На головну

Вимоги, що пред'являються до зібраних даних. Форми організацій і види статистичного спостереження

  1. I курсу всіх напрямків заочної форми навчання
  2. I етап реформи банківської сістемиотносітся до 1988-1990 рр. (Підготовчий).
  3. I. Залежно від форми власності
  4. I. Поняття і форми цивільно-правової відповідальності
  5. I. Форми державного управління
  6. I. Форми державного управління
  7. II семестр 2012-2013 уч. м очної форми навчання

Зібрані дані повинні відповідати двом вимогам: достовірність і порівнянність.

Достовірність - це відповідність даних того, що є насправді. Вся методика, організація і техніка проведення статистичного спостереження повинні бути націлені на забезпечення достовірних даних. Спільними умовами забезпечення достовірності є повнота охоплення об'єкта, що спостерігається, повнота і точність реєстрації даних по кожній одиниці спостереження.

Щоб дані про окремі явища можна було узагальнювати, вони повинні бути порівнянні один з одним: збиратися в один і той же час, за єдиною методикою. Крім того, повинна бути забезпечена порівнянність з минулими дослідженнями, щоб можна було зрозуміти, як змінюється явище. Таким чином, необхідна повна ясність організації та методології статистичного спостереження, щоб були зрозумілі характер і причини відмінностей в даних спостережень, якщо такі були викликані саме організаційно-методологічними факторами.

Порівнянність даних різних спостережень виконується, якщо використовувалися одне і те ж визначення одиниці спостереження, одна і та ж методика реєстрації первинних ознак і методика розрахунку вторинних ознак (таких, як собівартість, продуктивність праці, рентабельність, ліквідність і т. Д.).

Важливою умовою порівнянності є збереження часу проведення спостереження і періоду або моменту, до якого відносяться реєстровані дані. Наприклад, чисельність студентів університету визначається на початок навчального року, стипендіальний фонд - на півроку (або рік) і т. Д

Зазвичай рекомендується, щоб дані відповідали хоча б одному повного циклу досліджуваного процесу (наприклад, навчального, господарській або фінансовому році і т. Д.).

Якщо великий вплив робить сезонність, то дані повинні збиратися по місяцях або по кварталах. Час спостереження вибирається таким чином, щоб спостережуваний об'єкт знаходився в найбільш стабільному стані.

Статистичне спостереження підрозділяється на види - за часом спостереження і за охопленням одиниць спостереження.

За часом реєстрації фактів розрізняють безперервне (поточний), періодичне і одноразове спостереження. Безперервне (поточний) спостереження ведеться систематично, постійно, безперервно, у міру виникнення явищ. Наприклад, реєструються в загсі юридичні факти (народження і смерть, шлюб і розлучення), на підприємствах враховуються випуск продукції, явки та неявки працівників, розрахунки з дебіторами і кредиторами, надходження грошей в касу і грошові виплати і т. П При періодичному спостереженні реєстрація проводиться через певні, зазвичай однакові, проміжки часу (наприклад, облік успішності студентів за даними екзаменаційних сесій). Одночасна спостереження проводиться один раз для вирішення будь-якої задачі або повторюється через невизначені проміжки часу в міру потреби (наприклад, перепис житлового фонду, шкільна перепис і т. Д.).

Який вид спостереження застосувати в конкретному випадку, залежить від специфіки досліджуваного об'єкта. Так, функціонування суспільного виробництва має безперервний характер: щодня виробляється і споживається безліч різних видів продукції, змінюються їх запаси і т. Д. Забезпечення безперебійного виробництва вимагає безперервного систематичного обліку витрат на виробництво і його результатів. Інший характер носять зміни в складі населення за соціальною або національною ознакою, утворення та ін. В звичайних умовах для великих груп населення ці ознаки змінюються несуттєво в короткі проміжки часу, тому немає потреби в безперервній їх реєстрації.

Буває, що для вивчення одного і того ж процесу використовується як поточне, так і одноразова спостереження. Наприклад, споживання населенням продуктів вивчається державною статистикою за даними поточного спостереження (бюджетні обстеження). У той же час багатьма дослідницькими колективами споживання продуктів вивчається за даними одноразових спостережень: фіксуються звичайні денні покупки продовольства, іноді ці дані доповнюються даними фактичних покупок за останні 2-3 дні; фіксуються наявність предметів тривалого користування, купівлі непродовольчих товарів за останній місяць, квартал чи півроку і т. Д.

