Početna faza statističkog istraživanja je. Statistička metodologija i faze statističkog istraživanja

Da bismo stekli predstavu o određenoj pojavi, da bi se izvukli zaključci, potrebno je provesti statističku studiju. Predmet statističkih istraživanja u zdravstvu i medicini može biti zdravlje stanovništva, organizacija medicinsku njegu, razni dijelovi djelatnosti medicinskih ustanova, faktori spoljašnje okruženje koji utiču na zdravstveno stanje.

Metodički redoslijed izvođenja statističke studije sastoji se od određenih faza.

Faza 1. Izrada plana i programa istraživanja.

Faza 2. Prikupljanje materijala (statističko posmatranje).

Faza 3. materijalni razvoj, statističko grupisanje i sažetak

Faza 4. Statistička analiza proučavanog fenomena, formulisanje zaključaka.

Faza 5 Literarna obrada i prezentacija rezultata.

Po završetku statističke studije izrađuju se preporuke i upravljačke odluke, rezultati studije se primjenjuju u praksu i ocjenjuje se efikasnost.

U sprovođenju statističke studije suštinski element je slijediti strogi redoslijed u implementaciji ovih faza.

Prvi korak statističko istraživanje - izrada plana i programa - je pripremno, na kojem se utvrđuje svrha i ciljevi istraživanja, izrađuje plan i program istraživanja, izrađuje program sumiranja statističke građe i rješavaju organizaciona pitanja.

Prilikom pokretanja statističke studije potrebno je precizno i ​​jasno formulisati svrhu i ciljeve studije, proučiti literaturu na ovu temu.

Cilj određuje glavni pravac istraživanja i po pravilu je ne samo teorijski, već i praktičan. Cilj je formulisan jasno, jasno, nedvosmisleno.

Da bi se otkrio cilj, definisani su istraživački zadaci.

Važna tačka pripremna faza je izrada organizacionog plana. Organizacionim planom studije predviđeno je definisanje mesta (administrativno-teritorijalne granice posmatranja), vremena (konkretni termini za sprovođenje posmatranja, izrade i analize materijala) i predmeta studije (organizatori, izvođači, metodološko i organizaciono rukovodstvo, izvori finansiranja istraživanja).

Pl a n istraživanje d ov a nia uključuje:

Definicija objekta proučavanja (statistička populacija);

Obim studije (kontinuirano, nekontinuirano);

Vrste (trenutne, jednokratne);

Metode prikupljanja statističke informacije. Istraživački program uključuje:

Definicija jedinice posmatranja;

Spisak pitanja (računovodstvenih znakova) koje treba registrovati u odnosu na svaku jedinicu posmatranja*

Izrada individualnog obračunskog (registracijskog) obrasca sa listom pitanja i karakteristika koje treba evidentirati;

Izrada izgleda tabela u koje se zatim unose rezultati studije.

Za svaku jedinicu posmatranja popunjava se poseban obrazac, sadrži dio pasoša, jasno formulisana pitanja programa, stavljena određenim redoslijedom, i datum popunjavanja dokumenta.

Kao računovodstveni obrasci mogu se koristiti računovodstveni medicinski obrasci koji se koriste u praksi zdravstvenih ustanova.

Kao izvori za dobijanje informacija mogu poslužiti i drugi medicinski dokumenti (istorije bolesti i individualne karte ambulante, istorija razvoja deteta, istorija rođenja), obrasci izveštaja zdravstvenih ustanova i dr.

Da bi se omogućio statistički razvoj podataka iz ovih dokumenata, informacije se prepisuju na posebno izrađene računovodstvene obrasce, čiji se sadržaj utvrđuje u svakom pojedinačnom slučaju u skladu sa ciljevima studije.

Trenutno, u vezi sa mašinskom obradom rezultata posmatranja pomoću računara, programska pitanja se mogu formalizovati , kada su pitanja u računovodstvenoj ispravi postavljena u obliku alternativa (da, ne) , ili se nude gotovi odgovori, od kojih treba izabrati konkretan odgovor.

U prvoj fazi statističke studije, uz program posmatranja, sastavlja se program * sumiranja dobijenih podataka koji uključuje uspostavljanje principa grupisanja, odabir karakteristika grupisanja. , određivanje kombinacija ovih znakova, sastavljanje izgleda statističkih tabela.

Druga faza- zbirka statistički materijal(statističko posmatranje) - sastoji se u registraciji pojedinačnih slučajeva fenomena koji se proučava i računovodstvenih znakova koji ih karakterišu u registracionim obrascima. Prije i za vrijeme obavljanja ovog posla, vrši se instrukcija (usmena ili pismena) posmatrača i dostavljaju im se obrasci za registraciju.

U vremenskom smislu, statističko posmatranje može biti tekuće i jednokratno.

At trenutno zapažanje Yu denia fenomen se proučava za neki poseban vremenski period (sedmica, kvartal , godine itd.) svakodnevnim snimanjem pojave kako se svaki slučaj javlja. Primjer trenutnog zapažanja je obračun broja rođenih , mrtav, bolestan , otpušten iz bolnice itd. Ovo uzima u obzir pojave koje se brzo mijenjaju.

At jednokratno posmatranje Yu denia statistički podaci se prikupljaju u određenom (kritičnom) trenutku. Jednokratno posmatranje je: popis stanovništva, studija fizički razvoj djece, obračun bolničkih kreveta za konje godine, certificiranje zdravstvenih ustanova itd. U ovu vrstu spadaju i preventivni pregledi stanovništva. Jednokratna registracija odražava stanje fenomena u vrijeme studiranja. Ova vrsta posmatranja se koristi za proučavanje fenomena koji se sporo mijenjaju.

Izbor vrste posmatranja tokom vremena određen je svrhom i ciljevima studije. Na primjer, karakteristike hospitaliziranih pacijenata mogu se dobiti kao rezultat trenutne registracije onih koji su napustili bolnicu (trenutna opservacija) ili jednodnevnim popisom pacijenata koji se nalaze u bolnici (jednokratno posmatranje).

U zavisnosti od potpunosti obuhvata proučavanog fenomena, razlikuje se kontinuirano i nekontinuirano istraživanje.

At kontinuirano Studija proučava sve jedinice posmatranja uključene u populaciju, tj. opšta populacija. Kontinuirano se istražuje kako bi se utvrdile apsolutne dimenzije fenomena, npr. ukupna snaga stanovništvo, ukupno rođeni ili umrli ukupan broj oboljelih od određene bolesti i sl. Kontinuirana metoda se koristi i u slučajevima kada su informacije neophodne za operativni rad (obračun zaraznih bolesti, opterećenje ljekara i sl.)

At diskontinuirano Studija istražuje samo dio stanovništva. Podijeljen je u nekoliko tipova: upitnik, monografski, glavni niz, selektivni. Najčešći u medicinska istraživanja je selektivna metoda.

Mono grafička metoda - daje detaljan opis pojedinih jedinica stanovništva, karakterističnih u bilo kom pogledu, i dubok, sveobuhvatan opis objekata.

Metoda glavnog niza- uključuje proučavanje onih objekata u kojima je koncentrisana velika većina jedinica posmatranja. Nedostatak ove metode je u tome što dio populacije ostaje nepokriven istraživanjem, iako mali po veličini, ali koji se može značajno razlikovati od glavnog niza.

Metoda upitnika - ovo je prikupljanje statističkih podataka pomoću posebno dizajniranih upitnika upućenih određenom krugu ljudi. Ova studija se zasniva na principu dobrovoljnosti, pa je vraćanje upitnika često nepotpuno. Često odgovori na postavljena pitanja nose otisak subjektivnosti i slučajnosti. Ova metoda se koristi za dobijanje približnog opisa fenomena koji se proučava.

Metoda uzorkovanja- svodi se na proučavanje nekog posebno odabranog dijela jedinica posmatranja za karakterizaciju cjelokupne opće populacije. Prednost ove metode je postizanje rezultata visok stepen pouzdanost i znatno niži trošak. Studija zapošljava manji broj izvođača , štaviše, za to je potrebno manje vremena.

U medicinskoj statistici uloga i mjesto metode uzorkovanja je posebno velika, jer se medicinski radnici najčešće bave samo dijelom fenomena koji se proučava: proučavaju grupu pacijenata sa određenom bolešću, analiziraju rad pojedinih odjela i medicinskih institucije , ocjenjivati ​​kvalitet određenih događaja itd.

Prema načinu dobivanja informacija u toku statističkog promatranja i prirodi njegove provedbe, razlikuje se nekoliko tipova:

1) direktno posmatranje(klinički pregled pacijenata , provodna laboratorija , instrumentalno istraživanje , antropometrijska mjerenja, itd.)

