Результатом першого етапу статистичного дослідження – статистичного спостереження – є відомості, що характеризують кожну одиницю статистичної сукупності. Проте, можливості відбити закономірності і тенденції динаміки явищ, що вивчаються, за допомогою навіть найповнішої характеристики поодиноких фактів обмежені. Такі дані одержують лише в результаті статистичного зведення. Зведення - це впорядкування, систематизація та узагальнення статистичних даних, отриманих під час статистичного спостереження. Тільки належна обробка статистичного матеріалу дозволяє виявити сутність соціально-економічних явищ, характерні риси та суттєві особливості окремих типів, виявити закономірності та тенденції їх розвитку. Розрізняють зведення просте і групове, або зведення у вузькому та широкому розумінні. Просте зведення - це підрахунок загальних підсумків у групах та підгрупах та оформлення цього матеріалу в таблиці. В результаті простого зведення статистичних даних можна визначити кількість підприємств, загальну чисельність персоналу, обсяг виробленої продукції в грошах. Ці загальні підсумки носять переважно інформативний характер. Вони дають узагальнену характеристику сукупності як абсолютних величин.

Групове зведення, або зведення у широкому розумінні, є складним процесом з багатосторонній обробці первинних статистичних даних, тобто. даних, отриманих у результаті спостереження. Він включає угруповання статистичних даних, розробку системи показників для характеристики груп, підрахунок групових та загальних підсумків, розрахунок узагальнюючих показників. Завдання статистичного зведення як другого етапу статистичного дослідження – отримання узагальнюючих показників для інформаційно-довідкових та аналітичних цілей. Зведення масових статистичних даних здійснюється за заздалегідь розробленим програмою та планом. У процесі розробки програми визначаються зведення, що підлягає і присудку. Підлягає - це об'єкт дослідження, розчленований на групи та підгрупи. Сказане - показники, які характеризують зведення, що підлягає. Програма зведення визначається завданнями статистичного дослідження.

Статистична зведення виконується за заздалегідь складеним планом. У плані зведення вирішуються питання про засоби проведення роботи з узагальнення інформації - вручну або механізованим способом, про послідовність окремих операцій зведення. Встановлюються терміни виконання кожного етапу та зведення загалом, і навіть способи викладу результатів зведення. Це можуть бути ряди розподілу, статистичні таблиці та статистичні графіки.

Статистичне дослідження- це науково організований за єдиною програмою збір, зведення та аналіз даних (фактів) про соціально-економічні, демографічні та інші явища та процеси суспільного життя в державі з реєстрацією їх найбільш суттєвих ознак в обліковій документації.

Відмінними рисами (специфікою) статистичного дослідження є: цілеспрямованість, організованість, масовість, системність (комплексність), сумісність, документованість, контрольованість, практичність.

Статистичне дослідження складається з трьох основних стадій:

1) збирання первинної статистичної інформації(Статистичне спостереження) - спостереження, збір даних про значення досліджуваного ознаки одиниць стат-ой сов-ти, кт є фундаментом майбутнього стат-го аналізу. Якщо при зборі первинних статей даних припущена помилка або матеріал виявився недоброякісним, це вплине на правильність і достовірність як теоретичних, так і практичних висновків.

2) статистичне зведення та обробка первинної інформації– дані піддаються систематизації та угрупованню. Результати стат угруповання та зведення викладаються у вигляді стат-х таблиць є найбільш раціональною, систематизованою, компактною та наочною формою представлення масових даних.

3) узагальнення та інтерпретація статистичної інформації- проводиться аналіз статистичної інформації.

Всі ці етапи пов'язані між собою, відсутність однієї з них веде до розриву цілісності статистичного дослідження.

Етапи стат дослідження

1.Постановка мети

2.Визначення об'єкта спостереження

3.Визначення одиниць спостереження

4. Складання програми дослідження

5.Складання інструкції для заповнення бланка

6. Зведення та групування даних (короткий аналіз)

Основні поняття та категорії статистичної науки.

1. Статистична сукупність– це безліч явищ, що мають одну або кілька загальних ознак та відрізняються між собою за значеннями інших ознак. Такі, наприклад, сукупність домогосподарств, сукупність сімей, сукупність підприємств, фірм, об'єднань тощо.

2. Ознака –це властивість, характерна риса явища, що підлягає статистичному вивченню

3. Статистичний показник- це узагальнююча кількісна характеристика соц-еконм явищ і процесів у їхній якісній визначеності в умовах конкретного місця та часу. Статистичні показники можна поділити на два основні види: обліково-оціночні показники (розміри, обсяги, рівні явища, що вивчається) і аналітичні показники (відносні та середні величини, показники варіації тощо).