За охопленням одиниць сукупності розрізняють суцільне і несуцільне спостереження.

При суцільному спостереженні реєстрації підлягають всі без винятку одиниці сукупності. Воно застосовується, наприклад, при перепису населення, зборі даних у формі звітності, яка охоплює підприємства різних форм власності, установи і організації та т. Д.

Розвиток багатоукладної економіки збільшило число об'єктів економічної діяльності. Це сприяло розширенню практики несплошного спостереження, яке, в свою чергу, підрозділяється на метод основного масиву, вибіркове і монографічне.

При методі основного масиву обстеженню піддається основний масив - та частина одиниць, яка вносить найбільший вклад в досліджуване явище. Частина сукупності, про яку наперед відомо, що вона не грає великої ролі в характеристиці сукупності, виключається з спостереження, т. Е при цьому методі відбираються найбільші одиниці. Логіка методу полягає в тому, що великі одиниці можуть практично визначати, що цікавлять нас статистичні показники.

Часто застосування методу основного масиву вимагає встановлення цензу - значення ознаки, яке обмежує об'єкт спостереження. Наприклад, обстежуються підприємства з числом працівників 500 осіб і більше або встановлюється, що обстеженню підлягають малі підприємства з чисельністю працівників до 100 осіб (або до 200 чоловік). Такий метод називається цензових.

Слід мати на увазі, що термін «ценз» застосовується в статистиці не тільки в сенсі прикордонного значення ознаки, а й для позначення переписів. У США, Англії цензи називають перепису населення, промисловості і т. Д. При вибірковому спостереженні обстеженню піддається відібрана в певному порядку частина одиниць сукупності, а одержувані результати поширюються на всю сукупність.

У вибірці повністю реалізується основна ідея несплошного спостереження. При цьому отримують інформацію про всю сукупності, вивчивши лише її частина. Наприклад, щоб зрозуміти, гарне пиво чи ні, не обов'язково випивати цілу бочку, то ж можна сказати щодо перевірки якості будь-якої продукції. У рішенні такого роду завдань, та й у багатьох інших випадках, може допомогти тільки вибірка.

Вибірковий метод відіграє все більшу роль у вітчизняній статистиці. При цьому обстеження основного масиву і вибірки - це масові спостереження, що охоплюють безліч одиниць. При монографічному спостереженні докладно описуються окремі одиниці сукупності з метою їх поглибленого вивчення, яке не може бути настільки ж детальним при масовому спостереженні. Головна увага звертається на якісні сторони явища, його поведінка, орієнтацію, перспективи розвитку і т. Д. Прикладами монографічних обстежень є етнографічні дослідження, коли вивчається спосіб життя сім'ї або декількох сімей, і ін.

У будь-якому обстеженні джерелом отримання первинних даних можуть бути безпосереднє спостереження, документи і опитування.

Безпосереднє спостереження здійснюється шляхом реєстрації досліджуваних одиниць і їх ознак на основі безпосереднього огляду, підрахунку, зважування, зняття показань приладів і т. Д. Наприклад, під час перепису вагонів проводиться огляд кожного вагона. Прикладом безпосереднього спостереження є також: реєстрація цін і обсягу реалізації товарів на ринках; метеорологічні спостереження - реєстрація температури повітря, снігового покриву, суми опадів; інвентаризація залишків товарно-матеріальних цінностей на складі.

Документальний спосіб спостереження заснований на використанні в якості джерела статистичних відомостей різних документів первинного обліку підприємств, установ і організацій, тому цей спосіб спостереження часто називають звітним. Він застосовується, наприклад, при переоцінках основних фондів (засобів) підприємств і організацій, на базі яких здійснюється нарахування амортизації, аналіз використання фондів і їх структури, особливо в умовах інфляції.

