Klientai, vartotojai – tai ne tik informacijos rinkimas, o visavertis tyrimas. O bet kokio tyrimo tikslas – moksliškai pagrįsta tiriamų faktų interpretacija. Pirminė medžiaga turi būti apdorojama, būtent, užsakoma ir išanalizuota.Po respondentų apklausos vyksta tyrimo duomenų analizė. Tai yra pagrindinis žingsnis. Tai metodų ir metodų rinkinys, skirtas patikrinti, ar prielaidos ir hipotezės buvo teisingos, taip pat atsakyti į klausimus. užduodami klausimai. Šis etapas bene pats sunkiausias intelektinių pastangų ir profesinės kvalifikacijos požiūriu, tačiau leidžia gauti maksimaliai Naudinga informacija iš surinktų duomenų. Duomenų analizės metodai yra įvairūs. Konkretaus metodo pasirinkimas visų pirma priklauso nuo to, į kokius klausimus norime gauti atsakymą. Galima išskirti dvi analizės procedūrų klases:

• vienmatis (aprašomasis) ir
• daugiamatis.

Vienamatės analizės tikslas – apibūdinti vieną mėginio charakteristiką tam tikras momentas laikas. Panagrinėkime išsamiau.

Vienmatės duomenų analizės tipai

Kiekybinis tyrimas

Aprašomoji analizė

Aprašomoji (arba aprašomoji) statistika yra pagrindinis ir labiausiai paplitęs duomenų analizės metodas. Įsivaizduokite, kad atliekate apklausą, kurios tikslas – sudaryti produkto vartotojo portretą. Respondentai nurodo savo lytį, amžių, šeimyninę ir profesinę padėtį, vartotojų pageidavimus ir pan., o aprašomoji statistika suteikia informacijos, kurios pagrindu bus kuriamas visas portretas. Be skaitinių charakteristikų, kuriami įvairūs grafikai, padedantys vizualizuoti apklausos rezultatus. Visą šią antrinių duomenų įvairovę vienija „aprašomosios analizės“ sąvoka. Tyrimo metu gauti skaitiniai duomenys galutinėse ataskaitose dažniausiai pateikiami dažnių lentelių pavidalu. Lentelės gali parodyti skirtingus dažnių tipus. Pažiūrėkime į pavyzdį: Galima produkto paklausa

1. Absoliutus dažnis parodo, kiek kartų konkretus atsakymas pakartojamas imtyje. Pavyzdžiui, 23 žmonės pirktų siūlomą prekę už 5000 rublių, 41 žmogus – už 4500 rublių. ir 56 žmonės - 4399 rubliai.
2. Santykinis dažnis parodo, kokią dalį ši reikšmė sudaro visos imties dydžiui (23 žmonės - 19,2%, 41 - 34,2%, 56 - 46,6%).
3. Kaupiamasis arba kaupiamasis dažnis rodo imties elementų, kurie neviršija tam tikros vertės, proporciją. Pavyzdžiui, pasikeitė respondentų, pasiruošusių įsigyti tam tikrą prekę, procentas, sumažėjus jo kainai (19,2% respondentų yra pasirengę pirkti prekes už 5000 rublių, 53,4% - nuo 4500 iki 5000 rublių). , ir 100% - nuo 4399 iki 5000 rub.).

Kartu su dažniais aprašomoji analizė apima įvairios aprašomosios statistikos skaičiavimą. Tiesą sakant, jie pateikia pagrindinę informaciją apie gautus duomenis. Siekiant paaiškinti, konkrečios statistikos naudojimas priklauso nuo skalės, kurioje Papildoma informacija. Nominali skalė naudojamas taisyti objektus, kurie neturi reitingavimo eilės (lytis, gyvenamoji vieta, pageidaujamas prekės ženklas ir kt.). Tokio tipo duomenų masyvei neįmanoma apskaičiuoti jokių reikšmingų statistinių rodiklių, išskyrus mada— dažniausia kintamojo reikšmė. Analizės požiūriu padėtis yra šiek tiek geresnė eilinė skalė . Čia kartu su mada tampa įmanoma apskaičiuoti medianos– reikšmė, padalijanti imtį į dvi lygias dalis. Pavyzdžiui, jei yra keli produkto kainų intervalai (500–700 rublių, 700–900, 900–1100 rublių), mediana leidžia nustatyti tikslią kainą, didesnę ar mažesnę, nei vartotojai nori pirkti, arba atvirkščiai, atsisakyti pirkti. Turtingiausia visa įmanoma statistika kiekybines skales , kurios yra skaitinių reikšmių, turinčių vienodus intervalus ir kurias galima išmatuoti, serijos. Tokių skalių pavyzdžiai yra pajamų lygis, amžius, apsipirkimo laikas ir kt. Tokiu atveju tampa prieinama ši informacija priemones: vidurkis, diapazonas, standartinis nuokrypis, standartinė vidurkio paklaida. Žinoma, skaičių kalba gana „sausa“ ir daugeliui labai nesuprantama. Dėl šios priežasties aprašomąją analizę papildo duomenų vizualizacija, kuriant įvairias diagramas ir grafikus, pavyzdžiui, histogramas, linijinius, skritulinius ar sklaidos grafikus.