2) sociološke metode : metoda intervjua (face-to-face anketa), ispitivanje (dopisna anketa - anonimna ili neanonimna) itd.;

3) dokumentarnog istraživanja a nie(kopiranje informacija iz računovodstva i izvještavanja medicinske dokumente, zvanična statistika institucija i organizacija.)

Treća faza- grupisanje i sažimanje materijala - počinje provjerom i razjašnjavanjem broja zapažanja , potpunost i tačnost primljenih informacija , identifikovanje i otklanjanje grešaka, duplih zapisa itd.

Za ispravan razvoj materijala koristi se šifriranje primarnih računovodstvenih dokumenata. , one. označavanje svake karakteristike i njene grupe znakom - abecednim ili numeričkim. Šifrovanje je tehnika , olakšavanje i ubrzavanje materijalnog razvoja , poboljšanje kvaliteta, tačnosti razvoja. Šifre - simboli - se razvijaju proizvoljno. Prilikom šifriranja dijagnoza preporučuje se korištenje međunarodne nomenklature i klasifikacije bolesti; kod kodiranja profesija - rečnik zanimanja.

Prednost enkripcije je u tome što se, ako je potrebno, nakon završetka glavnog razvoja, možete vratiti na materijal za razvoj kako biste razjasnili nove odnose i ovisnosti. Šifrirani računovodstveni materijal čini ga lakšim i bržim , nego nešifrovano. Nakon provjere, karakteristike se grupišu.

grupisanje- podjela ukupnosti proučavanih podataka na homogene , tipične grupe prema najznačajnijim karakteristikama. Grupisanje se može izvršiti na kvalitativnim i kvantitativnim osnovama. Izbor obeležja grupisanja zavisi od prirode proučavane populacije i ciljeva studije.

Tipološko grupiranje se provodi prema kvalitativnim (deskriptivnim, atributivnim) karakteristikama, na primjer, prema spolu , profesija, grupe bolesti, težina toka bolesti, postoperativne komplikacije itd.

Grupiranje po kvantitativnim (varijantnim) obilježjima se vrši na osnovu numeričke veličine obilježja , na primjer , po godinama , trajanje bolesti, trajanje liječenja itd. Kvantitativno grupisanje zahtijeva rješenje pitanja veličine intervala grupisanja: interval može biti jednak, au nekim slučajevima - nejednak, čak uključivati ​​i tzv. otvorene grupe.

Na primjer , pri grupisanju po uzrastu mogu se odrediti otvorene grupe: do 1 godine . 50 godina i više.

Prilikom određivanja broja grupa polaziti od svrhe i ciljeva studije. Neophodno je da grupacije mogu otkriti obrasce fenomena koji se proučava. Veliki broj grupa može dovesti do prekomjernog drobljenja materijala, nepotrebnog detaljiranja. Mali broj grupa dovodi do zamagljivanja karakterističnih osobina.

Nakon što ste završili grupiranje materijala, prijeđite na sažetak.

OD votka- generalizacija izolovanih slučajeva , dobijeno kao rezultat statističke studije, u određene grupe, njihovo brojanje i unošenje u rasporede tabela.

Sažetak statističkog materijala vrši se korištenjem statističkih tabela. Table , nije ispunjen brojevima , nazvan rasporedom.

Statističke tabele su popisane , hronološki, teritorijalni.

Tabela ima subjekt i predikat. Statistički subjekt se obično postavlja na horizontalne linije na lijevoj strani tabele i odražava glavnu, glavnu karakteristiku. Statistički predikat se postavlja s lijeva na desno duž vertikalnih stupaca i odražava dodatne računovodstvene karakteristike.

Statističke tablice se dijele na jednostavne , grupa i kombinacija.

AT jednostavne tablice prikazana je numerička raspodjela materijala prema jednom atributu , njeni sastavni dijelovi (tabela 1). Jednostavna tabela obično sadrži jednostavnu listu ili sažetak sveukupnosti fenomena koji se proučava.

Tabela 1

Distribucija umrlih u N. bolnici po godinama

AT grupni stolovi predstavlja kombinaciju dva znaka u međusobnoj vezi (tabela 2).

tabela 2

Distribucija umrlih u N. bolnici prema polu i starosti

AT combin a qi o ove tabele data je distribucija materijala prema tri ili više međusobno povezanih karakteristika (tabela 3).

Tabela 3

Distribucija umrlih u N. bolnici sa različitim bolestima prema starosti i polu

Dijagnoza osnovne bolesti	Dob
0-14	15-19	20-39	40-59	60 i >	Ukupno
m	i	m	i	m	i	m	i	m	i	m	i	m+ž
Bolesti cirkulacijskog sistema.	-	-	-	-
Povrede i trovanja		-		-					-
malignitet. neoplazme.	-	-	-	-	-	-
Ostalo zab.	-	-	-	-
Svi su se razboleli.		-		-

Prilikom sastavljanja tabela moraju se ispuniti određeni zahtjevi:

Svaka tabela treba da ima naslov koji odražava njen sadržaj;

Unutar tabele, sve kolone treba da imaju jasne, sažete naslove;

Prilikom popunjavanja tabele sve ćelije tabele moraju sadržati odgovarajuće numeričke podatke. Ćelije tabele koje ostaju prazne zbog odsustva ove kombinacije su precrtane ("-"), a u nedostatku informacija u ćeliji, "n.s." ili "...";

Nakon popunjavanja tabele u donjem horizontalnom redu iu poslednjoj vertikalnoj koloni desno, rezultati vertikalnih kolona i horizontalnih linija se sumiraju.

Tabele moraju imati jednu sekvencijalnu numeraciju.

U studijama sa malim brojem zapažanja, sumiranje se vrši ručno. Svi računovodstveni dokumenti su raščlanjeni u grupe u skladu sa šifrom znaka. Zatim se podaci izračunavaju i bilježe u odgovarajuću ćeliju tabele.

Trenutno se računari široko koriste za sortiranje i sažimanje materijala. . koji omogućavaju ne samo sortiranje materijala prema proučavanim karakteristikama , ali uradi proračune.

Četvrta faza- statistička analiza - ključna je faza studije. U ovoj fazi, izračunavanje statističkih pokazatelja (učestalost , strukture , prosječne veličine proučavanog fenomena), dat je njihov grafički prikaz , dinamika , trendovi, uspostavljaju se veze između pojava . daju se prognoze itd. Analiza uključuje interpretaciju dobijenih podataka, ocjenu pouzdanosti rezultata studije. U zaključku se donose zaključci.

Peta faza- Literarna obrada je konačna. To uključuje finalizaciju rezultata statističke studije. Rezultati se mogu predstaviti u obliku članka, izvještaja, izvještaja , disertacije itd. Za svaku vrstu dizajna postoje određene zahtjeve, što se mora posmatrati u literarnoj obradi rezultata statističke studije.

Rezultati medicinskih i statističkih istraživanja uvode se u zdravstvenu praksu. Moguće su različite opcije za korištenje rezultata studije: upoznavanje sa rezultatima široke publike medicinskih i naučnih radnika; priprema instruktivnih i metodičkih dokumenata; formulisanje predloga racionalizacije i drugo.

STATISTIČKE VRIJEDNOSTI

Za komparativna analiza statistički podaci koriste se statističke vrijednosti: apsolutne , relativno , srednje.

Apsolutne vrijednosti

Apsolutne vrijednosti dobijene u zbirnim tabelama tokom statističke studije odražavaju apsolutnu veličinu fenomena (broj zdravstvenih ustanova, broj bolničkih kreveta, broj stanovnika , broj umrlih, rođenih, oboljelih itd.). Brojna statistička istraživanja završavaju dobijanjem apsolutnih vrijednosti. U nekim slučajevima, mogu se koristiti za analizu fenomena koji se proučava. , na primjer , kada se proučavaju rijetki fenomeni , ako je potrebno, znati tačnu apsolutnu veličinu fenomena , ako je potrebno, obratiti pažnju na pojedinačne slučajeve fenomena koji se proučava, itd. Uz mali broj zapažanja , u slučaju kada nije potrebno utvrditi pravilnost , mogu se koristiti i apsolutni brojevi.

U značajnom dijelu slučajeva, apsolutne vrijednosti se ne mogu koristiti za poređenje s podacima iz drugih studija. Za to se koriste relativne i prosječne vrijednosti.

Relativne vrijednosti

Relativne vrijednosti (indikatori , koeficijenti) se dobijaju kao rezultat omjera jedan apsolutna vrijednost drugome. Najčešće korišteni indikatori su: , ekstenzivni, omjeri , vidljivost.

