Предмет статистики. Статистическая совокупность и статистическое наблюдение. Признак и показатель. Расчет процентного показателя.

Предмет статистики. Статистическая совокупность и статистическое наблюдение. Признак и показатель. Расчет процентного показателя.

Статистика – это наука, изучающая количественную сторону массовых явлений и процессов в единстве с их качественной.

Статистическая совокупность – множество единиц, обладающих качественной однородностью и наличием вариаций в пределах данной однородности.

Статистическое наблюдение – планомерный научно – организованный сбор числовых данных о массовых социально – экономических явлений и процессов.

Признак – это свойство (характеристика) единого наблюдения, которое может принимать разные значения.

Показатель – обобщающая характеристика статистической совокупности, которая выражается в числовой форме.

Показатели бывают абсолютные (число натуральных или денежных единиц –людей, кг, рублей, напр.: число преступлений совершенных в РФ в определенном году; численность населения на территории РФ в данном году) и относительные (определенные путем соотношения), т.е. на основании 2-х данных можно сформулировать относительный – число преступлений совершенных на 1000 человек.

Расчет процентного показателя.

Рассмотрим на примере % мужчин и женщин.

% женщин= численность жен. В РФ в определенном году/среднегодовая численность умноженная на 100%.

Отросли социальной статистики. Основные показатели социальной статистики.

Отрасли социальной статистики:

· Демографическая статистика

· Санитарная стат.

· Стат. Занятости и безработицы

· Стат. Уровня жизни

· Стат. Образования

· Стат. Образования

· Стат. Культуры

· Правовая стат.

Основные показатели социальной статистики:

· Общий коэф.рождаемости

· Общий коэф.смертности

· Численность зрителей театров на 1000 человек населения

· Заболеваемость на 1000 человек

· Число зарегистрированных преступлений на 1000 населения

· Уровень безработицы

· И т.п.

Виды статистических показателей. Расчет среднеарифметической взвешенной.

Виды показателей:

1. Показатели структуры совокупности.

2. Подобные процентам, например число обладающих неким свойством в расчете на 1000 человек.

3. Показатели динамики – изменения во времени.

4. Темп роста, например: число преступлений на 1000 человек в 2010 году/число преступлений на 1000 в 2009 году

5. Показатели характерные взаимосвязанные между разными признаками, выражается в коэф.корреляции, чем ближе к 1, тем теснее.

6. Показатели, рассчитанные в виде среднеарифметической величины.

Среднеарифметическая величина: простая(когда складывается числовые значения и делятся на их число) и среднеарифметическая взвешенная(взвешенная считается в том случае, если у признака не один носитель, а несколько.

ФОРМУЛУ СФОТОГРАФИРУЮ И В АЛЬБОМ ВЫЛОЖУ!

Процедура построения шкалы Лайкерта.

• формируется большое число суждений, около 100. Данные суждения не имеют нейтральных значений и они не обязательно должны охватывать весь смысловой континуум, но они должны иметь ярко выраженное положительное либо отрицательное отношение к объекту;
• каждое суждение предъявляется экспертами, которые выражают свое к нему отношение по 5-ти балльной шкале (полностью согласен, согласен, нейтрален, не согласен, полностью не согласен);
• далее, для каждого эксперта социолог рассчитывает общий балл (за каждое суждение эксперт получает балл от 1 до 5, которые затем складываются по всем суждениям);
• затем каждое суждение сравнивается с остальными суждениями; для этого строится таблица сопряженности, причем на ее основе рассчитывается коэффициент корреляции, который показывает тесноту связи данного вопроса с итоговым показателем; в основе таблицы сопряженности лежит два показателя: балл эксперта по проверяемому вопросу (от 1 до 5), разность между общим баллом эксперта и баллом проверяемого вопроса;
• вопросы с отрицательными и малыми корреляциями "выбрасываются"; в общей сложности должно остаться около 20 суждений; получается порядковая шкала;
• в процессе массового опроса респондент отвечает на эти 20 вопросов и получает суммированный балл.

