Статистика как наука изучает закономерности формирования и изменения количественной стороны массовых общественных явлений, рассматриваемых в непосредственной связи с их качественной стороной в определенных пространственных и временных границах.

1. Статистическое наблюдение. Формы, виды, способы наблюдения. Ошибки наблюдения.

Статистическое наблюдение (СН) – это массовый, планомерный, научно-организованный и, как правило систематический сбор данных о процессах и явлениях общественной жизни.

Содержание программно-методической части:

- формулирование цели и задачи СН;

- выбор объекта СН;

- определение единицы СН;

- определение отчетной единицы;

- разработка программы СН;

- разработка статистического инструментария (выбор вида, формы и способа наблюдения).

Объект СН – совокупность явлений и процессов, которые подлежат изучению.

Единица СН – составной элемент объекта, являющийся носителей признаков, подлежащих регистрации.

Отчетная единица (единица совокупности) – субъект, от которого поступают сведения о единице наблюдения.

Программа СН – перечень признаков, подлежащих регистрации в процессе СН.

Определение времени наблюдения включает:

Время регистрации – период, в течение которого производится регистрация фактов.

Критический момент наблюдения – время совершения событий.

Инструментарий наблюдения представлен обычно формуляром – специальным документом, в котором фиксируются ответы на вопросы программы наблюдения.

Субъект – лицо или организация осуществляющие наблюдения.

Формы наблюдения:

1. Отчетность (общегосударственная, внутриведомственная)

2. Специально организованное наблюдение (переписи, обследования)

Виды наблюдения:

По частоте (срокам регистрации)		По охвату единиц совокупности
непрерывное	прерывное	сплошное	несплошное
	-периодическое		монографическое
	единовременное		выборочное
			основного массива

Способы наблюдения:

1. опросы

1.1. устный

1.1.1 анкетный;

1.1.2 корреспондентный

1.2 письменный

2. непосредственное

3. документированное

Ошибки наблюдения:

- случайные

- систематические

По стадии возникновения ошибки наблюдения могут быть:

- ошибками регистрации;

- ошибки на стадии подготовки данных к моментной обработке;

- ошибки машинной обработки.

В зависимости от вида проведения наблюдения:

- ошибки репрезентативности (представительности), для несплошных видов наблюдения.

- ошибки регистрации (случайные и систематические), для сплошных видов наблюдения.

2. Статистическая сводка и группировка. Виды статистических группировок. Ряды распределения. Признаки. Вторичная группировка

Сводка статистических данных – упорядочение первичного материала с целью получения обобщенной характеристики совокупности.

Группировка статистических данных – разделение изучаемой совокупности на качественно однородные группы по определенному признаку.

Сводка – комплекс последовательных действий по обобщению конкретных единичных данных, образующих совокупность, в целях выявления типичных черт и закономерностей, присущих изучаемому явлению в целом.

Задача сводки – охарактеризовать исследуемый предмет с помощью систем статистических показателей, выявить и измерить его существенные черты и особенности.

Для разделения совокупности на однотипные группы статистика использует метод группировки.

Принципы и научные требования при формировании групп:

- всесторонний анализ сущности и природы изучаемого явления (выделение типичных свойств);

- определение, к какому типу, в какую частную совокупность нужно отнести групповые единицы общей совокупности, на основе правильного выделения существенных признаков (группировочных);

- объективное, обоснованное установление границ групп при условии, что образованные группы должны объединять однородные элементы совокупности, а сами группы (одна по отношению к другой) должны существенно различаться.

Классификация статистических группировок:

По характеру решаемых задач (цели)	По количеству группировочный признаков	По последовательности формирования
- типологические	- простые (образуется по одному признаку)	- первичная группировка
- структурные	- комбинационные (по 2 –ум и более признакам)	- вторичная
- аналитические	- многомерные (группировка совокупности единиц одновременно по комплексу характеризующих признаков)

Как самостоятельный метод группировка позволяет решить 3 основные задачи:

1. выделить социально – экономические типы;

2. изучить структуру однотипной совокупности;

3. обнаружить существенные связи и зависимости между признаками изучаемого явления.

В соответствии с этими задачами группировки подразделяются на типологические, структурные, аналитические.

Обработка результатов наблюдений приводит к образованию упорядоченных рядов значений признака.

Ряды распределения – числовые значения показателей, представление распределения единиц совокупности по одному признаку, разновидности (варианты) которого расположены в определенной последовательности. (группировка по одному признаку).

Группировочный признак – это признак, по которому происходит объединение отдельных единиц совокупности в однородные группы или по которому совокупность расчленяется на группы.

Ряды бывают атрибутивными (за основу группировки взят качественный признак; количество групп не зависит от исследователя) и вариационными (за основу группировки взят количественный признак; количество групп зависит от исследователя).

Выделяют три формы вариационного ряда: ранжированный ряд, дискретный ряд и интервальный ряд.

Сами численные значения признака называются варианты.

Число единиц совокупности, обладающих этим значением, называются частотами (f_i), а выраженное в долях единицы или % к общему числу единиц совокупности – частостями (w_i).

Для сравнения групп (интервалов) между собой, интервальные вариационные ряды приводятся к равно интервальным (h_i=const), что является основой для сопоставимости данных между собой.

Показателем «заполненности» интервалов единицами совокупности является плотность распределения (p_i = f_i (частота) / h_i (ширина интервала)). Показатель строится из предположения равномерности распределения единицы совокупности по значениям признака внутри интервала i.

Для количественных признаков в общем случае размер интервала определяется:

h = (X_max - X_mix)/n

h – ширина интервала

n – число интервалов ( количество групп)

X_max – максимальное значение признака

X_mix - минимальное значение признака

S_к (Fi – как в практике) – накопительная частота показывает, какая часть совокупности обладает значением признака, не превышающего верхней границы интервала.

Количество интервалов (групп) определяется с помощью формулы Стерджесса:

n = 1 + 3,322lgN

n – количество интервалов в ряду распределения;

N – объем совокупности (количество нблюдений).

По последовательности формирования все группировки делятся на первичные и вторичные.

Первичная группировка – непосредственная группировка данных статистического наблюдения.

Вторичная группировка – перегруппировка ранее сгруппированных данных.