Ошибки статистического наблюдения

Информация, полученная в ходе статистического наблюдения может не отвечать действительности, а расчетные значения показателей не соответствовать фактическим значениям.Расхождение между расчетным значением и фактическим называется ошибкой наблюдения.В зависимости от причин возникновения различают ошибки регистрации и ошибки репрезентативности. Ошибки регистрации характерны как для сплошного, так и для несплошного наблюдения, а ошибки репрезентативности — только для несплошного наблюдения. Ошибки регистрации, как и ошибки репрезентативности, могут бытьслучайными и систематическими.

Ошибки регистрации — представляют собой отклонения между значением показателя, полученного в ходе статистического наблюдения, и его фактическим значением. Ошибки регистрации бывают случайными (результат действий случайных факторов — перепутаны строки например) и систематическими (проявляются постоянно).

Ошибки репрезентативности — возникают, когда отобранная совокупность недостаточно точно воспроизводит исходную совокупность. Характерны для несплошного наблюдения и заключаются в отклонении величины показателя исследуемой части совокупности от его величины в генеральной совокупности.

Случайные ошибки — являются результатом действия случайных факторов.

Систематические ошибки — всегда имеют одинаковую направленность к увеличению или уменьшению показателя по каждой единице наблюдения, вследствие чего значение показателя по совокупности в целом будет включать накопленную ошибку.

Способы контроля:Счетный (арифметический) — проверка правильности арифметического расчета.Логический — основан на смысловой взаимосвязи между признаками.

8. Собранный в процессе статистического наблюдения материал представляет собой разрозненные первичные сведения об отдельных единицах изучаемого явления. Сводка - комплекс последовательных действий по обобщению конкретных единичных данных, образующих совокупность с целью обнаружения типичных черт и закономерностей, присущих изучаемому явлению в целом. При этом все несущественное должно быть опущено, все существенное и основное выделено и зафиксировано. Сводка проводится на основе все­стороннего теоретического анализа изучаемого явления. Статистическая сводка в узком смысле слова (простая сводка) представляет собой операцию по подсчету общих, итоговых (суммарных) данных по совокупности единиц наблюдения. Статистическая сводка в широком смысле слова (сложная сводка) включает в себя также группировку данных наблюдения, подсчет общих и групповых итогов, получение системы взаимосвязанных показателей, представление результатов группиров­ки и сводки в виде статистических таблиц. По форме обработки материала сводка бывает децентрализованная и централизованная. По содержанию сводка бывает первичной и вто­ричной (основывается на данных первичной и представляет собой отчеты, таблицы, сводные балансы по отраслям народного хозяйства или по территориальному признаку). Также сводка бывает ручной и механизированной.

9 Метод группировки и его место в системе статистических методов. Виды статистических группировок

Статистическая группировка - первый этап статистической сводки, позволяющий выделить из массы исходного статистического материала одно­родные группы единиц, обладающих общим сходством по одному или нескольким существенным качественным или количественным признакам. Принципы применения метода группировок: 1) всесторонний, глубокий анализ сущности и природы изучаемого явления, позволяющий определить его типические свойства и внутренние различия; 2) определение существенных признаков, по которым должна проводиться группировка; 3) объективное, обоснованное установление границ групп при условии, что образованные группы должны объединять однородные элементы совокупности, а сами группы (одна по отношению к другой) должны существенно различаться.

Группировочный признак - признак, по которому происходит объединение отдельных единиц совокупности в отдельные группы. Для группировки следует брать существенные признаки, выражающие наиболее характерные черты изучаемого явления.

Первичная группировка - непосредственная группировка данных статистического наблюдения. Вторичная группировка - это перегруппировка ранее сгруппированных данных. Необходимость вторичной группировки возникает в двух случаях:

1) ранее произведенная группировка не удовлетворяет целям исследования в отношении числа групп;

2) для сравнения данных, относящихся к различным периодам времени или к различным территориям, если первичная группировка была произведена по разным группировочным признакам или по разным интервалам.

Существуют два способа вторичной группировки: объединение мелких групп, а более крупные и выделение определённой доли единиц совокупности.

Основные задачи, решаемые с помощью группировок:

1) выделение в совокупности изучаемых явлений их социально-экономических типов;

2) изучение структуры общественных явлений;

3) выявление связей и зависимостей между общественными явлениями.

Типологическаягруппировка - это разделение качественно разнородной исследуемой совокупности на однородные группы единиц в соответствии с социально-экономическими типами.

Структурнаягруппировка - группировка, в которой происходит разделение однородной совокупности на группы, характеризующие ее структуру по какому-либо варьирующему признаку. В основу структурных группировок могут быть положены один или более атрибутивные или количественные признаки. Их выбор определяется задачами конкретного иссле­дования и сущностью изучаемой совокупности.

