Статистическое исследование: понятие, этапы, значение в статистическом анализе

Основные этапы статистического исследования

Рассмотрим самый важный метод статистики – статистическое наблюдение.

Использование различных способов и приемов статистической методологии

предполагает наличие исчерпывающей и достоверной информации об изучаемом

объекте. Исследование массовых общественных явлений включает этапы сбора

статистической информации и ее первичной обработки, сведения и группировки

результатов наблюдения в определенные совокупности, обобщения и анализа

полученных материалов.

На первом этапе статистического исследования формируются первичные

статистические данные, или исходная статистическая информация, которая

является фундаментом будущего статистического здания. Чтобы здание было

прочным, добротной и качественной должна быть его основа. Если при сборе

первичных статистических данных допущена ошибка или материал оказался

недоброкачественным, это повлияет на правильность и достоверность как

теоретических, так и практических выводов. Поэтому, статистическое

наблюдение от начальной до завершающей стадии - получения итоговых

материалов - должно быть тщательно продуманным и четко ооганизованным.

Статистическое наблюдение дает исходный материал для обобщения, началом

которого служит сводка. Если при статистическом наблюдении о каждой его

единице получают сведения, характеризующие ее с многих сторон, то данные

сводки характеризуют всю статистическую совокупность и отдельные ее части.

На этой стадии совокупность делится по признакам различия и объединяется по

признакам сходства, подсчитываются суммарные показатели по группам и в

целом. С помощью метода группировок изучаемые явления делятся на важнейшие

типы, характерные группы и подгруппы по существенным признакам. С помощью

группировок ограничивают качественно однородные в существенном отношении

совокупности, что является предпосылкой для определения и применения

обобщающих показателей.

На заключительном этапе анализа с помощью обобщающих показателей

рассчитываются относительные и средние величины, дается сводная оценка

вариации признаков, характеризуется динамика явлений, применяются индексы,

балансовые построения, рассчитываются показатели, характеризующие тесноту

связей в изменении признаков. С целью наиболее рационального и наглядного

изложения цифрового материала он представляется в виде таблиц и графиков.

3.Статистическое наблюдение: понятие, основные формы.

Это научно-организ.работа по сбору данных. Формы:стат. 1) отчетность, кот. базируется на докум.учете. с 98 г введены 4 унифицир.формы федер.гос.набл-ния: ФП-1 (выпуск пр-ции), ФП-2 (инвестизм), ФП-3 (фин.состояние орг-ций), ФП-4 (числ-ть раб-ков, труд), 2) специально организ.набл-ние (перепись), 3) регистр – это с-ма пок-лей, кот.хар-т кажд.ед-цу набл-ния: регистры нас-ния, пр-тий, строек и подряд.орг-ций, розн.и оптов.торговли. Виды набл-ния: 1) сплошное, несплошное (выборочн., цензовые основанные на методе осн. массива, монограф.). Набл-ние бывает текущее, период., единовремен. Способы набл-ния: непосредств., документал., опрос (экспедиц., анкетный, явочный, корреспонд.). Стат.набл-ния проводятся по плану, кот.вкл-т в себя: программно-методолог.вопросы (цели, задачи), организ.вопросы (время, место). В рез-те, проведенных набл-ний возникают погрешности, кот снижают точность набл-ний, поэтому проводится контроль данных (логический и счетный). В рез-те проверки достовер.данных выявл-тся след.ошибки набл-ний: случ. ошибки (ошибки регистрации), преднамер.ошибки, непреднамер. (систем.и несистем.), ошибки репрезентативности (представительности).

Програмно-методологические вопросы статистического наблюдения.

Программно-методологические вопросы статистического наблюдения

Каждое наблюдение проводится с конкретной целью. При его проведении необходимо установить, что подлежит обследованию. Надо решить следующие вопросы:

Объект наблюдения – совокупность предметов, явлений, у которых должны быть собраны сведения. При определении объекта указываются его основные отличительные черты (признаки). Всякий объект массовых наблюдений состоит их отдельных единиц, поэтому надо решить вопрос о том, каков тот элемент совокупности, который послужит единицей наблюдения.

Единица наблюдения – это составной элемент объекта, который является носителем признаков, подлежащих регистрации и основой счета.

Ценз – это определенные количественные ограничения для объекта наблюдения.

Признак – это свойство, которое характеризует определенные черты и особенности, присущие единицам изучаемой совокупности.

Организационные вопросы статистического наблюдения.

Программа наблюдения оформляется в виде бланков (анкет, формуляров), в которые заносятся первичные данные. Необходимым дополнением бланков является инструкция, которая разъясняет смысл вопросов.

К организационным вопросам программы относятся:

сроки наблюдения;

критический момент наблюдения;

подготовительные работы;

Срок наблюдения, к которому относят регистрируемые сведения. Называется объективным временем наблюдения. Это м.б. определенный период времени (сутки, декада, месяц) или определенный момент. Момент, к которому относятся регистрируемые сведения, называется критическим моментом наблюдения.

Например, критическим моментом микропереписи 94г. был 0.00 ч. в ночь с 13-14 февраля. Устанавливая критический момент наблюдения, м. с фотографической точностью определить истинное положение дел.

Подготовительные работы предусматривают обеспечение наблюдения документами, а также составление списка отчетных единиц, бланков, инструкций.

Документы м. заполнятся в ходе наблюдения или по его результатам.

