План статистического наблюдения. Достоверность статистических данных, ошибки статистического наблюдения icon

План статистического наблюдения. Достоверность статистических данных, ошибки статистического наблюдения


6 чел. помогло.

Смотрите также:
Предпринимательства...
Об утверждении статистического инструментария для организации федерального статистического...
Об утверждении статистического инструментария для организации федерального статистического...
Об утверждении статистического инструментария для организации федерального статистического...
Приказ от 21 января 2008 г...
2. теория статистического наблюдения 18 Лекция Теория статистического наблюдения 18...
Для объекта статистического наблюдения характерно то...
Указания по заполнению формы федерального статистического наблюдения №спо-1...
Приказ от 21 апреля 2011 г...
Об утверждении статистического инструментария для организации федерального статистического...
Указания по заполнению формы федерального статистического наблюдения №1 (профтех) Форму №1...
В соответствии с Федеральным планом статистических работ на 2005 год и постановлением...



страницы: 1   2   3   4   5   6   7   8   9   ...   12
вернуться в начало
скачать

ВОПРОС 13


^ Сложные группировки: комбинационные и многомерные.

ОТВЕТ

Сложные группировки (группировки по нескольким признакам) делятся на комбинационные и многомерные.


Комбинационная группировка - группировка по нескольким признакам, осуществляемая последовательно. Последовательность устанавливается исходя из логики взаимосвязи показателей. Обычно начинают группировку с атрибутивного признака. При комбинационной группировке группы, образованные по одному признаку, делятся на подгруппы по второму признаку, затем по третьему и т.д.

Комбинационная группировка позволяет выявить и сравнить различия и связи между исследуемыми признаками, которые нельзя обнаружить на основе изолированных группировок по ряду группировочных признаков. Однако при изучении влияния большого числа признаков применение комбинационных группировок снижает наглядность, поскольку чрезмерное дробление информации затушевывает проявление закономерностей. Даже при наличии большого массива информации приходится ограничиваться двумя-четырьмя признаками.

Комбинационная группировка по 2-ум признакам (Х, Y) оформляется в виде шахматной таблицы, в которой значения группировочных признаков откладывается по строкам (X) и столбцам (Y). В теле такой таблицы (на пересечении j-ого столбца и i-ой строки) содержатся частоты совместного появления значения признака Y в j–ом столбце и значения признака X в i–ой строке.

Приведем пример комбинационной группировки студентов по 2-ум признакам: Y - оценка по статистике и X- посещаемость практических занятий.

X 16 14 15 10 7 10 3 16 12 5 16 0 15 16 12 4 7 6 10 9

Y 4 4 4 3 3 5 5 3 3 3 5 4 4 5 4 2 4 3 3 4

Комбинационная группировка студентов по признакам: оценка (Y) и посещаемость практических занятий (X):


Посещаемость

(Xн i; X вi)

Оценка по статистике (Yj)

ИТОГО

2

3

4

5

[0 ; 7]

1

3

2

1

7

(7 ; 14]

-

3

3

1

7

(14; 16]

-

1

3

2

6

Итого

1

7

8

4

20

Анализируя комбинационную группировку можно сделать вывод о направлении связи между признаками. Если максимальные частоты располагаются вдоль главной диагонали, проходящей из левого верхнего угла в правый нижний угол, то связь между признаками прямая. Если максимальные частоты располагаются на побочной диагонали, выходящей из правого верхнего угла в левый нижний угол, то связь - обратная. В нашем примере связь между признаками оценка и посещаемость практических занятий прямая.

Кроме того, по расположению максимальных частот, можно сделать вывод о форме связи между признаками (линейная или нелинейная форма связи).

