Статистическое исследование включает следующие этапы. Построение и виды рядов распределения. Цель данной работы – рассмотреть статистические методы исследования

Обработка собранных первичных данных, включающая их группировку, обобщение и оформление в таблицах, составляет второй этап статистического исследования, который называется сводкой .

Существует 3 основных формы представления обработанных статистических данных: текстовая, табличная и графическая .

На третьем этапе статистического исследования на основе итоговых данных сводки осуществляется научный анализ исследуемых явлений : рассчитываются различные обобщающие показатели в виде средних и относительных величин, выявляются определенные закономерности в распределениях, динамике показателей и т. п. На основе выявленных закономерностей делаются прогнозы на будущее.

Статистическое наблюдение – первая стадия статистического исследования. Почти всегда, в соответствии, конечно, с целями и задачами исследования начинают работу с учета фактов и сбора первичного материала. Первичный материал – это фундамент статистического исследования. От качества статистического наблюдения зависит успех всего исследования в целом. Оно должно быть организовано таким образом, чтобы в результате были получены объективные, точные данные об изучаемом явлении. Неполные, неточные данные, недостаточно хорошо характеризующие процесс, тем более искажающие его приводят к ошибкам. И анализ, проведенный на такой основе – будет ошибочным. Отсюда следует, что учет фактов и сбор первичного материала должны быть тщательно продуманы и организованы.

Необходимо еще раз отметить, что статистические наблюдения – всегда массовые. В силу вступает закон больших чисел - чем больше совокупность, тем объективнее будут полученные результаты.

В статистическом наблюдении можно выделить три этапа: 1. Подготовка наблюдения. Это формулировка программы наблюдения, определение показателей, сгруппированных в макеты конечных статистических таблиц.

Вопросы, составляющие содержание программы, должны вытекать из цели исследования или гипотезы, подтверждению которой предполагается посвятить исследование. Важным элементом являются макеты конечных статистических таблиц. Именно они являются проектом разработки результатов наблюдения и только при их наличии можно выявить все вопросы, которые необходимо включить в программу и избежать включения ненужной информации.

2. Непосредственный сбор материала . Это самая трудоемкая стадия исследования. Статистическая отчетность, как особая форма организации сбора данных, присуща только государственной статистике. Вся иная информация собирается посредством разнообразного статического инструментария. Необходимо указать на два основных требования к собранным данным: достоверность и сопоставимость. И крайне желаемое (в условиях рынка оно возрастает многократно) – своевременность.

3. Контроль материала перед его анализом. Как бы тщательно не был составлен инструментарий наблюдения, проведен инструктаж исполнителей, всегда материалы наблюдения нуждаются в контроле. Это объясняется массовым характером статистических работ и сложностью их содержания.

Объектом любого статистического исследования является совокупность единиц изучаемого явления. Объектом может быть население при переписи, предприятия, города, персонал фирмы и т.д. Словом, объект наблюдения – исследуемая статистическая совокупность. Очень важно определить и границы изучаемой совокупности, которые четко определяют изучаемую совокупность. Например, если ставится цель изучить деятельность малых предприятий области, то следует определить, к какой форме собственности оно относится (государственное, частное, совместное и т.д.), по какому критерию будут отбираться предприятия: отраслевые особенности, объем реализации, время с момента регистрации, состояние (действующее, бездействующее, во временном простое) и т.д. Совокупность должна быть однородной, иначе в процессе анализа возникнут дополнительные сложности и почти всегда неминуемы ошибки.

Наряду с определением объектом наблюдения и границ важно определить единицу совокупности и единицу наблюдения. Единица совокупности – индивидуальный составной элемент статистической совокупности. Единица наблюдения – это то явление, объект, признаки которого подлежат регистрации. Совокупность единиц наблюдения составляет объект наблюдения. Например, цель: исследовать влияние разных факторов на производительность труда рабочих на шахтах ОАО «Испат-Кармет». В этом случае – совокупность определена самой целью – шахтеры, работающие на шахтах «Испат-Кармет», единицей совокупности является шахтер, как носитель информации, а единицей наблюдения является шахта. Кратко: единица совокупности – то, что подвергается обследованию, единица наблюдения – источник сведений.
Для осуществления статистического наблюдения необходимо произвести сбор данных по заданному признаку, а именно: обозначить статистическую совокупность, которая состоит из материально существующих объектов, единицу и цель единовременного обследования объекта, составить программу статистического наблюдения.

На первом этапе формируется выборка собранных данных по обозначенным признакам, данные упорядочиваются по возрастанию. Затем следует составить таблицу распределения частот с последовательным заполнением соответствующих столбцов в таблице.

На втором этапе для обработки собранных первичных данных необходимо произвести группировку и обобщение отобранных элементов по заданному признаку, обозначить числовые характеристики выборки. Этот этап статистического исследования называется сводка . Сводка – научная обработка первичных данных в целях получения обобщенных характеристик изучаемого явления по ряду существенных для него признаков, т. е. первичные материалы сводятся вместе, образуют статистические совокупности, которые характеризуются итоговыми абсолютными обобщающими показателями. На стадии сводки мы переходим от характеристики отдельных варьирующих признаков единиц совокупности – к характеристике всей совокупности в целом или к характеристике их общего проявления в массе.

Следует найти размах по формуле:

R=x(max) – x(min);

моду M(0), которая показывает значение, встречающееся чаще других, медиану M(e), которая характеризует среднее значение (его не превышает половина членов ряда) соответствует варианте, стоящей в середине ранжированного вариационного ряда. Положение медианы определяется ее номером:Nме = (n+1) /2 , где n – число единиц в совокупности и среднее арифметическое значение для обозначенной группы, которая вычисляется по формуле:

Результаты работы могут быть представлены графически в виде гистограммы и полигона распределения частот.

Полученные данные отражают то общее, что присуще всем единицам исследуемой совокупности. В результате статистического наблюдения должна быть получена объективная, сопоставимая, полная информация, позволяющая на последующих этапах исследования обеспечить научно-обоснованные выводы о характере и закономерностях развития изучаемого явления.

Практическое задание

Провести статистическое исследование, выяснив сведенья о росте 2 5 случайным образом выбранных студентовТомского политехнического университета.

Составить таблицу распределения частот, найти размах, моду, медиану и среднее арифметическое значение роста (в см) для обозначенных юношей.

Этапы статистического исследования.

1 этап : Статистическое наблюдение.

2 этап : Сведение и группировка результатов наблюдения в определенные совокупности.

3 этап : Обобщение и анализа полученных материалов. Выявление взаимосвязей и масштабов явлений, определение закономерностей их развития, выработка прогнозных оценок. Важным является наличие исчерпывающей и достоверной информации об изучаемом объекте.

На первом этапе статистического исследования формируются первичные статистические данные, или исходная статистическая информация, которая является фундаментом будущего статистического «здания». Чтобы «здание» было прочным, добротной и качественной должна быть его основа. Если при сборе первичных статистических данных допущена ошибка или материал оказался недоброкачественным, это повлияет на правильность и достоверность как теоретических, так и практических выводов. Поэтому статистическое наблюдение от начальной до завершающей стадии должно быть тщательно продуманным и четко организованным.

Статистическое наблюдение дает исходный материал для обобщения, началом которого служит сводка . Если при статистическом наблюдении о каждой его единице получают сведения, характеризующие ее с многих сторон, то данные сводки характеризуют всю статистическую совокупность и отдельные ее части. На этой стадии совокупность делится по признакам различия и объединяется по признакам сходства, подсчитываются суммарные показатели по группам и в целом. С помощью метода группировок изучаемые явления делятся на важнейшие типы, характерные группы и подгруппы по существенным признакам. С помощью группировок ограничивают качественно однородные совокупности, что является предпосылкой для определения и применения обобщающих показателей.