Важное место в системе подготовительных работ имеет подбор и подготовка кадров, а также проведение инструктажа с теми, кто будет участвовать в проведении наблюдения.

Количественная характеристика социально-экономических процессов в непосредственной связи с их качественной сущностью в системе общественного производства невозможна без глубокого статистического исследования. Использование различных способов и приемов статистической методологии предполагает наличие исчерпывающей и достоверной информации об изучаемом объекте. Исследование массовых общественных явлений включает этапы сбора статистической информации и ее первичной обработки, сведения и группировки результатов наблюдения в определенные совокупности, обобщения и анализа полученных материалов.

На первом этапе статистического исс/1ёдования формируются первичные статистические данные, или исходная статистическая информация, которая является фундаментом будущего статистического здания. Чтобы здание было прочным, добротной и качественной должна быть его основа. Если при сборе первичных статистических данных допущена ошибка или материал оказался недоброкачественным, это повлияет на правильность и достоверность как теоретических, так и практических выводов. Поэтому статистическое наблюдение от начальной до завершающей стадии - получения итоговых материалов - должно быть тщательно продуманным и четко организованным.

Статистическое наблюдение дает исходный материал для обобщения, началом которого служит сводка. Если при статистическом наблюдении о каждой его единице получают ведения, характеризующие ее с многих сторон, то данные сводки характеризуют всю статистическую совокупность и отдельны её части. На этой стадии совокупность делится по признакам различия и объединяется по признакам сходства, подсчитываются суммарные показатели по группам и в целом. С помощью метода группировок изучаемые явления делятся на важнейшие типы, характерные группы и подгруппы по существенным признакам. С помощью группировок ограничивают качественно однородные в существенном отношении совокупности, что является предпосылкой для определения и применения обобщающих показателей.

На заключительном этапе анализа с помощью обобщающих показателей рассчитываются относительные и средние величины, дается сводная оценка вариации признаков, характеризуется динамика явлений, применяются индексы, балансовые построения. Рассчитываются показатели, характеризующие тесноту связей в изменении признаков. С целью наиболее рационального и наглядного изложения цифрового материала он представляется в виде таблиц и графиков.

Понятие статистического наблюдения

Стат. исследование состоит из 3-х основных этапов:

1. Стат. наблюдение

2. Первичная обработка, сводка и группировка результатов наблюдения

3. Анализ полученных сводных результатов

Процесс проведения наблюдения включает след. этапы:

1. Подготовка наблюдения

2. Проведение массового сбора данных

3. Подготовка данных к автоматиз-ой обработке и обработка

4. Разработка предложений о совершенствовании стот-го наблюдения

Следует отметить, что от полноты и качества, собранного в процессе наблюдения материала, зависит в дальнейшем результаты анализа и качество.

15. Методологические вопросы организации стат. наблюдения.

Стат. наблюдение следует начинать с точной формулировки его целей и конкретных задач. Далее определяются:

Объект и единица наблюдения

Разрабатывается программа

Выбирается вид и способ наблюдения

Под объектом стат. наблюдения понимается нек. стат-я совокупность в которой протекают изучаемые соц.эк. явления и процессы

(N: сов-ть – п/п

Лиц, проживающих на опр. территории

Студентов, обуч. в ВУЗах)

Единицей набл. называется составная часть объектов наблюдения явл-ся носителем признаков, подлежащих регистрации (№ отдела, п/п, отд. студентов, чел.)

Следует отличать единицы наблюдения от отчетных единиц под кот. понимают субъекты, предост-го инф-ю о единице наблюдения (часто эти понятия совпадают)

Программа наблюдения – это перечень вопросов по которым собираются сведения или перечень признаков и показателей подлежащих регистрации.

Программа наблюдения оформляется в виде статистического формуляра, бланка, анкеты, опросного или переписного листа и т.д., куда заносятся первичные исследования.

Ключевым вопросом при организации наблюдения явл. вопрос о месте и времени его проведения, это зависит главным образом от цели исследования.

Выбор места проведения набл-я опр. задачами и целями исследования (по какой совок-ти хотят получить данные, по той и исследуют)

Выбор времени закл-ся в опр-ии периода наблюдения и критического момента набл-я.

Период наблюдения – время, в течение которого должна быть осуществлена регистрация.

Критическая дата наблюдения – дата, по состоянию на которую сообщаются сведения.

Критический момент – момент времени, по состоянию на который производится регистрация наблюденных фактов.

Их различия объясняются и часто в период набл. достаточно продолжит-й за это время могут произойти те или иные изменения совокупности, кот. необходимо отразить на других. Поэтому результаты набл. фиксир-ся по состоянию на критический момент. Произошедшие же изменения сов-ти в дальнейшем не учит-ся.

Критический момент – это как мгновенный фото снимок населения (или изуч-ой совок-ти)

Как правило, критический момент привяз-т к начальной дате проведения работ.

Формы, виды, способы стат. наблюдения

Формы.

1. Стат. отчетность- это такая орг-я форма при которой единицы набл-я предост-т сведения о своей деят-ти в виде формуляров, регламентир-го аппарата.

Особенность отчетности сост-т в том, что она обязат-но обоснован, обяз-на в исполнении и юр-ки подтверждена подписью руководителя или ответственного лица.

2. Специально организованное наблюдение- наиболее яркий и простой пример этой формы набл-я явл. перепись. Перепись как правило проводится через равные промежутки времени, одновременно на всей исслед-й территории в одно и тоже время.