При заповненні державної статистичної звітності по переоцінці кожним самостійним підприємством будь-якої галузі і форми власності використовуються наступні дані первинної облікової інформації:

· Інвентаризаційні описи;

· Інвентарні картки основних фондів;

· Технічні паспорти або інша відповідна документація;

· Дані бухгалтерського обліку.

Безпосереднє спостереження і документальний спосіб забезпечують найбільшу достовірність статистичних даних. При опитуванні джерелом даних є відомості, які дають опитувані особи. При цьому можуть бути використані різні способи збирання даних: експедиційний, кореспондентський і самореєстрація.

Експедиційний спосіб полягає в тому, що спеціально підготовлені реєстратори на основі опитування заповнюють переписні формуляри, одночасно контролюючи правильність одержуваних відповідей. Цей спосіб забезпечує досить точні результати, але він дорогий. У вітчизняній статистиці експедиційний спосіб використовується при переписах населення.

Кореспондентський спосіб полягає в тому, що статистичні або інші організації розсилають спеціально розроблені бланки та інструкції щодо їх заповнення окремим організаціям або спеціально відібраним особам, які дали згоду періодично заповнювати бланки і надсилати їх статистичному органу в встановлені терміни. Наприклад, Науково-дослідний інститут з вивчення попиту населення на товари народного споживання і кон'юнктури торгівлі створив мережу кореспондентів в кожному регіоні, які періодично повідомляють в центр відомості про купівельний попит населення, товарному забезпеченні в даній місцевості і іншу інформацію. Перевагою цього способу є його дешевизна, проте він не завжди забезпечує хорошу якість відомостей, т. К. залежить від рівня сприйняття питань опитуваним, від його відповідальності (відправить він заповнену анкету чи ні).

При саморегистрации або самоисчисления працівники організації, яка проводить опитування, роздають опитувальні листи або анкети опитуваним особам, інструктують їх, а потім збирають заповнені формуляри, контролюючи повноту і правильність отриманих відомостей. Цей спосіб використовується в державну статистику при бюджетних обстеженнях сімей, проведенні деяких переписів і т. Д.

В останні роки при зборі статистичної інформації починають використовувати безпаперові технології. Технології електронних комунікацій широко використовують глобальну мережу комп'ютерів, корпоративні та локальні мережі. Також в цьому випадку застосовуються бази даних і системи управління базами даних для збору і первинної обробки статистичних даних.

Зупинимося трохи докладніше на методах несплошного статистичного спостереження. Це методи, що дозволяють по спеціально відібраної частини обстежуваної сукупності розрахуватися узагальнених характеристик всієї сукупності і показників точності цього розрахунку. Переваги і недоліки розглянутих методів безпосередньо випливають з цього визначення і обумовлені в основному двома їх властивостями:

1) можливістю обмежити спостереження частиною сукупності;

2) наявністю додаткових помилок, обумовлених неповнотою спостереження (помилок репрезентативності).

Розглянемо основні переваги методів несплошного спостереження, які не носять, однак, безумовного характеру і можуть реалізуватися чи ні в залежності від конкретних умов.

· Зниження вартості спостереження.

Витрати на організацію і проведення як суцільного, так і не суцільного статистичного спостереження можна представити наступною формулою:

CMOS = Co + (d ? n), (3.1)

де CMOS - Загальна вартість організації проведення спостереження;

з - Початкові витрати на організацію спостереження, які не залежать від числа одиниць спостереження;

d - Середні витрати на спостереження однієї одиниці;

n - Число одиниць спостереження.

Видно, що виграш від несплошного спостереження обумовлений скороченням числа спостережуваних одиниць n. Однак необхідно враховувати, що точність при несплошном спостереженні визначається не часткою відбору, а числом відбираються одиниць. Тому для забезпечення однієї і тієї ж точності для малих сукупностей потрібен більший відбір. У той же час початкові витрати на організацію несплошного дослідження з, Як правило, більше, ніж при суцільному, т. К. потрібна розробка досить складного методичного та програмного забезпечення, збір базової інформації, оснащення обчислювальними засобами і підготовка персоналу. Ці витрати дуже високі в умовах відсутності досвіду і традицій.

Таким чином, економічний виграш від несплошного спостереження не завжди гарантований, особливо на початковій стадії його впровадження.

· Оперативність отримання статистичних даних.

