Статистическое исследование включает в себя следующие этапы. Основные этапы статистического наблюдения. Статистическое наблюдение. Этапы 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.

Количественная характеристика социально-экономических процессов в непосредственной связи с их качественной сущностью в системе общественного производства невозможна без глубокого статистического исследования. 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 исс/1ёдования 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 организованным.

Статистическое наблюдение дает исходный материал для обобщения, началом которого служит сводка. Если при статистическом наблюдении о каждой его единице получают ведения, характеризующие ее с многих сторон, то данные сводки характеризуют всю статистическую совокупность и отдельны её 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.

Понятие статистического наблюдения

Стат. исследование состоит из 3-х основных этапов:

1. Стат. наблюдение

2. Первичная обработка, сводка и группировка результатов наблюдения

3. Анализ полученных сводных результатов

Процесс проведения наблюдения включает след. этапы:

1. Подготовка наблюдения

2. Проведение массового сбора данных

3. Подготовка данных к автоматиз-ой обработке и обработка

4. Разработка предложений о совершенствовании стот-го наблюдения

Следует отметить, что от полноты и качества, собранного в процессе наблюдения материала, зависит в дальнейшем результаты анализа и качество.

15. Методологические вопросы организации стат. наблюдения.

Стат. наблюдение следует начинать с точной формулировки его целей и конкретных задач. Далее определяются:

Объект и единица наблюдения

Разрабатывается программа

Выбирается вид и способ наблюдения

Под объектом стат. наблюдения понимается нек. стат-я совокупность в которой протекают изучаемые соц.эк. явления и процессы

(N: сов-ть – п/п

Лиц, проживающих на опр. территории

Студентов, обуч. в ВУЗах)

Единицей набл. называется составная часть объектов наблюдения явл-ся носителем признаков, подлежащих регистрации (№ отдела, п/п, отд. студентов, чел.)

Следует отличать единицы наблюдения от отчетных единиц под кот. понимают субъекты, предост-го инф-ю о единице наблюдения (часто эти понятия совпадают)

Программа наблюдения – это перечень вопросов по которым собираются сведения или перечень признаков и показателей подлежащих регистрации.

Программа наблюдения оформляется в виде статистического формуляра, бланка, анкеты, опросного или переписного листа и т.д., куда заносятся первичные исследования.

Ключевым вопросом при организации наблюдения явл. вопрос о месте и времени его проведения, это зависит главным образом от цели исследования.

Выбор места проведения набл-я опр. задачами и целями исследования (по какой совок-ти хотят получить данные, по той и исследуют)

Выбор времени закл-ся в опр-ии периода наблюдения и критического момента набл-я.

Период наблюдения – время, в течение которого должна быть осуществлена регистрация.

Критическая дата наблюдения – дата, по состоянию на которую сообщаются сведения.

Критический момент – момент времени, по состоянию на который производится регистрация наблюденных фактов.

Их различия объясняются и часто в период набл. достаточно продолжит-й за это время могут произойти те или иные изменения совокупности, кот. необходимо отразить на других. Поэтому результаты набл. фиксир-ся по состоянию на критический момент. Произошедшие же изменения сов-ти в дальнейшем не учит-ся.

Критический момент – это как мгновенный фото снимок населения (или изуч-ой совок-ти)

Как правило, критический момент привяз-т к начальной дате проведения работ.

Формы, виды, способы стат. наблюдения

Формы.

1. Стат. отчетность- это такая орг-я форма при которой единицы набл-я предост-т сведения о своей деят-ти в виде формуляров, регламентир-го аппарата.

Особенность отчетности сост-т в том, что она обязат-но обоснован, обяз-на в исполнении и юр-ки подтверждена подписью руководителя или ответственного лица.

2. Специально организованное наблюдение- наиболее яркий и простой пример этой формы набл-я явл. перепись. Перепись как правило проводится через равные промежутки времени, одновременно на всей исслед-й территории в одно и тоже время.

Росс-ми органами статистики проводятся переписи населения отдельных видов п/п и орг-ций, матер-ых ресурсов, многолетних насаждений, объектов НЗ строительства и т.д.

4. Регистровая форма наблюдения- основана на ведении стат-го регистра. В регистре каж. единица набл-я хар-ся рядом показателей. В отечественной статистической практике наиб-ее распространение получили регистры нас-я и регистры п/п.

Регистрация населения – ведется органами ЗАГСа

Регистрация п/п – ЕГРПО вед.орг. статистики.

Виды.

можно разбить на группы по след. признакам:

а) по времени регистрации

б) по охвату единиц сов-ти

По времени рег. они бывают:

Текущие (непрер-е)

Прерывное (периодические и единовременные)

При тек. набл. изменение явлений и процессов фиксируется по мере их поступления (регистрация рождения, смерти, брака, развода и т.д.)

