ფისკალური ჯანმრთელობის მდგომარეობის მქონე სამედიცინო მუშაკთა შრომის ინტენსიფიკაცია უზრუნველყოფს სამეცნიერო და ორგანიზაციული ფაქტორების გაზრდას. ამ პირობებში სამედიცინო დაწესებულების სამეცნიერო და პრაქტიკული საქმიანობის სამედიცინო სტატისტიკის როლი იზრდება.
პრაქტიკულ და კვლევაში, ექიმმა, როგორც წესი, აანალიზებს თავის საქმიანობას არა მხოლოდ ინდივიდუალურ, არამედ ჯგუფსა და მოსახლეობის დონეზე. ეს აუცილებელია ექიმისთვის, რათა დაადასტუროს კვალიფიკაციის დონე, ასევე შემდგომი გაუმჯობესება და პროფესიული სპეციალიზაცია. აქედან გამომდინარე, სათანადოდ ორგანიზებასა და სტატისტიკურ შესწავლას სხვადასხვა პროფილების ყველა ექიმთან, ინსტიტუტებისა და ჯანდაცვის ორგანოების ხელმძღვანელებთან. ასეთი ცოდნა და უნარები ხელს უწყობს მოსახლეობისთვის სამედიცინო მომსახურების ხარისხისა და ეფექტურობის გაუმჯობესებას უწყვეტი მომზადების გზით (რესურსების მხარდაჭერის ყველაზე მნიშვნელოვანი ელემენტი) და, ამდენად, საკუთრების სხვადასხვა ფორმების თერაპიული და პროფილაქტიკური ინსტიტუტების კონკურენტუნარიანობა საბაზრო ეკონომიკა.
ჯანდაცვის მეთაურთა ხელმძღვანელები საოპერაციო და პროგნოზირებულ საქმიანობაში მუდმივად იყენებენ სტატისტიკურ მონაცემებს. სტატისტიკური მონაცემების მხოლოდ კვალიფიციური ანალიზი, მოვლენების შეფასება და შესაბამისი დასკვნები საშუალებას იძლევა, მიიღონ სათანადო მენეჯერული გადაწყვეტილების მიღება, ხელი შეუწყონ მუშაობის საუკეთესო ორგანიზაციას, უფრო ზუსტ დაგეგმვას და პროგნოზს. სტატისტიკა ხელს უწყობს დაწესებულების საქმიანობას, დაუყოვნებლივ მართოს მათ, გაასამართლოს თერაპიული და პრევენციული მუშაობის ხარისხი და ეფექტურობა. ამჟამინდელი და პერსპექტიული სამუშაო გეგმების მომზადების ხელმძღვანელი უნდა ეფუძნებოდეს ჯანმრთელობისა და მოსახლეობის ჯანმრთელობის, ქალაქის, რეგიონის მოსახლეობის განვითარების ტენდენციებისა და ნიმუშების კვლევასა და ანალიზს.
ტრადიციული სტატისტიკური სისტემა ჯანდაცვის სფეროში ეფუძნება მონაცემების მოპოვებას ანგარიშების სახით, რომლებიც შედგენილია ქვედა ინსტიტუტებში და შემდეგ შეჯამებულია შუალედური და უმაღლესი დონეები. საანგარიშო სისტემა არა მარტო უპირატესობებს (ერთ პროგრამას, შედარების, შესრულების ინდიკატორების და რესურსების გამოყენების, სიმარტივისა და დაბალი ღირებულების დაბალი ღირებულების უზრუნველყოფას), არამედ გარკვეულწილად უარყოფითი მხარეები (დაბალი ეფექტურობა, მყარი პროგრამა, შეზღუდული კომპლექტი, უკონტროლო საბუღალტრო შეცდომები და ა.შ.).
შესრულებული სამუშაოების ანალიზი უნდა ჩატარდეს ექიმების მიერ არა მხოლოდ არსებული საანგარიშო დოკუმენტაციის საფუძველზე, არამედ სპეციალურად ჩატარებული შერჩევითი სტატისტიკური კვლევების საფუძველზე.
Გეგმა სტატისტიკური კვლევა შედგენილია დაგეგმილი პროგრამის შესაბამისად. გეგმის ძირითადი საკითხებია:
- კვლევის მიზნების განსაზღვრა;
- სადამკვირვებლო ობიექტის განსაზღვრა;
- სამუშაო პერიოდის განსაზღვრა ყველა ეტაპზე;
- სტატისტიკური დაკვირვებისა და მეთოდის ტიპი;
- დადგენილი ადგილი, სადაც დაკვირვება განხორციელდება;
- რომლის განმარტება, რომლის ძალები და რომელთა მეთოდოლოგიური და ორგანიზაციული მენეჯმენტი ჩატარდება.
სტატისტიკური კვლევის ორგანიზება რამდენიმე ეტაპად იყოფა:
- ლიტერატურული მონაცემების დათარიღების შესწავლა, რომელიც საშუალებას გაძლევთ შეისწავლოთ პრობლემის იდეა, აირჩიოს ადეკვატური კვლევის მეთოდოლოგია და ჩამოყალიბდეს სამუშაო ჰიპოთეზა
- სათვალთვალო ეტაპი;
- სტატისტიკური დაჯგუფება და რეზიუმე;
- აღრიცხვა;
- სამეცნიერო ანალიზი;
- მონაცემთა კვლევის ლიტერატურული და გრაფიკული დიზაინი.
სტატისტიკური კვლევითი პროგრამა ითვალისწინებს შემდეგ საკითხებს:
- სადამკვირვებლო განყოფილების განმარტება და მატერიალური კოლექციის პროგრამის შედგენა;
სადამკვირვებლო ობიექტი - სტატისტიკური აგრეგატის თითოეული ძირითადი ელემენტი.
სადამკვირვებლო ერთეულში წარმოდგენილია მსგავსებისა და განსხვავებების ნიშნები, რომლებიც ექვემდებარებიან საბუღალტრო და შემდგომ დაკვირვებას, ამიტომ ეს ნიშნები ეწოდება (ანგარიშვალდებული).განაცხადა ნიშნები - გამოირჩევა სტატისტიკურ აგრეგატებში სადამკვირვებლო განყოფილების ელემენტები. ნიშნები კლასიფიცირდება:
- ბუნების მიხედვით:
ა) ატრიბუტი (აღწერითი) ნიშნები - გამოხატული სიტყვიერი;
ბ) რაოდენობრივი ნიშნები - ნომრის მიხედვით; - როლის მიხედვით აგრეგატი:
ა) კვლევის ფენომენზე გავლენას ახდენს ფაქტორი ნიშნები;
ბ) შესანიშნავი ნიშნები განსხვავდება ფაქტორების გავლენის ქვეშ.
მაგალითი: ჩვენს კვლევაში, დაკვირვების ერთეული სტუდენტი სწავლობს ამ სამედიცინო უნივერსიტეტში მთელი წლის განმავლობაში. ხასიათის სიმბოლოები ხასიათდება:
ა) ატრიბუტი - გენდერი, ცუდი ჩვევების, ჯანმრთელობის მდგომარეობის არსებობა და სხვ.;
ბ) რაოდენობრივი ასაკი, სიგარეტის რაოდენობა შებოლილი, დაავადების ხანგრძლივობა, მოწევის გამოცდილება და ა.შ.
გ) ფაქტორების ნიშნების მთლიანობისთვის - ცუდი ჩვევების არსებობა და მოწევის გამოცდილება;
დ) პროდუქტიული ნიშნები - ჯანმრთელობის მდგომარეობა, დაავადების არსებობა და ა.შ.მატერიალური კოლექციის პროგრამა არის გათვალისწინებული ჩანაწერების თანმიმდევრული პრეზენტაცია - ის საკითხები, რომელთა პასუხები უნდა იქნას მიღებული ამ კვლევაში. ეს შეიძლება იყოს სპეციალურად მიერ შედგენილი კვლევის ფურცელი, კითხვარი, რუკა. დოკუმენტს უნდა ჰქონდეს მკაფიო სახელი. კითხვები (მიღებული ნიშნები) უნდა იყოს ნათელი, მოკლე, რათა დააკმაყოფილოს სასწავლო მიზნები და ამოცანები; პარამეტრები უნდა უზრუნველყოს პასუხი. ამ პარამეტრების მზა პასუხებს ეწოდება "დაჯგუფება".
ნიშნების დაჯგუფება ხორციელდება ერთგვაროვანი ჯგუფების გამოყოფის მიზნით, რათა შეისწავლოს ფენომენის გარკვეული ნიმუშების შესწავლა. ატრიბუტის მახასიათებლების პასუხების დაჯგუფება ტიპოლოგიური, რაოდენობრივი თვისებები - ვარიაცია.
ტიპოლოგიური დაჯგუფების მაგალითი:
- სტუდენტების დაჯგუფება იატაკზე:
- კაცი,
- ქალი;
- დაჯგუფება სტუდენტებს ცუდი ჩვევების ნაკლებობის არსებობისთვის:
- მოწევის სტუდენტები
- არამწეველთათვის.
ვარიაციის ჯგუფის მაგალითი:
- სტუდენტების დაჯგუფება სიგარეტის რაოდენობის მიხედვით დღეში:
- 10 ან ნაკლები;
- 20-ზე მეტი.
მოწევის პრევალენტობის შესწავლისას სამედიცინო სტუდენტთან შევსებული ბარათის მაგალითი წარმოდგენილია. ყველა რუკა კითხვებს აქვს ჯგუფები და რეკომენდაციები, რათა შეავსოთ იგი.
რუკა * სამედიცინო უნივერსიტეტის სტუდენტების მოწევის პრევალენტობის შესწავლის შესახებ
- FF STUDENT ____________________________ (გასართობად სრულად)
- კურსი: I, II, III, IV, V, VI
- ფაკულტეტი: თერაპიული, სამედიცინო და პროფილაქტიკური, ფარმაცევტული, სამხედრო წვრთნების ფაკულტეტი
- ასაკი: 20 წლამდე, 20, 21, 22, 23, 24, 25 ან მეტი
- სქესი: ქმარი / ცოლები
- თქვენ აღიარებთ, რომ მოწევა ჯანმრთელობას ზიანს აყენებს? დიახ, არა, არ ვიცი
- ვინ ხარ შენთან მცხოვრები ადამიანებისგან: მამა, დედა, ძმა, ქმარი, ცოლი, მეგობარი, არავინ სვამს
- Ეწევით? კარგად არ
- ასაკი, რომელშიც პირველი სიგარეტის შებოლილი: 15 წლამდე, 16-18 წლის, 18 წლის განმავლობაში
- რა არის სიგარეტის რაოდენობა (papire) მოწევა დღეში? 5-10, 11-20, 20-ზე მეტი
- რა მოგახსენებთ პირველად მოწევისთვის: მშობლების მაგალითს, მასწავლებლების მაგალითს, თანამებრძოლების გავლენას, მოზარდების მსგავსად, სურვილი, რომ წონის დაკარგვა, ცნობისმოყვარეობა, სურვილი, რომ მოდის?
