Методологические принципы статистики. Основные категории статистической науки. 


Мы поможем в написании ваших работ!



ЗНАЕТЕ ЛИ ВЫ?

Методологические принципы статистики. Основные категории статистической науки.



Методологические принципы статистики. Основные категории статистической науки.

Методологические принципы:

1. Привлечение к рассмотрению всей совокупности фактов об изучаемом явлении

2. Учет качественных своеобразий явлений, обеспечивающих выделение объектов исследования, определение качественной стороны показателей, группировка массовых данных

3. Рассмотрение явлений в развитии и взаимосвязи. Применение научного абстрагирования от случайного явления.

Основные категории:

Экономическое явление – одна из форм постоянно повторяющихся действий людей в процессе производства, обмена и распределения материальных благ.

Экономический процесс – закономерное последовательное изменение от простого к сложному. Характерной чертой является исчезновение старого и возникновение нового явления.

Статистическая совокупность - это множество единиц, обладающих

массовостью, однородностью, определенной целостностью, взаимозависимостью состояний отдельных единиц и наличием вариации.

Каждый отдельно взятый элемент множества называется единицей статистической совокупности.

Единицы статистической характеризуются общими свойствами, называемыми в статистике признаками. (количественные и атрибутивные; первичные и вторичные; по характеру вариаций – альтернативные, дискретные и непрерывные; по содержанию – существенные и несущественные).

Вариация - колеблемость признака, изменчивость признака у единиц, входящих в состав совокупности.

Статистический показатель - это общий сводный признак у всех единиц совокупности и совокупности в целом.

Статистическая закономерность – повторяемость, последовательность и порядок в изменении явлений.

Объект статистического исследования - статистическая совокупность.

Предмет статистического исследования - количественные соотношения социально - экономических явлений, закономерности их связи и развития.

3. Программно-методические и организационные вопросы статистического наблюдения.

Статистическое наблюдение.

Статистическое исследование состоит их трех основных стадий:

1. Статистическое наблюдение.

2. Статистическая сводка и группировка результатов наблюдений.

3. Анализ полученных сводных материалов.

Статистическое наблюдение - это массовое, планомерное, научно организованное получение сведений социальной и экономической жизни по каждой единице изучаемых совокупностей.

Статистическое наблюдение может проводиться органами государственной статистики, НИИ, экономическими службами банков, бирж, фирм.

Процесс проведения статистического наблюдения включает следующие этапы:

-подготовка наблюдения;

-проведение массового сбора данных;

-подготовка данных к автоматизированной обработке;

Цель наблюдения - получение достоверной информации для выявления закономерностей развития явлений и процессов.

Объект наблюдения - статистическая совокупность, в которой протекают исследуемые социально - экономические явления и процессы.

Единица наблюдения - составной элемент объекта, являющийся носителем признаков, подлежащих регистрации.

Отчетная единица – субъект от которого поступают данные о единице наблюдения.

Программно-методические вопросы статистического наблюдения.

Требования:

1. Содержать существенные признаки

2. Достоверность признаков

3. Не должны включаться вопросы, при которых не получают достоверные ответы

4. Одновременно с программой наблюдения должна составляться программа разработки.

5. Находит воплощение в перечне вопросов

Формы, виды и способы статистического наблюдения.

1. Формы статистического наблюдения:

- отчетность (общегосударственная, внутриведомственная)

-специально-организованное наблюдение (переписи, обследования)

- регистры.

2. Виды статистического наблюдения

- по частоте регистрации (непрерывная, прерывная)

- по охвату единиц (сплошное и не сплошное: выборочное, основного массива, монографические)

3. Способы статистического наблюдения

- непосредственное

- документальное

- опросы (письменный, устный, корреспондентский анкетный)

В настоящий момент завершаются работы по созданию единого регистра для всех хозяйственных единиц (ЕГРПО).

(Ошибки в 17 вопросе)

Расхождение между расчетным и действительным значениями изучаемых величин называется ошибкой наблюдения.

В зависимости от причин различают следующие виды ошибок наблюдения:

• ошибки регистрации;

• ошибки репрезентативности.

Ошибки регистрации - это отклонение между значением показателя,

полученного в ходе статистического наблюдения, и фактическим, действительным его значением.

