Igasugune massiliste sotsiaalsete nähtuste statistiline uuring hõlmab kolme põhietappi:

Statistiline vaatlus - moodustatakse esmased statistilised andmed ehk statistilise uurimistöö aluseks olev statistiline alginformatsioon. Kui esmaste statistiliste andmete kogumisel tehti viga või materjal osutus ebakvaliteetseks, mõjutab see nii teoreetiliste kui ka praktiliste järelduste õigsust ja usaldusväärsust;

Andmete summeerimine ja rühmitamine - selles etapis jagatakse populatsioon erinevuse märkide järgi ja kombineeritakse sarnasuse märkide järgi, arvutatakse rühmade ja üldiselt kogunäitajad. Rühmitamise meetodil jagatakse uuritavad nähtused tüüpideks, rühmadeks ja alarühmadeks olenevalt olulistest tunnustest. Rühmitamise meetod võimaldab piirata kvalitatiivselt sisuliselt homogeenseid agregaate, mis on eelduseks üldistavate näitajate määratlemisel ja rakendamisel;

Saadud andmete töötlemine ja analüüs, mustrite tuvastamine. Selles etapis arvutatakse üldistavate näitajate abil suhtelised ja keskmised väärtused, antakse koondhinnang märkide varieerumisele, iseloomustatakse nähtuste dünaamikat, rakendatakse indekseid, tasakaalukonstruktsioone, arvutatakse näitajaid, mis iseloomustavad. suhete lähedus märkide muutumises. Digitaalse materjali võimalikult ratsionaalse ja visuaalse esituse eesmärgil esitatakse see tabelite ja graafikutena.

Loeng number 2. Statistiline vaatlus

1. Statistilise vaatluse mõiste ja vormid

Statistiline vaatlus on iga statistilise uurimistöö esimene etapp.

Statistiline vaatlus on teaduslikult organiseeritud teos nähtuste ja protsesside kohta massiivsete algandmete kogumiseks avalikku elu.

Kuid mitte iga teabekogu ei ole statistiline vaatlus. Statistilisest vaatlusest saab rääkida alles siis, kui uuritakse statistilisi seaduspärasusi, s.t. need, mis ilmnevad ainult massiprotsessis, mõne agregaadi suures arvus ühikutes.

Seetõttu peaks statistiline vaatlus olema:

süstemaatiline - koostada ja läbi viia vastavalt väljatöötatud plaanile, mis hõlmab metoodika, korralduse, teabe kogumise tehnoloogia, kogutud materjali kvaliteedi, usaldusväärsuse ja lõpptulemuste esitamise jälgimise küsimusi;

mass - katta suur hulk selle protsessi avaldumisjuhtumeid, mis on piisavad tõeste statistiliste andmete saamiseks, mis iseloomustavad mitte ainult üksikuid üksusi, vaid kogu elanikkonda tervikuna;

süstemaatiline - sotsiaal-majanduslike protsesside suundumuste ja mustrite uurimine, mida iseloomustavad kvantitatiivsed ja kvalitatiivsed muutused, on võimalik ainult süsteemsuse alusel.

Statistilisele vaatlusele esitatakse järgmised põhinõuded:

statistiliste andmete täielikkus (uuritava üldkogumi üksuste katvuse täielikkus, konkreetse nähtuse aspektid, samuti katvuse täielikkus ajas);

andmete usaldusväärsus ja täpsus;

andmete ühtsus ja võrreldavus.

Statistilises praktikas kasutatakse kahte organisatsioonilist vaatlusvormi:

1) aruandlus on selline organisatsiooniline vorm, kus vaatlusüksused annavad oma tegevuse kohta teavet reguleeritud valimi vormidena. Aruandluse eripära on see, et see on kohustuslik, dokumenteeritud ja juriidiliselt kinnitatud juhi allkirjaga;

2) spetsiaalne statistiline uuring, mille näiteks on rahvaloenduste, sotsioloogiliste uuringute, aineliste jäänuste loenduste ja muude vaatluste läbiviimine, mida tehakse ülesannete ilmnemisel, mille lahendamiseks pole piisavalt teavet. Nad pakuvad esitatud andmetele lisamaterjali või kontrollivad nende abiga esitatud andmeid.

Objektide ja nähtuste kvantitatiivsete aspektide uurimise kontseptsioon kujunes välja juba ammu, hetkest, mil inimesel tekkisid teabega töötamise elementaarsed oskused. Meie aegadesse jõudnud mõiste “statistika” on aga laenatud palju hiljem ladina keelest ja tuleneb sõnast “status”, mis tähendab “asjade teatud seisu”. "Seatust" kasutati ka "poliitilise riigi" tähenduses ja see fikseeriti peaaegu kõigis Euroopa keeltes selles semantilises tähenduses: ingliskeelne "state", saksa "staat", itaalia "stato" ja selle tuletis " statista" – riigitundja.

Sõna "statistika" kasutati laialdaselt 18. sajandil ja seda kasutati "riigiteaduse" tähenduses. tööstust nimetatakse statistikaks praktiline tegevus mille eesmärk on ühiskonnaelu nähtusi ja protsesse puudutavate andmete kogumine, töötlemine, analüüsimine ja avalikuks kasutamiseks andmine.

Analüüs on objekti teadusliku uurimise meetod, võttes arvesse selle üksikuid aspekte ja koostisosad.

Majandusstatistiline analüüs on traditsiooniliste statistiliste ja matemaatilis-statistiliste meetodite laialdasel kasutamisel põhineva metoodika väljatöötamine, et kontrollida uuritavate nähtuste ja protsesside adekvaatset kajastamist.

Statistilise uurimistöö etapid. Statistilised uuringud toimuvad kolmes etapis:

• 1) statistiline vaatlus;
• 2) saadud andmete kokkuvõte;
• 3) statistiline analüüs.

Esimeses etapis kogutakse esmased statistilised andmed massivaatluste meetodil.

Statistilise uuringu teises etapis töödeldakse kogutud andmeid esmalt, tehakse kokkuvõte ja rühmitatakse. Rühmitamise meetod võimaldab valida homogeenseid populatsioone, jagada need rühmadeks ja alarühmadeks. Kokkuvõte - see on kogu elanikkonna kui terviku ja selle üksikute rühmade ja alarühmade kogusummade laekumine.

Rühmitamise ja kokkuvõtte tulemused esitatakse statistiliste tabelite kujul. Selle etapi põhisisu on üleminek iga vaatlusüksuse tunnustelt üldkogumi kui terviku või selle rühmade kokkuvõtlikele tunnustele.

Kolmandas etapis analüüsitakse saadud koondandmeid näitajate üldistamise meetodil (absoluutsed, suhtelised ja keskmised väärtused, variatsiooninäitajad, indeksisüsteemid, matemaatilise statistika meetodid, tabelimeetod, graafiline meetod jne).

Statistilise analüüsi põhialused:

• 1) faktide kinnitamine ja nende hinnangu andmine;
• 2) nähtuse iseloomulike tunnuste ja põhjuste väljaselgitamine;
• 3) nähtuse võrdlemine normatiivsete, plaaniliste ja muude nähtustega, mis võetakse võrdluse aluseks;
• 4) järelduste, prognooside, eelduste ja hüpoteeside sõnastamine;
• 5) pakutud eelduste (hüpoteeside) statistiline kontrollimine.

Statistiliste andmete analüüs ja üldistamine on statistilise uurimistöö viimane etapp, ülim eesmärk milleks on saada teoreetilisi järeldusi ja praktilisi järeldusi uuritavate sotsiaalmajanduslike nähtuste ja protsesside suundumuste ja mustrite kohta. Statistilise analüüsi ülesanneteks on: uuritavate nähtuste ja protsesside eripärade ja tunnuste kindlaksmääramine ja hindamine, nende struktuuri, omavaheliste seoste ja arengumustrite uurimine.

Statistiline andmeanalüüs viiakse läbi tihedas seoses uuritavate nähtuste olemuse ja vastavate kvantitatiivsete vahendite teoreetilise, kvalitatiivse analüüsiga, nende struktuuri, seoste ja dünaamika uurimisega.

Statistiline analüüs on sotsiaalmajanduslike nähtuste struktuuri iseloomulike tunnuste, nähtuste seoste, suundumuste, arengumustrite uurimine, mille jaoks kasutatakse spetsiifilisi majandusstatistilisi ja matemaatilis-statistilisi meetodeid. Statistilise analüüsi lõpetab saadud tulemuste tõlgendamine.

Statistilises analüüsis jagatakse märgid üksteisele nende mõju olemuse järgi:

• 1. Märk-tulemus – selles uuringus analüüsitud märk. Sellise tunnuse individuaalseid mõõtmeid populatsiooni üksikutes elementides mõjutavad üks või mitu muud tunnust. Teisisõnu käsitletakse atribuut-tulemust teiste tegurite koosmõju tagajärjena;
• 2. Märgitegur - uuritavat märki mõjutav märk (tunnus-tulemus). Lisaks saab märgiteguri ja märgi-tulemuse vahelist seost kvantitatiivselt määrata. Selle mõiste sünonüümid statistikas on "faktorimärk", "tegur". On vaja eristada mõistete tunnusfaktor ja märgikaal. Märgikaal on märk, mida tuleb arvutustes arvesse võtta. Kuid märgi kaal ei mõjuta uuritavat märki. Tunnustegurit võib käsitleda tunnuse kaaluna, st arvesse võtta arvutustes, kuid mitte iga tunnuse kaal ei ole tunnustegur. Näiteks õpilaste rühmas õppides tuleks arvestada eksamiks valmistumise aja ja eksamil saadud punktide arvu suhet, tuleks arvesse võtta ka kolmandat tunnust: "Teatud punktisummale atesteeritud inimeste arv ." Viimane omadus tulemust ei mõjuta, kuid see lisatakse analüütilisse arvutusse. Just seda tunnust nimetatakse kaalutunnuseks, mitte faktoritunnuseks.

Enne analüüsi jätkamist on vaja kontrollida, kas selle usaldusväärsust ja õigsust tagavad tingimused on täidetud:

• - esmaste digitaalsete andmete usaldusväärsus;
• - uuritava üldkogumi katvuse täielikkus;
• - Näitajate võrreldavus (arvestusüksused, territoorium, arvutusmeetod).

Statistilise analüüsi peamised mõisted on järgmised:

• 1. Hüpotees;
• 2. Otsustav funktsioon ja otsustav reegel;
• 3. Valim üldkogumikust;
• 4. Üldkogumi tunnuste hindamine;
• 5. Usaldusintervall;
• 6. trend;
• 7. Statistiline seos.

Analüüs on statistilise uurimistöö viimane etapp, mille sisuks on uuritava nähtuse seoste ja mustrite väljaselgitamine, järelduste ja ettepanekute sõnastamine.

Statistilise uurimistöö etapid.

1. etapp: Statistiline vaatlus.

2. etapp: vaatlustulemuste taandamine ja rühmitamine teatud populatsioonidesse.

3. etapp: Saadud materjalide üldistamine ja analüüs. Nähtuste omavaheliste seoste ja mastaapide tuvastamine, nende arengumustrite määramine, ennustavate hinnangute väljatöötamine. Oluline on omada igakülgset ja usaldusväärset teavet uuritava objekti kohta.

Statistilise uurimistöö esimeses etapis moodustatakse esmased statistilised andmed ehk statistiline alginformatsioon, mis on tulevase statistilise "hoone" aluseks. Et “ehitis” oleks vastupidav, kindel ja kvaliteetne, peab selle vundament olema. Kui esmaste statistiliste andmete kogumisel tehti viga või materjal osutus ebakvaliteetseks, mõjutab see nii teoreetiliste kui ka praktiliste järelduste õigsust ja usaldusväärsust. Seetõttu tuleb statistiline vaatlus esialgsest kuni viimase etapini hoolikalt läbi mõelda ja selgelt korraldada.