На заключительном этапе анализа с помощью обобщающих показателей рассчитываются относительные и средние величины, дается оценка вариации признаков, характеризуется динамика явлений, применяются индексы, балансовые построения, рассчитываются показатели, характеризующие тесноту связей в изменении признаков. С целью наиболее рационального и наглядного изложения цифрового материала он представляется в виде таблиц и графиков.

Познавательное значение статистики заключается в том, что:

1) статистика дает цифровое и содержательное освещение изучаемых явлений и процессов, служит самым надежным способом оценки действительности; 2) статистика дает доказательную силу экономическим выводам, позволяет проверить различные «ходячие» утверждения, отдельные теоретические положения; 3) статистика обладает способностью раскрывать взаимосвязи между явлениями, показывать их форму и силу.

1. СТАТИСТИЧЕСКОЕ НАБЛЮДЕНИЕ

1.1. Основные понятия

Статистическое наблюдение - это первый этап статистического исследования, представляющий собой научно организованный по единой программе учет фактов, характеризующих явления и процессы общественной жизни, и сбор полученных на основе этого учета данных.

Однако не всякий сбор сведений является статистическим наблюдением. О статистическом наблюдении можно говорить лишь тогда, когда изучаются статистические закономерности, т.е. такие, которые проявляются в массовом процессе, в большом числе единиц какой-то совокупности. Поэтому статистическое наблюдение должно быть планомерным, массовым и систематическим .

Планомерность статистического наблюдения заключается в том, что оно готовится и проводится по разработанному плану, который включает вопросы методологии, организации, сбора информации, кон контроля качества собранного материала, его достоверности, оформления итоговых результатов.

Массовый характер статистического наблюдения предполагает, что оно охватывает большое число случаев проявления данного процесса, достаточное для того, чтобы получить правдивые данные, характеризующие не только отдельные единицы, но и всю совокупность в целом.

Систематичность статистического наблюдения определяется тем, что оно должно проводиться либо систематически, либо непрерывно, либо регулярно.

К статистическому наблюдению предъявляются следующие требования:

1) полноты статистических данных (полноты охвата единиц изучаемой совокупности, сторон того или иного явления, а также полноты охвата во времени);

2) достоверности и точности данных;

3) их единообразия и сопоставимости.

Любое статистическое исследование необходимо начинать с формулировки его цели и задач. После этого определяются объект и единица наблюдения, разрабатывается программа, выбираются вид и способ наблюдения.

Объект наблюдения - совокупность социально-экономических явлений и процессов, которые подлежат исследованию, или точные границы, в пределах которых будут регистрироваться статистические сведения. Например, при переписи населения необходимо установить, какое именно население подлежит регистрации - наличное, т. е. фактически находящееся в данной местности в момент переписи, или постоянное, т. е. живущее в данной местности постоянно. При обследовании промышленности необходимо установить, какие предприятия будут отнесены к промышленным. В ряде случаев для ограничения объекта наблюдения пользуются тем или иным цензом. Ценз - ограничительный признак, которому должны удовлетворять все единицы изучаемой совокупности. Так, например, при переписи производственного оборудования нужно определить, что отнести к производственному оборудованию, а что к ручному инструменту, какое оборудование подлежит переписи - только действующее или также находящееся в ремонте, на складе, резервное.

Единицей наблюдения называется составная часть объекта наблюдения, которая служит основой счета и обладает признаками, подлежащими регистрации при наблюдении.

Так, например, при переписи населения единицей наблюдения является каждый отдельный человек. Если ставится также задача определить численность и состав домохозяйств, то единицей наблюдения наряду с человеком будет являться каждое домохозяйство.

Программа наблюдения - это перечень вопросов, по которым собираются сведения, либо перечень признаков и показателей, подлежащих регистрации. Программа наблюдения оформляется в виде бланка (анкеты, формуляра), в который заносятся первичные сведения. Необходимым дополнением к бланку является инструкция (или указания на самих формулярах), разъясняющая смысл вопроса. Состав и содержание вопросов программы наблюдения зависят от задач исследования и от особенностей изучаемого общественного явления.

1. ЭТАПЫ СТАТИСТИЧЕСКОГО ИССЛЕДОВАНИЯ

Процесс изучения социально-экономических явлений посредством системы статистических методов и количественных характеристик – системы показателей, называется статистическим исследованием.

Основными этапами проведения статистического исследования являются:

1) статистическое наблюдение;

2) сводка полученных данных;

3) статистический анализ.

В случае необходимости статистическое исследование может содержать дополнительный этап – статистический прогноз.

Статистическое наблюдение – научно организованный сбор данных о явлениях и процессах общественной жизни посредством регистрации по заранее разработанной программе наблюдения их существенных признаков. Данные наблюдения представляют собой первичную статистическую информацию о наблюдаемых объектах, которая является основой для получения их обобщающих характеристик. Наблюдение выступает как один из главных методов статистики и как одна из важнейших стадий статистического исследования.

Проведение статистического исследования невозможно без качественной информационной базы, получаемой в ходе статистического наблюдения. Поэтому, с момента изменения представлений о статистике как о науке описательной, разрабатываются особые правила проведения наблюдения и специальные требования к его результатам – статистическим данным. То есть, наблюдение является одним из основных методов статистики.

Наблюдение является первым этапом статистического исследования, от качества которого зависит достижение конечных задач исследования.

1.1. Наблюдение осуществляется по специально подготовленной программе.

Программа включает в себя перечень характеристик объекта исследования, данные о которых необходимо получить в результате наблюдения.

При подготовке наблюдения необходимо заранее определить:

1. Программу наблюдения, в которой:

а) определен объект наблюдения, т.е. то множество единиц явления, которое необходимо исследовать. Причем, необходимо отличать единицу наблюдения от отчетной единицы. Отчетная единица – единица предоставляющая статистические данные, может состоять из нескольких единиц совокупности, а может совпадать с единицей совокупности. Например, при обследовании населения единицей может быть член домохозяйства, а отчетной единицей – домохозяйство.

б) определены границы объекта наблюдения.

в) определены признаки объекта наблюдения, сведения о которых необходимо получить в результате наблюдения.

2. Время наблюдения объекта – время по состоянию на которое или за которое регистрируются сведения об изучаемом объекте.

3. Сроки проведения наблюдения. То есть, определяются период времени сбора данных и дата завершения наблюдения. Сроки наблюдения влияют на время окончания в целом статистического исследования и на своевременность его выводов.

4. Средства и ресурсы, необходимые для проведения наблюдения: количество квалифицированных специалистов; материальные ресурсы; средства обработки результатов наблюдения.

5. Требования к статистическим данным. Основными требованиями являются: а) достоверность, т.е. сведения об объекте исследования должны отражать реальное его состояние в момент наблюдения; б) сопоставимость данных, т.е. сведения, полученные в результате наблюдения, должны быть сравнимыми, что обеспечивается единой методикой сбора и анализа данных, по единицам измерения и т.д.

1.2. Выделяют несколько видов статистического наблюдения.

1. По охвату единиц совокупности:

а) сплошное;

б) несплошное (выборочное, монографическое, по методу основного массива)

2. По времени регистрации фактов: а) текущее (непрерывное); б) прерывное (периодическое, единовременное)

3. По способу сбора информации: а) непосредственное наблюдение; б) документальное наблюдение; в) опрос (анкетный, корреспондентский и др.)

