Как найти единицу наблюдения

1. Организация
   статистического исследования.
   Характеристика этапов.

2. Содержание
   плана и программы статистического
   исследования. Виды планов статистического
   наблюдения.

3. Статистическое
   наблюдение. Сплошное и несплошное
   статистическое исследование. Виды
   несплошного статистического исследования.

4. Статистическое
   наблюдение (сбор материалов).

5. Статистическая
   группировка и сводка. Типологическая
   и вариационная группировка.

6. Статистические
   таблицы, виды, требования к построению.

Единица
наблюдения
– каждый первичный элемент, составляющий
статистическую совокупность и являющийся
носителем признаков, подлежащих учету.
Единица наблюдения определяется целью
и задачами статистичес­кого исследования,
а также избранным объектом изучения
(при изучении больничной летальности
единицей наблюдения будет больной,
умерший в стационаре)

Единицы
наблюдения имеют признаки сходства и
различия. Призна­ки сходства служат
основанием
для объединения единиц наблюдения в
совокупность.
Признаки, по которым различаются элементы
статисти­ческой совокупности, подлежат
регистрации и называются учетными
признаками,
которые могут быть:

а)
качественными
(атри­бутивные, описательные: пол,
профессия, нозологическая форма
заболевания) и количественными
(выражены числом: масса тела, рост,
возраст, продолжительность болезни).

б)
по роли в изучаемой совокупности –
факторные
(признаки,
под влиянием которых изменяются другие,
за­висящие от них признаки) и
результативные
(признаки,
зависящие от факторных). С изменением
величины факторного признака происхо­дит
изменение результативного (с увеличением
возраста ребен­ка увеличивается его
рост)

16

Статистическое
исследование (СИ)
позволяет получить представление о том
или ином явлении, изучить его размер,
уровень, выявить закономерности.
Предметом СИ могут быть здоровье
населения, организация медицинской
помощи, факторы внешней среды, влияющие
на здоровье и т.д.

При
проведении СИ могут быть использованы
2
методических подхода:

1)
изучение интенсивности явления в среде,
распространенности явления, выявление
тенденций состояния здоровья населения
– проводятся на генеральных совокупностях
или достаточно больших по численности
выборочных совокупностях, позволяющих
получить интенсивные показатели и
обоснованно перенести полученные данные
на всю генеральную совокупность

2)
проведение строго спланированных
исследований по изучению отдельных
факторов без выявления интенсивности
явления в среде – проводятся, как правило,
на небольших по численности совокупностях
с целью выявления новых факторов,
изучения неизвестных или малоизвестных
причинно-следственных связей

Этапы
статистического исследования:

17

1
этап. Составление плана и программы
исследования
определяется цель и задачи исследования,
составляется план и программа
иссле­дования, разрабатывается
программа сводки статистического
мате­риала и решаются организационные
вопросы.

разработать
организационный
план –
определение 1) места (административно-территориальных
границ наблюдения), 2) времени (конкретных
сроков осуществления наблю­дения,
проведения разработки и анализа
материала) и 3) субъекта ис­следования
(организаторов, исполнителей, методического
и органи­зационного руководства,
источников финансирования исследования).

г)
разработка плана
исследования
– включает определение:

–
объекта исследования (статистической
совокупнос­ти);

–
объема исследования (сплошное, не
сплошное);

–
видов (текущее, единовременное);

–
способов сбора статистической информации.

д)
необходимо составить программу
исследования (наблюдения)
– включает:

–
определение единицы наблюдения;

–
перечень вопросов (учетных признаков),
подлежащих регистра­ции в отношении
каждой единицы наблюдения

–
разработку блан­ка с перечнем вопросов
и признаков, подлежащих учету;

–
разработку макетов таблиц, в которые
затем вносятся результа­ты исследования.

Источниками
получения информации
могут служить медицин­ские документы
(истории болезни, и индивидуальные карты
амбула­торного больного, истории
развития ребенка, истории родов),
от­четные формы лечебно-профилактических
учреждений и др.

е)
необходимо составить программу сводки
полученных данных, которая включает
установление принципов группировки,
выделение группировочных признаков,
определение
комбинаций этих признаков, составление
макетов статистических таблиц.

18,
19

2
этап. Сбор материала (статистическое
наблюдение)
– – заключается в регистрации отдельных
случаев изу­чаемого явления и
характеризующих их учетных признаков
в регис­трационные бланки. Статистическое
наблюдение может быть:

а)
по времени:

1)
текущим
– явление изучается за какой-то от­дельный
период времени (неделю, квартал,
год и т.д.)
путем пов­седневной регистрации
явления по мере возникновения каждого
слу­чая (учет числа родившихся,
умерших,
заболевших,
выписанных
из стационара). Так учиты­ваются быстро
меняющиеся явления.

2)
единовременным
– статистические данные собирают­ся
на определенный (критический) момент
времени (перепись населения, изучение
физического развития детей, профилактические
осмотры населения). Единовременная
ре­гистрация отражает состояние
явления на момент изучения, используется
для изучения медленно меняющихся
явлений.

б)
в зависимости от полноты охвата изучаемого
явления:

1)
сплошное
– изучаются все входящие в состав
со­вокупности единицы наблюдения,
т.е. генеральная совокупность. Проводят
с целью установления абсолютных размеров
явления (общей численности населения,
общего количества родившихся или
умерших). Применяется и в тех случаях,
когда сведения необходимы для оперативной
работы (учет инфекционной заболеваемости,
нагрузка врачей и др.)

2)
несплошное
– изучается лишь часть генеральной
совокупности, делится на несколько
видов:

1.
монографический
метод – дает
детальное описание отдельных ха­рактерных
в каком-либо отношении единиц совокупности
и глубокое, всестороннее описание
объектов.

2.
метод основного
массива –
предполагает изучение тех объектов, в
которых сосредоточено значительное
большинство единиц наблюде­ния.
Недостатком этого метода является то,
что остается неохва­ченной исследованием
часть совокупности, хотя и небольшая
по размерам, но которая может значительно
отличаться от основного мас­сива.

3.
анкетный
метод – это
сбор статистических данных с помощью
спе­циально разработанных анкет,
адресованных определенному кругу лиц.
Это исследование основано на принципе
добровольности, поэто­му возврат
анкет зачастую бывает неполным. Нередко
ответы на пос­тавленные вопросы носят
отпечаток субъективности и случайности.
Этот метод применяется для получения
приблизительной характеристики
изучаемого явления.

4.
выборочный
метод – самый
распространенный метод, сводится к
исследованию некоторой спе­циально
отобранной части единиц наблюдения для
характеристики всей генеральной
совокупности. Преимуществом этого
метода являет­ся получение результатов
высокой степени надежности, а также
зна­чительно более низкая стоимость.

в)
по способу получения сведений в ходе
проведения и характеру его осуществления

1.
непосредственное
наблюдение(клинический
осмотр больных,
проведение
лабораторных,
инструментальных
исследований,
антропо­метрические
измерения и т. п.)

2.
социологические
методы: метод
интервью (очный опрос), анке­тирование
(заочный опрос – анонимный или неанонимный)
и др.;

3. документальное
исследование(выкопировка
сведений из учет­но-отчетных медицинских
документов, сведения официальной
статис­тики учреждений и организаций.)

20

3
этап. Разработка материала, статистическая
группировка и сводка –
начинается с проверки и уточнения числа
наблюдений,
полноты и
правильности по­лученных сведений,
выявлении
и устранении ошибок, дубликатов за­писей
и т. д.

Для
правильной разработки материала
применяется шифровка
пер­вичных учетных документов,
т.е. обозначение
каждого признака и его группы знаком –
буквенным или цифровым

Группировка
– расчленение
совокупности изучаемых данных на
од­нородные,
типичные
группы по наиболее существенным
признакам. Группировка может проводиться
по качественным и количественным
признакам. Выбор группировочного
признака зависит от характера изучаемой
совокупности и задач исследования.

а)
типологическая
группировка
производится по качественным
(опи­сательным, атрибутивным) признакам
(пол, профессия,
группы болезни)

б)
вариационная
группировка
(по количественным признакам) прово­дится
на основании числовых размеров признака
(воз­раст,
длительность
заболевания, продолжительность лечения
и т.д.). Количественная группировка
требует решения вопроса о величине
группировочного интервала и кол групп.

Рекомендуется
следующее число групп: до 40 наблюдений
– 5-6 групп, 40-60 наблюдений 6-8 групп, 60-100
наблюдений – 7-10 групп и т.д.

Закончив
группировку материала, приступают к
сводке
– обобщение единичных случаев,
полученных
в результате статистического исследования,
в определенные группы, их подсчет и
внесение в макеты таблиц.

Сводку статистического
материала проводят при помощи
статисти­ческих таблиц. Таблица,
не заполненная
цифрами,
называется
макетом.

21

Статистические
таблицы бывают перечневые,
хронологические,
тер­риториальные.

Таблица
имеет подлежащее и сказуемое. Статистическое
подлежа­щее обычно размещается по
горизонтальным строкам в левой части
таблицы и отражает главный, основной
признак. Статистическое ска­зуемое
размещается слева направо по вертикальным
графам и отра­жает дополнительные
учетные признаки.

Статистические
таблицы делятся на:

а)
простые
– представлено числовое распределение
мате­риала по одному признаку,
составных
частей его. Простая таблица содержит
обычно простой перечень или итог по
всей сово­купности изучаемого явления.

б)
групповые
– представлено сочетание двух признаков
в связи друг с другом

в)
комби­национные
– дается распределение материала по
трем и более взаимосвязанным признакам

При
составлении таблиц должны соблюдаться
определенные требо­вания:

–
каждая таблица должна иметь заголовок,
отражающий ее содержание;

–
внутри таблицы все графы также должны
иметь четкие краткие наз­вания;

–
при заполнении таблицы все клетки
таблицы должны содержать соответствующие
числовые данные.

–
после заполнения таблицы в нижней
горизонтальном ряду и в пос­леднем
справа вертикальном столбце подводятся
итоги верти­кальных граф и горизонтальных
строк.

–
таблицы должны иметь единую последовательную
нумерацию.

4
этап. Статистический анализ изучаемого
явления, формулировка выводов
– вычисление ста­тистических показателей
(частоты,
структуры,
средних
размеров изучаемого явления ), их
графическое изображение,
динамика,
тенденции,
устанавливаются связи между явлениями.
даются
прогнозы и т.д. В зак­лючение делаются
выводы.