Ошибки репрезентативности. Характерны только для не сплошного

наблюдения и представляют собой отклонение значения показателя обследованной выборочной совокупности от его величины по исходной совокупности.

4. Задачи сводки и группировки, их содержание и теоретические основы.

Статистическое наблюдение дает материал, характеризующий отдельные единицы объекта исследования. Вторым этапом статистического исследования, в процессе которого осуществляется научная обработка собранного материала, является статистическая сводка.

Статистическая сводка – это систематизация, упорядочение и научная обработка первичных статистических данных, позволяющая перейти к обобщающим показателям и выполнить анализ и прогнозирование изучаемых явлений и процессов.

Статистические сводки различают по ряду признаков: по сложности построения (простые и сложные) и по способу разработки материалов статистического наблюдения (централизованная и децентрализованная).

Работа по статистической сводке подразделяется на следующие этапы:

1. Формулировка задачи сводки на основе целей статистического исследования.

2. Формирование групп, подгрупп, определение группировочного признака и величины интервала.

3. Проверка полноты и качества собранного материала, подсчет итогов и расчет необходимых показателей.

Сводка, как правило, не ограничивается получением общих итогов по изучаемой совокупности. Чаще всего исходная информация систематизируется, образуются отдельные статистические совокупности, т.е. выполняется статистическая группировка.

Группировка –это процесс образования однородных групп на основе расчленения изучаемой совокупности на части или объединения изучаемых единиц в частные совокупности по существенным для них признакам. Особым видом группировок являются классификации.

Значение различных статистических группировок состоит в том, что они позволяют выявить существенные черты и свойства явлений, раскрывают объективное положение вещей, а также позволяют получить информацию о о размерности отдельных групп. Соотношении их в общей совокупности и о связях между изучаемыми показателями и признаками, положенными в основу группировки.

Содержание и приемы группировок разнообразны, различны и задачи, выполняемые ими. Основные задачи, решаемые с помощью метода статистических группировок:образование социально – экономических типов явлений; изучение строения изучаемых явлений и структурных изменений, происходящих в них; выявление связи между изучаемыми признаками.

Для решения этих задач соответственно применяют следующие виды группировок: типологическая, структурная и аналитическая. Следует отметить, что приведенная классификация группировок имеет некоторую условность, поэтому на практике они применяются в комплексе.

Многообразие и сложность экономических явлений, а также необходимость их всестороннего изучения требует применения комбинированных группировок.

Комбинированной группировкойназывается образование групп по двум и более признакам. При этом группировочные признаки принято располагать, начиная с атрибутивного, в определенной последовательности, исходя из логики взаимосвязи показателей.

Социально - экономические явления отличаются большим многообразием форм своего развития и поэтому при группировке возникает вопрос о выборе того признака, который адекватен цели исследования и характеру исходной информации. Руководствуясь положениями экономической науки и исходя из задач исследования, для осуществления группировки необходимо из множества признаков выбрать определяющие.

Определяющими являются признаки, которые наиболее полно и точно характеризуют изучаемый объект и позволяют выбрать типичные черты и свойства.

После определения группировочного признака необходимо распределить единицы совокупности по группам. Вопрос о числе групп и величине интервала необходимо решать с учетом множества обстоятельств, прежде всего исходя из целей исследования и значения изучаемого признака.

Содержание методики статистических группировок.

Группировка – объединение в однородные совокупности по существенным признакам.

Группировка - разделение статистических совокупностей.

Статистическая группировка – это разделение общей совокупности единиц объекта наблюдения по одному или нескольким существенным признакам на однородные группы, различающиеся между собой в качественном и количественном отношении и позволяющие выделить социально-экономические типы явлений, изучить структуру совокупности или проанализировать взаимосвязи и взаимозависимости между признаками.

Для построения статистических группировок нужно выбрать группировочный признак, далее определить количество групп, на которые разбивают изучаемую статистическую совокупность, и зафиксировать границы интервалов группировки. Для каждой группировки нужно находить конкретные показатели или их систему, которые должны охарактеризовать изучаемые группы.

Выбор группировочного признака – сложный вопрос в теории статистической группировки и статистического исследования в целом.

Группировочный признак – это основание, по которому проводится разбивка единиц совокупности на отдельные группы. От степени точности группировочного признака зависит правильность выводов статистического исследования.