Intenzivno- indikatori frekvencije , intenzitet, rasprostranjenost pojave u životnoj sredini , proizvodeći ovaj fenomen. U zdravstvu se proučava morbiditet , mortalitet , invalidnost, natalitet i drugi pokazatelji zdravlja stanovništva. srijeda , u kojoj se odvijaju procesi je populacija u cjelini ili njene pojedinačne grupe (dob, spol, društveni , profesionalni, itd.). U medicinsko-statističkim studijama, fenomen je takoreći proizvod okoline. Na primjer , stanovništvo (životna sredina) i bolesni (fenomen); bolesni (okolina) i mrtvi (fenomen) itd.

Vrijednost osnovice se bira u skladu sa vrijednošću indikatora - za 100, 1000, 10000, 100000, ovisno o tome, indikator se izražava u postocima , ppm , prodecimille, prosantimille.

Intenzivni indikator se izračunava na sljedeći način: na primjer, u Iranu 1995. godine. Živjelo je 67283 hiljade stanovnika, 380200 ljudi je umrlo tokom godine.

Intenzivni indikatori mogu biti opšti i posebni.

Opšti intenzivni indikatori karakterišu fenomen u celini . na primjer , ukupne stope fertiliteta , mortalitet, morbiditet, obračunat za cjelokupno stanovništvo administrativne teritorije.

Posebni intenzivni indikatori (po grupama) koriste se za karakterizaciju učestalosti pojave u razne grupe(morbiditet prema polu, starosti , smrtnost djece mlađe od 1 godine , smrtnost za pojedinačne nozološke oblike itd.).

Koriste se intenzivni indikatori: za određivanje nivoa . frekvencije , rasprostranjenost fenomena; uporediti učestalost pojave u dvije različite populacije; za učenje promjena u učestalosti fenomena u dinamici.

opsežna- indikatori specifične težine, strukture, karakteriziraju distribuciju fenomena na njegove sastavne dijelove, njegovu unutrašnju strukturu. Ekstenzivni indikatori se računaju odnosom dijela pojave prema cjelini i izražavaju se u procentima ili dijelovima jedinice.

Ekstenzivni indikator se izračunava na sljedeći način: na primjer, u Grčkoj je 1997. godine bilo 719 bolnica, uključujući 214 općih bolnica.

Za određivanje strukture fenomena i uporednu procjenu odnosa njegovih sastavnih dijelova koriste se opsežni indikatori. Ekstenzivni indikatori su uvijek međusobno povezani, jer je njihov zbir uvijek jednak 100 posto: na primjer, kada se proučava struktura morbiditeta specifična gravitacija pojedinačna bolest se može povećati sa svojim pravim rastom; na istom nivou, ako se smanjio broj drugih bolesti; sa smanjenjem broja ove bolesti , ako se smanjenje broja drugih bolesti odvija brže.

Omjeri- predstavljaju odnos dva nezavisna, nezavisna jedna od druge , kvalitativno različite vrednosti. Indikatori korelacije uključuju pokazatelje opskrbljenosti stanovništva ljekarima, paramedicinskim radnicima, bolničkim krevetima itd.

Omjer se izračunava na sljedeći način: na primjer, u Libanu, sa populacijom od 3.789 hiljada stanovnika, 3.941 ljekar je radio u medicinskim ustanovama 1996. godine.

vidljivost- koriste se u svrhu vizuelnijeg i pristupačnijeg poređenja statističkih vrijednosti. metrika vizualizacije pruža zgodan način za pretvaranje apsolutnih, relativnih ili prosječnih vrijednosti u obrazac koji se lako upoređuje. Prilikom izračunavanja ovih pokazatelja, jedna od uspoređenih vrijednosti izjednačava se sa 100 (ili 1), a preostale vrijednosti se preračunavaju u skladu s tim brojem.

Pokazatelji vidljivosti su izračunati na sljedeći način: na primjer, stanovništvo Jordana je bilo: 1994. godine. - 4275 hiljada ljudi, 1995 - 4440 hiljada ljudi , 1996. godine - 5439 hiljada ljudi.

Pokazatelj vidljivosti: 1994-100%;

1995	=	4460 *100	=	103.9%;
1996	=	5439*100	=	127.2%

Indikatori vidljivosti pokazuju za koliko posto ili koliko puta je došlo do povećanja ili smanjenja upoređenih vrijednosti. Vizuelni indikatori se najčešće koriste za poređenje podataka tokom vremena , predstaviti obrasce proučavanog fenomena u vizuelnijoj formi.

Prilikom upotrebe relativne vrijednosti mogu se napraviti neke greške. Evo najčešćih:

1. Ponekad se o promeni učestalosti pojave sudi na osnovu opsežnih pokazatelja koji karakterišu strukturu pojave, a ne njen intenzitet.

3. Prilikom izračunavanja posebnih indikatora, treba odabrati pravi imenilac za izračunavanje indikatora: npr. , postoperativni mortalitet treba izračunati u odnosu na operirani , ne svi pacijenti.

4. Prilikom analize indikatora treba uzeti u obzir faktor vremena:

nemoguće je uporediti pokazatelje izračunate za različite vremenske periode: na primjer, stopu incidencije za godinu i za pola godine , što može dovesti do pogrešnih presuda. 5. Nemoguće je međusobno upoređivati ​​opšte intenzivne indikatore izračunate iz skupova heterogenih po sastavu, jer heterogenost sastava medijuma može uticati na vrednost indikatora.

Prosječne vrijednosti

Prosječne vrijednosti daju generalizirajuću karakteristiku statističke populacije prema određenom promjenjivom kvantitativnom atributu.

Prosječna vrijednost karakterizira čitav niz opservacija jednim brojem, izražavajući opću mjeru osobine koja se proučava. On izravnava slučajna odstupanja pojedinačnih zapažanja i daje tipičnu karakteristiku kvantitativne osobine.

Jedan od zahtjeva pri radu sa prosjecima je kvalitativna homogenost populacije za koju se izračunava prosjek. Tek tada će objektivno odražavati karakteristične karakteristike fenomena koji se proučava. Drugi zahtjev je da prosječna vrijednost samo izražava tipične veličine osobine kada je zasnovana na masovnoj generalizaciji proučavane osobine, tj. izračunato na osnovu dovoljnog broja zapažanja.

Prosječne vrijednosti se dobijaju iz distributivnih serija (varijacijskih serija).

Varijacijska serija- niz homogenih statističkih vrijednosti koje karakteriziraju isti kvantitativni računovodstveni atribut, koji se međusobno razlikuju po svojoj vrijednosti i raspoređeni u određenom redoslijedu (opadajućem ili rastućem).

Elementi varijantne serije su:

Opcija-v- numerička vrijednost proučavana promjenjiva kvantitativna osobina.

Frekvencija- p (pars) ili f (frekvencija) - frekvencija varijante u nizu varijacija, koja pokazuje koliko se često jedna ili druga varijanta pojavljuje u ovoj seriji.

Ukupan broj zapažanja- n (broj) - zbir svih frekvencija: n=ΣΡ. Ako je ukupan broj opservacija veći od 30, statistički uzorak se smatra velikim; ako je n manje ili jednako 30, smatra se malim.

Varijacijski nizovi su diskontinuirani (diskretni), koji se sastoje od cijelih brojeva, i kontinuirani, kada opcija vrijednosti izraženo kao razlomak. U diskontinuiranim redovima, susjedne opcije se razlikuju jedna od druge za cijeli broj, na primjer: broj otkucaja pulsa, broj udisaja u minuti, broj dana liječenja itd. U neprekidnim redovima opcije se mogu razlikovati za bilo koju razlomke vrijednosti jedinice. Varijabilne serije su tri tipa. Jednostavno- serija u kojoj se svaka opcija javlja jednom, tj. frekvencije su jednake jedan.

O goveda Serija u kojoj se varijante pojavljuju više puta.

grupisane a ny- veslaj. u kojem se opcije kombiniraju u grupe prema njihovoj veličini unutar određenog intervala, što ukazuje na učestalost pojavljivanja svih opcija uključenih u grupu.

Grupirani varijacioni nizovi se koriste sa velikim brojem opservacija i bolesnim rasponom ekstremne vrednosti opcija.

Obrada varijacionog niza se sastoji u dobijanju parametara varijacionog niza ( srednja veličina, standardna devijacija i prosečna greška srednja veličina).

Vrste prosjeka.

U medicinskoj praksi najčešće se koriste prosjeci: mod, medijan, aritmetička sredina. Manje se koriste drugi proseci: geometrijska sredina (prilikom obrade rezultata titracije antitela, toksina, vakcina); srednji kvadrat (prilikom određivanja prosječnog promjera dijela stanica, rezultati kožnih imunoloških testova); prosječna kubična (za određivanje prosječne zapremine tumora) i drugi.

Moda(Mo) - vrijednost osobine koja se najčešće nalazi u agregatu. Modus se uzima kao varijanta koja odgovara najvećem broju frekvencija u nizu varijacija.

