Faze statističkog istraživanja. Statističko posmatranje je prva faza statističkog istraživanja, koja predstavlja naučno organizovano prikupljanje podataka o pojavama i procesima društvenog života koji se proučavaju.

PITANJA ZA ISPIT

U disciplini "Statistika"

Odjeljak 1. Opća statistika

Predmet statističke nauke i zadaci statistike u sadašnjoj fazi.

Potpuna i pouzdana statistička informacija neophodna je osnova na kojoj se zasniva proces ekonomskog upravljanja. Donošenje upravljačkih odluka na svim nivoima - od nacionalnog ili regionalnog do nivoa pojedinačne korporacije ili privatne firme - nemoguće je bez odgovarajuće statističke podrške. Upravo statistički podaci omogućavaju utvrđivanje obima bruto domaćeg proizvoda i nacionalnog dohotka, identifikaciju glavnih trendova u razvoju privrednih sektora, procjenu nivoa inflacije, analizu stanja finansijskih i robna tržišta, istražuju životni standard stanovništva i druge društveno-ekonomske pojave i procese.

Statistika je nauka koja proučava kvantitativnu stranu masovnih pojava i procesa u neraskidivoj vezi sa njihovom kvalitativnom stranom, kvantitativni izraz zakonitosti društvenog razvoja u specifičnim uslovima mesta i vremena.

Tehnike i metode prikupljanja, obrade i analize podataka koje se koriste u svim fazama istraživanja predmet su proučavanja opšte teorije statistike, koja je osnovna grana statističke nauke. Metodologija koju je razvila koristi se u makroekonomskoj statistici, statistici industrije (industrija, Poljoprivreda, trgovina i drugo), statistika stanovništva, socijalna statistika iu drugim statističkim granama.

Statistička populacija, njeni tipovi. Jedinice stanovništva i klasifikacija njihovih karakteristika.

Statistički agregat su prirodna bogatstva ljudi, populacija i prirodnih pojava, uzeta zajedno u određenim granicama mjesta i vremena, utičući na ekonomski život društvo. To je jedinstvena cjelina koja se sastoji od svojih pojedinačnih jedinica. Svaki od njih se može opisati brojnim svojstvima i karakteristikama koje posjeduju. Svaka od karakteristika svojstava jedinica statističke populacije odražava specifično svojstvo koje karakteriše datu jedinicu populacije.

Znak je karakteristika jedinice. totalitet. Izbor jedinice agregatno, lista karakteristika koje karakterišu zavisi od svrhe i ciljeva ove statističke studije.

Jedinica stat. agregati zajedno čine jednu cjelinu prema nizu svojstava i karakteristika koje se međusobno razlikuju. Ove razlike se nazivaju varijacija osobina. Varijacije su moguće pod utjecajem vanjskih uzroka.

Klasifikacija znakova:

Kvalitativni (pripisani) se određuju prisustvom ili odsustvom bilo kakvog kvaliteta

Kvantitativne se izražavaju brojevima

Diskretni uzimaju cjelobrojnu vrijednost - kontinuirani uzimaju bilo koju realnu vrijednost.

Metod statistike i glavne faze statističkog istraživanja.

Statistika ima svoj sistem tehnika i istraživačkih metoda usmjerenih na metode komercijalnih obrazaca, ispoljavanja u strukturi, dinamici (razvoju) i međusobnim odnosima društvenih pojava.

Glavna tehnika statističkog istraživanja. 3 faze:

1) stat. posmatranje

2) sažetak i grupisanje rezultata

3) analizu dobijenih podataka

Metoda masovnog nadzora (zakon) veliki brojevi) vrši se naučnim i organizacionim prikupljanjem informacija, proučavanjem društveno-ekonomskih procesa ili pojava (popis stanovništva).

Metoda grupisanja raspoređuje cijelu masu u grupe i podgrupe za jednokratnu upotrebu. Izračunavaju se zbroji za svaku grupu i podgrupu, a rezultati se prikazuju u obliku tabela. Obrada statističkih pokazatelja i analiza rezultata vrši se radi dobijanja utemeljenih zaključaka o stanju proučavanja pojava i obrazaca ekonomskog razvoja. Zaključci su predstavljeni u tekstualnom obliku i praćeni grafikonima i tabelama.

Ministarstvo statistike uključuje: regionalno, gradsko odjeljenje za statistiku, okružno odjeljenje za statistiku. Sastav Min. stat. obuhvata: analitičke, informacione resurse i standarde registracije i klasifikacije organizacije statistike. zapažanja i bilansi, stat. finansije platnog bilansa, stat. cijene, roba, tržišta, usluge.

Za dobijanje statističkih podataka, državni i resorni organi za statistiku, kao i komercijalne strukture vrše različite vrste statističkih istraživanja. Proces statističkog istraživanja obuhvata tri glavne faze: prikupljanje podataka, njihovo sumiranje i grupisanje, analizu i izračunavanje opštih indikatora.

Rezultati i kvalitet svih naknadnih radova u velikoj mjeri zavise od toga kako se prikuplja primarni statistički materijal, kako se obrađuje i grupiše. Nedovoljna razrađenost programskih, metodoloških i organizacionih aspekata statističkog posmatranja, nedostatak logičke i aritmetičke kontrole prikupljenih podataka, nepoštivanje principa formiranja grupa mogu u konačnici dovesti do potpuno pogrešnih zaključaka.

Završna, analitička faza studije nije ništa manje složena, dugotrajna i odgovorna. U ovoj fazi izračunavaju se prosječni pokazatelji i indikatori distribucije, analizira se struktura stanovništva i proučavaju dinamika i odnosi između pojava i procesa koji se proučavaju.

FEDERALNA AGENCIJA ZA OBRAZOVANJE

DRŽAVNA OBRAZOVNA USTANOVA

VISOKO STRUČNO OBRAZOVANJE

"JUGRA DRŽAVNI UNIVERZITET"

ZAVOD ZA DODATNO OBRAZOVANJE

PROGRAM STRUČNE PREOBRADE

"DRŽAVNO I OPŠTINSKO UPRAVLJANJE"

SAŽETAK

Disciplina: "Statistika"

"Statističke metode istraživanja"

Izvedeno:

Hanti-Mansijsk

Uvod

1. Metode statističkog istraživanja.

1.1. Metoda statističkog posmatranja

1.4. Varijacijska serija

1.5. Metoda uzorkovanja

1.6. Korelaciona i regresiona analiza

1.7. Serija Dynamics

1.8. Statistički indeksi

Zaključak

Spisak korišćene literature

Potpuna i pouzdana statistička informacija neophodna je osnova na kojoj se zasniva proces ekonomskog upravljanja. Sve informacije od nacionalnog ekonomskog značaja se na kraju obrađuju i analiziraju pomoću statistike.

Upravo statistički podaci omogućavaju određivanje obima bruto domaćeg proizvoda i nacionalnog dohotka, identifikaciju glavnih trendova u razvoju privrednih sektora, procjenu nivoa inflacije, analizu stanja finansijskih i robnih tržišta, proučavanje standarda život stanovništva i druge društveno-ekonomske pojave i procese. Ovladavanje statističkom metodologijom jedan je od uslova za razumijevanje tržišnih uslova, proučavanje trendova i predviđanja, te donošenje optimalnih odluka na svim nivoima djelatnosti.

Statistička nauka je grana znanja koja proučava pojave društvenog života sa njihove kvantitativne strane u neraskidivoj vezi sa njihovim kvalitativnim sadržajem u specifičnim uslovima mesta i vremena. Statistička praksa je djelatnost prikupljanja, akumuliranja, obrade i analize digitalnih podataka koji karakterišu sve pojave u životu društva.

Govoreći o statistici, treba imati na umu da brojke u statistici nisu apstraktne, već izražavaju duboko ekonomsko značenje. Svaki ekonomista mora biti sposoban koristiti statističke brojke, analizirati ih i biti u stanju da ih koristi da potkrijepi svoje zaključke.

Statistički zakoni djeluju u vremenu i mjestu na kojem se nalaze.

Svijet oko nas sastoji se od masovnih pojava. Ako jedna činjenica zavisi od zakona slučajnosti, onda se masa pojava pokorava zakonima. Za otkrivanje ovih obrazaca koristi se zakon velikih brojeva.

Za dobijanje statističkih informacija, državni i resorni organi za statistiku, kao i komercijalne strukture, sprovode različite vrste statističkih istraživanja. Proces statističkog istraživanja obuhvata tri glavne faze: prikupljanje podataka, njihovo sumiranje i grupisanje, analizu i izračunavanje opštih indikatora.

Od toga kako se prikuplja primarni statistički materijal, kako se obrađuje i grupiše, umnogome zavise rezultati i kvalitet cjelokupnog naknadnog rada, a u konačnici, ako se prekrši, može dovesti do potpuno pogrešnih zaključaka.

Završna, analitička faza studije je složena, dugotrajna i odgovorna. U ovoj fazi izračunavaju se prosječni pokazatelji i indikatori distribucije, analizira se struktura stanovništva i proučavaju dinamika i odnosi između pojava i procesa koji se proučavaju.

U svim fazama istraživanja koristi se statistika razne metode. Statističke metode su posebne metode i metode za proučavanje masovnih društvenih pojava.

U prvoj fazi studije koriste se metode masovnog posmatranja i prikuplja se primarni statistički materijal. Glavni uslov je masovno učešće, jer obrasci društvenog života se manifestuju u dovoljno velikom nizu podataka usled dejstva zakona velikih brojeva, tj. u zbirnim statističkim karakteristikama, slučajnost se poništava.

U drugoj fazi istraživanja, kada se prikupljene informacije podvrgavaju statističkoj obradi, koristi se metod grupisanja. Upotreba metode grupisanja zahtijeva neizostavan uslov - kvalitativnu homogenost populacije.

U trećoj fazi studije statističke informacije se analiziraju korištenjem metoda kao što su metoda općih indikatora, tabelarne i grafičke metode, metode procjene varijacije, bilansna metoda i indeksna metoda.

Analitički rad treba da sadrži elemente predviđanja i ukaže na moguće posljedice nastalih situacija.

Statistikom u zemlji upravlja Državni komitet Ruska Federacija prema statistici. Kao savezni organ izvršne vlasti, vrši opšte vođenje statistike u zemlji, pruža zvanične statističke informacije predsedniku, Vladi, Saveznoj skupštini, saveznim izvršnim organima, javnosti i međunarodne organizacije, razvija statističku metodologiju, koordinira statističke aktivnosti saveznih i regionalne organizacije izvršnu vlast, analizira ekonomske i statističke informacije, sastavlja nacionalne račune i pravi bilansne obračune.

Sistem statističkih tijela u Ruskoj Federaciji formiran je u skladu sa administrativno-teritorijalnom podjelom zemlje. U republikama koje su u sastavu Ruske Federacije postoje republički komiteti. Postoje državni komiteti za statistiku u autonomnim okruzima, teritorijama, regionima, Moskvi i Sankt Peterburgu.

U okruzima (gradovima) - odjeli (odjeljenja) državne statistike. Pored državne statistike, postoji i resorna statistika (u preduzećima, odeljenjima, ministarstvima). On obezbjeđuje interne potrebe za statističkim informacijama.

Svrha ovog rada je razmatranje statističkih metoda istraživanja.

1. Metode statističkog istraživanja

Postoji bliska veza između nauke o statistici i prakse: statistika koristi podatke iz prakse, generalizuje i razvija metode za sprovođenje statističkih istraživanja. Zauzvrat, u praktičnim aktivnostima, teorijski principi statističke nauke primjenjuju se za rješavanje specifičnih problema upravljanja. Poznavanje statistike je neophodno savremeni specijalista za donošenje odluka u stohastičkim uslovima (kada su analizirane pojave podložne uticaju slučajnosti), za analizu elemenata tržišne ekonomije, u prikupljanju informacija u vezi sa povećanjem broja poslovnih jedinica i njihovih vrsta, reviziju, finansijsko upravljanje, predviđanje.

Za proučavanje predmeta statistike razvijene su i primijenjene specifične tehnike, čija kombinacija čini metodologiju statistike (metode masovnih opservacija, grupisanja, opći indikatori, vremenske serije, indeksna metoda itd.). Upotreba specifičnih metoda u statistici je unaprijed određena postavljenim zadacima i ovisi o prirodi izvorne informacije. Istovremeno, statistika se zasniva na dijalektičkim kategorijama kao što su kvantitet i kvalitet, nužnost i slučajnost, uzročnost, pravilnost, pojedinačno i masovno, pojedinačno i opšte. Statističke metode se koriste sveobuhvatno (sistematski). To je zbog složenosti procesa ekonomskog i statističkog istraživanja, koji se sastoji od tri glavne faze: prva je prikupljanje primarnih statističkih informacija; drugi - statistički sažetak i obrada primarnih informacija; treći je generalizacija i interpretacija statističkih informacija.

