Интенсификация труда медицинских работников в условиях бюджетно-страхового здравоохранения предъявляет повышенные требования к научно-организационным факторам. В данных условиях возрастает роль медицинской статистики в научной и практической деятельности медицинского учреждения.
В практической и научно-исследовательской деятельности врач, как правило, анализирует результаты своей деятельности не только на индивидуальном, но и на групповом и популяционном уровнях. Это необходимо врачу для подтверждения уровня квалификации, а также в целях дальнейшего усовершенствования и профессиональной специализации. Поэтому умение правильно организовать и провести статистическое исследование необходимо всем врачам различного профиля, руководителям учреждений и органов здравоохранения. Такие знания и умения способствуют повышению качества и эффективности медицинской помощи населению через непрерывную подготовку кадров (важнейший элемент ресурсного обеспечения) и, таким образом, конкурентоспособности лечебно-профилактических учреждений различных форм собственности в условиях рыночной экономики.
Руководители здравоохранения в оперативной и прогностической работе постоянно используют статистические данные. Только квалифицированный анализ статистических данных, оценка событий и соответствующие выводы позволяют принять правильное управленческое решение, способствуют лучшей организации работы, более точному планированию и прогнозированию. Статистика помогает контролировать деятельность учреждения, оперативно управлять им, судить о качестве и эффективности лечебно-профилактической работы. Руководитель при составлении текущих и перспективных планов работы должен основываться на изучении и анализе тенденций и закономерностей развития как здравоохранения, так и состояния здоровья населения своего района, города, области и т. д.
Традиционная статистическая система в здравоохранении основана на получении данных в виде отчетов, которые составляются в низовых учреждениях и затем суммируются на промежуточных и высших уровнях. Система отчетов имеет не только преимущества (единая программа, обеспечение сравнимости, показатели объема работы и использования ресурсов, простота и малая стоимость сбора материалов), но и определенные недостатки (малая оперативность, жесткость, негибкая программа, ограниченный набор сведений, неконтролируемые ошибки учета и др.).
Анализ проделанной работы должен осуществляться врачами не только на основании существующей отчетной документации, но и путем специально проводимых выборочных статистических исследований.
План статистического исследования составляется в соответствии с намеченной программой. Основными вопросами плана являются:
- определение цели исследования;
- определение объекта наблюдения;
- определение срока проведения работы на всех этапах;
- указание вида статистического наблюдения и метода;
- определение места, где будут проводиться наблюдения;
- выяснение, какими силами и под чьим методическим и организационным руководством будут проводиться исследования.
Организация статистического исследования делится на несколько стадий:
- стадию знакомства с литературными данными, что позволяет получить представление об изучаемой проблеме, выбрать адекватную методлику исследования и сформулировать рабочую гипотезу
- стадию наблюдения;
- статистическую группировку и сводку;
- счетную обработку;
- научный анализ;
- литературное и графическое оформление данных исследования.
Программа статистического исследования предусматривает решение следующих вопросов:
- определение единицы наблюдения и составление программы сбора материала
;
Единица наблюдения - каждый первичный элемент статистической совокупности.
Единица наблюдения наделена признаками сходства и различия, которые подлежат учету и дальнейшему наблюдению, поэтому эти признаки называются учитываемыми (учетными).Учитываемые признаки - признаки, по которым различаются элементы единицы наблюдения в статистической совокупности. Признаки классифицируются:
- по характеру на:
а) атрибутивные (описательные) признаки - выражены словесно;
б) количественные признаки - выражены числом; - по роли в совокупности на:
а) факторные признаки, влияющие на изучаемое явление;
б) результативные признаки, изменяющиеся под влиянием факторных признаков.
