Любое статистическое исследование массовых общественных явлений включает в себя 3 основных этапа:
Статистическое наблюдение - формируются первичные статистические данные, или исходная статистическая информация, которая является основой статистического исследования. Если при сборе первичных статистических данных допущена ошибка или материал оказался недоброкачественным, это повлияет на правильность и достоверность как теоретических, так и практических выводов;
Сводка и группировка данных - 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 в зависимости от существенных признаков подразделяются на типы, группы и подгруппы. Метод группировок позволяет ограничивать качественно однородные в существенном отношении совокупности, что служит предпосылкой для определения и применения обобщающих показателей;
Обработка и анализ полученных данных, выявление закономерностей. На этом этапе с помощью обобщающих показателей рассчитываются относительные и средние величины, дается сводная 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.
Лекция №2. Статистическое наблюдение
1. Понятие и формы статистического наблюдения
Статистическое наблюдение - это первая стадия всякого статистического исследования.
Статистическое наблюдение представляет собой научно организованную работу по сбору массовых первичных данных о явлениях и процессах общественной жизни.
Однако не всякий сбор сведений является статистическим наблюдением. О статистическом наблюдении можно говорить лишь тогда, когда изучаются статистические закономерности, т.е. такие, которые проявляются только в массовом процессе, в большом числе единиц какой-то совокупности.
Следовательно, статистическое наблюдение должно быть:
планомерным - готовиться и проводиться по разработанному плану, который включает вопросы методологии, организации, техники сбора информации, контроля за качеством собранного материала, его достоверности, оформления итоговых результатов;
массовым - охватывать большое число случаев проявления данного процесса, достаточное для того, чтобы получить правдивые статистические данные, характеризующие не только отдельные единицы, но и всю совокупность в целом;
систематическим – изучение тенденций и закономерностей социально-экономических процессов, характеризующихся количественными и качественными изменениями, возможно лишь на основе систематичности.
К статистическому наблюдению предъявляются следующие основные требования:
полнота статистических данных (полнота охвата единиц изучаемой совокупности, сторон того или иного явления, а также полнота охвата во времени);
достоверность и точность данных;
единообразие и сопоставимость данных.
В статистической практике используются две организационные формы наблюдения:
1) отчетность - это такая организационная форма, при которой единицы наблюдения представляют сведения о своей деятельности в виде формуляров регламентированного образца. Особенность отчетности состоит в том, что она обязательна, документально обоснована и юридически подтверждена подписью руководителя;
2) специальное статистическое обследование, примером чего являются проведение переписей населения, социологические исследования, переписи остатков материала и др. наблюдения, которые проводятся, если возникают задачи, для решения которых нет достаточной информации. Они дают дополнительный материал к отчетным данным или с их помощью проверяют отчетные данные.
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
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.
Статистическое исследование (СИ) позволяет получить представление о том или ином явлении, изучить его размер, уровень, выявить закономерности. Предметом СИ могут быть здоровье населения, организация медицинской помощи, факторы внешней среды, влияющие на здоровье и т. д.
При проведении СИ могут быть использованы 2 методических подхода :
1) изучение интенсивности явления в среде, распространенности явления, выявление тенденций состояния здоровья населения – проводятся на генеральных совокупностях или достаточно больших по численности выборочных совокупностях, позволяющих получить интенсивные показатели и обоснованно перенести полученные данные на всю генеральную совокупность
2) проведение строго спланированных исследований по изучению отдельных факторов без выявления интенсивности явления в среде – проводятся, как правило, на небольших по численности совокупностях с целью выявления новых факторов, изучения неизвестных или малоизвестных причинно-следственных связей
Этапы статистического исследования:
1 этап. Составление плана и программы исследования – является подготовительным, на нем определяется цель и задачи исследования, составляется план и программа исследования, разрабатывается программа сводки статистического материала и решаются организационные вопросы.
А) цель и задачи исследования должны быть четко сформулированы; цель определяет основное направление исследования и носит, как правило, не только теоретический, но и практический характер, она формулируется ясно, четко, недвусмысленно; для раскрытия поставленной цели определяются задачи исследования.
Б) необходимо изучить по данной теме литературу.
В) необходимо разработать Организационный план – предусматривает определение 1) места (административно-территориальных границ наблюдения), 2) времени (конкретных сроков осуществления наблюдения, проведения разработки и анализа материала) и 3) субъекта исследования (организаторов, исполнителей, методического и организационного руководства, источников финансирования исследования).
Г) разработка Плана исследования – включает определение:
– объекта исследования (статистической совокупности);
– объема исследования (сплошное, несплошное);
– видов (текущее, единовременное);
– способов сбора статистической информации.