Периодич. набл. проводится через опр. промежутки времени (N перепись населения каждые 10 лет)

Единоврем. набл. проводится либо не регулярно, либо всего один раз (референдум)

По охвату ед. сов-ти стат-е набл. бывают:

Сплошными

Несплошными

Сплошное набл. предст-ет собой обслед-е всех единиц сов-ти

Несплошное набл. предполагает ч. обсл-ю подлежит лишь часть исслед-ий сов-ти.

Сущ-ет несколько видов несплошного набл-я:

Метод осн. массива

Выборочное (самостоятельно)

Монографическое

Этот метод х-ся тем, что отбираются как правило самые существ-е, обычно самые крупные ед. сов-ти в кот. сосред-на значит. часть всех наблх признаков.

При монографическом набл-ии тчательному ан. подвергаются отд. ед. изуч-ой сов-ти или м.б. либо типичные для данной сов-ти ед. либо предст-е собой к-либо новые разновидности явлений.

Многогр-е набл. проводится с целью выявления либо намечающихся тенденции в развитии данного явления.

Способы

Непосредственное набл-е

Документарное набл.

Непосредственным наз. такое набл. при кот. сами регистраторы путем непоср-го замера, подсчета, сдерживания уст-т факт подлежащий рег-ии и на этом основании делают запись в формуляре.

Документарный способ набл. основан на исп-ии в качестве источников инф-ции разл-х док-ов как правило учетного х-ра (т.е. стат. отчетность)

Опрос- это способ убеждения при кот. необходимые сведения получ-т со слов респондента (т.е. опрашиваемого) (устный, корреспондентский, анкетный, явочный и т.д.)

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.

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

Статистическая работа, как правило, строится в виде ряда последовательных стадий, или этапов (рис. 2.6.). Однако эта схема не является раз и навсегда установленным шаблоном и в повседневной практике учреждений здравоохранения, где осуществляются все перечисленные этапы может видоизменяться в зависимости от задач и целей исследования. Так, заполнение учетных документов соответствует этапу статистического наблюдения. Составление периодических отчетов - этапу статистической сводки и группировки материалов. Анализ деятельности медицинского учреждения заключается в составлении текстовых отчетов, объяснительных записок и конъюнктурных обзоров, дающих научно-медицинское толкование и объяснение цифровых данных.

Этапы статистического исследования

Всякая правильно организованная статистическая работа строится по однотипной схеме, равнозначной в своих основных этапах и стадиях. Санитарно-статистическое исследование складывается, как уже отмечалось, из четырех последовательных этапов, распадающихся, в свою очередь, на ряд отдельных статистических операций.

Первый этап представляет собой подготовительную работу, которая включает составление заранее продуманного, четкого плана и программы исследования. От тщательности и скрупулезности подготовительной работы во многом зависит результат всего исследования в целом.

Второй этап - это статистическое наблюдение или собирание материалов, заключающееся в регистрации отдельных явлений, единичных фактов, их признаков и элементов. В медицинских учреждениях этот этап осуществляется в виде заполнения определенных учетных документов.

Третьим этапом является статистическая (табличная) сводка и группировка полученных материалов, т.е. первая счетная операция по обработке «статистического сырья». Таким образом, сводка заключается в систематизации и обобщении отдельных записей и подведении итогов в виде статистических таблиц. Практическим примером сводки могут служить отчеты медицинских учреждений.

Четвертый этап - счетная обработка и анализ материалов. Он заключается в получении абсолютных чисел производных величин, их качественном анализе и научно-медицинском толковании (сравнение с другими материалами, итоги и выводы, литературное и графическое оформление, публикация). Практическим выражением анализа является составление объяснительной записки, т.е. текстовой части отчета, сводно-аналитического или конъюнктурного обзора.

Выделение некоторыми авторами трех этапов (объединение двух первых) или расширение до пяти этапов (разделение счетной обработки и анализа) не является существенным. Можно принять схему с любым количеством этапов, т.к. важно не их число, а преемственность, неразрывная связь, строгая последовательность, взаимозависимость и обусловленность, происходящие на основе правильной группировки. Ошибки, допущенные в одном звене, могут свести на нет всю последующую работу.

Подготовительная работа и ее содержание . Задача подготовительной работы заключается в составлении программы и плана исследования. Организационный план намечается в целом и по отдельным этапам. Важнейшим направлением при этом является определение цели исследования, плана и программы наблюдения и сводки.

Отдельные элементы первого этапа могут быть представлены в определенной последовательности:

Установление цели и задач исследования, т.е. формулировка теоретических положений и определение реальных потребностей, вызвавших необходимость данного исследования, его пределы и содержание.

