Организационные формы статистического исследования
Три формы проведения наблюдения:
1. Отчетность – форма стат.наблюдения, при которой предприятия и организации в официально установленные сроки предоставляют сведения, характеризующие их экономическое состояние и результаты деятельности за отчетный период, государственным органам статистики путем заполнения формуляров официально утвержденного образца.
2. Специально организованное статистическое наблюдение:
· перепись - специально организованное стат.наблюдение с целью получения информации о численности, структуре и других признаках объекта, выбранного для наблюдения.
· единовременный учет
3. Регистры – форма непрерывного стат.наблюдения за социально-экономическими процессами, у которых есть фиксированное начало, стадия развития и фиксированное окончание. В стат.практике используются регистры населения и регистры предприятий.
4. Виды статистического наблюдения.
По времени регистрации фактов статистическое наблюдение может быть непрерывным, периодическим и единовременным.
Непрерывное (текущее) наблюдение – ведется систематически (т.е. регистрация фактов производится по мере их свершения). Пример – ЗАГС.
Прерывноенаблюдение – проводится по мере необходимости, при этом допускаются временные разрывы в регистрации данных.
· Периодическое наблюдение— проводится через сравнительно равные интервалы времени (перепись населения).
· Единовременное наблюдение— осуществляется без соблюдения строгой периодичности его проведения. Пример – оценка и переоценка основных фондов.
По охвату единиц совокупности выделяют сплошное и несплошное наблюдение.
Сплошным называется наблюдение, при котором исследованию подвергаются все единицы изучаемой совокупности. Характеризуется высокими материальными и трудовыми затратами, недостаточной оперативностью информации.
Несплошным называется такое наблюдение, при котором исследованию подвергается только часть единиц изучаемой совокупности, отобранная определенным образом.
· Выборочное (по принципу случайного отбора);
· Наблюдение основного массива (самых крупных ед-ц совок-ти);
· Монографическое (одна, но типичная для основной массы, ед-ца наблюд-ия);
· Анкетное (рассылка или личное вручение анкет);
· Бизнес-обследование (вопросы качественного характера);
· Цензовое наблюдение (отбор ед-ц по определенному критерию)
5. Программа и организационный план статистического наблюдения.
Программа статистического наблюдения — перечень признаков регистрируемых в процессе наблюдения. Это перечень вопросов, на которые должны быть получены достоверные ответы по каждой единице наблюдения.
Требования к программе статистического наблюдения:
§ Программа должна содержать существенные признаки непосредственно характеризующие изучаемые явления.
§ В программу не следует включать второстепенные вопросы, которые затрудняют работу по сбору информации, ее обработке и анализу.
§ В программу следует включать вопросы контрольного характера, служащие целям проверки и уточнения информации.
Для записи ответов на вопросы программы наблюдения разрабатывается формуляр наблюдения.
Формуляр наблюдения — это особым способом сформированный бланк, в котором содержатся перечень вопросов программы. Статистический формуляр должен быть удобен для чтения, записи и обработки. К формулярам составляется инструкция, где подробно разъясняется, как следует заполнить статистический формуляр.
В процессе статистического наблюдения собирается первичная информация, которая затем подвергается систематизации обобщению и анализу.
Организационный план статистического наблюдения
Организационный план статистического наблюдения - это документ, в котором содержится перечень подготовительных работ и проведения статистического наблюдения с указанием конкретных сроков их проведения.
В организационном плане указываются:
· объекты наблюдения (его определение, описание и отличительные признаки);
· цели и задачи наблюдения;
· органы наблюдения, осуществляющие подготовку и проведение наблюдения и несущие ответственность за эту работу;
· время и сроки наблюдения;
· подготовительные работы: подбор и подготовка кадров, инструктаж, подготовка статистического инструментария (бланков, инструкций и т.д.), в некоторых случаях пропаганда через печать, радио, телевидение;
· порядок проведения наблюдения;
· порядок приема и сдачи материалов наблюдения;
· порядок получение и представления предварительных и окончательных итогов и другие работы.
Организационные планы составляются разными звеньями системы статистических учреждений от высших до низших. Помимо постоянных органов, осуществляющих статистическое наблюдение, иногда создаются временные органы для проведения, как правило, крупных обследований.