4. Одиниця сов-ти- Це кожне окреме, що підлягає стати-му вивченню.

5. Варіація- Це змінність величини ознаки в окремих одиниць сов-ти явищ.

6. Закономірністю– називають повторюваність та порядок зміни у явищах.

Основні етапи статистичного спостереження.

Ст-е спостереження- Це науково обґрунтований збір даних про соц-економ явище життя.

Етапи СН:

1.Підготовка до статистичного спостереження - передбачає використання методу масових спостережень, кт є не що інше, як збір первинної стат-ой інформації. (вирішення науково-методичних та організаційно-технічних питань).

2. Зведення та угруповання первинних стат даних- Зібрана інф-ція за допомогою методу стат угруповань певним способом узагальнюється і розподіляється. вкюч роботи, починається з розсилки переписних листів, анкет, бланків, форм стат-ой звітності і закінчується їх здаванням після заповнення органи, які проводять спостереження.

3. Аналіз стат інф-ції- З допомогою методу узагальнюючих показників здійснюється аналіз стат інф-ції.

4. Розробка пропозицій щодо вдосконалення СН– аналізуються чинники, кт сприяли неправильному заповненню стат бланків і розробляються пропозиції щодо вдосконалення спостереження.

Отримання відомостей під час кт СН вимагає чималих витрат фінансових трудових і часу. (Опитування громадської думки)

Угруповання статистичних даних.

Угрупуванням- Це поділ сов-ти на групи за суттєвими ознаками.

Причини проведення угруповання: своєрідність об'єкта стат-го дослідження

З допомогою методу угруповань вирішуються слід завдання:виділення соц-економ типів та явищ; вивчення структури явища та структурних зрушень, що відбуваються в ньому; виявлення зв'язку та залежності між явищами.

Вирішуються ці завданняза допомогою типологічних, структурних та аналітичних угруповань.

Типологічна гр-ка- Виявлення типів соц-екон явищ (гр пром-х підприємств за формами власності)

Структурна гр-ка-Вивчення структури та структурних зрушень. За допомогою таких гр-ок можуть вивчатися: склад нас-я за статтю, віком, місцем проживання та ін.

Аналітична гр-ка- Виявлення взаємозв'язку між ознаками.

Етапи побудови СГ:

1. вибір групувального ознаки

2.определение необхідного числа груп, на кт необхідно розбити досліджувану сов-ть

3. встановити межі інтервалів гр-ки

4.установлення кожної гр-ки показників чи його системи, кт повинні характеризуватися виділені групи.

Системи угруповань.

Система угруповань- це ряд взаємопов'язаних статистичних угруповань за найбільш істотними ознаками, що всебічно відображає найважливіші сторони явищ, що вивчаються.

Типологічна гр-ка- Це поділ досліджуваної якісно різнорідної сов-ти на класи, соц-екон типи (гр пром-х підприємств за формами власності)

Структурна гр-ка- Характеризує склад однорідної сов-ти за певними ознаками. За допомогою таких гр-ок можуть вивчатися: склад нас-я за статтю, віком, місцем проживання та ін.

Аналітична гр-ка- Використовують при вивченні взаємозв'язків між ознаками, одна з кт факторна (надає вплив на зміну результативності), інша результативна (ознаки, що змінюються під впливом факторів).

Побудова та види рядів розподілу.

Стат ряд розподілу- Це впорядкований розподіл одиниць сов-ки на групи за певною ознакою, що варіює.

Розрізняють: атрибутивні та варіаційні ради розподілу.

Атрибутивний- Це р.н., побудовані за якісними ознаками. Р.Р. прийнято оформляти як таблиць. Вони характеризують склад сов-ти за існуючими ознаками, за кілька періодів, ці дані дозволяють досліджувати зміна структури.

Варіаційний- Це р.н., побудовані за кількісною ознакою. Будь-який варіаційний ряд складаються з 2х елементів: варіантів та частот.

Варіантамивважаються окремі значення ознаки, кт приймає у варіаційному ряду, тобто. конкретне значення ознаки, що варіює.

Частоти– це числ-ти окремих варіантів чи кожної групи варіаційного низки, тобто. це числа, що показують, як часто зустрічаються ті чи інші варіанти в р.н.

Варіаційний ряд:

1.дискретний- характеризує розподіл одиниць сов-ти за дискретною ознакою (розподіл сімей за кількістю кімнат в окремих квартирах).

2. інтервальний- ознака представлений у вигляді інтервалу; доцільно насамперед при безперервній варіації ознаки.

Найзручніше р.н. аналізувати за допомогою їхнього графічного зображення, що дозволяє судити і про форму розподілу. Наочне уявлення про хар-ре зміни частот варіаційного ряду дають полігон та гістограма, є огива та кумулята.

