النظرية العامة للإحصاء: ملاحظات المحاضرات (N.V.

الإحصاء هو علم اجتماعي يدرس الجانب الكمي للظواهر والعمليات الاجتماعية والاقتصادية الجماعية المحددة نوعياً، وبنيتها وتوزيعها، وموقعها في المكان، وحركتها في الزمن، ويحدد التبعيات والاتجاهات والأنماط الكمية الحالية، وفي ظروف محددة للمكان والزمان. وقت.

تشمل الإحصائيات:

    النظرية العامة للإحصاء

    الإحصاء الاقتصادي وفروعه

    الإحصاءات الاجتماعية والديموغرافية وفروعها.

ترتبط الإحصاء بالتاريخ وعلم الاجتماع والرياضيات والاقتصاد.

موضوع الدراسة هو المجتمع.

تعني كلمة "الحالة" المترجمة من اللاتينية حالة معينة من الأمور. تم استخدام مصطلح "الإحصاء" لأول مرة من قبل العالم الألماني ج. آخنوال في عام 1749، في كتابه عن الحكومة.

في القرن الثامن عشر، ظهرت المدرسة البسيطة والأرضية للحساب السياسي.

القرن التاسع عشر - المدرسة الإحصائية والرياضية كيتل، بيرسون، جالتون.

المدرسة الوصفية الروسية في القرن الثامن عشر كيريلوف، لومونوسوف، تشولكوف. أثر راديشيف وهيرزين على تطور الفكر الإحصائي. قدم تشيبيشيف وماركوف مساهمات عظيمة

الإحصاء هو أداة للمعرفة.

هناك 4 مفاهيم للإحصاء:

    مجموعة من التخصصات التعليمية التي لها خصوصيات معينة وتدرس الجوانب الكمية للظواهر والعمليات الجماعية.

    فرع النشاط العملي المحاسبة الإحصائية الذي تقوم به ROSSTAT.

    مجموعة من المعلومات الرقمية - البيانات الإحصائية المنشورة في مجموعات وأدلة تقارير المؤسسات.

    الأساليب الإحصائية المستخدمة لدراسة الظواهر والعمليات الاجتماعية والاقتصادية.

ميزات الإحصائيات:

1) يتم الإبلاغ عن البيانات الإحصائية من الناحية الكمية؛

2) يهتم علم الإحصاء بالاستنتاجات المستخلصة من تحليل البيانات الرقمية المجمعة والمعالجة؛

3) تنعكس حالة الظاهرة قيد الدراسة في مرحلة معينة من تطورها في ظروف محددة من المكان والزمان من خلال البيانات الإحصائية.

    موضوع الإحصاء.

إحصائيات- العلوم الاجتماعية، التي تدرس الجانب الكمي للظواهر والعمليات الاجتماعية والاقتصادية الجماعية المحددة نوعيًا، وبنيتها وتوزيعها، وموقعها في الفضاء، وحركتها في الزمن، وتحدد التبعيات والاتجاهات والأنماط الكمية الحالية، وفي ظروف محددة من المكان والزمان .

موضوع الإحصاء– الأبعاد والعلاقات الكمية للظواهر الاجتماعية والاقتصادية المحددة نوعياً وأنماط ارتباطها وتطورها في ظروف محددة من المكان والزمان.

كائن الإحصائيات- مجتمع

يسمى موضوع البحث الإحصائي في الإحصاء بالسكان الإحصائيين.

السكان الإحصائي- هذه مجموعة من الوحدات التي لها كتلة وتجانس وسلامة معينة وترابط حالة الوحدات الفردية ووجود التباين.

موضوع الإحصاء هو دراسة الظواهر الاجتماعية وديناميكيات واتجاهات تطورها. بمساعدة المؤشرات الإحصائية، تحدد الإحصائيات الجانب الكمي لظاهرة اجتماعية، وتلاحظ أنماط الانتقال من الكمية إلى الجودة باستخدام مثال ظاهرة اجتماعية معينة. وبناء على الملاحظات المقدمة، تقوم الإحصائيات بتحليل البيانات التي تم الحصول عليها في ظروف محددة من المكان والزمان.

يتناول الإحصاء دراسة الظواهر والعمليات الاجتماعية والاقتصادية المنتشرة بطبيعتها، كما يدرس العوامل العديدة التي تحددها.

لاستخلاص وتأكيد قوانينها النظرية، تستخدم معظم العلوم الاجتماعية الإحصائيات.

    المفاهيم الأساسية للمنهجية الإحصائية

من الصعب حاليًا تسمية علم لا يدرس العمليات الجماعية لمنطقة معينة. في معرفة أي ظواهر جماعية من نوع معين (أي أي علم)، يتم استخدام الأحكام العامة للإحصاء كعلم: يتم تجميع البيانات المتعلقة بمجموعة متنوعة من الكائنات (العناصر) للظاهرة قيد الدراسة، ويتم وصف هذه النتائج (ملخصة) باستخدام مجموعة من الخصائص (المؤشرات) المحددة في متطلبات الامتثال (الشروط، القواعد) التي طورتها الإحصائيات. عند تطبيقها على مجالات مختلفة من الظواهر، تأخذ الطريقة الإحصائية في الاعتبار خصائصها. تشكل التقنيات المحددة التي تدرس بها الإحصائيات الظواهر الجماعية منهجية إحصائية (أو طريقة للإحصاء).

المنهجية الإحصائية– نظام من التقنيات والأساليب والأساليب التي تهدف إلى دراسة الأنماط الكمية التي تتجلى في بنية وديناميكيات وعلاقات الظواهر الاجتماعية والاقتصادية.

البحوث الإحصائية

معلومات إحصائية

ثلاث مراحل:

    المراقبة الإحصائية

الملاحظة الإحصائية

    ملخص وتجميع نتائج المراقبة؛

ملخص

التجميع

يتم عرض نتائج الملخص الإحصائي والتجميع في شكل جداول إحصائية.

الجدول الإحصائي

    تحليل المؤشرات العامة التي تم الحصول عليها.

التحليل الإحصائي هو المرحلة الأخيرة من البحث الإحصائي. في هذه العملية، يتم استكشاف بنية وديناميكيات وعلاقات الظواهر والعمليات الاجتماعية. تتميز المراحل الرئيسية التالية للتحليل:

    بيان الحقائق وتقييمها؛

    تحديد السمات المميزة وأسباب الظاهرة؛

    مقارنة ظاهرة ما بظواهر أخرى؛

    صياغة الفرضيات والاستنتاجات والافتراضات.

    الاختبار الإحصائي للفرضيات المقترحة باستخدام مؤشرات إحصائية خاصة.

    مفهوم المؤشر الإحصائي

المؤشر الإحصائي

يتم تصنيف المؤشرات الإحصائية حسب:

درجة التغطية السكانية:

        فرد، يميز كائنًا واحدًا أو وحدة واحدة من السكان.

        ملخص، قم بوصف مجموعة من السكان أو جميع السكان ككل.

        • يتم الحصول على المؤشرات الحجمية عن طريق إضافة قيمة خاصية الوحدات الفردية من السكان.

          يتم تحديد المؤشرات المقدرة باستخدام صيغ مختلفة.

نموذج التعبير:

    المؤشرات المطلقة- تعكس هذه المؤشرات الأبعاد المادية للعمليات والظواهر التي تدرسها الإحصائيات، وهي كتلتها، ومساحتها، وحجمها، ومداها، وخصائصها الزمنية، كما يمكن أن تمثل حجم السكان، أي عدد الوحدات المكونة له.

الإحصائيات المطلقة تسمى دائمًا أرقامًا.

اعتمادًا على الجوهر الاجتماعي والاقتصادي للظواهر قيد الدراسة

تتميز الخصائص الفيزيائية:

    وحدات القياس الطبيعية: طن، كيلوغرام، متر مربع، مكعب وبسيط، كيلومتر، ميل، لتر، برميل، قطع.

    وحدات قياس التكلفة، مما يسمح بإجراء تقييم نقدي للأشياء والظواهر الاجتماعية والاقتصادية.

    وحدات قياس العمل، مما يجعل من الممكن مراعاة كل من إجمالي تكاليف العمالة في المؤسسة وكثافة العمالة في العمليات الفردية للعملية التكنولوجية، بما في ذلك أيام العمل وساعات العمل.

    المؤشرات النسبية - تمثل نتيجة قسمة مؤشر مطلق على آخر وتعبر عن العلاقة بين الخصائص الكمية للعمليات والظواهر الاجتماعية والاقتصادية.

الحالية أو المقارنةوالقاسم هو قاعدة المقارنة.

    المتوسطات

    الغرض من المؤشرات الإحصائية وتطبيقها

المؤشر الإحصائي- يمثل خاصية كمية للظواهر والعمليات الاجتماعية والاقتصادية في ظروف اليقين النوعي.

يحتوي كل مؤشر إحصائي على محتوى اجتماعي واقتصادي نوعي ومنهجية قياس مرتبطة به. يحتوي المؤشر الإحصائي أيضًا على شكل إحصائي أو آخر (هيكل). يمكن للمؤشر أن يعبر عن العدد الإجمالي للوحدات في عدد السكان، والمجموع الإجمالي لقيم الخاصية الكمية لهذه الوحدات، ومتوسط ​​قيمة الخاصية، وقيمة خاصية معينة بالنسبة لقيمة أخرى، إلخ.