Statistiline vaatlus annab lähtematerjali üldistamiseks, mille algus on kokkuvõte. Kui statistilise vaatluse käigus saadakse iga selle üksuse kohta seda mitmest küljest iseloomustav info, siis need aruanded iseloomustavad kogu statistilist agregaati ja selle üksikuid osi. Selles etapis jagatakse populatsioon erinevuse märkide järgi ja kombineeritakse sarnasuse märkide järgi, arvutatakse kogunäitajad rühmade ja tervikuna. Rühmitamismeetodil jagatakse uuritavad nähtused oluliste tunnuste järgi olulisemateks tüüpideks, tunnusrühmadeks ja alarühmadeks. Rühmituste abil piiratakse kvalitatiivselt homogeenseid populatsioone, mis on üldistavate näitajate määratlemise ja rakendamise eelduseks.

peal viimane etapp analüüsitakse üldistavate näitajate abil, arvutatakse suhtelised ja keskmised väärtused, antakse hinnang märkide varieerumisele, iseloomustatakse nähtuste dünaamikat, kasutatakse indekseid, tasakaalukonstruktsioone, arvutatakse näitajaid, mis iseloomustavad seoste lähedust. märkide muutumises. Digitaalse materjali võimalikult ratsionaalse ja visuaalse esituse eesmärgil esitatakse see tabelite ja graafikutena.

Statistika tunnetuslik väärtus asi on:

1) statistika annab digitaalse ja sisuka kajastuse uuritavatest nähtustest ja protsessidest, on kõige usaldusväärsem viis tegelikkuse hindamiseks; 2) statistika annab majanduslikele järeldustele tõendusjõu, võimaldab kontrollida erinevaid "kõndivaid" väiteid, üksikuid teoreetilisi seisukohti; 3) statistikal on võime paljastada nähtuste seoseid, näidata nende vormi ja tugevust.

1. STATISTILINE TÄHELEPANEK

1.1. Põhimõisted

Statistiline vaatlus - tegemist on statistilise uurimistöö esimese etapiga, mis kujutab endast ühiskonnaelu nähtusi ja protsesse iseloomustavate faktide teaduslikult organiseeritud arvestust ning selle arvestuse alusel saadud andmete kogumist, mis on teaduslikult korraldatud ühtse programmi järgi.

Kuid mitte iga teabekogu ei ole statistiline vaatlus. Statistilisest vaatlusest saab rääkida alles siis, kui uuritakse statistilisi seaduspärasusi, s.t. need, mis avalduvad massilises protsessis, mõne hulga suures hulgas ühikutes. Seetõttu peaks statistiline vaatlus olema planeeritud, massiline ja süsteemne.

Planeeritus statistiline vaatlus seisneb selles, et see koostatakse ja viiakse läbi väljatöötatud plaani järgi, mis hõlmab metoodika, korralduse, teabe kogumise, kogutava materjali kvaliteedi kontrolli, usaldusväärsuse ja lõpptulemuste esitamise küsimusi.

Mass statistilise vaatluse olemus tähendab, et see hõlmab paljusid selle protsessi avaldumisjuhtumeid, millest piisab tõeste andmete saamiseks, mis iseloomustavad mitte ainult üksikuid üksusi, vaid kogu populatsiooni tervikuna.

Süstemaatiline statistilise vaatluse määrab asjaolu, et seda tuleb teha kas süstemaatiliselt, pidevalt või regulaarselt.

Statistilisele vaatlusele esitatakse järgmised nõuded:

1) statistiliste andmete täielikkus (uuritava üldkogumi üksuste, konkreetse nähtuse aspektide katvuse täielikkus, samuti katvuse täielikkus ajas);

2) andmete usaldusväärsus ja täpsus;

3) nende ühetaolisus ja võrreldavus.

Igasugune statistiline uurimus peab algama selle eesmärkide ja eesmärkide sõnastamisest. Pärast seda määratakse vaatlusobjekt ja üksus, töötatakse välja programm ning valitakse vaatluse tüüp ja meetod.

Vaatluse objekt- sotsiaalmajanduslike nähtuste ja protsesside kogum, mida uuritakse, või täpsed piirid, mille raames statistilist teavet salvestatakse . Näiteks tuleb rahvaloenduse käigus kindlaks teha, milline elanikkond kuulub registreerimisele - kas sularaha, see tähendab loenduse ajal tegelikult antud piirkonnas asuv või püsiv ehk alaliselt antud piirkonnas elav elanikkond. . Tööstuse mõõdistamisel tuleb kindlaks teha, millised ettevõtted liigitatakse tööstuslikuks. Mõnel juhul kasutatakse üht või teist kvalifikatsiooni vaatlusobjekti piiramiseks. Kvalifikatsioon– piirav omadus, millele peavad vastama kõik uuritava üldkogumi üksused. Nii tuleb näiteks tootmisseadmete loenduse käigus kindlaks teha, mida omistatakse tootmisseadmetele ja millised käsitööriistadele, millised seadmed kuuluvad loendusse - ainult töökorras või ka remondis, laos, tagavaras.

Vaatlusühik nimetatakse vaatlusobjekti lahutamatuks osaks, mis on loendamise aluseks ja millel on tunnused, mis kuuluvad vaatluse ajal registreerimisele.

Nii on näiteks rahvaloenduse vaatlusüksuseks iga inimene. Kui ülesandeks on määrata ka leibkondade arv ja koosseis, siis on iga leibkond koos inimesega vaatlusüksuseks.

Vaatlusprogramm- see on loetelu probleemidest, mille kohta teavet kogutakse, või registreeritavate märkide ja näitajate loend . Vaatlusprogramm koostatakse ankeedi (ankeet, ankeet) kujul, kuhu kantakse esmane info. Vajalik lisa vormile on juhis (või viited vormidele endile), mis selgitab küsimuse tähendust. Vaatlusprogrammi küsimuste koosseis ja sisu sõltuvad uuringu eesmärkidest ja uuritava sotsiaalse nähtuse omadustest.

materjalid kätte saanud.

kokkuvõtlikud näitajad.

Iga vaatlus viiakse läbi kindla eesmärgiga. Selle läbiviimisel on vaja kindlaks määrata, mida uurida. Tuleb lahendada järgmised küsimused:

Vaatluse objekt

Vaatlusühik

Kvalifikatsioon

märk

Vaatlusprogramm koostatakse ankeetidena (ankeetid, ankeedid), kuhu sisestatakse esmased andmed. Vajalikuks täienduseks vormidele on juhis, mis selgitab küsimuste tähendust.

vaatlustingimused;

ettevalmistustööd;

Näiteks 1994. aasta mikroloenduse kriitiline hetk. oli 13.-14. veebruari öösel kell 0.00. Kriitilise vaatlusmomendi kindlaksmääramisega saab fotograafilise täpsusega kindlaks teha asjade tegeliku seisu.

Avaldamise kuupäev: 2015-01-09; Loetud: 317 | Lehe autoriõiguste rikkumine

Studopedia.org – Studopedia.Org – 2014-2018. (0,001 s) ...

Statistilise uurimistöö etapid. Kogutud statistilise uurimistöö esimese etapi – statistilise vaatluse – käigus andmed uuritava populatsiooni mis tahes tunnuse väärtuse kohta

123Järgmine ⇒

Kogutud statistilise uuringu esimese etapi käigus - statistiline vaatlus - andmeid uuritava populatsiooni mis tahes tunnuse väärtuse kohta tuleks töödelda nii, et saadakse täpne ja üksikasjalik vastus kõigile uuringu eesmärgiga seotud küsimustele. Statistilise uurimistöö teise etapi ülesanne on statistiline töötlemine (kokkuvõtted) - seisneb algmaterjali järjestamises ja üldistamises, gruppidesse viimises ning selle põhjal terviku üldistatud kirjelduse andmises. Statistilise esialgse materjali kvaliteet määrab statistilise kokkuvõtte tulemusel saadud üldistavate näitajate kvaliteedi.

Eristama kokkuvõte lihtne ja keeruline (statistiline rühmitus).

Lihtne kokkuvõte on tehing vaatlusühikute komplekti kogusummade arvutamiseks. Keeruline kokkuvõte - see on toimingute kogum, mis hõlmab vaatlusüksuste rühmitamist, iga rühma ja kogu üldkogumi kogusummade loendamist ning kokkuvõtte ja rühmitamise tulemuste esitamist statistiliste tabelite kujul.

Statistiline rühmitamine taandatakse rahvastiku jagunemisele rühmadesse vastavalt populatsiooni üksuste jaoks olulisele valitud tunnusele (rühmitamise funktsioon ). Rühmitamise tunnuse valik, s.o. märk , mille kohaselt liidetakse uuritava populatsiooni ühikud rühmadesse, - üks olulisemaid ja rasked küsimused rühmitusteooria ja statistilised uuringud . Alates õige valik rühmitamise tunnus sõltub sageli kogu statistilise uuringu tulemustest.

Statistiline vaatlus. Statistilise uurimistöö etapid

Rühmitamine võimaldab saada selliseid tulemusi, mille abil on võimalik tuvastada populatsiooni koosseisu, tüüpiliste nähtuste iseloomulikke tunnuseid ja omadusi, avastada mustreid ja seoseid.

Lihtsaim ja enimkasutatav viis statistiliste andmete summeerimiseks on levitamise auastmed . Jaotuse statistiline jada (seadus) on üldkogumi ühikute arvuline jaotus uuritava tunnuse järgi. Mõni SW olgu diskreetne, st. saab võtta ainult fikseeritud (mingil skaalal) väärtusi X mina . Sel juhul tõenäosuste jada P(X i) kõigi jaoks ( i=1, 2, …, n) selle suuruse lubatud väärtusi nimetatakse selle jaotusseaduseks.

Sõltuvalt kasutatavast rühmitamisfunktsioonist võivad statistilised seeriad olla omistavad ja variatsioonilised (kvantitatiivsed).

Atribuutide read jaotused peegeldavad rahvastiku ühikute kvalitatiivset seisundit (inimese sugu, perekonnaseis, ettevõtte kuuluvus majandusharule, omandivorm jne) ja variatsiooniline - omama arvulist avaldist (toodangumaht, pere sissetulek, inimese vanus, akadeemiline punktisumma jne).

Atribuutide seeria näide on õpilaste jaotus rühmas soo järgi.

Variatsioonilised (kvantitatiivsed) rühmitatud seeriad võivad olla diskreetne või intervall . Diskreetne variatsioonijaotuse jada on jada, milles populatsiooni üksuste arvuline jaotus vastavalt diskreetsele atribuudile on väljendatud täisarvulise lõpliku väärtusena. Näiteks võib tuua töötajate jaotuse kategooriate kaupa, linnaperede jaotuse laste arvu järgi jne. Intervalljaotuse seeria on jada, milles iseloomulikud väärtused on antud intervallina. Intervallvariatsiooniridade konstrueerimine on otstarbekas ennekõike juhuslike suuruste puhul, mida iseloomustab tunnuse pidev varieerumine (st kui tunnuse väärtus populatsiooniühikutes võib omandada mis tahes väärtused, isegi kui teatud piirides).

Seega kannab diskreetse SW tõenäosusjaotuse seadus kogu teavet selle kohta. Seda seadust (või lihtsalt juhusliku suuruse jaotust) saab täpsustada kolmel viisil:

— koguste väärtuste ja nende vastavate tõenäosuste tabeli kujul;

- diagrammi või, nagu seda mõnikord nimetatakse, jaotuse histogrammi kujul;

- valemi kujul, näiteks normaal-, binoom- jne jaotuse jaoks.

123Järgmine ⇒

Seotud Informatsioon:

Saidi otsing:

Statistilise uurimistöö etapid

Statistilise uurimistöö etapid.

