Intensificarea muncii lucrătorilor medicali în condițiile sănătății fiscale oferă cerințe sporite pentru factorii științifici și organizaționali. În aceste condiții, rolul statisticilor medicale în activitățile științifice și practice a instituției medicale crește.
În activitățile practice și de cercetare, medicul, de regulă, analizează rezultatele activităților sale nu numai pe nivel individual, ci și la nivel de grup și al populației. Acest lucru este necesar ca un medic să confirme nivelul de calificare, precum și pentru îmbunătățirea și o specializare profesională. Prin urmare, capacitatea de a organiza și de a organiza în mod corespunzător un studiu statistic cu toți medicii de diferite profiluri, șefii instituțiilor și autorităților de sănătate. Aceste cunoștințe și abilități contribuie la îmbunătățirea calității și eficacității asistenței medicale față de populație prin formare continuă (cel mai important element al suportului de resurse) și, prin urmare, competitivitatea instituțiilor terapeutice și preventive de diferite forme de proprietate în condițiile unui a economie de piata.
Șefii carierei din domeniul sănătății în lucrările operaționale și prognostice utilizează în mod constant date statistice. Numai o analiză calificată a datelor statistice, evaluarea evenimentelor și concluziile corespunzătoare permit adoptarea unei decizii manageriale adecvate, contribuie la cea mai bună organizare a muncii, o planificare și prognoză mai precisă. Statisticile ajută la controlul activităților instituției, să le gestioneze prompt, să judece calitatea și eficacitatea muncii terapeutice și preventive. Capul în pregătirea planurilor de lucru actuale și promițătoare ar trebui să se bazeze pe studiul și analiza tendințelor și modelelor de dezvoltare a sănătății și a sănătății populației din zona lor, oraș, regiune etc.
Sistemul de statistică tradițional în îngrijirea sănătății se bazează pe obținerea de date sub formă de rapoarte care sunt compilate în instituțiile inferioare și apoi s-au rezumat pentru intermediar și niveluri mai mari. Sistemul de raportare nu are doar avantaje (un singur program, furnizarea de comparabilitate, indicatori de performanță și utilizarea resurselor, simplitatea și costurile reduse ale materialelor de colectare), dar și anumite dezavantaje (eficiență scăzută, rigiditate, program inflexibil, set limitat de informații, erori contabile necontrolate etc.).
Analiza lucrărilor efectuate ar trebui să fie efectuată de medici nu numai pe baza documentației de raportare existente, ci și de studii statistice selective desfășurate.
Plan cercetare statistică Compilate în conformitate cu programul programat. Principalele aspecte ale planului sunt:
- determinarea scopului studiului;
- determinarea obiectului de observare;
- determinarea perioadei de lucru în toate etapele;
- specificând tipul de observare și metodă statistică;
- determinarea locului în care vor fi efectuate observații;
- clarificarea forțelor și a căror gestionare metodologică și organizațională va fi efectuată.
Organizarea cercetării statistice este împărțită în mai multe etape:
- studiul de dating cu date literare, care vă permite să obțineți o idee despre problema studiată, alegeți o metodologie adecvată de cercetare și să formulați o ipoteză de lucru
- stadiul de supraveghere;
- gruparea și rezumatul statistic;
- contabilitate;
- analiza științifică;
- proiectarea literară și grafică a cercetării de date.
Programul de cercetare statistică prevede următoarele aspecte:
- definiția unității de observare și întocmirea unui program de colectare a materialelor;
Unitatea de observare - fiecare element primar al agregatului statistic.
Unitatea de observare este înzestrată cu semne de asemănări și diferențe care fac obiectul contabilității și observațiilor ulterioare, astfel încât aceste semne sunt numite însoțite (responsabile).Semne solicitate - Se remarcă semne pentru care se disting elemente ale unității de observare într-un agregat statistic. Semnele sunt clasificate:
- prin natura:
a) semne atribute (descriptive) - exprimate verbal;
b) semne cantitative - exprimate de număr; - conform rolului în agregat pe:
a) semne de factor care afectează fenomenul studiat;
b) semne excelente care variază sub influența notelor factorului.
Exemplu: În studiul nostru, unitatea de observare este un student care studiază în această universitate medicală pe tot parcursul anilor. Semnele reciclate în caracter sunt împărțite în:
a) atribut - sex, prezența obiceiurilor proaste, starea de sănătate etc.;
b) cantitativ-vârstă, număr de țigări afumate, durata bolii, experiența fumatului etc.;
c) pentru totalitatea semnelor de factor - prezența obiceiurilor proaste și a experienței de fumat;
d) semne productive - starea de sănătate, prezența bolii etc.Programul de colectare a materialelor este o prezentare consecventă a înregistrărilor luate în considerare - problemele la care trebuie obținute răspunsurile în timpul acestui studiu. Aceasta poate fi o special compilată printr-o foaie de anchetă, chestionar, hartă. Documentul trebuie să aibă un nume clar. Întrebările (semne adoptate) trebuie să fie clare, scurte, pentru a îndeplini obiectivele și obiectivele studiului; Opțiunile ar trebui să asigure răspunsuri. Aceste opțiuni pentru răspunsurile gata făcute sunt numite "grupare".
Gruparea semnelor se efectuează pentru a aloca grupuri omogene pentru a studia anumite modele ale fenomenului studiat. Gruparea răspunsurilor la caracteristicile atributelor se numește caracteristici tipologice, cantitative - variații.
Un exemplu de grupare tipologică:
- gruparea studenților pe podea:
- om,
- femeie;
- gruparea studenților pentru prezența lipsei de obiceiuri proaste:
- fumatul studenților
- studenți pentru nefumători.
Un exemplu de grup de variație:
- gruparea studenților prin numărul de țigări afumate în ziua următoare:
- 10 sau mai puțin;
- mai mult de 20.
Un exemplu de card umplut cu un student medical atunci când studiază prevalența fumatului este prezentat mai jos. Toate întrebările de hartă au grupuri și recomandări pentru al umple.
MAP * privind studiul prevalenței fumatului în rândul studenților universitari medicali
- FF Student ____________________________ (Distractiv complet)
- Curs: I, II, III, IV, V, VI
- Facultatea: terapeutică, medicală și profilactică, farmaceutică, Facultatea de Formare Militară
- Vârsta: până la 20 de ani, 20, 21, 22, 23, 24, 25 sau mai mult
- Sex: soț / soții
- Recunoașteți că fumatul dăunează sănătății? Da, nu, nu știu
- Care fumează de la oamenii care trăiesc cu tine: tată, mamă, frate, soră, soț, soție, tovarăș, nimeni nu fumează
- Fumezi? Ei bine, nu
- Vârsta în care prima țigară afumată: până la 15 ani, 16-18 ani, peste 18 ani
- Care este numărul de țigări (papire) fum pe zi? 5-10, 11-20, mai mult de 20 de ani
- Ce te-a determinat pentru prima dată să fumezi: un exemplu de părinți, un exemplu de profesori, influența tovarășilor, dorința de a părea adulți, dorința de a pierde în greutate, curiozitate, dorința de a ține pasul cu moda?