Пример: в нашем исследовании единицей наблюдения является студент, обучающийся в данном медицинском вузе на протяжении всех лет. Учитываемые признаки по характеру делятся на:
а) атрибутивные - пол, наличие вредных привычек, состояние здоровья и т.п.;
б) количественные - возраст, число выкуриваемых сигарет, длительность заболевания, стаж курения и т.п.;
в) по совокупности факторных признаков - наличие вредных привычек и стаж курения;
г) результативные признаки - состояние здоровья, наличие заболевания и т.п.Программа сбора материала представляет собой последовательное изложение учитываемых признаков - вопросов, на которые необходимо получить ответы при проведении данного исследования. Это может быть специально составленный исследователем опросный лист, анкета, карта. Документ должен иметь четкое название. Вопросы (учитываемые признаки) должны быть четкими, краткими, соответствовать цели и задачам исследования; на каждый вопрос следует предусмотреть варианты ответов. Эти варианты готовых ответов носят название "группировка".
Группировка признаков осуществляется с целью выделения однородных групп для изучения тех или иных закономерностей изучаемого явления. Группировка ответов по атрибутивным признакам называется типологической, по количественным признакам - вариационной.
Пример типологической группировки:
- группировка студентов по полу:
- мужчина,
- женщина;
- группировка студентов по наличию иди отсутствию вредных привычек:
- курящие студенты,
- некурящие студенты.
Пример вариационной группировки:
- группировка студентов по количеству выкуриваемых сигарет в день:
- 10 и менее;
- более 20
Пример карты, заполняемой студентом-медиком при изучении распространенности курения, представлен ниже. Все вопросы карты имеют группировки и рекомендации по ее заполнению.
Карта* по изучению распространенности курения среди студентов медицинских вузов
- Ф.И.О студента ____________________________(вписать полностью)
- Курс: I, II, III, IV, V, VI
- Факультет: лечебный, медико-профилактический, фармацевтический, факультет военного обучения
- Возраст: до 20 лет, 20, 21, 22, 23, 24, 25 и более
- Пол: муж/жен
- Признаете ли Вы, что курение вредит здоровью? Да, нет, не знаю
- Кто курит из живущих с Вами людей: отец, мать, брат, сестра, муж, жена, товарищ, никто не курит
- Курите ли Вы? Да, нет
- Возраст, в котором выкурили первую сигарету: до 15 лет, 16-18 лет, старше 18 лет
- Какое количество сигарет (папирос) выкуриваете в день? 5-10, 11-20, более 20
- Что побудило Вас впервые закурить: пример родителей, пример преподавателей, влияние товарищей, желание казаться взрослым, желание похудеть, любопытство, желание не отстать от моды?
И другие вопросы в соответствии с целью и задачей исследования.
- по характеру на:
- составление программы разработки материала
; Программа разработки полученных данных предусматривает составление
макетов статистических таблиц с учетом группировок.
Требования, предъявляемые к таблицам . Макеты статистических таблиц должны иметь четкое и краткое название, соответствующее их содержанию. В таблице различают подлежащее и сказуемое.
Статистическое подлежащее - это то, о чем говорится в таблице. Табличное подлежащее содержит основные признаки, являющиеся предметом исследования, и размещается обычно в левой части таблицы по вертикали.
Статистическое сказуемое - это то, что характеризует подлежащее и размещается по горизонтали.
В таблицах необходимо предусмотреть итоговые данные, по которым будут проводиться расчеты показателей на третьем этапе статистического исследования при обработке полученных данных.
Виды таблиц. Статистические таблицы разделяются на простые, групповые, комбинационные.
Простой (табл. 1) называется таблица, позволяющая анализировать полученные данные, сгруппированные лишь по одному признаку (подлежащее).
Таблица 1. Распределение курящих студентов по факультетам (в абс. числах и в % к итогу)
Групповой (табл. 2) называется таблица, в которой устанавливается связь между отдельными признаками, т.е. помимо подлежащего, имеется сказуемое, представленное одной или более группировками, которые связаны (попарно) с группировками подлежащего, но не связаны между собой.
Таблица 2. Распределение студентов различных факультетов по полу и возрасту, в котором они выкурили первую сигарету
Комбинационной (табл. 3) называется таблица, в которой есть два или несколько сказуемых, которые связаны не только с подлежащим, но и между собой.