Терміни збору і обробки інформації практично завжди скорочуються при використанні методів несплошного спостереження, особливо в тих випадках, коли досягається істотне зменшення обсягу спостереження. У деяких країнах, наприклад, для більш швидкого отримання попередніх результатів перепису населення використовують вибірку з уже зібраних анкет.

· Підвищення достовірності.

Несуцільне спостереження до помилок реєстрації додає помилки репрезентативності, однак скорочення обсягу спостереження створює умови для більш ретельної його підготовки і контролю, залучення більш кваліфікованих фахівців, що зменшує помилки реєстрації та в більшості випадків, при відповідній організації, забезпечує підвищення достовірності одержуваних даних. Підвищення точності також пов'язано з тим, що методи несплошного спостереження передбачають аналіз даних, що надходять.

Разом з тим використання методів несплошного спостереження має свої труднощі і проблеми.

А. Методологічна складність. Ці методи спираються на досить складний математичний апарат, що вимагає відповідної підготовки персоналу, що проводить організацію і саме спостереження. Крім спеціальної підготовки, пов'язаної з конкретним об'єктом спостереження, необхідні знання в таких областях, як теорія ймовірностей і математична статистика, вміння працювати на ПЕОМ. Крім того, комп'ютерна грамотність повинна дозволяти працювати з досить складними програмами. Розробка програмного забезпечення також передбачає наявність програмістів досить високого рівня, т. К. програми включають оптимізаційні та комбінаторні процедури нестандартного характеру. До цієї ж проблеми належить необхідність для більшості методів несплошного спостереження накопичувати і зберігати статистичну інформацію за минулі періоди, що передбачає наявність відповідних банків даних. Обговорювані складності відносно легко переборні, коли мова йде про загальнодержавному рівні, і скрутні для регіонального рівня, який якраз і найбільш важливий, т. К. основний потік первинної статистичної інформації доходить тільки до цього рівня.

Б. Проблема помилки репрезентативності. Складність полягає не стільки в тому, щоб оцінити цю помилку, хоча і це часто непросте питання, скільки в тому, щоб встановити її прийнятний рівень. Завдання це виходить за рамки власне теорії методів несплошного спостереження і повинна вирішуватися з урахуванням того, де і як будуть використовуватися отримані в результаті обстеження статистичні показники. Обсяг спостереження різко зростає при прагненні забезпечити малу помилку репрезентативності, особливо в діапазоні дуже малих значень - близько відсотка і менше. З іншого боку, велика помилка може знецінити статистичну інформацію та навіть зробити її безглуздою.

В. Вимоги до системи статистичних показників з боку методів несплошного спостереження. Можливості широкого використання методів несплошного спостереження в значній мірі визначаються діючою системою статистичних показників. Зайва перевантаженість системи натуральними показниками з широкою номенклатурою і розрізним скорочує такі можливості. Особливі труднощі виникають у зв'язку з необхідністю забезпечення розрізним районного, галузевого чи іншого плану, що розбиває досліджувану сукупність на дрібні подсовокупности і викликає необхідність працювати з малими вибірками, коли частки відбору стають неприйнятно великими, а можливості забезпечення задовільної точності - проблематичними. Наприклад, бажання утримати заданий рівень помилки репрезентативності для регіонального рівня при існуючому адміністративний поділ Росії означає збільшення обсягу вибірки приблизно в 90 разів (по числу суб'єктів Федерації). Таким чином, розширення сфери застосування несплошного спостереження є приводом для корекції системи статистичних показників.

Г. Необхідність поєднання суцільного і несплошного статистичного спостереження. Ці дві основні гілки статистичного спостереження не є взаємовиключними, а в багатьох випадках взаємодоповнюють один одного.

Як уже зазначалося, більшість несплошних методів вимагає знання попередньої інформації про досліджувану сукупності, причому, чим ця інформація повніше, тим краще. Ідеальним варіантом систематичного спостереження за об'єктом є поєднання щодо рідкісних суцільних обстежень типу переписів з систематичним несуцільним наглядом. Крім того, дуже ефективно і широко поширене на практиці паралельне використання суцільного і несплошного спостереження, коли одночасно із суцільним спостереженням по вузькій програмі частина одиниць спостереження обстежується по більш широкій програмі. Взагалі, необхідно шукати оптимальне поєднання областей застосування суцільного і несплошного спостереження, причому співвідношення цих методів з часом може змінюватися у зв'язку з мінливими умовами.