და სხვა საკითხები კვლევის მიზნისა და მიზნის შესაბამისად.
- ბუნების მიხედვით:
- მატერიალური განვითარების პროგრამის შედგენა; მონაცემთა განვითარების პროგრამა ითვალისწინებს სტატისტიკური ცხრილების მომზადებას დაჯგუფების საფუძველზე.
მოთხოვნები მაგიდები. სტატისტიკური ცხრილების ფორმატისთვის უნდა ჰქონდეს მკაფიო და მოკლე სახელი, რომელიც შეესაბამება მათ შინაარსს. ცხრილი განასხვავებს საგანი და ბრალია.
სტატისტიკური სუბიექტი არის ის, რაც ცხრილში ნათქვამია. Tabular სათაური შეიცავს ძირითადი თვისებები, რომლებიც საგანი სასწავლო, და, როგორც წესი, განთავსდება მარცხენა მხარეს ვერტიკალური მაგიდა.
სტატისტიკური ერთგული არის ის, რაც ახასიათებს საგანი და ჰორიზონტალურად.
მაგიდები უნდა უზრუნველყოს საბოლოო მონაცემები, რომლისთვისაც წარმოდგენილი იქნება სტატისტიკური შესწავლის მესამე ეტაპზე, როდესაც მიღებული მონაცემების დამუშავებისას.
ცხრილების სახეები. სტატისტიკური მაგიდები იყოფა მარტივი, ჯგუფის, კომბინირებულად.
უბრალო (ცხრილი 1) ეწოდება ცხრილს, რომელიც საშუალებას გაძლევთ გაეცნოთ მიღებული მონაცემების ანალიზს მხოლოდ ერთი თვისებით (სუბიექტური).
ცხრილი 1. ფაკულტეტებში მოწევის სტუდენტების განაწილება (ABS- ში ნომრები და შედეგი)
დაჯგუფება (ცხრილი 2) ეწოდება მაგიდა, რომელშიც კავშირი დადგენილია ინდივიდუალურ თვისებებს შორის, I.E. გარდა საგანი, არსებობს ერთგული წარმოდგენილი ერთი ან მეტი დაჯგუფება, რომლებიც დაკავშირებულია (pairwise) ჯგუფების სუბიექტური, მაგრამ არ უკავშირდება ერთმანეთს.
ცხრილი 2. სხვადასხვა ფაკულტეტის სტუდენტების განაწილება იატაკზე და ასაკში, რომელშიც ისინი პირველ სიგარეტს შებოლილი არიან
შერწყმა (ცხრილი 3) ეწოდება მაგიდას, რომელშიც ორი ან მეტი fagged, რომლებიც დაკავშირებულია არა მხოლოდ საგანი, არამედ მათ შორის.
ცხრილი 3. სართულზე სხვადასხვა ფაკულტეტების მოწევის სტუდენტების განაწილება და სიგარეტის საშუალო რაოდენობა (Papile), დღეში შებოლილი
ფაკულტეტების დასახელება სიგარეტის საშუალო რაოდენობა (სიგარეტი) დღეში სტუდენტების მიერ მთელი 10 ან ნაკლები 11 - 20 20-ზე მეტი. მ. ჯ. ორივე მ. ჯ. ორივე მ. ჯ. ორივე მ. ჯ. ორივე 1. თერაპიული 2. სამედიცინო და პროფილაქტიკა 3. ფარმაცევტული და ა.შ. სულ: - შეკრებილი მასალის ანალიზის პროგრამის შედგენა.
ანალიზის პროგრამა ითვალისწინებს სტატისტიკურ ტექნიკას, რომელიც აუცილებელია ფენომენის ნიმუშების იდენტიფიცირების მიზნით.
სასწავლო გეგმა ითვალისწინებს შემდეგი ორგანიზაციული საკითხების გადაწყვეტას:- კვლევის ობიექტის შერჩევა
- სტატისტიკური აგრეგატის მოცულობის განსაზღვრა
- კვლევის, ტიპისა და მეთოდების პირობები და ადგილი (ტერიტორია)
- შემსრულებლების მახასიათებლები (ჩარჩოები)
- ტექნიკური აღჭურვილობის მახასიათებლები და საჭირო მატერიალური რესურსები
- სტატისტიკური კვლევითი ობიექტი არის კომბინაცია, რომელთანაც საჭირო ინფორმაცია შეგროვდება. ეს შეიძლება იყოს მოსახლეობა, სტუდენტები, საავადმყოფოებში საავადმყოფოში და ა.შ.
სტატისტიკური აგრეგატი - ეს არის ჯგუფი, რომელიც შედგება შედარებით ერთგვაროვანი ელემენტებისგან, რომელიც მიზნად ისახავს დროისა და სივრცის ცნობილ საზღვრებს, მიზნის მისაღწევად. სტატისტიკური აგრეგატის სტატისტიკა: სტატისტიკური კომპლექტი შედგება სადამკვირვებლო ერთეულებისგან (იხ. სქემა).
ჩვენი კვლევის მაგალითზე - სტატისტიკური აგრეგატი სტუდენტებს სწავლობენ ამ უნივერსიტეტში სწავლის მთელი პერიოდის განმავლობაში.
არსებობს ორი ტიპის აგრეგატი - ზოგადი და შერჩევითი.
ზოგადი აგრეგატი - ეს არის ჯგუფი, რომელიც შედგება ჰომოგენური ელემენტებისგან, რომელიც მიზნად ისახავს მიზნის შესაბამისად.
შერჩევითი აგრეგატი - შერჩეული სასწავლო ნაწილი ზოგადი აგრეგატი და განკუთვნილია მთელი მოსახლეობის მახასიათებლებისთვის. ეს უნდა იყოს წარმომადგენელი (წარმომადგენელი) საერთო მოსახლეობის მიმართ რაოდენობისა და ხარისხის თვალსაზრისით.
წარმომადგენლობა რაოდენობრივი რაოდენობა კანონის საფუძველზე დიდი რაოდენობით და ნიშნავს საკმარისი რაოდენობის შერჩევითი აგრეგატის ელემენტებს, რომელიც გამოითვლება სპეციალური ფორმულები და მაგიდები.
წარმომადგენლობითი ხარისხი საფუძველზე ალბათობის შესახებ და ნიშნავს კორესპონდენცია (ერთი განზომილება) ნიშნები, რომლებიც ახასიათებს ზოგადი შერჩევითი კომპლექტის ელემენტებს.
ჩვენს მაგალითში, ზოგადი აგრეგატი არის სამედიცინო უნივერსიტეტის ყველა სტუდენტი; შერჩევითი აგრეგატი - თითოეული კურსის სტუდენტების ნაწილი და ამ უნივერსიტეტის ფაკულტეტი.
სტატისტიკური აგრეგატის მოცულობა - ეს არის კვლევისთვის გადაღებული მთლიანი ელემენტების რაოდენობა.
კვლევის პირობები და ადგილი (ტერიტორია) - ეს არის შედგენა კალენდარი გეგმა ამ კვლევის შესრულება ამ ეტაპზე კონკრეტულ ტერიტორიაზე. მაგალითი: 1 აპრილიდან 1 ივნისამდე მიმდინარე წელი MMA მათ. მათ. სეჰენოვი.
დაკვირვების სახეები :
- მიმდინარე (ან მუდმივი) დაკვირვება, როდესაც რეგისტრაცია მუდმივად ხორციელდება, როგორც სადამკვირვებლო ობიექტები. მაგალითი: დაბადების ყველა შემთხვევა, სიკვდილი, თერაპიული ინსტიტუტების მიმართვა.
- და ერთჯერადი (ან ერთჯერადი) დაკვირვება - როდესაც სწავლობდა მოვლენებს გარკვეული თვალსაზრისით (საათი, კვირის დღე, თარიღი). მაგალითი: მოსახლეობის აღწერის, საავადმყოფოს საწოლების შემადგენლობა.
კვლევის მეთოდები. მკვლევარისთვის აუცილებელია კვლევის ჩატარების მეთოდი: უწყვეტი დაკვირვება ან გადაუხდელი (შერჩევითი).
- მყარი დაკვირვება არის ზოგადი მოსახლეობის დაკვირვების ყველა ერთეულის რეგისტრაცია.
- Unbless (შერჩევითი) დაკვირვება - შესწავლა მხოლოდ ნაწილი კომპლექტი თვისებები მთელი.
შერჩევითი აგრეგატის შესწავლის მეთოდები (მონოგრაფია, მთავარი მასივი, კითხვარი და ა.შ.).
- მონოგრაფიული მეთოდი გამოიყენება ერთი ობიექტის შესწავლისას, როდესაც ერთ-ერთი ობიექტი არჩეულია და მაქსიმალურად სრულდება, რათა საუკეთესო პრაქტიკას აჩვენოს, ფენომენის განვითარების ტენდენციების იდენტიფიცირება. მაგალითი: ახალი ქირურგიული ტექნოლოგიების აღწერა.
- ძირითადი მასივი მეთოდი გამოიყენება იმ ობიექტების შესასწავლად, რომელშიც ყველაზე შესწავლილი მოვლენები კონცენტრირებულია. მისი არსი ის არის, რომ ამ ობიექტის ნაწილის ყველა ერთეულიდან, მათი ძირითადი ნაწილი არჩეულია, მთელი სტატისტიკური აგრეგატის დამახასიათებელია. მაგალითი: ქარხანაში 7 ძირითადი სემინარია, რომელშიც 1,300 თანამშრომელი დასაქმებულია და ორი მცირე დამხმარე სემინარია 100 მუშით. დაკვირვებისთვის, თქვენ შეგიძლიათ მიიღოთ მხოლოდ ძირითადი სემინარები და დასკვნები მათ მთელ ქარხანაში.
- საბუღალტრო მეთოდი გამოიყენება სტატისტიკური ინფორმაციის შეგროვებისთვის სპეციალურად შემუშავებული კითხვარის გამოყენებით. მაგალითი: N.
შესწავლილი მოვლენების შერჩევის მეთოდები და შერჩევითი აგრეგატის ფორმირება
არსებობს შესწავლილი მოვლენების შერჩევის შემდეგი მეთოდები: შემთხვევითი, მექანიკური, მობუდარი, მიმართულებითი, ტიპოლოგიური.
- შემთხვევითი შერჩევა არის შერჩევა ლოტი (ბოლო სახელით ან დაბადების დღეს, და ა.შ.).