6. Задачи и виды группировок.
Группировка – это разбиение совокупности на группы, однородные по какому-либо признаку. С точки зрения отдельных единиц совокупности группировка – это объединение отдельных единиц совокупности в группы, однородные по каким-либо признакам.
Основные задачи, решаемые с помощью метода статистических группировок:
· образование социально-экономических типов явлений;
· изучение строения изучаемых явлений и структурных изменений, происходящих в них;
· выявление связи между изучаемыми признаками.
Виды группировок:
· Типологическая(цель группировки – выделение из разнородной совокупности однородных групп единиц, классов, социально-экономических типов)
· Структурная(с ее помощью производится разделение однородной совокупности на группы, характеризующие структуру данной совокупности по какому-либо изменяющемуся признаку)
· Аналитическая (применяется для выявления связи между различными признаками и явлениями)
Статистическую группировку можно построить по одному признаку, и она будет называться простой. Комбинационная группировка строится по нескольким признакам.
7. Ряды распределения: определение, элементы, виды. Построение рядов распределения.
Ряд распределения — представляет собой упорядоченное распределение единиц изучаемой совокупности на группы по определенному варьирующему признаку.
Если за основу группировки взят качественный признак, то такой ряд распределения называют атрибутивным (распределение по видам труда, по полу, по профессии и т.д.).
Если ряд распределения построен по количественному признаку, то такой ряд называют вариационным. Построить вариационный ряд - значит упорядочить количественное распределение единиц совокупности по значениям признака, а затем подсчитать числа единиц совокупности с этими значениями (построить групповую таблицу).
Выделяют три формы вариационного ряда: ранжированный ряд, дискретный ряд и интервальный ряд.
Ранжированный ряд - это распределение отдельных единиц совокупности в порядке возрастания или убывания исследуемого признака. Ранжирование позволяет легко разделить количественные данные по группам, сразу обнаружить наименьшее и наибольшее значения признака, выделить значения, которые чаще всего повторяются.
Дискретный ряд - это такой вариационный ряд, в основу построения которого положены признаки с прерывным изменением (дискретные признаки). К последним можно отнести тарифный разряд, количество детей в семье, число работников на предприятии и т.д. Эти признаки могут принимать только конечное число определенных значений. Дискретный вариационный ряд представляет таблицу, которая состоит из двух граф. В первой графе указывается конкретное значение признака, а во второй - число единиц совокупности с определенным значением признака.
Если признак имеет непрерывное изменение (размер дохода, стаж работы, стоимость основных фондов предприятия и т.д., которые в определенных границах могут принимать любые значения), то для этого признака нужно строить интервальный вариационный ряд. Групповая таблица здесь также имеет две графы. В первой указывается значение признака в интервале «от - до» (варианты), во второй - число единиц, входящих в интервал (частота).
Частота (частота повторения) - число повторений отдельного варианта значений признака, обозначается fi , а сумма частот, равная объему исследуемой совокупности, обозначается 
, где k - число вариантов значений признака.
Очень часто таблица дополняется графой, в которой подсчитываются накопленные частоты S, которые показывают, какое количество единиц совокупности имеет значение признака не большее, чем данное значение.
Частоты ряда f могут заменяться частостями w, выраженными в относительных числах (долях или процентах). Они представляют собой отношения частот каждого интервала к их общей сумме,
При построении вариационного ряда с интервальными значениями прежде всего необходимо установить число интервалов n = 1 + 3,322 lgN (формула Стерджесса), где N - общее число единиц наблюдения. Затем определим величину интервалов, которые определяются как отношение размаха вариации R к числу групп n: i = R/n
где R = xmax - xmin . И в конце определим границы интервалов.
8. Виды статистических таблиц.
Результаты группировочного материала оформляются в виде таблиц, где он излагается в наглядно-рациональной форме. Не всякая таблица может быть статистической. Табличные формы календарей, тестовых и опросных листов, таблица умножения не являются статистическими.
Статистическая таблица - это цифровое выражение итоговой характеристики всей наблюдаемой совокупности или ее составных частей по одному или нескольким существенным признакам. Статистическая таблица содержит два элемента: подлежащее и сказуемое.