Și alte aspecte în conformitate cu scopul și obiectivul studiului.
- prin natura:
- elaborarea programului de dezvoltare a materialelor; Programul de dezvoltare a datelor prevede pregătirea tabelelor statistice bazate pe grupări.
Cerințe pentru tabele. Layout-urile tabelelor statistice trebuie să aibă un nume clar și scurt corespunzător conținutului lor. Tabelul distinge cu subiectul și defecțiunea.
Subiectul statistic este ceea ce se spune în tabel. Subiectul tabular conține principalele caracteristici care fac obiectul studiului și este de obicei plasat pe partea stângă a mesei verticale.
Credincioșii statistici este ceea ce caracterizează subiectul și este orizontal.
Tabelele trebuie să prevadă datele finale pentru care indicatorii vor fi calculați în a treia etapă a studiului statistic la procesarea datelor obținute.
Tipuri de tabele. Tabelele statistice sunt împărțite în grupuri simple, combinaționale.
Simplu (Tabelul 1) se numește tabel care vă permite să analizați datele obținute grupate numai de o singură caracteristică (sub rezerva).
Tabelul 1. Distribuția studenților de fumat în facultăți (în ABS. Numere și% la rezultat)
grup (Tabelul 2) se numește un tabel în care se stabilește conexiunea între caracteristicile individuale, adică. În plus față de subiect, există un credincios reprezentat de una sau mai multe grupări care sunt conectate (pereche) cu grupuri de subiecte, dar nu sunt legate între ele.
Tabelul 2. Distribuția studenților de diferite facultăți pe podea și vârstă în care au fumat prima țigară
Combinationala (Tabelul 3) se numește o masă în care există două sau mai multe fagged, care sunt asociate nu numai cu subiectul, ci și între ele.
Tabelul 3. Distribuția studenților de fumat de diferite facultăți pe podea și numărul mediu de țigări (Papile), afumate pe zi
Numele facultăților Numărul mediu de țigări (țigarete) oficizată de studenți pe zi Total 10 sau mai puțin 11 - 20 mai mult de 20. m. j. ambii m. j. ambii m. j. ambii m. j. ambii 1. Therapeutic. 2. Medical și profilactic 3. Farmaceutic, etc. TOTAL: - elaborarea unui program de analiză a materialului asamblat.
Programul de analiză prevede o listă de tehnici statistice necesare pentru identificarea modelelor fenomenului studiat.
Planul de studiu prevede soluția următoarelor probleme organizaționale:- Alegerea unui obiect de cercetare
- Determinarea volumului agregatului statistic
- Termeni și loc (teritoriu) de cercetare, tipuri și metode de observare și colectare a materialelor
- Caracteristicile artiștilor (cadre)
- Caracteristicile echipamentelor tehnice și a resurselor materiale necesare
- Obiectul de cercetare statistică este o combinație cu care vor fi colectate informațiile necesare. Poate fi o populație, studenți, pacienți spitalizați în spitale etc.
Agregate statistice - Acesta este un grup constând din elemente relativ omogene, luate împreună în marginea cunoscută a timpului și spațiului, în conformitate cu obiectivul. Statistici ale agregatului statistic: SET statistic constă în unități de observare (a se vedea schema).
Pe exemplul studiului nostru - un agregat statistic este studenții care studiază în această universitate pe întreaga perioadă de studiu.
Există două tipuri de agregate - general și selective.
Agregați generali - Acesta este un grup constând din toate elementele omogene în conformitate cu scopul.
Agregate selective - selectat pentru partea de studiu agregați generali și destinate caracteristicilor întregii populații generale. Acesta trebuie să fie reprezentativ (reprezentativ) în ceea ce privește cantitatea și calitatea în raport cu populația generală.
Reprezentativitate cantitativă Bazat pe lege numere mari și înseamnă un număr suficient de elemente ale agregatului selectiv, calculat prin formule speciale și tabele.
Calitate reprezentativă Pe baza legii probabilității și înseamnă o corespondență (o singură dimensiune) a semnelor care caracterizează elementele setului selectiv în raport cu generalul.
În exemplul nostru, agregatul general sunt toți studenții universității medicale; Agregat selectiv - parte a studenților fiecărui curs și a facultății acestei universități.
Volumul agregatului statistic - Acesta este numărul de elemente ale totalității între cercetări.
Termeni și loc (teritoriu) de cercetare - Aceasta este compilarea planul de calendar Performanța acestui studiu pe această etapă pe un anumit teritoriu. Exemplu: de la 1 aprilie până la 1 iunie anul curent În MMA-le. LOR. SECHENOV.
Tipuri de observare :
- observarea curentă (sau permanentă) este atunci când înregistrarea se efectuează constant pe măsură ce se produc unitățile de observare. Exemplu: Fiecare caz de naștere, deces, apel la instituțiile terapeutice.
- și observarea unică (sau unică) - când fenomenele studiate sunt fixate la un anumit punct (oră, zi a săptămânii, data). Exemplu: Recensământul populației, compoziția lenjeriei de spital.
Metode de cercetare. Pentru cercetător, este important să se determine metoda de efectuare a cercetării: observarea continuă sau neplătită (selectivă).
- Observarea solidă este înregistrarea tuturor unităților de observare care constituie populația generală.
- OBLES (selectivă) observație - studiul unei părți a setului pentru caracteristicile întregului.
Metode de efectuare a unui studiu privind agregarea selectivă (monografia, matricea principală, chestionar etc.).
- Metoda monografică este utilizată atunci când studiază un singur obiect, atunci când unul dintre obiecte este ales unul și este examinat cu o plinătate maximă pentru a arăta cele mai bune practici, identificând tendințele în dezvoltarea fenomenului. Exemplu: o descriere a noii tehnologii chirurgicale.
- Metoda principală de matrice este utilizată atunci când studiază acele obiecte în care cele mai studiate fenomene sunt concentrate. Esența sa este că din toate unitățile de observație care fac parte din acest obiect, partea principală este aleasă, caracterizând întregul agregat statistic. Exemplu: Există 7 ateliere principale la fabrica, în care sunt angajați 1.300 de lucrători și două ateliere auxiliare mici cu 100 de lucrători. Pentru observare, puteți lua numai atelierele principale și puteți trage concluzii cu privire la întreaga plantă.
- O metodă contabilă este utilizată pentru colectarea informațiilor statistice utilizând un chestionar special dezvoltat. Exemplu: Atunci când studiază prevalența bolilor gastrointestinale în rândul studenților școlilor profesionale din orașul N., un chestionar a fost dezvoltat cu o listă de probleme de interes pentru cercetător.
Metode de selecție a fenomenelor studiate și formarea agregării selective
Există următoarele metode de selecție a fenomenelor studiate: aleatorie, mecanică, cuibărit, direcțională, tipologică.
- Alegerea aleatorie este o selecție efectuată prin lot (în conformitate cu litera inițială a numelui sau în ziua nașterii etc.).
