Первая стадия всякого статистического исследования. Стадии статистического исследования. Статистическое наблюдение может быть

ВВЕДЕНИЕ

Слово «статистика» имеет латинское происхождение (от status - состояние). В средние века оно означало политическое состояние государства. В науку этот термин введен в XVIII в. немецким ученым Готфридом Ахенвалем. Собственно как наука статистика возникла только в XVII в., однако статистический учет существовал уже в глубокой древности. Так, известно, что еще за 5 тыс. лет до н.э. проводились переписи населения в Китае, осуществлялось сравнение военного потенциала разных стран, велся учет имущества граждан в Древнем Риме, затем - населения, домашнего имущества, земель в средние века. В настоящее время данный термин употребляется в трех значениях:

1) под статистикой понимают отрасль практической деятельности, которая имеет своей целью сбор, обработку, анализ и публикацию данных о самых различных явлениях общественной жизни (в этом смысле «статистика» выступает как синоним словосочетания «статистический учет»);

2) статистикой называют числовые (цифровые) данные, служащие для характеристики какой-либо области общественных явлений;

3) статистикой называется отрасль знания и, соответственно, учебный предмет в высших и средних специальных учебных заведениях.

Как и всякая наука, статистика имеет свой предмет исследований . Таковым является количественная сторона массовых общественных явлений в неразрывной связи с их качественной стороной, или их содержанием, а также количественное выражение закономерностей общественного развития в конкретных условиях места и времени.

Свой предмет статистика изучает при помощи определенных категорий , т. е. понятий, которые отражают наиболее общие и существенные свойства, признаки и отношения предметов и явлений объективного мира. В статистике таких основных понятий пять.

1. Статистическая совокупность - это совокупность социально-экономических объектов или явлений общественной жизни, объединенных некоей качественной основой, общей связью, но отличающихся друг от друга отдельными признаками. Например, совокупность домохозяйств, совокупность семей, совокупность предприятий, фирм, объединений и т. п. Совокупности могут быть однородными и разнородными.

Совокупность называется однородной, если один или несколько изучаемых существенных признаков ее объектов являются общими для всех единиц. Совокупность оказывается однородной именно с точки зрения этих признаков.

Совокупность, в которую входят явления разного типа, считается разнородной. Совокупность может быть однородна в одном отношении и разнородна в другом. В каждом отдельном случае однородность совокупности устанавливается путем проведения качественного анализа, вывыяснения содержания изучаемого общественного явления.

2. Единица совокупности - это первичный элемент статистической совокупности, являющийся носителем признаков, подлежащих регистрации, и основой ведущегося при обследовании счета.

3. Признак - это качественная особенность единицы совокупности. По характеру отображения свойств единиц изучаемой совокупности признаки делятся на две основные группы:

Признаки, имеющие количественное выражение, например возраст, стаж работы, средний заработок и т. д. Они могут быть дискретными и непрерывными;

Признаки, не имеющие непосредственного количественного выражения.

В этом случае отдельные единицы совокупности различаются своим содержанием (например, профессии - характером труда: учитель, столяр, швея-мотористка и т. д.). Такие признаки обычно называют атрибутивными (в философии «атрибут» - неотъемлемое свойство предмета). В случае, когда имеются противоположные по значению варианты признака, говорят об альтернативном признаке (да, нет). Например, продукция может быть годной или бракованной (не годной); для представителей отдельных возрастных групп существует вероятность дожить или не дожить до следующей возрастной группы.

Особенностью статистического исследования является то, что в нем изучаются только варьирующие признаки, т. е. признаки, принимающие различные значения (для атрибутивных, альтернативных признаков) или имеющие различные количественные уровни у отдельных единиц совокупности.

Вариация - это изменение значения признака при переходе от одного объекта к другому. Обычно под вариацией понимают изменение величин только в пределах однородной совокупности.

Если же изменения изучаемого явления происходят в разные периоды времени, причем носят характер закономерности, то говорят уже не о вариации признака, а о его динамике.

4. Статистический показатель - это понятие, отображающее количественные характеристики (размеры) соотношения признаков общественных явлений. Статистические показатели могут быть объемными (численность населения, трудовых ресурсов) и расчетными (средние величины). Они могут быть плановыми, отчетными и прогностическими. Статистические показатели следует отличать от статистических данных. Статистические данные - это конкретные численные значения статистических показателей. Они всегда определены не только качественно, но и количественно и зависят от конкретных условий места и времени.