Аналитическая группировка- распространенный прием статистического изучения связей, которые обнаруживаются при параллельном сопоставлении обобщенных значений признаков по группам. Различают признаки зависимые - результативные,значения которых изменяются под влиянием других признаков, и факторныепризнаки, оказывающие влияние на другие. В основе аналитической группировки лежит признак-фактор, а по результативным признакам производится расчет групповых средник, по изменению величины которых определяют наличие связи между признаками.

10. Группировочный признак - признак, принимаемый за основу образования групп в процессе статистической группировки.

Правильный выбор группировочных признаков возможен лишь на основе анализа сущности явления, базирующегося на учете особенностей развития изучаемого явления в конкретных условиях места и времени. Учет конкретных условий приводит к тому, что один и тот же тип явления может быть выявлен в одних условиях по одному признаку, а в других - по другому. После выбора группировочного признака устанавливается количество групп ( n ) и величина интервала ( i ) , которые между собой взаимосвязаны. Одним из основных требований, возникающих при решении данного вопроса, является выбор такого числа групп и величины интервала, которые позволяют более равномерно распределить единицы совокупности по группам и достичь при этом их представительности, качественной однородности.Выбор числа групп зависит от целей исследования, значения изучаемого признака, объема статистической информации и т.д. Количество групп во многом зависит от группировочного признака. Нередко атрибутивные группировочные признаки предопределяют число групп (группировка работников по образованию, по квалификации). Аналогично расчленяется совокупность по дискретному признаку, изменяющемуся в незначительном диапазоне (например, семей - по числу их членов). Интервалы групп устанавливаются только при значительной колеблемости дискретного признака или при непрерывно изменяющемся количественном признаке. Разность между верхней и нижней границами интервала составляет его величину. Правильное установление величины интервала имеет первостепенное значение для образования качественно однородных групп, нельзя объединять в одну группу явления, которые относятся к разным частным совокупностям. При группировке рабочих по проценту выполнения норм времени не следует включать в одну и ту же группу рабочих, выполняющих и не выполняющих нормы времени.

11. Статистические таблицы, их виды и правила построения Статистическая таблица- форма наиболее рационального изложения полученных в результате статистической сводки и группировки числовых (цифровых) данных По внешнему виду она представляет собой комбинацию вертикальных и горизонтальных строк, содержащую боковые и верхние заголовки. Статистическая таблица содержит подлежащее и сказуемое. Подлежащее таблицы представляет ту статистическую совокупность, о которой идет речь в таблице, т. е. перечень отдельных или всех единиц сово­купности либо их групп. Чаще всего подлежащее помещается в левой части таблицы и содержит перечень строк. Сказуемое таблицы- показатели, с помощью которых дается характеристика явления, отображаемого в таблице. Если в подлежащем таблицы содержится простой перечень каких-либо объектов, таблица называется простой. В подлежащем простой таблицы нет ка­ких-либо группировок статистических данных. Если подлежащее простой таблицы содержит перечень территорий, то такая таблица называется территориальной. Простая таблица содержит только описательные сведения, ее аналитические возможности ограниче­ны. Глубокий анализ исследуемой совокупности, взаимосвязей признаков предполагает построение более сложных таблиц - групповых и комбинационных. Групповые таблицысодержат в подлежащем группировку единиц объекта наблюдения по одному существенному признаку. Простейшим видом групповой таблицы являются таблицы, в которых представлены ряды распределения. Групповая таблица может быть более сложной, если в сказуемом приводится не только число единиц в каждой группе, но и ряд других важных показателей, количественно и качественно характеризующих группы подлежащего. Такие таблицы часто используются в целях сопоставления обобщающих показателей по группам, что позволяет сделать определенные практические выводы. Комбинационныминазываются статистические таблицы, е подлежащей которых группы единиц, образованные по одному признаку, подразделяются на подгруппы по одному или нескольким признакам. В отличие от простых и групповых таблиц, комбинационные позволяют проследить зависимость пока­зателей сказуемого от нескольких признаков, кото­рые легли в основу комбинационной группировки в подлежащем.

Основные правила построения статистических таблиц:

1) в заголовке должны быть отражены объект, признак, время и место совершения события;

2) графы и строки следует нумеровать;

3) графы и строки должны содержать единицы измерения;

4) сопоставляемую в ходе анализа информацию располагают в соседних графах (либо одну под другой);

5) числа в таблице проставляют в середине граф, строго одно под другим; числа целесообразно округлять с одинаковой степенью точности;

6) отсутствие данных обозначается знаком умножения (•), если данная позиция не подлежит заполнению, отсутствие сведений обозначается мно­готочием (...), либо н.д., либо н. св., при отсутствии явления ставится знак тире (-);

7) для отображения очень малых чисел используют обозначение 0.0 или 0.00; если число получено на основании условных расчетов, то его берут в скобки, сомнительные числа сопровождают вопросительным знаком, а предварительные - знаком 12-13Абсолютная величина

Статистика измеряет и выражает явления общественной жизни с помощью количественных категорий — статистических величин. Результаты статистического наблюдения получают прежде всего в форме абсолютных величин, которые служат основой для расчета и анализа статистических показателей на следующих этапах статистического исследования.