Статистичні таблиці.

СТ- Це раціональна та поширена форма подання стат-х даних.

Таблиця явл найбільш раціональної, наочної та компактної формою уявлення стат-го матеріалу.

Основ прийоми, що визначають техніку формування СТ слід:

1. Т має бути компактною і містити лише ті вихідні дані, кт безпосередньо відображають досліджуване соц-економ явище в ст-ці.

2. заголовок таблиці та назви граф та рядків повинні бути чіткими, короткими.

3.инф-ция розміщується в стовпцях (графах) таблиці, завершуються підсумковим рядком.

5.графи та рядки корисно нумерувати і т.д.

За логічним змістом СТ є «стат пропозиція», осн елементами явл підлягає і присудок.

Що підлягаютьНазиваючи об'єкт, характеризується цифрами. це м.б. одна чи кілька сов-ей, отд одиниці сов-ти.

СказанеСТ показники, кт характеризують об'єкт вивчення, тобто. підлягає таблиці. Позначається це верхні заголовки та стан змісту граф зліва направо.

9. Поняття абсолютної величини у статистиці .

Стат пок-лі– це якісно певна змінна величина, яка кількісно характеризує об'єкт дослідження або його властивості.

А.В.– це узагальнюючий показник, що характеризує розміри, масштаб чи обсяги тієї чи іншої явища за умов місця і часу.

Способи вираження: натуральні одиниці (т., шт., кількість); трудове вимір (раб. Вр, трудомістк); вартісний вираз

Способи отримання: реєстрація фактів, зведення та угруповання, розрахунок з опред методології (ВВП, рейтинги тощо)

Види АВ: 1.індивід АВ - характеризують окремі елементи заг-х явищ 2. Сумарні АВ - хар-т показники по сов-ти об'єктів.

Абсолютна зміна (/_\) - різниця між 2 АВ.

2.1 Схема проведення статистичного дослідження

Системи статистичного аналізу даних – це ефективний сучасний інструмент статистичного дослідження. Широкі можливості обробки статистичних даних мають спеціальні системи статистичного аналізу, і навіть універсальні засоби – Excel, Matlab, Mathcad та інших.

Але навіть найдосконаліший інструмент не може замінити дослідника, який повинен сформулювати мету дослідження, провести збір даних, вибрати методи, підходи, моделі та засоби проведення обробки та аналізу даних, а також інтерпретувати отримані результати.

На малюнку 2.1 представлено схему проведення статистичного дослідження.

Рис.2.1 – Принципова схема статистичного дослідження

Вихідним пунктом статистичного дослідження є формулювання проблеми. При її визначенні враховується мета дослідження, визначається, яка інформація необхідна і як використовуватиметься при прийнятті рішення.

Саме статистичне дослідження починається з попереднього етапу. Під час підготовчого етапу аналітики вивчають технічне завдання- Документ, що складається замовником дослідження. У технічному завданні мають бути чітко сформульовані цілі дослідження:

визначено об'єкт дослідження;

перераховані припущення та гіпотези, які під час дослідження мають бути підтверджені або спростовані;

описано те, як використовуватимуться результати дослідження;

терміни, у яких дослідження має бути проведено бюджет дослідження.

На основі технічного завдання розробляється структура аналітичного звіту- те, в якому виглядіповинні бути представлені результати дослідження, а також програма статистичного спостереження. Програма є переліком ознак, що підлягають реєстрації в процесі спостереження (або питань на які повинні бути отримані достовірні відповіді щодо кожної обстежуваної одиниці спостереження). Зміст програми визначається як особливостями об'єкта, що спостерігається, і цілями дослідження, так і методами, обраними аналітиками для подальшої обробки зібраної інформації.

Основний етап статистичного дослідження включає збирання необхідних даних та їх аналіз.

Фінальним етапом дослідження є складання аналітичного звіту та надання його замовнику.

На рис. 2.2 представлено схему статистичного аналізу даних.

Рис.2.2 - Основні етапи статистичного аналізу

2.2 Збір статистичної інформації

Збір матеріалів має на увазі аналіз технічного завдання дослідження, визначення джерел необхідної інформації та (при необхідності) розробку анкет. При дослідженні джерел інформації всі необхідні дані поділяють на первинні(дані, яких немає в наявності та які мають бути зібрані безпосередньо для даного дослідження), та вторинні(Зібрані раніше для інших цілей).

Збір вторинних даних часто називають "кабінетним" або "бібліотечним" дослідженням.

Приклади збору первинних даних: спостереження відвідувачів магазину, анкетування пацієнтів лікарні, обговорення проблеми на нараді.

Вторинні дані ділять на внутрішні та зовнішні.

