Стадії повного статистичного дослідження. Етапи статистичного дослідження

2.1 Схема проведення статистичного дослідження

Системи статистичного аналізу даних – це сучасний ефективний інструмент статистичного дослідження. Широкі можливості обробки статистичних даних мають спеціальні системи статистичного аналізу, і навіть універсальні засоби – Excel, Matlab, Mathcad та інших.

Але навіть найдосконаліший інструмент не може замінити дослідника, який повинен сформулювати мету дослідження, провести збір даних, вибрати методи, підходи, моделі та засоби проведення обробки та аналізу даних, а також інтерпретувати отримані результати.

На малюнку 2.1 представлено схему проведення статистичного дослідження.

Рис.2.1 – Принципова схема статистичного дослідження

Вихідним пунктом статистичного дослідження є формулювання проблеми. При її визначенні враховується мета дослідження, визначається яка інформація необхідна і як вона використовуватиметься при прийнятті рішення.

Саме статистичне дослідження починається з попереднього етапу. Під час підготовчого етапу аналітики вивчають технічне завдання- Документ, що складається замовником дослідження. У технічному завданні мають бути чітко сформульовані цілі дослідження:

визначено об'єкт дослідження;

перераховані припущення та гіпотези, які під час дослідження мають бути підтверджені або спростовані;

описано те, як використовуватимуться результати дослідження;

терміни, у яких дослідження має бути проведено бюджет дослідження.

На основі технічного завдання розробляється структура аналітичного звіту- те, в якому виглядімають бути представлені результати дослідження, а також програма статистичного спостереження. Програма є переліком ознак, що підлягають реєстрації в процесі спостереження (або питань на які повинні бути отримані достовірні відповіді щодо кожної обстежуваної одиниці спостереження). Зміст програми визначається як особливостями об'єкта, що спостерігається, і цілями дослідження, так і методами, обраними аналітиками для подальшої обробки зібраної інформації.

Основний етап статистичного дослідження включає збирання необхідних даних та їх аналіз.

Фінальним етапом дослідження є складання аналітичного звіту та надання його замовнику.

На рис. 2.2 представлено схему статистичного аналізу даних.

Рис.2.2 - Основні етапи статистичного аналізу

2.2 Збір статистичної інформації

Збір матеріалів передбачає аналіз технічного завдання дослідження, визначення джерел необхідної інформації та (за необхідності) розробку анкет. При дослідженні джерел інформації всі необхідні дані поділяють на первинні(дані, яких немає в наявності та які мають бути зібрані безпосередньо для даного дослідження), та вторинні(Зібрані раніше для інших цілей).

Збір вторинних даних часто називають "кабінетним" чи "бібліотечним" дослідженням.

Приклади збору первинних даних: спостереження відвідувачів магазину, анкетування пацієнтів лікарні, обговорення проблеми на нараді.

Вторинні дані ділять на внутрішні та зовнішні.

Приклади джерел внутрішніх вторинних даних:

інформаційна система організації (що включає бухгалтерську підсистему, підсистему управління продажами, CRM (CRM-система, скорочення від англ. Customer Relationship Management) - прикладне програмне забезпечення для організацій, призначене для автоматизації стратегій взаємодії з замовниками) та інші);

раніше проведені дослідження;

письмові звіти працівників.

Приклади джерел зовнішніх вторинних даних:

звіти органів статистики та інших державних установ;

звіти маркетингових агенцій, професійних асоціацій тощо;

електронні бази даних (адресні довідники, ГІС тощо);

бібліотеки;

засоби масової інформації.

Основними вихідними даними на етапі збору даних є:

запланований обсяг вибірки;

структура вибірки (наявність та розмір квот);

вид статистичного спостереження (збір даних опитування, анкетування, вимір, експеримент, експертиза, ін.);

інформація про параметри опитування (наприклад, можливість факту фальшування анкет);

схема кодування змінних у базі даних програми, обраної для обробки;

план-схема перетворення даних;

план-схема використовуваних статистичних процедур.

Цей етап включає безпосередньо процедуру анкетування. Зрозуміло, анкети розробляються лише отримання первинної інформації.

Отримані дані мають бути відповідним чином відредаговані та підготовлені. Кожна анкета чи форма спостереження перевіряється та, якщо потрібно, коригується. Кожній відповіді надаються числові або літерні коди – здійснюється кодування інформації. Підготовка даних включає редагування, розшифровку і перевірку даних, їх кодування і необхідні перетворення.

2.3 Визначення характеристик вибірки

Як правило, дані, зібрані в результаті статистичного спостереження щодо статистичного аналізу є вибірковою сукупністю. Послідовність перетворення даних на процес статистичного дослідження можна схематично представити так (рис. 2.3)

Рис 2.3 Схема перетворення статистичних даних

Аналізуючи вибірку, можна робити висновки про генеральну сукупність, подану вибіркою.

Остаточне визначення загальних параметрів вибіркивиробляють коли всі анкети зібрані. Воно включає:

визначення реальної кількості респондентів,

визначення структури вибірки,

розподіл за місцем опитування,

встановлення довірчого рівня статистичної надійності вибірки,

розрахунок статистичної помилки та визначення репрезентативності вибірки.

Реальна кількістьреспондентів може бути більшим чи меншим запланованого. Перший варіант кращий для аналізу, але невигідний замовнику дослідження. Другий може негативно позначитися якості дослідження, отже, невигідний ні аналітикам, ні замовникам.

Структура вибіркиможе бути випадковою або невипадковою (респонденти відбиралися на основі попередньо відомого критерію, наприклад методом квотування). Випадкові вибірки апріорі є репрезентативними. Невипадкові вибірки можуть бути нерепрезентативними щодо генеральної сукупності, але давати важливу інформацію для досліджень. У цьому випадку також слід уважно поставитися до фільтраційних питань анкети, які призначені спеціально для відсіювання респондентів, що не підходять під вимоги.

Для визначення точності оцінюванняНасамперед необхідно встановити рівень довірчої ймовірності (95% або 99%). Тоді максимальна статистична помилкавибірки розраховується як

або
,

де - обсяг вибірки, - ймовірність настання досліджуваної події (попадання респондента у вибірку), - ймовірність зворотної події (непопадання респондента на вибірку), - Коефіцієнт довірчої ймовірності,
- Дисперсія ознаки.

У таблиці 2.4 наведено найбільш уживані значення довірчої ймовірності та коефіцієнтів довірчої ймовірності.

Таблиця 2.4

2.5 Обробка даних на комп'ютері

Аналіз даних із застосуванням комп'ютера включає виконання низки необхідних кроків.

1. Визначення структури вихідних даних.

2. Введення даних у комп'ютер відповідно до їх структури та вимог програми. Редагування та перетворення даних.

3. Завдання методу обробки даних відповідно до завдань дослідження.

4. Отримання результату обробки даних. Його редагування та збереження у потрібному форматі.

5. Інтерпретація результату обробки.

Кроки 1 (підготовчий) та 5 (заключний) не здатна виконати жодна комп'ютерна програма – їх дослідник робить сам. Кроки 2-4 виконуються дослідником з використанням програми, але саме дослідник визначає необхідні процедури редагування та перетворення даних, методи обробки даних, а також формат подання результатів обробки. Допомога комп'ютера (кроки 2–4) полягає, зрештою, у переході від довгої послідовності чисел до компактнішої. На "вхід" комп'ютера дослідник подає масив вихідних даних, який недоступний осмисленню, але придатний для комп'ютерної обробки (крок 2). Потім дослідник дає програмі команду на обробку даних відповідно до поставленого завдання та структури даних (крок 3). На «виході» він отримує результат обробки (крок 4) - теж масив даних, лише менший, доступний осмисленню і змістовної інтерпретації. При цьому вичерпний аналіз даних зазвичай вимагає багаторазової обробки з застосуванням різних методів.

2.6 Вибір стратегії аналізу даних

Вибір стратегії аналізу зібраних даних ґрунтується на знанні теоретичних та практичних аспектів досліджуваної предметної галузі, специфіки та відомих характеристик інформації, властивостей конкретних статистичних методів, а також на досвіді та поглядах дослідника.

Необхідно пам'ятати, що аналіз даних - це не кінцева мета дослідження. Його мета – отримати інформацію, яка допоможе вирішити певну проблему та прийняти адекватні управлінські рішення. Вибір стратегії аналізу має починатися з дослідження підсумків попередніх етапів процесу: визначення проблеми та розробка плану дослідження. Як "чернетки" використовується попередній план аналізу даних, розроблений як один з елементів плану дослідження. Потім, у ході надходження на наступних стадіях процесу дослідження додаткової інформації може знадобитися внесення певних змін.

Статистичні методи поділяються на одно- та багатовимірні. Одновимірні методи (univariatetechniques) використовуються тоді, коли всі елементи вибірки оцінюються одним показником, або якщо цих показників кілька для кожного елемента, але кожна змінна аналізується при цьому окремо від усіх інших.

Багатовимірні методи (multivariate techniques) чудово підходять для аналізу даних, якщо для оцінки кожного елемента вибірки використовують два або більше показників і ці змінні аналізуються одночасно. Такі методи застосовуються визначення залежностей між явищами.

Багатовимірні методи відрізняються від одномірних передусім тим, що з їх використання центр уваги зміщується з рівнів (середніх показників) і розподілів (дисперсій) явищ і зосереджується на рівні взаємозв'язку (кореляції чи ковариации) між цими явищами.

Одномірні методи можна класифікувати з урахуванням того, які дані аналізуються: метричні чи неметричні (рис. 3). Метричні дані (metric data) вимірюються за інтервальною шкалою або відносною шкалою. Неметричні дані (nonmetric data) оцінюються за номінальною або порядковою шкалою

З іншого боку, ці методи ділять на класи з урахуванням того, скільки вибірок - одна, дві чи більше - аналізується під час досліджень.

Класифікація одновимірних статистичних методів представлена на рис.2.4.

Мал. 2.4 Класифікація одновимірних статистичних методів залежно від аналізованих даних

Число вибірок визначається тим, як ведеться робота з даними для конкретного аналізу, а не тим, яким способом збиралися дані. Наприклад, дані по особам чоловічої та жіночої статі можна отримати в межах однієї вибірки, але якщо їх аналіз націлений на виявлення різниці у сприйнятті, заснованої на різниці статей, досліднику доведеться оперувати двома різними вибірками. Вибірки вважаються незалежними, якщо вони експериментально не пов'язані між собою. Вимірювання, проведені в одній вибірці, не впливають на значення змінних до іншої. Для аналізу дані, що стосуються різних груп респондентів, наприклад зібрані від осіб жіночої та чоловічої статі, зазвичай обробляються як незалежні вибірки.

З іншого боку, якщо дані щодо двох вибірок відносяться до однієї і тієї ж групи респондентів, вибірки вважаються об'єднаними в пари залежними.

Якщо існує лише одна вибірка метричних даних, можна використовувати z- і t-критерій. Якщо ж незалежних вибірок дві чи більше, у першому випадку можна скористатися z-і t-критерієм для двох вибірок, у другому - методом однофакторного дисперсійного аналізу. Для двох пов'язаних вибірок використовують парний t-критерій. Якщо йдеться про неметричні дані за однією вибіркою, дослідник може скористатися критеріями частотного розподілу, хі-квадратом, критерієм Колмогорова-Смирнова (K~S), критерієм серій та біноміальним критерієм. Для двох незалежних вибірок з неметричними даними можна вдатися до наступних методів аналізу: хі-квадрат, Манна-Уітні, медіани, К-С, однофакторним дисперсійним аналізом Крускала-Уолліса (ТА К-У). На відміну від цього, якщо існує дві або більше взаємопов'язаних вибірок, слід скористатися критеріями знаків Мак-Немара та Вілкоксона.

Багатомірні статистичні методи націлені виявлення існуючих закономірностей: взаємозалежності змінних, взаємозв'язку чи послідовності подій, межобъектного подібності.