Метод семантического дифференциала. Расчет семантического значения.

Метод семантического дифференциала – наука изучающая смысл значения слова.

Ввел Чарльз Осгуд.

Семантический дифференциал – это метод исследования восприятия людьми соц. объектов с помощью построения семантических шкал.

Семантическая шкала – биномерная шкала, полосы которой представлены словами антонимами.

Осгуд разработал большое количество шкал (50), в них около 20 понятий, которые должны оценить.

Например: Укажите, пожалуйста, на данной шкале с чем у вас ассоциируется чиновник.

Существует 3 фактора:

· оценка

· сила

· активность

«оценка»:	хороший					−1	−2	−3	плохой
«сила»:	сильный					−1	−2	−3	слабый
«активность»:	активный					−1	−2	−3	пассивный

 

РАССЧЕТ НЕ ЗНАЮ. МАША, ПОСМОТРИ У СЕБЯ ПОЖАЛУЙСТА!

Метод семантического дифференциала. Расчет семантического расстояния.

Метод семантического дифференциала – наука изучающая смысл значения слова.

Ввел Чарльз Осгуд.

Семантический дифференциал – это метод исследования восприятия людьми соц. объектов с помощью построения семантических шкал.

Семантическая шкала – биномерная шкала, полосы которой представлены словами антонимами.

Осгуд разработал большое количество шкал (50), в них около 20 понятий, которые должны оценить.

Например: Укажите, пожалуйста, на данной шкале с чем у вас ассоциируется чиновник.

Существует 3 фактора:

· оценка

· сила

· активность

«оценка»:	хороший					−1	−2	−3	плохой
«сила»:	сильный					−1	−2	−3	слабый
«активность»:	активный					−1	−2	−3	пассивный

 

МАШ, ПОСМОТРИ ТОЖЕ ЭТО У СЕБЯ. Я ЗАПУТАЛАСЬ ПРОСТО С РАССТОЯНИЯМИ И ЗНАЧЕНИЯМИ.

Показатели устойчивости измерения.

Устойчивость измерения – характеризует степень сходства результатов при повторных измерениях, когда одним и тем же людям дают заполнить анкету в промежуток 2-3 недели, а потом сравнивают. Устойчивость измерения один из надежных показателей измерения, т.к. ему можно доверять.

После повторного опроса мнения сравниваются и смотрят сколько составила разница.

Если значения данного коэф. по конкретной таблице окажется существенным по другим таблицам, то суждение соответствующее данной таблице выбрасывается из опросного листа, т.е. суждение с малыми корреляциями отбрасывается. В итоге остается около 20 суждений, которые мы должны разместить в анкете при проведении опроса.

Значение каждого респондента равно числу набранных им баллов.

ФОРМУЛУ СКИНУ В АЛЬБОМ!

Основные понятия выборочного метода. Случайные и неслучайные виды выборочных процедур.

Генеральная совокупность (в англ. — population) — совокупность всех объектов (единиц), которые подлежат изучению. Случайная выборка характеризуется тем, что каждый элемент генеральной совокупности имеет шанс (отличный от нуля) попасть в выборку.

Выборочная совокупность (выборка) – отобранная из генеральной совокупности части единиц, которая подвергается непосредственно обследованию и является средством получения данных по ген.совокупности.

Одноступенчатая выборка – выборка при которой выборочная совокупность формируется из единиц наблюдения(люди). (например: из списка работников завода выбираем любых случайных 400 человек)

Многоступенчатая выборка – выборка, при которой отбору единиц наблюдения предшествует отбор более крупных единиц. (например: 1) По таблице случайных чисел выбираем избирательные участки;2) по таб.случ.чисел выбираем квартиры;3) в каждой отобранной квартире выбираем по таблице случ.чисел одного человека.) На каждой ступени единицы отбора меняются.

