Основными способами сбора статистического материала являются

f Непосредственное наблюдение (сами регистраторы путем замера, подсчета, взвешивания осуществляют регистрацию изучаемых единиц)

f Документированное наблюдение (предполагает получение информации на основании документов)

f Опрос (информация об исследуемом объекте регистрируется со слов опрашиваемых, обладающих этой информацией)

Среди способов сбора информации различают:

I Отчетный способ: получение информации из отчетности

I Эксплуатационный способ: сведения, полученные счетчиками или регистраторами со слов опрашиваемых, при этом сведения регистрируют сами счетчики

I Саморегистрация: счетчики проводят инструктаж опрашиваемых, а заполняют анкеты сами опрашиваемые

I Явочный способ: лица, располагающие сведениями, подлежащими регистрации, сообщают их сами, явившись по месту регистрации

I Корреспондентский: информация сообщается корреспондентами

I Анкетный: сведения сообщаются через анкеты

Источник

Сбор статистического материала;

3. Разработка и сводка материала,

4. Анализ полученных данных, выводы, предложения.

Требования, предъявляемые к выборочной совокупности:

1) должна быть репрезентативной, точно и полно отражать явление, т. е. давать такое же представление о явлении как если бы изучалась вся генеральная совокупность, для этого она должна:

а. быть достаточной по численности

б. обладать основными чертами генеральной совокупности (в отобранной части должны быть представлены все элементы в таком же соотношении, как и в генеральной)

2) при ее формировании должен соблюдаться Основной принцип формирования выборочной совокупности: равная возможность для каждой единицы наблюдения попасть в исследование.

12,12,12,12,12,12,12,12,12,12,12, Содержание плана и программы статистического исследования.Единица наблюд и статистич совокупность

ПЛАН СТАТИСТИЧЕСКОГО ИССЛЕДОВАНИЯ включает перечень организационных вопросов:

1.Определение места (территории), где будет проводиться исследование — административная территория, город, район, лечебно-профилактическое учреждение, промышленное предприятие

2.Определение времени проведения исследования — конкретные сроки работы, с учетом времени, необходимого для сбора, статистической обработки и анализа материала. Сроки работы могут колебаться от нескольких лет до года, месяца, квартала, что зависят от цели исследования, цикличности изучаемых явлений, тенденций развития, сезонности.

3.Определение вида статистического наблюдения — единовременное, текущее.

Единовременное наблюдение подобно фотографии регистрирует явление на определенный момент времени. Примером единовременного наблюдения может служить перепись населения, которая проводится по всей стране на один день; результаты обследования учащихся на профилактическом осмотре. К единовременным относится большинство лабораторных и инструментальных исследований.

Текущее наблюдение — напоминает киносъемку и характеризует явление путем регистрации признаков в течение определенного периода времени. Примером может быть регистрация в органах ЗАГСа рождений, смертей, браков, разводов, а также регистрация заболеваний в лечебно-профилактических учреждениях. Эти процессы протекают непрерывно, размеры их различны для разных отрезков времени и поэтому изучение рождаемости, смертности, заболеваемости и т.п. требует непрерывного наблюдения. Это достигается организацией непрерывной текущей регистрации, и только впоследствии при статистической обработке весь материал может быть распределен по определенным временным периодам (год, квартал, месяц).

4. Определение метода статистического наблюдения — сплошное, выборочное. Сплошное наблюдение — обследуются и регистрируются все без исключения единицы, составляющие явление. Сплошное наблюдение даст исчерпывающую информацию об изучаемом явлении и применяется в тех случаях, когда требуется точное воспроизведение действительности или необходимо знать общий размер всего явления (учет инфекционных заболевании, перепись населения). Организация сплошного исследования чрезвычайно сложна и громоздка, требует больших материальных затрат и участия большого числа исполнителей, аразработка материалов сплошного наблюдения — длительного времени. Поэтому в тех случаях, когда нужно получить данные в относительно короткий срок и при небольших затратах сил и средств, прибегают к выборочному методу, Выборочный метод позволяет охватить исследованием часть изучаемой совокупности. При правильно организованной выборке, результаты, полученные на отобранной части, практически полностью могут быть перенесены на все явление, т.е. обладают достаточной репрезентативностью. Проведение выборочного исследования требует расчета необходимого числа наблюдений по специальным формулам, которые основываются на теории вероятности (приложение 2).

