Meditsiinitöötajate tööjõu intensiivistamine fiskaaltervise tingimustes annab suuremaid nõudeid teaduslikele ja organisatsioonilistele teguritele. Nendes tingimustes suureneb meditsiiniasutuse teadus- ja praktilises tegevuses meditsiiniasutuse teadus- ja praktilises tegevuses.
Praktikas ja teadustegevuses analüüsitakse arst reeglina oma tegevuse tulemusi mitte ainult individuaalsele, vaid ka rühma ja rahvastiku taseme kohta. See on vajalik, kui arst kinnitab kvalifikatsioonide taset, samuti edasist parandamist ja professionaalset spetsialiseerumist. Seetõttu on võime korralikult korraldada ja teostada statistilist uuringut kõigi erinevate profiilide arstidega, institutsioonide ja tervishoiuasutuste juhtidega. Sellised teadmised ja oskused aitavad kaasa arstiabi kvaliteedi ja tõhususe parandamisele elanikkonnale pideva koolituse kaudu (ressursside kõige olulisem osa) ja seega mitmesuguste omandivormide terapeutiliste ja ennetavate institutsioonide konkurentsivõime konkurentsivõimet turumajandus.
Tervisekarjääride juhid operatiiv- ja prognostilises töös kasutavad pidevalt statistilisi andmeid. Ainult statistiliste andmete kvalifitseeritud analüüs, sündmuste hindamine ja vastavad järeldused võimaldavad vastu võtta nõuetekohase juhtimisotsuse, aitaks kaasa parima töökorraldusele, täpsemale planeerimisele ja prognoosimisele. Statistika aitab kontrollida institutsiooni tegevust, neid kohe hallata, hinnata terapeutilise ja ennetava töö kvaliteeti ja tõhusust. Praeguste ja paljulubavate tööplaanide ettevalmistamisel peaksid pea uurima ja analüüsi oma piirkonna, linna, piirkonna jne suundumuste ja arengumudelite uurimisel ja analüüsil.
Tervishoiu traditsiooniline statistikasüsteem põhineb andmete saamisel aruannete kujul, mis on koostatud madalamates institutsioonides ja seejärel kokkuvõtlikult vahepealse ja kõrgemad tasemed. Aruandlussüsteemil ei ole mitte ainult eeliseid (ühtne programm, võrreldavuse pakkumine, tulemusnäitajate ja ressursside kasutamine, lihtsus ja madalate kogumiskulud), vaid ka teatud puudusi (madal efektiivsus, jäikus, paindumatu programm, piiratud teabe kogum, \\ t kontrollimatu raamatupidamisviga jne.).
Tehtud töö analüüs peaks toimuma arstide poolt mitte ainult olemasolevate aruandlusdokumentide põhjal, vaid ka spetsiaalselt läbiviidud selektiivsete statistiliste uuringute põhjal.
Plaanima statistilised uuringud Koostatud vastavalt programmi kavandatud programmile. Plaani peamised küsimused on:
- uuringu eesmärgi määramine;
- määramine vaatlusobjekti;
- tööperioodi kindlaksmääramine kõigis etappides;
- statistilise vaatluse ja meetodi tüübi täpsustamine;
- kindlaksmääramine koht, kus vaatlused toimuvad;
- selgitamine, milliste jõudude ja mille metoodilise ja organisatsioonilise juhtimise selgitamine toimub.
Statistiliste uuringute korraldamine on jagatud mitmeks etapiks:
- uuring kirjanduslike andmetega tutvumise kohta, mis võimaldab teil saada ülevaade uuringu probleemist, valida piisava uurimismetoodika ja sõnastada tööhüpotees
- järelevalveetapp;
- statistiline rühmitus ja kokkuvõte;
- raamatupidamine;
- teaduslik analüüs;
- andmeteaduse kirjanduslik ja graafiline disain.
Statistilise uurimisprogramm näeb ette järgmised küsimused:
- vaatlusseadme määratlus ja materjali kogumise programmi koostamine;
Vaatlusüksus - statistilise agregaadi iga peamine element.
Vaatlusüksus on õnnistatud märke sarnasusi ja erinevusi, mis kuuluvad raamatupidamise ja edasise vaatluse, nii et neid märke nimetatakse kaasas (vastutustundlik).Väitis märke - märke selle kohta, milliste vaatlusüksuse elemendid statistilises agregaadis eristatakse. Märgid on klassifitseeritud:
- looduse järgi:
a) atribuut (kirjeldavad) märgid - väljendatud verbaalne;
b) kvantitatiivsed märgid - väljendatuna number; - vastavalt rollile koondamisel:
a) uuritava nähtuse mõjutavaid teguri märke;
b) Suurepärane märgid, mis erinevad teguri märkmete mõju all.
Näide: Meie uuringus on vaatlusühik selles meditsiinilises ülikoolis õppiv üliõpilane kogu aasta jooksul. ÜLEVAADE MÄRKUSEGA JAOTUD:
a) atribuut - soo, halbade harjumuste olemasolu, tervislik seisund jne;
b) kvantitatiivne - vanus, suitsutatud sigarettide arv, haiguse kestus, suitsetamise kogemus jne;
c) tervikuna teguri märke - halbade harjumuste ja suitsetamise kogemuse olemasolu;
d) produktiivsed märgid - tervisliku seisund, haiguse esinemine jne.Materjali kogumise programm on konsistents arvesse võetud dokumentide järjepidev esitus - küsimused, millele vastused tuleb selle uuringu käigus saada. See võib olla spetsiaalselt koostatud uuringulehekülg, küsimustik, kaart. Dokumendis peab olema selge nimi. Küsimused (vastuvõetud märgid) peavad olema selged, lühikesed, uuringu eesmärkide ja eesmärkide saavutamiseks; Valikud peaksid vastused vastused. Need võimalused valmis vastuste nimetatakse "rühmitamiseks".
Märkide rühmitamine viiakse läbi selleks, et eraldada homogeensed rühmad uurida uuritava nähtuse teatud mustreid. Omadusomaduste vastuste rühmitamist nimetatakse tüpoloogilisteks, kvantitatiivseteks omadusteks - variatsiooniks.
Näide tüpoloogilise rühma:
- Õpilaste rühmitamine põrandal:
- ,
- naine;
- Õpilaste rühmitamine halva harjumuste puudumise tõttu:
- suitsetamise õpilased
- mittesuitsetajate üliõpilased.
Variatsioonirühma näide:
- päeval suitsutatud sigarettide arvu rühmitamine:
- 10 või vähem;
- rohkem kui 20.
Allpool on esitatud näide meditsiinilise üliõpilasega täidetud kaardiga. Kõik kaart küsimused on rühmad ja soovitused selle täitmiseks.
Kaart * Suitsetamise levimuse uurimise kohta meditsiiniliste ülikoolide õpilaste seas
- FF õpilane ____________________________ (meelelahutuslik täielikult)
- Kursus: I, II, III, IV, V, VI
- Teaduskond: terapeutiline, meditsiiniline ja profülaktiline, farmaatsia, sõjalise koolituse teaduskond
- Vanus: kuni 20 aastat, 20, 21, 22, 23, 24, 25 või rohkem
- Sugu: abikaasa / naised
- Kas tunnete, et suitsetamine kahjustab tervist? Jah, ei, ma ei tea
- Kes suitsetab teiega elavatelt inimestelt: Isa, ema, vend, õde, abikaasa, naine, seltsimees, keegi suitsetab
- Kas sa suitsetad? Hästi ei
- Vanus, mille esimene sigarett suitsetas: kuni 15 aastat, 16-18 aastat vana, üle 18 aasta
- Mis on sigarettide arv (papire) suits päevas? 5-10, 11-20, rohkem kui 20
- Mis ajendas teid esimest korda suitsetada: vanemate näide, õpetajate näide, seltsimehe mõju, soov tunduda täiskasvanutele, soov kaotada kaalu, uudishimu, soov kursis moega sammu pidada?