В группировку входят количественные и атрибутивные (качественные) признаки. Количественные признаки обычно имеют числовое выражение. Атрибутивные признаки дают качественную характеристику единицы совокупности. К количественным признакам можно отнести непрерывный признак, или дискретный.

Важно изучить экономическую сущность исследуемого явления при построении группировки по количественному признаку.

Если признак атрибутивный, то выделяется столько групп, сколько существует градаций.

Если признак количественный и изменяется непрерывно или дискретно в больших количествах, то возможны два методических подхода:

1. Группировка осуществляется на основе теоретического анализа

2. Если данный подход неприемлем, то группировка производится по этапам.

В конечном итоге выделяемые группы должны удовлетворять 2 условиям:

1) они должны быть качественно-однородными

2) многочисленными

После установления числа групп решается вопрос об определении интервалов группировки.

Интервал группировки – это интервал значений варьирующего признака, лежащих в пределах определенной группы. Каждый интервал имеет свою длину (ширину), верхнюю и нижнюю границы.

Нижняя граница интервала – это наименьшее значение признака в интервале, а верхняя граница интервала – его наибольшее значение.

Ширина интервала – это разность между верхней и нижней границами.

Выбор равных или неравных интервалов зависит от степени заполнения интервалов.

Шаг интервала:

i(h)=(Xmax-Xmin)/n

n=1+3.3lnN Формула Стержеса

Шаг интервала может быть равный и неравный. Неравные делятся на прогрессивно возрастающие, прогрессивно убывающие, произвольные и специализированные.

Если i(h) <=10 раз – равные

Если i(h) >10 раз – неравные, как правило, прогрессивно возрастающие.

 

Теория малых выборок.

При большом числе единиц выборочной совокупности (n >100) распределение случайных ошибок выборочной средней в соответствии с теоремой А.М.Ляпунова нормально или приближается к нормальному по мере увеличения числа наблюдений.

Однако в практике статистического исследования в условиях рыночной экономики все чаще приходится сталкиваться с малыми выборками.

Малой выборкой называется такое выборочное наблюдение, численность единиц которого не превышает 30.

При оценке результатов малой выборки величина генеральной совокупности не используется. Для определения возможных пределов ошибки пользуются критерием Стьюдента.

Величина σ вычисляется на основе данных выборочного наблюдения.

Данная величина используется лишь для исследуемой совокупности, а не в качестве приближенной оценки σ в генеральной совокупности.

Вероятностная оценка результатов малой выборки отличается от оценки в большой выборке тем, что при малом числе наблюдений распределение вероятностей для средней зависит от числа отобранных единиц.

Однако для малой выборки величина коэффициента доверия t по другому связана с вероятностной оценкой, чем при большой выборке (так как, закон распределения отличается от нормального).

Согласно установленному Стьюдентом закону распределения, вероятная ошибка распределения зависит как от величины коэффициента доверия t, так и от объема выборки В.

Средняя ошибка малой выборки вычисляется по формуле:

,

где — дисперсия малой выборки.

В МВ коэффициент n/(n-1) нужно брать во внимание и обязательно корректировать. При определении дисперсии S2 число степеней свободы равно:

.

Предельная ошибка малой выборки определяется по формуле

При этом значение коэффициента доверия t зависит не только от заданной доверительной вероятности, но и от численности единиц выборки n. Для отдельных значений t и n доверительная вероятность малой выборки определяется по специальным таблицам Стьюдента, в которых даны распределения стандартизированных отклонений:

.

Вероятностная оценка результатов МВ отличается от оценки в БВ тем что при малом числе наблюдений распределение вероятностей для средней зависит от числа отобранных единиц

БВ: P=F(t)

МВ: P=F(t, n)

 

Содержание дисперсионного анализа.

Дисперсия в статистике находится как среднее квадратическое отклонение индивидуальных значений признака в квадрате от средней арифметической. В зависимости от исходных данных она определяется по формулам простой и взвешенной дисперсий:

 

1. Простая дисперсия (для несгруппированных данных) вычисляется по формуле:

2. Взвешенная дисперсия (для вариационного ряда):

где n - частота (повторяемость фактора Х)

Свойство 1. Дисперсия постоянной величины равна нулю.