Подлежащее статистической таблицы есть перечень групп или единиц, составляющих исследуемую совокупность единиц наблюдения.
Сказуемое статистической таблицы - это цифровые показатели, с помощью которых дается характеристика выделенных в подлежащем групп и единиц.
Различают простые, групповые и комбинационные таблицы.
· В простых таблицах, как правило, содержится справочный материал, где дается перечень групп или единиц, составляющих объект изучения. При этом части подлежащего не являются группами одинакового качества, отсутствует систематизация изучаемых единиц. Сказуемое этих таблиц содержит абсолютные величины, отражающие объемы изучаемых процессов.
Групповые и комбинационные таблицы предназначены для научных целей, где, в отличие от простых таблиц, в сказуемом - средние и относительные величины на основе абсолютных величин.
· Групповая таблица - это таблица, где статистическая совокупность разбивается на отдельные группы по какому-либо одному существенному признаку, при этом каждая группа характеризуется рядом показателей. Примером такой группировки может быть разделение российских семей на группы по месту проживания (сельское и городское), где образуются подгруппы семей по количеству детей.
· Комбинационная таблица - это таблица, где подлежащее представляет собой группировку единиц совокупности по двум и более признакам, которые распределяются на группы сначала по одному признаку, а затем на подгруппы по другому признаку внутри каждой из уже выделенных групп.
При составлении таблиц необходимо соблюдать общие правила:
o таблица должна быть легко обозримой;
o общий заголовок должен кратко выражать основное содержание;
o наличие строк «общих итогов»;
o наличие нумерации строк, которые заполняются данными;
o соблюдение правила округления чисел.
9. Абсолютные величины
Абсолютная величина — объем или размер изучаемого события или явления, процесса, выраженного в соответствующих единицах измерения в конкретных условиях места и времени.
Виды абсолютных величин:
§ Индивидуальная абсолютная величина — характеризует единицу совокупности
§ Суммарная абсолютная величина — характеризует группу единиц или всю совокупность
Результатом статистического наблюдения являются показатели, которые характеризуют абсолютные размеры или свойства изучаемого явления у каждой единицы наблюдения. Они называются индивидуальными абсолютными показателями. Если показатели характеризуют всю совокупность в целом, они называются обобщающими абсолютными показателями. Статистические показатели в форме абсолютных величин всегда имеют единицы измерения: натуральные или стоимостные.
Формы учета абсолютных величин:
§ Натуральный — физические единицы (штук, человек)
§ Условно-натуральный — применяется при подсчете итогов по продукции одинакового потребительского качества но широкого ассортимента. Перевод в условное измерение осуществляется с помощью коэффициента пересчета: Кпересчета=фактическое потребительское качество / эталон (заранее заданное качество)
§ Стоимостной учет — денежные единицы
Натуральные единицы измерения бывают простыми, составными и условными.
Простые натуральные единицы измерения — это тонны, километры, штуки, литры, мили, дюймы и т. д.
Составные натуральные единицы измерения имеют расчетные показатели, получаемые как произведение двух или нескольких показателей, имеющих простые единицы измерения. Например, учет затрат труда на предприятиях выражается в отработанных человеко-днях (число работников предприятия умножается на количество отработанных за период дней) или грузооборот транспорта выражается в тонно-километрах (масса перевезенного груза умножается на расстояние перевозки) и т. д.
Условно-натуральные единицы измерения широко используют в анализе производственной деятельности, когда требуется найти итоговое значение однотипных показателей, которые напрямую несопоставимы, но характеризуют одни и те же свойства объекта.
10. Относительные величины, их виды.
Относительные статистические величины — это показатели, которые дают числовую меру соотношения двух сопоставляемых между собой величин.
Основное условие правильного расчета относительных величин — сопоставимость сравниваемых величин и наличие реальных связей между изучаемыми явлениями.
Относительная величина = сравниваемая величина / базис
§ Величина, находящаяся в числителе соотношения, называется текущей или сравниваемой.
§ Величина, находящаяся в знаменателе соотношения, называется основанием или базой сравнения.
По способу получения относительные величины — это всегда величины производные (вторичные).