الوظيفة الرئيسية للمؤشرات الإحصائية المحددة وأنظمتها هي وظيفة المعلومات المعرفية. وبدون معلومات إحصائية، من المستحيل معرفة أنماط الظواهر الجماعية الطبيعية والاجتماعية والتنبؤ بها، وبالتالي تنظيمها أو إدارتها المباشرة، سواء كان ذلك على مستوى مؤسسة فردية أو فلاح أو مدينة أو منطقة، على مستوى الدولة أو بين الولايات. .. شرط استيفاء المؤشرات الإحصائية لمعلوماتها ووظيفتها المعرفية هو تبريرها العلمي ودقتها وموثوقيتها بدرجة كافية، فضلا عن تحديدها الكمي في الوقت المناسب.

    أنواع المؤشرات الإحصائية.

المؤشر الإحصائي- يمثل خاصية كمية للظواهر والعمليات الاجتماعية والاقتصادية في ظروف اليقين النوعي.

تنقسم المؤشرات المستخدمة لدراسة الممارسة والعلوم الإحصائية إلى مجموعات حسب المعايير التالية:

1) وفقا لجوهر الظواهر المدروسة، فهي حجمية ونوعية؛

2) حسب درجة تجميع الظواهر - فهي فردية ومعممة؛

3) اعتمادا على طبيعة الظواهر المدروسة - الفاصلة والحظية؛

4) اعتمادا على التعريف المكاني، يتم تمييز المؤشرات: الفيدرالية والإقليمية والمحلية؛

5) اعتمادا على خصائص كائنات محددة وشكل التعبيرات، تنقسم المؤشرات الإحصائية إلى نسبية ومطلقة ومتوسطة.

يتكون نظام المؤشرات الإحصائية من مجموعة من المؤشرات المترابطة التي لها هيكل أحادي المستوى أو متعدد المستويات. يهدف نظام المؤشرات الإحصائية إلى حل مشكلة محددة.

المؤشرات الإحصائية لها جوانب كمية ونوعية مترابطة. ينعكس الجانب النوعي للمؤشر الإحصائي في محتواه، بغض النظر عن الحجم المحدد للسمة. الجانب الكمي للمؤشر هو قيمته العددية.

هناك عدد من الوظائف التي تؤديها المؤشرات الإحصائية في المقام الأول وهي الوظائف المعرفية والإدارية (الرقابية والتنظيمية) والتحفيزية.

تميز المؤشرات الإحصائية في الوظيفة المعرفية حالة وتطور الظواهر قيد الدراسة، واتجاه وشدة تطور العمليات التي تحدث في المجتمع. مؤشرات موجزة– هذا هو الأساس لتحليل والتنبؤ بالتنمية الاجتماعية والاقتصادية للمناطق الفردية والمناطق والبلد ككل. يساعد الجانب الكمي للظواهر على تحليل الجانب النوعي للكائن ويتغلغل في جوهره.

    ثلاث مراحل للبحث الإحصائي.

البحوث الإحصائية– عملية جمع ومعالجة وتحليل المعلومات الإحصائية.

معلومات إحصائية– المواد الإحصائية الأولية حول الظواهر الاجتماعية والاقتصادية، التي تشكلت في عملية المراقبة الإحصائية، والتي تخضع للتنظيم والتحليل والتعميم.

يتكون البحث الإحصائي من ثلاث مراحل:

1) الملاحظة الإحصائية.

2) ملخص وتجميع نتائج المراقبة.

3) تحليل المؤشرات العامة التي تم الحصول عليها.

    الملاحظة الإحصائية- المراقبة الجماعية والمنهجية والمنظمة علميا لظواهر الحياة الاجتماعية والاقتصادية، والتي تتمثل في تسجيل الخصائص المختارة لكل وحدة من السكان.

الملاحظة الإحصائية – يتم إنشاء البيانات الإحصائية الأولية، أو المعلومات الإحصائية الأولية، والتي تعتبر أساس البحث الإحصائي. إذا حدث خطأ أثناء جمع البيانات الإحصائية الأولية أو تبين أن المادة ذات نوعية رديئة، فإن ذلك سيؤثر على صحة وموثوقية الاستنتاجات النظرية والعملية؛

    ملخص البيانات وتجميعها - في هذه المرحلة، يتم تقسيم السكان على أساس الاختلافات ودمجهم على أساس أوجه التشابه، ويتم حساب المؤشرات الإجمالية للمجموعات ككل. باستخدام طريقة التجميع، يتم تقسيم الظواهر قيد الدراسة إلى أنواع ومجموعات ومجموعات فرعية، اعتمادا على خصائصها الأساسية. تتيح طريقة التجميع إمكانية الحد من المجموعات السكانية المتجانسة نوعيًا في جوانب مهمة، وهو ما يعد بمثابة شرط أساسي لتحديد وتطبيق مؤشرات التعميم؛

ملخص- هذا عبارة عن مجموعة معقدة من العمليات المتسلسلة لتعميم حقائق فردية محددة تشكل مجموعة من أجل تحديد السمات والأنماط النموذجية المتأصلة في الظاهرة قيد الدراسة ككل.

التجميع- تقسيم وحدات المجتمع المدروس إلى مجموعات متجانسة حسب خصائص معينة ضرورية لهم.

    معالجة وتحليل البيانات الواردة وتحديد الأنماط. في هذه المرحلة، وبمساعدة المؤشرات العامة، يتم حساب القيم النسبية والمتوسطة، ويتم إعطاء تقييم موجز لتباين الخصائص، ويتم تمييز ديناميكيات الظواهر، ويتم استخدام المؤشرات والميزانيات العمومية، ويتم حساب المؤشرات التي تميز قرب الروابط في التغيرات في الخصائص. ولغرض العرض الأكثر عقلانية وبصرية للمواد الرقمية، يتم تقديمها في شكل جداول ورسوم بيانية.

    هيكل العلوم الإحصائية

يتضمن هيكل العلوم الإحصائية ما يلي:

النظرية العامة للإحصاء

النظرية العامة للإحصاء – هو علم المبادئ والأساليب الأكثر عمومية للبحث الإحصائي للظواهر والعمليات الاجتماعية والاقتصادية الجماعية. ويحدد نظام مفاهيم وفئات العلوم الإحصائية، ويضع الأسس العلمية لأساليب جمع وتلخيص وتحليل البيانات الإحصائية، ويضع شروط تطبيق هذه الأساليب. كونها الأساس المنهجي للإحصاءات الاقتصادية والاجتماعية والديموغرافية، وكذلك جميع إحصاءات الصناعة، فإن النظرية العامة للإحصاء تخلق أساسًا علميًا لتطبيق طرق التحليل الإحصائية على أهداف بحثية محددة.

الإحصاءات الاقتصادية

الإحصاءات الاقتصادية يشارك في دراسة شاملة للظواهر والعمليات الاقتصادية التي تحدث على المستوى الكلي، أي. في اقتصاد البلاد ككل وعلى مستوى المناطق الكبيرة. يكشف عن جوهر وطرق الحساب والتحليل مؤشرات الاقتصاد الكلي (الاصطناعية). وصف حالة الاقتصاد الوطني؛ حجم ومستوى ووتيرة تطورها ؛ هيكل ونسب وعلاقات الصناعات؛ ملامح موقع القوى المنتجة. توافر وتكوين المواد والعمالة والموارد المالية والمستوى المحقق لاستخدامها. تشمل مؤشرات الاقتصاد الكلي مؤشرات مثل إجمالي الثروة الوطنية(فنب)، الناتج المحلي الإجمالي(الناتج المحلي الإجمالي)، الربح الإجمالي للاقتصاد(في بي) و الدخل القومي الإجمالي(فند)، الناتج القومي الإجمالي(فنب)، الخ.

يتم تحديد جميع مؤشرات الاقتصاد الكلي على أساس أنظمة الحسابات القومية (نظام الحسابات القومية). هو نظام من المؤشرات الإحصائية المترابطة المقابلة لاقتصاد السوق الوطني، والمبنية على شكل مجموعة معينة من الحسابات والموازنات التي تميز نتائج النشاط الاقتصادي وبنية الاقتصاد وأهم علاقات روابطه. وبما أنه متسق مع المنهجية القياسية لبناء نظام الحسابات القومية التي اعتمدتها الأمم المتحدة والاتحاد الأوروبي، فإن نظام الحسابات القومية الروسي يسمح بإجراء تحليل متعمق للاقتصاد الوطني في مجموعة متنوعة من المجالات وفقا للمعايير الإحصائية الدولية.

الإحصاءات الاجتماعية والديموغرافية

الإحصاءات الاجتماعية والديموغرافية يشكل ويحلل نظام المؤشرات للحصول على وصف شامل لنمط حياة السكان والجوانب الاجتماعية المختلفة للمجتمع. ويدرس حجم وتكوين السكان (حسب العمر والجنس والجنسية، وما إلى ذلك)، وهيكل الأسر والأسر، ودخل ونفقات السكان، والعمالة والبطالة، ومستوى ونوعية الحياة، واستهلاك السلع المادية و الخدمات حسب السكان وحالة الرعاية الصحية والتعليم والثقافة ومعدل الجريمة وما إلى ذلك.

الصناعة والإحصائيات الخاصة. في الإحصاءات القطاعية للصناعات الكبيرة، تتميز القطاعات الفرعية، على سبيل المثال، في الإحصاءات الصناعية - إحصاءات الهندسة الميكانيكية والمعادن والكيمياء وما إلى ذلك، في الإحصاءات السكانية - إحصاءات حجم السكان وتكوينهم، وإحصاءات الإحصاءات الحيوية والهجرة.

في إحصائيين الصناعة يتم تناول جوهر وطرق حساب المؤشرات التي تميز حالة وديناميكيات تنمية القطاع المقابل من الاقتصاد أو المجال الاجتماعي.