Задачами статистики являются:

а) правильное определение содержания статистического показателя (ва валового национального продукта, национального дохода, производительности труда и т. п.);

б) разработка методики подсчета и расчета статистического показателя.

5. Система статистических показателей - это совокупность статистических показателей, отражающая взаимосвязи, объективно существующие между явлениями. Для каждой общественно-экономической формации характерна определенная система взаимосвязи общественных явлений. Поэтому образуют систему и статистические показатели.

Система статистических показателей охватывает все стороны жизни общества на различных уровнях: страны, региона (макроуровень); предприятий, фирм, объединений, семей, домохозяйств и т. д. (микроуровень).

Свой предмет статистика изучает при помощиспецифических методов : метод статистических наблюдений, метод группировок, метод обобщающих показателей.

Статистическое наблюдение заключается в сборе первичного статистического материала, в научно организованной регистрации всех существенных фактов, относящихся к рассматриваемому объекту.

Метод группировок дает возможность все собранные в результате статистического наблюдения факты подвергать систематизации и классификации.

Метод обобщающих показателей позволяет характеризовать изучаемые явления и процессы при помощи статистических показателей: абсолютных, относительных, средних и др.

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». 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.

2.1 Схема проведения статистического исследования

Системы статистического анализа данных – это современный эффективный инструмент статистического исследования. Широкие возможности для обработки статистических данных имеют специальные системы статистического анализа, а также универсальные средства – Excel, Matlab, Mathcad и др..

Но даже самый совершенный инструмент не может заменить исследователя, который должен сформулировать цель исследования, провести сбор данных, выбрать методы, подходы, модели и средства проведения обработки и анализа данных, а также интерпретировать полученные результаты.

На рисунке 2.1 представлена схема проведения статистического исследования.

Рис.2.1 - Принципиальная схема статистического исследования

Исходным пунктом статистического исследования является формулировка проблемы. При ее определении учитывается цель исследования, определяется, какая информация необходима и как она будет использоваться при принятии решения.

Само статистическое исследование начинается с подготовительного этапа. В ходе подготовительного этапа аналитики изучают техническое задание – документ, составляемый заказчиком исследования. В техническом задании должны быть четко сформулированы цели исследования:

определен объект исследования;

перечислены предположения и гипотезы, которые в ходе исследования должны быть подтверждены или опровергнуты;

описано то, как будут использоваться результаты исследования;

сроки, в которые исследование должно быть проведено и бюджет исследования.

На основе технического задания разрабатывается структура аналитического отчета - то, в каком виде должны быть представлены результаты исследования, а также программа статистического наблюдения . Программа представляет собой перечень признаков, подлежащих регистрации в процессе наблюдения (или вопросов на которые должны быть получены достоверные ответы по каждой обследуемой единице наблюдения). Содержание программы определяется как особенностями наблюдаемого объекта и целями исследования, так и методами, выбранными аналитиками для дальнейшей обработки собранной информации.

Основной этап статистического исследования включает сбор необходимых данных и их анализ.

Финальным этапом исследования является составление аналитического отчета и предоставление его заказчику.

На рис. 2.2 представлена схема статистического анализа данных.

Рис.2.2 – Основные этапы статистического анализа

2.2 Сбор статистической информации

Сбор материалов подразумевает анализ технического задания исследования, определение источников необходимой информации и (при необходимости) разработку анкет. При исследовании источников информации все требуемые данные разделяют на первичные (данные, которых нет в наличии и которые должны быть собраны непосредственно для данного исследования), и вторичные (собранные ранее для иных целей).

Сбор вторичных данных часто называют "кабинетным" или "библиотечным" исследованием.

Примеры сбора первичных данных: наблюдения за посетителями магазина, анкетирование пациентов больницы, обсуждение проблемы на совещании.

Вторичные данные делят на внутренние и внешние.

Примеры источников внутренних вторичных данных:

информационная система организации (включающая в себя бухгалтерскую подсистему, подсистему управления продажами, CRM (CRM-система, сокращение от англ. Customer Relationship Management) - прикладное программное обеспечение для организаций, предназначенное для автоматизации стратегий взаимодействия с заказчиками) и другие);

ранее проведенные исследования;

письменные отчеты сотрудников.

