|
Архитектура Аудит Военная наука Иностранные языки Медицина Металлургия Метрология Образование Политология Производство Психология Стандартизация Технологии |
|
|
Архитектура Аудит Военная наука Иностранные языки Медицина Металлургия Метрология Образование Политология Производство Психология Стандартизация Технологии |
Формы организации статистического наблюденияСтр 1 из 4Следующая ⇒
Общая теория статистики Статистикой часто называют совокупность сведений (фактов) о разных явлениях в той или иной стране или ее регионах. Статистика – практическая деятельность людей, направленная на сбор, обработку и анализ массовых данных, относящихся к тем или иным сферам общественной жизни. Первое направление возникло в Германии и известно как государствоведение, или описательная школа (Герман Конринг). Второе направление развития статистики как науки возникло в Англии и известно под названием «политическая арифметика». Основателем школы этого направления был Уильям Петти. Пожалуй, можно сказать, что под влиянием идей (и практики) Кетле в XIX в. возникло и успешно развивалось третье направление статистической науки — математико-статистическое. Изучаемые статистикой массовые явления в виде множества однокачественных единиц с отличающимися индивидуальными признаками называют статистическими совокупностями. Исходя из этого можно сказать, что предметом статистики являются различные статистические совокупности, исследование которых связано с количественной характеристикой и выявлением присущих им закономерностей в конкретных условиях места и времени. Элементы, множество которых образует изучаемую статистическую совокупность, называют единицами совокупности. Каждая единица совокупности может быть охарактеризована разного рода качественными (атрибутивными) и количественными признаками. Закономерность, выявленная на основе массового наблюдения, т.е. проявившаяся в большой массе данных через преодоление свойственной ее единичным элементам случайности, называется статистической закономерностью. Массовое наблюдение, группировка и сводка его результатов, вычисление и анализ обобщающих показателей — все это вместе составляет специфический метод статистики. Научно организованный сбор сведений, заключающийся в регистрации тех или иных фактов, признаков, относящихся к каждой единице изучаемой совокупности, именуют статистическим наблюдением. Обработка собранных первичных данных, включающая их группировку, обобщение и оформление в таблицах, составляет второй этап статистического исследования, который именуют сводкой. На основе итоговых данных сводки осуществляется научный анализ исследуемых явлений – третий этап статистического наблюдения. Формы организации статистического наблюдения По своей организации статистическое наблюдение может быть осуществлено по-разному. Различают следующие формы его организации: -статистическая отчетность; -специально организованные статистические обследования (наблюдения); -регистры. Статистическая отчетность — это особая форма организации сбора данных государственной статистикой о деятельности хозяйствующих субъектов через специально заполняемые последними документы-бланки, именуемые формами статистической отчетности. Форма статистической отчетности — это специальный документ, бланк, содержащий перечень определенных показателей, сведений, характеризующих ту или иную хозяйственную единицу и результаты ее деятельности, представляемый в государственные статистические органы для дальнейшего обобщения. Регистр — это поименованный и постоянно уточняемый перечень тех или иных единиц наблюдения, созданный для непрерывного длительного статистического наблюдения за определенной совокупностью. Виды статистического наблюдения В соответствии с этим по времени регистрации фактов в статистике различают текущее (непрерывное) наблюдение и прерывное. Последнее, в свою очередь, может быть единовременным, если наблюдение происходит от случая к случаю, по мере необходимости, и периодическим, если оно повторяется через определенные равные интервалы времени (год, 5 лет, 10 лет и т.д.). По охвату единиц наблюдаемого объекта в статистике различают сплошное и несплошное наблюдение. Несплошное наблюдение может быть осуществлено по-разному. Различают следующие его виды: 1) наблюдение основного массива; 2) анкетное; 3) выборочное; 4) монографическое. Способы статистического наблюдения 1. непосредственное наблюдение 2. документальный способ 3. опрос
Опрос может быть осуществлен следующими способами: • экспедиционным; • способом саморегистрации; • корреспондентским; • явочным. Программно-методологические вопросы включают в себя: - определение цели, объекта и единицы наблюдения; - разработку программы наблюдения и статистического формуляра, содержащего ее.
Определить объект наблюдения — значит точно установить границы изучаемой совокупности, т.е. решить, что должно быть обследовано или кто должен быть обследован в процессе наблюдения.
Единицей наблюдения в статистике называют ту единицу, тот элемент объекта наблюдения, который характеризуется рядом признаков и относительно которого ведется регистрация этих признаков.