يتم تشكيل جميع إحصاءات الصناعة على أساس مؤشرات الإحصاءات الاقتصادية أو الاجتماعية والديموغرافية، وذلك باستخدام الأساليب والتقنيات المتقدمة في النظرية العامة للإحصاء. وفي الوقت نفسه، يساهم تطوير كل إحصاءات قطاعية في تحسين العلوم الإحصائية ككل.

كل مكون من مكونات العلوم الإحصائية له موضوع الدراسة الخاص به، ويستخدم نظامًا محددًا للمؤشرات، ويطور قواعد وطرق لحسابها وتطبيقها في مختلف مجالات النشاط الاقتصادي والمجال الاجتماعي.

هناك علاقة وثيقة وترابط بين العلوم الإحصائية والممارسة الإحصائية. يتم تطبيق المبادئ النظرية للعلوم الإحصائية في الممارسة العملية لحل مشاكل إحصائية محددة. وبدوره فإن العلم، باستخدام هذه الممارسات، يعمم تجربة العمل العملي، ويستمد منها أفكارا وأحكاما جديدة، ويحسن أساليب إجراء البحوث الإحصائية.

    مفهوم الملاحظة الإحصائية وأهدافها .

المرحلة الأولى من الدراسة هي الملاحظة الإحصائية.

إنه يمثلالمراقبة الجماعية والمنهجية والمنظمة علميًا لظواهر الحياة الاجتماعية والاقتصادية، والتي تتكون من تسجيل خصائص مختارة في كل وحدة من السكان.

تتكون المراقبة الإحصائية من تسجيل خصائص مختارة لكل وحدة من السكان. ويجب أن تكون ضخمة ومنهجية وتنفذ وفق برنامج متطور على أساس علمي.

هناك مراحل للملاحظة الإحصائية:

    إعداد المراقبة؛

    إجراء جمع البيانات على نطاق واسع؛

    مراقبة وجودة المعلومات الواردة

كائن المراقبة

وحدة المراقبة

وحدة التقارير

برنامج المراقبة

الخطة التنظيمية للمراقبة- هذه وثيقة تسجل جميع الأنشطة التنظيمية الأكثر أهمية والتي يعد تنفيذها ضروريًا للتنفيذ الناجح للمراقبة.

مجموعة أدوات المراقبة– مجموعة من الوثائق المستخدمة أثناء المراقبة.

أشكال المراقبة الإحصائية

التقارير,

ملاحظة خاصة

السجلات.

الغرض من المراقبة

    برنامج وتنظيم المراقبة الإحصائية

الملاحظة الإحصائية- المراقبة الجماعية والمنهجية والمنظمة علميا لظواهر الحياة الاجتماعية والاقتصادية، والتي تتمثل في تسجيل الخصائص المختارة لكل وحدة من السكان.

الغرض من المراقبة– الحصول على معلومات موثوقة لتحديد أنماط تطور الظواهر والعمليات.

كائن المراقبة- مجموعة من الظواهر والعمليات الاجتماعية التي تخضع للملاحظة.

وحدة المراقبة- عنصر من كائن يحمل الخصائص الخاضعة للتسجيل.

وحدة التقارير– هذا هو الموضوع الذي تأتي منه البيانات الخاصة بوحدة المراقبة.

مراحل المراقبة الإحصائية:

    إعداد المراقبة؛ تحديد أهداف وأشياء المراقبة، والعلامات المراد تسجيلها، وتطوير وثائق جمع البيانات، وتحديد طرق ووسائل الحصول على البيانات، واختيار الموظفين وتدريبهم؛

    وضع جدول عمل لإعداد وإجراء المراقبة الإحصائية؛ تتم معالجة المواد التي سيتم استخدامها في المراقبة الإحصائية

    يعد إجراء جمع البيانات الجماعية أهم مرحلة في إجراء المراقبة الإحصائية وتجميع المعلومات الإحصائية

برنامج المراقبةمراقبة وجودة المعلومات الواردة. يتم في هذه المرحلة مراقبة بيانات الملاحظة الإحصائية، وتقديم الاستنتاجات والمقترحات بشأن الملاحظة الإحصائية التي تم إجراؤها.

- هذه قائمة بالمؤشرات المطلوب تسجيلها.يجب أن يحتوي برنامج المراقبة الإحصائية

قائمة الخصائص التي ستميز الوحدات الفردية من السكان.متطلبات البرنامج:

يجب أن تكون العلامات مهمة، ويجب أن يتضمن البرنامج فقط تلك الأسئلة التي يمكن تقديم إجابات صادقة وموثوقة لها؛ يجب أن تكون الأسئلة دقيقة وغير غامضة؛ توافر الأسئلة للتحقق. تسلسل معين من الأسئلة؛ وجود أسئلة مفتوحة / مغلقة.هناك خطة المراقبة التنظيمية

    - هذه وثيقة تسجل جميع الأنشطة التنظيمية الأكثر أهمية والتي يعد تنفيذها ضروريًا للتنفيذ الناجح للمراقبة. تصنيف الملاحظة الإحصائية.12. الملاحظة الإحصائية المستمرة وغير المستمرة.

الملاحظة الإحصائية- المراقبة الجماعية والمنهجية والمنظمة علميا لظواهر الحياة الاجتماعية والاقتصادية، والتي تتمثل في تسجيل الخصائص المختارة لكل وحدة من السكان.

13. مسح الجسم الرئيسي والملاحظة الانتقائية والفردية. 14. فن التصنيف. الملاحظات حسب الوقت.

15. فن التصنيف. الملاحظات بناء على مصادر المعلومات.

    أنواع الملاحظة الإحصائية

    يتم تصنيفها غالبًا وفقًا للمعايير الثلاثة التالية:

    أ) تغطية المراقبة للوحدات السكانية الخاضعة للبحث الإحصائي؛

    مستمر (يتم فحص جميع الوحدات بالكامل)

    المونوغرافيا هي وصف للوحدات الفردية من السكان لدراستها المتعمقة، والتي لا يمكن أن تكون فعالة جدًا مع الملاحظة الجماعية.

يتم إجراء المراقبة الفردية من أجل تحديد اتجاهات التنمية ودراسة ونشر أفضل ممارسات المزارع أو المؤسسات.

    ب) المراقبة المنهجية.

    مستمر (تسجيل)

    متقطع

    دوري (حسب الحاجة)

مرة واحدة (تعداد المساكن)

    ج) مصدر المعلومات الذي على أساسه يتم تحديد الوقائع التي سيتم تسجيلها أثناء عملية المراقبة.

    مباشر (يثبت المسجلون بأنفسهم الواقعة المراد تسجيلها بالقياس والوزن والعد)

    موثقة (بناء على استخدام المستندات المحاسبية كمصدر للمعلومات)

    المسح (يتم الحصول على المعلومات من كلمات المستجيب. يستخدم للحصول على معلومات حول الظواهر والعمليات التي لا يمكن ملاحظتها بشكل مباشر)

    التسجيل الذاتي

    طريقة المظهر

    طريقة المراسلة

استبيان

    د) حسب النموذج:التقارير الإحصائية

    - هذا شكل من أشكال تنظيم المراقبة الإحصائية لأنشطة المؤسسات والمنظمات، والتي بموجبها تتلقى هيئات الإحصاء الحكومية معلومات في شكل وثائق إبلاغ موقعة من الأشخاص المسؤولين عن دقة المعلومات.مراقبة منظمة خصيصا

    هو جمع المعلومات من خلال التعدادات والمسوح لمرة واحدة.يسجل

هو شكل من أشكال المراقبة الإحصائية المستمرة للعمليات طويلة المدى التي لها بداية ثابتة ومرحلة تطور ونهاية ثابتة. هذا نظام يراقب باستمرار حالة وحدات المراقبة ويقيم تأثير العوامل المختلفة على المؤشرات التي تتم دراستها. وتتميز كل وحدة في السجل بمجموعة من المؤشرات. ويظل بعضها دون تغيير طوال فترة المراقبة، والبعض الآخر، الذي لا يُعرف تواتره، يتم تحديثه مع تغيره.

كل ملاحظة معرضة للخطأ.أخطاء الملاحظة

    – الأخطاء التي تظهر أثناء عملية الملاحظة:أخطاء التسجيل

    - جميع الأخطاء التي تنشأ أثناء المراقبة المستمرة.أخطاء عشوائية

    – وهي الأخطاء التي تحدث عند ملء النماذج، والتحفظ في الإجابات، والغموض في السؤال، وبالتالي في الإجابة، وما إلى ذلك.:

    أخطاء منهجية الأخطاء المتعمدة

    (واعي) يتم الحصول عليها نتيجة أنه عند معرفة الحالة الفعلية (القيمة) للسمة، يتم الإبلاغ عن بيانات غير صحيحة عمدا. أخطاء ناجمة عن أسباب عشوائية: على سبيل المثال، أدوات قياس غير صحيحة، عدم انتباه المسجلات، إلخ.

    أخطاء التمثيل -تنشأ نتيجة لحقيقة أن تكوين جزء الظاهرة الجماعية المحدد للمسح لا يعكس بشكل كامل ميزات وجوهر جميع السكان الذين تتم دراستهم.

مراقبة جودة المواد:

    منطقي –التحقق من اتساق البيانات الواردة مع بعضها البعض أو مقارنتها بالفترات السابقة.

    الحساب –التحقق الحسابي من المؤشرات النهائية والمحسوبة.

مراقبة الاكتمال- هذا هو التحقق من مدى تغطية الكائن بالكامل بالملاحظة، وبعبارة أخرى، ما إذا كانت المعلومات قد تم جمعها حول جميع وحدات المراقبة.