Statistiline uuring- see on riigi sotsiaal-majanduslike, demograafiliste ja muude avaliku elu nähtuste ja protsesside andmete (faktide) kogumine, kokkuvõte ja analüüs, mis on teaduslikult korraldatud ühtse programmi järgi koos nende olulisemate tunnuste registreerimisega raamatupidamisdokumentides. .

Statistilise uurimistöö eristavad tunnused (spetsiifika) on: eesmärgipärasus, organiseeritus, massilisus, järjepidevus (keerukus), võrreldavus, dokumenteeritus, juhitavus, praktilisus.

Statistilised uuringud koosnevad kolmest peamisest etapist:

1) esmase statistilise teabe kogumine(statistiline vaatlus) - vaatlus, andmete kogumine statistilise kuluühikute, kt uuritud atribuudi väärtuste kohta, on tulevase statistilise analüüsi alus. Kui esmaste statistiliste andmete kogumisel tehti viga või materjal osutus ebakvaliteetseks, mõjutab see nii teoreetiliste kui ka praktiliste järelduste õigsust ja usaldusväärsust.

2) statistiline kokkuvõte ja esmase teabe töötlemine- Andmed on korrastatud ja rühmitatud. Statistilise rühmitamise ja kokkuvõtete tulemused esitatakse statistiliste tabelite kujul, mis on kõige ratsionaalsem, süstematiseeritud, kompaktsem ja visuaalseim massiandmete esitamise vorm.

3) statistilise teabe üldistamine ja tõlgendamine- statistilise teabe analüüs.

Kõik need etapid on omavahel seotud, ühe puudumine põhjustab statistilise uuringu terviklikkuse katkemise.

Statilise uurimistöö etapid

1. Eesmärkide seadmine

2. Vaatlusobjekti definitsioon

3. Vaatlusühikute määratlus

4. Uurimisprogrammi koostamine

5. Ankeedi täitmise juhendi koostamine

6. Andmete kokkuvõte ja rühmitamine (lühianalüüs)

Statistikateaduse põhimõisted ja kategooriad.

1. Statistiline üldkogum on nähtuste kogum, millel on üks või mitu ühiseid jooni ja erinevad üksteisest muude tunnuste väärtuste poolest. Sellised on näiteks majapidamiste kogum, perede kogum, ettevõtete, firmade, ühingute kogum jne.

2. Sign - see omadus, nähtusele iseloomulik tunnus, mida uuritakse statistiliselt

3. Statistiline näitaja- see on nähtuste ja protsesside sotsiaalmajanduse üldistav kvantitatiivne tunnus nende kvalitatiivses kindluses konkreetse koha ja aja tingimustes. Statistilised näitajad võib jagada kahte põhiliiki: arvestuslikud ja hinnangulised näitajad (uuritava nähtuse suurused, mahud, tasemed) ja analüütilised näitajad (suhtelised ja keskmised väärtused, variatsiooninäitajad jne).

4. Öökullide ühik- see on iga üksikisik, statistilise uuringu alusel.

5. Variatsioon- see on atribuudi suuruse varieeruvus kaasnähtuste üksikutes ühikutes.

6. Regulaarsus- nimetatakse nähtuste kordumiseks ja muutumise järjekorraks.

Statistilise vaatluse põhietapid.

St-mingi tähelepanek on teaduslikult põhjendatud andmekogu ühiskonnaelu sotsiaalmajanduse fenomeni kohta.

CH etapid:

1. Ettevalmistus statistiliseks vaatluseks – hõlmab massivaatluste meetodi kasutamist, mis pole midagi muud kui esmase statistilise teabe kogumine. (teaduslike, metoodiliste ning organisatsiooniliste ja tehniliste küsimuste lahendamine).

2. Esmase statistika kokkuvõte ja rühmitamine- kogutud teave võetakse kokku ja jaotatakse kindlal viisil, kasutades statistiliste rühmituste meetodit. sh töö, algab loendusblankettide, ankeetide, ankeetide, statistilise aruandluse blankettide jagamisega ja lõpeb nende esitamisega pärast vaatlust läbiviidavatele organitele täitmist.

3. Statistilise teabe analüüs- indikaatorite üldistamise meetodil viiakse läbi statistilise teabe analüüs.

4. CH täiustamise ettepanekute väljatöötamine- analüüsib statistiliste vormide ebaõige täitmiseni viinud põhjusi ja töötab välja ettepanekud vaatluse parandamiseks.

Teabe hankimine CT SN-i ajal nõuab märkimisväärset rahalist tööd ja aega. (arvamusküsitlused)

Rühmitamise statistika.

rühmitamine- see on öökullide jagamine rühmadesse oluliste tunnuste järgi.

Rühmitamise põhjused: statistilise uuringu objekti originaalsus.

Rühmitamise meetod lahendab järgmise probleemi: sotsiaalmajanduslike tüüpide ja nähtuste jaotus; nähtuse struktuuri ja selles toimuvate struktuurimuutuste uurimine; nähtuste omavahelise seose ja sõltuvuse paljastamine.

Need ülesanded on lahendatud tüpoloogiliste, struktuuriliste ja analüütiliste rühmituste abil.

Tüpoloogiline rühm– sotsiaalmajanduslike nähtuste tüüpide tuvastamine (tööstusettevõtete rühm omandivormi järgi)

Struktuurirühm– struktuuri ja struktuurimuutuste uurimine. Selliste rühmade abil saab uurida: meist koosseis sugu, vanus, elukoht jne.

Analüütiline rühm- tunnustevahelise seose tuvastamine.

SG ehitamise etapid:

1.rühmitusfunktsiooni valik

2.vajaliku rühmade arvu määramine, kt-deks on vaja jagada uuritav öökull

3. määrake gr-ki intervallide piirid

4. iga näitajate rühma või nende süsteemi seadistus, mis peaks iseloomustama valitud rühmi.

rühmitussüsteemid.

Rühmitamise süsteem- see on rida omavahel seotud statistilisi rühmitusi kõige olulisemate tunnuste järgi, mis kajastavad põhjalikult uuritavate nähtuste kõige olulisemaid aspekte.

Tüpoloogiline rühm- see on uuritud kvalitatiivselt heterogeense ühiskonna jagunemine klassideks, sotsiaalmajanduslikeks tüüpideks (tööstusettevõtete rühm omandivormi järgi)

Struktuurirühm- iseloomustab homogeense cos-ty koostist teatud tunnuste järgi. Selliste rühmade abil saab uurida: meie-mina koosseisu soo, vanuse, elukoha jne järgi.

Analüütiline rühm- kasutatakse märkide vaheliste seoste uurimisel, üks kt on faktoriaalne (mõjutab jõudluse muutust), teine ​​on produktiivne (faktorite mõjul muutuvad tunnused).

Jaotussarja ehitus ja tüübid.

Stat number distributsiooni- see on öökullide üksuste järjestatud jaotus rühmadesse vastavalt teatud muutuvale tunnusele.

Eristama: atributiivsed ja variatsioonilised õnnelikud jaotused.

Atributiivne- need on r.r., ehitatud kvalitatiivsetel alustel. R.r. tabelite kujul. Need iseloomustavad öökullide koostist olemasolevate tunnuste järgi, võttes üle mitme perioodi, need andmed võimaldavad uurida struktuuri muutumist.

variatsiooniline on r.r. ehitatud kvantitatiivsel alusel. Iga variatsiooniseeria koosneb kahest elemendist: variandid ja sagedused.

Valikud arvesse võetakse atribuudi individuaalseid väärtusi, mida ta võtab variatsioonireas, st.

muutuja atribuudi konkreetne väärtus.

Sagedused- see on üksikute valikute arv või variatsiooniseeria iga rühm, st. need on numbrid, mis näitavad, kui sageli teatud variandid r.r-is esinevad.

Variatsioonirida:

1.diskreetne- iseloomustab öökullide ühikute jaotust diskreetselt (perede jaotus tubade arvu järgi üksikutes korterites).

2.intervall– tunnus esitatakse intervallina; see on otstarbekas ennekõike märgi pideval varieerumisel.

Kõige mugavam r.r. analüüsida nende graafilise esituse abil, mis võimaldab hinnata levitamise vormi. Variatsiooniridade sageduste muutumise olemust visuaalselt kujutavad hulknurk ja histogramm, on olemas ogive ja kumulatsioon.

Statistilised tabelid.

ST on ratsionaalne ja levinud statistiliste andmete esitamise vorm.

Tabel on kõige ratsionaalsem, visuaalseim ja kompaktsem statistilise materjali esitusviis.

Peamised tehnikad, mis määravad ST-jälje moodustamise tehnika:

1. T peaks olema kompaktne ja sisaldama ainult neid lähteandmeid, mis kajastavad otseselt artiklis uuritud sotsiaalmajanduslikku nähtust.

2. Tabeli pealkiri ning veergude ja ridade nimed peavad olema selged ja kokkuvõtlikud.

3.inf-tion asub tabeli veergudes (veergudes), lõpeb kokkuvõtliku reaga.

5. kasulik on nummerdada veerge ja ridu jne.

Loogilise sisu järgi on ST-d “staatlause”, mille põhielementideks on subjekt ja predikaat.

Teema objekti nimi, mida iseloomustavad numbrid. see on m.b. üks või mitu öökulli, otd öökulli ühikut.

Predikaat ST on näitajad, mis iseloomustavad uuritavat objekti, s.o. tabeli teema. Predikaat on ülemised pealkirjad ja sisu veeru olek vasakult paremale.

9. Absoluutväärtuse mõiste statistikas .

Stat pok-kas on kvalitatiivselt määratletud muutuja, mis iseloomustab kvantitatiivselt uuritavat objekti või selle omadusi.

A.v.- see on üldistav näitaja, mis iseloomustab konkreetse nähtuse suurust, ulatust või mahtu konkreetsetes koha- ja ajatingimustes.

Väljendusviisid: looduslikud ühikud (t., tk., kogus); tööjõu mõõde (slave. Wr, tööjõud); väärtuse väljendus

Kuidas saada: faktide registreerimine, kokkuvõte ja rühmitamine, arvutamine kindlaksmääratud metoodika järgi (SKT, reitingud jne)

AB tüübid: 1.individuaal AB - iseloomustavad üldnähtuste üksikuid elemente 2. Total AB - har-t näitajad kaasobjektidele.

Absoluutne muutus (/_\) on 2 AB vahe.

Statistilise uurimistöö etapid ja meetodid

Statistilised uuringud koosnevad kolmest peamisest etapist:

Statistiline vaatlus on esimene etapp. Selle käigus kogutakse esmast statistilist infot ja andmeid, mis saavad edaspidise statistilise analüüsi aluseks. Statistilisi vaatlusmeetodeid esindavad loendused, statistiline aruandlus, küsitlemine ja valikuline vaatlus.

Statistiline kokkuvõte on teine ​​etapp. Selle käigus toimub esmase informatsiooni töötlemine; konkreetne üksikteave võetakse kokku, moodustades kogumi, et tuvastada uuritavale nähtusele tervikuna omased tüüpilised tunnused ja mustrid. Statistilise kokkuvõtte põhimeetodiks on rühmitamine, kui uuritavad nähtused jaotatakse oluliste tunnuste järgi olulisemateks tüüpideks, tunnusrühmadeks ja alarühmadeks. Statistilise rühmitamise ja kokkuvõtete tulemused esitatakse tabelite ja graafikutena.

Statistilise teabe üldistamine ja analüüs on kolmas etapp. Statistiline analüüs on statistilise uurimistöö viimane etapp.

Analüüsi peamised etapid on järgmised:

1. faktide tuvastamine ja nende hindamine;

2. nähtuse iseloomulike tunnuste ja põhjuste väljaselgitamine;

3. nähtuse võrdlus põhinähtustega - normatiivsed, plaanilised jt;

4. hüpoteeside, järelduste ja eelduste sõnastamine;

5. püstitatud hüpoteeside statistiline kontrollimine spetsiaalsete üldistavate statistiliste näitajate abil.

Üldnäitajad- selles etapis kasutatakse absoluutseid, suhtelisi, keskmisi väärtusi ja indeksisüsteeme. Üldistavate näitajate kujunemise üldtunnused tehakse kindlaks nende hälvete mõõtmise ja keskmise näitajani viimisega. Hälvete - "variatsioonide" uurimine koos keskmiste ja suhteliste väärtuste kasutamisega on väga praktilise ja teadusliku tähtsusega. "Variatsioonide" hälvete näitajad iseloomustavad statistilise üldkogumi homogeensuse astet vastavalt soovitud atribuudile. "Variatsioonide" näitajad määravad varieerumise astme ja piirid. Märkimisväärset huvi pakub "variatsioonide" märkide suhe.

Kõik need kolm etappi on lahutamatult seotud orgaanilise ühtsusega. Seega on statistiline vaatlus ilma täiendava analüüsita mõttetu ja analüüs on võimatu ilma esmase andmetöötluse etapis saadud teabeta.

Empiirilise uurimistöö andmete töötlemine jaguneb tavaliselt mitmeks etapiks:

1) Esmane andmetöötlus:

- tabelite koostamine;

— teabe vormi muutmine;

- Andmete valideerimine.

2) Statistiliste andmete analüüs:

— esmase statistika analüüs;

— erinevuste usaldusväärsuse hindamine;

— andmete normaliseerimine;

— korrelatsioonianalüüs;

- Faktoranalüüs.

Enamasti on soovitav andmetöötlust alustada pivot-tabelite koostamisest.

Pivot andmetabel- see on omamoodi kõigi uuringu tulemusena saadud andmete "akumulaator", ideaaljuhul peaks see sisaldama kõigi uuritavate andmeid vastavalt kõikidele uurimismeetoditele. Pivot-tabelid koostatakse tavaliselt Microsoft Office Excelis või Wordis Accessis.

Lähteandmete pivot-tabeli aluseks on järgmine vorm. Iga rida sisaldab ühe teema kõigi näitajate väärtusi. Iga veerg (väli) sisaldab kõigi ainete ühe indikaatori väärtusi. Seega on tabeli igas lahtris (lahtris) salvestatud ainult ühe subjekti ühe näitaja üks väärtus. Ülemisel real on katsealuse number järjekorras, täisnimi (või mõni muu tunnus), mõõdetud näitajad, skaala hinnangud jne. See rida muudab tabelis navigeerimise lihtsamaks. Igal järgneval real registreeritakse subjekti nimi ja kõigi temalt mõõdetud parameetrite väärtused; loomulikult kõikidele õppeainetele samas näitajate järjekorras.

Õppeained võib järjestada tähestikulises järjekorras, kuid seda põhimõtet on parem kasutada jaotuse kõige madalamal tasemel. Esiteks on parem jagada teemad vastavalt nende kuuluvusele mis tahes alarühmadesse, mida võrreldakse. Nendes alarühmades on kasulik järjestada ained soo, vanuse või mõne muu teile olulise parameetri järgi.

Teabe vormi muutmine.

Soovitav on sisestada tabelisse kõik teid huvitavad märgid kümnendarvuna, see tähendab, et arvutage minutid ette tunni kümnendmurdudeks, sekundid minuti kümnendmurdudeks, kuude arv kümnendmurdudeks. aasta kümnendmurd jne. See on vajalik, kuna enamiku tänapäeval kasutatavate arvutiprogrammide andmevorming seab oma piirangud. Samuti proovige mitte sisestada tabelisse ilma erilise vajaduseta erinevaid tekstimärke (punkte, komasid, sidekriipse jne).

Kogu info, mida saab numbritega kodeerida, teisendatakse paremini numbriliseks. See annab rohkem võimalusi erinevad tüübid andmetöötlus. Erandiks on esimene rida, mis sisaldab mõõdetud näitajate nimesid (sagedamini lühinimesid - lühendeid). Tabelis olevate numbrite kujul saate sisestada teavet valimi nende parameetrite kohta, mis võivad olla olulised tegurid, kuid teil on kvalitatiivses mõttes.

Statistilise uurimistöö meetodid ja põhietapid

Lihtsamad toimingud võivad olla: numbriline kodeerimine (mehed - 1, naised - 2; treenitud - 1, läbimata - 2 jne) ja kvalitatiivsete näitajate teisendamine auastmeteks.

Andmete valideerimine.

Pärast tabeli loomist paberil või arvutil on vaja kontrollida saadud andmete kvaliteeti. Selleks piisab sageli andmemassiivi hoolikast uurimisest. Kontrollimist tuleks alustada vigade (kirjavigade) tuvastamisest, mis seisnevad selles, et numbri järjekord on valesti kirjutatud. Näiteks 10 asemel kirjutatakse 100, 94 asemel 9,4 jne. Kui veerge tähelepanelikult vaadata, on seda lihtne tuvastada, kuna väga erinevad parameetrid on suhteliselt haruldased. Kõige sagedamini on ühe parameetri väärtustel sama järjekord või lähimad järjekorrad. Arvutisse andmete kogumisel on oluline järgida kasutatavas statistikaprogrammis andmevormingu nõudeid. Eelkõige puudutab see märki, mis peab eraldama täisarvu osa murdosast kümnendarvuna (punkt või koma).

Matemaatilise statistika meetodite kasutamine esmase empiirilise töötlemisel andmed on vajalikud teadusliku uuringu järelduste usaldusväärsuse suurendamiseks. Samal ajal ei ole soovitatav piirata selliste näitajate kasutamist nagu aritmeetilised keskmised ja protsendid. Enamasti ei anna need piisavat alust empiiriliste andmete põhjal mõistlike järelduste tegemiseks.

Saadud empiiriliste andmete statistilise analüüsi meetodi valik on uuringu väga oluline ja vastutusrikas osa. Ja parem on seda teha enne andmete laekumist. Uuringut planeerides tuleb eelnevalt läbi mõelda, millised empiirilised näitajad fikseeritakse, milliste meetoditega neid töödeldakse ning milliseid järeldusi saab teha erinevate töötlemistulemustega.

Statistilise kriteeriumi valimisel ennekõike on vaja välja selgitada muutujate (tunnuste) tüüp ja mõõtmisskaala, mida kasutati näitajate ja muude muutujate mõõtmisel - näiteks vanus, pere koosseis, haridustase. Muutujad võivad olla mis tahes näitajad, mida saab omavahel võrrelda (st mõõta). Meeles tuleb pidada, et uuringutes saab laialdaselt kasutada nominatiiv- ja järgskaalat: verbaalsed ja mitteverbaalsed käitumisreaktsioonid, sugu, haridustase – seda kõike võib käsitleda muutujatena. Peaasi, et oleks selged ja täpsed kriteeriumid nende ühe või teise tüübi määramiseks, olenevalt püstitatud hüpoteesidest ja ülesannetest.

Statistilise kriteeriumi valikul tuleks keskenduda ka sellele, millist tüüpi andmete jaotus uuringus saadi. Parameetrilisi teste kasutatakse siis, kui saadud andmete jaotust peetakse normaalseks. Normaaljaotus saadakse tõenäolisemalt (kuid mitte tingimata) enam kui 100 katsealuse proovidega (see võib töötada väiksema arvuga või ei pruugi töötada suurema arvuga). Parameetriliste kriteeriumide kasutamisel on vaja kontrollida jaotuse normaalsust.

Mitteparameetriliste kriteeriumide puhul pole andmete jaotuse tüüp oluline. Väikeste katsealuste valimite korral on soovitatav valida mitteparameetrilised kriteeriumid, mis annavad järeldustele suurema kindlustunde, olenemata sellest, kas uuringu käigus saadi andmete normaalne jaotus. Mõnel juhul saab statistiliselt põhjendatud järeldusi teha isegi 5-10 katsealuse valimiga.

Paljud uuringud otsivad erinevusi mõõdetud näitajates teatud tunnustega subjektide vahel. Asjakohaste andmete töötlemisel saab kriteeriumide abil tuvastada erinevusi uuritava tunnuse tasemes või selle jaotuses. Uuringutes tunnuse avaldumise erinevuste olulisuse kindlakstegemiseks kasutatakse sageli selliseid näitajaid nagu paaris Wilcoxoni test, Mann-Whitney U-test, x-ruudu (x2) test, Fisheri täpne test ja binoomtest. kasutatud.

Paljudes uuringutes otsitakse samades ainetes uuritavate näitajate seost. Asjakohaste andmete töötlemiseks saab kasutada korrelatsioonikoefitsiente. Väärtuste omavahelist suhet ja nende sõltuvust iseloomustavad sageli Pearsoni lineaarne korrelatsioonikordaja ja Spearmani auaste korrelatsioonikordaja.

Andmestruktuur (ja vastavalt ka uuritava reaalsuse struktuur), samuti nende seos selgub faktoranalüüsiga.

Paljudes uuringutes on huvipakkuv analüüsida tunnuse varieeruvust mis tahes kontrollitud tegurite mõjul ehk teisisõnu hinnata erinevate tegurite mõju uuritavale tunnusele. Matemaatiliseks andmetöötluseks sellistes ülesannetes Mann-Whitney U-test, Kruskal-Wallise test, Wilcoxoni T-test, ? 2 Friedman. Siiski võib dispersioonanalüüs olla kasulikum, et uurida mitme teguri mõju ja veelgi enam vastastikust mõju uuritavale parameetrile. Uurija lähtub eeldusest, et mõnda muutujat võib pidada põhjusteks, teisi aga tagajärgedeks. Esimest tüüpi muutujaid peetakse teguriteks, teist tüüpi muutujaid aga efektiivseteks tunnusteks. See on erinevus dispersioonanalüüsi ja korrelatsioonianalüüsi vahel, mille puhul eeldatakse, et muutused ühes atribuudis on lihtsalt seotud teatud muutustega teises.

Paljudes uuringutes ilmneb mis tahes parameetrite ja ilmingute muutuste (nihke) olulisus teatud aja jooksul, teatud tingimustel (näiteks parandusmeetmete tingimustes). Kujunduskatsed sisse praktiline psühholoogia lahendada täpselt see probleem. Asjakohaste andmete töötlemiseks saab kasutada koefitsiente, et hinnata uuritava tunnuse väärtuste nihke usaldusväärsust. Selleks kasutatakse sageli märgikriteeriume, Wilcoxoni T-testi.

Oluline on pöörata tähelepanu iga kriteeriumi piirangutele. Kui üks kriteerium olemasolevate andmete analüüsiks ei sobi, on alati võimalik leida mõni muu, kas või andmete enda esitusviisi muutes. Enne empiiriliste andmete statistilise analüüsi tegemist on kasulik kontrollida, kas on kriitilisi väärtusi, mis vastavad teie andmete hulgale ja tüübile. Vastasel juhul võite olla pettunud, kui teie arvutused osutuvad asjatuks, kuna teie valitud valimi suurusega tabelis puuduvad kriitilised väärtused.

Pärast kriteeriumi arvutamise protseduuriga tutvumist saate teha "käsitsi" andmetöötlust või kasutada personaalarvuti statistikaprogrammi.

Arvutitöötluseks on populaarseimad programmid SPSS ja Statistica.