Так формулировка «изучение заболеваемости населения» является неясной и весьма расплывчатой, поэтому следует уточнить виды подлежащих изучению заболеваний (общие, профессиональные, с временной утратой трудоспособности и т.п.), целенаправленность работы (выяснение влияния на стоматологическое здоровье населения условий труда, условий быта, качества лечебно-профилактических или санитарно-противоэпидемических мероприятий и т.п.).

Исследователь должен предварительно детально ознакомиться с существом вопроса и с опубликованными литературными или документальными источниками.

Определение объекта наблюдения, т.е. основной совокупности исследуемых лиц или явлений, ее численности и характера. Объект наблюдения - кто или что подлежит исследованию - это, как правило, определенные контингенты лиц (рабочие, служащие, школьники, призывники и т.п.). Объектом могут служить и источники водоснабжения, общежития, торговые предприятия и другие учреждения, подлежащие санитарному надзору, в специальных экспериментальных работах - животные и растения. Таким образом, объектом наблюдения могут быть люди, предметы, явления, события и т.п.

Определение объема наблюдения. Вопрос о количестве материала (больных, опытов, экспериментальных животных) связан со степенью однородности изучаемой совокупности. Чем совокупность однороднее, тем меньше потребуется наблюдений. Кроме предполагаемой численности наблюдений, в понятие объема работы входит и степень детализации изучения, т.е. количество регистрируемых признаков.

Одним из наиболее важных разделов подготовительной работы является установление единицы наблюдения, или первичного случая счета, т.е. тех лиц, предметов или явлений, которые стали бы элементом подсчета, своего рода «атомом» изучаемой совокупности, который несёт на себе его признаки.

Установление унифицированной единицы наблюдения обеспечивает сопоставимость материалов, возможность «сравнивать сравнимое», ведь сравнение является душой статистики, ее основой. Четкое определение единицы наблюдения необходимо для точности и однородности собираемых материалов, для правильности последующих обобщений. Содержание единицы наблюдения обусловлено целями и задачами исследования. Например, при изучении различных видов заболеваемости каждому из них присуща своя единица наблюдения.

Требуют уточнения даже такие, казалось бы, простые вопросы, входящие в переписной бланк, как грамотность (как учесть человека, умеющего читать, но не умеющего писать), семейное положение (зарегистрированный или фактический брак), национальность (ребенка родителей разных национальностей) и т.п.

Необходимы уточнения и при учете врачей (включать ли работающих не по специальности или пенсионеров), при переписи жилого фонда (что считать квартирой); при определении оперативного вмешательства (считать ли операцией аборт, биопсию, пересадку кожи и т.п.). Например, если задать вопрос «Каково здоровье Ваших зубов?» нескольким людям, один оценит его как плохое, другой - как хорошее, третий - как удовлетворительное и т.п. Но все это субъективные оценки, и объективное изучение здоровья зубов тех же лиц может привести к одинаковым оценкам стоматологического здоровья у всех исследуемых или к другим, отличающимся от субъективных, оценкам.

Серьезного внимания требует субъект наблюдения, т.е. это организаторы и участники работы. Следует заранее предусмотреть силы и квалификацию кадров, заполняющих и разрабатывающих документацию, контролирующих и отвечающих за сбор материала. Причем количество участников на разных этапах работы может изменяться. От подготовленности и квалификации участников работы нередко зависят объем и программа исследования.

Организационный или организационно-технический план наблюдения включает также вопросы о месте и времени наблюдения. Место наблюдения - это административно-территориальные границы: село или несколько сел (пунктовые поселения с наличием врачей), район административный, город или его район, край, область, республика. В медико-географических исследованиях, посвященных в частности вопросам краевой патологии, избираются определенные местности (например, изучение физического развития детей в Заполярье, распространение зубочелюстных аномалий у жителей Сахалина, распространение патологии щитовидной железы у подростков Магаданской обл.). Время исследования, т.е. конкретные сроки, определяется и для периода наблюдения, и для проведения всего исследования в целом (и разработки, и анализа). В зависимости от задач исследования намечается его период. Например, исследование за истекшие 5 лет или с первого января будущего года, за определенный сезон (при изучении эффективности летней оздоровительной кампании или курортного лечения). Иногда вопрос о сроке теснейшим образом связан с методом исследования (анамнестический, катамнестический и др.). Наряду с обычными единовременными «поперечными» исследованиями за короткий период времени, применяют так называемые «продольные» или когортные, исследования, т.е. длительные наблюдения за одной и той же группой населения («когортой»).