    الإبلاغ باعتباره أهم نوع من الفن. الملاحظات.

تصنيف التقارير الإحصائية.

تتم المراقبة الإحصائية في شكلين:

1) من خلال تقديم التقارير؛

2) عن طريق إجراء إحصائيات منظمة خصيصا. الملاحظات.إعداد التقارير

هو شكل منظم من أشكال المراقبة الإحصائية يتم من خلاله تلقي المعلومات في شكل تقارير إلزامية ضمن مواعيد نهائية معينة وفي نماذج معتمدة. يعتمد إعداد التقارير كشكل من أشكال المراقبة الإحصائية على المحاسبة الأولية وهو تعميمها.المحاسبة الأولية

هو تسجيل للحقائق المختلفة (الأحداث، والعمليات، وما إلى ذلك) التي يتم إنتاجها فور حدوثها، وكقاعدة عامة، في وثيقة أولية.

تتولى إدارة التقارير الإحصائية وتنظيمها هيئات الإحصاء الحكومية. تتم الموافقة على جميع أشكال التقارير الإحصائية من قبل الهيئات الإحصائية الحكومية. يعتبر تقديم التقارير عن النماذج غير المعتمدة انتهاكًا لقواعد الإبلاغ، ويتحمل رؤساء المؤسسات والإدارات المسؤولية عنه.

قائمة التقارير هي قائمة نماذج التقارير مع بيان أهم تفاصيلها.برنامج التقارير

- نظام مؤشرات أداء مؤسسة تجارية.التقارير العامة

- هذا هو التقرير الذي يحتوي على نفس البيانات لقطاع معين من الاقتصاد الوطني وللمؤسسات (المؤسسات، إلخ) للاقتصاد الوطني بأكمله. فيالتقارير المتخصصة

يحتوي على مؤشرات محددة للصناعات الفردية والزراعة وما إلى ذلك. واستنادا إلى الفترة الزمنية التي يتم فيها تقديم التقارير ومدتها، يتم التمييز بين التقارير الحالية والسنوية. إذا تم تقديم المعلومات للسنة، فسيتم استدعاء مثل هذا التقريريُطلق على التقارير جميع الفترات الأخرى خلال أقل من عام، على التوالي، ربع سنوي، شهري، أسبوعي، وما إلى ذلك حاضِر.

وفقا لطريقة العرض، يتم تمييز التقارير عاجل،عندما يتم إرسال جميع المعلومات عن طريق المبرقة والتلغراف و بريدي

في الممارسة التجارية يتم تقسيم التقاريرل:

1) على الصعيد الوطني - يتم توفيره لكل من المنظمة العليا والهيئات الحكومية ذات الصلة. إحصائيات؛

2) داخل الإدارة - والذي يتم تقديمه فقط إلى السلطات التجارية العليا؛

3) الحالية - المقدمة خلال العام.

4) السنوي - الأكثر اكتمالا من حيث تكوين المؤشرات المعروضة.

    التجميع.

المفهوم والتطبيق.

التجميع- تقسيم وحدات المجتمع المدروس إلى مجموعات متجانسة حسب خصائص معينة ضرورية لهم.

الطريقة الأكثر شيوعًا لمعالجة وتحليل المعلومات الإحصائية الأولية هي التجميع.

    وظائف التجميع:

    تحديد أنواع الظواهر الاجتماعية والاقتصادية؛

    دراسة الهيكل والتغيرات الهيكلية التي تحدث في الظواهر الاجتماعية والاقتصادية؛

تحليل العلاقات بين الظواهر.

أنواع التجميع:التجميع النموذجي

- هذا هو تقسيم السكان غير المتجانسين نوعياً إلى مجموعات منفصلة متجانسة نوعياً وتحديد الأنواع الاقتصادية للظواهر على هذا الأساس.التجمع الهيكلي

- يتم التعرف على أنماط توزيع وحدات السكان المتجانسين حسب القيم المتفاوتة للدراسة

لافتة.التجمع التحليلي هي دراسة العلاقات بين الخصائص المختلفة داخل مجتمع متجانس. في هذه الحالة، ستكون إحدى الخاصيتين فعالة، والأخرى (الأخرى) ستكون عاملية.مضروب تسمى العلامات التي تؤثر على التغيير في النتائج.فعال

تسمى الخصائص التي تتغير تحت تأثير العوامل . وهناك نوع من التجمع الهيكلي هو.

سلسلة التوزيع

    مراحل بناء المجموعة:

اختيار خاصية التجميع، أي الصفة التي بها

    يتم دمج وحدات السكان قيد الدراسة في مجموعات.

تحديد عدد المجموعات وحجم الفاصل الزمني

(عدد n من المجموعات، نطاق التباين R، حجم الفاصل الزمني، عدد N من وحدات المجتمع) ص = س الأعلى -x

دقيقة

    ن = 1 + 3.322 –سجل ن

    وضع قائمة بالمؤشرات التي ينبغي أن تتميز بها

    إنشاء تخطيط جدول بناءً على نتائج التجميع

حساب المؤشرات المطلقة والمتوسطة والنسبية وملء الجداول ورسم الرسوم البيانية.حسب عدد العلامات

    التجمعات:

    بسيطة (سمة واحدة)

    مولع بالتركيب

متعدد الأبعادالتجمع الثانوي

طرق التجميع الثانوية:

    تغيير الفترات الأولية

    إعادة تجميع الأعمال

التصنيف –

أنواع التصنيف:

    أنواع المجموعات.

تهدف المجموعات الإحصائية إلى الأغراض التالية:

    تحديد المجموعات السكانية المتجانسة نوعياً؛

    دراسة التركيبة السكانية

    بحث التبعيات الموجودة

يتوافق كل هدف من هذه الأهداف مع نوع خاص من التجميع:

    النموذجي هو تقسيم السكان إلى مجموعات متجانسة في الجودة وظروف التنمية (يحل مشكلة تحديد وتوصيف الأنواع الاجتماعية والاقتصادية). هناك طريقتان لتشكيل مجموعات نمطية:

طريقة التقسيم المتسلسل، والتي تتمثل في تكوين مجموعات، جميع كائناتها لها نفس قيم خصائص التصنيف (أولاً تقسيم جميع السكان وفقًا لخاصية واحدة، ثم الحصول على أجزاء باستخدام صفة أخرى، وما إلى ذلك)

إحدى طرق التصنيف متعدد الأبعاد، عندما تكون الكائنات التي تشكل مجموعات يمكن أن يكون لها قيم مختلفة لخصائص التصنيف (يتم تشكيل المجموعات بناءً على تقارب الكائنات في وقت واحد وفقًا لعدد كبير من الخصائص، فقد أصبحت مستخدمة على نطاق واسع مع تطور طرق التعرف على الأنماط وظهور الكمبيوتر)

    الهيكلية – تستخدم لدراسة بنية السكان وخصائص بنيتهم ​​والتحولات الهيكلية.

    يتم بناء التجمعات الهيكلية إما على أساس تجميع تصنيفي تم إجراؤه مسبقًا، أو على أساس البيانات الأولية

تحليلي (مضروب) - مصمم لإقامة علاقة وثيقة بين الخصائص المتفاعلة - المضروب والناتج. فهو يسمح لك بتحديد وجود واتجاه الاتصال، وكذلك قياس مدى قربه وقوته. ولذلك، فإن خاصية العامل المحددة على أساس تحليل الظاهرة قيد الدراسة غالبا ما تستخدم كخاصية تجميعية.

التصنيف –في الحالات التي تحتوي فيها الخاصية النوعية على عدد كبير من الأصناف، يتم تطوير التصنيف.

أنواع التصنيف:

نوع خاص من التجمع؛ هذه تسميات مستقرة للفئات والمجموعات التي تم تشكيلها على أساس أوجه التشابه والاختلاف بين وحدات الكائن قيد الدراسة. التصنيف هو توزيع الظواهر والأشياء إلى مجموعات وفئات وفئات معينة.

تسميات المنتج كقائمة منهجية للأشياء والمجموعات.

المصنفات هي تصنيف حيث يتم تعيين رمز لكل قيمة سمة، على سبيل المثال. التسمية الرقمية التقليدية.

    بسيط - مصنوع وفقًا لخاصية واحدة. من بين تلك البسيطة، تبرز سلسلة التوزيع. سلسلة التوزيع هي مجموعة يتم فيها استخدام مؤشر واحد لوصف المجموعات (ترتيب تلك مرتبة حسب القيمة المميزة) - عدد المجموعة. تسمى السلسلة التي تم إنشاؤها وفقًا لسمة ما بسلسلة توزيع السمات. تسمى سلسلة التوزيع المبنية على أساس كمي بسلسلة التباين.

    المعقدة، وتنقسم إلى:

    • تجمع تركيبي يعتمد على اثنين أو أكثر من الخصائص المأخوذة في علاقة متبادلة، مجتمعة.

      في هذه الحالة، يتم التصنيف عن طريق التقسيم المنطقي المتسلسل للسكان حسب الخصائص الفردية؛

يتم تنفيذ التجمعات متعددة الأبعاد في وقت واحد وفقا لعدة خصائص.

    ومن خلال العلاقات بين الخصائص يتم تمييز ما يلي:

    مجموعات هرمية يتم إجراؤها وفقًا لخاصيتين أو أكثر، مع تحديد قيم الخاصية الثانية من خلال نطاق قيم الأول (على سبيل المثال، تصنيف الصناعات حسب القطاعات الفرعية)؛

التجمعات غير الهرمية التي يتم إنشاؤها عندما لا يكون هناك اعتماد صارم على قيم الخاصية الثانية على الأولى.

