Способы проверки данных статистического наблюдения

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

КОНТРОЛЬ ДАННЫХ СТАТИСТИЧЕСКОГО НАБЛЮДЕНИЯ

СТАТИСТИКА», часть I «Теория статистики»

ПРЕДМЕТ, МЕТОД, ЗАДАЧИ СТАТИСТИКИ

Статистика – общественная наука, которая изучает количественную сторону массовых социально-экономических явлений и процессов, в ее связи с качественной стороной.

Предметом статистики является количественная сторона массовых социально-экономических явлений и процессов, в ее связи с качественной стороной.

К методам статистики относятся:

1. Статистическое наблюдение;

2. Сводка и группировка;

3. Абсолютные и относительные величины;

4. Средние величины и вариация;

5. Корреляционно-регрессионный анализ;

6. Индексный анализ;

7. Выборочное наблюдение.

1. Статистическая совокупность – множество явлений, однородных хотя бы по одному какому-либо признаку, существование которых ограничено во времени и пространстве.

2. Единица статистической совокупности – составной элемент статистической совокупности, который обладает изучаемыми признаками и является основой счета.

3. Признак – какое-либо свойство изучаемого явления.

4. Статистический показатель – количественная оценка свойств изучаемого явления.

Этапы любого статистического исследования

1. Статистическое наблюдение.

2. Сводка и группировка данных, полученных в результате статистического наблюдения.

3. Расчет обобщающих показателей, всесторонне характеризующих изучаемую совокупность.

Тема 1 «Статистическое наблюдение»

ПОНЯТИЕ И ЭТАПЫ СТАТИСТИЧЕСКОГО НАБЛЮДЕНИЯ.

Статистическое наблюдение – это планомерный научно организованный сбор данных о процессах и явлениях общественной жизни.

От достоверности, полноты и сопоставимости собранных в ходе статистического наблюдения данных зависит правильность выводов всего статистического исследования.

Этапы статистического наблюдения

1. Проектировка наблюдения: определяются цель, задачи и план проведения наблюдения, а также объект и единицу наблюдения.

Объект статистического наблюдения – совокупность единиц изучаемого явления, о которых должны быть собраны статистические данные, т.е. это исследуемая статистическая совокупность.

Единица статистического наблюдения – составная часть объекта наблюдения, которая служит основой счета и обладает признаками, подлежащими регистрации при наблюдении.

2. Подготовка наблюдения: определяются программа наблюдения, субъект, место и время наблюдения, форма, вид и способ наблюдения, также печатаются и рассылаются бланки и проводится пробное статистическое наблюдение.

Программа статистического наблюдения – это перечень вопросов, по которым собираются сведения, либо перечень признаков и показателей, подлежащих регистрации в ходе статистического наблюдения.

Обычно оформляется в форме бланка статистической отчетности. К каждой программе прилагается инструкция, т.е. методический материал, в котором дано объяснение вопросов программы, а также увязки по этим вопросам.

Субъект статистического наблюдения – орган, который будет осуществлять наблюдение.

Время наблюдения делится на объективное и субъективное.

Объективное время статистического наблюдения – время, за которое проводится статистическое наблюдение.

Субъективное время статистического наблюдения– время, в течение которого проводится статистическое наблюдение.

Критические момент наблюдения – это определенный момент времени, к которому приурочено наблюдение

3. Проведение статистического наблюдения.

4. Проверка и контроль данных, полученных в результате статистического наблюдения.

ФОРМЫ, ВИДЫ И СПОСОБЫ СТАТИСТИЧЕСКОГО НАБЛЮДЕНИЯ.

Формы, виды и способы наблюдения приведены в таблице 1.

Таблица 1 – Формы, виды и способы статистического наблюдения

По времени регистрации По охвату единиц совокупности 1.Статистическая отчетность 2.Специально организованное наблюдение (единовременного обследования, переписи, специально организованного обследования) 3.Регистр 1.Текущее наблюдение 2.Прерывное наблюдение (единовременное, периодическое) 1.Сплошное наблюдение 2.Несплошное наблюдения (выборочное наблюдение, основного массива, монографическое) 1.Непосредственное наблюдение 2.Документальное наблюдение 3.Опрос (экспедиционный опрос, саморегистрация, корреспонденский опрос, анкетный опрос)

Статистическая отчетность – статистическое наблюдение, которое проводится не реже 1 раза в год (декадная, месячная, квартальная, годовая) и при котором единицы наблюдения представляют сведения о своей деятельности в виде формуляров регламентированного образца. Это основная форма статистического наблюдения.