Примеры источников внешних вторичных данных:

отчеты органов статистики и других государственных учреждений;

отчеты маркетинговых агентств, профессиональных ассоциаций и т.п.;

электронные базы данных (адресные справочники, ГИС и т.п.);

библиотеки;

средства массовой информации.

Основными выходными данными на этапе сбора данных являются:

планируемый объем выборки;

структура выборки (наличие и размер квот);

вид статистического наблюдения (сбор данных опрос, анкетирование, измерение, эксперимент, экспертиза, др.);

информация о параметрах опроса (например, возможность факта фальсификации анкет);

схема кодировки переменных в базе данных программы, выбранной для обработки;

план-схема преобразования данных;

план-схема используемых статистических процедур.

Этот же этап включает непосредственно процедуру анкетирования. Разумеется, анкеты разрабатываются только для получения первичной информации.

Полученные данные должны быть соответствующим образом отредактированы и подготовлены. Каждая анкета или форма наблюдения проверяется и, если нужно, корректируется. Каждому ответу присваиваются числовые или буквенные коды – производится кодировка информации. Подготовка данных включает в себя редактирование, расшифровку и проверку данных, их кодирование и необходимые преобразования.

2.3 Определение характеристик выборки

Как правило, данные, собранные в результате статистического наблюдения для проведения статистического анализа являются выборочной совокупностью. Последовательность преобразования данных в процесс статистического исследования можно схематично представить следующим образом (рис. 2.3)

Рис 2.3 Схема преобразования статистических данных

Анализируя выборку, можно делать выводы о генеральной совокупности, представленной выборкой.

Окончательное определение общих параметров выборки производят, когда все анкеты собраны. Оно включает:

определение реального количества респондентов,

определение структуры выборки,

распределение по месту опроса,

установление доверительного уровня статистической надежности выборки,

расчет статистической ошибки и определение репрезентативности выборки.

Реальное количество респондентов может оказаться большим либо меньшим запланированного. Первый вариант лучше для анализа, но невыгоден заказчику исследования. Второй может отрицательно сказаться на качестве исследования, а, следовательно, невыгоден ни аналитикам, ни заказчикам.

Структура выборки может быть случайной или неслучайной (респонденты отбирались на основе заранее известного критерия, например методом квотирования). Случайные выборки априори являются репрезентативными. Неслучайные выборки могут быть намерено нерепрезентативными относительно генеральной совокупности, но давать важную информацию для исследований. В этом случае также следует внимательно отнестись к фильтрационным вопросам анкеты, которые предназначены специально для отсеивания неподходящих под требования респондентов.

Для определения точности оценивания , прежде всего, необходимо установить уровень доверительной вероятности (95% или 99%). Тогда максимальная статистическая ошибка выборки рассчитывается как

или
,

где - объем выборки,- вероятность наступления исследуемого события (попадание респондента в выборку),- вероятность обратного события (непопадания респондента в выборку),- коэффициент доверительной вероятности,
- дисперсия признака.

В таблице 2.4 приведены наиболее употребляемые значения доверительной вероятности и коэффициентов доверительной вероятности.

Таблица 2.4

2.5 Обработка данных на компьютере

Анализ данных с применением компьютера включает выполнение ряда необходимых шагов.

1. Определение структуры исходных данных.

2. Ввод данных в компьютер в соответствии с их структурой и требованиями программы. Редактирование и преобразование данных.

3. Задание метода обработки данных в соответствии с задачами исследования.

4. Получение результата обработки данных. Его редактирование и сохранение в нужном формате.

5. Интерпретация результата обработки.

Шаги 1 (подготовительный) и 5 (заключительный) не способна выполнить ни одна компьютерная программа - их исследователь делает сам. Шаги 2-4 выполняются исследователем с использованием программы, но именно исследователь определяет необходимые процедуры редактирования и преобразования данных, методы обработки данных, а также формат представления результатов обработки. Помощь компьютера (шаги 2–4) заключается, в конечном итоге, в переходе от длинной последовательности чисел к более компактной. На «вход» компьютера исследователь подает массив исходных данных, который недоступен осмыслению, но пригоден для компьютерной обработки (шаг 2). Затем исследователь дает программе команду на обработку данных в соответствии с поставленной задачей и структурой данных (шаг 3). На «выходе» он получает результат обработки (шаг 4) - тоже массив данных, только уже меньший, доступный осмыслению и содержательной интерпретации. При этом исчерпывающий анализ данных обычно требует многократной их обработки с применением разных методов.

