Полная версия

Главная arrow Прочие arrow Основы научных исследований

  • Увеличить шрифт
  • Уменьшить шрифт


<<   СОДЕРЖАНИЕ ПОСМОТРЕТЬ ОРИГИНАЛ   >>

СТАТИСТИЧЕСКОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ

Современная наука предъявляет жесткие требования к информационному обеспечению, особенно в отношении статистической информации, результатов наблюдений.

Статистическое исследование представляет собой научно организованный по единой программе сбор массовых первичных данных и начинается с накопления исходной информации, сбора первичного материала. Любое научно организованное статистическое наблюдение должно иметь программу и организационный план проведения. При этом принимают решение о содержании исходной информации, организации ее сбора и проверки полученного исходного материала.

В статистике различают сплошные и выборочные наблюдения.

Сплошное наблюдение ставит своей основной задачей полный учет всех единиц совокупности, составляющих изучаемое явление.

Выборочное наблюдение менее трудоемкое и чаще применяется при проведении научных и других исследований. Сущность выборочного наблюдения состоит в отборе из совокупности изучаемого материала той его части {выборки), которая должна представлять всю совокупность. Основная цель любой методики отбора — получить такую выборку, которая при ограниченном объеме с приемлемой полнотой воспроизводит в себе свойства изучаемой совокупности. Выборка должна соответствовать требованиям достаточности числа замеров и случайности отобранных единиц, составляющих ее. Поскольку в основе выборочного метода лежит случайный отбор величины, его ведут по специальной методике, регламентирующей объем выборки и схему отбора.

Если не поставлено каких-либо специальных условий и выборочное наблюдение ведется на отдельных объектах для решения локальных задач, практический объем выборки принимается в размере 10- 20% генеральной совокупности.

При образовании выборочной совокупности отбор отдельных наблюдений может быть случайным, механическим, типическим, серийным.

Простейшим видом является случайная выборка, составляющая основу большинства сложных методов выборочных обследований. Она равносильна извлечению жребия: отдельный случай из генеральной совокупности выбирают наугад.

В случае механического отбора фиксируют определенный порядок, по которому располагают единицы совокупности, не связанный со значением изучаемого признака. Например, отбирают каждое

4-е значение или то, порядковый номер которого в генеральной совокупности кончается на определенную цифру, допустим, 1, 5, 9.

При типическом отборе всю генеральную совокупность разбивают на отдельные группы единиц по какому-либо признаку, а внутри этой группы проводят случайный отбор.

В основу серийного отбора положено произвольное выделение определенных групп в генеральной совокупности, предварительно разбитой на группы (так же, как при типическом отборе), внутри которых ведут сплошное наблюдение.

В результате статистического наблюдения получают материалы, которые содержат данные по каждой единице совокупности. Дальнейшая задача состоит в том, чтобы привести эти материалы в определенный порядок, систематизировать их и на этой основе дать сводную характеристику совокупности фактов при помощи обобщающих статистических показателей. Это достигается с помощью статистической сводки.

Основная цель и содержание статистической сводки состоит в том, чтобы, обобщив материал, вскрыть закономерности процессов, которые в нем содержатся и проявляются в обобщающих показателях, для чего используют статистические группировки.

При сводке статистических материалов не ограничиваются простым подсчетом общей численности учетных единиц и объемом зарегистрированных признаков. В процессе сводки материалы упорядочивают, систематизируют и делят на группы по существенным признакам.

В соответствии с решаемыми задачами группировки делят на типологические, структурные и аналитические.

Типологические группировки позволяют расчленить изучаемое множество единиц на отдельные, качественно однородные совокупности и выявить на этой основе типы явлений, а также проанализировать своеобразие, особенности и развитие отдельных типов, изменения их соотношений в общем объеме.

Группировки, применяемые для изучения изменения структуры однотипных явлений, называют структурными. Такие группировки ставят своей задачей изучение состава (структуры) совокупности по какому-либо изменяемому признаку или изучение в пределах этой совокупности взаимосвязей варьирующих признаков.