Таблица 3. Распределение курящих студентов различных факультетов по полу и среднему количеству сигарет (папирос), выкуриваемых в день
Наименование факультетов Среднее количество сигарет (папирос), выкуриваемых студентами в день Всего 10 и менее 11 - 20 более 20 м ж оба пола м ж оба пола м ж оба пола м ж оба пола 1. Лечебный 2. Медико-профилактический 3. Фармацевтический и т.д. Итого: - составление программы анализа собранного материала
.
Программа анализа предусматривает перечень статистических методик, необходимых для выявления закономерностей изучаемого явления.
План исследования предусматривает решение следующих организационных вопросов:- Выбор объекта исследования
- Определение объема статистической совокупности
- Сроки и место (территория) проведения исследования, виды и способы наблюдения и сбора материала
- Характеристика исполнителей (кадры)
- Характеристика технического оснащения и требуемых материальных средств
- Объект статистического исследования - это совокупность, с которой будут собираться необходимые сведения. Это может быть население, студенты, больные, госпитализированные в больницы и т.п.
Статистическая совокупность - это группа, состоящая из относительно однородных элементов, взятых вместе в известных границах времени и пространства в соответствии с поставленной целью. Структура статистической совокупности: статистическая совокупность состоит из единиц наблюдения (см. схему).
На примере нашего исследования - статистическая совокупность - это студенты, обучающиеся в данном вузе на протяжении всего периода обучения.
Различают два вида совокупности - генеральная и выборочная.
Генеральная совокупность - это группа, состоящая из всех относительно однородных элементов в соответствии с поставленной целью.
Выборочная совокупность - отобранная для исследования часть генеральной совокупности и предназначенная для характеристики всей генеральной совокупности. Она должна быть репрезентативна (представительна) по количеству и качеству по отношению к генеральной совокупности.
Репрезентативность количественная основана на законе больших чисел и означает достаточную численность элементов выборочной совокупности, рассчитываемую по специальным формулам и таблицам.
Репрезентативность качественная основана на законе вероятности и означает соответствие (однотипность) признаков, характеризующих элементы выборочной совокупности по отношению к генеральной.
В нашем примере генеральной совокупностью являются все студенты медицинского вуза; выборочной совокупностью - часть студентов каждого курса и факультета данного вуза.
Объем статистической совокупности - это численность элементов совокупности, взятых для исследования.
Сроки и место (территория) проведения исследования - это составление календарного плана выполнения данного исследования по данному этапу на конкретной территории. Пример: с 1 апреля по 1 июня текущего года в ММА им. И.М. Сеченова.
Виды наблюдения :
- текущее (или постоянное) наблюдение - когда регистрация проводится постоянно по мере возникновения единиц наблюдения. Пример: каждый случай рождения, смерти, обращения в лечебные учреждения.
- и единовременное (или одномоментное) наблюдение - когда изучаемые явления фиксируются на какой-либо определенный момент (час, день недели, дату). Пример: перепись населения, состав коечного фонда стационара.
Способы проведения исследования. Для исследователя важно определить способ проведения исследования: сплошное наблюдение или несплошное (выборочное).
- Сплошное наблюдение - это регистрация всех единиц наблюдения, составляющих генеральную совокупность.
- Несплошное (выборочное) наблюдение - изучение лишь части совокупности для характеристики целого.
Методы проведения исследования на выборочной совокупности (монографический, основного массива, анкетный и др.).
- Монографический метод применяется при изучении какого-либо одного объекта, когда из множества объектов избирается один и исследуется с максимальной полнотой с целью показа передового опыта, выявления тенденций развития явления. Пример: описание новой хирургической технологии.
- Метод основного массива применяется при изучении тех объектов, в которых сосредоточено большинство изучаемых явлений. Суть его состоит в том, что из всех единиц наблюдения, входящих в состав данного объекта, избирается их основная часть, характеризующая всю статистическую совокупность. Пример: на заводе имеется 7 основных цехов, в которых занято 1300 рабочих и два небольших вспомогательных цеха со 100 рабочими. Для наблюдения можно взять только основные цеха и по ним сделать выводы, касающиеся всего завода.