Ja muud küsimused vastavalt uuringu eesmärgile ja eesmärgile.
- looduse järgi:
- materjali arendamise programmi koostamine; Andmete arendamise programm näeb ette rühmituste põhjal statistiliste tabelite ettevalmistamist.
Tabelite nõuded. Statistiliste tabelite paigutus peab omama selge ja lühinime, mis vastab nende sisule. Tabel eristab teema ja süü.
Statistika teema on tabelis öeldud. Tabeli teema sisaldab peamisi funktsioone, mis on uuringu objektiks ja see asetatakse tavaliselt vertikaalse tabeli vasakule küljele.
Statistiline ustav ustav on see, mida iseloomustab teema ja on horisontaalselt.
Tabelites on vaja ette näha lõplikud andmed, mille näitajad arvutatakse statistilise uuringu kolmandas etapis andmete töötlemisel saadud andmete töötlemisel.
Tabelite tüübid. Statistilised tabelid jagunevad lihtsaks, grupiks, kombinatsiooniks.
Vilets (Tabel 1) nimetatakse tabeliks, mis võimaldab analüüsida saadud andmeid grupeeritud ainult ühe funktsiooniga (allutatav).
Tabel 1. Suitsetamisõpilaste jaotus teaduskondades (abs. Numbrid ja% tulemus)
Grupp (Tabel 2) nimetatakse tabeliks, kus ühendus on asutatud üksikute omaduste vahel, st Lisaks teemale on olemas ustav esindatud ühe või mitme rühmituse, mis on ühendatud (paarikaupa) subjekti rühmadega, kuid ei ole üksteisega seotud.
Tabel 2. Erinevate teaduskondade õpilaste levitamine põrandale ja vanusele, kus nad suitsetasid esimese sigareti
Kombinatsioon (Tabel 3) nimetatakse tabeliks, milles on kaks või enam genereeritud, mis seostatakse mitte ainult teemaga, vaid ka omavahel.
Tabel 3. Mitmesuguste teaduskondade suitsetamise üliõpilaste levitamine ja sigarettide keskmine arv (pabile), suitsutatud päevas
Teaduskondade nimi Sigarettide keskmine arv (sigaret), mida õpilased on ületanud päevas Kogusumma 10 või vähem 11 - 20 rohkem kui 20. m. j. mõlemad m. j. mõlemad m. j. mõlemad m. j. mõlemad 1. Terapeutiline 2. Meditsiiniline ja profülaktiline 3. Farmaatsia jne Kokku: - programmi koostamine kokkupandud materjali analüüsimiseks.
Analüüsiprogramm näeb ette statistiliste tehnikate nimekirja, mis on vajalikud uuringu kujude identifitseerimiseks.
Uuringuplaan näeb ette järgmiste organisatsiooniliste küsimuste lahendus:- Uurimisobjekti valimine
- Statistilise agregaadi mahu määramine
- Tingimused ja koht (territooriumil) teadusuuringute, tüüpide ja meetodite jälgimise ja kogumise meetodeid
- Esinejate omadused (raamid)
- Tehniliste seadmete omadused ja nõutavad materjaliressursid
- Statistilise uurimisobjekt on kombinatsioon, millega kogutakse vajalik teave. See võib olla elanikkond, õpilased, haiglates haiglates haiglaravimid jne.
Statistiline agregaat - See on rühm, kuhu kuuluvad suhteliselt homogeensed elemendid, võetakse kokku tuntud aja ja ruumi vastavalt eesmärgile. Statistika statistika agregaat: statistiline komplekt koosneb vaatlusüksustest (vt kava).
Meie uuringu näitel on statistiline agregaat selles ülikoolis õppivad üliõpilased kogu õppeperioodi jooksul.
On kahte tüüpi agregaat - üldine ja selektiivne.
Üldine agregaat - See on rühm, kuhu kuuluvad kõik võrreldes homogeensete elementide suhtes vastavalt eesmärgile.
Valikuline agregaat - valitud õppeosa jaoks Üldine agregaat ja mis on mõeldud kogu elanikkonna omadustele. See peab olema esindaja (esindaja) koguse ja kvaliteedi osas seoses elanikkonna suhtes.
Presentatiivsuse kvantitatiivne Õiguse alusel suur hulk ja tähendab piisavat arvu elemente selektiivse agregaadi, arvutatud spetsiaalsete valemite ja tabelite abil.
Tüüpkvaliteet Tuginedes tõenäosuse seadusele ja tähendab kirjavahetust (ühe mõõde) tähiste, mis iseloomustavad elemendid selektiivse komplekti seoses üldise.
Meie näites on üldine agregaat kõik meditsiinilise ülikooli õpilased; Selektiivne koond - osa õpilastest iga kursuse ja selle ülikooli teaduskonna õpilaste osa.
Statistilise agregaadi maht - See on uuringute kogumise elementide arv.
Tingimused ja koht (territoorium) teadusuuringute - See on koostamine kalenderplaan Selle uuringu toimivus sellel etapil konkreetsel territooriumil. Näide: 1. aprillist 1. juunini praegune aasta Mma neid. Neid. Sechenov.
Vaatluste tüübid :
- praegune (või püsiv) tähelepanek on siis, kui registreerimine toimub pidevalt, kuna vaatlusüksused esinevad. Näide: iga sünnijuhtum, surma, apellatsioonkaebuse terapeutiliste institutsioonide.
- ja ühekordne (või ühekordne) vaatlus - kui uuritud nähtused on fikseeritud teatud punktis (tund, nädalapäev, kuupäev). Näide: elanikkonna loendus, haigla allapanu koostis.
Teadusuuringute meetodid. Teadlase jaoks on oluline kindlaks teha uurimismeetod: pidev vaatlus või tasustamata (selektiivne).
- Tahke vaatlus on kõigi üldpopulatsiooni moodustavate vaatlusühikute registreerimine.
- UNLESSSSE (selektiivne) tähelepanek - uuring ainult osa komplekti omaduste kogu.
Selektiivse agregaadi uuringu läbiviimise meetodid (monograafia, peamine massiiv, küsimustik jne).
- Monograafilist meetodit kasutatakse ühe objekti uurimisel, kui üks objektide valitakse üheks ja seda uuritakse maksimaalse täiuslikkuse abil, et näidata parimaid tavasid, tuvastades nähtuse arengu suundumusi. Näide: uue kirurgilise tehnoloogia kirjeldus.
- Peamised massiivi meetodit kasutatakse nende objektide uurimisel, kus kõige uuritud nähtusi kontsentreeritakse. Tema olemus on see, et kõigist vaatlusühikutest, mis on selle objekti osa, valitakse nende peamine osa, mis iseloomustab kogu statistilist agregaati. Näide: tehases on 7 peamist seminari, kus töötab 1300 töötajat ja 100 töötajat 100 töötajaga seminari. Vaatluseks saate võtta ainult peamisi seminare ja teha järeldusi nende kohta kogu taim.
- Raamatupidamismeetodit kasutatakse statistilise teabe kogumiseks spetsiaalselt välja töötatud küsimustiku abil. Näide: Seedetrakti haiguste levimuse uurimisel N.-linna kutseõppeainete seas töötati välja küsimustik teadustöötajate huvide loeteluga.
Uuritud nähtuste valiku ja selektiivse agregaadi moodustamise meetodid
Uuritud nähtuste valiku meetodid on järgmised meetodid: juhuslik, mehaaniline, pesitsemine, suunda, tüpoloogiline.
- Juhuslik valik on palju läbi viidud valik (vastavalt perekonnanime esialgsele kirjale või sünnipäevale jne).