Medijan(Me) - vrijednost osobine koja zauzima srednju vrijednost u nizu varijacija. Ona dijeli niz varijacija na dva jednaka dijela.

Na veličinu moda i medijan ne utječu numeričke vrijednosti ekstremnih opcija dostupnih u seriji varijacija. Oni ne mogu uvijek precizno okarakterizirati raspon varijacija i relativno se rijetko koriste u medicinskoj statistici. Aritmetička srednja vrijednost preciznije karakterizira niz varijacija.

OD aritmetička sredina(M, ili) - izračunava se na osnovu svih numeričkih vrijednosti proučavane osobine.

U jednostavnom varijacionom nizu, gdje se opcije javljaju samo jednom, prosta aritmetička sredina se izračunava pomoću formule:

Gdje je V - opcija brojčanih vrijednosti,

n - broj zapažanja,

Σ - znak zbira

U uobičajenom varijacionom nizu, aritmetički ponderisani prosjek izračunava se po formuli:

Gdje je V numeričke vrijednosti opcije.

Ρ - učestalost pojavljivanja varijante.

n je broj zapažanja.

S - znak sume

Primjer izračunavanja aritmetičkog ponderiranog prosjeka prikazan je u tabeli 4.

Tabela 4

Određivanje prosečnog trajanja lečenja pacijenata na specijalizovanom odeljenju bolnice

U gornjem primjeru, režim je 20 dana, jer se ponavlja češće od ostalih - 29 puta. Mo = 20. Serijski broj medijana je određena formulom:

Mjesto medijane je na 48. opciji, čija je numerička vrijednost 20. Aritmetička sredina, izračunata po formuli, također je 20.

Srednje vrijednosti su važne generalizirajuće karakteristike populacije. Međutim, iza njih su skrivene pojedinačne vrijednosti atributa. Prosječne vrijednosti ne pokazuju varijabilnost, fluktuaciju osobine.

Ako je serija varijacija kompaktnija, manje raštrkana i sve pojedinačne vrijednosti se nalaze oko prosjeka, tada prosječna vrijednost daje točniji opis ove populacije. Ako se varijacijski niz rasteže, pojedinačne vrijednosti značajno odstupaju od prosjeka, tj. postoji velika varijabilnost kvantitativne osobine, tada je prosjek manje tipičan, lošije odražava čitav niz u cjelini.

Jednaki prosjeci se mogu dobiti iz serija sa različitim stepenima rasipanje. Tako će, na primjer, prosječno trajanje liječenja pacijenata na specijalizovanom odjeljenju bolnice također biti 20 ako je svih 95 pacijenata bilo u bolnici 20 dana. Oba izračunata prosjeka su međusobno jednaka, ali dobijena iz serije sa različitim stepenima opcija volatilnosti.

Stoga je za karakterizaciju varijacione serije, pored prosječne vrijednosti, potrebna još jedna karakteristika , omogućavajući procjenu stepena njegove fluktuacije.

©2015-2019 stranica
Sva prava pripadaju njihovim autorima. Ova stranica ne tvrdi autorstvo, ali omogućava besplatno korištenje.
Datum kreiranja stranice: 2016-02-13

Uvod

1. Metodologija za dobijanje početnih podataka

2. Statistički sažetak i grupisanje primarnih podataka

2.1 Grupisanje

2.2 Određivanje aritmetičkih i strukturnih prosjeka

2.3 Histogram i kumulacija

2.4 Troškovi osnovnih sredstava

2.5 Obim proizvodnje

3. Analiza korelacije

3.1 Studija odnosa između faktora i karakteristika performansi. Izrada korelacione tabele

3.2. Određivanje stepena bliskosti komunikacije

4. Regresiona analiza

4.1 Simulacija

4.2 Predviđanje

Zaključak

Korištena literatura i programi

Uvod

Statističko proučavanje pojava javni život počinje fazom statističkog posmatranja, tokom koje se, u skladu sa kognitivnim ciljevima i zadacima, formira niz početnih podataka o objektu koji se proučava, tj. formira se informaciona baza studije na kojoj se vrši računovodstvo i kontrola, planiranje, statistička analiza i upravljanje. U ovoj fazi, metode masovnog posmatranja zasnovane na „zakonu veliki brojevi“, budući da se kvantitativni obrasci masovnih pojava jasno manifestuju kada se proučava samo dovoljno veliki broj društveno-ekonomskih pojava i procesa.

Svako statističko posmatranje treba da bude pripremljeno i sprovedeno prema jasno razvijenom planu, koji uključuje pitanja metodologije, organizacije i tehnike prikupljanja podataka, kontrolu njihovog kvaliteta i pouzdanosti. Dakle, statističko posmatranje mora imati program i organizacioni plan za njegovo sprovođenje. Istovremeno, potrebno je riješiti pitanja o načinu, obliku, vrsti, sredstvima, vremenu, mjestu organizacije i izvođenja posmatranja i sl., što, pak, određuje njegovu planiranost.

Statističko posmatranje ne treba da se sprovodi spontano, s vremena na vreme, već sistematski: kontinuirano ili periodično - u redovnim intervalima. To je zbog prostorno-vremenske varijacije proučavanih društveno-ekonomskih pojava i procesa.

Statističko posmatranje mogu vršiti organi državne statistike, istraživački instituti, ekonomske i analitičke službe različitih organizacionih struktura.

Druga faza statističkog istraživanja je statistički sažetak i grupisanje podataka statističkog posmatranja. Kao rezultat statističkog posmatranja dobijaju se podaci o svakoj jedinici populacije koja ima brojne karakteristike koje se mijenjaju u vremenu i prostoru. U tim uslovima postaje neophodno sistematizirati i generalizirati rezultate statističkog posmatranja i na osnovu toga dobiti zbirnu karakteristiku cjelokupnog objekta uz pomoć generalizirajućih indikatora, kako bi se omogućilo identifikovanje karakterističnih osobina, specifičnih karakteristike statističke populacije u cjelini i njenih pojedinačnih komponenti i otkrivanje obrazaca društveno proučavanih – ekonomskih pojava i procesa. Iz rečenog proizilazi da je neophodan sažetak primarnog statističkog materijala.

Statistički sažetak se provodi prema posebno razvijenom programu koji osigurava potpunost i pouzdanost dobijenih rezultata. Ovaj program sadrži listu grupa u koje se skup jedinica posmatranja može podijeliti prema pojedinačnim karakteristikama, kao i sistem indikatora koji karakterišu proučavani skup pojava u cjelini i njegove pojedine dijelove.

Treća faza statističkog istraživanja je analiza statističkih informacija. On ovoj fazi na osnovu rezultata statističke studije dobijaju se zaključci koji su korisni za praktične radnje i predviđa se pojava ili proces koji se proučava.

1. Metodologija za dobijanje početnih podataka

U cilju proučavanja zavisnosti obima proizvodnje od vrijednosti osnovnih sredstava za period 2006-2007. teritorijalni organ državna statistika u regiji Čeljabinsk organizovana je statistička studija preduzeća za proizvodnju instrumenata.

Proizvedeno 20 posto tipičnog uzorka.

Predmet statističkog posmatranja je skup preduzeća za proizvodnju instrumenata u gradu Čeljabinsku i Čeljabinskoj oblasti. Izvještajna jedinica statističkog posmatranja je preduzeće za izradu instrumenata.

U cilju poboljšanja sistema anketiranja uzoraka preduzeća za proizvodnju instrumenata, Goskomstat Ruske Federacije je razvio ciljni program.

Prema Programu, u cilju uštede resursa, biće ispitano 20% od ukupnog broja preduzeća u Čeljabinskoj regiji koja posluju na dan rada. Aktivnosti Programa uključuju niz organizacionih, metodoloških, softverskih i tehnoloških radova koji osiguravaju pripremu i provođenje anketa uzoraka preduzeća za proizvodnju instrumenata, čiji predmet pokriva pitanje kao što je ovisnost obima proizvodnje od vrijednost osnovnih sredstava. U cilju obezbjeđivanja odgovarajućih procedura za pripremu uzorka istraživanja preduzeća, aktivnosti Programa uključuju i obuku kadrova u anketama i outreach-u. Očekuje se da će Program biti implementiran tokom 2008-2009. Rezultati uzorka posmatranja preduzeća za proizvodnju instrumenata u gradu Čeljabinsku i Čeljabinskoj regiji u smislu dva indikatora (obim proizvodnje i trošak osnovnih sredstava) prikazani su u tabeli 1.

Tabela 1. Glavni pokazatelji učinka preduzeća za proizvodnju instrumenata u gradu Čeljabinsku i Čeljabinskoj regiji za period 2006. - 2007.