    وفقًا للترتيب الذي تتم به معالجة المعلومات، فإن المجموعات هي:

    أولية (تم تجميعها على أساس البيانات الأولية)؛

ثانوية، ناتجة عن إعادة تجميع المواد المجمعة مسبقًا.

    وفقا لمعيار الوقت يتم التمييز بين:

    التجمعات الثابتة التي تميز السكان في وقت معين أو لفترة معينة؛

    ديناميكية - مجموعات توضح انتقالات الوحدات من مجموعة إلى أخرى (وكذلك الدخول والخروج من المجموعة).

الجدول الإحصائيالجداول الإحصائية

– جدول يحتوي على ملخص عددي للخصائص السكانية قيد الدراسة وفقا لواحدة أو أكثر من الخصائص الأساسية المترابطة بمنطق التحليل الاقتصادي.

أنواع الرؤوس:أوستاف

- جدول بدون أرقام وعناوين.تَخطِيط

- جدول بالعناوين.موضوعات الجدول الإحصائي

في- كائن يتميز بالأرقام (مجموعة، وحدات فردية من مجموعة بترتيب قائمتها أو وحدات إقليمية مجمعة وفقًا لواحدة أو أكثر من الخصائص، والفترات الزمنية، وما إلى ذلك)اعتمادا على هيكل الموضوع، يتم تمييزها

    الجداول الإحصائيةبسيط، في الموضوع يتم تقديم قائمة بسيطة بوحدات السكان (قائمة ) أو واحدة منها فقط، وحدة محددة حسب خاصية معينة ();

    دراسةالذي يحتوي موضوعه على مجموعات من الوحدات المجمعة واحدة تلو الأخرى ( مجموعة) أو عدة ( التوافقي) الخصائص الكمية أو المنسوبة.

المسند من الجدول الإحصائي- نظام من المؤشرات التي تميز موضوع الدراسة، أي موضوع الجدول. يشكل المسند عناوين الرسم البياني ويشكل محتواها.

حسب البنية الهيكلية للمسند تتميز الجداول الإحصائية بما يلي:

    تطوير المسند بسيط- يتم الحصول على المؤشر الذي يحدده ببساطة عن طريق جمع القيم لكل خاصية على حدة وبشكل مستقل عن بعضها البعض.

    تطوير المسند المعقدةيتضمن تقسيم الخاصية التي تشكلها إلى مجموعات.

مصفوفة - جدول مستطيل للمعلومات الرقمية يتكون من صفوف m وأعمدة n.

    تطبيق طرق التجميع وتصنيف البيانات متعددة الأبعاد. تحليل الكتلة.

التجميع- تقسيم وحدات المجتمع المدروس إلى مجموعات متجانسة حسب خصائص معينة ضرورية لهم.

حساب المؤشرات المطلقة والمتوسطة والنسبية وملء الجداول ورسم الرسوم البيانية.حسب عدد العلامات

    التجمعات:

    معقد (حسب خاصيتين أو أكثر)

    بسيطة (سمة واحدة)

    مولع بالتركيب

دعونا نفكر في استخدام المجموعات متعددة الأبعاد. لأنه من الصعب اختيار أي خاصية واحدة كأساس للتجميع. بل إنه من الأصعب تجميعها وفقًا لعدة خصائص. يتيح لنا الجمع بين خاصيتين الحفاظ على رؤية الجدول، لكن الجمع بين ثلاث أو أربع خصائص يعطي نتيجة غير مرضية تمامًا: حتى لو حددنا ثلاث فئات لكل من خصائص التجميع، فسنحصل على 9 أو 12 مجموعة فرعية. التوزيع الموحد للوحدات عبر المجموعات أمر مستحيل من حيث المبدأ. لذلك نحصل على مجموعات تتضمن 1-2 ملاحظة. تسمح طرق التجميع متعددة الأبعاد بالحفاظ على تعقيد وصف المجموعات وفي نفس الوقت التغلب على عيوب التجميع التوافقي. غالبًا ما يطلق عليها طرق التصنيف متعددة الأبعاد.

التصنيف –في الحالات التي تحتوي فيها الخاصية النوعية على عدد كبير من الأصناف، يتم تطوير التصنيف.

وقد أصبحت هذه الأساليب منتشرة على نطاق واسع من خلال استخدام (أجهزة الكمبيوتر وحزم البرامج التطبيقية). والغرض من هذه الأساليب هو تصنيف البيانات، وبعبارة أخرى، تجميعها على أساس العديد من الخصائص. مثل هذه المهام منتشرة على نطاق واسع في علوم الطبيعة والمجتمع، في الأنشطة العملية للسيطرة على العمليات الجماعية. على سبيل المثال، يتم تحديد أنواع المنشآت حسب الوضع المالي والكفاءة الاقتصادية للأنشطة على أساس العديد من الخصائص: تحديد ودراسة أنواع الأشخاص حسب درجة ملاءمتهم لمهنة معينة (الملاءمة المهنية) ; تشخيص الأمراض بناءً على العديد من العلامات الموضوعية (الأعراض)، وما إلى ذلك.

إن أبسط نسخة من التصنيف متعدد المتغيرات هو التجميع بناءً على المتوسطات متعددة المتغيرات.

المتوسط ​​متعدد الأبعاد هو متوسط ​​قيمة العديد من الخصائص لوحدة واحدة من السكان.

الطريقة الأكثر منطقية للتصنيف متعدد الأبعاد هي التحليل العنقودي. اسم الطريقة نفسها يأتي من نفس جذر كلمة "فئة"، "تصنيف". الكلمة الإنجليزية الكتلة لها معنى: مجموعة، مجموعة، بوش، أي جمعيات بعض الظواهر المتجانسة. وفي هذا السياق، فهو قريب من المفهوم الرياضي لـ "المجموعة"، ومثل المجموعة، يمكن أن تحتوي المجموعة على ظاهرة واحدة فقط، ولكن، على عكس المجموعة، لا يمكن أن تكون فارغة.

تعتبر كل وحدة سكانية في التحليل العنقودي بمثابة نقطة في مساحة ميزة معينة.

    مفهوم الرسوم البيانية الإحصائية وقواعد بنائها

الطريقة الرسومية –

جدول

عند إنشاء صورة رسومية، يجب مراعاة عدد من المتطلبات. بادئ ذي بدء، يجب أن يكون الرسم البياني مرئيًا تمامًا، حيث أن الهدف الأساسي من الصورة الرسومية هو تصوير المؤشرات الإحصائية بوضوح. بالإضافة إلى ذلك، يجب أن يكون الجدول الزمني معبرًا وواضحًا ومفهومًا. لتلبية المتطلبات المذكورة أعلاه، كل وينبغي أن يتضمن الجدول عددا من العناصر الأساسية:

    صورة بيانية

    حقل الرسم البياني

    التوجه المكاني

    إرشادات النطاق

    شرح الرسم البياني (شرح)

صورة بيانية- هذه علامات هندسية، أي. مجموعة من النقاط والخطوط والأشكال التي يتم من خلالها تصوير المؤشرات الإحصائية.

حقل الرسم البياني- هذا هو الجزء من المستوى الذي توجد فيه الصور الرسومية. يحتوي حقل الرسم البياني على أبعاد معينة تعتمد على الغرض منه. النسبة المثلى هي 2 في العرض و 3 في الارتفاع.

المعالم المكانيةيتم تحديد الرسومات في شكل نظام من شبكات الإحداثيات. يعد نظام الإحداثيات ضروريًا لوضع العلامات الهندسية في مجال الرسم البياني. يتم استخدام نظامين للإحداثيات: نظام الإحداثيات المستطيل ونظام الإحداثيات القطبية.

إرشادات النطاقيتم تحديد الرسومات الإحصائية من خلال المقياس ونظام المقاييس. مقياس الرسم البياني الإحصائي هو مقياس لتحويل القيمة الرقمية إلى قيمة بيانية. المقياس هو خط يمكن قراءة نقاطه الفردية كأرقام محددة. للمقياس أهمية كبيرة في الرسومات ويتضمن ثلاثة عناصر: خط (أو حامل مقياس)، وعدد معين من النقاط المميزة بشرطات، والتي تقع على حامل المقياس بترتيب معين، وتعيين رقمي للأرقام المقابلة لـ نقاط محددة الفردية.

شرح الرسم البياني– أسماء المحاور والرسومات والرموز.

الجزء الأكثر أهمية في الرسم البياني هو اختيار التكوين الصحيح.، أي.:

ما هي البيانات التي ينبغي تصويرها من بين العديد من المتاحة،

ما نوع الرسم البياني الذي يجب استخدامه.

الرسوم البيانية مخصصة لـ:

مراقبة موثوقية المعلومات،

دراسة أنماط تطور الظواهر،

تحديد العلاقات المحتملة بين الظواهر.

    تصنيف الرسوم البيانية الإحصائية.

لا يمكن تصور العلم الحديث بدون الأساليب الرسومية. إن استخدام الرسوم البيانية لعرض المؤشرات الإحصائية يجعل من الممكن توفير الوضوح والتعبير، وتسهيل إدراكها، ويساعد في كثير من الأحيان على فهم جوهر الظاهرة قيد الدراسة، وأنماطها وخصائصها، ورؤية اتجاهات تطورها، ومدى تطورها. العلاقة بين المؤشرات التي تميزه.

الطريقة الرسومية –هذه طريقة لتصوير البيانات الإحصائية بشكل تقليدي باستخدام الأشكال الهندسية والخطوط والنقاط والصور الأخرى.

