Применение несплошного наблюдения на практике.
Основные компоненты анализа. 5 задач
Для анализа динамику числа предприятий отдельных отраслей за 1997;2003 г. г. вычислите (для нашего варианта анализируем транспорт и связь): Для изучения динамики производительности труда по двум видам продукции вместе постройте индексы производительности труда: Имеются данные о производстве и использовании валового внутреннего продукта (в действующих ценах, млрд. руб.) за год: Имеются данные… Читать ещё >
Содержание
ПРИМЕНЕНИЕ НЕСПЛОШНОГО НАБЛЮДЕНИЯ НА ПРАКТИКЕ Статистическое наблюдение можно организовать сплошное и несплошное. В выборочном методе несплошного наблюдения обобщающие показатели совокупности устанавливаются по некоторой ее части (сравнительно небольшой 5−10% всей совокупности).
Совокупность, из которой производится отбор части единиц, называется генеральной. Отобранная часть единиц называется выборочной совокупностью, или выборкой. При использовании выборочного метода исследования осуществляется в более короткие сроки и с минимальными затратами труда и средств. Это повышает оперативность и уменьшает ошибки регистрации. Выборочный метод является единственно возможным при разрушающем контроле качества продукции. Он распространен в государственной и ведомственной статистике (бюджетные обследования семей рабочих, крестьян, служащих; обследование жилищных условий), в торговле (спрос населения на товар; эффективность новых форм торговли) и т. д.
Методы несплошного статистического наблюдения — это методы, позволяющие по специально отобранной части обследуемой совокупности произвести расчет обобщенных характеристик всей совокупности и показателей точности этого расчета. Преимущества и недостатки рассматриваемых методов непосредственно следуют из этого определения и обусловлены в основном двумя их свойствами:
— возможностью ограничить наблюдение частью совокупности;
— наличием дополнительных ошибок, обусловленных неполнотой наблюдения (ошибок репрезентативности).
В настоящее время отсутствует общепринятая классификация методов несплошного статистического наблюдения. По существу, имеется только перечень методов, в котором необходимо отметить:
— выборочный метод со всеми его разновидностями;
— систематический (механический) отбор;
— типический отбор;
— многоступенчатый отбор;
— многофазный отбор;
— моментные наблюдения;
— малая выборка;
— метод основного массива;
— монографический метод;
— анкетный метод;
— корреспондентский метод;
— цензовое наблюдение.
Дадим определение и краткую характеристику этм методам.
Выборочный метод реально представляет собой большую группу методов, существенно отличающихся друг от друга, в основе которых лежит, как правило, принцип случайного отбора единиц наблюдения из исследуемой (генеральной) совокупности.
Выборочный метод наиболее теоретически разработан именно потому, что основан на принципе случайного отбора. При случайном отборе каждая единица генеральной совокупности имеет равную возможность попасть в выборочную совокупность, то есть соблюдается так называемый принцип случайного отбора. Например, при проведении тиража какой-либо лотереи применяется этот принцип, так как имеется абсолютно равная возможность выигрыша (попадания в выборку) любого номера билета. Можно сказать то же самое и по-другому: выигрыш того или иного билета — это дело случая. Случайный отбор используется и при жеребьевке. Если из 10 000 школьников, с целью изучения их успеваемости, в школах одного района необходимо отобрать 1000, то это можно сделать следующим образом: написать на отдельных листочках фамилии всех школьников и вслепую вытащить 1000.
Случайный отбор может быть бесповторный и повторный. Чаще на практике применяется бесповторный отбор, то есть единица, попавшая в выборочную совокупность, обратно в генеральную не возвращается, следовательно численность генеральной совокупности все время уменьшается. По такой схеме проходят тиражи различных лотерей. При повторном отборе отобранная единица наблюдения возвращается в генеральную совокупность обратно. Таким образом, численность генеральной совокупности в процессе проведения выборочного обследования остается все время неизменной. В случае со школьниками это означало бы следующее: при попадании определенного листочка с фамилией в число случайно отобранных, этот листочек снова возвращался бы обратно и опять имел бы равную с другими возможность попасть в выборочную совокупность.
Главное при этом, чтобы никакие факторы, никакие лица или комиссия, организующая выборочное обследование, никоим образом не влияли на случайность отбора единицы, то есть чтобы соблюдался основополагающий принцип случайного отбора.
Однако строгая реализация этого принципа в статистической практике часто бывает затруднительна Есть области статистики, где в силу разных обстоятельств преобладают экспертные методы отбора. Например, при отборе товаров-представителей для расчета индексов цен или состава «корзин» для оценки стоимости жизни. Отказ от принципа случайного отбора может существенно повысить точность оценок, но при этом теряется их объективность и возможность иметь количественные характеристики ошибки, так как все зависит от квалификации эксперта.
На практике часто применяется систематический (механический) отбор. Предположим, что надо отобрать 1000 школьников из 10 000. Тогда поступают так: располагают всех школьников в алфавитном порядке и отбирают из них каждого десятого, так как интервал равен 10 (10 000 делим на 1000), то есть осуществляется 10-процентный отбор. Если в первой десятке это оказался 3-й школьник (это можно сделать путем жребия), то отобранными окажутся 13-й, 23-й, 33-й. .. и т. д. до 9993-го школьника. Как мы видим, при систематическом отборе генеральная совокупность как бы механически делится на определенное количество групп, и из каждой группы берется одна единица (один школьник в нашем примере). Надо отметить, что систематический (механический) отбор всегда бывает бесповторным. Важно подчеркнуть также, что при нем отобранные единицы более равномерно распределяются по генеральной совокупности.
Список литературы
- ОСНОВНЫЕ КОМПОНЕНТЫ АНАЛИЗА
- Для анализа в статистике используются различные показатели. Перечислим основные из них и дадим им краткую характеристику.