Opća metodologija za proučavanje statističkih populacija je korištenje osnovnih principa koji vode svaku nauku. Ovi principi, kao neka vrsta principa, uključuju sljedeće:

1. objektivnost pojava i procesa koji se proučavaju;

2. utvrđivanje odnosa i konzistentnosti u kojima se manifestuje sadržaj faktora koji se proučavaju;

3. postavljanje ciljeva, tj. postizanje postavljenih ciljeva od strane istraživača koji proučava relevantne statističke podatke.

To se izražava u dobijanju informacija o trendovima, obrascima i moguće posljedice razvoj procesa koji se proučavaju. Poznavanje obrazaca razvoja društveno-ekonomskih procesa koji interesuju društvo od velikog je praktičnog značaja.

Karakteristike statističke analize podataka uključuju metod masovnog posmatranja, naučnu validnost kvalitativnog sadržaja grupisanja i njegovih rezultata, proračun i analizu generalizovanih i generalizirajućih pokazatelja objekata koji se proučavaju.

Što se tiče specifičnih metoda ekonomske, industrijske ili statistike kulture, stanovništva, nacionalnog bogatstva itd., mogu postojati specifične metode za prikupljanje, grupisanje i analizu odgovarajućih agregata (zbir činjenica).

U ekonomskoj statistici, na primjer, bilansna metoda se široko koristi kao najčešća metoda međusobnog povezivanja pojedinačnih indikatora u unificirani sistem ekonomski odnosi u društvena proizvodnja. Metode koje se koriste u ekonomskoj statistici takođe uključuju sastavljanje grupisanja, izračunavanje relativnih pokazatelja (procenta), poređenja, izračunavanje razne vrste prosječne vrijednosti, indeksi itd.

Metoda veznih karika sastoji se u tome da dvije volumetrijske, tj. kvantitativni pokazatelji se upoređuju na osnovu odnosa koji postoji između njih. Na primjer, produktivnost rada u fizičkom smislu i odrađenim satima, ili obim transporta u tonama i prosječna udaljenost transporta u km.

Prilikom analize dinamike nacionalnog ekonomskog razvoja, glavni metod za identifikaciju ove dinamike (kretanja) je metod indeksa, metode analize vremenskih serija.

U statističkoj analizi glavnih ekonomskih obrazaca razvoja nacionalne ekonomije važna metoda statistika je izračunavanje bliskosti veza između indikatora pomoću analize korelacije i varijanse, itd.

Pored navedenih metoda, raširene su matematičke i statističke metode istraživanja, koje se šire kako se obim upotrebe računara pomera i stvaranjem automatizovanih sistema.

Faze statističkog istraživanja:

1. Statističko posmatranje je masovno naučno organizovano prikupljanje primarnih informacija o pojedinačnim jedinicama fenomena koji se proučava.

2. Grupisanje i sažetak materijala – generalizacija podataka posmatranja radi dobijanja apsolutnih vrednosti (računovodstvenih i evaluacionih indikatora) pojave.

3. Obrada statističkih podataka i analiza rezultata radi dobijanja utemeljenih zaključaka o stanju fenomena koji se proučava i obrascima njegovog razvoja.

Sve faze statističkog istraživanja usko su povezane jedna s drugom i podjednako su važne. Nedostaci i greške koje se javljaju u svakoj fazi utiču na cjelokupnu studiju u cjelini. Stoga, ispravna upotreba posebnih metoda statističke nauke u svakoj fazi omogućava vam da dobijete pouzdane informacije kao rezultat statističkog istraživanja.

Metode statističkog istraživanja:

1. Statističko posmatranje

2. Sažetak i grupisanje podataka

3. Obračun opštih pokazatelja (apsolutne, relativne i prosječne vrijednosti)

4. Statističke distribucije (serija varijacija)

5. Metoda uzorkovanja

6. Korelaciona i regresiona analiza

7. Serija Dynamics

Zadatak statistike je izračunavanje statističkih pokazatelja i njihova analiza, zahvaljujući kojoj organi upravljanja dobijaju sveobuhvatan opis objekta kojim se upravlja, bilo da se radi o cjelini. Nacionalna ekonomija ili njegove pojedinačne filijale, preduzeća i njihove divizije. Nemoguće je upravljati socio-ekonomskim sistemima bez posedovanja brzih, pouzdanih i potpunih statističkih informacija.

Statističko posmatranje- je plansko, naučno organizovano i po pravilu sistematsko prikupljanje podataka o pojavama društvenog života. Provodi se registracijom unaprijed određenih bitnih karakteristika kako bi se dobile dalje generalizirajuće karakteristike ovih pojava.

Na primjer, prilikom popisa stanovništva evidentiraju se podaci o svakom stanovniku zemlje o njegovom spolu, starosti, bračnom statusu, obrazovanju itd., a zatim na osnovu tih podataka statistički organi utvrđuju broj stanovnika zemlje, njegovu starosnu strukturu, rasprostranjenost u cijeloj zemlji, sastav porodice i druge pokazatelje.

Statističkom posmatranju postavljaju se sljedeći zahtjevi: potpunost obuhvata populacije koja se proučava, pouzdanost i tačnost podataka, njihova ujednačenost i uporedivost.

Oblici, vrste i metode statističkog posmatranja

Statističko posmatranje se sprovodi u dva oblika: izveštajno i posebno organizovano statističko posmatranje.

Izvještavanje je organizacioni oblik statističkog posmatranja u kojem statistički organi primaju informacije od preduzeća, ustanova i organizacija u obliku obaveznih izvještaja o njihovim aktivnostima.

Izvještavanje može biti nacionalno i unutarresorno.

Nacionalni - ide do viših organa i državnih organa za statistiku. Neophodan je za potrebe generalizacije, kontrole, analize i predviđanja.

Unutarresorni - koristi se u ministarstvima i odjeljenjima za operativne potrebe.

Izvještavanje odobrava Državni komitet za statistiku Ruske Federacije. Izvještavanje se priprema na osnovu primarnog računovodstva. Posebnost izvještavanja je u tome što je obavezno, dokumentovano i pravno potvrđeno potpisom rukovodioca.

Posebno organizovano statističko posmatranje- opservacija organizovana u neke posebne svrhe radi dobijanja informacija koje nisu u izvještaju, odnosno radi provjere i pojašnjenja izvještajnih podataka. Ovo je popis stanovništva, stoke, opreme, svih vrsta jednokratnih evidencija. Kao što su ankete o kućnom budžetu, istraživanja javnog mnijenja, itd.

Vrste statističkog posmatranja mogu se grupisati prema dvije karakteristike: po prirodi registracije činjenica i po obuhvatu jedinica stanovništva.

Po prirodi registraciječinjenice, statističko posmatranje može biti: struja ili sistematski i diskontinuirano .

Tekuće praćenje je kontinuirano obračunavanje npr. proizvodnje proizvoda, puštanja materijala iz skladišta i sl., tj. registracija se vrši kako se to dogodi.

Kontinuirano posmatranje može biti periodično, tj. ponavljanje u određenim intervalima. Na primjer, popis stoke 1. januara ili registracija tržišnih cijena 22. u mjesecu. Jednokratno posmatranje se organizuje po potrebi, tj. bez posmatranja periodičnosti ili čak jednom. Na primjer, proučavanje javnog mnijenja.

Po obuhvatu jedinica stanovništva posmatranje može biti kontinuirano ili nepotpuno.

At potpuno Posmatranju su sve jedinice u populaciji. Na primjer, popis stanovništva.

At nije kontinuirano Tokom opservacije ispituje se dio populacijskih jedinica. Nekontinuirano posmatranje se može podijeliti na podvrste: selektivno, monografsko, metoda glavnog niza.

Selektivno posmatranje je opservacija zasnovana na principu slučajnog odabira. Kada se pravilno organizuje i sprovede, posmatranje uzorka daje prilično pouzdane podatke o populaciji koja se proučava. U nekim slučajevima može zamijeniti kontinuirano računovodstvo, jer Rezultati posmatranja uzorka mogu se proširiti na cijelu populaciju sa vrlo izvjesnom vjerovatnoćom. Na primjer, kontrola kvaliteta proizvoda, proučavanje produktivnosti stoke, itd. U tržišnoj ekonomiji širi se opseg primjene posmatranja uzorka.

Monografsko posmatranje- ovo je detaljna, dubina studija i opis jedinica stanovništva koje su u nekom pogledu karakteristične. Provodi se s ciljem identifikovanja postojećih i nadolazećih trendova u razvoju fenomena (prepoznavanje nedostataka, proučavanje najboljih praksi, novih oblika organizacije itd.)

Metoda glavnog niza leži u činjenici da su predmet istraživanja najveće jedinice koje zajedno imaju preovlađujuće specifična gravitacija ukupno za glavnu ovu studiju znak(e). Dakle, prilikom proučavanja rada pijaca u gradovima, ispituju se tržišta velikih gradova na kojima živi 50% ukupnog stanovništva, a promet na tržištu iznosi 60% ukupnog prometa.

Prema izvoru informacija razliku između direktnog posmatranja, dokumentarnog i anketnog.

Direktno je zapažanje u kojem sami registratori mjerenjem, vaganjem ili prebrojavanjem utvrđuju činjenicu i evidentiraju je u obrascu (obrazcu) zapažanja.

Dokumentarac- uključuje evidentiranje odgovora na osnovu relevantnih dokumenata.

Anketa- Ovo je zapažanje u kojem se bilježe odgovori na pitanja iz riječi sagovornika. Na primjer, popis stanovništva.

U statistici se informacije o fenomenu koji se proučava mogu prikupljati na različite načine: izvještavanje, ekspedicija, samoproračun, upitnik, dopisnik.

Essence izvještavanje metod je da se izvještaji dostavljaju na striktno obavezan način.

Ekspedicijski Metoda je da posebno uključeni i obučeni radnici zapisuju podatke u obrazac za posmatranje (popis stanovništva).

At samoproračun(samoregistraciju) popunjavaju sami ispitanici. Ova metoda se koristi, na primjer, u proučavanju migracije klatna (kretanje stanovništva od mjesta stanovanja do mjesta rada i nazad).

Upitnik metoda je prikupljanje statističkih podataka pomoću posebnih upitnika (upitnika) koji se šalju određenom krugu ljudi ili objavljuju u periodici. Ova metoda se vrlo široko koristi, posebno u raznim sociološkim istraživanjima. Međutim, ima veliki udio subjektivnosti.

Essence dopisnik Metoda se sastoji u tome da se statistički organi dogovaraju sa određenim licima (dobrovoljnim dopisnicima), koji preuzimaju obavezu da prate bilo koju pojavu u određenom vremenskom roku i o rezultatima izvješćuju statističke organe. Na primjer, izvode stručne procjene o konkretnim pitanjima društveno-ekonomskog razvoja zemlje.

1.2. Sažetak i grupisanje materijala statističkih opservacija

Suština i ciljevi sumiranja i grupisanja

Sažetak- ovo je operacija za razradu specifičnih pojedinačnih činjenica koje čine skup i prikupljene kao rezultat posmatranja. Kao rezultat sažetka, mnogi pojedinačni pokazatelji koji se odnose na svaku jedinicu objekta posmatranja pretvaraju se u sistem statističkih tabela i rezultata, pojavljuju se tipične karakteristike i obrasci fenomena koji se proučava u cjelini.

Na osnovu dubine i tačnosti obrade, pravi se razlika između jednostavnih i složenih izvještaja.

Jednostavan sažetak- ovo je operacija za izračunavanje totala, tj. skupom jedinica za posmatranje.

Kompleksni sažetak- ovo je skup operacija koje uključuju grupisanje jedinica posmatranja, izračunavanje rezultata za svaku grupu i za objekat u cjelini, te formatiranje rezultata u obliku statističkih tabela.

Izvođenje sažetka uključuje sljedeće korake:

Izbor karakteristika grupisanja;

Određivanje redosleda formiranja grupe;

Razvoj sistema indikatora za karakterizaciju grupa i objekta u cjelini;

Razvijte rasporede tabela kako biste predstavili zbirne rezultate.