جدول– وسيلة لتلخيص البيانات الإحصائية وتحديد الروابط بين الظواهر.

تصنيف الرسوم البيانية:

-حسب طريقة بناء الصورة الرسومية:

1) الرسوم البيانية – تصوير البيانات الإحصائية باستخدام الخطوط والأشكال وما إلى ذلك.

2) الخرائط الإحصائية – صورة الميزة على الخريطة

    رسم الخرائط - صورة الميزة عن طريق التلوين أو التظليل

    مخطط القلب - الجمع والرسوم البيانية

-وفقا للخصائص الهندسية

1) خطية

2) مستو

3) الحجمي

-حسب نوع المشاكل التي تم حلها باستخدام الرسوم البيانية

1) مخططات المقارنة

2) المخططات الهيكلية

3) الرسوم البيانية الديناميكية

المخططات

    خطي - هذه صورة للبيانات باستخدام خطوط في نظام إحداثيات مستطيل

    عمودي - صورة البيانات على شكل أعمدة بنفس العرض ولكنها مختلفة في الارتفاع بالنسبة للمقياس

    الشريط (الشريط) - هذه أعمدة موضوعة أفقيًا. يمكن أن تكون ثنائية واتجاهية.

    مربع - تتناسب قيمة السمة مع مساحة المربع.

    ولذلك، لبنائها، يتم استخراج الجذر التربيعي لقيمة السمة.

    دائري

    قطاعي - يستخدم لوصف بنية الظاهرة. وتنقسم الدائرة إلى قطاعات تتناسب مساحاتها مع أجزاء الظاهرة.

    منحنى لورينز هو رسم بياني يوضح توزيع خاصية واحدة بين مجموعات معينة.

    تم إنشاء منحنى لورنز باستخدام المؤشرات النسبية (قيمها المتراكمة).

كلما كانت مساحة الشكل أكبر، كلما كان التوزيع غير متساوٍ.

    المخططات الشعاعية - تُستخدم لتصوير ظاهرة ما بشكل مرئي مع مرور الوقت. تنقسم الدائرة إلى 12 جزءًا متساويًا.

    كل شعاع يتوافق مع شهر معين. على نصف القطر، بدءًا من المركز، يتم وضع شرائح تصور قيمة الخاصية حسب الشهر على مقياس.

    ويصف الشكل الناتج التقلبات الموسمية لهذه الظاهرة.

    الرسوم البيانية التي تميز سلسلة التوزيع

    مضلع - خط مكسور. شيدت لسلسلة التوزيع المنفصلة

المؤشر الإحصائي- يمثل خاصية كمية للظواهر والعمليات الاجتماعية والاقتصادية في ظروف اليقين النوعي.

الرسم البياني - يستخدم لسلسلة الفاصل الزمني.

    يجب أن تتناسب الأعمدة بإحكام مع بعضها البعض

    تراكم - يستخدم لسلسلة التوزيع، للسلسلة المتراكمة

ogive - يتم إنشاؤه بطريقة مماثلة حيث يتم تبديل المحور الإحداثي والإحداثي

تصنيف وتعيين الكميات النسبية.وتتميز المؤشرات الإحصائية بالشكل:

المؤشرات النسبية - مطلق

نسبي الحالية أو المقارنةوالقاسم هو قاعدة المقارنة.

تمثل القيم النسبية معاملات أو نسب مئوية مختلفة.

الإحصائيات النسبية

- هذه مؤشرات توفر مقياسًا رقميًا للعلاقة بين كميتين متماثلتين.

تمثل نتيجة قسمة مؤشر مطلق على آخر وتعبر عن العلاقة بين الخصائص الكمية للعمليات والظواهر الاجتماعية والاقتصادية.

عند حساب مؤشر نسبي، يتم استدعاء المؤشر المطلق الموجود في بسط النسبة الناتجة

الشرط الرئيسي للحساب الصحيح للقيم النسبية هو إمكانية مقارنة القيم المقارنة ووجود روابط حقيقية بين الظواهر قيد الدراسة.القيمة النسبية = القيمة المقارنة / الأساس

وفقًا لطريقة الحصول عليها، تكون الكميات النسبية دائمًا كميات مشتقة (ثانوية).

يمكن التعبير عنها: بالمعاملات، بالنسب المئوية، بجزء في المليون، بالبروديسيميل.

يتم تمييز الأنواع التالية من الكميات الإحصائية النسبية: مؤشر الديناميكيات النسبية (RDI)يمثل نسبة مستوى العملية أو الظاهرة قيد الدراسة لفترة زمنية معينة (اعتبارا من نقطة زمنية معينة) ومستوى نفس العملية أو الظاهرة في الماضي: OPD = المستوى الحالي / المستوى السابق أو مستوى خط الأساس.

أوبد = أوب * أوبربيميز التوتر، أي. كم مرة سيتجاوز حجم الإنتاج المخطط (أو أي نتيجة مالية لنشاط المؤسسة) المستوى الذي تم تحقيقه أو ما هي النسبة المئوية لهذا المستوى.

OPP = المستوى المخطط له (أنا+1) الفترة / المستوى الذي تم الوصول إليه فيأنا-الفترة

مؤشر تنفيذ الخطة النسبية (RPI)يعكس حجم الإنتاج الفعلي كنسبة مئوية أو معامل مقارنة بالمستوى المخطط له.

OPRP = المستوى الذي تم الوصول إليه في (أنا+1) الفترة/المستوى المخطط له لـ (أنا+1) الفترة

مؤشر الهيكل النسبي (RSI)يمثل العلاقة بين الأجزاء الهيكلية للكائن قيد الدراسة وكلها:

OPS = مؤشر يميز جزء من السكان / مؤشر لجميع السكان ككل (*100%)

مؤشر التنسيق النسبي (RCI)يمثل نسبة جزء من السكان إلى جزء آخر من نفس السكان:

OPC = وصف المؤشرأنا- الجزء من السكان / المؤشر الذي يميز الجزء من السكان الذي تم اختياره كقاعدة للمقارنة

مؤشر الكثافة النسبية (RII)يميز درجة توزيع العملية أو الظاهرة محل الدراسة ويمثل نسبة المؤشر محل الدراسة إلى حجم البيئة الكامنة فيه:

OPI = مؤشر يميز الظاهرة أ / مؤشر يميز بيئة توزيع الظاهرةأ

نوع OPI - مؤشر نسبي لمستوى التنمية الاقتصاديةوتميز الإنتاج للفرد وتلعب دورًا مهمًا في تقييم تطور اقتصاد الدولة.

مؤشر المقارنة النسبية (RCr)يمثل نسبة نفس المؤشر المطلق الذي يميز الأشياء المختلفة (المؤسسات والشركات والمناطق والمناطق والبلدان، وما إلى ذلك)

OPSR = المؤشر الذي يميز الكائن A / المؤشر الذي يميز الكائن B

واحدة من أكثر المشاكل إلحاحًا في العلوم الطبيعية الحديثة، وخاصة الفيزياء، تظل مسألة طبيعة السببية والعلاقات السببية في العالم. وبشكل أكثر تحديدًا، تمت صياغة هذا السؤال في الفيزياء في مشكلة العلاقة بين القوانين الديناميكية والإحصائية والقوانين الموضوعية. في حل هذه المشكلة، ظهر اتجاهان فلسفيان - الحتمية وعدم الحتمية، التي تشغل مواقف معاكسة مباشرة.
الحتمية -مذهب المشروطية المادية السببية للظواهر الطبيعية والاجتماعية والعقلية. جوهر الحتمية هو فكرة أن كل ما هو موجود في العالم ينشأ ويدمر بشكل طبيعي، نتيجة لعمل أسباب معينة.
اللاحتمية -عقيدة تنكر السببية الموضوعية للظواهر الطبيعية والمجتمع والنفسية البشرية.
في الفيزياء الحديثة، يتم التعبير عن فكرة الحتمية في الاعتراف بوجود قوانين فيزيائية موضوعية وتجد انعكاسها الأكثر اكتمالا وعامة في النظريات الفيزيائية الأساسية.
تمثل النظريات (القوانين) الفيزيائية الأساسية مجموعة من المعرفة الأساسية حول القوانين الفيزيائية. هذه المعرفة ليست شاملة، ولكنها اليوم تعكس بشكل كامل العمليات الفيزيائية في الطبيعة. وفي المقابل، وعلى أساس بعض النظريات الأساسية، تتم صياغة قوانين فيزيائية خاصة مثل قانون أرخميدس، وقانون أوم، وقانون الحث الكهرومغناطيسي، وما إلى ذلك.
أجمع العلماء على أن أساس أي نظرية فيزيائية يتكون من ثلاثة عناصر رئيسية:
1) مجموعة من الكميات الفيزيائية التي يتم من خلالها وصف كائنات نظرية معينة (على سبيل المثال، في ميكانيكا نيوتن - الإحداثيات والنبضات والطاقة والقوى)؛ 2) مفهوم الدولة؛ 3) معادلات الحركة، أي المعادلات التي تصف تطور حالة النظام قيد النظر.
بالإضافة إلى ذلك، لحل مشكلة السببية، من المهم تقسيم القوانين والنظريات الفيزيائية إلى ديناميكية وإحصائية (احتمالية).