Репрезентативность выборки – свойства выборочной совокупности воспроизводить совокупности генеральной совокупности.

Случайная выборка – все элементы генеральной совокупности имеют одинаковые шансы оказаться в выборке. Выбор производится по принципу лотереи. Элементы выборки извлекаются непосредственно из генеральной совокупности. Достоинством этой выборки является то, что не требуется знания структуры генеральной совокупности.

Неслучайная выборка – это способ отбора единиц совокупности, принцип которого отличен от случайного. Основная цель неслучайного отбора состоит в получении совокупности, репрезентирующей изучаемую. Выделяют два вида неслучайного отбора: направленный отбор(характеризуется выбором единиц или групп единиц по какому-либо заранее определенному принципу) и стихийный.

Виды случайной выборки.

Генеральная совокупность (в англ. — population) — совокупность всех объектов (единиц), которые подлежат изучению. Случайная выборка характеризуется тем, что каждый элемент генеральной совокупности имеет шанс (отличный от нуля) попасть в выборку.

Случайная выборка:

· Простая случайная – Все элементы генеральной совокупности имеют одинаковые шансы оказаться в выборке. Выбор производится по принципу лотереи. Элементы выборки извлекаются непосредственно из генеральной совокупности. Достоинством этой выборки является то, что не требуется знания структуры генеральной совокупности.

1. Рассчитать требуемый объем выборки для заданной предельной ошибки.

2. Нужно составить полный перечень всех элементов ген.совокупности.

3. По таблице случайных чисел отобрать требуемое число лиц.

· Систематическая(механическая)

1.такой же как и в случайной

2.такой же как и в случайной

3.Шаг отбора. Объем генеральной совокупности делим на объем выборочной совокупности

· Гнездовая(серийная)

1. тот же

2. Составить полный перечень входящих гнезд.

Например: Генеральная совокупность = кол – во школьников выпускников Ленинского района

3. Отобрать при помощи таблицы случайных чисел.

4. Выдать анкетерам задание на опрос каждого отобранного класса.

· Стратифицированная

1.тот же

2. Взять из органов статистики информацию о признаках расслоения.

Например: Если признак расслоения – принадлежность жителя к определенному району, то мы должны получить информацию о том, сколько человек живет а каждом районе.

3. Определить количество страт.

Страта – совокупность значений, которые обладают признаками расслоения.

Например: сколько районов, столько и страт.

4. Рассчитать численность каждой страты – n/N. (поделить!)

Таблица Сопряженности.

- средство представления совместного распределения двух переменных, предназначенное для исследования связи между ними. Таблица сопряженности является наиболее универсальным средством изучения статистических связей, так как в ней могут быть представлены переменные с любым уровнем измерения (Шкала измерительная). Строки Таблицы Сопряженности соответствуют значениям одной переменной, столбцы – значениям другой переменной (количественные шкалы предварительно должны быть сгруппированы в интервалы). На пересечении строки и столбца указывается частота совместного появления fij соответствующих значений двух признаков xi и yj. Сумма частот по строке fi. называется маргинальной частотой строки; сумма частот по столбцу f.j – маргинальной частотой столбца. Сумма маргинальных частот равна объему выборки n; их распределение представляет собой одномерное распределение переменной, образующей строки или столбцы таблицы. В Таблице Сопряженности могут быть представлены как абсолютные, так и относительные частоты (в долях или процентах). Относительные частоты могут рассчитываться по отношению: а) к маргинальной частоте по строке; б) к маргинальной частоте по столбцу; в) к объему выборки. Таблицы Сопряженности используются для проверки гипотезы о наличии связи между двумя признаками (Статистическая связь, Критерий “хи-квадрат”), а также для измерения тесноты связи (Коэффициент фи, Коэффициент контингенции, Коэффициент Крамера)

 

Основные понятия корреляционного анализа.