Д) необходимо составить Программу исследования (наблюдения) – включает:
– определение единицы наблюдения;
– перечень вопросов (учетных признаков), подлежащих регистрации в отношении каждой единицы наблюдения
– разработку индивидуального учетного (регистрационного) бланка с перечнем вопросов и признаков, подлежащих учету;
– разработку макетов таблиц, в которые затем вносятся результаты исследования.
На каждую единицу наблюдения заполняется отдельный бланк, он содержит паспортную часть, четко сформулированные, поставленные в определенной последовательности вопросы программы и дату заполнения документа. В качестве учетных бланков могут быть использованы применяемые в практике лечебно-профилактических учреждений учетные медицинские формы.
Источниками получения информации могут служить другие медицинские документы (истории болезни, и индивидуальные карты амбулаторного больного, истории развития ребенка, истории родов), отчетные формы лечебно-профилактических учреждений и др.
Для обеспечения возможности статистической разработки данных из этих документов производят выкопировку сведений на специально разработанные учетные бланки, содержание которых определяется в каждом отдельном случае в соответствии с задачами исследования.
В настоящее время в связи с машинной обработкой результатов наблюдения с использованием ЭВМ вопросы программы могут быть формализованы, Когда вопросы в учетном документе ставятся в виде альтернативы (да, нет), Или предлагаются уже готовые ответы, из которых следует выбрать определенный ответ.
Е) необходимо составить программу сводки полученных данных, которая включает установление принципов группировки, выделение группировочных признаков, Определение комбинаций этих признаков, составление макетов статистических таблиц.
2 этап. Сбор материала (статистическое наблюдение) – – заключается в регистрации отдельных случаев изучаемого явления и характеризующих их учетных признаков в регистрационные бланки. Перед и в ходе выполнения этой работы проводится инструктаж (устный или письменный) исполнителей наблюдения, обеспечение их формами регистрации.
Статистическое наблюдение может быть:
А) по времени :
1) Текущим – явление изучается за какой-то отдельный период времени (неделю, квартал, Год и т. д.) путем повседневной регистрации явления по мере возникновения каждого случая (учет числа родившихся, Умерших, заболевших, Выписанных из стационара). Так учитываются быстро меняющиеся явления.
2) Единовременным – статистические данные собираются на определенный (критический) момент времени (перепись населения, изучение физического развития детей, профилактические осмотры населения). Единовременная регистрация отражает состояние явления на момент изучения, используется для изучения медленно меняющихся явлений.
Выбор вида наблюдения по времени определяется целью и задачами исследования (характеристику госпитализированных больных можно получить в результате текущей регистрации выбывших из стационара – текущее наблюдение или путем однодневной переписи больных, находящихся в стационаре – единовременное наблюдение).
Б) в зависимости от полноты охвата изучаемого явления :
1) Сплошное – изучаются все входящие в состав совокупности единицы наблюдения, т. е. генеральная совокупность. Проводят с целью установления абсолютных размеров явления (общей численности населения, общего количества родившихся или умерших). Применяется и в тех случаях, когда сведения необходимы для оперативной работы (учет инфекционной заболеваемости, нагрузка врачей и др.)
2) Несплошное – изучается лишь часть генеральной совокупности, делится на несколько видов:
1. Монографический метод – дает детальное описание отдельных характерных в каком-либо отношении единиц совокупности и глубокое, всестороннее описание объектов.
2. Метод основного массива – предполагает изучение тех объектов, в которых сосредоточено значительное большинство единиц наблюдения. Недостатком этого метода является то, что остается неохваченной исследованием часть совокупности, хотя и небольшая по размерам, но которая может значительно отличаться от основного массива.
3. Анкетный метод – это сбор статистических данных с помощью специально разработанных анкет, адресованных определенному кругу лиц. Это исследование основано на принципе добровольности, поэтому возврат анкет зачастую бывает неполным. Нередко ответы на поставленные вопросы носят отпечаток субъективности и случайности. Этот метод применяется для получения приблизительной характеристики изучаемого явления.
4. Выборочный метод – самый распространенный метод, сводится к исследованию некоторой специально отобранной части единиц наблюдения для характеристики всей генеральной совокупности. Преимуществом этого метода является получение результатов высокой степени надежности, а также значительно более низкая стоимость. В исследовании занято меньшее число исполнителей, Кроме того он требует меньших затрат времени. В медицинской статистике роль и место выборочного метода особенно велики, поскольку медицинские работники имеют дело обычно только с частью изучаемого явления (изучают группу больных с тем или иным заболеванием, анализируют работу отдельных подразделений).