Приклади джерел внутрішніх вторинних даних:

інформаційна система організації (що включає бухгалтерську підсистему, підсистему управління продажами, CRM (CRM-система, скорочення від англ. Customer Relationship Management) - прикладне програмне забезпечення для організацій, призначене для автоматизації стратегій взаємодії з замовниками) та інші);

раніше проведені дослідження;

письмові звіти працівників.

Приклади джерел зовнішніх вторинних даних:

звіти органів статистики та інших державних установ;

звіти маркетингових агенцій, професійних асоціацій тощо;

електронні бази даних (адресні довідники, ДВС тощо);

бібліотеки;

засоби масової інформації.

Основними вихідними даними на етапі збору даних є:

запланований обсяг вибірки;

структура вибірки (наявність та розмір квот);

вид статистичного спостереження (збір даних, опитування, анкетування, вимірювання, експеримент, експертиза, ін.);

інформація про параметри опитування (наприклад, можливість факту фальшування анкет);

схема кодування змінних у базі даних програми, обраної для обробки;

план-схема перетворення даних;

план-схема використовуваних статистичних процедур.

Цей етап включає безпосередньо процедуру анкетування. Зрозуміло, анкети розробляються лише отримання первинної інформації.

Отримані дані мають бути відповідним чином відредаговані та підготовлені. Кожна анкета чи форма спостереження перевіряється та, якщо потрібно, коригується. Кожній відповіді надаються числові або літерні коди – здійснюється кодування інформації. Підготовка даних включає редагування, розшифровку і перевірку даних, їх кодування і необхідні перетворення.

2.3 Визначення параметрів вибірки

Як правило, дані, зібрані в результаті статистичного спостереження щодо статистичного аналізу є вибірковою сукупністю. Послідовність перетворення даних на процес статистичного дослідження можна схематично представити так (рис. 2.3)

Рис 2.3 Схема перетворення статистичних даних

Аналізуючи вибірку, можна робити висновки про генеральну сукупність, представлену вибіркою.

Остаточне визначення загальних параметрів вибіркивиробляють коли всі анкети зібрані. Воно включає:

визначення реальної кількості респондентів,

визначення структури вибірки,

розподіл за місцем опитування,

встановлення довірчого рівня статистичної надійності вибірки,

розрахунок статистичної помилки та визначення репрезентативності вибірки.

Реальна кількістьреспондентів може бути більшим чи меншим запланованого. Перший варіант краще для аналізу, але невигідний замовнику дослідження. Другий може негативно позначитися якості дослідження, отже, невигідний ні аналітикам, ні замовникам.

Структура вибіркиможе бути випадковою або невипадковою (респонденти відбиралися на основі попередньо відомого критерію, наприклад методом квотування). Випадкові вибірки апріорі є репрезентативними. Невипадкові вибірки можуть бути нерепрезентативними щодо генеральної сукупності, але давати важливу інформацію для досліджень. У цьому випадку також слід уважно поставитися до фільтраційних питань анкети, які призначені спеціально для відсіювання респондентів, що не підходять під вимоги.

Для визначення точності оцінюванняНасамперед, необхідно встановити рівень довірчої ймовірності (95% або 99%). Тоді максимальна статистична помилкавибірки розраховується як

або
,

де - обсяг вибірки, - ймовірність настання досліджуваної події (попадання респондента у вибірку), - ймовірність зворотної події (непопадання респондента на вибірку), - Коефіцієнт довірчої ймовірності,
- Дисперсія ознаки.

У таблиці 2.4 наведено найбільш уживані значення довірчої ймовірності та коефіцієнтів довірчої ймовірності.

Таблиця 2.4

2.5 Обробка даних на комп'ютері

Аналіз даних із застосуванням комп'ютера включає виконання низки необхідних кроків.

1. Визначення структури вихідних даних.

2. Введення даних у комп'ютер відповідно до їх структури та вимог програми. Редагування та перетворення даних.

3. Завдання методу обробки даних відповідно до завдань дослідження.

4. Отримання результатів обробки даних. Його редагування та збереження у потрібному форматі.

5. Інтерпретація результатів обробки.

Кроки 1 (підготовчий) та 5 (заключний) не здатна виконати жодна комп'ютерна програма – їх дослідник робить сам. Кроки 2-4 виконуються дослідником з використанням програми, але саме дослідник визначає необхідні процедури редагування та перетворення даних, методи обробки даних, а також формат представлення результатів обробки. Допомога комп'ютера (кроки 2-4) полягає, зрештою, у переході від довгої послідовності чисел до компактнішої. На «вхід» комп'ютера дослідник подає масив вихідних даних, який недоступний для осмислення, але придатний для комп'ютерної обробки (крок 2). Потім дослідник дає програмі команду на обробку даних відповідно до поставленого завдання та структури даних (крок 3). На «виході» він отримує результат обробки (крок 4) - теж масив даних, лише менший, доступний осмисленню і змістовної інтерпретації. При цьому вичерпний аналіз даних зазвичай вимагає багаторазової обробки з застосуванням різних методів.