Многомерная группировка осуществляется не последовательно по отдельным признакам, а одновременно по комплексу признаков. При осуществлении многомерных группировок могут быть использованы два основных подхода:

  • Суть первого состоит в том, что каждая единица совокупности, характеризующаяся набором (из m) признаков, рассматривается как точка в m-мерном пространстве. Множество точек (единиц совокупности) разделяется на однородные группы. Мерой близости точек (сходства единиц совокупности) могут служить различные критерии. В кластерном анализе, например, в качестве критерия близости используют евклидово расстояние.

  • Второй подход заключается в расчете обобщающего показателя по комплексу группировочных признаков и проведении простой группировки по этому обобщающему показателю. Разновидностью такого подхода является метод многомерных средних. Алгоритм данного метода:

1) первичные данные заменяются их нормированными по среднему значению уровнями (Хi’=Хi /);

2) для каждой единицы совокупности по этим нормированным значениям рассчитывается средняя арифметическая величина (X’) - обобщающий показатель;

3) в соответствии со значениями обобщающего показателя и производится распределение единиц на группы.


ВОПРОС 14

Типологические, структурные и аналитические группировки.

^ ОТВЕТ

В зависимости от решаемых задач выделяют следующие виды группировок:

  • Типологические группировки, которые служат для выделения из совокупности качественно (содержательно) однородных групп единиц, характеризующих основные типы изучаемого явления. Они производятся с целью теоретического обобщения первичной статистической информации. Поэтому их проводят до структурных и аналитических группировок.

Типологические группировки применяются чаще всего к неоднородной совокупности и осуществляются посредством сложных неравноинтервальных группировок. Примерами типологических группировок могут служить группировки хозяйственных объектов по формам собственности; населения по общественным группам; работников на занятых преимущественно физическим и преимущественно умственным трудом; товаров одного вида по потребительским свойствам (престижные, надежные, дешевые) и т.д.

  • ^ Структурные группировки, которые характеризуют структуру однородных совокупностей по какому-либо варьирующему признаку. Анализируются такие группировки по изменению частот или частостей для дискретных или равноинтервальных группировок; по изменению абсолютных или относительных плотностей распределения для неравноинтервальных группировок. По результатам анализа делаются выводы о равномерности или неравномерности распределения группировочного признака в совокупности, а в случае неравномерного распределения – о наиболее часто встречающихся значениях признака.

  • ^ Аналитические группировки, которые позволяют выявлять связи между изучаемыми признаками. При этом выделяют признак-фактор и признак-результат (признак-фактор определяет значения признака-результата).

Техника осуществления аналитической группировки:

  1. Производится группировка единиц совокупности по признаку-фактору;

  2. По каждой полученной группе отбираются соответствующие значения признака-результата и на их основе рассчитывается некоторый обобщающий показатель (чаще всего среднее значение);

3) Анализируются изменения обобщающего показателя по группам, и делается вывод о наличии или отсутствии взаимосвязи. Если изменение величины признака-фактора, положенного в основу группировки, вызывает изменение величины признака-результата в том же направлении, то связь прямая, в противном случае – связь обратная.

Приведем пример аналитической группировки студентов, для характеристики зависимости признака-результата Y –«оценка студента по статистике» от признака-фактора Х -«посещаемость практических занятий по статистике». Исходные данные:

X 16 14 15 10 7 10 3 16 12 5 16 0 15 16 12 4 7 6 10 9

Y 4 4 4 3 3 5 5 3 3 3 5 4 4 5 4 2 4 3 3 4

Результаты аналитической группировки представлены в таблице:

Посещаемость –

(Xн j; X вj)

Количество студентов

Оценка по статистике

Средняя оценка студента в группе

[0 ; 7]

7

4 5 2 3 3 3 4

3,4

(7 ; 14]

7

4 3 5 3 3 4 4

3,7

(14; 16]

6

4 4 4 3 5 5

4,2

Итого

20

Х

Х

Анализируя данную таблицу можно заметить прямую зависимость результативного признака –Y «оценка по статистике» от признака-фактора X «посещаемость практических занятий по статистике»: чем больше занятий посетил студент, тем выше его оценка по статистике. Данная зависимость наблюдается в среднем по совокупности.