Nenumatytų atvejų ir koreliacijos lentelės

Nenumatytų atvejų lentelės yra dviejų kintamųjų pasiskirstymo atvaizdavimo priemonė, skirta jų santykiams ištirti. Kryžminės lentelės gali būti laikomos tam tikra aprašomosios analizės rūšimi. Taip pat galima informaciją pateikti absoliučių ir santykinių dažnių pavidalu, grafinę vizualizaciją histogramų ar sklaidos diagramų pavidalu. Nenumatytų atvejų lentelės yra veiksmingiausios nustatant ryšį tarp vardinių kintamųjų (pavyzdžiui, tarp lyties ir produkto vartojimo fakto). Apskritai nenumatytų atvejų lentelė atrodo taip. Ryšys tarp lyties ir naudojimosi draudimo paslaugomis

Statistika yra daugiadisciplinė, nes joje naudojami metodai ir principai, pasiskolinti iš kitų disciplinų. Taigi, kaip teorinis statistikos mokslo formavimo pagrindas, žinios sociologijos ir ekonomikos teorija. Šių disciplinų rėmuose tiriami socialinių reiškinių dėsniai. Statistika padeda įvertinti reiškinio mastą, taip pat sukurti analizės ir tyrimo metodų sistemą. Statistika neabejotinai susijusi su matematika, nes norint nustatyti dėsningumus, įvertinti ir analizuoti tiriamąjį objektą, yra matematines operacijas, metodai ir dėsniai, o rezultatų sisteminimas atsispindi grafikų ir lentelių pavidalu.

Statistinių tyrimų rūšys

Stebėjimas kaip pradinis tyrimo etapas yra susijęs su pradinių duomenų rinkimu tiriama problema. Tai būdinga daugeliui mokslų. Tačiau kiekvienas mokslas turi savo specifiką, skiriasi savo stebėjimais. Todėl ne kiekvienas stebėjimas yra statistinis.

Statistinis tyrimas – tai moksliškai organizuotas duomenų (faktų) apie socialinius-ekonominius, demografinius ir kitus viešojo gyvenimo reiškinius bei procesus valstybėje rinkimas, apibendrinimas ir analizė, reikšmingiausius jų požymius registruojant buhalterinėje dokumentacijoje, organizuojamas pagal vieną. programa.

Skiriamieji statistinio tyrimo bruožai (specifika) yra: tikslingumas, organizuotumas, masiškumas, nuoseklumas (sudėtingumas), palyginamumas, dokumentiškumas, valdomumas, praktiškumas.

Apskritai statistinis tyrimas turėtų:

Turėti visuomenei naudingą tikslą ir visuotinę (valstybinę) reikšmę;

Susieti su statistikos dalyku konkrečiomis jo vietos ir laiko sąlygomis;

Išreikšti statistinę apskaitos rūšį (o ne buhalterinę ir neoperatyvinę);

Vykdoma pagal iš anksto parengtą programą su moksliškai pagrįsta metodine ir kita parama;

Rinkti masinius duomenis (faktus), atspindinčius visą priežasties-pasekmės ir kitų reiškinį įvairiapusiškai apibūdinančių veiksnių visumą;

Užsiregistruoti nustatytos formos apskaitos dokumentų forma;

Garantuoti stebėjimo klaidų nebuvimą arba sumažinti jas iki minimumo;

Numatyti tam tikrus kokybės kriterijus ir būdus kontroliuoti renkamus duomenis, užtikrinant jų patikimumą, išsamumą ir turinį;

Dėmesys ekonomiškai efektyvioms duomenų rinkimo ir apdorojimo technologijoms;

Būti patikima informacijos baze visiems tolesniems statistinių tyrimų etapams ir visiems statistinės informacijos vartotojams.