2.6 Вибір стратегії аналізу даних

Вибір стратегії аналізу зібраних даних ґрунтується на знанні теоретичних та практичних аспектів досліджуваної предметної галузі, специфіки та відомих характеристик інформації, властивостей конкретних статистичних методів, а також на досвіді та поглядах дослідника.

Необхідно пам'ятати, що аналіз даних – це зовсім не кінцева мета дослідження. Його мета – отримати інформацію, яка допоможе вирішити певну проблему та прийняти адекватні управлінські рішення. Вибір стратегії аналізу має починатися з дослідження підсумків попередніх етапів процесу: визначення проблеми та розробка плану дослідження. Як "чернетки" використовується попередній план аналізу даних, розроблений як один з елементів плану дослідження. Потім, у ході надходження наступних стадіях процесу дослідження додаткової інформації, може знадобитися внесення певних змін.

Статистичні методи поділяються на одно- та багатовимірні. Одномірні методи (univariatetechniques) використовуються тоді, коли всі елементи вибірки оцінюються одним показником, або якщо цих показників кілька для кожного елемента, але кожна змінна аналізується при цьому окремо від усіх інших.

Багатовимірні методи (multivariate techniques) чудово підходять для аналізу даних, якщо для оцінки кожного елемента вибірки використовують два або більше показників і ці змінні аналізуються одночасно. Такі методи застосовуються визначення залежностей між явищами.

Багатовимірні методи відрізняються від одновимірних насамперед тим, що при їх використанні центр уваги зміщується з рівнів (середніх показників) та розподілів (дисперсій) явищ і зосереджується на рівні взаємозв'язку (кореляції або коваріації) між цими явищами.

Одномірні методи можна класифікувати з урахуванням того, які дані аналізуються: метричні чи неметричні (рис. 3). Метричні дані (metric data) вимірюються за інтервальною шкалою або відносною шкалою. Неметричні дані (nonmetric data) оцінюються за номінальною або порядковою шкалою

Крім того, ці методи ділять на класи на основі того, скільки вибірок – одна, дві або більше – аналізується в ході досліджень.

Класифікація одновимірних статистичних методів представлена ​​на рис.2.4.

Рис. 2.4 Класифікація одномірних статистичних методів залежно від аналізованих даних

Число вибірок визначається тим, як проводиться робота з даними для конкретного аналізу, а не тим, яким способом збиралися дані. Наприклад, дані по особам чоловічої та жіночої статі можна отримати в межах однієї вибірки, але якщо їх аналіз націлений на виявлення різниці у сприйнятті, заснованій на різниці статей, досліднику доведеться оперувати двома різними вибірками. Вибірки вважаються незалежними, якщо вони експериментально не пов'язані між собою. Вимірювання, проведені в одній вибірці, не впливають на значення змінних в іншій. Для аналізу дані, що стосуються різних груп респондентів, наприклад зібрані від осіб жіночої та чоловічої статі, зазвичай обробляються як незалежні вибірки.

З іншого боку, якщо дані щодо двох вибірок відносяться до однієї і тієї ж групи респондентів, вибірки вважаються об'єднаними у пари – залежними.

Якщо існує лише одна вибірка метричних даних, можна використовувати z- і t-критерій. Якщо ж незалежних вибірок дві чи більше, у першому випадку можна скористатися z- та t-критерієм для двох вибірок, у другому - методом однофакторного дисперсійного аналізу. Для двох пов'язаних вибірок використовують парний t-критерій. Якщо йдеться про неметричні дані по одній вибірці, дослідник може скористатися критеріями частотного розподілу, хі-квадратом, критерієм Колмогорова-Смирнова (K~S), критерієм серій та біноміальним критерієм. Для двох незалежних вибірок з неметричними даними можна вдатися до наступних методів аналізу: хі-квадрат, Манна-Уітні, медіани, К-С, однофакторним дисперсійним аналізом Крускала-Уолліса (ТА К-У). На відміну від цього, якщо існує дві або більше взаємопов'язаних вибірок, слід скористатися критеріями знаків Мак-Немара та Вілкоксона.

Багатомірні статистичні методи націлені виявлення існуючих закономірностей: взаємозалежності змінних, взаємозв'язку чи послідовності подій, межобъектного подібності.