5
этап. Литературная обработка и оформление
полученных результатов
– в виде статьи, отчета, доклада,
диссертации
и др

1. Относительные
   величины, виды, методы расчета. Возможные
   ошибки в применении относительных
   величин. 23. Интенсивные показатели.
   Методика расчета, единицы измерения,
   использование в работе организаций
   здравоохранения.24. Экстенсивные
   показатели. Методика расчета, единицы
   измерения, использование в работе
   организаций здравоохранения.25. Показатели
   наглядности и соотношения. Методика
   расчета, использование в работе
   организаций здравоохранения.

22,23

Относительные
величины (показатели,
коэффициенты)
получают­ся в результате отношения
одной абсолютной величины к другой.
Наиболее часто используются следующие
показатели:

а)
интенсивные
– показатели частоты,
интенсивности,
распростра­ненности явления в среде,
продуцирующей
данное явление.

В
здравоохранении изучаются заболеваемость,
смертность,
инвалидность,
рождаемость и другие показатели здоровья
населения. Средой,
в ко­торой
происходят процессы, является население
в целом или его от­дельные группы
(возрастные, половые, социальные,
профессио­нальные
и др.). В медико-статистических исследованиях
явление представляет собой как бы
продукт среды. Например,
население
(среда) и заболевшие (явление); больные
(среда) и умершие (яв­ление) и т. д.

Величина
основания выбирается в соответствии в
величиной пока­зателя – на 100, 1000, 10000,
100000, в зависимости от этого показатель
выражается в процентах,
промилле,
продецимилле,просан­тимилле.

Интенсивные
показатели могут быть

1. общими
– характеризуют явление в целом (общие
показатели рождаемости,
смертности,
заболеваемос­ти, вычисленные ко всему
населению административной территории)

2. специальными
(погрупповыми)
– применяются для характеристики частоты
явления в различных группах ( заболе­ваемость
по полу, возрасту,
смертность
среди детей в возрасте до 1 года,
летальность
по отдельным нозологическим формам и
т.д.)

Интенсивные
показатели применяются в медицине:

–
для определения уровня, частоты,
распространенности явления

–
для сравнения частоты явле­ния в двух
различных совокупностях

–
для изучения изменений часто­ты
явления в динамике.

Графически
интенсивные показатели могут быть
представлены в виде любых из названных
ниже диаграмм при наличии необходимой
информации:

–
линейной диаграммы (график) – применяется
для изображения динамики явления.

–
радиальной диаграммы – является
разновидностью линейной диаграммы,
применяется для изображения динамики
явления за замкнутый цикл времени:
сутки, неделя, месяц, год. Например,
сезонные колебания инфекционной
заболеваемости, суточные колебания
числа вызовов скорой помощи, колебания
по дням недели числа выписываемых и
госпитализируемых в стационары больных
и т.д. – столбиковой или ленточной
диаграммы;

Интенсивные
показатели графически изображаются
также в виде плоскостных диаграмм. К
ним относятся — столбиковые и ленточные
диаграммы.

В
виде столбиков целесообразно изображать
интенсивные показатели для одного
периода, но для разных заболеваний,
территорий, коллективов или, наоборот,
в разные периоды времени, но для одного
заболевания, территории, коллектива.

24

б)
экстенсивные
– показатели удельного веса, структуры,
характе­ризуют распределение явления
на составные части, его внутреннюю
структуру. Вычисляются экстенсивные
показатели отношением части явления к
целому и выражаются в процентах или
долях единицы.

Экстенсивные
показатели используются для определения
структу­ры явления и сравнительной
оценки соотношения составляющих его
частей. Экстенсивные
показатели всегда взаимосвязаны между
собой, т. к.
их сумма всегда равна 100 процентам: так,
при изучении структуры заболеваемости
удельный вес отдельного заболевания
мо­жет возрасти:

–
при истинном росте числа заболеваний

–
при одном и том же его уров­не, если
число других заболеваний снизилось

–
при снижении числа данного заболевания,
если уменьшение
числа других заболеваний происходит
более быстрыми темпами.

При
анализе экстенсивный показатель следует
применять с осторожностью и помнить,
что им пользуются только для характеристики
состава (структуры) явления в данный
момент времени и в данном месте.

Примеры
использования в работе врача:
лейкоцитарная формула; структура
населения по полу, возрасту, социальному
положению; структура заболеваний по
нозологии; структура причин смерти.

Способы графического
изображения экстенсивного показателя
25

Поскольку
экстенсивный показатель — показатель
статики, то графически он изображается
только в виде внутристолбиковой или
секторной (круговой) диаграммы, которые
являются разновидностями плоскостных
диаграмм, которые представляют цифровые
данные в виде геометрических фигур в
двух измерениях.

в)
соотношения
– представляют собой соотношение двух
самостоя­тельных, независимых друг
от друга,
качественно
разнородных вели­чин, сопоставляемых
только логически.

Примеры
использования в работе врача:
показатели обеспеченности населения
врачами, больничными койками; показатели,
отражающие число лабораторных исследований
на 1 врача и т.д.

г)
наглядности
– применяются с целью более наглядного
и дос­тупного сравнения статистических
величин. Показатели наглядности
представляют удобный способ преобразования
абсолютных, относи­тельных или средних
величин в легкую для сравнения форму.
При вы­числении этих показателей одна
из сравниваемых величин приравни­вается
к 100 (или 1), а остальные величины
пересчитываются соответственно этому
числу.

Показатели
наглядности указывают, на сколько
процентов или во сколько раз произошло
увеличение или уменьшение сравниваемых
ве­личин. Показатели наглядности
используются чаше всего для сравне­ния
данных в динамике,
чтобы
представить закономерности изучае­мого
явления в более наглядной форме.

При
пользовании относительными величинами
могут быть допущены
некоторые ошибки:

1.
иногда судят об изменении частоты
явления на основе экстенсив­ных
показателей, которые характеризуют
структуру явления, а не его интенсивность.

2.
нельзя складывать и вычитать статистические
показатели,
кото­рые
рассчитаны из совокупностей,
имеющих
разную численность,
ибо это
приводит к грубым искажениям показателя.

3.
при расчете специальных показателей
следует правильно выби­рать знаменатель
для расчета показателя: например,
показатель
послеоперационной летальности необходимо
рассчитывать по отно­шению к
оперированным,
а не всем
больным.

4.
при анализе показателей следует учитывать
фактор времени: нельзя сравнивать между
собой показатели, вычисленные за
раз­личные периоды времени (показатель
заболеваемости за год и за полугодие),
что может
привести к ошибочным суждениям.

5.
нельзя сравнивать между собой общие
интенсивные показатели, вычисленные
из неоднородных по составу совокупностей,
пос­кольку неоднородность состава
среды может влиять на величину интенсивного
показателя.

метки: Метод, Наблюдение, Единица, Анализ, Документ, Категория, Социально, Субъективность

8. Методы наблюдения и анализа документов.

1. Методы в социальной психологии:
   1. Какие бывают методы.
2. Метод наблюдения.
   1. Проблема метода:

1. 1. Временной интервал.
2. Виды наблюдения.
3. Этапы проведения наблюдения.

2.4. Примеры.

1. Анализ документов.
   1. Проблема субъективности метода.
   2. Проблема понимания. Контент-анализ.
   3. Применение метода контент-анализа.
   4. Проведение контент-анализа.

1. Методы в социальной психологии:

1. Какие бывают методы.

Весь набор методов можно подразделить на две большие группы: методы исследования и методы воздействия. В методах исследования различаются методы сбора информации и методы ее обработки.

Среди методов сбора информации нужно назвать: наблюдение, изучение документов (в частности, контент-анализ), разного рода опросы (анкеты, интервью), различного рода тесты (в том числе наиболее распространенный социометрический тест), наконец, эксперимент (как лабораторный, так и естественный)

1. Метод наблюдения.

Наблюдение является «старым» методом социальной психологиии иногда противопоставляется эксперименту как несовершенный метод. Вместе с тем далеко не все возможности метода наблюдения сегодня исчерпаны в социальной психологии: в случае получения данных об открытом поведении, о действиях индивидов метод наблюдения играет весьма важную роль. Однако не даёт представлений о том, что стоит за поведением человека.

Наблюдение – это планомерное целенаправленное восприятие явлений, результаты которого в той или иной мере фиксируются наблюдателем (Петровская).

5 стр., 2277 слов

Социальная и биологическая основы материнства

… них творческого начала. Родительская позиция чрезмерного оберегания может вызывать у ребенка запаздывание социальной зрелости. Когда родители дарят ребенку разумное доверие, воспитывают в нем свободную личность, …

Применяется для изучения форм социального поведения: коммуникации, интеракции, групповой динамики, поведения в социальных ситуациях и массового поведения.

Предмет социально-психологического наблюдения по Т.В. Корниловой: вербальное и невербальное поведение отдельного человека, группы или нескольких групп в определённой социальной среде или ситуации. При наблюдении фиксируются:

1. Речевые акты (их содержание, последовательность, направленность, частота и т.п.)
2. Выразительные, экспрессивные движения тела
3. Движение, перемещение и неподвижные состояния людей, дистанция между ними, соприкосновения и т.д.
4. Физические воздействия: касания, толчки, удары, передача, отталкивание и пр.
5. Сочетание всех этих актов и признаков.

1. Проблема метода:

Главная проблема, которая встает при применении метода наблюдения, заключается в том, как обеспечить фиксацию каких- то определенных классов характеристик, чтобы «прочтение» протокола наблюдения было понятно и другому исследователю, могло быть интерпретировано в терминах гипотезы. На обыкновенном языке этот вопрос может быть сформулирован так: что наблюдать? Как фиксировать наблюдаемое?

Существует много различных предложений для организации так называемого структурирования данных наблюдения, т.е. выделения заранее некоторых классов, например, взаимодействий личностей в группе с последующей фиксацией количества, частоты проявления этих взаимодействий и т.д. Одна из таких попыток предпринята Р. Бейлсом. Вопрос о выделении классов наблюдаемых явлений есть по существу вопрос о единицах наблюдения, как известно, остро стоящий и в других разделах психологии.

В социально-психологическом исследовании он может быть решен только отдельно для каждого конкретного случая при условии учета предмета исследования.

1. Временной интервал.

Другой принципиальный вопрос — это временной интервал, который можно считать достаточным для фиксации каких-либо единиц наблюдения. Хотя и существует много различных процедур для того, чтобы обеспечить фиксацию этих единиц в определенные промежутки времени и их кодирование, вопрос нельзя считать до конца решенным. Как видно, метод наблюдения не так примитивен, как кажется на первый взгляд, и, несомненно, может с успехом быть применен в ряде социально- психологических исследований.

2.2. Виды наблюдения

• лонгитюдное — периодическое — однократное
• систематическое — несистематическое
• полевое — лабораторное
• явное — скрытое
• включенное — невключенное
• стандартизованное — нестандартизованное
• пилотажное – эвристическое (основное)

2.3.Этапы проведения наблюдения.

