Цели и этапы выборочного наблюдения



Мы поможем в написании ваших работ!


Мы поможем в написании ваших работ!



Мы поможем в написании ваших работ!


ЗНАЕТЕ ЛИ ВЫ?

Цели и этапы выборочного наблюдения



Выборочное наблюдение в настоящее время находит достаточно широкое приме­нение в обследованиях промышленных и сельскохозяйственных предприятий, изучении цен на потребительском рынке, в обследованиях бюджетов и занятости населения. Выбо­рочный метод является важнейшим источником информации в контроле качества продук­ции, в маркетинговых и социологических исследованиях.

Выборочным наблюдениемназывается такое несплошное обследование, при ко­тором признаки регистрируются у отдельных единиц изучаемой статистической совокуп­ности, отобранных с использованием специальных методов, а полученные в процессе об­следования результаты с определенным уровнем вероятности распространяются на всю исходную совокупность.

Выборочное наблюдение нельзя отождествлять с несплошным обследованием во­обще, так как оно является лишь одним из видов последнего, наиболее проработанным с методологической и организационной точек зрения. Помимо выборочного наблюдения несплошное обследование может осуществляться путем монографического описания, ме­тодом основного массива или на основе различных видов анкетирования, когда отсутст­вуют какие-либо специальные методы отбора респондентов и процент заполненных и воз­вращенных анкет заранее не известен.

Преимущества выборочного наблюдения заключаются в существенной экономии различного вида ресурсов, а именно:

а) финансовых средств, затрачиваемых на сбор и обработку данных, подготовку и оплату кадров;

б) материально-технических ресурсов (канцелярские товары, оргтехника, расход­ные материалы, транспортное обслуживание и т.п.);

в) рудовых ресурсов, привлекаемых к обследованию на всех его этапах;

г) сокращении времени, затрачиваемого как на получение первичной информации,
так и на ее последующую обработку вплоть до публикации итоговых материалов.

В то же время, необходимо четко представлять, что выборочное наблюдение, как бы грамотно с методологической точки зрения оно не было организовано, всегда связано с определенными, пусть небольшими и измеряемыми ошибками. Поэтому, когда вариация регистрируемых признаков очень сильная и процент отбора для получения выборочных значений с заданной точностью достигает 20-25%, следует правильно оценить целесооб­разность несплошного обследования, сопоставив достаточно большие затраты всех ресур­сов на такую объемную выборку и ожидаемые погрешности статистических характери­стик. Вполне вероятно, что проведение сплошного обследования в подобных случаях бу­дет более оправданным.

В то же время, при решении ряда задач выборочное наблюдение является единст­венно возможным способом получения необходмой информации. Так, контроль многих видов продукции связан с их порчей, потерей товарного вида, нарушением герметизации и т.п. Например, нельзя проверить каждую производимую предприятием электролампу на соблюдение требований по продолжительности горения. Нельзя проверить на соответст­вие стандартам каждого пакета с соком или молочной продукцией, так как это связано с вскрытием их упаковки. В подобных случаях контроль качества может осуществляться только с использованием выборочного метода.

Реализация выборочного метода базируется на понятиях генеральной и выборочной совокупностей.

Генеральной совокупностью называется вся исходная изучаемая статистическая совокупность, из которой на основе отбора единиц или групп единиц формируется сово­купность выборочная. Поэтому генеральную совокупность также называют основой вы­борки.

Отбор единиц в выборочную совокупность может быть повторным или беспо­вторным.

При повторном отборе попавшая в выборку единица подвергается обследованию, т.е. регистрации значений ее признаков, возвращается в генеральную совокупность и на­равне с другими единицами участвует в дальнейшей процедуре отбора. Таким образом, некоторые единицы могут попадать в выборку дважды, трижды или даже большее число раз. И при изучении выборочной совокупности они будут рассматриваться как отдельные Независимые наблюдения.

Отметим, что число единиц генеральной совокупности, участвующих в отборе, при таком подходе остается постоянным. Поэтому вероятность попадания в выборку для всех единиц совокупности на протяжении всего процесса отбора также не меняется.