Свойство 2. Уменьшение всех значений признака на одну и ту же величину A не меняет величины дисперсии . Значит, средний квадрат отклонений можно вычислить не по заданным значениям признака, а по отклонениям их от какого-либо постоянного числа.

Свойство 3. Уменьшение всех значений признака в K раз уменьшает дисперсию в K2 раз, а среднее квадратическое отклонение в K раз . Значит, все значения признака можно разделить на какое-то постоянное число, например, на величину интервала ряда, исчислить среднее квадратическое отклонение, а затем умножить его на постоянное число: .

Свойство 4. Если вычислить средний квадрат отклонений от любой величины A, в той или иной степени отличающейся от средней арифметической (), то он всегда будет больше среднего квадрата отклонений, вычисленного от средней арифметической . Средний квадрат отклонений при этом будет больше на величину (– A)2: .

Значит, дисперсия от средней величины всегда меньше дисперсий, вычисленных от любых других величин, т.е. она имеет свойство минимальности.

На этих математических свойствах дисперсии основываются способы, которые позволяют упростить ее вычисление. Например, расчет дисперсии по способу моментов или способу отсчета от условного нуля применяется в вариационных рядах с равными интервалами. Расчет производится по формуле: ,

где K – ширина интервала;

A – условный нуль, в качестве которого удобно использовать середину интервала, обладающего наибольшей частотой;

– момент второго порядка.

Правило сложения дисперсии заключается в том, что общая дисперсия равна сумме межгрупповой и средней из внутригрупповых дисперсий

, где — межгрупповая дисперсия; — средняя из внутригрупповых дисперсия.

 

Содержание корреляционно регрессивного анализа, виды моделей.

Корреляционно-регрессионный анализ позволяет установить тесноту, направление и форму связи, т.е. ее аналитическое выражение

Этапы корреляционно-регрессионного анализа

1. Качественный анализ сущности изучаемого явления методами экономической теории, экономики отрасли, социологии.

2. Постановка задачи и выбор факторных и результативных признаков;

3. Сбор статистического материала, его контроль;

4. Установление аналитической формы связи, расчет параметров уравнения связи и других количественных характеристик;

5. Решение уравнения регрессии, расчет теоретически ожидаемых значений результативного признака;

6. Определение и сравнительный анализ дисперсий: общей, факторной и остаточной; оценка тесноты связи между признаками, включенными в модель;

 

7. Оценка статистической надежности выборочных показателей связи; отсев несущественных (или включение дополнительных) факторов, построение новой модели (т.е. при необходимости, повторение п.1-6);

8. Статистическая оценка достоверности параметров уравнения регрессии, построение доверительных границ для теоретически ожидаемых по уравнению регрессии значений функции;

9. Практические выводы из анализа;

10. Оформление результатов анализа в виде схем, таблиц, графиков, написание аналитической записки.

Задачи корреляционно-регрессионного анализа и моделирования

1. Измерение параметров уравнения регрессии, выражающего связь средних значений зависимой переменной со значениями независимой переменной (зависимость средних величин результативного признака от значений одного или нескольких факторных признаков. Уравнение корреляционной связи измеряет зависимость между вариацией результативного признака и вариацией факторного признака.

2. Измерение тесноты связи двух (или большего числа) признаков между собой. Меры тесноты связи измеряют долю вариации результативного признака, которая связана корреляционно с вариацией факторного признака (признаков).

Нельзя трактовать корреляцию признаков как связь их уровней. Метод корреляционно-регрессионного анализа не может объяснять роли факторных признаков в создании результативного признака.

Задачи, имеющие не формально математический, а содержательный характер:

3. Выделение важнейших факторов, влияющих на вариацию результативного признака в совокупности.

4. Оценка хозяйственной деятельности по эффективности использования имеющихся факторов производства. Решается путем расчета для каждой единицы совокупности тех величин результативного признака, которые были бы получены при средней по совокупности эффективности использования факторов и сравнения их с фактическими результатами производства.

5. Прогнозирование возможных значений результативного признака при задаваемых значениях факторных признаков. Решается путем подстановки ожидаемых, или планируемых значений факторных признаков в уравнение связи и вычисление ожидаемых значений результативного признака.