Под программой статистического наблюдения понимается перечень тех признаков, которыми каждая единица наблюдения должна быть охарактеризована. Другими словами, это перечень вопросов, на которые в процессе наблюдения должны быть получены ответы. Составить программу статистического наблюдения — значит выбрать те признаки, которые помогут решить намеченную наблюдением цель, т.е. программа должна определяться целью наблюдения. Статистические формуляры, содержащие программу и результаты регистрации, встречаются двух видов: индивидуальные (карточные) и списочные. Организационные вопросы статистического наблюдения включают в себя решение таких важных моментов, как определение: • субъекта наблюдения; • места и времени наблюдения; • организационной формы, вида и способа наблюдения. Сводка данных, полученных в результате статистического наблюдения, состоит в систематизации, обработке и получении общих и групповых итогов, а также расчете производных показателей (средних и относительных величин). По способу организации различают централизованную и децентрализованную сводки. Группировкой называется расчленение единиц статистической совокупности на группы, однородные по какому-либо одному или нескольким признакам. Виды группировок Каждая единица исследуемой совокупности обладает рядом свойств, или признаков. Отдельные значения, которые может принимать тот или иной варьирующий признак, называются его вариантами. По характеру вариантов признаки делятся на атрибутивные и количественные. Признак называется атрибутивным в том случае, если его варианты не выражаются числами, и количественным, если его варианты выражаются в виде чисел. Признаки, на основе которых получена группировка, называются группировочными. Например, население может быть сгруппировано на основе таких признаков, как пол, национальность, статус в занятости. Эти признаки являются атрибутивными. Группировки, полученные по этим признакам, называются атрибутивными или качественными. Если группировка получена по количественному признаку, она называется количественной. Анализируя экономическую и социальную жизнь общества, выделяют и изучают отдельные типы явлений. Такого рода группировки называются типологическими. При анализе явлений часто используют пространственные группировки, созданные по географическому признаку, при этом в основу группировок могут быть положены существующее административно-территориальное деление, природно-климатические зоны, части света и т.д. Для исследования зависимости между явлениями используют аналитические группировки. При их построении можно установить взаимосвязь между двумя признаками и более. При этом один признак будет результативным, а другой (другие) – факторным. Факторными называются признаки, под воздействием которых изменяются результативные признаки. Если распределение признака в границах его вариации достаточно равномерно или близко к нормальному, диапазон колебаний признака разбивают на равные интервалы, длину которых определяют по формуле
где хmax — максимальное значение признака в совокупности; хmin — минимальное значение признака в совокупности; k — число групп. Число групп может быть задано (на основе опыта предыдущих обследований). В том случае, если вопрос о числе групп приходится решать самостоятельно, можно использовать формулу Стерджесса для определения оптимального числа групп:
где N – число единиц в совокупности. Статистические таблицы Результаты сводки и группировки статистических данных оформляются в статистические таблицы. Статистическая таблица –– это форма наиболее краткого и рационального изложения цифровых данных об изучаемой статистической совокупности. Каждая статистическая таблица содержит подлежащее и сказуемое. Подлежащим таблицы называется объект, отдельные единицы или его части (группы), которые характеризуются соответствующими показателями. Сказуемым называются показатели, которые характеризуют подлежащее. Подлежащее статистической таблицы может быть простым и сложным. По характеру подлежащего различают простые, групповые и комбинационные таблицы. В простой таблице подлежащее представляет перечень отдельных единиц изучаемого объекта. В групповых таблицах статистическая совокупность разбивается на отдельные группы по какому-то одному признаку. При этом каждую группу можно охарактеризовать одним или несколькими показателями. В комбинационных таблицах объект исследования, т.е. подлежащее, разбивается на группы не по одному, а по нескольким признакам. Разработка сказуемого таблицы также может быть простой и сложной. При простой разработке показатели, характеризующие подлежащее таблицы, располагаются параллельно друг другу. При сложной разработке сказуемого один признак комбинируется с другим. Статистические графики Диаграмма — изображение статистических данных при помощи геометрических фигур, линий, точек. Картограмма — это географическая (контурная) карта, которая графически характеризует пространственное распределение какого-либо статистического показателя путем различной окраски, штриховки и т. д. (например, плотность населения в различных регионах). Картодиаграмма — это совмещение картограммы с диаграммой, т. е. в отдельных районах условными знаками наносят абсолютные значения статистических показателей. Линейные диаграммы — наиболее