Statistikaprogrammide kasutamine arvutitöötluses kiirendab materjali töötlemist mitme suurusjärgu võrra ja annab uurijale analüüsimeetodid, mis käsitsi töötlemine ei saa rakendada. Neid eeliseid saab aga täielikult ära kasutada, kui teadlasel on selles valdkonnas vajalik väljaõpe. Tavaliselt võimsam arvutiprogrammid(mida rohkem võimalusi sellel on), seda rohkem aega kulub omandamiseks. Seega ei ole selle uurimiseks aja kulutamine haruldase juurdepääsuga võimsale statistikaaparaadile täiesti tõhus. Väga sageli nõuab selliste programmide kasutamine ka lihtsate ülesannete lahendamiseks teatud oskusi.

Asjatute raskuste ja ajakulu vältimiseks on palju efektiivsem pöörduda professionaalide poole. Nad teostavad kvalitatiivselt ja professionaalselt kogu teie uurimisandmete matemaatilise ja statistilise analüüsi: esmase statistika analüüsi, erinevuste usaldusväärsuse hindamise, andmete normaliseerimise, korrelatsiooni ja faktoranalüüs jne.

Pärast andmete vajaliku statistilise analüüsi läbiviimist on vaja saadud tulemused korreleerida algselt püstitatud hüpoteesiga, seda teemat uurinud autorite ja varasemate uurijate teoreetiliste põhjendustega. Sõnastage järeldused ja tõlgendage tulemusi.

Eelmine12345678910Järgmine

Statistilise uurimistöö põhietapid

Mõelge kõige olulisemale statistikameetodile - statistilisele vaatlusele.

Kasutamine erinevaid viise ja statistilise metoodika tehnikad

eeldab igakülgse ja usaldusväärse teabe kättesaadavust uuritava kohta

objektiks. Massiliste sotsiaalsete nähtuste uurimine hõlmab kogumise etappe

statistiline teave ja selle esmane töötlemine, teave ja rühmitamine

vaatlustulemused teatud agregaadid, üldistamine ja analüüs

materjalid kätte saanud.

Statistilise uurimistöö esimeses etapis esmane

statistilised andmed või töötlemata statistiline teave, mis

on tulevase statistikahoone vundament. Et hoone oleks

kindel, kindel ja kvaliteetne peaks olema selle aluseks. Kui kogumisel

esmased statistilised andmed, tehti viga või osutus materjal selleks

halva kvaliteediga, mõjutab see mõlema korrektsust ja usaldusväärsust

nii teoreetilisi kui ka praktilisi leide. Seetõttu statistiline

vaatlus algfaasist lõppfaasini – finaali saamine

materjalid - peaksid olema hoolikalt läbi mõeldud ja selgelt organiseeritud.

Statistiline vaatlus annab lähtematerjali üldistamiseks, alguseks

mis toimib kokkuvõttena. Kui statistilise vaatluse käigus iga selle kohta

üksus saab mitmelt poolt seda iseloomustavat teavet, seejärel andmeid

kokkuvõtted iseloomustavad kogu statistilist üldkogumit ja selle üksikuid osi.

Selles etapis jagatakse elanikkond erinevuse märkide järgi ja kombineeritakse vastavalt

sarnasusmärgid, kogunäitajad arvutatakse rühmade ja sisse

üldiselt. Rühmitamismeetodit kasutades jaotatakse uuritavad nähtused olulisemateks

tüübid, iseloomulikud rühmad ja alarühmad vastavalt olulistele tunnustele. Kasutades

rühmitused on olulises osas piiratud kvalitatiivselt homogeensed

totaalsus, mis on määratluse ja rakendamise eeltingimus

kokkuvõtlikud näitajad.

Analüüsi viimases etapis üldistavate näitajate abil

arvutatakse suhtelised ja keskmised väärtused, antakse kokkuvõtlik hinnang

märkide variatsioonid, iseloomustatakse nähtuste dünaamikat, rakendatakse indekseid,

tasakaalukonstruktsioonid, arvutatakse tihedust iseloomustavad näitajad

seosed märkide muutumises. Kõige ratsionaalsemaks ja selgemaks

digitaalse materjali esitamine, see esitatakse tabelite ja graafikute kujul.

3. Statistiline vaatlus: mõiste, põhivormid.

See on teaduslik ja korralduslik töö andmete kogumiseks. Vormid: stat. 1) aruandlus, kat. põhineb dokumentaalsel raamatupidamisel. alates 1998. aastast on kasutusele võetud 4 ühtset föderaalriigi järelevalve vormi: FP-1 (projekti küsimus), FP-2 (investeeringud), FP-3 (organisatsioonide finantsseisund), FP-4 (-t töötajate arv, tööjõud). ), 2) spetsiaalselt organiseeritud vaatlus (loendus), 3) register on s-ma pok-lei, mis iseloomustab iga vaatlusüksust: us- niya, pr-ty, ehitusplatside ja töövõtjate registrid. jae- ja hulgikaubandus. Vaatluse liigid: 1) pidev, mittepidev (valikuline, kvalifitseeritud põhimassiivi meetodil, monograafia). Vaatlus on praegune, punkt., Ühekordne. Vaatlusmeetodid: otsene, dokumentaalne, küsitlus (ekspediitor, küsimustik, era-, kirjavahetus). Statistilised vaatlused viiakse läbi vastavalt plaanile, mis sisaldab: programmi-metoodilisi küsimusi (eesmärgid, ülesanded), korralduslikke küsimusi (aeg, koht). Vaatluste tulemusena tekivad vead, kass vähendab vaatluste täpsust, seetõttu toimub andmete kontroll (loogiline ja loendav). Autentsete andmete kontrollimise tulemusena selguvad järgmised vaatlusvead: juhuslik. vead (registreerimisvead), tahtlikud vead, tahtmatud (süsteem. ja mittesüsteem.), esinduslikkuse (representatiivsuse) vead.

Statistilise vaatluse programm-metoodilised küsimused.

Statistilise vaatluse programm ja metoodilised küsimused

Iga vaatlus viiakse läbi kindla eesmärgiga.

Selle läbiviimisel on vaja kindlaks määrata, mida uurida. Tuleb lahendada järgmised küsimused:

Vaatluse objekt - objektide, nähtuste kogum, millest tuleks teavet koguda. Objekti määratlemisel selle peamine eristavad tunnused(märgid). Iga massivaatlusobjekt koosneb nende üksikutest ühikutest, seega on vaja otsustada, milline on terviku element, mis toimib vaatlusüksusena.

Vaatlusühik - see on objekti lahutamatu osa, mis on registreerimisele kuuluvate märkide kandja ja konto aluseks.

Kvalifikatsioon on vaatlusobjektile teatud kvantitatiivsed piirangud.

märk - see on omadus, mis iseloomustab uuritava populatsiooni ühikutele omaseid teatud tunnuseid ja omadusi.

Statistilise vaatluse korralduslikud küsimused.

Vaatlusprogramm koostatakse ankeetidena (ankeetid, ankeedid), kuhu sisestatakse esmased andmed.

Vajalikuks täienduseks vormidele on juhis, mis selgitab küsimuste tähendust.

Programmi korralduslikud küsimused hõlmavad järgmist:

vaatlustingimused;

kriitiline vaatlushetk;

ettevalmistustööd;

Vaatlusperiood, millele salvestatud teave viidatakse. Seda nimetatakse objektiivseks vaatlusajaks. See võib olla teatud ajaperiood (päev, dekaad, kuu) või teatud hetk. Momenti, millega salvestatud teave on seotud, nimetatakse vaatluse kriitiliseks hetkeks.

Näiteks 1994. aasta mikroloenduse kriitiline hetk. oli 0.00 h.

ööl vastu 13.-14.veebruari. Kriitilise vaatlusmomendi kindlaksmääramisega saab fotograafilise täpsusega kindlaks teha asjade tegeliku seisu.

Ettevalmistustöö näeb ette vaatluse tagamise dokumentidega, samuti aruandlusüksuste loetelu, vormide, juhiste koostamist.

Vaatluse käigus või selle tulemuste põhjal täidetakse dokumendid m.

Oluline koht süsteemis ettevalmistustööd omab personali valikut ja väljaõpet, samuti vaatlusel osalenute teavitamist.

⇐ Eelmine12345678910Järgmine ⇒

Avaldamise kuupäev: 2015-01-09; Loe: 313 | Lehe autoriõiguste rikkumine

Studopedia.org – Studopedia.Org – 2014-2018. (0,002 s) ...

Statistilise uurimistöö etapid.

1. etapp: Statistiline vaatlus.

2. etapp: vaatlustulemuste taandamine ja rühmitamine teatud populatsioonidesse.

3. etapp: Saadud materjalide üldistamine ja analüüs. Nähtuste omavaheliste seoste ja mastaapide tuvastamine, nende arengumustrite määramine, ennustavate hinnangute väljatöötamine. Oluline on omada igakülgset ja usaldusväärset teavet uuritava objekti kohta.

Statistilise uurimistöö esimeses etapis moodustatakse esmased statistilised andmed ehk statistiline alginformatsioon, mis on tulevase statistilise "hoone" aluseks.

STATISTILISTE UURINGUTE ETAPID

Et “ehitis” oleks vastupidav, kindel ja kvaliteetne, peab selle vundament olema. Kui esmaste statistiliste andmete kogumisel tehti viga või materjal osutus ebakvaliteetseks, mõjutab see nii teoreetiliste kui ka praktiliste järelduste õigsust ja usaldusväärsust. Seetõttu tuleb statistiline vaatlus esialgsest kuni viimase etapini hoolikalt läbi mõelda ja selgelt korraldada.

Statistiline vaatlus annab lähtematerjali üldistamiseks, mille algus on kokkuvõte. Kui statistilise vaatluse käigus saadakse iga selle üksuse kohta seda mitmest küljest iseloomustav info, siis need aruanded iseloomustavad kogu statistilist agregaati ja selle üksikuid osi. Selles etapis jagatakse populatsioon erinevuse märkide järgi ja kombineeritakse sarnasuse märkide järgi, arvutatakse kogunäitajad rühmade ja tervikuna. Rühmitamismeetodil jagatakse uuritavad nähtused oluliste tunnuste järgi olulisemateks tüüpideks, tunnusrühmadeks ja alarühmadeks. Rühmituste abil piiratakse kvalitatiivselt homogeenseid populatsioone, mis on üldistavate näitajate määratlemise ja rakendamise eelduseks.

Analüüsi viimases etapis arvutatakse üldistavate näitajate abil suhtelised ja keskmised väärtused, antakse hinnang märkide varieerumisele, iseloomustatakse nähtuste dünaamikat, rakendatakse indekseid ja tasakaalukonstruktsioone, näitajaid. arvutatud, mis iseloomustavad suhete lähedust muutuvates märkides. Digitaalse materjali võimalikult ratsionaalse ja visuaalse esituse eesmärgil esitatakse see tabelite ja graafikutena.

Statistika tunnetuslik väärtus asi on:

1) statistika annab digitaalse ja sisuka kajastuse uuritavatest nähtustest ja protsessidest, on kõige usaldusväärsem viis tegelikkuse hindamiseks; 2) statistika annab majanduslikele järeldustele tõendusjõu, võimaldab kontrollida erinevaid "kõndivaid" väiteid, üksikuid teoreetilisi seisukohti; 3) statistikal on võime paljastada nähtuste seoseid, näidata nende vormi ja tugevust.

1. STATISTILINE TÄHELEPANEK

1.1. Põhimõisted

Statistiline vaatlus — tegemist on statistilise uurimistöö esimese etapiga, mis kujutab endast ühiskonnaelu nähtusi ja protsesse iseloomustavate faktide teaduslikult organiseeritud arvestust ning selle arvestuse alusel saadud andmete kogumist, mis on teaduslikult korraldatud ühtse programmi järgi.

Kuid mitte iga teabekogu ei ole statistiline vaatlus. Statistilisest vaatlusest saab rääkida alles siis, kui uuritakse statistilisi seaduspärasusi, s.t. need, mis avalduvad massilises protsessis, mõne hulga suures hulgas ühikutes. Seetõttu peaks statistiline vaatlus olema planeeritud, massiline ja süsteemne.

