Введение

1. Методика получения исходных данных

2. Статистическая сводка и группировка первичных данных

2.1 Группировка

2.2 Определение средней арифметической и структурных средних

2.3 Гистограмма и кумулята

2.4 Стоимость основных фондов

2.5 Объем продукции

3. Корреляционный анализ

3.1 Исследование связи между факторным и результативным признаками. Построение корреляционной таблицы

3.2 Определение степени тесноты связи

4. Регрессионный анализ

4.1 Моделирование

4.2 Прогнозирование

Заключение

Использованная литература и программы

Введение

Статистическое исследование явлений общественной жизни начинается с этапа статистического наблюдения, в ходе которого, в соответствии с познавательными целями и задачами, формируется массив исходных данных об изучаемом объекте, т.е. формируется информационная база исследования, на которой осуществляется учет и контроль, планирование, статистический анализ и управление. На этом этапе используются методы массового наблюдения, основанные на "законе больших чисел", т.к. количественные закономерности массовых явлений отчетливо проявляются при изучении лишь достаточно большого числа социально-экономических явлений и процессов.

Любое статистическое наблюдение должно подготавливаться и проводится по четко разработанному плану, который включает вопросы методологии, организации и техники сбора данных, контроля её качества и достоверности. Таким образом, статистическое наблюдение должно иметь программу и организационный план проведения. При этом необходимо решить вопросы о способе, форме, виде, средствах, сроках, месте организации и проведения наблюдения и т.д., чем, в свою очередь, и определяется его планомерность.

Статистическое наблюдение должно проводиться не стихийно, от случая к случаю, а систематически: либо непрерывно, либо периодически - через равные промежутки времени. Это обуславливается пространственно-временной вариацией изучаемых социально-экономических явлений и процессов.

Статистическое наблюдение может проводиться органами государственной статистики, научно-исследовательскими институтами, экономическими и аналитическими службами различных организационных структур.

Вторым этапом статистического исследования является статистическая сводка и группировка данных статистического наблюдения. В результате статистического наблюдения получают сведения о каждой единице совокупности, которая обладает многочисленными признаками, изменяющимися во времени и пространстве. В этих условиях возникает необходимость в систематизации и обобщении результатов статистического наблюдения и получении на этой основе сводной характеристики всего объекта при помощи обобщающих показателей, с тем чтобы стало возможным выявить характерные особенности, специфические черты статистической совокупности в целом и отдельных её составляющих и обнаружить закономерности изучаемых социально-экономических явлений и процессов. Из сказанного следует необходимость сводки первичного статистического материала.

Статистическая сводка проводится по специально разработанной программе, обеспечивающей полноту и достоверность получаемых результатов. Эта программа содержит перечень групп, на которые может быть разбита совокупность единиц наблюдения по отдельным признакам, а также систему показателей, характеризующих изучаемую совокупность явлений в целом и отдельных её частей.

Третий этап статистического исследования - анализ статистической информации. На данном этапе по результатам статистического исследования получаются выводы, полезные для практических действий, а также проводится прогнозирование исследуемого явления или процесса.

1. Методика получения исходных данных

С целью изучения зависимости объема продукции от стоимости основных фондов за период 2006-2007гг. территориальным органом государственной статистики по Челябинской области организовано статистическое исследование приборостроительных предприятий.

Произведена 20-ти процентная типическая выборка.

Объект статистического наблюдения - совокупность приборостроительных предприятий г. Челябинск и Челябинской области. Отчетной единицей статистического наблюдения является приборостроительное предприятие.

С целью совершенствования системы выборочных обследований приборостроительных предприятий Госкомстатом РФ разработана целевая Программа.