простой способ наглядного изображения статистических данных, когда изучаемое явление представляется в виде отрезков ломаной линии, называемой статистической кривой. Они применяются для характеристики и сравнения развития различных явлений во времени, пространстве, а также для отображения взаимосвязи между явлениями. Для сравнения различных величин между собой и для изображения динамики могут быть использованы столбиковые (ленточные) диаграммы. Структурные диаграммы применяются для изображения структуры явления и характеристики структурных сдвигов. Знаки Варзара (по имени статистика В. Е. Варзара) являются разновидностью столбиковых диаграмм. Они позволяют отобразить на графике сложное явление, представляющее собой произведение двух показателей. Под статистическим показателем понимается обобщающая количественная характеристика изучаемого объекта или его свойства. Именно на этапе статистической сводки от индивидуальных значений признаков у отдельных единиц совокупности путем суммирования переходят к показателям совокупности, которые называются обобщающими. В зависимости от методов расчета обобщающие показатели могут быть абсолютными, относительными или средними величинами. Абсолютные величины Абсолютные обобщающие показатели — это число единиц по совокупности в целом или по ее отдельным группам, которое получают в результате суммирования зарегистрированных значений признаков первичного статистического материала. Данные показатели могут быть получены и расчетным путем на основе других показателей (например, прирост банковских вкладов населения за период определяется как разность вкладов на конец и начало периода). Широкое применение находят натуральные единицы измерения, как простые (тонна, штука, квадратный и кубический метр, километр и т.д.), так и сложные, представляющие собой комбинацию двух величин (тонно-километр, киловатт-час и др.). Разновидностью натуральных показателей являются условно-натуральные показатели. Их применяют для получения абсолютных обобщающих показателей, когда отдельные группы слагаемых, входящие в совокупность, не поддаются непосредственному суммированию. В качестве абсолютных обобщающих показателей используют стоимостные показатели, они позволяют соизмерить в денежной форме величины, которые нельзя соизмерить в натуральной форме (например, затраты на производство и расходы населения). Кроме того, в качестве абсолютных обобщающих показателей используют и показатели, измеренные в единицах труда. Относительные величины Относительная величина представляет собой результат деления (сравнения) двух величин. В числителе дроби стоит величина, которую сравнивают, в знаменателе – величина, с которой сравнивают. Последняя называется базой (или основанием) сравнения. Полученная относительная величина выражена в виде коэффициента, который показывает, во сколько раз сравниваемый абсолютный показатель больше базисного. В данном примере база сравнения принята за единицу. В случае если основание принимается за 100, относительная величина выражается в процентах, если за 1000 – в промилле, если за 10 000 – в продецимилле. Относительные величины структуры показывают удельный вес каждой группы в общей численности совокупности. Их получают путем деления численности каждой группы, входящей в совокупность, на численность всей совокупности. Относительные величины структуры дают возможность сопоставлять структуры одной и той же совокупности в различные моменты времени. Такое сопоставление позволяет делать выводы о тенденциях и закономерностях структурных изменений во времени. Относительные величины динамики — это результат сопоставления уровней одного и того же явления, относящихся к различным периодам или моментам времени. При определении относительных показателей динамики важно обеспечить сопоставимость показателей, которые участвуют в расчете. Несопоставимость может возникнуть по многим причинам: меняется методология расчета показателей или степень охвата совокупности, показатели относятся к периодам разной продолжительности и т.д. Относительные величины сравнения получают в результате сопоставления одноименных абсолютных показателей, относящихся к разным совокупностям. При определении относительных величин сравнения необходимо обеспечить единство методологии исчисления абсолютных показателей, подлежащих сопоставлению. Относительные величины интенсивности получают, сопоставляя разноименные признаки одной совокупности, а также объекты двух связанных между собой совокупностей. К показателям интенсивности, полученным на основе разных совокупностей, относятся плотность населения (число людей, приходящихся на 1 км2 территории), фондоотдача (стоимость продукции, произведенной на 1 руб. основных фондов) и т.п. В этом случае единицы измерения относительных величин интенсивности определяются показателями, на основе которых они рассчитаны. Относительные величины координации получают как соотношение между частями одного целого. Примерами такого рода показателей являются соотношение числа мужчин и женщин, отношение численности неработающих лиц к численности занятого населения, отношение стоимости импортных продуктов питания к стоимости отечественного продовольствия и др. Средние величины Средняя величина – это обобщающая характеристика множества индивидуальных значений некоторого количественного признака. В статистике используются различные виды (формы) средних величин. Наиболее часто применяются следующие средние величины: - средняя арифметическая; - средняя гармоническая; - средняя геометрическая; - средняя квадратическая. - Средняя арифметическая — самый распространенный вид средней величины. Следует отметить, что если вид средней величины не указывается, подразумевается средняя арифметическая. - Средняя арифметическая простая рассчитывается по формуле - - а средняя арифметическая взвешенная — по формуле - - где хi — вариант; - fi — частота, или статистический вес варианта. - Средняя гармоническая вычисляется в тех случаях, когда приходится суммировать не сами варианты, а обратные им величины: - 1/х1, 1/х2, …, 1/хn. - Формула средней гармонической простой такова: - - Средняя гармоническая взвешенная определяется по формуле - - где Vi — веса для обратных значений хi. - Средняя геометрическая используется для анализа динамики явлений и позволяет определить средний коэффициент роста. При расчете средней геометрической индивидуальные значения признака обычно представляют собой относительные показатели динамики, построенные в виде цепных величин, как отношения каждого уровня ряда к предыдущему уровню. - Для вычисления средней геометрической простой используем формулу: - - Если использовать частоты, то получим формулу средней геометрической взвешенной: - - Средняя квадратическая применяется, когда изучается вариация признака. В качестве вариантов используются отклонения фактических значений признака либо от средней арифметической, либо от заданной нормы. - Для несгруппированных данных используют формулу средней квадратической простой: - - для сгруппированных данных — формулу средней квадратической взвешенной: - - Средняя арифметическая, средняя гармоническая, средняя геометрическая и средняя квадратическая, рассчитанные для одного и того же ряда вариантов, отличаются друг от друга: - - Это так называемое правило мажорантности средних, которое впервые сформулировал профессор А.Я. Боярский. Мода Мода — это значение признака, которое чаще всего встречается в вариационном ряду. Во многих случаях эта величина наиболее характерна для ряда распределения и вокруг нее концентрируется большая часть вариантов. Значение моды внутри модального интервала определяется по интерполяционной формуле
где xk–1— нижняя граница модального интервала; hk — длина модального интервала; mk –1, mk, mk+1 — частота интервала, соответственно предшествующего модальному, модального и следующего за модальным. Для ряда с неравными интервалами модальный интервал определяется по наибольшей плотности распределения. Строго говоря, мода – это значение признака, которому соответствует максимальная плотность распределения. Поэтому в формуле мод вместо частот mk –1, mk, mk+1 следует взять плотности распределения yk –1, yk, yk+1. В этом случае значение моды
Графически моду определяют по гистограмме распределения.
Медиана Медианой называют такое значение признака, которое приходится на середину ранжированного ряда. Таким образом, в ранжированном ряду распределения одна половина ряда имеет значения признака больше медианы, другая — меньше медианы. Точное нахождение медианы на данном интервале осуществляется по следующей интерполяционной формуле:
где xk –1 —нижняя граница медианного интервала; hk — длина медианного интервала; Fk – 1 — накопленная частота интервала, предшествующего медианному; mk — частота медианного интервала. Виды рядов динамики В одних рядах уровни выражены абсолютными показателями, в других – средними или относительными. В зависимости от вида показателей уровней ряда и ряды динамики также подразделяют на ряды абсолютных, относительных и средних величин (показателей). На основе рядов абсолютных величин образуются ряды динамики относительных и средних величин, поэтому ряды абсолютных величин рассматривают как исходные, а ряды относительных и средних величин — как производные. Ряды относительных величин могут характеризовать: темпы роста (или снижения) определенного показателя; изменение удельного веса того или иного показателя в совокупности; изменение показателей интенсивности отдельных явлений и др. Кроме того, уровни рядов динамики могут относиться к определенным моментам времени (датам) или же периодам (интервалам). В соответствии с этим в статистике различают моментные и интервальные ряды динамики. Моментным называется ряд, уровни которого характеризуют значение показателя (явления) по состоянию на определенные моменты времени (дату). Интервальным называется ряд, уровни которого характеризуют значение показателя, достигнутое за определенный период (интервал) времени. Смыкание рядов динамики Под смыканием рядов динамики понимают объединение в один ряд (более длинный) двух или нескольких рядов, уровни которых исчислены по разным методологиям или в разных границах. При этом для осуществления такого смыкания необходимо, чтобы данные для одного из периодов (переходного) были исчислены в абсолютных и относительных величинах. Метод укрупнения интервалов Простейший метод сглаживания уровней ряда — укрупнение интервалов, для которых определяется итоговое значение или средняя величина исследуемого показателя. Этот метод особенно