3.Определение объема выборочной совокупности

Величина выборочной совокупности должна быть с одной стороны статистически значимой, т.е.достаточно большой, чтобы получить достоверную информацию, а с другой стороны она должна быть экономной, т.е. оптимальной. Существуют 2 точки зрения на определение объема выборки:

1. Основывается на статистическом подходе

2. Основывается на методе аналогии, т.е. размер выборки определяется также, как это делалось в аналогичных исследованиях.

Если основывается на статистическом подходе, то в расчет необходимо принимать допустимую величину ошибки в оценке исследуемого параметра:

ФОРМУЛА

n -объем выборки

t-табличная величина, зависящая от значения предельной ошибки

N-объем генеральной совокупности

-предельная ошибка репрезентативности, которая устанавливается исследователем и в формулу подставляется в долях

- дисперсия, мера изменчивости признака.

Зависимость объема выборки от объема генеральной совокупности с допущением5%-ой ошибки.

N	500	1000	2000	3000	4000	5000	10000	100000	Более 100000
n	220	286	333	350	360	370	385	398	400

4.Статистические методы анализа эмпирических данных

Данные – первичная информация, полученная в результате исследования. С ними можно проводить следующие операции:

1. Подготавливать их для обработки: шлифовать, кодировать и.т.д.

2. Обрабатывать вручную или с помощью компьютера, табулировать, классифицировать и т.д.

3. Анализировать

4. Интерпретировать

Статистические методы чаще применяются в количественном анализе. Можно выделить 2 типа анализа данных: одномерный и многомерный.

• Одномерный анализ – описание распределения наблюдения относительно интересующего нас признака.

• Многомерный анализ – позволяет одновременно исследовать взаимоотношения двух или более переменных и в той или иной форме проверять гипотезы о причинных связях между ними.

Собранная первичная информация представляет собой массив разрозненных неструктурированных данных, с которыми очень трудно работать. Поэтому сначала необходимо осуществлять группировку и классификацию данных: с помощью этих действий информация как бы уплотняется.

В процессе одномерного анализа производится простая группировка, т.е. упорядочение данных необходимо определить число наблюдений данной выборки, попадающих в интересующую исследователя категорию. Кроме того, производится расчет относительной величины. После этого результаты представим в таблице. Например, «Распределение респондентов по признаку пола»

Значение признака	частота	процент
Мужской	470	47
Женский	530	53
Всего	1000	100

На основе данных таблицы могут быть построены диаграммы и графики. Сами по себе они не дают новой информации, но позволяют наглядно ее представить.

Если проводятся повторные исследования, то на основе полученных частотных распространений можно строить динамические изменения частот через определенные периоды времени, например, через год. Это дает возможность проводить сравнительный анализ и выявлять тенденции СЭ и ПП. Для обобщенного представления характеристик частотных распространений используют 2 основных типа анализа:

• Анализ центральной тенденции

• Анализ изменчивости или разброса признака.

Мерой центральной тенденции указывают на расположение среднего или типичного …

Доход	численность	xi	xifi	(xi – x)2	(xi – x)2fi
До1500	6,4	1000	6400	73,96	473,3
1500-2500	33,0	2000	66000	57,76	1906,08
2500-3500	63,2	3000	189600	43,56	2753
3500-4500	83,6	4000	334400	31,36	2621,7
4500-6000	141,0	5250	735000	18,9	2664,9
6000-8000	183,1	7000	1281700	6,76	1237,7
8000-12000	286,0	10000	2860000	0,16	45,76
Свыше 12000	502,3	14000	7032200	19,36	9724,5