6. Классификация признаков.

Единицы совокупности обладают определенными свойствами, качествами. Эти свойства принято называть признаками. Например, признаки человека: возраст, образование, занятие, рост, вес, семейное положение

1. По стадиям исследования: первичные и вторичные

Первичные признаки характеризуют единицу совокупности в целом. Это абсолютные величины. Они могут быть измерены, сосчитаны, взвешены и существуют сами по себе, независимо от их статистического изучения. Например, площадь пашни,

Вторичные, или расчетные, признаки не измеряются непосредственно, а рассчитываются. Например, себестоимость единицы продукции

2. По отношению к исследуемому объекту: прямые и косвенные

Косвенные признаки являются свойствами, присущими не самому объекту, а другим совокупностям, относящимся к объекту, входящим в него. Например, продуктивность коров как косвенный признак фермы.

3. По форме выражения: количественные ( дискретные и непрерывные) и атрибутивные( порядковые и номинальные)

4. По характеру взаимосвязи: факторные (вызывают изменеия других признаков) и результативные (зависят от вариации других признаков)

5. По характеру вариации : альтернативные и с количеством вариантов больше 2-х.

7. Статистические показатели. Абсолютные и относительные показатели.

Статистический показатель – количественно выраженное определенное свойство статистической совокупности или ее части.

1. Абсолютные

2. Относительные

3. Средние

4. Вариации

Абсолютные – являются результатом первичной обработки статистических данных.

1) индивидуальные – относятся к отдельно взятой единице совокупности

2) общие – относятся ко всей статистической совокупности.

Относительные – всегда дробь: числитель представляет собой то, что сравниваем, а знаменатель – то, с чем сравниваем.

Наиболее потребляемые относительные показатели:

- относительные величины планов задания и выполнения плана

- относительные величины плана структуры

- ОВ координации

- ОВ динамики

- ОВ сравнения

- ОВ интенсивности.

ОВПЗ = b/a; ОВПС = c/b, где a – значение показателя на конец предыдущего периода; b – значение показателя, кот. заложен в план на текущий период; c – значение показателя на конец текущего периода.

ОВПС – используется для характеристики структуры совокупности и определяется как отношение части и целого (удельный вес части сов-ти).

ОВК – характеристика структуры совокупности. Представляет собой отношение частей целого.

ОВД: Кр = yt/yt-1 – цепной коэфф. роста; Ķр = yt/yconst – базисный коэфф.

ОВС – отношение одноименных показателей, относящихся к разным

объектам (разным стат. совокупностям).

ОВИ – показывает степень распространения некоторого явления в

определенной среде.

2. Выборки.

2.1. Виды выборок.

• Простая случайная simple random sample

Жребий (к/ф «Гараж»)

Кубики

Генератор случайных чисел

• Кластерная выборка cluster sample

Классы школы

Цеха завода

Дома микрорайона

• Стратифицированная выборка stratified sample

Выборка соответствует генеральной совокупности по структуре

• Зонная выборка zone sample

• Многоэтапная выборка multilevel sample

1. Первый этап – зонная

2. Второй этап – кластерная

3. Третий этап – стратифицированная по полу

2.2. Способы формирования выборок.

Выборки, в зависимости от способа формирования бывают:

1. Выборки, не основанные на вероятности.

2. Выборки, основанные на вероятности:

Виды выборки, способы отбора и ошибки выборочного наблюдения

По способу отбора (способу формирования) выборки единиц из генеральной совокупности распространены следующие виды выборочного наблюдения:

простая случайная выборка (собственно-случайная);

типическая (стратифицированная);

серийная (гнездовая);

механическая;

комбинированная;

ступенчатая.

Простая случайная выборка (собственно-случайная) есть отбор единиц из генеральной совокупности путем случайного отбора, но при условии вероятности выбора любой единицы из генеральной совокупности. Отбор проводится методом жеребьевки или по таблице случайных чисел.

Типическая (стратифицированная) выборка предполагает разделение неоднородной генеральной совокупности на типологические или районированные группы по какому-либо существенному признаку, после чего из каждой группы производится случайный отбор единиц.

Для серийной (гнездовой) выборки характерно то, что генеральная совокупность первоначально разбивается на определенные равновеликие или неравновеликие серии (единицы внутри серий связаны по определенному признаку), из которых путем случайного отбора отбираются серии и затем внутри отобранных серий проводится сплошное наблюдение.

Механическая выборка представляет собой отбор единиц через равные промежутки (по алфавиту, через временные промежутки, по пространственному способу и т.д.). При проведении механического отбора генеральная совокупность разбивается на равные по численности группы, из которых затем отбирается по одной единице.

Комбинированная выборка основана на сочетании нескольких способов выборки.

Многоступенчатая выборка есть образование внутри генеральной совокупности вначале крупных групп единиц, из которых образуются группы, меньшие по объему, и так до тех пор, пока не будут отобраны те группы или отдельные единицы, которые необходимо исследовать.

Выборочный отбор может быть повторным и бесповторным. При повторном отборе вероятность выбора любой единицы не ограничена. При бесповторном отборе выбранная единица в исходную совокупность не возвращается.

2.3. Репрезентативность.

- это соответствие характеристик выборки характеристикам популяции или генеральной совокупности в целом. Репрезентативность определяет, насколько возможно обобщать результаты исследования с привлечением определённой выборки на всю генеральную совокупность, из которой она была собрана.

Также, репрезентативность можно определить как свойство выборочной совокупности представлять параметры генеральной совокупности, значимые с точки зрения задач исследования.

4. Ошибка выборки.

Основной задачей при выборочном исследовании является определение ошибок выборки. Принято различать среднюю и предельную ошибки выборки. Для иллюстрации можно предложить расчет ошибки выборки на примере простого случайного отбора.

Расчет средней ошибки повторной простой случайной выборки производится следующим образом:

cредняя ошибка для средней

(11.1)

cредняя ошибка для доли

(11.2)

Расчет средней ошибки бесповторной случайной выборки:

средняя ошибка для средней

(11.3)

средняя ошибка для доли

(11.4)

Расчет предельной ошибки   повторной случайной выборки:

предельная ошибка для средней

предельная ошибка для доли

(11.5)

где t - коэффициент кратности;

Расчет предельной ошибки бесповторной случайной выборки:

предельная ошибка для средней

(11.6)

предельная ошибка для доли

(11.7)

Следует обратить внимание на то, что под знаком радикала в формулах при бесповторном отборе появляется множитель, где N - численность генеральной совокупности.