Šių reikalavimų neatitinkantys tyrimai nėra statistiniai. Statistiniai tyrimai nėra, pavyzdžiui, stebėjimai ir tyrimai: mamos su žaidžiančiu vaiku (asmeninis klausimas); žiūrovai teatro pastatyme (nėra spektaklio apskaitos dokumentų); tyrėjas fizikiniams ir cheminiams eksperimentams su jų matavimais, skaičiavimais ir dokumentine registracija (ne masiškai viešais duomenimis); gydytojas pacientams, turintiems medicininių kortelių (operatyvinių įrašų) tvarkymą; lėšų judėjimo įmonės banko sąskaitoje buhalteris (apskaita); žurnalistai, skirti valstybės pareigūnų ar kitų įžymybių viešajam ir privačiam gyvenimui (ne statistikos objektas).

Statistinė populiacija – vienetų rinkinys, turintis masinį pobūdį, tipiškumą, kokybinį vienodumą ir kintamumą.

Statistinė visuma susideda iš materialiai egzistuojančių objektų (darbuotojų, įmonių, šalių, regionų), yra statistinio tyrimo objektas.

Statistinis stebėjimas yra pirmasis statistinio tyrimo etapas, kuris yra moksliškai organizuotas duomenų apie tiriamus socialinio gyvenimo reiškinius ir procesus rinkimas.

Todėl statistinė lentelė paprastai apibrėžiama kaip kompaktiško vaizdinio statistinių duomenų pateikimo forma.

Lentelių analizė leidžia išspręsti daugybę problemų tiriant reiškinių pokyčius laikui bėgant, reiškinių struktūrą ir jų tarpusavio ryšius. Taigi statistinės lentelės atlieka universalios statistinės informacijos racionalaus vaizdavimo, apibendrinimo ir analizės priemonės vaidmenį.

Išoriškai statistinė lentelė yra specialiai sukonstruota sistema horizontalios linijos ir vertikalius stulpelius, kurie turi bendrą antraštę, stulpelių ir eilučių antraštes, kurių sankirtoje registruojami statistiniai duomenys.

Kiekviena figūra statistinėse lentelėse yra specifinis rodiklis, apibūdinantis reiškinių dydį ar lygius, dinamiką, struktūrą ar ryšius konkrečiomis vietos ir laiko sąlygomis, tai yra tam tikra kiekybinė ir kokybinė tiriamo reiškinio charakteristika.

Jei lentelė nėra užpildyta skaičiais, tai yra, joje yra tik bendroji antraštė, stulpelių ir eilučių antraštės, tada turime statistinės lentelės maketą. Būtent su jo kūrimu prasideda statistinių lentelių sudarymo procesas.

Pagrindiniai statistinės lentelės elementai yra lentelės subjektas ir predikatas.

Lentelės tema- tai yra statistinio tyrimo objektas, tai yra atskiri gyventojų vienetai, jų grupės arba visa populiacija kaip visuma.

Lentelės predikatas yra statistiniai rodikliai, apibūdinantys tiriamą objektą.

Lentelės predikato tema ir rodikliai turi būti nustatyti labai tiksliai. Paprastai objektas yra kairėje lentelės pusėje ir sudaro eilučių turinį, o predikatas yra dešinėje lentelės pusėje ir sudaro stulpelių turinį.

Paprastai, išdėstant predikato rodiklius lentelėje, vadovaujamasi tokia taisykle: pirmiausia pateikiami absoliutūs rodikliai, apibūdinantys tiriamos populiacijos apimtį, po to - skaičiuojami santykiniai rodikliai, atspindintys struktūrą, dinamiką ir ryšius tarp tiriamosios populiacijos. rodikliai.

Analitinių lentelių kūrimas

Analitinių lentelių konstrukcija yra tokia. Bet koks stalas susideda iš dalyko ir predikato. Dalykas atskleidžia šioje lentelėje nurodytą ekonominį reiškinį ir pateikia šį reiškinį atspindinčių rodiklių rinkinį. Lentelės predikatas paaiškina, kurios funkcijos rodo objektą.

Kai kurios lentelės atspindi bet kurios struktūros pokyčius. Tokiose lentelėse pateikiama informacija apie analizuojamo ekonominio reiškinio sudėtį tiek baziniu, tiek ataskaitiniu laikotarpiu. Remiantis šiais duomenimis, nustatoma kiekvienos dalies dalis (savitasis sunkis) bendroje populiacijoje ir apskaičiuojami kiekvienos dalies nuokrypiai nuo bazinio savitojo svorio.

Atskiros lentelės dėl tam tikrų priežasčių gali atspindėti ekonominių rodiklių ryšį. Tokiose lentelėse informacija apie tam tikrą ekonominį rodiklį yra išdėstyta šį rodiklį apibūdinančių skaitinių reikšmių didėjimo arba mažėjimo tvarka.