Следует также указать источники получения материалов. Чаще всего ими являются первичные учетные медицинские документы: «Статистический талон» (учетная форма №25-2/у), «Карта выбывшего из стационара» (учетная форма №066/у), «Экстренное извещение об инфекционном заболевании, пищевом, остром профессиональном отравлении» (учетная форма №058/у) и другие. Нередко это бывают специально разработанные документы. Иногда в основу исследования кладутся отчетные документы. Но т.к. они содержат готовые и к тому же ограниченные группировки, то для углубленного анализа они мало пригодны. Для некоторых работ используются такие литературные источники, как бюллетени Всемирной организации здравоохранения (ВОЗ) и других органов ООН, официальные справочные издания и т.п.

В плане наблюдения необходимо предусмотреть различные формы практической реализации результатов исследования (составление отчета и объяснительной записки к нему, сводно-аналитического обзора, доклада, публикации, статьи, брошюры, монографии, справочника). Подводя итог, можно сказать, что план наблюдения должен отвечать на вопросы: что, где, когда, кем, и как будет изучаться. Говоря о плане и программе наблюдения, необходимо подчеркнуть, что перечень данных, подлежащих сбору, определяется программой наблюдения, а порядок выполнения программы устанавливается планом наблюдения.

Программа исследования включает в себя несколько частей посвященных выбору цели, задачам для её достижения, методам исследования, способам наблюдения, определению единицы наблюдения и сбора соответствующей информации.

Практически перечень вопросов программы и их отдельных признаков выражается в виде учетно-статистического документа, преимущественно карточного типа (бланк, формуляр, анкета) и реже - списочного типа (журнал, ведомость, учетная книга). Общепринятые официально действующие однотипные медицинские документы утверждаются соответствующими инстанциями (учетные - Министерством здравоохранения, отчетные - Государственным Комитетом Статистики и др.).

Чрезвычайно ответственный этап работы, имеющий исключительно важное значение, - это создание специальных программ для углубленных исследований.

Одновременно с программой исследования составляется план и программа предстоящей сводки (проекты и макеты рабочих таблиц). Составлению программы предшествует теоретическая разработка проблемы и практических задач, создание рабочих гипотез, патогенетических группировок, а также разработка системы показателей будущего анализа. Английский статистик А. Бредфорд Хилл (1958) указывает: «Основным и решающим шагом в проведении специальных обследований является составление бланка учета. Как бы много внимания вы ни уделили этой задаче, оно никогда не может оказаться слишком большим».

При переходе к механизированному учету и разработке, следует оставить место для шифров разметки, и предусмотреть четкую формулировку вопросов и их количество. Ответы должны носить конкретный характер и относиться к определенным условиям (в частности с учетом места и времени).

Пример программы статистического исследования в педиатрии

Существуют определенные правила для составления статистической карты.

Во-первых, ее не следует перегружать. Надо включать только нужные и необходимые вопросы, которые понадобятся в последующей разработке.

Во-вторых, вопросы должны быть ясно и точно сформулированы и не вызывать различного толкования (а подчас - недоверия или опасения). Примерами неясных формулировок могут служить такие как «предполагаемое место инфицирования» (то ли входные ворота инфекции, то ли местность), «питание язвенного больного» (неясно - имеется в виду режим питания или упитанность, «пониженное питание»).

В-третьих, ответы должны носить четкий и категоричный характер (да, нет, число, диагноз). Еще лучше, если их можно обозначить подсказом для подчеркивания.

В-четвертых, построение программы предусматривает координацию и взаимный контроль вопросов (диагноз, пол, возраст, профессия и стаж работы, год окончания учебного заведения и т.п.).

Необходимым дополнением к статистической карте является инструкция (иногда отпечатанная на карте), разъясняющая значение терминов, порядок заполнения и ведения документов на конкретных примерах.

В статистике нет мелочей, и сжатый характер вопросов особенно это подчеркивает. Н.И. Пирогов указывал на значение лаконичности статистической программы: «Нет надобности вдаваться в подробности о каждом предмете: одно слово, внесенное в графу, иногда скажет все, что нужно знать». Н.И. Пирогов писал также, что статистики должны действовать по единому определенному плану.

Иногда для проверки программы и методики сбора материалов предварительно проводится пробная разработка в ограниченном масштабе.

Очень важной предпосылкой успешности исследования является коллективное обсуждение плана и программы (а впоследствии также и результатов) с заинтересованными и компетентными лицами, а также с участниками работы.

Современные статистические исследования могут носить обширный, крупномасштабный характер. В любом случае целесообразно заранее оценить объем предстоящих работ и необходимые для этого затраты. Часть последних может покрываться в определенных случаях за счет традиционных источников (например, зарплаты медицинских работников), но часть может потребовать специальных ассигнований, выделения дополнительных людских и материальных ресурсов.