- •Кафедра «Экономика и управление на предприятии» Учебно-практическое пособие
- •Владикавказ, 2012
- •Введение
- •Тема 1 научные основы прогнозирования и планирования
- •Экономическая система
- •2. Объективная необходимость прогнозирования и планирования в условиях рыночной экономики
- •Тема 2. Планирование деятельности предприятия
- •1. Сущность внутрифирменного планирования
- •2. Принципы планирования на предприятии
- •Тема 3. Прогнозирование и планирование выпуска продукции
- •3. Схема. Образования чистой прибыли
- •Тема 4. Организация прогнозирования и планирования
- •1. Методы прогнозирования
- •2. Порядок разработки и утверждения прогнозов и планов
- •3. Внутрифирменное планирование
- •3.1. Элементы планирования
- •3.2. Этапы планирования
- •3.3. Виды планирования
- •4. Организация плановой работы на предприятии
- •Тема 5. Бизнес-план и его содержание
- •1. Основные типы информации и источники её получения
- •Синдикативная информация
- •Формирование выборки
- •4. Определение объёма выборки
- •Значение отклонения доверительного интервала ±z от среднего значения в зависимости от доверительной интервала вероятности р результатов
- •Литература
Формирование выборки
Формирование выборки основывается на знании контура выборки, под которым понимают список всех единиц совокупности, из которых выбирают единицы выборки. Например, если в качестве совокупности рассматривать все автозаправочные станции города, то надо иметь список этих станций как контур, в пределах которого формируется выборка.
Существуют три главные проблемы формирования выборки. Исходя из сути рассматриваемой задачи, необходимо определить, кто или что является единицей выборки.
Например, производитель автомобилей решил установить потенциальный рынок для своей продукции. Было принято решение изучить мнение по данному вопросу лиц, принимающих решения по выбору автомобилей в различных организациях, и глав семейств, определяющих данную политику в семье. В указанном примере единицы выборки - это руководители соответствующих служб, организаций и главы семейств.
Выборки используют с применением вероятностных методов, которые включают:
1. Простой случайный отбор.
2. Систематический отбор.
3. Кластерный отбор.
Простой случайный отбор предполагает, что вероятность быть представленным в выборке известна и одинакова для всех единиц совокупности. Вероятность быть включенным в выборку определяется отношением объёма выборки к размеру совокупности. Простой случайный отбор может осуществляться с помощью таблиц: и генераторов случайней чисел.
Систематический отбор используется, когда для различных видов совокупности имеются различные справочники, списки и т.д.
Кластерный отбор основан на делении совокупности на подгруппы. К сожалению, при применении кластерного отбора чрезвычайно широко распространены методологические ошибки. При этом отборе необходимо основываться на большой совокупности статистических данных и методах статистического анализа.
Формирование выборки может осуществляться в следующей последовательности:
1. Определение соответствующей совокупности.
2. Получение списка совокупности.
3. Определение структуры выборки.
4. Определение методов доступа к совокупности.
5. Определение и подготовка организационного обеспечения нужной численности выборки.
6. Проверка выборки на соответствие требованиям проводимого исследования.
4. Определение объёма выборки
На практике используют и другие методы определения объема выборки. Тем не менее, более вероятностный метод и метод экспертной оценки. Наиболее вероятный из них - метод экспертной оценки.
С помощью методов математической статистики может быть определен вероятностно-обоснованный объем выборки, позволяющий получить данные с определенной точностью и достоверностью. В статистике изменчивость признака, как известно [4], характеризуется его вариацией. Вариация - это степень несхожести измерений признака, например ответов респондентов на определенный вопрос.
В качестве меры вариации обычно принимают среднеквадратичное отклонение, которое характеризует отличие отдельных величин признака от средней величины. Эту меру вариации называют в разных случаях также стандартной ошибкой, стандартным отклонением.
Доверительный интервал представляет собой диапазон величин признака, в который попадает определенный процент измерений или ответов на вопрос. Он прямо пропорционален стандартному отклонению и чем он шире, тем выше доверительная вероятность, к которой по мере роста объема выборки приближается доля попадающих в интервал ответов величин измерений. Значительная часть данных имеет нормальный закон распределения. Свойства нормального распределения определяют диапазон отклонений доверительного интервала в единицах величины стандартного отклонения, то есть квантиль распределения, в зависимости от величины доверительной вероятности (табл.2.)
Таблица 2