1. Подготовка (выделение проблем, целей, задач)

2. Разработка схемы наблюдения (включает перечень единиц наблюдения) и кодировочной инструкции. Запись наблюдения производится посредством категорий, соответствующих цели исследования – понятия, обозначающие определённые классы наблюдаемых явлений. Категории образуют систему, охватывающую все теоретически допустимые проявления изучаемого процесса. Например, схема наблюдения взаимодействия людей в группе дискуссии, разработанная Р. Бейлзом в 50-х. Это – систематизированное наблюдение.

10 стр., 4757 слов

Вопрос №4. Методы исследования в возрастной психологии, специфика …

… деятельности, где задача ограничена исследованием какого-либо частного вопроса, например изучение отношения людей определенного возраста к окружающим. Одна из разновидностей наблюдения – самонаблюдение. Это изучение … и понимания роли ранних периодов жизни для психического развития человека. Вопрос №4. Методы исследования в возрастной психологии, специфика их применения при изучении разных …

С помощью метода наблюдения можно также получить количественные оценки: оценивание интенсивности свойства – психологическое шкалирование, измерение длительности явления – хронометраж.

3. Проведение наблюдения

Субъективизм наблюдателя

• индивидуальные особенности психических процессов
• личностные особенности, ценности и аттитюды
• интерпретация одновременно с наблюдением
• особенности схемы наблюдения

Устранение субъективизма наблюдателя

• упрощение единиц наблюдения
• систематизированность процесса наблюдения
• разделение этапов наблюдения и интерпретации данных
• введение дополнительных наблюдателей
• разведение наблюдателя и автора исследования

4. Обработка и интерпретация результатов

2.4. Примеры.

Открытое включённое наблюдение: Хотторнские эксперименты Мэйо на предприятии Вестерн Электрик в США в 20-30 годы. Сам факт наблюдения повлиял на то, что происходит в компании.

Л. Фестингер с коллегами в 1950 г «внедрились» в религиозную общину, которая предсказывала, что наводнение в определенный день уничтожит большую часть Северной Америки, чтобы наблюдать за поведением членов общины после того, как предсказание не сбудется. Когда предсказание не сбылось, большинство членов общины продолжили активную деятельность по обращению людей в свою веру и призывам к покаянию, убедив себя в том, что именно их деятельность предотвратила катастрофу. Оказалось, что несбывшееся предсказание может не изменить, а укрепить взгляды человека. На основе результатов этого исследования Фестингер разработал теорию когнитивного диссонанса.

Включённые наблюдения-инкогнито также проводил Гоффман в 60-х и Розенхан в 70-х. Они симулировали симптомы психотических расстройств и попадали в психиатрическую клинику. Гофман обнаружил, что выглядящее со стороны странное поведение пациентов клиники на самом деле является вполне разумным, позволяющим приспособиться к строгим порядкам больницы. Розенхан и его сотрудники в разных клиниках наблюдали за бесчеловечным обращением сотрудников клиники с пациентами. Причём именно пациенты распознали в исследователях здоровых людей.

В.Б. Ольшанский в течении нескольких месяцев работал слесарем-сборщиком, изучая ценностные ориентации молодых рабочих. Все перечисленные наблюдения – полевые.

Л. Петерсон с коллегами проводили естественное (полевое) стандартизованное наблюдение с элементами искусственно созданной ситуации. Они изучали альтруизм у детей. Каждый из детей по очереди носили супер-плащ, который застёгивался на шее – чтобы его застегнуть, нужна помощь другого. Всё записывали на видеокамеру.

6 стр., 2845 слов

Методы анализа документов

… и формализованный анализ документов: возможности и ограничения, традиционные направления исследований. Анализ документов — это … анализа может быть представлен тремя разновидностями: контент-анализом или анализом содержания; анализом статистической информации; информативно-целевым анализом текстовой информации. Традиционный анализ документальной информации Традиционный анализ документов …

1. Анализ документов.

3.1. Проблема субъективности метода

Изучение документов имеет большое значение, поскольку при помощи этого метода возможен анализ продуктов человеческой деятельности. Иногда необоснованно противопоставляют метод изучения документов, например, методу опросов как метод «объективный» методу «субъективному». Вряд ли это противопоставление уместно: ведь и в документах источником информации выступает человек, следовательно, все проблемы, встающие при этом, остаются в силе.

Конечно, мера «субъективности» документа различна в зависимости от того, изучается ли официальный или сугубо личный документ, но она всегда присутствует. Особая проблема возникает здесь и в связи с тем, что интерпретирует документ — исследователь, т.е. тоже человек со своими собственными, присущими ему индивидуальными психологическими особенностями. Важнейшую роль при изучении документа играет, например, способность к пониманию текста. Выделено 5 условий доверия документу:

1. Сообщение не затрагивает интересов автора;
2. Свидетельство может нанести ущерб автору, например, если документ носит характер исповеди;
3. Данные на момент фиксации были общеизвестны;
4. Данные несущественны с точки зрения автора;
5. Сообщение находится в противоречии с установками автора.

1. Проблема понимания. Контент-анализ.

Проблема понимания — это особая проблема психологии, но здесь она включается в процесс применения методики, следовательно, не может не приниматься во внимание. Для преодоления этого нового вида «субъективности» (интерпретации документа исследователем) вводится особый прием, получивший название «контент- анализ» (буквально: «анализ содержания») (Богомолова, Стефаненко, 1992).

Это особый, более или менее формализованный метод анализа документа, когда в тексте выделяются специальные «единицы», а затем подсчитывается частота их употребления.

1. Применение метода контент-анализа.

Метод контент-анализа есть смысл применять только в тех случаях, когда исследователь имеет дело с большим массивом информации, так что приходится анализировать многочисленные тексты. Практически этот метод применяется в социальной психологиипри исследованиях в области массовых коммуникаций. Ряд трудностей не снимается, конечно, и применением методики контент-анализа; например, сам процесс выделения единиц текста, естественно, во многом зависит и от теоретической позиции исследователя, и от его личной компетентности, уровня его творческих возможностей. Как и при использовании многих других методов в социальнойпсихологии, здесь причины успеха или неуспеха зависят от искусства исследователя.

8 стр., 3543 слов

Контент-анализ как метод исследования

… или иной категории можно вычислить с помощью формулы 2. Контент-анализ: сущность, задачи, процедуры Контент-анализ (англ. content analysis; от content — содержание) — формализованный метод изучения … 600 текстов. Необходимым условием контентного исследования является разработка таблицы контент-анализа — основного рабочего документа, с помощью которого оно проводится. Тип таблицы определяется …

Условия, при которых контент-анализ целесообразен:

• Изучаемые качественные характеристики носят однопорядковый характер и появляются в текстах многократно;
• Анализируемых текстов много , и они имеют несистематизированный характер.

Основные области применения контент-анализа – общение для выявления психологических характеристик:

• Коммуникатора сообщений, как личностей, так и групп.
• Реципиентов;
• Объектов сообщений
• Содержания и форм сообщений
• Различных средств общения, в т ч невербальных.

Можно также исследовать установки, ценностные ориентации, социальные представления, межличностное и мезг8рупповое взаимодействие и пр через контент-аналих интервью, открытых вопросов анкет и др.

Классификация документов в зависимости от способа фиксации информации:

• Письменные (печатные, рукописные)
• Иконографические (картины, фотографии)
• Фонетические (рассчитанные на слуховое восприятие)
• Аудиовизуальные.

С точки зрения назначения документы бывают:

• Естественно функционирующие в обществе, составленные ради целей, внешних по отношению к исследованию.
• Целевые документы, полученные исследователем.

В зависимости от статуса документального источника:

• Официальные
• Неофициальные

По степени персонификации

• Личные
• Общественные ( безличные).

По источнику информации:

• Первичные (непосредственно регистрируют события)
• Вторичные (построенные на основании существующих документов)

Виды анализа документов:

• Неформализованный анализизучение сущностианализируемого материала, обоснованности и достоверности сведений
• Формализованные методы анализа (это и есть контент-анализ).
• Биографический метод (на стыке находится между ними) – при изучении индивидуального жизненного пути для исследования установок, мотивов, социально-психологических характеристик личности. На этом методе в значительной степени построена работа Томаса и Знанецкого «Польский крестьянин в Европе и Америке», в которой анализу подвергались не только комплекты писем, приобретённые исследователями, но и написанные по их заказу жизнеописание В. Вихновского. Сейчас и баографии контентом обрабатывают.

1. Проведение контент-анализа.

Подготовка

8 стр., 3695 слов

Сравнительный анализ исследований внимания с позиций когнитивного подхода

… рассмотрен когнитивный подход в психологии, а так же сделан сравнительный анализ исследования внимания, как отдельного психического процесса, некоторыми представителями когнитивной психологии. … психологии вновь проявляется в изучении психического аспекта как предмета научного исследования, снова начинают рассматривать воображение, интеллект <#”157″ src=”/wimg/14/doc_zip1.jpg” /> Рис …

• выбор объекта исследования (документов), предмета (психологические феномены), теоретических основ
• разработка категориального аппарата – выбор категорий (ключевые понятия, составляющие концептуальную схему исследования), подкатегорий, индикаторов (смысловые признаки соответствующих категорий и подкатегорий).

  Зарегистрированные инликаторы – упоминания.

2. Составление кодированной инструкции: составление словаря индикаторов категорий или описание категорий, категориальная сетка (все категории и подкатегории кодируются), правила кодирования.

3. Пилотажная кодировка текста. Процесс кодирования – квантификация.

• Обоснованность (соответствие задачам и теоретическим понятиям исследования)
• Надежность

Проверяются экспертами, другими методами или повторным кодированием.

4. Кодировка всего массива текстов

5. Статистическая обработка полученных количественных данных

6. Интерпретация полученных данных

Единицы контент-анализа делятся на:

1. Качественные: категории → подкатегории → индикаторы (простые, смысловые)
2. Количественные: единицы контекста (сегмент текста, в пределах которого определяется частота упоминания соответствующих категорий и подкатегорий), единицы счёта (измерения, регистрации)→ частота и объём (протяжённость или площадь текстов).

   Подсчёт частоты может быть сплошным (терминологическим – все появления индикаторов считаются) и сегментарным (тематическим первое появление категории считается).

1. Примеры.

В США был создан специальный комитет для оценки значения личных документов в социальных науках, куда вощёл и известный психолог Г. Олпорт. При изучении того, в какой мере искажается материал в зависимости от мотивов авторов личных документов, было выделено 13 основных мотивов, которые в разной степени отражаются на достоверности информации. Среди них – самооправдание, желание осмыслить собственную жизнь, литературные побуждения, материальная заинтересованность, снятие психологической напряжённости, обязательство, определение и оформление своих личных планов, общественная польза.

