направленные на методы коммерческих закономерностей, проявление в структуре, динамике (развитие) и взаимосвязи социальных явлений.

Основной прием статистических исследований. 3 стадии:

1) стат. наблюдение

2) сводка и группировка результатов

3) анализ полученных данных

Метод массового наблюдения (закон больших чисел) осуществляется научно-организационным сбором сведений, изучением социально-экономическим процессами или явлениями (перепись населения).

Метод группировки распределяет всю массу на одноразовые группы и подгруппы. Осуществляется подсчет итогов по каждой группе и подгруппе с оформлением результатов в виде таблиц. Осуществляется обработка статистических показателей и анализ результатов для получения обоснованных выводов о состоянии изучения явлений и закономерности экономического развития. Выводы оформляются в текстовой форме и сопровождаются графиками и таблицами.

Министерство статистики включает: областное, городское управление статистики, районный отдел статистики. В состав Мин. стат. входят: аналитические, информационно-ресурсные и регистрационные стандарты и классификации организации стат. наблюдений и балансов, стат. финансов платежного баланса, стат. цен, товаров, рынков, услуг.

Для получения статистической информации органы государственной и ведомственной статистики, а также коммерческие структуры проводят различного рода статистические исследования. Процесс статистического исследования включает три основные стадии: сбор данных, их сводка и группировка, анализ и расчет обобщающих показателей.

От того, как собран первичный статистический материал, как он обработан и сгруппирован в значительной степени зависят результаты и качество всей последующей работы. Недостаточная проработка программно-методологических и организационных аспектов статистического наблюдения, отсутствие логического и арифметического контроля собранных данных, несоблюдение принципов формирования групп в конечном итоге могут привести к абсолютно ошибочным выводам.

Не менее сложной, трудоемкой и ответственной является и заключительная, аналитическая стадия исследования. На этой стадии рассчитываются средние показатели и показатели распределения, анализируется структура совокупности, исследуется динамика и взаимосвязи между изучаемыми явлениями и процессами.