Прикладной статистический анализ в прикладной социологии

Надежда Анатольевна Рухманова

Литература

Рухманова "Общая теория статистики", "Социальная статистика" Елисеева, "Статистика" Гусаров Кузнецова, "Статистика" по редакцией Елисеевой

Основы прикладного статистического анализа

Главной целью прикладного статистического анализа в социологии является выявление и всестороннее изучение закономерностей развития и характерных свойств социальных явлений и процессов.

Предметом статистики является количественная сторона массовых, качественно определенных социальных явлений и процессов в конкретных условиях места и времени. Объектами прикладного статистического анализа являются население или отдельные его группы (люди или домохозяйства/предприятия или организации социального обслуживания населения).

Теоретические основы прикладного статистического анализа

Общая теория статистики (ОТС), которая определяет основные правила и принципы статистического исследования (основа всех статистик).

Прикладные социальные науки

Экономическая теория

Любое статистическое исследование включает три основных этапа:

статистическое наблюдение: сбор и проверка качества первичных статистических данных (главный метод - метод массового наблюдения). Главная цель этого этапа - собрать полную и достоверную информацию.

сводка первичных статистических данных: систематизация статистических данных с помощью группировки, и первоначальная обработка этих данных. Главный метод - метод статистических группировок. Главная Цель этого этапа - это переход от единичных данных к сгруппированным данным, что существенно облегчает дальнейший анализ.

Анализ обобщенной статистической информации (комплексный анализ). На этой стадии применяются различные методы анализа и различные виды обобщающих статистических показателей. Цель этого этапа - выявление причинно-следственных связей изучаемых явлений и процессов, динамики развития, резервов улучшения этих процессов и явлений для принятия эффективных управленческих решений.

Статистическое наблюдение

План:

1. Программно-методологические и организационные вопросы наблюдения

2. Виды, способы и организационные формы СН

3. Ошибки и способы контроля материала СН

затем выделенные группы разделяются на подгруппы по другому признаку и так далее. Например, половозрастная группировка. При проведении комбинационной группировки целесообразно использовать не более 4х признаков. При необходимости использования более значительного числа группировочных признаков, используют метод многомерных группировок (квасторный анализ). Он основан не теории распознавания образов и позволяет сформировать группы, близкие по множеству признаков.

По зависимости от характера группировочных признаков выделяют

группировки на основе качественных (атрибутивных) признаков - признаков, которые выражаются определенным словом или словосочетанием, например, национальность, пол.

Группировка на основе количественных признаков - признаки, которые выражаются определенными числовыми показателями, например, возраст, доход, количество детей.

Этапы проведения группировки:

Выбор и обоснование группировочного признака. Этот выбор определяется в первую очередь задачами исследования, во вторых, содержанием изучаемого объекта, а также наличием информации об изучаемом объекте. Но в любом случае при проведении группировки необходимо использовать наиболее существенные признаки.

Определение порядка формирования групп, определение числа групп, если группировка проводится по атрибутивному признаку и этой признак имеет мало разновидностей, то число групп определяется числом этих разновидностей. Если атрибутивный признак имеет большое число разновидностей, то первоначально разрабатываются классификаторы, позволяющие объединить эти разновидности в укрупнённые классы, например, классификация профессий. Если проводится группировка по количественному признаку, то однозначного ответа о числе выделяемых групп не существует, но существуют определенные правила построения таких группировок, в каждую группу должно попасть достаточное количество единиц совокупности для получение объективные выводов, поэтому число групп зависит от объема совокупности. Число групп должно быть оптимальным с точки зрения удобств анализа. Поскольку группировка должна учитывать особенности объекта исследования, то в отдельных случаях интерес представляют и малочисленные группы, если они характеризуют новые, еще не ставшие массовыми явления. Число выделяемых групп зависит от степени вариации группировочного признака (чем выше вариация группировочного признака, тем больше выделяется групп). Для определения числа групп можно использовать и формальный математический способ при условии, что распределение единиц внутри совокупности подчиняется закону нормального распределения (формула Стерджесса). n=1+3.322lnN (n - число групп, N - объем совокупности). На практике обычно проводят несколько вариантов группировки с целью выбора наилучшего. Количественный признак может носить как дискретный, так и непрерывный характер. Если речь идет о непрерывном группированном признаке, то возникает 3я задача - определение интервалов группировки.

В зависимости от величины интервала выделяют равные и неравные интервалы. Равные интервалы применяются в том случае, если распределение единиц совокупности равномерно внутри ее, а вариация признака незначительна. h=(xmax-xmin)/n. Неравные интервалы применяются, если вариация значений группировочного признака велика, а единицы совокупности распределяются неравномерно по значениям группировочного признака. Неравные интервалы могут определяться разными способами, во первых на основе математического подхода как прогрессивно возрастающие или прогрессивно убывающие интервалы. h(i+1)=h(i)+q; h(i+1)<h(i)*a ==> a<1 или a>1. на основе целевого подхода величина интервала определяется целями и задачами исследования. Кроме равных и неравных различают открытые и закрытые интервалы. Открытые интервалы имеют только дну границу. открытые интервалы применяются, если признак в группе с открытым интервалом варьирует значительно, но при этом качественные различия у единиц, попавших в эту группу, отсутствует. В некоторых случаях приходится проводить вторичную группировку - это формирование новых групп на основе первоначальной или первичной группировки. Такая необходимость возникает обычно, если надо сравнить результаты двух группировок, в которых использовались различные результаты. Вторичная группировка может проводиться двумя способами или путем укрепления первоначальных интервалов, с помощью долевой группировки, то есть на основе закрепления за каждой новой группой определенной доли единиц из первоначальной группы.