2.6 Выбор стратегии анализа данных

Выбор стратегии анализа собранных данных основывается на знании теоретических и практических аспектов исследуемой предметной области, специфики и известных характеристик информации, свойств конкретных статистических методов, а также на опыте и взглядах исследователя.

Необходимо помнить, что анализ данных - это вовсе не конечная цель исследования. Его цель - получить информацию, которая поможет решить определенную проблему и принять адекватные управленческие решения. Выбор стратегии анализа должен начинаться с исследования итогов предыдущих этапов процесса: определение проблемы и разработка плана исследования. В качестве "черновика" используется предварительный план анализа данных, разработанный как один из элементов плана исследования. Затем, в ходе поступления на последующих стадиях процесса исследования дополнительной информации, может понадобиться внесение определенных изменений.

Статистические методы делятся на одно- и многомерные. Одномерные методы(univariatetechniques) используются тогда, когда все элементы выборки оцениваются одним показателем, либо если этих показателей несколько для каждого элемента, но каждая переменная анализируется при этом отдельно ото всех остальных.

Многомерные методы (multivariate techniques) прекрасно подходят для анализа данных, если для оценки каждого элемента выборки используется два или больше показателей и эти переменные анализируются одновременно. Такие методы применяются для определения зависимостей между явлениями.

Многомерные методы отличаются от одномерных прежде всего тем, что при их использовании центр внимания смещается с уровней (средних показателей) и распределений (дисперсий) явлений и сосредотачивается на степени взаимосвязи (корреляции или ковариации) между этими явлениями.

Одномерные методы можно классифицировать на основе того, какие данные анализируются: метрические или неметрические (рис. 3). Метрические данные (metric data) измеряются по интервальной шкале или относительной шкале. Неметрические данные (nonmetric data) оцениваются по номинальной или порядковой шкале

Кроме того, эти методы делят на классы на основе того, сколько выборок - одна, две или более - анализируется в ходе исследований.

Классификация одномерных статистических методов представлена на рис.2.4.

Рис. 2.4 Классификация одномерных статистических методов в зависимости от анализируемых данных

Число выборок определяется тем, как ведется работа с данными для конкретного анализа, а не тем, каким способом собирались данные. Например, данные по лицам мужского и женского пола можно получить в пределах одной выборки, но если их анализ нацелен на выявление разницы в восприятии, основанной на разнице полов, исследователю придется оперировать двумя разными выборками. Выборки считаются независимыми, если они экспериментально не связаны между собой. Измерения, проведенные в одной выборке, не оказывают влияния на значения переменных в другой. Для анализа данные, относящиеся к разным группам респондентов, например собранные от лиц женского и мужского пола, обычно обрабатываются как независимые выборки.

С другой стороны, если данные по двум выборкам относятся к одной и той же группе респондентов, выборки считаются объединенными в пары - зависимыми.

Если существует только одна выборка метрических данных, может использоваться z- и t-критерий. Если же независимых выборок две или больше, в первом случае можно воспользоваться z- и t-критерием для двух выборок, в во втором - методом однофакторного дисперсионного анализа. Для двух связанных выборок используется парный t-критерий. Если речь идет о неметрических данных по одной выборке, исследователь может воспользоваться критериями частотного распределения, хи-квадратом, критерием Колмогорова-Смирнова (K~S), критерием серий и биномиальным критерием. Для двух независимых выборок с неметрическими данными можно прибегнуть к следующим методам анализа: хи-квадрат, Манна-Уитни, медианы, К-С, однофакторным дисперсионным анализом Крускала-Уоллиса (ДА К-У). В отличие от этого, если существует две или больше взаимосвязанных выборок, следует воспользоваться критериями знаков, Мак-Немара и Уилкоксона.

