1. STATISTILISTE UURINGUTE ETAPID

Sotsiaal-majanduslike nähtuste uurimise protsessi statistiliste meetodite ja kvantitatiivsete tunnuste süsteemi - näitajate süsteemi - kaudu nimetatakse statistiliseks uuringuks.

Statistiliste uuringute peamised etapid on:

1) statistiline vaatlus;

2) saadud andmete kokkuvõte;

3) statistiline analüüs.

Vajadusel võib statistiline uuring sisaldada täiendavat etappi - statistilist prognoosi.

Statistiline vaatlus on teaduslikult organiseeritud andmete kogumine ühiskonnaelu nähtuste ja protsesside kohta, registreerides nende olulised tunnused vastavalt eelnevalt väljatöötatud vaatlusprogrammile. Vaatlusandmed on esmane statistiline informatsioon vaadeldavate objektide kohta, mis on aluseks nende üldtunnuste saamiseks. Vaatlus on statistika üks peamisi meetodeid ja statistilise uurimistöö üks olulisemaid etappe.

Statistilist uuringut ei ole võimalik läbi viia ilma aasta jooksul saadud kvaliteetse teabebaasita statistiline vaatlus. Seetõttu töötatakse alates statistika kui kirjeldava teaduse idee muutmise hetkest välja vaatluse läbiviimise erireeglid ja erinõuded selle tulemustele - statistilistele andmetele. See tähendab, et vaatlus on üks peamisi statistika meetodeid.

Vaatlus on statistilise uurimistöö esimene etapp, mille kvaliteet määrab uuringu lõppeesmärkide saavutamise.

1.1. Vaatlus toimub spetsiaalselt koostatud programmi järgi.

Programm sisaldab uuritava objekti tunnuste loetelu, mille kohta tuleb vaatluse tulemusena saada andmeid.

Vaatluse koostamisel on vaja eelnevalt kindlaks teha:

1. Vaatlusprogramm, milles:

a) määratletakse vaatlusobjekt, s.o. nähtuse ühikute kogum, mida tuleb uurida. Lisaks on vaja eristada vaatlusüksust aruandvast üksusest. Aruandlusüksus - statistilisi andmeid esitav üksus, mis võib koosneda mitmest rahvastikuüksusest või kattuda rahvastikuüksusega. Näiteks võib rahvastikuuuringus üksus olla leibkonnaliige ja aruandvaks üksuseks leibkond.

b) määratakse vaatlusobjekti piirid.

c) määratakse vaatlusobjekti omadused, mille kohta tuleb vaatluse tulemusena saada infot.

2. Objekti vaatlemise aeg - aeg, millal või milleks salvestatakse informatsioon uuritava objekti kohta.

3. Vaatluse ajastus. See tähendab, et määratakse kindlaks andmete kogumise periood ja vaatluse lõppkuupäev. Vaatlustingimused mõjutavad statistilise uuringu kui terviku valmimise aega ja selle järelduste õigeaegsust.

4. Seireks vajalikud vahendid ja ressursid: kvalifitseeritud spetsialistide arv; materiaalsed ressursid; vaatlustulemuste töötlemise vahendid.

5. Nõuded statistilistele andmetele. Peamised nõuded on: a) töökindlus, s.o. teave uuritava objekti kohta peaks kajastama selle tegelikku seisundit vaatluse ajal; b) andmete võrreldavus, s.o. vaatluse tulemusel saadav informatsioon peaks olema võrreldav, mille tagab ühtne andmete kogumise ja analüüsi metoodika, mõõtühikute järgi jne.

1.2. Statistilisi vaatlusi on mitut tüüpi.

1. Rahvastikuüksuste katvuse järgi:

a) tahke;

b) mittepidev (valikuline, monograafiline, vastavalt põhimassiivi meetodile)

2. Faktide registreerimise hetkeks: a) jooksev (pidev); b) katkendlik (perioodiline, ühekordne)

3. Info kogumise meetodi järgi: a) vahetu vaatlus; b) dokumentaalne vaatlus; c) küsitlus (ankeet, korrespondent jne)

Kokkuvõte - saadud andmete süsteemi toomise protsess, nende töötlemine ning vahe- ja üldtulemuste arvutamine, omavahel seotud analüütiliste väärtuste arvutamine.

Statistilise uuringu järgmine etapp on vaatluse käigus saadud teabe ettevalmistamine analüüsiks. Seda etappi nimetatakse kokkuvõtteks.

Kokkuvõte sisaldab:

— vaatluste käigus saadud teabe süstematiseerimine;

- nende rühmitamine;

- haritud gruppe iseloomustavate näitajate süsteemi väljatöötamine;

— rühmitatud andmete arengutabelite loomine;

— tuletatud väärtuste arvutamine arengutabelite järgi.

Statistikateooria kirjanduses kohtab sageli kokkuvõtete ja rühmituste käsitlemist iseseisva uurimistöö etapina. Siiski tuleb märkida, et kokkuvõtte mõiste hõlmab toiminguid statistiliste andmete rühmitamiseks, seega on siin uurimisetapi nimetuseks võetud mõiste "kokkuvõte".

Statistiline analüüs on sotsiaalmajanduslike nähtuste struktuuri iseloomulike tunnuste, nähtuste seoste, suundumuste, arengumustrite uurimine, mille jaoks kasutatakse spetsiifilisi majandusstatistilisi ja matemaatilis-statistilisi meetodeid. Statistilise analüüsi lõpetab saadud tulemuste tõlgendamine.

Statistiline prognoos - riigi teaduslik tuvastamine ja võimalikud viisid nähtuste ja protsesside arendamine, mis põhineb väljakujunenud põhjus-tagajärg seoste ja mustrite süsteemil.

HARJUTUS 1

Valimiküsitluse tulemusena palgad Tööstusettevõtte 60 töötajat said järgmised andmed (tabel 1).

Koostage saadud atribuudi järgi jaotuse intervallide jada, moodustades viis võrdsete intervallidega rühma.

Määrake peamised variatsiooninäitajad (dispersioon, standardhälve, variatsioonikordaja), keskmine võimsusväärtus (tunnuse keskmine väärtus) ja struktuursed keskmised. Graafiliselt kujutada: a) histogrammide kujul; b) kumuleerub; c) ogid. Tee järeldus.

LAHENDUS

1. Määrame variatsiooni ulatuse tulemusnäitaja järgi - vastavalt tööstaažile valemi järgi:

R \u003d Xmax - Xmin \u003d 36 - 5 \u003d 31

kus Xmax on varade maksimaalne summa

Xmin – minimaalne varade summa

2. Määrake intervalli väärtus

i \u003d R / n \u003d 31/5 \u003d 6,2

võttes arvesse saadud intervallide väärtust, rühmitame pangad ja saame

3. Ehitame abilaua

Funktsioonide rühm	Väärtuste tähendus rühmas x i	Koguse funktsiooni sagedus (sagedus) fi	% kogusummast ω	Kogunenud sagedus Si	Intervalli keskpunkt	* f i	ω
I 5 – 11,2	6,8,7,5,8,6,10,9,9,7, 6,6,9,10,7,9,10,10, 11,8,9,8, 7, 6, 9, 10		43,3	43,3		210,6	350,73		46,24	1202,24
II 11,2 – 17,4	16,15,13,12,14,14, 12,14,17,13,15,17, 14		21,7		14,3	185,9	310,31		0,36	4,68
III 17,4 – 23,6	18,21,20,20,21,18, 19,22,21,21,21,18, 19		21,7	86,7	20,5	266,5	444,85		31,36	407,68
IV 23,6 –29,8	28,29,25,28, 24				26,7	133,5	221,61	11,8	139,24	696,2
V 29,8 – 36	36,35,33,				32,9	98,7	164,5
KOKKU						895,2	1492		541,2	3282,8

4. Atribuudi keskmine väärtus uuritavas üldkogumis määratakse kaalutud aritmeetilise valemiga:

aasta

5. Tunnuse dispersioon ja standardhälve määratakse valemiga

Volatiilsuse definitsioon

Seega V>33,3%, järelikult on populatsioon heterogeenne.

6. Moe definitsioon

Režiim on selle tunnuse väärtus, mis esineb uuritud populatsioonis kõige sagedamini. Uuritud intervalli variatsioonireas arvutatakse režiim järgmise valemiga:

Kus

x M0
– modaalse intervalli alumine piir:

mina M0 on modaalintervalli väärtus;

f M0-1 f M0 f M0+1 on vastavalt modaalsete, premodaalsete ja postmodaalsete intervallide sagedused (sagedused).

Modaalne intervall on kõrgeima sagedusega intervall (sagedus). Meie probleemis on see esimene intervall.

7. Arvutage mediaan.

Mediaan - variant, mis asub järjestatud variatsioonirea keskel, jagades selle kaheks võrdseks osaks, nii et pooltel populatsiooniüksustel on atribuutide väärtused mediaanist väiksemad ja pooltel on mediaanist suuremad.

Intervalli seerias määratakse mediaan järgmise valemiga:

kus on mediaanintervalli algus;

- mediaanintervalli väärtus

on mediaanintervalli sagedus;

on mediaaneelse intervalli akumuleeritud sageduste summa.

Mediaanintervall on intervall, milles mediaani järjekorraarv asub. Selle määramiseks on vaja arvutada akumuleeritud sageduste summa kuni arvuni, mis ületab poole koguarvust.

Vastavalt Gr. 5 abitabel leiame intervalli, kogunenud summa ületab sageli 50%. See on teine ​​intervall - 11,6 kuni 18,4 ja see on mediaan.

Siis

Järelikult on pooled töötajad, kelle töökogemus on alla 13,25 aasta, ja pooled sellest väärtusest rohkem.

6. Joonistage seeria hulknurga, histogrammi, kumulatiivse sirge, joone kujul.

Graafiline esitus mängib variatsiooniridade uurimisel olulist rolli, kuna võimaldab lihtsal ja visuaalsel kujul analüüsida statistilisi andmeid.

Seeriate graafiliseks esitamiseks on mitu võimalust (histogramm, hulknurk, kumulatsioon, ogive), mille valik sõltub uuringu eesmärgist ja variatsiooniridade tüübist.

Jaotuspolügooni kasutatakse peamiselt diskreetsete seeriate kuvamiseks, kuid võite luua ka intervalljada jaoks polügooni, kui viite selle esmalt sünnituse seeriasse. Jaotuspolügoon on suletud katkendjoon ristkülikukujulises koordinaatide süsteemis koordinaatidega (x i , q i), kus x i on i-nda tunnuse väärtus, q i on i-ro tunnuse sagedus või sagedus.

Intervallide seeria kuvamiseks kasutatakse jaotuse histogrammi. Histogrammi koostamiseks horisontaalteljele eraldage järjestikku märgi intervallidega võrdsed segmendid ja nendele segmentidele, nagu ka alustele, ehitatakse ristkülikud, mille kõrgused on võrdsed sageduste või andmetega seeria võrdsed intervallid, tihedused; ebavõrdsete intervallidega seeria jaoks.

Kumulaat on variatsiooniseeria graafiline esitus, kui akumuleeritud sagedused või üksikasjad on kantud vertikaalteljele ja tunnuse väärtused horisontaalteljele. Kumulaat on mõeldud nii diskreetsete kui ka intervallide variatsiooniseeriate graafiliseks esitamiseks.

Järeldus: Seega arvutati välja uuritud seeria variatsiooni põhinäitajad: tunnuse keskmine väärtus - tööstaaži on 14,9 aastat, dispersioon arvutatakse võrdseks 54,713, tunnuse standardhälve on omakorda 7,397. Režiimi väärtus on 9,13, modaalintervallis on uuritava seeria esimene intervall. Seeria mediaan on 13,108, jagades seeria kaheks võrdseks osaks, mis näitab, et uuritavas organisatsioonis on pooltel töötajatel tööstaaž alla 13,108 aasta, pooltel rohkem.

ÜLESANNE 2

Meil on järgmised lähteandmed, mis iseloomustavad dünaamikat aastatel 1997-2001. (tabel 2).

Tabel 2 Algandmed

aasta	1997	1998	1999	2000	2001
Granuleeritud suhkru tootmine, tuhat tonni	1620	1660	1700	1680	1700

Määrake dünaamikaseeria peamised näitajad. Esitage arvutus tabeli kujul. Arvutage näitajate keskmised aastaväärtused. Graafilise kujutise - hulknurga kujul märkige analüüsitud indikaatori dünaamika. Tee järeldus.

LAHENDUS

Antud

aasta	aastat
	1997	1998	1999	2000	2001
	1620	1660	1700	1680	1700

1) Keskmine tase dünaamika arvutatakse valemiga

2) Arvutame ahel- ja baaskasvumäärad järgmiselt:

1. Absoluutne kasv määratakse järgmise valemiga:

Аib = yi – y0

Aic \u003d yi - yi-1

2. Kasvukiirus määratakse järgmise valemiga: (%)

Trb = (yi / y0) *100

Trc \u003d (yi / yi-1) * 100

3. Kasvukiirus määratakse järgmise valemiga: (%)

Tnrb \u003d Trb -100%:

Тnрц = Трц – 100%

4. Keskmine absoluutne kasv:

y n
on dünaamilise seeria viimane tase;

y 0
– dünaamilise seeria algtase;

n c
on ahela absoluutsete juurdekasvude arv.

5. Keskmine aastane kasvumäär:

6. Keskmine aastane kasvumäär:

3) 1% suurenemise absoluutsisaldus:

A \u003d Xi-1 / 100

Kõik arvutatud näitajad on kokku võetud tabelis.

Näitajad	aastat
	1997	1998	1999	2000	2001
Kogus kirurgilised operatsioonid perioodi jooksul	1620	1660	1700	1680	1700
2. Absoluutne kasv
Aic
3. Kasvutempo
Trib		102,5	104,9	103,7	104,9
trits		102,5	102,4	98,8	101,2
4. Kasvutempo
Тпib
Tpits
5. 1% tõusu tähendus		16,2	16,6	17,0	16,8

5) Aasta keskmine väärtus

7. Joonista graafiliselt hulknurgana.

Seega saadakse järgmine. Perioodi suurim kirurgiliste operatsioonide absoluutne ja suhteline kasv oli 1999. aastal ja ulatus 1700-ni, absoluutne kasv võrreldes baasaastaga oli 80 operatsiooni, kasvutempo võrreldes baasaastaga 1997 oli 104,9% ning baaskasvutempo. oli 4,9%. Suurim ahel absoluutne kasum oli aastatel 1998 ja 1999 – kumbki 40 operatsiooni. Suurim keti kasvutempo täheldati 1998. aastal - 102,5% ning väikseim ahela kasvutempo tehingute arvus 2000. aastal - 98,8%.

ÜLESANNE 3

Kaupade müügi andmed on olemas (vt tabel 3)

Tabel 3 Kaupade müügi algandmed

	Toode	Baasaasta		Aruandeaasta
		kogus	hind	kogus	hind
		1100		1000
			1350		1300
		1650		1700

Määrake: a) individuaalsed indeksid ( i p , i q); b) ühised indeksid (I p , I q , I pq); c) kaubavahetuse absoluutne muutus, mis on tingitud: 1) kauba kogusest; 2) hinnad.

Tehke järeldus arvutatud näitajate põhjal.

LAHENDUS

Koostame abitabeli

Vaade	põhilised		Aruandlus		Töö		Indeksid
	Kogus, q 0	Hind, lk 0	Kogus, q 1	Hind, lk 1	q 0 * p 0	q 1 * p 1	i q \u003d q 1 / q 0	i p \u003d p 1 / p 0	q 1 * p 0
					44000	35000	0,875	0,909	38500
	1100		1000		41800	40000	0,909	1,053	38000
					7500	8400	1,200	0,933	9000
		1350		1300	40500	26000	0,667	0,963	27000
					45000	44000	1,100	0,889	49500
	1650		1700		26400	25500	1,030	0,938	27200
KOKKU					205200	178900			189200

Järeldus: Nagu näete, moodustas aasta kogukäibe kasv (-26300) tavaühikut, sealhulgas müüdud kaubakoguse muutuste mõju -16000 võrra ja kauba hinna muutuste tõttu -10300 tavaühikut. ühikut. Kaubakäibe kogukasv moodustas 87,2%. Tuleb märkida, et sortimentide kaupa arvutatud kaubakoguse indeksite järgi on kaupade "P" käibe mõningane kasv 120% ja kaubad "C" 110%, kaupade müügi mõningane kasv. "T" - ainult 103%. Kaupade müük "P" langes üsna oluliselt - vaid 66,7% baasaasta müügist, kauba "H" müük - 87,5% ja kauba "O" - 90,9% võrdlusaasta vastavast näitajast veidi kõrgem. Individuaalne hinnaindeks näitab, et hind tõusis ainult tootel "O" - 105,3%, samal ajal kõigil teistel kaubaliikidel - "N", "P", "R", "S", "T". " üksikhinnaindeks näitab negatiivset trendi (langust), vastavalt - 90,9%; 93,3%, 96,3%, 88,9; 93,8.