Корреляция – взаимосвязь между величинами, при которых переменные изменяются совместно так, что по изменению первого, можно предсказать изменение второго.

Корреляционный анализ поможет: найти методы проверки того, что полученное числовое значение анализируемого измерителя связи действительно свидетельствует о наличии статистической связи; определить структуру связей между исследуемыми k признаками х 1, х 2,…, сопоставив каждой паре признаков ответ («связь есть» или «связи нет»).

Парный коэффициент корреляции – основной показатель взаимозависимости двух случайных величин, служит мерой линейной статистической зависимости между двумя величинами., он соответствует своему прямому назначению, когда статистическая связь между соответствующими признаками в генеральной совокупности линейна. То же самое относится к частным и множественным коэффициентам корреляции. Парный коэффициент корреляции, характеризует тесноту связи между случайными величинами х и у.

Если р = 0, то между величинами х и у линейная связь отсутствует и они называются некоррелированными. Коэффициент корреляции, определяемый по вышеуказанной формуле, относится к генеральной совокупности.

Частный коэффициент корреляции характеризует степень линейной зависимости между двумя величинами, обладает всеми свойствами парного, т.е. изменяется в пределах от -1 до +1. Если частный коэффициент корреляции равен ±1, то связь между двумя величинами функциональная, а равенство его нулю свидетельствует о линейной независимости этих величин.

Множественный коэффициент корреляции, характеризует степень линейной зависимости между величиной х 1и остальными переменными (х 2, х з), входящими в модель, изменяется в пределах от 0 до 1.

Ординальная (порядковая) переменная помогает упорядочивать статистически исследованные объекты по степени проявления в них анализируемого свойства

Ранговая корреляция – статистическая связь между порядковыми переменными (измерение статистической связи между двумя или несколькими ранжировками одного и того же конечного множества объектов О 1,О 2,…, О п.

Ранжировка – это расположение объектов в порядке убывания степени проявления в них k-го изучаемого свойства. В этом случае x(k) называют рангом i-го объекта по k-му признаку. Раж характеризует порядковое место, которое занимает объект О i, в ряду п объектов.

Основные понятия детерминационного анализа.

Детерминация – это математическая структура, которая выражается в виде условного рассуждения «Если «а», то «б»

а и б – свойства

а – детерминирующие(независимая)

б – детерминируемое(зависимое)

например: а – свойство быть мужчиной, б – свойство курить

если человек мужчина, то он курит. Детерминационное суждение не точное, т.к. среди мужчин есть некурящие и среди курильщиков есть женщины.

Точностьдетерминации – характеристика детерминации, которая может быть выражена в виде определенной величины.

Полнота детерминации – представляет собой долю людей, обладающих детерминируемым признаком.

Предмет статистики. Статистическая совокупность и статистическое наблюдение. Признак и показатель. Расчет процентного показателя.

Статистика – это наука, изучающая количественную сторону массовых явлений и процессов в единстве с их качественной.

Статистическая совокупность – множество единиц, обладающих качественной однородностью и наличием вариаций в пределах данной однородности.

Статистическое наблюдение – планомерный научно – организованный сбор числовых данных о массовых социально – экономических явлений и процессов.

Признак – это свойство (характеристика) единого наблюдения, которое может принимать разные значения.

Показатель – обобщающая характеристика статистической совокупности, которая выражается в числовой форме.

Показатели бывают абсолютные (число натуральных или денежных единиц –людей, кг, рублей, напр.: число преступлений совершенных в РФ в определенном году; численность населения на территории РФ в данном году) и относительные (определенные путем соотношения), т.е. на основании 2-х данных можно сформулировать относительный – число преступлений совершенных на 1000 человек.

Расчет процентного показателя.

Рассмотрим на примере % мужчин и женщин.

% женщин= численность жен. В РФ в определенном году/среднегодовая численность умноженная на 100%.