2. Співставність статистичних групувань. Поняття про багатомірні класифікації.

Співставність статистичних групувань – це коли статистичні групування можна спів ставити. Групування - найважливіша, найголовніша ланка третього етапу статистичного дослідження. Воно дає змогу виявити найбільш характерні властивості і особливості проявів різних суспільних явищ. Групування за своєю сутністю полягає у розподілі сукупності на групи за істотними для них ознаками. Метод статистичних групувань передбачає таку обробку первинного статистичного матеріалу, за допомогою якої усі істотні риси і особливості суспільних явищ одержують найбільш яскраво виражене позначення. Залежно від того, які ознаки були покладені в основу групування, якими принципами керувалися дослідники при розподілі сукупності на групи, можна одержати різні, іноді протилежні результати. Для того, щоб забезпечити проведення науково обґрунтованого групування, необхідно додержуватися єдиних правил, вимог та принципів, розроблених статистичною наукою. Перша вимога наукового використання методу статистичних групувань полягає у всебічному глибокому аналізі сутності та природи досліджуваного явища, виявлення його типових рис і відмінностей. Це визначає, що спочатку слід провести попередній якісний аналіз явища, який дасть змогу виявити типові риси й відмінності, властиві тій чи іншій одиниці сукупності. Другою вимогою науково обґрунтованого групування є чітке визначення тих істотних ознак явища, які необхідні для аналізу і за якими буде здійснюватися групування. Третя вимога - об`єктивне, обґрунтоване визначення інтервалів групування і його меж. Утворені групи повинні об`єднувати тільки подібні одиниці сукупності, а окремі групи істотно відрізнялися одна від одної. Статистичне групування дозволяє вирішувати такі три наукові завдання:1) виявляти соціально-економічні типи явищ; 2) вивчати структуру та структурні зрушення; 3) виявляти та досліджувати взаємозв`язок і залежності між окремими ознаками суспільних явищ. Класифікація - це систематизований розподіл явищ і об`єктів на певні групи, класи і розряди залежно від їх однорідності чи різнорідності. Як правило, у основі класифікації лежить якісна ознака. Але у статистиці можуть застосовуватися в кількісні ознаки. Як правило, усі класифікації встановлюється на певний проміжок часу. У філософії класифікація (від лат. classis - розряд, клас та facio - роблю, розкладаю) - це логічна операція, яка зводиться до розбивки множини (класу) об`єктів на підгрупи за визначеними ознаками.

3. Співставність динамічних рядів.

Для оцінки тенденції розвитку явища використовуються динамічні ряди. Це ряд статистичної величини, що відтворюють зміни і явища в часі і розташовуються в хронологічному порядку через певні проміжки часу. Елементи є рівні і моменти. Рівні – це величини з яких складається динамічний ряд, розміри того чи іншого явища досягнуті протягом певного періоду чи на певний момент часу. А моменти – це величини на будь – який момент часу. Види динамічних рядів: інтервальні, прості, складні, моментні. Є рівновіддалені і не рівновіддалені; стаціонарні і не стаціонарні. Для аналізу динамічного ряду використовують абсолютний приріст, темп приросту,темп росту, абсолютне значення 1% приросту. Темп росту – це відношення рівня до рівня взятого за основу,визначається у %. Абсолютний приріст – це різниця між даним рівнем ряду і тим, що прийнятий за основу (попереднім, початковим). Темп приросту – відношення абсолютного приросту за даний період часу до абсолютного рівня попереднього періоду, визначається у %. Абсолютне значення 1% приросту – відношення абсолютного приросту до темпу приросту. Метод вирівнювання динамічних рядів: метод усереднення по лівій та правій половині, метод збільшення інтервалів, метод зміненої середньої, метод найменших квадратів.

4. Перевірка статистичної гіпотези для незалежних вибірок, критерій Колмогорова - Смірнова, Уайта, серійний.

Критерій Колмогорова – Смірнова застосовують у випадку порівняння незалежних сукупностей ( прикладом є порівняння дослідної і контрольної груп хворих, результатів двох груп спостережень, що належать до різних захворювань чи ступенів тяжкості патології). Відбувається:1. числові значення двох варіаційних рядів об'єднуються в один варіаційний ряд, варіанти якого розташовуються у порядку зростання. 2. визначають частоти варіант для обох груп спостережень. 3. Визначають накопичені частоти для обох груп. 4. визначають накопичені частки, для чого накопичені частоти діляться на число спостережень для кожної групи. 5. розраховується різниця накопичення часток груп x і y без урахувань знаків. 6. визначають максимальну різницю – Д = 0,51. 7. визначають критерій лямда в квадраті. А потім ці результати порівнюють і роблять висновки. Поняття статистичної гіпотези. Основні етапи перевірки гіпотези. Під статистичною гіпотезою розуміють всяке висловлювання про генеральної сукупності (випадковій величині), що перевіряється за вибіркою (за результатами спостережень).Не маючи відомостями про всієї генеральної сукупності, висловлену гіпотезу зіставляють за певними правилами, з вибірковими відомостями і роблять висновок про те, чи можна прийняти гіпотезу чи ні. Процедура зіставлення висловленої гіпотези з вибірковими даними називається перевіркою гіпотези. Критерій Уайта дозволяє виявляти відмінності міжрядами по показнику серединної (центральною) величини

варіант. Цей метод простий, оскільки заснований на зіставленні величини змінної кожної людини, вираженої порядковим рангом. Однак цей критерій недостатньо точно виявляє відмінності між рядами і тому придатний для тих випадків, коли не потрібно більш точне визначення відмінностей. Зміст даного критерію полягає в тому, що в умовах нульової гіпотези суми x T і y T не повинні занадто сильно відрізнятися від їх нормального значення: Тх+Ту/2 = n(n+1)/4. так що менша з цих сум не повинна бути занадто малою. Якщо ж обчислене Т не буде більше або дорівнює 05, 0 T або менше 01, 0 T, то виведення про розходження або подібність рядів зробити не можна і слід використовувати більш точні методи. Серійний критерій дозволяє виявити розходження між двома вибірками не тільки по центральній тенденції, але і по іншим характеристикам. Нульова гіпотеза полягає в

припущенні, що ряди Х і Y є двома вибірками з однієї генеральної сукупності. Якщо це так, то окремі ранги (або значення) з обох рядів повинні чергуватися, коли

ці два ряди об'єднані в один загальний ряд. Серійний критерій відмінності між двома сукупностями заснований на тому, що нульова гіпотеза відкидається, якщо число серій занадто малий (в даному випадку застосовується односторонній критерій). Методи теорії ймовірності дозволяють обчислити вірогідність того або іншого числа серій при заданому числі спостережень в кожному з рядів (нульова гіпотеза справедлива).