Prema obliku obrade rezime je:

Centralizirano (sav primarni materijal ide jednoj višoj organizaciji, na primjer, Državnom komitetu za statistiku Ruske Federacije, i tamo se potpuno obrađuje);

Decentralizovano (obrada prikupljenog materijala ide uzlaznom linijom, tj. materijal se sumira i grupiše u svakoj fazi).

U praksi se obično kombinuju oba oblika sumarne organizacije. Tako se, na primjer, tokom popisa dobijaju preliminarni rezultati na način decentralizovanog sažetka, a konsolidovani konačni rezultati se dobijaju kao rezultat centralizovanog razvoja popisnih obrazaca.

Prema tehnici izvođenja, sažetak može biti mehanizovan ili ručni.

Grupisanje naziva se podjela proučavane populacije na homogene grupe prema određenim bitnim karakteristikama.

Na osnovu metode grupisanja rješavaju se centralni problemi istraživanja i osigurava ispravna primjena ostalih metoda statističke i statističko-matematičke analize.

Posao sastavljanja grupa je složen i težak. Tehnike grupisanja su raznovrsne, što je posledica raznovrsnosti karakteristika grupisanja i različitih ciljeva istraživanja. Glavni zadaci koji se rješavaju uz pomoć grupiranja uključuju:

Identifikacija socio-ekonomskih tipova;

Proučavanje strukture stanovništva, strukturnih pomaka u njemu;

Identifikacija veza između pojava i međuzavisnosti.

Vrste grupa

U zavisnosti od zadataka koji se rešavaju uz pomoć grupisanja, razlikuju se 3 tipa grupisanja: tipološka, strukturna i analitička.

Tipološko grupisanje rješava problem identifikacije socio-ekonomskih tipova. Prilikom konstruisanja grupacije ove vrste, glavnu pažnju treba posvetiti identifikaciji tipova i odabiru karakteristika grupisanja. U ovom slučaju oni polaze od suštine fenomena koji se proučava. (Tabela 2.3).

Strukturno grupisanje rješava problem proučavanja sastava pojedinih tipičnih grupa prema nekoj osobini. Na primjer, raspodjela rezidentnog stanovništva po starosnim grupama.

Analitičko grupisanje omogućava nam da identifikujemo odnose između pojava i njihovih znakova, tj. identificirati utjecaj nekih karakteristika (faktorskih) na druge (rezultativne). Odnos se očituje u činjenici da kako se faktorska karakteristika povećava, vrijednost rezultirajuće karakteristike raste ili opada. Analitičko grupisanje se uvijek zasniva na faktorijel znak, a svaka grupa je okarakterisana prosjek vrijednosti rezultantnog znaka.

Na primjer, ovisnost obima maloprodajnog prometa o veličini prodajnog prostora trgovine. Ovdje je faktor (grupiranje) atribut maloprodajni prostor, a rezultujući atribut je prosječan obim prometa po radnji.

U smislu složenosti, grupisanje može biti jednostavno ili složeno (kombinovano).

IN jednostavno grupisanje ima jednu karakteristiku u svojoj osnovi, i kompleks- dva ili više u kombinaciji (u kombinaciji). U ovom slučaju prvo se formiraju grupe prema jednoj (glavnoj) osobini, a zatim se svaka od njih dijeli na podgrupe prema drugoj osobini itd.

1.3. Apsolutne i relativne statističke veličine

Apsolutne statističke vrijednosti

original, primarni oblik izrazi statističkih pokazatelja su apsolutne vrijednosti. Apsolutne vrijednosti karakteriziraju veličinu pojava u mjerama mase, površine, zapremine, opsega, vremena itd.

Pojedinačni apsolutni indikatori se po pravilu dobijaju direktno u procesu posmatranja kao rezultat merenja, vaganja, brojanja i evaluacije. U nekim slučajevima, apsolutni individualni rezultati predstavljaju razlike.

Rezime, ukupni volumetrijski apsolutni indikatori se dobijaju kao rezultat sumiranja i grupisanja.

Apsolutni statistički pokazatelji su uvijek imenovani brojevi, tj. imaju mjerne jedinice. Postoje 3 vrste mjernih jedinica apsolutnih vrijednosti: prirodne, radne i troškovne.

Prirodne jedinice mjerenja - izražavaju veličinu neke pojave fizičkim mjerama, tj. mjere težine, zapremine, dužine, vremena, brojanja, tj. u kilogramima, kubnim metrima, kilometrima, satima, komadima itd.

Različite prirodne cjeline su uslovno prirodne mjerne jedinice, koji se koriste za spajanje nekoliko varijanti iste upotrebne vrijednosti. Jedan od njih se uzima kao standard, a ostali se pomoću posebnih koeficijenata preračunavaju u mjerne jedinice ovog standarda. Tako se, na primjer, sapun s različitim sadržajem masnih kiselina preračunava na 40% sadržaja masnih kiselina.

U nekim slučajevima jedna mjerna jedinica nije dovoljna za karakterizaciju fenomena, već se koristi proizvod dvije mjerne jedinice.

Primjer bi bio teretni promet u tonskim kilometrima, proizvodnja električne energije u kilovat-satima itd.

U tržišnoj ekonomiji najvažnije su troškovne (novčane) mjerne jedinice(rublja, dolar, marka, itd.). Oni vam omogućavaju da dobijete monetarnu procjenu bilo koje društveno-ekonomske pojave (obim proizvodnje, trgovinski promet, nacionalni dohodak, itd.). Međutim, treba imati na umu da u uslovima visoke stope inflacije, pokazatelji u novčana vrijednost postati neuporedivo. Ovo treba uzeti u obzir prilikom analize indikatora troškova tokom vremena. Da bi se postigla uporedivost, indikatori se moraju preračunati u uporedive cijene.

Radne jedinice mjere(čovjek-sati, čovjek-dani) se koriste za određivanje troškova rada u proizvodnji proizvoda, obavljanju nekog posla itd.

Relativne statističke veličine, njihova suština i oblici izražavanja

Relativne vrijednosti u statistici se nazivaju veličine koje izražavaju kvantitativni odnos između pojava društvenog života. Dobivaju se dijeljenjem jedne količine drugom.

Vrijednost sa kojom se vrši poređenje (imenilac) naziva se baza, osnova poređenja; a onaj koji se upoređuje (numerator) naziva se upoređena, izvještajna ili trenutna vrijednost.

Relativna vrijednost pokazuje koliko je puta upoređena vrijednost veća ili manja od osnovne vrijednosti, ili koliki je udio prve u drugoj; au nekim slučajevima - koliko jedinica jedne količine je po jedinici (ili na 100, na 1000, itd.) druge (osnovne) količine.

Kao rezultat poređenja apsolutnih vrijednosti istog imena, dobijaju se apstraktne neimenovane relativne vrijednosti koje pokazuju koliko je puta data vrijednost veća ili manja od osnovne vrijednosti. U ovom slučaju, osnovna vrijednost se uzima kao jedan (rezultat je koeficijent).

Pored koeficijenta, široko korišten oblik izražavanja relativne vrijednosti su interes(%). U ovom slučaju, osnovna vrijednost se uzima kao 100 jedinica.

Relativne vrijednosti mogu se izraziti u ppm (‰), u prodecimilu (0/000). U ovim slučajevima se uzima kao osnova poređenja 1.000, odnosno 10.000, au nekim slučajevima baza za poređenje se može uzeti kao 100.000.

Relativne vrijednosti se mogu nazvati brojevima. Njegov naziv je kombinacija naziva upoređenih i osnovnih indikatora. Na primjer, gustina naseljenosti ljudi/kv. km (koliko ljudi ima na 1 kvadratnom kilometru).

Vrste relativnih veličina

Vrste relativnih veličina dijele se ovisno o njihovom sadržaju. To su relativne vrijednosti: cilj plana, implementacija plana, dinamika, struktura, koordinacija, intenzitet i nivo ekonomskog razvoja, poređenje.

Relativna vrijednost planirani cilj predstavlja odnos vrijednosti indikatora utvrđenog za planski period i njegove vrijednosti ostvarene u planiranom periodu.

Relativna vrijednost implementacija plana je vrijednost koja izražava odnos između stvarnog i planiranog nivoa indikatora.

Relativna vrijednost zvučnici predstavlja omjer nivoa indikatora za dati period prema nivou istog indikatora u prošlosti.

Tri gore navedene relativne vrijednosti su međusobno povezane, odnosno: relativna vrijednost dinamike jednaka je proizvodu relativnih vrijednosti cilja plana i realizacije plana.

Relativna vrijednost strukture predstavlja omjer veličine dijela i cjeline. Karakterizira strukturu i sastav određenog agregata.

Iste procentualne vrijednosti se nazivaju specifična težina.

Relativna vrijednost koordinacija Oni nazivaju odnos između dijelova cjeline. Kao rezultat, dobijamo koliko puta ovaj dio više od osnovnog. Ili koliko je to posto ili koliko jedinica datog konstruktivnog dijela pripada 1 jedinici (100 ili 1000 itd. jedinica) osnovnog konstruktivnog dijela.

Relativna vrijednost intenzitet karakteriše razvoj fenomena ili procesa koji se proučava u drugom okruženju. Ovo je odnos dva međusobno povezana fenomena, ali različita. Može se izraziti u procentima, i u ppm, i prodecemilla, i imenovati. Vrsta vrijednosti relativnog intenziteta je indikator stepen ekonomskog razvoja, karakterizirajući proizvodnju po glavi stanovnika.

Relativna vrijednost poređenja predstavlja omjer istoimenih apsolutnih indikatora za različite objekte (preduzeća, okruzi, regije, države itd.). Može se izraziti ili kao koeficijenti ili u procentima.

Prosječne količine, njihova suština i vrste

Statistika, kao što znamo, proučava masovne društveno-ekonomske pojave. Svaki od ovih fenomena može imati različit kvantitativni izraz iste karakteristike. Na primjer, plate radnika iste profesije ili tržišne cijene za isti proizvod itd.

Za proučavanje bilo koje populacije prema različitim (kvantitativno promjenjivim) karakteristikama, statistika koristi prosječne vrijednosti.

prosječna vrijednost- je generalizirajuća kvantitativna karakteristika skupa sličnih pojava jedan po jedan različita osobina.

Najvažnije svojstvo prosječne vrijednosti je da ona jednim brojem predstavlja vrijednost određene karakteristike u cjelokupnoj populaciji, uprkos njenim kvantitativnim razlikama u pojedinim jedinicama populacije, i izražava ono što je zajedničko svim jedinicama populacije koja se proučava. . Dakle, kroz karakteristike jedinice populacije karakteriše cjelokupnu populaciju kao cjelinu.

Prosječne vrijednosti su povezane sa zakonom velikih brojeva. Suština ove veze je da se prilikom usrednjavanja slučajna odstupanja pojedinačnih vrednosti, usled dejstva zakona velikih brojeva, međusobno poništavaju i u proseku se otkriva glavni razvojni trend, nužnost, obrazac; međutim, za to , prosjek se mora izračunati na osnovu generalizacije mase činjenica.

Prosječne vrijednosti vam omogućavaju da uporedite pokazatelje koji se odnose na populacije s različitim brojem jedinica.

Najvažniji uslov za naučnu upotrebu prosječnih vrijednosti u statističkoj analizi društvenih pojava je uniformnost stanovništva za koje se izračunava prosjek. Prosjek koji je identičan oblikom i tehnikom izračunavanja je u nekim uvjetima fiktivan (za heterogenu populaciju), dok u drugim (za homogenu populaciju) odgovara stvarnosti. Kvalitativna homogenost stanovništva utvrđuje se na osnovu sveobuhvatnog teorijska analiza suštinu fenomena. Na primjer, prilikom izračunavanja prosječnog prinosa potrebno je da se početni podaci odnose na isti usjev (prosječan prinos pšenice) ili grupu usjeva (prosječan prinos zrna). Nemoguće je izračunati prosjek za heterogene usjeve.

Matematičke tehnike koje se koriste u različitim granama statistike direktno su povezane sa izračunavanjem prosjeka.

Prosjeci u društvenim pojavama imaju relativnu konstantnost, tj. tokom određenog vremenskog perioda, slične pojave karakterišu približno isti proseci.

Srednje vrijednosti su usko povezane s metodom grupiranja, jer Za karakterizaciju pojava potrebno je izračunati ne samo opšte (za čitav fenomen) prosjeke, već i grupne prosjeke (za tipične grupe ove pojave prema osobini koja se proučava).

