Что значит статистический метод исследования

Что значит статистический метод исследования

СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ

• 
• 
• 

СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ – научные методы описания и изучения массовых явлений, допускающих количественное (численное) выражение. Слово «статистика» (от итал. stato – государство) имеет общий корень со словом «государство». Первоначально оно относилось к науке управления и означало сбор данных о некоторых параметрах жизнедеятельности государства. Со временем статистика стала охватывать сбор, обработку и анализ данных о массовых явлениях вообще; ныне статистические методы охватывают собою практически все области знаний и жизнедеятельности общества.

Статистические методы включают в себя и экспериментальное, и теоретическое начала. Статистика исходит прежде всего из опыта; недаром ее зачастую определяют как науку об общих способах обработки результатов эксперимента. Обработка массовых опытных данных представляет самостоятельную задачу. Иногда простая регистрация некоторых рядов наблюдений приводит к тому или иному значимому выводу. Так, если в некоторой стране из года в год растет объем валового внутреннего продукта, то это говорит об ее устойчивом развитии. Однако в большинстве случаев для обработки опытного статистическою материала используются математические модели исследуемого явления, основу которых составляют идеи и методы теории вероятностей.

Теория вероятностей есть наука о массовых случайных явлениях. Массовость означает, что исследуются огромные количества однородных явлений (объектов, процессов). Случайность же означает, что значение рассматриваемого параметра отдельного явления (объекта) в своей основе не зависит и не определяется значениями этого параметра у других явлений, входящих в ту же совокупность. Основной характеристикой массового случайного явления является распределение вероятностей. Теорию вероятностей можно определить как науку о вероятностных распределениях – их свойствах, видах, законах взаимосвязей, распределении величин, характеризующих исследуемый объект, и законах изменения распределений во времени. Так, говорят о распределении молекул газа по скоростям, о распределениях доходов граждан в некотором обществе и т.д.

Эмпирически задаваемые распределения соотносятся с т.н. генеральной совокупностью, т.е. с наиболее полным теоретическим описанием распределений соответствующих массовых явлений. При этом во многих случаях бывает нецелесообразно «перебирать» все элементы рассматриваемых совокупностей либо в силу чрезвычайно большого их числа, либо в силу того, что при наличии некоторого числа «перебранных» элементов учет новых не внесет существенных изменений в общие результаты. Для этих случаев разработан специальный выборочный метод исследования общих свойств статистических систем на основе изучения лишь части соответствующих элементов, взятых на выборку. Так, при оценке политических симпатий граждан некоторого региона или страны перед предстоящими выборами невозможно проводить сплошной опрос граждан. В этих случаях и прибегают к выборочному методу. Чтобы выборочное распределение достаточно надежно характеризовало исследуемую систему, оно должно удовлетворять специальным условиям репрезентативности. Репрезентативность требует случайного выбора элементов и учета макроструктуры всего массового явления.

Распределения представляют наиболее общую характеристику массовых случайных явлений. Задание исходного распределения нередко предполагает построение математической модели соответствующих областей действительности. Построение и анализ таких моделей и составляет основную направленность статистических методов. Построенная математическая модель, в свою очередь, указывает, какие переменные следует измерять и какие из них имеют основное значение. Но главное в построении математической модели состоит в объяснении исследуемых явлений и процессов. Если модель достаточно полна, то она описывает зависимости между основными параметрами этих явлений.

Статистические методы в естествознании породили многие научные теории, привели к разработке важнейших фундаментальных направлений исследования – классической статистической физики, генетики, квантовой теории, теории цепных химических реакций и др. Следует, однако, отметить, что во многих случаях исходные вероятностные распределения задаются не путем непосредственной обработки массового материала. Вероятностная гипотеза чаще всего вводится гипотетически, косвенно, на основе теоретических предпосылок. Так, в учение о газах предположение о существовании вероятностных распределений было введено как гипотеза, на основе допущений о «молекулярном беспорядке». Возможность подобного задания вероятностных распределений и проверки их справедливости обусловлена характером и природой самих распределений, математическое выражение которых обладает самостоятельными характеристиками, достаточно независимыми от конкретных значений элементов.