- Mehaaniline valik on valik, kui kogu tervik on võetud mehaaniliselt valitud iga viiendiku (20%) või kümnendiku (10%) vaatluse ühiku uurimiseks.
- Pesa (seeria) valik - kui mitte eraldi üksused, kuid pesade (seeria), mis valitakse juhusliku või mehaanilise proovi valitakse üldpopulatsiooni. Näide: uurida M-piirkonna maapiirkondade elanikkonna esinemissagedust, uuritakse ühe maapiirkondade populatsiooni esinemissagedust, kõige tüüpilisemat elementi. Tulemused kehtivad kõigile maapiirkondade elanikkond Alad.
- Suundivalik on valik, kui ainult need vaatlusüksused valitakse teatud mustrite tuvastamiseks, mis tuvastavad tundmatute tegurite mõju teadaoleva mõju kõrvaldamisel. Näide: Töötajate kogemuste mõju uurimisel valitakse ühe elukutse töötamine ühele vanusele, ühele seminarile, üks haridustase.
- Tüüpoloogiline valik on valikuühikute valik eelnevalt rühmitatud ühest kõrgekvaliteedilistest rühmadest. Näide: Uuringu suremuse mustrite uurimisel tuleks nende elanikkonna uuritud linnad rühmitada.
Esinejate omadused (raamid) . Mitu inimest ja millist kvalifikatsiooni viiakse läbi. Näide: uuring uuring sanitaar- ja hügieenilise režiimi keskkooliõpilaste keskkoolide linnaosa teostab kaks arstid ja kaks assistentide sanitaar-arsti keskuse hügieeni ja epidemioloogia käesoleva halduspiirkonna.
Tehniliste seadmete omadused ja nõutavad materjaliressursid :
- laboratoorsed seadmed ja -seadmed, asjakohased teadusuuringute eesmärgid;
- kirjatarbed (paber, toorikud);
- ilma täiendavate eraldisteta.
- kogutud materjali jälgimine - See on kokkupandud materjali test, et valida raamatupidamisdokumendid, millel on uuring nende hilisema parandamise, täienduste või erandite defektid. Näiteks nime ei ole küsimustik, vanus või vastused teistele küsimustele vastused. Sellisel juhul on vaja täiendavaid raamatupidamisdokumente (ambulatoorsed kaardid, haiguse ajalugu jne). Kui neid andmeid ei ole võimalik saada täiendavatest raamatupidamisdokumentidest, mida teadlaja meelitab, siis tuleb uuringust halva kvaliteediga kaardid (küsimustikud) välja jätta.
- konfifitseerima
- See on rakendus konventsioonid esiletõstetud funktsioonid. Jaoks käsitsi töötlemine Ciltra materjal võib olla digitaalne, tähestik; Masinaga - ainult digitaalne.
Näide: lisatud krüpteerimine:
Põrand:
abikaasa. M.
naised. J.digitaalne krüpteerimine:
- rühmitusmaterjali - See on kokkupandud materjali jaotus atribuut või kvantitatiivne alus (tüpoloogiline või variatsioon). Näide: õpilaste rühmitamine koolituskursustel: I Kursus, kursus, III kursus, IV kursus, V Kury, VI muidugi.
- andmete kokkuvõte statistilistes tabelites - pärast loendamist saadud digitaalsete andmete suurendamist
- statistiliste näitajate arvutamine ja materjali statistiline töötlemine .
Uuringu eesmärk: Arendada tegevusi, et vähendada haigusi seedetrakti organite (BOP) meditsiinikooli õpilaste seas.
Teadusülesanded:
- Uurige levimust erinevate haiguste seedetrakti organite (BOP) õpilaste seas meditsiinikooli.
- Määrake BOP esinemise riskitegurid.
- Töötada välja ülikooli administratsiooni ettepanekud
Uurimisprogramm:
Vaatlusühik on üliõpilane BOP diagnoosiga, õppides meditsiinilises ülikoolis selle teaduskonna juures.
Atribuudid: Sugu, diagnoos, toidu looduse.
Kvantitatiivsed omadused: vanus, haiguse kestus, söögikohtade interevalimine, toiduainete arv päevas.
Tulemused: haiguse süsteemi olemasolu seedimiskooris.
Tehase märgid: Sugu, vanus, toitumise looduse jne
Materjali kogumise programm (üliõpilaste täidetud küsimustik)
a) täis
b) kursus: 1,2,3,4,5,6
c) Teaduskond: meditsiiniline (1), meditsiiniline ja profülaktiline (2), farmatseutiline (3)
d) Vanus: kuni 20 aastat kaasa arvatud - (1), 21-22 - (2), 23-24 - (3), 25 või rohkem (4)
e) Paul: abikaasa (1), naised (2)
e) Kui mitu korda päevas te toitu te võtate? Üks - (1), kaks - (2), kolm või enam (3)
g) sööki koosneb võileibadest ilma tee (1), tee võileibade (2), täielik lõunasöök (3), muu (4) (täpsustada)
__________________________
h) Mis on söögi vaheline intervall: kuni 1 h (1), 1-2 tundi (2), 3-4H (3), 5 tundi või rohkem (4)
ja kas aeg on esitatud lõunasöögi ajakava ajakava: (jah - (1), ei - (2)
k) Kas teil on seedetrakti haiguse süsteem: jah - (1), ei - (2)
l) Kui vastate "jah", siis täpsustage diagnoos: ___________________
m) haiguse kestus: kuni 1 aasta - (1), 2-3 aastat - (2), 4-5 aastat - (3), 6 aastat ja rohkem - (4)
Ja muud küsimused vastavalt uuringu eesmärgile ja eesmärkidele.
Materjali arendamise programm
Tüüpoloogiline rühmitamine: õpilaste rühmitamine teaduskondades, soo, haiguse diagnoosimisega.
Variational Gruppimine: haiguse kestuse rühmitamine (kuni 1 aasta, 2-3 aastat, 4-5 aastat, 6 aastat või rohkem) söögi vahelist intervalli (kuni 1 h, 1-2 tundi, 3-4 tundi, 5 tundi ja rohkem).
Statistiliste tabelite paigutus
Lihtne tabel
Tabel 4. Õpilaste jaotus Nosoloogiliste vormide seedetrakti haiguste haigustega (protsentides tulemusega)
Grupi tabel
Tabel 5. Õpilaste levitamine seedetrakti haigustega soo ja vanuse järgi (protsentides tulemusega)
| Haigus | Põrand | Vanus | Kogusumma | |||
| abikaasa | naised | kuni 15 aastat | 15 - 18 aastat | Üle 18-aastane | ||
| 1. Gastriit | ||||||
| 2. haavandiline kõhuhaigus | ||||||
| 3. Ulznaya haigus 12. pannil | ||||||
| 4. Teised | ||||||
| Kokku: | ||||||
Kombineeritud tabel
Tabel 6. Õpilaste levitamine, kellel on seedetrakti organite haigused, teaduskondade ja soo alusel (tulemuses%)
| Haigus | Meditsiiniline | Mediclo-profülaktiline | Farmatseutiline | Kogusumma | ||||||||
| m. | j. | mõlemad | m. | j. | mõlemad | m. | j. | mõlemad | m. | j. | mõlemad | |
| 1. Gastriit | ||||||||||||
| 2. haavandiline kõhuhaigus | ||||||||||||
| 3. Ulznaya haigus 12 panni | ||||||||||||
| 4. Teised | ||||||||||||
| Kokku: | ||||||||||||
Uurimisplaan
Uuringu objektiks on meditsiinilise ülikooli üliõpilane selles meditsiinilises ülikoolis selles teaduskonnas.
Statistilise agregaadi maht: piisav arv tähelepanekuid. Agregaat: selektiivne, tüüpiline kvaliteet ja kogus.