5.Определение организаторов и участников исследования, в небольших по объему исследованиях всю работу по сбору и обработке материала исследователь выполняет сам, а при больших исследованиях заранее предусматривается число и квалификация исполнителей, разделение их труда

6.Определение средств, необходимых для проведения работы. Составляется смета расходов, приобретаются необходимые приборы, реактивы, оборудование.

ПРОГРАММА СТАТИСТИЧЕСКОГО ИССЛЕДОВАНИЯ

1. Определение единицы наблюдения — составная часть, первичный элемент статистической совокупности, наделенный всеми признаками, подлежащими регистрации и изучению. При изучении рождаемости, это будет каждый случай рождения на определенной территории в течение определенного отрезка времени, при изучении заболеваемости — каждый случай заболевания или больной человек. Выбор единицы наблюдения обуславливается целью и задачами исследования.

2.Определение учетных признаков, подлежащих регистрации в отношении каждой единицы наблюдения. Учетные признаки могут быть количественными – имеют цифровое выражение (возраст, продолжительность лечения, стаж работы, кратность питания) и атрибутивными — носят описательный характер (пол, профессия, исход лечения, сезон). По роли признаков в совокупности они могут быть факторными (влияющими) — возраст, пол, образование, занятия спортом; и результативными (испытывающими влияние) — рост, масса тела, выздоровление, смерть.

3.Определение регистрационных бланков, подлежащих учету. В лечебных учреждениях регистрационными бланками часто служат оперативные медицинские документы. Например, для учета состава госпитализированных больных применяют «Карту выбывшего из стационара», куда в схематичной форме заносят сведения о пациентах и исходах их лечения, а для изучения заболеваемости — «Талон амбулаторного пациента». Эти документы могут быть использованы для статистических целей после того, как они сыграли свою основную роль. Другие документы, применяющиеся в медицинских учреждениях (история болезни, медицинская карта амбулаторного больного, история развития ребенка, история болезни стоматологического больного), строго говоря, не являются статистическими документами. Для статистической разработки этих документов необходимые сведения из врачебных записей, которые выкопировываются на специально подготовленные статистические карточки и в дальнейшем подвергают обработке. Регистрационным бланком также может служить анкета, позволяющая получить объективные сведения о личных, интимных сторонах жизни (взаимоотношения в семье, на работе, наличие вредных привычек и т.д.)

4.Составление макетов статистических таблиц. По своему построению таблицы разделяют на простые, групповые и комбинационные. Каждая таблица должна иметь краткий заголовок, говорящий о её содержании. В нижней горизонтальной строке и в последнем вертикальном столбце подводятся итоги работы по графам и строкам. В таблице не должно быть пустых клеток (если нет признака — ставится прочерк). В статистических таблицах различают подлежащие – основной признак изучаемого явления, и сказуемое – учетные признаки, характеризующие подлежащее. Простая таблица (табл.№1) имеет подлежащее и одно сказуемое, используется для общей характеристики уровня и структуры явления без учета причинно-следственных зависимостей.

Единица Наблюдения

элемент статистического наблюдения, носитель признаков, подлежащих регистрации при проведении статистического наблюдения. В качестве Е.н. могут выступать: семья или отдельный человек, компания, фирма, фермерское хозяйство и т.д

Источник

Сбор статистического материала

Поскольку массив обследования и признак обследования — это не одно и то же, возникает вопрос о методике обследования, т.е. сбора сведений. Причем вполне допустимо (и даже общепринято), что в объем статистических работ не входят какие-либо новые обследования, но статистический материал, полученный из других обследований, существует. В этом случае говорят о вторичных статистических работах.

Напротив, первичные статистические работы предполагают проведение специального сбора данных. Недостаток вторичных статистических работ, по Пфанцаглю, состоит в том, что, как при разграничении массивов обследования и определении признаков, включающихся в обследование, так и при выборе методики обследования, устанавливаются с сами о начала далеко идущие связи. Но если уж мы решаемся не первичное статистическое обследование, то нужно четко представлять себе, как происходит сбор материала.

Существуют следующие методы сбора данных.

Устный опрос. При устных опросах, предпочитаемых институтами по изучению общественного мнения, ценность, ответов очень высока. Однако они имеют существенный недостаток, связанный с большими затратами времени и средств.