Vrste prosjeka

Oblik u kojem se prikazuju početni podaci za izračunavanje prosječne vrijednosti ovisi o tome po kojoj će se formuli odrediti. Razmotrimo vrste prosjeka koji se najčešće koriste u statistici:

Aritmetička sredina;

Harmonična sredina;

Geometrijska sredina;

Srednji kvadrat.

1.4. Varijacijska serija

Suština i uzroci varijacije

Informacije o prosječnim nivoima proučavanih indikatora obično su nedovoljne za dubinsku analizu procesa ili fenomena koji se proučava.

Također je potrebno uzeti u obzir raspršenost ili varijaciju vrijednosti pojedinih jedinica, što je važna karakteristika populacije koja se proučava. Svaka pojedinačna vrijednost neke karakteristike formira se pod kombinovanim utjecajem mnogih faktora. Društveno-ekonomski fenomeni imaju tendenciju da pokazuju velike varijacije. Razlozi za ovu varijaciju sadržani su u suštini fenomena.

Indikatori varijacije određuju kako se vrijednosti neke karakteristike grupišu oko prosječne vrijednosti. Koriste se za karakterizaciju uređenih statističkih agregata: grupisanja, klasifikacija, serija distribucije. Najviše podložni varijacijama su cijene dionica, obim ponude i potražnje, kamatne stope u različitim periodima i na različitim mjestima.

Apsolutni i relativni pokazatelji varijacije

Prema značenju definicije, varijacija se mjeri stepenom fluktuacije varijanti neke karakteristike od nivoa njihove prosječne vrijednosti, tj. kao razlika x-x. Većina indikatora koji se koriste u statistici za mjerenje varijacija u vrijednostima neke karakteristike u agregatu zasnivaju se na korištenju odstupanja od prosjeka.

Najjednostavnija apsolutna mjera varijacije je raspon varijacija R=xmax-xmin. Opseg varijacije je izražen u istim mjernim jedinicama kao i X. Zavisi samo od dvije ekstremne vrijednosti atributa i stoga ne karakterizira dovoljno varijabilnost atributa.

Apsolutni indeksi varijacije zavise od mjernih jedinica osobine i otežavaju poređenje dvije ili više različitih serija varijacija.

Mjere relativne varijacije izračunavaju se kao omjer različitih apsolutnih indikatora varijacije prema aritmetičkoj sredini. Najčešći od njih je koeficijent varijacije.

Koeficijent varijacije karakteriše varijabilnost karakteristike unutar prosjeka. Najbolje vrijednosti su do 10%, dobre do 50%, loše preko 50%. Ako koeficijent varijacije ne prelazi 33%, tada se populacija za razmatranu karakteristiku može smatrati homogenom.

1.5. Metoda uzorkovanja

Suština metode uzorkovanja je suditi prema svojstvima dijela (uzorka) numeričkim karakteristikama cjeline (generalne populacije), po odvojenim grupama varijanti njihove opće populacije, koja se ponekad smatra populacijom beskonačno velike volumen. Osnova metode uzorkovanja je to interfon, koji postoji u populacijama između pojedinca i općeg, dijela i cjeline.

Metoda uzorkovanja ima očigledne prednosti u odnosu na kontinuirano proučavanje opšte populacije, jer smanjuje količinu posla (smanjenjem broja posmatranja), omogućava uštedu truda i novca i dobijanje informacija o takvim populacijama, kompletan pregled što je praktično nemoguće ili nepraktično.

Iskustvo je pokazalo da pravilno napravljen uzorak prilično dobro reprezentuje ili predstavlja (od lat. represento - predstavljam) strukturu i stanje opšte populacije. Međutim, u pravilu ne postoji potpuna podudarnost podataka uzorka sa podacima obrade opće populacije. To je nedostatak metode uzorkovanja, na čijoj pozadini su vidljive prednosti kontinuiranog opisa opće populacije.

S obzirom na nepotpunu refleksiju uzorka statističkih karakteristika (parametara) opšte populacije, pred istraživačem je važan zadatak: prvo, da uzme u obzir i da se pridržava uslova pod kojima uzorak najbolji način predstavlja opštu populaciju, a drugo, u svakom konkretnom slučaju, utvrditi sa kojom se pouzdanošću rezultati posmatranja uzorka mogu preneti na celu populaciju iz koje je uzorak uzet.

Reprezentativnost uzorka zavisi od niza uslova i, pre svega, od načina na koji se sprovodi, bilo sistematski (tj. prema unapred planiranoj šemi), bilo neplaniranim odabirom opcije iz opšte populacije. U svakom slučaju, uzorak bi trebao biti tipičan i potpuno objektivan. Ovi zahtjevi moraju biti striktno ispunjeni kao najbitniji uvjeti za reprezentativnost uzorka. Prije obrade uzorka materijala, on se mora pažljivo provjeriti i uzorak osloboditi svih nepotrebnih stvari koje narušavaju uvjete reprezentativnosti. U isto vrijeme, prilikom kreiranja uzorka, ne možete djelovati proizvoljno, uključiti u njegov sastav samo one opcije koje izgledaju tipično, a sve ostale odbaciti. Uzorak dobrog kvaliteta mora biti objektivan, odnosno izveden bez pristrasnosti, sa izuzetkom subjektivnih uticaja na njegov sastav. Ispunjenje ovog uslova reprezentativnosti zadovoljava princip randomizacije (od engleskog rendom-case), odnosno slučajnog odabira opcije iz opšte populacije.

Ovaj princip čini osnovu teorije metode uzorkovanja i mora se poštovati u svim slučajevima formiranja reprezentativnog uzorka. uzorak populacije, ne isključujući slučajeve sistematske ili namjerne selekcije.

Postoje različite metode odabira. Ovisno o metodi odabira, razlikuju se sljedeće vrste uzoraka:

Slučajno uzorkovanje sa povratom;

Slučajno uzorkovanje bez povratka;

Mechanical;

Tipično;

Serial.

Razmotrimo formiranje slučajnih uzoraka sa i bez povratka. Ako je uzorak napravljen od mase proizvoda (na primjer, iz kutije), onda nakon temeljitog miješanja predmete treba uzeti nasumično, tj. tako da svi imaju istu vjerovatnoću da budu uključeni u uzorak. Često, da bi se formirao slučajni uzorak, elementi populacije su prethodno numerisani, a svaki broj se bilježi na posebnoj kartici. Rezultat je paket karata, čiji se broj poklapa s obimom opće populacije. Nakon temeljitog miješanja, uzmite jednu kartu iz ovog paketa. Predmet koji ima isti broj kao i kartica smatra se uključenim u uzorak. U ovom slučaju, dva su fundamentalno moguća Različiti putevi formiranje populacije uzorka.

Prva metoda je da se izvađena kartica, nakon što zabilježi njen broj, vrati u paket, nakon čega se karte ponovo dobro promiješaju. Ponavljanjem takvih uzoraka jednu po jednu karticu, možete formirati populaciju uzoraka bilo koje veličine. Populacija uzorka formirana prema ovoj šemi naziva se slučajni uzorak sa povratom.

Druga metoda je da se svaka izvađena kartica ne vraća nakon što se zapiše. Ponavljanjem ove šeme uzorkovanja jednu po jednu karticu, možete dobiti populaciju uzorka bilo koje date veličine. Populacija uzorka formirana prema ovoj šemi naziva se slučajni uzorak bez povratka. Nasumični uzorak bez povratka formira se ako se potreban broj karata odmah uzme iz dobro izmiješanog paketa.

Međutim, s velikom populacijom, gornja metoda generiranja slučajnog uzorka sa i bez povrata pokazuje se kao vrlo radno intenzivna. U ovom slučaju se koriste tablice slučajnih brojeva u kojima su brojevi raspoređeni slučajnim redoslijedom. Da biste odabrali, na primjer, 50 objekata iz numerisane opće populacije, otvorite bilo koju stranicu tabele slučajnih brojeva i napišite 50 slučajnih brojeva u nizu; Uzorak uključuje one objekte čiji se brojevi poklapaju sa ispisanim slučajnim brojevima; ako se slučajni broj u tablici pokaže da je veći od volumena opće populacije, tada se takav broj preskače.

Imajte na umu da razlika između nasumičnih uzoraka sa i bez vraćanja unatrag postaje zamagljena ako čine mali dio velike populacije.

Mehaničkim metodom formiranja populacije uzorka, elementi opće populacije koja se ispituje se biraju u određenom intervalu. Tako, na primjer, ako uzorak treba da bude 50% populacije, tada se bira svaki drugi element populacije. Ako je uzorak deset posto, tada se bira svaki deseti element itd.

Treba napomenuti da ponekad mehaničko uzorkovanje možda neće dati reprezentativan uzorak. Na primjer, ako je odabran svaki dvanaesti valjak koji se okreće, a rezač se zamijeni odmah nakon odabira, tada će biti odabrani svi valjci okrenuti tupim noževima. U ovom slučaju potrebno je eliminirati podudarnost ritma odabira s ritmom zamjene glodala, za koji treba odabrati najmanje svaki deseti valjak od dvanaest okrenutih.

Kada se proizvodi veliki broj homogenih proizvoda, kada u njegovoj proizvodnji učestvuju različite mašine, pa čak i radionice, koristi se tipična metoda selekcije za formiranje reprezentativnog uzorka. U ovom slučaju, stanovništvo se prvo dijeli na nepovezane grupe. Zatim se iz svake grupe odabire određeni broj elemenata prema shemi slučajnog uzorkovanja sa ili bez povrata. Oni čine populaciju uzorka, koja se naziva tipičnom.

Neka, na primjer, probamo proizvode radionice u kojoj se nalazi 10 mašina koje proizvode iste proizvode. Koristeći shemu slučajnog uzorkovanja sa ili bez povrata, odabiru se proizvodi, prvo od proizvoda napravljenih na prvoj, zatim na drugoj, itd. mašinama. Ova metoda selekcije nam omogućava da formiramo tipičan uzorak.

Ponekad je u praksi preporučljivo koristiti metodu serijskog uzorkovanja, čija je ideja da se opća populacija podijeli na određeni broj serija koje se ne preklapaju i, prema shemi slučajnog uzorkovanja sa ili bez povrata, svi elementi kontroliraju se samo odabrane serije. Na primjer, ako proizvode proizvodi velika grupa automatskih mašina, onda su proizvodi samo nekoliko mašina podvrgnuti sveobuhvatnom ispitivanju. Serijski odabir se koristi ako karakteristika koja se ispituje neznatno varira u različitim serijama.

Koju metodu odabira treba dati prednost u datoj situaciji treba procijeniti na osnovu zahtjeva zadatka i uslova proizvodnje. Imajte na umu da se u praksi, prilikom sastavljanja uzorka, nekoliko metoda selekcije često koristi istovremeno u kompleksu.

1.6. Korelaciona i regresiona analiza

Regresijska i korelacione analize su efikasne metode koje vam omogućavaju da analizirate velike količine informacija kako biste proučavali verovatni odnos dve ili više varijabli.

Zadaci korelacione analize svode se na mjerenje bliskosti poznate veze između različitih karakteristika, određivanje nepoznatih uzročne veze(čiju uzročnu prirodu treba razjasniti kroz teorijsku analizu) i procjenu faktora koji imaju najveći utjecaj na rezultirajuću karakteristiku.

Zadaci regresiona analiza biramo tip modela (oblik povezivanja), utvrđujemo stepen uticaja nezavisnih varijabli na zavisnu i utvrđujemo izračunate vrednosti zavisne varijable (regresiona funkcija).

Rješavanje svih ovih problema dovodi do potrebe za integriranom primjenom ovih metoda.

1.7. Serija Dynamics

Pojam dinamičkog niza i vrste dinamičkih serija

Zvučnici u blizini je niz statističkih indikatora lociranih u nizu u vremenu, koji u svojim promjenama odražavaju tok razvoja fenomena koji se proučava.

Serija dinamike sastoji se od dva elementa: trenutak ili vremenski period, na koji su podaci i statistički pokazatelji (nivoi). Oba elementa zajedno formiraju članovi serije. Nivoi serije se obično označavaju sa “y”, a vremenski period sa “t”.

Na osnovu dužine vremena kojem pripadaju nivoi serije, dinamičke serije se dijele na trenutne i intervalne.

IN moment serije svaki nivo karakteriše fenomene u određenom trenutku. Na primjer: broj depozita stanovništva u institucijama štedionice Ruske Federacije, na kraju godine.