ВОПРОС 15

Статистические таблицы. Виды статистических таблиц. Принципы построения.

ОТВЕТ

Результаты сводки и группировки представляются в статистических таблицах. Статистическая таблица – форма рационального и наглядного изображения цифровых характеристик исследуемых явлений и их составных частей. В таблице различают: заголовок, подлежащее и сказуемое. В заголовке указывается содержание таблицы, место и время, к которым относятся приводимые в таблице данные, а также единицы измерения, если они одинаковы для всех приведенных сведений. Подлежащим является характеризуемый объект –либо единицы совокупности, либо их группы, либо совокупность в целом. В сказуемом таблицы дается характеристика подлежащего, обычно в количественной форме - в виде системы показателей. То есть в сказуемом отражаются результаты сводки. Обычно, подлежащее, располагают в левой части таблицы, а показатели, составляющие сказуемое, помещают справа.

В зависимости от строения подлежащего все статистические таблицы можно разделить на три группы:

  1. Таблицы простые, или перечневые, в которых содержатся обобщающие показатели, относящиеся к перечню единиц наблюдения, или к перечню хронологических дат или территориальных подразделений. Соответственно, таблицы могут быть названы простыми, хронологическими или территориальными.

  2. Таблицы групповые, в которых статистические совокупности расчленяются на отдельные группы по какому-либо одному признаку, причем каждая из них может быть охарактеризована рядом показателей (например, группировка студентов по признаку «посещаемость практических занятий по статистике»).

  3. Таблицы комбинационные, в которых совокупность разбита на группы не по одному, а по нескольким признакам (например, комбинационная группировка студентов по признакам: «посещаемость практических занятий по статистике» и «оценка по статистике»).

В практике построения и оформления таблиц сложились следующие правила:

  1. По возможности таблицу следует создавать небольшой по размеру, легко обозримой. Целесообразнее построить несколько таблиц, чем одну большую.

  2. Общий заголовок таблицы должен ясно и кратко выражать ее основное содержание. Следует также заголовки строк подлежащего и граф сказуемого формулировать точно, кратко, ясно.

  3. Если единицы измерения различны, их нужно указывать в названиях колонок или строк.

  4. Для удобства анализа таблицы при большом числе строк подлежащего и граф сказуемого возникает потребность в нумерации тех из них, которые заполняются данными. Подлежащее и единицы измерения обычно обозначаются буквами (А,Б,В и т.д.). Взаимосвязанные данные приводятся в рядом стоящих графах.

  5. Цифровую информацию обычно размещают от частного к общему, то есть сначала показывают слагаемые, а затем подводят итог.

  6. Если приводятся не все данные, а только наиболее значимые из них, то сначала показывают итог, а затем выделяют «в том числе».

  7. При заполнении таблицы используют следующие условные обозначения: при отсутствии явления (явление не существует в природе) ставится прочерк, если же нет информации о явлении ставится многоточие или пишется «нет сведений». Если изучаемое значение признака имеет бессмысленное содержание, то ставится символ «».

  8. Цифровые данные целесообразно округлять, причем округление чисел следует показывать в таблице с одинаковой степенью точности.

  9. При наличии информации по изучаемому явлению, числовое значение которого составляет величину меньше принятой в таблице точности, принято записывать 0,0.

  10. Когда одна величина превосходит другую многократно, то полученные относительные показатели лучше выражать не в процентах, а в разах.

Важно не только грамотно построить таблицу, но и уметь правильно произвести анализ ее данных. При этом не следует пересказывать содержание таблицы, иначе теряется смысл ее построения. Анализ следует начинать с общих итогов, которые раскроют содержание таблицы, дальше анализируются частные итоги, если нужно проводятся дополнительные расчеты.


ВОПРОС 16

Понятие рядов распределения и их виды. Основные элементы ряда.