- Анкетный метод применяется для сбора статистических сведений с помощью специально разработанных анкет. Пример: при изучении распространенности желудочно-кишечных заболеваний среди учащихся профессионально-технических училищ города Н. была разработана анкета с перечнем вопросов, интересующих исследователя.
Методы отбора изучаемых явлений и формирования выборочной совокупности
Существуют следующие методы отбора изучаемых явлений: случайный, механический, гнездовой, направленный, типологический.
- Случайный отбор - это отбор, проводимый по жребию (по начальной букве фамилии или по дню рождения и т.п.).
- Механический отбор - это отбор, когда у всей совокупности берется для изучения механически отобранная каждая пятая (20 %) или десятая (10 %) единица наблюдения.
- Гнездовой (серийный) отбор - когда из генеральной совокупности выбираются не отдельные единицы, а гнезда (серии), которые отбираются путем случайной или механической выборки. Пример: для изучения заболеваемости сельского населения М-ской области изучается заболеваемость сельского населения одного, наиболее типичного пункта. Результаты распространяются на все сельское население области.
- Направленный отбор - это отбор, когда из генеральной совокупности с целью выявления определенных закономерностей отбираются только те единицы наблюдения, которые позволят выявить влияние неизвестных факторов при устранении влияния известных. Пример: при изучении влияния стажа рабочих на травматизм отбираются рабочие одной профессии, одного возраста, одного цеха, одного образовательного уровня.
- Типологический отбор - это отбор единиц из заранее сгруппированных однотипных качественных групп. Пример: при изучении закономерности смертности среди городского населения следует сгруппировать изучаемые города по численности населения в них.
Характеристика исполнителей (кадры) . Сколько человек и какой квалификации проводят исследование. Пример: исследование по изучению санитарно-гигиенического режима учащихся старших классов средних общеобразовательных школ района проводят два врача и два помощника санитарного врача центра гигиены и эпидемиологии данного административного округа.
Характеристика технического оснащения и требуемых материальных средств :
- лабораторное оборудование и приборы, соответствующие цели исследования;
- канцелярские товары (бумага, бланки);
- без дополнительных ассигнований.
- контроль собранного материала - это проверка собранного материала с целью отбора учетных документов, имеющих дефекты для их последующего исправления, дополнения или исключения из исследования. Например, в анкете не указан пол, возраст или нет ответов на другие поставленные вопросы. В этом случае необходимы дополнительные учетные документы (амбулаторные карты, истории болезни и т.п.). Если эти данные не могут быть получены из дополнительных учетных документов, привлеченных исследователем, то некачественные карты (анкеты) должны быть исключены из исследования.
- шифровка
- это применение условных обозначений выделяемых признаков. При ручной обработке материала шифры могут быть
цифровые, буквенные; при машинной - только цифровые.
Пример: буквенная шифровка:
Пол:
муж. М
жен. Жцифровая шифровка:
- группировка материала - это распределение собранного материала по атрибутивному или количественному признаку (типологическая или вариационная). Пример: группировка студентов по курсам обучения: I курс, II курс, III курс, IV курс, V курс, VI курс.
- сводка данных в статистические таблицы - занесение полученных после подсчета цифровых данных в таблицы
- вычисление статистических показателей и статистическая обработка материала .
Цель исследования: разработать мероприятия по снижению болезней органов пищеварения (БОП) у студентов медицинского вуза.
Задачи исследования:
- Изучить распространенность различных болезней органов пищеварения (БОП) у студентов медицинского вуза.
- Определить факторы риска возникновения БОП.
- Разработать предложения для администрации вуза
Программа исследования:
Единица наблюдения - студент с диагнозом БОП, обучающийся в медицинском вузе на данном факультете.
Атрибутивные признаки: пол, диагноз, характер питания.
Количественные признаки: возраст, длительность заболевания, интевал между приемами пищи, число приемов пищи в день.
Результативные признаки: наличие заболевания системы органоЙ пищеварения.