Они могут быть выражены:
§ в коэффициентах, если база сравнения принимается за единицу (АбсВеличина/Базис)*1
§ в процентах, если база сравнения принимается за 100 (АбсВеличина/Базис)*100
§ в промилле, если база сравнения принимается за 1000 (АбсВеличина/Базис)*1000
§ в продецимилле, если база сравнения принимается за 10000 (АбсВеличина/Базис)*10000
Различают следующие виды относительных статистических величин:
§ Относительная величина динамики (ОВД= (фактически достигнутый ур-нь пок-ля в текущ периоде/ фактически достигнутый ур-нь пок-ля в базис периоде)*100%), (ОВД=ОВВП*ОВПЗ) - представляет собой отношение уровня исследуемого явления или процесса за данный период к уровню этого же процесса или явления в прошлом.
§ Относительная величина планового задания (ОВПЗ=(ур-нь пок-ля по плану/уровень пок-ля в базисн периоде)*100%) - отношение планируемого уровня показателя к его уровню, достигнутому в предыдущем периоде (или в периоде, рассматриваемом как базисный).
§ Относительная величина выполнения плана (ОВВП=(фактически достигнутый ур-нь пок-ля в текущ периоде/ ур-нь пок-ля по плану)*100%) характеризует степень реализации плана.
§ Относительная величина структуры (ОВС=(часть/целое)*100%) - характеризует удельный вес части совокупности в ее общем объеме. Относительную величину структуры часто называют "удельный вес" или "доля".
§ Относительная величина координации (ОВК=часть1/часть2) - представляет собой соотношение частей совокупности между собой.
§ Относительная величина интенсивности - характеризует степень распространения одного явления в среде другого явления.
§ Относительная величина сравнения - характеризует соотношение между разными совокупностями по одноименным показателям.
11) Виды средних величин
Средняя величина – это обобщающий показатель, характеризующий типический уровень явления. Он выражает величину признака, отнесенную к единице совокупности.
Средние величины делятся на два больших класса: степенные средние, структурные средние.
К степенным средним относятся такие наиболее известные и часто применяемые виды, как средняя геометрическая, средняя арифметическая и средняя квадратическая. Главное условие использования степенных средних в статистическом анализе – однородность совокупности.
Степенные средние в зависимости от представления исходных данных могут быть простыми и взвешенными. Простая средняя считается по не сгруппированным данным и имеет следующий общий вид:
,
где Xi – варианта (значение) осредняемого признака; m – показатель степени средней; n – число вариант.
Взвешенная средняя считается по сгруппированным данным и имеет общий вид
,
где Xi – варианта (значение) осредняемого признака или серединное значение интервала, в котором измеряется варианта; m – показатель степени средней; fi – частота, показывающая, сколько раз встречается i-e значение осредняемого признака.
12) Свойства средней арифметической. Способы ее исчисления
Средней арифметической величиной называют такое среднее значение признака, при вычислении которого общий объем признака в совокупности сохраняется неизменным. Для того чтобы вычислить среднюю арифметическую, необходимо сумму всех значений признаков разделить на их число.
- простая средняя арифметическая ( 
– варианты (отдельные значения признака), n – число единиц в совокупности)
- средняя арифметическая взвешенная ( 
– частота).
Свойства:
1. Если 
, где 
- постоянная величина, то средняя арифметическая будет равна
2. Сумма отклонений значений признака от его средней арифметической равна 0, т.е. 
3. Если из всех значений признака вычесть постоянную величину с, то средняя арифметическая уменьшится на эту величину с: 
4. От уменьшения или увеличения частот 
каждого значения признака в m раз величина средней арифметической не изменится:
5. Если все индивидуальные значения признака уменьшить или увеличить в d раз, то величина средней арифметической также уменьшится или увеличится в d раз:
Вычисление средней арифметической взвешенной способом моментов:
, где 
– момент первого порядка, d – величина интервала, с – значение середины интервала
13) Структурные средние, методика их исчисления в дискретных и интервальных рядах распределения
Структурные средние применяются для изучения внутреннего строения рядов распределения значений признака, а также для оценки средней величины (степенного типа), если по имеющимся статистическим данным ее расчет не может быть выполнен (например, если бы в рассмотренном примере отсутствовали данные и об объеме производства, и о сумме затрат по группам предприятий).
В качествеструктурных средних рассматриваются мода (наиболее часто повторяющееся значение признака) и медиана (величина признака, которая делит упорядоченную последовательность его значений на две равные по численности части).
Мода — это наиболее часто встречающийся вариант ряда. Мода применяется, например, при определении размера одежды, обуви, пользующейся наибольшим спросом у покупателей. Модой для дискретного ряда является варианта, обладающая наибольшей частотой. При вычислении моды для интервального вариационного ряда необходимо сначала определить модальный интервал (по максимальной частоте), а затем — значение модальной величины признака по формуле:
где:
Медиана — это значение признака, которое лежит в основе ранжированного ряда и делит этот ряд на две равные по численности части.
Для определения медианы в дискретном ряду при наличии частот сначала вычисляют полусумму частот 
, а затем определяют, какое значение варианта приходится на нее. (Если отсортированный ряд содержит нечетное число признаков, то номер медианы вычисляют по формуле:
Ме = (n(число признаков в совокупности) + 1)/2,
в случае четного числа признаков медиана будет равна средней из двух признаков находящихся в середине ряда).
При вычислении медианы для интервального вариационного ряда сначала определяют медианный интервал, в пределах которого находится медиана, а затем — значение медианы по формуле.
Квартили делят вариационный ряд на четыре равные части: первый квартиль (Q1) является значением, которого не превышают 25% единиц совокупности, второй квартиль (Q2) – 50% (он совпадает с медианой), третий ( Q3) – 75%.
Дециль (D) делит упорядоченную по возрастанию значений признака совокупности на десять равных частей: первый дециль (D1) является значением, которого не превышает 10 % единиц совокупности, второй (D2) – 20%, (D3) – 30% и т д.
14) Абсолютные показатели вариации. Их значение в статистическом анализе
Вариация — это различия индивидуальных значений признака у единиц изучаемой совокупности. Следовательно по степени вариации можно судить о границах вариации признака, однородности совокупности по данному признаку, типичности средней, взаимосвязи факторов, определяющих вариацию.
Абсолютные показатели вариации включают:
· размах вариации R
· среднее линейное отклонение 
· дисперсию 
· среднее квадратическое отклонение 
Размах вариации — это разность между максимальным и минимальным значениями признака
Он показывает пределы, в которых изменяется величина признака в изучаемой совокупности.
Среднее линейное отклонение — это средняя арифметическая из абсолютных отклонений отдельных значений признака от средней.
Среднее линейное отклонение взвешенное:
Дисперсия - представляет собой средний квадрат отклонений индивидуальных значений признака от их средней величины.
Дисперсия взвешенная:
Более удобно вычислять дисперсию по формуле:
Среднее квадратическое отклонение равно квадратному корню из среднего квадрата отклонений отдельных значений признака от средней арифметической. 
15) Относительные показатели вариации. Их значение в статистическом анализе
Относительные показатели вариации включают:
· Коэффициент осцилляции 
· Относительное линейное отклонение (линейный коэффициент варианции) 
· Коэффициент вариации (относительное отклонение) 
Коэффициент вариации случайной величины — мера относительного разброса случайной величины; показывает, какую долю среднего значения этой величины составляет ее средний разброс. В отличие от среднего квадратического или стандартного отклонения измеряет не абсолютную, а относительную меру разброса значений признака в статистической совокупности. Исчисляется в процентах. Вычисляется только для количественных данных.
16) Виды дисперсии. Правило сложения дисперсий. Свойства дисперсии
Дисперсия - представляет собой средний квадрат отклонений индивидуальных значений признака от их средней величины.
Общая дисперсия характеризует вариацию признака под влиянием всех факторов, которые вызвали эту вариацию.
Межгрупповая дисперсия 
измеряет систематическую вариацию, обусловленную влиянием фактора, по которому произведена группировка/
Внутригрупповая дисперсия оценивает вариацию признака, сложившуюся по влиянием других, неучитываемых в данном исследовании факторов и независящую от фактора группировки. Она определяется как средняя из групповых дисперсий.
— дисперсия i-ой группы.
