10.4. Определение объема выборки

Необходимый объем выборки (n) с заранее заданным значением допустимой ошибки, которая с определенной вероятностью обеспечит заданную точность результатов наблюдения, устанавливают исходя из формул ошибок выборки (табл. 10.5).

Таблица 10.5

Формулы ошибок выборки

Вид выборочного наблюдения	Повторный отбор	Бесповторный отбор
Собственно-случайная выборка: при определении сред­него размера признака; при определении доли признака
Механическая выборка	То же	То же
Типическая выборка: при определении сред­него размера признака; при определении доли признака
Серийная выборка: при определении сред­него размера признака При определении доли признака;

Пример 4. Численность сотрудников таможенного органа – 342 челове­ка. В порядке случайной бесповторной выборки предполагается опреде­лить средний размер денежного довольствия сотрудника таможенного органа при условии, что средняя ошибка не должна превышать 100 руб. с вероятностью 0,954 и при среднем квадратическом отклонении 1563 руб. (ошибка и среднее квадратическое отклонение найдены на основе проб­ного обследования).

Так как при р = 0,954 t = 2, необходимая численность выборки равна:

Следовательно, для обследования при заданных условиях необходи­мо отобрать 253 человека.

11.1. Виды статистической связи

Изучение взаимосвязей на рынке товаров и услуг – важнейшая функция работников коммерческих служб: менеджеров, коммерсан­тов, экономистов. Особую актуальность оно приобретает в условиях развивающейся рыночной экономики. Изучение механизма рыночных связей, взаимодействия спроса и предложения, влияния объема и соста­ва предложения товаров на объем и структуру товарооборота, форми­рования товарных запасов, издержек обращения, прибыли и других качественных показателей имеет первостепенное значение для прогно­зирования конъюнктуры рынка, рациональной организации торговых процессов и решения многих вопросов успешного ведения бизнеса.

Статистика призвана изучать коммерческую деятельность с коли­чественной стороны. Это осуществляется с помощью соответствующих приемов и методов статистики и математики.

Статистические показатели коммерческой деятельности могут состоять между собой в следующих основных видах связи: балансовой, компонентной, факторной и др.

Балансовая связь характеризует зависимость между источника­ми формирования ресурсов (средств) и их использованием:

где – остаток товаров на начало отчетного периода; П – поступление товаров за период; В – выбытие товаров в изучаемом периоде; О_к – остаток товаров на конец отчетного периода.

Левая часть формулы характеризует предложение това­ров, а правая часть (В + О_к) – использование товарных ресурсов.

Компонентные связи показателей коммерческой деятельности характеризуются тем, что изменение статистического показателя опре­деляется изменением компонентов, входящих в этот показатель как множители: а = bс.

В статистике коммерческой деятельности компонентные связи ис­пользуются в индексном методе. Например, индекс товарооборота в фак­тических ценах I_qp представляет собой произведение двух компо­нентов – индекса товарооборота в сопоставимых ценах I_q и индекса цен 1_Р т.е. I_qp =I_qI_p.

Важное значение компонентной связи состоит в том, что она позво­ляет определять величину одного из неизвестных компонентов:

или

Факторные связи характеризуются тем, что они проявляются в согласованной вариации изучаемых показателей. При этом одни показатели выступают как факторные, а другие – как результативные.

Факторные связи могут рассматриваться как функциональные и корреляционные.

При функциональной связи изменение результативного призна­ка у всецело зависит от изменения факторного признака x

.

При корреляционной связи изменение результативного призна­ка у не всецело, а лишь частично зависит от факторного признака х, так как возможно влияние прочих факторов :

Примером корреляционной связи показателей коммерческой дея­тельности может служить зависимость сумм издержек обращения от объема товарооборота. В этой связи помимо факторного признака (объема товарооборота х) на результативный признак (сумму издер­жек обращения у) влияют и другие факторы, в том числе не учтенные е. Поэтому корреляционные связи не являются полными (тесными) зави­симостями.

Характерная особенность корреляционных связей заключается в том, что они проявляются не в единичных случаях, а в массе.

Регрессия – это функция ,которая отражает зави­симость средней величины результативного признака от заданных фиксированных значений факторных признаков.

При статистическом изучении корреляционной связи показателей коммерческой деятельности перед статистикой ставятся следующие основные задачи:

• проверка положений экономической теории о возможности свя­зи между изучаемыми показателями и придание выявленной связи аналитической формы зависимости;

• определение количественных оценок тесноты связи, характери­зующих силу влияния факторных признаков на результативные.

Для того чтобы установить, есть ли зависимость между величина­ми, используются разнообразные статистические методы, позволя­ющие определить, во-первых, вид связи; во-вторых, тесноту связи (в одном случае она сильная, устойчивая, в другом – слабая); в-треть­их, форму связи (т.е. формулу, связывающую величины х и у).

В процессе изучения связи нужно учитывать, что мы используем математический аппарат, но всегда следует иметь теоретические обо­снования той связи, которую пытаются показать.