Точность статистического наблюдения и ее контроль

Задача любого наблюдения получить наиболее точные данные. Точностью статистического наблюдения называют степень соответствия значения признака, найденного посредством статистического наблюдения, действительному его значению. Отклонения полученных данных от действительных величин называются ошибками наблюдения, в зависимости от характера и степени влияния на результаты наблюдения, а также от источников и причин возникновения выделяют ошибки регистрации и ошибки репрезентативности.

Ошибки регистрации возникают вследствие неправильной записи или неправильного установления факта. Эти ошибки могут быть случайными и систематическими. Случайные ошибки регистрации возникают под действием различных случайных причин. Например, опрашиваемый мог оговориться, регистратор мог ослышаться или случайно переставить местами цифры. При достаточно большом числе наблюдений в силу действия закона больших чисел эти ошибки взаимно погашаются и не приводят к искажениям. Систематические ошибки регистрации возникают под действием определенных причин. Они в каждом случае действуют в одном направлении и приводят к серьезным искажениям. Например, замечено, что многие опрашиваемые во время переписи населения округляют свой возраст, особенно в цифрах, оканчивающихся на "0" и "5". Систематические ошибки регистрации могут быть следствием сознательного искажения фактов, особенно в финансовой отчетности.

Ошибки репрезентативности свойственны лишь несплошному наблюдению. И возникают вследствие несплошного характера наблюдения. Они также могут быть случайными и систематическими. Случайные ошибки репрезентативности (представительности) возникают от того, что отобранные единицы совокупности не точно отражают всю совокупность. Величина этой ошибки может быть определена (выборочное наблюдение, предельная и средняя ошибка выборки). Систематические ошибки репрезентативности возникают вследствие нарушений принципов отбора. Они идут в одном направлении, не поддаются количественной оценке и приводят к искажениям.

Для выявления и устранения допущенных ошибок применяют логический и арифметический (счетный) контроль.

Логический контроль состоит в сопоставлении между собой ответов и вопросов формуляра наблюдения и выяснения их логической совместимости. Устраняют несоответствие путем дальнейших сопоставлений с ответами на другие вопросы.

Арифметический (счетный) контроль состоит в проверке расчетов, как правило, итоговых показателей.

 

Тема 1.3. Статистическая сводка и группировка.

Сводка статистических данных

В результате первой стадии статистического исследования (статистического наблюдения) получают статистическую информацию, представляющую собой большое количество первичных, разрозненных сведений об отдельных единицах объекта исследования (например, записи о каждом гражданине страны при переписи населения: поя, национальность, возраст, образование, род занятий и многие другие признаки).

Дальнейшая задача статистики заключается в том, чтобы привести эти материалы в определенный порядок, систематизировать и на этой основе дать сводную характеристику всей совокупности фактов при помощи обобщающих статистических показателей, отражающих сущность социально-экономических явлений и определенные статистические закономерности. Это достигается в результате сводки — второй стадии статистического исследования.

Статистическая сводка — это научно организованная обработка материалов наблюдения, включающая в себя систематизацию, группировку данных, составление таблиц, подсчет групповых и общих итогов, расчет производных показателей (средних, относительных величин). Она позволяет перейти к обобщающим показателям совокупности в целом и отдельных ее частей, осуществлять анализ и прогнозирование изучаемых процессов.

Если производится только подсчет общих итогов по изучаемой совокупности единиц наблюдения, то сводка называется простой. Например, для получения общей численности студентов высших учебных заведений России достаточно сложить данные о численности студентов всех высших учебных заведений.

По технике или способу выполнения сводка может был ручной либо механизированной (с помощью ЭВМ).

Статистическая группировка — это процесс образования однородных групп на основе расчленения статистической совокупности на части или объединения изучаемых единиц в частные совокупности по существенным для них признакам.

Признаки, по которым производится распределение единиц изучаемой совокупности на группы, называются группированными признаками или основанием группировки. Группировочный признак может иметь количественное выражение и может быть атрибутивным (качественным). Например, группировка промышленных предприятий по формам собственности (атрибутивный признак), группировка населения по размеру среднедушевого дохода (количественный признак). Особым видом группировок является классификация, представляющая собой устойчивую номенклатуру классов и групп, образованных на основе сходства и различия единиц изучаемого объекта. Классификация выступает в роли своеобразного статистического стандарта, устанавливаемого на определенный промежуток времени, например, ЕГРПО, Общероссийский классификатор видов экономической деятельности, продукции и услуг (ОКДП), классификация основных фондов в промышленном строительстве, капитальных вложений, затрат на производство и др.

Метод статистических группировок позволяет разрабатывать первичный статистический материал. На основе группировки рассчитываются сводные показатели по группам, появляется возможность их сравнения, анализа причин различий между группами, изучения взаимосвязей между признаками. Расчет сводных показателей в целом по совокупности позволяет изучить ее структуру.

Кроме того, группировка создает основу для последующей сводки и анализа данных. Этим определяется роль группировок как научной основы сводки.