- Selecția mecanică este o selecție atunci când întreaga cotitură este luată pentru a studia în mod mecanic selectat fiecare al cincilea (20%) sau o zecime de observație (10%).
- NEST (Serial) Selecție - atunci când nu sunt unități separate, dar cuiburi (serii), care sunt selectate prin eșantion aleatoriu sau mecanice sunt selectate din populația generală. Exemplu: Pentru a studia incidența populației rurale a regiunii M, este studiată incidența populației rurale a unuia, cel mai tipic element. Rezultatele se aplică tuturor populatie rurala Zone.
- Selecția direcțională este selecția atunci când numai acele unități de observare sunt selectate din populația generală pentru a identifica anumite modele, care vor identifica efectul factorilor necunoscuți în eliminarea influenței cunoscute. Exemplu: Când studiați efectul experienței lucrătorilor asupra rănilor, este selectată o profesie de lucru, o vârstă, un atelier, un nivel educațional.
- Selecția tipologică este selecția unităților de la un singur tip unic de înaltă calitate. Exemplu: Când studiați modelele mortalității în rândul populației urbane, orașele studiate din populația lor ar trebui grupate.
Caracteristicile artiștilor (cadre) . Câți oameni și ce calificări sunt efectuate. Exemplu: Un studiu privind studiul regimului sanitar și igienic al elevilor de liceu al școlilor secundare din district este realizat de doi medici și doi asistenți ai medicului sanitar al Centrului de Igienă și Epidemiologie a acestui district administrativ.
Caracteristicile echipamentelor tehnice și a resurselor materiale necesare :
- echipamente și dispozitive de laborator, obiective de cercetare relevante;
- papetărie (hârtie, semne);
- fără alocări suplimentare.
- monitorizarea materialului colectat - Acesta este un test al materialului asamblat pentru a selecta documentele contabile care au defecte pentru corecția lor ulterioară, completările sau excepțiile din studiu. De exemplu, numele nu este specificat în chestionar, vârstă sau fără răspunsuri la alte întrebări. În acest caz, sunt necesare documente contabile suplimentare (hărți în ambulatoriu, istoricul bolii etc.). Dacă aceste date nu pot fi obținute din documente contabile suplimentare atrase de cercetător, atunci cardurile de calitate slabă (chestionarele) trebuie excluse din studiu.
- codifica
- Aceasta este o aplicație convenții caracteristici evidențiate. Pentru prelucrarea manuală Materialul Ciltra poate fi digital, alfabet; Cu mașina - numai digitală.
Exemplu: criptare închisă:
Podea:
soțul. M.
soții. J.criptare digitală:
- material de grupare - Aceasta este distribuția materialului asamblat pe un atribut sau o bază cantitativă (tipologică sau variațională). Exemplu: Gruparea studenților în cursuri de formare: curs, curs, curs III, curs IV, cursul V, cursul VI.
- rezumatul datelor în tabelele statistice - Îmbunătățirea datelor digitale obținute după numărare
- calculul indicatorilor statistici și prelucrarea statistică a materialului .
Scopul studiului: Dezvoltarea activităților de reducere a bolilor organelor digestive (BOP) în rândul studenților din școala medicală.
Sarcini de cercetare:
- Examinați prevalența diferitelor boli ale organelor digestive (BOP) în rândul studenților unei școli medicale.
- Determinați factorii de risc pentru apariția BOP.
- Elaborarea de propuneri pentru administrația universitară
Programul de cercetare:
Unitatea de observare este un student cu un diagnostic de BOP, studiind la o universitate medicală la această facultate.
Atribute: sex, diagnostic, natura alimentară.
Caracteristici cantitative: Vârsta, durata bolii, integon între mese, numărul de mese alimentare pe zi.
Rezultate: Prezența unui sistem de boală al organului de digestie.
Semne din fabrică: sex, vârstă, natură nutriție etc.
Programul de colectare a materialelor (chestionar plin de studenți)
un plin
b) Curs: 1,2,3,4,5,6
c) Facultatea: Medicală (1), medicală și profilactică (2), farmaceutică (3)
d) Vârsta: până la 20 de ani inclusiv - (1), 21-22 - (2), 23-24 - (3), 25 sau mai mult (4)
e) Paul: soț (1), femei (2)
e) De câte ori în timpul zilei luați mâncare? Una - (1), două - (2), trei sau mai multe (3)
g) Masa constă din sandvișuri fără ceai (1), sandvișuri de ceai (2), prânz complet (3), altele (4) (Specificați)
__________________________
h) Care este intervalul dintre mese: până la 1 h (1), 1-2 ore (2), 3-4H (3), 5 h sau mai mult (4)
și dacă timpul este furnizat în timpul programului pentru prânz: (da - (1), nu - (2)
k) Aveți un sistem de boală de organe digestive: da - (1), nu - (2)
l) Dacă ați răspuns "da", apoi specificați diagnosticul: ___________________
m) Durata bolii: până la 1 an - (1), 2-3 ani - (2), 4-5 ani - (3), 6 ani și mai mult - (4)
Și alte aspecte în conformitate cu scopul și obiectivele studiului.
Programul de dezvoltare a materialelor
Gruparea tipologică: gruparea studenților în facultăți, sex, diagnostic al bolii.
Gruparea variațională: Gruparea pe durata bolii (până la 1 an, 2-3 ani, 4-5 ani, 6 ani sau mai mult), intervalul dintre mese (până la 1 h, 1-2 ore, 3-4 ore, 5 ore și mai mult).
Layouts de tabele statistice
Tabelul simplu.
Tabelul 4. Distribuția studenților cu boli ale sistemului digestiv pentru formele nosologice (în% la rezultat)
Masă de grup
Tabelul 5. Distribuția studenților cu boli ale sistemului digestiv prin sex și vârstă (în% la rezultat)
| Boală | Podea | Vârstă | Total | |||
| soț | femei | până la 15 ani | 15 - 18 ani | peste 18 ani | ||
| 1. Gastrite. | ||||||
| 2. Boala stomacului ulcerativ | ||||||
| 3. Boala Ulznaya a panoului 12 | ||||||
| 4. alții | ||||||
| TOTAL: | ||||||
Tabelul de combinație
Tabelul 6. Distribuția studenților care au boli ale sistemului de organe digestive, de facultăți și sex (în% la rezultat)
| Boală | Medical | Medico-profilactic | Farmaceutic | Total | ||||||||
| m. | j. | ambii | m. | j. | ambii | m. | j. | ambii | m. | j. | ambii | |
| 1. Gastrite. | ||||||||||||
| 2. Boala stomacului ulcerativ | ||||||||||||
| 3. Boala Ulznaya de 12 tigaie | ||||||||||||
| 4. alții | ||||||||||||
| TOTAL: | ||||||||||||
Planul de cercetare
Obiectul studiului este student al unei universități medicale care studiază la această universitate medicală la această facultate.
Volumul agregatului statistic: un număr suficient de observații. Agregate: Calitate selectivă, reprezentativă și cantitate.
Datele studiului: 6 februarie - 6 iunie din acest an.