القوانين والنظريات الديناميكية والميكانيكية والحتمية

القانون الديناميكي هو قانون فيزيائي يعكس نمطًا موضوعيًا في شكل علاقة لا لبس فيها بين الكميات الفيزيائية المعبر عنها كميًا. النظرية الديناميكية هي نظرية فيزيائية تمثل مجموعة من القوانين الديناميكية. تاريخيًا، كانت أول وأبسط نظرية من هذا النوع هي نظرية الميكانيكا الكلاسيكية لنيوتن. وادعى أنه يصف الحركة الميكانيكية، أي الحركة في الفضاء عبر الزمن لأي أجسام أو أجزاء من الأجسام بالنسبة لبعضها البعض بأي دقة.
مباشرة، تتعلق قوانين الميكانيكا التي صاغها نيوتن بجسم مادي، يمكن إهمال أبعاده، نقطة مادية. ولكن يمكن دائمًا اعتبار أي جسم ذي أبعاد عيانية مجموعة من النقاط المادية، وبالتالي يمكن وصف حركاته بدقة تامة.
لذلك، في الفيزياء الحديثة، تُفهم الميكانيكا الكلاسيكية على أنها ميكانيكا نقطة مادية أو نظام نقاط مادية وميكانيكا جسم جامد تمامًا.
لحساب الحركة، يجب معرفة اعتماد التفاعل بين الجسيمات على إحداثياتها وسرعاتها. بعد ذلك، استنادًا إلى القيم المعطاة للإحداثيات والزخم لجميع جزيئات النظام في اللحظة الأولى من الزمن، يتيح قانون نيوتن الثاني تحديد الإحداثيات والزخم بشكل لا لبس فيه في أي لحظة لاحقة من الزمن. يتيح لنا ذلك التأكيد على أن إحداثيات وزخم جسيمات النظام تحدد بشكل كامل حالته في الميكانيكا. يتم التعبير عن أي كمية ميكانيكية تهمنا (الطاقة والزخم الزاوي وما إلى ذلك) من خلال الإحداثيات والزخم. وبذلك يتم تحديد العناصر الثلاثة للنظرية الأساسية، وهي الميكانيكا الكلاسيكية.
مثال آخر على النظرية الفيزيائية الأساسية ذات الطبيعة الديناميكية هو الديناميكا الكهربائية لماكسويل. هنا موضوع الدراسة هو المجال الكهرومغناطيسي. معادلات ماكسويل هي معادلات الحركة للشكل الكهرومغناطيسي للمادة. علاوة على ذلك، فإن بنية الديناميكا الكهربائية في المصطلحات الأكثر عمومية تكرر بنية الميكانيكا النيوتونية. تتيح معادلات ماكسويل تحديد المجال الكهرومغناطيسي بشكل لا لبس فيه في أي وقت لاحق بناءً على القيم الأولية المحددة للمجالات الكهربائية والمغناطيسية داخل حجم معين.
النظريات الأساسية الأخرى ذات الطبيعة الديناميكية لها نفس بنية الميكانيكا النيوتونية والديناميكا الكهربائية ماكسويل. وتشمل هذه: ميكانيكا الاستمرارية، والديناميكا الحرارية، والنسبية العامة (نظرية الجاذبية).
اعتقدت الفلسفة الميتافيزيقية أن جميع القوانين الفيزيائية الموضوعية (وليس فقط القوانين الفيزيائية) لها نفس طبيعة القوانين الديناميكية. بمعنى آخر، لم يتم التعرف على أي أنواع أخرى من القوانين الموضوعية، باستثناء القوانين الديناميكية التي تعبر عن روابط لا لبس فيها بين الأشياء المادية وتصفها بدقة مطلقة من خلال كميات فيزيائية معينة. تم تفسير عدم وجود مثل هذا الوصف الكامل على أنه نقص في قدراتنا المعرفية.
عادة ما يرتبط مطلقية القوانين الديناميكية، وبالتالي الحتمية الميكانيكية، بـ ب. لابلاس، الذي يمتلك العبارة الشهيرة التي اقتبسناها بالفعل والتي تقول إنه إذا كان هناك عقل واسع بما فيه الكفاية يمكنه أن يعرف في أي لحظة جميع القوى المؤثرة على جميع الأجسام الكون (من أكبر أجسامه إلى أصغر الذرات)، بالإضافة إلى موقعها، إذا تمكن من تحليل هذه البيانات في صيغة واحدة للحركة، فلن يتبقى شيء غير موثوق به، وكل من الماضي والمستقبل الكون.
وفقا للمبدأ الذي أعلنه لابلاس، فإن جميع الظواهر في الطبيعة محددة سلفا بالضرورة "الحديدية". العشوائية، كفئة موضوعية، ليس لها مكان في صورة العالم التي رسمها لابلاس. فقط القيود المفروضة على قدراتنا المعرفية تجبرنا على اعتبار الأحداث الفردية في العالم عشوائية. لهذه الأسباب، بالإضافة إلى ملاحظة دور لابلاس، تسمى الحتمية الميكانيكية الكلاسيكية أيضًا بالحتمية الصلبة أو حتمية لابلاس.
أصبحت الحاجة إلى التخلي عن الحتمية الكلاسيكية في الفيزياء واضحة بعد أن أصبح من الواضح أن القوانين الديناميكية ليست عالمية وليست فريدة من نوعها وأن القوانين الأعمق في الطبيعة ليست ديناميكية، ولكن القوانين الإحصائية المكتشفة في النصف الثاني من التاسع عشرالقرن العشرين، خاصة بعد أن اتضحت الطبيعة الإحصائية لقوانين العالم الصغير.
ولكن حتى عند وصف حركة الأجسام العيانية الفردية، فإن تطبيق الحتمية الكلاسيكية المثالية أمر مستحيل عمليا. ويظهر هذا بوضوح من خلال وصف الأنظمة المتغيرة باستمرار. بشكل عام، لا يمكن تحديد المعلمات الأولية لأي نظام ميكانيكي بدقة مطلقة، وبالتالي فإن دقة التنبؤ بالكميات الفيزيائية تتناقص بمرور الوقت. لكل نظام ميكانيكي وقت حرج معين، حيث من المستحيل التنبؤ بدقة بسلوكه.
ليس هناك شك في أن حتمية لابلاس، بدرجة معينة من المثالية، تعكس الحركة الحقيقية للأجسام، وفي هذا الصدد لا يمكن اعتبارها خاطئة. لكن المطلق باعتباره انعكاسًا دقيقًا تمامًا للواقع أمر غير مقبول.
مع ترسيخ الأهمية المهيمنة للقوانين الإحصائية في الفيزياء، تختفي فكرة الوعي كلي العلم، والتي من أجلها يتحدد مصير العالم بدقة مطلقة وبشكل لا لبس فيه، تختفي الفكرة المثالية التي وضعها أمام العلم من خلال مفهوم الحتمية المطلقة. .

