Статистичне спостереження як перший етап статистичного дослідження суспільно-економічних явищ (стр. 3 из 6)

Що стосується способів отримання статистичної інформації (способів статистичного спостереження), то тут виділяють три основні способи: безпосереднє спостереження, документальне спостереження і опит.

Достатньо надійним джерелом даних є безпосереднє спостереження, коли можна встановити факт, що підлягає реєстрації. Але даний спосіб вимагає значних витрат праці і наявності всіх необхідних умов. Найчастіше він використовується при спостереженні за введенням в дію будівельних об'єктів.

Інший надійний спосіб - документальний, заснований на використанні як джерело інформації різних документів облікового характеру (рахунки, рекламації і так далі) і сприяючий отриманню точної інформації.

Спосіб спостереження, при якому джерелом відомостей є слова респондентів, називають опитом. Його різновиди: усний (експедиційний), анкетний, кореспондентський, явочний опит і саморегистрация.

Усний опит може бути як прямим (безпосереднє спілкування лічильника з респондентом), таким опосередкованим (наприклад, по телефону).

При анкетному способі певне число респондентів отримують спеціальні запитальники або особисто, або через засоби друку. Даний вид опиту застосовується в дослідженнях, де потрібні орієнтовні результати, що не претендують на високу точність (вивчення громадської думки).

Явочний спосіб використовується в суцільному спостереженні, коли необхідна особиста присутність (реєстрація браків, розлучень, народжень і так далі).

При кореспондентському способі відомості повідомляються штатом добровільних кореспондентів, через що отриманий матеріал не завжди носить якісний характер.

Нарешті, при способі саморегистрациіформуляри заповнюються самими респондентами, а лічильники консультують і збирають формуляри. У статистичній практиці різні види статистичних спостережень можуть поєднуватися, доповнюючи один одного.

На третьому етапі зібраний статистичний матеріал повинен пройти контроль. Як показує практика, навіть при чітко організованому статистичному спостереженні зустрічаються погрішності і помилки, які вимагають виправлення. Тому метою цього етапу є як рахунковий, так і логічний контроль отриманих первинних даних. Розбіжність між розрахунковим і дійсним значеннями досліджуваної величини в статистиці називають помилкою спостереження. Залежно від причин виникнення розрізняють помилки реєстрації і помилки репрезентативності.

Помилки реєстрації можуть бути випадковими і систематичними. Випадкові помилки не мають певної спрямованості і виникають під дією випадкових чинників (перестановка цифр, зсув рядків і граф при заповненні статистичного формуляру). При узагальненні масового матеріалу ці помилки взаїмопогашаются.

Систематичні помилки реєстрації мають певну спрямованість, можуть або завищувати, або занижувати конкретне значення показника, що у результаті приводить до спотворення дійсного положення. Прикладами систематичної статистичної помилки при реєстрації служать округлення віку населення на цифрах, що закінчуються на 5 і 0, зменшення доходів в документації для податкових органів, елементи невірогідності, які вносять підприємства до тих характеристик, від яких залежить розрахунок з кредиторами, і так далі

Для виявлення помилок використовується рахунковий контроль, особливо для перевірки підсумкових сум. Окрім рахункового використовується і логічний контроль, який може поставити під сумнів правильність отриманих даних, оскільки заснований на логічному взаємозв'язку між ознаками. Наприклад, при переписі населення отриманий факт, що п'ятирічна дитина має середню освіту, ставиться під сумнів і в цьому випадку ясно, що при заповненні формуляру допущена помилка.

Якщо помилки реєстрації властиві будь-якому спостереженню (суцільному і несуцільному), то помилки репрезентативності - тільки несуцільному спостереженню. Вони характеризують розбіжності між значеннями показника, отриманого в обстежуваній сукупності, і його значенням по початковій (генеральною) сукупності. Помилки репрезентативності також можуть бути випадковими і систематичними. Випадкові помилки виникають, якщо відібрана сукупність не повністю відтворює всі ознаки генеральної сукупності і величину цих помилок можна оцінити. Систематичні помилки репрезентативності можуть виникати, якщо порушений сам принцип відбору одиниць з початкової сукупності. В цьому випадку проводяться перевірка повноти зібраних даних, арифметичний контроль точності інформації на предмет її достовірності, перевірка логічного взаємозв'язку показників.

Контрольною перевіркою зібраних даних завершується статистичне спостереження.