Ekonominėje analizėje taip pat sudaromos lentelės, atspindinčios atskirų veiksnių įtakos analizuojamo apibendrinamojo (efektyvaus) rodiklio vertei nustatymo rezultatus. Kuriant tokias lenteles, pirmiausia jose pateikiama informacija apie veiksnius, turinčius įtakos apibendrinančiam rodikliui, vėliau informacija apie patį apibendrinantį rodiklį ir galiausiai apie šio rodiklio kitimą visumoje, taip pat dėl ​​kiekvieno analizuojamo veiksnio įtakos. Atskiros analitinės lentelės atspindi ekonominių rodiklių gerinimo rezervų skaičiavimo rezultatus, nustatytus atlikus analizę. Tokiose lentelėse rodomas tiek faktinis, tiek teoriškai galimas atskirų veiksnių įtakos dydis, taip pat galima rezervo vertė bendrojo rodiklio augimui dėl kiekvieno atskiro veiksnio įtakos.

Galiausiai, analizuojant ūkinę veiklą, taip pat sudaromos lentelės, skirtos apibendrinti analizės rezultatus.

Statistikos praktika sukūrė šias lentelių sudarymo taisykles:

• Stalas turi būti išraiškingas ir kompaktiškas. Todėl vietoj vienos sudėtingos lentelės, skirtos daugeliui funkcijų, geriau padaryti kelias mažas, bet vaizdines lenteles, atitinkančias lentelių tyrimo užduotį.
• Lentelės pavadinimas, stulpelių ir eilučių antraštės turi būti suformuluotos tiksliai ir glaustai.
• Lentelėje būtinai turi būti nurodyta: tiriamas objektas, teritorija ir laikas, į kurį nurodomi lentelės duomenys, matavimo vienetai.
• Jei trūksta kokių nors duomenų, įdėkite elipsę į lentelę arba parašykite "nėra informacijos", jei koks nors reiškinys neįvyko, tada dėkite brūkšnelį
• Tų pačių rodiklių reikšmės pateiktos lentelėje tokiu pat tikslumu.
• Lentelėje turi būti pateiktos sumos grupių, pogrupių ir visos sumos. Jei duomenų sumuoti neįmanoma, šiame stulpelyje dedamas daugybos ženklas „*“.
• Didelėse lentelėse kas penkias eilutes padalijama tarpas, kad būtų lengviau skaityti ir analizuoti lentelę.

Statistinių lentelių tipai

Tarp metodų labiausiai paplitęs lentelės metodas(metodas) atvaizduojant tiriamus skaitmeninius duomenis. Faktas yra tas, kad tiek pradiniai analizės duomenys, tiek įvairūs skaičiavimai, tiek tyrimo rezultatai sudaromi analitinių lentelių pavidalu. Lentelės yra labai naudinga ir vaizdinga skaitinės informacijos, naudojamos , pateikimo forma. Analitinėse lentelėse yra tam tikra tvarka skaitmeninė informacija apie tiriamus ekonomikos reiškinius. lentelių medžiaga daug informatyvesnis ir vaizdesnis, palyginti su tekstiniu medžiagos pateikimu. Lentelės leidžia pateikti analitinę medžiagą vienos integruotos sistemos pavidalu.

Statistinės lentelės tipą lemia jos pagrindinių rodiklių raidos pobūdis.

Yra trijų tipų statistinės lentelės:

• paprastas
• grupė
• kombinacinis

Paprastos lentelės yra atskirų vienetų, sudarančių analizuojamo ekonominio reiškinio visumą, sąrašas. AT grupių stalai skaitmeninė informacija asmens kontekste sudedamosios dalys tirto duomenų rinkinio pagal kurį nors požymį sujungiami į tam tikras grupes. Kombinuoti stalai yra atskiros grupės ir pogrupiai, į kuriuos suskirstyti, apibūdinantys tiriamą ekonominį reiškinį. Be to, toks padalijimas atliekamas ne dėl vieno, o dėl kelių priežasčių. grupinėse lentelėse atliekamas paprastas rodiklių grupavimas, o kombinuotose lentelėse – kombinuotas grupavimas. Paprastose lentelėse iš viso nėra jokių rodiklių grupavimo. Paskutinio tipo lentelėse yra tik nesugrupuotas informacijos apie analizuojamą ekonominį reiškinį rinkinys.

Paprastos lentelės

Paprastose lentelėse temoje yra gyventojų vienetų, laikų arba teritorijų sąrašas.

Grupiniai stalai

Grupių lentelės yra lentelės, kuriose yra populiacijos vienetų grupavimas pagal vieną dalyko požymį.

kombinuotųjų stalų

Kombinuotose lentelėse yra populiacijos vienetų grupavimas pagal du ar daugiau kriterijų.