Андреева, с 59, Гулевич.

Практикум по социальной психологии, с 28, с 131.

From Wikipedia, the free encyclopedia

In statistics, a unit of observation is the unit described by the data that one analyzes. A study may treat groups as a unit of observation with a country as the unit of analysis, drawing conclusions on group characteristics from data collected at the national level. For example, in a study of the demand for money, the unit of observation might be chosen as the individual, with different observations (data points) for a given point in time differing as to which individual they refer to; or the unit of observation might be the country, with different observations differing only in regard to the country they refer to.

Unit of observation vs unit of analysis[edit]

The unit of observation should not be confused with the unit of analysis. A study may have a differing unit of observation and unit of analysis: for example, in community research, the research design may collect data at the individual level of observation but the level of analysis might be at the neighborhood level, drawing conclusions on neighborhood characteristics from data collected from individuals. Together, the unit of observation and the level of analysis define the population of a research enterprise.^[1]

Data point[edit]

A data point or observation is a set of one or more measurements on a single member of the unit of observation. For example, in a study of the determinants of money demand with the unit of observation being the individual, a data point might be the values of income, wealth, age of individual, and number of dependents. Statistical inference about the population would be conducted using a statistical sample consisting of various such data points.

In addition, in statistical graphics, a “data point” may be an individual item with a statistical display; such points may relate to either a single member of a population or to a summary statistic calculated for a given subpopulation.

Types of data[edit]

The measurements contained in a unit of observation are formally typed, where here type is used in a way compatible with datatype in computing; so that the type of measurement can specify whether the measurement results in a Boolean value from {yes, no}, an integer or real number, the identity of some category, or some vector or array.

The implication of point is often that the data may be plotted in a graphic display, but in many cases the data are processed numerically before that is done. In the context of statistical graphics, measured values for individuals or summary statistics for different subpopulations are displayed as separate symbols within a display; since such symbols can differ by shape, size and colour, a single data point within a display can convey multiple aspects of the set of measurements for an individual or subpopulation.

See also[edit]

• Observation error
• Sample point

References[edit]

ОБЩАЯ ТЕОРИЯ СТАТИСТИКИ

Тема 2. ПОНЯТИЕ СТАТИСТИЧЕСКОГО НАБЛЮДЕНИЯ

Количественная характеристика социально-экономических
процессов в непосредственной связи с их качественной сущностью невозможна без
глубокого статистического исследования. Использование различных способов и
приемов статистической методологии предполагает наличие исчерпывающей и
достоверной информации об изучаемом объекте, что включает этапы сбора
статистической информации и ее первичной обработки, сведения и группировки
результатов наблюдения в определенные совокупности, обобщения и анализа
полученных материалов.

Если при сборе статистических данных допущена ошибка
или материал оказался недоброкачественным, это повлияет на правильность и
достоверность как теоретических, так и практических выводов. Поэтому
статистическое наблюдение от начальной до завершающей стадии должно быть
тщательно продуманным и четко организованным.

Статистическое наблюдение – это первая стадия всякого статистического
исследования, представляющая собой научно организованный по единой программе
учет фактов, характеризующих явления и процессы общественной жизни, и сбор
полученных на основе этого учета массовых данных.

Однако не всякий сбор сведений является статистическим
наблюдением. О статистическом наблюдении можно говорить лишь тогда, когда,
во-первых, обеспечивается регистрация устанавливаемых фактов в специальных
учетных документах и, во-вторых, изучаются статистические закономерности, т.е.
такие, которые проявляются только в массовом процессе, в большом числе единиц
какой-то совокупности. Поэтому статистическое наблюдение должно быть
планомерным, массовым и систематическим.

Статистическое наблюдение – планомерный научно организованный сбор массовых
сведений об интересующих вас социально-экономических явлениях.

Требования, предъявляемые к статистической информации:

1)   
сведения должны быть максимально полными;

2)    
информация должна быть правдива и достоверна;

3)    
сведения должны быть единообразны и сравнимы;

4)    
информация должна быть своевременна.

Формы статистических наблюдений (см. рис.1):

1)     отчетность, когда сведения поступают в виде
обязательных отчетов в определенные сроки и по утвержденным формам. Особенность
отчетности состоит в том, что она обязательна, документально обоснована и
юридически подтверждена подписью руководителя;

2)    специально организованное наблюдение
представляет собой сбор сведений посредством переписей, единовременных учетов и
обследований.

Виды
статистических наблюдений (см. рис. 1):

ü  
Наблюдение может быть как непрерывным так и прерывным.

По времени регистрации фактов бывает
непрерывное (текущее), периодическое и единовременное наблюдение.

Текущее – которое ведётся систематически т.е.
регистрация фактов производится по мере их совершения.

Периодическое – которое проводится через
определённые промежутки времени.

Единовременное – которое производится без
строгого соблюдения периодичности

ü 
По охвату единиц совокупности статистическое наблюдение бывает сплошное и несплошное.

Сплошное когда обследованию подвергаются все
без исключения единицы статистической совокупности.

Несплошное такой вид при котором обследованию
подвергается лишь часть единиц совокупности, отобранных определённым образом.

Виды несплошного статистического наблюдения.

1.     Анкетный метод – предполагает распространение
в какой-то среде (социально –экономической) каких-то анкет.

В
связи с неуверенностью в том, что все слои общества будут представлены при
опросе может быть «сдвиг в сторону».

2.     Метод основного массива. Его суть в том чтобы
в выборочную совокупность отправить только самые крупные единицы изучаемой
совокупности или большую их часть.

3.     Метод направленного долевого отбора – при
направленном долевом отборе необходимо получить предварительную информацию о
исследуемой сфере.

4.     Выборочный метод когда совокупность отобранных
единиц строится на основе случайного выбора.

5.     Монографическое обследование – когда
обследованию подвергается одна, незначительное количество единиц, но
обследуются они всесторонне. Это всё равно статистика. Т.к. речь идёт о массах.

Различают непосредственное наблюдение, документальное наблюдение,
опрос,  саморегестрацию и т.д.

В статистике употребляются несколько способов получения
информации

1)   
Отчетный;

2)   
Экспедиционный;

3)   
Явочный;

4)   
корреспондентский.

По периоду
представления различают

1)   
текущую отчётность;

2)   
декадную отчётность;

3)   
месячную отчётность;

4)   
квартальную отчётность и т.д.

Рис.1.
Формы и виды статистического наблюдения

Программно-методологические
вопросы

Любое статистическое исследование необходимо начинать с точной
формулировки его цели и конкретных задач, а тем самым и тех сведений, которые
могут быть получены в процессе наблюдения. После этого определяются объект и
единица наблюдения, разрабатывается программа, выбираются вид и способ
наблюдения.

Цель наблюдения предполагает программу и форму наблюдения.

Объект наблюдения – совокупность социально-экономических явлений и
процессов, которые подлежат исследованию, или точные границы, в пределах
которых будут регистрироваться статистические сведения. Например, при переписи
населения необходимо установить, какое именно население подлежит регистрации –
наличное, т.е. фактически находящееся в данной местности в момент переписи, или
постоянное, т.е. живущее в данной местности постоянно.

В ряде случаев для отграничения объекта наблюдения пользуются тем или
иным цензом. Ценз есть ограничительный признак, которому должны удовлетворять
все единицы изучаемой совокупности.

Единицей наблюдения называется составная часть объекта наблюдения,
которая служит основой счета и обладает признаками, подлежащими регистрации при
наблюдении.

Так, например, при переписи населения единицей наблюдения является
каждый отдельный человек.

Признак – свойство характеризующее черты и особенности присущих
единицам изучаемой совокупности

Программы статистического наблюдения – перечень признаков подлежащих
регистрации. Программа наблюдения – это перечень вопросов, по которым
собираются сведения, либо перечень признаков и показателей, подлежащих
регистрации. Программа наблюдения оформляется в виде бланка (анкеты,
формуляра), в который заносятся первичные сведения. Необходимым дополнением к
бланку является инструкция (или указания на самих формулярах), разъясняющая
смысл вопроса. Состав и содержание вопросов программы наблюдения зависят от
задач исследования и от особенностей изучаемого общественного явления.

Организационные вопросы статистического наблюдения включают в себя
определение субъекта, места, времени, формы и способа наблюдения.

План статистического наблюдения:

1) определение органов наблюдения;

2) время наблюдения;

3) сроки наблюдения;

4) подготовительные работы;

5) порядок приёма и сдачи материала;

6) время и порядок представления итогов.

Выбор времени наблюдения заключается в решении двух вопросов: 
установление критического момента (даты) или интервала времени;  определение
срока (периода) наблюдения.

Под критическим моментом (датой) понимаются конкретный день года, час
дня, по состоянию на который должна быть проведена регистрация признаков по
каждой единице исследуемой совокупности. Так, например, критическим моментом
микропереписи населения РФ в 1994 г. был 0 часов в ночь с 13 на 14 февраля 1994
г. Критический момент устанавливается с целью получения сопоставимых
статистических данных. В случае исследования варьирования биржевых котировок на
торгах валютных бирж в различных городах России необходимо иметь данные о
курсах доллара США, японской иены, немецкой марки и других валют,
зарегистрированные в один и тот же день. Если же надо проанализировать
изменение объема продаж какой-либо валюты на биржевом рынке в отчетном месяце
по сравнению с предыдущим месяцем, то устанавливается не критический момент, а
интервал времени, за который следует получить статистические данные.

Выбор критического момента или интервала времени определяется прежде
всего целью исследования.

Срок (период) наблюдения – это время, в течение которого происходит
заполнение статистических формуляров, т. е. время, необходимое для
проведения массового сбора данных. Этот срок определяется исходя из объема
работы (числа регистрируемых признаков и единиц в обследуемой совокупности),
численности персонала, занятого сбором информации. Следует учитывать, что
отдаление периода наблюдения от критического момента или интервала времени
может привести к снижению достоверности получаемых сведений. Например,
микроперепись населения, упомянутая ранее, проводилась в течение десяти дней с
14 февраля по 23 февраля 1994 г

Таким образом:

–      
период – время, в течение которого должно быть
осуществлена регистрация фактов.

–      
критическая дата наблюдения – дата, на состояние
которой сообщаются данные.

–      
критический момент – поиск времени по состоянию на
которое производится регистрация наблюдаемых факторов.

Тема 3. СВОДКА И ГРУППИРОВКА СТАТИСТИЧЕСКИХ
ДАННЫХ

Целью следующего этапа статистического исследования является
систематизация первичных данных и получение на этой основе сводной
характеристики всего объекта при помощи обобщающих статистических показателей.