Специально организованное наблюдение — это наблюдение, которое проводится с целью получения сведений, отсутствующих в отчетности, или для проверки ее данных. Наиболее простым примером такого наблюдения является перепись. Российская практическая статистика проводит переписи населения, материальных ресурсов, многолетних насаждений, неустановленного оборудования, строек незавершенного строительства, оборудования и др.

Перепись — это специально организованное наблюдение, повторяющееся, как правило, через равные промежутки времени, с целью получения данных о численности, составе и состоянии объекта статистического наблюдения по ряду признаков.

Единовременный учет — специально организованное наблюдение по изучению явлений и процессов на определенную дату времени.

Специальные статистические обследования освещают моменты, не охватываемые статистической отчетностью, служат средством для проверки и анализа материалов этой отчетности, дают дополнительный материал как для национально-хозяйственного прогнозирования и оперативных мероприятий, так и для познания закономерностей развития экономики.

Регистр – это форма непрерывного наблюдения за долговременными процессами, имеющими фиксированное начало, стадию развития и фиксированный конец. Выделяют регистры населения и регистры предприятий. Регистр основан на системе отслеживания состояния переменных и постоянных показателей.

По времени регистрации наблюдение: текущее, прерывное (периодическое, единовременное)

Текущее статистическое наблюдение — это постоянная регистрация фактов по мере их возникновения

Единовременное наблюдение — статистическое наблюдение, проводимое по мере необходимости.

Периодическое статистическое наблюдение — статистическое наблюдение, проводимое через определенные интервалы времени

Виды наблюдения по степени охвата единиц совокупности: сплошное, несплошное (выборочное, основного массива, монографическое)

Сплошное статистическое наблюдение охватывает все единицы исследуемой совокупности (например, общая перепись населения).

Выборочное наблюдение — наблюдение, в ходе которого исследованию подлежат не все единицы генеральной совокупности, которая охватывает все объекты, а только их часть, выбранная на основании определённых принципов.

Обследование основного массива — исследования подлежат самые существенные или наиболее крупные единицы изучаемой совокупности

Монографическое статистическое наблюдение — подробное исследование отдельных единиц изучаемой совокупности с целью выявления намечающихся тенденций

Непосредственное наблюдение — наблюдение, при котором можно установить факт, подлежащий регистрации. Но данный способ требует значительных затрат труда и наличия всех необходимых условий. Чаще всего он используется при наблюдении за вводом в действие строительных объектов.

Документальное наблюдение – наблюдение, при котором в качестве источников информации используют документы.

Экспедиционный опрос — специально подготовленный счётчик опрашивает людей и с их слов заполняет бланк обследования. Счётчик гарантия единообразия понимания вопросов и правильности ответов.

Саморегистрация — исследование, при котором формуляры заполняются самими респондентами, а счетчики консультируют и собирают формуляры. В статистической практике различные виды статистических наблюдений могут сочетаться, дополняя друг друга.

Анкетирование — исследование, при котором определенное число респондентов получают специальные вопросники либо лично, либо через средства печати. Данный вид опроса применяется в исследованиях, где нужны ориентировочные результаты, не претендующие на высокую точность (изучение общественного мнения).

Корреспондентский опрос — опрос, при котором сведения сообщаются штатом добровольных корреспондентов, в силу чего полученный материал не всегда носит качественный характер.

КОНТРОЛЬ ДАННЫХ СТАТИСТИЧЕСКОГО НАБЛЮДЕНИЯ

Данные наблюдения подвергаются логическому и арифметическому контролю.

Арифметический контроль — заключается в проверке всех обобщающих показателей и в согласовании тех показателей, которые выводятся один из другого.

Логический контроль состоит в сопоставлении ответов на взаимосвязанные вопросы, что позволяет выявить несовместимость ответов.

Ошибки наблюдения приведены на рисунке 1.

Рисунок1 – Ошибки наблюдения

Ошибки регистрации — это ошибки, которые возникают в результате неправильного установления фактов или их неправильной записи. Они бывают случайными или систематическими.

Ошибки репрезентативности возникают только при несплошном наблюдении в тех случаях, когда отобранная часть совокупности не полностью отражает состав совокупности в целом.

Дата добавления: 2018-05-02 ; просмотров: 3703 ; Мы поможем в написании вашей работы!

Источник