IN intervalni redovi dinamike, svaki nivo serije karakteriše fenomen tokom određenog vremenskog perioda. Na primjer: proizvodnja satova u Ruskoj Federaciji po godinama.

U intervalnim serijama dinamike, nivoi serije se mogu sumirati i dobiti ukupna vrijednost za niz uzastopnih perioda. U serijama trenutaka ova suma nema značenje.

U zavisnosti od načina izražavanja nivoa serije, razlikuju se serije dinamike apsolutnih vrednosti, relativnih vrednosti i prosečnih vrednosti.

Dinamičke serije mogu biti u jednakim ili nejednakim intervalima. Koncept intervala u momentu i nizu intervala je različit. Interval serije trenutaka je vremenski period od jednog datuma do drugog datuma za koji se prikazuju podaci. Ako se radi o podacima o broju depozita na kraju godine, onda je interval jednak od kraja jedne do kraja druge godine. Interval intervalne serije je vremenski period za koji se podaci sumiraju. Ako je ovo proizvodnja satova po godinama, onda je interval jednak jednoj godini.

Interval serije može biti jednak ili nejednak iu trenutnim i intervalnim vremenskim serijama.

Koristeći vremenske serije, utvrđuje se brzina i intenzitet razvoja pojava, identifikuje glavni trend njihovog razvoja, sezonske fluktuacije i poredi razvoj pojedinih indikatora tokom vremena. različite zemlje, identifikuju veze između pojava koje se razvijaju tokom vremena.

1.8. Statistički indeksi

Koncept indeksa

Riječ "indeks" je latinska i znači "indikator", "pokazivač". U statistici, indeks se shvata kao generalizirajući kvantitativni indikator koji izražava odnos između dvije populacije koji se sastoji od elemenata koji se ne mogu direktno sumirati. Na primjer, obim proizvodnje preduzeća u fizičkom smislu ne može se sumirati (osim homogenog), ali za generalizirajuću karakteristiku obima to je neophodno. Cijene se ne mogu kombinovati pojedinačne vrste proizvodi itd. Indeksi se koriste za generalizaciju karakteristika takvih populacija u dinamici, u prostoru iu poređenju sa planom. Pored sumarnog opisa pojava, indeksi omogućavaju procjenu uloge pojedinih faktora u promjeni složene pojave. Indeksi se također koriste za identifikaciju strukturnih promjena u nacionalnoj ekonomiji.

Indeksi se izračunavaju kako za složenu pojavu (opšti ili sumarni), tako i za njene pojedinačne elemente (pojedinačni indeksi).

Indeksi koji karakterišu promjene u nekoj pojavi tokom vremena razlikuju bazni i izvještajni (tekući) period. Basic period je vremenski period na koji se odnosi vrijednost uzeta kao osnova poređenja. Označava se indeksom "0". Izvještavanje period je vremenski period na koji se odnosi vrijednost koja se poredi. Označeno je indeksom "1".

Pojedinac indeksi su uobičajena relativna vrijednost.

Kompozitni indeks- karakteriše promenu čitavog kompleksnog skupa u celini, tj. koji se sastoje od nesabirnih elemenata. Shodno tome, da bi se izračunao takav indeks, potrebno je prevazići nesumarnost elemenata populacije.

To se postiže uvođenjem dodatnog indikatora (komjeritelja). Zbirni indeks se sastoji od dva elementa: indeksirane vrijednosti i težine.

Indeksirana vrijednost je indikator za koji se izračunava indeks. Težina (komerač) je dodatni indikator uveden u svrhu merenja indeksirane vrednosti. U kompozitnom indeksu, brojilac i imenilac su uvijek složeni skup, izražen kao zbir proizvoda indeksirane količine i težine.

U zavisnosti od predmeta proučavanja, opšti i pojedinačni indeksi se dele na indekse volumetrijske (kvantitativne) pokazatelje(fizički obim proizvodnje, zasijane površine, broj radnika itd.) i indeksi indikatora kvaliteta(cijene, troškovi, produktivnost, produktivnost rada, plate i sl.).

U zavisnosti od baze poređenja, pojedinačni i opšti indeksi može biti lanac I osnovni .

Ovisno o metodologiji izračuna, opći indeksi imaju dva oblika: agregat I oblik sredine index.

Pravilno obavljeno prikupljanje, analiza podataka i statistički proračuni omogućavaju da se zainteresovane strukture i javnost upoznaju sa razvojem privrede, pravcima njenog razvoja, pokaže se efikasnost korišćenja resursa, uzme u obzir zaposlenost privrede. stanovništva i njegove radne sposobnosti, određuju stopu rasta cijena i uticaj trgovine na samo tržište ili zasebno tržište.

Spisak korišćene literature

1. Glinsky V.V., Ionin V.G. Statistička analiza. Tutorial.- M.: FILIN, 1998. - 264 str.

2. Eliseeva I.I., Yuzbashev M.M. Opća teorija statistika. Udžbenik.-

M.: Finansije i statistika, 1995 - 368 str.

3. Efimova M.R., Petrova E.V., Rumyantsev V.N. Opća teorija statistike. Udžbenik.-M.: INFRA-M, 1996. - 416 str.

4. Kostina L.V. Metodologija za izradu statističkih grafova. Metodološki priručnik - Kazan, TISBI, 2000 - 49 str.

5. Kurs socio-ekonomske statistike: Udžbenik / ur. prof. M.G. Nazarova.-M.: Finstatinform, UNITY-DIANA, 2000. - 771 str.

6. Opća teorija statistike: statistička metodologija u istraživanju komercijalne aktivnosti: Udžbenik/ur. AA. Spirina, O.E.Bašenoj-M.: Finansije i statistika, 1994. - 296 str.

7. Statistika: tok predavanja / Kharchenko L.P., Dolzhenkova V.G., Ionin V.G. i drugi - Novosibirsk,: NGAEiU, M.: INFRA-M, 1997. - 310 str.

8. Statistički rječnik/glavni ur. M.A. Korolev.-M.: Finansije i statistika, 1989. - 623 str.

9. Teorija statistike: Udžbenik / ur. prof. Šmoilova R.A. - M.: Finansije i statistika, 1996 - 464 str.

Statistička istraživanja (SI) omogućava vam da dobijete ideju o određenom fenomenu, proučite njegovu veličinu, nivo i identifikujete obrasce. Predmet SI može biti zdravlje stanovništva, organizacija medicinsku njegu, faktori životne sredine koji utiču na zdravlje itd.

Prilikom izvođenja SI mogu se koristiti 2 metodološka pristupa:

1) proučavanje intenziteta pojave u životnoj sredini, rasprostranjenosti fenomena, utvrđivanje trendova u zdravlju stanovništva - provode se na opštim populacijama ili dovoljno brojnim populacijama uzorka, što omogućava dobijanje intenzivnih indikatora i razumno prenijeti dobijene podatke na cjelokupnu opštu populaciju

2) sprovođenje strogo planiranih studija za proučavanje pojedinačnih faktora bez utvrđivanja intenziteta pojave u životnoj sredini – sprovode se po pravilu na malim populacijama u cilju identifikacije novih faktora, proučavanja nepoznatih ili malo poznatih uzročno-posledičnih veza.

Faze statističkog istraživanja:

Faza 1. Izrada plana i programa istraživanja– je pripremna, tokom koje se utvrđuje svrha i ciljevi istraživanja, izrađuje plan i program istraživanja, izrađuje program sumiranja statističke građe i rješavaju organizaciona pitanja.

A) svrha i ciljevi studije moraju biti jasno formulisani; cilj određuje glavni pravac istraživanja i, po pravilu, nije samo teorijske, već i praktične prirode, formulisan je jasno, jasno, nedvosmisleno; Za otkrivanje postavljenog cilja određuju se ciljevi istraživanja.

B) potrebno je proučiti literaturu na ovu temu.

B) treba razviti Organizacioni plan – predviđa određivanje 1) mesta (administrativne i teritorijalne granice posmatranja), 2) vremena (konkretni uslovi posmatranja, izrade i analize materijala) i 3) predmeta istraživanja (organizatori, izvođači, metodološko i organizaciono rukovođenje, izvori finansiranja istraživanja).

D) razvoj Plan istraživanja – uključuje definiciju:

– predmet proučavanja (statistička populacija);

– obim istraživanja (kontinuirano, nekontinuirano);

– vrste (trenutne, jednokratne);

– metode prikupljanja statističkih informacija.

D) potrebno je kompajlirati Program istraživanja (posmatranja). – uključuje:

– definicija jedinice posmatranja;

– spisak pitanja (računovodstvenih karakteristika) koje treba registrovati za svaku jedinicu posmatranja

– izrada individualnog obračunskog (registracionog) obrasca sa listom pitanja i karakteristika koje treba uzeti u obzir;

– izrada tabela u koje se zatim unose rezultati istraživanja.

Za svaku jedinicu posmatranja popunjava se poseban formular koji sadrži pasoški dio, jasno formulirana programska pitanja postavljena u određenom redoslijedu i datum popunjavanja dokumenta. Kao obrasci za registraciju mogu se koristiti obrasci medicinske registracije koji se koriste u praksi liječenih i preventivnih ustanova.

Kao izvor informacija mogu poslužiti i drugi medicinski dokumenti (istorija bolesti, itd.). individualne kartice ambulantno, istorija razvoja deteta, istorija porođaja), obrasci za prijavu iz zdravstvenih ustanova itd.

Kako bi se osigurala mogućnost statističkog razvoja podataka iz ovih dokumenata, informacije se kopiraju na posebno izrađene računovodstvene obrasce, čiji se sadržaj utvrđuje u svakom pojedinačnom slučaju u skladu sa ciljevima studije.

Trenutno, u vezi sa mašinskom obradom rezultata posmatranja pomoću računara, programska pitanja se mogu formalizovati , Kada su pitanja u računovodstvenoj ispravi predstavljena u obliku alternative (da, ne) , Ili se nude gotovi odgovori, od kojih se mora odabrati određeni odgovor.

E) potrebno je izraditi program sumiranja dobijenih podataka koji uključuje utvrđivanje principa grupisanja i identifikaciju karakteristika grupisanja , Određivanje kombinacija ovih karakteristika, izrada izgleda statističkih tabela.

Faza 2. Prikupljanje materijala (statističko posmatranje)– – sastoji se od evidentiranja pojedinačnih slučajeva fenomena koji se proučava i računovodstvenih karakteristika koje ih karakterišu na obrascima za registraciju. Prije i tokom ovog rada vršioci nadzora se upućuju (usmeno ili pismeno) i dostavljaju im obrasci za registraciju.

Statističko posmatranje može biti:

A ) po vremenu:

1) Current– pojava se proučava za određeni vremenski period (sedmica, kvartal , godine itd.) dnevnim bilježenjem pojave kako se svaki slučaj javlja (računajući broj rođenih , Mrtav, bolestan , Otpušten iz bolnice). Ovo uzima u obzir fenomene koji se brzo mijenjaju.

2) Jednom– statistički podaci se prikupljaju u određenom (kritičnom) trenutku (popis stanovništva, studija). fizički razvoj djeca, preventivni pregledi stanovništvo). Jednokratna registracija odražava stanje fenomena u vrijeme proučavanja i koristi se za proučavanje fenomena koji se sporo mijenjaju.

Izbor vrste posmatranja tokom vremena određen je svrhom i ciljevima studije (karakteristike hospitalizovanih pacijenata mogu se dobiti kao rezultat trenutne registracije onih koji napuštaju bolnicu - trenutno posmatranje ili jednodnevnim popisom stanovništva). pacijenti u bolnici – jednokratno posmatranje).

B) zavisno od potpunosti obuhvata fenomena koji se proučava:

1) Solid– proučavaju se sve jedinice posmatranja uključene u populaciju, odnosno opća populacija. Sprovode se kako bi se utvrdila apsolutna veličina fenomena (ukupna populacija, ukupan broj rođenih ili umrlih). Koristi se i u slučajevima kada su informacije neophodne za operativni rad (uzimajući u obzir zarazne bolesti, opterećenje doktora itd.)

2) Nije kontinuirano– proučava se samo dio opće populacije, podijeljen u nekoliko tipova:

1. Monografska metoda– daje detaljan opis pojedinih jedinica stanovništva koje su u određenom pogledu karakteristične i dubok, sveobuhvatan opis objekata.

2. Metoda glavnog niza– uključuje proučavanje onih objekata u kojima je koncentrisana značajna većina jedinica posmatranja. Nedostatak ove metode je u tome što dio populacije ostaje nepokriven istraživanjem, iako mali po veličini, ali koji se može značajno razlikovati od glavnog niza.