Абсолютная величина — объем или размер изучаемого события или явления, процесса, выраженного в соответствующих единицах измерения в конкретных условиях места и времени.

Виды абсолютных величин:

§ Индивидуальная абсолютная величина — характеризует единицу совокупности

§ Суммарная абсолютная величина — характеризует группу единиц или всю совокупность

Результатом статистического наблюдения являются показатели, которые характеризуют абсолютные размеры или свойства изучаемого явления у каждой единицы наблюдения. Они называются индивидуальными абсолютными показателями. Если показатели характеризуют всю совокупность в целом, они называются обобщающими абсолютными показателями. Статистические показатели в форме абсолютных величин всегда имеют единицы измерения: натуральные или стоимостные.

Формы учета абсолютных величин:

§ Натуральный — физические единицы (штук, человек)

§ Условно-натуральный — применяется при подсчете итогов по продукции одинакового потребительского качества но широкого ассортимента. Перевод в условное измерение осуществляется с помощью коэффициента пересчета:
К_{пересчета}=фактическое потребительское качество / эталон (заранее заданное качество)

§ Стоимостной учет — денежные единицы

Натуральные единицы измерения бывают простыми, составными и условными.

Простые натуральные единицы измерения — это тонны, километры, штуки, литры, мили, дюймы и т. д. В простых натуральных единицах также измеряется объем статистической совокупности, т. е. число составляющих ее единиц, или объем отдельной ее части. Составные натуральные единицы измерения имеют расчетные показатели, получаемые как произведение двух или нескольких показателей, имеющих простые единицы измерения. Например, учет затрат труда на предприятиях выражается в отработанных человеко-днях (число работников предприятия умножается на количество отработанных за период дней) или человеко-часах (число работников предприятия умножается на среднюю продолжительность одного рабочего дня и на количество рабочих дней в периоде); грузооборот транспорта выражается в тонно-километрах (масса перевезенного груза умножается на расстояние перевозки) и т. д.

Условно-натуральные единицы измерения широко используют в анализе производственной деятельности, когда требуется найти итоговое значение однотипных показателей, которые напрямую несопоставимы, но характеризуют одни и те же свойства объекта. Натуральные единицы пересчитываются в условно-натуральные путем выражения разновидностей явления в единицах какого-либо эталона.

Например:

§ различные виды органического топлива переводятся в условное топливо с теплотой сгорания 29,3 МДж/ кг

§ мыло разных сортов — в условное мыло с 40%-ным содержанием жирных кислот

§ консервы различного объема — в условные консервные банки объемом 353,4 см3,

§ для подсчета общего объема работы транспорта складывают тонно-километры перевезенных грузов и пассажиро-километры, произведенные пассажирским транспортом, условно приравнивая при этом перевозку одного пассажира к перевозке одной тонны груза и т. д.

Перевод в условные единицы осуществляется с помощью специальных коэффициентов. Например, если имеется 200 т мыла с содержанием жирных кислот 40% и 100 т с содержанием жирных кислот 60%, то в пересчете на 40%-ное, получим общий объем 350 т условного мыла (коэффициент пересчета определяется как отношение 60 : 40 = 1,5 и, следовательно, 100 т · 1,5 = 150 т условного мыла).

Пример 1

Найти условно-натуральную величину:

Допустим мы производим тетради:

§ по 12 листов — 1000 шт;

§ по 24 листа — 200 шт;

§ по 48 листов — 50 шт;

§ по 96 листов — 100 шт.

Решение:
Задаем эталон — 12 листов.
Считаем коэффициент пересчета:

§ 12/12=1

§ 24/12=2

§ 48/12=4

§ 96/12=8

Ответ: Условно натуральная величина =1000*1 + 200*2 + 50*4 + 100*8 = 2400 тетрадей по 12 листов

В условиях рыночной экономики наибольшее значение и применение имеют стоимостные единицы измерения: рубли, доллары, евро, условные денежные единицы и др. Для оценки социально-экономических явлений и процессов используются показатели в текущих или фактически действующих ценах или в сопоставимых ценах.

Сама по себе абсолютная величина не дает полного представления об изучаемом явлении, не показывает его структуру, соотношение между отдельными частями, развитие во времени. В ней не выявлены соотношения с другими абсолютными величинами. Поэтому статистика, не ограничиваясь абсолютными величинами, широко использует общенаучные методы сравнения, обобщения.

Абсолютные величины имеют большое научное и практическое значение. Они характеризуют наличие тех или иных ресурсов и являются основой разнообразных относительных показателей.

Поиск по сайту: