Подготовка статистического наблюдения Чтобы провести статистическое наблюдение нужно сформулировать е
Работа добавлена на сайт samzan.net:
3.4. Подготовка статистического наблюдения
Чтобы провести статистическое наблюдение, нужно сформулировать его цель и основные гипотезы, которые должны быть проверены по данным наблюдения. Эта стадия работы определяет все последующие. На этой стадии работы дается определение объекта и единицы наблюдения, разрабатывается и утверждается программа наблюдения.
Определение объекта наблюдения включает определение единицы наблюдения, территории и времени наблюдения.
Единица наблюдения— это то явление, признаки которого подлежат регистрации. Совокупность единиц наблюдения составляет объект наблюдения. Как уже отмечалось, для определения границ объекта наблюдения нередко устанавливается ценз — значение признака (или нескольких признаков), позволяющее отделить единицы наблюдения от других явлений. В самом деле, трудно установить границы даже, казалось бы, очевидного объекта-совокупности промышленных предприятий: что входит в, понятие промышленного предприятия, а что-нет? Входят ли в круг промышленных предприятий предприятия по ремонту и мойке автомобилей, закупке и переработке фруктов и т.д.? Устанавливать ли цензовые значения только по численности работников или по стоимости производственного оборудования? При проведении переписи населения возникают следующие вопросы: учитывать ли тех граждан, которые длительное, время работают за границей; как учитывать тех, кто находится в заключении, на службе, в армии и т.д.? Все эти вопросы требуют всестороннего обсуждения. Их решение основано на том, что является конечным результатом.
Территория проведения наблюдения охватывает все места нахождения единиц наблюдения; ее границы зависят от определения единицы наблюдения.
Время наблюдения—это то время, к которому относятся собираемые данные. Время регистрации данных для всех единиц устанавливается единое—для предупреждения неполного учета или повторного счета, а также для обеспечения сопоставимости данных.
При изучении объектов наблюдения, численность и характеристика которых непрерывно изменяются, устанавливается критическая дата, по состоянию на которую собираются сведения. При переписях обычно устанавливают время начала и время окончания регистрации данных, т.е. срок наблюдения. Так, последняя Всероссийская перепись населения проводилась в течение 8 дней— с 9 по 16 октября 2002 г г.; 5%-ная микроперепись населения Российской Федерации проводилась в течение 10 дней— с 14 по 23 февраля 1994 г. И в том, и в другом случае срок наблюдения приходился на зимний или осенний период и те даты, когда у работающих меньше отпусков, нет государственных праздников или каникул у школьников и студентов.
При изучении такого подвижного объекта, как население, недостаточно установить время наблюдения, ведь состав населения России и его характеристики постоянно меняются. Поэтому данные регистрируются по состоянию на определенный момент времени, который называется критическим моментом наблюдения. В качестве критического момента в переписи населения 2002 г. был принят 0 часов ночи с 8 на 9 октября. Соответственно в бланки микропереписи заносились все живущие на данный момент времени и не вносились родившиеся после 0 часов ночи с 13 на 14 февраля и умершие до этого времени.
При переоценке основных фондов устанавливается критическая дата, по состоянию на которую учитываются основные фонды (здания, сооружения, оборудование, транспорт и т. д.). Обычно в качестве такой даты принимается начало календарного года.
Программа наблюдения включает признаки, подлежащие регистрации по каждой единице наблюдения. Ее содержание зависит от целей и задач обследования. В какой-то мере программа наблюдения зависит и от выделенных средств (если мало средств, то может быть программа короче или число наблюдаемых единиц меньше). Поэтому первый принцип составления программы наблюдения: никаких сведений, не относящихся к данному обследованию (на всякий случай). Второй принцип, немаловажный для получения достоверных данных при опросах: не включать в программу наблюдения вопросы, которые могут показаться людям подозрительными и на которые можно заведомо ожидать неточных ответов. Например, при изучении потенциальной эмиграции не стоит включать в анкету прямой вопрос типа: «Вы собираетесь уехать за границу на длительное время или навсегда?» Более эффективно использовать систему вопросов, составленных таким образом, чтобы их сочетание позволяло сделать заключения, которые вы хотели бы получить через ответы на прямой вопрос. Например, понимая, что точную сумму доходов и сбережений состоятельные люди скорее всего не укажут, имеет смысл задать косвенные вопросы, например: «Есть ли среди ваших знакомых люди с месячным доходом 10 тыс. долл. и выше?» и т. д.
Программа наблюдения всегда включает опознавательные признаки — вопросы, прямо связанные с целью исследования; контрольные вопросы. Выделение последних весьма условно, так как один и тот же вопрос может выполнять как содержательную, так и контрольную функцию. Так, программа переписи населения содержит вопросы о возрасте, образовании, семейном положении, наличии детей, их возрасте, образовании и т. д. Все они логически связаны, что позволяет контролировать правильность ответов. То же в бюджетных обследованиях вопросы о доходах и расходах выполняют и познавательную функцию, и функцию взаимного контроля.
Опознавательные признаки позволяют идентифицировать единицу совокупности, к которой относятся регистрируемые данные. В социологических обследованиях опрос обычно анонимный. Однако чтобы избежать недоучета или повторного счета, каждой единице наблюдения (опрашиваемому) присваивается какой-либо номер (шифр), а также фиксируется место проживания (населенный пункт). При сборе данных в форме отчетности опознавательными признаками являются название предприятия (организации), его шифр в регистре государственной статистики, отраслевая принадлежность, адрес, номер телефона, факса и т.п.
Все вопросы программы наблюдения ориентированы на определенную форму ответа; цифровую, альтернативную («да» или «нет»), многовариантную, когда ответ выбирается из нескольких предлагаемых вариантов ответа. Так, на вопрос о возрасте, о стаже работе ответ дается в цифровой форме— указывается соответственно число исполнившихся или проработанных лет; на вопрос о наличии автомобиля иди дачи ответ будет в, альтернативной форме — «да» или «нет» на вопрос о степени удовлетворенности работой или учебой ответ выбирается из предлагаемых вариантов.
Предлагаемые варианты ответов называются подсказом. Наличие подсказа обеспечивает единообразное понимание, вопросов программы и облегчает последующую, обработку данных, так как каждый предлагаемый вариант ответа имеет свой код или шифр, и работа по подготовке данных к обработке ведется лишь по тем вариантам ответов, которые не были предусмотрены в подсказе и вписаны самими опрашиваемыми (респондентами).
В переписях населения и других специальных обследованиях, проводимых государственной статистикой, подсказы обычно включают все варианты ответов (без дописывания). Например, вопрос о типе жилого помещения в программе переписи 2002 г. включал следующие варианты ответов: индивидуальный дом, отдельная квартира, общая (коммунальная) квартира, общежитие, другое жилое помещение» снимает жилое помещение.
Составление программы наблюдения—сложная и ответственная задача. В государственной статистике разработкой программы специальных обследований занимаются специалисты Госкомстата РФ и НИИ при участии представителей Научно-методологического совета и заинтересованных организаций. Программы таких важных и массовых работ, как перепись населения, переоценка основных фондов и другие, обсуждаются на специальных совещаниях, в печати, что обеспечивает их высокое качество.
Инструментарий статистического наблюдения включает формуляры и инструкции по их заполнению. Формуляры наблюдения - это бланки, опросные листы, анкеты и т. д., где напечатаны вопросы программы наблюдения и куда затем заносятся собираемые сведения. В формуляре должно быть предусмотрено место для ответа.
Качество данных статистического наблюдения зависит не только от перечисленных факторов, но и от подготовленности счетчиков (регистраторов, интервьюеров). Для них организуется инструктаж по разъяснению вопросов анкеты (или другого формуляра наблюдения) и пользованию инструкцией. Объясняется, например, что при наличии подсказов счетчик обязан ознакомить респондента со всеми вариантами ответов, не выделяя из них те, которые он сам считает наиболее вероятными.
Доброжелательность счетчика, его умение вступать в контакт с людьми влияют на атмосферу опроса, а значит, и на его результаты. Важной этической проблемой является анонимность полученных ответов. Уверенность в анонимности снимает напряженность при регистрации мнений, суждений, пожеланий, а также характеристик благосостояния (каким имуществом владеет респондент, имеет ли сбережения, что из крупных вещей приобрел за последний год и т. д.). Иногда в интересах планирования наблюдения, контроля данных полная анонимность респондентов не соблюдается можно говорить лишь о доверительности. Так, если для проведения опроса с целью изучения уровня бедности в России в качестве основы выборки использовались списки избирателей, то соответствующий код респондента позволяет идентифицировать его. В таких случаях респондент должен быть убежден, что его ответы как персональные никогда не будут использованы. Они войдут в общую совокупность ответов и послужат основой расчета обобщающих показателей.