Досить умовно можна виділити п'ять стандартних типів закономірностей, дослідження яких становить значний інтерес: асоціація, послідовність, класифікація, кластеризація та прогнозування

Асоціація має місце у разі, якщо кілька подій пов'язані друг з одним. Наприклад, дослідження, проведене в супермаркеті, може показати, що 65% тих, хто купив кукурудзяні чіпси, беруть також і "кока-колу", а за наявності знижки за такий комплект "колу" набувають у 85% випадків. Маючи у своєму розпорядженні відомості про таку асоціацію, менеджерам легко оцінити, наскільки дієва знижка, що надається.

Якщо існує ланцюжок пов'язаних у часі подій, то говорять про послідовність. Так, наприклад, після покупки будинку в 45% випадків протягом місяця купується нова кухонна плита, а в межах двох тижнів 60% новоселів обзаводяться холодильником.

За допомогою класифікації виявляються ознаки, що характеризують групу, до якої належить той чи інший об'єкт. Це робиться у вигляді аналізу вже класифікованих об'єктів і формулювання деякого набору правил.

Кластеризація відрізняється від класифікації тим, що групи заздалегідь не задані. За допомогою кластеризації виділяють різні однорідні групи даних.

Основою для всіляких систем прогнозування є історична інформація, що зберігається у вигляді часових рядів. Якщо вдається побудувати визначити закономірності, адекватно відбивають динаміку поведінки цільових показників, є можливість, що з допомогою можна передбачити і поведінка системи у майбутньому.

Багатомірні статистичні методи можна поділити на методи аналізу взаємозв'язку та класифікаційний аналіз (рис. 2.5).

Рис.2.5 - Класифікація багатовимірних статистичних методів

одержаних матеріалів.

узагальнюючих показників.

Кожне спостереження проводиться із конкретною метою. Під час проведення необхідно встановити, що підлягає обстеженню. Потрібно вирішити такі питання:

Об'єкт спостереження

Одиниця спостереження

Ценз

Ознака

Програма спостереження оформляється як бланків (анкет, формулярів), у яких заносяться первинні дані. Необхідним доповненням бланків є інструкція, яка роз'яснює зміст питань.

терміни спостереження;

підготовчі роботи;

Наприклад, критичним моментом мікроперепису 94г. був 0.00 год. у ніч із 13-14 лютого. Встановлюючи критичний момент спостереження, м. з фотографічною точністю визначити справжній стан справ.

Дата публікації: 2015-01-09; Прочитано: 317 | Порушення авторського права сторінки

Studopedia.org - Студопедія. Орг - 2014-2018 рік. (0.001 с) ...

Етапи статистичного дослідження. Зібрані у процесі першої стадії статистичного дослідження – статистичного спостереження – дані про величину будь-якої ознаки досліджуваної сукупності

123Наступна ⇒

Зібрані у першій стадії статистичного дослідження – статистичного спостереження - Дані про величину будь-якої ознаки досліджуваної сукупності повинні бути оброблені так, щоб вийшла точна і ґрунтовна відповідь на всі питання, поставлені метою дослідження. Завдання другої стадії статистичного дослідження – статистичної обробки (зведення) – полягає в тому, щоб упорядкувати та узагальнити первинний матеріал, звести його до груп і на цій основі дати узагальнену характеристику сукупності. Якість вихідного статистичного матеріалу визначає якість узагальнюючих показників, отриманих у результаті статистичного зведення.

Розрізняють зведення просте і складне (статистичне угруповання).

Просте зведення– це операція з підрахунку загальних підсумків із сукупності одиниць спостереження. Складне зведення - Це комплекс операцій, що включають угруповання одиниць спостереження, підрахунок підсумків по кожній групі та по всій сукупності та подання результатів зведення та угруповання у вигляді статистичних таблиць.

Статистична угруповання зводиться до розчленування сукупності на групи по відібраної суттєвої для одиниць сукупності ознаки (групувальній ознакі ). Вибір групувального ознаки, тобто. ознаки , яким виробляється об'єднання одиниць досліджуваної сукупності групи, – одне з найістотніших і найскладніших питань теорії угруповання та статистичного дослідження . Від правильного вибору групувального ознаки часто залежить результати всього статистичного дослідження.

Статистичне спостереження. Етапи статистичного дослідження

Угруповання дозволяє отримати такі результати, за якими можна виявити склад сукупності, характерні риси та властивості типових явищ, виявити закономірності та взаємозв'язки.

Найпростішим і найчастіше використовуваним способом узагальнення статистичних даних є ряди розподілу . Статистичним рядом (законом) розподілу називають чисельний розподіл одиниць сукупності за ознакою, що вивчається. Нехай деяка СВ дискретна, тобто. може приймати лише фіксовані (на деякій шкалі) значення X i. У цьому випадку низка значень ймовірностей P(X i) для всіх ( i=1, 2, …, n) допустимих значень цієї величини називають її законом розподілу.

Залежно від використовуваної групувальної ознаки статистичні ряди можуть бути атрибутивними та варіаційними (кількісними).

Атрибутивні рядирозподіли відображають якісний стан одиниць сукупності (стаття людини, сімейний стан, галузеву приналежність підприємства, його форму власності тощо), а варіаційні – мають числове вираження (обсяг виробництва, дохід сім'ї, вік людини, бал успішності тощо).

Прикладом атрибутивного ряду може бути розподіл студентів групи за статтю.

Варіаційні (кількісні) груповані ряди можуть бути дискретними або інтервальними . Дискретний варіаційний ряд розподілу – це ряд, у якому чисельний розподіл одиниць сукупності за дискретною ознакою виражено цілим кінцевим значенням. Прикладом може бути розподіл робітників за розрядами, розподіл сімей міста за кількістю дітей і т.п. Інтервальний ряд розподілу – це ряд, у якому значення ознаки задано як інтервалу. Побудова інтервальних варіаційних рядів доцільно насамперед для випадкових величин, що характеризуються безперервною варіацією ознаки (тобто коли величина ознаки в одиниць сукупності може набувати будь-яких значень, хоча б і в певних межах).

Отже, закон розподілу ймовірностей дискретної СВ несе всю інформацію про неї. Цей закон (або просто – розподіл випадкової величини) можна задати трьома способами:

- у вигляді таблиці значень величини та відповідних їм ймовірностей;

- у вигляді діаграми або, як її іноді називають, гістограми розподілу;

- у вигляді формули, наприклад, для нормального, біномного та ін розподілу.

123Наступна ⇒

Схожа інформація:

Пошук на сайті:

Етапи статистичного дослідження

Стадії статистичного дослідження.

Статистичне дослідження- це науково організований за єдиною програмою збір, зведення та аналіз даних (фактів) про соціально-економічні, демографічні та інші явища та процеси суспільного життя в державі з реєстрацією їх найбільш суттєвих ознак в обліковій документації.

Відмінними рисами (специфікою) статистичного дослідження є: цілеспрямованість, організованість, масовість, системність (комплексність), сумісність, документованість, контрольованість, практичність.

Статистичне дослідження складається з трьох основних стадій:

1) збирання первинної статистичної інформації(Статистичне спостереження) - спостереження, збір даних про значення досліджуваного ознаки одиниць стат-ой сов-ти, кт є фундаментом майбутнього стат-го аналізу. Якщо при зборі первинних статей даних припущено помилку або матеріал виявився недоброякісним, це вплине на правильність і достовірність як теоретичних, так і практичних висновків.

2) статистична зведення та обробка первинної інформації– дані піддаються систематизації та угрупованню. Результати стат угруповання та зведення викладаються у вигляді стат-х таблиць є найбільш раціональною, систематизованою, компактною та наочною формою подання масових даних.

3) узагальнення та інтерпретація статистичної інформації- проводиться аналіз статистичної інформації.

Всі ці етапи пов'язані між собою, відсутність однієї з них веде до розриву цілісності статистичного дослідження.

Етапи стат дослідження

1. Постановка мети

2.Визначення об'єкта спостереження

3.Визначення одиниць спостереження

4. Складання програми дослідження

5.Складання інструкції для заповнення бланка

6. Зведення та групування даних (короткий аналіз)

Основні поняття та категорії статистичної науки.

1. Статистична сукупність– це безліч явищ, що мають одну або кілька загальних ознак і відрізняються між собою за значеннями інших ознак. Такі, наприклад, сукупність домогосподарств, сукупність сімей, сукупність підприємств, фірм, об'єднань тощо.

2. Ознака -це властивість, характерна риса явища, що підлягає статистичному вивченню

3. Статистичний показник- це узагальнююча кількісна характеристика соц-еконм явищ і процесів у їхній якісній визначеності в умовах конкретного місця та часу. Статистичні показники можна поділити на два основні види: обліково-оціночні показники (розміри, обсяги, рівні явища, що вивчається) і аналітичні показники (відносні та середні величини, показники варіації і т.д.).

4. Одиниця сов-ти- Це кожне окреме, що підлягає стат-му вивчення.

5. Варіація- Це змінність величини ознаки в окремих одиниць сов-ти явищ.

6. Закономірністю– називають повторюваність та порядок зміни у явищах.

Основні етапи статистичного спостереження.

Ст-е спостереження– це науково обгрунтований збір даних про соц-економ явище життя.

Етапи СН:

1.Подготовка до статистичного спостереженню – передбачає використання методу масових спостережень, кт є що інше, як збирання первинної стат-ой информации. (вирішення науково-методичних та організаційно-технічних питань).

2. Зведення та угруповання первинних стат даних- Зібрана інф-ція за допомогою методу стат угруповань певним способом узагальнюється і розподіляється. вкюч роботи, починається з розсилки переписних листів, анкет, бланків, форм стат-ой звітності і закінчується їх здаванням після заповнення до органів, які проводять спостереження.

3. Аналіз стат інф-ції- За допомогою методу узагальнюючих показників здійснюється аналіз стат інф-ції.

4. Розробка пропозицій щодо вдосконалення СН– аналізуються причини, кт призвели до невірного заповнення стат бланків та розробляються пропозиції щодо вдосконалення спостереження.

Отримання відомостей під час кт СН вимагає чималих витрат фінансових трудових і часу. (Опитування громадської думки)

Угруповання статистичних даних.

Угрупуванням- Це поділ сов-ти на групи за суттєвими ознаками.

Причини проведення угруповання: своєрідність об'єкта стат-го дослідження.

За допомогою методу угруповань вирішуються слід завдання:виділення соц-економ типів та явищ; вивчення структури явища та структурних зрушень, що відбуваються в ньому; виявлення зв'язку та залежності між явищами.

Вирішуються ці завданняза допомогою типологічних, структурних та аналітичних угруповань.

Типологічна гр-ка- Виявлення типів соц-екон явищ (гр пром-х підприємств за формами власності)

Структурна гр-ка-Вивчення структури та структурних зрушень. За допомогою таких гр-ок можуть вивчатися: склад нас-я за статтю, віком, місцем проживання та ін.

Аналітична гр-ка- Виявлення взаємозв'язку між ознаками.

Етапи побудови СГ:

1. вибір групувального ознаки

2. визначення необхідного числа груп, на кт необхідно розбити досліджувану сов-ть

3. встановити межі інтервалів гр-ки

4.установлення кожної гр-ки показників чи його системи, кт повинні характеризуватися виділені групи.

Системи угруповань.

Система угруповань- Це ряд взаємопов'язаних статистичних угруповань за найбільш істотними ознаками, що всебічно відображає найважливіші сторони явищ, що вивчаються.

Типологічна гр-ка- Це поділ досліджуваної якісно різнорідної сов-ти на класи, соц-екон типи (гр пром-х підприємств за формами власності)

Структурна гр-ка- Характеризує склад однорідної сов-ти за певними ознаками. За допомогою таких гр-ок можуть вивчатися: склад нас-я за статтю, віком, місцем проживання та ін.