Многомерные статистические методы нацелены на выявление существующих закономерностей: взаимозависимости переменных, взаимосвязи или последовательности событий, межобъектного сходства.

Достаточно условно можно выделить пять стандартных типов закономерностей, исследование которых представляет существенный интерес: ассоциация, последовательность, классификация, кластеризация и прогнозирование

Ассоциация имеет место в том случае, если несколько событий связаны друг с другом. Например, исследование, проведенное в супермаркете, может показать, что 65% купивших кукурузные чипсы берут также и "кока-колу", а при наличии скидки за такой комплект "колу" приобретают в 85% случаев. Располагая сведениями о подобной ассоциации, менеджерам легко оценить, насколько действенна предоставляемая скидка.

Если существует цепочка связанных во времени событий, то говорят о последовательности. Так, например, после покупки дома в 45% случаев в течение месяца приобретается и новая кухонная плита, а в пределах двух недель 60% новоселов обзаводятся холодильником.

С помощью классификации выявляются признаки, характеризующие группу, к которой принадлежит тот или иной объект. Это делается посредством анализа уже классифицированных объектов и формулирования некоторого набора правил.

Кластеризация отличается от классификации тем, что сами группы заранее не заданы. С помощью кластеризации выделяют различные однородные группы данных.

Основой для всевозможных систем прогнозирования служит историческая информация, хранящаяся в виде временных рядов. Если удается построить найти закономерности, адекватно отражающие динамику поведения целевых показателей, есть вероятность, что с их помощью можно предсказать и поведение системы в будущем.

Многомерные статистические методы можно разделить на методы анализа взаимосвязи и классификационный анализ (рис. 2.5).

Рис.2.5 – Классификация многомерных статистических методов

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.

Государственное общеобразовательное учреждение

Высшего профессионального образования

«Алтайский государственный медицинский университет»

Федерального агентства по здравоохранению и социальному развитию

Кафедра экономики и менеджмента

Контрольная работа

по дисциплине «Медицинская статистика»

на тему: «Этапы статистического исследования»

Выполнил

Проверил:

Барнаул - 2009

Введение…………………………………………………………………………….3

1.1 Статистическое наблюдение……………………………………….........5

1.1.1 Классификация статистического наблюдения по различным признакам……………………………………………………………………………7

1.1.2 Программно-методические вопросы статистического наблюдения………………………………………………………………………....12

2 Сводка и группировка материалов статистического наблюдения. Понятие о статистической сводке, ее задачи и содержание……………………..15

3 Рациональные формы изложения статистического материала…...…….18

3.1 Статистическая таблица и ее элементы……………...…………………18

3.2 Графический метод к изучению коммерческой деятельности…….....19

4 Решение задачи…………………………………………………………….20

Заключение………………………………………………………………………….21

Список использованной литературы………………………………………...……22

Введение

Санитарная (медицинская) статистика изучает вопросы, связанные с медициной, гигиеной, здравоохранением. Она является важной частью социальной гигиены и организации здравоохранения и в то же время составляет одну из отраслей статистики.

В санитарной статистике различают три основных раздела: статистику здоровья населения, статистику здравоохранения и статистику клиническую.

Задачи санитарной статистики:

выявление особенностей состояния здоровья населения и факторов, определяющих его;

изучение данных о сети, деятельности и кадрах ЛПУ, а также данных о результатах лечебно-оздоровительных мероприятий;

применение методов санитарной статистики в экспериментальных, клинических, гигиенических и лабораторных исследованиях.

Материалы санитарной статистики направлены на поиск путей улучшения здоровья населения и совершенствования системы здравоохранения.

Статистика в здравоохранении используется для:

1). В настоящее время развитие углубленных медико-биологических, физических и др. методов исследования, внедрение новой диагностической техники приводит к накоплению числовых данных, характеризующих состояние организма и окружающей среды. Принимая во внимание объем информации об организме можно понять необходимость синтеза данных с использованием статистических методов;

2). Определение норм санитарно-гигиенического характера, расчета доз лекарственных препаратов, определение стандартов физического развития, оценки эффективности применяемых методов профилактики и лечения.

Учетно-оценочные показатели отражают объем или уровень изучаемого явления; аналитические показатели используются для характеристики особенностей развития явления, распространенности в пространстве, соотношения его частей, взаимосвязи с другими явлениями.