Наблюдения. Наряду с выбором метода сбора статистического материала (письменный опрос, устный опрос или наблюдения) нужно принять еще одно решение о методике обследования. Если охвачены все данные, то говорят о полном обследовании. Однако такие полные обследования возможны только в тех случаях, когда речь идет о конечной генеральной совокупности (например, при всеобщей переписи населения). Обычно же дело имеют с бесконечными генеральными совокупностями, поэтому полное обследование невозможно. Поскольку охватить можно только ограниченное число статистических данных, ставится вопрос о частичном обследовании. Преимущество последнего заключается в его экономичности. При частичном обследовании отбор носителей признака может проводиться либо наудачу (тогда говорят о случайном отборе или подлинно случайной выборке), либо по определенной причине.

Во втором случае не все признаки имеют равные шансы попасть в выборку.

2.1.3. Обработка статистического материала

Статистическая обработка разбивается на три этапа:

1-й этап (контрольный). Статистический материал должен быть проверен дополнительно на точность данных, их непротиворечивость и достоверность.

2-й этап. Здесь решается вопрос о том, какие нужно создавать комбинации признаков.

3-й этап. Выбирается технически наиболее целесообразный способ обработки. При обследованиях с малыми выборками обходятся ручной обработкой, в то время как с большим объемом статистического материала предлагаются машинные способы обработки.

Источник

7 методов статистического анализа, которые может применять каждый

Деятельность людей во множестве случаев предполагает работу с данными, а она в свою очередь может подразумевать не только оперирование ими, но и их изучение, обработку и анализ. Например, когда нужно уплотнить информацию, найти какие-то взаимосвязи или определить структуры. И как раз для аналитики в этом случае очень удобно пользоваться не только разными техниками мышления, но и применять статистические методы.

Особенностью методов статистического анализа является их комплексность, обусловленная многообразием форм статистических закономерностей, а также сложностью процесса статистических исследований. Однако мы хотим поговорить именно о таких методах, которые может применять каждый, причем делать это эффективно и с удовольствием.

Статистическое исследование может проводиться посредством следующих методик:

• Статистическое наблюдение;
• Сводка и группировка материалов статистического наблюдения;
• Абсолютные и относительные статистические величины;
• Вариационные ряды;
• Выборка;
• Корреляционный и регрессионный анализ;
• Ряды динамики.

Далее мы рассмотрим каждый из них более подробно. Но отметим, что представим лишь основные характеристики без подробного описания алгоритмов действий. Впрочем, понять их не составит никакого труда.

Статистическое наблюдение

Статистическое наблюдение является планомерным, организованным и в большинстве случаев систематическим сбором информации, направленным, главным образом, на явления социальной жизни. Реализуется данный метод через регистрацию предварительно определенных наиболее ярких признаков, цель которой состоит в последующем получении характеристик изучаемых явлений.

Статистическое наблюдение должно выполняться с учетом некоторых важных требований:

• Оно должно полностью охватывать изучаемые явления;
• Получаемые данные должны быть точными и достоверными;
• Получаемые данные должны быть однообразными и легкосопоставимыми.

Также статистическое наблюдение может иметь две формы:

• Отчетность – это такая форма статистического наблюдения, где информация поступает в конкретные статистические подразделения организаций, учреждений или предприятий. В этом случае данные вносятся в специальные отчеты.
• Специально организованное наблюдение – наблюдение, которое организуется с определенной целью, чтобы получить сведения, которых не имеется в отчетах, или же для уточнения и установления достоверности информации отчетов. К этой форме относятся опросы (например, опросы мнений людей), перепись населения и т.п.

Кроме того, статистическое наблюдение может быть категоризировано на основе двух признаков: либо на основе характера регистрации данных, либо на основе охвата единиц наблюдения. К первой категории относятся опросы, документирование и прямое наблюдение, а ко второй – наблюдение сплошное и несплошное, т.е. выборочное.

Для получения данных при помощи статистического наблюдения можно применять такие способы как анкетирование, корреспондентская деятельность, самоисчисление (когда наблюдаемые, например, сами заполняют соответствующие документы), экспедиции и составление отчетов.

Сводка и группировка материалов статистического наблюдения

Говоря о втором методе, в первую очередь следует сказать о сводке. Сводка представляет собой процесс обработки определенных единичных фактов, которые образуют общую совокупность данных, собранных при наблюдении. Если сводка проводится грамотно, огромное количество единичных данных об отдельных объектах наблюдения может превратиться в целый комплекс статистических таблиц и результатов. Также такое исследование способствует определению общих черт и закономерностей исследуемых явлений.