- მექანიკური შერჩევა არის შერჩევა, როდესაც მთელი მთლიანობა ხდება მექანიკურად შერჩეული თითოეული მეხუთე (20%) ან მეათე (10%) დაკვირვების ერთეული.
- ბუდე (სერიული) შერჩევა - როდესაც არ არის ცალკეული ერთეული, მაგრამ ბადეები (სერია), რომლებიც შერჩეულია შემთხვევითი ან მექანიკური ნიმუშის მიერ შერჩეული ზოგადი მოსახლეობისგან. მაგალითად: M- რეგიონის სოფლის მოსახლეობის სიხშირის შესასწავლად, შესწავლილია სოფლის მოსახლეობის სიხშირე, ყველაზე ტიპიური ნივთი. შედეგები ვრცელდება ყველა სოფლის მოსახლეობა ტერიტორიები.
- მიმართულების შერჩევა არის შერჩევა, როდესაც მხოლოდ იმ სადამკვირვებლო ერთეულების შერჩევა ხდება ზოგადი მოსახლეობისგან, რათა გამოავლინოს გარკვეული ნიმუშების იდენტიფიცირება, რომელიც იდენტიფიცირებს უცნობი ფაქტორების გავლენას, რომელიც ცნობილია. მაგალითად: შრომისმოყვარეობის გამოცდილების შესწავლისას დაზიანებები, ერთი პროფესია შერჩეულია, ერთი ასაკის, ერთი სემინარი, ერთი საგანმანათლებლო დონე.
- ტიპოლოგიური შერჩევა არის შერჩევა ერთეულების წინაშე წინასწარ დაჯგუფებული ერთი ტიპის მაღალი ხარისხის ჯგუფების. მაგალითად: ურბანული მოსახლეობის სიკვდილიანობის ნიმუშების შესწავლისას, მათი მოსახლეობის შესწავლილი ქალაქები უნდა დაჯგუფებული იყოს.
შემსრულებლების მახასიათებლები (ჩარჩოები) . რამდენი ადამიანი და რა კვალიფიკაცია ხორციელდება. მაგალითი: რაიონის საშუალო სკოლის მოსწავლეების სანიტარიული და ჰიგიენური რეჟიმის შესწავლაზე შესწავლა ხორციელდება ამ ადმინისტრაციული ოლქის ჰიგიენისა და ეპიდემიოლოგიის ცენტრის სანიტარული დოქტორის ორი ექიმისა და ორი თანაშემწე.
ტექნიკური აღჭურვილობის მახასიათებლები და საჭირო მატერიალური რესურსები :
- ლაბორატორიული აღჭურვილობა და მოწყობილობები, შესაბამისი კვლევითი მიზნები;
- საკანცელარიო (ქაღალდი, ბლანკები);
- დამატებითი თანხის გარეშე.
- შეგროვებული მასალის მონიტორინგი - ეს არის შეკრებილი მასალის გამოცდა, რათა შეარჩიოს საბუღალტრო დოკუმენტაცია, რომლებსაც აქვთ შემდგომი შესწორების, დამატებების ან გამონაკლისების დეფექტების შესწავლა. მაგალითად, სახელი არ არის მითითებული კითხვარში, ასაკში ან სხვა კითხვებზე პასუხებში. ამ შემთხვევაში საჭიროა დამატებითი საბუღალტრო დოკუმენტები (ამბულატორიული რუკები, დაავადების ისტორია და ა.შ.). თუ ეს მონაცემები არ შეიძლება მიღებული იქნეს მკვლევართა მიერ მოზიდული დამატებითი საბუღალტრო დოკუმენტაციისგან, მაშინ გამოკვლეული უნდა იყოს ცუდი ხარისხის ბარათები (კითხვარები).
- დაწყნარება
- ეს არის განცხადება კონვენციები ხაზგასმული თვისებები. -თვის მექანიკური დამუშავება Ciltra მასალა შეიძლება იყოს ციფრული, ანბანი; მანქანით - მხოლოდ ციფრული.
მაგალითი: თანდართული შიფრაცია:
სართული:
ქმარი. მ.
ცოლები. ჯ.ციფრული შიფრაცია:
- დაჯგუფება მასალა - ეს არის ატრიბუტის ან რაოდენობრივი საფუძვლების (ტიპოლოგიური ან ვარიაციის) შესახებ შეკრებილი მასალის განაწილება. მაგალითად: I რა თქმა უნდა, III კურსი, IV კურსი, V კურსი, VA კურსი.
- მონაცემთა რეზიუმე სტატისტიკურ ცხრილებში - ითვლიან ციფრული მონაცემების გაზრდა
- სტატისტიკური ინდიკატორების გაანგარიშება და მასალის სტატისტიკური დამუშავების გაანგარიშება .
კვლევის მიზანი: საქმიანობის შემუშავება სამედიცინო სკოლის მოსწავლეებს შორის საჭმლის მომნელებელი ორგანოების (BOP) დაავადებების შემცირების მიზნით.
კვლევის ამოცანები:
- შეისწავლეთ სამედიცინო სკოლის მოსწავლეების სხვადასხვა დაავადებების პრევალენტობა (BOP).
- განსაზღვრავს რისკის ფაქტორებს BOP- ის შემთხვევებისთვის.
- უნივერსიტეტის ადმინისტრაციის წინადადებების შემუშავება
კვლევის პროგრამა:
დაკვირვების ერთეული არის სტუდენტი BOP- ის დიაგნოზით, რომელიც სწავლობს სამედიცინო უნივერსიტეტში ამ ფაკულტეტზე.
ატრიბუტები: გენდერი, დიაგნოზი, საკვები ბუნება.
რაოდენობრივი თვისებები: ასაკი, დაავადების ხანგრძლივობა, კვებავს შორის კვება, კვების კვება დღეში.
შედეგები: საჭმლის მონელების ორგანოს დაავადების სისტემის არსებობა.
ქარხანა ნიშნები: გენდერი, ასაკი, კვების ბუნება და ა.შ.
მატერიალური კოლექციის პროგრამა (სტუდენტი შევსებული კითხვარი)
ა) სრული
ბ) კურსი: 1,2,3,4,5,6
გ) ფაკულტეტი: სამედიცინო (1), სამედიცინო და პროფილაქტიკური (2), ფარმაცევტული (3)
დ) ასაკი: 20 წლამდე - (1), 21-22 - (2), 23-24 - (3), 25 ან მეტი (4)
ე) პოლ: ქმარი (1), ქალები (2)
ე) რამდენჯერ რამდენჯერ იღებთ საჭმელს? ერთი - (1), ორი - (2), სამი ან მეტი (3)
ზ) კვება შედგება სენდვიჩებისგან ჩაის გარეშე (1), ჩაის სენდვიჩები (2), სრული სადილი (3), სხვა (4) (მიუთითეთ)
__________________________
თ) კვებაზე ინტერვალით: 1 სთ-მდე (1), 1-2 საათი (2), 3-4h (3), 5 საათი ან მეტი (4)
და დროა გათვალისწინებული გრაფიკი დრო ლანჩზე: (დიახ - (1), არა - (2)
ლ) გაქვთ საჭმლის მომნელებელი ორგანოების დაავადება: დიახ - (1), არა - (2)
ლ) თუ უპასუხებთ "დიახ", მაშინ მიუთითეთ დიაგნოზი: ___________________
ნ) დაავადების ხანგრძლივობა: 1 წლამდე - (1), 2-3 წელი - (2), 4-5 წელი - (3), 6 წელი და მეტი - (4)
და სხვა საკითხები კვლევის მიზნებისა და ამოცანების შესაბამისად.
მატერიალური განვითარების პროგრამა
ტიპოლოგიური დაჯგუფება: სტუდენტების დაჯგუფება ფაკულტეტებში, სქესისა, დაავადების დიაგნოზი.
ვარიაციალური დაჯგუფება: დაავადების ხანგრძლივობის (1 წლამდე, 2-3 წლის, 4-5 წლის, 6 წლის ან მეტი) დაჯგუფება, კვება შორის ინტერვალი (1-მდე, 1-2 საათი, 3-4 საათი, 5 საათი და მეტი).
სტატისტიკური მაგიდის სქემები
უბრალო მაგიდა
ცხრილი 4. კინოფესტივალის სისტემის დაავადებების მქონე სტუდენტების განაწილება ნოსოლოგიური ფორმებისათვის (% -მდე)
ჯგუფური მაგიდა
ცხრილი 5. სქესისა და ასაკის კინოფესტივალის სისტემის დაავადებების მქონე სტუდენტების განაწილება (შედეგად)
| Დაავადება | იატაკი | ასაკი | მთელი | |||
| ქმარი | ქალები | 15 წლამდე | 15 - 18 წელი | 18 წელზე მეტია | ||
| 1. გასტრიტი | ||||||
| 2. წყლულოვანი კუჭის დაავადება | ||||||
| 3. Ulznaya დაავადება მე -12 პან | ||||||
| 4. სხვები | ||||||
| სულ: | ||||||
კომბინირებული მაგიდა
ცხრილი 6. სტუდენტთა განაწილება, ვისაც აქვს საჭმლის მომნელებელი ორგანოების სისტემის დაავადებები, ფაკულტეტებისა და სქესის მიხედვით (% -მდე)
| Დაავადება | საექიმო | მედიკოს-პროფილაქტიკა | ფარმაცევტული | მთელი | ||||||||
| მ. | ჯ. | ორივე | მ. | ჯ. | ორივე | მ. | ჯ. | ორივე | მ. | ჯ. | ორივე | |
| 1. გასტრიტი | ||||||||||||
| 2. წყლულოვანი კუჭის დაავადება | ||||||||||||
| 3. Ulznaya დაავადება 12 Pans | ||||||||||||
| 4. სხვები | ||||||||||||
| სულ: | ||||||||||||
კვლევის გეგმა
კვლევის ობიექტია ამ ფაკულტეტზე ამ სამედიცინო უნივერსიტეტში სწავლის სამედიცინო უნივერსიტეტის სტუდენტი.
სტატისტიკური აგრეგატის მოცულობა: საკმარისი რაოდენობის დაკვირვება. აგრეგატი: შერჩევითი, წარმომადგენლობითი ხარისხი და რაოდენობა.
კვლევის თარიღები: 6 თებერვალი - წლის 6 ივნისს.
მატერიალური კოლექციების მეთოდები: დაკითხვა, სტუდენტური კლინიკების სამედიცინო დოკუმენტაციის წერა.
- Vlasov V.V. ეპიდემიოლოგია. - მ.: Gootar-Honey, 2004. - 464 გვ.
