При решении данной задачи можно провести сплошное обследование, т. е. обследовать каждый из объектов данной совокупности относительно изучаемого признака.
Выборочное наблюдение – это такой тип несплошного наблюдения, при котором обследованию подвергаются не все единицы изучаемой совокупности, а лишь отобранные в определенном порядке.
Применение выборочного наблюдения способствует:
1) экономии времени и средств в результате сокращения объема работ;
2) минимизации порчи или уничтожения исследуемых объектов;
3) возможности детального исследования каждой единицы наблюдения при неосуществимости охвата всех единиц;
4) достижению большей точности результатов обследования.
Основные понятия выборочного наблюдения.
Генеральная совокупность (N) – это совокупность объектов, явлений или процессов, из которых производится выборка.
Выборочная совокупность (выборка) (п) – это совокупность случайно отобранных объектов из генеральной совокупности.
Генеральная средняя (x) – средняя величина признака для генеральной совокупности.
Выборочная средняя (x) – средняя величина признака для выборочной совокупности.
Генеральная доля (p) – отношение числа единиц генеральной совокупности, обладающих изучаемым признаком, ко всей генеральной совокупности.
Выборочная доля (w) – отношение числа единиц выборочной совокупности, обладающих изучаемым признаком (m), к объему выборочной совокупности:
Одним из основных требований к формированию выборочных совокупностей является требование репрезентативности выборки, т. е. для характеристики по данным выборочной совокупности интересующего исследователей признака генеральной совокупности необходимо, чтобы единицы выборки в достаточной степени обладали этим признаком.
Ошибки выборки.
В процессе всякого наблюдения возникают ошибки регистрации. При выборочном наблюдении возникают специфические ошибки – ошибки репрезентативности (или представительности) выборки.
Ошибка репрезентативности – это разность между обобщающими выборочными показателями и соответствующими показателями генеральной совокупности. Например, для показателя средней ошибка репрезентативности равна модулю разности между выборочной средней и генеральной средней:
Для показателя доли ошибка репрезентативности равна модулю разности между выборочной долей и генеральной долей:
Ошибки репрезентативности выборки делятся на случайные и систематические.
Систематические ошибки выборки направлены в одну определенную сторону (либо в сторону увеличения, либо в сторону уменьшения). Они могут быть преднамеренными и непреднамеренными.
Задача статистики состоит в избежании ошибок репрезентативности, в устранении причин их появления. Также статистика определяет величину случайных ошибок репрезентативности и устанавливает их возможные пределы.
22. Способы отбора данных. Способы распространения данных выборки на всю генеральную совокупность
Для формирования выборочной совокупности применяются различные способы отбора.
1. Отбор, при котором генеральная совокупность не разбивается на части:
1) простой случайный повторный отбор. Он характеризуется следующими чертами:
а) отбор единиц выборочной совокупности производится из всей генеральной совокупности;
б) отбор носит случайный характер;
в) единицы генеральной совокупности, попавшие в выборочную совокупность, вновь возвращаются в генеральную совокупность после изучения;
2) простой случайный бесповторный отбор. Он характеризуется следующими чертами:
а) отбор единиц выборочной совокупности производится из всей генеральной совокупности;
б) отбор носит случайный характер;
в) единицы генеральной совокупности после об следования не возвращаются в генеральную совокупность.
В случае применения простого случайного отбора все единицы генеральной совокупности имеют одинаковую вероятность попасть в выборочную совокупность.
2. Отбор, при котором генеральная совокупность разбивается на части:
1) типический отбор, характеризующийся следующими чертами:
а) вся генеральная совокупность разбивается на типически однородные группы или части;
б) отбор единиц производится не из всей генеральной совокупности, а из отдельных типичных групп либо механически, либо случайно.
При типическом способе отбора в выборочную совокупность попадают все представители типических групп, что обеспечивает большую репрезентативность и точность полученных результатов. Одной из предпосылок применения типического отбора являются большое разнообразие генеральной совокупности и ее элементов и значительная неоднородность изучаемых при этом признаков. Его применение связано со сложными социально-экономическими явлениями. Типический отбор является достаточно дорогим, но самым точным способом отбора;
2) серийный отбор, характеризующийся следующими чертами:
а) вся генеральная совокупность разбивается на части (серии или гнезда);
б) отбор единиц генеральной совокупности производится целыми сериями;
в) наблюдению подвергаются все без исключения единицы отобранной серии;
г) отбор носит случайный характер; Серийный отбор является менее точным способом отбора, однако его легче организовать;
3) механический отбор, который характеризует ся следующими чертами:
а) отбор осуществляется из всей генеральной совокупности;
б) отбор производится по механическому принципу (по списку, в шахматном порядке, по географическому признаку, в порядке убывания или возрастания).
Механический отбор является более точным, чем случайный, однако уступает типическому отбору.
На практике также часто применяется комбинированный отбор, при котором сочетаются указанные выше способы отбора.
Существуют два способа распространения данных выборочной совокупности на всю генеральную совокупность:
1) прямой, или способ прямого счета;
2) косвенный, или способ поправочных коэффициентов. При первом способе показатели, найденные посредством выборки (выборочная средняя или выборочная доля) умножаются на число единиц генеральной совокупности.
Второй способ применяется в целях проверки и уточнения данных сплошного наблюдения. В этом случае сопоставляют по соответствующим объектам данные выборочного наблюдения со сплошным, исчисляют поправочный коэффициент, которым и пользуются для внесения поправок в материалы сплошного наблюдения.
23. Функциональная, статистическая и корреляционная зависимости. Определение регрессии
Большинство социально-экономических явлений и процессов, исследуемых статистикой, взаимосвязаны между собой. Поэтому одна из основных задач статистики состоит в установлении и измерении причинно-следственных связей между изучаемой случайной величиной Y и одной или несколькими случайными (или неслучайными) величинами Х1, Х2, …, Хn.
При изучении причинно-следственных связей выделяют факторные и результативные признаки. Результативные признаки Y выступают в роли функции, т. к. они изменяются под воздействием факторных признаков. Факторные признаки Х1, Х2, …, Хn выступают в роли аргументов функции, т. к. они влияют на изменение результативных признаков.
Различают два вида связей между случайными величинами – функциональную и корреляционную.
Функциональная зависимость характеризуется полным соответствием между зависимой (результативной) переменной Y и факторной переменной Х. Но в связи с тем что факторные и результативные переменные подвержены воздействию случайных факторов, как общих для обоих переменных, так и индивидуальных, то строгая функциональная зависимость на практике встречается редко.
Предположим, что результативная переменная /зависит от случайных факторов Т1, Т2, М1, М2, а факторная переменная Х зависит от случайных факторов Т1, Т2, К1, то Y и Х связаны статистической зависимостью, т. к. среди случайных факторов есть общие – Т1 и Т2.
Конец ознакомительного фрагмента.