Fabrika br.	Troškovi osnovnih sredstava	Obim proizvodnje, milion rubalja	Fabrika br.	Troškovi osnovnih sredstava	Obim proizvodnje, milion rubalja

2. Statistički sažetak i grupisanje primarnih podataka

2.1 Grupisanje

Prema podacima statističkog posmatranja, može se uočiti da se varijacija znakova manifestuje u relativno uskim granicama, a distribucija je ujednačena. U ovom slučaju, grupisanje se gradi u jednakim intervalima. Broj grupa zavisi prvenstveno od stepena fluktuacije osobine: što je veća fluktuacija osobine (opseg varijacije), može se formirati više grupa. Ispod su formule za građenje statističke grupe.

Budući da veličina uzorka nije velika, koristimo formulu za određivanje broja grupa:

Vrijednost intervala h prema formuli:

Vrijednost dobijena formulom (1.2), koja će biti intervalni korak, se zaokružuje (zaokruživanje ne bi trebalo da se razlikuje od originalne vrijednosti za više od 10-15%). U ovom slučaju, za prvi interval, donja granica će biti , a gornja - (+ h) itd. Dakle, donja granica i -tog intervala jednaka je gornjoj granici (i -1) -tog intervala. Sažetak >> Filozofija

... faze. 1.Main faze razvoj sociologije 1.1Prvo pozornici ... , "Main pitanja marksizma“, „Umetnost i javnosti život", "K... naturalističke interpretacije javnosti fenomeni. Suština ... kredibiliteta statistički informacije u sociološkim istraživanje". ...

Marketing istraživanja u turizmu

Cheat sheet >> Fizičko vaspitanje i sport

Turizam regiona, naučni i statistički istraživanja iz oblasti turizma, osposobljavanja... (član komisije). 3. Basic pozornici: organizacija sertifikacionog rada ... itd.). Metoda je način saznanja, istraživanja fenomeni javnosti život, prijem ili sistem prijema u...

Metode statistički istraživanja (2)

Testni rad >> Ekonomija

Troškovi život. Indeks... statistički istraživanja statistički studija sastoji se od tri major faze: statistički ... pozornici istraživanja; izrađuje se organizacioni plan za njegovo sprovođenje; objekt je definiran (set javnosti fenomeni ...

Statistički metode analize makroekonomskih pokazatelja (1)

Sažetak >> Marketing

... statistički studija………………………………………………………………………………………..4 2.2.Sistem statistički Makroekonomski pokazatelji………………..6 2.3. Main... nivo život stanovništvo... pozornici statistički istraživanja primijeniti metodu statistički ... javnosti fenomeni odrazio...

Državna obrazovna ustanova

Visoko stručno obrazovanje

"Altajski državni medicinski univerzitet"

Federalna agencija za zdravstvo i socijalni razvoj

Katedra za ekonomiju i menadžment

Test

u disciplini "Medicinska statistika"

na temu: "Faze statističkog istraživanja"

Ispunjeno

Provjereno:

Barnaul - 2009

Uvod…………………………………………………………………………………………….3

1.1 Statistička opservacija………………………………………………………..5

7

1.1.2 Programska i metodološka pitanja statističkog posmatranja……………………………………………………………………………………..12

2 Sažetak i grupisanje materijala za statistička posmatranja. Koncept statističkog sažetka, njegovi ciljevi i sadržaj…………..15

3 Racionalni oblici prezentacije statističkog materijala………….18

3.1 Statistička tabela i njeni elementi…………………………………18

3.2. Grafička metoda za proučavanje komercijalnih djelatnosti.......19

4 Rješavanje problema………………………………………………………………………….20

Zaključak…………………………………………………………………………………………………….21

Spisak korišćene literature…………………………………………………………22

Uvod

Sanitarna (medicinska) statistika proučava pitanja koja se odnose na medicinu, higijenu, zdravstvenu zaštitu. Slučajno jeste važan deo organizacija socijalne higijene i zdravstva i ujedno je jedna od grana statistike.

U sanitarnoj statistici postoje tri glavna odjeljka: zdravstvena statistika stanovništva, zdravstvena statistika i klinička statistika.

Zadaci sanitarne statistike:

utvrđivanje karakteristika zdravstvenog stanja stanovništva i faktora koji ga određuju;

proučavanje podataka o mreži, aktivnostima i osoblju zdravstvenih ustanova, kao i podataka o rezultatima medicinsko-rekreativnih aktivnosti;

primjena metoda sanitarne statistike u eksperimentalnim, kliničkim, higijenskim i laboratorijskim studijama.

Materijali sanitarne statistike imaju za cilj pronalaženje načina za poboljšanje zdravlja stanovništva i unapređenje sistema zdravstvene zaštite.

Zdravstvena statistika se koristi za:

1). Trenutno, razvoj dubinskih biomedicinskih, fizikalnih i drugih metoda istraživanja, uvođenje nove dijagnostičke opreme dovodi do akumulacije numeričkih podataka koji karakterišu stanje organizma i okruženje. S obzirom na količinu informacija o organizmu, može se razumjeti potreba za sintezom podataka korištenjem statističkih metoda;

2). Određivanje normi sanitarno-higijenske prirode, izračunavanje doza lijekova, određivanje standarda fizičkog razvoja, procjena učinkovitosti korištenih metoda prevencije i liječenja.

Računovodstveni i evaluacijski indikatori odražavaju obim ili nivo fenomena koji se proučava; analitički indikatori se koriste za karakterizaciju karakteristika razvoja neke pojave, njene rasprostranjenosti u prostoru, odnosa njenih delova i odnosa sa drugim pojavama.

Statistička metodologija je skup općih pravila (principa) i posebnih tehnika i metoda statističkog istraživanja. Opšta pravila statističkih istraživanja zasnivaju se na odredbama socio-ekonomske teorije i principu dijalektičke metode spoznaje. Oni čine teorijsku osnovu statistike. Na teorijskoj osnovi, primjenjuje se statistika specifične metode digitalno pokrivanje fenomena, koji svoj izraz nalaze u tri etape (etape) statističkog istraživanja:

1. Masovno naučno organizovano posmatranje, uz pomoć kojeg se dobijaju primarni podaci o pojedinim jedinicama (faktorima) proučavane pojave.

2. Grupisanje i sažimanje građe, što je podela celokupne mase predmeta (jedinica) na homogene grupe i podgrupe, brojeći ukupne vrednosti za svaku grupu i podgrupu i formatirajući rezultate u obliku statističke tabele.

3. Obrada statističkih pokazatelja dobijenih tokom sumiranja i analize rezultata radi dobijanja razumnih zaključaka o stanju proučavane pojave i obrascima njenog razvoja. Ovo je koncept nauke – statistike. Predmet statistike, kao nauke, jeste proučavanje kvantitativne strane masovnih društvenih pojava u bliskoj vezi sa njihovim kvalitativnim karakteristikama. Iz ove definicije mogu se razlikovati tri glavne karakteristike statistike:

1. istražuje se kvantitativna strana pojava;

2. proučavaju se masovni društveni fenomeni;

3. dato kvantitativna karakteristika masovne pojave na osnovu proučavanja kvalitativnih parametara.

Statistika uključuje upotrebu skupa dijalektičkih metoda spoznaje. U procesu statističkih istraživanja koriste se i posebne metode, izmišljene da što bolje predstave statističke populacije.

Statistička populacija je masa jedinica ujedinjenih jednim jedinicom osnovu kvaliteta, ali se međusobno razlikuju po nizu različitih karakteristika. Varijacija (promjena) znakova (češće kvantitativna) može se dogoditi u vremenu, prostoru, u međusobnoj promjeni jednog znaka drugim. Na primjer, veličina plate radnik iz broja proizvoda koje je on pustio.

1.1 Statističko posmatranje

Statističko posmatranje je sistematsko naučno zasnovano prikupljanje podataka ili informacija o društveno-ekonomskim pojavama i procesima. Statističko posmatranje je početna faza ekonomskog i statističkog istraživanja.

1) Statističko posmatranje mora da ispunjava sledeće uslove: posmatrane pojave moraju imati naučnu ili praktičnu vrednost, izražavati određene društveno-ekonomske vrste pojava;

2) neposredno prikupljanje masovnih podataka treba da obezbedi potpunost činjenica koje se odnose na ovaj problem, kako su pojave u stalnoj promeni, razvoju. Ako potpuni podaci nisu dostupni, analiza i zaključci mogu biti pogrešni;

3) da bi se obezbedila pouzdanost statističkih podataka, neophodna je temeljna i sveobuhvatna provera kvaliteta prikupljenih činjenica, što je jedna od najvažnijih karakteristika statističkog posmatranja;

4) naučna organizacija statističko posmatranje je neophodno da bi se stvorilo najbolji uslovi za dobijanje objektivnih podataka.