эффективен, если первоначальные уровни ряда относятся к коротким промежуткам времени. Метод скользящей средней По сути метод скользящей средней несколько схож с предыдущим, но в данном случае фактические уровни заменяются средними уровнями, рассчитанными для последовательно подвижных (скользящих) укрупненных интервалов, охватывающих т уровней ряда. Сглаживание методом скользящей средней можно проводить по любому числу членов т, но удобнее, если т — нечетное число, т. к. в этом случае скользящая средняя сразу относится к конкретной временной точке — середине (центру) интервала. Если же т — четное, то скользящая средняя относится к промежутку между временными точками: например, при сглаживании по четырем членам средняя из первых четырех уровней будет находиться между второй и третьей датой, следующая средняя –– между третьей и четвертой и т.д. Тогда, чтобы сглаженные уровни относились непосредственно к конкретным временным точкам (датам), из каждой пары смежных промежуточных значений скользящих средних находят среднюю арифметическую, которую и относят к определенной дате (периоду). Такой прием двойного расчета сглаженных уровней называется центрированием. Недостатком метода скользящей средней является то, что сглаженный ряд «укорачивается» по сравнению с фактическим с двух концов: при нечетном т на (т — 1)/2 с каждого конца, а при четном — на т/2 с каждого конца. Аналитическое выравнивание Более совершенный метод обработки рядов динамики в целях устранения случайных колебаний и выявления тренда –– выравнивание уровней ряда по аналитическим формулам (или аналитическое выравнивание). Суть аналитического выравнивания заключается в замене эмпирических (фактических) уровней уi теоретическими уt, которые рассчитаны по определенному уравнению, принятому за математическую модель тренда, где теоретические ровни рассматриваются как функция времени: yt = f(t). При этом каждый фактический уровень yt рассматривается как cумма двух составляющих: уi =f(t) +ξ t, где f(t)=yt — систематическая составляющая, отражающая тренд и выраженная определенным уравнением, а ξ t — случайная величина, вызывающая колебания уровней вокруг тренда. Задача аналитического выравнивания сводится к следующему: • определение на основе фактических данных вида (формы) гипотетической функции yt = f(t), способной наиболее адекватно отразить тенденцию развития исследуемого показателя; • нахождение по эмпирическим данным параметров указанной функции (уравнения); • расчет по найденному уравнению теоретических (выравненных) уровней. В аналитическом выравнивании наиболее часто используются следующие простейшие функции: · линейная (прямая): · показательная: · гиперболическая: · парабола 2-го (или более высокого) порядка: · ряд Фурье: Здесь уt — теоретические (выравненные) уровни (читается: «игрек, выравненный по t»), t — условное обозначение времени (1, 2, 3, ...), а0, a1, а2 — параметры аналитической функции, k — число гармоник (при выравнивании по ряду Фурье). Выбор той или иной функции для выравнивания ряда динамики осуществляется, как правило, на основании графического изображения эмпирических данных, дополняемого содержательным анализом особенностей развития исследуемого показателя (явления) и специфики разных функций, их возможности отразить те или иные нюансы развития. Определенную вспомогательную роль при выборе аналитической функции играют также механические приемы сглаживания (укрупнение интервалов и метод скользящей средней). Частично устраняя случайные колебания, они помогают более точно определить тренд и выбрать адекватную модель (уравнение) для аналитического выравнивания. Агрегатные индексы Агрегатный способ построения (исчисления) общих индексов сводится к выражению с помощью определенных соизмерителей итогового (суммарного) значения несопоставимых в физических единицах показателей в сложной совокупности («агрегате») и последующему сопоставлению такой суммы в отчетном и базисном периодах. Общий индекс, полученный путем сопоставления итоговых показателей, количественно выражающих сложное явление в отчетном и базисном периодах с помощью соизмерителей, называют агрегатным. Соответственно, и способ исчисления общего индекса таким путем (через соизмерители) называется агрегатным. Обозначая объем продукции (товаров) через q, а цены — через р, можно представить стоимость продукции в базисном периоде как ∑ q0 p0 , а в отчетном — как ∑ q1 p1. Сопоставляя эти два показателя, получим индекс стоимости
Поэтому общий индекс, исчисленный как отношение стоимости продукции двух периодов в одних и тех же ценах, называют агрегатным индексом физического объема (обозначается Iq или Iф.об). Формулу агрегатного индекса физического объема можно записать двояко:
где q0 и q1 — объем продукции различных видов соответственно в базисном и отчетном периоде. ∑ q0 p0 — стоимость продукции базисного периода в базисных ценах; ∑ q1 p0 — стоимость продукции отчетного периода в базисных ценах. Агрегатный индекс цен. По аналогии с индексом физического объема для определенного набора товаров (продуктов) может быть построен и агрегатный индекс цен (индекс качественного показателя). При этом рассуждения остаются теми же: если нельзя суммировать цены на различные товары, то можно суммировать и сопоставлять стоимости этих товаров.