Досить умовно можна виділити п'ять стандартних типів закономірностей, дослідження яких становить значний інтерес: асоціація, послідовність, класифікація, кластеризація та прогнозування

Асоціація має місце у разі, якщо кілька подій пов'язані друг з одним. Наприклад, дослідження, проведене в супермаркеті, може показати, що 65% тих, хто купив кукурудзяні чіпси, беруть також і "кока-колу", а за наявності знижки за такий комплект "колу" набувають у 85% випадків. Маючи у своєму розпорядженні відомості про таку асоціацію, менеджерам легко оцінити, наскільки дієва знижка, що надається.

Якщо існує ланцюжок пов'язаних у часі подій, то говорять про послідовність. Так, наприклад, після покупки будинку в 45% випадків протягом місяця купується нова кухонна плита, а в межах двох тижнів 60% новоселів обзаводяться холодильником.

За допомогою класифікації виявляються ознаки, що характеризують групу, до якої належить той чи інший об'єкт. Це робиться у вигляді аналізу вже класифікованих об'єктів та формулювання деякого набору правил.

Кластеризація відрізняється від класифікації тим, що групи заздалегідь не задані. За допомогою кластеризації виділяють різні однорідні групи даних.

Основою для всіляких систем прогнозування є історична інформація, що зберігається у вигляді часових рядів. Якщо вдається побудувати визначити закономірності, адекватно відбивають динаміку поведінки цільових показників, є можливість, що з допомогою можна передбачити і поведінка системи у майбутньому.

Багатомірні статистичні методи можна розділити на методи аналізу взаємозв'язку та класифікаційний аналіз (рис. 2.5).

Рис.2.5 - Класифікація багатовимірних статистичних методів

Обробка зібраних первинних даних, що включає їх угруповання, узагальнення та оформлення в таблицях, становить другий етап статистичного дослідження, який називається зведенням.

Існує 3 основні форми подання оброблених статистичних даних: текстова, таблична та графічна.

На третьому етапі статистичного дослідження на основі підсумкових даних зведення здійснюється науковий аналіз досліджуваних явищ: розраховуються різні узагальнюючі показники у вигляді середніх та відносних величин, виявляються певні закономірності у розподілах, динаміці показників тощо. На основі виявлених закономірностей робляться прогнози на майбутнє.

Статистичне спостереження – перша стадія статистичного дослідження. Майже завжди, відповідно, звичайно, з цілями та завданнями дослідження починають роботу з урахування фактів та збору первинного матеріалу. Первинний матеріал – фундамент статистичного дослідження. Від якості статистичного спостереження залежить успіх всього дослідження загалом. Воно має бути організоване таким чином, щоб в результаті були отримані об'єктивні, точні дані про явище, що вивчається. Неповні, неточні дані, що недостатньо добре характеризують процес, тим більше спотворюють його призводять до помилок. І аналіз, проведений на такій основі буде помилковим. Звідси випливає, що облік фактів та збір первинного матеріалу мають бути ретельно продумані та організовані.

Необхідно вкотре наголосити, що статистичні спостереження – завжди масові. У силу набирає закон великих чисел - що більше сукупність, тим об'єктивніше будуть отримані результати.

У статистичному спостереженні можна виділити три етапи: 1. Підготовка спостереження.Це формулювання програми спостереження, визначення показників, згрупованих у макети кінцевих статистичних таблиць.

Питання, що становлять зміст програми, повинні випливати з мети дослідження або гіпотези, підтвердження якої передбачається присвятити дослідження. Важливим елементом є макети кінцевих статистичних таблиць. Саме вони є проектом розробки результатів спостереження, і лише за їх наявності можна виявити всі питання, які необхідно включити до програми та уникнути включення непотрібної інформації.

2. Безпосередній збір матеріалу. Це найважча стадія дослідження. Статистична звітність як особлива форма організації збору даних притаманна тільки державній статистиці. Вся інша інформація збирається у вигляді різноманітного статичного інструментарію. Необхідно вказати на дві основні вимоги до зібраних даних: достовірність та сумісність. І дуже бажане (в умовах ринку воно зростає багаторазово) – своєчасність.

3. Контроль матеріалу перед його аналізом.Як би старанно не було складено інструментарій спостереження, проведено інструктаж виконавців, завжди матеріали спостереження потребують контролю. Це масовим характером статистичних робіт і складністю їх змісту.

Об'єктом будь-якого статистичного дослідження є сукупність одиниць явища, що вивчається. Об'єктом може бути населення під час перепису, підприємства, міста, персонал фірми тощо. Словом, об'єкт спостереження – досліджувана статистична система. Дуже важливо визначити і межі досліджуваної сукупності, які чітко визначають сукупність, що вивчається. Наприклад, якщо ставиться за мету вивчити діяльність малих підприємств області, то слід визначити, до якої форми власності воно належить (державне, приватне, спільне тощо), за яким критерієм відбиратимуться підприємства: галузеві особливості, обсяг реалізації, час з моменту реєстрації, стан (чинний, бездіяльний, у тимчасовому простої) тощо. Сукупність має бути однорідною, інакше в процесі аналізу виникнуть додаткові складності та майже завжди неминучі помилки.

Поряд з визначенням об'єктом спостереження та меж важливо визначити одиницю сукупності та одиницю спостереження. Одиниця системи – індивідуальний складовий елемент статистичної системи. Одиниця спостереження – це явище, об'єкт, ознаки якого підлягають реєстрації. Сукупність одиниць спостереження становить об'єкт спостереження. Наприклад, мета: досліджувати вплив різних факторів на продуктивність праці робітників на шахтах ВАТ «Іспат-Кармет». У цьому випадку – сукупність визначена метою – шахтарі, які працюють на шахтах «Іспат-Кармет», одиницею сукупності є шахтар, як носій інформації, а одиницею спостереження є шахта. Коротко: одиниця сукупності – те, що піддається обстеженню, одиниця спостереження – джерело відомостей.
Для здійснення статистичного спостереження необхідно провести збір даних за заданою ознакою, а саме: позначити статистичну сукупність, що складається з матеріально існуючих об'єктів, одиницю та мету одноразового обстеження об'єкта, скласти програму статистичного спостереження.

На першому етапі формується вибірказібрані дані за зазначеними ознаками, дані впорядковуються за зростанням. Потім слід скласти таблицю розподілу частот із послідовним заповненням відповідних стовпців у таблиці.

На другому етапі для обробки зібраних первинних даних необхідно провести угруповання та узагальнення відібраних елементів за заданою ознакою, позначити числові характеристики вибірки. Цей етап статистичного дослідження називається зведення. Зведення – наукова обробка первинних даних з метою отримання узагальнених характеристик досліджуваного явища з низки істотних йому ознак, т. е. первинні матеріали зводяться разом, утворюють статистичні сукупності, які характеризуються підсумковими абсолютними узагальнюючими показниками. На стадії зведення ми переходимо від характеристики окремих варіюючих ознак одиниць сукупності - до характеристики всієї сукупності загалом або до характеристики їхнього загального прояву в масі.

Слід знайти розмахза формулою:

R = x (max) - x (min);

моду M(0), яка показує значення, що зустрічається найчастіше, медіану M(e), яка характеризує середнє значення (його вбирається у половина членів низки) відповідає варіанті, що стоїть у середині ранжированного варіаційного ряду. Положення медіани визначається її номером: Nме = (n + 1) / 2, де n - Число одиниць в сукупності і середнє арифметичне значеннядля зазначеної групи, яка обчислюється за такою формулою:

Результати роботи можуть бути представлені графічно у вигляді гістограми та полігону розподілу частот.

Отримані дані відбивають те загальне, властиве всім одиницям досліджуваної сукупності. В результаті статистичного спостереження має бути отримана об'єктивна, порівняна, повна інформація, що дозволяє на наступних етапах дослідження забезпечити науково-обґрунтовані висновки про характер та закономірності розвитку явища, що вивчається.

Практичне завдання

Провести статистичне дослідження, з'ясувавши відомості про зростання 2 5 випадково обраних студентів Томського політехнічного університету.

Скласти таблицю розподілу частот, знайти розмах, моду, медіану та середнє арифметичне значення зростання (см) для позначених юнаків.

Етапи статистичного дослідження.

1 етап: Статистичне спостереження

2 етап: Зведення та угруповання результатів спостереження у певні сукупності

3 етап: Узагальнення та аналізу отриманих матеріалів Виявлення взаємозв'язків та масштабів явищ, визначення закономірностей їх розвитку, вироблення прогнозних оцінок. Важливою є наявність вичерпної та достовірної інформації про об'єкт, що вивчається.

На першому етапі статистичного дослідження формуються первинні статистичні дані, або вихідна статистична інформація, яка є фундаментом майбутньої статистичної будівлі. Щоб «будівля» була міцною, добротною та якісною має бути її основа. Якщо при зборі первинних статистичних даних припущено помилку або матеріал виявився недоброякісним, це вплине на правильність і достовірність як теоретичних, так і практичних висновків. Тому статистичне спостереження від початкової до завершальної стадії має бути ретельно продуманим та чітко організованим.