Особые сложности возникают при применении статистических методов в изучении социальных явлений. Анализ общих направлений социальных процессов и внутренних механизмов, вызывающих конкретные статистические результаты, необычайно трудоемок. Так, благосостояние людей характеризуется весьма многими параметрами и соответствующими распределениями – уровнем доходов, участием в общественно-полезном труде, уровнем образования и здравоохранения и др. показателями жизнедеятельности человека. Выявление взаимосвязи этих распределений и тенденций их изменения требует решения многих сложных задач. Состояние общества можно определить через такие параметры, как внутренний валовый продукт, потребление энергии на душу населения, расслоение общества по доходам и т.п. Вместе с тем общество представляет собой необычайно сложную систему, а познание сложных систем основывается на разработке многих моделей, выражающих различные аспекты их структуры и функционирования. Соответственно, для более полной характеристики состояния общества требуется оперировать весьма многими параметрами и их распределениями. Так, говорят об экономической, производственной, сельскохозяйственной, социальной и многих других статистиках. Для объединения данных этих статистик в единую целостную картину необходимо выявление субординации, иерархии параметров, характеризующих состояние общества.

Источник

Понятие о статистическом методе исследования.

Понятие о статистическом методе исследования.

Метод статистики можно определить как совокупность приемов, применяемых для познания предмета исследования и основанных на общенаучных и логических категориях.

Методы статистики включают общенаучные методы и специфические.

К общенаучным методам, применяемым статистикой и обогащающим ее специфические приемы, относятся сравнения, анализ и синтез, методы индукции и дедукции, аналогия, гипотеза.

Статистика опирается в своих исследованиях и на законы диалектической и формальной логики. Использует законы объективной взаимосвязи и взаимообусловленности явлений окружающего мира, перехода количественных изменений в качественные, единства и борьбы противоположностей, соотнесения их как общее и единичное и т.п.

Общенаучные и логические законы мышления и познания объективного мира служат основой для разработки специфических приемов и методов, совокупность которых и составляет метод статистики.

Специфическими методами и приемами статистики выступают: статистическое наблюдение, статистические сравнения, метод сводки и группировки, индексный метод, корреляционно-регрессионный анализ, метод рядов динамики, метод статистических расчетов и статистических показателей.

Относительные величины представляют собой соотношения, сравнения двух величин.

Статистическое наблюдение – первый этап статистического исследования: Объект наблюдения, единица наблюдения.

Статистическое наблюдение – это научно-организованный сбор данных об исследуемой совокупности путем регистрации заранее намеченных существенных признаков с целью получения обобщающих характеристик.

Объект наблюдения – это та совокупность, о которой должны быть собраны сведения. Выделение объекта наблюдения связано с определением границ совокупности в пространстве, во времени и по материальной сущности.

Граница по сущности устанавливается «цензом».

Ценз – это определенная количественная характеристика, служащая для ограничения объекта наблюдения.

Единица наблюдения – составной элемент объекта наблюдения, который является носителем признаков, подлежащих регистрации.

Организационные формы (отчетность, специально-организованное наблюдение, регистры), способы (отчетный, экспедиционный, анкетный, корреспондентский, саморегистрации) и виды статистического наблюдения (сплошное, несплошное, текущее, периодическое, единовременное, непосредственное, документальное, опрос).

Отчетность – это такая форма статистического наблюдения, при которой предприятия в определенные сроки в установленном виде предоставляют в статистические органы необходимые сведения. Отчетность как форма статистического наблюдения основана на первичном учете и является его обобщением. Первичный учет представляет собой регистрацию различных фактов, событий, производимую по мере их совершения, как правило, на особом документе, называемом первичным учетным документом.

Специально организованное наблюдение – такое наблюдение, которое организуется со специальной целью на определенную дату для получения данных, которые в силу различных причин не собираются статистической отчетность, а также с целью проверки данных статистической отчетности. Сюда относятся переписи, единовременные учеты, обследования сплошного и несплошного характера. Перепись — это специально организованное наблюдение, повторяющееся, как правило, через равные промежутки времени, с целью получения данных о численности, составе и состоянии объекта статистического наблюдения по ряду признаков.

Регистровое наблюдение — это форма непрерывного статистического наблюдения за долговременными процессами, имеющими фиксированное начало, стадию развития и фиксированный конец. Оно основано на ведении статистического регистра. Регистр представляет собой систему, постоянно следящую за состоянием единицы наблюдения и оценивающую силу воздействия различных факторов на изучаемые показатели. В регистре каждая единица наблюдения характеризуется совокупностью показателей. Одни из них остаются неизменными в течение всего времени наблюдения и регистрируются один раз; другие показатели, периодичность изменения которых неизвестна, обновляются по мере изменения; третьи — представляют собой динамические ряды показателей с заранее известным периодом обновления. Все показатели хранятся до полного завершения наблюдения за единицей обследуемой совокупности.