Planeeritus statistiline vaatlus seisneb selles, et see koostatakse ja viiakse läbi väljatöötatud plaani järgi, mis hõlmab metoodika, korralduse, teabe kogumise, kogutud materjali kvaliteedikontrolli, usaldusväärsuse ja lõpptulemuste esitamise küsimusi.

Mass statistilise vaatluse olemus tähendab, et see hõlmab paljusid selle protsessi avaldumisjuhtumeid, millest piisab tõeste andmete saamiseks, mis iseloomustavad mitte ainult üksikuid üksusi, vaid kogu populatsiooni tervikuna.

Süstemaatiline statistilise vaatluse määrab asjaolu, et seda tuleb teha kas süstemaatiliselt, pidevalt või regulaarselt.

Statistilisele vaatlusele esitatakse järgmised nõuded:

1) statistiliste andmete täielikkus (uuritava üldkogumi üksuste, konkreetse nähtuse aspektide katvuse täielikkus, samuti katvuse täielikkus ajas);

2) andmete usaldusväärsus ja täpsus;

3) nende ühetaolisus ja võrreldavus.

Igasugune statistiline uurimus peab algama selle eesmärkide ja eesmärkide sõnastamisest. Pärast seda määratakse vaatlusobjekt ja üksus, töötatakse välja programm ning valitakse vaatluse tüüp ja meetod.

Vaatluse objekt- sotsiaalmajanduslike nähtuste ja protsesside kogum, mida uuritakse, või täpsed piirid, mille raames statistilist teavet salvestatakse . Näiteks tuleb rahvaloenduse käigus kindlaks teha, milline elanikkond kuulub registreerimisele – kas sularaha, st see, kes loenduse ajal tegelikult antud piirkonnas asub või püsiv ehk alaliselt riigis elav elanikkond. antud ala. Tööstuse mõõdistamisel tuleb kindlaks teha, millised ettevõtted liigitatakse tööstuslikuks. Mõnel juhul kasutatakse üht või teist kvalifikatsiooni vaatlusobjekti piiramiseks. Kvalifikatsioon– piirav omadus, millele peavad vastama kõik uuritava üldkogumi üksused. Nii tuleb näiteks tootmisseadmete loenduse käigus kindlaks teha, mida omistatakse tootmisseadmetele ja millised käsitööriistadele, millised seadmed kuuluvad loendusse - ainult töökorras või ka remondis, laos, tagavaras.

Vaatlusühik nimetatakse vaatlusobjekti lahutamatuks osaks, mis on loendamise aluseks ja millel on tunnused, mis kuuluvad vaatluse ajal registreerimisele.

Nii on näiteks rahvaloenduse vaatlusüksuseks iga inimene. Kui ülesandeks on määrata ka leibkondade arv ja koosseis, siis on iga leibkond koos inimesega vaatlusüksuseks.

Vaatlusprogramm- see on loetelu probleemidest, mille kohta teavet kogutakse, või registreeritavate märkide ja näitajate loend . Vaatlusprogramm koostatakse ankeedi (ankeet, ankeet) kujul, kuhu kantakse esmane info. Vajalik lisa vormile on juhis (või viited vormidele endile), mis selgitab küsimuse tähendust. Vaatlusprogrammi küsimuste koosseis ja sisu sõltuvad uuringu eesmärkidest ja uuritava sotsiaalse nähtuse omadustest.

Saada oma head tööd teadmistebaasi on lihtne. Kasutage allolevat vormi

Üliõpilased, magistrandid, noored teadlased, kes kasutavad teadmistebaasi oma õpingutes ja töös, on teile väga tänulikud.

postitatud http://www.allbest.ru/

Haridus- ja Teadusministeerium Venemaa Föderatsioon

"Õigusinstituut"

Teaduskond "Jurisprudents"

abstraktne

distsipliini järgi

"Õigusstatistika"

Statistilise uurimistöö meetodid ja põhietapid.

Töö tegi õpilane

Gribanov A.S.

Moskva

Sissejuhatus

1. Statistilise uurimistöö mõiste

2. Statistilise uurimistöö meetodid

3. Statistilise uurimistöö korraldus ja etapid

Järeldus

Kasutatud kirjanduse loetelu

Sissejuhatus

Statistika teab kõike,” väitsid Ilf ja Petrov oma kuulsas romaanis “Kaksteist tooli” ja jätkasid: “On teada, kui palju toitu sööb keskmine vabariigi kodanik aastas ... On teada, kui palju jahimehi, baleriine .. tööpingid, jalgrattad, mälestusmärgid, tuletornid ja õmblusmasinad... Kui palju elu täis tulisust, kirgi ja mõtteid vaatab meile vastu statistikatabelitest! .. "Milleks neid tabeleid vaja on, kuidas neid koostada ja töödelda, milliseid järeldusi nende põhjal teha - statistika vastab neile küsimusi itaalia keeles stato – riik, ladina staatus – riik.Statistika on teadus, mis uurib, töötleb ja analüüsib kvantitatiivseid andmeid väga erinevate massinähtuste kohta elus.

Statistilised uuringud on kindlalt meie sisse jõudnud igapäevane elu. Valitsus- ja äriüksused koguvad regulaarselt ulatuslikku teavet ühiskonna ja keskkonna kohta. Need andmed avaldatakse tabelite ja diagrammidena. Iga inimene peaks olema teabe liikumisega hästi kursis. See tähendab, et ta peab infot ammutama, analüüsima ja töötlema, erinevates olukordades otsuseid vastu võtma.

Oma töös käsitlen statistilisi uuringuid, mis need on, millised on statistilise uurimistöö meetodid, kuidas need uuringud on korraldatud ja millistest etappidest koosnevad.

1. Statistilise uurimistöö mõiste

Vaatlus kui uuringu algetapp on seotud uuritava teema lähteandmete kogumisega. See on iseloomulik paljudele teadustele. Igal teadusel on aga oma eripärad, mis erinevad oma vaatluste poolest. Seetõttu ei ole iga vaatlus statistiline.

Statistiline uurimus on teaduslikult korraldatud andmete (faktide) kogumine, kokkuvõte ja analüüs riigi sotsiaal-majanduslike, demograafiliste ja muude avaliku elu nähtuste ja protsesside kohta koos nende olulisemate tunnuste registreerimisega raamatupidamisdokumentatsioonis, mis on korraldatud ühtse ühtsuse alusel. programm.

Statistilise uurimistöö eristavad tunnused (spetsiifika) on: eesmärgipärasus, organiseeritus, massilisus, järjepidevus (keerukus), võrreldavus, dokumenteeritus, juhitavus, praktilisus.

Üldiselt peaks statistiline uuring:

* omavad ühiskondlikult kasulikku eesmärki ja üldinimlikku (riiklikku) tähendust;

* seostuda statistika ainega selle koha ja aja spetsiifilistes tingimustes;

* Väljendage raamatupidamise statistilist tüüpi (ja mitte raamatupidamislik ja mittetoimiv);

* viiakse läbi eelnevalt väljatöötatud programmi järgi koos selle teaduslikult põhjendatud metoodilise ja muu toega;

* teostada massiandmete (faktide) kogumist, mis kajastab kogu põhjuse-tagajärje ja muude nähtust mitmekülgselt iseloomustavate tegurite kogumit;

* olema registreeritud kehtestatud vormis raamatupidamisdokumentide vormis;

* garanteerida vaatlusvigade puudumine või viia need võimalikult miinimumini;

* näha ette teatud kvaliteedikriteeriumid ja viisid kogutavate andmete kontrollimiseks, tagades nende usaldusväärsuse, täielikkuse ja sisu;

* keskenduda majanduslikule tõhus tehnoloogia andmete kogumine ja töötlemine;

* olla usaldusväärne teabebaas kõigi järgnevate statistilise uurimistöö etappide ja kõigi statistilise teabe kasutajate jaoks.

Uuringud, mis neile nõuetele ei vasta, ei ole statistilised.

ei ole statistilised uuringud, näiteks

vaatlused ja uuringud: lapsega mängivad emad (isiklik küsimus);

vaatajad teatrilavastuses (vaatemängu raamatupidamisdokumentatsioon puudub);

füüsikaliste ja keemiliste katsete uurija nende mõõtmiste, arvutuste ja dokumentaalse registreerimisega (mitte massiliselt avalikud andmed);

haigete arst tervisekaartide (operatsioonidokumentide) pidamisega;

liikumise raamatupidaja Raha ettevõtte pangakontol (raamatupidamine);

ajakirjanikud avaliku ja eraelu jaoks riigiametnikud või muud kuulsused (ei ole statistika teema).

Statistiline populatsioon - ühikute kogum, millel on massi iseloom, tüüpilisus, kvalitatiivne ühtsus ja variatsiooni olemasolu.

Statistiline üldkogum koosneb materiaalselt eksisteerivatest objektidest (töötajad, ettevõtted, riigid, piirkonnad), on statistilise uurimistöö objekt.

Statistiline vaatlus on statistilise uurimistöö esimene etapp, mis kujutab endast teaduslikult korrastatud andmete kogumist ühiskonnaelu uuritud nähtuste ja protsesside kohta.

2. Statistilise uurimistöö meetodid

Tuleb rõhutada, et statistilisi materjale hakatakse nimetama materjalideks, mis on spetsiaalselt loodud vastavalt etteantud põhimõtetele ja meetoditele, mida edasi töödeldakse matemaatiliste meetoditega, s.t. hakkab uurima uuritava objekti kvantitatiivseid omadusi. Need luuakse kahes etapis:

1) algdokumendid (esmaallikad) - küsimustikud, loetelulehed, ankeedid jne;

2) koondväited, koondtabelid, mida töödeldakse matemaatilise statistika meetoditega; neid kokkuvõtlikke dokumente nimetatakse tavaliselt "statistikaks".

Iga statistiline uuring eeldab järgmist:

1) tõsine eeltöö;

2) andmete vahetu kogumine;

3) töö saadud andmete analüüsiga.

Uuring viiakse läbi kindla algoritmi järgi, kusjuures iga etapi läbimine nõuab erimeetodite kasutamist ja on suletud tehtud töö sisule.

Statistilise uuringu läbiviimise algoritmi saab esitada järgmiselt.

1. Uurimisprogrammi või vaatlusprogrammi väljatöötamine. Selles etapis küsitluse eesmärgid ja eesmärgid, uuritavate objektide katvus, objektide katvuse määr, kronoloogiline ja geograafiline ulatus, vaatlusühikud, registreeritavad näitajad, esmase allika vorm täitmiseks andmetes määratakse kindlaks teabe kogumise, teabe kogumise kvaliteedi jälgimise, töötlemise ja saadud andmete analüüsimise mehhanismid.

Seireprogramm on registreeritavate funktsioonide loend. vaatlus registreerimine raamatupidamisdokumentatsioon

Vaatlusperiood on aeg, mille jooksul teavet salvestatakse.

Kriitiline vaatluskuupäev on teabe esitamise kuupäev.

2. Statistiline vaatlus võib olla lühiajaline või pikaajaline (teatud teatud perioodi jooksul), pidev või valikuline. Selle tulemusena ilmub reeglina massidokumentide kompleks.

3. Statistiliste andmete kokkuvõte ja rühmitamine - kogutud andmete arvutamine ja rühmitamine, mille tulemusena viimased muudetakse statistiliste tabelite ja vahesummade süsteemiks.