Сводка – процесс приведения в систему полученных данных, их обработка и подсчет промежуточных и общих итогов, расчет взаимосвязанных величин аналитического характера.

Следующим этапом статистического исследования является подготовка полученных в ходе наблюдения сведений к анализу. Этот этап называется сводка.

Сводка включает в себя:

— систематизацию полученных в ходе наблюдений сведений;

— их группировку;

— разработку системы показателей, характеризующих образованные группы;

— создание разработочных таблиц для сгруппированных данных;

— расчет производных величин по разработочным таблицам.

В литературе по теории статистики часто встречается рассмотрение сводки и группировки как самостоятельных этапов исследования. Однако, следует заметить, что понятие сводки включает в себя действия по группировке статистических данных, поэтому здесь в качестве названия этапа исследования принято понятие «сводка».

Статистический анализ – исследование характерных особенностей структуры, связи явлений, тенденций, закономерностей развития социально-экономических явлений, для чего используются специфические экономико-статистические и математико-статистические методы. Статистический анализ завершается интерпретаций полученных результатов.

Статистический прогноз – научное выявление состояния и вероятных путей развития явлений и процессов, основанное на системе установленных причинно-следственных связей и закономерностей.

ЗАДАНИЕ 1

В результате выборочного обследования заработной платы 60-ти работников предприятия промышленности были получены следующие данные (табл. 1).

Постройте интервальный ряд распределения по результативному признаку, образовав пять групп с равными интервалами.

Определите основные показатели вариации (дисперсию, среднее квадратическое отклонение, коэффициент вариации), среднюю степенную величину (среднее значение признака) и структурные средние. Изобразите графически в виде: а) гистограммы; б) кумуляты; в) огивы. Сделайте вывод.

РЕШЕНИЕ

1. Определим размах вариации по результативному признаку – по производственному стажу по формуле:

R = Хmax – Хmin = 36 – 5 = 31

где Хmax – максимальный размер активов

Хmin – минимальный размер активов

2. Определим величину интервала

i = R/n = 31/5= 6,2

с учетом полученной величины интервалов производим группировку банков и получаем

3. Построим вспомогательную таблицу

Группа призна-ка	Значение значений в группе х i	Количество частота признака (частота) f i	в % к итогу ω	Накопленная частота S i	Середина интервала	* f i	ω
I 5 – 11,2	6,8,7,5,8,6,10,9,9,7, 6,6,9,10,7,9,10,10, 11,8,9,8, 7, 6, 9, 10		43,3	43,3		210,6	350,73		46,24	1202,24
II 11,2 – 17,4	16,15,13,12,14,14, 12,14,17,13,15,17, 14		21,7		14,3	185,9	310,31		0,36	4,68
III 17,4 – 23,6	18,21,20,20,21,18, 19,22,21,21,21,18, 19		21,7	86,7	20,5	266,5	444,85		31,36	407,68
IV 23,6 –29,8	28,29,25,28, 24				26,7	133,5	221,61	11,8	139,24	696,2
V 29,8 – 36	36,35,33,				32,9	98,7	164,5
ИТОГО						895,2	1492		541,2	3282,8

4. Среднее значение признака в изучаемой совокупности определяется по формуле арифметической взвешенной:

года

5. Дисперсия и среднее квадратическое отклонение признака определяется по формуле

Определение колеблемости

Таким образом, V>33,3%, следовательно, совокупность неоднородна.

6. Определение моды

Мода – значение признака, наиболее часто встречающееся в изучаемой совокупности. В исследуемом интервальном вариационном ряду мода рассчитывается по формуле:

где

x M0
– нижняя граница модального интервала:

i M0 – величина модального интервала;

f M0-1 f M0 f M0+1 – частоты (частости) соответственно модального, домо-дального и послемодального интервалов.

Модальный интервал – это интервал, имеющий наибольшую частоту (частость). В нашей задаче – это первый интервал.

7. Рассчитаем медиану.

Медиана – вариант, расположенный в середине упорядоченного вариационного ряда, делящий его на две равные части, таким образом, что половина единиц совокупности имеют значения признака меньше, чем медиана, а половина– больше, чем медиана.

В интервальном ряду медиана определяется по формуле:

где – начало медианного интервала;

– величина медианного интервала

– частота медианного интервала;

– сумма накопленных частот в домедианном интервале.

Медианный интервал – это интервал, в котором находится порядковый номер медианы. Для его определения необходимо подсчитать сумму накопленных частот до числа, превышающего половину совокупности.

По данным гр. 5 вспомогательной таблицы находим интервал, сумму накопленных часто в котором превышает 50%. Это второй интервал – от 11,6 до 18,4, он и является медианным.

Тогда

Следовательно, половина работников имеющих стаж работы меньше 13,25 лет, а половина – больше этой величины.

6. Изобразим ряд в виде полигона, гистограммы, кумулятивной прямой, огивы.

Графическое представление играет важную роль в изучении вариационных рядов, так как позволяет в простой и наглядной форме проводить анализ статистических данных.

Существует несколько способов графического изображения рядов (гистограмма, полигон, кумулята, огива), выбор которых зависит от цели исследования и от вида вариационного ряда.

Полигон распределения в основном используется для изображения дискретного ряда, но можно построить полигон и для интервального ряда, если предварительно привести его к декретному. Полигон распределения представляет собой замкнутую ломаную линию в прямоугольной системе координат с координатами (x i , q i), где x i — значение i-го признака, q i — частота или частость i-ro признака.

Гистограмма распределения применяется для изображения интервального ряда. Для построения гистограммы на горизонтальной оси откладывают последовательно отрезки, равные интервалам признака, и на этих отрезках, как на основаниях, строят прямоугольники, высоты которых равны частотам или частностям для ряда с равными интервалами, плотностям; для ряда с неравными интервалами.

Кумулята есть графическое изображение вариационного ряда, когда на вертикальной оси откладываются накопленные частоты или частности, а на горизонтальной – значения признака. Кумулята служит для графического представления как дискретных, так и интервальных вариационных рядов.

Вывод: Таким образом, были рассчитаны основные показатели вариации исследуемого ряда: среднее значение признака – производственного стажа составляет 14,9 лет, рассчитана дисперсия равная 54,713, в свою очередь среднее квадратическое отклонение признака – 7,397. Мода имеет значение 9,13, в модальным интервалом является первый интервал изучаемого ряда. Медиана ряда равная 13,108, делит ряд на две равные части говорит о том что в исследуемой организации половина работников имеет стаж работы меньше 13,108 лет, а половина – больше.

ЗАДАНИЕ 2

Имеются следующие исходные данные, характеризующие динамику за 1997 – 2001 г.г. (таблица 2).

Таблица 2 Исходные данные

Год	1997	1998	1999	2000	2001
Выпуск сахарного песка, тыс.т.	1620	1660	1700	1680	1700

Определите основные показатели ряда динамики. Расчет представьте в виде таблицы. Рассчитайте среднегодовые значения показателей. В виде графического изображения – полигона, обозначьте динамику анализируемого показателя. Сделайте вывод.

РЕШЕНИЕ

Дано

Год	Годы
Год	1997	1998	1999	2000	2001
	1620	1660	1700	1680	1700

1) Средний уровень динамики рассчитывается по формуле

2) Цепные и базисные темпы роста рассчитываем следующим образом:

1. Абсолютный прирост определяется по формуле:

Аiб = yi – y0

Аiц = yi – yi-1

2. Темп роста определяется по формуле: (%)

Трб = (yi / y0) *100

Трц = (yi / yi-1)*100

3. Темп прироста определяется по формуле: (%)

Тnрб = Трб –100%:

Тnрц = Трц – 100%

4. Средний абсолютный прирост:

y n
– конечный уровень динамического ряда;

y 0
– начальный уровень динамического ряда;

n ц
– число цепных абсолютных приростов.