Согласно Программе с целью экономии ресурсов будут исследованы 20% от общего числа предприятий Челябинской области, действующих на дату проведения работ. В состав мероприятий Программы включен ряд организационно-методологических и программно-технологических работ, обеспечивающих подготовку и проведение выборочных обследований приборостроительных предприятий, тематика которых охватывает такой вопрос как зависимость объема продукции от стоимости основных фондов. В целях обеспечения надлежащих процедур подготовки выборочных обследований предприятий в состав мероприятий Программы включены также вопросы обучения персонала по обследованию и проведению информационно-разъяснительной работы. Реализацию Программы предполагается осуществить в течение 2008-2009 гг. Результаты выборочного наблюдения приборостроительных предприятий г. Челябинск и Челябинской области по двум показателям (объем продукции и стоимость основных фондов) приведены в таблице 1.

Таблица 1 . Основные показатели деятельности приборостроительных предприятий г. Челябинск и Челябинской области за период 2006 - 2007 гг.

№ завода	Стоимость основных фондов,	Объем продукции, млн. руб.	№ завода	Стоимость основных фондов,	Объем продукции, млн. руб.

2. Статистическая сводка и группировка первичных данных

2.1 Группировка

По данным статистического наблюдения видно, что вариация признаков проявляется в сравнительно узких границах и распределение носит равномерный характер. В этом случае строят группировку с равными интервалами. Количество групп зависит в первую очередь от степени колеблемости признака: чем больше колеблемость признака (размах вариации), тем больше можно образовать групп. Ниже приведены формулы для построения статистической группировки.

Т. к. объем выборочной совокупности не большой, то для определения числа групп воспользуемся формулой:

Величина интервала h по формуле:

Полученную по формуле (1.2) величину, которая будет являться шагом интервала, округляют (округление не должно отличаться от исходного значения более, чем на 10-15%). При этом для первого интервала нижней границей будет являться , а верхней - (+ h ) и т.д. Таким образом, нижняя граница i -го интервала равна верхней границе (i -1) - го интервала.Реферат >> Философия

... этапов . 1.Основные этапы развития социологии 1.1Первый этап ... , "Основные вопросы марксизма", "Искусство и общественная жизнь" , "К... натуралистические трактовки общественных явлений . Суть... достоверности статистической информации в социологических исследованиях" . ...

Маркетинговые исследования в сфере туризма

Шпаргалка >> Физкультура и спорт

Туризма региона, научные и статистические исследования в сфере туризма, подготовка... (член комиссии). 3. Основной этап : организация работы аттестационной... т.д.). Метод - способ познания, исследования явлений общественной жизни , прием или система приемов в...

Методы статистического исследования (2)

Контрольная работа >> Экономика

Стоимости жизни . Индекс... статистического исследования Статистическое исследование состоит из трех основных стадий: статистического ... этапе исследования ; составляется организационный план его проведения; определяются объект (совокупность общественных явлений ...

Статистические методы анализа макроэкономических показателей (1)

Реферат >> Маркетинг

... статистического изучения………………………………………………………………………..4 2.2.Система статистических показателей макроэкономики………………..6 2.3.Основные ... уровня жизни населения... этапе статистического исследования применяют метод статистического ... общественных явлений отражаются...

Статистическое исследование (СИ) позволяет получить представление о том или ином явлении, изучить его размер, уровень, выявить закономерности. Предметом СИ могут быть здоровье населения, организация медицинской помощи, факторы внешней среды, влияющие на здоровье и т. д.

При проведении СИ могут быть использованы 2 методических подхода :

1) изучение интенсивности явления в среде, распространенности явления, выявление тенденций состояния здоровья населения – проводятся на генеральных совокупностях или достаточно больших по численности выборочных совокупностях, позволяющих получить интенсивные показатели и обоснованно перенести полученные данные на всю генеральную совокупность

2) проведение строго спланированных исследований по изучению отдельных факторов без выявления интенсивности явления в среде – проводятся, как правило, на небольших по численности совокупностях с целью выявления новых факторов, изучения неизвестных или малоизвестных причинно-следственных связей

Этапы статистического исследования:

1 этап. Составление плана и программы исследования – является подготовительным, на нем определяется цель и задачи исследования, составляется план и программа иссле­дования, разрабатывается программа сводки статистического мате­риала и решаются организационные вопросы.