Аналитические группировки также используют для исследования взаимосвязи переменных признаков. Взаимосвязанные признаки делят на факторные и результативные.

Факторным называют признак, под воздействием которого изменяется зависящий от него результативный признак.

Специфический характер образования групп зависит от признаков, на которых основывается группировка, и от задач группировки. При группировке по количественным признакам возникает вопрос о числе групп.

Довольно часто группировка по количественному признаку ставит задачу показать, как по избранному признаку распределяются единицы совокупности. В этом случае число групп должно быть достаточным, чтобы выявить характер распределения. Одновременно учитывают изменчивость признака, положенного в основу группировки: чем выше изменчивость признака, тем больше образуется групп. Необходимо принимать во внимание численность изучаемой совокупности: если она очень велика, то нельзя назначать большое число групп, так как в группах будет мало единиц и их характеристики будут недостаточно типичными.

Следующим вопросом при группировке по количественным признакам является определение интервалов группировки, т.е. разности между максимальным и минимальным значением признака в каждой группе.

Интервалы устанавливают равными или неравными в зависимости от характера распределения единиц совокупности по данному признаку. Если вариации признака проявляются в узких рамках, а распределение носит равномерный характер, то устанавливают равные интервалы.

Неравные интервалы применяют в случае, когда варьирование признака осуществляется неравномерно и в очень широких пределах.

После того как выбран классификационный признак, намечено число групп и определены группы, устанавливают показатели, которыми будет характеризоваться каждая группа. Их намечают в соответствии с целями и задачами группировок.

Если с помощью группировки исследуют структуру в той или иной совокупности, то показателями такой группировки бывают, как правило, только единицы совокупности — их число и процент к итогу.

Когда группировка служит аналитическим целям выявления или оценки изменения зависимостей в каждой группе, то, кроме числа единиц совокупности в группе, обязательно приводят среднее значение того признака, изменение которого изучают в зависимости от изменения классификационного признака.

В результате группировок можно получить следующие виды статистических рядов: ряды распределения, признаки в которых принимают количественное значение, и атрибутивные ряды, в основу группировки которых положены качественные признаки.

Ряды, характеризующие изменение явлений во времени, называют динамическими. Если значения ряда берут на какой-либо момент времени, то такой ряд называют моментным, если за определенный промежуток времени — интервальным. Ряд распределения может быть представлен в виде таблицы, графика, а также в виде формулы.

В рядах распределения различают два элемента: варианты и частоты. Вариантами называют отдельные значения признака, которые он принимает в ряду. Числа, которые показывают, как часто встречаются те или иные варианты в ряду распределения, называют частотами. Ряды распределения могут быть интервальными и дискретными.

Интервальные ряды — это такие, в которых значения варианта даны в виде интервалов. Дискретные ряды характеризуются тем, что варианты в них имеют определенное значение.

Динамические ряды в зависимости от вида приводимых в них показателей можно разделить на ряды динамики абсолютных, средних и относительных величин. Исходными, первоначальными являются ряды динамики абсолютных величин, ряды же динамики относительных и средних величин — производные от абсолютных.

Построение интервального ряда распределения состоит из следующих этапов:

  • 1. Определяют величину интервала. Оптимальное число интервалов подбирают из расчета, что оно не должно быть большим, но достаточным для того, чтобы проявилась закономерность, имея при этом в виду, что при очень малом числе интервалов теряются существенные подробности распределения. Практически при числе наблюдений от 100 до 500 берут 8—16 интервалов.
  • 2. Устанавливают полную шкалу интервалов, т.е. величины максимальных и минимальных значений для каждого интервала.
  • 3. Группируют результаты наблюдения. Для этого границы последовательных интервалов записывают в столбец и в него вносят статистические данные.
 
<<   СОДЕРЖАНИЕ ПОСМОТРЕТЬ ОРИГИНАЛ   >>