Способы сбора статистического материала

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

9. Сбор статистического материала.

Второй этап статистического исследования: сбор статистического материала – это процесс регистрации, заполнения разработанных статистических бланков. Сбор материала проводится согласно составленной программе и плану исследования по единым правилам.

Содержание сбора статистического материала:

обеспечение статистическими бланками;

контроль собранного материала по количеству и качеству.

Для выполнения сбора составляется инструкция выполнения работы, согласно которой производится инструктаж исполнителей.

Способы получения первичной информации:

Непосредственное наблюдение: непосредственный осмотр или инструментальные исследования больного или здорового человека и регистрации полученных данных; санитарно-гигиеническое обследование объекта; изучение загрязнения внешней среды.

Способ выкопировки данных из первичной медицинской документации. Широко распространен в социально-статистических исследованиях. Выкопировку проводят на специальные карты выборки или статистические бланки, выкопировочные карты.

3. Анамнестический способ основан на получении информации путем регистрации сведений, полученных при расспросе людей о событиях, происшедших ранее в их жизни. Анамнестический способ осуществляется анкетным методом, методом опроса, корреспондентским методом. Анкетный метод применяется для сбора сведений с помощью специально разработанных анкет, которые заполняет сам обследуемый. Анкеты могут рассылаться определенному кругу лиц. Например, при изучении путей снижения смертности детей в республике специально разработанная анкета распространяется среди специалистов – городских, районных и областных педиатров. Если необходимо получить достоверные сведения по личным, интимным сторонам жизни, то анкеты могут быть анонимными. Анкеты-интервью заполняются исследователем в процессе беседы с обследуемым по определенному перечню вопросов. Корреспондентский метод предполагает динамическое наблюдение за группой лиц, которые в определенные сроки сообщают результаты наблюдения (за собой, за другими лицами).

4. Экспедиционный способ получения первичной информации применяется при обследовании объектов, изучения деятельности отдельных учреждений, в медико-географических и медико-демографических исследованиях.

5. Отчетный метод заключается в сборе информации с помощью систем учетно-отчетной документации органов и учреждений здравоохранения, социального страхования и социального обеспечения и других ведомств.

10. Основные операции разработки статистического материала.

Третий этап санитарно-статистического исследования — разработка статистического материала. Ее виды: ручная, компьютерная. При ручной разработке исследователем последовательно выполняются действия:

контроль статистического материала;

раскладка по группам;

сводка статистического материала в таблицы и составление рядов;

вычисление статистических показателей;

Контроль статистического материала проводится с целью отбора учетных документов, имеющих дефекты для их последующего исправления и дополнения (если это возможно), либо исключения из дальнейшего наблюдения. Контроль проводят по полноте заполнения статистических бланков и логике (правильности) заполнения. Если имеющиеся дефекты не могут быть исправлены, то такие бланки должны быть исключены из дальнейшей разработки материалов.

Алфавитизация – это раскладка всех имеющихся статистических документов в определенной последовательности (по фамилии обследованных, по номерам карты стационарного больного и т.д.). Поскольку единицей наблюдения в санитарно-статистических исследованиях является человек, носящий определенную фамилию, имя и отчество, статистический материал чаще всего раскладывается в алфавитном порядке по фамилии, при совпадении фамилии – по имени. Отсюда и название операции – алфавитизация. Цель алфавитизации:

Быстрое нахождение необходимой информации.

Подбор всех статистических документов на одно лицо (единицу наблюдения).

Уточнение данных. Например: при изучении заболеваемости уточненным считается диагноз, установленный на более высоком уровне оказания медицинской помощи.

Исключение дубликатов. Например, при изучении заболеваемости неправильно было бы учесть один и тот же случай заболевания пневмонией больного М., который обратился по поводу этого заболевания сначала в поликлинику, а затем был госпитализирован. После проведения алфавитизации один из документов исключается, а оставшийся может быть дополнен сведениями из исключенного.

Для облегчения дальнейшей разработки материалов применяется, шифровка – условное обозначение каждой выделенной группировки изучаемого признака определенным шифром (кодом). При ручной разработке материала шифры могут быть буквенные, числовые или знаковые, при машинной обработке – только числовые. Пример буквенной шифровки: признак – пол, группировки две – мужчины – М, женщины – Ж. Те же группировки могут быть обозначены числами: мужчины – 1, женщины –2. При шифровке важно не употреблять знаки, схожие при быстром письме, поскольку они могут оказаться неразличимыми. Шифровка может проводиться непосредственно на собранных документах, либо на специальные шифровальные карты.

Раскладка по группам проводится согласно составленным на первом этапе группам или шифру.

Сводка материала – это занесение полученных после подсчета числовых данных в макете таблиц, составленных на 1-м этапе исследования. Если необходимо составляют ряды распределения. Ряды распределения могут (как и группировки) быть вариационными (построенными по количественному признаку), атрибутивными (по качественному признаку), территориальные (на определенной территории), динамические (по временному признаку). В таблицах и рядах все полученные данных записываются вначале в абсолютных величинах, которые затем обрабатывают и вычисляют относительные показатели, средние величины, определяется достоверность полученных данных, критерии их различия, применяются методы статистического анализа (стандартизация, χ-квадрат, корреляция и др.).

Для анализа полученных данных и наглядности часто используют графическое изображение. Оно отражает закономерности развития, пространственные распределения, взаимосвязь явления.

Графическое изображение статистических показателей необходимо, так как:

дает наглядность представления статистических данных;

увеличивает доказательность выводов;

характеризует культуру научной работы.

Основные виды графических изображений статистических показателей:

картограммы и картодиаграммы.

Диаграммы – это изображение статистических данных при помощи линий и фигур.

Картограмма и картодиаграмма отражают территориальное распределение статистических данных на географической карте. На картограмме это достигается штриховой или зарисовкой различной краской соответствующих статистическим данным участков территории. На картодиаграмме это достигается нанесением на географическую карту (или ее схему) различных видов диаграмм.

При компьютерной разработке составляется компьютерная программа (Статистика, Excel), обеспечивается ввод (набор) статистического материала, его статистическая разработка.

Тут вы можете оставить комментарий к выбранному абзацу или сообщить об ошибке.

Источник