Статистичне спостереження дає вихідний матеріал для узагальнення, початком якого є зведення. Якщо при статистичному спостереженні про кожну його одиниці отримують відомості, що характеризують її з багатьох сторін, дані зведення характеризують всю статистичну сукупність і окремі її частини. На цій стадії сукупність ділиться за ознаками відмінності та об'єднується за ознаками подібності, підраховуються сумарні показники за групами та загалом. За допомогою методу угруповань досліджувані явища поділяються на найважливіші типи, характерні групи та підгрупи за суттєвими ознаками. За допомогою угруповань обмежують якісно однорідні сукупності, що є передумовою визначення та застосування узагальнюючих показників.

На заключному етапі аналізу за допомогою узагальнюючих показників розраховуються відносні та середні величини, дається оцінка варіації ознак, характеризується динаміка явищ, застосовуються індекси, балансові побудови, розраховуються показники, що характеризують тісноту зв'язків у зміні ознак. З метою найбільш раціонального та наочного викладу цифрового матеріалу він представляється у вигляді таблиць та графіків.

Пізнавальне значення статистикиполягає в тому що:

1) статистика дає цифрове та змістовне висвітлення досліджуваних явищ і процесів, служить найнадійнішим способом оцінки дійсності; 2) статистика дає доказову силу економічним висновкам, дозволяє перевірити різні «ходячи» твердження, окремі теоретичні положення; 3) статистика має здатність розкривати взаємозв'язки між явищами, показувати їх форму та силу.

1. СТАТИСТИЧНЕ СПОСТЕРЕЖЕННЯ

1.1. Основні поняття

Статистичне спостереження - це перший етап статистичного дослідження, що представляє собою науково організований за єдиною програмою облік фактів, що характеризують явища та процеси суспільного життя, та збір отриманих на основі цього обліку даних.

Проте чи всякий збір відомостей є статистичним спостереженням. Про статистичному спостереженні можна казати лише тоді, коли вивчаються статистичні закономірності, тобто. такі, що виявляються у масовому процесі, у великій кількості одиниць якоїсь сукупності. Тому статистичне спостереження має бути планомірним, масовим та систематичним.

Планомірністьстатистичного спостереження полягає в тому, що воно готується і проводиться за розробленим планом, який включає питання методології, організації, збору інформації, контролю якості зібраного матеріалу, його достовірності, оформлення підсумкових результатів.

Масовийхарактер статистичного спостереження передбачає, що воно охоплює велику кількість випадків прояву даного процесу, достатню у тому, щоб отримати правдиві дані, що характеризують як окремі одиниці, а й усю сукупність загалом.

Систематичністьстатистичного спостереження визначається тим, що воно має проводитися або систематично, або безперервно, або регулярно.

До статистичного спостереження висуваються такі вимоги:

1) повноти статистичних даних (повноти охоплення одиниць сукупності, що вивчається, сторін того чи іншого явища, а також повноти охоплення в часі);

2) достовірності та точності даних;

3) їх одноманітності та сумісності.

Будь-яке статистичне дослідження необхідно починати з формулювання його мети та завдань. Після цього визначаються об'єкт та одиниця спостереження, розробляється програма, вибираються вид та спосіб спостереження.

Об'єкт спостереження- сукупність соціально-економічних явищ та процесів, що підлягають дослідженню, або точні межі, в межах яких реєструватимуться статистичні відомості . Наприклад, при перепису населення необхідно встановити, яке саме населення підлягає реєстрації - готівка, тобто фактично що знаходиться в цій місцевості в момент перепису, або постійне, тобто живе в цій місцевості постійно. При обстеженні промисловості необхідно встановити які підприємства будуть віднесені до промислових. У ряді випадків обмеження об'єкта спостереження користуються тим чи іншим цензом. Ценз- Обмежувальна ознака, якій повинні задовольняти всі одиниці досліджуваної сукупності. Так, наприклад, при переписі виробничого обладнання потрібно визначити, що віднести до виробничого обладнання, а що до ручного інструменту, яке обладнання підлягає перепису - тільки діюче або також знаходиться в ремонті, складі, резервне.

Одиницею спостереженняназивається складова частина об'єкта спостереження, яка служить основою рахунку і має ознаки, що підлягають реєстрації під час спостереження.

Так, наприклад, при переписі населення одиницею спостереження є кожна окрема людина. Якщо ставиться завдання визначити чисельність і склад домогосподарств, то одиницею спостереження поруч із людиною буде кожне домогосподарство.

Програма спостереження- це перелік питань, за якими збираються відомості, або перелік ознак та показників, що підлягають реєстрації . Програма спостереження оформляється як бланка (анкети, формуляра), куди заносяться первинні відомості. Необхідним доповненням до бланку є інструкція (або вказівки на самих формулярах), яка пояснює сенс питання. Склад та зміст питань програми спостереження залежать від завдань дослідження та від особливостей досліджуваного суспільного явища.