Сводка представляет собой комплекс
последовательных операций по обобщению конкретных единичных фактов, образующих
совокупность, для выявления типичных черт и закономерностей, присущих
изучаемому явлению в целом.

В процессе сводки материалы упорядочиваются и делятся на группы по
существенным признакам. Это достигается с помощью группировки.

Группировка – разделение единиц совокупности
на группы по существенному варьирующему признаку.

Группировка лежит в основе всей дальнейшей работы собирания информации.
На основе группировки рассчитывают показатели по группам. Появляется
возможность их сравнения, анализа причин различия между группами, изучение
взаимосвязи между группами.

Таким образом, значение группировки состоит в том, что
это метод обеспечивает обобщение данных, представление их в компактном виде и
создаёт основу для последовательного анализа.

Для проведения группировки необходимо определить группировочный признак
или основание группировки.

Основанием группировки может служить атрибутивный или количественный
признак.

Атрибутивный (качественный) – свойством
данного признака является его наименование.

Количественный признак имеет цифровое
выражение.

Количественный признак может быть дискретным
(прерывным) и интервальным (непрерывным).

Количественные признаки могут выражаться дискретными или непрерывными
величинами, соответственно, и вариационный ряд будет либо дискретным, либо
интервальным (непрерывным в пределах интервала). Так, количество детей в семье
может выражаться только целыми числами, а вес человека может отличаться от веса
другого на сколь угодно малую величину, определяемую точностью измерения.

Дискретный признак изменяется через определённый шаг. Если в основу
группировки положен количественный признак, необходимо решить два вопроса:

1)    об интервалах группировки;

2)    о числе групп.

1) Интервал – это значение варьирующего признака лежащего в определённых
границах.

Величина интервала – разность между верхней и
нижней границей.

Интервалы группировки могут быть равными и неравными.

Если мы применяем равные интервалы, то можно рассчитать его величину:

,

где i –величина интервала,

n – число выделяемых групп,

X_max и X_min – соответственно максимальное и
минимальное значение единиц совокупности.

Первый и последний интервал могут быть открытыми. Открытый интервал
не имеет одну из границ.

Когда одна и та же величина встречается дважды (как верхняя граница
одного интервала и нижняя граница другого интервала), единица обладающая этим
значением, обычно относится к той группе, где эта величина выступает в роли
верхней границы.

При построении вариационного ряда непрерывного признака невозможно
указать абсолютно точное значение варианта, поэтому совокупность распределяется
по интервалам его значений. Интервалы можно брать как равные, так и неравные.
Для каждого из них указывается частота или частость, т.е. абсолютное или
относительное число единиц, у которых значение признака находится внутри
данного интервала.

Первый и последний интервалы рядов чаще всего берутся открытыми.
Использование открытых интервалов удобно, когда в совокупностях встречается
незначительное число единиц с очень малыми или очень большими значениями
вариантов, резко отличающимися от всех остальных значений.

Если построен ряд с равными интервалами, то частоты дают представление
о том, как заполнен единицами совокупности тот или иной интервал. При сравнении
частот ряда с неравными интервалами для характеристики их заполненности
рассчитывают плотность распределения. Средняя плотность в интервале — это
частное от деления частоты или частости на величину интервала: в первом случае
получается абсолютная, во втором — относительная плотность распределения.
Средняя плотность показывает, сколько единиц (или сколько процентов единиц)
совокупности приходится на единицу изменения варианта.

2)      
Существует зависимость между числом групп и числом
совокупности (формула Стэрджеса):

n = 1+3,322·lgN,

где n – число групп,

N – число единиц совокупности

Виды группировок.

С помощью группировок можно выделить технологические группы
совокупности, изучить структуру совокупности, выявить взаимосвязи между
признаками.

Эти задачи решаются с помощью соответственных группировок:
типологической, структурной, аналитической.

ТИПОЛОГИЧЕСКАЯ группировка служит для
определения социально-экономических типов. Этот вид группировок в значительной
степени определяет представления экспертов о том, какие типы могут быть встречены
в изучаемой совокупности.

Чтобы построить группировку необходимо назвать тип явления, выбрать
группировочный признак, установить границы интервалов. Для типологической
группировки характерны не равные и открытые интервалы.

СТРУКТУРНАЯ группировка характеризует состав,
структуру совокупности по группировочному признаку.

Для структурной группировки характерны закрытые и равные интервалы.

При анализе структурной группировки выделяются наибольшее и наименьшее
значение показателя по группам.

АНАЛИТИЧЕСКАЯ группировка строится для
выделения взаимосвязи между признаками. Необходимо определить какой признак
является результативным, а какой  факторным.

Результативный признак – зависимый признак

Факторный признак – влияющий на результаты и
независимый.

В основу аналитической группировки кладётся факторный признак. По
каждой группе факторного признака определяется сумма результативного признака и
определяется значение результативного признака на единицу совокупности (или
среднее значение результативного признака).

Если с увеличением факторного признака происходит увеличение
результативного признака, то между ними существует прямая связь. Если с
увеличением факторного признака происходит уменьшение результативного признака,
то – обратная связь.

В зависимости от числа положенных в основание группировки признаков
различают простые и многомерные группировки.

Простой
называется группировка, выполненная по одному признаку. Среди простых
группировок особо выделяются ряды распределения.

Ряд распределения – это группировка, в которой для характеристики групп
(упорядоченно расположенных по значению признака) применяется один показатель –
численность группы. Ряды, построенные по атрибутивному признаку, называются
атрибутивными рядами распределения. Ряды распределения, построенные по
количественному признаку, называются вариационными рядами.

Многомерная группировка
производится по двум и более признакам. Частным случаем многомерной группировки
является комбинационная группировка, базирующаяся на двух и более признаках,
взятых во взаимосвязи, в комбинации.

По отношениям между признаками выделяют:

–     
иерархические группировки, выполняемые по двум и
более
признакам, при этом значения второго признака определяются
областью значении первого (например, классификация отраслей
промышленности по подотраслям);

–     
неиерархические группировки, которые строятся,
когда
строгой зависимости значений второго признака от первого не
существует.

По очередности обработки информации группировки бывают первичные (составленные на основе
первичных данных) и вторичные,
являющиеся результатом перегруппировки ранее уже сгруппированного материала.

Тема
4. СРЕДНИЕ ВЕЛИЧИНЫ

4.1.
Средние показатели

Средняя величина есть обобщающая количественная характеристика
совокупности однотипных явлений по одному варьирующему признаку.

Она отражает определённый уровень достигнутый в процессе развития
явления к определённому периоду или моменту времени.

Средняя величина – абстрактная величина. Поэтому анализ проводимый при
ней всегда дополняется показом индивидуальных величин.

Среднее может быть вычислено только для какой-то однородной
совокупности.

Расчёт средней необходимо сочетать с группировкой.

В статистике рассчитывают индивидуальные и общие средние.

Общее среднее затушёвывает существенные (существующие) отличия между
явлениями таким образом во многих случаях они становятся фиктивными.

Признак по которым находится среднее
называется усредняемое (Х). Величина усредняемого признака  у каждой единицы
совокупности называется индивидуальное значение.

Значение признака, которое встречается  у
крупных единиц или отдельных единиц и не повторяется называется вариантами
признака (Х1, Х2, …).

Средняя арифметическая.

Средняя
арифметическая простая (рассчитывается по несгруппированным данным):

. ,

где x₁ ,x₂, …, x_n-значение признака (варианты), n– число вариантов.

Средняя арифметическая взвешенная (рассчитывается
по сгруппированным данным):

,

где f₁, f₂, …, f_n – веса
(частоты) значений признака.

f– частота повторения соответствующих вариантов в статистике называется
весом.

Пример: 1) Вычислить средний возраст выпуска, возраст
которого: 24,22,25,24,25,24,22,22,24,26 лет.

Расчёт по средней арифметической простой:

3)   
Расчёт по средней
арифметической взвешенной.

Возраст (х)	Число выпускников (f)	Сумма возрастов (хf)
22 24 25 26	3 4 2 1	66 96 50 26
Сумма	10	238

.

Свойства средней арифметической:

1)        
Сумма отклонений
значений признака от средней арифметической равно 0.

.

2)   
Если от каждого варианта
вычесть или к каждому варианту прибавить какое-либо постоянное число, то
среднее увеличится или уменьшится на то же самое число.

3)   
Если каждый вариант
умножить или разделить на какое-либо число, то среднее уменьшится или
увеличится  во столько же раз.

4)   
Если веса или частоты
разделить или умножить на какое-либо число, то величина средней не изменится.

Это свойство даёт возможность частоты заменять их удельными весами

,

где р – удельный вес, выраженный в процентах.

Если удельный вес выражается в доле, то

.

Средняя гармоническая.

Рассчитывается, когда 1) среднее арифметическое по
имеющимся данным рассчитать невозможно, 2) расчет средней гармонической более
удобен.

Средняя гармоническая простая: .

Средняя гармоническая взвешенная: .

Пример: требуется вычислить
производительность труда рабочей силы, если первому рабочему требуется для
изготовления единицы продукции 0,25 часа, второму – 1/3 часа, третьему – 1/2
часа.

.

Средняя геометрическая.

Средняя геометрическая простая:

.

Средняя геометрическая взвешенная:

.

Наиболее широкое применение этот вид средней получил в анализе динамики
для определения среднего темпа роста.

Средняя квадратическая.

Средняя квадратическая простая:

.

Средняя квадратическая взвешенная:

.

Пример: Оценка за ответ на первый вопрос – 2, на
второй  вопрос – 5.

4.2.
Структурные средние

Для того чтобы определить среднее в некоторых случаях нет
необходимости, или возможности прибегать к расчёту степенных средних в этих
случаях появляется возможность или необходимость расчёта структурной средней.

Если величина средней (ср. арифметической) зависит от всех значений
признака, встречаемых в данном распределении, то значение структурной средней
определяется структурой распределения, местом распределения. Отсюда их
названия.

Медиана – значение признака, приходящееся на
середину ранжированной (упорядоченной) совокупности. Медиана делит совокупность
на две равные части.

Медиана в интервальном ряду рассчитывается следующим образом:

Для определения медианы прежде всего исчисляют её порядковый номер по
формуле

или

 

(для интервальных
рядов) и строят ряд накопленных частот. Накопленной частоте, которая равна 
порядковому номеру  медианы или первая его превышает, в дискретном вариационном
ряду соответствует вариант, являющийся медианой, а в интервальном вариационном
ряду – медианный интервал.