^ ОТВЕТ

Ряд распределения – численное распределение единиц совокупности по изучаемому признаку. Обычно ряд распределения представляет результат структурной группировки. В зависимости от признака ряды могут быть вариационные (для количественных признаков) и атрибутивные (для качественных признаков). Вариационные ряды могут быть:

  • дискретными, если значение признака задано как дискретное (точечное);

  • интервальными, если значение признака задано интервалом.

Основные элементы ряда распределения:

  1. Значение признака:

  • Хj – отдельное (дискретное) значение признака для дискретных рядов,

  • Xj н - Xjв - интервал для интервальных рядов,

где j=1,2,...,m, где m- число значений признака;

2) Частота Nj – число единиц совокупности с данным значением признака; Nj=N; где N - объём совокупности;

3) Частость qj - доля единиц с данным значением признака в совокупности; qj =Nj/N.

Интервальный ряд характеризуют дополнительные элементы:

4) Величина интервала jjвjн;

5) Плотность распределения. Различают абсолютную и относительную плотности распределения. Абсолютная плотность maj– это отношение частоты к величине интервала: maj=Nj/j, а относительная плотность moj– это отношение частости к величине интервала: moj=qj/i. Данный элемент обязателен для неравноинтервальных рядов.
^

Кумулятивные ряды распределения – ряды распределения, которые содержат один или оба следующих элемента:


6) Накопленную частоту – Fj=i=1;jNi - это частота нарастающим итогом. Она показывает число элементов совокупности, индивидуальные значения которых не превышают значения признака в группе;

7) Накопленную частость - Gj= i=1;jqi – это частость нарастающим итогом. Она показывает долю единиц совокупности, у которых значения признака не превышают значение признака в группе.
^

ВОПРОС 16

Графические представления рядов распределения


ОТВЕТ

Все множество графических представлений рядов распределения разделяют на два класса: линейные графики и диаграммы.

К классу линейных графиков относятся: полигон, кумулята, кривая Лоренца.

Полигоном называют ломанную, отрезки которой соединяют точки с координатами (Xj;Nj) или (Xj;qj), где Xj – значение признака в j-ой группе, Nj –частоты; qj - частости. Полигон применяют для дискретного ряда распределения.

Кумулята – ломанная, составленная по накопленным частотам или частостям. Координатами точек ломанной являются для дискретного ряда (Xj;Fj); для интервального ряда - (Xjв;Fj), где Xjв- верхняя граница значения признака (максимальное значение) в j–ой группе; Fj- накопленная частота. Начальная точка ломанной интервального ряда распределения имеет координаты (Х1н;0), где X1н- нижняя граница значения признака в 1-ой группе.

^ Кривой концентрации или кривой Лоренца называют кривую относительной концентрации суммарного значения признака. Она представляет собой ломанную, координатами точек которой являются на оси абсцисс -накопленные относительные частоты, а на оси ординат - накопленное (нарастающим итогом) значение признака Х. Чем ближе кривая Лоренца к прямой линии, тем распределение признака более равномерное, т.е. концентрация меньше. Чем кривизна кривой больше, тем распределение более неравномерное, т.е. концентрация больше.

К классу диаграмм, прежде всего, относят гистограмму (столбиковую диаграмму). Гистограмма – ступенчатая фигура, состоящая из прямоугольников, основания которых равны величине интервала в j–ой группе j, а высоты которых равны плотности в j–ой группе (абсолютной - maj, либо относительной – moj). Гистограмма относительных частот – аналог плотности распределения непрерывной случайной величины.


ВОПРОС 18
Понятие средней величины. Средняя арифметическая и ее свойства.

^ ОТВЕТ

Средней величиной в статистике называется обобщающая количественная характеристика признака в статистической совокупности, отражающая типичный уровень этого признака в расчете на единицу совокупности.

В широком понимании средней величиной является всякий обобщающий показатель, характеризующий значение признака, связи признаков, их динамики и структуры в совокупности массовых явлений. Так в широком смысле средними являются: доля мужчин в общем числе жителей страны (ведь эта доля разная в разных регионах), плотность населения, коэффициент смертности.