Росс-ми органами статистики проводятся переписи населения отдельных видов п/п и орг-ций, матер-ых ресурсов, многолетних насаждений, объектов НЗ строительства и т.д.

4. Регистровая форма наблюдения- основана на ведении стат-го регистра. В регистре каж. единица набл-я хар-ся рядом показателей. В отечественной статистической практике наиб-ее распространение получили регистры нас-я и регистры п/п.

Регистрация населения – ведется органами ЗАГСа

Регистрация п/п – ЕГРПО вед.орг. статистики.

Виды.

можно разбить на группы по след. признакам:

а) по времени регистрации

б) по охвату единиц сов-ти

По времени рег. они бывают:

Текущие (непрер-е)

Прерывное (периодические и единовременные)

При тек. набл. изменение явлений и процессов фиксируется по мере их поступления (регистрация рождения, смерти, брака, развода и т.д.)

Периодич. набл. проводится через опр. промежутки времени (N перепись населения каждые 10 лет)

Единоврем. набл. проводится либо не регулярно, либо всего один раз (референдум)

По охвату ед. сов-ти стат-е набл. бывают:

Сплошными

Несплошными

Сплошное набл. предст-ет собой обслед-е всех единиц сов-ти

Несплошное набл. предполагает ч. обсл-ю подлежит лишь часть исслед-ий сов-ти.

Сущ-ет несколько видов несплошного набл-я:

Метод осн. массива

Выборочное (самостоятельно)

Монографическое

Этот метод х-ся тем, что отбираются как правило самые существ-е, обычно самые крупные ед. сов-ти в кот. сосред-на значит. часть всех наблх признаков.

При монографическом набл-ии тчательному ан. подвергаются отд. ед. изуч-ой сов-ти или м.б. либо типичные для данной сов-ти ед. либо предст-е собой к-либо новые разновидности явлений.

Многогр-е набл. проводится с целью выявления либо намечающихся тенденции в развитии данного явления.

Способы

Непосредственное набл-е

Документарное набл.

Непосредственным наз. такое набл. при кот. сами регистраторы путем непоср-го замера, подсчета, сдерживания уст-т факт подлежащий рег-ии и на этом основании делают запись в формуляре.

Документарный способ набл. основан на исп-ии в качестве источников инф-ции разл-х док-ов как правило учетного х-ра (т.е. стат. отчетность)

Опрос- это способ убеждения при кот. необходимые сведения получ-т со слов респондента (т.е. опрашиваемого) (устный, корреспондентский, анкетный, явочный и т.д.)

ВВЕДЕНИЕ

Основные этапы и методы статистического исследования

Важнейшие экономические индексы и их взаимосвязи

Задача №1

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

введение

Возрастающий интерес к статистике вызван современным этапом развития экономики в стране, формирования рыночных отношений. Это требует глубоких экономических знаний в области сбора, обработки и анализа экономической информации.

Статистическая грамотность является неотъемлемой составной частью профессиональной подготовки каждого экономиста, финансиста, социолога, политолога, а также любого специалиста, имеющего дело с анализом массовых явлений, будь то социально-общественные, экономические, технические, научные и другие. Работа этих групп специалистов неизбежно связана со сбором, разработкой и анализом данных статистического (массового) характера. Нередко им самим приходится проводить статистический анализ различных типов и направленности либо знакомиться с результатами статанализа, выполненного другими. В настоящее время от работника, занятого в любой области науки, техники, производства, бизнеса и прочее, связанной с изучением массовых явлений, требуется, чтобы он был, по крайней мере, статистически грамотным человеком. В конечном счете, невозможно успешно специализироваться по многим дисциплинам без усвоения какого-либо статистического курса. Поэтому большое значение имеет знакомство с общими категориями, принципами и методологией статистического анализа.

Как известно, для статистической практики РФ и стран СНГ в последние годы важнейшим вопросом оставалось адекватное информационное отражение новых социально-экономических явлений. Сюда, в частности, относится организация получения и анализ данных, характеризующих изменение форм собственности и процесс приватизации, негосударственную занятость населения и безработицу, деятельность рыночных финансово-кредитных структур и коренное реформирование налоговой системы, новые виды миграции граждан и поддержку возникших малоимущих социальных групп, а также многое другое. Кроме того, в целях отслеживания внедрения рыночных отношений и складывающихся реалий серьезной корректировки, потребовали системы показателей, сбор и разработка данных в традиционных областях статистического наблюдения: по учету основных результатов промышленного и сельскохозяйственного производства, внутренней и внешней торговли, деятельности объектов социальной сферы и т.д. Вместе с тем, насущная необходимость получения адекватной и однозначной информации в настоящее время систематически возрастает.

За последнее время подходы к организации статистического наблюдения за социально-экономическими явлениями жизни не претерпели существенных изменений.

.Основные этапы и методы статистического исследования

Наблюдение как начальный этап исследования связано со сбором исходных данных об изучаемом вопросе. Оно свойственно многим наукам. Однако каждая наука имеет свою специфику, отличаясь по своим наблюдениям. Поэтому не всякое наблюдение - статистическое.

Статистическое исследование - это научно организованный по единой программе сбор, сводка и анализ данных (фактов) о социально-экономических, демографических и других явлениях и процессах общественной жизни в государстве с регистрацией их наиболее существенных признаков в учетной документации.