В) по способу получения сведений в ходе проведения и характеру его осуществления
1. Непосредственное наблюдение (клинический осмотр больных, Проведение лабораторных, Инструментальных исследований, Антропометрические измерения и т. п.)
2. Социологические методы : метод интервью (очный опрос), анкетирование (заочный опрос – анонимный или неанонимный) и др.;
3. Документальное исследование (выкопировка сведений из учетно-отчетных медицинских документов, сведения официальной статистики учреждений и организаций.)
3 этап. Разработка материала, статистическая группировка и сводка – начинается с проверки и уточнения числа наблюдений, Полноты и правильности полученных сведений, Выявлении и устранении ошибок, дубликатов записей и т. д.
Для правильной разработки материала применяется Шифровка первичных учетных документов , Т. е. обозначение каждого признака и его группы знаком – буквенным или цифровым. Шифровка – это технический прием, Облегчающий и ускоряющий разработку материала, Повышающий качество, точность разработки. Шифры – условные обозначения – вырабатываются произвольно. При шифровке диагнозов рекомендуется пользоваться международной номенклатурой и классификацией болезней; при шифровке профессий – словарем профессий.
Преимуществом шифровки является то, что при необходимости после окончания основной разработки можно вернуться к материалу для разработки с целью выяснения новых связей и зависимостей. Зашифрованный учетный материал позволяет сделать это легче и быстрее, Чем незашифрованный. После проверки проводится группировка признаков.
Группировка – расчленение совокупности изучаемых данных на однородные, Типичные группы по наиболее существенным признакам. Группировка может проводиться по качественным и количественным признакам. Выбор группировочного признака зависит от характера изучаемой совокупности и задач исследования.
А) Типологическая группировка производится по качественным (описательным, атрибутивным) признакам (пол, Профессия, группы болезни)
Б) Вариационная группировка (по количественным признакам) проводится на основании числовых размеров признака (возраст, Длительность заболевания, продолжительность лечения и т. д.). Количественная группировка требует решения вопроса о величине группировочного интервала: интервал может быть равным, а в ряде случаев – неравный, даже включать так называемые открытые группы (при группировке по возрасту могут быть определены открытые группы: до 1 года, 50 лет и старше).
При определении числа групп исходят из цели и задач исследования. Необходимо, чтобы группировки могли вскрыть закономерности изучаемого явления. Большое число групп может привести к чрезмерному дроблению материала, ненужной детализации. Малое число групп приводит к затушевыванию характерных черт.
Закончив группировку материала, приступают к Сводке – обобщение единичных случаев, Полученных в результате статистического исследования, в определенные группы, их подсчет и внесение в макеты таблиц.
Сводку статистического материала проводят при помощи статистических таблиц. Таблица, Не заполненная цифрами, Называется Макетом .
Статистические таблицы бывают перечневые, Хронологические, территориальные.
Таблица имеет подлежащее и сказуемое. Статистическое подлежащее обычно размещается по горизонтальным строкам в левой части таблицы и отражает главный, основной признак. Статистическое сказуемое размещается слева направо по вертикальным графам и отражает дополнительные учетные признаки.
Статистические таблицы делятся на:
А) Простые – представлено числовое распределение материала по одному признаку, Составных частей его. Простая таблица содержит обычно простой перечень или итог по всей совокупности изучаемого явления.
Б) Групповые – представлено сочетание двух признаков в связи друг с другом
В) Комбинационные – дается распределение материала по трем и более взаимосвязанным признакам
При составлении таблиц должны соблюдаться определенные требования :
– каждая таблица должна иметь заголовок, отражающий ее содержание;
– внутри таблицы все графы также должны иметь четкие краткие названия;
– при заполнении таблицы все клетки таблицы должны содержать соответствующие числовые данные. Оставшиеся незаполненными из-за отсутствия данной комбинации клетки таблицы прочеркиваются ("-"), а при отсутствии сведений в клетке проставляется "н. с." или "…";
– после заполнения таблицы в нижней горизонтальном ряду и в последнем справа вертикальном столбце подводятся итоги вертикальных граф и горизонтальных строк.
– таблицы должны иметь единую последовательную нумерацию.
В исследованиях, имеющих небольшой объем наблюдений, сводка проводится вручную. Все учетные документы раскладываются на группы в соответствии с шифром признака. Далее проводится подсчет и запись данных в соответствующую клетку таблицы. В настоящее время в проведении сортировки и сводки материала широко используются ЭВМ. Которые позволяют не только отсортировать материал по изучаемым признакам, Но выполнить расчеты показателей.