Що конкретно мається на увазі? Як уже зазначалося, більшість методів несплошного спостереження потребує інформації про об'єкт спостереження за деякий період в минулому, причому, чим цієї інформації більше, тим краще. Тому на регіональному рівні, куди ще доходять потоки первинної статистичної інформації, необхідні уніфіковані банки даних, що дозволяють проводити накопичення такої інформації, маніпулювання нею і імпортування в програми, що забезпечують несуцільну спостереження. Такі банки мають і самостійну цінність як основа аналітичної роботи на регіональному рівнях. Програми несплошного спостереження в цих умовах повинні розглядатися як додатки, технологічні елементи банків даних на регіональному рівні і регістрів - на федеральному.

Вибірковий метод реально представляє собою велику групу методів, що істотно відрізняються один від одного, в основі яких лежить, як правило, принцип випадкового відбору одиниць спостереження з досліджуваної (генеральної) сукупності.

Застереження, що випадковий принцип відбору використовується «як правило», зроблена в зв'язку з тим, що в деяких посібниках з вибірковим методам описується зазвичай і систематичний (механічний) відбір, який не є, взагалі кажучи, випадковим.

Вибірковий метод найбільш теоретично розроблений саме тому, що заснований на принципі випадкового відбору, т. Е при випадковому відборі кожна одиниця генеральної сукупності має рівну можливість потрапити в вибіркову сукупність. Наприклад, при проведенні тиражу будь-якої лотереї застосовується цей принцип, т. К. є абсолютно рівна можливість виграшу (попадання у вибірку) будь-якого номера квитка. Можна сказати те ж саме і по-іншому: виграш того чи іншого квитка - це справа випадку.

Випадковий відбір використовується і при жеребкуванні. Якщо з 10 000 школярів з метою вивчення їх успішності в школах одного району необхідно відібрати 1000, то це можна зробити наступним чином: написати на окремих листочках прізвища всіх школярів і наосліп витягти 1000.

Випадковий відбір може бути бесповторний і повторний. Найчастіше на практиці застосовується бесповторний відбір, т. Е одиниця, що потрапила в вибіркову сукупність, назад в генеральну не повертається. Отже, чисельність генеральної сукупності весь час зменшується. За такою схемою проходять тиражі різних лотерей. При повторному відборі відібрана одиниця спостереження повертається в генеральну сукупність назад. Таким чином, чисельність генеральної сукупності в процесі проведення вибіркового обстеження залишається весь час незмінною. У випадку зі школярами це означало б наступне: при попаданні певного листочка з прізвищем в число випадково відібраних, цей листочок знову повертався б назад і знову мав би рівну з іншими можливість потрапити в вибіркову сукупність. Головне при цьому, щоб ніякі чинники, ніякі особи або комісія, організуюча вибіркове дослідження, жодним чином не впливали на випадковість відбору одиниці, т. Е щоб дотримувався основний принцип випадкового відбору.

Однак сувора реалізація цього принципу в статистичній практиці часто буває скрутна. Крім того, для фахівця, який добре знає ситуацію, часом буває нерозумно довіритися грі випадку, ігноруючи свої знання і досвід при відборі одиниць спостереження. Є області статистики, де в силу різних обставин переважають експертні методи відбору, наприклад, при відборі товарів-представників для розрахунку індексів цін або складу «кошиків» для оцінки вартості життя. Відмова від принципу випадкового відбору може істотно підвищити точність оцінок, але при цьому втрачається їх об'єктивність і можливість мати кількісні характеристики помилки, т. К. все залежить від кваліфікації експерта.