Отличительными чертами (спецификой) статистического исследования являются: целенаправленность, организованность, массовость, системность (комплексность), сопоставимость, документированность, контролируемость, практичность.

В целом статистическое исследование должно:

üИметь общественно-полезную цель и всеобщую (государственную) значимость;

üОтноситься к предмету статистики в конкретных условиях его места и времени;

üВыражать статистический вид учета (а не бухгалтерский и не оперативный);

üПроводиться по заранее разработанной программе с ее научно обоснованным методологическим и другим обеспечением;

üОсуществлять сбор массовых данных (фактов), в которых отражается вся совокупность причинно-следственных и других факторов, разносторонне характеризующих явление;

üРегистрироваться в виде учетных документов установленного образца;

üГарантировать отсутствие ошибок наблюдения или же сводить их к возможному минимуму;

üПредусматривать определенные критерии качества и способы контроля собранных данных, обеспечивая их достоверность, полноту и содержательность;

üОриентироваться на экономически эффективную технологию сбора и обработки данных;

üБыть надежной информационной базой для всех последующих этапов статистического исследования и всех пользователей статистической информацией.

Исследования, не удовлетворяющие этим требованиям, статистическими не являются. Не являются статистическими исследования, например, наблюдения и исследования: матери за играющим ребенком (личный вопрос); зрителей за театральной постановкой (нет учетной документации по зрелищу); научного работника за физико-химическими опытами с их измерениями, расчетами и документальной регистрацией (не массово-общественные данные); врача за больными с ведением медицинских карточек (оперативный учет); бухгалтера за движением денежных средств на банковском счете предприятия (бухгалтерский учет); журналистов за общественной и личной жизнедеятельностью государственных лиц или иных знаменитостей (не предмет статистики).

Статистическая совокупность - множество единиц, обладающих массовостью, типичностью, качественной однородностью и наличием вариации.

Статистическая совокупность состоит из материально существующих объектов (Работники, предприятия, страны, регионы), является объектом статистического исследования.

Статистическое наблюдение является первой стадией статистического исследования, представляющий собой научно организованный сбор данных об изучаемых явлениях и процессах общественной жизни.

Этап 1. Статистическое исследование начинается с формирования первичной статистической информационной базы по выбранному комплексу показателей.

üПроведение статистических наблюдений.

üИспользование официальных государственных и корпоративных (фирменных) источников.

üИспользование научных статистических исследований в журналах, газетах, монографиях и т.д.

üИспользование электронных средств информации (Internet, CD, дискет, и др.).

Этап 2. Первичное обобщение и группировка статистических данных.

üСводки, группировки, гистограммы, полигоны, кумуляты (огивы), графики распределения частот (частостей).

üФормирование рядов динамики и их первичный анализ. Графический прогноз (с концепцией "оптимист", "пессимист", "реалист").

üРасчет моментов К-го порядка (средних, дисперсий, мер скошенности, измерения эксцесса) с целью определения показателей центра расширения показателей вариации, показателей скошенности (асимметрии), показателей эксцесса (островершинности).

üФормирование и первичные расчеты сложных статистических показателей (относительных, сводных многоуровневых).

üФормирование и первичные расчеты индексных показателей.

Этап 3. Следующий этап статистического исследования включает экономическую интерпретацию первичного обобщения.

üЭкономическая и финансовая оценка объекта анализа.

üФормирование тревоги (удовлетворения) экономических и финансовых ситуаций.

üПредупреждение о приближении к пороговым статистическим значениям в прикладных, как правило, макроэкономических задачах.

üДиверсификация первичного статистического обобщения полученных прикладных результатов по иерархии власти, партнерства, бизнеса.

Этап 4. Компьютерный анализ первичных и обобщенных расширенных (объемных) статистических данных.

üАнализ вариации расширенных статистических данных.

üАнализ динамики расширенных статистических данных.

üАнализ связей расширенных статистических данных.

üМногомерные сводки и группировки.

Этап 5. Компьютерное прогнозирование по выбранным наиболее важным направлениям.

üМетод Наименьших Квадратов (МНК).

üСкользящие средние.

üТехнический анализ.

üПредставления сводного анализа и вариантов прогноза с рекомендациями о внесении коррективов в управление и инвестиции.

Этап 6. Обобщенный анализ полученных результатов и проверка их на достоверность по статистическим критериям.

Этап 7. Завершающим этапом статистического исследования является принятие управленческого решения.

2.Важнейшие экономические индексы и их взаимосвязи

статистический исследование данные общественный

Особенность индексов - измерять роль отдельных факторов в динамике сложных показателей. Многие статистические показатели взаимосвязаны, и эта взаимосвязь носит мультипликативный характер, т. е. проявляется в том, что один показатель представляет собой произведение ряда других. Например, товарооборот можно представить как произведение количества реализованной продукции на цену (Т=pq), валовой сбор той или иной культуры - как произведение урожайности на площадь (Всб - уП), объем произведенной продукции - как произведение численности работающих на и» производительность труда (q = wT) и т. д.

Взаимосвязи агрегатного индекса. Любой агрегатный индекс построен по принципу обособленного рассмотрения влияния отдельных факторов на изменение сложного показателя.

Агрегатный индекс цен отражает изменение стоимости за счет изменения цен (при фиксировании объема продукции на уровне отчетного периода), т. е. индекс цен является факторным по отношению к индексу стоимости:

Рассчитанные для сложных взаимосвязанных показателей, представляющих собой произведение двух (или больше) факторов, индексы должны находиться в той же зависимости, что и сами показатели.