Uuringu kuupäevad: 6. veebruar - käesoleva aasta 6. juuni.
Materjali kogumise meetodid: küsitlemine, kirjalikult meditsiinikliinikute meditsiinilistest dokumentidest.
- Vlasov v.v. Epidemioloogia. - m.: Gootar-mesi, 2004. - 464 lk.
- Lisitsyn yu.p. Rahvatervis ja tervishoid. Ülikoolide õpik. - m.: Goeotar-mesi, 2007. - 512 lk.
- Medica V.A. Juriev V.K. Rahvatervise ja tervise loengute käigus: osa 1. rahvatervis. - M.: MEDICMEN, 2003. - 368 P.
- Minaev V.A., Vishyov N.i. ja teised. Sotsiaalmeditsiin ja Tervishoiuorganisatsioon (suunised kahes mahus). - Peterburi, 1998. -528 lk.
- Kucherenko V.Z., AGARKOV N.M. ja muud sotsiaalhügieeni- ja tervishoiuorganisatsioon ( Juhendaja) - Moskva, 2000. - 432 lk.
- S. Glanz. Meditsiiniline ja bioloogiline statistika. Inglise keeles. - M., Praktika, 1998. - 459 lk.
Sotsiaalmajanduslike protsesside kvantitatiivsed omadused otseses suhtluses oma kvalitatiivse olemusega sotsiaalse tootmise süsteemis on võimatu ilma sügava statistilise uuringuta võimatu. Erinevate meetodite ja tehnikate kasutamine statistilise metoodika hõlmab juuresolekul ammendava ja usaldusväärse teabe objekti uuritava objekti. Massi sotsiaalsete nähtuste uuring hõlmab statistilise teabe kogumise ja selle esmase töötlemise, teabe ja vaatlustulemuste rühma etappe teatud põlemisse, üldistustesse ja saadud materjalide analüüsile.
Statistiliste uuringute esimeses etapis moodustatakse esmased statistilised andmed või allikas statistiline teave, mis on tulevase statistilise hoone alus. Nii et hoone oli vastupidav, hea ja kvaliteetne peaks olema selle aluseks. Kui eeldati viga või materjali, et koguda esmaseid statistilisi andmeid, selgus halvasti, see mõjutab nii teoreetiliste ja praktiliste järelduste õigsust ja täpsust. Seetõttu statistiline tähelepanek esialgse lõpliku etapi on saada lõppmaterjalide - tuleks hoolikalt läbi viia ja selgelt korraldatud.
Statistiline tähelepanek annab allikas materjali üldistamiseks, mille algus on kokkuvõte. Kui iga üksuse statistilise vaatluse korral saavad nad hooldust, mis iseloomustavad seda paljudest külgedest, siis need aruanded iseloomustavad kogu statistilist komplekti ja eraldi osa sellest. Selles etapis jagatakse agregaat erinevusi ja ühendab sarnasusi märke, arvutatakse rühmade ja üldiste näitajate kogu näitajad. Kasutades grupeerimismeetodit, jagatakse uuritud nähtused olulisteks tüüpideks, iseloomulikeks rühmadeks ja alarühmadeks oluliste funktsioonide jaoks. Rühmade kasutamine, piirata kvalitatiivselt homogeenset põhiliselt agregaati, mis on kokkuvõtliku näitajate kindlaksmääramise ja rakendamise eeltingimus.
Analüüsi viimases etapis arvutatakse üldiste näitajate, suhteliste ja keskmiste väärtuste abil, konsolideeritud hindamise tähiste iseloomustamisel antakse nähtuste dünaamika iseloomustavad, indeksid, tasakaalu konstruktsioonid kasutatakse. Arvutatakse näitajad, mis iseloomustavad kinnitusde tihedust märkide muutmisel. Digitaalse materjali kõige ratsionaalsemaks ja visuaalseks esitluseks esitatakse see tabelite ja graafikute kujul.
Statistilise vaatluse mõiste
Stat. Uuring koosneb kolmest peamisest etapist:
1. STAT. Vaatlus
2. Vaatlustulemuste esmane töötlemine, kokkuvõte ja grupeerimine
3. Saadud kokkuvõtlike tulemuste analüüs
Seireprotsess sisaldab jälgi. Etapid:
1. Vaatluse ettevalmistamine
2. Andmete massiosa läbiviimine
3. Andmete ettevalmistamine automatiseeritud töötlemise ja töötlemise jaoks
4. STOT-i vaatluse parandamise ettepanekute väljatöötamine
Tuleb märkida, et materjali vaatluse käigus kogutud täielikkuse ja kvaliteedist sõltub analüüsi ja kvaliteedi tulemustest.
15. Organisatsiooni metoodilised küsimused Stat. Tähelepanekud.
Stat. Märkus tuleb alustada selle eesmärkide täpne sõnastus ja konkreetsed ülesanded. Järgmisena määratakse kindlaks:
Objekti ja üksuse vaatlus
Programm on välja töötatud
Valib vaate ja vaatluse meetod
Objekti saadi all. Märkusi mõistavad mõned. Stat-i agregeeruge, kus uuritud sotsiaalsüsteem jätkub. Fenomena ja protsessid
N: Vaata - P / P
ODA-s elavad isikud. territoorium
Õpilased, vaba aeg. Ülikoolides)
Üksus naba. kutsus komponent Objektid vaatluse märke märke märke registreeritud (nr osakond, p / p, dep. Õpilased, inimesed)
Tuleks eristada kassi all olevate aruandlusüksuste vaatlusasi. Mõista teemasid, infotägelikkuse olemasolu vaatlusühiku kohta (sageli need mõisted langevad kokku)
Vaatlusprogramm on loetelu küsimustele, millist teavet kogutakse või registreerimise all olevate funktsioonide ja näitajate loetelu.
Vaatlusprogramm on koostatud statistilise vormi, vormi, küsimustik, küsimustik või rahvaloendus jne, kus sisestatakse esmane uuring.
Peamine küsimus YAVLi vaatluse korraldamisel. Selle koha ja aja küsimus on see sõltub peamiselt uuringu eesmärgist.
Nuampi koha valimine. Uuringu ülesanded ja eesmärgid (nagu Sovko-TI soovib andmeid saada, vastavalt ja uurida)
Aja valik suletakse vaatlusperioodi ODR-II ja Nam kriitilise hetkega.
Vaatlusperiood on aeg, mille jooksul registreerimine tuleb läbi viia.
Järelevalve kriitiline kuupäev on kuupäev, mille kohta teave on esitatud.
Kriitiline hetk on aja hetk, millest täheldatud faktid on registreeritud.
Nende erinevusi selgitatakse ja sageli värbamisaja jooksul. See jätkub jätkuvalt sel ajal. Need või muud muutused agregaat võib tekkida. See peab olema kajastatud teistega. Seetõttu värvata tulemused. CIXIR-XIA kriitilise hetkega. Järgmised muudatused juhul tulevikus ei õpeta seda.
Kriitiline hetk on nagu instant foto pildi populatsiooni (või uuring kühvel)
Reeglina testitakse kriitilist hetke esialgu tööpäeva.
Vormid, tüübid, meetodid. Tähelepanekud
Vormid.
1. STAT. Aruandlus on selline korraldusvorm, kus Navel-I osakud prognoositava informatsiooni oma DEET-TI-d kujul kujul preparaadid, reguleeriva seadme.
Kulude aruandluse eripära on see, et see on kohustatud - kuid põhjendatud kohustused ja JUR-KI kohustused kinnitatakse pea või vastutava isiku allkirjaga.
2. Spetsiaalselt organiseeritud vaatlus on naba-I vormi kõige heledam ja lihtne näide. loendus. Loendus toimub tavaliselt võrdsete intervallidega samaaegselt samal ajal kogu territooriumi piirkonnas.