5. Среднегодовой темп роста:

6. Среднегодовой темп прироста:

3) Абсолютное содержание 1% прироста:

А = Хi-1 / 100

Все рассчитанные показатели сводим в таблицу.

Показатели	Годы
Показатели	1997	1998	1999	2000	2001
Количество хирургических операций за период	1620	1660	1700	1680	1700
2. Абсолютный прирост

Aiц
3. Темп роста
Трib		102,5	104,9	103,7	104,9
Трiц		102,5	102,4	98,8	101,2
4. Темп прироста
Тпib
Тпiц
5. Значение 1% прироста		16,2	16,6	17,0	16,8

5) Среднегодовое значение

7. Изобразим графически в виде полигона.

Таким образом, получено следующее. Наибольший абсолютный и относительный прирост хирургических операций за период было в 1999 году и составило 1700, абсолютный прирост по сравнению с базисным годом составил 80 операций, темп роста по отношению к базовому 1997 годом равен 104,9%, а базовый темп прирост был 4,9%. Наибольшие цепные абсолютные приросты были в 1998 и 1999 году – по 40 операций. Наибольший цепной темп роста наблюдался в 1998 году – 102,5%, а наименьший цепной темп прироста количества операций составляет в 2000 году – 98,8%.

ЗАДАНИЕ 3

Имеются данные о реализации товаров (см. таблицу 3)

Таблица 3 Исходные данные о реализации товаров

Товар	Базовый год		Отчетный год
Товар	кол-во	цена	кол-во	цена

	1100		1000

		1350		1300

	1650		1700

Определить: а) индивидуальные индексы (i p , i q ); б) общие индексы (I p , I q , I pq); в) абсолютное изменение товарооборота за счет: 1) количества товаров; 2) цены.

На основании исчисленных показателей сделайте вывод.

РЕШЕНИЕ

Составим вспомогательную таблицу

Вид	Базисное		Отчетное		Произведение		Индексы
Вид	Кол-во, q 0	Цена, p 0	Кол-во, q 1	Цена, p 1	q 0 * p 0	q 1 * p 1	i q =q 1 /q 0	i p =p 1 /p 0	q 1 * p 0
					44000	35000	0,875	0,909	38500
	1100		1000		41800	40000	0,909	1,053	38000
					7500	8400	1,200	0,933	9000
		1350		1300	40500	26000	0,667	0,963	27000
					45000	44000	1,100	0,889	49500
	1650		1700		26400	25500	1,030	0,938	27200
ИТОГО					205200	178900			189200

Вывод: Как видим общий прирост товарооборота за год составил (-26300) усл.ед., включая влияние изменения количества проданного товара на — 16000 и из-за изменения цены на товар – 10300 усл.ед. Общий прирост товарооборота составил 87,2%. Следует отметить, что согласно рассчитанным индексам количества товара по ассортименту наблюдается незначительный прирост товарооборота по товару «П» на 120% и товару «С» 110%, незначительный рост реализации товара «Т» – всего 103%. Довольно значительно снизилась реализации товара «Р» – всего 66,7% от реализации в базисном году, чуть выше реализация товара «Н» – 87,5% и товара «О» – 90,9% от соответствующего показателя базисного года. Индивидуальный индекс цены показывает, что цена выросла лишь на товар «О» – на 105,3%, в то же время по всем остальным наименованиям товара – «Н», «П», «Р», «С», «Т» индивидуальный индекс цен свидетельствует об отрицательной динамике (снижении) соответственно – 90,9%; 93,3%;, 96,3%, 88,9; 93,8.

Общий индекс физического объема реализации свидетельствует о незначительном снижении общего объема реализации на 94,6%; общий индекс цены свидетельствует об общем снижении цены на реализуемые товары на 92,2%, а общий индекс товарооборота говорит об общем снижении товарооборота на 87,2%.

ЗАДАНИЕ 4

Из исходных данных таблицы № 1 (выбрать строки с 14 до 23) по двум признакам – производственному стажу и размеру заработной платы провести корреляционно-регрессионный анализ, определить параметры корреляции и детерминации. Построить график корреляционной зависимости между двумя признаками (результативным и факторным). Сделать вывод.

РЕШЕНИЕ

Исходные данные

Производственный стаж	Размер заработной платы
	1800
	2500
	1750
	1580
	1750
	1560
	1210
	1860
	1355
	1480

Прямолинейная зависимость

Параметры уравнения определяются по методу наименьших квадратов, по системе нормальных уравнения

Для решения системы используем метод определителей.

Параметры рассчитывает по формулам

2.1 Схема проведения статистического исследования

Системы статистического анализа данных – это современный эффективный инструмент статистического исследования. Широкие возможности для обработки статистических данных имеют специальные системы статистического анализа, а также универсальные средства – Excel, Matlab, Mathcad и др..

Но даже самый совершенный инструмент не может заменить исследователя, который должен сформулировать цель исследования, провести сбор данных, выбрать методы, подходы, модели и средства проведения обработки и анализа данных, а также интерпретировать полученные результаты.

На рисунке 2.1 представлена схема проведения статистического исследования.

Рис.2.1 - Принципиальная схема статистического исследования

Исходным пунктом статистического исследования является формулировка проблемы. При ее определении учитывается цель исследования, определяется, какая информация необходима и как она будет использоваться при принятии решения.

Само статистическое исследование начинается с подготовительного этапа. В ходе подготовительного этапа аналитики изучают техническое задание – документ, составляемый заказчиком исследования. В техническом задании должны быть четко сформулированы цели исследования:

определен объект исследования;

перечислены предположения и гипотезы, которые в ходе исследования должны быть подтверждены или опровергнуты;

описано то, как будут использоваться результаты исследования;

сроки, в которые исследование должно быть проведено и бюджет исследования.

На основе технического задания разрабатывается структура аналитического отчета - то, в каком виде должны быть представлены результаты исследования, а также программа статистического наблюдения . Программа представляет собой перечень признаков, подлежащих регистрации в процессе наблюдения (или вопросов на которые должны быть получены достоверные ответы по каждой обследуемой единице наблюдения). Содержание программы определяется как особенностями наблюдаемого объекта и целями исследования, так и методами, выбранными аналитиками для дальнейшей обработки собранной информации.

Основной этап статистического исследования включает сбор необходимых данных и их анализ.

Финальным этапом исследования является составление аналитического отчета и предоставление его заказчику.

На рис. 2.2 представлена схема статистического анализа данных.

Рис.2.2 – Основные этапы статистического анализа

2.2 Сбор статистической информации

Сбор материалов подразумевает анализ технического задания исследования, определение источников необходимой информации и (при необходимости) разработку анкет. При исследовании источников информации все требуемые данные разделяют на первичные (данные, которых нет в наличии и которые должны быть собраны непосредственно для данного исследования), и вторичные (собранные ранее для иных целей).

Сбор вторичных данных часто называют "кабинетным" или "библиотечным" исследованием.

Примеры сбора первичных данных: наблюдения за посетителями магазина, анкетирование пациентов больницы, обсуждение проблемы на совещании.

Вторичные данные делят на внутренние и внешние.