4 этап. Статистический анализ изучаемого явления, формулировка выводов – ответственный этап исследования, на котором проводится вычисление статистических показателей (частоты, Структуры, Средних размеров изучаемого явления), дается их графическое изображение, Изучается динамика, Тенденции, устанавливаются связи между явлениями. Даются прогнозы и т. д. Анализ предполагает интерпретацию полученных данных, оценку достоверности результатов исследования. В заключение делаются выводы.
5 этап. Литературная обработка и оформление полученных результатов – является заключительным, предполагает окончательное оформление результатов статистического исследования. Результаты могут быть оформлены в виде статьи, отчета, доклада, Диссертации и др. Для каждого вида оформления существуют определенные требования, Которые должны соблюдаться при литературной обработке результатов статистического исследования.
Результаты медико-статистического исследования внедряются в практику здравоохранения. Возможны различные варианты использования результатов исследования: ознакомление с результатами широкой аудитории медицинских и научных работников; подготовка инструктивно-методических документов; оформление рационализаторского предложения и другие
По завершении статистического исследования разрабатываются рекомендации и управленческие решения, проводится внедрение результатов исследования в практику, оценивается эффективность.
В проведении статистического исследования важнейшим элементом является соблюдение строгой последовательности в осуществлении названных этапов.
Государственное общеобразовательное учреждение
Высшего профессионального образования
«Алтайский государственный медицинский университет»
Федерального агентства по здравоохранению и социальному развитию
Кафедра экономики и менеджмента
Контрольная работа
по дисциплине «Медицинская статистика»
на тему: «Этапы статистического исследования»
Выполнил
Проверил:
Барнаул - 2009
Введение…………………………………………………………………………….3
1.1 Статистическое наблюдение……………………………………….........5
1.1.1 Классификация статистического наблюдения по различным признакам……………………………………………………………………………7
1.1.2 Программно-методические вопросы статистического наблюдения………………………………………………………………………....12
2 Сводка и группировка материалов статистического наблюдения. Понятие о статистической сводке, ее задачи и содержание……………………..15
3 Рациональные формы изложения статистического материала…...…….18
3.1 Статистическая таблица и ее элементы……………...…………………18
3.2 Графический метод к изучению коммерческой деятельности…….....19
4 Решение задачи…………………………………………………………….20
Заключение………………………………………………………………………….21
Список использованной литературы………………………………………...……22
Введение
Санитарная (медицинская) статистика изучает вопросы, связанные с медициной, гигиеной, здравоохранением. Она является важной частью социальной гигиены и организации здравоохранения и в то же время составляет одну из отраслей статистики.
В санитарной статистике различают три основных раздела: статистику здоровья населения, статистику здравоохранения и статистику клиническую.
Задачи санитарной статистики:
выявление особенностей состояния здоровья населения и факторов, определяющих его;
изучение данных о сети, деятельности и кадрах ЛПУ, а также данных о результатах лечебно-оздоровительных мероприятий;
применение методов санитарной статистики в экспериментальных, клинических, гигиенических и лабораторных исследованиях.
Материалы санитарной статистики направлены на поиск путей улучшения здоровья населения и совершенствования системы здравоохранения.
Статистика в здравоохранении используется для:
1). В настоящее время развитие углубленных медико-биологических, физических и др. методов исследования, внедрение новой диагностической техники приводит к накоплению числовых данных, характеризующих состояние организма и окружающей среды. Принимая во внимание объем информации об организме можно понять необходимость синтеза данных с использованием статистических методов;
2). Определение норм санитарно-гигиенического характера, расчета доз лекарственных препаратов, определение стандартов физического развития, оценки эффективности применяемых методов профилактики и лечения.
Учетно-оценочные показатели отражают объем или уровень изучаемого явления; аналитические показатели используются для характеристики особенностей развития явления, распространенности в пространстве, соотношения его частей, взаимосвязи с другими явлениями.
Статистическая методология представляет собой совокупность общих правил (принципов) и специальных приемов и методов статистического исследования. Общие правила статистического исследования исходят из положений социально-экономической теории и принципа диалектического метода познания. Они составляют теоретическую базу статистики. Опираясь на теоретическую базу, статистика применяет специфические методы цифрового освещения явления, которые находят свое выражение в трех этапах (стадиях) статистического исследования:
1. Массовое научно-организованное наблюдение, с помощью которого получают первичную информацию об отдельных единицах (факторах) изучаемого явления.
2. Группировка и сводка материала, представляющие собой расчленения всей массы случаев (единиц) на однородные группы и подгруппы, подсчет итогов по каждой группе и подгруппе и оформление полученных результатов в виде статистической таблицы.