Metode de colectare a materialelor: interogare, scris din documente medicale ale clinicilor studențești.
- VLASV V.V. Epidemiologie. - M.: Gootar-Honey, 2004. - 464 p.
- Lisitsyn yu.p. Sănătatea publică și asistența medicală. Manual pentru universități. - M.: Goeotar-Dragă, 2007. - 512 p.
- Medica V.A., Yuriev V.K. Curs de sănătate publică și prelegeri de sănătate: Partea 1. Sănătatea publică. - M.: Medicină, 2003. - 368 p.
- Minaev V.A., Vishnyakov N.I. și alții. medicina socială și organizarea sănătății (orientări în 2 volume). - St. Petersburg, 1998. -528 p.
- Kucherenko V.Z., Agarkov N.m. și alte organizații sociale de igienă și sănătate ( Tutorial) - Moscova, 2000. - 432 p.
- S. Glanz. Statistici medicale și biologice. Pe engleză. - M., practică, 1998. - 459 p.
Caracteristicile cantitative ale proceselor socio-economice în comunicarea directă cu esența lor calitativă în sistemul de producție socială este imposibilă fără o cercetare statistică profundă. Utilizarea diferitelor metode și tehnici ale metodologiei statistice implică prezența unor informații exhaustive și fiabile despre obiectul studiat. Studiul fenomenelor sociale în masă include etapele de colectare a informațiilor statistice și a prelucrării primare, a informării și a grupului de observare a rezultatelor de combustie, generalizări și analize a materialelor obținute.
În prima etapă a studiilor statistice, se formează date statistice primare sau informații statistice sursă, care este fundamentul viitoarei clădiri statistice. Astfel încât clădirea a fost durabilă, bună și de înaltă calitate ar trebui să fie baza sa. Dacă s-a presupus o eroare sau un material pentru a colecta date statistice primare, sa dovedit prost, va afecta corectitudinea și acuratețea concluziilor teoretice și practice. Prin urmare, observarea statistică de la etapa inițială la cea finală este obținerea materialelor finale - ar trebui să fie gândită cu atenție și organizată clar.
Observarea statistică oferă materialului sursă generalizării, începutul căruia este un rezumat. Dacă, cu observarea statistică a fiecărei unități, primesc întreținere care o caracterizează din mai multe părți, atunci aceste rapoarte caracterizează întregul set statistic și o parte separată a acesteia. În acest stadiu, agregatul este împărțit la diferențele și combină semnele de asemănări, sunt calculate indicatorii totali din grupuri și în general. Folosind metoda de grupare, fenomenele studiate sunt împărțite în tipuri esențiale, grupuri caracteristice și subgrupuri pentru caracteristici esențiale. Folosind grupuri, limitează agregarea substanțial calitativă a omogenă, ceea ce reprezintă o condiție prealabilă pentru determinarea și aplicarea indicatorilor de sinteză.
În etapa finală de analiză, cu ajutorul generalizării indicatorilor, se calculează valorile relative și medii, se oferă o evaluare consolidată a caracterizării semnelor, se caracterizează dinamica fenomenelor, indicii, construcțiile de echilibru. Se calculează indicatorii care caracterizează etanșeitatea legăturilor în schimbarea semnelor. Pentru a prezenta cea mai rațională și vizuală a materialului digital, acesta este prezentat sub formă de tabele și grafice.
Conceptul de observare statistică
Stat. Studiul este alcătuit din 3 etape principale:
1. stat. Observare
2. Prelucrarea primară, rezumatul și gruparea rezultatelor de observare
3. Analiza rezultatelor rezumate primite
Procesul de monitorizare include o urmă. Etape:
1. Pregătirea observării
2. Efectuarea unei colecții de date de date
3. Pregătirea datelor pentru prelucrarea și prelucrarea automată
4. Elaborarea de propuneri de îmbunătățire a observării stotului
Trebuie remarcat faptul că din completarea și calitatea colectată în procesul de observare a materialului depinde de rezultatele analizei și al calității.
15. Probleme metodologice ale statutului de organizare. Observații.
Stat. Observarea ar trebui să fie inițiată cu o formulare exactă a obiectivelor sale și a sarcinilor specifice. Următoarele sunt determinate:
Obiectivul și observarea unității
Programul este dezvoltat
Selectează vizualizarea și metoda de observare
Sub lista obiectului. Observațiile sunt înțelese de unii. STAT-I Agregat în care se desfășoară sistemul social studiat. Fenomene și procese
(N: Uita-te - P / P
Persoanele care trăiesc pe ODA. teritoriu
Elevii, petrecerea timpului liber. în universități)
Unitate ombilic. numit componenta Obiecte de observare a observării semnelor de semne care urmează să fie înregistrate (Nr. Departamentul, P / P, DEP. Studenți, oameni)
Trebuie distinse unitățile de observare de la unitățile de raportare sub pisica. Înțelegeți subiecții, prezența informațiilor asupra unității de observare (adesea aceste concepte coincid)
Programul de observare este o listă de întrebări pe care sunt colectate informații sau o listă de caracteristici și indicatori de subiect la înregistrare.
Programul de observare este întocmit sub forma unei forme statistice, formular, chestionar, chestionar sau recensământ etc., unde este introdusă cercetarea primară.
O chestiune esențială în organizarea observării YAVL. Întrebarea locului și a timpului este, depinde în principal de scopul studiului.
Alegerea unui loc al NAMP. Sarcinile și obiectivele studiului (ca Sovko-Ti doresc să fie obținute date, în funcție de și să investigheze)
Alegerea timpului este închisă în ODR-II din perioada de observație și momentul critic al NAM.
Perioada de observare este timpul în care trebuie efectuată înregistrarea.
Data critică a observării este data, după cum este raportat informații.
Momentul critic este momentul de timp, ca și din care se înregistrează faptele observate.
Diferențele lor sunt explicate și adesea în perioada de recrutare. Acesta va continua să continue în acest timp. Acestea sau alte modificări ale agregatului pot apărea. Trebuie să se reflecte asupra altora. Prin urmare, rezultatele recrutează. Fixir-Xia ca un moment critic. Următoarele modificări ale cazului în viitor nu o învață.
Momentul critic este ca o fotografie instantanee a unei imagini a populației (sau a studiului de scoop)
De regulă, momentul critic este testat la data inițială a muncii.
Forme, tipuri, metode stat. Observații
Forme.
1. stat. Raportarea este o formă de organizare la care unitățile de informații predictive Navel-i despre DEET-TI sub forma formulărilor, regulatorul dispozitivului.
Particularitatea raportării costului este că este obligată - dar justificată, obligațiile efectuate și Jur-Ki sunt confirmate de semnătura capului sau a persoanei responsabile.
2. Observarea special organizată este cel mai strălucitor și simplu exemplu al acestei forme de Navel-I. recensământ. Recensământul este de obicei realizat la intervale egale, simultan pe întreaga zonă a teritoriului în același timp.
Recensele statistice rusești sunt deținute de populația de specii individuale de P / P și Org-Qii, Resurse Mamă, Plantări perene, obiecte de construcție NZ etc.