Факторные признаки: пол, возраст, характер питания и др.
Программа сбора материала (анкета, заполненная студентом)
а) ФИО
б) Курс: 1,2,3,4,5,6
в) Факультет: лечебный (1), медико-профилактический (2), фармацевтический (3)
г) Возраст: до 20 лет включительно - (1), 21-22 - (2), 23-24 -(3), 25 и более (4)
д) Пол: муж (1), жен (2)
е) Сколько раз в течение дня Вы принимаете пищу? Один - (1), два - (2), три и более (3)
ж) Прием пищи состоит из бутербродов без чая (1), бутербродов с чаем (2), полного обеда (3), другого (4) (укажите)
__________________________
з) Каков интервал между приемами пищи: до 1 ч (1), 1-2 ч (2), 3-4ч (3), 5 ч и более (4)
и) Предусмотрено ли в расписании занятий время на обед: (да - (1), нет - (2)
к) Имеете ли Вы заболевание системы органов пищеварения: да - (1), нет - (2)
л) Если Вы ответили "да", то укажите диагноз:___________________
м) Длительность заболевания: до 1 года - (1), 2-3 года - (2), 4-5 лет - (3), 6 лет и более - (4)
И другие вопросы в соответствии с целью и задачами исследования.
Программа разработки материала
Типологическая группировка: группировка студентов по факультетам, полу, по диагнозу заболевания.
Вариационная группировка: группировка по длительности заболевания (до 1 года, 2-3 года, 4-5 лет, 6 лет и более), интервал
между приемами пищи (до 1 ч, 1-2 ч, 3-4 ч, 5 ч и более).
Макеты статистических таблиц
Простая таблица
Таблица 4. Распределение студентов, имеющих заболевания системы органов пищеварения по нозологическим формам (в % к итогу)
Групповая таблица
Таблица 5. Распределение студентов, имеющих заболевания системы органов пищеварения по полу и возрасту (в % к итогу)
| Заболевание | Пол | Возраст | Всего | |||
| муж | жен | до 15 лет | 15 - 18 лет | старше 18 лет | ||
| 1. Гастрит | ||||||
| 2. Язвенная болезнь желудка | ||||||
| 3. Язвенная болезнь 12-перстной кишки | ||||||
| 4. Прочие | ||||||
| Итого: | ||||||
Комбинационная таблица
Таблица 6. Распределение студентов, имеющих заболевания системы органов пищеварения, по факультетам и полу (в % к итогу)
| Заболевание | Лечебный | Медико-профилактический | Фармацевтический | Всего | ||||||||
| м | ж | оба пола | м | ж | оба пола | м | ж | оба пола | м | ж | оба пола | |
| 1. Гастрит | ||||||||||||
| 2. Язвенная болезнь желудка | ||||||||||||
| 3. Язвенная болезнь 12-ти перстной кишки | ||||||||||||
| 4. Прочие | ||||||||||||
| Итого: | ||||||||||||
План исследования
Объект исследования - студент медицинского вуза, обучающиеся в данном медицинском вузе на данном факультете.
Объем статистической совокупности: достаточное число наблюдений. Совокупность: выборочная, репрезентативная по качеству и
количеству.
Сроки проведения исследования: 6 февраля - 6 июня текущего года.
Методы сбора материала: анкетирование, выкопировка из медицинских документов студенческой поликлиники.
- Власов В.В. Эпидемиология. - М.: ГЭОТАР-МЕД, 2004. - 464 с.
- Лисицын Ю.П. Общественное здоровье и здравоохранение. Учебник для вузов. - М.: ГЭОТАР-МЕД, 2007. - 512 с.
- Медик В.А., Юрьев В.К. Курс лекций по общественному здоровью и здравоохранению: Часть 1. Общественное здоровье. - М.: Медицина, 2003. - 368 с.
- Миняев В.А., Вишняков Н.И. и др. Социальная медицина и организация здравоохранения (Руководство в 2 томах). - СПб, 1998. -528 с.