4. Andmeanalüüs, mis näeb ette ülesannete esialgse püstitamise, mis viiakse läbi statistilise analüüsi meetoditega.

5. Andmete tõlgendamine - saadud tulemuste selgitamine, nende võrdlemine sarnaste näitajatega.

Statistiliste dokumentide tüübid ja meetodid nende edasiseks töötlemiseks määratakse kindlaks vastavalt andmekogumismeetoditele, kõik see kajastub ja määratakse eelnevalt väljatöötatud programmiga ning sõltub uuringu eesmärkidest.

Andmete kogumise etapis on statistilisel vaatlusel kaks peamist vormi:

1) jooksval vaatlusel põhinev aruandlus, faktide ja sündmuste jooksev (püsiv) registreerimine;

2) spetsiaalselt korraldatud statistiline vaatlus.

Statistilist vaatlust saab läbi viia järgmiste meetoditega.

1. Sündmuse toimumise ajaks:

1) jooksev (pidev) vaatlus, mida teostatakse süstemaatiliselt;

2) perioodiline vaatlus, korduv teatud aja möödudes (karjaloendus);

3) ühekordne vaatlus, teostatakse vastavalt vajadusele, ilma ajavahemikku arvestamata (dokumendivoo arvestus).

2. Vaatlusühikute hõlmamise järgi:

1) pidev vaatlus, mille tulemusena küsitletakse kõik uuritava elanikkonna üksused (rahvaloendus);

2) mittepidev vaatlus, kui uuritakse osa uuritava objekti teatud viisil valitud ühikutest; Mittepideva vaatluse tüübid on järgmised:

a) põhimassiivi meetod, kui uuritakse seda osa üldkogumi ühikutest, millel on kõige enam uuritavad tunnused;

b) ankeetvaatlus, kui küsitluslehtede abil uuritakse tunnuste kogumit, mis seejärel ekstrapoleeritakse kogu populatsioonile;

c) monograafiline vaatlus, s.o. nähtuste ja tunnuste arengu erinevate suundumuste tuvastamine ühes komplektis;

d) valikuline vaatlus - osa uuritavatest üksustest, mis on töödeldud juhuslikult (pereeelarve);

e) vahetu vaatlus, mille käigus tuvastatakse fikseeritav fakt ja selle alusel tehakse kandeid registreerimispäevikusse (ankeedi).

Statistikas on teabe kogumise viiside klassifikatsioon järgmine:

korrespondent, mida teostab vabatahtlike korrespondentide personal;

Edastamine, mida teostavad suuliselt spetsiaalselt koolitatud töötajad;

Küsimustik (ankeetide kujul);

Ise registreerimine (ankeetide täitmine vastajate endi poolt);

Privaatne (abielud, lapsed, lahutused).

Esmastest allikatest saadud teabe töötlemine seisneb tavaliselt teabe süstematiseerimises. Aja jooksul on infotöötlusmeetodid oluliselt muutunud.

Esialgselt numbrilise kirjeldamise süsteemina, mis hõlmab rahvastiku ja maa arvestust, XVIII sajandil. sisse ankurdatud seadusandlikud aktid, kodumaine statistika tegi 19. ja 20. sajandil läbi olulise evolutsiooni, mis moodustati keeruka hargnenud süsteemina, mis põhines teadusmatemaatilistel meetoditel ja arvutitehnoloogial.

XX sajandi alguseks. statistika vallas oli tõsine töökogemus, kujunesid info kogumise ja analüüsimise aluspõhimõtted. 19. sajandil paika pandud ja testitud statistika põhisuunad, selle meetodid (aruanded, küsitlused, loendused; statistilise materjali struktuur ja statistilise uurimistöö süsteem) arenesid 20. sajandi jooksul.

Statistilised (kvantitatiivsed) kirjeldused regionaaluuringute raames, kasutades lihtsamaid aritmeetilisi arvutusi, asendati järk-järgult keerukate matemaatiliste ja arvutimeetoditega, mis võimaldavad saada detailset statistikat, samuti ennustada ja modelleerida selle põhjal statistiliste näitajate arengut. .

Esimesteks uurimisobjektideks olid rahvastik ja maa, lahendati maksustamise ülesanded, mille jaoks arvutati elanike koguarv, selgusid rahvastiku arengu mustrid ning viidi läbi maade loendused. Kodu demograafilised omadused oli kogu elanikkond. Esitati andmed sündide, surmade, abielude arvu kohta, koostati suremuse, teatud vanuseni ellujäämise tabelid, arvutades aasta sündide ja surmade arvu vahe, määrati keskmine rahvastiku juurdekasv.

Tänapäeval kasutatakse statistikas massstatistilisi vaatlusi, rühmitamise meetodit, keskmisi, indekseid, bilansimeetodit, graafiliste kujutiste meetodit ja muid statistiliste andmete analüüsimise meetodeid.

Tasapisi muutusid ka dokumentide liigid. Kubermangu sõjastatistilised kirjeldused ja kirjeldused "ajaloolises, statistilises ja etnograafilises mõttes", kirjatundjate raamatud ja revisjonid asendati keerukate valikuliste ja üldloendustega ("Vene impeeriumi esimene üldine rahvaloendus 1897. aastal", põllumajandusloendus ja tööstuse loendus), mitmefaktoriliste aruannete süsteem ja rahvamajanduse sektoritevahelise tasakaalu kujunemine aastate lõikes.

3. Statistilise uurimistöö korraldus ja etapid

Konkreetsest nähtusest ettekujutuse saamiseks, järelduste tegemiseks on vaja läbi viia statistiline uuring. Tervishoiu ja meditsiini statistiliste uuringute objektiks võivad olla rahvastiku tervis, arstiabi korraldus, raviasutuste tegevuse erinevad osad, tegurid väliskeskkond mis mõjutavad tervislikku seisundit.

Statistilise uuringu läbiviimise metoodiline järjekord koosneb teatud etappidest.

1. etapp. Uurimistöö plaani ja programmi koostamine.

2. etapp. Materjali kogumine (statistiline vaatlus).

3. etapp. Materjaliarendus, statistiline rühmitamine ja kokkuvõte

4. etapp. Uuritava nähtuse statistiline analüüs, järelduste sõnastamine.

5. etapp Kirjanduslik töötlus ja tulemuste esitlemine.

Statistilise uuringu lõppedes töötatakse välja soovitused ja juhtimisotsused, uuringu tulemused rakendatakse praktikas ning hinnatakse efektiivsust.

Statistilise uuringu läbiviimisel oluline element on järgida nende etappide rakendamisel ranget järjestust.

Statistilise uuringu esimene etapp - plaani ja programmi koostamine - on ettevalmistav, mille käigus määratakse uuringu eesmärk ja eesmärgid, koostatakse uuringu plaan ja programm, töötatakse välja statistilise materjali kokkuvõtte programm, ja korralduslikud küsimused on lahendatud.

Eesmärk määrab uurimistöö põhisuuna ja on reeglina mitte ainult teoreetiline, vaid ka praktiline. Eesmärk on sõnastatud selgelt, selgelt, üheselt.

Eesmärgi avalikustamiseks määratletakse uurimisülesanded.

Ettevalmistava etapi oluline aspekt on organisatsiooni plaani väljatöötamine. Uuringu korraldusplaan näeb ette koha (vaatluse haldusterritoriaalsed piirid), aja (vaatluse teostamise, materjali arendamise ja analüüsi spetsiifilised terminid) ja õppeaine (korraldajad teostajad, metoodiline ja organisatsiooniline juhtimine, teadusuuringute rahastamisallikad).

Õppekava sisaldab:

Uuritava objekti määratlus (statistiline üldkogum);

Uuringu maht (pidev, mittepidev);

Tüübid (praegune, ühekordne);

Statistilise teabe kogumise viisid. Uurimisprogramm sisaldab:

Vaatlusühiku määratlus;

Küsimuste loend (arvestusmärgid), mis tuleb registreerida seoses iga vaatlusühikuga*

Individuaalse raamatupidamise (registreerimis) vormi väljatöötamine koos küsimuste ja registreeritavate tunnuste loeteluga;

Tabeliplaanide väljatöötamine, kuhu seejärel sisestatakse uuringu tulemused.

Iga vaatlusüksuse kohta täidetakse eraldi vorm, mis sisaldab passiosa, selgelt sõnastatud programmi küsimusi, mis on seatud kindlasse järjestusse, ja dokumendi täitmise kuupäeva.

Andmete statistilise arendamise võimaldamiseks nendest dokumentidest kopeeritakse teave spetsiaalselt selleks ette nähtud raamatupidamislehtedele, mille sisu määratakse igal üksikjuhul vastavalt uuringu eesmärkidele.

Seoses vaatlustulemuste arvutiga masintöötlusega saab praegu programmilisi küsimusi vormistada siis, kui raamatupidamisdokumendi küsimused esitatakse alternatiivina (jah, ei) või valmis vastused. pakutud, mille hulgast tuleks valida konkreetne vastus.

Statistilise uurimistöö esimeses etapis koos vaatlusprogrammiga koostatakse saadud andmete summeerimiseks programm, mis hõlmab rühmitamise põhimõtete kehtestamist, rühmitamise tunnuste väljaselgitamist, nende tunnuste kombinatsioonide määramist ja statistiliste tabelite paigutuste koostamist.

Teine etapp - statistilise materjali kogumine (statistiline vaatlus) - seisneb uuritava nähtuse üksikjuhtumite ja neid iseloomustavate arvestusmärkide registreerimises registreerimisvormidel. Enne selle töö tegemist ja selle ajal toimub vaatlejate juhendamine (suuline või kirjalik) ning neile antakse registreerimislehed.

Ajaliselt võib statistiline vaatlus olla jooksev ja ühekordne.

Praeguse vaatluse korral uuritakse nähtust teatud perioodi jooksul (nädal, kvartal, aasta jne), registreerides nähtust iga juhtumi korral iga päev.

Ühekordse vaatlusega kogutakse statistilisi andmeid teatud (kriitilisel) ajahetkel. Ühekordne registreerimine kajastab nähtuse seisundit õppimise ajal. Seda tüüpi vaatlusi kasutatakse aeglaselt muutuvate nähtuste uurimiseks.

Vaatluse tüübi valiku ajas määrab uuringu eesmärk ja eesmärgid.

Sõltuvalt uuritava nähtuse hõlmatuse terviklikkusest eristatakse pidevat ja mittepidevat uurimistööd.

Pidevas uuringus uuritakse kõiki üldkogumisse kuuluvaid vaatlusühikuid, s.o. üldine elanikkond. Nähtuse absoluutsete mõõtmete väljaselgitamiseks viiakse läbi pidev uuring. Pidevat meetodit kasutatakse ka juhtudel, kui operatiivtööks on vajalik info.

Mittepidevas uuringus uuritakse ainult osa üldpopulatsioonist. See on jagatud mitmeks tüübiks: küsimustik, monograafiline, põhimassiivi, valikuline.

Monograafiline meetod - annab üksikasjaliku kirjelduse elanikkonna üksikutest üksustest, mis on igas suhtes iseloomulikud, ja objektide põhjaliku ja tervikliku kirjelduse.

Põhimassiivi meetod - hõlmab nende objektide uurimist, kuhu on koondunud valdav enamus vaatlusühikuid. Selle meetodi puuduseks on see, et osa populatsioonist jääb uuringuga katmata, ehkki väikese suurusega, kuid mis võib põhimassiivist oluliselt erineda.

Ankeetküsitlusmeetod on statistiliste andmete kogumine, kasutades selleks spetsiaalselt koostatud küsimustikke, mis on suunatud teatud ringile. See uuring põhineb vabatahtlikkuse põhimõttel, mistõttu ankeetide tagastamine on sageli puudulik. Sageli kannavad vastused püstitatud küsimustele subjektiivsuse ja juhuse jälje. Seda meetodit kasutatakse uuritava nähtuse ligikaudse kirjelduse saamiseks.