4. Înregistrarea formularului de observare se bazează pe desfășurarea registrului de stat. În registrul fiecăruia Unitatea Nabe Har-SM este un număr de indicatori. În practica statistică internă, registrele SUA și registrele P / P au primit muncitorul.
Înregistrarea populației - este condusă de birourile de registru
Înregistrarea P / P - EGRO VED.ORG. statistici.
Vizualizări.
puteți sparge următoarele grupuri. Semne:
a) prin timp de înregistrare
b) privind acoperirea unităților de bufniță
De timp reg. sunt:
Curent (continuare)
Întrerupte (periodice și unice)
Cu tehnologie. Nat. Schimbarea fenomenelor și a proceselor este fixată pe măsură ce sosesc (înregistrarea nașterii, moartea, căsătoria, divorțul etc.)
Periodic. Nat. Efectuate prin AOD. Intervale de timp (Recensământul populației N la fiecare 10 ani)
O linie. Nat. Se efectuează fie nu în mod regulat, fie doar o dată (referendum)
Prin acoperire. Sovie Stat-e buric. Sunt:
Solid
Nevasta
Recrutare solidă. Este un sondaj al tuturor unităților de bufniță
Dezactivat. Aceasta sugerează că numai o parte din studiile bufniței este supusă.
Sunt câteva tipuri de nume nealimentare:
Metodă OSN. Massiva.
Selectiv (independent)
Monografic
Această metodă este X-XIA prin faptul că cele mai multe creaturi sunt de obicei selectate, de obicei cele mai mari unități. owl în pisică. Sociale. O parte din toate recrutările.
Atunci când Recrutare și acțiune monografică ro. Suntem depuși. Unități. Studiile de bufniță sau m. sau tipic pentru această unitate OWL. Sau o nouă specie preferată de fenomene.
MGROM-E NAP. Se efectuează pentru a identifica fie tendințele emergente în dezvoltarea acestui fenomen.
Metode
Recrutare directă
Documentar Nam.
Imediat numit. Un astfel de apel. cu o pisică. Registratorii înșiși prin reținere, numărare, descurajare, faptul că este supus înregistrării și pe această bază pune în formă sub formă.
Metoda documentară. Bazat pe OK-AI ca surse de infecție a docurilor Split-X ca regulă a contabilității X-RA (adică STAT. Raportarea)
Ancheta este o modalitate de convingere cu o pisică. Informațiile necesare sunt obținute de către respondent (adică răspunsul) (oral, corespondent, chestionar, incert, etc.)
Conceptul de studiu al părților cantitative la obiecte și fenomene a fost format mult timp, de la momentul dezvoltării abilităților elementare de a lucra cu informații. Cu toate acestea, termenul "statistici", care a venit la timpul nostru împrumutat mult mai târziu din limba latină și provine din cuvântul "statut", ceea ce înseamnă "o anumită stare de lucruri". "Statutul" a fost de asemenea folosit în sensul "stării politice" și a fost fixat în aproape toate limbile europene în acest sens: "statul" englez, "statul" german, "stato" italian și "statist" derivat de la el - starea statului.
Cuvântul "statistici" a primit o utilizare pe scară largă în secolul al XVIII-lea și a fost aplicată în sensul statului. Statisticile se numesc o ramură a activităților practice care vizează colectarea, prelucrarea, analiza și furnizarea de date privind fenomenele și procesele de viață publică.
Analiza este o metodă de obiect de cercetare științifică, luând în considerare indivizii și componentele sale.
Analiza economică și statistică este dezvoltarea unei tehnici bazate pe utilizarea pe scară largă a metodelor statistice și matematice tradiționale, pentru a controla reflexia adecvată a fenomenelor și proceselor studiate.
Etape de cercetare statistică. Cercetarea statistică are loc în trei etape:
- 1) observarea statistică;
- 2) un rezumat al datelor obținute;
- 3) Analiza statistică.
În prima etapă, utilizarea metodei de observații de masă, se colectează date statistice primare.
În cea de-a doua etapă a cercetării statistice, datele colectate sunt supuse procesării primare, rezumat și grupului. Metoda de grupare vă permite să alocați agregate omogene, să le împărțiți în grupuri și subgrupuri. Rezumat - Aceasta obține rezultatele unei totalități în grupuri generale și separate și subgrupuri.
Rezultatele grupurilor și rapoartelor sunt prezentate sub formă de tabele statistice. Conținutul principal al acestei etape este trecerea de la caracteristicile fiecărei unități de observare la caracteristicile consolidate ale totalității în general sau ale grupurilor sale.
În cea de-a treia etapă, datele sumare obținute sunt analizate prin metoda de generalizare a indicatorilor (valori absolute, relative și medii, indicatori de variație, sisteme de index, metode de statistici matematice, metoda tablă, metoda grafică etc.).
Elementele de bază ale analizei statistice:
- 1) aprobarea faptelor și stabilirea evaluării acestora;
- 2) identificarea caracteristicilor caracteristice și a cauzelor fenomenelor;
- 3) Compararea fenomenelor cu fenomene de reglementare, planificate și de altă natură, care sunt acceptate pentru baza de comparație;
- 4) formularea de concluzii, previziuni, ipoteze și ipoteze;
- 5) Verificarea statistică a ipotezelor personale (ipoteze).
Analiza și generalizarea datelor statistice reprezintă etapa finală a unui studiu statistic, obiectivul final al cărui scop este de a obține concluziile teoretice și concluzii practice privind tendințele și modelele fenomenelor și proceselor socio-economice studiate. Sarcinile analizei statistice sunt: \u200b\u200bdefinirea și evaluarea specificelor și a caracteristicilor fenomenelor și proceselor studiate, studiul structurii, relațiile și modelele dezvoltării lor.
Analiza statistică a datelor se efectuează în obligațiunea inextricabilă a analizei teoretice, calitative a esenței fenomenelor studiate și a instrumentului cantitativ corespunzător, studiul structurii, legăturilor și dinamicii lor.
Analiza statistică este un studiu al caracteristicilor caracteristice ale structurii, conectarea fenomenelor, a tendințelor, a modelelor de dezvoltare a fenomenelor socio-economice, pentru care sunt utilizate metode economice economice și statistice și matematice și statistice. Analiza statistică este completată de interpretările rezultatelor obținute.