Pagal predikato rodiklių raidos pobūdį yra:

• lentelės su paprastu predikato rodiklių vystymu, kuriose yra lygiagretus predikato rodiklių išdėstymas.
• lentelės su kompleksine predikatinių rodiklių raida, kuriose vyksta predikatinių rodiklių kombinacija: pagal vieną požymį suformuotose grupėse pogrupiai išskiriami pagal kitą požymį.

Lentelė su paprastu predikato rodiklių vystymu

Šios lentelės predikatoje pirmiausia pateikiami duomenys apie mokinių pasiskirstymą pagal lytį, o vėliau pagal amžių, t.y. yra pavienių charakteristikų dėl dviejų priežasčių.

Lentelė su kompleksiniu predikatinių rodiklių vystymu

Filialai	Studentų skaičius, asm.	Įskaitant
			iš jų amžiaus, metų				iš jų amžiaus, metų
					23 ir vyresni				23 ir vyresni
Vakaras

Šios lentelės predikatas ne tik apibūdina mokinių pasiskirstymą pagal kiekvieną iš dviejų skiriamųjų požymių, bet ir leidžia ištirti kiekvienos grupės sudėtį, išskiriamą pagal vieną požymį – lytį, pagal kitą požymį – mokinio amžių. , t.y. yra dviejų savybių derinys.

Todėl lentelės su kompleksine predikatinių rodiklių raida suteikia daugiau galimybių analizuoti tiriamus rodiklius ir jų tarpusavio ryšius. Paprastas ir sudėtingas predikato rodiklių kūrimas gali turėti bet kokios rūšies lentelę: paprastą, grupinę, kombinuotą.

Priklausomai nuo statistinio tyrimo etapo, lentelės skirstomos į:

• plėtra(pagalbinis), kurio tikslas – apibendrinti informaciją apie atskirus populiacijos vienetus galutiniams rodikliams gauti.
• konsoliduota, kurio užduotis – parodyti rezultatus grupėms ir visai populiacijai.
• analitinis lentelės, kurių užduotis yra apskaičiuoti apibendrinančias charakteristikas ir parengti informacinė bazė analizei ir struktūrai bei struktūriniams poslinkiams, tiriamų reiškinių dinamikai ir rodiklių santykiams.

Taigi, išnagrinėjome nagrinėtų skaitmeninių duomenų atvaizdavimo lentelių metodą, kuris plačiai naudojamas analizuojant ekonominius reiškinius, statistinius duomenis ir organizacijų ūkinę veiklą.

Statistiniai duomenys turi būti adekvatūs, pirma, tyrimo objektui, antra, jų rinkimo ir naudojimo laikui.

Šiame skyriuje aprašomi statistinių duomenų šaltiniai, jų rūšys ir gavimo būdai, skaitinių ir neskaitinių duomenų aprašymo ir pateikimo būdai.

Išstudijavę šį skyrių, turėtumėte sugebėti:

• -sudaryti statistinių tyrimų programą;
• - nustatyti statistinės informacijos šaltinius;
• -rengti statistinių duomenų suvestinę ir grupavimą bei statistines lenteles;
• - diagramomis pavaizduoti grupavimo rezultatus;
• - įvertinti pagrindines charakteristikas: santykinę reikšmę, vidutinę vertę, dispersiją, standartinį nuokrypį, medianą, režimą, diapazoną.

Pradinių duomenų gavimas

Informacijos apie tiriamąjį objektą gavimas yra vienas pagrindinių statistinio tyrimo uždavinių.

Statistiniai tyrimai turėtų būti grindžiami tikslais ir rezultatams keliamais reikalavimais. Juose apibrėžiami statistinės analizės metodai, kuriais remiantis organizuojamas pradinių duomenų rinkimas. Atliekant statistinius tyrimus, reikia būti atsargiems toliau nurodytos klaidos: neaiškiai suformuluoti tikslai, neteisingai taikomi stebėjimo metodai.

Pradinius duomenis statistiniam tyrimui galima gauti dviem būdais:

• -aktyvus eksperimentas, specialiai organizuotas statistinėms priklausomybėms nustatyti;
• - statistinis stebėjimas.

Aktyvus eksperimentas naudojamas galimybių studijose, kai, pavyzdžiui, pagal ekonominius kriterijus siekiama optimizuoti technologinių procesų režimus.