Аналітична гр-ка- Використовують при вивченні взаємозв'язків між ознаками, одна з кт факторна (впливає на зміну результативності), інша результативна (ознаки, що змінюються під впливом факторів).

Побудова та види рядів розподілу.

Статиме ряд розподілу- Це впорядкований розподіл одиниць сов-ки на групи за певною ознакою, що варіює.

Розрізняють: атрибутивні та варіаційні ради розподілу.

Атрибутивний- Це р.р., побудовані за якісними ознаками. Р.Р. прийнято оформляти як таблиць. Вони характеризують склад сов-ти за існуючими ознаками, взяті кілька періодів, ці дані дозволяють досліджувати зміна структури.

Варіаційний- Це р.р., побудовані за кількісною ознакою. Будь-який варіаційний ряд складаються з 2х елементів: варіантів та частот.

Варіантамивважаються окремі значення ознаки, кт приймає в варіаційному ряду, тобто.

конкретне значення ознаки, що варіює.

Частоти– це числ-ти окремих варіантів чи кожної групи варіаційного низки, тобто. це числа, що показують, як часто зустрічаються ті чи інші варіанти в р.н.

Варіаційний ряд:

1.дискретний- характеризує розподіл одиниць сов-ти за дискретною ознакою (розподіл сімей за кількістю кімнат в окремих квартирах).

2. інтервальний- Ознака представлений у вигляді інтервалу; доцільно насамперед при безперервній варіації ознаки.

Найзручніше р.н. аналізувати за допомогою їхнього графічного зображення, що дозволяє судити і про форму розподілу. Наочне уявлення про хар-ре зміни частот варіаційного ряду дають полігон та гістограма, є огива та кумулята.

Статистичні таблиці.

СТ- Це раціональна та поширена форма подання стат-х даних.

Таблиця явл найбільш раціональною, наочною та компактною формою подання стат-го матеріалу.

Основ прийоми, що визначають техніку формування СТ слід:

1. Т повинна бути компактною і містити тільки ті вихідні дані, які безпосередньо відображають досліджуване соц-економ явище в ст-ці.

2. заголовок таблиці та назви граф і рядків повинні бути чіткими, короткими.

3.інф-ція розташовується в стовпцях (графах) таблиці, завершуються підсумковим рядком.

5.графи та рядки корисно нумерувати і т.д.

За логічним змістом СТ є «стат пропозицію», осн елементами явл підлягає і присудок.

Що підлягаютьНазиваючи об'єкт, характеризується цифрами. це м.б. одна чи кілька сов-ей, отд одиниці сов-ти.

СказуванеСТ це показники, кт характеризують об'єкт вивчення, тобто. підлягає таблиці. Даний це верхні заголовки і стан змісту граф зліва направо.

9. Поняття абсолютної величини у статистиці .

Стат пок-лі- Це якісно певна змінна величина, яка кількісно характеризує об'єкт дослідження або його властивості.

А.В.– це узагальнюючий показник, що характеризує розміри, масштаб чи обсяги тієї чи іншої явища за умов місця і часу.

Способи вираження: натуральні одиниці (т., шт., кількість); трудове вимір (раб. Вр, трудомістк); вартісний вираз

Способи отримання: реєстрація фактів, зведення та угруповання, розрахунок з опред методології (ВВП, рейтинги і т.д.)

Види АВ: 1.індивід АВ - характеризують окремі елементи заг-х явищ 2. Сумарні АВ - хар-т показники по сов-ти об'єктів.

Абсолютна зміна (/_\) – різниця між 2 АВ.

Стадії та методи статистичного дослідження

Статистичне дослідження складається з трьох основних стадій:

Статистичне спостереження- Це перша стадія. У ході відбувається збір первинної статистичної інформації та даних, які стануть основою для майбутнього статистичного аналізу. Методи статистичного спостереження представлені переписами, статистичною звітністю, анкетуванням, вибірковим спостереженням.

Статистичне зведення- Це друга стадія. У результаті відбувається обробка первинної інформації; узагальнюються конкретні поодинокі відомості, що утворюють сукупність з метою виявлення типових рис і закономірностей, властивих досліджуваному явищу загалом. Основним методом статистичного зведення виступає угруповання, коли досліджувані явища поділяються на найважливіші типи, характерні групи та підгрупи за суттєвими ознаками. Підсумки статистичного угруповання та зведення викладаються у вигляді таблиць та графіків.

Узагальнення та аналіз статистичної інформації- Це третя стадія. Статистичний аналіз є завершальною стадією статистичного дослідження.

Основними етапами аналізу є такі дії:

1. встановлення фактів та їх оцінка;

2. встановлення характерних рис та причин явища;

3. зіставлення явища з базовими явищами - нормативними, плановими та іншими;

4. формулювання гіпотез, висновків та припущень;

5. статистична перевірка висунутих гіпотез з допомогою спеціальних узагальнюючих статистичних показників.

Узагальнюючі показникиабсолютні, відносні, середні величини та індексні системи застосовуються саме на цій стадії. Загальні риси формування узагальнюючих показників встановлюються за допомогою вимірювання їх відхилень та приведення до усередненого показника. Вивчення відхилень — «варіацій» — разом із застосуванням середніх та відносних величин має велике практичне та наукове значення. Показники відхилень «варіацій» характеризують ступінь однорідності статистичної сукупності за ознакою. Показники «варіацій» визначають ступінь та межі варіації. Значний інтерес представляє взаємозв'язок ознак «варіацій».

Усі ці три стадії нерозривно пов'язані між собою органічною єдністю. Так, проведення статистичного спостереження безглуздо без подальшого аналізу, а аналіз неможливий без інформації, одержаної на стадії первинної обробки даних.

Обробка емпіричних даних дослідження ділиться зазвичай кілька етапів:

1) Первинна обробка даних:

- Складання таблиць;

- Перетворення форми інформації;

- Перевірка даних.

2) Статистичний аналіз даних:

- Аналіз первинних статистик;

- Оцінка достовірності відмінностей;

- Нормування даних;

- Кореляційний аналіз;

- Факторний аналіз.

Найчастіше обробку даних доцільно розпочати зі складання зведених таблиць.

Зведена таблиця даних- Це своєрідний «акумулятор» всіх даних, отриманих в результаті проведеного дослідження, в ідеалі вона повинна містити дані всіх піддослідних за всіма методиками дослідження. Зазвичай зведені таблиці складаються у програмі Microsoft Office Excel, чи Word, Access.

Основою для зведеної таблиці вихідних даних є така форма. Кожен рядок містить значення всіх показників одного випробуваного. У кожному стовпці (полі) записані значення одного показника за всіма піддослідними. Таким чином, у кожному осередку (клітині) таблиці записано лише одне значення одного показника одного випробуваного. У верхньому рядку дано номер випробуваного по порядку, ПІБ (або якийсь інший ідентифікатор), виміряні показники, шкільні оцінки тощо. Цей рядок полегшує орієнтування у таблиці. У кожному наступному рядку записана ПІБ випробуваного та значення всіх виміряних у нього параметрів; Вочевидь, всім випробуваних у тому самому порядку показників.

Досліджуваних можна перерахувати в алфавітному порядку, але краще використовувати цей принцип на нижньому рівні поділу. Спочатку краще розділити піддослідних за їх приналежністю до будь-яких підгруп, які порівнюватимуть між собою. Усередині цих підгруп корисно впорядкувати піддослідних за статтю, віком або іншим, важливим для вас, параметром.

Перетворення форми інформації.

У таблицю доцільно внести всі цікаві для вас ознаки у формі десяткового числа, тобто попередньо перерахувати хвилини в десяткові частки години, секунди - в десяткові частки хвилини, кількість місяців - в десяткову частку року і т.д. Це необхідно, оскільки формат даних для більшості комп'ютерних програм, що використовуються зараз, накладає свої обмеження. Намагайтеся також без особливої необхідності не заносити до таблиці різні текстові символи (крапки, коми, тире тощо).

Усю інформацію, яку можна закодувати числами, краще перевести на числову форму. Це дасть більше можливостей для різних видів обробки даних. Винятком є перший рядок, у якому записані назви (частіше короткі назви – абревіатури) виміряних показників. У вигляді чисел в таблицю можна вписати інформацію і про ті параметри вибірки, які можуть виявитися значущими факторами, але є у вас в якісних показниках.

Методи та основні етапи статистичних досліджень

Найбільш простими операціями можуть бути: числове кодування (чоловіки – 1, жінки – 2; минулі навчання – 1, не минулі – 2 тощо) та переведення якісних показників у ранги.

Перевірка даних.

Після створення таблиці на папері або на комп'ютері необхідно перевірити якість отриманих даних. І тому часто досить уважно оглянути масив даних. Почати перевірку слід з виявлення помилок (опис), які полягають у тому, що неправильно написано порядок числа. Наприклад, 100 написано замість 10, 9,4 – замість 94 тощо. При уважному перегляді стовпцями це легко виявити, оскільки порівняно рідко зустрічаються параметри, які сильно варіюють. Найчастіше значення одного параметра мають один або найближчі порядки. При наборі даних на комп'ютері важливо дотримуватись вимог формату даних у використовуваній статистичній програмі. Насамперед це стосується знака, які повинен відокремлювати в десятковому числі цілу частину від дробової (крапка або кома).

Використання методів математичної статистики при обробці первинних емпіричнихданих необхідно підвищення достовірності висновків наукового дослідження. При цьому не рекомендується обмежуватися використанням таких показників, як середні арифметичні та відсотки. Вони найчастіше не дають достатніх підстав для обґрунтованих висновків із емпіричних даних.

Вибір методу статистичного аналізу отриманих емпіричних даних – дуже важлива та відповідальна частина дослідження. І робити це краще до того, як отримано дані. При плануванні дослідження необхідно заздалегідь продумати, які емпіричні показники реєструватимуться, за допомогою яких методів будуть оброблятися, і які висновки при різних результатах обробки можна буде зробити.

При виборі статистичного критеріюпотрібно, передусім, ідентифікувати тип змінних (ознак) і шкалу виміру, яка використовувалася для вимірювання показників та інших змінних - наприклад, вік, склад сім'ї, рівень освіти. Як змінні можуть виступати будь-які показники, які можна порівнювати один з одним (тобто вимірювати). Слід пам'ятати, що у дослідженнях можуть широко використовуватися номінативні і порядкові шкали: вербальні і невербальні поведінкові реакції стать, рівень освіти - це може розглядатися як змінних. Головне - мати чіткі та ясні критерії їхнього віднесення до того чи іншого типу залежно від поставлених гіпотез та завдань.

При виборі статистичного критерію необхідно орієнтуватися також тип розподілу даних, який вийшов у дослідженні. Параметричні критерії використовуються у тому випадку, коли розподіл отриманих даних сприймається як нормальний. Нормальний розподіл з більшою ймовірністю (але не обов'язково) виходить при вибірках більше 100 піддослідних (може вийти і за меншої кількості, а може не вийти і за більшої). У разі використання параметричних критеріїв необхідна перевірка нормальності розподілу.

Для непараметричних критеріїв тип розподілу даних немає значення. При невеликих обсягах вибірки досліджуваних доцільно вибрати непараметричні критерії, які дають велику достовірність висновків, незалежно від того, чи отримано у дослідженні нормальний розподіл даних. У деяких випадках статистично обґрунтовані висновки можуть бути зроблені навіть при вибірках 5-10 піддослідних.

У багатьох дослідженнях здійснюється пошук відмінностей у вимірюваних показниках у випробуваних, які мають ті чи інші особливості. При обробці відповідних даних можуть використовуватися критерії виявлення відмінностей у рівні досліджуваного ознаки чи його розподілі. Для визначення значущості відмінностей у прояві ознаки в дослідженнях часто використовуються такі показники, як парний критерій Вілкоксону, U-критерій Манна-Уітні, критерій х-квадрат (х2), точний критерій Фішера, біноміальний критерій.