Vene statistilisi loendusi hoitakse üksikute P / P ja Org-QII, emaressursside, mitmeaastaste istanduste, ehitus NZ objektide ehitustegevuse elanikkonnast.
4. Märkus registri registri vorm põhineb riigi registri läbiviimisel. Iga registris Unit Nabe Har-SM on mitmeid näitajaid. Siseriiklikus statistikapraktikas registrite USA ja registrite P / P sai tööjõudu.
Registreerimine elanikkonna - viib läbi registri bürood
P / P - EGRPO VED.org registreerimine. Statistika.
Vaated.
võite purustada järgmisi rühmi. Märgid:
a) Registreerimise ajal
b) öökulli osakute katvuse kohta
Ajaga reg. nemad on:
Praegune (jätkub)
Katkestatud (perioodiline ja ühekordne)
Tech. NAT. Muutuvad nähtused ja protsessid on fikseeritud kui nad saabuvad (sünnipäev, surm, abielu, abielulahutus jne)
Perioodiline. NAT. Läbi ODA. Ajavahemikud (n elanikkonna loenduse iga 10 aasta tagant)
Üheliin. NAT. See toimub mitte regulaarselt või ainult üks kord (referendum)
Katvuse tõttu. Sovie stat-e naba. Seal on:
Tahke
Undess
Tahke värbaja. See on kõikide öökulli üksuste uuring
Puudega. See viitab sellele, et ainult osa õpingutest öökulli suhtes kohaldatakse.
See on paar liiki unbless nimi:
Meetod OSN. Massiva
Selektiivne (iseseisvalt)
Monograafiline
See meetod on X-XIA asjaoluga, et kõige rohkem olendid on tavaliselt valitud, tavaliselt suurimad üksused. öökull kassis. Sotsiaalsed. Osa kõikidest värbamistest.
Kui monograafiline värbamine ja -toimsus en. Me deponeeritakse. üksused. Uuringud öökull või m. või tüüpiline selle öökulli seadme jaoks. Või eelistatud uute nähtusteliikide liigid.
Mngrom-e uinak. Seda tehakse selleks, et tuvastada kas tekkivate suundumuste kindlakstegemiseks selle nähtuse arendamisel.
Meetodid
Otsene värbamine
Dokumentaalfilm.
Kohe kutsutud. Selline kõne. kassiga. Registripidajad ise piirangud, arvestades, hoiatavad, asjaolu, et on registreeritud ja selle põhjal kanne kujul.
Dokumentaalfilm meetod. Tuginedes OK-AI kui Split-X dokkide infektsioonide allikatena raamatupidamise reeglina X-RA (s.o stat. Aruandlus)
Uuring on kassiga veendumus. Vajalik teave saadakse vastaja (s.o vastas) (suuline, korrespondent, küsimustik, ebakindel jne)
Kvantitatiivsete osapoolte uurimise mõiste objektidele ja nähtustele on juba ammu moodustatud, alates teabe põhjal põhiliste oskuste arendamise hetkest. Kuid mõiste "statistika", mis tuli meie ajaks laenatud palju hiljem ladina keeles ja pärineb sõna "staatus", mis tähendab "teatud olukorda asju". "Staatus" kasutati ka tähenduses "poliitilises riigis" ja fikseeriti peaaegu kõigis Euroopa keeltes selles mõttes tähenduses: inglise "riik", saksa "Staat", Itaalia "Stat" ja "statistika" temast - riigi seisund.
Sõna "statistika" sai laialdast kasutamist XVIII sajandil ja seda rakendati riigi tähenduses. Statistika nimetatakse praktiliste tegevuste haruks, mille eesmärk on koguda, töötlemine, analüüsimine ja andmete esitamine nähtustele ja avalike eluprotsesside kohta.
Analüüs on teadusliku uurimisobjekti meetod selle üksikisikute ja komponentide kaalumisel.
Majanduslik ja statistiline analüüs on traditsiooniliste statistiliste ja matemaatiliste statistiliste meetodite laialdase kasutamise tehnika väljatöötamine, et kontrollida uuritud nähtuste ja protsesside piisavat peegeldust.
Statistiliste uuringute etapid. Statistilised uuringud toimuvad kolmes etapis:
- 1) statistiline vaatlus;
- 2) saadud andmete kokkuvõte;
- 3) statistiline analüüs.
Esimeses etapis kogutakse massiliste tähelepanekute meetodit esmaseid statistilisi andmeid.
Statistiliste uuringute teises etapis allutatakse kogutud andmed esmase töötlemise, kokkuvõtte ja rühmituse suhtes. Grupeerimismeetod võimaldab teil homogeenseid agregaate eraldada, jagada need rühmadeks ja alarühmadeks. KOKKUVÕTE - see saab kogu üldise ja eraldi rühmade ja alarühmade tulemuste saamise.
Grupi ja aruannete tulemused on esitatud statistiliste tabelite kujul. Selle etapi peamine sisu on üleminek iga vaatluse üksuse omadustest üldiselt või selle rühmade konsolideeritud omadustele.
Kolmandas etapis analüüsitakse saadud kokkuvõtlikke andmeid üldiste näitajate (absoluutsete, suhteliste ja keskmiste väärtuste, variatsioonide, indekseerimissüsteemide näitajate, matemaatilise statistika meetodite, tabeli meetodi, graafilise meetodi meetodi meetodite, graafilise meetodi meetodite üldiste meetodi abil.
Statistilise analüüsi põhitõed:
- 1) faktide heakskiitmine ja nende hindamise kehtestamine;
- 2) iseloomulike tunnusjoonte ja nähtuste põhjuste tuvastamine;
- 3) võrdlusbaasile heakskiidetud regulatiivsete, kavandatud ja muude nähtustega nähtuste võrdlemine;
- 4) järelduste, prognooside, eelduste ja hüpoteeside sõnastamine;
- 5) statistiline kontroll eelduste (hüpoteesid).
Statistiliste andmete analüüs ja üldistus on statistilise uuringu viimane etapp, mille lõppeesmärk on saavutada teoreetilised järeldused ja praktilised järeldused uuritud sotsiaalmajanduslike nähtuste ja protsesside suundumuste ja mustrite kohta. Statistilise analüüsi ülesanded on: uuritud nähtuste ja protsesside spetsiifiliste ja omaduste määratlus ja hindamine, nende struktuuri, nende arengu suhted ja mustrid.
Andmete statistiline analüüs viiakse läbi teoreetilise, uuritud nähtuste ja vastava kvantitatiivse rahastamisvahendi sisulise kvalitatiivse analüüsi osas, nende struktuuri, linkide ja dünaamika uurimine.
Statistiline analüüs on uuring struktuuri iseloomulike omaduste uurimine, nähtuste ühendamine, suundumused, sotsiaalmajanduslike nähtuste arendamise mustrid, mille jaoks kasutatakse konkreetseid majanduslikke ja statistilisi ja matemaatilisi ja statistilisi meetodeid. Statistiline analüüs viiakse lõpule saadud tulemuste tõlgendusi.