6. подготовка данных, необходимых в качестве исходных для решения оптимизационных задач.

При решении каждой из названных задач нужно учитывать особенности и ограничения корреляционно-регрессионного метода. Всякий раз необходимо специально обосновать возможность причинной интерпретации уравнения как объясняющего связь между вариацией фактора и результата.

Любое эконометрическое исследование начинается со спецификации модели, т.е. с формулировки вида модели, исходя из соответствующей теории связи между переменными: из всего круга факторов, влияющих на результат, необходимо выделить наиболее существенно влияющие факторы; кроме того, необходимо знать, какие остальные факторы предполагают неизменными, поскольку возможно, в дальнейшем их придется учесть в модели и от простой регрессии перейти к множественной.

Двумерная корреляционная модель

Наиболее простой случай корреляционной зависимости: две нормально распределенные случайные величины. Двумерная линейная корреляционная модель характеризуется пятью параметрами – два математических ожидания, две дисперсии, парный линейный коэффициент корреляции.

Трехмерная корреляционная модель

На примре трехмерной генеральной совокупности достаточно четко просматриваются основные задачи и особенности многомерного корреляционного анализа. Для изучения многообразия взаимозависимости между переменными в модели используют три меры тесноты корреляционной связи – парный, частный, множественный коэффициенты корреляции.

 

Статистика оплаты труда.

Оплата труда — это регулярно получаемое вознаграждение за произведенную продукцию или оказанные услуги, либо за отработанное время, включая оплату ежегодных отпусков, праздничных дней и другого неотработанного времени, которое оплачивается в соответствии с трудовым законодательством и коллективными трудовыми договорами. Задачами статистики оплаты труда являются: определение фонда заработной платы и величины выплат социального характера;анализ состава и структуры фонда заработной платы; определение средней номинальной заработной платы и среднего дохода работников;изучение динамики заработной платы и доходов работников;изучение дифференциации работников по размеру заработной платы.

В состав фонда заработной платы входят:начисленные предприятиями суммы оплаты труда в денежной и натуральной формах за отработанное время;оплата за неотработанное время;стимулирующие доплаты и надбавки, компенсационные доплаты и надбавки, связанные с режимом работы и условиями труда; регулярные выплаты на питание, жилье и топливо.Фонд заработной платы исчисляется за месяц, квартал, год.

При анализе фонда заработной платы по категориям рабочих в промышленности выделяют фонды часовой, дневной и месячной заработной платы. Фонд часовой заработной платы это оплата по сменным расценкам, тарифным ставка, премии, компенсации и доплаты, начисляемые за отработанные человеко-часы, при нормальной продолжительности рабочей смены. Фонд дневной заработной платы включает часовой фонд заработной платы, а также часы, не отработанные, но подлежащие оплате согласно действующему законодательству. Дневной фонд представляет собой оплату за фактически отработанные человеко-дни. Месячный (или полный) фонд заработной платы включает дневной фонд заработной платы и остальные выплаты за неотработанное время, единовременные и поощрительные выплаты

 

Содержание и система показателей уровня жизни населения.

Понятие уровня жизни населения. Система показателей уровня жизни Уровень жизни в узком смысле – это достигнутый уровень потребления населением материальных благ и услуг. Уровень жизни в широком смысле – это весь комплекс социально-экономических условий жизни общества. Выделяют 4 уровня жизни: достаток, т.е. использование благ и услуг, обеспечивающих всестороннее развитие человека; нормальный уровень, т.е рациональное потребление благ и услуг, обеспечивающее человеку восстановление его физических и интеллектуальных сил; бедность, т.е. потребление благ и услуг на уровне сохранения работоспособности как низшей границы воспроизводства рабочей силы; нищета, т.е. минимально допустимый по биологическим критериям набор благ и услуг, потребление которых позволяет лишь поддерживать жизнеспособность человека. Основные задачи статистического изучения уровня жизни: характеристика социально-экономического благосостояния населения; анализ влияния различных факторов на уровень жизни; оценка степени дифференциации общества между отдельными группами населения; выделение и характеристика малообеспеченных слоев населения, нуждающихся в социально-экономической поддержке. Для характеристики уровня жизни населения используется система показателей, состоящая из трех групп: доходы населения, потребление населением благ и услуг, условия проживания. Эти показатели рассчитываются как в целом по всему населению, так и в расчете на душу населения. Возможны три аспекта изучения уровня жизни: применительно ко всему населению; к отдельным социальным группам; к домохозяйствам с различными доходами. К числу основных социально-экономических показателей уровня жизни населения в белорусской статистике относятся следующие основные группы: показатели доходов населения; показатели расходов и потребления населением материальных благ и услуг; сбережение; показатели накопленного имущества и обеспеченности населения жильем; показатели дифференциации доходов населения, уровня и границ бедности; обобщающие оценки уровня жизни населения. В зависимости от единицы измерения и формы представления показатели, характеризующие уровень жизни, делят на следующие группы: стоимостные показатели; физические показатели, измеряющие объем потребления конкретных материальных благ; относительные показатели, демонстрирующие пропорции и структуру распределения благосостояния. Одним из обобщающих показателей уровня жизни является индекс человеческого развития (индекс развития человеческого потенциала) (Iч.р), который одновременно учитывает влияние трех факторов: - ожидаемой продолжительности жизни; - достигнутого уровня образования; - реального объема ВВП на душу населения.