Примеры источников внутренних вторичных данных:

информационная система организации (включающая в себя бухгалтерскую подсистему, подсистему управления продажами, CRM (CRM-система, сокращение от англ. Customer Relationship Management) - прикладное программное обеспечение для организаций, предназначенное для автоматизации стратегий взаимодействия с заказчиками) и другие);

ранее проведенные исследования;

письменные отчеты сотрудников.

Примеры источников внешних вторичных данных:

отчеты органов статистики и других государственных учреждений;

отчеты маркетинговых агентств, профессиональных ассоциаций и т.п.;

электронные базы данных (адресные справочники, ГИС и т.п.);

библиотеки;

средства массовой информации.

Основными выходными данными на этапе сбора данных являются:

планируемый объем выборки;

структура выборки (наличие и размер квот);

вид статистического наблюдения (сбор данных опрос, анкетирование, измерение, эксперимент, экспертиза, др.);

информация о параметрах опроса (например, возможность факта фальсификации анкет);

схема кодировки переменных в базе данных программы, выбранной для обработки;

план-схема преобразования данных;

план-схема используемых статистических процедур.

Этот же этап включает непосредственно процедуру анкетирования. Разумеется, анкеты разрабатываются только для получения первичной информации.

Полученные данные должны быть соответствующим образом отредактированы и подготовлены. Каждая анкета или форма наблюдения проверяется и, если нужно, корректируется. Каждому ответу присваиваются числовые или буквенные коды – производится кодировка информации. Подготовка данных включает в себя редактирование, расшифровку и проверку данных, их кодирование и необходимые преобразования.

2.3 Определение характеристик выборки

Как правило, данные, собранные в результате статистического наблюдения для проведения статистического анализа являются выборочной совокупностью. Последовательность преобразования данных в процесс статистического исследования можно схематично представить следующим образом (рис. 2.3)

Рис 2.3 Схема преобразования статистических данных

Анализируя выборку, можно делать выводы о генеральной совокупности, представленной выборкой.

Окончательное определение общих параметров выборки производят, когда все анкеты собраны. Оно включает:

определение реального количества респондентов,

определение структуры выборки,

распределение по месту опроса,

установление доверительного уровня статистической надежности выборки,

расчет статистической ошибки и определение репрезентативности выборки.

Реальное количество респондентов может оказаться большим либо меньшим запланированного. Первый вариант лучше для анализа, но невыгоден заказчику исследования. Второй может отрицательно сказаться на качестве исследования, а, следовательно, невыгоден ни аналитикам, ни заказчикам.

Структура выборки может быть случайной или неслучайной (респонденты отбирались на основе заранее известного критерия, например методом квотирования). Случайные выборки априори являются репрезентативными. Неслучайные выборки могут быть намерено нерепрезентативными относительно генеральной совокупности, но давать важную информацию для исследований. В этом случае также следует внимательно отнестись к фильтрационным вопросам анкеты, которые предназначены специально для отсеивания неподходящих под требования респондентов.

Для определения точности оценивания , прежде всего, необходимо установить уровень доверительной вероятности (95% или 99%). Тогда максимальная статистическая ошибка выборки рассчитывается как

или
,

где - объем выборки,- вероятность наступления исследуемого события (попадание респондента в выборку),- вероятность обратного события (непопадания респондента в выборку),- коэффициент доверительной вероятности,
- дисперсия признака.

В таблице 2.4 приведены наиболее употребляемые значения доверительной вероятности и коэффициентов доверительной вероятности.

Таблица 2.4

2.5 Обработка данных на компьютере

Анализ данных с применением компьютера включает выполнение ряда необходимых шагов.

1. Определение структуры исходных данных.

2. Ввод данных в компьютер в соответствии с их структурой и требованиями программы. Редактирование и преобразование данных.

3. Задание метода обработки данных в соответствии с задачами исследования.

4. Получение результата обработки данных. Его редактирование и сохранение в нужном формате.

5. Интерпретация результата обработки.

Шаги 1 (подготовительный) и 5 (заключительный) не способна выполнить ни одна компьютерная программа - их исследователь делает сам. Шаги 2-4 выполняются исследователем с использованием программы, но именно исследователь определяет необходимые процедуры редактирования и преобразования данных, методы обработки данных, а также формат представления результатов обработки. Помощь компьютера (шаги 2–4) заключается, в конечном итоге, в переходе от длинной последовательности чисел к более компактной. На «вход» компьютера исследователь подает массив исходных данных, который недоступен осмыслению, но пригоден для компьютерной обработки (шаг 2). Затем исследователь дает программе команду на обработку данных в соответствии с поставленной задачей и структурой данных (шаг 3). На «выходе» он получает результат обработки (шаг 4) - тоже массив данных, только уже меньший, доступный осмыслению и содержательной интерпретации. При этом исчерпывающий анализ данных обычно требует многократной их обработки с применением разных методов.

2.6 Выбор стратегии анализа данных

Выбор стратегии анализа собранных данных основывается на знании теоретических и практических аспектов исследуемой предметной области, специфики и известных характеристик информации, свойств конкретных статистических методов, а также на опыте и взглядах исследователя.

Необходимо помнить, что анализ данных - это вовсе не конечная цель исследования. Его цель - получить информацию, которая поможет решить определенную проблему и принять адекватные управленческие решения. Выбор стратегии анализа должен начинаться с исследования итогов предыдущих этапов процесса: определение проблемы и разработка плана исследования. В качестве "черновика" используется предварительный план анализа данных, разработанный как один из элементов плана исследования. Затем, в ходе поступления на последующих стадиях процесса исследования дополнительной информации, может понадобиться внесение определенных изменений.

Статистические методы делятся на одно- и многомерные. Одномерные методы(univariatetechniques) используются тогда, когда все элементы выборки оцениваются одним показателем, либо если этих показателей несколько для каждого элемента, но каждая переменная анализируется при этом отдельно ото всех остальных.

Многомерные методы (multivariate techniques) прекрасно подходят для анализа данных, если для оценки каждого элемента выборки используется два или больше показателей и эти переменные анализируются одновременно. Такие методы применяются для определения зависимостей между явлениями.

Многомерные методы отличаются от одномерных прежде всего тем, что при их использовании центр внимания смещается с уровней (средних показателей) и распределений (дисперсий) явлений и сосредотачивается на степени взаимосвязи (корреляции или ковариации) между этими явлениями.

Одномерные методы можно классифицировать на основе того, какие данные анализируются: метрические или неметрические (рис. 3). Метрические данные (metric data) измеряются по интервальной шкале или относительной шкале. Неметрические данные (nonmetric data) оцениваются по номинальной или порядковой шкале

Кроме того, эти методы делят на классы на основе того, сколько выборок - одна, две или более - анализируется в ходе исследований.

Классификация одномерных статистических методов представлена на рис.2.4.

Рис. 2.4 Классификация одномерных статистических методов в зависимости от анализируемых данных

Число выборок определяется тем, как ведется работа с данными для конкретного анализа, а не тем, каким способом собирались данные. Например, данные по лицам мужского и женского пола можно получить в пределах одной выборки, но если их анализ нацелен на выявление разницы в восприятии, основанной на разнице полов, исследователю придется оперировать двумя разными выборками. Выборки считаются независимыми, если они экспериментально не связаны между собой. Измерения, проведенные в одной выборке, не оказывают влияния на значения переменных в другой. Для анализа данные, относящиеся к разным группам респондентов, например собранные от лиц женского и мужского пола, обычно обрабатываются как независимые выборки.