На практике методология повторного отбора обычно используется в тех случаях, когда объем генеральной совокупности не известен и теоретически возможно повторение единиц с уже встречавшимися значениями всех регистрируемых признаков.

Например, при проведении маркетинговых исследований мы не можем сколько-нибудь точно оценить, какое число потребителей предпочитают стиральный порошок кон­фетной торговой марки, сколько покупателей предпочитают делать покупки именно в данном супермаркете и т.д. Поэтому возможно повторение совершенно идентичных единиц как по причине практически неограниченных объемов совокупности, так и вследствие возмож­ной повторной регистрации. Предположим, при проведении обследования один и тот же покупатель может дважды прийти в магазин и дважды подвергнуться обследованию.

При выборочном контроле качества продукции объем генеральной совокупности также часто не определен, так как процесс производства может осуществляться постоянно, каждый день дополняя генеральную совокупность новыми единицами - изделиями. Поэтому в выборочную совокупность могут попасть два и более изделий с абсолютно Шлаковыми характеристиками. Следовательно, и в этом случае при обработке результатов выборки необходимо ориентироваться на методологию, используемую при повторном отборе.

При бесповторном отборе попавшая в выборку единица подвергается обследованию и в дальнейшей процедуре отбора не участвует. Такой отбор целесообразен и практи­чески возможен в тех случаях, когда объем генеральной совокупности четко определен. Получаемые при этом результаты, как правило, являются более точными по сравнению с результатами, основанными на повторной выборке.

Как уже отмечалось выше, выборочное наблюдение всегда связано с определенны­ми ошибками получаемых характеристик. Эти ошибки называются ошибками репрезента­тивности (представительности).

Ошибки репрезентативности обусловлены тем обстоятельством, что выборочная Совокупность не может по всем параметрам в точности воспроизвести совокупность гене­ральную. Получаемые расхождения или ошибки репрезентативности позволяют заключить, в какой степени попавшие в выборку единицы могут представлять всю генеральную совокупность. При этом следует различать систематические и случайные ошибки репре­зентативности.

Систематические ошибки репрезентативности связаны с нарушением принци­пов формирования выборочной совокупности. Например, вследствие каких-либо причин, связанных с организацией отбора, в выборку попали единицы, характеризующиеся не­сколько большими или, наоборот, несколько меньшими по сравнению с другими едини­цами значениями наблюдаемых признаков. В этом случае и рассчитанные выборочные характеристики будут завышенными или заниженными.

Случайные ошибки репрезентативности обусловлены действием случайных факторов, не содержащих каких-либо элементов системности в направлении воздействия на рассчитываемые выборочные характеристики. Но даже при строгом соблюдении всех принципов формирования выборочной совокупности выборочные и генеральные характе­ристики будут несколько различаться. Получаемые случайные ошибки могут быть стати­стически оценены и учтены при распространении результатов выборочного наблюдения на всю генеральную совокупность. Оценка ошибок выборочного наблюдения основана на теоремах теории вероятностей.

При дальнейшем рассмотрении теории и методов выборочного наблюдения в дан­ной главе используются следующие общепринятые условные обозначения:

N - объем (число единиц) генеральной совокупности;

п - объем (число единиц) выборочной совокупности;

х - генеральная средняя, т.е. среднее значение изучаемого признака по генераль­ной совокупности (средняя прибыль, средняя величина активов, средняя численность ра­ботников предприятия и т.п.);

σ - выборочная средняя, т.е. среднее значение изучаемого признака по выборочной совокупности;

М - численность единиц генеральной совокупности, обладающих определенным вариантом или вариантами изучаемого признака (численность городского населения, чис­ленность сельского населения, количество бракованных изделий, число нерентабельных предприятий ит.п.);

р - генеральная доля, т.е. доля единиц, обладающих определенным вариантом или вариантами изучаемого признака, во всей генеральной совокупности (доля городского на­селения в общей числености населения, доля бракованной продукции в общем выпуске, доля нерентабельных предприятий в общей численности предприятий и т.п.); определяется как M/N;

m - численность единиц выборочной совокупности, обладающих определенным вариантом или вариантами изучаемого признака;

w - выборочная доля, т.е. доля единиц, обладающих определенным вариантом или

вариантами изучаемого признака, в выборочной совокупности; определяется как m/n;

μ - средняя ошибка выборки;

∆ - предельная ошибка выборки.

