Способы статистического наблюдения Способы получения статистической информации:

Непосредственное статистическое наблюдение — наблюдение, при котором сами регистраторы путем непосредственного замера, взвешивания, подсчета устанавливают факт подлежащий регистрации.

Документальное наблюдение — основано на использовании различного рода документов учетного характера. Включает в себя отчетный способ наблюдения — при котором предприятия представляют статистические отчеты о своей деятельности в строго обязательном порядке.

Опрос - заключается в получении необходимой информации непосредственно от респондента.

Существуют следующие виды опроса:

Экспедиционный — регистраторы получают необходимую информацию от опрашиваемых лиц и сами фиксируют ее в формулярах.

Способ саморегистрации — формуляры заполняются самими респондентами, регистраторы только раздают бланки и объясняют правила их заполнения.

Корреспондентский — сведения в соответствующие органы сообщает штат добровольных корреспондентов.

Анкетный — сбор информации осуществляется в виде анкет, представляющих собой специальные вопросники, удобен в случаях, когда не требуется высокая точность результатов.

Явочный — заключается в предоставлении сведений в соответствующие органы в явочном порядке.

7. Выборочное наблюдение, статистическое наблюдение, при котором исследованию подвергают не все элементы изучаемой совокупности (называемой при этом "генеральной"), а только некоторую, определённым образом отобранную их часть. Отобранная часть элементов совокупности (выборка) будет представлять всю совокупность с приемлемой точностью при двух условиях: она должна быть достаточно многочисленной, чтобы в ней могли проявиться закономерности, существующие в генеральной совокупности; элементы выборки должны быть отобраны объективно, независимо от воли исследователя, так чтобы каждый из них имел одинаковые шансы быть отобранным или же чтобы шансы эти были известны исследователю. Эти условия устанавливаются математической теорией выборочного метода. Она основана на ряде важнейших теорем теории вероятностей, составляющих так называемый закон больших чисел (см.Больших чисел закон). Лишь при соблюдении этих условий возникает объективная возможность оценить точность В. н. на основании самих выборочных данных. Точность В. н. измеряется с помощью средней ошибки выборки, величина которой прямо пропорциональна степени вариации изучаемых признаков и обратно пропорциональна объёму выборки. В. н. можно произвести быстрее сплошного, с меньшими затратами и получить результаты, по точности мало уступающие результатам сплошного наблюдения, а с учётом же возможности более тщательного наблюдения — даже нередко превосходящие их. При социально-экономических исследованиях для отбора в большинстве случаев требуется основа выборки, т. е. список или перечень единиц, из которого будет вестись отбор. Объекты на местности, например, дома, населённые пункты, участки территории, удобно отбирать по карте. Полезны также некоторые предварительные сведения о характере изучаемой совокупности для правильного расчёта объёма выборки. Представительность, или репрезентативность, выборки обеспечивается не только её объёмом, но и строгим соблюдением научно обоснованных правил отбора, гарантирующих его объективность. Способы отбора весьма разнообразны. В социально-экономических обследованиях распространён систематический (механический) отбор, т. е. отбор единиц по их списку через установленный интервал. Реже применяется простой случайный отбор, при котором единицы отбираются по жребию, по таблице случайных чисел или иным аналогичным способом. Если предварительно имеются сведения о подлежащей изучению совокупности, то её разбивают на более или менее однородные, типические группы и производят отбор из каждой такой группы отдельно, получая типическую или расслоённую выборку. Отбирать можно как отдельные элементы (например, людей), так и группы таких элементов (например, семьи). В последнем случае отбор называется гнездовым, или серийным. При обследованиях крупного масштаба выборка производится обычно в несколько ступеней, т. е. сначала отбирают более крупные единицы (например, населённые пункты), а затем в них — более мелкие единицы (семьи). Разные способы отбора на практике обычно комбинируют.

8. Сводка статистических данных

В результате первой стадии статистического исследования (статистического наблюдения) получают статистическую информацию, представляющую собой большое количество первичных, разрозненных сведений об отдельных единицах объекта исследо­вания (записи о каждом гражданине страны при переписи насе­ления: пол, национальность, возраст, образование, род занятий и многие другие признаки). Дальнейшая задача статистики заклю­чается в том, чтобы привести эти материалы в определенный по­рядок, систематизировать и на этой основе дать сводную характе­ристику всей совокупности фактов при помощи обобщающих статистических показателей, отражающих сущность социально-экономических явлений и определенные статистические законо­мерности. Это достигается в результате сводки — второй стадии статистического исследования.

Статистическая сводка — это научно организованная обработка материалов наблюдения, включающая в себя систематиза­цию, группировку данных, составление таблиц, подсчет групповых и общих итогов, расчет производных показателей (средних, относительных величин). Она позволяет перейти к обобщаю­щим показателям совокупности в целом и отдельных ее частей, осуществлять анализ и прогнозирование изучаемых процессов.

Если производится только подсчет общих итогов по изучае­мой совокупности единиц наблюдения, то сводка называется простой. Например, для получения общей численности студентов высших учебных заведений России достаточно сложить данные о численности студентов всех высших учебных заведе­ний (на конец 1998 г. — 3,6 млн. чел.).