 

Методологические принципы статистики. Основные категории статистической науки.

Методологические принципы:

1. Привлечение к рассмотрению всей совокупности фактов об изучаемом явлении

2. Учет качественных своеобразий явлений, обеспечивающих выделение объектов исследования, определение качественной стороны показателей, группировка массовых данных

3. Рассмотрение явлений в развитии и взаимосвязи. Применение научного абстрагирования от случайного явления.

Основные категории:

Экономическое явление – одна из форм постоянно повторяющихся действий людей в процессе производства, обмена и распределения материальных благ.

Экономический процесс – закономерное последовательное изменение от простого к сложному. Характерной чертой является исчезновение старого и возникновение нового явления.

Статистическая совокупность - это множество единиц, обладающих

массовостью, однородностью, определенной целостностью, взаимозависимостью состояний отдельных единиц и наличием вариации.

Каждый отдельно взятый элемент множества называется единицей статистической совокупности.

Единицы статистической характеризуются общими свойствами, называемыми в статистике признаками. (количественные и атрибутивные; первичные и вторичные; по характеру вариаций – альтернативные, дискретные и непрерывные; по содержанию – существенные и несущественные).

Вариация - колеблемость признака, изменчивость признака у единиц, входящих в состав совокупности.

Статистический показатель - это общий сводный признак у всех единиц совокупности и совокупности в целом.

Статистическая закономерность – повторяемость, последовательность и порядок в изменении явлений.

Объект статистического исследования - статистическая совокупность.

Предмет статистического исследования - количественные соотношения социально - экономических явлений, закономерности их связи и развития.

3. Программно-методические и организационные вопросы статистического наблюдения.

Статистическое наблюдение.

Статистическое исследование состоит их трех основных стадий:

1. Статистическое наблюдение.

2. Статистическая сводка и группировка результатов наблюдений.

3. Анализ полученных сводных материалов.

Статистическое наблюдение - это массовое, планомерное, научно организованное получение сведений социальной и экономической жизни по каждой единице изучаемых совокупностей.

Статистическое наблюдение может проводиться органами государственной статистики, НИИ, экономическими службами банков, бирж, фирм.

Процесс проведения статистического наблюдения включает следующие этапы:

-подготовка наблюдения;

-проведение массового сбора данных;

-подготовка данных к автоматизированной обработке;

Цель наблюдения - получение достоверной информации для выявления закономерностей развития явлений и процессов.

Объект наблюдения - статистическая совокупность, в которой протекают исследуемые социально - экономические явления и процессы.

Единица наблюдения - составной элемент объекта, являющийся носителем признаков, подлежащих регистрации.

Отчетная единица – субъект от которого поступают данные о единице наблюдения.

Программно-методические вопросы статистического наблюдения.

Требования:

1. Содержать существенные признаки

2. Достоверность признаков

3. Не должны включаться вопросы, при которых не получают достоверные ответы

4. Одновременно с программой наблюдения должна составляться программа разработки.

5. Находит воплощение в перечне вопросов

Формы, виды и способы статистического наблюдения.