Взаимосвязи индивидуального индекса. Индекс объема продукции будет равен произведению индекса числа рабочих на индекс производительности труда, а индекс валового сбора отдельных культур - произведению индекса посевной площади на индекс урожайное и т. д. Эта взаимосвязь наглядно проявляется на индивидуальных индексах. Для товарооборота (pq), цены (р) и количества продукта (q) по одному товару следующее соотношение индексов:

Для объема продукции (q), числа рабочих и производительности труда w= q/ T:

Взаимосвязи общих индексов. В общих индексах факторные индексы должны строиться с таким расчетом, чтобы обеспечивалась необходимая взаимосвязь между факторными и результативными индексами.

Для тех же индексов товарооборота, цен и физического объема эта взаимосвязь может быть обеспечена следующим образом:вариант:

В обоих случаях обеспечена взаимосвязь, индексы цен и объема в I и II вариантах не равнозначны и, рассматриваемые как факторные индексы, неодинаково отражают влияние указанных факторов на изменение товарооборота.

Взаимосвязи других индексов К числу взаимосвязанных индексов относятся и индексы переменного состава (отражающие изменение средних уровней качественных показателей), индексы структурных сдвигов и индексы фиксированного состава, между которыми существует следующая зависимость:

На основе взаимосвязи между этими индексами можно проанализировать и определить влияние структурного фактора и изменения самой индексируемой величины на динамику средних уровней, изучаемого показателя.

Между важнейшими индексами существуют взаимосвязи, позволяющие на основе одних индексов получать другие. Зная, например, значение цепных индексов за какой-либо период времени можно рассчитать базисные индексы. И наоборот, если известны базисные индексы, то путем деления одного из них на другой можно получить цепные индексы. Существующие взаимосвязи между важнейшими индексами позволяют выявить влияние различных факторов на изменение изучаемого явления, например связь между индексом стоимости продукции, физического объема продукции и цен. Другие индексы также связаны между собой. Так, индекс издержек производства - это произведение индекса себестоимости продукции и индекса физического объема продукции: . Индекс затрат времени на производство продукции может быть получен в результате умножения индекса физического объема продукции и величины, обратной величине индекса трудоемкости, т.е. индекс производительности труда: . Существует важная взаимосвязь между индексами физического объема продукции и индексом производительности труда. Индекс производительности труда представляет собой отношение средней выработки продукции (в сопоставимых ценах) в единицу времени (или на одного занятого) в текущем и базисном периодах. Индекс физического объема продукции равен произведению индекса производительности труда на индекс затрат рабочего времени (или численности занятых). Взаимосвязь между отдельными индексами может быть использована для выявления отдельных факторов, оказывающих воздействие на изучаемое явление.

Построить структурную группировку по выручке от реализации продукции, образовав пять групп с равными интервалами. Построить аналитическую группировку предприятий для изучения зависимости между выручкой от реализации продукции и себестоимостью реализованной продукции, образовав пять групп предприятий с равными интервалами, охарактеризовав каждую группу и совокупность в целом: числом предприятий; себестоимостью реализованной продукции - всего и в среднем на одно предприятие. По данным аналитической группировки рассчитать эмпирическое корреляционное отношение. Результаты группировки представить в таблице и сделать выводы.

заключение

Задача социально-экономической статистики как отрасли человеческой деятельности всегда состояла в том, чтобы обеспечить информационные запросы общественности, социальных структур, научных учреждений и управленческих органов о происходящих процессах и явлениях. Это необходимое условие изучения, прогнозирования и принятия на этой основе эффективных управленческих решений на государственном и региональном уровнях.

На основе статистической информации государство разрабатывает свою экономическую и социальную политику, оценивает результаты, составляет социально-экономические и криминологические прогнозы.

Происходящие изменения в нашей стране вызвали потребность в качественно новой статистике. В условиях становления рыночной экономики первоочередной и основополагающей задачей развития теории и практики является реформирование общеметодологических и организационных основ государственной статистики. Она становится достоянием всего общества. Приятно отметить то, что это коснулось и данных правовой статистики.

Из сказанного можно сделать вывод, что в основу организации статистической работы в нашей стране на современном этапе положены следующие основные принципы:

а) централизованное руководство статистикой;

б) единые организация и методология;

в) неразрывная связь статистических органов с органами государственного управления;

г) достоверность и открытость данных социально-экономической статистики.

библиографический список

1.Годин, А. М. Статистика: учебник / А. М. Годин. - Москва: Дашков и К°, 2012. - 451 с.

.Елисеева, И. И. Статистика: [углубленный курс]: учебник для бакалавров / И. И. Елисеева и др.]. - Москва: Юрайт: ИД Юрайт, 2011. - 565 с.

.Ниворожкина, Л. И. Статистика: учебник для бакалавров: учебник /. - Москва: Дашков и Кº: Наука-Спектр, 2011. - 415 с.

.Статистика: учебник / [И. И. Елисеева и др.]. - Москва: Проспект, 2011. - 443 с.

.Статистика: теория и практика в Excel: учебное / В. С. Лялин, И. Г. Зверева, Н. Г. Никифорова. - Москва: Финансы и статистика: Инфра-М, 2012. - 446,

.Тумасян, А. А. Статистика промышленности: учебное пособие / А. А. Тумасян, Л. И. Василевская. - Минск: Новое знание. - Москва: Инфра-М, 2012. - 429 с.