Как бы тщательно ни была составлена программа и разработан формуляр, для обеспечения единообразия его заполнения, толкования вопросов программы наблюдения необходима инструкция. Этот документ содержит объяснения вопросов программы с конкретными примерами, указания по взаимосвязи вопросов. Инструкция либо издается в виде отдельной брошюры, либо дается в подсказах или на самом формуляре наблюдения (обычно на оборотной стороне).
Формулы средних квадратических ошибок для разных видов выборки
Формулы средних квадратических (стандартных) ошибок различаются для разных видов выборки.
1. Формулы средних квадратических ошибок простой случайной выборки представлены в табл. 8.1.
Таблица 8.1
Формулы стандартных простой случайной ошибок выборки
|
Оцениваемый параметр |
Повторная выборка |
Бесповторная выборка |
|
Средняя |
||
|
Доля |
где σ2 - дисперсия признака в генеральной совокупности;
n - численность выборки;
N - численность генеральной совокупности.
При достаточно большом N величина . Поэтому стандартная ошибка выборки может определяться по упрощенным формулам. Например:
.
Величина всегда меньше единицы, поэтому сопоставление приведенных формул свидетельствует о том, что применение бесповторного отбора обеспечивает меньшую ошибку выборки.
В случаях, когда численность генеральной совокупности (N) велика, величина будет близка к единице и ей можно пренебречь и стандартную ошибку выборки определяют по формуле простой случайной повторной выборки.
2. Формулы стандартных ошибок типической выборки зависят от способа размещения единиц по типическим группам (табл. 8.2 и 8.3).
Таблица 8.2
Формулы стандартных ошибок типической выборки при пропорциональном размещении единиц по типическим группам
|
Оцениваемый параметр |
Повторная выборка |
Бесповторная выборка |
|
Средняя |
||
|
Доля |
Где: k - число выделенных типических групп;
- доля единиц в i-й типической группе;
- средняя из внутригрупповых дисперсий:
,
где - дисперсия в i-й типической группе;
- число единиц в i-й типической группе.
Таблица 8.3
Формулы стандартных ошибок типической выборки при оптимальном размещении единиц по типическим группам
|
Оцениваемый параметр |
Повторная выборка |
Бесповторная выборка |
|
Средняя |
||
|
Доля |
Где: - число единиц генеральной совокупности в i-й типической группе.
3. Формулы стандартных ошибок серийной выборки при равновеликих сериях приведены в табл. 8.4.
Таблица 8.4
Формулы стандартных ошибок серийной выборки при равновеликих сериях
|
Оцениваемый параметр |
Повторная выборка |
Бесповторная выборка |
|
Средняя |
||
|
Доля |
Где: k - число отобранных серий;
K - число серий в генеральной совокупности;
- межсерийная дисперсия;
- общая средняя (средняя из средних серий);
- межсерийная (межгрупповая) дисперсия доли;
- доля признака в i-й серии;
- доля признака во всей выборке.
Доверительный интервал для генеральной доли находится по формуле:
.
.
Если для вычисления стандартной ошибки выборочной доли необходимо знать генеральную долю, то генеральная доля заменяется оценкой - выборочной долей.
Пример.
Для определения среднего срока пользования краткосрочным кредитом в банке была произведена 5%-я механическая выборка, в которую попали 200 счетов. По результатам выборки установлено, что средний срок пользования кредитом составляет 60 дней при среднеквадратическом отклонении 20 дней. В 8 счетах срок пользования кредитом превышал б месяцев. Необходимо с вероятностью 0,99 определить пределы, в которых находится доля краткосрочных кредитов со сроком пользования более полугода.
По итогам выборки определяем долю кредитов со сроком пользования более полугода:
Средняя ошибка доли:
Предельная ошибка доли:
Δ = tμ =2.58 -0,014 0,036, или 3,6%.
Таким образом, доля кредитов со сроком пользования более полугода в генеральной совокупности находится в пределах ω ±3,6%:
4% -3,6%4% +3,6%.
С вероятностью 0,99 можно гарантировать, что доля кредитов со сроком пользования более полугода составляет от 0,4 до 7,6% общего числа кредитов.
Определение необходимой численности выборки
При проектировании выборочного наблюдения решается задача нахождения необходимой численности выборки, обеспечивающей определенную точность расчета оценок генеральных параметров.