Füüsilise müügimahu koondindeks näitab müügi kogumahu mõningast langust 94,6% võrra; üldine hinnaindeks näitab müüdud kaupade üldist hinnalangust 92,2% ja üldine kaubakäibe indeks näitab kaubakäibe üldist langust 87,2%.

ÜLESANNE 4

Tabeli nr 1 lähteandmetest (valige read 14 kuni 23) kahel alusel - tööstaaži ja töötasu alusel - viia läbi korrelatsioon-regressioonanalüüs, määrata korrelatsiooni ja määramise parameetrid. Koostage kahe märgi (resultant- ja faktoriaal) vahelise korrelatsiooni graafik. Tee järeldus.

LAHENDUS

Esialgsed andmed

Tootmiskogemus	Palk
	1800
	2500
	1750
	1580
	1750
	1560
	1210
	1860
	1355
	1480

Sirgjoone sõltuvus

Võrrandi parameetrid määratakse vähimruutude meetodil, normaalvõrrandi süsteemiga

Süsteemi lahendamiseks kasutame determinantide meetodit.

Parameetrid arvutatakse valemite abil

materjalid kätte saanud.

kokkuvõtlikud näitajad.

Iga vaatlus viiakse läbi kindla eesmärgiga. Selle läbiviimisel on vaja kindlaks määrata, mida uurida. Tuleb lahendada järgmised küsimused:

Vaatluse objekt

Vaatlusühik

Kvalifikatsioon

märk

Vaatlusprogramm koostatakse ankeetidena (ankeetid, ankeedid), kuhu sisestatakse esmased andmed. Vajalikuks täienduseks vormidele on juhis, mis selgitab küsimuste tähendust.

vaatlustingimused;

ettevalmistustööd;

Näiteks 1994. aasta mikroloenduse kriitiline hetk. oli 13.-14. veebruari öösel kell 0.00. Kriitilise vaatlusmomendi kindlaksmääramisega saab fotograafilise täpsusega kindlaks teha asjade tegeliku seisu.

Avaldamise kuupäev: 2015-01-09; Loetud: 317 | Lehe autoriõiguste rikkumine

Studopedia.org – Studopedia.Org – 2014-2018. (0,001 s) ...

Statistilise uurimistöö etapid. Kogutud statistilise uurimistöö esimese etapi – statistilise vaatluse – käigus andmed uuritava populatsiooni mis tahes tunnuse väärtuse kohta

123Järgmine ⇒

Kogutud statistilise uuringu esimese etapi käigus - statistiline vaatlus - andmeid uuritava populatsiooni mis tahes tunnuse väärtuse kohta tuleks töödelda nii, et saadakse täpne ja üksikasjalik vastus kõigile uuringu eesmärgiga seotud küsimustele. Statistilise uurimistöö teise etapi ülesanne on statistiline töötlemine (kokkuvõtted) - seisneb algmaterjali järjestamises ja üldistamises, gruppidesse viimises ning selle põhjal terviku üldistatud kirjelduse andmises. Statistilise esialgse materjali kvaliteet määrab statistilise kokkuvõtte tulemusel saadud üldistavate näitajate kvaliteedi.

Eristama kokkuvõte lihtne ja keeruline (statistiline rühmitus).

Lihtne kokkuvõte on tehing vaatlusühikute komplekti kogusummade arvutamiseks. Keeruline kokkuvõte - see on toimingute kogum, mis hõlmab vaatlusüksuste rühmitamist, iga rühma ja kogu üldkogumi kogusummade loendamist ning kokkuvõtte ja rühmitamise tulemuste esitamist statistiliste tabelite kujul.

Statistiline rühmitamine taandatakse rahvastiku jagunemisele rühmadesse vastavalt populatsiooni üksuste jaoks olulisele valitud tunnusele (rühmitamise funktsioon ). Rühmitamise tunnuse valik, s.o. märk , mille kohaselt liidetakse uuritava populatsiooni ühikud rühmadesse, - üks olulisemaid ja keerulisemaid küsimusi rühmitamise ja statistilise uurimistöö teoorias . Alates õige valik rühmitamise tunnus sõltub sageli kogu statistilise uuringu tulemustest.

Statistiline vaatlus. Statistilise uurimistöö etapid

Rühmitamine võimaldab saada selliseid tulemusi, mille abil on võimalik tuvastada populatsiooni koosseisu, tüüpiliste nähtuste iseloomulikke tunnuseid ja omadusi, avastada mustreid ja seoseid.

Lihtsaim ja enimkasutatav viis statistiliste andmete summeerimiseks on levitamise auastmed . Jaotuse statistiline jada (seadus) on üldkogumi ühikute arvuline jaotus uuritava tunnuse järgi. Mõni SW olgu diskreetne, st. saab võtta ainult fikseeritud (mingil skaalal) väärtusi X mina . Sel juhul tõenäosuste jada P(X i) kõigi jaoks ( i=1, 2, …, n) selle suuruse lubatud väärtusi nimetatakse selle jaotusseaduseks.

Sõltuvalt kasutatavast rühmitamisfunktsioonist võivad statistilised seeriad olla omistavad ja variatsioonilised (kvantitatiivsed).

Atribuutide read jaotused kajastavad elanikkonna üksuste kvalitatiivset seisundit (isiku sugu, perekonnaseis, ettevõtte kuuluvus majandusharule, omandivorm jne) ning variatsiooniline - omama arvulist avaldist (toodangumaht, pere sissetulek, inimese vanus, akadeemiline punktisumma jne).

Atribuutide seeria näide on õpilaste jaotus rühmas soo järgi.

Variatsioonilised (kvantitatiivsed) rühmitatud seeriad võivad olla diskreetne või intervall . Diskreetne variatsioonijaotuse jada on jada, milles populatsiooniüksuste arvuline jaotus vastavalt diskreetsele atribuudile on väljendatud täisarvulise lõpliku väärtusena. Näiteks võib tuua töötajate jaotuse kategooriate kaupa, linnaperede jaotuse laste arvu järgi jne. Intervalljaotuse seeria on jada, milles iseloomulikud väärtused on antud intervallina. Intervallvariatsiooniridade konstrueerimine on otstarbekas ennekõike juhuslike suuruste puhul, mida iseloomustab tunnuse pidev varieerumine (st kui tunnuse väärtus populatsiooniühikutes võib omandada mis tahes väärtused, isegi kui teatud piirides).

Seega kannab diskreetse SW tõenäosusjaotuse seadus kogu teavet selle kohta. Seda seadust (või lihtsalt juhusliku suuruse jaotust) saab täpsustada kolmel viisil:

— koguste väärtuste ja nende vastavate tõenäosuste tabeli kujul;

- diagrammi või, nagu seda mõnikord nimetatakse, jaotuse histogrammi kujul;

- valemi kujul, näiteks normaal-, binoom- jne jaotuse jaoks.

123Järgmine ⇒

Seotud Informatsioon:

Saidi otsing:

Statistilise uurimistöö etapid

Statistilise uurimistöö etapid.

Statistiline uuring - see on riigi sotsiaal-majanduslike, demograafiliste ja muude avaliku elu nähtuste ja protsesside andmete (faktide) kogumine, kokkuvõte ja analüüs, mis on teaduslikult korraldatud ühtse programmi järgi koos nende olulisemate tunnuste registreerimisega raamatupidamisdokumentides. .

Statistilise uurimistöö eristavad tunnused (spetsiifika) on: eesmärgipärasus, organiseeritus, massilisus, järjepidevus (keerukus), võrreldavus, dokumenteeritus, juhitavus, praktilisus.

Statistilised uuringud koosnevad kolmest peamisest etapist:

1) esmase statistilise teabe kogumine(statistiline vaatlus) - vaatlus, andmete kogumine statistilise kuluühikute, kt uuritud atribuudi väärtuste kohta, on tulevase statistilise analüüsi alus. Kui esmaste statistiliste andmete kogumisel tehti viga või materjal osutus ebakvaliteetseks, mõjutab see nii teoreetiliste kui ka praktiliste järelduste õigsust ja usaldusväärsust.

2) statistiline kokkuvõte ja esmase teabe töötlemine- Andmed on korrastatud ja rühmitatud. Statistilise rühmitamise ja kokkuvõtete tulemused esitatakse statistiliste tabelite kujul, mis on kõige ratsionaalsem, süstematiseeritud, kompaktsem ja visuaalseim massiandmete esitamise vorm.

3) statistilise teabe üldistamine ja tõlgendamine- statistilise teabe analüüs.

Kõik need etapid on omavahel seotud, ühe puudumine põhjustab statistilise uuringu terviklikkuse katkemise.

Statilise uurimistöö etapid

1. Eesmärkide seadmine

2. Vaatlusobjekti definitsioon

3. Vaatlusühikute määratlus

4. Uurimisprogrammi koostamine

5. Ankeedi täitmise juhendi koostamine

6. Andmete kokkuvõte ja rühmitamine (lühianalüüs)

Statistikateaduse põhimõisted ja kategooriad.

1. Statistiline üldkogum- nähtuste kogum, millel on üks või mitu ühist tunnust ja mis erinevad üksteisest teiste tunnuste väärtuste poolest. Sellised on näiteks majapidamiste kogum, perede kogum, ettevõtete, firmade, ühingute kogum jne.

2. Sign - see omadus, nähtusele iseloomulik tunnus, mida uuritakse statistiliselt

3. Statistiline näitaja- see on nähtuste ja protsesside sotsiaalmajanduse üldistav kvantitatiivne tunnus nende kvalitatiivses kindluses konkreetse koha ja aja tingimustes. Statistilised näitajad võib jagada kahte põhiliiki: arvestuslikud ja hinnangulised näitajad (uuritava nähtuse suurused, mahud, tasemed) ja analüütilised näitajad (suhtelised ja keskmised väärtused, variatsiooninäitajad jne).

4. Öökullide ühik- see on iga üksikisik, statistilise uuringu alusel.

5. Variatsioon- see on atribuudi suuruse varieeruvus kaasnähtuste üksikutes ühikutes.

6. Regulaarsus- nimetatakse nähtuste kordumiseks ja muutumise järjekorraks.

Statistilise vaatluse põhietapid.

St-mingi tähelepanek on teaduslikult põhjendatud andmekogu ühiskonnaelu sotsiaalmajanduse fenomeni kohta.

CH etapid:

1. Ettevalmistus statistiliseks vaatluseks – hõlmab massivaatluste meetodi kasutamist, mis pole midagi muud kui esmase statistilise teabe kogumine. (teaduslike, metoodiliste ning organisatsiooniliste ja tehniliste küsimuste lahendamine).

2. Esmase statistika kokkuvõte ja rühmitamine- kogutud teave võetakse kokku ja jaotatakse kindlal viisil, kasutades statistiliste rühmituste meetodit. sh töö, algab loendusblankettide, ankeetide, ankeetide, statistilise aruandluse blankettide jagamisega ja lõpeb nende esitamisega pärast vaatlust läbiviidavatele organitele täitmist.

3. Statistilise teabe analüüs- indikaatorite üldistamise meetodil viiakse läbi statistilise teabe analüüs.

4. CH täiustamise ettepanekute väljatöötamine- analüüsib statistiliste vormide ebaõige täitmiseni viinud põhjusi ja töötab välja ettepanekud vaatluse parandamiseks.

Teabe hankimine CT SN-i ajal nõuab märkimisväärset rahalist tööd ja aega. (arvamusküsitlused)

Rühmitamise statistika.

rühmitamine- see on öökullide jagamine rühmadesse oluliste tunnuste järgi.

Rühmitamise põhjused: statistilise uuringu objekti originaalsus.

Rühmitamise meetod lahendab järgmise probleemi: sotsiaalmajanduslike tüüpide ja nähtuste jaotus; nähtuse struktuuri ja selles toimuvate struktuurimuutuste uurimine; nähtuste omavahelise seose ja sõltuvuse paljastamine.

Need ülesanded on lahendatud tüpoloogiliste, struktuuriliste ja analüütiliste rühmituste abil.

Tüpoloogiline rühm– sotsiaalmajanduslike nähtuste tüüpide tuvastamine (tööstusettevõtete rühm omandivormi järgi)

Struktuurirühm– struktuuri ja struktuurimuutuste uurimine. Selliste rühmade abil saab uurida: meie-mina koosseisu soo, vanuse, elukoha jne järgi.

Analüütiline rühm- tunnustevahelise seose tuvastamine.

SG ehitamise etapid:

1.rühmitusfunktsiooni valik

2.vajaliku rühmade arvu määramine, kt-deks on vaja jagada uuritav öökull

3. määrake gr-ki intervallide piirid

4. iga näitajate rühma või nende süsteemi seadistus, mis peaks iseloomustama valitud rühmi.

rühmitamise süsteemid.

Rühmitamise süsteem- see on rida omavahel seotud statistilisi rühmitusi kõige olulisemate tunnuste järgi, mis kajastavad põhjalikult uuritavate nähtuste kõige olulisemaid aspekte.

Tüpoloogiline rühm- see on uuritud kvalitatiivselt heterogeense ühiskonna jagunemine klassideks, sotsiaalmajanduslikeks tüüpideks (tööstusettevõtete rühm omandivormi järgi)

Struktuurirühm- iseloomustab homogeense cos-ty koostist teatud tunnuste järgi. Selliste rühmade abil saab uurida: meie-mina koosseisu soo, vanuse, elukoha jne järgi.

Analüütiline rühm- kasutatakse märkide vaheliste seoste uurimisel, üks kt on faktoriaalne (mõjutab jõudluse muutust), teine ​​on produktiivne (faktorite mõjul muutuvad tunnused).

Jaotussarja ehitus ja tüübid.

Stat number distributsiooni- see on öökullide üksuste järjestatud jaotus rühmadesse vastavalt teatud muutuvale tunnusele.

Eristama: atributiivsed ja variatsioonilised õnnelikud jaotused.

Atributiivne- need on r.r., ehitatud kvalitatiivsetel alustel. R.r. tabelite kujul. Need iseloomustavad öökullide koostist olemasolevate tunnuste järgi, võttes üle mitme perioodi, need andmed võimaldavad uurida struktuuri muutumist.

variatsiooniline on r.r. ehitatud kvantitatiivsel alusel. Iga variatsiooniseeria koosneb kahest elemendist: variandid ja sagedused.

Valikud arvesse võetakse atribuudi individuaalseid väärtusi, mida ta võtab variatsioonireas, st.

muutuja atribuudi konkreetne väärtus.

Sagedused- see on üksikute valikute arv või variatsiooniseeria iga rühm, st. need on numbrid, mis näitavad, kui sageli teatud variandid r.r-is esinevad.

Variatsiooniseeria:

1.diskreetne- iseloomustab öökullide ühikute jaotust diskreetselt (perede jaotus tubade arvu järgi üksikutes korterites).

2.intervall– tunnus esitatakse intervallina; see on otstarbekas ennekõike märgi pideval varieerumisel.

Kõige mugavam r.r. analüüsida nende graafilise esituse abil, mis võimaldab hinnata levitamise vormi. Variatsiooniridade sageduste muutumise olemust visuaalselt kujutavad hulknurk ja histogramm, on olemas ogive ja kumulatsioon.

Statistilised tabelid.

ST on ratsionaalne ja levinud statistiliste andmete esitamise vorm.

Tabel on kõige ratsionaalsem, visuaalseim ja kompaktsem statistilise materjali esitusviis.

Peamised tehnikad, mis määravad ST-jälje moodustamise tehnika:

1. T peaks olema kompaktne ja sisaldama ainult neid lähteandmeid, mis kajastavad otseselt artiklis uuritud sotsiaalmajanduslikku nähtust.

2. Tabeli pealkiri ning veergude ja ridade nimed peavad olema selged ja kokkuvõtlikud.

3.inf-tion asub tabeli veergudes (veergudes), lõpeb kokkuvõtliku reaga.