Статистическая методология представляет собой совокупность общих правил (принципов) и специальных приемов и методов статистического исследования. Общие правила статистического исследования исходят из положений социально-экономической теории и принципа диалектического метода познания. Они составляют теоретическую базу статистики. Опираясь на теоретическую базу, статистика применяет специфические методы цифрового освещения явления, которые находят свое выражение в трех этапах (стадиях) статистического исследования:

1. Массовое научно-организованное наблюдение, с помощью которого получают первичную информацию об отдельных единицах (факторах) изучаемого явления.

2. Группировка и сводка материала, представляющие собой расчленения всей массы случаев (единиц) на однородные группы и подгруппы, подсчет итогов по каждой группе и подгруппе и оформление полученных результатов в виде статистической таблицы.

3. Обработка статистических показателей, полученных при сводке, и анализ результатов для получения обоснованных выводов о состоянии изучаемого явления и закономерностях его развития. Это и есть понятие науки - Статистика. Предметом статистики, как науки, является изучение количественной стороны массовых общественных явлений в неразрывной связи с их качественной характеристикой. Из этого определения можно выделить три основные черты статистики:

1. исследуется количественная сторона явлений;

2. исследуются массовые общественные явления;

3. дается количественная характеристика массовых явлений на основе изучения качественных параметров.

Статистика предполагает использование совокупности диалектических методов познания. В процессе статистического исследования применяются и специальные методы, изобретенные для лучшего представления статистических совокупностей.

Статистическая совокупность - это масса единиц, объединенных единой качественной основой, но различающихся между собой по ряду варьирующих признаков. Варьирование (изменение) признаков (чаще количественных) может происходить во времени, в пространстве, во взаимном изменении одного признака от другого. Например, размера заработной платы рабочего от количества выпущенной им продукции.

1.1 Статистическое наблюдение

Статистическим наблюдением называется планомерный научно обоснованный сбор данных или сведений о социально-экономических явлениях и процессах. Статистическое наблюдение – начальная стадия экономико-статистического исследования.

1) Статистическое наблюдение должно отвечать следующим требованиям: наблюдаемые явления должны иметь научную или практическую ценность, выражать определенные социально-экономические типы явлений;

2) непосредственный сбор массовых данных должен обеспечить полноту фактов, относящихся к данному вопросу, так как явления находятся в постоянном изменении, развитии. Если отсутствуют полные данные, анализ и выводы могут быть ошибочными;

3) для обеспечения достоверности статданных необходима тщательная и всесторонняя проверка качества собираемых фактов, что является одной из важнейших характеристик статистического наблюдения;

4) научная организация статнаблюдения необходима для того, чтобы создать наилучшие условия для получения объективных материалов.

Стоящие перед менеджером задачи определяют цель наблюдения. Общая цель статнаблюдения состоит в информационном обеспечении управления. цель определяет объект статнаблюдения – совокупность явлений, предметов, охватываемых наблюдением. Объект наблюдения состоит из определенных единиц. Единицей совокупности может выступать человек, факт, предмет, процесс и т.п. Единица наблюдения является первичным элементом объекта статистического наблюдения. Этот элемент является носителем регистрируемых при наблюдении признаков. Единица наблюдения представляет собой элемент совокупности, по которому собираются необходимые данные. Выбор объекта и единиц наблюдения зависит от конкретных условий. Единицы наблюдения обладают множеством различных признаков. Правильность, проявляющаяся не в индивидуальном явлении, а в массе однородных явлений, при обобщении данных статистической совокупности называется статистической закономерностью. Для изучения статистической закономерности фундаментальное значение имеет закон больших чисел. В большом числе наблюдений взаимно погашаются случайные разнонаправленные отклонения. В процессе наблюдения, чтобы зарегистрировать данные, используют наиболее существенные или взаимосвязанные признаки. Четкость при определении единицы наблюдения дает возможность обоснованно определить регистрируемые признаки наблюдения при минимальном количестве признаков, имеющих отношение к изучаемой проблеме, явлению. Уточнение и формирование признаков единицы наблюдения производится на основании следующих общих правил: Эти общие подходы при определении признаков единицы наблюдения дополняются конкретными особенностями изучаемых процессов.