Atliekant statistinį socialinių ir ekonominių procesų tyrimą, atrodo, kad galima pasitelkti tik stebėjimą. Programa yra pagrindas šis metodas informacijos gavimas. Jį sudaro trys pagrindiniai žingsniai:

• -tyrimo objekto apibrėžimas;
• -gyventojų vieneto parinkimas;
• -registruojamų rodiklių sistemos nustatymas.

Stebėjimo objektas – tai tiriamo reiškinio vienetų visuma, apie kurią galima rinkti statistinę informaciją. Norint aiškiai apibrėžti stebėjimo objektą, reikia atsakyti į šiuos klausimus:

• -ką? (kokius elementus tyrinėsime);
• - kur? (kur bus atliktas stebėjimas _;
• -kada? (kokiam laikotarpiui).

Statistinio stebėjimo organizavimo požiūriu išskiriamos dvi pagrindinės formos: ataskaitų teikimas ir specialiai organizuotas statistinis stebėjimas.

Ataskaitų teikimui kaip stebėjimo formai būdinga tai, kad statistikos institucijos iš įmonių, įstaigų ir organizacijų nustatytais terminais sistemingai gauna informaciją apie praėjusio laikotarpio darbo sąlygas ir rezultatus, kurių apimtis ir turinys yra nustatomos patvirtintose ataskaitų formose.

Specialiai organizuotas statistinis stebėjimas – tai informacijos rinkimas vienkartinių įrašų ir apklausų surašymo forma. Jie organizuojami tirti tuos reiškinius, kurių negali apimti privalomas ataskaitų teikimas.

Statistinio stebėjimo tipai išskiriami pagal duomenų registravimo laiką ir tiriamos populiacijos vienetų aprėpties laipsnį. Pagal duomenų registravimo laike pobūdį stebėjimas gali būti klasifikuojamas:

• -nuolatinis (pavyzdžiui, pagamintos produkcijos apskaita);
• - periodinės (buhalterinės ataskaitos);
• - vienkartinis, jei reikia informacijos, pavyzdžiui, gyventojų surašymas.

Pagal tiriamos populiacijos vienetų aprėpties laipsnį:

• - nenutrūkstamasis, atrankinis, kai tiriama ne visa populiacija, o tam tikra jos dalis;
• -nepertraukiamas, t.y. visų populiacijos vienetų aprašymas;
• monografinis, kai detaliai aprašomi tipiniai objektai.

Pagrindiniai statistinės informacijos gavimo būdai yra netiesioginis stebėjimas, dokumentinis metodas ir apklausa.

Tiesioginio stebėjimo galimybė pasižymi tuo, kad valstybės statistikos įstaigų ar kitų organizacijų atstovai įrašo duomenis į statistinius dokumentus po asmens patikrinimo, perskaičiavimo, matavimo ar stebėjimo vienetų svorio.

Taikant dokumentinį stebėjimo metodą, šaltiniu tampa įvairūs dokumentai, kurie naudojami rengiant įmonių ir įstaigų statistinę atskaitomybę pagal pirminius apskaitos dokumentus.

Apklausoje informacijos šaltinis yra pašnekovų atsakymai. Apklausa gali būti organizuojama įvairiais būdais: persiuntimo būdu, savarankiška registracija, susirašinėjimo būdu ir anketos būdu.

Ekspediciniu metodu statistikos įstaigų atstovai klausia tiriamojo ir iš jo žodžių įrašo informaciją į stebėjimo formas.

Taikant saviregistracijos metodą, tiriamiems padaliniams (įmonėms ar piliečiams) išduodama apklausos forma ir nurodoma, kaip ją užpildyti. Užpildytos formos bus išsiųstos per nurodytą laiką.

Informacijos korespondentu būdu statistikos įstaigas informuoja savanoriški korespondentai.

Duomenų rinkimo anketinis metodas pagrįstas adresatų savanoriško anketų pildymo principu.

Sąvoka „statistika“ kilusi iš lotyniško žodžio „status“, kuris vertime reiškia – padėtis, būsena, reiškinių tvarka.

Politinės aritmetikos (Anglija) ir valstybės studijų raida

(Vokietija) paskatino statistikos mokslo atsiradimą.

Terminą „statistika“ į mokslinę apyvartą įvedė Getingeno universiteto matematikai XVIII amžiuje (Gottfried Achenwal (1719-1772)).

Šiuo metu yra apie 150 statistikos, kaip mokslo disciplinos, apibrėžimų. Vieną geriausių statistikos apibrėžimų pateikė austrų matematikas Abrahamas Waldas: „Statistika yra metodų rinkinys, leidžiantis priimti optimalius sprendimus esant neapibrėžtumui“.