5. kasulik on nummerdada veerge ja ridu jne.

Loogilise sisu järgi on ST-d “staatlause”, mille põhielementideks on subjekt ja predikaat.

Teema objekti nimi, mida iseloomustavad numbrid. see on m.b. üks või mitu öökulli, otd öökulli ühikut.

Predikaat ST on näitajad, mis iseloomustavad uuritavat objekti, s.o. tabeli teema. Predikaat on ülemised pealkirjad ja sisu veeru olek vasakult paremale.

9. Absoluutväärtuse mõiste statistikas .

Stat pok-kas on kvalitatiivselt määratletud muutuja, mis iseloomustab kvantitatiivselt uuritavat objekti või selle omadusi.

A.v.- see on üldistav näitaja, mis iseloomustab konkreetse nähtuse suurust, ulatust või mahtu konkreetsetes koha- ja ajatingimustes.

Väljendusviisid: looduslikud ühikud (t., tk., kogus); tööjõu mõõde (slave. Wr, tööjõud); väärtuse väljendus

Kuidas saada: faktide registreerimine, kokkuvõte ja rühmitamine, arvutamine kindlaksmääratud metoodika järgi (SKT, reitingud jne)

AB tüübid: 1.individuaal AB - iseloomustavad üldnähtuste üksikuid elemente 2. Total AB - har-t näitajad kaasobjektidele.

Absoluutne muutus (/_\) on 2 AB vahe.

Statistilise uurimistöö etapid ja meetodid

Statistilised uuringud koosnevad kolmest peamisest etapist:

Statistiline vaatlus on esimene etapp. Selle käigus kogutakse esmast statistilist infot ja andmeid, mis saavad edaspidise statistilise analüüsi aluseks. Statistilisi vaatlusmeetodeid esindavad loendused, statistiline aruandlus, küsitlemine ja valikuline vaatlus.

Statistiline kokkuvõte on teine ​​etapp. Selle käigus toimub esmase informatsiooni töötlemine; konkreetne üksikteave võetakse kokku, moodustades kogumi, et tuvastada uuritavale nähtusele tervikuna omased tüüpilised tunnused ja mustrid. Statistilise kokkuvõtte põhimeetodiks on rühmitamine, kui uuritavad nähtused jaotatakse oluliste tunnuste järgi olulisemateks tüüpideks, tunnusrühmadeks ja alarühmadeks. Statistilise rühmitamise ja kokkuvõtete tulemused esitatakse tabelite ja graafikutena.

Statistilise teabe üldistamine ja analüüs on kolmas etapp. Statistiline analüüs on statistilise uurimistöö viimane etapp.

Analüüsi peamised etapid on järgmised:

1. faktide tuvastamine ja nende hindamine;

2. nähtuse iseloomulike tunnuste ja põhjuste väljaselgitamine;

3. nähtuse võrdlus põhinähtustega - normatiivsed, plaanilised jt;

4. hüpoteeside, järelduste ja oletuste sõnastamine;

5. püstitatud hüpoteeside statistiline kontrollimine spetsiaalsete üldistavate statistiliste näitajate abil.

Üldnäitajad- selles etapis kasutatakse absoluutseid, suhtelisi, keskmisi väärtusi ja indeksisüsteeme. Ühised omadusedüldistavate näitajate kujunemine kehtestatakse nende hälvete mõõtmise ja keskmise näitajani viimise teel. Hälvete - "variatsioonide" uurimine koos keskmiste ja suhteliste väärtuste kasutamisega on väga praktilise ja teadusliku tähtsusega. "Variatsioonide" hälvete näitajad iseloomustavad statistilise üldkogumi homogeensuse astet vastavalt soovitud atribuudile. "Variatsioonide" näitajad määravad varieerumise astme ja piirid. Märkimisväärset huvi pakub "variatsioonide" märkide suhe.

Kõik need kolm etappi on lahutamatult seotud orgaanilise ühtsusega. Seega on statistiline vaatlus ilma täiendava analüüsita mõttetu ja analüüs on võimatu ilma esmase andmetöötluse etapis saadud teabeta.

Empiirilise uurimistöö andmete töötlemine jaguneb tavaliselt mitmeks etapiks:

1) Esmane andmetöötlus:

- tabelite koostamine;

— teabe vormi muutmine;

- Andmete kontrollimine.

2) Statistiliste andmete analüüs:

— esmase statistika analüüs;

— erinevuste usaldusväärsuse hindamine;

— andmete normaliseerimine;

— korrelatsioonianalüüs;

- Faktoranalüüs.

Enamasti on soovitav andmetöötlust alustada pivot-tabelite koostamisest.

Pivot andmetabel- see on omamoodi kõigi uuringu tulemusena saadud andmete "akumulaator", ideaaljuhul peaks see sisaldama kõigi uuritavate andmeid vastavalt kõikidele uurimismeetoditele. Pivot-tabelid koostatakse tavaliselt Microsoft Office Excelis või Wordis Accessis.

Lähteandmete pivot-tabeli aluseks on järgmine vorm. Iga rida sisaldab ühe teema kõigi näitajate väärtusi. Iga veerg (väli) sisaldab kõigi ainete ühe indikaatori väärtusi. Seega on tabeli igas lahtris (lahtris) salvestatud ainult ühe subjekti ühe näitaja üks väärtus. Ülemisel real on katsealuse number järjekorras, täisnimi (või mõni muu tunnus), mõõdetud näitajad, skaala hinnangud jne. See rida muudab tabelis navigeerimise lihtsamaks. Igal järgneval real registreeritakse subjekti nimi ja kõigi temalt mõõdetud parameetrite väärtused; loomulikult kõikidele õppeainetele samas näitajate järjekorras.

Õppeained võib järjestada tähestikulises järjekorras, kuid seda põhimõtet on parem kasutada jaotuse kõige madalamal tasemel. Esiteks on parem jagada teemad vastavalt nende kuuluvusele mis tahes alarühmadesse, mida võrreldakse. Nendes alarühmades on kasulik järjestada ained soo, vanuse või mõne muu teile olulise parameetri järgi.

Teabe vormi muutmine.

Soovitav on sisestada tabelisse kõik teid huvitavad märgid kümnendarvuna, see tähendab, et arvutage minutid ette tunni kümnendmurdudeks, sekundid minuti kümnendmurdudeks, kuude arv kümnendmurdudeks. aasta kümnendmurd jne. See on vajalik, kuna enamiku tänapäeval kasutatavate arvutiprogrammide andmevorming seab oma piirangud. Samuti proovige mitte sisestada tabelisse ilma erilise vajaduseta erinevaid tekstimärke (punkte, komasid, sidekriipse jne).

Kogu info, mida saab numbritega kodeerida, teisendatakse paremini numbriliseks. See annab rohkem võimalusi Sest erinevad tüübid andmetöötlus. Erandiks on esimene rida, mis sisaldab mõõdetud näitajate nimesid (sagedamini lühinimesid - lühendeid). Tabelis olevate numbrite kujul saate sisestada teavet valimi nende parameetrite kohta, mis võivad olla olulised tegurid, kuid teil on kvalitatiivses mõttes.

Statistilise uurimistöö meetodid ja põhietapid

Lihtsamad toimingud võivad olla: numbriline kodeerimine (mehed - 1, naised - 2; treenitud - 1, läbimata - 2 jne) ja kvalitatiivsete näitajate teisendamine auastmeteks.

Andmete kontrollimine.

Pärast tabeli loomist paberil või arvutil on vaja kontrollida saadud andmete kvaliteeti. Selleks piisab sageli andmemassiivi hoolikast uurimisest. Kontrollimist tuleks alustada vigade (kirjavigade) tuvastamisest, mis seisnevad selles, et numbri järjekord on valesti kirjutatud. Näiteks 10 asemel kirjutatakse 100, 94 asemel 9,4 jne. Kui veerge tähelepanelikult vaadata, on seda lihtne tuvastada, kuna väga erinevad parameetrid on suhteliselt haruldased. Kõige sagedamini on ühe parameetri väärtustel sama järjekord või lähimad järjekorrad. Arvutisse andmete kogumisel on oluline järgida kasutatavas statistikaprogrammis andmevormingu nõudeid. Eelkõige puudutab see märki, mis peab eraldama täisarvu osa murdosast kümnendarvuna (punkt või koma).

Matemaatilise statistika meetodite kasutamine esmase empiirilise töötlemisel andmed on vajalikud teadusliku uuringu järelduste usaldusväärsuse suurendamiseks. Samal ajal ei ole soovitatav piirata selliste näitajate kasutamist nagu aritmeetilised keskmised ja protsendid. Enamasti ei anna need piisavat alust empiiriliste andmete põhjal mõistlike järelduste tegemiseks.

Saadud empiiriliste andmete statistilise analüüsi meetodi valik on uuringu väga oluline ja vastutusrikas osa. Ja parem on seda teha enne andmete laekumist. Uuringut planeerides tuleb eelnevalt läbi mõelda, millised empiirilised näitajad fikseeritakse, milliste meetoditega neid töödeldakse ning milliseid järeldusi saab teha erinevate töötlemistulemustega.

Statistilise kriteeriumi valimisel ennekõike on vaja välja selgitada muutujate (tunnuste) tüüp ja mõõtmisskaala, mida kasutati näitajate ja muude muutujate mõõtmisel - näiteks vanus, pere koosseis, haridustase. Muutujad võivad olla mis tahes näitajad, mida saab omavahel võrrelda (st mõõta). Meeles tuleb pidada, et uuringutes saab laialdaselt kasutada nominatiiv- ja järgskaalat: verbaalsed ja mitteverbaalsed käitumisreaktsioonid, sugu, haridustase – seda kõike võib käsitleda muutujatena. Peaasi, et oleks selged ja täpsed kriteeriumid nende ühe või teise tüübi määramiseks, olenevalt püstitatud hüpoteesidest ja ülesannetest.

Statistilise kriteeriumi valikul tuleks keskenduda ka sellele, millist tüüpi andmete jaotus uuringus saadi. Parameetrilisi teste kasutatakse siis, kui saadud andmete jaotust peetakse normaalseks. Normaaljaotus saadakse tõenäolisemalt (kuid mitte tingimata) enam kui 100 katsealuse proovidega (see võib töötada väiksema arvuga või ei pruugi töötada suurema arvuga). Parameetriliste kriteeriumide kasutamisel on vaja kontrollida jaotuse normaalsust.

Mitteparameetriliste kriteeriumide puhul pole andmete jaotuse tüüp oluline. Väikeste katsealuste valimite korral on soovitatav valida mitteparameetrilised kriteeriumid, mis annavad järeldustele suurema kindlustunde, olenemata sellest, kas uuringu käigus saadi andmete normaalne jaotus. Mõnel juhul saab statistiliselt põhjendatud järeldusi teha isegi 5-10 katsealuse valimiga.

Paljud uuringud otsivad erinevusi mõõdetud näitajates teatud tunnustega subjektide vahel. Asjakohaste andmete töötlemisel saab kriteeriumide abil tuvastada erinevusi uuritava tunnuse tasemes või selle jaotuses. Uuringutes tunnuse avaldumise erinevuste olulisuse kindlakstegemiseks kasutatakse sageli selliseid näitajaid nagu paaris Wilcoxoni test, Mann-Whitney U-test, x-ruudu (x2) test, Fisheri täpne test ja binoomtest. kasutatud.

Paljudes uuringutes otsitakse samades ainetes uuritavate näitajate seost. Asjakohaste andmete töötlemiseks saab kasutada korrelatsioonikoefitsiente. Väärtuste omavahelist suhet ja nende sõltuvust iseloomustavad sageli Pearsoni lineaarne korrelatsioonikordaja ja Spearmani auaste korrelatsioonikordaja.

Andmestruktuur (ja vastavalt ka uuritava reaalsuse struktuur), samuti nende seos selgub faktoranalüüsiga.

Paljudes uuringutes on huvipakkuv analüüsida tunnuse varieeruvust mis tahes kontrollitud tegurite mõjul ehk teisisõnu hinnata erinevate tegurite mõju uuritavale tunnusele. Matemaatiliseks andmetöötluseks sellistes ülesannetes Mann-Whitney U-test, Kruskal-Wallise test, Wilcoxoni T-test, ? 2 Friedman. Siiski võib dispersioonanalüüs olla kasulikum, et uurida mitme teguri mõju ja veelgi enam vastastikust mõju uuritavale parameetrile. Uurija lähtub eeldusest, et mõnda muutujat võib pidada põhjusteks, teisi aga tagajärgedeks. Esimest tüüpi muutujaid peetakse teguriteks, teist tüüpi muutujaid aga efektiivseteks tunnusteks. See on erinevus dispersioonanalüüsi ja korrelatsioonianalüüsi vahel, mille puhul eeldatakse, et muutused ühes atribuudis on lihtsalt seotud teatud muutustega teises.

Paljudes uuringutes ilmneb mis tahes parameetrite ja ilmingute muutuste (nihke) olulisus teatud aja jooksul, teatud tingimustel (näiteks parandusmeetmete tingimustes). Praktilise psühholoogia kujundavad katsed lahendavad täpselt selle probleemi. Asjakohaste andmete töötlemiseks saab kasutada koefitsiente, et hinnata uuritava tunnuse väärtuste nihke usaldusväärsust. Selleks kasutatakse sageli märgikriteeriume, Wilcoxoni T-testi.

Oluline on pöörata tähelepanu iga kriteeriumi piirangutele. Kui üks kriteerium olemasolevate andmete analüüsiks ei sobi, on alati võimalik leida mõni muu, kas või andmete enda esitusviisi muutes. Enne empiiriliste andmete statistilise analüüsi tegemist on kasulik kontrollida, kas on kriitilisi väärtusi, mis vastavad teie andmete hulgale ja tüübile. Vastasel juhul võite pettuda, kui teie arvutused tabelis puudumise tõttu asjatuks osutuvad kriitilised väärtused teie valitud valimi suurusega.

Pärast kriteeriumi arvutamise protseduuriga tutvumist saate teha "käsitsi" andmetöötlust või kasutada personaalarvuti statistikaprogrammi.

Arvutitöötluseks on populaarseimad programmid SPSS ja Statistica.

Statistikaprogrammide kasutamine arvutitöötlemisel kiirendab materjali töötlemist mitme suurusjärgu võrra ja annab uurijale selliseid analüüsimeetodeid, mida käsitsi töötluses rakendada ei saa. Neid eeliseid saab aga täielikult ära kasutada, kui teadlasel on selles valdkonnas vajalik väljaõpe. Tavaliselt, mida võimsam on arvutiprogramm (mida võimsam see on), seda rohkem aega kulub selle valdamiseks. Seega ei ole selle uurimiseks aja kulutamine haruldase juurdepääsuga võimsale statistikaaparaadile täiesti tõhus. Väga sageli nõuab selliste programmide kasutamine ka lihtsate ülesannete lahendamiseks teatud oskusi.

Asjatute raskuste ja ajakulu vältimiseks on palju efektiivsem pöörduda professionaalide poole. Nad teostavad kvalitatiivselt ja professionaalselt kogu teie uurimisandmete matemaatilise ja statistilise analüüsi: esmase statistika analüüs, erinevuste usaldusväärsuse hindamine, andmete normaliseerimine, korrelatsiooni- ja faktoranalüüs jne.

Pärast andmete vajaliku statistilise analüüsi läbiviimist on vaja saadud tulemused korreleerida algselt püstitatud hüpoteesiga, seda teemat uurinud autorite ja varasemate uurijate teoreetiliste põhjendustega. Sõnastage järeldused ja tõlgendage tulemusi.

Eelmine12345678910Järgmine

Statistilise uurimistöö põhietapid

Mõelge kõige olulisemale statistikameetodile - statistilisele vaatlusele.

Kasutades erinevaid statistilise metoodika meetodeid ja tehnikaid

eeldab igakülgse ja usaldusväärse teabe kättesaadavust uuritava kohta

objektiks. Massiliste sotsiaalsete nähtuste uurimine hõlmab kogumise etappe

statistiline teave ja selle esmane töötlemine, teave ja rühmitamine

vaatlustulemused teatud agregaadid, üldistamine ja analüüs

materjalid kätte saanud.

Statistilise uurimistöö esimeses etapis esmane

statistilised andmed või töötlemata statistiline teave, mis

on tulevase statistikahoone vundament. Et hoone oleks

kindel, kindel ja kvaliteetne peaks olema selle aluseks. Kui kogumisel

esmased statistilised andmed, tehti viga või osutus materjal selleks

halva kvaliteediga, mõjutab see mõlema korrektsust ja usaldusväärsust

nii teoreetilisi kui ka praktilisi leide. Seetõttu statistiline

vaatlus algfaasist lõppfaasini – finaali saamine

materjalid - peaksid olema hoolikalt läbi mõeldud ja selgelt organiseeritud.

Statistiline vaatlus annab lähtematerjali üldistamiseks, alguseks

mis toimib kokkuvõttena. Kui statistilise vaatluse käigus iga selle kohta

üksus saab mitmelt poolt seda iseloomustavat teavet, seejärel andmeid

kokkuvõtted iseloomustavad kogu statistilist üldkogumit ja selle üksikuid osi.

Selles etapis jagatakse elanikkond erinevuse märkide järgi ja kombineeritakse vastavalt

sarnasusmärgid, kogunäitajad arvutatakse rühmade ja sisse

üldiselt. Rühmitamismeetodit kasutades jaotatakse uuritavad nähtused olulisemateks

tüübid, iseloomulikud rühmad ja alarühmad vastavalt olulistele tunnustele. Kasutades

rühmitused on olulises osas piiratud kvalitatiivselt homogeensed

totaalsus, mis on määratluse ja rakendamise eeltingimus

kokkuvõtlikud näitajad.

Analüüsi viimases etapis üldistavate näitajate abil

arvutatakse suhtelised ja keskmised väärtused, antakse kokkuvõtlik hinnang

märkide variatsioonid, iseloomustatakse nähtuste dünaamikat, rakendatakse indekseid,

tasakaalukonstruktsioonid, arvutatakse tihedust iseloomustavad näitajad

seosed märkide muutumises. Kõige ratsionaalsemaks ja selgemaks

digitaalse materjali esitamine, see esitatakse tabelite ja graafikute kujul.

3. Statistiline vaatlus: mõiste, põhivormid.

See on teaduslik ja korralduslik töö andmete kogumiseks. Vormid: stat. 1) aruandlus, kat. põhineb dokumentaalsel raamatupidamisel. alates 1998. aastast on kasutusele võetud 4 ühtset föderaalriigi järelevalve vormi: FP-1 (projekti küsimus), FP-2 (investeeringud), FP-3 (organisatsioonide finantsseisund), FP-4 (-t töötajate arv, tööjõud). ), 2) spetsiaalselt organiseeritud vaatlus (loendus), 3) register on s-ma pok-lei, mis iseloomustab iga vaatlusüksust: us- niya, pr-ty, ehitusplatside ja töövõtjate registrid. jae- ja hulgikaubandus. Vaatluse liigid: 1) pidev, mittepidev (valikuline, kvalifitseeritud põhimassiivi meetodil, monograafia). Vaatlus on praegune, punkt., Ühekordne. Vaatlusmeetodid: otsene, dokumentaalne, küsitlus (ekspediitor, küsimustik, era-, kirjavahetus). Statistilised vaatlused viiakse läbi vastavalt plaanile, mis sisaldab: programmi-metoodilisi küsimusi (eesmärgid, ülesanded), korralduslikke küsimusi (aeg, koht). Vaatluste tulemusena tekivad vead, kass vähendab vaatluste täpsust, seetõttu toimub andmete kontroll (loogiline ja loendav). Autentsete andmete kontrollimise tulemusena selguvad järgmised vaatlusvead: juhuslik. vead (registreerimisvead), tahtlikud vead, tahtmatud (süsteem. ja mittesüsteem.), esinduslikkuse (representatiivsuse) vead.

Statistilise vaatluse programm-metoodilised küsimused.

Statistilise vaatluse programm ja metoodilised küsimused

Iga vaatlus viiakse läbi kindla eesmärgiga.

Selle läbiviimisel on vaja kindlaks määrata, mida uurida. Tuleb lahendada järgmised küsimused:

Vaatluse objekt - objektide, nähtuste kogum, millest tuleks teavet koguda. Objekti määratlemisel selle peamine eristavad tunnused(märgid). Iga massivaatlusobjekt koosneb nende üksikutest ühikutest, seega on vaja otsustada, milline on terviku element, mis toimib vaatlusüksusena.

Vaatlusühik - see on objekti lahutamatu osa, mis on registreerimisele kuuluvate märkide kandja ja konto aluseks.

Kvalifikatsioon on vaatlusobjektile teatud kvantitatiivsed piirangud.

märk - see on omadus, mis iseloomustab uuritava populatsiooni ühikutele omaseid teatud tunnuseid ja omadusi.

Statistilise vaatluse korralduslikud küsimused.

Vaatlusprogramm koostatakse ankeetidena (ankeetid, ankeedid), kuhu sisestatakse esmased andmed.

Vajalikuks täienduseks vormidele on juhis, mis selgitab küsimuste tähendust.

Programmi korralduslikud küsimused hõlmavad järgmist:

vaatlustingimused;

vaatluse kriitiline hetk;

ettevalmistustööd;

Vaatlusperiood, millele salvestatud teave viidatakse. Seda nimetatakse objektiivseks vaatlusajaks. See võib olla teatud ajaperiood (päev, dekaad, kuu) või teatud hetk. Momenti, millega salvestatud teave on seotud, nimetatakse vaatluse kriitiliseks hetkeks.

Näiteks 1994. aasta mikroloenduse kriitiline hetk. oli 0.00 h.

ööl vastu 13.-14.veebruari. Kriitilise vaatlusmomendi kindlaksmääramisega saab fotograafilise täpsusega kindlaks teha asjade tegeliku seisu.

Ettevalmistustöö näeb ette vaatluse tagamise dokumentidega, samuti aruandlusüksuste loetelu, vormide, juhiste koostamist.

Vaatluse käigus või selle tulemuste põhjal täidetakse dokumendid m.

Oluline koht süsteemis ettevalmistustööd omab personali valikut ja väljaõpet, samuti vaatlusel osalenute teavitamist.

⇐ Eelmine12345678910Järgmine ⇒

Avaldamise kuupäev: 2015-01-09; Loe: 313 | Lehe autoriõiguste rikkumine

Studopedia.org – Studopedia.Org – 2014-2018. (0,002 s) ...

Statistilise uurimistöö etapid.

1. etapp: Statistiline vaatlus.

2. etapp: vaatlustulemuste taandamine ja rühmitamine teatud populatsioonidesse.

3. etapp: Saadud materjalide üldistamine ja analüüs. Nähtuste omavaheliste seoste ja mastaapide tuvastamine, nende arengumustrite määramine, ennustavate hinnangute väljatöötamine. Oluline on omada igakülgset ja usaldusväärset teavet uuritava objekti kohta.

Statistilise uurimistöö esimeses etapis moodustatakse esmased statistilised andmed ehk statistiline alginformatsioon, mis on tulevase statistilise "hoone" aluseks.

STATISTILISTE UURINGUTE ETAPID

Et “ehitis” oleks vastupidav, kindel ja kvaliteetne, peab selle vundament olema. Kui esmaste statistiliste andmete kogumisel tehti viga või materjal osutus ebakvaliteetseks, mõjutab see nii teoreetiliste kui ka praktiliste järelduste õigsust ja usaldusväärsust. Seetõttu tuleb statistiline vaatlus esialgsest kuni viimase etapini hoolikalt läbi mõelda ja selgelt korraldada.

Statistiline vaatlus annab lähtematerjali üldistamiseks, mille algus on kokkuvõte. Kui statistilise vaatluse käigus saadakse iga selle üksuse kohta seda mitmest küljest iseloomustav info, siis need aruanded iseloomustavad kogu statistilist agregaati ja selle üksikuid osi. Selles etapis jagatakse populatsioon erinevuse märkide järgi ja kombineeritakse sarnasuse märkide järgi, arvutatakse kogunäitajad rühmade ja tervikuna. Rühmitamismeetodil jagatakse uuritavad nähtused oluliste tunnuste järgi olulisemateks tüüpideks, tunnusrühmadeks ja alarühmadeks. Rühmituste abil piiratakse kvalitatiivselt homogeenseid populatsioone, mis on üldistavate näitajate määratlemise ja rakendamise eelduseks.

Analüüsi viimases etapis arvutatakse üldistavate näitajate abil suhtelised ja keskmised väärtused, antakse hinnang märkide varieerumisele, iseloomustatakse nähtuste dünaamikat, rakendatakse indekseid ja tasakaalukonstruktsioone, näitajaid. arvutatud, mis iseloomustavad suhete lähedust muutuvates märkides. Digitaalse materjali võimalikult ratsionaalse ja visuaalse esituse eesmärgil esitatakse see tabelite ja graafikutena.

Statistika tunnetuslik väärtus asi on:

1) statistika annab digitaalse ja sisuka kajastuse uuritavatest nähtustest ja protsessidest, on kõige usaldusväärsem viis tegelikkuse hindamiseks; 2) statistika annab majanduslikele järeldustele tõendusjõu, võimaldab kontrollida erinevaid "kõndivaid" väiteid, üksikuid teoreetilisi seisukohti; 3) statistikal on võime paljastada nähtuste seoseid, näidata nende vormi ja tugevust.

1. STATISTILINE TÄHELEPANEK

1.1. Põhimõisted

Statistiline vaatlus — tegemist on statistilise uurimistöö esimese etapiga, mis kujutab endast ühiskonnaelu nähtusi ja protsesse iseloomustavate faktide teaduslikult organiseeritud arvestust ning selle arvestuse alusel saadud andmete kogumist, mis on teaduslikult korraldatud ühtse programmi järgi.

Kuid mitte iga teabekogu ei ole statistiline vaatlus. Statistilisest vaatlusest saab rääkida alles siis, kui uuritakse statistilisi seaduspärasusi, s.t. need, mis avalduvad massilises protsessis, mõne hulga suures hulgas ühikutes. Seetõttu peaks statistiline vaatlus olema planeeritud, massiline ja süsteemne.

Planeeritus statistiline vaatlus seisneb selles, et see koostatakse ja viiakse läbi väljatöötatud plaani järgi, mis hõlmab metoodika, korralduse, teabe kogumise, kogutud materjali kvaliteedikontrolli, usaldusväärsuse ja lõpptulemuste esitamise küsimusi.

Mass statistilise vaatluse olemus tähendab, et see hõlmab paljusid selle protsessi avaldumisjuhtumeid, millest piisab tõeste andmete saamiseks, mis iseloomustavad mitte ainult üksikuid üksusi, vaid kogu populatsiooni tervikuna.

Süstemaatiline statistilise vaatluse määrab asjaolu, et seda tuleb teha kas süstemaatiliselt, pidevalt või regulaarselt.

Statistilisele vaatlusele esitatakse järgmised nõuded:

1) statistiliste andmete täielikkus (uuritava üldkogumi üksuste, konkreetse nähtuse aspektide katvuse täielikkus, samuti katvuse täielikkus ajas);

2) andmete usaldusväärsus ja täpsus;

3) nende ühetaolisus ja võrreldavus.

Igasugune statistiline uurimus peab algama selle eesmärkide ja eesmärkide sõnastamisest. Pärast seda määratakse vaatlusobjekt ja üksus, töötatakse välja programm ning valitakse vaatluse tüüp ja meetod.

Vaatluse objekt- sotsiaalmajanduslike nähtuste ja protsesside kogum, mida uuritakse, või täpsed piirid, mille raames statistilist teavet salvestatakse . Näiteks tuleb rahvaloenduse käigus kindlaks teha, milline elanikkond kuulub registreerimisele – kas sularaha, st see, kes loenduse ajal tegelikult antud piirkonnas asub või püsiv ehk alaliselt riigis elav elanikkond. antud ala. Tööstuse mõõdistamisel tuleb kindlaks teha, millised ettevõtted liigitatakse tööstuslikuks. Mõnel juhul kasutatakse üht või teist kvalifikatsiooni vaatlusobjekti piiramiseks. Kvalifikatsioon– piirav omadus, millele peavad vastama kõik uuritava üldkogumi üksused. Nii tuleb näiteks tootmisseadmete loendusel kindlaks teha, mida tootmisseadmetele omistatakse ja mida käsitööriist, millised seadmed kuuluvad loendusele - ainult töökorras või ka remondis, laos, tagavaras.

Vaatlusühik nimetatakse vaatlusobjekti lahutamatuks osaks, mis on loendamise aluseks ja millel on tunnused, mis kuuluvad vaatluse ajal registreerimisele.

Nii on näiteks rahvaloenduse vaatlusüksuseks iga inimene. Kui ülesandeks on määrata ka leibkondade arv ja koosseis, siis on iga leibkond koos inimesega vaatlusüksuseks.

Vaatlusprogramm- see on loetelu probleemidest, mille kohta teavet kogutakse, või registreeritavate märkide ja näitajate loend . Vaatlusprogramm koostatakse ankeedi (ankeet, ankeet) kujul, kuhu kantakse esmane info. Vajalik lisa vormile on juhis (või viited vormidele endile), mis selgitab küsimuse tähendust. Vaatlusprogrammi küsimuste koosseis ja sisu sõltuvad uuringu eesmärkidest ja uuritava sotsiaalse nähtuse omadustest.

Objektide ja nähtuste kvantitatiivsete aspektide uurimise kontseptsioon kujunes välja juba ammu, hetkest, mil inimesel tekkisid teabega töötamise elementaarsed oskused. Meie aegadesse jõudnud mõiste “statistika” on aga laenatud palju hiljem ladina keelest ja tuleneb sõnast “status”, mis tähendab “asjade teatud seisu”. "Seatust" kasutati ka "poliitilise riigi" tähenduses ja see fikseeriti peaaegu kõigis Euroopa keeltes selles semantilises tähenduses: ingliskeelne "state", saksa "staat", itaalia "stato" ja selle tuletis " statista" – riigitundja.

Sõna "statistika" kasutati laialdaselt 18. sajandil ja seda kasutati "riigiteaduse" tähenduses. Statistika on praktilise tegevuse haru, mille eesmärk on ühiskonnaelu nähtuste ja protsesside andmete kogumine, töötlemine, analüüsimine ja avalikuks kasutamiseks andmine.

Analüüs on objekti teadusliku uurimise meetod, võttes arvesse selle üksikuid aspekte ja koostisosad.

Majandusstatistiline analüüs on traditsiooniliste statistiliste ja matemaatilis-statistiliste meetodite laialdasel kasutamisel põhineva metoodika väljatöötamine, et kontrollida uuritavate nähtuste ja protsesside adekvaatset kajastamist.

Statistilise uurimistöö etapid. Statistilised uuringud toimuvad kolmes etapis:

• 1) statistiline vaatlus;
• 2) saadud andmete kokkuvõte;
• 3) statistiline analüüs.

Esimeses etapis kogutakse esmased statistilised andmed massivaatluste meetodil.

Statistilise uuringu teises etapis töödeldakse kogutud andmeid esmalt, tehakse kokkuvõte ja rühmitatakse. Rühmitamise meetod võimaldab valida homogeenseid populatsioone, jagada need rühmadeks ja alarühmadeks. Kokkuvõte - see on kogu elanikkonna kui terviku ja selle üksikute rühmade ja alarühmade kogusummade laekumine.

Rühmitamise ja kokkuvõtte tulemused esitatakse statistiliste tabelite kujul. Selle etapi põhisisu on üleminek iga vaatlusüksuse tunnustelt üldkogumi kui terviku või selle rühmade kokkuvõtlikele tunnustele.

Kolmandas etapis analüüsitakse saadud koondandmeid näitajate üldistamise meetodil (absoluutsed, suhtelised ja keskmised väärtused, variatsiooninäitajad, indeksisüsteemid, matemaatilise statistika meetodid, tabelimeetod, graafiline meetod jne).

Statistilise analüüsi põhialused:

• 1) faktide kinnitamine ja nende hinnangu andmine;
• 2) nähtuse iseloomulike tunnuste ja põhjuste väljaselgitamine;
• 3) nähtuse võrdlemine normatiivsete, plaaniliste ja muude nähtustega, mis võetakse võrdluse aluseks;
• 4) järelduste, prognooside, eelduste ja hüpoteeside sõnastamine;
• 5) pakutud eelduste (hüpoteeside) statistiline kontrollimine.

Statistiliste andmete analüüs ja üldistamine - Viimane etapp statistilised uuringud, mille lõppeesmärk on saada teoreetilisi järeldusi ja praktilisi järeldusi uuritavate sotsiaalmajanduslike nähtuste ja protsesside suundumuste ja mustrite kohta. Statistilise analüüsi ülesanneteks on: uuritavate nähtuste ja protsesside eripärade ja tunnuste kindlaksmääramine ja hindamine, nende struktuuri, omavaheliste seoste ja arengumustrite uurimine.

Statistiline andmeanalüüs viiakse läbi tihedas seoses uuritavate nähtuste olemuse ja vastavate kvantitatiivsete vahendite teoreetilise, kvalitatiivse analüüsiga, nende struktuuri, seoste ja dünaamika uurimisega.

Statistiline analüüs on sotsiaalmajanduslike nähtuste struktuuri iseloomulike tunnuste, nähtuste seoste, suundumuste, arengumustrite uurimine, mille jaoks kasutatakse spetsiifilisi majandusstatistilisi ja matemaatilis-statistilisi meetodeid. Statistilise analüüsi lõpetab saadud tulemuste tõlgendamine.

Statistilises analüüsis jagatakse märgid üksteisele nende mõju olemuse järgi:

• 1. Märk-tulemus – selles uuringus analüüsitud märk. Sellise sisselogimise individuaalsed mõõtmed üksikud elemendid populatsioone mõjutab üks või mitu muud tunnust. Teisisõnu käsitletakse atribuut-tulemust teiste tegurite koosmõju tagajärjena;
• 2. Märgitegur - uuritavat märki mõjutav märk (tunnus-tulemus). Lisaks saab märgiteguri ja märgi-tulemuse vahelist seost kvantitatiivselt määrata. Selle mõiste sünonüümid statistikas on "faktorimärk", "tegur". On vaja eristada mõistete tunnusfaktor ja märgikaal. Märgikaal on märk, mida tuleb arvutustes arvesse võtta. Kuid märgi kaal ei mõjuta uuritavat märki. Tunnustegurit võib käsitleda tunnuse kaaluna, st arvesse võtta arvutustes, kuid mitte iga tunnuse kaal ei ole tunnustegur. Näiteks õpilaste rühmas õppides tuleks arvestada eksamiks valmistumise aja ja eksamil saadud punktide arvu suhet, tuleks arvesse võtta ka kolmandat tunnust: "Teatud punktisummale atesteeritud inimeste arv ." Viimane omadus tulemust ei mõjuta, kuid see lisatakse analüütilisse arvutusse. Just seda tunnust nimetatakse kaalutunnuseks, mitte faktoritunnuseks.

Enne analüüsi jätkamist on vaja kontrollida, kas selle usaldusväärsust ja õigsust tagavad tingimused on täidetud:

• - esmaste digitaalsete andmete usaldusväärsus;
• - uuritava üldkogumi katvuse täielikkus;
• - Näitajate võrreldavus (arvestusüksused, territoorium, arvutusmeetod).

Statistilise analüüsi peamised mõisted on järgmised:

• 1. Hüpotees;
• 2. Otsustav funktsioon ja otsustav reegel;
• 3. Näidis alates elanikkonnast;
• 4. Üldkogumi tunnuste hindamine;
• 5. Usaldusintervall;
• 6. trend;
• 7. Statistiline seos.

Analüüs on statistilise uurimistöö viimane etapp, mille sisuks on uuritava nähtuse seoste ja mustrite väljaselgitamine, järelduste ja ettepanekute sõnastamine.

Konkreetsest nähtusest ettekujutuse saamiseks, järelduste tegemiseks on vaja läbi viia statistiline uuring. Tervishoiu ja meditsiini statistilise uurimistöö objektiks võivad olla elanikkonna tervis, arstiabi korraldus, raviasutuste tegevuse erinevad osad, terviseseisundit mõjutavad keskkonnategurid.

Statistilise uuringu läbiviimise metoodiline järjekord koosneb teatud etappidest.

1. etapp. Uurimistöö plaani ja programmi koostamine.

2. etapp. Materjali kogumine (statistiline vaatlus).

3. etapp. Materjaliarendus, statistiline rühmitamine ja kokkuvõte

4. etapp. Uuritava nähtuse statistiline analüüs, järelduste sõnastamine.

5. etapp Kirjanduslik töötlus ja tulemuste esitlemine.

Statistilise uuringu lõppedes töötatakse välja soovitused ja juhtimisotsused, uuringu tulemused rakendatakse praktikas ning hinnatakse efektiivsust.

Statistilise uuringu läbiviimisel oluline element on järgida nende etappide rakendamisel ranget järjestust.

Esimene aste Statistilised uuringud - plaani ja programmi koostamine - on ettevalmistavad, mille käigus määratakse kindlaks õppetöö eesmärk ja eesmärgid, koostatakse plaan ja uurimisprogramm, töötatakse välja statistilise materjali kokkuvõtte programm ning lahendatakse korralduslikud küsimused.

Statistilise uuringuga alustades on vaja täpselt ja selgelt sõnastada uuringu eesmärk ja eesmärgid, tutvuda selleteemalise kirjandusega.

Eesmärk määrab uurimistöö põhisuuna ja on reeglina mitte ainult teoreetiline, vaid ka praktiline. Eesmärk on sõnastatud selgelt, selgelt, üheselt.

Eesmärgi avalikustamiseks määratletakse uurimisülesanded.

Ettevalmistava etapi oluline aspekt on organisatsiooni plaani väljatöötamine. organisatsiooniline plaan uurimistöö hõlmab koha (vaatluse haldusterritoriaalsed piirid), aja (spetsiifilised terminid vaatluse läbiviimiseks, materjali arendamiseks ja analüüsiks) ja uurimisobjekti (korraldajad, teostajad, metoodiline ja organisatsiooniline juhtimine, uurimistöö allikad) kindlaksmääramist. rahastamine).

Pl A n uurimistööd d ov A nia sisaldab:

Uuritava objekti määratlus (statistiline üldkogum);

Uuringu maht (pidev, mittepidev);

Tüübid (praegune, ühekordne);

Statistilise teabe kogumise viisid. Uurimisprogramm sisaldab:

Vaatlusühiku määratlus;

Küsimuste loend (arvestusmärgid), mis tuleb registreerida seoses iga vaatlusühikuga*

Individuaalse raamatupidamise (registreerimis) vormi väljatöötamine koos küsimuste ja registreeritavate tunnuste loeteluga;

Tabeliplaanide väljatöötamine, kuhu seejärel sisestatakse uuringu tulemused.

Iga vaatlusüksuse kohta täidetakse eraldi vorm, mis sisaldab passiosa, selgelt sõnastatud programmi küsimusi, mis on seatud kindlasse järjestusse, ja dokumendi täitmise kuupäeva.

Raamatupidamisblankettidena saab kasutada raviasutuste praktikas kasutatavaid raamatupidamisarstlikke blankette.

Teabe saamise allikateks võivad olla muud meditsiinilised dokumendid (ambulatooriumi haiguslood ja individuaalsed kaardid, lapse arengulugu, sünnilugu), raviasutuste aruandlusvormid jms.

Andmete statistilise arendamise võimaldamiseks nendest dokumentidest kopeeritakse teave spetsiaalselt selleks ette nähtud raamatupidamislehtedele, mille sisu määratakse igal üksikjuhul vastavalt uuringu eesmärkidele.

Praegu saab seoses vaatlustulemuste masintöötlusega arvuti abil vormistada programmilisi küsimusi , kui küsimusi raamatupidamisdokumendis esitatakse alternatiivide kujul (jah, ei) , või pakutakse valmis vastuseid, mille hulgast tuleks valida konkreetne vastus.

Statistilise uuringu esimeses etapis koos vaatlusprogrammiga koostatakse saadud andmete kokkuvõtte programm *, mis sisaldab rühmitamise põhimõtete kehtestamist, rühmitamise tunnuste valikut. , nende märkide kombinatsioonide määramine, statistiliste tabelite skeemide koostamine.

Teine faas- statistilise materjali kogumine (statistiline vaatlus) - seisneb uuritava nähtuse üksikjuhtumite ja neid iseloomustavate arvestusmärkide registreerimises registreerimisvormidel. Enne selle töö tegemist ja selle ajal toimub vaatlejate juhendamine (suuline või kirjalik) ning neile antakse registreerimislehed.

Ajaliselt võib statistiline vaatlus olla jooksev ja ühekordne.

Kell praegune vaatlus Yu denia nähtust uuritakse teatud aja jooksul (nädal, kvartal , aasta jne) nähtuse igapäevase registreerimisega iga juhtumi korral. Praeguse vaatluse näide on sündide arvu arvestamine , surnud, haiged , haiglast välja kirjutatud jne See võtab arvesse kiiresti muutuvaid nähtusi.

Kell ühekordne vaatlus Yu denia statistilisi andmeid kogutakse teatud (kriitilisel) ajahetkel. Ühekordne vaatlus on: rahvaloendus, uuring füüsiline areng lapsed, aasta hobuste haiglavoodite arvestus, raviasutuste sertifitseerimine jne. Sellesse liiki kuuluvad ka rahvastiku ennetavad uuringud. Ühekordne registreerimine kajastab nähtuse seisundit õppimise ajal. Seda tüüpi vaatlusi kasutatakse aeglaselt muutuvate nähtuste uurimiseks.

Vaatluse tüübi valiku ajas määrab uuringu eesmärk ja eesmärgid. Näiteks saab haiglaravil viibivate patsientide tunnused saada haiglast lahkunute jooksva registreerimise (praegune vaatlus) või haiglas viibivate patsientide ühepäevase loenduse (ühekordne vaatlus) tulemusel.

Sõltuvalt uuritava nähtuse hõlmatuse terviklikkusest eristatakse pidevat ja mittepidevat uuringut.

Kell pidev Uuringus uuritakse kõiki üldkogumisse kuuluvaid vaatlusühikuid, s.o. üldine elanikkond. Pideva uuringuga tehakse kindlaks nähtuse absoluutsed mõõtmed, näiteks kogurahvastik, sündide või surmade koguarv, konkreetse haiguse juhtude koguarv jne. Kasutatakse ka pidevat meetodit. juhtudel, kui teave on vajalik operatiivtööks (nakkushaiguste arvestus, arstide töökoormus jne)

Kell katkendlik Uuringus uuritakse ainult osa üldpopulatsioonist. See on jagatud mitmeks tüübiks: küsimustik, monograafiline, põhimassiivi, valikuline. Meditsiiniliste uuringute kõige levinum meetod on proovivõtumeetod.

Monograafiline meetod- annab üksikasjaliku kirjelduse populatsiooni üksikutest üksustest, mis on igas suhtes iseloomulikud, ning objektide põhjaliku ja põhjaliku kirjelduse.

Põhimassiivi meetod- hõlmab nende objektide uurimist, kuhu on koondunud valdav enamus vaatlusühikuid. Selle meetodi puuduseks on see, et osa populatsioonist jääb uuringuga katmata, ehkki väikese suurusega, kuid mis võib põhimassiivist oluliselt erineda.

Küsimustiku meetod- see on statistiliste andmete kogumine, kasutades spetsiaalselt koostatud küsimustikke, mis on suunatud teatud ringile. See uuring põhineb vabatahtlikkuse põhimõttel, mistõttu ankeetide tagastamine on sageli puudulik. Sageli kannavad vastused püstitatud küsimustele subjektiivsuse ja juhuse jälje. Seda meetodit kasutatakse uuritava nähtuse ligikaudse kirjelduse saamiseks.

Proovivõtu meetod- on taandatud mõne spetsiaalselt valitud vaatlusühikute osa uurimisele, et iseloomustada kogu üldpopulatsiooni. Selle meetodi eeliseks on kõrge usaldusväärsusega tulemuste saamine ja oluliselt madalamad kulud. Uuringus töötab väiksem arv esinejaid , pealegi nõuab see vähem aega.

Roll ja koht meditsiinistatistikas proovivõtu meetod on eriti suured, kuna meditsiinitöötajad tegelevad tavaliselt vaid osaga uuritavast nähtusest: uurivad teatud haigusega patsientide rühma, analüüsivad üksikute osakondade ja meditsiiniasutuste tööd. , hinnata teatud ürituste kvaliteeti jne.

Statistilise vaatluse käigus teabe hankimise meetodi ja selle rakendamise olemuse järgi eristatakse mitut tüüpi:

1) otsene vaatlus(patsientide kliiniline läbivaatus , labori läbiviimine , instrumentaalne uurimine , antropomeetrilised mõõtmised jne)

2) sotsioloogilised meetodid: intervjuu meetod (näost näkku küsitlus), küsitlemine (korrespondentsuuring - anonüümne või mitteanonüümne) jne;

3) dokumentaalne uurimus A ei(arvestuse ja aruandluse meditsiinidokumentide teabe koopia, asutuste ja organisatsioonide riikliku statistika teave.)

Kolmas etapp- materjali rühmitamine ja kokkuvõte - algab vaatluste arvu kontrollimisest ja täpsustamisest , saadud teabe täielikkus ja õigsus , vigade, dubleerivate kirjete jms tuvastamine ja kõrvaldamine.

Materjali korrektseks väljatöötamiseks kasutatakse esmaste raamatupidamisdokumentide krüpteerimist. , need. iga tunnuse ja selle rühma tähistamine märgiga - tähestikuline või numbriline. Krüpteerimine on tehnika , materjali arendamise hõlbustamine ja kiirendamine , kvaliteedi parandamine, arenduse täpsus. Šifreid – sümboleid – arendatakse meelevaldselt. Diagnooside kodeerimisel on soovitatav kasutada rahvusvahelist haiguste nomenklatuuri ja klassifikatsiooni; elukutsete kodeerimisel - ametite sõnastik.

Krüpteerimise eeliseks on see, et vajadusel saab pärast põhiarenduse lõppu naasta arendusmaterjali juurde, et selgitada uusi seoseid ja sõltuvusi. Krüpteeritud raamatupidamismaterjal muudab selle lihtsamaks ja kiiremaks , kui krüpteerimata. Pärast kontrollimist funktsioonid rühmitatakse.

rühmitamine- uuritud andmete kogumi jagamine homogeenseteks , tüüpilised rühmad kõige olulisemate tunnuste järgi. Rühmitamist saab läbi viia kvalitatiivsetel ja kvantitatiivsetel alustel. Rühmitamistunnuse valik sõltub uuritava populatsiooni iseloomust ja uuringu eesmärkidest.

Tüpoloogiline rühmitamine toimub kvalitatiivsete (kirjeldavate, omistavate) tunnuste järgi, näiteks soo järgi , elukutse, haigusgrupid, haiguse kulgemise raskus, operatsioonijärgsed tüsistused jne.

Kvantitatiivsete (variatsiooniliste) tunnuste järgi rühmitamine toimub tunnuse arvulise suuruse alusel , Näiteks , vanuse järgi , haiguse kestus, ravi kestus jne. Kvantitatiivne rühmitamine nõuab lahendust rühmitamisintervalli suuruse küsimusele: intervall võib olla võrdne ja mõnel juhul ka ebavõrdne, hõlmata isegi nn avatud rühmi.

Näiteks , vanuse järgi rühmitamisel saab määrata avatud rühmad: kuni 1 a . 50 aastat ja vanemad.

Rühmade arvu määramisel lähtutakse uuringu eesmärgist ja eesmärkidest. On vajalik, et rühmitused saaksid paljastada uuritava nähtuse mustrid. Suur number rühmad võivad põhjustada materjali liigset muljumist, tarbetuid detaile. Väike rühmade arv põhjustab iseloomulike tunnuste varjamist.

Pärast materjali rühmitamise lõpetamist jätkake kokkuvõttega.

KOOS viina- üksikjuhtumite üldistamine , statistilise uuringu tulemusena saadud, teatud rühmadesse, nende arvutamine ja paigutustabelitesse lisamine.

Statistilise materjali kokkuvõte tehakse statistiliste tabelite abil. Tabel , pole numbritega täidetud , nimetatakse paigutuseks.

Statistilised tabelid on loetelud , kronoloogiline, territoriaalne.

Tabelis on subjekt ja predikaat. Statistiline subjekt on tavaliselt paigutatud horisontaaljoontele tabeli vasakus servas ja kajastab peamist, põhitunnust. Statistiline predikaat on paigutatud piki vertikaalseid veerge vasakult paremale ja kajastab täiendavaid raamatupidamisfunktsioone.

Statistilised tabelid jagunevad lihtsateks , rühm ja kombinatsioon.

IN lihtsad tabelid esitatakse materjali arvuline jaotus ühe tunnuse järgi , selle koostisosad (tabel 1). Lihtne tabel sisaldab tavaliselt lihtsat loetelu või kokkuvõtet uuritava nähtuse tervikust.

Tabel 1

N. haiglas surnute jaotus vanuse järgi

IN rühma tabelid esitab kahe märgi kombinatsiooni üksteisega ühenduses (tabel 2).

tabel 2

N. haiglas surnute jaotus soo ja vanuse järgi

IN kombineerida A qi O need tabelid on toodud materjali jaotus kolme või enama omavahel seotud tunnuse järgi (tabel 3).

Tabel 3

Surmade jaotus N. haiglas erinevate haigustega vanuse ja soo järgi

Põhihaiguse diagnoosimine	Vanus
0-14	15-19	20-39	40-59	60 ja >	Kokku
m	ja	m	ja	m	ja	m	ja	m	ja	m	ja	m+f
Vereringesüsteemi haigused.	-	-	-	-
Vigastus ja mürgistus		-		-					-
pahaloomuline kasvaja. neoplasmid.	-	-	-	-	-	-
Muu zab.	-	-	-	-
Kõik jäid haigeks.		-		-

Tabelite koostamisel tuleb järgida teatud nõudeid:

Igal tabelil peaks olema pealkiri, mis peegeldab selle sisu;

Tabeli kõikidel veergudel peavad olema ka selged ja kokkuvõtlikud pealkirjad;

Tabeli täitmisel peavad kõik tabeli lahtrid sisaldama vastavaid arvandmeid. Tabeli lahtrid, mis jäävad selle kombinatsiooni puudumise tõttu tühjaks, on läbi kriipsutatud ("-") ja teabe puudumisel lahtris "n.s." või "...";

Pärast tabeli täitmist alumises horisontaalreas ja viimases parempoolses vertikaalses veerus summeeritakse vertikaalsete veergude ja horisontaaljoonte tulemused.

Tabelitel peab olema üks järjestikune nummerdamine.

Väikese arvu vaatlustega uuringutes tehakse kokkuvõte käsitsi. Kõik raamatupidamisdokumendid jaotatakse rühmadesse vastavalt märgikoodile. Järgmiseks arvutatakse andmed ja salvestatakse tabeli vastavasse lahtrisse.

Praegu kasutatakse arvuteid laialdaselt materjali sortimisel ja kokkuvõtete tegemisel. . mis võimaldavad mitte ainult sorteerida materjali uuritud omaduste järgi , aga tehke arvutused.

Neljas etapp– statistiline analüüs – on uuringu oluline etapp. Selles etapis arvutatakse statistilised näitajad (sagedus , struktuurid , uuritava nähtuse keskmine suurus), on toodud nende graafiline esitus , dünaamika , suundumused, tekivad seosed nähtuste vahel . antakse prognoose jne. Analüüs hõlmab saadud andmete tõlgendamist, uuringu tulemuste usaldusväärsuse hindamist. Kokkuvõtteks tehakse järeldused.

Viies etapp- Kirjanduslik töötlus on lõplik. See hõlmab statistilise uuringu tulemuste lõplikku vormistamist. Tulemusi saab esitada artikli, aruande, aruande kujul , väitekirjad jne. Igale disainitüübile kehtivad teatud nõuded , mida tuleb järgida statistilise uuringu tulemuste kirjanduslikul töötlemisel.

Meditsiiniliste ja statistiliste uuringute tulemused on tervishoiupraktikas juurutamisel. Uuringu tulemuste kasutamiseks on võimalikud erinevad võimalused: laia meditsiini- ja teadustöötajate auditooriumi tulemustega tutvumine; juhend- ja metoodiliste dokumentide koostamine; ratsionaliseerimisettepaneku koostamine ja muud.

STATISTILISED VÄÄRTUSED

Sest võrdlev analüüs statistilised andmed kasutatakse statistilisi väärtusi: absoluutne , sugulane , keskmine.

Absoluutsed väärtused

Statistilise uuringu koondtabelites saadud absoluutväärtused kajastavad nähtuse absoluutset suurust (tervishoiuasutuste arv, haiglavoodite arv, rahvastik , surmade, sündide, haigestumiste jne arv). Mitmed statistilised uuringud lõppevad absoluutväärtuste saamisega. Mõnel juhul saab neid kasutada uuritava nähtuse analüüsimiseks. , Näiteks , haruldaste nähtuste uurimisel , vajadusel teada nähtuse täpset absoluutset suurust , vajadusel pöörata tähelepanu uuritava nähtuse üksikjuhtumitele vms Väikese vaatluste arvuga , juhul, kui regulaarsuse kindlaksmääramine ei ole vajalik , võib kasutada ka absoluutarve.

Märkimisväärsel osal juhtudest ei saa absoluutväärtusi teiste uuringute andmetega võrdlemiseks kasutada. Selleks kasutatakse suhtelisi ja keskmisi väärtusi.

Suhtelised väärtused

Suhtelised väärtused (näitajad , koefitsiendid) saadakse ühe absoluutväärtuse ja teise suhte tulemusena. Kõige sagedamini kasutatavad näitajad on: , ulatuslikud, suhted , nähtavus.

Intensiivne- sagedusnäitajad , intensiivsus, nähtuse levimus keskkonnas , tekitades seda nähtust. Tervishoius uuritakse haigestumust , suremus , puue, sündimus ja muud rahvastiku tervise näitajad. kolmapäeval , milles protsessid toimuvad, on elanikkond tervikuna või selle üksikud rühmad (vanus, sugu, sotsiaalne , professionaalne jne). Meditsiinilis-statistilistes uuringutes on nähtus justkui keskkonna produkt. Näiteks , elanikkond (keskkond) ja haiged (nähtus); haiged (keskkond) ja surnud (nähtus) jne.

Aluse väärtus valitakse vastavalt indikaatori väärtusele - 100, 1000, 10000, 100000 võrra, sõltuvalt sellest väljendatakse näitaja protsentides , ppm , prodetsimille, prosantimille.

Intensiivne näitaja arvutatakse järgmiselt: näiteks Iraanis 1995. a. Elas 67283 tuhat elanikku, aasta jooksul suri 380200 inimest.

Intensiivsed näitajad võivad olla üldised ja erilised.

Üldised intensiivsed näitajad iseloomustavad nähtust tervikuna . Näiteks , kogu sündimuskordaja , suremus, haigestumus, arvutatuna kogu haldusterritooriumi elanikkonna kohta.

Nähtuse esinemissageduse iseloomustamiseks erinevates rühmades kasutatakse spetsiaalseid intensiivnäitajaid (rühmade kaupa) (haigestumine soo, vanuse järgi , alla 1-aastaste laste suremus , letaalsus üksikute nosoloogiliste vormide puhul jne).

Kasutatakse intensiivseid indikaatoreid: taseme määramiseks . sagedused , nähtuse levimus; võrrelda nähtuse esinemissagedust kahes erinevas populatsioonis; nähtuse sageduse muutuste õppimiseks dünaamikas.

ulatuslik- erikaalu, struktuuri näitajad, iseloomustavad nähtuse jagunemist selle koostisosadeks, selle sisemist struktuuri. Ulatuslikud näitajad arvutatakse nähtuse osa ja terviku suhte järgi ja neid väljendatakse ühiku protsentides või murdosades.

Ulatuslik näitaja on arvutatud järgmiselt: näiteks Kreekas oli 1997. aastal 719 haiglat, sealhulgas 214 üldhaiglat.

Nähtuse struktuuri kindlaksmääramiseks ja selle koostisosade suhte võrdlevaks hindamiseks kasutatakse ulatuslikke näitajaid. Ulatuslikud näitajad on alati omavahel seotud, kuna nende summa võrdub alati 100 protsendiga: näiteks haigestumuse struktuuri uurides võib üksiku haiguse osakaal selle tegeliku kasvuga suureneda; samal tasemel, kui muude haiguste arv on vähenenud; selle haiguse arvu vähenemisega , kui teiste haiguste arvu vähenemine toimub kiiremini.

Suhtarvud- esindavad kahe sõltumatu, üksteisest sõltumatu suhet , kvalitatiivselt erinevad väärtused. Korrelatsiooninäitajad hõlmavad elanikkonna arstide, parameedikute, haiglavooditega jne varustatuse näitajaid.

Suhtarv arvutatakse järgmiselt: näiteks 3789 tuhande elanikuga Liibanonis töötas 1996. aastal raviasutustes 3941 arsti.

nähtavus- kasutatakse statistiliste väärtuste visuaalsemaks ja juurdepääsetavamaks võrdlemiseks. Visualiseerimismõõdikud pakuvad mugavat viisi absoluutsete, suhteliste või keskmiste väärtuste teisendamiseks hõlpsasti võrreldavaks vormiks. Nende näitajate arvutamisel võrdsustatakse üks võrreldavatest väärtustest 100-ga (või 1-ga) ja ülejäänud väärtused arvutatakse selle arvu järgi ümber.

Nähtavusnäitajad on arvutatud järgmiselt: näiteks Jordaania rahvaarv oli: 1994.a. - 4275 tuhat inimest, 1995. aastal - 4440 tuhat inimest , 1996. aastal - 5439 tuhat inimest.

Nähtavusnäitaja: 1994-100%;

1995. aasta	=	4460 *100	=	103.9%;
1996. aasta	=	5439*100	=	127.2%

Nähtavusnäitajad näitavad, mitu protsenti või mitu korda oli võrreldavate väärtuste tõus või langus. Andmete ajas võrdlemiseks kasutatakse kõige sagedamini visuaalseid indikaatoreid , esitada uuritava nähtuse mustreid visuaalsemal kujul.

Suhteliste väärtuste kasutamisel võib esineda mõningaid vigu. Siin on kõige levinumad:

1. Mõnikord hinnatakse nähtuse sageduse muutumist ulatuslike näitajate põhjal, mis iseloomustavad nähtuse struktuuri, mitte selle intensiivsust.

3. Erinäitajate arvutamisel tuleks valida indikaatori arvutamiseks õige nimetaja: nt. , operatsioonijärgne suremus tuleb arvutada opereeritu suhtes , mitte kõik patsiendid.

4. Näitajate analüüsimisel tuleks arvesse võtta Ajategurit:

erinevate ajaperioodide kohta arvutatud näitajaid on võimatu võrrelda: näiteks aasta ja poole aasta haigestumus , mis võib viia ekslike otsusteni. 5. Üldisi intensiivseid näitajaid, mis on arvutatud koostiselt heterogeensete kogumite põhjal, ei saa omavahel võrrelda, kuna söötme koostise heterogeensus võib mõjutada indikaatori väärtust.

Keskmised väärtused

Keskmised väärtused annavad statistilise üldkogumi üldistava tunnuse vastavalt teatud muutuvale kvantitatiivsele atribuudile.

Keskmine väärtus iseloomustab kogu vaatluste seeriat ühe numbriga, väljendades uuritava tunnuse üldist mõõdet. See tasandab üksikute vaatluste juhuslikud kõrvalekalded ja annab kvantitatiivse tunnuse tüüpilise tunnuse.

Üks keskmistega töötamise nõudeid on populatsiooni, mille kohta keskmine arvutatakse, kvalitatiivne homogeensus. Alles siis kajastab see objektiivselt uuritava nähtuse iseloomulikke jooni. Teine nõue on, et keskmine väärtus väljendab ainult tunnuse tüüpilisi suurusi, kui see põhineb uuritava tunnuse massilisel üldistamisel, s.t. arvutatud piisava arvu vaatluste põhjal.

Keskmised väärtused saadakse jaotussarjadest (variatsiooniseeriad).

Variatsiooniseeria- hulk homogeenseid statistilisi väärtusi, mis iseloomustavad sama kvantitatiivset arvestustunnust, mis erinevad üksteisest oma väärtuse poolest ja on paigutatud kindlasse järjestusse (kahanev või suurenev).

Variatsiooniseeria elemendid on:

Võimalus- v - uuritava muutuva kvantitatiivse tunnuse arvväärtus.

Sagedus- p (pars) või f (sagedus) - variatsioonirea variandi sagedus, mis näitab, kui sageli üks või teine ​​variant selles seerias esineb.

Vaatluste koguarv- n (number) - kõigi sageduste summa: n=ΣΡ. Kui koguarv vaatlusi on üle 30, loetakse statistiline valim suureks, kui n on väiksem või võrdne 30 - väikeseks.

Variatsiooniread on katkendlikud (diskreetsed), mis koosnevad täisarvudest ja pidevad, mil väärtuse valik väljendatakse murdarvuna. Katkestatud ridades erinevad kõrvuti asetsevad valikud üksteisest täisarvu võrra, näiteks: pulsilöökide arv, hingetõmmete arv minutis, ravipäevade arv jne. Pidevates seeriates võivad valikud erineda ühe murdosa võrra. Variatsiooniseeriaid on kolme tüüpi. Lihtne- seeria, milles iga valik esineb üks kord, s.t. sagedused on võrdsed ühega.

KOHTA veised Sari, milles variandid esinevad rohkem kui üks kord.

rühmitatud A ny- rida. milles optsioonid liidetakse gruppidesse vastavalt nende suurusele teatud intervalli piires, näidates ära kõigi gruppi kuuluvate optsioonide esinemissagedus.

Rühmitatud variatsiooniseeriat kasutatakse suure hulga vaatluste ja variandi äärmuslike väärtuste haige vahemikuga.

Variatsiooniridade töötlemine seisneb variatsioonirea parameetrite (keskväärtus, standardhälve ja keskväärtuse keskmine viga) saamine.

Keskmiste tüübid.

Meditsiinipraktikas kasutatakse kõige sagedamini järgmisi keskmisi: režiim, mediaan, aritmeetiline keskmine. Harvemini kasutatakse muid keskmisi: geomeetriline keskmine (antikehade, toksiinide, vaktsiinide tiitrimise tulemuste töötlemisel); ruutkeskmine (rakulõigu keskmise läbimõõdu määramisel naha immunoloogiliste testide tulemused); keskmine kuup (kasvajate keskmise mahu määramiseks) ja teised.

Mood(Mo) - tunnuse väärtus, mida kõige sagedamini leidub agregaadis. Režiimi võetakse kui varianti, mis vastab variatsioonirea suurimale arvule sagedustele.

Mediaan(Mina) – tunnuse väärtus, mis hõivab variatsioonirea mediaanväärtuse. See jagab variatsiooniseeria kaheks võrdseks osaks.

Režiimi ja mediaani suurust ei mõjuta variatsiooniseerias saadaolevate äärmuslike valikute arvväärtused. Need ei suuda alati variatsioonide ulatust täpselt iseloomustada ja neid kasutatakse meditsiinistatistikas suhteliselt harva. Aritmeetiline keskmine väärtus iseloomustab variatsioonirida täpsemalt.

KOOS aritmeetiline keskmine(M või) - arvutatakse uuritud tunnuse kõigi arvväärtuste põhjal.

Lihtsas variatsioonireas, kus valikud esinevad ainult üks kord, arvutatakse lihtne aritmeetiline keskmine järgmise valemi abil:

kus V - arvväärtuste valik,

n - vaatluste arv,

Σ - summa märk

Tavalises variatsioonireas arvutatakse aritmeetiline kaalutud keskmine järgmise valemiga:

Kus V on valiku numbrilised väärtused.

Ρ - variandi esinemissagedus.

n on vaatluste arv.

S - summa märk

Aritmeetilise kaalutud keskmise arvutamise näide on toodud tabelis 4.

Tabel 4

Patsientide keskmise ravi kestuse määramine haigla spetsialiseeritud osakonnas

Ülaltoodud näites on režiim 20 päeva, kuna seda korratakse sagedamini kui teisi - 29 korda. Mo = 20. Seerianumber mediaan määratakse järgmise valemiga:

Mediaani koht langeb 48. variandile, mille arvväärtus on 20. Valemiga arvutatud aritmeetiline keskmine on samuti 20.

Keskmised väärtused on populatsiooni olulised üldistavad omadused. Nende taga on aga peidetud atribuudi individuaalsed väärtused. Keskmised väärtused ei näita tunnuse varieeruvust, kõikumist.