Statistilises analüüsis on märgid jagatud üksteise mõju omadusteks:
- 1. Tulemuse märk - selles uuringus analüüsitav märk. Sellise märgi individuaalsed suurused individuaalsed elemendid Agregaadid mõjutavad üks või mitu muud märki. Teised sõnad, mida kirjeldatakse teiste tegurite koostoime tagajärjel;
- 2. Märgi tegur on märk, mis mõjutab uuritud funktsiooni (tulemuste märkimine). Pealegi võib kvantitatiivselt määratleda sõltuvus märkide ja sisselogimistulemuse vahel. Selle mõiste sünonüümid statistika on "teguri märk", "tegur". Seda tuleks eristada märkide teguri ja ulatuse mõisted. Sign-kaal nimetatakse sellise märk, mida tuleb arvutuste ajal arvesse võtta. Kuid märkide kaalu ei mõjuta uuritud märki. Märgi tegurit võib pidada märkimissiooniks, st arvutustes arvesse võetud, kuid mitte iga märkide kaal on teguri märk. Näiteks õpilaste rühma õpilaste rühma uuringus eksami aja ettevalmistamise ja eksamitud punktide arvu vahel tuleks arvesse võtta kolmandat märki: "teatud skooriga sertifitseeritud inimeste arv. " Viimane funktsioon ei mõjuta tulemust siiski analüütilistesse arvutustesse. See on selline märk, mida nimetatakse märkide kaaluks, mitte märkideks.
Enne analüüsi alustamist on vaja kontrollida, kas nende täpsuse ja korrektsuse tagamise tingimused:
- - primaarsete digitaalsete andmete täpsus;
- - agregaadi katvuse täielikkus;
- - näitajate võrreldavus (raamatupidamis-, territooriumil, arvutusmeetodites).
Statistilise analüüsi peamised mõisted on järgmised:
- 1. hüpotees;
- 2. Otsustav funktsioon ja otsustav reegel;
- 3. Proov elanikkonnast;
- 4. elanikkonna omaduste hindamine;
- 5. Usaldusintervall;
- 6. Trend;
- 7. Statistilised suhted.
Analüüs on statistiliste uuringute lõplik etapp, mille olemus on uurimise all oleva nähtuse suhted ja mustrid kindlaks teha järelduste ja ettepanekute kujundamisel.
2.1 Statistiliste uuringute kava
Statistiliste andmete analüüsi süsteemid on kaasaegne statistiliste uuringute kaasaegne tõhus vahend. Laiaulatuslikud võimalused statistiliste andmete töötlemiseks on spetsiaalsed statistikaanalüüsi süsteemid, samuti universaalfondid - Excel, Matlab, Mathcad ja palju muud.
Kuid isegi kõige arenenum vahend ei saa uurija asendada, mis peaks sõnastama uuringu eesmärgi, koguvad andmeid, valige meetodid, lähenemisviisid, mudelid ja töötlemise ja andmete analüüsi vahendid ning tõlgendavad saadud tulemusi.
Joonis 2.1 kujutab endast statistilise uuringu kava.
Joonis 2.1 - Skemaatiline skeem Statistilised uuringud
Statistiliste uuringute lähtepunktiks on probleemi sõnastus. Kui see määratakse kindlaks, arvesse võetakse uuringu eesmärki arvesse, määratakse kindlaks, milline teave on vajalik ja kuidas seda otsustada.
Statistilised uuringud algavad ettevalmistava etapiga. Ettevalmistava etapi ajal õpib analüütikud tehniline ülesanne - uuringu kliendi poolt koostatud dokument. Tehniliste kirjelduste osas tuleks teadusuuringute eesmärgid selgelt sõnastada:
uuringu objekt on määratletud;
eeldused ja hüpoteesid on loetletud, mis uuringu käigus tuleb kinnitada või ümber lükata;
kirjeldatud, kuidas uuringu tulemusi kasutatakse;
kuupäevad, kus uuring tuleks läbi viia ja uuringu eelarve.
Tuginedes tehnilise ülesande arendamisele analüütilise aruande struktuur - siis mis tahes vormis Tulemused uuring tuleb esitada, samuti statistilise vaatluse programm. Programm on loetelu funktsioone, mis kuuluvad registreerimisega järelevalveprotsessi (või küsimusi, et usaldusväärsed vastused tuleb iga vaatlusüksuse kohta). Programmi sisu on määratletud kui täheldatud objekti tunnused ja analüütikute poolt kogutud teabe edasiseks töötlemiseks valitud uuringu ja meetodite eesmärgid.
Statistiliste uuringute peamine etapp hõlmab vajalike andmete kogumist ja nende analüüsi.
Uuringu viimases etapis on valmistada ette analüüsi aruande ja kliendi pakkumise.
Joonisel fig. 2.2 kujutab endast statistilise andmete analüüsi diagrammi.
Joonis 2.2 - statistilise analüüsi peamised etapid
2.2 Statistilise teabe kogumine
Materjalide kogumine tähendab uuringu tehnilise ülesande analüüsi, vajaliku teabe allikate määratlust ja (vajaduse korral) küsimustiku arengut. Teabeallikate uurimisel jagatakse kõik vajalikud andmed esmane(Andmed, mis ei ole kättesaadavad ja mida tuleks selle uuringu jaoks otseselt koguda), \\ t ja sekundaarne (kogutud varasematel eesmärkidel).
Teiste andmete kogumist nimetatakse sageli "kabineti" või "raamatukogu" uuringuks.
Esmane andmete kogumise näited: poodi külastajate tähelepanekud, küsitledes haigla patsientide aruteluprobleeme koosolekul.
Teisesed andmed on jagatud sisemiseks ja väliseks.
Teiseste sekundaarsete andmete allikate näited:
organisatsiooni infosüsteem (sealhulgas raamatupidamise allsüsteem, müügijuhtimise alamsüsteem, CRM (CRM-süsteem, inglise keele vähendamine. Kliendisuhete juhtimine) - rakendustarkvara klientide suhtlemise strateegiate automatiseerimiseks) ja teised);
varasemad uuringud;
kirjalikud aruanded töötajate kohta.
Väliste sekundaarsete andmete allikate näited:
statistiliste ja teiste valitsusasutuste aruanded;
aruanded turundusagentuuridest, kutseühingutest jne;
elektroonilised andmebaasid (aadress viiteraamatud, GIS jne);
raamatukogud;
meedia.
Andmete kogumise faasi põhiandmed on järgmised:
planeeritud proovide võtmine;
proovivõtustruktuur (kvootide olemasolu ja suurus);
statistilise vaatluse tüüp (andmete uurimise kogumine, küsimustik, mõõtmine, katse, uurimine jne);
teave uuringu parameetrite kohta (näiteks küsimustiku võltsimise võimalus);
töötlemiseks valitud programmi andmebaasi kodeerivate muutujate skeem;
andmete konversiooni kava skeem;
kava skeem kasutatud statistiliste protseduuride.
Sama etapp hõlmab otseselt uuringu protseduuri. Muidugi, küsimustikud töötatakse välja ainult esmase teabe saamiseks.
Saadud andmed peavad olema asjakohaselt redigeeritud ja valmistatud. Iga küsimustikku või vaatluse vormi kontrollitakse ja vajaduse korral korrigeeritakse. Iga vastus on määratud numbrilised või tähestikulised koodid - Teave kodeering on tehtud. Andmete ettevalmistamine hõlmab andmete redigeerimist, dekodeerimist ja kontrollimist, neid kodeerivaid ja vajalikke muutusi.
2.3 Proovide võtmise omaduste määratlus
Reeglina on statistilise analüüsi statistilise vaatluse tulemusena kogutud andmed selektiivse komplekti. Andmete konverteerimise järjestust statistiliste uuringute protsessile võib skemaatiliselt kujutada skemaatiliselt järgmiselt (joonis 2.3)
Joonis 2.3 Statistilise ümberkujundamise kava
Proovi analüüsimine, saate teha järeldusi proovi esindatud üldpopulatsiooni kohta.
Üldiste proovide võtmise parameetrite lõplik määratlus Toota, kui kõik küsimustikud kogutakse. See sisaldab:
tegeliku vastajate arvu määramine
proovide võtmise struktuuri määramine
jaotumine uuringu asukohas,
valimi statistilise usaldusväärsuse usaldustaseme loomine, \\ t
statistilise vea arvutamine ja proovi representatiivsuse määramine.