А) цель и задачи исследования должны быть четко сформулированы; цель определяет основное направление исследования и носит, как правило, не только теоретический, но и практический характер, она формулируется ясно, четко, недвусмысленно; для раскрытия поставленной цели определяются задачи исследова­ния.

Б) необходимо изучить по данной теме литературу.

В) необходимо разработать Организационный план – предус­матривает определение 1) места (административно-территориальных границ наблюдения), 2) времени (конкретных сроков осуществления наблю­дения, проведения разработки и анализа материала) и 3) субъекта ис­следования (организаторов, исполнителей, методического и органи­зационного руководства, источников финансирования исследования).

Г) разработка Плана исследования – включает определение:

– объекта исследования (статистической совокупнос­ти);

– объема исследования (сплошное, несплошное);

– видов (текущее, единовременное);

– способов сбора статистической информации.

Д) необходимо составить Программу исследования (наблюдения) – включает:

– определение единицы наблюдения;

– перечень вопросов (учетных признаков), подлежащих регистра­ции в отношении каждой единицы наблюдения

– разработку индивидуального учетного (регистрационного) блан­ка с перечнем вопросов и признаков, подлежащих учету;

– разработку макетов таблиц, в которые затем вносятся результа­ты исследования.

На каждую единицу наблюдения заполняется отдельный бланк, он содержит паспортную часть, четко сформулированные, поставленные в определенной последовательности вопросы программы и дату заполне­ния документа. В качестве учетных бланков могут быть использованы применяе­мые в практике лечебно-профилактических учреждений учетные меди­цинские формы.

Источниками получения информации могут служить другие медицин­ские документы (истории болезни, и индивидуальные карты амбула­торного больного, истории развития ребенка, истории родов), от­четные формы лечебно-профилактических учреждений и др.

Для обеспечения возможности статистической разработки данных из этих документов производят выкопировку сведений на специально разработанные учетные бланки, содержание которых определяется в каждом отдельном случае в соответствии с задачами исследования.

В настоящее время в связи с машинной обработкой результатов наблюдения с использованием ЭВМ вопросы программы могут быть формализованы, Когда вопросы в учетном документе ставятся в виде альтернативы (да, нет), Или предлагаются уже готовые ответы, из которых следует выбрать определенный ответ.

Е) необходимо составить программу сводки полученных данных, которая включает установление принципов группировки, выделение группировочных признаков, Определение комбинаций этих признаков, составление макетов статистических таблиц.

2 этап. Сбор материала (статистическое наблюдение) – – заключается в регистрации отдельных случаев изу­чаемого явления и характеризующих их учетных признаков в регис­трационные бланки. Перед и в ходе выполнения этой работы прово­дится инструктаж (устный или письменный) исполнителей наблюде­ния, обеспечение их формами регистрации.

Статистическое наблюдение может быть:

А) по времени :

1) Текущим – явление изучается за какой-то от­дельный период времени (неделю, квартал, Год и т. д.) путем пов­седневной регистрации явления по мере возникновения каждого слу­чая (учет числа родившихся, Умерших, заболевших, Выписанных из стационара). Так учиты­ваются быстро меняющиеся явления.

2) Единовременным – статистические данные собирают­ся на определенный (критический) момент времени (перепись населения, изучение физического развития детей, профилактические осмотры населения). Единовременная ре­гистрация отражает состояние явления на момент изучения, используется для изучения медленно меняющихся явлений.

Выбор вида наблюдения по времени определяется целью и задачами исследования (характеристику госпитализированных больных можно получить в результате текущей регистрации выбывших из стационара – текущее наблюдение или путем однодневной перепи­си больных, находящихся в стационаре – единовременное наблюдение).

Б) в зависимости от полноты охвата изучаемого явления :

1) Сплошное – изучаются все входящие в состав со­вокупности единицы наблюдения, т. е. генеральная совокупность. Проводят с целью установления абсолютных размеров явления (общей численности населения, общего количества родившихся или умерших). Применяется и в тех случаях, когда сведения необходимы для оперативной работы (учет инфекционной заболеваемости, нагрузка врачей и др.)