У багатьох дослідженнях здійснюється пошук взаємозв'язку досліджуваних показників в тих самих випробуваних. Для обробки відповідних даних можуть використовуватись коефіцієнти кореляції. Зв'язок величин один з одним та їх залежність часто характеризується коефіцієнтом лінійної кореляції Пірсона та коефіцієнтом рангової кореляції Спірмена.

Структура даних (і відповідно структура реальності, що вивчається), а також їх взаємозв'язок виявляється факторним аналізом.

У багатьох дослідженнях інтерес представляє аналіз мінливості ознаки під впливом будь-яких контрольованих факторів, або, іншими словами, оцінка впливу різних факторів на ознаку, що вивчається. Для математичної обробки даних у таких завданнях може використовуватися U-критерій Манна-Уітні, критерій Краскела-Уолліса, Т-критерій Вілкоксона, критерій? 2 Фрідмана. Однак для дослідження впливу, а тим більше взаємовпливу кількох факторів на параметр, що вивчається, корисніше може виявитися дисперсійний аналіз. Дослідник виходить із припущення, що одні змінні можуть розглядатися як причини, інші як наслідки. Змінні першого роду вважаються факторами, а змінні другого роду – результативними ознаками. У цьому вся відмінність дисперсійного аналізу від кореляційного, у якому передбачається, що зміни однієї ознаки просто пов'язані з певними змінами іншого.

У багатьох дослідженнях виявляється значущість змін (зсуву) будь-яких параметрів та проявів за певний проміжок часу, за певних умов (наприклад, за умов корекційного впливу). Формуючі експерименти у практичній психології вирішують саме це завдання. Для обробки відповідних даних можуть використовуватися коефіцієнти для оцінки достовірності зсуву значення досліджуваного ознаки. Для цього часто застосовуються критерії знаків Т-критерій Вілкоксону.

Важливо звернути увагу до обмеження, які має кожен критерій. Якщо один критерій не підходить для аналізу наявних даних, завжди можна знайти будь-який інший, можливо, змінивши тип представлення даних. Перш ніж проводити статистичний аналіз емпіричних даних, корисно перевірити, чи існують критичні значення, що відповідають кількості та типу ваших даних. В іншому випадку на вас може чекати розчарування, коли ваші підрахунки виявляться марними через відсутність у таблиці критичних значень при обсязі вибірки, яка у вас була.

Після знайомства з процедурою обчислення критерію можна проводити ручну обробку даних або скористатися статистичною програмою персонального комп'ютера.

Для комп'ютерної обробки найбільш популярні програми SPSS та Statistica.

Використання статистичних програм у комп'ютерній обробці на кілька порядків прискорює обробку матеріалу та надає у розпорядження дослідника такі методи аналізу, які в ручній обробці не можуть бути реалізовані. Однак повною мірою ці переваги можуть бути використані, якщо дослідник має необхідний рівень підготовки у цій галузі. Зазвичай, що потужніша комп'ютерна програм (що більш широкі в неї можливості), то більше часу вона вимагає освоєння. Таким чином, витрачати час на її вивчення за рідкісних звертань до потужного статистичного апарату не зовсім ефективно. Дуже часто використання таких програм для вирішення навіть нескладних завдань також потребує певної суми вмінь.

Для того, щоб уникнути зайвих складнощів та тимчасових витрат, набагато ефективніше звернутися до професіоналів. Вони якісно та професійно проведуть весь необхідний математико-статистичний аналіз даних вашого дослідження: аналіз первинних статистик, оцінку достовірності відмінностей, нормування даних, кореляційний та факторний аналіз тощо.

Після проведення необхідного статистичного аналізу даних потрібно співвіднести отримані результати з поставленою гіпотезою, з теоретичними обґрунтуваннями авторів, які досліджували цю тематику і попередніми дослідниками. Сформулювати висновки та проінтерпретувати отримані результати.

Попередня12345678910Наступна

Основні етапи статистичного дослідження

Розглянемо найважливіший метод статистики – статистичне спостереження.

Використання різних способів та прийомів статистичної методології

передбачає наявність вичерпної та достовірної інформації про досліджуваного

об'єкт. Дослідження масових суспільних явищ включає етапи збору

статистичної інформації та її первинної обробки, відомості та угруповання

результатів спостереження у певні сукупності, узагальнення та аналізу

одержаних матеріалів.

На першому етапі статистичного дослідження формуються первинні

статистичні дані, або вихідна статистична інформація, яка

є фундаментом майбутньої статистичної будівлі. Щоб будівля була

міцним, добротним і якісним має бути його основа. Якщо при зборі

первинних статистичних даних припущено помилку або матеріал виявився

недоброякісним, це вплине на правильність та достовірність як

теоретичних, і практичних висновків. Тому, статистичне

спостереження від початкової до завершальної стадії - отримання підсумкових

матеріалів - має бути ретельно продуманим та чітко ооганізованим.

Статистичне спостереження дає вихідний матеріал для узагальнення, початком

якого є зведення. Якщо при статистичному спостереженні про кожну його

одиниці отримують відомості, що характеризують її з багатьох сторін, то дані

зведення характеризують всю статистичну сукупність та окремі її частини.

На цій стадії сукупність ділиться за ознаками відмінності та об'єднується за

ознаками подібності, підраховуються сумарні показники за групами та

загалом. За допомогою методу угруповань явища, що вивчаються, діляться на найважливіші

типи, характерні групи та підгрупи за суттєвими ознаками. За допомогою

угруповань обмежують якісно однорідні у суттєвому відношенні

сукупності, що є передумовою визначення та застосування

узагальнюючих показників.

На заключному етапі аналізу за допомогою узагальнюючих показників

розраховуються відносні та середні величини, дається зведена оцінка

варіації ознак, характеризується динаміка явищ, застосовуються індекси,

балансові побудови, розраховуються показники, що характеризують тісноту

зв'язків у зміні ознак. З метою найбільш раціонального та наочного

викладу цифрового матеріалу він подається у вигляді таблиць та графіків.

3.Статистичне спостереження: поняття, основні форми.

Це науково-організована робота зі збору даних. Форми: стат. 1) звітність, кіт. базується на докум.обліку. з 98 г введено 4 уніфік.форми федер.гос.набл-ня: ФП-1 (випуск пр-ції), ФП-2 (інвестизм), ФП-3 (фін.стан орг-цій), ФП-4 (число -ть раб-ков, праця), 2) спеціально організ. ня, пр-тий, будівництв і подряд.орг-ций, розн.і оптов.торговлі. Види наближення: 1) суцільне, несплошне (вибірочн., цензові засновані на методі осн. масиву, монограф.). Набл-ние буває поточне, період., Одночасно. Способи спостереження: безпосередніх., документал., опитування (експедиц., анкетний, явочний, кореспонд.). Стат.набл-ния проводяться за планом, кот.вкл-т у собі: програмно-методолог.питання (мети, завдання), організ.питання (час, місце). У рез-ті, проведених набл-ний виникають похибки, кіт знижують точність набл-ний, тому проводиться контроль даних (логічний та лічильний). У рез-ті перевірки достовер.данных виявлено слід.помилки набл-ний: випадок. помилки (помилки реєстрації), навмисне помилки, ненавмисний. (систем.і несистем.), помилки репрезентативності (представницькості).

Програмно-методологічні питання статистичного спостереження.

Програмно-методологічні питання статистичного спостереження

Кожне спостереження проводиться із конкретною метою.

Під час проведення необхідно встановити, що підлягає обстеженню. Потрібно вирішити такі питання:

Об'єкт спостереження - Сукупність предметів, явищ, у яких повинні бути зібрані відомості. При визначенні об'єкта вказуються основні відмінні риси (ознаки). Кожен об'єкт масових спостережень складається з окремих одиниць, тому треба вирішити питання, який той елемент сукупності, який послужить одиницею спостереження.

Одиниця спостереження – це складовий елемент об'єкта, який є носієм ознак, що підлягають реєстрації та основою рахунку.

Ценз – це певні кількісні обмеження об'єкта спостереження.

Ознака - Це властивість, яка характеризує певні риси та особливості, властиві одиницям сукупності, що вивчається.

Організаційні питання статистичного спостереження.

Програма спостереження оформляється як бланків (анкет, формулярів), у яких заносяться первинні дані.

Необхідним доповненням бланків є інструкція, яка роз'яснює зміст питань.

До організаційних питань програми належать:

терміни спостереження;

критичний момент спостереження;

підготовчі роботи;

Термін спостереження, до якого відносять відомості, що реєструються. Називається об'єктивним часом спостереження. Це м.б. певний період часу (доба, декада, місяць) чи певний момент. Момент, до якого відносяться відомості, що реєструються, називається критичним моментом спостереження.

Наприклад, критичним моментом мікроперепису 94г. був 0.00 год.

у ніч із 13-14 лютого. Встановлюючи критичний момент спостереження, м. з фотографічною точністю визначити справжній стан справ.

Підготовчі роботи передбачають забезпечення спостереження за документами, а також складання списку звітних одиниць, бланків, інструкцій.

Документи м. заповняться у ході спостереження або за його результатами.

Важливе місце у системі підготовчих робіт має добір і підготовка кадрів, і навіть проведення інструктажу з тими, хто братиме участь у проведенні спостереження.

⇐ Попередня12345678910Наступна ⇒

Дата публікації: 2015-01-09; Прочитано: 313 | Порушення авторського права сторінки

Studopedia.org - Студопедія. Орг - 2014-2018 рік. (0.002 с) ...

Етапи статистичного дослідження.

1 етап: Статистичне спостереження

2 етап: Зведення та угруповання результатів спостереження у певні сукупності

3 етап: Узагальнення та аналізу отриманих матеріалів. Виявлення взаємозв'язків та масштабів явищ, визначення закономірностей їх розвитку, вироблення прогнозних оцінок. Важливою є наявність вичерпної та достовірної інформації про об'єкт, що вивчається.

У першому етапі статистичного дослідження формуються первинні статистичні дані, чи вихідна статистична інформація, що є фундаментом майбутнього статистичного «будівлі».

ЕТАПИ СТАТИСТИЧНОГО ДОСЛІДЖЕННЯ

Щоб «будівля» була міцною, добротною та якісною має бути її основа. Якщо при зборі первинних статистичних даних припущено помилку або матеріал виявився недоброякісним, це вплине на правильність і достовірність як теоретичних, так і практичних висновків. Тому статистичне спостереження від початкової до завершальної стадії має бути ретельно продуманим та чітко організованим.

Статистичне спостереження дає вихідний матеріал узагальнення, початком якого служить зведення. Якщо при статистичному спостереженні про кожну його одиницю отримують відомості, що характеризують її з багатьох сторін, дані зведення характеризують всю статистичну сукупність і окремі її частини. На цій стадії сукупність ділиться за ознаками відмінності та об'єднується за ознаками подібності, підраховуються сумарні показники за групами та загалом. За допомогою методу угруповань досліджувані явища поділяються на найважливіші типи, характерні групи та підгрупи за суттєвими ознаками. За допомогою угруповань обмежують якісно однорідні сукупності, що є передумовою визначення та застосування узагальнюючих показників.

На заключному етапі аналізу за допомогою узагальнюючих показників розраховуються відносні та середні величини, дається оцінка варіації ознак, характеризується динаміка явищ, застосовуються індекси, балансові побудови, розраховуються показники, що характеризують тісноту зв'язків у зміні ознак. З метою найбільш раціонального та наочного викладу цифрового матеріалу він подається у вигляді таблиць та графіків.

Пізнавальне значення статистикиполягає в тому що:

1) статистика дає цифрове та змістовне висвітлення досліджуваних явищ і процесів, служить найнадійнішим способом оцінки дійсності; 2) статистика дає доказову силу економічним висновкам, дозволяє перевірити різні «ходячи» твердження, окремі теоретичні положення; 3) статистика має здатність розкривати взаємозв'язки між явищами, показувати їх форму та силу.

