- •Статистика предприятия
- •Часть I
- •1. Предмет и задачи статистики
- •1.2 Категории статистической науки
- •1.3 Задачи статистики
- •1.4 Организация статистики в Республике Беларусь
- •2.Статистическое наблюдение
- •2.1 Организационные формы наблюдения
- •2.2 Виды статистического наблюдения
- •2.3 Способы статистического наблюдения
- •2.4 Организация работы по статистическим наблюдениям
- •2.5 Ошибки статистического наблюдения
- •2.6 Контроль статистических данных
- •3 Сводка и группировка статистических материалов
- •3.1 Задачи сводки и ее основное содержание
- •3.2 Статистические группировки и их виды
- •3.2.1 Типологическая группировка
- •3.2.2 Структурная группировка
- •13.2.3 Аналитическая группировка
- •3.3 Вторичные группировки
- •3.4 Ряды распределения, их виды и графическое изображение
- •3.5 Статистические таблицы
- •3.6 Статистические графики
- •4 Обобщающие статистические показатели
- •4.1 Абсолютные величины, их виды, единицы измерения
- •4.2 Относительные величины, их виды и значения
- •4.3 Основные принципы построения относительных величин
- •4.4 Построение системы статистических показателей
- •5 Средние величины
- •5.1 Понятие средней величины. Виды средних величин
- •5.2 Средняя арифметическая, ее свойства и вычисление
- •5.3 Вычисление средней арифметической способом моментов
- •5.4 Средняя гармоническая, ее виды и вычисления
- •5.5 Мода и медиана. Их вычисление в дискретных и интервальных вариационных рядах
- •6 Показатели вариации
- •6.1 Характеристика показателей вариации
- •6.2 Показатели, характеризующие структуру и форму распределения признака
- •6.4 Дисперсия альтернативного признака
- •6.5 Определение тесноты связи между факторами. Правило сложения дисперсий
- •7 Индексы
- •7.1 Понятие об индексах. Их классификация. Индексная символика
- •7.2 Принципы и методы построения общих индексов
- •7.3 Построение индексов качественных показателей в агрегатной форме
- •7.4 Построение агрегатных индексов, объемных показателей
- •7.5 Построение агрегатного индекса производительности труда
- •7.6 Индексы с постоянными и переменными весами
- •7.7 Преобразование агрегатных индексов в индексы средние из индивидуальных
- •7.8 Индексный метод анализа факторов динамики (система взаимосвязанных индексов)
- •7.9 Индексы постоянного, переменного состава и влияния структурных сдвигов
- •7.10 Построение территориальных индексов
- •8 Статистическое изучение динамики
- •8.1 Ряды динамики и их виды
- •8.2 Темпы роста, их вычисление
- •8.3 Прирост и темп прироста. Абсолютное значение 1% прироста.
- •8.4 Вычисление средних показателей динамики
- •8.5 Приемы анализа рядов динамики
- •8.6 Аналитическое выравнивание ряда динамики
- •При четном числе уровней динамического ряда
- •8.7 Приемы анализа сезонных колебаний
- •9 Выборочное наблюдение
- •9.1 Общее понятие о выборочном методе и причины его использования
- •9.2 Способы отбора
- •9.2.1 Собственно случайная выборка
- •9.2.2 Механический отбор
- •9.2.3 Типический (районированный) отбор
- •9.2.4 Гнездовой (серийный) отбор
- •9.3 Понятие о моментном наблюдении и малой выборке
- •10 Статистическое изучение взаимосвязи
- •10.1 Виды связей
- •10.2 Измерение тесноты связи между атрибутивными признаками
- •10.2.1 Коэффициент взаимной сопряженности Чупрова и Пирсона
- •10.2.2 Коэффициенты ассоциации и контингенции
- •10.3 Измерение тесноты связи между количественными признаками
- •10.3. 1 Метод сравнения параллельных рядов
- •10.3.2 Коэффициент Фехнера
- •10.3.3 Коэффициент корреляции рангов
- •10.3.4 Метод аналитических группировок
- •10.4 Метод корреляционно-регрессионного анализа. Корреляционное отношение и коэффициент корреляции
- •10.5 Измерение тесноты связи между признаками
- •10.6 Проверка значимости корреляционной связи с помощью дисперсионного анализа
- •10.7 Понятие о многофакторном корреляционно-регрессионном анализе
- •Литература
- •Содержание
- •Статистика
- •212027, Могилев, пр-т Шмидта,3.
- •212027, Могилев, пр-т Шмидта,3.
9.2.2 Механический отбор
Механическая выборка состоит в том, что отбор единиц в выборочную совокупность производится из генеральной совокупности, разбитой на равные интервалы. При этом размер интервала равен обратной величине доли выборки.
Доля выборки – отношение объема выборки к объему генеральной совокупности.
Кв=n/N
Так, при 2%-й выборке Кв=2% , 1/Кв=1/0,02=50, т.е. длина интервала будет равна 50.
Таким образом, суть метода состоит в следующем
Генеральная совокупность как бы механически разбивается на равновеликие группы, и из каждой такой группы выбирается на обследование только одна единица. Для достижения репрезентативности выборки данные располагаются в некотором порядке. На практике чаще всего используется тот порядок, в котором фактически распределены единицы генеральной совокупности. Например, выход изделия с конвейера.
Механический отбор дает обычно более близкое распределение единиц к единицам генеральной совокупности, чем собственно-случайная выборка.
Ошибки механического отбора не превосходят ошибок собственно-случайной выборки. Следовательно, для оценки точности мы можем пользоваться формулами собственно-случайной выборки.
9.2.3 Типический (районированный) отбор
В некоторых случаях, когда генеральная совокупность не однотипна, применяется предварительное деление ее на типически однородные группы (районы). Группировка производится по существенным признакам, которые связаны с изучаемыми признаками. Затем из каждой такой группы отбирают некоторое число единиц либо механическим, либо случайным образом. Причем количество отобранных единиц делится между группами пропорционально удельному весу каждой группы в общем объеме совокупности.
При типическом отборе в выборку попадают единицы всех типических групп. Поэтому достигается большая репрезентативность, чем при других видах отбора. Расчет средних ошибок выборки производится по формулам, сходным с ошибками собственнослучайной выборки. Только вместо дисперсий по всей совокупности взяты средние величины из соответствующих показателей вариации по группам:
Для повторного отбора:
–для средней,
–для доли.
Для бесповторного отбора:
–для средней,
–для доли.
9.2.4 Гнездовой (серийный) отбор
Иногда приходится отбирать не отдельные единицы, а целые группы или серии с тем, чтобы затем в этих группах подвергать обследованию все без исключения единицы. Серийный отбор применяется в 2 вариантах:
-с равными по объему сериями,
-с не равными.
Отбор серий производится посредством либо случайного, либо механического отбора. Серийный отбор организовать проще, чем индивидуальный, но он дает более высокую ошибку выборки. Чтобы обеспечить ту же ошибку, что и при индивидуальном отборе, следует увеличить объем выборки. Средние ошибки выборки для серийного отбора определяются по следующим формулам:
для повторного отбора:
–для средней,
–для доли;
для бесповторного отбора:
–для средней,
–для доли,
где –межсерийная дисперсия выборочной средней,
–межсерийная дисперсия выборочной доли,
r – число групп (серий) выборочной совокупности,
R – число групп (серий) генеральной совокупности.