3. Metoda upitnika je prikupljanje statističkih podataka korištenjem posebno dizajniranih upitnika namijenjenih određenom krugu ljudi. Ova studija se zasniva na principu dobrovoljnosti, pa je vraćanje upitnika često nepotpuno. Često odgovori na postavljena pitanja nose otisak subjektivnosti i slučajnosti. Ova metoda se koristi za dobijanje približne karakteristike fenomen koji se proučava.

4. Metoda uzorkovanja- najčešća metoda, svodi se na proučavanje nekog posebno odabranog dijela opservacijskih jedinica za karakterizaciju cjelokupne populacije. Prednost ove metode je što daje rezultate visok stepen pouzdanost, kao i znatno niži trošak. Studija je uključivala manje izvođača , Osim toga, zahtijeva manje vremena. U medicinskoj statistici uloga i mjesto metode uzorkovanja je posebno velika, jer se medicinski radnici najčešće bave samo dijelom fenomena koji se proučava (proučavaju grupu pacijenata sa određenom bolešću, analiziraju rad pojedinih odjela).

C) po načinu dobijanja informacija tokom procesa i prirodi njegovog sprovođenja

1. Direktno posmatranje(klinički pregled pacijenata , Provodna laboratorija , Instrumentalna istraživanja , Antropometrijska mjerenja, itd.)

2. Sociološke metode: metoda intervjua (face-to-face anketa), upitnik (dopisna anketa - anonimna ili neanonimna) itd.;

3. Dokumentarna istraživanja(kopiranje podataka iz medicinske dokumentacije i izvještaja, podataka iz službene statistike institucija i organizacija.)

Faza 3. Razvoj materijala, statističko grupiranje i sažetak– počinje provjerom i pojašnjavanjem broja zapažanja , Potpunost i tačnost primljenih informacija , Prepoznavanje i otklanjanje grešaka, duplih zapisa itd.

Za pravilan razvoj materijala koristi se Šifrovanje primarnih računovodstvenih dokumenata, Odnosno, oznaka svake karakteristike i njene grupe znakom - abecednim ili digitalnim. Šifrovanje je tehnika , Olakšava i ubrzava razvoj materijala , Povećanje kvaliteta i preciznosti izrade. Šifre - simboli - se generišu proizvoljno. Prilikom šifriranja dijagnoza, preporučuje se korištenje međunarodne nomenklature i klasifikacije bolesti; kod kodiranja zanimanja - sa rječnikom zanimanja.

Prednost enkripcije je u tome što se, ako je potrebno, nakon završetka glavnog razvoja, možete vratiti na razvojni materijal kako biste razjasnili nove veze i ovisnosti. Šifrirani računovodstveni materijal čini ovo lakšim i bržim , Nekodirano. Nakon verifikacije, karakteristike se grupišu.

Grupisanje – podjela ukupnosti podataka koji se proučavaju na homogene , Tipične grupe zasnovane na najznačajnijim karakteristikama. Grupisanje se može izvršiti prema kvalitativnim i kvantitativnim kriterijumima. Izbor karakteristika grupisanja zavisi od prirode populacije koja se proučava i ciljeva studije.

A) Tipološko grupisanje proizvedeno prema kvalitativnim (deskriptivnim, atributivnim) karakteristikama (pol , Profesija, grupe bolesti)

B) Varijabilno grupisanje(po kvantitativnim karakteristikama) vrši se na osnovu brojčanih dimenzija karakteristike (starost , Trajanje bolesti, trajanje liječenja itd.). Kvantitativno grupisanje zahtijeva rješavanje pitanja veličine intervala grupisanja: interval može biti jednak, au nekim slučajevima i nejednak, uključujući i tzv. 1 godina, 50 godina i više).

Pri određivanju broja grupa polaze se od svrhe i ciljeva studije. Neophodno je da grupe mogu otkriti obrasce fenomena koji se proučava. Veliki broj grupa može dovesti do pretjerane fragmentacije materijala i nepotrebnog detaljiranja. Mali broj grupa dovodi do zamućenja karakterističnih osobina.

Nakon što ste završili grupiranje materijala, pređite na Sažetak– generalizacija pojedinačnih slučajeva , Dobija se kao rezultat statističkog istraživanja, u određene grupe, prebrojavajući ih i unoseći u tabele.

Sažetak statističkog materijala vrši se korištenjem statističkih tabela. Table , Nije ispunjen brojevima , Called Layout.

Statističke tabele mogu biti liste , Hronološki, teritorijalni.

Tabela ima subjekt i predikat. Statistički subjekt se obično postavlja duž horizontalnih linija na lijevoj strani tabele i odražava glavnu, glavnu karakteristiku. Statistički predikat se postavlja s lijeva na desno duž vertikalnih stupaca i odražava dodatne računovodstvene karakteristike.

Statističke tabele se dijele na:

A) Jednostavno– predstavlja numeričku distribuciju materijala prema jednoj karakteristici , Njegove komponente. Jednostavna tabela obično sadrži jednostavnu listu ili sažetak cjelokupnog fenomena koji se proučava.

B) Grupa– kombinacija dvije karakteristike prikazana je u međusobnoj vezi

IN) Kombinacija– raspodjela materijala je data prema tri ili više međusobno povezanih karakteristika

Prilikom sastavljanja tabela moraju se ispuniti određeni zahtjevi:

– svaka tabela mora imati naslov koji odražava njen sadržaj;

– unutar tabele, sve kolone takođe moraju imati jasne, kratke nazive;

– prilikom popunjavanja tabele sve ćelije tabele moraju sadržati odgovarajuće numeričke podatke. Ćelije u tabeli koje su ostavljene prazne zbog nepostojanja ove kombinacije su precrtane („-“), a ako u ćeliji nema informacija, „n.s.“ ili "...";

– nakon popunjavanja tabele, vertikalne kolone i horizontalni redovi se zbrajaju u donjem horizontalnom redu iu poslednjoj vertikalnoj koloni sa desne strane.

– tabele moraju imati jednu sekvencijalnu numeraciju.

U studijama sa malim brojem zapažanja, rezime se izvode ručno. Svi računovodstveni dokumenti su podijeljeni u grupe u skladu sa šifrom atributa. Zatim se podaci izračunavaju i zapisuju u odgovarajuću ćeliju tabele. Trenutno se računari široko koriste za sortiranje i sažimanje materijala. . Koji omogućavaju ne samo sortiranje materijala prema karakteristikama koje se proučavaju , Ali izvršite proračune indikatora.

Faza 4. Statistička analiza proučavanog fenomena, formulisanje zaključaka– kritična faza studije, u kojoj se izračunavaju statistički pokazatelji (učestalost , Strukture , Prosječne veličine fenomena koji se proučava), dat je njihov grafički prikaz , Dinamika se proučava , Uspostavljaju se trendovi, veze između pojava . Izrađuju se prognoze i sl. Analiza uključuje interpretaciju dobijenih podataka i procjenu pouzdanosti rezultata istraživanja. Konačno se donose zaključci.

Faza 5. Literarna obrada i prezentacija dobijenih rezultata– je konačan i uključuje finalizaciju rezultata statističke studije. Rezultati se mogu predstaviti u obliku članka, izvještaja, izvještaja , Disertacije itd. Za svaku vrstu registracije postoje određeni zahtjevi , Što se mora uzeti u obzir prilikom literarne obrade rezultata statističkih istraživanja.

Rezultati medicinskih i statističkih istraživanja uvode se u zdravstvenu praksu. Postoje različite mogućnosti korišćenja rezultata istraživanja: upoznavanje sa rezultatima širokoj publici medicinskih i naučnih radnika; priprema instruktivne i metodološke dokumentacije; priprema prijedloga racionalizacije i drugo

Po završetku statističke studije izrađuju se preporuke i upravljačke odluke, rezultati istraživanja se implementiraju u praksu i ocjenjuje se efektivnost.

U izvođenju statističke studije najvažniji element je pridržavanje striktnog slijeda u provođenju ovih faza.

Faze statističkog istraživanja.

Faza 1: Statistička opservacija.

Faza 2: Konsolidacija i grupisanje rezultata posmatranja u specifične agregate.

Faza 3: Generalizacija i analiza pristiglih materijala. Identifikacija odnosa i razmjera pojava, utvrđivanje obrazaca njihovog razvoja, izrada prognostičkih procjena. Važno je imati sveobuhvatne i pouzdane informacije o objektu koji se proučava.

U prvoj fazi statističkog istraživanja formiraju se primarni statistički podaci, odnosno inicijalne statističke informacije, koje su temelj buduće statističke „građevine“. Da bi "zgrada" bila izdržljiva, njen temelj mora biti čvrst i kvalitetan. Ukoliko se prilikom prikupljanja primarnih statističkih podataka napravi greška ili se pokaže da je materijal lošeg kvaliteta, to će uticati na ispravnost i pouzdanost teorijskih i praktičnih zaključaka. Stoga, statističko posmatranje od početne do završne faze mora biti pažljivo osmišljeno i jasno organizovano.

Statističko posmatranje daje izvorni materijal za generalizaciju, čiji je početak sažetak. Ako se tokom statističkog posmatranja dobije informacija o svakoj njenoj jedinici koja je karakteriše sa više aspekata, onda ovi sažeci karakterišu čitav statistički agregat i njegove pojedinačne delove. U ovoj fazi populacija se dijeli prema znacima razlike i objedinjuje prema znacima sličnosti, a ukupni pokazatelji se izračunavaju za grupe i u cjelini. Metodom grupisanja, fenomeni koji se proučavaju dijele se na najvažnije tipove, karakteristične grupe i podgrupe prema bitnim karakteristikama. Uz pomoć grupisanja ograničavaju se kvalitativno homogene populacije, što je preduslov za definisanje i primjenu generalizirajućih indikatora.

U završnoj fazi analize, koristeći opšte pokazatelje, izračunavaju se relativne i prosječne vrijednosti, daje se procjena varijacije karakteristika, karakterizira dinamika pojava, koriste se indeksi i bilansi stanja, izračunavaju se pokazatelji koji karakteriziraju bliskost veza u promjenama karakteristika. U svrhu što racionalnije i što vizuelnije prezentacije digitalnog materijala, on je predstavljen u obliku tabela i grafikona.

Kognitivna vrijednost statistike stvar je:

1) statistika obezbeđuje digitalno i smisleno pokrivanje pojava i procesa koji se proučavaju i služi kao najpouzdaniji način za procenu stvarnosti; 2) statistika daje dokaznu snagu ekonomskim zaključcima i omogućava provjeru različitih „trenutnih“ tvrdnji i pojedinačnih teorijskih tvrdnji; 3) statistika ima sposobnost da otkrije odnose među pojavama, pokaže njihov oblik i snagu.

1. STATISTIČKO ZAPAŽANJE

1.1. Osnovni koncepti

Statističko posmatranje - Ovo je prva faza statističkog istraživanja, koja predstavlja naučno organizovano obračunavanje činjenica koje karakterišu pojave i procese društvenog života, i prikupljanje podataka dobijenih na osnovu ovog računovodstva.

Međutim, nije svaka zbirka informacija statistička opservacija. O statističkom posmatranju možemo govoriti samo kada se proučavaju statistički obrasci, tj. one koje se manifestuju u masovnom procesu, u velikom broju jedinica nekog agregata. Stoga bi statističko posmatranje trebalo da bude planski, masovni i sistematski.

Planiranost statističko posmatranje je u tome što se priprema i sprovodi prema izrađenom planu, koji obuhvata pitanja metodologije, organizacije, prikupljanja informacija, kontrole kvaliteta prikupljenog materijala, njegove pouzdanosti i prezentacije konačnih rezultata.

misa priroda statističkog posmatranja sugeriše da ono pokriva veliki broj slučajeva ispoljavanja ovaj proces, dovoljno da se dobiju istiniti podaci koji karakterišu ne samo pojedinačne jedinice, već i cjelokupnu populaciju u cjelini.

Sistematičnost statističko posmatranje je određeno činjenicom da se mora vršiti ili sistematski, ili kontinuirano, ili redovno.

Za statističko posmatranje važe sljedeći zahtjevi:

1) potpunost statističkih podataka (potpunost obuhvata jedinica populacije koja se proučava, aspekata određene pojave, kao i potpunost obuhvata tokom vremena);

2) pouzdanost i tačnost podataka;

3) njihovu uniformnost i uporedivost.