1. СТАТИСТИЧНЕ СПОСТЕРЕЖЕННЯ

1.1. Основні поняття

Статистичне спостереження — це перший етап статистичного дослідження, що представляє собою науково організований за єдиною програмою облік фактів, що характеризують явища та процеси суспільного життя, та збір отриманих на основі цього обліку даних.

Проте чи всякий збір відомостей є статистичним спостереженням. Про статистичному спостереженні можна казати лише тоді, коли вивчаються статистичні закономірності, тобто. такі, що проявляються у масовому процесі, у великій кількості одиниць якоїсь сукупності. Тому статистичне спостереження має бути планомірним, масовим та систематичним.

Планомірністьстатистичного спостереження полягає в тому, що воно готується і проводиться за розробленим планом, який включає питання методології, організації, збору інформації, контролю якості зібраного матеріалу, його достовірності, оформлення підсумкових результатів.

Масовийхарактер статистичного спостереження передбачає, що він охоплює велику кількість випадків прояви даного процесу, достатню у тому, щоб отримати правдиві дані, що характеризують як окремі одиниці, а й усю сукупність загалом.

Систематичністьстатистичного спостереження визначається тим, що воно має проводитись або систематично, або безперервно, або регулярно.

До статистичного спостереження висуваються такі вимоги:

1) повноти статистичних даних (повноти охоплення одиниць сукупності, що вивчається, сторін того чи іншого явища, а також повноти охоплення в часі);

2) достовірності та точності даних;

3) їх однаковості та сумісності.

Будь-яке статистичне дослідження необхідно починати з формулювання його мети та завдань. Після цього визначаються об'єкт та одиниця спостереження, розробляється програма, вибираються вид та спосіб спостереження.

Об'єкт спостереження— сукупність соціально-економічних явищ та процесів, що підлягають дослідженню, або точні межі, в межах яких реєструватимуться статистичні відомості . Наприклад, при перепису населення необхідно встановити, яке саме населення підлягає реєстрації - готівка, тобто фактично що знаходиться в даній місцевості в момент перепису, або постійне, тобто живе в цій місцевості постійно. p align="justify"> При обстеженні промисловості необхідно встановити, які підприємства будуть віднесені до промислових. У ряді випадків обмеження об'єкта спостереження користуються тим чи іншим цензом. Ценз- Обмежувальна ознака, якій повинні задовольняти всі одиниці сукупності, що вивчається. Так, наприклад, при переписі виробничого обладнання потрібно визначити, що віднести до виробничого обладнання, а що до ручного інструменту, яке обладнання підлягає перепису — лише діюче або резервне, що також знаходиться в ремонті, на складі.

Одиницею спостереженняназивається складова частина об'єкта спостереження, яка служить основою рахунку та має ознаки, що підлягають реєстрації при спостереженні.

Приміром, при перепису населення одиницею спостереження є кожна окрема людина. Якщо ставиться завдання визначити чисельність і склад домогосподарств, то одиницею спостереження поруч із людиною буде кожне домогосподарство.

Програма спостереження— це перелік питань, щодо яких збираються відомості, або перелік ознак та показників, що підлягають реєстрації . Програма спостереження оформляється як бланка (анкети, формуляра), куди заносяться первинні відомості. Необхідним доповненням до бланку є інструкція (або вказівки на самих формулярах), яка роз'яснює зміст питання. Склад та зміст питань програми спостереження залежать від завдань дослідження та від особливостей досліджуваного суспільного явища.

Щоб отримати уявлення про те чи інше явище, зробити висновки необхідно провести статистичне дослідження. Предметом статистичного дослідження в охороні здоров'я та медицині можуть бути здоров'я населення, організація медичної допомоги, різні розділи діяльності лікувально-профілактичних установ, фактори довкілля, що впливають на стан здоров'я.

Методична послідовність виконання статистичного дослідження складається з певних етапів.

1 етап. Складання плану та програми дослідження.

2 етап. Збір матеріалу (статистичний нагляд).

3 етап. Розробка матеріалу, статистична угруповання та зведення

4 етап. Статистичний аналіз явища, що вивчається, формулювання висновків.

5 етап. Літературна обробка та оформлення отриманих результатів.

Після завершення статистичного дослідження розробляються рекомендації та управлінські рішення, проводиться впровадження результатів дослідження у практику, оцінюється ефективність.

У проведенні статистичного дослідження найважливішим елементом є дотримання суворої послідовності здійсненні названих етапів.

Перший етап статистичного дослідження - складання плану та програми - є підготовчим, на якому визначається мета та завдання дослідження, складається план та програма дослідження, розробляється програма зведення статистичного матеріалу та вирішуються організаційні питання.

Приступаючи ж статистичного дослідження, слід точно і чітко сформулювати мету та завдання дослідження, вивчити з цієї теми літературу.

Мета визначає основний напрямок дослідження і носить, як правило, не тільки теоретичний, а й практичний характер. Ціль формулюється ясно, чітко, недвозначно.

Для розкриття мети визначаються завдання дослідження.

p align="justify"> Важливим моментом підготовчого етапу є розробка організаційного плану. Організаційний план дослідження передбачає визначення місця (адміністративно-територіальних меж спостереження), час (конкретних термінів здійснення спостереження, проведення розробки та аналізу матеріалу) та суб'єкта дослідження (організаторів, виконавців, методичного та організаційного керівництва, джерел фінансування дослідження).

Пла н іслед іва нявключає:

визначення об'єкта дослідження (статистичної сукупності);

Обсяг дослідження (суцільне, несплошне);

видів (поточне, одноразове);

Способів збирання статистичної інформації. Програма дослідженнявключає:

визначення одиниці спостереження;

Перелік питань (облікових ознак), що підлягають реєстрації щодо кожної одиниці спостереження*

Розробку індивідуального облікового (реєстраційного) бланка з переліком питань та ознак, що підлягають обліку;

Розробку макетів таблиць, які потім вносяться результати дослідження.

На кожну одиницю спостереження заповнюється окремий бланк, містить паспортну частину, чітко сформульовані, поставлені у певній послідовності питання програми та дату заповнення документа.

Як облікові бланки можуть бути використані застосовувані в практиці лікувально-профілактичних установ облікові медичні форми.

Джерелами отримання інформації можуть бути інші медичні документи (історії хвороби та індивідуальні карти амбулаторного хворого, історії розвитку дитини, історії пологів), звітні форми лікувально-профілактичних установ та ін.

Для забезпечення можливості статистичної розробки даних із цих документів викопують відомості на спеціально розроблені облікові бланки, зміст яких визначається в кожному окремому випадку відповідно до завдань дослідження.

В даний час у зв'язку з машинною обробкою результатів спостереження з використанням ЕОМ питання програми можуть бути формалізовані , коли питання в обліковому документі ставляться у вигляді альтернативи (так, ні) , або пропонуються вже готові відповіді, з яких слід вибрати відповідь.

На першому етапі статистичного дослідження поряд із програмою спостереження складається програм* зведення отриманих даних, що включає встановлення принципів угруповання, виділення групувальних ознак , визначення комбінацій цих ознак; складання макетів статистичних таблиць.

Другий етап- Збір статистичного матеріалу (статистичне спостереження) - полягає в реєстрації окремих випадків досліджуваного явища і характеризують їх облікових ознак у реєстраційні бланки. Перед та під час виконання цієї роботи проводиться інструктаж (усний чи письмовий) виконавців спостереження, забезпечення їх формами реєстрації.

За часом статистичне спостереження може бути поточним та одноразовим.

При поточному наблю деніїявище вивчається за якийсь окремий період (тиждень, квартал , рік тощо) шляхом повсякденної реєстрації явища у міру виникнення кожного випадку. Прикладом поточного спостереження є облік числа народжених , померлих, хворих , виписаних зі стаціонару і т. п. Так враховуються явища, що швидко змінюються.

При одноразовому наблю деніїстатистичні дані збираються на певний (критичний) час. Одночасним спостереженням є: перепис населення, вивчення фізичного розвитку дітей, облік лікарняних ліжок на коней року, паспортизація лікувально-профілактичних закладів тощо. До цього виду належать профілактичні огляди населення. Одноразова реєстрація відбиває стан явища на даний момент вивчення. Цей вид спостереження використовується для вивчення явищ, що повільно змінюються.

Вибір вид спостереження за часом визначається метою та завданнями дослідження. Наприклад, характеристику госпіталізованих хворих можна отримати в результаті поточної реєстрації вибулих зі стаціонару (поточне спостереження) або шляхом одноденного перепису хворих, які перебувають у стаціонарі (одноразове спостереження).

Залежно від повноти охоплення явища, що вивчається, розрізняють суцільне і несуцільне дослідження.

При суцільномуДослідженні вивчаються все що входять до сукупності одиниці спостереження, тобто. Генеральна сукупність. Суцільне дослідження проводять з метою встановлення абсолютних розмірів явища, наприклад, загальної чисельності населення, загальної кількості народжених або померлих, загальної кількості хворих тим чи іншим захворюванням та ін. Суцільний метод застосовується і в тих випадках, коли відомості необхідні для оперативної роботи (облік інфекційної захворюваності) , навантаження лікарів та ін.)

При несуцільномуДослідженні вивчається лише частина генеральної сукупності. Воно підрозділяється кілька видів: анкетне, монографічне, основного масиву, вибіркове. Найпоширенішим у медичних дослідженнях є вибірковий метод.

Монографічний метод- дає детальний опис окремих характерних у будь-якому відношенні одиниць сукупності та глибокий, всебічний опис об'єктів.

Метод основного масиву- передбачає вивчення тих об'єктів, у яких зосереджено значну більшість одиниць спостереження. Недоліком цього є те, що залишається неохопленої дослідженням частина сукупності, хоча й невелика за розмірами, але яка може значно відрізнятися від основного масиву.

Анкетний метод- це збирання статистичних даних за допомогою спеціально розроблених анкет, адресованих певному колу осіб. Це дослідження ґрунтується на принципі добровільності, тому повернення анкет найчастіше буває неповним. Нерідко відповіді на поставлені питання мають відбиток суб'єктивності та випадковості. Цей метод застосовується щоб одержати приблизної характеристики досліджуваного явища.

Вибірковий метод- зводиться до вивчення певної спеціально відібраної частини одиниць спостереження для характеристики всієї генеральної сукупності. Перевагою цього є отримання результатів високого ступеня надійності, і навіть значно нижча вартість. У дослідженні зайнято менше виконавців , крім того, він вимагає менших витрат часу.

У медичній статистиці роль і місце вибіркового методу особливо великі, оскільки медичні працівники мають справу зазвичай тільки з частиною явища, що вивчається: вивчають групу хворих з тим чи іншим захворюванням, аналізують роботу окремих підрозділів і медичних установ , оцінюють якість певних заходів тощо.

За способом отримання відомостей у ході проведення статистичного спостереження та характером його здійснення виділяють декілька видів:

1) безпосереднє спостереження(Клінічний огляд хворих , проведення лабораторних , інструментальних досліджень , антропометричні виміри тощо)

2) соціологічні методи: метод інтерв'ю (очний опитування), анкетування (заочне опитування - анонімне або неанонімне) та ін;

3) документальне дослідженняа ня(Викопування відомостей з обліково-звітних медичних документів, відомості офіційної статистики установ та організацій.)

Третій етап- угруповання та зведення матеріалу - починається з перевірки та уточнення числа спостережень , повноти та правильності отриманих відомостей , виявлення та усунення помилок, дублікатів записів тощо.

Для правильної розробки матеріалу застосовується шифрування первинних облікових документів , тобто. позначення кожної ознаки та її групи знаком - буквеним чи цифровим. Шифрування - це технічний прийом , що полегшує та прискорює розробку матеріалу , що підвищує якість, точність розробки. Шифри – умовні позначення – виробляються довільно. При шифруванні діагнозів рекомендується користуватися міжнародною номенклатурою та класифікацією хвороб; при шифруванні професій – словником професій.

