Методы статистического наблюдения

Выборочным наблюдением называется наблюдение, при котором характеристика всей совокупности фактов дается по некоторой их части, отобранной в случайном порядке. В промышленности его используют для контроля качества продукции, в сельском хозяйстве — при выявлении продуктивности скота, в контрольных проверках — при переписи скота и других работах. В торговле с его помощью изучают эффективность новых, передовых форм торговли, спрос населения и степень его удовлетворения. Постоянно проводятся выборочные обследования бюджетов семей рабочих, служащих и колхозников и т.д.

Основного массива – обследованию подвергаются наиболее крупные существенные единицы наблюдения (основной массив) и сознательно исключается часть совокупности, т.к. она не играет значительной роли в характеристике всей совокупности.

Анкетное обследование – заполнение адресатами анкет.

Монографическое описание является особым методом статистического наблюдения, используемым для изучения единичных, но типичных единиц совокупности с целью углубленного изучения вопросов, которые не могут быть изучены в массовом наблюдении.

Способы наблюдения

По способам предоставления различают отчетность почтовую и срочную.

По периодичности: периодически представляемая отчетность и единовременная. Периодическая предоставляется через одинаковые промежутки времени или в точно определенные даты. Единовременная может быть предоставляемая по мере необходимости без определенной периодичности, или неповторяемая.

По способу регистрации фактов различают:

Непосредственное наблюдение – осуществляется лицами, проводящими регистрацию, путем непосредственного осмотра, посчета, замера, взвешивания и т.д.;

Документальный способ – источником сведений являются документы первичного учета предприятий, организаций, учреждений;

Опрос – статистические данные получают путем регистрации показаний опрашиваемых лиц. Выделяют виды опроса:

- экспедиционный;

- саморегистрация;

- корреспондентский.

Вопрос 9

Ошибки статистического наблюдения.

Всякое статистическое наблюдение ставит задачу получения таких данных, которые точнее бы отражали действительность. Отклонения, или разности между исчисленными показателями и действительными (истинными) величинами исследуемых явлений нашли отражение в показателях, называемых ошибками, или погрешностями. В зависимости от характера и степени влияния на конечные результаты наблюдения, а также исходя из источников и причин возникновения неточностей, допускаемых в процессе статистического наблюдения, обычно выделяют ошибки регистрации и ошибки репрезентативности.

Ошибки регистрации возникают вследствие неправильного установления фактов в процессе наблюдения или неправильной их записи. Они подразделяются на случайные и систематические и могут быть как при сплошном, так и несплошном наблюдении.

Случайные ошибки — ошибки регистрации, которые могут быть допущены как опрашиваемыми в их ответах, так и регистраторами при заполнении бланков.

Систематические ошибки могут быть преднамеренными, так и непреднамеренными. Преднамеренные ошибки получаются в результате того, что опрашиваемый, зная действительное положение дела, сознательно сообщает неправильные данные. Непреднамеренные ошибки вызываются различными случайными причинами (небрежностью или невнимательностью регистратора, неисправностью измерительных приборов и т.д.).

Ошибки репрезентативности возникают в результате того, что состав отобранной для обследования части единиц совокупности недостаточно полно отображает состав всей изучаемой совокупности, хотя регистрация сведений по каждой отобранной для обследования единице была проведена точно. Ошибки репрезентативности могут быть случайными и систематическими.

Случайные ошибки возникают из-за того, что совокупность отобранных единиц наблюдения неполно воспроизводит всю совокупность в целом.

Систематические ошибки возникают вследствие нарушения принципов случайного отбора единиц изучаемой совокупности.

Для выявления и устранения допущенных при регистрации ошибок может применяться счётный и логический контроль собранного материала.

Счётный контроль заключается в проверке точности арифметических расчётов, применявшихся при составлении отчётности или заполнении формуляров обследования.

Логический контроль заключается в проверке ответов на вопросы программы наблюдения путём их логического осмысления или путём сравнения полученных данных с другими источниками по этому же вопросу.