1. Формы статистического наблюдения:

- отчетность (общегосударственная, внутриведомственная)

-специально-организованное наблюдение (переписи, обследования)

- регистры.

2. Виды статистического наблюдения

- по частоте регистрации (непрерывная, прерывная)

- по охвату единиц (сплошное и не сплошное: выборочное, основного массива, монографические)

3. Способы статистического наблюдения

- непосредственное

- документальное

- опросы (письменный, устный, корреспондентский анкетный)

В настоящий момент завершаются работы по созданию единого регистра для всех хозяйственных единиц (ЕГРПО).

(Ошибки в 17 вопросе)

Расхождение между расчетным и действительным значениями изучаемых величин называется ошибкой наблюдения.

В зависимости от причин различают следующие виды ошибок наблюдения:

• ошибки регистрации;

• ошибки репрезентативности.

Ошибки регистрации - это отклонение между значением показателя,

полученного в ходе статистического наблюдения, и фактическим, действительным его значением.

Ошибки репрезентативности. Характерны только для не сплошного

наблюдения и представляют собой отклонение значения показателя обследованной выборочной совокупности от его величины по исходной совокупности.

4. Задачи сводки и группировки, их содержание и теоретические основы.

Статистическое наблюдение дает материал, характеризующий отдельные единицы объекта исследования. Вторым этапом статистического исследования, в процессе которого осуществляется научная обработка собранного материала, является статистическая сводка.

Статистическая сводка – это систематизация, упорядочение и научная обработка первичных статистических данных, позволяющая перейти к обобщающим показателям и выполнить анализ и прогнозирование изучаемых явлений и процессов.

Статистические сводки различают по ряду признаков: по сложности построения (простые и сложные) и по способу разработки материалов статистического наблюдения (централизованная и децентрализованная).

Работа по статистической сводке подразделяется на следующие этапы:

1. Формулировка задачи сводки на основе целей статистического исследования.

2. Формирование групп, подгрупп, определение группировочного признака и величины интервала.

3. Проверка полноты и качества собранного материала, подсчет итогов и расчет необходимых показателей.

Сводка, как правило, не ограничивается получением общих итогов по изучаемой совокупности. Чаще всего исходная информация систематизируется, образуются отдельные статистические совокупности, т.е. выполняется статистическая группировка.

Группировка –это процесс образования однородных групп на основе расчленения изучаемой совокупности на части или объединения изучаемых единиц в частные совокупности по существенным для них признакам. Особым видом группировок являются классификации.

Значение различных статистических группировок состоит в том, что они позволяют выявить существенные черты и свойства явлений, раскрывают объективное положение вещей, а также позволяют получить информацию о о размерности отдельных групп. Соотношении их в общей совокупности и о связях между изучаемыми показателями и признаками, положенными в основу группировки.

Содержание и приемы группировок разнообразны, различны и задачи, выполняемые ими. Основные задачи, решаемые с помощью метода статистических группировок:образование социально – экономических типов явлений; изучение строения изучаемых явлений и структурных изменений, происходящих в них; выявление связи между изучаемыми признаками.

Для решения этих задач соответственно применяют следующие виды группировок: типологическая, структурная и аналитическая. Следует отметить, что приведенная классификация группировок имеет некоторую условность, поэтому на практике они применяются в комплексе.

Многообразие и сложность экономических явлений, а также необходимость их всестороннего изучения требует применения комбинированных группировок.

Комбинированной группировкойназывается образование групп по двум и более признакам. При этом группировочные признаки принято располагать, начиная с атрибутивного, в определенной последовательности, исходя из логики взаимосвязи показателей.

Социально - экономические явления отличаются большим многообразием форм своего развития и поэтому при группировке возникает вопрос о выборе того признака, который адекватен цели исследования и характеру исходной информации. Руководствуясь положениями экономической науки и исходя из задач исследования, для осуществления группировки необходимо из множества признаков выбрать определяющие.

Определяющими являются признаки, которые наиболее полно и точно характеризуют изучаемый объект и позволяют выбрать типичные черты и свойства.



Поделиться:


Последнее изменение этой страницы: 2016-12-29; просмотров: 636; Нарушение авторского права страницы; Мы поможем в написании вашей работы!

infopedia.su Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Обратная связь - 18.213.110.162 (0.174 с.)