În analiza statistică, semnele sunt împărțite în caracteristici de influență reciproc:
- 1. Semnul rezultat - un semn analizat în acest studiu. Dimensiuni individuale ale unui astfel de semn elemente individuale Agregatele sunt afectate de unul sau mai multe alte semne. Alte cuvinte, semnul descris ca o consecință a interacțiunii altor factori;
- 2. Factorul de semnare este un semn care afectează caracteristica studiată (indicarea rezultatului). În plus, dependența dintre semnul-factor și rezultatul de semnare poate fi definită cantitativ. Sinonimele acestui termen în statistici sunt "semnul factorului", "factor". Ar trebui să se distingă prin conceptele unui factor de semnare și de un domeniu de aplicare. Greutatea semnelor este numită un astfel de semn care trebuie luat în considerare în timpul calculelor. Dar, greutatea semnelor nu afectează semnul studiat. Factorul de semn poate fi considerat ca o greutate de semnalizare, adică, luată în considerare în calcule, dar nu orice greutate de semnalizare este un semn al factorului. De exemplu, într-un studiu din grupul de studenți între pregătirea timpului pentru examen și numărul de puncte primite la examen, cel de-al treilea semn ar trebui luat în considerare: "Numărul de persoane certificate de un anumit scor. " Ultima caracteristică nu afectează rezultatul, totuși, va fi inclus în calculele analitice. Este un astfel de semn numit o greutate de semnare și nu un semn de factor.
Înainte de a continua analiza, este necesar să se verifice dacă condițiile care asigură acuratețea și corectitudinea acestora:
- - acuratețea datelor digitale primare;
- - completitudinea acoperirii agregatului;
- - Comparabilitatea indicatorilor (conform unităților de contabilitate, metode de calcul, de calcul).
Principalele concepte de analiză statistică sunt:
- 1. Ipoteza;
- 2. Funcția decisivă și regula decisivă;
- 3. eșantion de la populația generală;
- 4. Evaluarea caracteristicilor populației generale;
- 5. Interval de încredere;
- 6. Tendința;
- 7. Relație statistică.
Analiza este etapa finală a cercetării statistice, a cărei esență este de a identifica relațiile și modelele fenomenului studiat, formularea concluziilor și propunerilor.
2.1 Schema cercetării statistice
Sistemele de analiză a datelor statistice reprezintă un instrument eficient modern de cercetare statistică. Oportunități extinse de prelucrare a datelor statistice au sisteme speciale de analiză statistică, precum și fonduri universale - Excel, Matlab, Mathcad și multe altele.
Dar chiar și cel mai avansat instrument nu poate înlocui cercetătorul, care ar trebui să formuleze scopul studiului, să colecteze date, să selecteze metode, abordări, modele și mijloace de procesare și analiză a datelor, precum și interpretarea rezultatelor obținute.
Figura 2.1 prezintă schema unui studiu statistic.
Fig.2.1 - Schema schematică Cercetare statistică
Punctul sursă al cercetării statistice este formularea problemei. Când se determină, scopul studiului este luat în considerare, se determină care sunt necesare informații și modul în care acesta va fi utilizat atunci când se decide.
Cercetarea statistică în sine începe cu etapa pregătitoare. În timpul etapei pregătitoare, analiștii studiază sarcina tehnică - Documentul compilat de client al studiului. În ceea ce privește specificațiile tehnice, obiectivele de cercetare ar trebui formulate în mod clar:
obiectul studiului este determinat;
ipotezele și ipotezele sunt enumerate, care în timpul studiului trebuie să fie confirmate sau respinse;
a descris modul în care vor fi utilizate rezultatele studiului;
datele în care trebuie efectuat studiul și bugetul studiului.
Pe baza sarcinii tehnice dezvoltate structura unui raport analitic - atunci în orice formă Rezultatele studiului trebuie prezentate, precum și program de observare statistică. Programul este o listă de caracteristici care fac obiectul înregistrării în procesul de supraveghere (sau întrebările care trebuie obținute răspunsuri fiabile pentru fiecare unitate de observație). Conținutul programului este definit ca caracteristici ale obiectului observat și a obiectivelor studiului și a metodelor selectate de analiștii pentru prelucrarea ulterioară a informațiilor colectate.
Stadiul principal al cercetării statistice include colectarea datelor necesare și analiza acestora.
Etapa finală a studiului este de a pregăti un raport analitic și furnizarea clientului său.
În fig. 2.2 prezintă o diagramă a analizei datelor statistice.
Fig.2.2 - Principalele etape ale analizei statistice
2.2 Colectarea informațiilor statistice
Colectarea materialelor implică o analiză a sarcinii tehnice a studiului, definiția surselor de informații necesare și (dacă este necesar) dezvoltarea unui chestionar. La studierea surselor de informații, toate datele solicitate sunt împărțite în primar(datele care nu sunt disponibile și care ar trebui colectate direct pentru acest studiu), și secundar (colectate anterior în alte scopuri).
Colectarea datelor secundare este adesea denumită studiul "Cabinet" sau "Bibliotecă".
Exemple de colectare primară a datelor: Observații ale vizitatorilor magazinului, interogatoriu pacienți spitalicesc, probleme de discuție la o întâlnire.
Datele secundare sunt împărțite în interior și extern.
Exemple de surse de date secundare interne:
un sistem informatic al organizației (inclusiv un subsistem de contabilitate, subsistem de management de vânzări, CRM (sistemul CRM, reducerea din limba engleză. Gestionarea relațiilor cu clienții) - Software de aplicație pentru organizațiile destinate să automatizeze strategiile de interacțiune a clienților) și altele);
studii anterioare;
rapoarte scrise ale angajaților.
Exemple de surse de date secundare externe:
rapoarte ale agențiilor statistice și de altă natură;
rapoarte ale agențiilor de marketing, asociații profesionale etc.;
baze de date electronice (cărți de referință, GIS etc.);
biblioteci;
mass-media.
Datele principale de ieșire din faza de colectare a datelor sunt:
planificarea eșantionării;
structura de eșantionare (prezența și dimensiunea cotelor);
tipul observării statistice (colectarea sondajului de date, chestionarul, măsurarea, experimentul, examinarea etc.);
informații privind parametrii sondajului (de exemplu, posibilitatea de a falsifica chestionarul);
schema de codificare a variabilelor din baza de date a programului selectată pentru prelucrare;
planificarea diagramei de conversie a datelor;
diagrama planificată a procedurilor statistice utilizate.
Aceeași etapă include direct procedura de anchetă. Desigur, chestionarele sunt dezvoltate numai pentru obținerea informațiilor primare.
Datele obținute trebuie editate și pregătite în mod corespunzător. Fiecare chestionar sau o formă de observație este verificată și, dacă este necesar, este ajustată. Fiecare răspuns este atribuit codurilor numerice sau alfabetice - codificarea informațiilor se face. Pregătirea datelor include editarea, decodificarea și verificarea datelor, codificarea acestora și transformările necesare.
2.3 Definiția caracteristicilor de eșantionare
De regulă, datele colectate ca urmare a observării statistice pentru analiza statistică sunt un set selectiv. Secvența conversiei de date în procesul de cercetare statistică poate fi reprezentată schematic după cum urmează (figura 2.3)
Figura 2.3 Schema de transformare statistică
Analizând eșantionul, puteți trage concluzii cu privire la populația generală reprezentată de eșantion.
Definiția finală a parametrilor generali de eșantionare Produce atunci când sunt colectate toate chestionarele. Include:
determinarea numărului real de respondenți
determinarea structurii de eșantionare
distribuție la locația sondajului,
stabilirea nivelului de încredere al fiabilității statistice a eșantionului,
calcularea erorii statistice și determinarea reprezentativității eșantionului.