.Четыркин Е.М. Статистические методы прогнозирования. - М.: Статистика, 2014.

.Информатика в статистике: Словарь-справочник. - М.: Финансы и статистика, 2013.

.Королев Ю.Г., Рабинович РП.М., Шмойлова Р.А. Статистическое моделирование и прогнозирование: Учебное пособие. - М.: МЭСИ, 2011

.Курс социально-экономической статистики: Учебник для вузов/ Под ред. М.Г.Назарова. - М.: Финстатинформ, ЮНИТИ-ДАНА, 2011г.

.Статистический анализ в экономике / Под ред. Г.Л.Громыко. - М.: МГУ, 2012

Репетиторство

Нужна помощь по изучению какой-либы темы?

Наши специалисты проконсультируют или окажут репетиторские услуги по интересующей вас тематике.
Отправь заявку с указанием темы прямо сейчас, чтобы узнать о возможности получения консультации.

2.1 Схема проведения статистического исследования

Системы статистического анализа данных – это современный эффективный инструмент статистического исследования. Широкие возможности для обработки статистических данных имеют специальные системы статистического анализа, а также универсальные средства – Excel, Matlab, Mathcad и др..

Но даже самый совершенный инструмент не может заменить исследователя, который должен сформулировать цель исследования, провести сбор данных, выбрать методы, подходы, модели и средства проведения обработки и анализа данных, а также интерпретировать полученные результаты.

На рисунке 2.1 представлена схема проведения статистического исследования.

Рис.2.1 - Принципиальная схема статистического исследования

Исходным пунктом статистического исследования является формулировка проблемы. При ее определении учитывается цель исследования, определяется, какая информация необходима и как она будет использоваться при принятии решения.

Само статистическое исследование начинается с подготовительного этапа. В ходе подготовительного этапа аналитики изучают техническое задание – документ, составляемый заказчиком исследования. В техническом задании должны быть четко сформулированы цели исследования:

определен объект исследования;

перечислены предположения и гипотезы, которые в ходе исследования должны быть подтверждены или опровергнуты;

описано то, как будут использоваться результаты исследования;

сроки, в которые исследование должно быть проведено и бюджет исследования.

На основе технического задания разрабатывается структура аналитического отчета - то, в каком виде должны быть представлены результаты исследования, а также программа статистического наблюдения . Программа представляет собой перечень признаков, подлежащих регистрации в процессе наблюдения (или вопросов на которые должны быть получены достоверные ответы по каждой обследуемой единице наблюдения). Содержание программы определяется как особенностями наблюдаемого объекта и целями исследования, так и методами, выбранными аналитиками для дальнейшей обработки собранной информации.

Основной этап статистического исследования включает сбор необходимых данных и их анализ.

Финальным этапом исследования является составление аналитического отчета и предоставление его заказчику.

На рис. 2.2 представлена схема статистического анализа данных.

Рис.2.2 – Основные этапы статистического анализа

2.2 Сбор статистической информации

Сбор материалов подразумевает анализ технического задания исследования, определение источников необходимой информации и (при необходимости) разработку анкет. При исследовании источников информации все требуемые данные разделяют на первичные (данные, которых нет в наличии и которые должны быть собраны непосредственно для данного исследования), и вторичные (собранные ранее для иных целей).

Сбор вторичных данных часто называют "кабинетным" или "библиотечным" исследованием.

Примеры сбора первичных данных: наблюдения за посетителями магазина, анкетирование пациентов больницы, обсуждение проблемы на совещании.

Вторичные данные делят на внутренние и внешние.

Примеры источников внутренних вторичных данных:

информационная система организации (включающая в себя бухгалтерскую подсистему, подсистему управления продажами, CRM (CRM-система, сокращение от англ. Customer Relationship Management) - прикладное программное обеспечение для организаций, предназначенное для автоматизации стратегий взаимодействия с заказчиками) и другие);

ранее проведенные исследования;

письменные отчеты сотрудников.

Примеры источников внешних вторичных данных:

отчеты органов статистики и других государственных учреждений;

отчеты маркетинговых агентств, профессиональных ассоциаций и т.п.;

электронные базы данных (адресные справочники, ГИС и т.п.);

библиотеки;

средства массовой информации.

Основными выходными данными на этапе сбора данных являются:

планируемый объем выборки;

структура выборки (наличие и размер квот);

вид статистического наблюдения (сбор данных опрос, анкетирование, измерение, эксперимент, экспертиза, др.);

информация о параметрах опроса (например, возможность факта фальсификации анкет);

схема кодировки переменных в базе данных программы, выбранной для обработки;

план-схема преобразования данных;

план-схема используемых статистических процедур.

Этот же этап включает непосредственно процедуру анкетирования. Разумеется, анкеты разрабатываются только для получения первичной информации.

Полученные данные должны быть соответствующим образом отредактированы и подготовлены. Каждая анкета или форма наблюдения проверяется и, если нужно, корректируется. Каждому ответу присваиваются числовые или буквенные коды – производится кодировка информации. Подготовка данных включает в себя редактирование, расшифровку и проверку данных, их кодирование и необходимые преобразования.