Zadaci koji stoje pred menadžerom određuju svrhu nadzora. Opšti cilj statističkog posmatranja je informatička podrška menadžment. cilj određuje objekat statističkog posmatranja – skup pojava, objekata obuhvaćenih posmatranjem. Predmet posmatranja čine određene jedinice. Osoba, činjenica, predmet, proces itd. mogu djelovati kao jedinica agregata. Jedinica posmatranja je primarni element objekta statističkog posmatranja. Ovaj element je nosilac znakova registrovanih tokom posmatranja. Jedinica posmatranja je element populacije za koji se prikupljaju potrebni podaci. Izbor objekta i jedinica posmatranja zavisi od konkretnih uslova. Jedinice posmatranja imaju mnogo različitih karakteristika. Ispravnost, koja se ne manifestira u pojedinačnoj pojavi, već u masi homogenih pojava, kada se sumiraju podaci statističke populacije, naziva se statistička pravilnost. Zakon velikih brojeva je od fundamentalnog značaja za proučavanje statističkih obrazaca. U velikom broju opservacija, slučajna višesmjerna odstupanja se međusobno poništavaju. U procesu posmatranja, za snimanje podataka koriste se najznačajnije ili međusobno povezane karakteristike. Jasnoća u određivanju jedinice posmatranja omogućava razumno određivanje zabeleženih znakova posmatranja kada minimalna količina karakteristike koje se odnose na problem ili fenomen koji se proučava. Prečišćavanje i formiranje karakteristika jedinice posmatranja vrši se na osnovu sledećih opštih pravila: Ovi opšti pristupi u određivanju obeležja jedinice posmatranja dopunjeni su specifičnim karakteristikama procesa koji se proučavaju.

Jedinicu posmatranja ne treba miješati sa jedinicom za izvještavanje. Izvještajna jedinica je takva jedinica od koje se izvještajni podaci primaju na uslovni način prema odobrenim obrascima. Ako se posmatranje vrši putem izvještavanja, tada izvještajna jedinica u osnovi može biti ista kao jedinica posmatranja. Izvještajna jedinica se naziva i informiranje. Možda ne odgovara jedinici posmatranja.

Nakon definisanja objekta, istraživač mora istaći granice koje definišu proučavanu populaciju, fenomen. Za ograničavanje objekta postavljaju se određene vrijednosti ili ograničenja karakteristika. Takva kvantitativna ograničenja osobina nazivaju se kvalifikacijama. Ovo je niz znakova kvantitativna vrijednost koji, kada se vrši statističko posmatranje, služi kao osnova za obračun (ili nepripisivanje) jedinice u proučavanoj populaciji.

Tačka ili period posmatranja je vrijeme u kojem se podaci snimaju. Trenutak posmatranja se postavlja u skladu sa svrhom, karakteristikama pojave. U praksi se to naziva i kritičnim momentom. Neke pojave, procesi imaju sezonske ili druge ciklične komponente.

1.1.1 Klasifikacija statističkog posmatranja prema različitim kriterijumima

Statističko posmatranje se deli na:

1) prema vrsti posmatranja u 2 grupe:

Po obuhvatu jedinica stanovništva na kontinuirane i nekontinuirane;

UVOD

Glavne faze i metode statističkog istraživanja

Najvažniji ekonomski indeksi i njihovi odnosi

Zadatak #1

ZAKLJUČAK

REFERENCE

uvod

Rastuće interesovanje za statistiku uzrokovano je sadašnjom fazom ekonomskog razvoja u zemlji, formiranjem tržišnih odnosa. Ovo zahtijeva duboko ekonomsko znanje u oblasti prikupljanja, obrade i analize ekonomskih informacija.

Statistička pismenost je neophodna sastavni dio stručno osposobljavanje svaki ekonomista, finansijer, sociolog, politikolog, kao i svaki specijalista koji se bavi analizom masovnih pojava, bilo društvenih, ekonomskih, tehničkih, naučnih i drugih. Rad ovih grupa stručnjaka neminovno je povezan sa prikupljanjem, razvojem i analizom podataka statističke (masovne) prirode. Često oni sami moraju da vrše statističku analizu razne vrste i orijentacije, ili da se upoznaju sa rezultatima statističkih analiza koje su izvršili drugi. Trenutno se od radnika zaposlenog u bilo kojoj oblasti nauke, tehnologije, proizvodnje, poslovanja itd., koja se odnosi na proučavanje masovnih pojava, traži da bude barem statistički pismena osoba. Na kraju krajeva, nemoguće je uspješno se specijalizirati u mnogim disciplinama bez savladavanja neke vrste statističkog kursa. dakle veliki značaj je upoznat sa opšte kategorije, principi i metodologija statističke analize.

Kao što je poznato, za statističku praksu Ruske Federacije i zemalja ZND posljednjih godina kritično pitanje došlo je do adekvatnog informativnog odraza novih društveno-ekonomskih pojava. To posebno uključuje organizaciju pribavljanja i analize podataka koji karakterišu promjenu vlasništva i proces privatizacije, nedržavno zapošljavanje i nezaposlenost, aktivnosti tržišnih finansijskih i kreditnih struktura i radikalnu reformu poreskog sistema, nove vrste migracija građana i podrška siromašnima koji su nastali. društvene grupe i mnogo više. Osim toga, da bi se pratilo uvođenje tržišnih odnosa i novonastale realnosti ozbiljnog prilagođavanja, bio im je potreban sistem indikatora, prikupljanje i razvoj podataka u tradicionalnim oblastima statističkog posmatranja: uzimajući u obzir glavne rezultate industrijske proizvodnje. i poljoprivredna proizvodnja, unutrašnja i spoljna trgovina, delatnost objekata socijalnoj sferi itd. Kako god, hitna potreba dobijanje adekvatnih i jasne informacije sada se sistematski povećava.

U posljednje vrijeme pristupi organizaciji statističkog praćenja društveno-ekonomskih pojava života nisu doživjeli značajnije promjene.

.Glavne faze i metode statističkog istraživanja

Videći kako Prva faza istraživanje je povezano sa prikupljanjem početnih podataka o problematici koja se proučava. Karakteristično je za mnoge nauke. Međutim, svaka nauka ima svoje specifičnosti, koje se razlikuju u svojim zapažanjima. Stoga, nije svako zapažanje statističko.

Statističko istraživanje je naučno organizovano prikupljanje, sažimanje i analiza podataka (činjenica) o društveno-ekonomskim, demografskim i drugim pojavama i procesima javnog života u državi, uz evidentiranje njihovih najznačajnijih obeležja u računovodstvenoj dokumentaciji, naučno organizovano prema jedan program.

Prepoznatljive karakteristike(specifičnosti) statističkih istraživanja su: svrsishodnost, organizovanost, masovnost, doslednost (složenost), uporedivost, dokumentovanost, upravljivost, praktičnost.

Općenito, statistička studija bi trebala:

ü Imati društveno koristan cilj i univerzalni (državni) značaj;

ü Odnosi se na predmet statistike u specifičnim uslovima njegovog mjesta i vremena;

ü Izraziti statističku vrstu računovodstva (a ne računovodstvenu i ne operativnu);

ü Izvodi se po unaprijed izrađenom programu uz njegovu naučno utemeljenu metodološku i drugu podršku;

ü Sprovesti prikupljanje masovnih podataka (činjenica), koji odražavaju čitav niz uzročno-posledičnih i drugih faktora koji karakterišu pojavu na mnogo načina;

ü Registar u obliku računovodstvenih isprava utvrđenog obrasca;

ü Garantovati odsustvo grešaka u posmatranju ili ih svesti na najmanju moguću meru;

ü Predvidjeti određene kriterije kvaliteta i načine kontrole prikupljenih podataka, osiguravajući njihovu pouzdanost, potpunost i sadržaj;

ü Fokus na isplativu tehnologiju za prikupljanje i obradu podataka;

ü Biti pouzdana informaciona baza za sve naredne faze statističkih istraživanja i svih korisnika statističkih informacija.

Studije koje ne ispunjavaju ove zahtjeve nisu statističke. Statističke studije nisu, na primjer, zapažanja i studije: majke sa djetetom koji se igra (lično pitanje); gledalaca za pozorišna predstava(ne postoji knjigovodstvena dokumentacija za spektakl); istraživač fizičkih i hemijskih eksperimenata sa njihovim merenjima, proračunima i dokumentacijom (ne masovni podaci); ljekar za pacijente sa vođenjem zdravstvenih kartona (operativne evidencije); računovođa za kretanje sredstava na bankovnom računu preduzeća (računovodstvo); novinari za javni i privatni život državnih službenika ili drugih poznatih ličnosti (koji nisu predmet statistike).

Statistička populacija - skup jedinica koje imaju masovni karakter, tipičnost, kvalitativnu uniformnost i prisustvo varijacija.