С учетом показателей точности и глубины изучения можно выделить простую и сложную сводку, но любая из них должна основываться на конкретных этапах:

• Выбирается группировочный признак;
• Определяется порядок формирования групп;
• Разрабатывается система показателей, позволяющих охарактеризовать группу и объект или явление в целом;
• Разрабатываются макеты таблиц, где будут представлены результаты сводки.

Важно заметить, что есть и разные формы сводки:

• Централизованная сводка, требующая передачи полученного первичного материала в вышестоящий центр для последующей обработки;
• Децентрализованная сводка, где изучение данных происходит на нескольких ступенях по восходящей.

Выполняться же сводка может при помощи специализированного оборудования, например, с использованием компьютерного ПО или вручную.

Что же касается группировки, то этот процесс отличается разделением исследуемых данных на группы по признакам. Особенности поставленных статистическим анализом задач влияют на то, какой именно будет группировка: типологической, структурной или аналитической. Именно поэтому для сводки и группировки либо прибегают к услугам узкопрофильных специалистов, либо применяют конкретные техники мышления.

Абсолютные и относительные статистические величины

Абсолютные величина считаются самой первой формой представления статистических данных. С ее помощью удается придать явлениям размерные характеристики, например, по времени, по протяженности, по объему, по площади, по массе и т.д.

Если требуется узнать об индивидуальных абсолютных статистических величинах, можно прибегнуть к замерам, оценке, подсчету или взвешиванию. А если нужно получить итоговые объемные показатели, следует использовать сводку и группировку. Нужно иметь в виду, что абсолютные статистические величины отличаются наличием единиц измерения. К таким единицам относят стоимостные, трудовые и натуральные.

А относительные величины выражают количественные соотношения, касающиеся явлений социальной жизни. Чтобы их получить, одни величины всегда делятся на другие. Показатель, с которым сравнивают (это знаменатель), называют основанием сравнения, а показатель, которой сравнивают (это числитель), называют отчетной величиной.

Относительные величины могут быть разными, что зависит от их содержательной части. Например, существуют величины сравнения, величины уровня развития, величины интенсивности конкретного процесса, величины координации, структуры, динамики и т.д. и т.п.

Чтобы изучить какую-то совокупность по дифференцирующимся признакам, в статистическом анализе применяются средние величины – обобщающие качественные характеристики совокупности однородных явлений по какому-либо дифференцирующемуся признаку.

Крайне важным свойством средних величин является то, что они говорят о значениях конкретных признаков во всем их комплексе единым числом. Невзирая на то, что у отдельных единиц может наблюдаться количественная разница, средние величины выражают общие значения, свойственные всем единицам исследуемого комплекса. Получается, что при помощи характеристики чего-то одного можно получить характеристику целого.

Следует иметь в виду, что одним из самых важных условий применения средних величин, если проводится статистический анализ социальных явлений, считается однородность их комплекса, для которого и нужно узнать среднюю величину. А от такого, как именно будут представлены начальные данные для исчисления средней величины, будет зависеть и формула ее определения.

Вариационные ряды

В некоторых случаях данных о средних показателях тех или иных изучаемых величин может быть недостаточно, чтобы провести обработку, оценку и глубокий анализ какого-то явления или процесса. Тогда во внимание следует брать вариацию или разброс показателей отдельных единиц, который тоже представляет собой важную характеристику исследуемой совокупности.

На индивидуальные значения величин могут воздействовать многие факторы, а сами изучаемые явления или процессы могут быть очень многообразны, т.е. обладать вариацией (это многообразие и есть вариационные ряды), причины которой следует искать в сущности того, что изучается.

Вышеназванные абсолютные величины находятся в непосредственной зависимости от единиц измерения признаков, а значит, делают процесс изучения, оценки и сравнения двух и более вариационных рядов более сложным. А относительные показатели нужно вычислять в качестве соотношения абсолютных и средних показателей.

Выборка

Смысл выборочного метода (или проще – выборки) состоит в том, что по свойствам одной части определяются численные характеристики целого (это называется генеральной совокупностью). Основной выборочного метода является внутренняя связь, объединяющая части и целое, единичное и общее.

Метод выборки отличается рядом существенных преимуществ перед остальными, т.к. благодаря уменьшению количества наблюдений позволяет сократить объемы работы, затрачиваемые средства и усилия, а также успешно получать данные о таких процессах и явлениях, где либо нецелесообразно, либо просто невозможно исследовать их полностью.