На практиці часто застосовується систематичний (механічний) відбір. Припустимо, що треба відібрати 1000 школярів з 10000. Тоді надходять так: у своєму розпорядженні всіх школярів в алфавітному порядку і відбирають з них кожного десятого, т. К. інтервал дорівнює 10 (10000 ділимо на 1000), т. Е здійснюється 10-відсотковий відбір . Якщо в першій десятці це виявився 3-й школяр (це можна зробити за жеребом), то відібраними виявляться 13, 23, 33-й ... і т. Д до 9993-го школяра. Як ми бачимо, при систематичному відборі генеральна сукупність як би механічно ділиться на певну кількість груп і з кожної групи береться одна одиниця (один школяр в нашому прикладі). Слід зазначити, що систематичний (механічний) відбір завжди буває бесповторного. Важливо підкреслити також, що при ньому відібрані одиниці більш рівномірно розподіляються по генеральної сукупності.

У практиці статистичної роботи зустрічаються спостереження, коли досліджувана генеральна сукупність є неоднорідною. Тоді цю сукупність ділять на групи (типи) по типовому ознакою, а всередині груп виробляють систематичний (механічний) відбір.

У тому випадку, коли типовий відбір пов'язаний з декількома стадіями, його називають багатоступеневим. Особливістю такого методу є те, що кожна стадія (ступінь) має свою одиницю відбору. Так, наприклад, дослідження успішності школярів будь-якої області можна провести за допомогою 4-ступеневої відбору: спочатку відібрати райони (одиницею відбору буде район), потім в кожному районі вибрати школи (одиниця відбору - школа), на третьому щаблі відібрати необхідну кількість класів (одиниця відбору - клас) і, нарешті, на четвертій сходинці відбору - самих школярів (одиниця відбору - школяр). Як ми бачимо, застосування багатоступеневого відбору викликано складністю досліджуваного соціально-економічного явища, а також бажанням організувати обстеження так, щоб відібрані одиниці рівномірно розподілялися всередині різних частин цього явища. Можна помітити також, що на кожному наступному рівні одиниці відбору як би зменшуються за масштабами (райони, школи, класи, школярі).

У разі, коли на кожному ступені (фазі) зберігається одна і та ж одиниця відбору, говорять про многофазном відборі. Наприклад, на першій фазі по короткій програмі обстежується 20% генеральної сукупності, на другий - 15%, але по більш широкій програмі, і на третій - 10% по повній програмі.

Таким чином, видно, що окремі фази між собою різняться широтою дослідження і обсягом (відсотком) відбору одиниць.

Іноді в практиці організації несуцільних спостережень бувають випадки, коли з тих чи інших причин доводиться обмежитися малим числом спостережень. Така вибірка називається малою. До неї вдаються в тих випадках, коли, наприклад, технічно неможливо велике число спостережень або в процесі спостереження відбирається одиниця продукції знищується (при перевірці якості продукції на виробництві). Звичайно, по невеликій кількості спостережень важко дати точну характеристику всієї генеральної сукупності. Але все ж це можливо за допомогою математичної статистики, яка дає поправку в розрахунках з урахуванням малого числа одиниць спостереження.

Іноді зустрічається невірне трактування методу основного масиву як основної маси одиниць спостереження (наприклад, 60%), а не сукупності найбільш великих одиниць, що забезпечують основний внесок в результати статистичного дослідження. Насправді чисельність основного масиву може бути і невелика, але вплив на узагальнюючі показники - визначальним.

Принцип основного масиву - відбору найбільш великих одиниць - має універсальне значення. При будь-якому методі несплошного спостереження рекомендується зробити попередній відбір найбільш великих, унікальних одиниць і включати їх в число обов'язково спостережуваних.

Анкетне метод полягає в розсилці анкет респондентам при відсутності будь-якої попередньої домовленості з адресатами. Теорії, що дозволяє кількісно оцінити помилки при цьому методі, немає. Методичні розробки відносяться, в основному, до організаційних і психологічних проблем забезпечення прийнятного відсотка відповіли, а також обліку навмисного спотворення інформації. Ефективність методу істотно залежить від рівня соціальної свідомості і моральної атмосфери в суспільстві.

Кореспондентський метод багато в чому аналогічний анкетному. Відмінність полягає в тому, що з адресатами, яким висилаються анкети, досягається попередня домовленість, часто підкріплюється певними формами винагороди. У минулому метод мав поширення в Росії. Так, до кінця 20-х років минулого століття використовувалася мережу селянських господарств, в основному заможних, для отримання даних про сільськогосподарському виробництві.