Единицу наблюдения не следует путать с отчетной единицей. Отчетной является такая единица, от которой получают в условном порядке отчетные данные по утвержденным формам. Если наблюдение проводится путем представления отчетности, то отчетная единица, в основном, может совпадать с единицей наблюдения. Отчетная единица называется также информирующей. Она может не совпадать с единицей наблюдения.

После определения объекта исследователь должен выделить границы, определяющие изучаемую совокупность, явление. Для ограничения объекта устанавливаются конкретные значения или пределы признаков. Такие количественные ограничения признаков называются цензом. Это ряд признаков, количественное значение которых при проведении статистического наблюдения служит основанием для учета (или неотнесения) единицы в изучаемой совокупности.

Момент или период наблюдения – это время, по состоянию на которое регистрируются данные. Момент наблюдения устанавливается в соответствии с целью, особенностями явления. На практике его называют также критическим моментом. Некоторые явления, процессы имеют сезонные или другие циклические компоненты.

1.1.1 Классификация статистического наблюдения по различным признакам

Статистическое наблюдение подразделяется:

1) по виду наблюдений на 2 группы:

По охвату единиц совокупности на сплошное и несплошное;

В основе любого статистического исследования лежат три взаимосвязанных этапа работы:

1) статистическое наблюдение;

2) сводка и группировка данных наблюдения;

3) научная обработка и анализ результатов сводки. Каждая последующая стадия статистического исследования может быть проведена при условии, что были осуществлены предшествующие (предшествующая) ей стадии работы.

Статистическое наблюдение – это первая стадия статистического исследования.

Статистическое наблюдение – это планомерное, научно организованное собирание сведений о той или иной совокупности общественных и, в частности, экономических явлений или процессов.

Статистические наблюдения весьма многообразны и различаются характером исследуемых явлений, формой организации, временем наблюдения, полнотой охвата изучаемых явлений. В связи с этим была проведена классификация статистических наблюдений по отдельным признакам .

1. По форме организации статистические наблюдения делятся на отчетность и специально организованные статистические наблюдения.

Отчетность – это основная организационная форма статистического наблюдения, которая сводится к собиранию сведений от предприятий, учреждений и организаций о различных сторонах их деятельности на специальных бланках, называемых отчетами. Отчетность носит обязательный характер. Отчетность делится на основную и текущую в зависимости от продолжительности периода, относительно которого она составляется.

Основная отчетность также называется годовой и содержит наиболее широкий круг показателей, охватывающих все стороны деятельности предприятия.

Текущая отчетность представляется в течение года за различные по продолжительности промежутки времени.

Однако существуют данные, которые принципиально невозможно получить на основе отчетности и данные, которые нецелесообразно включать в нее. Именно для получения этих двух видов данных используются специально организованные статистические наблюдения – различного рода обследования и переписи.

Статистические обследования – это такие специально организованные наблюдения, при которых исследуемая совокупность явлений подвергается наблюдению в течение определенного периода времени.

Перепись – это такая форма специально организованного статистического наблюдения, при котором исследуемая совокупность явлений наблюдается на какую‑либо дату (на некоторый момент).

2. По признаку времени все статистические наблю дения делятся на непрерывные и прерывные.

Непрерывное (текущее) статистическое наблюдение – это наблюдение, которое осуществляется во времени непрерывно. При данном виде наблюдения отдельные явления, факты, события регистрируются по мере их возникновения.

Прерывное статистическое наблюдение – это наблюдение, при котором наблюдаемые явления, факты, события регистрируются не непрерывно, а через периоды времени равной или неравной продолжительности. Различают две разновидности прерывного наблюдения – периодическое и единовременное. Периодическим называется прерывное наблюдение, которое проводится через периоды времени равной продолжительности. Единовременным называется наблюдение, которое проводится через периоды времени неравной продолжительности или имеющие разовый характер.

3. По признаку полноты охвата изучаемой массы явлений, фактов, событий статистические наблюдения делятся на сплошные и несплошные, или частичные.

Сплошное наблюдение имеет целью учет всех без исключения явлений, фактов, событий, образующих исследуемую совокупность.

Несплошное наблюдение имеет целью учет лишь некоторой части явлений, фактов, событий, образующих исследуемую совокупность.