2) Несплошное – изучается лишь часть генеральной совокупности, делится на несколько видов:

1. Монографический метод – дает детальное описание отдельных ха­рактерных в каком-либо отношении единиц совокупности и глубокое, всестороннее описание объектов.

2. Метод основного массива – предполагает изучение тех объектов, в которых сосредоточено значительное большинство единиц наблюде­ния. Недостатком этого метода является то, что остается неохва­ченной исследованием часть совокупности, хотя и небольшая по размерам, но которая может значительно отличаться от основного мас­сива.

3. Анкетный метод – это сбор статистических данных с помощью спе­циально разработанных анкет, адресованных определенному кругу лиц. Это исследование основано на принципе добровольности, поэто­му возврат анкет зачастую бывает неполным. Нередко ответы на пос­тавленные вопросы носят отпечаток субъективности и случайности. Этот метод применяется для получения приблизительной характеристики изучаемого явления.

4. Выборочный метод – самый распространенный метод, сводится к исследованию некоторой спе­циально отобранной части единиц наблюдения для характеристики всей генеральной совокупности. Преимуществом этого метода являет­ся получение результатов высокой степени надежности, а также зна­чительно более низкая стоимость. В исследовании занято меньшее число исполнителей, Кроме того он требует меньших затрат времени. В медицинской статистике роль и место выборочного метода осо­бенно велики, поскольку медицинские работники имеют дело обычно только с частью изучаемого явления (изучают группу больных с тем или иным заболеванием, анализируют работу отдельных подразделе­ний).

В) по способу получения сведений в ходе проведения и характеру его осуществления

1. Непосредственное наблюдение (клинический осмотр больных, Проведение лабораторных, Инструментальных исследований, Антропо­метрические измерения и т. п.)

2. Социологические методы : метод интервью (очный опрос), анке­тирование (заочный опрос – анонимный или неанонимный) и др.;

3. Документальное исследование (выкопировка сведений из учет­но-отчетных медицинских документов, сведения официальной статис­тики учреждений и организаций.)

3 этап. Разработка материала, статистическая группировка и сводка – начинается с проверки и уточнения числа наблюдений, Полноты и правильности по­лученных сведений, Выявлении и устранении ошибок, дубликатов за­писей и т. д.

Для правильной разработки материала применяется Шифровка пер­вичных учетных документов , Т. е. обозначение каждого признака и его группы знаком – буквенным или цифровым. Шифровка – это техни­ческий прием, Облегчающий и ускоряющий разработку материала, По­вышающий качество, точность разработки. Шифры – условные обозна­чения – вырабатываются произвольно. При шифровке диагнозов реко­мендуется пользоваться международной номенклатурой и классифика­цией болезней; при шифровке профессий – словарем профессий.

Преимуществом шифровки является то, что при необходимости пос­ле окончания основной разработки можно вернуться к материалу для разработки с целью выяснения новых связей и зависимостей. Зашиф­рованный учетный материал позволяет сделать это легче и быстрее, Чем незашифрованный. После проверки проводится группировка призна­ков.

Группировка – расчленение совокупности изучаемых данных на од­нородные, Типичные группы по наиболее существенным признакам. Группировка может проводиться по качественным и количественным признакам. Выбор группировочного признака зависит от характера изучаемой совокупности и задач исследования.

А) Типологическая группировка производится по качественным (опи­сательным, атрибутивным) признакам (пол, Профессия, группы болезни)

Б) Вариационная группировка (по количественным признакам) прово­дится на основании числовых размеров признака (воз­раст, Длительность заболевания, продолжительность лечения и т. д.). Количественная группировка требует решения вопроса о величине группировочного интервала: интервал может быть равным, а в ряде случаев – неравный, даже включать так называемые открытые группы (при группировке по возрасту могут быть определены открытые группы: до 1 года, 50 лет и старше).

При определении числа групп исходят из цели и задач исследова­ния. Необходимо, чтобы группировки могли вскрыть закономерности изучаемого явления. Большое число групп может привести к чрезмер­ному дроблению материала, ненужной детализации. Малое число групп приводит к затушевыванию характерных черт.