Iš įvairių praktinės medicinos statistikos apibrėžimų labiausiai tinka:

"Statistika yra duomenų rinkimo, klasifikavimo ir kiekybinio įvertinimo mokslas, kad būtų galima daryti pagrįstus išvadas, prognozes ir sprendimus.

Statistika tiria atsitiktinius masės reiškinius. Masiniai reiškiniai– Tai reiškiniai, kurie vyksta dideliais kiekiais, bet skiriasi vienas nuo kito tam tikros savybės dydžiu. Kuo daugiau objektų paimama tyrimams, tuo patikimesnės statistinės išvados.

Statistika susideda iš teorinės (bendrosios) statistikos ir taikomosios

(ekonominė, socialinė, šakinė) statistika.

Šakų statistiką sudaro meteorologinė (orų prognozių statistika), transporto, ekonominė, biologinė, medicininė.

Teorinė statistika skirstoma į aprašomasis(aprašomasis) ir analitinis (indukcinis).

Aprašomoji statistika yra bendrųjų duomenų rinkimo statistika. Tai šaltinių duomenų rinkimo, grupavimo, klasifikavimo ir pateikimo patogia forma tolesniam apdorojimui metodų rinkinys (lentelės, grafikai).

Analitinė statistika yra išvadų ir prognozių statistika, pagrįsta aprašomosios statistikos pateiktų rezultatų matematiniu apdorojimu. Jame pateikiami metodai, skirti įvairioms statistinėms išvadoms ir išvadoms, siekiant jas pritaikyti praktiškai.

medicinos statistika- tai sektorinė statistika, taikomų statistikos metodų rinkinys, kuris naudojamas mokslinėje, praktinėje medicinoje ir sveikatos priežiūroje.

Pagrindinės medicinos statistikos užduotys:

ü gimimo ir mirčių statistika;

- sergamumo statistika;

ü Sveikatos priežiūros įstaigų veiklos statistika.

Kartu aprašomoji ir analitinė statistika išsprendžia šią problemą:

ü rinkti duomenis ir juos aprašyti statistiniam apdorojimui patogia forma;

ü rezultatų apdorojimas teorinės (bendrosios) statistikos metodais;

ü gautų rezultatų analizė, prognozavimas, optimalių sprendimų kūrimas.

2. PAGRINDINĖS APRAŠYMOSIOS STATISTIKOS SĄVOKOS

IR JŲ CHARAKTERISTIKOS.

Pagrindinės aprašomosios statistikos sąvokos yra šios:

ü statistinė visuma (bendra ir imtinė);

ü gyventojų skaičius;

ü statistinis variantas;

ü statistinis ženklas;

ü statistinis dažnis (absoliutus dažnis);

ü dažnis (santykinis dažnis).

Gyventojų skaičius yra objektų rinkinys, kurį vienija kokia nors savybė statistiniam tyrimui.

Agregatų tipai:

1. Bendroji populiacija (ribinė arba begalinė).
2. Mėginių rinkinys (pavyzdys).

Gyventojų skaičius yra visų tyrimui pasirinktų statistinės rinkinio objektų visuma.

ribota populiacija- statistinis rinkinys, kuriame tiriamų objektų, turinčių tam tikrą požymį, skaičius yra ribotas.

Pavyzdys: studentų skaičius akademijoje, gyventojai mieste, matavimų skaičius eksperimentuose.

Begalinis gyventojų skaičius yra statistinė aibė, kurioje objektų skaičius lygus begalybei. Naudojama teoriniuose skaičiavimuose kaip matematinė abstrakcija.

Imties populiacija (imtis)- tai yra bendrosios populiacijos dalis, paimta statiniam tyrimui.

Populiacijos dydis yra objektų skaičius kolekcijoje.

Bendrosios populiacijos apimtis nurodoma simboliu N , ir atrankinis - n .

Statistinis variantas yra rinkinio objektas, vienas stebėjimas ar matavimas.

Parinktys žymimos lotyniškomis raidėmis x, y, z su apatiniais indeksais, rodančiais parinkčių skaičių.

Pavyzdys: x 1 - objektas arba matmuo numeris vienas,

x 2 - objektas arba matmuo numeris du ir kt.

Variantas be numerio vadinamas apibendrintasvariantas ir žymimas lotyniška raide su apatinio indekso raidės indeksu, pavyzdžiui, x i .

Statistinės visumos variantams (objektams) būdingi įvairūs požymiai, tarp jų ir tie, kurių pagrindu jie sujungiami į aibę.

Iškviečiama savybė, kuri keičia savo vertę iš vieno objekto į kitą kintamasis ženklas, o pats reiškinys vadinamas variacija.