где Х₀ – нижняя граница медианного
интервала,

d – величина медианного интервала,

f_i – частота i-го интервала,

S_ме-1
– сумма накопленных весов по интервалу
предшествующему медианному,

f_Me
– частота медианного интервала.

Пример: Имеются
данные о з/п рабочих:

,

.

Мода – значение признака, которое чаще других
встречается в данном ряду распределения.

Мода для дискретного ряда определяется  как варианта, имеющая
наибольшую частоту.

Для интервального ряда:

,

где Х₀ –нижняя граница модального
интервала,

d – величина модального интервала,

f_Mo-1 – частота (вес) интервала,
предшествующего модальному,

f_Mo – частота (вес) модального интервала,

f_Mo+1 – частота (вес) интервала, следующего за модальным.

Пример: (См. предыдущую задачу)

.

Квартили – значения признака, делящие
ранжированную совокупность на четыре равновеликие части.

Рассчитывают 1-й и 3-й квартили.

,

X_Q1 – нижняя граница интервала, содержащего нижний
квартиль (интервал определяется по накопленной частоте, первой превышающей
25%),

d – величина интервала,

f_Q1 – частота квартильного интервала,

S_Q1-1 – сумма накопленных частот в интервале, предшествующего квартильному.

Q₂=Мe.

,

обозначения
аналогичны 1-му квартилю с изменением на верхний.

Децили – варианты, делящие ранжированный ряд
на десять равных частей.

Вычисляются они по той же схеме, что и медиана, и квартили. Обычно
рассчитывают только первый и девятый децили:

,

.

Значения признака, делящие ряд на сто частей, называются перцентилями.

Расчёт средних всегда производится одновременно с
количественным анализом, изучаемых совокупностей, средние величины
рассчитываются не всегда, когда на лицо количественная вариация признаков.

Средняя величина должна быть рассчитываема для количественно-однородной
совокупности.

Это требование состоит в том, что среднее нельзя применить к таким
совокупностям, отдельные части которых подчинены различным законам развития
относительных величин признака.

Тема 5. ПОКАЗАТЕЛИ
ВАРИАЦИИ

5.1.
Меры вариации

Колеблемость, многообразие, изменяемость величины признака у единиц
совокупности называются вариацией.

Вариация существует в пространстве и во времени.

Вариация в пространстве – колеблемость значений
признака по отдельным территориям.

Вариация во времени – изменение значений признака в
различные периоды (или моменты) времени.

Для измерения вариации используются такие показатели,
как размах вариации, среднее линейное отклонение, дисперсия, среднее
квадратическое отклонение, коэффициент вариации.

Простейший показатель – размах вариации.

R=X_max – X_min.

Из приведённой формы видно, что величина этого показателя целиком
зависит от случайности расположения крайних членов ряда.

Его недостаток в том, что варьирование значения признака из основной
массы членов ряда не находит отражения в этом показателе. В то же время
колеблимость признака складывается из всех его значений.

Среднее линейное отклонение:

 – простая,

 – взвешенная.

Показывает в среднем отклонение вариантов признака от их средней
величины.

Дисперсия:

 простая,

 

 взвешенная.

 –

Это средняя величина квадратов отклонений.

Среднее квадратическое отклонение:

.

Это обобщающая характеристика размеров вариации признака в
совокупности. Оно выражается в тех же единицах измерения, что и признак.

Для расчёта дисперсии в дискретном рядах используется следующая
формула.

,

где  ,            .

Пример: Распределение коров колхозной фермы по
годовому удою молока и расчёт абсолютных показателей вариации.

Годовой удой молока от коровы тыс.кг. (Хi)	Число коров, fi	Средняя величина признака, сер. интерв.	Хifi	Хi–Х	|Xi–X|fi	(Xi–X)2	(Xi–X)2fi
До-2	4	1,5	6	-1,3	5,2	1,69	6,76
2-3	2	2,5	5	-0,3	0,6	0,09	0,18
3-4	2	3,5	7	+0,7	1,4	0,49	0,98
4-5	1	4,5	4,5	+1,7	1,7	2,89	2,89
5 и более	1	5,5	5,6	+2,1	2,7	7,29	7,29
Итого	10		28		11,6		18,1

1)     Находим среднюю арифметическую

2) Среднее линейное отклонение:

 тыс.кг.

2)    
Дисперсия

 тыс.кг.

4) Среднее квадратическое отклонение:

 тыс.кг.

Дисперсия обладает рядом свойств, некоторые из которых позволяют
упростить её вычисление.

1.     Дисперсия постоянной величины равна 0

2.     Если все варианты значений признака уменьшить на одно число то
дисперсия не изменится.

3.     Если все варианты значений признака уменьшить (увеличить) в одно и тоже
число раз (в К раз), то дисперсия уменьшится (увеличится) в К2
раз.

Дисперсия и среднее квадратическое отклонение – наиболее широко
применяемые показатели вариации, т.к. они входят в большинство теорем теории
вероятности, которая служит фундаментом математической статистики.

Коэффициент вариации.

Он используется не только для сравнения оценки вариации, но и для
характеристики однородной совокупности.

Совокупность считается однородной если коэффициент вариации <=0,33.

В статистике наряду с показателем вариации количественного признака
определяется показатель вариации качественного или альтернативного
признака.

Альтернативными признаками являются признаки, которым
обладают одни единицы совокупности и не обладают другие.

При статистическом выражении колеблимости признака, наличие изучаемого
признака обозначается «1», а его отсутствие «0».

Доля вариантов обладающих изучаемым признаком обозначается р, а
доля вариантов не обладающих изучаемым признаком обозначается q.

Найдём среднее:

.

Дисперсия альтернативного признака:

.

Пример: имеется совокупность новорождённых –
205 человек, девочки – 100.

Доля девочек р=100/205=0,488

Доля мальчиков q =105/205=0,512

Дисперсия альт. призн.= 0,488·0,512= 0,2498

p+q не может быть >1

p·q не может быть >0.25

5.2. Виды дисперсий

Общая дисперсия измеряет вариацию признака во всей совокупности под
влиянием всех факторов, обусловивших эту вариацию.

Межгрупповая дисперсия отражает вариацию
изучаемого признака, которая возникает под влиянием  признака фактора,
положенного в основу группировки. Она характеризует колеблимость групповых
(частных) средних около общей средней

,

где – среднее по определённой группе; n_i
– численность отдельных групп.

Внутригрупповая дисперсия отражает случайную
вариацию, т.е. часть вариации, происходящую под влиянием неучтенных факторов и
не зависящую от признака-фактора, положенного в основание группировки.

.

Средняя из внутригрупповых дисперсий:

.

Правило сложения дисперсий:

.

Можно рассчитать относительные показатели.

1.    
Эмпирический коэффициент детерминации

Он показывает долю (удельный вес) общей вариации изучаемого признака,
обусловленную вариацией группировочного признака.

2.     Эмпирическое корреляционное отношение

Оно характеризует влияние признака, положенного в
основание группировки, на вариацию результативного признака. Чем больше это
число, тем  больше зависимость результативного признака от факторов положенных
в основу группировки.

Пример:

Тип хозяйства	Посевная площадь тысяч гект.	Средняя урожайность	Среднее отклонение урожайности
1	300	20	2
2	100	10	2,5

 

1)    
Находим среднюю урожайности по двум  типах хозяйств

 

2)    
Средняя из групп дисперсий

(22ּ300+2,52ּ100)/400=4,5625

3)    
Определяем межгрупповую дисперсию

4)    
Определяем общую дисперсию

5)

Эти данные свидетельствуют о том, что фактор положенный в основу
группировки оказывает существенное влияние на среднюю урожайность.

Выбор знака: если вариация факторного и результативного признака идёт в
одном направлении, то берётся знак «+», а если нет, то «–», сам по себе знак не
характеризует тесноту связи. Помимо расчета общей дисперсии и её составных
частей по абсолютным данным можно производить расчёт дисперсии доли.

5.3.
Теоретическое распределение в анализе вариационных рядов

При анализе изучаемых явлений в совокупности с другими, аналогичными по
своей сущности, часто удается обнаружить закономерность, связанную с их
возникновением. Наиболее часто закономерности описывают с помощью нормального
распределения:

.

Чем больше случайных величин действует вместе, тем точнее подчиненность
закону нормального распределения.

Примеры нормального распределения: 1) распределение отклонений в
производственном процессе при нормальном уровне организации и технологии, 2)
распределение населения определенного возраста по размеру обуви и т.д.

Соответствие эмпирического распределения нормальному можно оценивать с
помощью особых статистических показателей – критериев согласия.

Критерий согласия Пирсона (хи-квадрат)

,

где f_э и f_т – эмпирические и теоретические частоты
соответственно.

Затем с помощью «хи-квадрат» и числа степеней свободы (n-1) находят по специальным таблицам вероятность .

При Р>0,5 считается, что эмпирическое и теоретическое распределения
близки, при 0,2<P<0,5 – удовлетворительное, в
остальных случаях – недостаточное.

Критерий Романовского (С)

,

где γ – число степеней свободы (число групп минус три).

При С<3 различие несущественно, эмпирическое распределение близкое к
нормальному.

Критерий Колмогорова (λ)

,

где D – максимальное значение разности между
накопленными эмпирическими и теоретическими частотами,

f_i – эмпирические частоты.

Далее по таблицам вероятностей определяем . Чем
ближе к 1, тем лучше.

Тема 6. ИЗУЧЕНИЕ ДИНАМИКИ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ
ЯВЛЕНИЙ

6.1. Понятие рядов динамики

Изучение изменения различных явлений во времени – одна из важнейших
задач статистики. Решается эта задача путем составле­ния и анализа так
называемых рядов динамики (иногда их также называют временными или
хронологическими рядами).

Динамика – процесс развития, движения
социально-экономических явлений во времени.

Ряды динамики – ряды изменяющихся во времени
значений статистического показателя, расположенных в хронологическом порядке.

Составными элементами ряда динамики являются показатели уровней ряда и
периоды времени (годы, кварталы, месяцы, сутки) или моменты (даты) времени.

Обозначения:

y – уровни ряда,

t – моменты или периоды времени, к которым относятся уровни.

Ряды динамики, как правило, представляют в виде таблицы или графически.
При графическом изображении ряда динамики на оси абсцисс строится шкала времени
t, а на оси ординат – шкала уровней ряда у (арифметическая или иногда
логарифмическая).

Одна из первых задач изучения рядов динамики – выявить ос­новную
тенденцию (закономерность) в изменении уровней ряда, именуемую трендом.
Закономерность в изменении уровней ряда в одних случаях проявляется довольно
наглядно, в других – может затушевываться колебаниями, вызванными случайными и
неслу­чайными причинами.

Виды рядов динамики.