В статистике применяются следующие способы сбора информации: непосредственное наблюдение, документальное наблюдения и опрос. Непосредственное статистическое наблюдение — наблюдение, при котором сами регистраторы путем непосредственного замера, взвешивания, подсчета устанавливают факт подлежащий регистрации. Документальное наблюдение — основано на использовании различного рода документов учетного характера. Включает в себя отчетный способ наблюдения — при котором предприятия представляют статистические отчеты о своей деятельности в строго обязательном порядке. Опрос — заключается в получении необходимой информации непосредственно от респондента. Виды опроса:

– корреспондентский (сведения сообщаются штатом добровольных корреспондентов, в силу чего полученный материал не всегда носит качественный характер),

– экспедиционный (специально привлеченные и обученные работники посещают каждую единицу наблюдения и собирают сведения)

– анкетный (определенное число респондентов получают специальные вопросники либо лично, либо через средства печати. Данный вид опроса применяется в исследованиях, где нужны ориентировочные результаты, не претендующие на высокую точность (изучение общественного мнения)),

– саморегистрация (формуляры заполняются самими респондентами, а счетчики консультируют и собирают формуляры. В статистической практике различные виды статистических наблюдений могут сочетаться, дополняя друг друга.),

– явочный (браки, дети, разводы) и т.д.

Сплошное наблюдение, при котором обследованию подлежат все единицы изучаемой совокупности.

Несплошное наблюдение, при котором обследуется часть совокупности, отобранная определенным способом.

Непрерывное (текущее) наблюдение – ведется систематически (т.е. регистрация фактов производится по мере их свершения). Пример – ЗАГС.

Периодическое наблюдение – повторяется через определенные равные промежутки времени. Пример – перепись населения.

Единовременное наблюдение – производится по мере надобности без соблюдения определенной периодичности. Пример – оценка и переоценка основных фондов.

6 Формирование программы статистического наблюдения (цели, задачи, объект, единицы, время, инструментарий, вид).

Статистическое наблюдение проводится по программе, где указываются цель и задачи наблюдения; определяется объект и единица наблюдения; разрабатываются формуляр и инструкция; определяются организационные вопросы: время наблюдения и место наблюдения.

Цель программы статистического наблюдения — получение достоверной информации для выявления закономерностей развития явлений и процессов социально-экономической жизни.

задачами статического наблюдения являются:

1) Обеспечение полноты информации о изучаемом явлении;

2) Получение достоверной информации;

3) Обеспечение оперативности получения данных (в возможно короткий срок).

Объект наблюдения – это та совокупность, о которой должны быть собраны сведения. Выделение объекта наблюдения связано с определением границ совокупности в пространстве, во времени и по материальной сущности.

Единица наблюдения – составной элемент объекта наблюдения, который является носителем признаков, подлежащих регистрации.

При наблюдении заполняется статистический бланк, называемый формуляром. Формуляр заполняется на основании инструкции.

Время наблюдения предусматривает срок наблюдения – это время, в течение которого осуществляется регистрация сведений и критический момент – момент времени, по со

Орган наблюдения – перечень конкретных исполнителей, осуществляющих подготовку и проведение наблюдения и несущих ответственность за эту работу.

Место наблюдения – это пункт, где проводится регистрация наблюдаемых фактов и заполняются формуляры наблюдения.

Точность статистического наблюдения – степень соответствия значения какого-либо признака, найденного посредством наблюдения, действительному его значению.

При сборе статистических сведений возможны ошибки при заполнении формуляров, подразделяемые на случайные и систематические. Систематические ошибки имеют тенденциозный характер и бывают преднамеренными и непреднамеренными.

Устранить ошибки наблюдения возможно проведением логического или арифметического контроля собранных данных.

Определение числа групп.

Число групп (n) может быть определено логическим (задается исследователем), механическим способом (получается механически с учетом заданной величины интервала) или аналитическим способом с помощью формулы Стерджесса

где N – число единиц совокупности.

13. Виды (вариационные, атрибутивные) и элементы (варианта, частоты и частности) рядов распределения.

Атрибутивные ряды образуются по качественным признакам, которыми могут выступать занимаемая должность работников торговли, профессия, пол, образование и т.д.