- Кучеренко В.З., Агарков Н.М. и др.Социальная гигиена и организация здравоохранения (Учебное пособие) - Москва, 2000. - 432 с.
- С. Гланц. Медико-биологическая статистика. Пер с англ. - М., Практика, 1998. - 459 с.
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.)
Понятие об исследовании количественных сторон объектов и явлений сформировалось давно, с момента развития у человека элементарных навыков работы с информацией. Однако, термин «статистика», дошедший до нашего времени заимствован гораздо позднее из латинского языка и происходит от слова «status», что означает «определенное состояние вещей». «Status» употреблялось также в значении «политическое состояние» и закрепилось почти во всех европейских языках именно в этом смысловом значении: английское «state», немецкое «Staat», итальянское «stato» и производное от него «statistа» - знаток государства.
Широкое применение слово «статистика» получило в XVIII веке и применялось в значение «государствоведение». Статистикой называют отрасль практической деятельности, направленной на собирание, обработку, анализ и предоставление в публичное пользование данных о явлениях и процессах общественной жизни.
Анализ - это метод научного исследования объекта путем рассмотрения его отдельных сторон и составных частей.
Экономико-статистический анализ - это разработка методики, основанной на широком применении традиционных статистических и математико-статистических методов, с целью контроля адекватного отражения исследуемых явлений и процессов.
Этапы статистического исследования. Статистическое исследование проходит в три этапа:
- 1) статистическое наблюдение;
- 2) сводка полученных данных;
- 3) статистический анализ.
На первом этапе с помощью метода массовых наблюдений собирают первичные статистические данные.
На втором этапе статистического исследования собранные данные подвергаются первичной обработки, сводке и группировке. Метод группировок позволяет выделить однородные совокупности, разделить их на группы и подгруппы. Сводка - это получение итогов по совокупности в целом и отдельным ее группам и подгруппам.
Результаты группировки и сводки излагаются в виде статистических таблиц. Основное содержание этого этапа заключается в переходе от характеристик каждой единицы наблюдения к сводным характеристикам совокупности в целом или ее групп.
На третьем этапе полученные сводные данные анализируются методом обобщающих показателей (абсолютные, относительные и средние величины, показатели вариации, индексные системы, методы математической статистики, табличный метод, графический метод и др.).
Основы статистического анализа:
- 1) утверждение фактов и установление их оценки;
- 2) выявление характерных особенностей и причин явления;
- 3) сравнение явления с нормативными, плановыми и другими явлениями, которые приняты за базу сравнения;
- 4) формулирование выводов, прогнозов, предположений и гипотез;
- 5) статистическая проверка выдвинутых предположений (гипотез).
Анализ и обобщение статистических данных - заключительный этап статистического исследования, конечной целью которого является получение теоретических выводов и практических заключений о тенденциях и закономерностях изучаемых социально-экономических явлений и процессов. Задачами статистического анализа являются: определение и оценка специфики и особенностей изучаемых явлений и процессов, изучение их структуры, взаимосвязей и закономерностей их развития.
Статистический анализ данных проводится в неразрывной связи теоретического, качественного анализа сущности исследуемых явлений и соответствующего количественного инструментария, изучения их структуры, связей и динамики.
Статистический анализ - исследование характерных особенностей структуры, связи явлений, тенденций, закономерностей развития социально-экономических явлений, для чего используются специфические экономико-статистические и математико-статистические методы. Статистический анализ завершается интерпретаций полученных результатов.