В одних рядах уровни могут быть выражены абсолютными по­казателями, в
других – средними или относительными. В зависимости от вида показателей уровней
ряда 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 (например, удельного веса (доли) городского населения
или доли приватизи­рованных предприятий в той или иной отрасли); изменение пока­зателей
интенсивности отдельных явлений (например, производство продукции на душу
населения, уровень рождаемости и смертности на 1000 человек населения) и др.

Примерами рядов динамики средних величин служат данные о среднегодовой
численности занятых в экономике (или безработных), о средней заработной плате в
отдельных отраслях, о среднем размере пенсий, о средней урожайности отдельных
сельскохозяйственных культур 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).

Отметим отличительную особенность интервальных рядов аб­солютных
величин: их уровни можно дробить и складывать (сум­мировать). Так, зная добычу
угля по годам, можно разделить каждый уровень на 12 и получить новые данные – о
среднемесячной добыче угля за указанный период. Или же, суммируя данные о
численности родившихся по месяцам, можно получить численность родившихся за
год. Подобные действия с уровнями моментного ряда лишены смысла.

Суммируя уровни интервальных рядов абсолютных величин, можно строить
ряды с нарастающим итогом.

6.2.
Показатели изменения уровней ряда динамики

Анализ рядов динамики начинается с определения того, как именно
изменяются уровни ряда (увеличиваются, уменьшаются или остаются неизменными) в
абсолютном и относительном выражении.

Анализ скорости и интенсивности развития явления во времени
осуществляется с помощью статистических показателей, которые получаются в
результате сравнения уровней между собой. При этом сравниваемый уровень
называют отчетным, а уровень, с которым производят сравнение, – базисным.

Чтобы проследить за направлением и размером изменений уровней во
времени, для рядов динамики рассчитывают такие показатели, как:

– 
абсолютные приросты (изменения) уровней;

– 
темпы роста;

– 
темпы прироста (снижения) уровней.

Абсолютный прирост (Δy) характеризует размер
изменения уровня ряда за определенный промежуток времени. Он рассчитывается как
разность между двумя уровнями ряда. Абсолютный прирост показывает, на сколько
(в единицах измерения показателей ряда) уровень одного периода больше или
меньше уровня какого-либо предшествующего периода, и, следовательно, может
иметь знак «+» (при увеличении уровней) или «–» (при уменьшении уровней).

Δ_yi=y_i – y_i-1, i=1..n.

В зависимости от базы сравнения абсолютные приросты могут
рассчитываться как цепные и как базисные.

Вычитая из каждого уровня предыдущий

Δ_у
= y_i – y_i-1,

 получаем
абсолютные изменения уровней ряда за отдельные периоды как цепные.

Вычитая
из каждого уровня начальный

Δ_у
= y_i – y₀,

 получаем
накопленные итоги прироста (изменения) показателя с начала изучаемого периода,
т.е. абсолютные изменения рассчиты­ваются как базисные.

Если значения цепных абсолютных изменений постоянны, то уровни ряда
изменяются равномерно. Если же абсолютные приросты от периода к периоду
возрастают (или убывают), то уровни изменяются ускоренно (или замедленно). В
этом случае рассчиты­вается показатель ускорения как разность между двумя
смежными цепными абсолютными приростами.

Абсолютное ускорение (Δ′) – показывает,
насколько данная скорость больше (меньше) предыдущей.

Δ′=Δy_i–Δy_i-1

Наряду с абсолютными изменениями уровней ряда важно изме­рить также их
относительное изменение.

Темп роста (Т_р) – показатель интенсивности
изменения уровня ряда, относительный показатель, рассчитываемый как отношение
двух уровней ряда.

В зависимости от базы сравнения темпы роста могут рассчиты­ваться как
цепные, когда каждый уровень сопоставляется с уровнем предыдущего периода, и
как базисные, когда все уровни сопоставляются с уровнем одного какого-то периода,
принятого за базу сравнения (часто это начальный уровень ряда). Соответственно,
цепные темпы роста характеризуют интенсивность изменения в каждом отдельном
периоде, а базисные – за отрезок времени, отделяющий данный уровень от
базисного.

Базисный темп роста:

.

Цепной темп роста:

Темпы роста как относительные величины могут выражаться в виде
коэффициентов, т.е. простого кратного отношения (если база сравнения
принимается за единицу), и в процентах (если база срав­нения принимается за 100
единиц). Говоря о темпах, чаще всего имеют в виду отношение уровней в
процентах.

Выраженные в коэффициентах темпы роста показывают, во сколько раз
уровень данного периода больше уровня базы сравнения или какую часть его
составляет. При процентном выражении темп роста показывает, сколько процентов
составляет уровень данного периода по сравнению с уровнем базы сравнения.

Между цепными и базисными коэффициентами роста существует связь,
позволяющая при необходимости переходить от цепных к базисным и наоборот.

В частности:

–      
произведение цепных коэффициентов роста равно
базисному;

–      
результат деления двух базисных коэффициентов равен
цепному

Темп прироста (Т_пр) характеризует
относительную скорость изменения уровня ряда в единицу времени, это относительный
показатель, показывающий, на сколько процентов данный уровень больше (или
меньше) другого, принимаемого за базу сравнения. Показатель Т_пр
можно рассчитать двояко:

–     
путем вычитания 100% из темпа роста (снижения),

–     
как процентное отношение абсолютного прироста к
тому уровню, по сравнению с которым рассчитан абсолютный прирост.

Абсолютное значение одного процента прироста

Абсолютное значение 1% прироста равно одной сотой предыдущего уровня

Для базисных абсолютных приростов и темпов прироста расчет не имеет
смысла, так как при сравнении всех накопленных приростов с одним и тем же
первоначальным уровнем для всех периодов будет получаться одно и то же значение
1% прироста.

Каждый ряд динамики можно рассматривать как некую сово­купность изменяющихся
во времени показателей, которые можно обобщать в виде средних величин. Такие
обобщенные (средние) показатели особенно необходимы при сравнении изменений
того или иного показателя в разные периоды, в разных странах и т. д.

Средний уровень
ряда динамики. Для разных видов
рядов динамики средний уровень рассчитывается различным образом.

Для моментного равноотстоящего ряда динамики по средней хронологической:

.

Для моментного ряда динамики с неравноотстоящими уровнями:

,

где t_i – длительность интервала времени
между уровнями.

Для интервального ряда с равноотстоящими уровнями:

Для интервального ряда с неравноотстоящими уровнями:

Средний абсолютный прирост

Средний темп роста

Средний темп прироста

При анализе динамики социально-экономических явлений необходимо
параллельно использовать показатели скорости и интенсивности изменения уровней.

6.3. Анализ основной тенденции в рядах динамики

Описание тенденции в ряду динамики производится с
помощью методов сглаживания. Методы сглаживания разделяются на две основные
группы:

1)   
сглаживание или
механическое выравнивание отдельных членов ряда динамики с использованием
фактических значений соседних уровней;

2)   
выравнивание с применением
кривой, проведенной между конкретными уровнями таким образом, чтобы она
отображала тенденцию, присущую ряду, и освободила его от незначительных
колебаний.

Метод усреднения по левой и правой половине. Ряд динамики разделяют на две части, находят
для каждой из них среднее арифметическое значение и проводят через полученные
точки линию тренда на графике.

Метод укрупнения интервалов. Производится укрупнение периодов времени, к которым
относятся уровни ряда. Например, ряд ежесуточного выпуска продукции заменяется
рядом месячного выпуска продукции.

Метод скользящей средней. Вычисляется средний уровень из определенного числа
первых по порядку уровней ряда, затем – начиная со второго, далее – с третьего
и т.д.

Алгоритм расчета скользящей средней:

1.    
Определяем интервал
сглаживания, т.е. число входящих в него уровней m (m<n).

2.    
Вычислить среднее значение
уровней, образующих интервал сглаживания, по формуле

,

где m – число уровней, входящих в интервал
сглаживания,

i – порядковый номер уровня в интервале сглаживания,

p – при нечетном m равно: p=(m-1)/2.

При четном m проводят центрирование:
находят среднюю из двух смежных скользящих средних для отнесения полученного
уровня к определенной дате.

3.     Сдвинуть интервал сглаживания на одну точку вправо, затем вычислить все
последующие сглаженные значения, производя одновременно сдвиги.

Пример:

 

Тема
7. ИНДЕКСНЫЕ МЕТОДЫ

7.1. Понятие индексов

В статистике под индексами понимаются относительные
величины, выражающие изменение сложных экономических явлений во времени,
пространстве и по сравнению с планом. В связи с этим различают динамические
индексы, характеризующие  изменения явлений во времени; индексы выполнения
плана и территориальные индексы.

Индексы относятся либо к элементам сложного экономического явления,
либо ко всему явлению в целом. Показатели характеризующие изменение более или
менее однородных объектов  входящих в состав сложных явлений называются
индивидуальные индексы

Принятые обозначения:

Q, q – физический объём;

p –  цена единицы товара;

z – себестоимость единицы продукции;

pq – стоимость продукции или товарооборот;

zq – издержки производства.

7.2. Индивидуальные и общие индексы

Индивидуальные индексы (i) – это обычные относительные величины.

Индивидуальный индекс объёма:

=,

q0  – базисный период (пояснить);

q1 – текущий период (пояснить).

Индивидуальный индекс цены:

.

Индивидуальный индекс товарооборота:

Индекс как индивидуальный так и общий  получает название по названию
индексированной величины. Индексы как индивидуальные так и общие обозначаются 
либо в виде коэффициента, либо в виде процентов.

Явления общественные и социальные, изучаемые в экономике состоят из
несопоставимых элементов. Таким образом, основным вопросом построения индексов,
общих и сводных состоит в том, чтобы обеспечить эту сопоставимость

Самый лёгкий способ сопоставления – сложные явления разбиваются на
простые элементы которые в известной мере являются однородными.

Общий индекс обозначается – I. Различают агрегатные и средневзвешенные индексы.

Основной формой сводного индекса является агрегатный индекс. Для
того, чтобы его построить необходимо свести различные элементы сложного явления
к такому виду, который делает их соизмеримыми.

 – агрегатный индекс физического объёма
продукции(Ласпейреса).

 – агрегатный индекс физического объёма
продукции(Пааше).

 – агрегатный индекс цены (Ласпейреса).

 – агрегатный индекс цены (Пааше).

 – агрегатный индекс товарооборота.

 – индекс издержек
производства.

Та часть индекса, которая не изменяется, называется весом.

Веса свободного индекса в агрегатной форме выбираются исходя из
следующих данных:

Если индексируемая величина – суть количественный
показатель, то вес выбирается на  уровне базисного периода.