Valimimeetod – taandub mingi spetsiaalselt valitud vaatlusühikute osa uurimisele, et iseloomustada kogu üldpopulatsiooni. Selle meetodi eeliseks on kõrge usaldusväärsusega tulemuste saamine ja oluliselt madalamad kulud. Õppetöös osaleb väiksem arv tegijaid, lisaks võtab see vähem aega.

Statistilise vaatluse käigus teabe hankimise meetodi ja selle rakendamise olemuse järgi eristatakse mitut tüüpi:

1) vahetu vaatlus

2) sotsioloogilised meetodid: intervjuumeetod (näost-näkku küsitlus), küsitlus (kaugküsitlus - anonüümne või mitteanonüümne) jne;

3) dokumentaaluuringud.

Kolmas etapp - materjali rühmitamine ja kokkuvõtete tegemine - algab vaatluste arvu, saadud teabe täielikkuse ja õigsuse kontrollimise ja selgitamisega, vigade, dubleerivate kirjete jms tuvastamise ja kõrvaldamisega.

Materjali korrektseks väljatöötamiseks kasutatakse esmaste raamatupidamisdokumentide krüpteerimist, s.o. iga tunnuse ja selle rühma tähistamine märgiga - tähestikuline või numbriline. Krüpteerimine on tehnika, mis hõlbustab ja kiirendab materjali väljatöötamist, parandab arenduse kvaliteeti ja täpsust. Šifrid - konventsioonid- genereeritakse suvaliselt. Diagnooside kodeerimisel on soovitatav kasutada rahvusvahelist haiguste nomenklatuuri ja klassifikatsiooni; elukutsete kodeerimisel - ametite sõnastik.

Krüpteerimise eeliseks on see, et vajadusel saab pärast põhiarenduse lõppu naasta arendusmaterjali juurde, et selgitada uusi seoseid ja sõltuvusi. Krüpteeritud raamatupidamismaterjal võimaldab seda teha lihtsamalt ja kiiremini kui krüpteerimata. Pärast kontrollimist funktsioonid rühmitatakse.

Rühmitamine - uuritud andmete kogumi jagamine homogeenseteks tüüpilisteks rühmadeks kõige olulisemate tunnuste järgi. Rühmitamist saab läbi viia kvalitatiivsetel ja kvantitatiivsetel alustel. Rühmitamistunnuse valik sõltub uuritava populatsiooni iseloomust ja uuringu eesmärkidest.

Tüpoloogiline rühmitamine toimub kvalitatiivsete (kirjeldavate, atributiivsete) tunnuste järgi.

Kvantitatiivsete (variatsiooni)tunnuste järgi rühmitamine toimub tunnuse arvulise suuruse alusel. Kvantitatiivne rühmitamine nõuab lahendust rühmitamisintervalli suuruse küsimusele: intervall võib olla võrdne ja mõnel juhul ka ebavõrdne, hõlmata isegi nn avatud rühmi.

Rühmade arvu määramisel lähtutakse uuringu eesmärgist ja eesmärkidest. On vajalik, et rühmitused saaksid paljastada uuritava nähtuse mustrid. Suur hulk rühmi võib põhjustada materjali liigset muljumist, tarbetuid detaile. Väike rühmade arv põhjustab iseloomulike tunnuste varjamist.

Pärast materjali rühmitamise lõpetamist jätkake kokkuvõttega.

Kokkuvõte - statistilise uuringu tulemusena saadud üksikjuhtumite üldistamine teatud rühmadesse, nende loendamine ja tabelipaigutustesse sisestamine.

Statistilise materjali kokkuvõte tehakse statistiliste tabelite abil. Numbritega täitmata tabelit nimetatakse paigutuseks.

Statistilised tabelid on loetelulised, kronoloogilised, territoriaalsed.

Tabelis on subjekt ja predikaat. Statistiline subjekt on tavaliselt paigutatud horisontaaljoontele tabeli vasakus servas ja kajastab peamist, põhitunnust. Statistiline predikaat on paigutatud piki vertikaalseid veerge vasakult paremale ja kajastab täiendavaid raamatupidamisfunktsioone.

Statistilised tabelid jagunevad liht-, rühm- ja kombineeritud tabeliteks.

Lihtsates tabelites esitatakse materjali arvuline jaotus ühe atribuudi, selle koostisosade järgi. Lihtne tabel sisaldab tavaliselt lihtsat loetelu või kokkuvõtet uuritava nähtuse tervikust.

Tabelite koostamisel tuleb järgida teatud nõudeid:

Igal tabelil peaks olema pealkiri, mis peegeldab selle sisu;

Tabeli kõikidel veergudel peavad olema ka selged ja kokkuvõtlikud pealkirjad;

Tabeli täitmisel peavad kõik tabeli lahtrid sisaldama vastavaid arvandmeid. Tabeli lahtrid, mis jäävad selle kombinatsiooni puudumise tõttu tühjaks, on läbi kriipsutatud ("-") ja teabe puudumisel lahtris "n.s." või "...";

Pärast tabeli täitmist alumises horisontaalreas ja viimases parempoolses vertikaalses veerus summeeritakse vertikaalsete veergude ja horisontaaljoonte tulemused.

Tabelitel peab olema üks järjestikune nummerdamine.

Väikese arvu vaatlustega uuringutes tehakse kokkuvõte käsitsi. Kõik raamatupidamisdokumendid jaotatakse rühmadesse vastavalt märgikoodile. Järgmiseks arvutatakse andmed ja salvestatakse tabeli vastavasse lahtrisse.

Neljas etapp – statistiline analüüs – on uuringu ülioluline etapp. Selles etapis arvutatakse statistilised näitajad (sagedus, struktuur, uuritava nähtuse keskmine suurus), antakse nende graafiline esitus, uuritakse dünaamikat, suundumusi, luuakse seoseid nähtuste vahel. antakse prognoose jne. Analüüs hõlmab saadud andmete tõlgendamist, uuringu tulemuste usaldusväärsuse hindamist. Kokkuvõtteks tehakse järeldused.

Viies etapp – kirjanduslik töötlus on lõplik. See hõlmab statistilise uuringu tulemuste lõplikku vormistamist. Tulemusi saab esitada artikli, aruande, aruande, väitekirja vms kujul. Iga kujundustüübi puhul on teatud nõuded, mida tuleb järgida statistilise uuringu tulemuste kirjanduslikul töötlemisel.

Järeldus

Erinevate sotsiaalsete ja sotsiaalmajanduslike nähtuste, samuti mõningate looduses toimuvate protsesside uurimiseks viiakse läbi spetsiaalsed statistilised uuringud. Igasugune statistiline uurimus algab sihipärasest teabe kogumisest uuritava nähtuse või protsessi kohta.

Statistilise uuringu, nagu iga teadusliku uuringu, eesmärk on paljastada massinähtuste ja -protsesside olemus ning nendele omased mustrid. Nende mustrite eripäraks on see, et need ei kehti elanikkonna iga üksiku üksuse kohta, vaid kogu üksuste massi kohta tervikuna. üldpõhimõte statistiliste seaduspärasuste uurimise aluseks on nn suurte arvude seadus.

Statistilise vaatluse tulemusena saadud andmete üldistamiseks ja süstematiseerimiseks jaotatakse need mingi kriteeriumi järgi rühmadesse ning rühmitamise tulemused võetakse kokku tabelitesse.

Statistilise uuringu läbiviimisel jätkavad nad pärast andmete kogumist ja rühmitamist analüüsi, kasutades selleks erinevaid üldistavaid näitajaid.

Kasutatud kirjanduse loetelu

1. Eliseeva I.I. Sotsiaalstatistika õpik, 3. väljaanne, parandatud. ja täiendav -M.: Rahandus ja statistika, 2003.

2. Statistilise uurimistöö meetodid / Elektrooniline allikas (http://studme.org/43731/istoriya/metody_statisticheskih_issledovaniy).

3. Õigusstatistika: õpik / Toim. B.C. Lyalina, A.V. Simonenko. -2. väljaanne, muudetud. ja täiendav M.: UNITY-DANA, 2010.

4. Savyuk L.K. Õigusstatistika / Õpik, M .: Jurist, 2004.

5. Statistika: bakalaureuseõpik / toim. I. I. Eliseeva. -- 3. väljaanne, muudetud. ja täiendav -- M. : Kirjastus Yurait, 2014.

6. Statistiliste terminite entsüklopeedia. v.1. Statistika metoodilised alused. FSGS, 2012.

Majutatud saidil Allbest.ru

Sarnased dokumendid

Statistiline vaatlus on rakendamise valdkonnas andmete kogumise põhiline viis valitsuse meetmed kontrolli kuritegevuse üle. Statistilise vaatluse määratlus ja etapid: ettevalmistav etapp, programmi ja tööriistade arendamine.

abstraktne, lisatud 12.02.2008


Õigusstatistikas kasutatavad uurimismeetodid, võtted ja meetodid: statistilise teabe kogumine, kokkuvõte ja töötlemine, üldistamine ja tõlgendamine. Statistilise rühmitamise põhiülesanded. Võimsuse väärtused, võrdlused, aritmeetiline keskmine.

test, lisatud 07.07.2009


Riigi prognoosimise ja planeerimise mõiste ja eesmärk sotsiaal-majanduslike protsesside juhtimisel. Sisu ja verstapostid sotsioloogilised uuringud. Sotsiaal-majanduslike protsesside prognoosimise tasemed ja aspektid.

loengute kursus, lisatud 10.11.2013


Küsitluse kontseptsiooni käsitlemine ühe kriminoloogiliste andmete kogumise meetodina. Intervjuude tüüpide ja küsimustike uurimine. Vaatlus kui teabe kogumise meetod vahetu tajumise ja registreerimise kaudu. Kriminoloogiline eksperiment ja ekspertiis.

esitlus, lisatud 20.04.2015


Ühiskonna ja avaliku elu mõiste uurimine ja analüüs. Moraali- ja õigusregulatsiooni elementide kui ühtsete sotsiaalsete normide komponentide ja nende funktsioneerimise tunnuste määratlemine ühiskonnaelu kui terviku stabiliseerimise mehhanismidena.

kursusetöö, lisatud 18.05.2011


Kohtuekspertiisi käekirja tuvastamise teooria. Käekirja uurimise ülesanded praktikas. Käekirja omaduste ja selle tunnuste kasutamise tingimus. Kaasaegse kirjatöö toimimise ja evolutsiooni protsess ning käekirja uurimise põhietapid.

abstraktne, lisatud 27.08.2009


Vene Föderatsiooni põhiseadusliku korra õigusliku konsolideerimise ja sotsiaal-majanduslike aluste olemuse uurimine. Sotsiaalsete garantiide rakendamise probleemid ja turumajanduse eduka moderniseerimise tegurid riigis ja Voroneži piirkonnas.

lõputöö, lisatud 08.02.2011


Kuriteo ja karistuse üldõpetus. Kuritegude kogumi mõiste, tunnuste ja liikide reguleerimine Vene Föderatsiooni kriminaalkoodeksi ja naaberriikide (Valgevene, Moldova, Kasahstan ja Ukraina) õigusaktide alusel.

kursusetöö, lisatud 25.04.2014


Hindavate tunnustega süütegude kvalifitseerimise mõiste, põhiliigid ja tunnused. Sotsiaalse ja moraalse kahju hindavate tunnuste kvalifikatsioonid. Raskused pornograafia juhtumite sotsiaal-kultuuriliste hindamismärkide kvalifitseerimisel.

kursusetöö, lisatud 03.08.2011


Sotsiaal-majanduslike õiguste mõiste, tunnused. Õiguslikud tagatised kodanike sotsiaal-majanduslike õiguste ja vabaduste rakendamiseks. Kodanike põhiseaduslike õiguste tagamine valdkondlikus seadusandluses. Kodanike sotsiaalsete ja majanduslike õiguste kohtulik kaitse.