Существуют различные категории средних величин. Наиболее распространены степенные и структурные средние. К структурным средним относят квантили распределения и моду.

Наиболее распространенным видом средних является средняя арифметическая. Под средней арифметической понимается такое среднее значение признака, при замене которым индивидуальных значений признака, суммарный объем признака по совокупности в целом сохраняется неизменным, т.е. средняя арифметическая есть среднее слагаемое.

Она применяется для усреднения абсолютных и относительных величин. Кроме того, средняя арифметическая используется в тех случаях, когда расчет осуществляется по сгруппированным данным или вариационным рядам. В этом случае применяется средняя арифметическая взвешенная: ,

где Xj –значение признака в j–ой группе (j=1;m);

m – число групп;

Nj – частота (численность) j–ой группы;

qj – частость (доля) j-ой группы.

Если значение признака в группе задано интервалом, то в качестве варианты Xj берется середина интервала (центральное значение): . При этом значение средней будет приближенным.

Средняя арифметическая взвешенная используется также при вычислении средней по групповым средним или по средним отдельных частей совокупности. При этом групповые (частные) средние - принимаются как варианты, а численности групп – как веса усреднения: .


Средняя арифметическая обладает рядом свойств.

^ Сущностные свойства средней арифметической:

1) Средняя арифметическая постоянной величины равна этой постоянной: , при А=const.

2) Алгебраическая сумма линейных отклонений (разностей) индивидуальных значений признака от средней арифметической равно нулю:

для первичного ряда и для сгруппированного ряда. Логически это означает, что все отклонения от средней в ту и другую сторону (положительные и отрицательные), обусловленные случайными причинами, взаимно погашуются.

3) Сумма квадратов отклонений индивидуальных значений признака от средней арифметической есть величина минимальная: или , где А = , что означает: сумма квадратов отклонений индивидуальных значений признака каждой единицы совокупности от средней арифметической всегда меньше суммы квадратов отклонений вариантов признака от любого значения – А, сколь угодно мало отличающегося от . Такой же вывод получаем для сгруппированных данных.

^ Вычислительные свойства средней арифметической:

1) если все значения признака уменьшить (увеличить) на одну и ту же величину А, то и средняя арифметическая уменьшится (увеличится) на ту же самую величину А;

2) если все значения признака разделить (умножить) на какое-либо постоянное число А, то средняя арифметическая уменьшится (увеличится) в А раз;

  1. если вес каждого значения признака разделить на какое-либо постоянное число А, то средняя арифметическая не изменится.


ВОПРОС 19

Виды степенных средних. Понятие ведущего показателя. Веса усреднения.

^ ОТВЕТ

Степенные средние делятся на простые и взвешенные.

Общая формула простой степенной средней записывается следующим образом: , где k-показатель степени, определяющий вид степенной средней.

В случае простой средней все значения усредняемого признака Х имеют одинаковую важность (вес). Если же значения Х имеют неодинаковую важность (вес) при усреднении, то используется формула взвешенной степенной средней. В общем виде взвешенная степенная средняя имеет вид:

, где fi-вес усреднения.




оставить комментарий
страница5/12
Дата26.09.2011
Размер1,57 Mb.
ТипДокументы, Образовательные материалы
Добавить документ в свой блог или на сайт

страницы: 1   2   3   4   5   6   7   8   9   ...   12
средне
  1
хорошо
  1
отлично
  6
Ваша оценка:
Разместите кнопку на своём сайте или блоге:
rudocs.exdat.com

Загрузка...
База данных защищена авторским правом ©exdat 2000-2017
При копировании материала укажите ссылку
обратиться к администрации
Анализ
Справочники
Сценарии
Рефераты
Курсовые работы
Авторефераты
Программы
Методички
Документы
Понятия

опубликовать
Документы

наверх