- Lisitsyn yu.p. საზოგადოებრივი ჯანდაცვა და ჯანდაცვა. სახელმძღვანელოს უნივერსიტეტებში. - მ.: Goeotar-Honey, 2007. - 512 გვ.
- Medica V.a., Yuriev v.K. საზოგადოებრივი ჯანდაცვისა და ჯანმრთელობის ლექციების კურსი: ნაწილი 1. საზოგადოებრივი ჯანდაცვა. - მ .: მედიცინა, 2003. - 368 გვ.
- Minaev V.A., Vishnyakov N.I. და სხვები. სოციალური მედიცინა და ჯანდაცვის ორგანიზაცია (სახელმძღვანელო პრინციპები 2 ტომი). - პეტერბურგი, 1998. -528 გვ.
- Kucherenko V.Z., Agarkov N.M. და სხვა სოციალური ჰიგიენა და ჯანდაცვის ორგანიზაცია ( გენელის) - მოსკოვი, 2000. - 432 გვ.
- S. Glanz. სამედიცინო და ბიოლოგიური სტატისტიკა. ინგლისურად. - მ, პრაქტიკა, 1998. - 459 გვ.
სოციალურ-ეკონომიკური პროცესების რაოდენობრივი მახასიათებლები სოციალური წარმოების სისტემაში მათი ხარისხობრივი არსით შეუძლებელია ღრმა სტატისტიკური კვლევის გარეშე. სტატისტიკური მეთოდოლოგიის სხვადასხვა მეთოდებისა და ტექნიკის გამოყენება მოიცავს შესწავლილობის შესახებ ამომწურავ და საიმედო ინფორმაციას. მასობრივი სოციალური მოვლენების შესწავლა მოიცავს სტატისტიკურ ინფორმაციას და მის ძირითად დამუშავებას, ინფორმაციას და დაკვირვების შედეგების დაჯგუფებას გარკვეული წვის, ზოგადი წვის, განზოგადების, ზოგადი ანალიზის შესახებ.
სტატისტიკური კვლევების პირველ ეტაპზე, პირველადი სტატისტიკური მონაცემები ჩამოყალიბებულია ან სტატისტიკური ინფორმაციის წყარო, რომელიც არის მომავალი სტატისტიკური შენობის საფუძველი. ისე, რომ შენობა იყო გამძლე, კარგი და მაღალი ხარისხის უნდა იყოს მისი საფუძველი. თუ შეცდომა ან მასალა მიიჩნევდა პირველადი სტატისტიკური მონაცემების შეგროვებას, ცუდად აღმოჩნდა, ეს გავლენას მოახდენს თეორიული და პრაქტიკული დასკვნის სისწორე და სიზუსტეზე. აქედან გამომდინარე, საბოლოო ეტაპზე თავდაპირველი სტატისტიკური დაკვირვება საბოლოო მასალების მიღებაა - უნდა იყოს ყურადღებით გააზრებული და აშკარად ორგანიზებული.
სტატისტიკური დაკვირვება აძლევს საერთო მასალებს განზოგადებაზე, რომლის დასაწყისი არის შემაჯამებელი. თუ თითოეული ერთეულის სტატისტიკურ დაკვირვებასთან ერთად, ისინი მიიღებენ ბევრ მხარეს, მაშინ ეს ანგარიშები ახასიათებს მთელ სტატისტიკურ კომპლექტს და ცალკეულ ნაწილს. ამ ეტაპზე, აგრეგატი განსხვავდება განსხვავებებით და აერთიანებს მსგავსების ნიშნებს, ჯგუფების საერთო მაჩვენებლებს და ზოგადად გამოითვლება. დაჯგუფების მეთოდის გამოყენებით, შესწავლილი მოვლენები იყოფა არსებითი ტიპების, დამახასიათებელი ჯგუფებისა და ქვეჯგუფებისათვის აუცილებელი თვისებებისათვის. ჯგუფების გამოყენება, ხარისხობრივი ერთგვაროვანი არსებითად აგრეგატი, რაც წინაპირობაა შემაჯამებელი ინდიკატორების განსაზღვრის და გამოყენების წინაპირობა.
ანალიზის საბოლოო ეტაპზე, მაჩვენებლების განზოგადების, ნათესავისა და საშუალო ღირებულებების განზოგადების დახმარებით გამოითვლება, მოცემულია ნიშნების დახასიათების კონსოლიდირებული შეფასება, მოვლენების დინამიკა ხასიათდება, ინდექსები, ბალანსის მშენებლობა გამოიყენება. გამოითვლება ნიშნების შეცვლის სიბრტყეზე დამახასიათებელი ინდიკატორები. ციფრული მასალის ყველაზე რაციონალური და ვიზუალური პრეზენტაციისთვის იგი წარმოდგენილია ცხრილებისა და გრაფიკების სახით.
სტატისტიკური დაკვირვების კონცეფცია
Stat. კვლევა შედგება 3 ძირითადი ეტაპისგან:
1. Stat. დაკვირვება
2. სადამკვირვებლო შედეგების ძირითადი დამუშავება, შემაჯამებელი და დაჯგუფება
3. მიღებული შედეგების ანალიზი
მონიტორინგის პროცესი მოიცავს კვალი. ეტაპები:
1. დაკვირვების მომზადება
2. მონაცემთა მასობრივი შეგროვების ჩატარება
3. ავტომატური დამუშავებისა და დამუშავების მონაცემების მომზადება
4. წინადადებების შემუშავება STOT დაკვირვების გაუმჯობესების მიზნით
უნდა აღინიშნოს, რომ მატერიალური დაკვირვების პროცესში შეგროვებული სისრულისა და ხარისხისგან დამოკიდებულია ანალიზისა და ხარისხის შედეგებზე.
15. ორგანიზაციის სტატუსის მეთოდოლოგიური საკითხები. დაკვირვებები.
Stat. დაკვირვება უნდა დაიწყოს თავისი მიზნებისა და კონკრეტული ამოცანების ზუსტი ფორმულირებით. შემდეგი განისაზღვრება:
ობიექტი და ერთეული დაკვირვება
პროგრამა მიმდინარეობს
შეარჩია დაკვირვების ხედი და მეთოდი
ობიექტის დასადგენად. დაკვირვება გარკვეულწილად გვხვდება. STAT-I aggregate, რომელშიც შესწავლილი სოციალური სისტემა აგრძელებს. ფენომენები და პროცესები
(N: Watch - P / P
ოდაში მცხოვრები პირები. ტერიტორია
სტუდენტები, დასვენება. უნივერსიტეტებში)
ერთეულის navel. რომელსაც მოუწოდა კომპონენტი რეგისტრირებული ნიშნები რეგისტრირებული ნიშნების დაკვირვების ობიექტები (არა დეპარტამენტი, P / P, DEP. სტუდენტები, ხალხი)
საანგარიშო ნაწილების დაკვირვების ერთეულები უნდა გამოირჩეოდნენ კატა. მესმის სუბიექტები, ინფორმაციის თანდასწრებით დაკვირვების განყოფილებაში (ხშირად ეს კონცეფციები ემთხვევა)
სადამკვირვებლო პროგრამა არის კითხვების ჩამონათვალი, რომელზეც ინფორმაციის შეგროვება ან რეგისტრაციის საკითხების მახასიათებლებისა და ინდიკატორების სია.
სადამკვირვებლო პროგრამა შედგენილია სტატისტიკური ფორმის, ფორმის, კითხვარის, კითხვარის ან აღწერის სახით და ა.შ., სადაც პირველადი კვლევა შედის.
ძირითადი საკითხი Yavl- ის დაკვირვების ორგანიზებაში. ადგილისა და დროის საკითხი, ეს დამოკიდებულია ძირითადად კვლევის მიზნით.
არჩევა ადგილი Namp. კვლევის ამოცანები და ამოცანები (როგორც SOVKO-TI- ს სურს მონაცემების მიღება, შესაბამისად და გამოიძიოს)
დროის არჩევანი დახურულია სადამკვირვებლო პერიოდის ODR-II- ში და NAM- ის კრიტიკულ მომენტში.
სადამკვირვებლო პერიოდი დროა, რომლის დროსაც რეგისტრაცია უნდა განხორციელდეს.
დაკვირვების კრიტიკული თარიღი არის თარიღი, რომელთა შესახებაც ინფორმაცია იტყობინება.
კრიტიკული მომენტი არის დროის მომენტი, რომელთაგან დაკვირვებული ფაქტები რეგისტრირებულია.
მათი განსხვავებები ახსნილია და ხშირად რეკრუტის პერიოდში. ამ დროის განმავლობაში გააგრძელებს გაგრძელდება. ეს ან სხვა ცვლილებები აგრეგატში შეიძლება მოხდეს. ეს უნდა აისახოს სხვებზე. აქედან გამომდინარე, შედეგების მიღება. Fixir-Xia როგორც კრიტიკული მომენტი. მომავალში მომავალში მომდევნო ცვლილებები არ ასწავლის მას.
კრიტიკული მომენტია მოსახლეობის სურათის მყისიერი ფოტო (ან Scoop- ის შესწავლა)
როგორც წესი, კრიტიკული მომენტი ტესტირება ხდება სამუშაოს თავდაპირველი თარიღისთვის.
ფორმები, ტიპები, მეთოდები. დაკვირვება
ფორმები.
1. Stat. ანგარიშგება არის ისეთი საორგანიზაციო ფორმა, რომელშიც navel-i პროგნოზირებადი ინფორმაცია მისი DEET-TI- ის შესახებ ფორმულირებების სახით, მოწყობილობის მარეგულირებელი ფორმით.
ღირებულების გაშუქების თავისებურება ის არის, რომ იგი ვალდებულია - მაგრამ გამართლებულია, შესრულებული და ჯურ-კი-ის ვალდებულებები დადასტურებულია ხელმძღვანელის ან პასუხისმგებელი პირის ხელმოწერით.
2. სპეციალურად ორგანიზებული დაკვირვება არის Navel-I- ის ამ ფორმის ყველაზე ნათელი და მარტივი მაგალითი. აღწერის. აღწერის ჩვეულებრივ ხორციელდება თანაბარი ინტერვალით, ერთდროულად მთელ ტერიტორიაზე ერთდროულად.
რუსეთის სტატისტიკურ აღწევებს ტარდება P / P და org-qii, დედათა რესურსების, მრავალწლიანი ნარგავების, მშენებლობის NZ ობიექტების მოსახლეობის მიერ.
4. დაკვირვების ფორმა დაფუძნებულია სახელმწიფო რეესტრის ქცევის საფუძველზე. თითოეული რეესტრში ერთეული Nabe Har-SM არის რიგი ინდიკატორები. შიდა სტატისტიკურ პრაქტიკაში, აშშ-სა და P / P- ის რეესტრში მუშაკთა რეგისტრაცია.