Цензове спостереження наказує відбір одиниць по деякому певному критерію (цензу). У сучасній практиці в якості цензу часто використовується, наприклад, деякий заданий критичне число працівників, зайнятих на підприємстві. Використання цензу при проведенні несплошного спостереження слід відрізняти від його вживання під час визначення одиниці відбору і об'єкта обстеження. Та ж чисельність зайнятих на підприємстві може служити для визначення малого підприємства в певній галузі народного господарства, наприклад, не більше 100 чоловік. І якщо ставиться завдання дослідження малих підприємств, то підприємства з числом зайнятих понад 100 людина не спостерігаються і не дораховуються, т. К. не належать до об'єкта дослідження.

При розгляді і аналізі методів несплошного статистичного спостереження необхідно врахувати й таке. Якщо при організації досліджень за один прийом відбирається одна одиниця сукупності, то мова йде про індивідуальний відбір (число прийомів може повторюватися багато разів). Іноді використовується груповий відбір, при якому за один прийом відбирається кілька одиниць, т. Е група або серія; при поєднанні індивідуального і групового відбору виходить комбінований відбір.

Можливість розібратися в складних взаємозв'язках розглянутих методів і допомогти отримати цілісне уявлення про них дає наступна схема класифікації, яка представляє собою ієрархічну систему найбільш важливих класифікують ознак.

Якщо методи в сукупності вважати нульовим ієрархічним рівнем, то до першого рівня класифікації відносяться наступні ознаки:

· Об'єктно-тимчасові характеристики спостереження, які визначаються особливостями об'єкта спостереження і протяжністю спостереження в часі;

· Тип відбору одиниць спостереження, т. Е метод формування спостерігається частини обстежуваної сукупності;

· Організаційний спосіб отримання даних - організаційна форма збору первинної статистичної інформації;

· Метод поширення (досчета) результатів несплошного спостереження на всю обследуемую (генеральну) сукупність;

· Обсяг відбору - кількість відбираються одиниць спостереження, яке в значній мірі визначає метод розрахунку помилки статистичних показників.

Різновидами випадкового відбору є відбір за технологією JALES і Пуассонівський відбір, в основі яких лежить присвоєння одиницям спостереження в якості своєрідних номерів випадкових чисел з інтервалу 0-1. Ці види відбору застосовуються при періодичних дослідженнях з використанням регістрів як джерела базової інформації. З їх допомогою, зокрема, дуже зручно вирішується завдання ротації.

Дотримання принципу випадковості на практиці часто пов'язане зі значними труднощами, проте необхідно вживати всіх заходів для його неухильного виконання. В іншому випадку втрачає силу теорія вибіркового методу і помилка репрезентативності стає невизначеної. Суть систематичного відбору полягає в тому, що складається список одиниць відбору і встановлюється крок відбору, т. Е інтервал, через який одиниці відбираються. Наприклад, при 10-відсоткової вибірці відбирається кожна 10-я одиниця, т. Е якщо взята перша одиниця в списку, то далі йде 11-я, 21-я, і т. Д Якщо одиниці відбору в списку розташовані довільним чином, наприклад, в алфавітному порядку, то систематичний відбір близький до випадкового, і називається неранжірованним. Однак на практиці часто використовується ранжируваних систематичний відбір, коли список одиниць відбору ранжируют з базових даними досліджуваного або корельованого з ним ознаки. В цьому випадку відбір принципово відрізняється від випадкового і тут можливі різні прийоми відбору: з постійним кроком, як це описано вище, і рівномірний відбір, який дозволяє уникнути неприємностей при великих відхиленнях від кратності кроку відбору чисельності досліджуваної сукупності.

4.



Організація державної статистики в Російській Федерації | Об'єкт і програма спостереження

Коротка довідка історичного розвитку статистики | завдання статистики | методи статистики | Основи організації статистики | Призначення і види статистичних показників і величин | Абсолютні статистичні величини | Відносні статистичні величини | Статистичні дані та їх опис. Поняття статистичного спостереження | Види статистичних спостережень | Ознаки та угруповання |

© um.co.ua - учбові матеріали та реферати