Перевагою шифрування є те, що за необхідності після закінчення основної розробки можна повернутися до матеріалу для розробки з метою з'ясування нових зв'язків та залежностей. Зашифрований обліковий матеріал дозволяє зробити це легше та швидше , ніж незашифрований. Після перевірки проводиться угруповання ознак.

Угруповання- Розчленування сукупності даних на однорідні , типові групи за найістотнішими ознаками. Угруповання може проводитися за якісними та кількісними ознаками. Вибір групувального ознаки залежить від характеру досліджуваної сукупності та завдань дослідження.

Типологічне угруповання проводиться за якісними (описовими, атрибутивними) ознаками, наприклад, за статтю , професії, груп хвороби, тяжкості перебігу хвороби, післяопераційних ускладнень тощо.

Угруповання за кількісними (варіаційними) ознаками проводиться на підставі числових розмірів ознаки , наприклад , за віком , тривалість захворювання, тривалість лікування і т.д. Кількісна угруповання вимагає вирішення питання величині групувального інтервалу: інтервал може бути рівним, а деяких випадках - нерівний, навіть включати звані відкриті групи.

Наприклад , при угрупованні за віком можуть бути визначені відкриті групи: до 1 року . 50 років та старше.

При визначенні числа груп виходять із мети та завдань дослідження. Необхідно, щоб угруповання могли розкрити закономірності явища, що вивчається. Багато груп може призвести до надмірного дроблення матеріалу, непотрібної деталізації. Невелика кількість груп призводить до загасування характерних характеристик.

Закінчивши угруповання матеріалу, приступають до зведення.

З горілка- узагальнення поодиноких випадків , отриманих у результаті статистичного дослідження, у певні групи, їх підрахунок та внесення до макети таблиць.

Зведення статистичного матеріалу проводять за допомогою статистичних таблиць. Таблиця , не заповнена цифрами , називається макетом.

Статистичні таблиці бувають перелікові , хронологічні, територіальні.

Таблиця має підмет і присудок. Статистичне підлягає зазвичай розміщується горизонтальними рядках у лівій частині таблиці і відбиває головний, основний ознака. Статистичне присудок розміщується зліва направо по вертикальних графах і відображає додаткові облікові ознаки.

Статистичні таблиці поділяються на прості , групові та комбінаційні.

У простих таблицяхпредставлено числове розподіл матеріалу за однією ознакою , складових його (табл.1). Проста таблиця містить зазвичай простий перелік чи результат по всій сукупності досліджуваного явища.

Таблиця 1

Розподіл померлих у лікарні Н. за віком

У групових таблицяхпредставлено поєднання двох ознак у зв'язку один з одним (табл.2).

Таблиця 2

Розподіл померлих у лікарні Н. за статтю та віком

У комбіна ціо нних таблицяхдається розподіл матеріалу за трьома і більш взаємозалежними ознаками (Таблиця 3).

Таблиця 3

Розподіл померлих у лікарні Н. при різних захворюваннях за віком та статтю

Діагноз основного захворювання	Вік
0-14	15-19	20-39	40-59	60 та >	Усього
м	ж	м	ж	м	ж	м	ж	м	ж	м	ж	м+ж
Хвороби системи кровообігу.	-	-	-	-
Травми та отруєння		-		-					-
Злоякісності. новообразів.	-	-	-	-	-	-
Інші заб.	-	-	-	-
Все захворів.		-		-

При складанні таблиць повинні дотримуватися певних вимог:

Кожна таблиця повинна мати заголовок, який відображатиме її зміст;

Усередині таблиці всі графи також повинні мати чіткі короткі назви;

При заповненні таблиці усі клітини таблиці повинні містити відповідні числові дані. Ті, що залишилися незаповненими через відсутність даної комбінації клітини таблиці прокреслюються ("-"), а за відсутності відомостей у клітині проставляється "н.с." або "...";

Після заповнення таблиці в нижній горизонтальному ряду і в останньому правому вертикальному стовпці підбиваються підсумки вертикальних граф і горизонтальних рядків.

Таблиці повинні мати послідовну нумерацію.

У дослідженнях, які мають невеликий обсяг спостережень, зведення проводиться вручну. Усі облікові документи розкладаються на групи відповідно до шифру ознаки. Далі проводиться підрахунок та запис даних у відповідну клітину таблиці.

В даний час у проведенні сортування та зведення матеріалу широко використовуються ЕОМ . які дозволяють не тільки відсортувати матеріал за ознаками, що вивчаються , Проте здійснити розрахунки показників.

Четвертий етап- Статистичний аналіз - є відповідальним етапом дослідження. На цьому етапі проводиться обчислення статистичних показників (частоти , структури , середніх розмірів явища, що вивчається), дається їх графічне зображення , вивчається динаміка , тенденції, встановлюються зв'язки між явищами . даються прогнози тощо. Аналіз передбачає інтерпретацію одержаних даних, оцінку достовірності результатів дослідження. На закінчення робляться висновки.

П'ятий етап- Літературна обробка є завершальним. Він передбачає остаточне оформлення результатів статистичного дослідження. Результати можуть бути оформлені у вигляді статті, звіту, доповіді , дисертації та ін. Для кожного виду оформлення існують певні вимоги , які повинні дотримуватися під час літературної обробки результатів статистичного дослідження.

Результати медико-статистичного дослідження впроваджуються у практику охорони здоров'я. Можливі різні варіанти використання результатів дослідження: ознайомлення з результатами широкої аудиторії медичних та науковців; підготовка інструктивно-методичних документів; оформлення раціоналізаторської пропозиції та інші.

Методична послідовність виконання статистичного дослідження складається з певних етапів.

1 етап. Складання плану та програми дослідження.

2 етап. Збір матеріалу (статистичний нагляд).

3 етап. Розробка матеріалу, статистична угруповання та зведення

4 етап. Статистичний аналіз явища, що вивчається, формулювання висновків.

5 етап. Літературна обробка та оформлення отриманих результатів.

Для розкриття мети визначаються завдання дослідження.

Пла н іслед іва нявключає:

визначення об'єкта дослідження (статистичної сукупності);

Обсяг дослідження (суцільне, несплошне);

видів (поточне, одноразове);

Способів збирання статистичної інформації. Програма дослідженнявключає:

визначення одиниці спостереження;

Перелік питань (облікових ознак), що підлягають реєстрації щодо кожної одиниці спостереження*

Розробку макетів таблиць, які потім вносяться результати дослідження.

За часом статистичне спостереження може бути поточним та одноразовим.

Залежно від повноти охоплення явища, що вивчається, розрізняють суцільне і несуцільне дослідження.

Наприклад , при угрупованні за віком можуть бути визначені відкриті групи: до 1 року . 50 років та старше.

Закінчивши угруповання матеріалу, приступають до зведення.

Статистичні таблиці бувають перелікові , хронологічні, територіальні.

Статистичні таблиці поділяються на прості , групові та комбінаційні.

Таблиця 1

Розподіл померлих у лікарні Н. за віком

У групових таблицяхпредставлено поєднання двох ознак у зв'язку один з одним (табл.2).

Таблиця 2

Розподіл померлих у лікарні Н. за статтю та віком

Таблиця 3

Розподіл померлих у лікарні Н. при різних захворюваннях за віком та статтю

Діагноз основного захворювання	Вік
0-14	15-19	20-39	40-59	60 та >	Усього
м	ж	м	ж	м	ж	м	ж	м	ж	м	ж	м+ж
Хвороби системи кровообігу.	-	-	-	-
Травми та отруєння		-		-					-
Злоякісності. новообразів.	-	-	-	-	-	-
Інші заб.	-	-	-	-
Все захворів.		-		-

При складанні таблиць повинні дотримуватися певних вимог:

Кожна таблиця повинна мати заголовок, який відображатиме її зміст;

Усередині таблиці всі графи також повинні мати чіткі короткі назви;

Таблиці повинні мати послідовну нумерацію.

СТАТИСТИЧНІ ВЕЛИЧИНИ

Для порівняльного аналізу статистичних даних використовують статистичні величини: абсолютні , відносні , середні.

Абсолютні величини

Абсолютні величини, отримані в зведених таблицях під час статистичного дослідження, відображають абсолютний розмір явища (число лікувально-профілактичних установ, кількість ліжок у лікарні, чисельність населення , число померлих, народжених, хворих та ін.). Низка статистичних досліджень завершується отриманням абсолютних величин. У деяких випадках вони можуть бути використані для аналізу явища, що вивчається , наприклад , щодо рідкісних явищ , за необхідності знати точний абсолютний розмір явища , при необхідності звернути увагу на окремі випадки явища, що вивчається, та ін. При малій кількості спостережень , у тому випадку, коли не потрібно визначення закономірності , також можуть використовуватись абсолютні числа.

У значній частині випадків абсолютні величини не можуть бути використані для порівняння з даними інших досліджень. Для цього служать відносні та середні величини.

Відносні величини

Відносні величини (показники , коефіцієнти) виходять у результаті відношення однієї абсолютної величини до іншої. Найчастіше використовуються такі показники: інтенсивні , екстенсивні, співвідношення , наочності.

Інтенсивні- Показники частоти , інтенсивності, поширеності явища у середовищі , що продукує це явище. У охороні здоров'я вивчаються захворюваність , смертність , інвалідність, народжуваність та інші показники здоров'я населення. Середовище , в якій відбуваються процеси, є населення в цілому або його окремі групи (вікові, статеві, соціальні , професійні та ін.). У медико-статистичних дослідженнях явище є хіба що продукт середовища. Наприклад , населення (середовище) та хворі (явище); хворі (середовище) та померлі (явище) тощо.

Величина підстави вибирається відповідно до величини показника - на 100, 1000, 10000, 100000, залежно від цього показник виражається у відсотках , проміле , продециміллє, просантимілле.

Обчислення інтенсивного показника проводиться так: наприклад, в Ірані в 1995р. мешкало 67283 тис. мешканців, протягом року померло 380200 осіб.

Інтенсивні показники можуть бути загальними та спеціальними.

Загальні інтенсивні показники характеризують явище загалом . наприклад , загальні показники народжуваності , смертності, захворюваності, обчислені до населення адміністративної території.

Спеціальні інтенсивні показники (погрупові) застосовуються для характеристики частоти явища в різних групах (захворюваність за статтю, віком) , смертність серед дітей віком до 1 року , летальність за окремими нозологічними формами і т.д.).

Інтенсивні показники застосовуються: для визначення рівня . частоти , поширеність явища; для порівняння частоти явища у двох різних сукупностях; для вивчення змін частоти явища в динаміці.

Екстенсивні- Показники частки, структури, характеризують розподіл явища на складові, його внутрішню структуру. Обчислюються екстенсивні показники ставленням частини явища до цілого і виражаються у відсотках чи частках одиниці.

Обчислення екстенсивного показника проводиться так: наприклад, у Греції 1997 р. функціонувало 719 лікарень, зокрема 214 - лікарень загального профілю.

Екстенсивні показники використовуються для визначення структури явища та порівняльної оцінки співвідношення складових його частин. Екстенсивні показники завжди взаємопов'язані між собою, тому що їх сума завжди дорівнює 100 відсоткам: так, при вивченні структури захворюваності питома вага окремого захворювання може зрости за його справжнього зростання; при тому самому його рівні, якщо кількість інших захворювань знизилося; при зниженні числа цього захворювання , якщо зменшення інших захворювань відбувається більш швидкими темпами.

Співвідношення- являють собою співвідношення двох самостійних, незалежних один від одного , якісно різнорідних величин. До показників співвідношення відносяться показники забезпеченості населення лікарями, середніми медичними працівниками, лікарняними ліжками та ін.

Обчислення показника співвідношення проводиться так: наприклад, у Лівані з чисельністю населення 3789 тис. жителів у медичних установах у 1996 році працювало 3941 лікарів.