С другой стороны, если данные по двум выборкам относятся к одной и той же группе респондентов, выборки считаются объединенными в пары - зависимыми.

Если существует только одна выборка метрических данных, может использоваться z- и t-критерий. Если же независимых выборок две или больше, в первом случае можно воспользоваться z- и t-критерием для двух выборок, в во втором - методом однофакторного дисперсионного анализа. Для двух связанных выборок используется парный t-критерий. Если речь идет о неметрических данных по одной выборке, исследователь может воспользоваться критериями частотного распределения, хи-квадратом, критерием Колмогорова-Смирнова (K~S), критерием серий и биномиальным критерием. Для двух независимых выборок с неметрическими данными можно прибегнуть к следующим методам анализа: хи-квадрат, Манна-Уитни, медианы, К-С, однофакторным дисперсионным анализом Крускала-Уоллиса (ДА К-У). В отличие от этого, если существует две или больше взаимосвязанных выборок, следует воспользоваться критериями знаков, Мак-Немара и Уилкоксона.

Многомерные статистические методы нацелены на выявление существующих закономерностей: взаимозависимости переменных, взаимосвязи или последовательности событий, межобъектного сходства.

Достаточно условно можно выделить пять стандартных типов закономерностей, исследование которых представляет существенный интерес: ассоциация, последовательность, классификация, кластеризация и прогнозирование

Ассоциация имеет место в том случае, если несколько событий связаны друг с другом. Например, исследование, проведенное в супермаркете, может показать, что 65% купивших кукурузные чипсы берут также и "кока-колу", а при наличии скидки за такой комплект "колу" приобретают в 85% случаев. Располагая сведениями о подобной ассоциации, менеджерам легко оценить, насколько действенна предоставляемая скидка.

Если существует цепочка связанных во времени событий, то говорят о последовательности. Так, например, после покупки дома в 45% случаев в течение месяца приобретается и новая кухонная плита, а в пределах двух недель 60% новоселов обзаводятся холодильником.

С помощью классификации выявляются признаки, характеризующие группу, к которой принадлежит тот или иной объект. Это делается посредством анализа уже классифицированных объектов и формулирования некоторого набора правил.

Кластеризация отличается от классификации тем, что сами группы заранее не заданы. С помощью кластеризации выделяют различные однородные группы данных.

Основой для всевозможных систем прогнозирования служит историческая информация, хранящаяся в виде временных рядов. Если удается построить найти закономерности, адекватно отражающие динамику поведения целевых показателей, есть вероятность, что с их помощью можно предсказать и поведение системы в будущем.

Многомерные статистические методы можно разделить на методы анализа взаимосвязи и классификационный анализ (рис. 2.5).

Рис.2.5 – Классификация многомерных статистических методов

Интенсификация труда медицинских работников в условиях бюджетно-страхового здравоохранения предъявляет повышенные требования к научно-организационным факторам. В данных условиях возрастает роль медицинской статистики в научной и практической деятельности медицинского учреждения.

В практической и научно-исследовательской деятельности врач, как правило, анализирует результаты своей деятельности не только на индивидуальном, но и на групповом и популяционном уровнях. Это необходимо врачу для подтверждения уровня квалификации, а также в целях дальнейшего усовершенствования и профессиональной специализации. Поэтому умение правильно организовать и провести статистическое исследование необходимо всем врачам различного профиля, руководителям учреждений и органов здравоохранения. Такие знания и умения способствуют повышению качества и эффективности медицинской помощи населению через непрерывную подготовку кадров (важнейший элемент ресурсного обеспечения) и, таким образом, конкурентоспособности лечебно-профилактических учреждений различных форм собственности в условиях рыночной экономики.

Руководители здравоохранения в оперативной и прогностической работе постоянно используют статистические данные. Только квалифицированный анализ статистических данных, оценка событий и соответствующие выводы позволяют принять правильное управленческое решение, способствуют лучшей организации работы, более точному планированию и прогнозированию. Статистика помогает контролировать деятельность учреждения, оперативно управлять им, судить о качестве и эффективности лечебно-профилактической работы. Руководитель при составлении текущих и перспективных планов работы должен основываться на изучении и анализе тенденций и закономерностей развития как здравоохранения, так и состояния здоровья населения своего района, города, области и т. д.

Традиционная статистическая система в здравоохранении основана на получении данных в виде отчетов, которые составляются в низовых учреждениях и затем суммируются на промежуточных и высших уровнях. Система отчетов имеет не только преимущества (единая программа, обеспечение сравнимости, показатели объема работы и использования ресурсов, простота и малая стоимость сбора материалов), но и определенные недостатки (малая оперативность, жесткость, негибкая программа, ограниченный набор сведений, неконтролируемые ошибки учета и др.).

Анализ проделанной работы должен осуществляться врачами не только на основании существующей отчетной документации, но и путем специально проводимых выборочных статистических исследований.

План статистического исследования составляется в соответствии с намеченной программой. Основными вопросами плана являются:

определение цели исследования;
определение объекта наблюдения;
определение срока проведения работы на всех этапах;
указание вида статистического наблюдения и метода;
определение места, где будут проводиться наблюдения;
выяснение, какими силами и под чьим методическим и организационным руководством будут проводиться исследования.

Организация статистического исследования делится на несколько стадий:

стадию знакомства с литературными данными, что позволяет получить представление об изучаемой проблеме, выбрать адекватную методлику исследования и сформулировать рабочую гипотезу
стадию наблюдения;
статистическую группировку и сводку;
счетную обработку;
научный анализ;
литературное и графическое оформление данных исследования.

Программа статистического исследования предусматривает решение следующих вопросов:

определение единицы наблюдения и составление программы сбора материала ;
Единица наблюдения - каждый первичный элемент статистической совокупности.
Единица наблюдения наделена признаками сходства и различия, которые подлежат учету и дальнейшему наблюдению, поэтому эти признаки называются учитываемыми (учетными).
Учитываемые признаки - признаки, по которым различаются элементы единицы наблюдения в статистической совокупности. Признаки классифицируются:
- по характеру на:
  а) атрибутивные (описательные) признаки - выражены словесно;
  б) количественные признаки - выражены числом;
- по роли в совокупности на:
  а) факторные признаки, влияющие на изучаемое явление;
  б) результативные признаки, изменяющиеся под влиянием факторных признаков.
Пример: в нашем исследовании единицей наблюдения является студент, обучающийся в данном медицинском вузе на протяжении всех лет. Учитываемые признаки по характеру делятся на:
а) атрибутивные - пол, наличие вредных привычек, состояние здоровья и т.п.;
б) количественные - возраст, число выкуриваемых сигарет, длительность заболевания, стаж курения и т.п.;
в) по совокупности факторных признаков - наличие вредных привычек и стаж курения;
г) результативные признаки - состояние здоровья, наличие заболевания и т.п.
Программа сбора материала представляет собой последовательное изложение учитываемых признаков - вопросов, на которые необходимо получить ответы при проведении данного исследования. Это может быть специально составленный исследователем опросный лист, анкета, карта. Документ должен иметь четкое название. Вопросы (учитываемые признаки) должны быть четкими, краткими, соответствовать цели и задачам исследования; на каждый вопрос следует предусмотреть варианты ответов. Эти варианты готовых ответов носят название "группировка".
Группировка признаков осуществляется с целью выделения однородных групп для изучения тех или иных закономерностей изучаемого явления. Группировка ответов по атрибутивным признакам называется типологической, по количественным признакам - вариационной.
Пример типологической группировки:
- группировка студентов по полу:
  - мужчина,
  - женщина;
- группировка студентов по наличию иди отсутствию вредных привычек:
  - курящие студенты,
  - некурящие студенты.
Пример вариационной группировки:
- группировка студентов по количеству выкуриваемых сигарет в день:
  - 10 и менее;
  - более 20
Пример карты, заполняемой студентом-медиком при изучении распространенности курения, представлен ниже. Все вопросы карты имеют группировки и рекомендации по ее заполнению.
Карта* по изучению распространенности курения среди студентов медицинских вузов
1. Ф.И.О студента ____________________________(вписать полностью)
2. Курс: I, II, III, IV, V, VI
3. Факультет: лечебный, медико-профилактический, фармацевтический, факультет военного обучения
4. Возраст: до 20 лет, 20, 21, 22, 23, 24, 25 и более
5. Пол: муж/жен
6. Признаете ли Вы, что курение вредит здоровью? Да, нет, не знаю
7. Кто курит из живущих с Вами людей: отец, мать, брат, сестра, муж, жена, товарищ, никто не курит
8. Курите ли Вы? Да, нет
9. Возраст, в котором выкурили первую сигарету: до 15 лет, 16-18 лет, старше 18 лет
10. Какое количество сигарет (папирос) выкуриваете в день? 5-10, 11-20, более 20
11. Что побудило Вас впервые закурить: пример родителей, пример преподавателей, влияние товарищей, желание казаться взрослым, желание похудеть, любопытство, желание не отстать от моды?
И другие вопросы в соответствии с целью и задачей исследования.