Указанные приемы проверки статистических данных путем счетного и логического контроля могут быть использованы при проверке как материалов специальных статистических наблюдений, так и отчетности.

Вопрос 10

Понятие о статистической сводке, задачи и ее основное содержание.

В результате первой стадии статистического исследования — статистического наблюдения — получают сведения о каждой единице совокупности. Задача второй стадии статистического исследования состоит в том, чтобы упорядочить и обобщить первичный материал, свести его в группы и на этой основе дать обобщающую характеристику совокупности. Этот этап в статистике называется сводкой.

Сводка– это научная обработка материалов статистического наблюдения для получения обобщающих показателей.

Различают простую сводку (подсчет только общих итогов) и статистическую группировку, которая сводится к расчленению совокупности на группы по существенному для единиц совокупности признаку. Группировка позволяет получить такие результаты, по которым можно выявить состав совокупности, характерные черты и свойства типичных явлений, обнаружить закономерности и взаимосвязи.

Программа сводки включает определение:

· Групп и подгрупп,

· Системы показателей,

· Видов таблиц.

Различают статистические сводки:

- по сложности построения:

простые и групповые;

- по способу отражения материалов наблюдения:

ручная и механизированная;

- по способу разработки материалов:

централизованная и децентрализованная.

Результаты сводки могут быть представлены в виде статистических рядов распределения.

Вопрос 11

Статистическим рядом распределения называют упорядоченное распределение единиц совокупности на группы по изучаемому признаку. В зависимости от признака ряды могут быть вариационными (количественными) и атрибутивными (качественными).

Количественные признаки — это признаки, имеющие количественное выражение у отдельных единиц совокупности, например, заработная плата рабочих, стоимость продукции промышленных предприятий, возраст людей, урожайность отдельных участков посевной площади и т.д.

Атрибутивные признаки — это признаки, не имеющие количественной меры. Например, пол (мужской, женский), отрасль народного хозяйства, вид продукции, профессия рабочего и т.д.

Вариационные ряды могут быть дискретными или интервальными.

Дискретный ряд распределения — это ряд, в котором варианты выражены целым числом. Варианты дискретного ряда – это дискретно прерывно изменяющиеся значения признак, обычно это результат подсчета.

Примером может служить распределение рабочих по тарифным разрядам:

Тарифный разряд	Число рабочих, чел.
1-й
2-й
3-й
4-й
5-й
6-й

Интервальный ряд распределения — это ряд, в котором значения признака заданы в виде интервала. Варианты такого ряда – это группировка. Например, распределение рабочих по разрядам можно представить в виде интервального ряда.

Тарифный разряд	Число рабочих, чел.
1-2-й
3-4-й
5-6-й

Статистические ряды распределения позволяют систематизировать и обобщать статистический материал. Однако они не дают всесторонней характеристики выделенных групп. Чтобы решить ряд конкретных задач, выявить особенности в развитии явления, обнаружить тенденции, установить зависимости, необходимо произвести группировку статистических данных.

Если в атрибутивных и дискретных вариационных рядах частотная характеристика относится непосредственно к варианту ряда, то в интервальных к группе вариантов.

Поскольку в расчетах группа должна быть представлена обычно одним вариантом, в качестве этого варианта условно выбирается середина каждого интервала.

Такой подход возможен исходя из гипотезы о равномерном распределении вариантов внутри каждого интервала.

Интервальный ряд, таким образом, преобразуется в дискретный, варианты которого – это середины соответствующих интервалов. Середины закрытых интервалов определяются как полусумма нижней и верхней границы интервала.

Середина первого интервала с открытой нижней границей определяется по формуле , где x_В1 – верхняя граница первого интервала, c₂ – второй интервал.

Середина последнего интервала определяется по формуле , где x_нn – нижняя граница n-го интервала, с_n-1 – предыдущий интервал (предпоследний).