В таком виде, т.е. построенный по продукции базисного периода, этот индекс известен как индекс цен Ласпейреса.
Такой индекс, т.е. построенный по продукции текущего периода, известен как индекс цен Пааше. Индекс структурных сдвигов При изучении качественных показателей часто приходится рассматривать изменение во времени (или пространстве) средней величины индексируемого показателя для определенной однородной совокупности. Например, в статистических сборниках публикуются данные о динамике средних цен на определенные продукты, средней урожайности зерновых культур, средней номинальной заработной плате в отдельных отраслях экономики и т.д. Если любой качественный индексируемый показатель обозначить через х, аего веса – через f, то динамику среднего показателя можно отразить как за счет изменения обоих факторов (х и f), так и за счет каждого фактора отдельно. В результате получим три различных индекса: • индекс переменного состава; • индекс фиксированного состава; • индекс структурных сдвигов. Индекс переменного состава отражает динамику среднего показателя (для однородной совокупности) за счет изменения индексируемой величины х у отдельных элементов (частей целого) и за счет изменения весов f, по которым взвешиваются отдельные значения х. Любой индекс переменного состава – это отношение двух средних величин для однородной совокупности (за два периода или по двум территориям):
Индекс фиксированного состава отражает динамику среднего показателя лишь за счет изменения индексируемой величины х, при фиксировании весов на уровне, как правило, отчетного периода f1:
По аналогии можно показать динамику среднего показателя лишь за счет изменения весов f при фиксировании индексируемой величины на уровне базисного периода х0. Такой индекс условно назван индексом структурных сдвигов (Iстр):
Общая теория статистики Статистикой часто называют совокупность сведений (фактов) о разных явлениях в той или иной стране или ее регионах. Статистика – практическая деятельность людей, направленная на сбор, обработку и анализ массовых данных, относящихся к тем или иным сферам общественной жизни. Первое направление возникло в Германии и известно как государствоведение, или описательная школа (Герман Конринг). Второе направление развития статистики как науки возникло в Англии и известно под названием «политическая арифметика». Основателем школы этого направления был Уильям Петти. Пожалуй, можно сказать, что под влиянием идей (и практики) Кетле в XIX в. возникло и успешно развивалось третье направление статистической науки — математико-статистическое. Изучаемые статистикой массовые явления в виде множества однокачественных единиц с отличающимися индивидуальными признаками называют статистическими совокупностями. Исходя из этого можно сказать, что предметом статистики являются различные статистические совокупности, исследование которых связано с количественной характеристикой и выявлением присущих им закономерностей в конкретных условиях места и времени. Элементы, множество которых образует изучаемую статистическую совокупность, называют единицами совокупности. Каждая единица совокупности может быть охарактеризована разного рода качественными (атрибутивными) и количественными признаками. Закономерность, выявленная на основе массового наблюдения, т.е. проявившаяся в большой массе данных через преодоление свойственной ее единичным элементам случайности, называется статистической закономерностью. Массовое наблюдение, группировка и сводка его результатов, вычисление и анализ обобщающих показателей — все это вместе составляет специфический метод статистики. Научно организованный сбор сведений, заключающийся в регистрации тех или иных фактов, признаков, относящихся к каждой единице изучаемой совокупности, именуют статистическим наблюдением. Обработка собранных первичных данных, включающая их группировку, обобщение и оформление в таблицах, составляет второй этап статистического исследования, который именуют сводкой. На основе итоговых данных сводки осуществляется научный анализ исследуемых явлений – третий этап статистического наблюдения. Формы организации статистического наблюдения По своей организации статистическое наблюдение может быть осуществлено по-разному. Различают следующие формы его организации: -статистическая отчетность; -специально организованные статистические обследования (наблюдения); -регистры. Популярное:
|
Последнее изменение этой страницы: 2016-08-24; Просмотров: 1587; Нарушение авторского права страницы