Kui variatsiooniseeria on kompaktsem, vähem hajutatud ja kõik üksikväärtused asuvad keskmise ümber, siis keskmine väärtus annab selle populatsiooni täpsema kirjelduse. Variatsiooniseeria venitamisel erinevad üksikud väärtused oluliselt keskmisest, s.t. kvantitatiivse tunnuse varieeruvus on suur, siis on keskmine vähem tüüpiline, halvemini peegeldab kogu seeriat tervikuna.

Erineva dispersiooniastmega seeriatest võib saada ühesuurused keskmised. Nii on näiteks ka haigla spetsialiseeritud osakonna patsientide keskmine ravi kestus 20, kui kõik 95 patsienti oleksid haiglas 20 päeva. Mõlemad arvutatud keskmised on üksteisega võrdsed, kuid saadud erineva varieerumisastmega seeriatest.

Seetõttu on variatsioonirea iseloomustamiseks lisaks keskmisele väärtusele vaja veel üht tunnust , mis võimaldab hinnata selle kõikumise astet.

©2015-2019 sait
Kõik õigused kuuluvad nende autoritele. See sait ei pretendeeri autorlusele, kuid pakub tasuta kasutamist.
Lehe loomise kuupäev: 2016-02-13

Saada oma head tööd teadmistebaasi on lihtne. Kasutage allolevat vormi

Üliõpilased, magistrandid, noored teadlased, kes kasutavad teadmistebaasi oma õpingutes ja töös, on teile väga tänulikud.

postitatud http://www.allbest.ru/

Haridus- ja Teadusministeerium Venemaa Föderatsioon

"Õigusinstituut"

Teaduskond "Jurisprudents"

Essee

distsipliini järgi

"Õigusstatistika"

Statistilise uurimistöö meetodid ja põhietapid.

Töö tegi õpilane

Gribanov A.S.

Moskva

Sissejuhatus

1. Statistilise uurimistöö mõiste

2. Statistilise uurimistöö meetodid

3. Statistilise uurimistöö korraldus ja etapid

Järeldus

Kasutatud kirjanduse loetelu

Sissejuhatus

Statistika teab kõike,” väitsid Ilf ja Petrov oma kuulsas romaanis “Kaksteist tooli” ja jätkasid: “On teada, kui palju toitu sööb keskmine vabariigi kodanik aastas ... On teada, kui palju jahimehi, baleriine .. tööpingid, jalgrattad, mälestusmärgid, tuletornid ja õmblusmasinad... Kui palju elu täis tulisust, kirgi ja mõtteid vaatab meile vastu statistikatabelitest! .. "Milleks neid tabeleid vaja on, kuidas neid koostada ja töödelda, milliseid järeldusi nende põhjal teha - statistika vastab neile küsimusi itaalia keeles stato – riik, ladina staatus – riik.Statistika on teadus, mis uurib, töötleb ja analüüsib kvantitatiivseid andmeid väga erinevate massinähtuste kohta elus.

Statistilised uuringud on kindlalt meie sisse jõudnud igapäevane elu. Valitsus- ja kaubandusstruktuurid koguvad regulaarselt ulatuslikku teavet ühiskonna ja keskkond. Need andmed avaldatakse tabelite ja diagrammidena. Iga inimene peaks olema teabe liikumisega hästi kursis. See tähendab, et ta peab infot ammutama, analüüsima ja töötlema, erinevates olukordades otsuseid vastu võtma.

Oma töös käsitlen statistilisi uuringuid, mis need on, millised on statistilise uurimistöö meetodid, kuidas need uuringud on korraldatud ja millistest etappidest koosnevad.

1. Statistilise uurimistöö mõiste

Vaatlus kui uuringu algetapp on seotud uuritava teema lähteandmete kogumisega. See on iseloomulik paljudele teadustele. Igal teadusel on aga oma eripärad, mis erinevad oma vaatluste poolest. Seetõttu ei ole iga vaatlus statistiline.

Statistiline uurimus on teaduslikult korraldatud andmete (faktide) kogumine, kokkuvõte ja analüüs riigi sotsiaal-majanduslike, demograafiliste ja muude avaliku elu nähtuste ja protsesside kohta koos nende olulisemate tunnuste registreerimisega raamatupidamisdokumentatsioonis, mis on korraldatud ühtse ühtsuse alusel. programm.

Statistilise uurimistöö eristavad tunnused (spetsiifika) on: eesmärgipärasus, organiseeritus, massilisus, järjepidevus (keerukus), võrreldavus, dokumenteeritus, juhitavus, praktilisus.

Üldiselt peaks statistiline uuring:

* omavad ühiskondlikult kasulikku eesmärki ja üldinimlikku (riiklikku) tähendust;

* seostuda statistika ainega selle koha ja aja spetsiifilistes tingimustes;

* Väljendage raamatupidamise statistilist tüüpi (ja mitte raamatupidamislik ja mittetoimiv);

* viiakse läbi eelnevalt väljatöötatud programmi järgi koos selle teaduslikult põhjendatud metoodilise ja muu toega;

* teostada massiandmete (faktide) kogumist, mis kajastab kogu põhjuse-tagajärje ja muude nähtust mitmekülgselt iseloomustavate tegurite kogumit;

* olema registreeritud kehtestatud vormis raamatupidamisdokumentide vormis;

* garanteerida vaatlusvigade puudumine või viia need võimalikult miinimumini;

* näha ette teatud kvaliteedikriteeriumid ja viisid kogutavate andmete kontrollimiseks, tagades nende usaldusväärsuse, täielikkuse ja sisu;

* keskenduda andmete kogumise ja töötlemise kuluefektiivsele tehnoloogiale;

* ole usaldusväärne teabebaas statistilise uurimistöö kõikidele järgnevatele etappidele ja kõigile statistilise teabe kasutajatele.

Uuringud, mis neile nõuetele ei vasta, ei ole statistilised.

ei ole statistilised uuringud, näiteks

vaatlused ja uuringud: lapsega mängivad emad (isiklik küsimus);

vaatajad teatrilavastuses (vaatemängu raamatupidamisdokumentatsioon puudub);

füüsikaliste ja keemiliste katsete uurija nende mõõtmiste, arvutuste ja dokumentaalse registreerimisega (mitte massiliselt avalikud andmed);

haigete arst tervisekaartide (operatsioonidokumentide) pidamisega;

liikumise raamatupidaja Raha ettevõtte pangakontol (raamatupidamine);

ajakirjanikud riigiametnike või muude kuulsuste avaliku ja eraelu jaoks (ei ole statistika).

Statistiline populatsioon - ühikute kogum, millel on massi iseloom, tüüpilisus, kvalitatiivne ühtsus ja variatsiooni olemasolu.

Statistiline üldkogum koosneb materiaalselt eksisteerivatest objektidest (töötajad, ettevõtted, riigid, piirkonnad), on statistilise uurimistöö objekt.

Statistiline vaatlus on statistilise uurimistöö esimene etapp, mis kujutab endast teaduslikult korrastatud andmete kogumist ühiskonnaelu uuritud nähtuste ja protsesside kohta.

2. Statistilise uurimistöö meetodid

Tuleb rõhutada, et statistilisi materjale hakatakse nimetama materjalideks, mis on spetsiaalselt loodud vastavalt etteantud põhimõtetele ja meetoditele, mida edasi töödeldakse matemaatiliste meetoditega, s.t. hakkab uurima uuritava objekti kvantitatiivseid omadusi. Need luuakse kahes etapis:

1) algdokumendid (esmaallikad) - küsimustikud, loetelulehed, ankeedid jne;

2) koondväited, koondtabelid, mida töödeldakse matemaatilise statistika meetoditega; neid kokkuvõtlikke dokumente nimetatakse tavaliselt "statistikaks".

Iga statistiline uuring eeldab järgmist:

1) tõsine eeltöö;

2) andmete vahetu kogumine;

3) töö saadud andmete analüüsiga.

Uuring viiakse läbi kindla algoritmi järgi, kusjuures iga etapi läbimine nõuab kasutamist spetsiaalsed meetodid ja on tehtud töö sisule suletud.

Statistilise uuringu läbiviimise algoritmi saab esitada järgmiselt.

1. Uurimisprogrammi või vaatlusprogrammi väljatöötamine. Selles etapis küsitluse eesmärgid ja eesmärgid, uuritavate objektide katvus, objektide katvuse määr, kronoloogiline ja geograafiline ulatus, vaatlusühikud, registreeritavad näitajad, esmase allika vorm täitmiseks andmetes määratakse kindlaks teabe kogumise, teabe kogumise kvaliteedi jälgimise, töötlemise ja saadud andmete analüüsimise mehhanismid.

Seireprogramm on registreeritavate funktsioonide loend. vaatlus registreerimine raamatupidamisdokumentatsioon

Vaatlusperiood on aeg, mille jooksul teavet salvestatakse.

Kriitiline vaatluskuupäev on teabe esitamise kuupäev.

2. Statistiline vaatlus võib olla lühiajaline või pikaajaline (teatud teatud perioodi jooksul), pidev või valikuline. Selle tulemusena ilmub reeglina massidokumentide kompleks.

3. Statistiliste andmete kokkuvõte ja rühmitamine - kogutud andmete arvutamine ja rühmitamine, mille tulemusena viimased muudetakse statistiliste tabelite ja vahesummade süsteemiks.

4. Andmeanalüüs, mis näeb ette ülesannete esialgse püstitamise, mis viiakse läbi statistilise analüüsi meetoditega.

5. Andmete tõlgendamine - saadud tulemuste selgitamine, nende võrdlemine sarnaste näitajatega.

Statistiliste dokumentide tüübid ja meetodid nende edasiseks töötlemiseks määratakse kindlaks vastavalt andmekogumismeetoditele, kõik see kajastub ja määratakse eelnevalt väljatöötatud programmiga ning sõltub uuringu eesmärkidest.

Andmete kogumise etapis on statistilisel vaatlusel kaks peamist vormi:

1) jooksval vaatlusel põhinev aruandlus, faktide ja sündmuste jooksev (püsiv) registreerimine;

2) spetsiaalselt korraldatud statistiline vaatlus.

Statistilist vaatlust saab läbi viia järgmiste meetoditega.

1. Sündmuse toimumise ajaks:

1) jooksev (pidev) vaatlus, mida teostatakse süstemaatiliselt;

2) perioodiline vaatlus, korduv teatud aja möödudes (karjaloendus);

3) ühekordne vaatlus, teostatakse vastavalt vajadusele, ilma ajavahemikku arvestamata (dokumendivoo arvestus).

2. Vaatlusühikute hõlmamise järgi:

1) pidev vaatlus, mille tulemusena küsitletakse kõik uuritava elanikkonna üksused (rahvaloendus);

2) mittepidev vaatlus, kui uuritakse osa uuritava objekti teatud viisil valitud ühikutest; Mittepideva vaatluse tüübid on järgmised:

a) põhimassiivi meetod, kui uuritakse seda osa üldkogumi ühikutest, millel on kõige enam uuritavad tunnused;

b) ankeetvaatlus, kui küsitluslehtede abil uuritakse tunnuste kogumit, mis seejärel ekstrapoleeritakse kogu populatsioonile;

c) monograafiline vaatlus, s.o. nähtuste ja tunnuste arengu erinevate suundumuste tuvastamine ühes komplektis;

G) valikuline vaatlus- osa uuritavatest üksustest pisteliselt töödeldud (pereeelarve);

e) vahetu vaatlus, mille käigus tuvastatakse fikseeritav fakt ja selle alusel tehakse kandeid registreerimispäevikusse (ankeedi).

Statistikas on teabe kogumise viiside klassifikatsioon järgmine:

korrespondent, mida teostab vabatahtlike korrespondentide personal;

Edastamine, mida teostavad suuliselt spetsiaalselt koolitatud töötajad;

Küsimustik (ankeetide kujul);

Ise registreerimine (ankeetide täitmine vastajate endi poolt);

Privaatne (abielud, lapsed, lahutused).

Esmastest allikatest saadud teabe töötlemine seisneb tavaliselt teabe süstematiseerimises. Aja jooksul on infotöötlusmeetodid oluliselt muutunud.

Esialgselt numbrilise kirjeldamise süsteemina, mis hõlmab rahvastiku ja maa arvestust, XVIII sajandil. Õigusaktides fikseeritud kodumaine statistika tegi 19. ja 20. sajandil läbi olulise evolutsiooni, kujunedes keerukaks hargnenud süsteemiks, mis põhineb teadusmatemaatilistele meetoditele ja arvutitehnoloogiale.

XX sajandi alguseks. statistika vallas oli tõsine töökogemus, kujunesid info kogumise ja analüüsimise aluspõhimõtted. 19. sajandil paika pandud ja testitud statistika põhisuunad, selle meetodid (aruanded, küsitlused, loendused; statistilise materjali struktuur ja statistilise uurimistöö süsteem) arenesid 20. sajandi jooksul.

Statistilised (kvantitatiivsed) kirjeldused regionaaluuringute raames, kasutades lihtsamaid aritmeetilisi arvutusi, asendati järk-järgult keerukate matemaatiliste ja arvutimeetoditega, mis võimaldavad saada detailset statistikat, samuti ennustada ja modelleerida selle põhjal statistiliste näitajate arengut. .

Esimesteks uurimisobjektideks olid rahvastik ja maa, lahendati maksustamise ülesanded, mille jaoks arvutati elanike koguarv, selgusid rahvastiku arengu mustrid ning viidi läbi maade loendused. Peamine demograafiline tunnus oli kogurahvastik. Esitati andmed sündide, surmade, abielude arvu kohta, koostati suremuse, teatud vanuseni ellujäämise tabelid, arvutades aasta sündide ja surmade arvu vahe, määrati keskmine rahvastiku juurdekasv.

Tänapäeval kasutatakse statistikas massstatistilisi vaatlusi, rühmitamise meetodit, keskmisi, indekseid, bilansimeetodit, graafiliste kujutiste meetodit ja muid statistiliste andmete analüüsimise meetodeid.

Tasapisi muutusid ka dokumentide liigid. Provintsi sõjalised statistilised kirjeldused ja kirjeldused "ajaloolises, statistilises ja etnograafilises mõttes", kirjatundjate raamatud ja revisjonid asendati keerukate valikuliste ja üldiste loendustega ("Esimene üldine rahvaloendus Vene impeerium 1897", põllumajanduse ja tööstuse loendus), mitmefaktoriline aruandlussüsteem ja sektoritevahelise tasakaalu arendamine. Rahvamajandus aastatel.

3. Statistilise uurimistöö korraldus ja etapid

Konkreetsest nähtusest ettekujutuse saamiseks, järelduste tegemiseks on vaja läbi viia statistiline uuring. Tervishoiu ja meditsiini statistilise uurimistöö objektiks võivad olla elanikkonna tervis, arstiabi korraldus, raviasutuste tegevuse erinevad osad, terviseseisundit mõjutavad keskkonnategurid.

Statistilise uuringu läbiviimise metoodiline järjekord koosneb teatud etappidest.

1. etapp. Uurimistöö plaani ja programmi koostamine.

2. etapp. Materjali kogumine (statistiline vaatlus).

3. etapp. Materjaliarendus, statistiline rühmitamine ja kokkuvõte

4. etapp. Uuritava nähtuse statistiline analüüs, järelduste sõnastamine.

5. etapp Kirjanduslik töötlus ja tulemuste esitlemine.

Statistilise uuringu lõppedes töötatakse välja soovitused ja juhtimisotsused, uuringu tulemused rakendatakse praktikas ning hinnatakse efektiivsust.

Statistilise uuringu läbiviimisel on kõige olulisem element nende etappide rakendamisel range järjestuse järgimine.

Statistilise uuringu esimene etapp - plaani ja programmi koostamine - on ettevalmistav, mille käigus määratakse uuringu eesmärk ja eesmärgid, koostatakse uuringu plaan ja programm, töötatakse välja statistilise materjali kokkuvõtte programm, ja korralduslikud küsimused on lahendatud.

Eesmärk määrab uurimistöö põhisuuna ja on reeglina mitte ainult teoreetiline, vaid ka praktiline. Eesmärk on sõnastatud selgelt, selgelt, üheselt.

Eesmärgi avalikustamiseks määratletakse uurimisülesanded.

Ettevalmistava etapi oluline aspekt on organisatsiooni plaani väljatöötamine. Uuringu korraldusplaan näeb ette koha (vaatluse haldusterritoriaalsed piirid), aja (vaatluse teostamise, materjali arendamise ja analüüsi spetsiifilised terminid) ja õppeaine (korraldajad teostajad, metoodiline ja organisatsiooniline juhtimine, teadusuuringute rahastamisallikad).