Задачи и виды группировок

Метод группировок применяется для решения задач, возникающих в ходе научного статистического исследования:

• выделения социально-экономических типов явлений;

• изучения структуры явления и структурных сдвигов, происходящих
в нем;

• выявления связей и зависимостей между отдельными признаками
явления.

Для решения этих задач применяют (соответственно) три вида группировок: типологические, структурные и аналитические (факторные).

Типологическая группировка решает задачу выявления и характеристики социально-экономических типов (частных подсовокупностей) путем разделения качественно разнородной совокупности на классы, социально-экономические типы, однородные группы единиц в соответствии с правилами научной группировки. В основе типологической группировки всегда атрибутивный признак.

Примерами типологической группировки могут служить группировки секторов экономики, хозяйствующих субъектов по формам собственности: группы предприятий государственной собственности, федеральной, муниципальной, частной и смешанной собственности. Выделить типичное можно не по любому признаку, а только по определенному, который должен изменяться в зависимости от условий места и времени. Для правильного выбора группировочных признаков необходимо предварительно выявить возможные типы, четко сформулировать познавательную задачу.

Выделение типов на основе количественного признака состоит в определении групп с учетом границ перехода количественного изменения признака в новое качество, новый тип явления.

Однако во всех случаях типологических группировок вы­бор группировочных признаков всегда должен быть основан на анализе качественной природы исследуемого явления. Экономический анализ сущности и закономерности развития явления должен быть направлен на то, чтобы в соответствии с целью и задачами исследования положить в основание группировки существенные признаки. При этом следует иметь в виду, что анализ одного и того же материала при различных приемах группировки может привести к диаметрально противоположным выводам. Раскрыть закономерности экономического развития помогут те группировки, которые исходят из реально существующих закономерностей.

Структурной называется группировка, которая характеризует состав совокупности по какому-либо варьирующему признаку. В основе структурной группировки может быть как количественный, так и атрибутивный признак.

К структурным группировкам относится группировка населения по размеру среднедушевого дохода, группировка хозяйств по объему продукции, структура депозитов по сроку их привлечения.

Анализ структурных группировок, взятых за ряд периодов или моментов времени, показывает изменение структуры изучаемых явлений, т.е. структурные сдвиги. В изменении структуры общественных явлений отражаются важнейшие закономерности их развития.

Одной из задач группировок является исследование связей и зависимостей между изучаемыми явлениями и их признаками. Это достигается с помощью аналитических (факторных) группировок. В основе аналитической группировки лежит факторный признак, и каждая выделенная группа характеризуется средними значениями результативного признака. Так, группируя достаточно большое число рабочих по факторному признаку х – квалификации (разряду) с указанием их заработной платы, можно заметить прямую зависимость результативного признака у — средней месячной заработной платы рабочих от квалификации: чем выше квалификация, тем выше и средняя месячная зарплата (хотя у отдельных рабочих с более высоким разрядом она может быть ниже).

Используя в аналитических группировках методы математической статистики, можно определить показатель тесноты (силы) связи между изучаемыми признаками.

В зависимости от степени сложности массового явления и задач анализа группировки могут производиться по одному или нескольким признакам.

Если группы образуются по одному признаку, группировка называется простой (например, распределение населения по возрастным группам, семей — по уровню доходов и т.д.).

Группировка по двум или нескольким признакам называется сложной.

Если группы, образованные по одному признаку, делятся затем на подгруппы по второму и т.д. признакам, т. е. в основании группировки лежит несколько признаков, взятых в комбинации, то такая группировка называется комбинационной (например, дополнив простую группировку населения по возрастным группам группировкой по полу, получим комбинационную группировку).

Комбинационная группировка позволяет выявить и сравнить различия и связи между исследуемыми признаками, которые нельзя обнаружить на основе изолированных группировок по ряду группировочных признаков, однако при изучении влияния большого числа признаков применение комбинационных группировок становится невозможным, поскольку чрезмерное дробление информации затушевывает проявление закономерностей. Даже при наличии большого массива первичной информации приходится ограничиваться двумя — четырьмя признаками.

Использование в статистических исследованиях ЭВМ и статистической теории распознавания образов позволило разработать метод группировки совокупности единиц одновременно по множеству характеризующих признаков. Такие группировки получили название многомерных.

Многомерная группировка или многомерная классификация основана на измерении сходства или различия между объектами (единицами): единицы, отнесенные к одной группе (классу) отличаются между собой меньше, чем единицы, отнесенные к разным группам (классам). Мерой близости (сходства) между объектами могут служить различные критерии. Самой распространенной мерой близости является евклидово расстояние между объектами, представленными точками в n – мерном пространстве. Чем меньше это расстояние, тем больше близость.

Задача многомерной группировки сводится к выделению сгущений точек (объектов) в n – мерном пространстве. Группы (кластеры) формируются на основании близости объектов одновременно ко всему комплексу признаков, описывающих объект. Нахождение этих групп осуществляется методами кластерного анализа на ЭВМ.

Многомерные группировки позволяют решить ряд важных задач экономико-статистического исследования: формирование однородных совокупностей; выбор существенных признаков; выделение типичных групп объектов и др.