Statističku populaciju čine materijalno postojeći objekti (zaposleni, preduzeća, države, regioni), predmet je statističkog istraživanja.

Statističko posmatranje je prva faza statističkog istraživanja, koja predstavlja naučno organizovano prikupljanje podataka o proučavanim pojavama i procesima društvenog života.

Faza 1. Statističko istraživanje počinje formiranjem primarne statističke informacione baze za odabrani skup indikatora.

ü Sprovođenje statističkih opservacija.

ü Upotreba službenih državnih i korporativnih (brendiranih) izvora.

ü Korišćenje naučnih statističkih istraživanja u časopisima, novinama, monografijama itd.

ü Korišćenje elektronskih medija (Internet, CD, diskete, itd.).

Faza 2. Primarna generalizacija i grupisanje statističkih podataka.

ü Sažeci, grupisanja, histogrami, poligoni, kumulati (ogive), grafovi distribucije frekvencija (frekvencije).

ü Formiranje nizova dinamike i njihova primarna analiza. Grafička prognoza (sa konceptom "optimista", "pesimista", "realista").

ü Izračunavanje momenata K-tog reda (proseci, disperzije, mere zakrivljenosti, merenje kurtozisa) da bi se odredili indikatori centra ekspanzije indikatora varijacije, indikatora kosine (asimetrije), indikatora ekspanzije (zašiljenosti) .

ü Formiranje i primarni proračuni složenih statističkih indikatora (relativnih, sumarnih višerazinskih).

ü Formiranje i primarni obračun indeksnih indikatora.

Faza 3. Sljedeća faza statističkog istraživanja uključuje ekonomsko tumačenje primarne generalizacije.

ü Ekonomsko-finansijska procjena objekta analize.

ü Formiranje anksioznosti (zadovoljstva) ekonomske i finansijske situacije.

ü Upozorenje o približavanju praga statističkih vrijednosti u primijenjenim, po pravilu, makroekonomskim problemima.

ü Diverzifikacija primarne statističke generalizacije dobijenih primenjenih rezultata po hijerarhiji moći, partnerstva, poslovanja.

Faza 4. Kompjuterska analiza primarnih i generalizovanih proširenih (volumetrijskih) statističkih podataka.

ü Varijacijska analiza proširenih statističkih podataka.

ü Analiza dinamike proširenih statističkih podataka.

ü Analiza proširenih veza statističkih podataka.

ü Višedimenzionalni sažeci i grupisanja.

Faza 5. Računarsko predviđanje u odabranim najvažnijim oblastima.

ü Metoda Najmanji kvadrati(MNK).

ü Pokretni proseci.

ü Tehnička analiza.

ü Sažetak analize i prikazi opcija prognoze sa preporukama za upravljanje i prilagođavanja ulaganja.

Faza 6. Generalizovana analiza dobijenih rezultata i provjera njihove pouzdanosti prema statistički kriterijumi.

Faza 7. Završna faza statističke studije je donošenje upravljačke odluke.

2.Najvažniji ekonomski indeksi i njihovi odnosi

podaci statističkih studija javni

Karakteristika indeksa je mjerenje uloge pojedinačnih faktora u dinamici složenih indikatora. Mnogi statistika su međusobno povezani, a taj odnos je multiplikativnog karaktera, odnosno manifestuje se u činjenici da je jedan pokazatelj proizvod niza drugih. Na primjer, trgovinski promet se može predstaviti kao proizvod količine prodanih proizvoda po cijeni (T = pq), bruto žetve određene kulture - kao proizvod prinosa po površini (Vsb - yP), obim proizvodnje - kao proizvod broja zaposlenih po i "produktivnosti rada ( q = wT) itd.

Odnosi zbirnih indeksa. Svaki agregatni indeks izgrađen je na principu odvojenog razmatranja uticaja pojedinačnih faktora na promjenu kompleksnog indikatora.

Zbirni indeks cijena odražava promjenu vrijednosti zbog promjene cijena (kada je obim proizvodnje fiksiran na nivou izvještajnog perioda), odnosno indeks cijena je faktor u odnosu na indeks troškova:

Izračunati za složene međusobno povezane indikatore, koji su proizvod dva (ili više) faktora, indeksi bi trebali biti u istom odnosu kao i sami indikatori.

Individualni indeksni odnosi. Indeks obima proizvodnje će biti jednak je proizvodu indeks broja radnika na indeksu produktivnosti rada, i indeks bruto žetve pojedinih kultura - proizvod indeksa zasijane površine na indeks prinosa i dr. Ovaj odnos se jasno manifestuje u pojedinačnim indeksima. Za promet (pq), cijenu (p) i količinu proizvoda (q) za jedan proizvod slijedeći omjer indeksa:

Za obim proizvodnje (q), broj radnika i produktivnost rada w= q/ T:

Odnosi zajedničkih indeksa. AT opšti indeksi faktorske indekse treba graditi na takav način da se osigura neophodan odnos između faktora i indeksa učinka.

Za iste indekse trgovinskog prometa, cijena i fizičkog obima ovaj odnos se može dati na sljedeći način: varijanta:

U oba slučaja je odnos obezbeđen, indeksi cena i obima u varijanti I i II nisu ekvivalentni i, posmatrani kao faktorski indeksi, nejednako odražavaju uticaj ovih faktora na promenu trgovinskog prometa.

Međuodnosi ostalih indeksa Međusobno povezani indeksi uključuju indekse varijabilnog sastava (koji odražavaju promjene prosječnih nivoa pokazatelja kvaliteta), indekse strukturnih pomaka i indekse fiksnog sastava, između kojih postoji sljedeća veza:

Na osnovu odnosa između ovih indeksa moguće je analizirati i utvrditi uticaj strukturnog faktora i promjene same indeksirane vrijednosti na dinamiku prosječnih nivoa indikatora koji se proučava.

Između najvažnijih indeksa postoje međusobne veze, koje omogućavaju dobijanje drugih na osnovu nekih indeksa. Poznavajući, na primjer, vrijednost lančanih indeksa za određeni vremenski period, moguće je izračunati osnovne indekse. Obrnuto, ako su poznati osnovni indeksi, onda se dijeljenjem jednog od njih s drugim mogu dobiti lančani indeksi. Postojeći odnosi između najvažnijih indeksa omogućavaju identifikaciju uticaja različitih faktora na promenu fenomena koji se proučava, na primer, odnos između indeksa troškova proizvodnje, fizičkog obima proizvodnje i cena. Ostali indeksi su također povezani. Dakle, indeks troškova proizvodnje je proizvod indeksa troškova proizvodnje i indeksa fizičkog obima proizvodnje: . Indeks vremena utrošenog na proizvodnju može se dobiti kao rezultat množenja indeksa fizičkog obima proizvodnje i vrijednosti, recipročne vrijednosti indeksa intenziteta rada, tj. Indeks produktivnosti rada: . Postoji važan odnos između indeksa fizičkog obima proizvodnje i indeksa produktivnosti rada. Indeks produktivnosti rada je omjer prosječne proizvodnje (u uporedivim cijenama) po jedinici vremena (ili po zaposlenom) u tekućem i baznom periodu. Indeks fizičkog obima proizvodnje jednak je proizvodu indeksa produktivnosti rada i indeksa radnih sati (ili broja zaposlenih). Odnos između pojedinačnih indeksa može se koristiti za identifikaciju pojedinačnih faktora koji utiču na fenomen koji se proučava.

Izgraditi strukturno grupisanje prema prihodima od prodaje proizvoda, formirajući pet grupa u jednakim intervalima. Izgraditi analitičko grupisanje preduzeća za proučavanje odnosa između prihoda od prodaje proizvoda i troškova prodaje, formirajući pet grupa preduzeća u jednakim intervalima, karakterišući svaku grupu i ukupnost u celini: broj preduzeća; trošak prodate robe - ukupni i u prosjeku po preduzeću. Na osnovu podataka analitičkog grupisanja izračunajte empirijsku korelaciju. Rezultate grupiranja predstavite u tabeli i izvedite zaključke.

zaključak

Zadatak socio-ekonomske statistike kao grane ljudske djelatnosti oduvijek je bio pružanje zahtjeva za informacijama javnosti, društvenim strukturama, naučne institucije i organa upravljanja o tekućim procesima i pojavama. to neophodno stanje proučavanje, predviđanje i usvajanje na osnovu toga efektivnih upravljačkih odluka na državnom i regionalnom nivou.

Na osnovu statističkih informacija država razvija svoju ekonomsku i socijalnu politiku, ocjenjuje rezultate, pravi socioekonomske i kriminološke prognoze.