Kokybinės savybės– Tai ženklai, kurie neturi kiekybinės išraiškos. Tai nepamatuoti ženklai.

Pavyzdys: spalva, skonis, kvapas.

Kiekybiniai požymiai– Tai išmatuojami ženklai, išreikšti tam tikru skaičiumi.

Pavyzdys: svoris, ilgis, tankis, temperatūra.

Atskiros kiekybinės savybės– Tai kiekybiniai ženklai, kurie išreiškiami sveikaisiais skaičiais.

Pavyzdys: mokinių skaičius grupėje, keleiviai autobuse, žiedlapiai ant gėlės.

Nuolatinės kiekybinės savybės- tai kiekybiniai ženklai, išreiškiami ir sveikaisiais, ir trupmeniniais skaičiais.

Pavyzdys: arbūzo svoris yra 7 kg, meliono svoris yra 1,7 kg.

intervalo funkcija- tai kiekybinis ženklas, kurio skaitinė reikšmė yra tam tikrose ribose, vadinamose intervalais.

Pavyzdys: matuojant mokinių ūgį, intervalų grupes galima išskirti 160 - 169 cm, 170 - 179 cm, 180 - 190 cm.

Pasireiškimo dažnis (absoliutus dažnis)- skaičius, rodantis, kiek kartų populiacijoje arba jos intervale atsiranda objektas, turintis tam tikrą skaitinę atributo reikšmę.

Absoliutus dažnis žymimas simboliu n i (µ i).

Visų absoliučių dažnių suma lygi populiacijos tūriui N, kuriai dažniai apskaičiuojami: ∑n i = N

Pavyzdys: vyrų ir moterų skaičius grupėje turi būti lygus mokinių toje grupėje sumai.

Dažnis (santykinis dažnis)- skaičius, lygus absoliutaus dažnio ir populiacijos apimties santykiui.

Dažnis žymimas simboliu f ir apskaičiuojamas pagal formulę:

vieneto dalimis: fi = ,

procentais: fi = 100%

Čia n i - absoliutus dažnis, N - populiacijos tūris, lygus visų absoliučių dažnių sumai.

Visų santykinių dažnių suma lygi 1: ∑ fi = 1

Pavyzdys: penkiolikos žmonių studentų grupėje (gyventojų skaičius N=15) 12 studentų (absoliutus dažnis). n 1 =12) ir 3 studentai (absoliutus dažnis n 2 =3). Dažnis f 1 bus lygus 12/15, o dažnis f 2 = 3/15. Šiuo atveju dažnių arba santykinių dažnių suma lygi vienetui.

Statistikoje santykiniai dažniai arba dažniai vadinami svoriais.

3. PLATINIMO SERIJOS, JŲ RŪŠYS IR ATSTOVAVIMO METODAI.

Paskirstymo diapazonas- tai skaičių seka, nurodanti kokybinę ar kiekybinę požymio reikšmę ir jo pasireiškimo dažnumą.

Paskirstymo serijų tipai klasifikuojami pagal skirtingus principus.

Pagal užsakymo laipsnį eilutės skirstomos į:

ü netvarkingas

ü užsakiau

Neužsakyta serija- tai serija, kurioje atributo reikšmės įrašomos ta tvarka, kuria tyrimo metu gaunami variantai.

Pavyzdys: tiriant studentų grupės ūgį, jo reikšmės buvo fiksuojamos cm (175,170,168,173,179).

užsakyta eilutė yra serija, gauta iš netvarkingos serijos, kurioje elementų reikšmės perrašomos didėjančia arba mažėjančia tvarka. Užsakyta serija vadinama reitinguota serija, o reitingavimo procedūra

(užsakymas) vadinamas rūšiavimu.

Pavyzdys: (aukštis 168,170,173,175,179)

Pagal funkcijos tipą paskirstymo serijos skirstomos į:

ü atributika

ü variacinė.

Atributų serija- tai serija, sudaryta remiantis kokybiniu bruožu.

Variacijų serija- Tai serija, sudaryta remiantis kiekybiniu požymiu.

Variacinės serijos skirstomos į diskrečiąsias, tęstines ir intervalines.

Variacinės diskrečios, tolydžios ir integralios serijos įvardijamos pagal atitinkamą požymį, kuriuo remiantis sudaromos serijos. Pavyzdžiui, eilutė pagal batų dydį yra atskira pagal kūno svorį – ištisinė.

Praktinės ir mokslinės medicinos serijų vaizdavimo metodai skirstomi į tris grupes:

1. Stalo vaizdas;
2. Analitinis vaizdavimas (formulės pavidalu);
3. Grafinis vaizdavimas.