2.3 Определение характеристик выборки

Как правило, данные, собранные в результате статистического наблюдения для проведения статистического анализа являются выборочной совокупностью. Последовательность преобразования данных в процесс статистического исследования можно схематично представить следующим образом (рис. 2.3)

Рис 2.3 Схема преобразования статистических данных

Анализируя выборку, можно делать выводы о генеральной совокупности, представленной выборкой.

Окончательное определение общих параметров выборки производят, когда все анкеты собраны. Оно включает:

определение реального количества респондентов,

определение структуры выборки,

распределение по месту опроса,

установление доверительного уровня статистической надежности выборки,

расчет статистической ошибки и определение репрезентативности выборки.

Реальное количество респондентов может оказаться большим либо меньшим запланированного. Первый вариант лучше для анализа, но невыгоден заказчику исследования. Второй может отрицательно сказаться на качестве исследования, а, следовательно, невыгоден ни аналитикам, ни заказчикам.

Структура выборки может быть случайной или неслучайной (респонденты отбирались на основе заранее известного критерия, например методом квотирования). Случайные выборки априори являются репрезентативными. Неслучайные выборки могут быть намерено нерепрезентативными относительно генеральной совокупности, но давать важную информацию для исследований. В этом случае также следует внимательно отнестись к фильтрационным вопросам анкеты, которые предназначены специально для отсеивания неподходящих под требования респондентов.

Для определения точности оценивания , прежде всего, необходимо установить уровень доверительной вероятности (95% или 99%). Тогда максимальная статистическая ошибка выборки рассчитывается как

или
,

где - объем выборки,- вероятность наступления исследуемого события (попадание респондента в выборку),- вероятность обратного события (непопадания респондента в выборку),- коэффициент доверительной вероятности,
- дисперсия признака.

В таблице 2.4 приведены наиболее употребляемые значения доверительной вероятности и коэффициентов доверительной вероятности.

Таблица 2.4

2.5 Обработка данных на компьютере

Анализ данных с применением компьютера включает выполнение ряда необходимых шагов.

1. Определение структуры исходных данных.

2. Ввод данных в компьютер в соответствии с их структурой и требованиями программы. Редактирование и преобразование данных.

3. Задание метода обработки данных в соответствии с задачами исследования.

4. Получение результата обработки данных. Его редактирование и сохранение в нужном формате.

5. Интерпретация результата обработки.

Шаги 1 (подготовительный) и 5 (заключительный) не способна выполнить ни одна компьютерная программа - их исследователь делает сам. Шаги 2-4 выполняются исследователем с использованием программы, но именно исследователь определяет необходимые процедуры редактирования и преобразования данных, методы обработки данных, а также формат представления результатов обработки. Помощь компьютера (шаги 2–4) заключается, в конечном итоге, в переходе от длинной последовательности чисел к более компактной. На «вход» компьютера исследователь подает массив исходных данных, который недоступен осмыслению, но пригоден для компьютерной обработки (шаг 2). Затем исследователь дает программе команду на обработку данных в соответствии с поставленной задачей и структурой данных (шаг 3). На «выходе» он получает результат обработки (шаг 4) - тоже массив данных, только уже меньший, доступный осмыслению и содержательной интерпретации. При этом исчерпывающий анализ данных обычно требует многократной их обработки с применением разных методов.

2.6 Выбор стратегии анализа данных

Выбор стратегии анализа собранных данных основывается на знании теоретических и практических аспектов исследуемой предметной области, специфики и известных характеристик информации, свойств конкретных статистических методов, а также на опыте и взглядах исследователя.

Необходимо помнить, что анализ данных - это вовсе не конечная цель исследования. Его цель - получить информацию, которая поможет решить определенную проблему и принять адекватные управленческие решения. Выбор стратегии анализа должен начинаться с исследования итогов предыдущих этапов процесса: определение проблемы и разработка плана исследования. В качестве "черновика" используется предварительный план анализа данных, разработанный как один из элементов плана исследования. Затем, в ходе поступления на последующих стадиях процесса исследования дополнительной информации, может понадобиться внесение определенных изменений.

Статистические методы делятся на одно- и многомерные. Одномерные методы(univariatetechniques) используются тогда, когда все элементы выборки оцениваются одним показателем, либо если этих показателей несколько для каждого элемента, но каждая переменная анализируется при этом отдельно ото всех остальных.

Многомерные методы (multivariate techniques) прекрасно подходят для анализа данных, если для оценки каждого элемента выборки используется два или больше показателей и эти переменные анализируются одновременно. Такие методы применяются для определения зависимостей между явлениями.

Многомерные методы отличаются от одномерных прежде всего тем, что при их использовании центр внимания смещается с уровней (средних показателей) и распределений (дисперсий) явлений и сосредотачивается на степени взаимосвязи (корреляции или ковариации) между этими явлениями.

Одномерные методы можно классифицировать на основе того, какие данные анализируются: метрические или неметрические (рис. 3). Метрические данные (metric data) измеряются по интервальной шкале или относительной шкале. Неметрические данные (nonmetric data) оцениваются по номинальной или порядковой шкале

Кроме того, эти методы делят на классы на основе того, сколько выборок - одна, две или более - анализируется в ходе исследований.

Классификация одномерных статистических методов представлена на рис.2.4.