Вариационные ряды строятся на основе количественного группировочного признака. Вариационные ряды состоят из двух элементов: вариант и частот.Варианта— это отдельное значение варьируемого признака, которое онпринимает в ряду распределения. Они могут быть положительными иотрицательными, абсолютными и относительными.

Частоты — это абсолютные числа, показывающие столько раз в совокупности встречается данное значение признака, которые обозначают . Сумма всех частот равна должна быть равна численности единиц всей совокупности.

Частости( ) — это частоты выраженные в процентах к итогу. Сумма всех частостей выраженных в процентах должна быть равна 100%, в долях единице.

14 Графическое изображение рядов распределения (полигон, гистограмма, кумулята).

Существует несколько способов графического изображения рядов (гистограмма, полигон, кумулята, огива), выбор которых зависит от цели исследования и от вида вариационного ряда.

Полигон распределения в основном используется для изображения дискретного ряда, но можно построить полигон и для интервального ряда, если предварительно привести его к декретному. Полигон распределения представляет собой замкнутую ломаную линию в прямоугольной системе координат с координатами (x_i, q_i), где x_i — значение i-го признака, q_i — частота или частость i-ro признака.

Понятие вариации.

Конкретные условия, в которых находится каждый из изучаемых объектов, а также особенности их собственного развития (социальные, экономические и пр.) выражаются соответствующими числовыми уровнями статистических показателей. Таким образом,вариация, т.е. несовпадение уровней одного и того же показателя у разных объектов, имеет объективный характер и помогает познать сущность изучаемого явления.

Показатели вариации: размах вариации, среднее линейное отклонение, дисперсия, среднее квадратичное отклонение, коэффициент вариации, коэффициент осцилляции, линейный коэффициент вариации и методика их расчета.

Размах вариации (R)= .

Среднее линейное отклонение (Д) представляет собой среднюю арифметическую из абсолютных значений отклонений вариантов от средней.

простое ,

взвешенное .

Дисперсия ( ) наиболее часто используемый показатель вариации, показывает среднюю площадь отклонений вариантов признака от средней величины.

простая ,

взвешенная .

Преобразовав указанные формулы определения дисперсии, можно получить упрощенный вариант формулы (дисперсия методом моментов)

.

Среднее квадратическое отклонение ( ) определяется как квадратный корень из дисперсии. .

Достоинство среднего квадратического отклонения по сравнению со средним линейным отклонением в том, что при его вычислении никакого условного допущения о необходимости суммирования отклонений вариантов от средней без учета их знаков не делается.

Показатели относительного рассеивания:

Коэффициент вариации используют для сравнения рассеивания двух и более признаков, имеющих различные единицы измерения. Коэффициент вариации представляет собой относительную меру рассеивания, выраженную в процентах. Он вычисляется по формуле: ,

где — искомый показатель, — среднее квадратичное отклонение, — средняя величина.

Коэффициентом осцилляции отражает относительную колеблемость крайних значений признака вокруг средней

.

Линейный коэффицинт вариации — это отношение среднего линейного отклонение к средней арифместической: , где Л – среднее линейное отклонение

С помощью линейного коэффицинта вариации можно сравнивать вариацию разных совокупностей, потому что в отличие от среднего линейного отклонения его значение не зависит от единиц измерения X.

Понятие о статистическом методе исследования.

Метод статистики можно определить как совокупность приемов, применяемых для познания предмета исследования и основанных на общенаучных и логических категориях.

Методы статистики включают общенаучные методы и специфические.

К общенаучным методам, применяемым статистикой и обогащающим ее специфические приемы, относятся сравнения, анализ и синтез, методы индукции и дедукции, аналогия, гипотеза.

Статистика опирается в своих исследованиях и на законы диалектической и формальной логики. Использует законы объективной взаимосвязи и взаимообусловленности явлений окружающего мира, перехода количественных изменений в качественные, единства и борьбы противоположностей, соотнесения их как общее и единичное и т.п.

Общенаучные и логические законы мышления и познания объективного мира служат основой для разработки специфических приемов и методов, совокупность которых и составляет метод статистики.

Специфическими методами и приемами статистики выступают: статистическое наблюдение, статистические сравнения, метод сводки и группировки, индексный метод, корреляционно-регрессионный анализ, метод рядов динамики, метод статистических расчетов и статистических показателей.

Относительные величины представляют собой соотношения, сравнения двух величин.

Источник