Õppekava sisaldab:

Uuritava objekti määratlus (statistiline üldkogum);

Uuringu maht (pidev, mittepidev);

Tüübid (praegune, ühekordne);

Statistilise teabe kogumise viisid. Uurimisprogramm sisaldab:

Vaatlusühiku määratlus;

Küsimuste loend (arvestusmärgid), mis tuleb registreerida seoses iga vaatlusühikuga*

Individuaalse raamatupidamise (registreerimis) vormi väljatöötamine koos küsimuste ja registreeritavate tunnuste loeteluga;

Tabeliplaanide väljatöötamine, kuhu seejärel sisestatakse uuringu tulemused.

Iga vaatlusüksuse kohta täidetakse eraldi vorm, mis sisaldab passiosa, selgelt sõnastatud programmi küsimusi, mis on seatud kindlasse järjestusse, ja dokumendi täitmise kuupäeva.

Andmete statistilise arendamise võimaldamiseks nendest dokumentidest kopeeritakse teave spetsiaalselt selleks ette nähtud raamatupidamislehtedele, mille sisu määratakse igal üksikjuhul vastavalt uuringu eesmärkidele.

Seoses vaatlustulemuste arvutiga masintöötlusega saab praegu programmilisi küsimusi vormistada siis, kui raamatupidamisdokumendi küsimused esitatakse alternatiivina (jah, ei) või valmis vastused. pakutud, mille hulgast tuleks valida konkreetne vastus.

Statistilise uurimistöö esimeses etapis koos vaatlusprogrammiga koostatakse saadud andmete summeerimiseks programm, mis hõlmab rühmitamise põhimõtete kehtestamist, rühmitamise tunnuste väljaselgitamist, nende tunnuste kombinatsioonide määramist ja statistiliste tabelite paigutuste koostamist.

Teine etapp - statistilise materjali kogumine (statistiline vaatlus) - seisneb uuritava nähtuse üksikjuhtumite ja neid iseloomustavate arvestusmärkide registreerimises registreerimisvormidel. Enne selle töö tegemist ja selle ajal toimub vaatlejate juhendamine (suuline või kirjalik) ning neile antakse registreerimislehed.

Ajaliselt võib statistiline vaatlus olla jooksev ja ühekordne.

Praeguse vaatluse korral uuritakse nähtust teatud perioodi jooksul (nädal, kvartal, aasta jne), registreerides nähtust iga juhtumi korral iga päev.

Ühekordse vaatlusega kogutakse statistilisi andmeid teatud (kriitilisel) ajahetkel. Ühekordne registreerimine kajastab nähtuse seisundit õppimise ajal. Seda tüüpi vaatlusi kasutatakse aeglaselt muutuvate nähtuste uurimiseks.

Vaatluse tüübi valiku ajas määrab uuringu eesmärk ja eesmärgid.

Sõltuvalt uuritava nähtuse hõlmatuse terviklikkusest eristatakse pidevat ja mittepidevat uurimistööd.

Pidevas uuringus uuritakse kõiki üldkogumisse kuuluvaid vaatlusühikuid, s.o. üldine elanikkond. Nähtuse absoluutsete mõõtmete väljaselgitamiseks viiakse läbi pidev uuring. Pidevat meetodit kasutatakse ka juhtudel, kui operatiivtööks on vajalik info.

Mittepidevas uuringus uuritakse ainult osa üldpopulatsioonist. See on jagatud mitmeks tüübiks: küsimustik, monograafiline, põhimassiivi, valikuline.

Monograafiline meetod - annab üksikasjaliku kirjelduse elanikkonna üksikutest üksustest, mis on igas suhtes iseloomulikud, ja objektide põhjaliku ja tervikliku kirjelduse.

Põhimassiivi meetod - hõlmab nende objektide uurimist, kuhu on koondunud valdav enamus vaatlusühikuid. Selle meetodi puuduseks on see, et osa populatsioonist jääb uuringuga katmata, ehkki väikese suurusega, kuid mis võib põhimassiivist oluliselt erineda.

Ankeetküsitlusmeetod on statistiliste andmete kogumine, kasutades selleks spetsiaalselt koostatud küsimustikke, mis on suunatud teatud ringile. See uuring põhineb vabatahtlikkuse põhimõttel, mistõttu ankeetide tagastamine on sageli puudulik. Sageli kannavad vastused püstitatud küsimustele subjektiivsuse ja juhuse jälje. Seda meetodit kasutatakse uuritava nähtuse ligikaudse kirjelduse saamiseks.

Valimimeetod – taandub mingi spetsiaalselt valitud vaatlusühikute osa uurimisele, et iseloomustada kogu üldpopulatsiooni. Selle meetodi eeliseks on kõrge usaldusväärsusega tulemuste saamine ja oluliselt madalamad kulud. Õppetöös osaleb väiksem arv tegijaid, lisaks võtab see vähem aega.

Statistilise vaatluse käigus teabe hankimise meetodi ja selle rakendamise olemuse järgi eristatakse mitut tüüpi:

1) vahetu vaatlus

2) sotsioloogilised meetodid: intervjuumeetod (näost-näkku küsitlus), küsitlus (kaugküsitlus - anonüümne või mitteanonüümne) jne;

3) dokumentaaluuringud.

Kolmas etapp - materjali rühmitamine ja kokkuvõtete tegemine - algab vaatluste arvu, saadud teabe täielikkuse ja õigsuse kontrollimise ja selgitamisega, vigade, dubleerivate kirjete jms tuvastamise ja kõrvaldamisega.

Materjali korrektseks väljatöötamiseks kasutatakse esmaste raamatupidamisdokumentide krüpteerimist, s.o. iga tunnuse ja selle rühma tähistamine märgiga - tähestikuline või numbriline. Krüpteerimine on tehnika, mis hõlbustab ja kiirendab materjali väljatöötamist, parandab arenduse kvaliteeti ja täpsust. Šifrid - konventsioonid- genereeritakse suvaliselt. Diagnooside kodeerimisel on soovitatav kasutada rahvusvahelist haiguste nomenklatuuri ja klassifikatsiooni; elukutsete kodeerimisel - ametite sõnastik.

Krüpteerimise eeliseks on see, et vajadusel saab pärast põhiarenduse lõppu naasta arendusmaterjali juurde, et selgitada uusi seoseid ja sõltuvusi. Krüpteeritud raamatupidamismaterjal võimaldab seda teha lihtsamalt ja kiiremini kui krüpteerimata. Pärast kontrollimist funktsioonid rühmitatakse.

Rühmitamine - uuritud andmete kogumi jagamine homogeenseteks tüüpilisteks rühmadeks kõige olulisemate tunnuste järgi. Rühmitamist saab läbi viia kvalitatiivsetel ja kvantitatiivsetel alustel. Rühmitamistunnuse valik sõltub uuritava populatsiooni iseloomust ja uuringu eesmärkidest.

Tüpoloogiline rühmitamine toimub kvalitatiivsete (kirjeldavate, atributiivsete) tunnuste järgi.

Kvantitatiivsete (variatsiooni)tunnuste järgi rühmitamine toimub tunnuse arvulise suuruse alusel. Kvantitatiivne rühmitamine nõuab lahendust rühmitamisintervalli suuruse küsimusele: intervall võib olla võrdne ja mõnel juhul ka ebavõrdne, hõlmata isegi nn avatud rühmi.

Rühmade arvu määramisel lähtutakse uuringu eesmärgist ja eesmärkidest. On vajalik, et rühmitused saaksid paljastada uuritava nähtuse mustrid. Suur hulk rühmi võib põhjustada materjali liigset muljumist, tarbetuid detaile. Väike rühmade arv põhjustab iseloomulike tunnuste varjamist.

Pärast materjali rühmitamise lõpetamist jätkake kokkuvõttega.

Kokkuvõte - statistilise uuringu tulemusena saadud üksikjuhtumite üldistamine teatud rühmadesse, nende loendamine ja tabelipaigutustesse sisestamine.

Statistilise materjali kokkuvõte tehakse statistiliste tabelite abil. Numbritega täitmata tabelit nimetatakse paigutuseks.

Statistilised tabelid on loetelulised, kronoloogilised, territoriaalsed.

Tabelis on subjekt ja predikaat. Statistiline subjekt on tavaliselt paigutatud horisontaaljoontele tabeli vasakus servas ja kajastab peamist, põhitunnust. Statistiline predikaat on paigutatud piki vertikaalseid veerge vasakult paremale ja kajastab täiendavaid raamatupidamisfunktsioone.

Statistilised tabelid jagunevad liht-, rühm- ja kombineeritud tabeliteks.

Lihtsates tabelites esitatakse materjali arvuline jaotus ühe atribuudi, selle koostisosade järgi. Lihtne tabel sisaldab tavaliselt lihtsat loetelu või kokkuvõtet uuritava nähtuse tervikust.

Tabelite koostamisel tuleb järgida teatud nõudeid:

Igal tabelil peaks olema pealkiri, mis peegeldab selle sisu;

Tabeli kõikidel veergudel peavad olema ka selged ja kokkuvõtlikud pealkirjad;

Tabeli täitmisel peavad kõik tabeli lahtrid sisaldama vastavaid arvandmeid. Tabeli lahtrid, mis jäävad selle kombinatsiooni puudumise tõttu tühjaks, on läbi kriipsutatud ("-") ja teabe puudumisel lahtris "n.s." või "...";

Pärast tabeli täitmist alumises horisontaalreas ja viimases parempoolses vertikaalses veerus summeeritakse vertikaalsete veergude ja horisontaaljoonte tulemused.

Tabelitel peab olema üks järjestikune nummerdamine.

Väikese arvu vaatlustega uuringutes tehakse kokkuvõte käsitsi. Kõik raamatupidamisdokumendid jaotatakse rühmadesse vastavalt märgikoodile. Järgmiseks arvutatakse andmed ja salvestatakse tabeli vastavasse lahtrisse.

Neljas etapp – statistiline analüüs – on uuringu ülioluline etapp. Selles etapis arvutatakse statistilised näitajad (sagedus, struktuur, uuritava nähtuse keskmine suurus), antakse nende graafiline esitus, uuritakse dünaamikat, suundumusi, luuakse seoseid nähtuste vahel. antakse prognoose jne. Analüüs hõlmab saadud andmete tõlgendamist, uuringu tulemuste usaldusväärsuse hindamist. Kokkuvõtteks tehakse järeldused.

Viies etapp – kirjanduslik töötlus on lõplik. See hõlmab statistilise uuringu tulemuste lõplikku vormistamist. Tulemusi saab esitada artikli, aruande, aruande, väitekirja vms kujul. Iga kujundustüübi puhul on teatud nõuded, mida tuleb järgida statistilise uuringu tulemuste kirjanduslikul töötlemisel.

Järeldus

Erinevate sotsiaalsete ja sotsiaalmajanduslike nähtuste, samuti mõnede looduses toimuvate protsesside uurimiseks viiakse läbi spetsiaalsed statistilised uuringud. Igasugune statistiline uurimus algab sihipärasest teabe kogumisest uuritava nähtuse või protsessi kohta.

Statistilise uuringu, nagu iga teadusliku uuringu, eesmärk on paljastada massinähtuste ja -protsesside olemus ning nendele omased mustrid. Iseloomulik omadus Nendest seaduspärasustest on see, et need ei viita terviku igale üksikule ühikule, vaid kogu ühikute massile tervikuna. üldpõhimõte statistiliste seaduspärasuste uurimise aluseks on nn suurte arvude seadus.

Statistilise vaatluse tulemusena saadud andmete üldistamiseks ja süstematiseerimiseks jaotatakse need mingi kriteeriumi järgi rühmadesse ning rühmitamise tulemused võetakse kokku tabelitesse.

Statistilise uuringu läbiviimisel jätkavad nad pärast andmete kogumist ja rühmitamist analüüsi, kasutades selleks erinevaid üldistavaid näitajaid.

Kasutatud kirjanduse loetelu

1. Eliseeva I.I. Sotsiaalstatistika õpik, 3. väljaanne, parandatud. ja täiendav -M.: Rahandus ja statistika, 2003.

2. Statistilise uurimistöö meetodid / Elektrooniline allikas (http://studme.org/43731/istoriya/metody_statisticheskih_issledovaniy).

3. Õigusstatistika: õpik / Toim. B.C. Lyalina, A.V. Simonenko. -2. väljaanne, muudetud. ja täiendav M.: UNITY-DANA, 2010.

4. Savyuk L.K. Õigusstatistika / Õpik, M .: Jurist, 2004.

5. Statistika: bakalaureuseõpik / toim. I. I. Eliseeva. -- 3. väljaanne, muudetud. ja täiendav -- M. : Kirjastus Yurait, 2014.

6. Statistiliste terminite entsüklopeedia. v.1. Statistika metoodilised alused. FSGS, 2012.

Majutatud saidil Allbest.ru

Sarnased dokumendid

Statistiline vaatlus on põhiline viis andmete kogumiseks valitsuse kuritegevuse kontrollimeetmete rakendamisel. Statistilise vaatluse mõiste ja etapid: ettevalmistav etapp, programmi ja vahendite väljatöötamine.

abstraktne, lisatud 12.02.2008


Õigusstatistikas kasutatavad uurimismeetodid, võtted ja meetodid: statistilise teabe kogumine, kokkuvõte ja töötlemine, üldistamine ja tõlgendamine. Statistilise rühmitamise põhiülesanded. Võimsuse väärtused, võrdlused, aritmeetiline keskmine.

test, lisatud 07.07.2009


Riigi prognoosimise ja planeerimise mõiste ja eesmärk sotsiaal-majanduslike protsesside juhtimisel. Sotsioloogilise uurimistöö sisu ja põhietapid. Sotsiaal-majanduslike protsesside prognoosimise tasemed ja aspektid.

loengute kursus, lisatud 10.11.2013


Küsitluse kontseptsiooni käsitlemine ühe kriminoloogiliste andmete kogumise meetodina. Intervjuude tüüpide ja küsimustike uurimine. Vaatlus kui teabe kogumise meetod vahetu tajumise ja registreerimise kaudu. Kriminoloogiline eksperiment ja ekspertiis.

esitlus, lisatud 20.04.2015


Ühiskonna ja avaliku elu mõiste uurimine ja analüüs. Moraali- ja õigusregulatsiooni elementide kui ühtsete sotsiaalsete normide komponentide ja nende funktsioneerimise tunnuste määratlemine ühiskonnaelu kui terviku stabiliseerimise mehhanismidena.

kursusetöö, lisatud 18.05.2011


Kohtuekspertiisi käekirja tuvastamise teooria. Käekirja uurimise ülesanded praktikas. Käekirja omaduste ja selle tunnuste kasutamise tingimus. Kaasaegse kirjatöö toimimise ja evolutsiooni protsess ning käekirja uurimise põhietapid.

abstraktne, lisatud 27.08.2009


Vene Föderatsiooni põhiseadusliku korra õigusliku konsolideerimise ja sotsiaal-majanduslike aluste olemuse uurimine. Sotsiaalsete garantiide rakendamise probleemid ja turumajanduse eduka moderniseerimise tegurid riigis ja Voroneži piirkonnas.

lõputöö, lisatud 08.02.2011


Üldine õpetus kuritegevuse ja karistuse kohta. Kuritegude kogumi mõiste, tunnuste ja liikide reguleerimine Vene Föderatsiooni kriminaalkoodeksi ja naaberriikide (Valgevene, Moldova, Kasahstan ja Ukraina) õigusaktide alusel.

kursusetöö, lisatud 25.04.2014


Hindavate tunnustega süütegude kvalifitseerimise mõiste, põhiliigid ja tunnused. Sotsiaalse ja moraalse kahju hindavate tunnuste kvalifikatsioonid. Raskused pornograafia juhtumite sotsiaal-kultuuriliste hindamismärkide kvalifitseerimisel.

kursusetöö, lisatud 03.08.2011


Sotsiaal-majanduslike õiguste mõiste, tunnused. Õiguslikud tagatised kodanike sotsiaal-majanduslike õiguste ja vabaduste rakendamiseks. Kodanike põhiseaduslike õiguste tagamine valdkondlikus seadusandluses. Kodanike sotsiaalsete ja majanduslike õiguste kohtulik kaitse.