Reaalne arv Vastajad võivad olla suured või väiksemad planeeritud. Esimene võimalus on analüüsiks parem, kuid on kliendiuuringute jaoks kahjumlik. Teine võib negatiivselt mõjutada uuringu kvaliteeti ja seetõttu on see analüütikutele või klientidele kahjumlik.
Proovivõtustruktuur See võib olla juhuslik või juhuslik (vastajad valiti etteantud kriteeriumi alusel, näiteks kvoodi meetod). A priori juhuslikud proovid on esindavad. Mitte-juhuslikud proovid ei kavatse olla üldise elanikkonna suhtes võõrandamata, vaid anda olulist teavet teadusuuringute jaoks. Sellisel juhul tuleks seda hoolikalt võtta küsimustike probleemide filtreerimiseks, mis on mõeldud spetsiaalselt vastajate nõuete jaoks sobimatuks.
Jaoks Täpsuse hinnangu määratlusEsiteks on vaja kehtestada usalduslikkuse tõenäosuse tase (95% ehk 99%). Siis maksimaalne statistiline viga Proovid arvutatakse
või 
,
kus 
- näidissuurus, 
- uuritava sündmuse alguse tõenäosus (vastaja tabas proovile), \\ t 
- vastupidise sündmuse tõenäosus (proovi maksmata jätmine proovis), \\ t 
- Trust tõenäosussuhe 
- tähise hajutamine.
Tabelis 2.4 on kujutatud usalduse tõenäosuse ja usalduse tõenäosuse koefitsientide kõige tarbitud väärtusi.
Tabel 2.4.
2.5 Andmete töötlemine arvutis
Andmete analüüs Arvuti abil sisaldab mitmete vajalike sammude täitmist.
1. Allikaandmete struktuuri määramine.
2. Andmete sisestamine arvutisse vastavalt programmi struktuurile ja nõuetele. Redigeerimine ja andmete muutmine.
3. Andmetöötlusmeetodi seadistamine vastavalt teadusuuringute ülesannetele.
4. Andmete töötlemise saamine. Selle redigeerimine ja salvestamine soovitud vormingus.
5. Töötlemistulemuse tõlgendamine.
Sammud 1 (ettevalmistavad) ja 5 (lõplik) ei ole võimeline täitma ühtegi arvutiprogrammi - nende teadlane teeb ise. Samme 2-4 viiakse läbi teadlane, kes kasutab programmi, kuid see on teadlane, kes määrab andmete, andmetöötlusmeetodite redigeerimise ja teisendamise vajalikud menetlused ning töötlemise tulemuste esitamise vorming. Arvuti abi (sammud 2-4) asub lõppkokkuvõttes üleminekul numbrite pikaajalisest järjestusest kompaktsemaks. Arvuti "Logi sisse", uurija esitab hulga allikaandmete hulka, mis ei ole mõistmisele kättesaadavad, vaid sobib arvutitöötlus (samm 2). Teadlane annab seejärel programmi andmete töötlemise käsule vastavalt ülesandele ja andmestruktuurile (3. samm). "Väljund", ta saab töötlemise tulemuste (samm 4) - ka hulk andmeid, vaid väiksemad, kättesaadavad mõistmist ja sisukat tõlgendust. Samal ajal nõuab ammendav andmete analüüs tavaliselt mitu töötlemist, kasutades erinevaid meetodeid.
2.6 Andmeanalüüsi strateegia valimine
Kogutud andmete analüüsimise strateegia valik põhineb uuritava teema teoreetiliste ja praktiliste aspektide teadmistel, konkreetsete statistiliste meetodite omadustest, samuti kogemustest ja seisukohtadest teadlane.
Tuleb meeles pidada, et andmete analüüs ei ole uuringu lõppeesmärk. Tema eesmärk on saada teavet, mis aitab lahendada teatud probleemi ja aktsepteerida asjakohaseid juhtimisotsuseid. Analüüsi strateegia valik peaks algama protsessi varasemate etappide tulemuste uurimisega: probleemi määramine ja uurimisplaani väljatöötamine. Nagu "eelnõu" kasutab esialgse analüüsi kava, välja töötatud ühe uurimisplaani elementidena. Seejärel lisateabe uurimise protsessi järgnevate etappide saamise ajal võib osutuda vajalikuks teha teatavaid muudatusi.
Statistilised meetodid on jagatud ühe- ja mitmemõõtmeliseks. Ühemõõtmelise meetodeid (univariatetechniques) kasutatakse siis, kui kõik proovielemendid on hinnanguliselt ühe indikaatorina või kui iga elemendi jaoks on mitu neist näitajatest, kuid iga muutuja analüüsitakse samal ajal eraldi kõigist teistest.
Mitmemõõtmelised meetodid (mitmemõõtmelised tehnikaid) sobib hästi andmete analüüsiks, kui iga proovi iga elemendi hindamiseks kasutatakse kahte või enamat näitajat ja neid muutujaid analüüsitakse samaaegselt. Selliseid meetodeid kasutatakse nähtuste vaheliste sõltuvuste määramiseks.
Mitmemõõtmelised meetodid erinevad ühemõõtmelisest peamiselt asjaolust, et kui nad kasutavad nende kasutamist, nihkub fookus fenomeenide tasemest (keskmised) ja jaotustest (dispersioonid) ja keskendub nende nähtuste vahelise suhte (korrelatsiooni või kovariseerimise) tasemele.
Ühemõõtmelise meetodeid saab klassifitseerida, mis põhineb andmete analüüsimisel: metriline või mittemeetriline (joonis fig 3). Metric Data (metrilised andmed) mõõdetakse intervalliga või suhtelise skaalaga. Mittemeetrilised andmed (mittemeetilised andmed) on hinnatud nominaalsele või tasasele tasasele
Lisaks on need meetodid jagatud klassidesse, mis põhinevad, kui palju proove on uuringute ajal üks, kaks või enam analüüsitud.
Ühemõõtmeliste statistiliste meetodite klassifikatsioon on esitatud joonisel fig.
Joonis fig. 2.4 Ühemõõtmeliste statistiliste meetodite klassifikatsioon sõltuvalt analüüsitud andmetest
Proovide arv määratakse kindlaks, kuidas töö alustatakse konkreetse analüüsi andmetega ja mitte, kuidas andmeid koguti koguti. Näiteks andmeid meeste ja naissoost inimeste saab ühe proovi jooksul, kuid kui nende analüüsi eesmärk on tuvastada erinevuste erinevuste erinevuse põhjal põrandate, peab teadlane tegutsema kahes erinevas proovis. Proove peetakse sõltumatuks, kui need on üksteisega eksperimentaalselt ühendatud. Ühes proovis tehtud mõõtmised ei mõjuta muutujate väärtusi teises. Analüüsi puhul töödeldakse erinevate vastajate rühmade andmeid, näiteks naissoost ja meestest koguti sõltumatute proovidena.
Teisest küljest, kui andmed kahes proovis on seotud sama vastajate rühmaga, loetakse proove ühendatud paarikaupadena.
Kui on olemas ainult üks metrikandmete proovi, saab kasutada Z- ja T-kriteeriume. Kui esimesel juhul on olemas kaks või enam iseseisvat proovi, saate kasutada kahe proovi Z- ja T-kriteeriumi teise faktori dispersioonianalüüsi teises meetodis. Kahe ühendatud proovide puhul kasutatakse paari T-kriteeriumi. Kui me räägime mitte-metrilistest andmetest ühes proovis, saab uurija kasutada sagedusjaotuse kriteeriume, Chi-Square'i kriteeriume Kolmogorov-Smirnovi kriteeriumi (K-d) kriteeriumi, seeria kriteeriumi ja binomite kriteeriumi kriteeriumi. Kahe sõltumatute proovide puhul, millel on mitteesistaja andmed, on võimalik kasutada järgmisi analüüsimeetodite meetodeid: Chi-väljak, mannavalge, mediaanlased, K-C, ühefaasilise seina ühefaktori dispersiooni analüüsiga (jah k-y). Erinevalt tuleks kasutada kahte või enamat omavahel omavahelisi proove, tuleks kasutada märke, MAK-NEMARA ja WILCOXONi kriteeriume.