В статистическом анализе признаки подразделяются по характеру влияния друг на друга:
- 1. Признак-результат - признак, анализируемый в данном исследовании. Индивидуальные размеры такого признака у отдельных элементов совокупности подвержены влиянию одного или нескольких других признаков. Другим словами, признак-результат рассматривается как следствие взаимодействия других факторов;
- 2. Признак-фактор - признак, оказывающий влияние на исследуемый признак (признак-результат). Причем зависимость между признаком-фактором и признаком-результатом может быть количественно определенна. Синонимами данного термина в статистике являются, «факторный признак», «фактор». Следует различать понятия признака-фактора и признака-веса. Признаком-весом называют такой признак, который необходимо учесть при расчетах. Но, признак-вес не оказывает влияния на исследуемый признак. Признак-фактор может рассматриваться как признак-вес, т. е., учитываться при расчетах, но не всякий признак-вес является признаком-фактором. Например, при исследовании в группе студентов зависимости между временем подготовки к экзамену и количеством баллов, полученных на экзамене должен учитываться и третий признак: «Количество человек, аттестованных на определенный балл». Последний признак не является влияющим на результат, однако, будет включен в аналитические расчеты. Именно такой признак и называется признаком-весом, а не признаком-фактором.
Прежде чем приступить к анализу, необходимо проверить, соблюдены ли условия, обеспечивающие его достоверность и правильность:
- - Достоверность первичных цифровых данных;
- - Полнота охвата изучаемой совокупности;
- - Сопоставимость показателей (по единицам учета, территории, методике подсчета).
Основными понятиями статистического анализа являются:
- 1. Гипотеза;
- 2. Решающая функция и решающее правило;
- 3. Выборка из генеральной совокупности;
- 4. Оценка характеристик генеральной совокупности;
- 5. Доверительный интервал;
- 6. Тренд;
- 7. Статистическая взаимосвязь.
Анализ является завершающей стадией статистического исследования, сутью которой является выявление взаимосвязей и закономерностей изучаемого явления, формулировка выводов и предложений.
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
Статистическое наблюдение заключается в сборе первичного статистического материала, в научно организованной регистрации всех существенных фактов, относящихся к рассматриваемому объекту. Это первый этап всякого статистического исследования.
Метод группировок дает возможность все собранные в результате массового статистического наблюдения факты подвергать систематизации и классификации. Это второй этап статистического исследования.
Метод обобщающих показателей позволяет характеризовать изучаемые явления и процессы при помощи статистических величин - абсолютных, относительных и средних. На этом этапе статистического исследования выявляются взаимосвязи и масштабы явлений, определяются закономерности их развития, даются прогнозные оценки.
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.
Статистическое наблюдение - первый этап статистического исследования
Статистическое наблюдение - это первая стадия всякого статистического исследования, представляющая собой научно организованный по единой программе учет фактов, характеризующих явления и процессы общественной жизни, и сбор полученных на основе этого учета массовых данных.
Однако не всякий сбор сведений является статистическим наблюдением. О статистическом наблюдении можно говорить лишь тогда, когда изучаются статистические закономерности, т.е. такие, которые проявляются только в массовом процессе, в большом числе единиц какой-то совокупности. Поэтому статистическое наблюдение должно быть планомерным, массовым и систематическим.
Планомерность статистического наблюдения заключается в том, что оно готовится и проводится по разработанному плану, который включает вопросы методологии, организации, техники сбора информации, контроля за качеством собранного материала, его достоверности, оформления итоговых результатов. Массовый характер статистического наблюдения предполагает, что оно охватывает большое число случаев проявления данного процесса, достаточное для того, чтобы получить правдивые статистическиеданные, характеризующие не только отдельные единицы, но и всю совокупность в целом.
Наконец, систематичность статистического наблюдения определяется тем, что оно должно проводиться либо систематически, либо непрерывно, либо регулярно. Изучение тенденций и закономерностей социально-экономических процессов, характеризующихся количественными и качественными изменениями, возможно лишь на этой основе. Из сказанного следует, что к статистическому наблюдению предъявляются следующие требования:
- 1) полноты статистических данных (полноты охвата единиц изучаемой совокупности, сторон того или иного явления, а также полноты охвата во времени);
- 2) достоверности и точности данных;
- 3) их единообразия и сопоставимости.
Программно-методологические и организационные вопросы статистического наблюдения
Любое статистическое исследование необходимо начинать с точной формулировки его цели и конкретных задач, а тем самым и тех сведений, которые могут быть получены в процессе наблюдения. После этого определяются объект и единица наблюдения, разрабатывается программа, выбираются вид и способ наблюдения.