Svaka statistička studija mora početi sa formulisanjem svojih ciljeva i zadataka. Nakon toga se određuje objekat i jedinica posmatranja, izrađuje program i odabire vrsta i način posmatranja.

Objekat posmatranja- skup društveno-ekonomskih pojava i procesa koji su predmet istraživanja, odnosno tačne granice unutar kojih će se evidentirati statističke informacije . Na primjer, prilikom popisa stanovništva potrebno je utvrditi koje stanovništvo podliježe registraciji – postojeće, odnosno koje se stvarno nalazi na određenom području u vrijeme popisa, ili stalno, odnosno stalno živi na datom području. Prilikom premjera industrije potrebno je utvrditi koja preduzeća će biti klasifikovana kao industrijska. U brojnim slučajevima, jedna ili druga kvalifikacija se koristi za ograničavanje objekta promatranja. Popis- restriktivni kriterijum koji moraju zadovoljiti sve jedinice populacije koja se proučava. Tako, na primjer, prilikom popisa proizvodne opreme potrebno je utvrditi šta je klasifikovano kao proizvodna, a šta kao ručni alati, koja oprema je predmet popisa - samo operativna oprema ili takođe u remontu, u skladištu, ili u rezervi.

Jedinica za posmatranje naziva se komponenta objekta posmatranja, koja služi kao osnova za proračun i ima karakteristike koje podležu registraciji tokom posmatranja.

Na primjer, u popisu stanovništva, jedinica posmatranja je svaka pojedinačna osoba. Ako je zadatak i utvrđivanje broja i sastava domaćinstava, onda će jedinica posmatranja, uz osobu, biti svako domaćinstvo.

Program za nadzor- ovo je lista pitanja o kojima se prikupljaju informacije, odnosno lista karakteristika i indikatora koji se registruju . Program posmatranja sastavlja se u obliku obrasca (upitnika, formulara) u koji se unose primarni podaci. Neophodan dodatak obrascu su uputstva (ili uputstva na samim obrascima) koja objašnjavaju značenje pitanja. Sastav i sadržaj pitanja u programu posmatranja zavise od ciljeva studije i od karakteristika društvenog fenomena koji se proučava.

Intenziviranje rada medicinski radnici u uslovima budžetske i osiguravajuće zdravstvene zaštite postavlja povećane zahtjeve pred naučnim i organizacionim faktorima. U ovim uslovima, uloga medicinska statistika u naučnoj i praktičnoj delatnosti medicinske ustanove.

U praktičnim i istraživačkim aktivnostima ljekar, po pravilu, analizira rezultate svojih aktivnosti ne samo na individualnom, već i na grupnom i populacijskom nivou. Ovo je neophodno kako bi lekar potvrdio nivo kvalifikacija, kao i radi daljeg usavršavanja i stručne specijalizacije. Stoga je sposobnost pravilnog organizovanja i sprovođenja statističkih istraživanja neophodna svim ljekarima različitih profila, rukovodiocima ustanova i zdravstvenih organa. Ovakva znanja i vještine doprinose poboljšanju kvaliteta i efikasnosti zdravstvene zaštite stanovništva kroz kontinuirano usavršavanje kadrova (najvažniji element obezbjeđenja resursa), a samim tim i konkurentnosti zdravstvenih ustanova različitih oblika vlasništva u tržišnoj ekonomiji.

Menadžeri u zdravstvu stalno koriste statističke podatke u operativnom i prognostičkom radu. Samo kvalifikovana analiza statističkih podataka, procjena događaja i odgovarajući zaključci omogućavaju donošenje ispravne upravljačke odluke, doprinose boljoj organizaciji rada, preciznijem planiranju i predviđanju. Statistika pomaže da se prati rad ustanove, da se njome upravlja ažurno, te da se sudi o kvalitetu i efikasnosti tretmana i preventivnog rada. Lider u sastavljanju aktuelnih i dugoročnim planovima rad treba da se zasniva na proučavanju i analizi trendova i obrazaca razvoja kako zdravstvene zaštite tako i zdravstvenog stanja stanovništva svog okruga, grada, regiona itd.

Tradicionalni statistički sistem u zdravstvu zasniva se na dobijanju podataka u formi izveštaja, koji se sastavljaju u osnovnim institucijama, a zatim sumiraju na srednjim i viši nivoi. Sistem izveštavanja ima ne samo prednosti (jedinstveni program, obezbeđivanje uporedivosti, pokazatelji obima posla i korišćenja resursa, jednostavnost i niska cena prikupljanja materijala), već i određene nedostatke (niska efikasnost, rigidnost, nefleksibilan program, ograničen skup informacija, nekontrolisane računovodstvene greške, itd.).

Analizu obavljenog posla lekari treba da vrše ne samo na osnovu postojeće izveštajne dokumentacije, već i putem posebno sprovedenih selektivnih statističkih studija.

Plan statističkog istraživanja se izrađuje u skladu sa predviđenim programom. Glavna pitanja plana su:

definisanje svrhe studije;
određivanje objekta posmatranja;
određivanje trajanja rada u svim fazama;
naznaku vrste statističkog posmatranja i metode;
određivanje lokacije na kojoj će se vršiti osmatranja;
pojašnjenje kojim snagama i pod čijim metodološkim i organizacionim rukovodstvom će se istraživanje sprovoditi.

Organizacija statističkih istraživanja podijeljena je u nekoliko faza:

faza upoznavanja s literaturnim podacima, koja vam omogućava da dobijete ideju o problemu koji se proučava, odaberete adekvatnu metodologiju istraživanja i formulirate radnu hipotezu
faza posmatranja;
statističko grupiranje i sažetak;
obrada brojanja;
naučna analiza;
literarni i grafički dizajn istraživačkih podataka.

Program statističkih istraživanja predviđa rješavanje sljedećih pitanja:

određivanje jedinice posmatranja i izrada programa prikupljanja materijala;
Jedinica za posmatranje- svaki primarni element statističke populacije.
Jedinica posmatranja je obdarena znacima sličnosti i razlike, koji su podložni evidentiranju i daljem posmatranju, pa se ovi znakovi nazivaju uzeti u obzir (računovodstveni).
Karakteristike uzete u obzir- karakteristike po kojima se razlikuju elementi jedinice posmatranja u statističkoj populaciji. Znakovi su klasifikovani:
- po prirodi da:
  a) atributivne (deskriptivne) osobine - izražene verbalno;
  b) kvantitativne karakteristike - izražene u brojevima;
- po ulozi u zbiru na:
  a) karakteristike faktora koji utiču na fenomen koji se proučava;
  b) efektivne karakteristike koje se menjaju pod uticajem faktorskih karakteristika.
Primjer: u našem istraživanju jedinica posmatranja je učenik koji uči u datom medicinska škola tokom godina. Karakteristike koje se uzimaju u obzir dijele se na:
a) atributivni - pol, loše navike, zdravstveno stanje itd.;
b) kvantitativni - starost, broj popušenih cigareta, trajanje bolesti, pušačko iskustvo itd.;
c) na osnovu kombinacije faktorskih karakteristika - prisustvo loših navika i pušačkog iskustva;
d) efektivni znaci - zdravstveno stanje, prisustvo bolesti itd.
Program prikupljanja materijala je dosljedan prikaz karakteristika koje se uzimaju u obzir – pitanja na koja je potrebno odgovoriti pri izvođenju ove studije. To može biti upitnik, upitnik ili mapa koju je posebno sastavio istraživač. Dokument mora imati jasan naslov. Pitanja (uzimaju se u obzir karakteristike) moraju biti jasna, koncizna i u skladu sa svrhom i ciljevima studije; Za svako pitanje treba dati opcije odgovora. Ove opcije za gotove odgovore nazivaju se „grupiranjem“.
Grupisanje obeležja vrši se sa ciljem identifikacije homogenih grupa za proučavanje određenih obrazaca fenomena koji se proučava. Grupisanje odgovora prema karakteristikama atributa naziva se tipološkim, a prema kvantitativnim karakteristikama - varijacijskim.
Primjer tipološke grupe:
- grupiranje učenika po spolu:
  - čovjek,
  - žena;
- grupiranje učenika prema prisustvu ili odsustvu loših navika:
  - studenti pušači,
  - studenti nepušači.
Primjer grupe varijacija:
- Grupiranje učenika prema broju popušenih cigareta dnevno:
  - 10 ili manje;
  - više od 20
Primjer grafikona koji je popunio student medicine prilikom proučavanja prevalencije pušenja predstavljen je u nastavku. Sva pitanja na kartici imaju grupe i preporuke za popunjavanje.
Mapa* za proučavanje prevalencije pušenja među studentima medicine
1. Puno ime i prezime studenta ____________________________ (unesite u potpunosti)
2. Kurs: I, II, III, IV, V, VI
3. Fakultet: terapeutski, medicinsko-profilaktički, farmaceutski, fakultet vojne obuke
4. Uzrast: do 20 godina, 20, 21, 22, 23, 24, 25 i više
5. Spol: muško/žensko
6. Da li priznajete da je pušenje štetno za vaše zdravlje? Da, ne, ne znam
7. Ko puši među ljudima koji žive sa tobom: otac, majka, brat, sestra, muž, žena, prijatelj, niko ne puši
8. Da li pušite? Ne baš
9. Starost u kojoj ste popušili prvu cigaretu: ispod 15 godina, 16-18 godina, preko 18 godina
10. Koliko cigareta (cigareta) popušite dnevno? 5-10, 11-20, više od 20
11. Šta vas je nagnalo da prvi put pušite: primjer vaših roditelja, primjer vaših učitelja, utjecaj vaših prijatelja, želja da izgledate zrelo, želja da smršate, radoznalost, želja da idete u korak s modom?
I druga pitanja u skladu sa svrhom i ciljevima studije.

izrada programa razvoja materijala; Program za izradu dobijenih podataka podrazumeva sastavljanje izgleda statističkih tabela uzimajući u obzir grupisanje.

Zahtjevi za stolove. Izgledi statističkih tabela trebaju imati jasan i koncizan naslov koji odgovara njihovom sadržaju. Tabela pravi razliku između subjekta i predikata.

Statistički subjekt je ono što tabela kaže. Predmet stola sadrži glavne karakteristike koje su predmet proučavanja i obično se postavlja okomito na lijevoj strani stola.

Statistički predikat je ono što karakterizira subjekt i postavljen je horizontalno.

Tabele moraju sadržavati konačne podatke o tome koji će indikatori biti izračunati u trećoj fazi statističke studije prilikom obrade dobijenih podataka.

Vrste stolova. Statističke tablice se dijele na jednostavne, grupne i kombinatorne.

Jednostavno (Tabela 1) je tabela koja vam omogućava analizu primljenih podataka, grupisanih samo po jednom atributu (subjekt).

Tabela 1. Distribucija studenata pušača po fakultetima (u apsolutnim brojevima iu postotku od ukupnog broja)

Grupa (Tabela 2) je tabela u kojoj se uspostavlja veza između pojedinačnih karakteristika, tj. pored subjekta postoji i predikat, predstavljen jednim ili više grupa koje su povezane (u parovima) sa grupacijama subjekta, ali nisu međusobno povezane.

Tabela 2. Distribucija studenata različitih fakulteta prema spolu i dobi u kojoj su popušili prvu cigaretu

Kombinacija (Tabela 3) je tabela u kojoj se nalaze dva ili više predikata koji su povezani ne samo sa subjektom, već i jedan s drugim.