მოსახლეობის რეგისტრაცია - ხორციელდება რეესტრის ოფისების მიერ
P / P - Egrpo Ved.org- ის რეგისტრაცია. სტატისტიკა.
Დათვალიერება.
შეგიძლიათ გაანადგუროთ შემდეგი ჯგუფები. ნიშნები:
ა) რეგისტრაციის დროს
ბ) OWL- ის ერთეულების გაშუქების შესახებ
დროთა განმავლობაში რეგ. ისინი არიან:
მიმდინარე (გაგრძელება)
შეწყდა (პერიოდული და ერთჯერადი)
ტექნიკური. Nat. შეცვლის ფენომენი და პროცესები ფიქსირდება, რადგან ისინი ჩამოდიან (დაბადების, სიკვდილის, ქორწინების, განქორწინების და ა.შ.)
პერიოდული. Nat. ჩატარებული მეშვეობით ODA. დრო ინტერვალით (N მოსახლეობის აღწერის ყოველ 10 წელიწადში)
ერთი ხაზი. Nat. იგი ხორციელდება არც რეგულარულად ან მხოლოდ ერთხელ (რეფერენდუმი)
გაშუქებით. Sovie Stat-E Navel. Არიან, იმყოფებიან:
Მყარი
გახსნა
მყარი რეკრუტირება. ეს არის owl ყველა ერთეული კვლევა
გამორთულია. იგი ვარაუდობს, რომ OWL- ის კვლევების მხოლოდ ნაწილი ექვემდებარება.
ეს არის რამდენიმე სახის unbless სახელი:
მეთოდი OSN. მასივი
შერჩევითი (დამოუკიდებლად)
მონოგრაფიული
ეს მეთოდი X-Xia არის ის ფაქტი, რომ ყველაზე მეტად შერჩეული, როგორც წესი, ყველაზე დიდი ერთეული. owl კატა. სოციალური პირობა. ყველა რეკრუტის ნაწილი.
როდესაც მონოგრაფიული გაწვევის და მოქმედი en. ჩვენ დეპონირდება. ერთეული. Owl ან მ. ან ტიპიური ამ owl ერთეული. ან მოვლენების ახალი სახეობის მოვლენები.
Mngrom-e nap. ეს ხორციელდება ამ ფენომენის განვითარებაში განვითარებადი ტენდენციების იდენტიფიცირების მიზნით.
მეთოდები
პირდაპირი რეკრუტირება
დოკუმენტური NAM.
დაუყოვნებლივ მოუწოდა. ასეთი ზარი. ერთად კატა. რეგისტრატორები თავად თავშეკავებით, დათვლას, გაურკვეველია, ის ფაქტი, რომელიც ექვემდებარება დარეგისტრირებას და ამ საფუძველს ფორმით შესვლისას.
დოკუმენტური მეთოდი. OK-AI- ს საფუძველზე, როგორც გაყოფის X-RA- ს საბუღალტრო X-RA- ს (I.E. STAT.
კვლევა არის კატასთან რწმენის გზა. საჭირო ინფორმაცია მოპასუხეა (I.E. რეაგირება) (ზეპირი, კორესპონდენტი, კითხვარი, გაურკვეველი და ა.შ.)
ობიექტებისა და მოვლენების რაოდენობრივი პარტიების შესწავლის კონცეფცია უკვე დიდი ხანია ჩამოყალიბდა ინფორმაციაზე მუშაობის ელემენტარული უნარ-ჩვევების განვითარების მომენტიდან. თუმცა, ტერმინი "სტატისტიკა", რომელიც ჩვენს დროში მოვიდა ლათინურ ენაზე, რაც სიტყვა "სტატუსი" მოდის, რაც ნიშნავს "გარკვეულ მდგომარეობას". "სტატუსი" გამოყენებულ იქნა "პოლიტიკურ სახელმწიფოში" და თითქმის ყველა ევროპულ ენაზე ფიქსირდება: ინგლისური "სახელმწიფო", გერმანული "სტატი", იტალიის "Stato" და "სტატისტი" მისგან - სახელმწიფოს მდგომარეობა.
სიტყვა "სტატისტიკა" მიიღო XVIII საუკუნეში ფართოდ გავრცელებული გამოყენება და სახელმწიფოს მნიშვნელობაზე მიმართა. სტატისტიკას ეწოდება პრაქტიკული საქმიანობის ფილიალი, რომელიც მიზნად ისახავს ფენომენისა და საზოგადოებრივი ცხოვრების პროცესების მონაცემების შეგროვებას, ანალიზს და უზრუნველყოფს.
ანალიზი არის სამეცნიერო კვლევითი ობიექტის მეთოდი მისი ინდივიდებისა და კომპონენტების გათვალისწინებით.
ეკონომიკური და სტატისტიკური ანალიზი არის ტექნიკის განვითარება ტრადიციული სტატისტიკური და მათემატიკის სტატისტიკური მეთოდების ფართოდ გავრცელებული ტექნიკის განვითარება, რათა მოხდეს შესწავლილი მოვლენების და პროცესების ადეკვატური ასახვა.
სტატისტიკური კვლევის ეტაპები. სტატისტიკური კვლევა ხდება სამ ეტაპად:
- 1) სტატისტიკური დაკვირვება;
- 2) მიღებული მონაცემების მოკლე შინაარსი;
- 3) სტატისტიკური ანალიზი.
პირველ ეტაპზე მასობრივი დაკვირვების მეთოდის გამოყენებით, პირველადი სტატისტიკური მონაცემები შეგროვდება.
სტატისტიკური კვლევის მეორე ეტაპზე, შეგროვებული მონაცემები ექვემდებარება პირველადი დამუშავებას, შემაჯამებელ და დაჯგუფებას. დაჯგუფების მეთოდი საშუალებას გაძლევთ გამოგონებდეს ერთგვაროვანი აგრეგატები, გაყოფა მათ ჯგუფებსა და ქვეჯგუფებში. რეზიუმე - ეს არის საერთო და ცალკეული ჯგუფებისა და ქვეჯგუფების მთლიანობა.
დაჯგუფების და ანგარიშების შედეგები ჩამოყალიბებულია სტატისტიკური ცხრილების სახით. ამ ეტაპის ძირითადი შინაარსი არის ზოგადი ან მისი ჯგუფების კონსოლიდირებული მახასიათებლების თითოეული ქვედანაყოფის მახასიათებლების მახასიათებლების გადასვლა.
მესამე ეტაპზე მიღებული შემაჯამებელი მონაცემები გაანალიზებულია ინდიკატორების განზოგადების (აბსოლუტური, ნათესავი და საშუალო ღირებულებების, ვარიაციის, ინდექსის სისტემების მაჩვენებლების, მათემატიკური სტატისტიკის მეთოდების, ტაბულური მეთოდის, გრაფიკული მეთოდის და ა.შ.).
სტატისტიკური ანალიზის საფუძვლები:
- 1) ფაქტების დამტკიცება და მათი შეფასების დამტკიცება;
- 2) ფენომენის დამახასიათებელი თვისებები და მიზეზები;
- 3) მოვლენების შედარება მარეგულირებელ, დაგეგმილ და სხვა ფენომენთან შედარებით, რომლებიც მიიღება შედარების ბაზაზე;
- 4) დასკვნების, პროგნოზების, მოსაზრებების და ჰიპოთეზების ფორმულირება;
- 5) წინამდებარე ვარაუდების სტატისტიკური გადამოწმება (ჰიპოთეზა).
სტატისტიკური მონაცემების ანალიზი და განზოგადება არის სტატისტიკური შესწავლის საბოლოო ეტაპი, რომლის საბოლოო მიზანი არის თეორიული დასკვნები და პრაქტიკული დასკვნები, რომლებიც სწავლობენ სოციალურ-ეკონომიკური მოვლენების და პროცესების ტენდენციებსა და ნიმუშებს. სტატისტიკური ანალიზის ამოცანებია: შესწავლილი ფენომენისა და პროცესების სპეციფიკისა და თვისებების განსაზღვრა და შეფასება, მათი სტრუქტურის, ურთიერთობების და მათი განვითარების ნიმუშების შესწავლა.
მონაცემთა სტატისტიკური ანალიზი ხორციელდება თეორიული, ხარისხობრივი ანალიზის არეალისა და შესწავლილი ფენომენის არსი და შესაბამისი რაოდენობრივი ინსტრუმენტის, მათი სტრუქტურის, ბმულების და დინამიკის შესწავლას.
სტატისტიკური ანალიზი არის სტრუქტურის დამახასიათებელი თვისებები, ფენომენის კავშირი, ტენდენციები, სოციალურ-ეკონომიკური მოვლენების განვითარების ნიმუშები, რისთვისაც გამოიყენება კონკრეტული ეკონომიკური და სტატისტიკური და მათემატიკური და სტატისტიკური მეთოდები. სტატისტიკური ანალიზი დასრულებულია მიღებული შედეგების ინტერპრეტაციით.
სტატისტიკურ ანალიზში, ნიშნები იყოფა ერთმანეთის გავლენის მახასიათებლებზე:
- 1. შედეგის ნიშანი - ამ კვლევაში გაანალიზებული ნიშანი. ინდივიდუალური ზომები ასეთი ნიშანი ინდივიდუალური ელემენტები აგრეგატები გავლენას ახდენს ერთი ან მეტი სხვა ნიშნით. სხვა სიტყვები, ნიშანი სხვა ფაქტორების ურთიერთქმედების შედეგად აღწერილი ნიშანი;
- 2. ნიშანი ფაქტორი არის ნიშანი, რომელიც გავლენას ახდენს შესწავლილი ფუნქციის შესახებ (შედეგის მითითება). უფრო მეტიც, ხელმოწერის ფაქტორსა და ხელმოწერის შედეგებს შორის დამოკიდებულება შეიძლება შეფასდეს რაოდენობრივად განსაზღვრული. სტატისტიკაში ამ ტერმინის სინონიმები "ფაქტორი ნიშანი", "ფაქტორი". უნდა გამოირჩეოდეს ნიშანი ფაქტორისა და მასშტაბის კონცეფციებით. ხელმოწერის წონა ეწოდება ასეთ ნიშანს, რომელიც ითვალისწინებს გათვლების დროს. მაგრამ, ხელმოწერის წონა არ იმოქმედებს შესწავლილი ნიშანი. ნიშანი ფაქტორი შეიძლება ჩაითვალოს, როგორც ხელმოწერის წონაში, I.E., გათვალისწინებული გათვლები, მაგრამ არა ყველა ხელმოწერის წონა არის ფაქტორების ნიშანი. მაგალითად, გამოცდების მონაწილეობისთვის სტუდენტთა ჯგუფის ჯგუფში შესწავლაში, გამოცდაზე მიღებულ პუნქტზე, მესამე ნიშანი უნდა იქნას გათვალისწინებული: "გარკვეული ქულის მქონე პირების რიცხვი. " ბოლო ფუნქცია არ მოქმედებს შედეგზე, თუმცა, ანალიტიკური გათვლები იქნება. ეს არის ისეთი ნიშანი, რომელსაც ეწოდება ხელმოწერის წონა და არა ფაქტორების ნიშანი.