Mitmemõõtmeliste statistiliste meetodite eesmärk on tuvastada olemasolevad mustrid: muutujate, suhete või sündmuste järjestuste vastastikune sõltuvus, lõikune sarnasus.
Sellest piisab viie standardtüübi eristamiseks, mille uuring on oluline: ühendus, järjestus, klassifikatsioon, klastrite ja prognoosimine
Assotsiatsioon toimub, kui üksteisega seostatakse mitmeid sündmusi. Näiteks võib supermarketis läbi viidud uuring näidata, et 65% coca-klausest ostis ka maisi kiibid ning kui sellise komplekti jaoks on allahindlus, soetatakse Kola 85% juhtudest. Võttes teavet sellise ühingu, juhid on lihtne hinnata, kuidas tõhus soodushinnaga ette.
Kui aja jooksul on olemas sündmuste ahel, räägivad nad järjestusest. Näiteks pärast maja ostmist 45% juhtudest ostetakse kuu kuu jooksul uus köögi ahi ja kahe nädala jooksul konfiskeeritakse 60% uustulnukatest külmkappiga.
Klassifikatsiooni abil kuuluvad fraktsiooni iseloomustavad funktsioonid, millele üks või mõni teine \u200b\u200bobjekt kuulub. Seda tehakse juba klassifitseeritud objektide analüüsimise ja teatud reeglite koostamise analüüsimisel.
Klastring erineb klassifikatsioonist asjaoluga, et rühmad ise ei ole eelnevalt täpsustatud. Kasutades klastrite, erinevad homogeensed andmerühmad eristatakse.
Igasuguste ennustussüsteemide aluseks on ajutise seeria kujul salvestatud ajalooline teave. Kui teil õnnestub ehitada korrektsuse, peegeldades piisavalt sihtmärkide käitumise dünaamikat, on võimalus, et saate tulevikus ennustada süsteemi käitumist.
Mitmemõõtmelised statistilised meetodid võivad jagada vastastikuse sidumise analüüsimeetodite ja klassifikatsioonianalüüsi (joonis 2.5).
Joonis 2.5 - mitmemõõtmeliste statistiliste meetodite klassifikatsioon
Statistiline vaatlus See on koguda esmase statistilise materjali teaduslikult organiseeritud registreerimisel kõik olulised asjaolud seotud objektiga seotud objekti. See on kõigi statistiliste uuringute esimene etapp.
Grupeerimismeetod annab võimaluse kõik koguda tohutute statistiliste tähelepanekute tulemusena süstematiseerimiseks ja klassifitseerimiseks. See on statistiliste uuringute teine \u200b\u200betapp.
Üldine näitajate meetod võimaldab iseloomustada uuritud nähtusi ja protsesse, kasutades statistilisi väärtusi - absoluutne, suhteline ja keskmise. Selles statistiliste teadusuuringute etapis tuvastatakse nähtuste suhted ja ulatus, nende arengu mustrid määratakse kindlaks prognoositavad hindamised.
Statistiliste uuringute esimeses etapis moodustatakse esmased statistilised andmed või allikas statistiline teave, mis on tulevase statistilise hoone alus. Nii et hoone oli vastupidav, hea ja kvaliteetne peaks olema selle aluseks. Kui eeldati viga või materjali, et koguda esmaseid statistilisi andmeid, selgus halvasti, see mõjutab nii teoreetiliste ja praktiliste järelduste õigsust ja täpsust. Seetõttu statistiline vaatlus esialgsest kuni lõpliku etapi on saada lõppmaterjalide - tuleks hoolikalt läbi viia ja selgelt kasutada. Statistiline tähelepanek annab allikas materjali üldistamiseks, mille algus on kokkuvõte. Kui statistilise vaatluse korral saab iga üksus teavet paljude külgedelt iseloomustava teabe, siis need aruanded iseloomustavad kõik statistilised agregaadid ja üksikud osad. Selles etapis jagatakse agregaat erinevusi ja ühendab sarnasusi märke, arvutatakse rühmade ja üldiste näitajate kogu näitajad. Kasutades grupeerimismeetodit, jagatakse uuritud nähtused olulisteks tüüpideks, iseloomulikeks rühmadeks ja alarühmadeks oluliste funktsioonide jaoks. Rühmade kasutamine, piirata kvalitatiivselt homogeenset põhiliselt agregaati, mis on kokkuvõtliku näitajate kindlaksmääramise ja rakendamise eeltingimus.
Analüüsi viimases etapis arvutatakse üldiste näitajate, suhteliste ja keskmiste väärtuste abil, konsolideeritud hindamise funktsioonide variatsioonide antakse, dünaamika nähtusi iseloomustavad, indeksid, tasakaalustatud konstruktsioonid, indikaatorid, indikaatorid Testitud linkide iseloomustamine tähiste muutmisel. Digitaalse materjali kõige ratsionaalsemaks ja visuaalseks esitluseks esitatakse see tabelite ja graafikute kujul.
Statistiline vaatlus - statistiliste uuringute esimene etapp
Statistiline tähelepanek on kõigi statistiliste uuringute esimene etapp, mida korraldab teaduslikult ühtne programm, mis moodustab avaliku elu nähtuste ja protsesside iseloomustavaid fakte ning kogudes selle raamatupidamise põhjal saadud massiandmeid.
Kuid mitte iga teabe kogumine on statistiline tähelepanek. Statistilise vaatluse kohta võib öelda ainult siis, kui uuritakse statistilisi mustreid, st Selline, mis ilmneb ainult massprotsessis, suure hulga ühikutes mingi agregaat. Seetõttu peaks statistiline tähelepanek olema kavandatud, mass ja süstemaatiline.
Kavandatud statistiline tähelepanek on see, et see valmistatakse välja ja viiakse läbi arenenud plaani, mis hõlmab metoodika, organisatsiooni, teabekogumise tehnikate küsimusi, kokkupandud materjali kvaliteedikontrolli, selle usaldusväärsust, lõpptulemusi. Statistilise vaatluse massiivne olemus eeldab, et see hõlmab suur hulk Selle protsessi ilmingu juhtumid, mis on piisav tõese statistilise saamiseks, mitte ainult individuaalsete üksuste iseloomustamiseks, vaid ka kogu tervikule.
Lõpuks määratakse statistilise vaatluse süstemaatika asjaoluga, et see peaks toimuma süstemaatiliselt või pidevalt või korrapäraselt. Kvantitatiivsete ja kvalitatiivsete muutustega iseloomulike sotsiaalmajanduslike protsesside suundumuste ja mustrite uurimine on võimalik ainult selle põhjal. Sellest tuleneb sellest statistiline vaatlus Määratakse järgmised nõuded:
- 1) statistiliste andmete täielikkus (kogu agregaadi osakute katvuse täielikkus, nähtuse osapooled, samuti katvuse täielikkus aja jooksul);
- 2) andmete usaldusväärsus ja täpsus;
- 3) nende ühtsus ja võrreldavus.
Statistilise vaatluse tarkvara ja metoodilised ja organisatsioonilised küsimused
Iga statistiline uuring tuleb alustada selle eesmärkide ja konkreetsete ülesannete täpse sõnastusega ning seeläbi lisateavet, mida saab jälgimise käigus saada. Pärast seda määratakse objekt ja vaatlusüksus, programm arendatakse, vaade ja vaatluse meetod on välja töötatud.