Рис. 2.4 Классификация одномерных статистических методов в зависимости от анализируемых данных

Число выборок определяется тем, как ведется работа с данными для конкретного анализа, а не тем, каким способом собирались данные. Например, данные по лицам мужского и женского пола можно получить в пределах одной выборки, но если их анализ нацелен на выявление разницы в восприятии, основанной на разнице полов, исследователю придется оперировать двумя разными выборками. Выборки считаются независимыми, если они экспериментально не связаны между собой. Измерения, проведенные в одной выборке, не оказывают влияния на значения переменных в другой. Для анализа данные, относящиеся к разным группам респондентов, например собранные от лиц женского и мужского пола, обычно обрабатываются как независимые выборки.

С другой стороны, если данные по двум выборкам относятся к одной и той же группе респондентов, выборки считаются объединенными в пары - зависимыми.

Если существует только одна выборка метрических данных, может использоваться z- и t-критерий. Если же независимых выборок две или больше, в первом случае можно воспользоваться z- и t-критерием для двух выборок, в во втором - методом однофакторного дисперсионного анализа. Для двух связанных выборок используется парный t-критерий. Если речь идет о неметрических данных по одной выборке, исследователь может воспользоваться критериями частотного распределения, хи-квадратом, критерием Колмогорова-Смирнова (K~S), критерием серий и биномиальным критерием. Для двух независимых выборок с неметрическими данными можно прибегнуть к следующим методам анализа: хи-квадрат, Манна-Уитни, медианы, К-С, однофакторным дисперсионным анализом Крускала-Уоллиса (ДА К-У). В отличие от этого, если существует две или больше взаимосвязанных выборок, следует воспользоваться критериями знаков, Мак-Немара и Уилкоксона.

Многомерные статистические методы нацелены на выявление существующих закономерностей: взаимозависимости переменных, взаимосвязи или последовательности событий, межобъектного сходства.

Достаточно условно можно выделить пять стандартных типов закономерностей, исследование которых представляет существенный интерес: ассоциация, последовательность, классификация, кластеризация и прогнозирование

Ассоциация имеет место в том случае, если несколько событий связаны друг с другом. Например, исследование, проведенное в супермаркете, может показать, что 65% купивших кукурузные чипсы берут также и "кока-колу", а при наличии скидки за такой комплект "колу" приобретают в 85% случаев. Располагая сведениями о подобной ассоциации, менеджерам легко оценить, насколько действенна предоставляемая скидка.

Если существует цепочка связанных во времени событий, то говорят о последовательности. Так, например, после покупки дома в 45% случаев в течение месяца приобретается и новая кухонная плита, а в пределах двух недель 60% новоселов обзаводятся холодильником.

С помощью классификации выявляются признаки, характеризующие группу, к которой принадлежит тот или иной объект. Это делается посредством анализа уже классифицированных объектов и формулирования некоторого набора правил.

Кластеризация отличается от классификации тем, что сами группы заранее не заданы. С помощью кластеризации выделяют различные однородные группы данных.

Основой для всевозможных систем прогнозирования служит историческая информация, хранящаяся в виде временных рядов. Если удается построить найти закономерности, адекватно отражающие динамику поведения целевых показателей, есть вероятность, что с их помощью можно предсказать и поведение системы в будущем.

Многомерные статистические методы можно разделить на методы анализа взаимосвязи и классификационный анализ (рис. 2.5).

Рис.2.5 – Классификация многомерных статистических методов

Результатом первого этапа статистического исследования -- статистического наблюдения -- являются сведения, характеризующие каждую единицу статистической совокупности. Однако, возможности отразить закономерности и тенденции динамики изучаемых явлений с помощью даже самой полной характеристики единичных фактов ограничены. Такие данные получают только в результате статистической сводки. Сводка - это упорядочение, систематизация и обобщение статистических данных, полученных при статистическом наблюдении. Только надлежащая обработка статистического материала позволяет выявить сущность социально-экономических явлений, характерные черты и существенные особенности отдельных типов, обнаружить закономерности и тенденции их развития. Различают сводку простую и групповую, или сводку в узком и широком понимании. Простая сводка -- это подсчет общих итогов в группах и подгруппах и оформление этого материала в таблицы. В результате простой сводки статистических данных можно определить количество предприятий, общую численность персонала, объем произведенной продукции в денежном выражении. Эти общие итоги носят в основном информативный характер. Они дают обобщенную характеристику совокупности в виде абсолютных величин.

Групповая сводка, или сводка в широком понимании, представляет собой сложный процесс по многосторонней обработке первичных статистических данных, т.е. данных, полученных в результате наблюдения. Он включает группировку статистических данных, разработку системы показателей для характеристики групп, подсчет групповых и общих итогов, расчет обобщающих показателей. Задача статистической сводки как второго этапа статистического исследования - получение обобщающих показателей для информационно-справочных и аналитических целей. Сводка массовых статистических данных осуществляется по заранее разработанным программе и плану. В процессе разработки программы определяются подлежащее и сказуемое сводки. Подлежащее -- это объект исследования, расчлененный на группы и подгруппы. Сказуемое -- показатели, которые характеризуют подлежащее сводки. Программа сводки определяется задачами статистического исследования.

Статистическая сводка выполняется по заранее составленному плану. В плане сводки решаются вопросы о способах проведения работы по обобщению информации -- вручную или механизированным способом, о последовательности отдельных операций сводки. Устанавливаются сроки выполнения каждого этапа и сводки в целом, а также способы изложения результатов сводки. Это могут быть ряды распределения, статистические таблицы и статистические графики.