ანალიზთან ერთად, აუცილებელია შეამოწმოს თუ არა მათი სიზუსტე და სისწორე:
- - პირველადი ციფრული მონაცემების სიზუსტე;
- - აგრეგატის გაშუქების სისრულე;
- - ინდიკატორების შედარება (საბუღალტრო, ტერიტორიის, გაანგარიშების მეთოდების მიხედვით).
სტატისტიკური ანალიზის ძირითადი კონცეფციებია:
- 1. ჰიპოთეზა;
- 2. გადამწყვეტი ფუნქცია და გადამწყვეტი წესი;
- 3. ზოგადი მოსახლეობის ნიმუში;
- 4. ზოგადი მოსახლეობის მახასიათებლების შეფასება;
- 5. ნდობა ინტერვალი;
- 6. ტენდენცია;
- 7. სტატისტიკური ურთიერთობა.
ანალიზი არის სტატისტიკური კვლევის საბოლოო ეტაპი, რომლის არსიც არის ფენომენის ურთიერთობებისა და ნიმუშების იდენტიფიცირება, დასკვნებისა და წინადადებების ფორმულირება.
სტატისტიკური კვლევის 2.1 სქემა
სტატისტიკური მონაცემების ანალიზის სისტემები არის სტატისტიკური კვლევის თანამედროვე ეფექტური ინსტრუმენტი. სტატისტიკური მონაცემების დამუშავების შესაძლებლობები განსაკუთრებული სტატისტიკური ანალიზის სისტემების, ასევე უნივერსალური ფონდები - Excel, Matlab, Mathcad და სხვა.
მაგრამ ყველაზე მოწინავე ინსტრუმენტიც კი ვერ შეცვლის მკვლევარს, რომელიც უნდა ჩამოაყალიბოს კვლევის მიზანს, შეაგროვოს მონაცემები, აირჩიეთ მეთოდები, მიდგომები, მოდელები და გადამუშავების და მონაცემთა ანალიზის საშუალებები, ასევე მიღებული შედეგების ინტერპრეტაცია.
ფიგურა 2.1 წარმოადგენს სტატისტიკური შესწავლის სქემას.
Fig.2.1 - სქემატური სქემა სტატისტიკური კვლევა
სტატისტიკური კვლევის წყარო წერტილი არის პრობლემის ფორმულირება. როდესაც განისაზღვრება, კვლევის მიზანი გათვალისწინებულია, განისაზღვრება, თუ რომელი ინფორმაცია აუცილებელია და როგორ გამოყენებული იქნება გადაწყვეტილების მიღებისას.
სტატისტიკური კვლევა თავად იწყება მოსამზადებელ ეტაპზე. მოსამზადებელი ეტაპის დროს, ანალიტიკოსები სწავლობენ ტექნიკური დავალება - კვლევის მომხმარებელმა მიერ შედგენილი დოკუმენტი. ტექნიკური სპეციფიკაციების თვალსაზრისით, კვლევის მიზნები აშკარად უნდა ჩამოყალიბდეს:
კვლევის ობიექტი განისაზღვრება;
ჩამოთვლილია ვარაუდები და ჰიპოთეზა, რომელიც კვლევის დროს უნდა დადასტურდეს ან უარყოს;
აღწერილია, თუ როგორ გამოყენებული იქნება კვლევის შედეგები;
თარიღები, რომელშიც შესწავლა უნდა ჩატარდეს და სასწავლო ბიუჯეტი.
ტექნიკური ამოცანის საფუძველზე განვითარდა ანალიტიკური ანგარიშის სტრუქტურა - მაშინ ნებისმიერი ფორმით კვლევის შედეგები წარმოდგენილი უნდა იყოს, ისევე როგორც სტატისტიკური დაკვირვების პროგრამა. პროგრამა არის მეთვალყურეობის პროცესში რეგისტრაციისას (ან კითხვებზე, რომ საიმედო პასუხებს, რომლებიც საჭიროა თითოეული სადამკვირვებლო ერთეულისთვის). პროგრამის შინაარსი განისაზღვრება, როგორც შეფასებული ობიექტის თვისებები და ანალიტიკოსების მიერ შერჩეული კვლევისა და მეთოდების მიზნები შეგროვებული ინფორმაციის შემდგომი დამუშავებისათვის.
სტატისტიკური კვლევის ძირითადი ეტაპი მოიცავს საჭირო მონაცემების შეგროვებას და მათ ანალიზს.
კვლევის საბოლოო ეტაპი არის ანალიტიკური ანგარიშის მომზადება და მისი მომხმარებლის უზრუნველყოფა.
ფიგურაში 2.2 წარმოადგენს სტატისტიკური მონაცემების ანალიზის დიაგრამას.
ნახაზი 2 - სტატისტიკური ანალიზის ძირითადი ეტაპები
2.2 სტატისტიკური ინფორმაციის შეგროვება
მასალების შეგროვება გულისხმობს კვლევის ტექნიკური ამოცანის ანალიზს, საჭირო ინფორმაციის წყაროების განმარტებას და (საჭიროების შემთხვევაში) კითხვარის განვითარებას. ინფორმაციის წყაროების შესწავლისას ყველა საჭირო მონაცემები დაყოფილია პირველხარისხოვანი(მონაცემები, რომელიც არ არის ხელმისაწვდომი და რომელიც უნდა შეგროვდეს პირდაპირ ამ კვლევისთვის), და მეორადი (ადრე შეგროვებული სხვა მიზნებისათვის).
მეორადი მონაცემების შეგროვება ხშირად ხშირად უწოდებენ "კაბინეტს" ან "ბიბლიოთეკას" შესწავლას.
პირველადი მონაცემების შეგროვების მაგალითები: მაღაზიის სტუმრების დაკვირვებები, საავადმყოფოს პაციენტების დაკითხვა, დისკუსიის პრობლემები შეხვედრაზე.
მეორადი მონაცემები დაყოფილია შიდა და გარე.
შიდა მეორადი მონაცემების წყაროების მაგალითები:
ორგანიზაციის საინფორმაციო სისტემა (მათ შორის საბუღალტრო ქვესისტემის, გაყიდვების მენეჯმენტის ქვესისტემის, CRM (CRM სისტემა, ინგლისურიდან შემცირების, მომხმარებელთა ურთიერთობის მენეჯმენტი) - აპლიკაციის პროგრამული უზრუნველყოფა, რომელიც მიზნად ისახავს მომხმარებელთა ურთიერთქმედების სტრატეგიის ავტომატიზირებას) და სხვები);
წინა კვლევები;
დასაქმებულთა წერილობითი ანგარიშები.
გარე მეორადი მონაცემების წყაროების მაგალითები:
სტატისტიკური და სხვა სამთავრობო უწყებების ანგარიშები;
მარკეტინგული სააგენტოების, პროფესიული ასოციაციების ანგარიშები და სხვ.;
ელექტრონული მონაცემთა ბაზები (მისამართი მინიშნება წიგნები, GIS და ა.შ.);
ბიბლიოთეკები;
მედია.
მონაცემთა შეგროვების ფაზის ძირითადი გამომავალი მონაცემებია:
დაგეგმილი შერჩევა;
შერჩევის სტრუქტურა (კვოტების ყოფნა და ზომა);
სტატისტიკური დაკვირვების ტიპი (მონაცემთა კვლევის შეგროვება, კითხვარი, გაზომვა, ექსპერიმენტი, გამოკვლევა და ა.შ.);
ინფორმაცია კვლევის პარამეტრების შესახებ (მაგალითად, კითხვარის გაყალბების შესაძლებლობა);
გადამუშავების პროგრამის მონაცემთა ბაზაში კოდირების ცვლადების სქემა;
მონაცემთა კონვერტაციის დიაგრამა;
გამოყენებული სტატისტიკური პროცედურების დიაგრამა.
იგივე ეტაპზე შედის პირდაპირ კვლევის პროცედურა. რა თქმა უნდა, კითხვარები შემუშავებულია მხოლოდ პირველადი ინფორმაციის მისაღებად.
მიღებული მონაცემები უნდა იყოს სათანადოდ რედაქტირებული და მომზადებული. შემოწმებულია თითოეული კითხვარი ან დაკვირვების ფორმა და საჭიროების შემთხვევაში, მორგებულია. თითოეული პასუხი ენიჭება რიცხვითი ან ალფავიტური კოდების - ინფორმაციის კოდირებას. მონაცემთა მომზადება მოიცავს მონაცემების რედაქტირებას, დეკოდირებას და გადამოწმებას, მათ და საჭირო ტრანსფორმაციებს.
2.3 შერჩევის მახასიათებლების განსაზღვრა
როგორც წესი, სტატისტიკური ანალიზის სტატისტიკური დაკვირვების შედეგად შეგროვებული მონაცემები შერჩევითი კომპლექტია. სტატისტიკური კვლევის პროცესში მონაცემთა კონვერტაციის თანმიმდევრობა შეიძლება იყოს სქემატურად წარმოდგენილი შემდეგნაირად (ნახ. 2.3)
ფიგურა 2.3 სტატისტიკური ტრანსფორმაციის სქემა
ნიმუშის ანალიზი, შეგიძლიათ გააკეთოთ დასკვნები ნიმუშის ზოგად მოსახლეობის შესახებ.
ზოგადი შერჩევის პარამეტრების საბოლოო განსაზღვრა წარმოებისას, როდესაც ყველა კითხვარი აგროვებს. Ეს შეიცავს:
გამოკითხულთა ფაქტობრივი რაოდენობის განსაზღვრა
შერჩევის სტრუქტურის განსაზღვრა
განაწილება კვლევის ადგილას,
ნიმუშის სტატისტიკური სანდოობის ნდობის დონის ჩამოყალიბება,
სტატისტიკური შეცდომის გაანგარიშება და ნიმუშის წარმომადგენლობის განსაზღვრა.
Ნამდვილი რიცხვი რესპონდენტები შეიძლება იყოს დიდი ან მცირე დაგეგმილი. პირველი ვარიანტი უკეთესია ანალიზისთვის, მაგრამ არაპროფესიონალური კვლევაა. მეორე შეიძლება უარყოფითად იმოქმედოს კვლევის ხარისხზე და, შესაბამისად, ეს არის არაპროფესიონალური ანალიტიკოსები ან მომხმარებლები.