Numar real Respondenții pot fi planificați mari sau mai mici. Prima opțiune este mai bună pentru analiză, dar este neprofitabilă pentru cercetarea clienților. Al doilea poate afecta negativ calitatea studiului și, prin urmare, este neprofitabilă pentru analiști sau clienți.
Structura de eșantionare Poate fi aleator sau non-aleatoriu (respondenții au fost selectați pe baza unui criteriu predeterminat, de exemplu, metoda cotelor). Eșantioane aleatoare ale unui priori sunt reprezentative. Probele non-aleatorii pot intenționa să fie nerecuperația față de populația generală, dar de a oferi informații importante pentru cercetare. În acest caz, ar trebui, de asemenea, să fie luată cu atenție pentru filtrarea problemelor chestionarelor care sunt destinate în mod specific ecranului necorespunzător pentru cerințele respondenților.
Pentru Definiția estimarea precizieiÎn primul rând, este necesar să se stabilească nivelul de probabilitate de încredere (95% sau 99%). Apoi maximul eroare statistică eșantioanele calculate ca.
sau 
,
unde 
- marime de mostra, 
- probabilitatea debutului evenimentului investigat (lovitura respondentului la eșantion), 
- probabilitatea unui eveniment invers (neplata respondentului în eșantion), 
- Rata de probabilitate de încredere 
- Dispersia unui semn.
Tabelul 2.4 prezintă cele mai consumate valori ale coeficienților de probabilitate de încredere și de încredere.
Tabelul 2.4.
2.5 Prelucrarea datelor pe computer
Analiza datelor utilizând un computer include execuția unui număr de pași necesari.
1. Determinarea structurii datelor sursă.
2. Introducerea datelor în computer în conformitate cu structura și cerințele programului. Editarea și conversia datelor.
3. Setarea metodei de procesare a datelor în funcție de sarcinile de cercetare.
4. Obținerea prelucrării datelor. Editarea și salvarea acestuia în formatul dorit.
5. Interpretarea rezultatului de procesare.
Pașii 1 (pregătire) și 5 (final) nu sunt capabili să efectueze niciun program de calculator - cercetătorul lor se face el însuși. Pașii 2-4 sunt efectuați de un cercetător folosind programul, dar cercetătorul determină procedurile necesare pentru editarea și convertirea datelor, a metodelor de prelucrare a datelor, precum și formatul pentru prezentarea rezultatelor procesării. Ajutorul calculatorului (pașii 2-4) se află, în cele din urmă, în tranziția de la secvența lungă de numere la mai compactă. La "Login" al computerului, cercetătorul depune o serie de date sursă care nu sunt disponibile pentru înțelegere, dar este potrivit pentru procesarea calculatorului (pasul 2). Cercetătorul oferă apoi programul la comanda de prelucrare a datelor în conformitate cu sarcina și structura de date (pasul 3). La "ieșire", primește rezultatul procesării (etapa 4) - și o gamă de date, numai mai mică, accesibilă pentru înțelegerea și interpretarea semnificativă. În același timp, o analiză exhaustivă de date necesită, de obicei, procesarea mai multor metode diferite.
2.6 Alegerea strategiei de analiză a datelor
Alegerea unei strategii de analiză a datelor colectate se bazează pe cunoașterea aspectelor teoretice și practice ale domeniului subiectului studiat, specificul și caracteristicile cunoscute ale informațiilor, proprietățile metodelor statistice specifice, precum și experiența și viziunile a cercetătorului.
Trebuie amintit că analiza datelor nu este scopul final al studiului. Scopul său este de a obține informații care să ajute la rezolvarea unei anumite probleme și să accepte decizii adecvate de gestionare. Strategia de alegere a analizei ar trebui să înceapă cu studiul rezultatelor etapelor anterioare ale procesului: determinarea problemei și dezvoltarea unui plan de cercetare. Ca un "proiect" utilizează un plan de analiză preliminară, dezvoltat ca unul dintre elementele planului de cercetare. Apoi, în timpul primirii la etapele ulterioare ale procesului de studiere a informațiilor suplimentare, poate fi necesar să se facă anumite modificări.
Metodele statistice sunt împărțite în unic și multidimensional. Metodele unic dimensionale (Univariatetechniques) sunt utilizate atunci când toate elementele de probă sunt estimate de un indicator sau dacă există mai mulți indicatori pentru fiecare element, dar fiecare variabilă este analizată în același timp separat de toate celelalte.
Metodele multidimensionale (tehnicile multivariate) sunt bine adaptate pentru analiza datelor, dacă doi sau mai mulți indicatori sunt utilizați pentru a evalua fiecare element al eșantionului, iar aceste variabile sunt analizate simultan. Astfel de metode sunt utilizate pentru a determina dependențele dintre fenomene.
Metodele multidimensionale diferă de o singură-dimensională, în primul rând de faptul că, atunci când își folosesc utilizarea, accentul este deplasat de la niveluri (medii) și distribuții (dispersii) ale fenomenelor și se concentrează asupra gradului de relație (corelație sau covariance) între aceste fenomene.
Metodele unic dimensionale pot fi clasificate pe baza datelor care sunt analizate: metrice sau nemetrice (fig.3). Datele metrice (datele metrice) sunt măsurate prin interval sau scară relativă. Datele nemetrice (date nemetrice) sunt estimate pe o scară nominală sau plană
În plus, aceste metode sunt împărțite în clase bazate pe câte eșantioane sunt una, două sau mai multe - analizate în timpul studiilor.
Clasificarea metodelor statistice unidimensionale este prezentată în Fig.2.4.
Smochin. 2.4 Clasificarea metodelor statistice unidimensionale În funcție de datele analizate
Numărul de eșantioane este determinat de modul în care funcționează munca cu date pentru o analiză specifică și nu modul în care au fost colectate datele. De exemplu, datele privind persoanele de sex masculin și feminin pot fi obținute într-un eșantion, dar dacă analiza lor vizează identificarea diferenței de percepție bazată pe diferența în podele, cercetătorul va trebui să funcționeze în două eșantioane diferite. Probele sunt considerate independente dacă sunt conectate experimental între ele. Măsurătorile efectuate într-o singură probă nu afectează valorile variabilelor în altul. Pentru analiză, datele referitoare la diferite grupuri de respondenți, de exemplu colectate de la femei și bărbați, sunt de obicei prelucrate ca probe independente.
Pe de altă parte, dacă datele din două eșantioane se referă la același grup de respondenți, eșantioanele sunt considerate combinate în perechi - dependente.
Dacă există doar un singur eșantion de date metrice, pot fi utilizate criterii Z și T. Dacă în primul caz există două sau mai multe eșantioane independente, puteți utiliza criteriul Z- și T pentru două eșantioane, în cea de-a doua metodă de analiză de dispersie unică. Pentru două eșantioane conectate, se utilizează un criteriu T pereche. Dacă vorbim de date non-metrice într-o singură probă, cercetătorul poate utiliza criteriile distribuției de frecvențe, Chi-Piața, criteriul Kolmogorov-Smirnov (k ~ s), criteriul seriei și criteriul binomial. Pentru două eșantioane independente cu date non-denumite, este posibilă recurgerea la următoarele metode de analiză: Chi-Square, Manna-White, Medians, K-C, cu analiză de dispersie unică a lui Crooked Wallis (da K-Y). Spre deosebire de aceasta, dacă ar trebui să se utilizeze două sau mai multe eșantioane interdependente, trebuie utilizate criteriile de semne, MAK-Nemara și Wilcoxon.