Наочність- застосовуються з більш наочного і доступного порівняння статистичних величин. Показники наочності представляють зручний спосіб перетворення абсолютних, відносних чи середніх величин у легку порівняння Форму. При обчисленні цих показників одна з порівнюваних величин дорівнює 100 (або 1), а інші величини перераховуються відповідно до цього числа.

Обчислення показників наочності виробляється так: наприклад, чисельність населення Йорданії становила: в 1994г. - 4275 тис. чоловік, 1995р. – 4440 тис. осіб , в 1996 р. - 5439 тис. чоловік.

Показник наочності: 1994-100%;

1995р.	=	4460 *100	=	103.9%;


1996р.	=	5439*100	=	127.2%

Показники наочності вказують, скільки відсотків чи скільки разів сталося збільшення чи зменшення порівнюваних величин. Показники наочності використовуються найчастіше для порівняння даних у динаміці , щоб уявити закономірності досліджуваного явища у наочнішій формі.

При користуванні відносними величинами можуть бути допущені деякі помилки. Наведемо найчастіші з них:

1. Іноді судять про зміну частоти явища на основі екстенсивних показників, що характеризують структуру явища, а не його інтенсивність.

3. Під час розрахунку спеціальних показників слід правильно вибирати знаменник для розрахунку показника: наприклад , показник післяопераційної летальності необхідно розраховувати стосовно оперованих , а не всім хворим.

4. При аналізі показників слід враховувати фактор часу:

не можна порівнювати між собою показники, обчислені за різні періоди часу: наприклад, показник захворюваності за рік та за півріччя , що може призвести до помилкових міркувань. 5. Не можна порівнювати між собою загальні інтенсивні показники, обчислені з неоднорідних за складом сукупностей, оскільки неоднорідність складу середовища може проводити величину показника.

Середні величини

Середні величини дають узагальнюючу характеристику статистичної сукупності за певною кількісною ознакою, що змінюється.

Середня величина характеризує весь ряд спостережень одним числом, що виражає загальну міру ознаки, що вивчається. Вона нівелює випадкові відхилення окремих спостережень та дає типову характеристику кількісної ознаки.

Однією з вимог під час роботи із середніми величинами є якісна однорідність сукупності, на яку розраховується середня. Тільки тоді вона буде об'єктивно відображати характерні особливості явища, що вивчається. Друга вимога полягає в тому, що середня величина тільки тоді виражає типові розміри ознаки, коли вона ґрунтується на масовому узагальненні ознаки, що вивчається, тобто. розраховується на достатньому числі спостережень.

Середні величини виходять із рядів розподілу (варіаційних рядів).

Варіаційний ряд- ряд однорідних статистичних величин, що характеризують один і той же кількісний обліковий ознака, що відрізняються один від одного за своєю величиною і розташовані в певному порядку (зменшення або зростання).

Елементами варіаційного ряду є:

Варіанту- v - числове значення досліджуваного кількісного ознаки, що змінюється.

Частота- p (pars) або f (frequency) - повторюваний варіант у варіаційному ряду, що показує, як часто зустрічається та чи інша варіанта у складі даного ряду.

Загальна кількість спостережень- n (numerus) - сума всіх частот: n = ΣΡ. Якщо загальна кількість спостережень більше 30, статистична вибірка вважається великою, якщо n менше або 30 - малою.

Варіаційні ряди бувають перервні (дискретні), які з цілих чисел, і безперервні, коли значення варіант виражені дробовим числом. У перервних рядах суміжні варіанти відрізняються один від одного на ціле число, наприклад: число ударів пульсу, кількість подихів за хвилину, число днів лікування і т.д. У безперервних рядах варіанти можуть відрізнятися будь-які дробові значення одиниці. Варіаційні лави бувають трьох видів. Простий- ряд, у якому кожен варіант зустрічається один раз, тобто. частоти дорівнюють одиниці.

Про швидкий- Ряд, в якому варіанти зустрічаються більше одного разу.

згрупуванняа ний- Ряд. в якому варіанти об'єднані в групи за їх величиною в межах певного інтервалу із зазначенням частоти повторюваності всіх варіантів, що входять до групи.

Згрупований варіаційний ряд використовують при великій кількості спостережень та хворому розмаху крайніх значень варіант.

Обробка варіаційного ряду полягає у отриманні параметрів варіаційного ряду (середньої величини, середнього квадратичного відхилення та середньої помилки середньої величини).

Види середніх величин.

У медичній практиці найчастіше застосовуються такі середні величини: мода, медіана, середня арифметична. Рідше застосовують інші середні величини: середня геометрична (при обробці результатів титрування антитіл, токсинів, вакцин); середня квадратична (при визначенні середнього діаметра зрізу клітин, результатів нашкірних імунологічних проб); середня кубічна (для визначення середнього обсягу пухлин) та інші.

Мода(Mo) - величина ознаки, що частіше за інших зустрічається в сукупності. За моду приймають варіант, який відповідає найбільшу кількість частот варіаційного ряду.

Медіана(Me) - величина ознаки, що займає серединне значення варіаційному ряду. Вона поділяє варіаційний ряд на дві рівні частини.

На величину моди і медіани не впливають числові значення крайніх варіантів, що є в варіаційному ряду. Вони не завжди можуть точно характеризувати варіаційний ряд та застосовуються у медичній статистиці відносно рідко. Більше точно характеризує варіаційний ряд середня арифметична величина.

З середня арифметична(М, або ) - розраховується на основі всіх числових значень досліджуваної ознаки.

У простому варіаційному ряду, де варіанти зустрічаються лише по одному разу, обчислюється середня арифметична проста за формулою:

Де V - числові значення варіант,

n - кількість спостережень,

Σ - знак суми

У звичайному варіаційному ряду обчислюється середня арифметична зважена за такою формулою:

Де V - числові значення варіанта.

Ρ - частота народження варіант.

n – число спостережень.

S – знак суми

Приклад розрахунку середньої арифметичної зваженої наведено у таблиці 4.

Таблиця 4

Визначення середньої тривалості лікування хворих у спеціалізованому відділенні лікарні

У наведеному прикладі модою є варіанта, що дорівнює 20 дням, оскільки вона повторюється частіше за інших - 29 разів. Мо = 20. Порядковий номер медіани визначається за такою формулою:

Місце медіани припадає на 48 варіанті, числове значення якої дорівнює 20. Середня арифметична, розрахована за формулою, дорівнює також 20.

Середні величини є важливими узагальнюючими характеристиками сукупності. Проте за ними ховаються індивідуальні значення ознаки. Середні величини не показують мінливості, коливання ознаки.

Якщо варіаційний ряд компактніший, менш розсіяний і всі окремі значення розташовані навколо середньої, то середня величина дає більш точну характеристику даної сукупності. Якщо варіаційний ряд розтягнутий, окремі значення істотно відхиляються від середньої, тобто. є велика варіабельність кількісного ознаки, то середня менш типова, гірше відбиває загалом весь ряд.

Однакові за величиною середні можуть бути отримані з рядів з різним ступенем розсіювання. Так, наприклад, середня тривалість лікування хворих у спеціалізованому відділенні лікарні також дорівнюватиме 20, якщо всі 95 хворих перебували на стаціонарному лікуванні по 20 днів. Обидві обчислені середні рівні між собою, але отримані з рядів з різним ступенем коливання варіант.

Отже, для характеристики варіаційного ряду, крім середньої величини, потрібна інша характеристика , що дозволяє оцінити ступінь його коливання.

©2015-2019 сайт
Усі права належати їх авторам. Цей сайт не претендує на авторства, а надає безкоштовне використання.
Дата створення сторінки: 2016-02-13

1. ЕТАПИ СТАТИСТИЧНОГО ДОСЛІДЖЕННЯ

Процес вивчення соціально-економічних явищ у вигляді системи статистичних методів і кількісних характеристик – системи показників, називається статистичним дослідженням.

Основними етапами проведення статистичного дослідження є:

1) статистичне спостереження;

2) зведення отриманих даних;

3) статистичний аналіз.

У разі потреби статистичне дослідження може містити додатковий етап – статистичний прогноз.

Статистичне спостереження – науково організований збір даних про явища та процеси суспільного життя за допомогою реєстрації за заздалегідь розробленою програмою спостереження їх суттєвих ознак. Дані спостереження являють собою первинну статистичну інформацію про об'єкти, що спостерігаються, яка є основою для отримання їх узагальнюючих характеристик. Спостереження постає як один із головних методів статистики і як одна з найважливіших стадій статистичного дослідження.

Проведення статистичного дослідження неможливе без якісної інформаційної бази, одержуваної під час статистичного спостереження. Тому, з зміни уявлень про статистику як про науку описової, розробляються спеціальні правила проведення спостереження та спеціальні вимоги до його результатам – статистичним даним. Тобто спостереження є одним із основних методів статистики.

Спостереження є першим етапом статистичного дослідження, від якості якого залежить досягнення кінцевих завдань дослідження.

1.1. Спостереження здійснюється за спеціально підготовленою програмою.

Програма включає перелік характеристик об'єкта дослідження, дані про які необхідно отримати в результаті спостереження.

Під час підготовки спостереження необхідно заздалегідь визначити:

1. Програму спостереження, у якій:

а) визначено об'єкт спостереження, тобто. та безліч одиниць явища, яке необхідно дослідити. Причому необхідно відрізняти одиницю спостереження від звітної одиниці. Звітна одиниця – одиниця надає статистичні дані, може складатися з кількох одиниць сукупності, і може збігатися з одиницею сукупності. Наприклад, під час обстеження населення одиницею може бути член домогосподарства, а звітною одиницею – домогосподарство.

б) визначено межі об'єкта спостереження.

в) визначено ознаки об'єкта спостереження, відомості про які необхідно отримати в результаті спостереження.

2. Час спостереження об'єкта - час за станом на який або за який реєструються відомості про об'єкт, що вивчається.

3. Строки проведення спостереження. Тобто визначаються період часу збору даних та дата завершення спостереження. Терміни спостереження впливають на час закінчення загалом статистичного дослідження та на своєчасність його висновків.

4. Кошти та ресурси, необхідні для спостереження: кількість кваліфікованих фахівців; матеріальні ресурси; засоби обробки результатів спостереження.

5. Вимоги до статистичних даних. Основними вимогами є: а) достовірність, тобто. відомості про об'єкт дослідження повинні відображати реальний його стан у момент спостереження; б) сумісність даних, тобто. відомості, отримані в результаті спостереження, повинні бути порівняними, що забезпечується єдиною методикою збирання та аналізу даних, за одиницями виміру тощо.

1.2. Вирізняють кілька видів статистичного спостереження.

1. За охопленням одиниць сукупності:

а) суцільне;

б) несуцільне (вибіркове, монографічне, за методом основного масиву)

2. За часом реєстрації фактів: а) поточне (безперервне); б) перервне (періодичне, одноразове)

3. За способом збору інформації: а) безпосереднє спостереження; б) документальне спостереження; в) опитування (анкетне, кореспондентське та ін.)

Зведення - процес приведення в систему отриманих даних, їх обробка та підрахунок проміжних та загальних підсумків, розрахунок взаємопов'язаних величин аналітичного характеру.

Наступним етапом статистичного дослідження є підготовка отриманих під час спостереження відомостей до аналізу. Цей етап називається зведення.

Зведення включає:

— систематизацію отриманих під час спостережень відомостей;

- їх угруповання;

- Розробку системи показників, що характеризують утворені групи;

- Створення розробних таблиць для згрупованих даних;

- Розрахунок похідних величин за розробними таблицями.

У літературі з теорії статистики часто зустрічається розгляд зведення та угруповання як самостійних етапів дослідження. Однак, слід зауважити, що поняття зведення включає дії з угруповання статистичних даних, тому тут в якості назви етапу дослідження прийнято поняття «зведення».