შერჩევის სტრუქტურა ეს შეიძლება იყოს შემთხვევითი ან არა-შემთხვევითი (რესპონდენტები წინასწარ განსაზღვრული კრიტერიუმის საფუძველზე, მაგალითად, კვოტის მეთოდით). პირების შემთხვევითი ნიმუშები წარმომადგენელია. არა-შემთხვევითი ნიმუშები შეიძლება აპირებდეს საერთო მოსახლეობასთან შედარებით, არამედ მნიშვნელოვან ინფორმაციას კვლევისთვის. ამ შემთხვევაში, ასევე უნდა იყოს ყურადღებით გადაიყვანოს კითხვარის საკითხებზე, რომლებიც სპეციალურად განკუთვნილია რესპონდენტთა მოთხოვნების შეუსაბამოზე.
-თვის სიზუსტის შეფასების განმარტებაუპირველეს ყოვლისა, აუცილებელია ნდობის ალბათობის დონე (95% ან 99%). შემდეგ მაქსიმალური სტატისტიკური შეცდომა ნიმუშები გამოითვლება
ან 
,
სად 
- შერჩევის მოცულობა 
- გამოკვლეული ღონისძიების დაწყების ალბათობა (რესპონდენტის მოხვდა ნიმუშზე), 
- საპირისპირო ღონისძიების ალბათობა (ნიმუშის რესპონდენტის გადაუხდელობა), 
- ნდობის ალბათობა თანაფარდობა 
- ნიშანი ნიშანი.
ცხრილი 2.4 გვიჩვენებს ნდობის ალბათობის ყველაზე მოხმარებული ღირებულებებს და ნდობის ალბათობის კოეფიციენტებს.
ცხრილი 2.4.
2.5 მონაცემთა დამუშავება კომპიუტერზე
კომპიუტერის მონაცემების ანალიზი მოიცავს რამდენიმე საჭირო ნაბიჯების შესრულებას.
1. წყაროს მონაცემების სტრუქტურის განსაზღვრა.
2. პროგრამის შედგენის მონაცემების შესასწავლად პროგრამის სტრუქტურისა და მოთხოვნების შესაბამისად. რედაქტირება და მონაცემთა კონვერტაცია.
3. მონაცემთა დამუშავების მეთოდის განსაზღვრა კვლევის ამოცანების მიხედვით.
4. მონაცემთა დამუშავების მოპოვება. მისი რედაქტირება და გადარჩენა სასურველ ფორმატში.
5. დამუშავების შედეგების ინტერპრეტაცია.
ნაბიჯები 1 (მოსამზადებელი) და 5 (Final) არ არის კომპიუტერული პროგრამის შესრულება - მათი მკვლევარი თავად აკეთებს. ნაბიჯები 2-4 პროგრამას ახორციელებს პროგრამის გამოყენებით, მაგრამ ეს არის მკვლევარი, რომელიც განსაზღვრავს მონაცემების რედაქტირებისა და კონვერტაციის აუცილებელ პროცედურებს, მონაცემთა დამუშავების მეთოდებს, ისევე როგორც დამუშავების შედეგების წარდგენის ფორმატს. კომპიუტერის დახმარება (ნაბიჯები 2-4) მდგომარეობს, საბოლოო ჯამში, რიცხვების ხანგრძლივი თანმიმდევრობით უფრო კომპაქტურია. კომპიუტერის "შესვლისას", მკვლევარი წარუდგენს წყაროს მონაცემების მასივას, რომელიც არ არის ხელმისაწვდომი, მაგრამ კომპიუტერული დამუშავებისათვის განკუთვნილია (ნაბიჯი 2). მკვლევარი შემდეგ პროგრამას აწვდის მონაცემთა დამუშავების ბრძანებას ამოცანას და მონაცემთა სტრუქტურის შესაბამისად (ნაბიჯი 3). "გამომავალი", იგი იღებს გადამუშავების შედეგს (ნაბიჯი 4) - ასევე მონაცემების მასივი, მხოლოდ მცირე, ხელმისაწვდომი გაგება და მნიშვნელოვანი ინტერპრეტაცია. ამავდროულად, ამომწურავი მონაცემების ანალიზი ჩვეულებრივ მოითხოვს სხვადასხვა მეთოდების გამოყენებას.
2.6 მონაცემთა ანალიზის სტრატეგიის შერჩევა
შეგროვებული მონაცემების ანალიზისთვის სტრატეგიის არჩევანი ეფუძნება კვლევის თეორიულ და პრაქტიკულ ასპექტებს, ინფორმაციის სპეციფიკას და ცნობილ მახასიათებლებს, კონკრეტული სტატისტიკური მეთოდების თვისებებს, ასევე გამოცდილებას და შეხედულებებს მკვლევარი.
უნდა აღინიშნოს, რომ მონაცემების ანალიზი არ არის შესწავლის საბოლოო მიზანი. მისი მიზანია ინფორმაციის მისაღებად, რაც გარკვეულ პრობლემას დაეხმარება და ადეკვატური მართვის გადაწყვეტილებების მიღება. ანალიზის სტრატეგიის არჩევანი უნდა დაიწყოს პროცესის წინა ნაბიჯების შედეგების შესწავლა: პრობლემის განსაზღვრა და კვლევის გეგმის შემუშავება. როგორც "პროექტი" იყენებს წინასწარი ანალიზის გეგმას, რომელიც შემუშავებულია კვლევის გეგმის ერთ-ერთ ელემენტად. შემდეგ, დამატებითი ინფორმაციის შესწავლის პროცესის შემდგომი ეტაპების მიღებისას შეიძლება საჭირო გახდეს გარკვეული ცვლილებების განხორციელება.
სტატისტიკური მეთოდები დაყოფილია ერთ და მრავალმხრივად. ერთი განზომილებიანი მეთოდები (UnivariateteChniques) გამოიყენება, როდესაც ყველა ნიმუშის ელემენტები ერთ მაჩვენებელს შეაფასებს, ან თუ თითოეული ელემენტისთვის რამდენიმე მაჩვენებელია, მაგრამ თითოეული ცვლადი გაანალიზებულია ამავე დროს ცალკე ყველა სხვაგან.
მრავალმხრივი მეთოდები (multivariate ტექნიკა) კარგად შეესაბამება მონაცემთა ანალიზს, თუ ორი ან მეტი ინდიკატორი გამოიყენება ნიმუშის თითოეული ელემენტის შესაფასებლად, ხოლო ეს ცვლადები ერთდროულად გაანალიზებულია. ასეთი მეთოდები გამოიყენება ფენომენებს შორის დამოკიდებულებების დასადგენად.
მრავალგანზომილებიანი მეთოდები განსხვავდება ერთ-სამგანზომილებიანი, პირველ რიგში, ის ფაქტი, რომ როდესაც ისინი იყენებენ გამოყენებას, ყურადღება გამახვილებულია ფენომენების დონეზე (საშუალო) და დისტრიბუცია (დისპერსიები) და ყურადღებას ამახვილებს ამ ფენომენას შორის ურთიერთობის ხარისხზე (კორელაცია ან კოორდნიკური).
ერთი განზომილებიანი მეთოდები შეიძლება კლასიფიცირდეს იმაზე, თუ რა მონაცემები გაანალიზებულია: მეტრული ან არამეტრული (ნახ. 3). მეტრული მონაცემები (მეტრული მონაცემები) იზომება ინტერვალით ან შედარებით მასშტაბით. Nonmetric მონაცემები (არამეტრული მონაცემები) არის ნომინალური ან ბინა მასშტაბით
გარდა ამისა, ეს მეთოდები დაყოფილია კლასებში, თუ რამდენი ნიმუში არის ერთი, ორი ან მეტი - გაანალიზებულია კვლევების დროს.
ერთი განზომილებიანი სტატისტიკური მეთოდების კლასიფიკაცია წარმოდგენილია FIG.2.4.
ნახაზი. 2.4 ერთი განზომილებიანი სტატისტიკური მეთოდების კლასიფიკაცია, რომელიც დამოკიდებულია ანალიზირებული მონაცემებით
ნიმუშების რაოდენობა განისაზღვრება, თუ როგორ მუშაობს კონკრეტული ანალიზის მონაცემებით მუშაობა და არა მონაცემები შეგროვდა. მაგალითად, მამრობითი და მდედრობითი ადამიანების მონაცემები შეიძლება მიღებულ იქნას ერთი ნიმუშის ფარგლებში, მაგრამ თუ მათი ანალიზი მიზნად ისახავს განსხვავებულად განსაზღვრულ განსხვავებას სართულზე განსხვავებით, მკვლევარს ორი განსხვავებული ნიმუშის მოქმედება მოუწევს. ნიმუშები დამოუკიდებელია, თუ ისინი ერთმანეთთან ექსპერიმენტულად არიან დაკავშირებული. ერთ ნიმუშში ჩატარებული გაზომვები არ იმოქმედებს ცვლადების ღირებულებებზე სხვა. ანალიზისთვის, რესპონდენტთა სხვადასხვა ჯგუფებთან დაკავშირებული მონაცემები, მაგალითად, ქალისა და მამაკაცისგან შეგროვებული, როგორც წესი, დამუშავებულია დამოუკიდებელი ნიმუშებით.
მეორეს მხრივ, თუ ორი ნიმუშის მონაცემები რესპონდენტთა ერთსა და იმავე ჯგუფს უკავშირდება, ნიმუშები ითვლება წყვილებში, დამოკიდებულია.
თუ მეტრული მონაცემების მხოლოდ ერთი ნიმუში არსებობს, Z- და T- კრიტერიუმები შეიძლება გამოყენებულ იქნას. თუ არსებობს ორი ან მეტი დამოუკიდებელი ნიმუშები, პირველ შემთხვევაში, შეგიძლიათ გამოიყენოთ Z- და T- კრიტერიუმი ორი ნიმუშისთვის, მეორე - ერთი ფაქტორი დისპერსიული ანალიზის მეორე მეთოდით. ორი დაკავშირებული ნიმუშებისათვის გამოიყენება წყვილი T- კრიტერიუმი. თუ ჩვენ ვსაუბრობთ მეტრულ მონაცემებზე ერთ ნიმუშზე, მკვლევარს შეუძლია გამოიყენოს სიხშირული განაწილების კრიტერიუმები, CHI-Square, Kolmogorov-Smirnov (K ~ S) კრიტერიუმს, სერიის კრიტერიუმს და Binomial კრიტერიუმს. ორი დამოუკიდებელი ნიმუშისთვის არაეტრონული მონაცემებით, შესაძლებელია ანალიზის შემდეგ მეთოდებს: Chi-Square, Manna-White, Medians, K-C, Crooked Wallis- ის ერთ-ერთი ფაქტორების დისპერსიული ანალიზით (დიახ K-Y). განსხვავებით, თუ არსებობს ორი ან მეტი ურთიერთდაკავშირებული ნიმუშები, უნდა იყოს გამოყენებული ნიშნები, Mak-Nemara და Wilcoxon კრიტერიუმები.