Metodele statistice multidimensionale vizează identificarea modelelor existente: interdependența variabilelor, a relațiilor sau secvențelor de evenimente, asemănarea intersectivă.
Este suficient să se distingă cinci tipuri standard de modele, a cărui studiu este esențial: asocierea, secvența, clasificarea, gruparea și prognoza
Asociația are loc dacă mai multe evenimente sunt asociate între ele. De exemplu, un sondaj efectuat în supermarket poate demonstra că 65% din chipsurile de porumb cumpărate de asemenea și dacă există o reducere pentru un astfel de kit, Kola este dobândită în 85% din cazuri. Având informații despre o astfel de asociație, managerii sunt ușor de evaluat cât de eficient reduce reducerea.
Dacă există un lanț de evenimente asociate în timp, atunci vorbesc despre secvență. De exemplu, după cumpărarea unei case în 45% din cazuri, o sobă nouă de bucătărie este achiziționată în termen de o lună, iar în termen de două săptămâni, 60% dintre nou-veniți sunt confiscați cu un frigider.
Cu ajutorul clasificării, caracteristici care caracterizează grupul la care aparține unul sau alt obiect. Acest lucru se face prin analizarea obiectelor deja clasificate și formularea unui anumit set de reguli.
Gruparea este diferită de clasificare prin faptul că grupurile în sine nu sunt specificate în avans. Folosind clustering, se disting diverse grupuri de date omogene.
Baza pentru tot felul de sisteme de predicție este informațiile istorice stocate sub formă de serie temporară. Dacă reușiți să construiți o regularitate, reflectând în mod adecvat dinamica comportamentului țintelor, există șansa ca să puteți prezice comportamentul sistemului în viitor.
Metodele statistice multidimensionale pot fi împărțite în metode de analiză de interconectare și analize de clasificare (figura 2.5).
Fig.2.5 - Clasificarea metodelor statistice multidimensionale
Observarea statistică Este de a colecta material statistic primar, în înregistrarea organizată științific a tuturor faptelor semnificative referitoare la obiectul examinat. Aceasta este prima etapă a tuturor cercetărilor statistice.
Metoda de grupare oferă posibilitatea de a fi colectate ca urmare a observațiilor statistice masive pentru a fi supuse sistematizării și clasificării. Aceasta este a doua etapă a cercetării statistice.
Metoda indicatorilor de generalizare permite caracterizarea fenomenelor studiate și a proceselor utilizând valori statistice - absolut, relativ și mediu. În acest stadiu al cercetării statistice, sunt detectate relațiile și amploarea fenomenelor, se determină modelele de dezvoltare a acestora, sunt date evaluări proiectate.
În prima etapă a cercetării statistice, se formează date statistice primare sau informații statistice sursă, care este fundamentul viitoarei clădiri statistice. Astfel încât clădirea a fost durabilă, bună și de înaltă calitate ar trebui să fie baza sa. Dacă s-a presupus o eroare sau un material pentru a colecta date statistice primare, sa dovedit prost, va afecta corectitudinea și acuratețea concluziilor teoretice și practice. Prin urmare, observația statistică de la etapa inițială la finală este obținerea materialelor finale - ar trebui să fie gândite cu atenție și utilizate în mod clar. Observarea statistică oferă materialului sursă generalizării, începutul căruia este un rezumat. Dacă, cu observație statistică, fiecare unitate primește informații care o caracterizează din mai multe părți, apoi aceste rapoarte caracterizează toate agregatele statistice și părțile individuale. În acest stadiu, agregatul este împărțit la diferențele și combină semnele de asemănări, sunt calculate indicatorii totali din grupuri și în general. Folosind metoda de grupare, fenomenele studiate sunt împărțite în tipuri esențiale, grupuri caracteristice și subgrupuri pentru caracteristici esențiale. Folosind grupuri, limitează agregarea substanțial calitativă a omogenă, ceea ce reprezintă o condiție prealabilă pentru determinarea și aplicarea indicatorilor de sinteză.
În etapa finală a analizei, cu ajutorul generalizării indicatorilor, valorile relative și medii sunt calculate, se administrează o evaluare consolidată a variației caracteristicilor, se caracterizează dinamica fenomenelor, indicii, sunt aplicate construcții echilibrate, indicatori caracterizarea legăturilor testate în schimbarea semnelor. Pentru a prezenta cea mai rațională și vizuală a materialului digital, acesta este prezentat sub formă de tabele și grafice.
Observarea statistică - prima etapă a cercetării statistice
Observarea statistică este prima etapă a tuturor cercetărilor statistice, care este organizată științific de către programul unificat reprezentând faptele care caracterizează fenomenele și procesele de viață publică și colectarea datelor în masă obținute pe baza acestei contabilități.
Cu toate acestea, nu fiecare colecție de informații este observația statistică. Pe observarea statistică se poate spune numai atunci când sunt studiate modele statistice, adică. Astfel, care se manifestă doar într-un proces de masă, într-un număr mare de unități de un fel de agregat. Prin urmare, observația statistică ar trebui să fie planificată, masă și sistematică.
Observarea statistică planificată este că este pregătită și se desfășoară pe un plan dezvoltat, care include aspecte legate de metodologie, organizare, tehnici de colectare a informațiilor, controlul calității materialului asamblat, fiabilitatea acestuia, rezultatele finale. Natura masivă a observării statistice presupune că aceasta acoperă număr mare. Cazuri de manifestare a acestui proces, suficiente pentru a obține statisticile veridice, caracterizând nu numai unități individuale, ci și întreaga totalitate.
În cele din urmă, sistematica observării statistice este determinată de faptul că ar trebui să se efectueze fie sistematic, fie continuu sau în mod regulat. Studierea tendințelor și modelelor de procese socio-economice caracterizate prin modificări cantitative și calitative sunt posibile numai pe această bază. De la a spus că rezultă asta observarea statistică Următoarele cerințe sunt impuse:
- 1) completitudinea datelor statistice (caracterul complet al acoperirii unităților agregate, părțile unui fenomen, precum și completitudinea acoperirii în timp);
- 2) credibilitatea și acuratețea datelor;
- 3) uniformitatea și comparabilitatea acestora.
Software și probleme metodologice și organizatorice ale observării statistice
Orice studiu statistic trebuie început cu formularea exactă a scopului său și a sarcinilor specifice și, prin urmare, mai multe informații care pot fi obținute în timpul procesului de observare. După aceasta, se determină obiectul și unitatea de observație, se dezvoltă programul, se dezvoltă punctul de vedere și metoda de observare.