3. Обработка статистических показателей, полученных при сводке, и анализ результатов для получения обоснованных выводов о состоянии изучаемого явления и закономерностях его развития. Это и есть понятие науки - Статистика. Предметом статистики, как науки, является изучение количественной стороны массовых общественных явлений в неразрывной связи с их качественной характеристикой. Из этого определения можно выделить три основные черты статистики:
1. исследуется количественная сторона явлений;
2. исследуются массовые общественные явления;
3. дается количественная характеристика массовых явлений на основе изучения качественных параметров.
Статистика предполагает использование совокупности диалектических методов познания. В процессе статистического исследования применяются и специальные методы, изобретенные для лучшего представления статистических совокупностей.
Статистическая совокупность - это масса единиц, объединенных единой качественной основой, но различающихся между собой по ряду варьирующих признаков. Варьирование (изменение) признаков (чаще количественных) может происходить во времени, в пространстве, во взаимном изменении одного признака от другого. Например, размера заработной платы рабочего от количества выпущенной им продукции.
1.1 Статистическое наблюдение
Статистическим наблюдением называется планомерный научно обоснованный сбор данных или сведений о социально-экономических явлениях и процессах. Статистическое наблюдение – начальная стадия экономико-статистического исследования.
1) Статистическое наблюдение должно отвечать следующим требованиям: наблюдаемые явления должны иметь научную или практическую ценность, выражать определенные социально-экономические типы явлений;
2) непосредственный сбор массовых данных должен обеспечить полноту фактов, относящихся к данному вопросу, так как явления находятся в постоянном изменении, развитии. Если отсутствуют полные данные, анализ и выводы могут быть ошибочными;
3) для обеспечения достоверности статданных необходима тщательная и всесторонняя проверка качества собираемых фактов, что является одной из важнейших характеристик статистического наблюдения;
4) научная организация статнаблюдения необходима для того, чтобы создать наилучшие условия для получения объективных материалов.
Стоящие перед менеджером задачи определяют цель наблюдения. Общая цель статнаблюдения состоит в информационном обеспечении управления. цель определяет объект статнаблюдения – совокупность явлений, предметов, охватываемых наблюдением. Объект наблюдения состоит из определенных единиц. Единицей совокупности может выступать человек, факт, предмет, процесс и т.п. Единица наблюдения является первичным элементом объекта статистического наблюдения. Этот элемент является носителем регистрируемых при наблюдении признаков. Единица наблюдения представляет собой элемент совокупности, по которому собираются необходимые данные. Выбор объекта и единиц наблюдения зависит от конкретных условий. Единицы наблюдения обладают множеством различных признаков. Правильность, проявляющаяся не в индивидуальном явлении, а в массе однородных явлений, при обобщении данных статистической совокупности называется статистической закономерностью. Для изучения статистической закономерности фундаментальное значение имеет закон больших чисел. В большом числе наблюдений взаимно погашаются случайные разнонаправленные отклонения. В процессе наблюдения, чтобы зарегистрировать данные, используют наиболее существенные или взаимосвязанные признаки. Четкость при определении единицы наблюдения дает возможность обоснованно определить регистрируемые признаки наблюдения при минимальном количестве признаков, имеющих отношение к изучаемой проблеме, явлению. Уточнение и формирование признаков единицы наблюдения производится на основании следующих общих правил: Эти общие подходы при определении признаков единицы наблюдения дополняются конкретными особенностями изучаемых процессов.
Единицу наблюдения не следует путать с отчетной единицей. Отчетной является такая единица, от которой получают в условном порядке отчетные данные по утвержденным формам. Если наблюдение проводится путем представления отчетности, то отчетная единица, в основном, может совпадать с единицей наблюдения. Отчетная единица называется также информирующей. Она может не совпадать с единицей наблюдения.
После определения объекта исследователь должен выделить границы, определяющие изучаемую совокупность, явление. Для ограничения объекта устанавливаются конкретные значения или пределы признаков. Такие количественные ограничения признаков называются цензом. Это ряд признаков, количественное значение которых при проведении статистического наблюдения служит основанием для учета (или неотнесения) единицы в изучаемой совокупности.
Момент или период наблюдения – это время, по состоянию на которое регистрируются данные. Момент наблюдения устанавливается в соответствии с целью, особенностями явления. На практике его называют также критическим моментом. Некоторые явления, процессы имеют сезонные или другие циклические компоненты.
1.1.1 Классификация статистического наблюдения по различным признакам
Статистическое наблюдение подразделяется:
1) по виду наблюдений на 2 группы:
По охвату единиц совокупности на сплошное и несплошное;