Promjene koje su u toku u našoj zemlji izazvale su potrebu za kvalitativno novom statistikom. U kontekstu formiranja tržišne ekonomije, primarni i temeljni zadatak razvoja teorije i prakse je reforma opštih metodoloških i organizacionih osnova državne statistike. Postaje vlasništvo cijelog društva. Prijatno je primijetiti da je to uticalo i na pravnu statistiku.

Iz navedenog možemo zaključiti da se organizacija statističkog rada u našoj zemlji u sadašnjoj fazi zasniva na sljedećim osnovnim principima:

a) centralizovano upravljanje statistikom;

b) jedinstvena organizacija i metodologija;

c) neraskidiva povezanost statističkih tijela sa tijelima pod kontrolom vlade;

d) pouzdanost i otvorenost socio-ekonomskih statistika.

bibliografska lista

1.Godin, A. M. Statistika: udžbenik / A. M. Godin. - Moskva: Daškov i K°, 2012. - 451 str.

.Eliseeva, I. I. Statistika: [napredni kurs]: udžbenik za prvostupnike / I. I. Eliseeva et al.]. - Moskva: Yurayt: ID Yurayt, 2011. - 565 str.

.Nivorozhkina, L.I. Statistika: udžbenik za prvostupnike: udžbenik /. - Moskva: Daškov i K º: Science-Spectrum, 2011. - 415 str.

.Statistika: udžbenik / [I. I. Eliseeva i drugi]. - Moskva: Prospekt, 2011. - 443 str.

.Statistika: teorija i praksa u Excelu: edukativni / V. S. Lyalin, I. G. Zvereva, N. G. Nikiforova. - Moskva: Finansije i statistika: Infra-M, 2012. - 446,

.Tumasyan, A. A. Statistika industrije: udžbenik / A. A. Tumasyan, L. I. Vasilevskaya. - Minsk: Novo znanje. - Moskva: Infra-M, 2012. - 429 str.

.Chetyrkin E.M. Metode statističkog predviđanja. - M.: Statistika, 2014.

.Informatika u statistici: Rječnik-priručnik. - M.: Finansije i statistika, 2013.

.Korolev Yu.G., Rabinovich R.M., Shmoylova R.A. Statističko modeliranje i predviđanje: Udžbenik. - M.: MESI, 2011

.Kurs socio-ekonomske statistike: Udžbenik za univerzitete / Ed. M.G. Nazarova. - M.: Finstatinform, UNITI-DANA, 2011.

.Statistička analiza u ekonomiji / Ed. G. L. Gromyko. - M.: MGU, 2012

Tutoring

Trebate pomoć u učenju teme?

Naši stručnjaci će savjetovati ili pružiti usluge podučavanja o temama koje vas zanimaju.
Pošaljite prijavu naznačivši temu upravo sada kako biste saznali o mogućnosti dobivanja konsultacija.

Koncept proučavanja kvantitativnih aspekata predmeta i pojava formiran je davno, od trenutka kada je osoba razvila elementarne vještine u radu s informacijama. Međutim, termin "statistika", koji je došao do našeg vremena, posuđen je mnogo kasnije Latinski i dolazi od riječi "status", što znači "određeno stanje stvari". "Status" se takođe koristio u smislu "političko stanje" i bio je fiksiran u gotovo svim evropskim jezicima u ovom semantičko značenje: engleski "state", njemački "Staat", talijanski "stato" i njegova izvedenica "statista" - poznavalac države.

Reč „statistika“ bila je u širokoj upotrebi u 18. veku i korišćena je u značenju „državne nauke“. Statistika je grana praktične djelatnosti koja ima za cilj prikupljanje, obradu, analizu i javno korištenje podataka o pojavama i procesima društvenog života.

Analiza je metoda naučno istraživanje objekta uzimajući u obzir njegove pojedinačne aspekte i komponente.

Ekonomsko-statistička analiza je razvoj metodologije zasnovane na širokoj upotrebi tradicionalnih statističkih i matematičko-statističkih metoda u cilju kontrole adekvatnog odraza pojava i procesa koji se proučavaju.

Faze statističkog istraživanja. Statističko istraživanje odvija se u tri faze:

• 1) statističko posmatranje;
• 2) sažetak primljenih podataka;
• 3) statistička analiza.

U prvoj fazi, metodom masovnih posmatranja, prikupljaju se primarni statistički podaci.

U drugoj fazi statističke studije obrađuju se prikupljeni podaci primarna obrada, sažetak i grupiranje. Metoda grupisanja vam omogućava da odaberete homogene populacije, podijelite ih u grupe i podgrupe. Rezime - ovo je prijem ukupnih iznosa za populaciju u cjelini i njene pojedinačne grupe i podgrupe.

Rezultati grupisanja i sumiranja prikazani su u obliku statističkih tabela. Glavni sadržaj ove faze je prijelaz sa karakteristika svake jedinice posmatranja na zbirne karakteristike populacije u cjelini ili njenih grupa.

U trećoj fazi se dobijeni zbirni podaci analiziraju metodom generalizujućih indikatora (apsolutne, relativne i prosječne vrijednosti, indikatori varijacije, sistemi indeksa, metode matematičke statistike, tabelarni metod, grafički metod itd.).

Osnove statističke analize:

• 1) utvrđivanje činjenica i utvrđivanje njihove ocene;
• 2) otkrivanje karakteristične karakteristike i uzroci fenomena;
• 3) poređenje pojave sa normativnim, planskim i drugim pojavama koje se uzimaju kao osnova za poređenje;
• 4) formulisanje zaključaka, predviđanja, pretpostavki i hipoteza;
• 5) statistička provera izneti pretpostavke (hipoteze).

Analiza i generalizacija statističkih podataka - Završna faza statistička istraživanja, čiji je krajnji cilj dobijanje teorijskih zaključaka i praktičnih zaključaka o trendovima i obrascima proučavanih društveno-ekonomskih pojava i procesa. Zadaci statističke analize su: utvrđivanje i vrednovanje specifičnosti i karakteristika proučavanih pojava i procesa, proučavanje njihove strukture, međusobnih odnosa i obrazaca njihovog razvoja.

Statistička analiza podataka vrši se u bliskoj vezi sa teorijskim, kvalitativna analiza suštinu proučavanih pojava i odgovarajućih kvantitativnih alata, proučavanje njihove strukture, odnosa i dinamike.

Statistička analiza je proučavanje karakterističnih karakteristika strukture, povezanosti pojava, trendova, obrazaca razvoja društveno-ekonomskih pojava, za šta se koriste specifične ekonomsko-statističke i matematičko-statističke metode. Statistička analiza je završena interpretacijom dobijenih rezultata.

U statističkoj analizi znakovi se dijele prema prirodi njihovog utjecaja jedni na druge:

• 1. Znak-rezultat - znak analiziran u ovoj studiji. Na pojedinačne dimenzije takvog obilježja u pojedinim elementima populacije utiču jedna ili više drugih karakteristika. Drugim riječima, atribut-rezultat se smatra kao posljedica interakcije drugih faktora;
• 2. Znak-faktor - znak koji utiče na proučavani znak (osobina-rezultat). Štaviše, odnos između znak-faktora i znak-rezultata može se kvantitativno odrediti. Sinonimi ovaj termin u statistici su "znak faktora", "faktor". Potrebno je razlikovati koncepte znak-faktor i znak-težina. Znak-težina je znak koji se mora uzeti u obzir u proračunima. Ali, težina znaka ne utiče na proučavani znak. Faktor karakteristike se može smatrati težinom karakteristike, tj. uzeti u obzir u proračunima, ali nije svaka težina karakteristika faktor-faktor. Na primjer, kada se u grupi studenata proučava odnos između vremena pripreme za ispit i broja bodova dobijenih na ispitu, treba uzeti u obzir i treću osobinu: „Broj ljudi koji su certificirani za određeni rezultat ." Poslednja karakteristika ne utiče na rezultat, međutim, biće uključena u analitičke proračune. Upravo se ova osobina naziva osobinom težine, a ne faktorskom osobinom.

Prije nastavka analize potrebno je provjeriti da li su ispunjeni uvjeti koji osiguravaju njenu pouzdanost i ispravnost:

• - Pouzdanost primarnih digitalnih podataka;
• - Potpunost obuhvata proučavane populacije;
• - Uporedivost indikatora (obračunske jedinice, teritorija, način obračuna).

Glavni koncepti statističke analize su:

• 1. Hipoteza;
• 2. Odlučujuća funkcija i odlučujuće pravilo;
• 3. Uzorak iz opšte populacije;
• 4. Procjena karakteristika opšte populacije;
• 5. Interval povjerenja;
• 6. trend;
• 7. Statistički odnos.

Analiza je završna faza statističkog istraživanja, čija je suština identifikacija odnosa i obrazaca fenomena koji se proučava, formulisanje zaključaka i prijedloga.