В том случае если индексируется  величина – качественный признак вес
принимается на уровне текущего периода. Такой подход  к выбору весов даёт  нам
возможность записать следующее равенство индексов

Итак, в целом по совокупности, состоящей из элементов, непосредст­венно
несоизмеримых (различные виды продукции, товарные группы и т.д.), изменение
физического объема реализации и цен характери­зуется с помощью агрегатных
индексов, формулы построения кото­рых сведены  в табл. 1.

Таблица 1

Агрегатные индексы

Формулы индексов	Название индексов
Индекс физического объема и других первичных признаков	Индекс цен и других вторичных признаков
По формуле Ласпейреса (по базисным весам)
По формуле Пааше (по отчетным весам)
Индекс Фишера

Пример:

Товары	Ед. измер	Базисный период	Текущий период	Индивидуаль-ный индекс
		P0 , (руб)	Q0 (ед.)	P1	Q1
Капуста	Кг.	17	350000	15	420000	0,882	1,2
Молоко	Литры	28	25400	35	23600	1,25	0,929
Яйца	Десятки	120	125	120	140	1	1,29

Индекс товарооборота:

Это значит товарооборот текущего периода по отношению к базисному вырос
на 7% этот показатель отражает изменение товарооборота под влиянием р и q.

Индекс физического объёма продукции (Ласпейраса):

Это значит товарооборот в текущем периоде возрос на 17% в связи с
изменением объёма реализации.

Индекс цены (Пааше):

Индекс цены показал нам, что стоимость продукции  в текущем периоде по
сравнению с базисным сократился на 9% под влиянием изменения цен.

7.3.
Средние индексы

Агрегатная форма индекса – его основная форма, но не единственная в
ряде случаев для удобства расчётов в том случае если мы располагаем  значениями
индивидуальных индексов на практике удобно использовать средние индексы.

Средний индекс – индекс, вычисленный как
средняя величина из индивидуальных индексов.

Средний гармонический индекс цены:

Средний арифметический индекс физического объема:

Цепные индексы – ряд индексов одного и того же
явления, вычисленных с меняющейся от индекса к индексу базой сравнения.

,

.

7.4. Индексы структурных сдвигов

При изучении динамики показателей приходится определять
изменение средней величины индексируемого показателя, которое обусловлено
взаимодействием двух факторов – изменением значения индексируемого показателя у
отдельных групп единиц и изменением структуры явления, т.е. изменением доли
отдельных групп единиц совокупности в общей их численности. Для этого
вычисляются три индекса: переменного состава, постоянного состава и структурных
сдвигов.

Индекс переменного состава – индекс,
выражающий соотношение средних уровней изучаемого явления, относящихся к разным
периодам времени. Он отражает изменение не только индексируемой величины, но и
структуры совокупности (весов).

 – индекс п.с. себестоимости продукции.

Индекс постоянного (фиксированного) состава –
индекс, исчисленный с весами, зафиксированными на уровне одного какого-либо
периода, и показывающий изменение только индексируемой величины. Это агрегатный
индекс.

 – индекс ф.с. себестоимости продукции.

Индекс структурных сдвигов – индекс,
характеризующий влияние изменения структуры изучаемого явления на динамику
среднего уровня этого явления.

 – индекс с.с. себестоимости продукции.

Существует взаимосвязь между этими индексами: .

Пример: по имеющимся данным о себестоимости
единицы продукции на трех предприятиях в текущем и базисном периодах получили
следующие индексы структурных сдвигов

 средняя себестоимость по трем
предприятиям снизилась в текущем периоде по сравнению с базисным на 3,25%.

 себестоимость в текущем периоде по
сравнению с базисным возросла в среднем на 2,1%.

 изменение доли предприятий в общем объеме
произведенной продукции привело к снижению себестоимости на 5,24%.

Рекомендуемая литература

1.    
Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория
статистики: Учебник. – М.: ИНФРА-М, 1998.

2.    
Ефимова М.Р., Петрова Е.В., Румянцев В.Н. Общая
теория статистики: Учебник. Изд. 2-е, испр. и доп. – М.: ИНФРА-М, 2001. – 416
с. – (Серия «Высшее образование»).

3.    
Практикум по теории статистики: Учеб. Пособие / Под
ред. проф. Р.А. Шмойловой. – М.: Финансы и статистика, 2001.- 416 с.: ил.

4.    
Теория статистики: Учебник / Под ред. проф. Р.А.
Шмойловой. – 3-е изд., перераб. – М.: Финансы и статистика, 2001.- 506 с.: ил.

5.    
Теория статистики: Учебно-практическое пособие для
системы дистанционного образования /Под ред. В.Г. Минашкина. – М.: МЭСИ, 1998.

Виктория
Николаевна Шайкина

общая теория статистики

Учебное
пособие

Под ред.
В.В. Лихолетова

Технический
редактор А.В. Миних

Издательство Южно-Уральского государственного университета

Подписано
в печать

Формат
60х84 1/16. Печать офсетная. Усл. печ. л.     Уч.-изд. л.

Тираж 100 экз. Заказ    . Цена  р.

Отпечатано
в типографии Издательства ЮУрГУ. 454080,
г. Челябинск,

пр. им. В.И.Ленина, 76

.

Единица – наблюдение

Cтраница 1

Единица наблюдения – это элемент генеральной совокупности, с которого непосредственно ведется сбор социальной информации. Обычно в выборочном опросе единицей наблюдения является отдельный человек. Следует отличать единицу наблюдения от единицы анализа. Например, единицей анализа может служить семья как целостный социальный объект, а единицей наблюдения – глава семьи.
 [1]

Единицей наблюдения в статистике перевозок пассажиров является пассажиропоездка, оформленная пассажирским билетом.
 [2]

Единицей наблюдения называется тот предмет, лицо или явление, относительно которого собираются данные при наблюдении. При разных постановках задач научного исследования оказываются различными и единицы наблюдения.
 [3]

Каждая единица наблюдения должна быть охарактеризована совокупностью признаков, предусмотренных программой наблюдения.
 [4]

Выбор единицы наблюдения критериев сегментации зависит от товара и фазы развития рынка, на котором осуществляется сегментация. На начальных этапах развития конкретного товарного рынка предприятие концентрирует усилия на уровне товара; с увеличением числа конкурентов предприятие вынуждено дифференцировать предложение. Начинается поиск сегментов на марочном уровне для определения различий в предпочтениях у потребителей одного и того же товара. Сегменты могут быть сформированы на основе предпочтений различных свойств товара. Следовательно, с развитием товарного рынка повышается степень необходимости выделения отдельных сегментов, а также повышаются требования к обоснованности выбора критериев сегментации.
 [5]

За единицу наблюдения в учете пассажирских перевозок принимается пассажиропоезд-ка. Число пассажиропоездок определяется количеством проданных билетов.
 [7]

Если единицей наблюдения является магазин, выделенный на самостоятельный либо отдельный баланс, то можно гораздо точнее разграничить транспортные издержки на остаток товаров между их группами, прибегнув к методу, суть которого состоит в следующем. По окончании квартала исчисляют транспортные расходы на остаток товаров по каждой их группе, используя данные потоварно-группового учета издержек обращения. Все вычисления укладываются в семь расчетных таблиц; практически их потребуется две-три. Суммируют по всем таблицам транспортные расходы на остаток товаров; сумму отражают по регулирующей статье Издержки обращения на остаток товаров в предприятиях розничной торговли в активе баланса магазина соответственно на 1 апреля, 1 июля, 31 декабря.
 [8]

Если какая-нибудь единица наблюдения имеет у себя на хранении чужое оборудование, то она обязана сообщить об этом его владельцу, чтобы он мог внести это оборудование в свой переписной бланк. Таким образом, перепись неустановленного оборудования проводят все предприятия, стройки, базы, склады и другие хозяйства, подведомственные общесоюзным, союзно-республиканским, республиканским министерствам и ведомствам, Госснабу СССР, областным ( краевым) и городским исполкомам Советов депутатов трудящихся. Не проводят перепись колхозы, мелкие предприятия и хозяйства: бани, прачечные, парикмахерские, гостиницы, жилые хозяйства, больницы, клубы, театры, учебные заведения, детские учреждения, магазины, столовые и другие мелкие непромышленные организации.
 [9]

В качестве единицы наблюдения для построения сегментации, как правило, используется отдельный индивидуум, если товар относится к предметам индивидуального пользования, или семья, если исследуется товар общесемейного пользования.
 [10]

Результат группировки единиц наблюдения по какому-либо признаку называется статистическим рядом.
 [11]

Обычно перепись единиц наблюдения как основа для их отбора используется весьма часто на последней ступени в многоступенчатых территориальных выборках, но это перепись жилищ ( домохозяйств) на небольших участках территории, которые ограничены пределами пешеходной доступности для одного интервьюера: почтовыми участками, счетными участками и т.п. Перепись жителей Таганрога от 18 лет и старше, пришедших к избирательным урнам весной 1967 г., дала ошеломляющий результат: 11 3 % избирателей имели образование ниже 4 – х классов; 17 9 % – от 4 до 6 классов; 26 5 % – от 7 до 9 классов; 33 8 % – законченное среднее; 1 9 % – неполное высшее и 8 6 % – высшее.
 [12]

Следует отличать единицу наблюдения от единицы отбора. Единица наблюдения при аудиторской проверке объективно обусловлена. Ею может быть какой-либо раздел или участок бухгалтерского учета, тип хозяйственных операций. В рамках одной и той же единицы наблюдения единицы отбора могут быть различными. Эффективность выборки повышается при определении в качестве единицы отбора элемента наиболее детального уровня, но с условием, что этот элемент может быть проверен практически.
 [13]

Следует отличать единицу наблюдения от единицы отбора. Единица наблюдения при аудиторской проверке объективно обусловлена. Единицей наблюдения может быть какой-либо раздел или участок бухгалтерского учета, тип хозяйственных операций. В рамках одной и той же единицы наблюдения единицы отбора могут быть различными. Эффективность выборки повышается при определении в качестве единицы отбора элемента наиболее детального уровня, но с условием, что этот элемент может быть проверен практически. Например, при аудите дебиторской задолженности в качестве единицы отбора могут выступать сумма расчетов с определенным покупателем; сумма счета-фактуры; отдельная позиция счета-фактуры.
 [14]

Следует отличать единицу наблюдения от единицы отбора. Единица наблюдения при аудиторской проверке объективно обусловлена. Единицей наблюдения может быть какой-либо раздел или участок бухгалтерского учета, тип хозяйственных операций. В рамках одной и той же единицы наблюдения единицы отбора могут быть различными.
 [15]

Страницы:  

   1

   2

   3

   4