составление программы разработки материала ; Программа разработки полученных данных предусматривает составление макетов статистических таблиц с учетом группировок.

Требования, предъявляемые к таблицам . Макеты статистических таблиц должны иметь четкое и краткое название, соответствующее их содержанию. В таблице различают подлежащее и сказуемое.

Статистическое подлежащее - это то, о чем говорится в таблице. Табличное подлежащее содержит основные признаки, являющиеся предметом исследования, и размещается обычно в левой части таблицы по вертикали.

Статистическое сказуемое - это то, что характеризует подлежащее и размещается по горизонтали.

В таблицах необходимо предусмотреть итоговые данные, по которым будут проводиться расчеты показателей на третьем этапе статистического исследования при обработке полученных данных.

Виды таблиц. Статистические таблицы разделяются на простые, групповые, комбинационные.

Простой (табл. 1) называется таблица, позволяющая анализировать полученные данные, сгруппированные лишь по одному признаку (подлежащее).

Таблица 1. Распределение курящих студентов по факультетам (в абс. числах и в % к итогу)

Групповой (табл. 2) называется таблица, в которой устанавливается связь между отдельными признаками, т.е. помимо подлежащего, имеется сказуемое, представленное одной или более группировками, которые связаны (попарно) с группировками подлежащего, но не связаны между собой.

Таблица 2. Распределение студентов различных факультетов по полу и возрасту, в котором они выкурили первую сигарету

Комбинационной (табл. 3) называется таблица, в которой есть два или несколько сказуемых, которые связаны не только с подлежащим, но и между собой.

Таблица 3. Распределение курящих студентов различных факультетов по полу и среднему количеству сигарет (папирос), выкуриваемых в день

Наименование факультетов

Среднее количество сигарет (папирос), выкуриваемых студентами в день

Всего

10 и менее

11 - 20

более 20

оба пола

1. Лечебный

2. Медико-профилактический

3. Фармацевтический и т.д.

Итого:

составление программы анализа собранного материала .
Программа анализа предусматривает перечень статистических методик, необходимых для выявления закономерностей изучаемого явления.
План исследования предусматривает решение следующих организационных вопросов:
1. Выбор объекта исследования
2. Определение объема статистической совокупности
3. Сроки и место (территория) проведения исследования, виды и способы наблюдения и сбора материала
4. Характеристика исполнителей (кадры)
5. Характеристика технического оснащения и требуемых материальных средств
6. Объект статистического исследования - это совокупность, с которой будут собираться необходимые сведения. Это может быть население, студенты, больные, госпитализированные в больницы и т.п.
Статистическая совокупность - это группа, состоящая из относительно однородных элементов, взятых вместе в известных границах времени и пространства в соответствии с поставленной целью. Структура статистической совокупности: статистическая совокупность состоит из единиц наблюдения (см. схему).
На примере нашего исследования - статистическая совокупность - это студенты, обучающиеся в данном вузе на протяжении всего периода обучения.
Различают два вида совокупности - генеральная и выборочная.
Генеральная совокупность - это группа, состоящая из всех относительно однородных элементов в соответствии с поставленной целью.
Выборочная совокупность - отобранная для исследования часть генеральной совокупности и предназначенная для характеристики всей генеральной совокупности. Она должна быть репрезентативна (представительна) по количеству и качеству по отношению к генеральной совокупности.
Репрезентативность количественная основана на законе больших чисел и означает достаточную численность элементов выборочной совокупности, рассчитываемую по специальным формулам и таблицам.
Репрезентативность качественная основана на законе вероятности и означает соответствие (однотипность) признаков, характеризующих элементы выборочной совокупности по отношению к генеральной.
В нашем примере генеральной совокупностью являются все студенты медицинского вуза; выборочной совокупностью - часть студентов каждого курса и факультета данного вуза.
Объем статистической совокупности - это численность элементов совокупности, взятых для исследования.
Сроки и место (территория) проведения исследования - это составление календарного плана выполнения данного исследования по данному этапу на конкретной территории. Пример: с 1 апреля по 1 июня текущего года в ММА им. И.М. Сеченова.
Виды наблюдения :
1. текущее (или постоянное) наблюдение - когда регистрация проводится постоянно по мере возникновения единиц наблюдения. Пример: каждый случай рождения, смерти, обращения в лечебные учреждения.
2. и единовременное (или одномоментное) наблюдение - когда изучаемые явления фиксируются на какой-либо определенный момент (час, день недели, дату). Пример: перепись населения, состав коечного фонда стационара.
Способы проведения исследования. Для исследователя важно определить способ проведения исследования: сплошное наблюдение или несплошное (выборочное).
1. Сплошное наблюдение - это регистрация всех единиц наблюдения, составляющих генеральную совокупность.
2. Несплошное (выборочное) наблюдение - изучение лишь части совокупности для характеристики целого.
Методы проведения исследования на выборочной совокупности (монографический, основного массива, анкетный и др.).
1. Монографический метод применяется при изучении какого-либо одного объекта, когда из множества объектов избирается один и исследуется с максимальной полнотой с целью показа передового опыта, выявления тенденций развития явления. Пример: описание новой хирургической технологии.
2. Метод основного массива применяется при изучении тех объектов, в которых сосредоточено большинство изучаемых явлений. Суть его состоит в том, что из всех единиц наблюдения, входящих в состав данного объекта, избирается их основная часть, характеризующая всю статистическую совокупность. Пример: на заводе имеется 7 основных цехов, в которых занято 1300 рабочих и два небольших вспомогательных цеха со 100 рабочими. Для наблюдения можно взять только основные цеха и по ним сделать выводы, касающиеся всего завода.
3. Анкетный метод применяется для сбора статистических сведений с помощью специально разработанных анкет. Пример: при изучении распространенности желудочно-кишечных заболеваний среди учащихся профессионально-технических училищ города Н. была разработана анкета с перечнем вопросов, интересующих исследователя.

Методы отбора изучаемых явлений и формирования выборочной совокупности

Существуют следующие методы отбора изучаемых явлений: случайный, механический, гнездовой, направленный, типологический.