Статистичний аналіз – дослідження характерних рис структури, зв'язку явищ, тенденцій, закономірностей розвитку соціально-економічних явищ, для чого використовуються специфічні економіко-статистичні та математико-статистичні методи. Статистичний аналіз завершується інтерпретацією отриманих результатів.

Статистичний прогноз – наукове виявлення стану та можливих шляхів розвитку явищ і процесів, засноване на системі встановлених причинно-наслідкових зв'язків та закономірностей.

ЗАВДАННЯ 1

В результаті вибіркового обстеження заробітної плати 60 працівників підприємства промисловості були отримані такі дані (табл. 1).

Побудуйте ряд розподілу за результативною ознакою, утворивши п'ять груп з рівними інтервалами.

Визначте основні показники варіації (дисперсію, середнє квадратичне відхилення, коефіцієнт варіації), середню статечну величину (середнє значення ознаки) та структурні середні. Зобразіть графічно як: а) гістограми; б) кумуляти; в) огива. Зробіть висновок.

РІШЕННЯ

1. Визначимо розмах варіації за результативною ознакою – за виробничим стажем за формулою:

R = Хmax - Хmin = 36 - 5 = 31

де Хmax – максимальний розмір активів

Хmin – мінімальний розмір активів

2. Визначимо величину інтервалу

i = R/n = 31/5 = 6,2

з урахуванням отриманої величини інтервалів здійснюємо угруповання банків та отримуємо

3. Побудуємо допоміжну таблицю

Група призна-ка	Значення значень групи х i	Кількість частота ознаки (частота) f i	у % до підсумку ω	Накопичена частота S i	Середина інтервалу	* f i	ω
I 5 – 11,2	6,8,7,5,8,6,10,9,9,7, 6,6,9,10,7,9,10,10, 11,8,9,8, 7, 6, 9, 10		43,3	43,3		210,6	350,73		46,24	1202,24
II 11,2 – 17,4	16,15,13,12,14,14, 12,14,17,13,15,17, 14		21,7		14,3	185,9	310,31		0,36	4,68
III 17,4 – 23,6	18,21,20,20,21,18, 19,22,21,21,21,18, 19		21,7	86,7	20,5	266,5	444,85		31,36	407,68
IV 23,6 –29,8	28,29,25,28, 24				26,7	133,5	221,61	11,8	139,24	696,2
V 29,8 – 36	36,35,33,				32,9	98,7	164,5
РАЗОМ						895,2	1492		541,2	3282,8

4. Середнє значення ознаки у досліджуваній сукупності визначається за формулою арифметичної зваженої:

року

5. Дисперсія та середнє квадратичне відхилення ознаки визначається за формулою

Визначення коливання

Таким чином, V>33,3%, отже, сукупність неоднорідна.

6. Визначення моди

Мода - значення ознаки, що найчастіше зустрічається в досліджуваній сукупності. У досліджуваному інтервальному варіаційному ряді мода розраховується за такою формулою:

де

x M0
- нижня межа модального інтервалу:

i M0- Величина модального інтервалу;

f M0-1 f M0 f M0+1- Частоти (частини) відповідно модального, домо-дального і післямодального інтервалів.

Модальний інтервал – це інтервал, що має найбільшу частоту (частина). У нашому завданні це перший інтервал.

7. Розрахуємо медіану.

Медіана - варіант, розташований у середині впорядкованого варіаційного ряду, що ділить його на дві рівні частини, таким чином, що половина одиниць сукупності мають значення ознаки менше, ніж медіана, а половина - більше, ніж медіана.

В інтервальному ряді медіана визначається за такою формулою:

де - Початок медіанного інтервалу;

– величина медіанного інтервалу

- Частота медіанного інтервалу;

– сума накопичених частот у домедіанному інтервалі.

Медіанний інтервал – це інтервал, де знаходиться порядковий номер медіани. Для його визначення необхідно підрахувати суму накопичених частот до числа, що перевищує половину сукупності.

За даними гр. 5 допоміжної таблиці знаходимо інтервал, суму накопичених часто у якому перевищує 50%. Це другий інтервал – від 11,6 до 18,4, і є медіанним.

Тоді

Отже, половина працівників мають стаж роботи менше 13,25 років, а половина – більша за цю величину.

6. Зобразимо ряд у вигляді полігону, гістограми, кумулятивної прямої, огива.

Графічне уявлення відіграє важливу роль у вивченні варіаційних рядів, оскільки дозволяє у простій та наочній формі проводити аналіз статистичних даних.

Існує кілька способів графічного зображення рядів (гістограма, полігон, кумулята, огива), вибір яких залежить від мети дослідження та від виду варіаційного ряду.

Полігон розподілу в основному використовується для зображення дискретного ряду, але можна побудувати полігон і для інтервального ряду, якщо привести його до декретного. Полігон розподілу являє собою замкнуту ламану лінію в прямокутній системі координат з координатами (x i , q i), де x i значення i-го ознаки, q i - частота або частота i-ro ознаки.

Гістограма розподілу застосовується зображення інтервального ряду. Для побудови гістограми на горизонтальній осі відкладають послідовно відрізки, рівні інтервалам ознаки, і на цих відрізках, як на підставах, будують прямокутники, висоти яких дорівнюють частот або частин для ряду з рівними інтервалами, щільностям; для ряду із нерівними інтервалами.

Кумулята є графічне зображення варіаційного ряду, коли вертикальної осі відкладаються накопичені частоти чи зокрема, але в горизонтальній – значення ознаки. Кумулята служить для графічного уявлення як дискретних, і інтервальних варіаційних рядів.

Висновок: Таким чином, було розраховано основні показники варіації досліджуваного ряду: середнє значення ознаки – виробничого стажу становить 14,9 років, розрахована дисперсія рівна 54,713, своєю чергою середнє квадратичне відхилення ознаки – 7,397. Мода має значення 9,13, модальним інтервалом є перший інтервал досліджуваного ряду. Медіана ряду дорівнює 13,108, ділить ряд на дві рівні частини говорить про те, що в досліджуваній організації половина працівників має стаж роботи менше 13,108 років, а половина – більше.

ЗАВДАННЯ 2

Є такі вихідні дані, що характеризують динаміку за 1997 – 2001 р.р. (Таблиця 2).

Таблиця 2 Вихідні дані

Рік	1997	1998	1999	2000	2001
Випуск цукрового піску, тис.т.	1620	1660	1700	1680	1700

Визначте основні показники низки динаміки. Розрахунок подайте у вигляді таблиці. Розрахуйте середньорічні значення показників. У вигляді графічного зображення – полігона, позначте динаміку показника, що аналізується. Зробіть висновок.

РІШЕННЯ

Дано

Рік	Роки
Рік	1997	1998	1999	2000	2001
	1620	1660	1700	1680	1700

1) Середній рівень динаміки розраховується за формулою

2) Ланцюгові та базисні темпи зростання розраховуємо наступним чином:

1. Абсолютний приріст визначається за такою формулою:

Аiб = yi - y0

Аiц = yi - yi-1

2. Темп зростання визначається за формулою: (%)

Трб = (yi / y0) * 100

Трц = (yi / yi-1) * 100

3. Темп приросту визначається за такою формулою: (%)

Тnрб = Трб -100%:

Тnрц = Трц - 100%

4. Середній абсолютний приріст:

y n
- Кінцевий рівень динамічного ряду;

y 0
- Початковий рівень динамічного ряду;

n ц
- Число ланцюгових абсолютних приростів.

5. Середньорічний темп зростання:

6. Середньорічний темп приросту:

3) Абсолютний вміст 1% приросту:

А = Хi-1/100

Усі розраховані показники зводимо до таблиці.

Показники	Роки
Показники	1997	1998	1999	2000	2001
Кількість хірургічних операцій за період	1620	1660	1700	1680	1700
2. Абсолютний приріст

Aіц
3. Темп зростання
Триб		102,5	104,9	103,7	104,9
Триц		102,5	102,4	98,8	101,2
4. Темп приросту
Тпіb
Тпіц
5. Значення 1% приросту		16,2	16,6	17,0	16,8

5) Середньорічне значення

7. Зобразимо графічно як полігону.

Отже, отримано таке. Найбільший абсолютний і відносний приріст хірургічних операцій у період було 1999 року й становило 1700, абсолютний приріст проти базисним роком становив 80 операцій, темпи зростання стосовно базового 1997 роком дорівнює 104,9%, а базовий темп приріст становив 4,9 %. Найбільші ланцюгові абсолютні прирости були у 1998 та 1999 році – по 40 операцій. Найбільший ланцюговий темпи зростання спостерігався 1998 року – 102,5%, а найменший ланцюговий темп приросту кількості операцій становить 2000 року – 98,8%.

ЗАВДАННЯ 3

Є дані щодо реалізації товарів (див. таблицю 3)

Таблиця 3 Вихідні дані щодо реалізації товарів

Товар	Базовий рік		Звітній рік
Товар	у	ціна	у	ціна

	1100		1000

		1350		1300

	1650		1700

Визначити: а) індивідуальні індекси ( i p , i q); б) загальні індекси (I p , I q , I pq); в) абсолютна зміна товарообігу за рахунок: 1) кількості товарів; 2) ціни.

З обчислених показників зробіть висновок.

РІШЕННЯ

Складемо допоміжну таблицю

Вид	Базисна		Звітне		твір		Індекси
Вид	Кількість, q 0	Ціна, p 0	Кількість, q 1	Ціна, p 1	q 0 * p 0	q 1 * p 1	i q = q 1 / q 0	i p = p 1 / p 0	q 1 * p 0
					44000	35000	0,875	0,909	38500
	1100		1000		41800	40000	0,909	1,053	38000
					7500	8400	1,200	0,933	9000
		1350		1300	40500	26000	0,667	0,963	27000
					45000	44000	1,100	0,889	49500
	1650		1700		26400	25500	1,030	0,938	27200
РАЗОМ					205200	178900			189200

Висновок: Як бачимо загальний приріст товарообігу за рік склав (-26300) ум.од., включаючи вплив зміни кількості проданого товару на - 16000 і через зміну ціни на товар - 10300 ум.од. Загальний приріст товарообігу становив 87,2%. Слід зазначити, що згідно з розрахованими індексами кількості товару за асортиментом спостерігається незначний приріст товарообігу товару «П» на 120% та товару «С» 110%, незначне зростання реалізації товару «Т» – лише 103%. Досить значно знизилася продаж товару «Р» – всього 66,7% від реалізації в базисному році, трохи вище реалізація товару «Н» – 87,5% та товару «О» – 90,9% від відповідного показника базисного року. Індивідуальний індекс ціни показує, що ціна зросла лише на товар «О» – на 105,3%, у той же час за рештою найменувань товару – «Н», «П», «Р», «С», «Т» індивідуальний індекс цін свідчить про негативну динаміку (зниження) відповідно – 90,9%; 93,3%; 96,3%, 88,9; 93,8.

Загальний індекс фізичного обсягу реалізації засвідчує незначне зниження загального обсягу реалізації на 94,6%; загальний індекс ціни свідчить про загальне зниження ціни на товари, що реалізуються на 92,2%, а загальний індекс товарообігу говорить про загальне зниження товарообігу на 87,2%.

ЗАВДАННЯ 4

З вихідних даних таблиці № 1 (вибрати рядки з 14 до 23) за двома ознаками – виробничим стажем та розміром заробітної плати провести кореляційно-регресійний аналіз, визначити параметри кореляції та детермінації. Побудувати графік кореляційної залежності між двома ознаками (результативною та факторною). Зробити висновок.

РІШЕННЯ

Вихідні дані

Виробничий стаж	Розмір заробітної плати
	1800
	2500
	1750
	1580
	1750
	1560
	1210
	1860
	1355
	1480

Прямолінійна залежність

Параметри рівняння визначаються за методом найменших квадратів, за системою нормальних рівняння

Для вирішення системи використовуємо метод визначників.

Параметри розраховує за формулами