Ошибка выборки или отклонение выборочной средней от средней генеральной на­ходится в прямой зависимости от дисперсии изучаемого признака в генеральной совокупности, и в обратной зависимости - от объема выборки. Таким образом среднюю ошибку выборки можно представить как

 

 

При проведении выборочного наблюдения дисперсия изучаемого признака в гене­ральной совокупности, как правило, не известна. В то же время, между генеральной дис­персией и средней из всех возможных выборочных дисперсий существует следующее со­отношение:

 

 

В связи с тем, что на практике в большинстве случаев из генеральной совокупности в определенный момент времени производится только одна выборка, дисперсия изучаемо­го признака по этой выборке и используется при расчете ошибки. Учитывая, что при дос­таточно большом объеме выборки отношение близко к 1, формула средней ошибки повторной выборки принимает следующий вид:

где σ2- дисперсия изучаемого признака по выборочной совокупности.

При определении возможных границ значений характеристик генеральной сово­купности рассчитывается предельная ошибка выборки, которая зависит от величины ее средней ошибки и уровня вероятности, с которым гарантируется, что генеральная средняя не выйдет за указанные границы. Согласно теореме А.М.Ляпунова, вероятность той или иной величины предельной ошибки, при достаточно большом объеме выборочной сово­купности, подчиняется нормальному закону распределения и может быть определена на основе интеграла Лапласа.

Значения интеграла Лапласа при различных величинах t табулированы и представ­лены в статистических справочниках. При обобщении результатов выборочного наблюде­ния наиболее часто используются следующие уровни вероятности и соответствующие им значения t:

 

р 0,683 0,950 0,954 0,997
t 1,96

 

Например, если при расчете предельной ошибки выборки мы используем значение 1=2, то с вероятностью 0,954 можно утверждать, что расхождение между выборочной средней и генеральной средней не превысит двухкратной величины средней ошибки вы­борки.

Теоретической основой для определения границ генеральной доли, т.е. доли еди­ниц, обладающих тем или иным вариантом признака, является теорема Вернули. Согласно данной теореме вероятность получения сколь угодно малого расхождения между выбо­рочной долей и генеральной долей при достаточно большом объеме выборки будет стре­миться к единице. С учетом того, что вероятность расхождения между выборочной и ге­неральной долями подчиняется нормальному закону распределения, эта вероятность так­же определяется по функции F(t) при заданном значении t.

 

Процесс подготовки и проведения выборочного наблюдения включает ряд после­довательных этапов:

1. Определение цели обследования.

2. Установление границ генеральной совокупности.

3. Составление программы наблюдения и программы разработки данных.

4. Определение вида выборки, процента отбора и метода отбора.

5. Отбор и регистрация наблюдаемых признаков у отобранных единиц.

5. Расчет выборочных характеристик и их ошибок.

6. Распространение полученных результатов на генеральную совокупность.

В зависимости от состава и структуры генеральной совокупности выбирается вид выборки или способ отбора. К наиболее распространенным на практике видам относятся:

• собственно-случайная (простая случайная) выборка;

• механическая (систематическая) выборка;

• типическая (стратифицированная, расслоенная) выборка;

• серийная (гнездовая) выборка.

Отбор единиц из генеральной совокупности может быть комбинированным, много­ступенчатым и многофазным.

Комбинированный отбор предполагает объединение нескольких видов выборки. Так, например, можно комбинировать типическую и серийную, серийную и собственно-случайную выборки. Ошибка такой выборки определяется ступенчатостью отбора.

Многоступенчатым называется отбор, при котором из генеральной совокупности сначала извлекаются укрупненные группы, потом - более мелкие и так до тех пор, пока не будут отобраны те единицы, которые подвергаются обследованию.

Многофазная выборка, в отличие от многоступенчатой, предполагает сохранение одной и той же единицы отбора на всех этапах его проведения; при этом отобранные на каждой стадии единицы подвергаются обследованию, каждый раз - по более расширенной программе.

 



Последнее изменение этой страницы: 2016-04-21; 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 - 3.238.248.200 (0.025 с.)