Соответствие характеристик выборки характеристикам изучаемого явления или процесса будет зависеть от комплекса условий, и в первую очередь от того, как вообще будет реализовываться выборочный метод на практике. Это может быть как планомерный отбор, идущий по подготовленной схеме, так и непланомерный, когда выборка производится из генеральной совокупности.

Но во всех случаях выборочный метод должен быть типичным и соответствовать критериям объективности. Данные требования нужно выполнять всегда, т.к. именно от них будет зависеть соответствие характеристик метода и характеристик того, что подвергается статистическому анализу.

Таким образом, перед обработкой выборочного материала необходимо провести его тщательную проверку, избавившись тем самым от всего ненужного и второстепенного. Одновременно с этим, составляя выборку, в обязательном порядке нужно обходить стороной любую самодеятельность. Это означает, что ни в коем случае не следует делать выборку только из вариантов, кажущихся типичными, а все другие – отбрасывать.

Эффективная и качественная выборка должна составляться объективно, т.е. производить ее нужно так, чтобы были исключены любые субъективные влияния и предвзятые побуждения. И чтобы это условие было соблюдено должным образом, требуется прибегнуть к принципу рандомизации или, проще говоря, к принципу случайного отбора вариантов из всей их генеральной совокупности.

Представленный принцип служит основой теории выборочного метода, и следовать ему нужно всегда, когда требуется создать эффективную выборочную совокупность, причем случаи планомерного отбора исключением здесь не являются.

Корреляционный и регрессионный анализ

Корреляционный анализ и регрессионный анализ – это два высокоэффективных метода, позволяющие проводить анализ больших объемов данных для изучения возможной взаимосвязи двух или большего количества показателей.

В случае с корреляционным анализом задачами являются:

• Измерить тесноту имеющейся связи дифференцирующихся признаков;
• Определить неизвестные причинные связи;
• Оценить факторы, в наибольшей степени воздействующие на окончательный признак.

А в случае с регрессионным анализом задачи следующие:

• Определить форму связи;
• Установить степень воздействия независимых показателей на зависимый;
• Определить расчетные значения зависимого показателя.

Чтобы решить все вышеназванные задачи, практически всегда нужно применять и корреляционный и регрессионный анализ в комплексе.

Ряды динамики

Посредством этого метода статистического анализа очень удобно определять интенсивность или скорость, с которой развиваются явления, находить тенденцию их развития, выделять колебания, сравнивать динамику развития, находить взаимосвязь развивающихся во времени явлений.

Ряд динамики – это такой ряд, в котором во времени последовательно расположены статистические показатели, изменения которых характеризуют процесс развития исследуемого объекта или явления.

Ряд динамики включает в себя два компонента:

• Период или момент времени, связанный с имеющимися данными;
• Уровень или статистический показатель.

В совокупности эти компоненты представляют собой два члена ряда динамики, где первый член (временной период) обозначается буквой «t», а второй (уровень) – буквой «y».

Исходя из длительности временных промежутков, с которыми взаимосвязаны уровни, ряды динамики могут быть моментными и интервальными. Интервальные ряды позволяют складывать уровни для получения общей величины периодов, следующих один за другим, а в моментных такой возможности нет, но этого там и не требуется.

Ряды динамики также существуют с равными и разными интервалами. Суть же интервалов в моментных и интервальных рядах всегда разная. В первом случае интервалом является временной промежуток между датами, к которым привязаны данные для анализа (удобно использовать такой ряд, например, для определения количества действий за месяц, год и т.д.). А во втором случае – временной промежуток, к которому привязана совокупность обобщенных данных (такой ряд можно использовать для определения качества тех же самых действий за месяц, год и т.п.). Интервалы могут быть равными и разными, независимо от типа ряда.

Естественно, чтобы научиться грамотно применять каждый из методов статистического анализа, недостаточно просто знать о них, ведь, по сути, статистика – это целая наука, требующая еще и определенных навыков и умений. Но чтобы она давалась проще, можно и нужно тренировать свое мышление и улучшать когнитивные способности.

В остальном же исследование, оценка, обработка и анализ информации – очень интересные процессы. И даже в тех случаях, когда это не приводит к какому-то конкретному результату, за время исследования можно узнать множество интересных вещей. Статистический анализ нашел свое применение в огромном количестве сфер деятельности человека, а вы можете использовать его в учебе, работе, бизнесе и других областях, включая развитие детей и самообразование.

Источник