1.3 Зведення і групування

У практичній статистиці широко застосовується метод класифікацій і угрупувань. Класифікація - це систематичний розподіл явищ і об'єктів по певних групах, класах, розрядах на підставі їх схожості і відмінності. Використовують класифікації: галузеву; професійну; основних фондів; капітальних вкладень; будівельних машин. У статистиці зовнішньої торгівлі використовується «Товарна номенклатура зовнішньоекономічної діяльності». В умовах виникнення нових форм господарювання починають використовуватися класифікатори форм власності, організаційно-правових форм господарюючих суб'єктів.

Для подальшої обробки зібраних в ході статистичного спостереження первинних даних широко використовують і метод угрупування.

Угрупування - це розподіл безлічі одиниць досліджуваної сукупності по групах відповідно до істотної для даної групи ознаки. Метод угрупування дозволяє забезпечувати первинне узагальнення даних, уявлення їх в більш впорядкованому вигляді. Завдяки угрупуванню можна співвіднести звідні показники по сукупності в цілому із звідними показниками по групах. З'являється можливість порівнювати, аналізувати причини відмінностей між групами, вивчати взаємозв'язки між ознаками. Угрупування дозволяє робити вивід про структуру сукупності і про роль окремих груп цієї сукупності. Саме угрупування формує основу для подальшого зведення і аналізу даних.

Ознаки, по яких проводиться угрупування, називають группіровочниміознаками. Группіровочний ознаку іноді називають підставою угрупування. Правильний вибір істотної группіровочного ознаки дає можливість зробити науково обгрунтовані виводи за наслідками статистичного дослідження. Группіровочниє ознаки можуть мати як кількісний вираз (об'єм, дохід, курс валюти, вік і так далі), так і якісне (форма власності підприємства, пів людини, галузева приналежність, сімейний стан і так далі).

При визначенні числа груп, як правило, враховуються завдання дослідження, об'єм сукупності і види ознак, які беруться як підстава угрупування. Наприклад, за кількісною ознакою вік населення може бути розбитий на самі різні групи. Їх число залежатиме від поставлених завдань. Наприклад, це можуть бути групи за віком працездатного населення; економічно активного населення і так далі

Якщо береться, припустимо, така якісна ознака, як освіта, то груп буде рівно стільки, скільки існує ступенів або профілів освіти. У освіті по ступенях груп буде шість (неповне середнє; середнє; неповне середнє спеціальне; спеціальне середнє; неповне вище; вище). За профілем освіти кількість груп може співпадати або з числом професійних груп, або з числом сфер освіти (гуманітарне; інженерно-технічне; природничонаукове).

Якщо для побудови угрупування використовується тільки один ознака, то таке угрупування називаються простою, якщо угрупування проводиться по декількох ознаках, її називають складною. Складне угрупування буває або комбінаційна, або багатовимірна.

Комбінаційне угрупування виконується послідовно: групи, виділені за однією ознакою, потім виділяються в підгрупи за іншою ознакою, які, у свою чергу, можуть виділятися по наступному іншій ознаці. В цьому випадку число груп дорівнюватиме твору числа виділених груп на число группіровочнихознак. Процедура визначення оптимального числа груп заснована на застосуванні формули Стерджесса

де n - число груп; N - число одиниць сукупності.

З формули видно, що вибір числа груп залежить від об'єму сукупності. Якщо груп виявляється багато і вони включають мале число одиниць, то групові показники можуть стати ненадійними. Тому альтернативою комбінаційному угрупуванню є багатовимірне угрупування, яке здійснюється по комплексу ознак одночасно. Її застосування вимагає використання електронної обчислювальної техніки. За допомогою спеціальних розроблених електронних програм формуються однорідні групи на підставі близькості по всьому комплексу ознак.

Визначення числа груп тісно пов'язане з поняттям величина інтервалу: чим більше число груп, тим менше величина інтервалу, і навпаки. Інтервал - різниця між максимальним і мінімальним значеннями ознаки в кожній групі. Він визначає кількісні межі груп, що для статистичної практики має велике значення, особливо коли потрібно утворити якісно однорідні групи. Наприклад, досліджується сукупність підприємств по виконанню колективних договорів. Тут не можна об'єднувати підприємства, які не виконали зобов'язання, і ті, які їх перевиконали. Показник тут - величина інтервалу.

Іншим прикладом є неможливість утворювати групу 95 - 105%, оскільки це різні частини сукупності. Слід утворити дві групи: 95 - 100% і 101 - 105%. В цьому випадку межі, по яких розрізняються сукупності, абсолютно дотримуються.