Tabela 3. Distribucija studenata pušača različitih fakulteta prema polu i prosječnom broju popušenih cigareta dnevno

Naziv fakulteta

Prosječan broj cigareta (cigareta) koje su popušili studenti dnevno

Ukupno

10 ili manje

11 - 20

više od 20

oba pola

1. Medicinski

2. Medicinski i preventivni

3. Farmaceutski, itd.

Ukupno:

izrada programa za analizu prikupljenog materijala.
Program analize pruža listu statističkih tehnika neophodnih za identifikaciju obrazaca fenomena koji se proučava.
Plan istraživanja predviđa rješavanje sljedećih organizacionih pitanja:
1. Odabir objekta istraživanja
2. Određivanje veličine statističke populacije
3. Vrijeme i mjesto (teritorija) izučavanja, vrste i metode posmatranja i prikupljanja materijala
4. Karakteristike izvođača (osoblje)
5. Karakteristike tehničke opremljenosti i potrebnih materijalnih sredstava
6. Predmet statističkog istraživanja je populacija od koje će se prikupljati potrebni podaci. To može biti stanovništvo, studenti, pacijenti, hospitalizirani ljudi itd.
Statistička populacija - je grupa koja se sastoji od relativno homogenih elemenata zajedno u poznatim granicama vremena i prostora u skladu sa predviđenom namjenom. Struktura statističke populacije: statistička populacija se sastoji od jedinica posmatranja (vidi dijagram).
Na primjeru naše studije, statistička populacija su studenti koji studiraju na datom univerzitetu tokom cijelog perioda studiranja.
Postoje dvije vrste populacije - opšta i uzorkovana.
Populacija je grupa koju čine svi relativno homogeni elementi u skladu sa namenom.
Populacija uzorka - dio opće populacije odabran za istraživanje i namijenjen za karakterizaciju cjelokupne opšte populacije. Mora biti reprezentativan (reprezentativan) po kvantitetu i kvalitetu u odnosu na opštu populaciju.
Reprezentativnost je kvantitativna zasniva se na zakonu velikih brojeva i označava dovoljan broj elemenata u populaciji uzorka, izračunat pomoću posebnih formula i tabela.
Reprezentativnost je kvalitativna zasniva se na zakonu vjerovatnoće i označava korespondenciju (istost) karakteristika koje karakterišu elemente populacije uzorka u odnosu na opštu populaciju.
U našem primjeru, populacija su svi studenti medicinskih fakulteta; uzorkovana populacija - dio studenata svakog predmeta i odsjeka datog univerziteta.
Obim statističke populacije - ovo je broj elemenata populacije uzetih za istraživanje.
Datumi i mjesto (teritorija) studija - ovo je izrada kalendarskog plana za realizaciju ove studije u ovoj fazi na određenoj teritoriji. Primer: od 1. aprila do 1. juna tekuće godine na VMA im. NJIH. Sechenov.
Vrste nadzora :
1. kontinuirano (ili kontinuirano) posmatranje - kada se registracija vrši kontinuirano kako nastaju jedinice posmatranja. Primjer: svaki slučaj rođenja, smrti, liječenja u zdravstvenim ustanovama.
2. i jednokratno (ili jednokratno) posmatranje – kada se pojave koje se proučavaju zabilježe u određenom trenutku (sat, dan u sedmici, datum). Primjer: popis stanovništva, sastav bolničkih kreveta.
Metode izvođenja istraživanja. Za istraživača je važno da odredi način sprovođenja studije: kontinuirano posmatranje ili parcijalno (uzorkovanje).
1. Kontinuirano posmatranje je registracija svih jedinica posmatranja koje čine opštu populaciju.
2. Djelomično (selektivno) promatranje je proučavanje samo dijela populacije da bi se okarakterisala cjelina.
Metode provođenja istraživanja na uzorku populacije (monografija, glavno tijelo, upitnik, itd.).
1. Monografska metoda se koristi pri proučavanju jednog objekta, kada se jedan od mnogih objekata bira i proučava maksimalno potpuno kako bi se demonstrirala najbolja praksa i identifikovali trendovi u razvoju nekog fenomena. Primjer: opis nove hirurške tehnologije.
2. Metoda glavnog niza koristi se kada se proučavaju oni objekti u kojima je koncentrirana većina fenomena koji se proučavaju. Njegova suština leži u činjenici da se iz svih jedinica posmatranja koje čine dati objekat bira njihov glavni dio koji karakterizira cjelokupnu statističku populaciju. Primjer: tvornica ima 7 glavnih radionica koje zapošljavaju 1300 radnika i dvije male pomoćne radionice sa 100 radnika. Za promatranje možete uzeti samo glavne radionice i iz njih izvući zaključke o cijelom postrojenju.
3. Metoda upitnika se koristi za prikupljanje statističkih informacija pomoću posebno dizajniranih upitnika. Primjer: Prilikom proučavanja prevalencije gastrointestinalne bolesti Izrađen je upitnik među učenicima stručnih škola u gradu N. sa listom pitanja od interesa za istraživača.

Metode odabira fenomena koji se proučavaju i formiranje populacije uzorka

Postoje sljedeće metode za odabir fenomena koji se proučavaju: slučajni, mehanički, ugniježđeni, usmjereni, tipološki.

Slučajni odabir je odabir koji se vrši žrijebom (po početnom slovu prezimena ili prema rođendanu itd.).
Mehanička selekcija je selekcija kada se mehanički odabrana svaka peta (20%) ili deseta (10%) jedinica posmatranja uzima iz cijele populacije za proučavanje.
Klasterski (serijski) odabir – kada se iz opće populacije ne biraju pojedinačne jedinice, već se biraju gnijezda (serije), koje se biraju slučajnim ili mehaničkim uzorkovanjem. Primjer: za proučavanje morbiditeta ruralnog stanovništva M regije proučava se morbiditet ruralnog stanovništva jedne, najtipičnije tačke. Rezultati se odnose na cjelokupno ruralno stanovništvo regije.
Usmjerena selekcija je selekcija kada se iz opće populacije, da bi se identificirali određeni obrasci, odaberu samo one jedinice promatranja koje će nam omogućiti da identifikujemo utjecaj nepoznatih faktora uz eliminaciju utjecaja poznatih. Primjer: kada se proučava učinak radnog iskustva na stopu ozljeda, biraju se radnici iste profesije, iste dobi, iste radionice i istog nivoa obrazovanja.
Tipološka selekcija je odabir jedinica iz prethodno grupisanih sličnih kvalitativnih grupa. Primjer: pri proučavanju obrasca mortaliteta među urbanim stanovništvom, gradove koji se proučavaju treba grupisati prema veličini njihovog stanovništva.

Karakteristike izvođača (osoblje) . Koliko ljudi i koje kvalifikacije provodi istraživanje? Primjer: studija o sanitarno-higijenskom režimu učenika srednjih škola srednje škole okrug obavljaju dva ljekara i dva pomoćnika sanitarnog doktora Higijensko-epidemiološkog centra ovog upravnog okruga.

Karakteristike tehničke opremljenosti i potrebnih materijalnih sredstava :

laboratorijska oprema i instrumenti koji odgovaraju namjeni studije;
Dopisnica (papir, obrasci);
bez dodatnih izdvajanja.

Prikupljanje materijala je proces registracije, popunjavanja službeno postojećih ili posebno razvijenih računovodstvenih dokumenata (kupona, kartica, itd.). Prikupljanje građe vrši se u skladu sa prethodno izrađenim programom i planom istraživanja. Treća faza statističkog istraživanja uključuje sljedeće korake koje istraživač izvodi uzastopno:

kontrola prikupljenog materijala - ovo je provjera prikupljenog materijala u cilju odabira knjigovodstvenih dokumenata koji imaju nedostatke za njihovu naknadnu korekciju, dopunu ili isključenje iz studije. Na primjer, upitnik ne navodi spol, godine ili ne daje odgovore na druga postavljena pitanja. U tom slučaju potrebna je dodatna računovodstvena dokumentacija ( ambulantne kartice, anamneza itd.). Ako se ovi podaci ne mogu dobiti iz dodatne knjigovodstvene dokumentacije koju koristi istraživač, onda se iz studije treba isključiti nekvalitetne kartice (upitnici).
enkripcija - ovo je upotreba simbola istaknutih karakteristika. At ručna obradašifre materijala mogu biti digitalne, abecedne; sa mašinom - samo digitalno.
Primjer: alfabetsko šifriranje:
sprat:
muža. M
supruge I
digitalna enkripcija:
grupisanje materijala - ovo je raspodjela prikupljenog materijala prema atributskim ili kvantitativnim karakteristikama (tipološkim ili varijacijskim). Primer: grupisanje studenata po smerovima studija: I godina, II godina, III godina, IV godina, V godina, VI godina.
sumiranje podataka u statističke tabele - unos digitalnih podataka dobijenih nakon brojanja u tabele
proračun statističkih pokazatelja i statistička obrada materijala .

Svrha studije: razviti mjere za smanjenje probavnih bolesti (DBD) među studentima medicine.

Ciljevi istraživanja:

Proučiti prevalenciju različitih bolesti organa za varenje (DODs) među studentima medicine.
Odrediti faktore rizika za nastanak BOP.
Izraditi prijedloge za upravu univerziteta

Istraživački program:

Jedinica posmatranja je student sa dijagnozom BOP, koji studira na medicinskom fakultetu na ovom fakultetu.
Atributivne karakteristike: spol, dijagnoza, obrazac ishrane.
Kvantitativne karakteristike: starost, trajanje bolesti, interval između obroka, broj obroka dnevno.
Efektivni znaci: prisustvo bolesti probavnog sistema.
Faktorske karakteristike: pol, godine, ishrana itd.

Program prikupljanja materijala (upitnik popunjava student)

a) Puno ime
b) Kurs: 1,2,3,4,5,6
c) Fakultet: terapeutski (1), medicinsko-preventivni (2), farmaceutski (3)
d) Starost: zaključno do 20 godina - (1), 21-22 - (2), 23-24 - (3), 25 i više (4)
e) Pol: muško (1), žensko (2)
f) Koliko puta u toku dana jedete? Jedan - (1), dva - (2), tri ili više (3)
g) Obrok se sastoji od sendviča bez čaja (1), sendviča sa čajem (2), punog ručka (3), ostalog (4) (navesti)
__________________________
h) Koliki je interval između obroka: do 1 sat (1), 1-2 sata (2), 3-4 sata (3), 5 sati ili više (4)
i) Ima li vremena za ručak u rasporedu časova: (da - (1), ne - (2)
j) Da li imate bolest probavnog sistema: da - (1), ne - (2)
k) Ako ste odgovorili sa "da", navedite dijagnozu: __________________
m) Trajanje bolesti: do 1 godine - (1), 2-3 godine - (2), 4-5 godina - (3), 6 godina ili više - (4)

I druga pitanja u skladu sa svrhom i ciljevima studije.

Program razvoja materijala
Tipološko grupisanje: grupisanje studenata po fakultetima, spolu i dijagnozi bolesti.
Grupiranje varijacija: grupiranje prema trajanju bolesti (do 1 godine, 2-3 godine, 4-5 godina, 6 godina ili više), interval između obroka (do 1 sat, 1-2 sata, 3-4 sata, 5 sati i više).

Statistički rasporedi tablica

Simple table
Tabela 4. Distribucija učenika sa bolestima probavnog sistema po nozološkim oblicima (u procentima od ukupnog broja)

Grupni sto
Tabela 5. Distribucija učenika sa bolestima probavnog sistema prema polu i starosti (u procentima od ukupnog broja)

Bolest	Kat		Dob			Ukupno
Bolest	muža	supruge	do 15 godina	15 - 18 godina	stariji od 18 godina	Ukupno
1. Gastritis
2. Čir na želucu
3. Duodenalni čir
4. Ostalo
Ukupno:

Kombinovana tabela
Tabela 6. Distribucija studenata sa oboljenjima organa za varenje, po fakultetima i polu (u procentima od ukupnog broja)

Bolest

Medicinski

Medicinski i preventivni

Pharmaceutical

Ukupno

oba pola

1. Gastritis

2. Čir na želucu

3. Peptički ulkus duodenuma

4. Ostalo

Ukupno:

Plan studija

Predmet proučavanja je student medicine koji studira na datom medicinskom univerzitetu na datom fakultetu.
Obim statističke populacije: dovoljan broj zapažanja. Stanovništvo: selektivno, reprezentativno po kvalitetu i kvantitetu.
Trajanje studija: 6. februar - 6. jun tekuće godine.
Načini prikupljanja materijala: upitnici, kopiranje iz medicinske dokumentacije studentske ambulante.

Vlasov V.V. Epidemiologija. - M.: GEOTAR-MED, 2004. - 464 str.
Lisitsyn Yu.P. Javno zdravstvo i zdravstvena zaštita. Udžbenik za univerzitete. - M.: GEOTAR-MED, 2007. - 512 str.
Medic V.A., Yuryev V.K. Tok predavanja o javnom zdravlju i zdravstvu: Dio 1. Javno zdravlje. - M.: Medicina, 2003. - 368 str.
Minyaev V.A., Vishnyakov N.I. i dr. Socijalna medicina i organizacija zdravstvene zaštite (Priručnik u 2 toma). - Sankt Peterburg, 1998. -528 str.
Kučerenko V.Z., Agarkov N.M. i dr. Organizacija socijalne higijene i zdravstvene zaštite (Tutorial) - Moskva, 2000. - 432 str.
S. Glanz. Medicinska i biološka statistika. Prevod sa engleskog - M., Praktika, 1998. - 459 str.