Все три дисперсии ( 
) связаны между собой следующим равенством, которое известно как правило сложения дисперсий: 
Свойства дисперсии:
1. Если все значения признака уменьшить (увеличить) на одну и ту же постоянную величину, то дисперсия от этого не изменится.
2. Если все значения признака уменьшить (увеличить) в одно и то же число раз n, то дисперсия соответственно уменьшится (увеличить) в n^2 раз.
17) Использование метода группировок для изучения взаимосвязи между социально-экономическими явлениями. Эмпирическое корреляционное отношение
Группировка – метод исследования, заключающийся в расчленении изучаемой статистической совокупности на однородные группы по существенным для них признакам.
Группировки, предназначенные для изучения взаимосвязей и зависимостей между явлениями и процессами, называются аналитическими. Многие массовые явления достаточно тесно взаимосвязаны между собой: себестоимость продукции зависит от производительности труда: производительность труда в свою очередь зависит от технического уровня производства и труда, квалификации работников и т.д.
Изменение любого экономического явления в конечном счете обуславливается влиянием на него других явлений, с которыми оно связано. При исследовании взаимосвязей принято явления и их признаки подразделять на факторные и результативные. Факторными называются признаки (явления), вызывающие изменение другого, зависящего от них признака (явления). Последний (зависящий) носит название результативного признака (явления).
Аналитическая группировка ставит своей целью выявить и установить количественное выражение степени связи между факторным и результативным признаками (явлениями) в конкретных условиях места и времени. Ведь один и тот же фактор в одних условиях может оказывать сильное влияние на результативный признак (явление), в других – слабое. В этом случае говорят о наличии или отсутствии связи между изучаемыми признаками (явлениями).
Аналитические группировки строятся по факторному признаку (явлению). Например, изучая взаимосвязь между производительностью труда и себестоимостью продукции предприятия следует сгруппировать по уровню производительности труда.
Эмпирический коэффициент детерминации ( 
) характеризует долю межгрупоовой дисперсии в общей дисперсии
и показывает насколько вариация признака в совокупности обусловлена фактором группировки.
Эмпирическое корреляционное отношение оценивает тесноту связи между изучаемым и группировочным признаками. Предельными значениями 
являются нуль и единица. Чем ближе к единице, тем теснее связь.
18) задачи выборочного наблюдения. особенность выборки как метода несплошного наблюдения.
При применении выборочного наблюдения возникают три основные задачи:
· определение объема выборки, необходимого для получения требуемой точности результатов с заданной вероятностью;
· определение возможного предела ошибки репрезентативности, гарантированного с заданной вероятностью, и сравнение его с величиной допустимой погрешности.
· определение вероятности того, что Ошибка выборки не превысит допустимой погрешности.
Выборочное наблюдение относится к разновидности Статистическое наблюдение: Несплошное наблюдения. Оно охватывает отобранную часть единиц генеральной совокупности. Цель выборочного наблюдения - по отобранной части единиц дать характеристику всей совокупности единиц. Чтобы отобранная часть была репрезентативна (т.е. представляла всю совокупность единиц), выборочное наблюдение должно быть специально организовано. Следовательно, в отличие от генеральной совокупности, представляющей всю совокупность исследуемых единиц, выборочная совокупность представляет ту часть единиц генеральной совокупности, которая является объектом непосредственного наблюдения.
Виды ошибок выборки
Основные виды: средняя и предельная.Средняя ошибка выборки показывает, насколько в среднем отклоняется параметр выборочной совокупности от соответствующего параметра генеральной.
При повторной выборке 
, при бесповторном - 
Для более точной хар-ки используется предельная ошибка: 
. Ошибка выборки свойственна только выборочному наблюдению. Чем больше значение этой ошибки, тем в большей степени выборочные пок-ли отличающихся от соотв-щих пок-лей. На размер ошибки влияет степень варьирования пок-ля, численность единиц сов-сти; способ отбора единиц и вероятность получения достоверной информации.
При проведении выборочного наблюдения возникает 2 типа ошибок: 1.ошибки репрезентативности (т.е из-за того что наблюдаются не все единицы совокупности, а лишь их часть,
2.ошибки регистрации, присущие и сплошному наблюдению.