Закончив группировку материала, приступают к Сводке – обобщение единичных случаев, Полученных в результате статистического исследования, в определенные группы, их подсчет и внесение в макеты таблиц.

Сводку статистического материала проводят при помощи статисти­ческих таблиц. Таблица, Не заполненная цифрами, Называется Макетом .

Статистические таблицы бывают перечневые, Хронологические, тер­риториальные.

Таблица имеет подлежащее и сказуемое. Статистическое подлежа­щее обычно размещается по горизонтальным строкам в левой части таблицы и отражает главный, основной признак. Статистическое ска­зуемое размещается слева направо по вертикальным графам и отра­жает дополнительные учетные признаки.

Статистические таблицы делятся на:

А) Простые – представлено числовое распределение мате­риала по одному признаку, Составных частей его. Простая таблица содержит обычно простой перечень или итог по всей сово­купности изучаемого явления.

Б) Групповые – представлено сочетание двух признаков в связи друг с другом

В) Комби­национные – дается распределение материала по трем и более взаимосвязанным признакам

При составлении таблиц должны соблюдаться определенные требо­вания :

– каждая таблица должна иметь заголовок, отражающий ее содержание;

– внутри таблицы все графы также должны иметь четкие краткие наз­вания;

– при заполнении таблицы все клетки таблицы должны содержать соответствующие числовые данные. Оставшиеся незаполненными из-за отсутствия данной комбинации клетки таблицы прочеркивают­ся ("-"), а при отсутствии сведений в клетке проставляется "н. с." или "…";

– после заполнения таблицы в нижней горизонтальном ряду и в пос­леднем справа вертикальном столбце подводятся итоги верти­кальных граф и горизонтальных строк.

– таблицы должны иметь единую последовательную нумерацию.

В исследованиях, имеющих небольшой объем наблюдений, сводка проводится вручную. Все учетные документы раскладываются на груп­пы в соответствии с шифром признака. Далее проводится подсчет и запись данных в соответствующую клетку таблицы. В настоящее время в проведении сортировки и сводки материала широко используются ЭВМ. Которые позволяют не только отсортиро­вать материал по изучаемым признакам, Но выполнить расчеты пока­зателей.

4 этап. Статистический анализ изучаемого явления, формулировка выводов – ответственный этап исследования, на котором проводится вычисление ста­тистических показателей (частоты, Структуры, Средних размеров изучаемого явления), дается их графическое изображение, Изучает­ся динамика, Тенденции, устанавливаются связи между явлениями. Даются прогнозы и т. д. Анализ предполагает интерпретацию получен­ных данных, оценку достоверности результатов исследования. В зак­лючение делаются выводы.

5 этап. Литературная обработка и оформление полученных результатов – является заключительным, предполагает окончательное оформление результатов статистичес­кого исследования. Результаты могут быть оформлены в виде статьи, отчета, доклада, Диссертации и др. Для каждого вида оформления существуют определенные требования, Которые должны соблюдаться при литературной обработке результатов статистического исследования.

Результаты медико-статистического исследования внедряются в практику здравоохранения. Возможны различные варианты использова­ния результатов исследования: ознакомление с результатами широ­кой аудитории медицинских и научных работников; подготовка ин­структивно-методических документов; оформление рационализаторско­го предложения и другие

По завершении статистического исследования разрабатываются ре­комендации и управленческие решения, проводится внедрение ре­зультатов исследования в практику, оценивается эффективность.

В проведении статистического исследования важнейшим элементом является соблюдение строгой последовательности в осуществлении названных этапов.

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

Этапы статистического исследования.

1 этап : Статистическое наблюдение.

2 этап : Сведение и группировка результатов наблюдения в определенные совокупности.

3 этап : Обобщение и анализа полученных материалов. Выявление взаимосвязей и масштабов явлений, определение закономерностей их развития, выработка прогнозных оценок. Важным является наличие исчерпывающей и достоверной информации об изучаемом объекте.