Обычно на практике расчет объема выборки производят по формуле для повторного отбора:
Если полученный объем выборки превышает 5% численности генеральной совокупности, расчеты корректируют «на бесповторность»:
Если доля отбора не превышает 5%, к формуле бесповторного отбора можно не переходить, так как это существенно не скажется на величине n.
При решении задачи определения объема выборки величина допустимой предельной ошибки и уровень вероятности, гарантирующей точность оценок будущей выборки, задаются исследователем. Величина генеральной дисперсии, как правило, неизвестна. Для ее оценки можно использовать
1) выборочную дисперсию по данным прошлых или пробных обследований;
2) дисперсию, найденную из соотношения для среднего квадратического отклонения:
,
3) дисперсию, определенную из соотношения для асимметричного распределения:
4) дисперсию, вычисленную из соотношения для нормального распределения:
В качестве оценки генеральной дисперсии доли используют максимально возможную дисперсию альтернативного признака:
= =0,25.
Пример. Определить численность выборки по следующим данным.
Для определения средней цены говядины на рынках города предполагается произвести выборочную регистрацию цен. Известно, что цены на говядину колеблются от 90 до 120 руб. за 1 кг. Реализация мяса осуществляется в 5000 торговых точках. Сколько торговых точек необходимо обследовать, чтобы с вероятностью 0.954 ошибка выборки при определении средней цены не превышала 2 руб. за 1 кг?
Предположим, что распределение цен соответствует нормальному распределению. Тогда
Вероятности 0,954 соответствует значение z=2. Осуществим расчет численности выборки по формуле для повторного отбора:
торговых точек
Поскольку доля отбора не превышает 5% (25:5000=0,005, или 0,5%), к формуле бесповторного отбора можно не переходить.
Таким образом, для того чтобы с вероятностью 0,954 гарантировать, что ошибка при определении средней цены говядины не превысит 2 руб. за 1 кг, необходимо обследовать 25 торговых точек на рынках города.
Иногда на практике задается не абсолютная величина предельной ошибки выборки, а ее относительный уровень - отношение предельной ошибки выборки к среднему значению признака, выраженное в процентах. Эта величина называется относительной ошибкой выборки и характеризует относительную погрешность выборочного наблюдения:
Расчет объема выборки при заданном уровне относительной ошибки выборки осуществляется по формулам:
где ν — коэффициент вариации;
100%.
Пример.
В городе зарегистрировано 30 тыс. безработных. Для определения средней продолжительности безработицы организуется выборочное обследование. По данным прошлых лет известно, что коэффициент вариации продолжительности безработицы составляет 40%. Какое число безработных необходимо охватить выборочным наблюдением, чтобы с вероятностью 0,997 утверждать, что полученная предельная ошибка выборки не превышает 5% средней продолжительности безработицы?
Доверительной вероятности 0,997 соответствует коэффициент доверия z = 3.
Расчет численности осуществляется по формуле для бесповторного отбора
человек.
Таким образом, для того чтобы с вероятностью 0,997 утверждать, что полученная ошибка выборки не превышает 5 % средней продолжительности безработицы, необходимо охватить выборочным наблюдением 566 рабочих.
2. Технологічна спадковість
3. . С.90136 После рассмотрения социальноэкономического строя Поздней Римской империи и в частности вопроса о
4. Строительное управление
5. Лабораторная работа 7 ПЛАН По дисциплине-Специализированные языки программирования Тема занятия-Выв
6. Развитие СП предопределяется рядом факторов- достижения в области медицины освоение новых подходов и техн
7. Финансовая политика Новой Зеландии
8. темами. Или более конкретно Win32 PI состоит из набора функций и подпрограмм предоставляющих программный досту
9. .Как друга ропот заунывныйКак зов его в прощальный часТвой грустный шум твой шум призывныйУслышал я в после.
10. Реферат- Федеральная служба по тарифам
11. Основы земельного права
12. директора УВР На заседании кафедры Литнарович Ж
13. Реферат- Международные валютные отношения
14. Про міліцію Про Службу безпеки України Про оперативнорозшукову діяльність Інструкцією про організа
15. Подсистемы технологической подготовки производства обуви Цели и задачи
16. основные признаки
17. Компютерні мережі
18. от слияния ключей Длинного и Ветвистого до южной границы национального парка в 2 км выше по течению известно
19. В рыночной экономике в процессе функционирования фирмы сталкиваются с несовпадением во времени доходов и
20. Статья первая. Два типа капитализма 1