მრავალმხრივი სტატისტიკური მეთოდები მიზნად ისახავს არსებული ნიმუშების იდენტიფიკაციას: ცვლადების ურთიერთდამოკიდებულება, ურთიერთობები ან მოვლენების თანმიმდევრობები, ინტეგრაცია.
საკმარისია იმისათვის, რომ განასხვავოთ ხუთი სტანდარტული ნიმუშების ნიმუში, რომლის შესწავლა აუცილებელია: ასოციაცია, თანმიმდევრობა, კლასიფიკაცია, კლასტერული და პროგნოზირება
ასოციაცია ხდება, თუ რამდენიმე ღონისძიება ერთმანეთთან ასოცირდება. მაგალითად, სუპერმარკეტში ჩატარებული კვლევა შეიძლება აჩვენოს, რომ კოკა-პუნქტის 65% შეიძინა სიმინდის ჩიპი ასევე, და თუ ასეთი ნაკრები ფასდაკლებაა, კოლა 85% -ს შეადგენს. ასეთი ასოციაციის შესახებ ინფორმაცია, მენეჯერები ადვილად შეაფასებენ რამდენად ეფექტურია ფასდაკლება.
თუ არსებობს დროის მოვლენების ჯაჭვი, მაშინ ისინი საუბრობენ თანმიმდევრობით. მაგალითად, 45% -ის სახლის ყიდვის შემდეგ, ახალი სამზარეულოს ღუმელი თვეში შეიძინა, ხოლო ორი კვირის განმავლობაში, ახალბედების 60% მაცივარშია ჩამორთმეული.
კლასიფიკაციის დახმარებით, ჯგუფის დამახასიათებელი თვისებები, რომელსაც ერთი ან სხვა ობიექტი ეკუთვნის. ეს კეთდება უკვე კლასიფიცირებული ობიექტების ანალიზით და გარკვეული წესების ჩამოყალიბებით.
კლასტერული განსხვავდება კლასიფიკაციისგან, რომ ჯგუფები თავად არ არის მითითებული. გამოყენებით კლასტერული, სხვადასხვა ჰომოგენური მონაცემთა ჯგუფების გამოირჩევა.
ყველა სახის პროგნოზირების სისტემების საფუძველია დროებითი სერიის სახით შენახული ისტორიული ინფორმაცია. თუ მართოთ რეგულარობა, ადეკვატურად ასახავს მიზნების ქცევის დინამიკას, არსებობს შანსი, რომ მომავალში სისტემის ქცევის პროგნოზირება შეგიძლიათ.
მრავალმხრივი სტატისტიკური მეთოდები შეიძლება დაიყოს ურთიერთკავშირის ანალიზის მეთოდებსა და კლასიფიკაციის ანალიზს (ნახ. 2.5).
FIG.2.5 - მრავალგანზომილებიანი სტატისტიკური მეთოდების კლასიფიკაცია
სტატისტიკური დაკვირვება ეს არის პირველადი სტატისტიკური მასალის შეგროვება, რომელიც დაკავშირებულია ობიექტთან დაკავშირებული ყველა მნიშვნელოვანი ფაქტის შესაქმნელად. ეს არის ყველა სტატისტიკური კვლევის პირველი ეტაპი.
დაჯგუფების მეთოდი საშუალებას აძლევს მასიური სტატისტიკური დაკვირვების შედეგად შეგროვდეს სისტემატებისა და კლასიფიკაციისთვის. ეს არის სტატისტიკური კვლევის მეორე ეტაპი.
განზოგადების ინდიკატორების მეთოდი საშუალებას იძლევა სტატისტიკური ღირებულებების გამოყენებით შემსწავლელი ფენომენისა და პროცესების დამახასიათებლად - აბსოლუტური, ნათესავი და საშუალო. სტატისტიკური კვლევის ამ ეტაპზე გამოვლინდა ფენომენის ურთიერთობები და მოცულობა, მათი განვითარების ნიმუშები განისაზღვრება, დაგეგმილია შეფასებები.
სტატისტიკური კვლევის პირველ ეტაპზე, პირველადი სტატისტიკური მონაცემები ჩამოყალიბებულია, ან სტატისტიკური ინფორმაციის წყარო, რომელიც არის მომავალი სტატისტიკური შენობის საფუძველი. ისე, რომ შენობა იყო გამძლე, კარგი და მაღალი ხარისხის უნდა იყოს მისი საფუძველი. თუ შეცდომა ან მასალა მიიჩნევდა პირველადი სტატისტიკური მონაცემების შეგროვებას, ცუდად აღმოჩნდა, ეს გავლენას მოახდენს თეორიული და პრაქტიკული დასკვნის სისწორე და სიზუსტეზე. აქედან გამომდინარე, საბოლოო ეტაპზე თავდაპირველი სტატისტიკური დაკვირვება არის საბოლოო მასალების მიღება - უნდა იყოს ყურადღებით გააზრებული და მკაფიოდ გამოყენება. სტატისტიკური დაკვირვება აძლევს საერთო მასალებს განზოგადებაზე, რომლის დასაწყისი არის შემაჯამებელი. თუ სტატისტიკურ დაკვირვებით, თითოეული ერთეული იღებს ინფორმაციას მრავალი მხარისგან, მაშინ ეს ანგარიშები ახასიათებს ყველა სტატისტიკურ აგრეგატს და ინდივიდუალურ ნაწილს. ამ ეტაპზე, აგრეგატი განსხვავდება განსხვავებებით და აერთიანებს მსგავსების ნიშნებს, ჯგუფების საერთო მაჩვენებლებს და ზოგადად გამოითვლება. დაჯგუფების მეთოდის გამოყენებით, შესწავლილი მოვლენები იყოფა არსებითი ტიპების, დამახასიათებელი ჯგუფებისა და ქვეჯგუფებისათვის აუცილებელი თვისებებისათვის. ჯგუფების გამოყენება, ხარისხობრივი ერთგვაროვანი არსებითად აგრეგატი, რაც წინაპირობაა შემაჯამებელი ინდიკატორების განსაზღვრის და გამოყენების წინაპირობა.
ანალიზის საბოლოო ეტაპზე, ინდიკატორების განზოგადების, შედარებით და საშუალო ღირებულებების განზოგადების დახმარებით გამოითვლება, თვისებების ვარიაციის კონსოლიდირებული შეფასება მოცემულია, ფენომენების დინამიკა ხასიათდება, ინდექსები, დაბალანსებული კონსტრუქციები გამოიყენება, ინდიკატორები გამოცდილი ბმულების ახასიათებს ნიშნები. ციფრული მასალის ყველაზე რაციონალური და ვიზუალური პრეზენტაციისთვის იგი წარმოდგენილია ცხრილებისა და გრაფიკების სახით.
სტატისტიკური დაკვირვება - სტატისტიკური კვლევის პირველი ეტაპი
სტატისტიკური დაკვირვება არის ყველა სტატისტიკური გამოკვლევის პირველი ეტაპი, რომელიც მეცნიერულად არის ორგანიზებული ერთიანი პროგრამის ბუღალტრული აღრიცხვის ფაქტები, რომლებიც ახასიათებს ფენომენისა და საზოგადოებრივი ცხოვრების პროცესების დამახასიათებელ ფაქტებს და ამ საბუღალტრო აღრიცხვის საფუძველზე მიღებული მასობრივი მონაცემების შეგროვებას.
თუმცა, ინფორმაციის ყველა კოლექცია არ არის სტატისტიკური დაკვირვება. სტატისტიკურ დაკვირვებაზე შეიძლება მხოლოდ ითქვას, როდესაც სტატისტიკური ნიმუშები სწავლობენ, ანუ. ისეთი, რომელიც მხოლოდ მასობრივი პროცესით მანიფესტს, გარკვეული სახის საერთო რაოდენობის ერთეულებში. აქედან გამომდინარე, სტატისტიკური დაკვირვება უნდა იყოს დაგეგმილი, მასობრივი და სისტემატური.
დაგეგმილი სტატისტიკური დაკვირვება ის არის, რომ მზად არის და ხორციელდება განვითარებული გეგმის შესახებ, რომელიც მოიცავს მეთოდოლოგიის, ორგანიზაციის, ინფორმაციის შეგროვების ტექნიკას, შეკრებილი მასალის ხარისხის კონტროლს, მის საიმედოობას, საბოლოო შედეგებს. სტატისტიკური დაკვირვების მასიური ხასიათი მიიჩნევს, რომ ეს მოიცავს დიდი ნომერი ამ პროცესის მანიფესტაციის შემთხვევები, საკმარისია ჭეშმარიტი სტატისტიკური, არა მხოლოდ ინდივიდუალური ერთეულების დამახასიათებელი, არამედ მთელი მთლიანობა.
საბოლოო ჯამში, სტატისტიკური დაკვირვების სისტემატი განსაზღვრავს იმ ფაქტს, რომ ეს უნდა განხორციელდეს სისტემატურად ან მუდმივად ან რეგულარულად. რაოდენობრივი და ხარისხობრივი ცვლილებებით დამახასიათებელი სოციალურ-ეკონომიკური პროცესების ტენდენციები და ნიმუშების შესწავლა შესაძლებელია მხოლოდ ამ საფუძველზე. ამბობს, რომ შემდეგნაირად სტატისტიკური დაკვირვება დაწესებულია შემდეგი მოთხოვნები:
- 1) სტატისტიკური მონაცემების სისრულე (აგრეგატის ერთეულთა დაფარვის სისრულე, ფენომენის მხარეები, ისევე როგორც გაშუქების სისრულე დროში);
- 2) მონაცემთა სანდოობა და სიზუსტე;
- 3) მათი ერთგვაროვნება და შედარება.
სტატისტიკური დაკვირვების პროგრამული უზრუნველყოფა და მეთოდოლოგიური და ორგანიზაციული საკითხები
ნებისმიერი სტატისტიკური კვლევა უნდა დაიწყოს თავისი მიზნისა და კონკრეტული ამოცანების ზუსტი ფორმულით და ამით მეტი ინფორმაცია, რომელიც შეიძლება მიღებულ იქნას სადამკვირვებლო პროცესის დროს. ამის შემდეგ, განისაზღვრება ობიექტი და სადამკვირვებლო ობიექტი, პროგრამის შემუშავება, დაკვირვების ხედი და მეთოდი შემუშავებულია.