- Абсолютные статистические величины показывают объем, размеры, уровни различных социально-экономических явлений и процессов. Они отражают уровни в физических мерах объема, веса и т. п. В общем, абсолютные статистические величины это именованные числа. Они всегда имеют определенную размерность и единицы измерения.
- Абсолютные величины отражают наличие тех или иных ресурсов, это основа материального учета. Они наиболее объективно отражают развитие экономики.
- Абсолютные величины являются основой для расчета разных относительных статистических показателей.
- Относительные статистические величины выражают количественные соотношения между явлениями общественной жизни, они получаются в результате деления одной абсолютной величины на другую.
- Знаменатель (основание сравнения, база) это величина, с которой производится сравнение.
- Сравниваемая (отчетная, текущая) величина это величина, которая сравнивается.
- Относительная величина показывает, во сколько раз сравниваемая величина больше или меньше базисной или какую долю первая составляет по отношению ко второй. В ряде случае относительная величина показывает, сколько единиц одной величины приходится на единицу другой.
- Важное свойство относительная величина абстрагирует различия абсолютных величин и позволяет сравнивать такие явления, абсолютные размеры которых непосредственно несопоставимы.
- Все применяемые на практике относительные статистические величины подразделяются на следующие виды.
- Относительная величина динамики
- Достигнутый показатель / базисный показатель.
- Относительная величина планового задания
- Плановый показатель / базисный показатель.
- Относительная величина выполнения плана
- Достигнутый показатель / плановый показатель.
- Относительная величина структуры
- Отношение частей и целого.
- Относительная величина координации
- Соотношение частей целого между собой.
- Относительная величина интенсивности Характеризует распределение явления в определенной среде (насыщенность каким-либо явлением). Это всегда соотношение разноименных величин.
- Относительная величина уровня социально-экономического явления Характеризует размеры производства различных видов продукции на душу населения.
- Относительная величина сравнения Представляет собой отношение одноименных величин, относящихся к различным объектам.
- Большое распространение в статистике имеют средние величины. Средние величины характеризуют качественные показатели коммерческой деятельности: издержки обращения, прибыль, рентабельность и др.
- Средняя — это один из распространенных приемов обобщений. Правильное понимание сущности средней определяет ее особую значимость в условиях рыночной экономики, когда средняя через единичное и случайное позволяет выявить общее и необходимое, выявить тенденцию закономерностей экономического развития.
- Средняя величина — это обобщающие показатели, в которых находят выражение действия общих условий, закономерностей изучаемого явления.
- Статистические средние рассчитываются на основе массовых данных правильно статистически организованного массового наблюдения (сплошного и выборочного). Однако статистическая средняя будет объективна и типична, если она рассчитывается по массовым данным для качественно однородной совокупности (массовых явлений). При помощи средней происходит как бы сглаживание различий в величине признака, которые возникают по тем или иным причинам у отдельных единиц наблюдения.
- Средняя величина является отражением значений изучаемого признака, следовательно, измеряется в той же размерности, что и этот признак.
- Каждая средняя величина характеризует изучаемую совокупность по какому-либо одному признаку. Чтобы получить полное и всестороннее представление об изучаемой совокупности по ряду существенных признаков, в целом необходимо располагать системой средних величин, которые могут описать явление с разных сторон.
- Существуют различные средние:
- средняя арифметическая;
- средняя геометрическая;
- средняя гармоническая;
- средняя квадратическая;
- средняя хронологическая.
- Характеристиками вариационных рядов, наряду со средними, являются мода и медиана.
- Мода — это величина признака (варианта), наиболее часто повторяющаяся в изучаемой совокупности. Для дискретных рядов распределения модой будет значение варианта с наибольшей частотой.
- Для интервальных рядов распределения с равными интервалами мода определяется по формуле:
- где — начальное значение интервала, содержащего моду;
- — величина модального интервала;
- — частота модального интервала;
- — частота интервала, предшествующего модальному;
- — частота интервала, следующего за модальным.
- Медиана — это варианта, расположенная в середине вариационного ряда. Если ряд распределения дискретный и имеет нечетное число членов, то медианой будет варианта, находящаяся в середине упорядоченного ряда (упорядоченный ряд — это расположение единиц совокупности в возрастающем или убывающем порядке).
- Различие индивидуальных значений признака внутри изучаемой совокупности в статистике называется вариацией признака.
- Она возникает в результате того, что его индивидуальные значения складываются под совокупным влиянием разнообразных факторов, которые по-разному сочетаются в каждом отдельном случае.
- Средняя величина это абстрактная, обобщающая характеристика признака изучаемой совокупности, но она не показывает строения совокупности, которое весьма существенно для ее познания. Средняя величина не дает представления о том, как отдельные значения изучаемого признака группируются вокруг средней, сосредоточены ли они вблизи или значительно отклоняются от нее. В некоторых случаях отдельные значения признака близко примыкают к средней арифметической и мало от нее отличаются. В таких случаях средняя хорошо представляет всю совокупность.
- В других, наоборот, отдельные значения совокупности далеко отстают от средней, и средняя плохо представляет всю совокупность.
- Колеблемость отдельных значений характеризуют показатели вариации.
- Анализ систематической вариации позволяет оценить степень зависимости изменений в изучаемом признаке от определяющих ее факторов. Например, изучая силу и характер вариации в выделяемой совокупности, можно оценить, насколько однородной является данная совокупность в количественном, а иногда и качественном отношении, а следовательно, насколько характерной является исчисленная средняя величина. Степень близости данных отдельных единиц хi к средней измеряется рядом абсолютных, средних и относительных показателей.
- Для характеристики совокупностей и исчисленных величин важно знать, какая вариация изучаемого признака скрывается за средним.