По технике или способу выполнения сводка может быть руч­ной либо механизированной (с помощью ЭВМ).

Статистическая сводка проводится по определенной про­грамме и плану.

Программа статистической сводки устанавливает следую­щие этапы:

• выбор группировочных признаков;

• определение порядка формирования групп;

• разработка системы статистических показателей для ха­рактеристики групп и объекта в целом;

• разработка макетов статистических таблиц для представления результатов сводки.

План статистической сводки содержит указания о последовательности и сроках выполнения отдельных частей сводки, ее ис­полнителях и о порядке изложения и представления результатов.

В сводке статистического материала отдельные единицы ста­тистической совокупности объединяются в группы при помощи метода группировок.

9. Статистическая группировка — это процесс образования однородных групп на основе расчленения статистической сово­купности на части или объединения изучаемых единиц в част­ные совокупности посущественным для них признакам, каждая из которых характеризуется системой статистических показате­лей. Например, группировка промышленных предприятий по формам собственности, группировка населения по размеру среднедушевого дохода, группировка коммерческих банков по сумме активов баланса и т.д.

Особым видом группировок является классификация, представ­ляющая собой устойчивую номенклатуру классов и групп, обра­зованных на основе сходства и различия единиц изучаемого объ­екта. Классификация выступает в роли своеобразного статистиче­ского стандарта, устанавливаемого на определенный промежуток времени, например, ЕГРПО. Общероссийский классификатор видов экономической деятельности, продукции и услуг (ОКПД), классификация основных фондов в промышленности, строительстве, капитальных вложений, затрат на производство и т.д.

Метод статистических группировок позволяет разрабатывать первичный статистический материал. На основе группировки рассчитываются сводные показатели по группам, появляется возмож­ность их сравнения, анализа причин различий между группами, изучения взаимосвязей между признаками. Расчет сводных показа­телей в целом по совокупности позволяет изучить ее структуру.

Кроме того, группировка создает основу для последующей сводки и анализа данных. Этим определяется роль группировок как научной основы сводки.

Большие достижения в области применения метода группи­ровок имеет современная отечественная статистика. Введение группировочных таблиц, содержащих показатели международ­ной системы национальных счетов (СНС), превращает группировки (классификации) в эффективный метод анализа и вскры­тия резервов в экономике.

10. Ряды распределения

Ряд распределения — представляет собой упорядоченное распределение единиц изучаемой совокупности на группы по определенному варьирующему признаку.

В зависимости от признака, положенного в основу образования ряда распределения различают атрибутивные и вариационные ряды распределения:

• Атрибутивными — называют ряды распределения, построенные по качественными признакам.

• Ряды распределения, построенные в порядке возрастания или убывания значений количественного признака называются вариационными.

Вариационный ряд распределения состоит из двух столбцов:

В первом столбце приводятся количественные значения варьирующегося признака, которые называются вариантами и обозначаются   . Дискретная варианта — выражается целым числом. Интервальная варианта находится в пределах от и до. В зависимости от типа варианты можно построить дискретный или интервальный вариационный ряд. Во втором столбце содержится количество конкретных вариант, выраженное через частоты или частости:

Частоты — это абсолютные числа, показывающие столько раз в совокупности встречается данное значение признака, которые обозначают   . Сумма всех частот равна должна быть равна численности единиц всей совокупности.

Частости (  ) — это частоты выраженные в процентах к итогу. Сумма всех частостей выраженных в процентах должна быть равна 100% в долях единице.

Графическое изображение рядов распределения

Наглядно ряды распределения представляются при помощи графических изображений.

Ряды распределения изображаются в виде:

• Полигона

• Гистограммы

• Кумуляты

• Огивы

Полигон

При построении полигона на горизонтальной оси (ось абсцисс) откладывают значения варьирующего признака, а на вертикальной оси (ось ординат) — частоты или частости.

Гистограмма

Для построения гистограммы по оси абсцисс указывают значения границ интервалов и на их основании строят прямоугольники, высота которых пропорциональна частотам (или частостям).

Кумулята

Распределение признака в вариационном ряду по накопленным частотам (частостям) изображается с помощью кумуляты.

Кумулята или кумулятивная кривая в отличие от полигона строится по накопленным частотам или частостям. При этом на оси абсцисс помещают значения признака, а на оси ординат — накопленные частоты или частости 

Огива

Огива строится аналогично кумуляте с той лишь разницей, что накопленные частоты помещают на оси абсцисс, а значения признака — на оси ординат.

Разновидностью кумуляты является кривая концентрации или график Лоренца. Для построения кривой концентрации на обе оси прямоугольной системы координат наносится масштабная шкала в процентах от 0 до 100. При этом на оси абсцисс указывают накопленные частости, а на оси ординат — накопленные значения доли (в процентах) по объему признака.

Равномерному распределению признака соответствует на графике диагональ квадрата (рис. 6.4). При неравномерном распределении график представляет собой вогнутую кривую в зависимости от уровня концентрации признака.

11. Статистические таблицы и графики