Случайный отбор - это отбор, проводимый по жребию (по начальной букве фамилии или по дню рождения и т.п.).
Механический отбор - это отбор, когда у всей совокупности берется для изучения механически отобранная каждая пятая (20 %) или десятая (10 %) единица наблюдения.
Гнездовой (серийный) отбор - когда из генеральной совокупности выбираются не отдельные единицы, а гнезда (серии), которые отбираются путем случайной или механической выборки. Пример: для изучения заболеваемости сельского населения М-ской области изучается заболеваемость сельского населения одного, наиболее типичного пункта. Результаты распространяются на все сельское население области.
Направленный отбор - это отбор, когда из генеральной совокупности с целью выявления определенных закономерностей отбираются только те единицы наблюдения, которые позволят выявить влияние неизвестных факторов при устранении влияния известных. Пример: при изучении влияния стажа рабочих на травматизм отбираются рабочие одной профессии, одного возраста, одного цеха, одного образовательного уровня.
Типологический отбор - это отбор единиц из заранее сгруппированных однотипных качественных групп. Пример: при изучении закономерности смертности среди городского населения следует сгруппировать изучаемые города по численности населения в них.

Характеристика исполнителей (кадры) . Сколько человек и какой квалификации проводят исследование. Пример: исследование по изучению санитарно-гигиенического режима учащихся старших классов средних общеобразовательных школ района проводят два врача и два помощника санитарного врача центра гигиены и эпидемиологии данного административного округа.

Характеристика технического оснащения и требуемых материальных средств :

лабораторное оборудование и приборы, соответствующие цели исследования;
канцелярские товары (бумага, бланки);
без дополнительных ассигнований.

Сбор материала - это процесс регистрации, заполнения официально существующие или специально разработанных учетных документов (талоны, карт и т.п.). Сбор материала проводят согласно составленным ранее программе и плану исследования. 3-й этап статистического исследования включает следующие последовательно выполняемые исследователем действия:

контроль собранного материала - это проверка собранного материала с целью отбора учетных документов, имеющих дефекты для их последующего исправления, дополнения или исключения из исследования. Например, в анкете не указан пол, возраст или нет ответов на другие поставленные вопросы. В этом случае необходимы дополнительные учетные документы (амбулаторные карты, истории болезни и т.п.). Если эти данные не могут быть получены из дополнительных учетных документов, привлеченных исследователем, то некачественные карты (анкеты) должны быть исключены из исследования.
шифровка - это применение условных обозначений выделяемых признаков. При ручной обработке материала шифры могут быть цифровые, буквенные; при машинной - только цифровые.
Пример: буквенная шифровка:
Пол:
муж. М
жен. Ж
цифровая шифровка:
группировка материала - это распределение собранного материала по атрибутивному или количественному признаку (типологическая или вариационная). Пример: группировка студентов по курсам обучения: I курс, II курс, III курс, IV курс, V курс, VI курс.
сводка данных в статистические таблицы - занесение полученных после подсчета цифровых данных в таблицы
вычисление статистических показателей и статистическая обработка материала .

Цель исследования: разработать мероприятия по снижению болезней органов пищеварения (БОП) у студентов медицинского вуза.

Задачи исследования:

Изучить распространенность различных болезней органов пищеварения (БОП) у студентов медицинского вуза.
Определить факторы риска возникновения БОП.
Разработать предложения для администрации вуза

Программа исследования:

Единица наблюдения - студент с диагнозом БОП, обучающийся в медицинском вузе на данном факультете.
Атрибутивные признаки: пол, диагноз, характер питания.
Количественные признаки: возраст, длительность заболевания, интевал между приемами пищи, число приемов пищи в день.
Результативные признаки: наличие заболевания системы органоЙ пищеварения.
Факторные признаки: пол, возраст, характер питания и др.

Программа сбора материала (анкета, заполненная студентом)

а) ФИО
б) Курс: 1,2,3,4,5,6
в) Факультет: лечебный (1), медико-профилактический (2), фармацевтический (3)
г) Возраст: до 20 лет включительно - (1), 21-22 - (2), 23-24 -(3), 25 и более (4)
д) Пол: муж (1), жен (2)
е) Сколько раз в течение дня Вы принимаете пищу? Один - (1), два - (2), три и более (3)
ж) Прием пищи состоит из бутербродов без чая (1), бутербродов с чаем (2), полного обеда (3), другого (4) (укажите)
__________________________
з) Каков интервал между приемами пищи: до 1 ч (1), 1-2 ч (2), 3-4ч (3), 5 ч и более (4)
и) Предусмотрено ли в расписании занятий время на обед: (да - (1), нет - (2)
к) Имеете ли Вы заболевание системы органов пищеварения: да - (1), нет - (2)
л) Если Вы ответили "да", то укажите диагноз:___________________
м) Длительность заболевания: до 1 года - (1), 2-3 года - (2), 4-5 лет - (3), 6 лет и более - (4)

И другие вопросы в соответствии с целью и задачами исследования.

Программа разработки материала
Типологическая группировка: группировка студентов по факультетам, полу, по диагнозу заболевания.
Вариационная группировка: группировка по длительности заболевания (до 1 года, 2-3 года, 4-5 лет, 6 лет и более), интервал между приемами пищи (до 1 ч, 1-2 ч, 3-4 ч, 5 ч и более).

Макеты статистических таблиц

Простая таблица
Таблица 4. Распределение студентов, имеющих заболевания системы органов пищеварения по нозологическим формам (в % к итогу)

Групповая таблица
Таблица 5. Распределение студентов, имеющих заболевания системы органов пищеварения по полу и возрасту (в % к итогу)

Заболевание	Пол		Возраст			Всего
Заболевание	муж	жен	до 15 лет	15 - 18 лет	старше 18 лет	Всего
1. Гастрит
2. Язвенная болезнь желудка
3. Язвенная болезнь 12-перстной кишки
4. Прочие
Итого:

Комбинационная таблица
Таблица 6. Распределение студентов, имеющих заболевания системы органов пищеварения, по факультетам и полу (в % к итогу)

Заболевание

Лечебный

Медико-профилактический

Фармацевтический

Всего

оба пола

1. Гастрит

2. Язвенная болезнь желудка

3. Язвенная болезнь 12-ти перстной кишки

4. Прочие

Итого:

План исследования

Объект исследования - студент медицинского вуза, обучающиеся в данном медицинском вузе на данном факультете.
Объем статистической совокупности: достаточное число наблюдений. Совокупность: выборочная, репрезентативная по качеству и количеству.
Сроки проведения исследования: 6 февраля - 6 июня текущего года.
Методы сбора материала: анкетирование, выкопировка из медицинских документов студенческой поликлиники.

Власов В.В. Эпидемиология. - М.: ГЭОТАР-МЕД, 2004. - 464 с.
Лисицын Ю.П. Общественное здоровье и здравоохранение. Учебник для вузов. - М.: ГЭОТАР-МЕД, 2007. - 512 с.
Медик В.А., Юрьев В.К. Курс лекций по общественному здоровью и здравоохранению: Часть 1. Общественное здоровье. - М.: Медицина, 2003. - 368 с.
Миняев В.А., Вишняков Н.И. и др. Социальная медицина и организация здравоохранения (Руководство в 2 томах). - СПб, 1998. -528 с.
Кучеренко В.З., Агарков Н.М. и др.Социальная гигиена и организация здравоохранения (Учебное пособие) - Москва, 2000. - 432 с.
С. Гланц. Медико-биологическая статистика. Пер с англ. - М., Практика, 1998. - 459 с.