На первом этапе статистического исследования 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 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 сведения, характеризующие ее с многих сторон, то данные сводки характеризуют всю статистическую совокупность и отдельные ее 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 совокупности, что является предпосылкой для определения и применения обобщающих показателей.

На заключительном этапе анализа с помощью обобщающих показателей рассчитываются относительные и средние величины, дается 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.

Познавательное значение статистики заключается в том, что:

1) статистика дает цифровое и содержательное освещение изучаемых явлений и процессов, служит самым надежным способом оценки действительности; 2) статистика дает доказательную силу экономическим выводам, позволяет проверить различные «ходячие» утверждения, отдельные теоретические положения; 3) статистика обладает способностью раскрывать взаимосвязи между явлениями, показывать их форму и силу.

1. СТАТИСТИЧЕСКОЕ НАБЛЮДЕНИЕ

1.1. Основные понятия

Статистическое наблюдение - это первый этап статистического исследования, представляющий собой научно организованный по единой программе учет фактов, характеризующих явления и процессы общественной жизни, и сбор полученных на основе этого учета данных.

Однако не всякий сбор сведений является статистическим наблюдением. О статистическом наблюдении можно говорить лишь тогда, когда изучаются статистические закономерности, т.е. такие, которые проявляются в массовом процессе, в большом числе единиц какой-то совокупности. Поэтому статистическое наблюдение должно быть планомерным, массовым и систематическим .

Планомерность статистического наблюдения заключается в том, что оно готовится и проводится по разработанному плану, который включает вопросы методологии, организации, сбора информации, кон контроля качества собранного материала, его достоверности, оформления итоговых результатов.

Массовый характер статистического наблюдения предполагает, что оно охватывает большое число случаев проявления данного процесса, достаточное для того, чтобы получить правдивые данные, характеризующие не только отдельные единицы, но и всю совокупность в целом.

Систематичность статистического наблюдения определяется тем, что оно должно проводиться либо систематически, либо непрерывно, либо регулярно.

К статистическому наблюдению предъявляются следующие требования:

1) полноты статистических данных (полноты охвата единиц изучаемой совокупности, сторон того или иного явления, а также полноты охвата во времени);

2) достоверности и точности данных;

3) их единообразия и сопоставимости.

Любое статистическое исследование необходимо начинать с формулировки его цели и задач. После этого определяются объект и единица наблюдения, разрабатывается программа, выбираются вид и способ наблюдения.

Объект наблюдения - совокупность социально-экономических явлений и процессов, которые подлежат исследованию, или точные границы, в пределах которых будут регистрироваться статистические сведения. Например, при переписи населения необходимо установить, какое именно население подлежит регистрации - наличное, т. е. фактически находящееся в данной местности в момент переписи, или постоянное, т. е. живущее в данной местности постоянно. При обследовании промышленности необходимо установить, какие предприятия будут отнесены к промышленным. В ряде случаев для ограничения объекта наблюдения пользуются тем или иным цензом. Ценз - ограничительный признак, которому должны удовлетворять все единицы изучаемой совокупности. Так, например, при переписи производственного оборудования нужно определить, что отнести к производственному оборудованию, а что к ручному инструменту, какое оборудование подлежит переписи - только действующее или также находящееся в ремонте, на складе, резервное.

Единицей наблюдения называется составная часть объекта наблюдения, которая служит основой счета и обладает признаками, подлежащими регистрации при наблюдении.

Так, например, при переписи населения единицей наблюдения является каждый отдельный человек. Если ставится также задача определить численность и состав домохозяйств, то единицей наблюдения наряду с человеком будет являться каждое домохозяйство.

Программа наблюдения - это перечень вопросов, по которым собираются сведения, либо перечень признаков и показателей, подлежащих регистрации. Программа наблюдения оформляется в виде бланка (анкеты, формуляра), в который заносятся первичные сведения. Необходимым дополнением к бланку является инструкция (или указания на самих формулярах), разъясняющая смысл вопроса. Состав и содержание вопросов программы наблюдения зависят от задач исследования и от особенностей изучаемого общественного явления.

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.