القوانين والنظريات الإحصائية والحتمية الاحتمالية

القوانين الديناميكية الموصوفة أعلاه ذات طبيعة عالمية، أي أنها تنطبق على جميع الكائنات قيد الدراسة دون استثناء. ومن السمات المميزة لهذا النوع من القوانين أن التنبؤات التي تم الحصول عليها على أساسها موثوقة ولا لبس فيها.
جنبا إلى جنب معهم، في العلوم الطبيعية في منتصف القرن الماضي، تمت صياغة القوانين التي ليست تنبؤاتها محددة، ولكنها محتملة فقط. وقد حصلت هذه القوانين على اسمها من طبيعة المعلومات التي استخدمت في صياغتها. لقد تم تسميتها احتمالية لأن الاستنتاجات المبنية عليها لا تتبع منطقيا المعلومات المتاحة، وبالتالي فهي ليست موثوقة ولا لبس فيها. وبما أن المعلومات نفسها ذات طبيعة إحصائية، فغالبا ما تسمى هذه القوانين أيضا إحصائية، وقد أصبح هذا الاسم أكثر انتشارا في العلوم الطبيعية.
فكرة القوانين من نوع خاص، التي تكون فيها الروابط بين الكميات المتضمنة في النظرية غامضة، طرحها ماكسويل لأول مرة في عام 1859. وكان أول من فهم ذلك عند النظر في الأنظمة التي تتكون من عدد كبير من الجسيمات فمن الضروري طرح المشكلة بشكل مختلف تمامًا عما تم طرحه في الميكانيكا النيوتونية. للقيام بذلك، قدم ماكسويل في الفيزياء مفهوم الاحتمالية، الذي طوره علماء الرياضيات سابقًا في تحليل الظواهر العشوائية، وخاصة المقامرة.
أظهرت العديد من التجارب الفيزيائية والكيميائية، من حيث المبدأ، أنه من المستحيل ليس فقط تتبع التغيرات في كمية الحركة أو موضع جزيء واحد خلال فترة زمنية كبيرة، ولكن أيضًا من المستحيل تحديد كمية الحركة والإحداثيات بدقة لجميع جزيئات الغاز أو الغاز. جسم مجهري آخر في لحظة معينة من الزمن. بعد كل شيء، فإن عدد الجزيئات أو الذرات في الجسم العياني هو في حدود 1023. من الظروف العيانية التي يوجد فيها الغاز (درجة حرارة معينة، وحجم، وضغط، وما إلى ذلك)، قيم معينة من العزم وإحداثيات الجزيئات لا تتبع بالضرورة. وينبغي اعتبارها متغيرات عشوائية يمكنها، في ظل ظروف مجهرية معينة، أن تأخذ قيمًا مختلفة، تمامًا كما هو الحال عند رمي النرد، يمكن أن يظهر أي عدد من النقاط من 1 إلى 6، ومن المستحيل التنبؤ بعدد النقاط التي ستظهر فيها رمية معينة من النرد. ولكن يمكن حساب احتمال التدحرج، على سبيل المثال، 5.
ولهذا الاحتمال طابع موضوعي، لأنه يعبر عن العلاقات الموضوعية للواقع، ولا يرجع تقديمه إلا إلى جهلنا بتفاصيل سير العمليات الموضوعية. لذلك، بالنسبة للنرد، فإن احتمال الحصول على أي عدد من النقاط من 1 إلى 6 يساوي /6، وهو ما لا يعتمد على معرفة هذه العملية وبالتالي فهو ظاهرة موضوعية.
على خلفية العديد من الأحداث العشوائية، يتم الكشف عن نمط معين، معبرًا عنه برقم. هذا الرقم - احتمالية حدث ما - يسمح لك بتحديد القيم المتوسطة الإحصائية (مجموع القيم الفردية لجميع الكميات مقسوما على عددها). لذا، إذا قمت برمي حجر النرد 300 مرة، فإن متوسط ​​عدد الخمسات التي ستحصل عليها سيكون 300. "L = 50 مرة، علاوة على ذلك، لا فرق بين رمي نفس النرد أو رمي 300 نرد متطابق في نفس الوقت.
ليس هناك شك في أن سلوك جزيئات الغاز في الوعاء أكثر تعقيدًا من رمي حجر النرد. ولكن هنا أيضا يمكن العثور على أنماط كمية معينة تجعل من الممكن حساب القيم المتوسطة الإحصائية، إذا تم طرح المشكلة بنفس الطريقة كما في نظرية الألعاب، وليس كما في الميكانيكا الكلاسيكية. فمن الضروري التخلي، على سبيل المثال، عن المشكلة غير القابلة للحل المتمثلة في تحديد القيمة الدقيقة لزخم الجزيء في لحظة معينة، ومحاولة إيجاد احتمالية قيمة معينة لهذا الزخم.
تمكن ماكسويل من حل هذه المشكلة. تبين أن القانون الإحصائي لتوزيع الجزيئات على العزم بسيط. لكن الميزة الرئيسية لماكسويل لم تكن في الحل، ولكن في صياغة المشكلة الجديدة. لقد أدرك بوضوح أن السلوك العشوائي للجزيئات الفردية في ظل ظروف مجهرية معينة يخضع لقانون احتمالي (أو إحصائي) معين.
بعد الزخم الذي قدمه ماكسويل، بدأت النظرية الحركية الجزيئية (أو الميكانيكا الإحصائية، كما سميت لاحقًا) في التطور بسرعة.
تتميز القوانين والنظريات الإحصائية بالسمات المميزة التالية.
1. في النظريات الإحصائية، أي حالة هي خاصية احتمالية للنظام. وهذا يعني أن الحالة في النظريات الإحصائية لا تتحدد بقيم الكميات الفيزيائية، بل بالتوزيعات الإحصائية (الاحتمالية) لهذه الكميات. وهذه خاصية مختلفة جذريًا للحالة عنها في النظريات الديناميكية، حيث يتم تحديد الحالة من خلال قيم الكميات الفيزيائية نفسها.
2. في النظريات الإحصائية، المستندة إلى حالة أولية معروفة، ليست قيم الكميات الفيزيائية نفسها هي التي يتم تحديدها بشكل لا لبس فيه نتيجة لذلك، ولكن احتمالات هذه القيم خلال فترات زمنية معينة. وبهذه الطريقة يتم تحديد القيم المتوسطة للكميات الفيزيائية بشكل لا لبس فيه. تلعب هذه القيم المتوسطة في النظريات الإحصائية نفس الدور الذي تلعبه الكميات الفيزيائية نفسها في النظريات الديناميكية. إن إيجاد القيم المتوسطة للكميات الفيزيائية هو المهمة الرئيسية للنظرية الإحصائية.
تختلف الخصائص الاحتمالية للدولة في النظريات الإحصائية تمامًا عن خصائص الدولة في النظريات الديناميكية. ومع ذلك، فإن النظريات الديناميكية والإحصائية تظهر، في أهم النواحي، وحدة ملحوظة. يتم تحديد تطور الحالة في النظريات الإحصائية بشكل فريد من خلال معادلات الحركة، كما هو الحال في النظريات الديناميكية. بناءً على توزيع إحصائي معين (باحتمال معين) في اللحظة الأولى من الزمن، تحدد معادلة الحركة بشكل فريد التوزيع الإحصائي (الاحتمال) في أي لحظة لاحقة من الزمن، إذا كانت طاقة تفاعل الجسيمات مع بعضها البعض ومع الهيئات الخارجية معروفة. يتم تحديد القيم المتوسطة لجميع الكميات الفيزيائية بشكل لا لبس فيه، على التوالي. لا يوجد فرق هنا عن النظريات الديناميكية فيما يتعلق بتفرد النتائج. ففي نهاية المطاف، تعبر النظريات الإحصائية، مثل النظريات الديناميكية، عن الروابط الضرورية في الطبيعة، ولا يمكن التعبير عنها بشكل عام إلا من خلال الارتباط الواضح بين الحالات.
وعلى مستوى القوانين والأنماط الإحصائية، فإننا نواجه أيضًا السببية. لكن الحتمية في القوانين الإحصائية تمثل شكلاً أعمق من الحتمية في الطبيعة. وعلى النقيض من الحتمية الكلاسيكية الصعبة، يمكن أن يطلق عليها الحتمية الاحتمالية (أو الحديثة).
القوانين والنظريات الإحصائية هي شكل أكثر تقدمًا لوصف القوانين الفيزيائية؛ أي عملية معروفة حاليًا في الطبيعة يتم وصفها بدقة أكبر من خلال القوانين الإحصائية مقارنة بالقوانين الديناميكية. يشير الارتباط الواضح بين الحالات في النظريات الإحصائية إلى قواسمها المشتركة مع النظريات الديناميكية. الفرق بينهما في شيء واحد - طريقة تسجيل (وصف) حالة النظام.
أصبح المعنى الحقيقي الشامل للحتمية الاحتمالية واضحا بعد إنشاء ميكانيكا الكم - وهي نظرية إحصائية تصف الظواهر على مقياس ذري، أي حركة الجسيمات الأولية والأنظمة المكونة لها (النظريات الإحصائية الأخرى هي: النظرية الإحصائية العمليات غير المتوازنة، النظرية الإلكترونية، الديناميكا الكهربائية الكمومية). على الرغم من أن ميكانيكا الكم تختلف بشكل كبير عن النظريات الكلاسيكية، إلا أن البنية المشتركة للنظريات الأساسية محفوظة هنا. الكميات الفيزيائية (الإحداثيات، النبضات، الطاقة، الزخم الزاوي، وما إلى ذلك) تظل عمومًا كما هي في الميكانيكا الكلاسيكية. الكمية الرئيسية التي تميز الحالة هي الدالة الموجية المعقدة. بمعرفة ذلك، يمكنك حساب احتمالية اكتشاف قيمة معينة ليس فقط للإحداثيات، ولكن أيضًا لأي كمية فيزيائية أخرى، بالإضافة إلى القيم المتوسطة لجميع الكميات. المعادلة الأساسية لميكانيكا الكم غير النسبية - معادلة شرودنجر - تحدد بشكل فريد تطور حالة النظام مع مرور الوقت.

العلاقة بين القوانين الديناميكية والإحصائية

مباشرة بعد ظهور مفهوم القانون الإحصائي في الفيزياء، ظهرت مشكلة وجود القوانين الإحصائية وعلاقتها بالقوانين الديناميكية.
مع تطور العلم، تغير النهج المتبع في هذه المشكلة وحتى صياغتها. في البداية، كانت القضية الرئيسية في مشكلة الارتباط هي مسألة إثبات الميكانيكا الإحصائية الكلاسيكية على أساس قوانين نيوتن الديناميكية. حاول الباحثون معرفة كيف يجب أن ترتبط الميكانيكا الإحصائية، التي من سماتها الأساسية الطبيعة الاحتمالية للتنبؤ بقيم الكميات الفيزيائية، بقوانين نيوتن مع ارتباطاتها التي لا لبس فيها بين قيم جميع الكميات.
تمت صياغة القوانين الإحصائية، كنوع جديد من وصف الأنماط، في الأصل على أساس المعادلات الديناميكية للميكانيكا الكلاسيكية. لفترة طويلة، كانت القوانين الديناميكية تعتبر النوع الرئيسي والأساسي من انعكاس القوانين الفيزيائية، وكانت القوانين الإحصائية تعتبر إلى حد كبير نتيجة للقيود المفروضة على قدراتنا المعرفية.
لكن من المعروف اليوم أن أنماط سلوك الأشياء في العالم الصغير وقوانين ميكانيكا الكم هي إحصائية. عندها تم طرح السؤال بهذه الطريقة: هل الوصف الإحصائي للعمليات الدقيقة هو الوصف الوحيد الممكن، أم أن هناك قوانين ديناميكية تحدد بشكل أعمق حركة الجسيمات الأولية، ولكنها مخفية تحت حجاب القوانين الإحصائية لميكانيكا الكم ؟
أدى ظهور نظرية الكم وتطورها تدريجيًا إلى مراجعة الأفكار حول دور القوانين الديناميكية والإحصائية في عكس قوانين الطبيعة. تم اكتشاف الطبيعة الإحصائية لسلوك الجزيئات الأولية الفردية. وفي الوقت نفسه، لم يتم اكتشاف أي قوانين ديناميكية وراء قوانين ميكانيكا الكم التي تصف هذا السلوك. لذلك، طرح كبار العلماء، مثل N. Bohr، W. Heisenberg، M. Born، P. Langevin وآخرين، أطروحة حول أولوية القوانين الإحصائية. صحيح أن قبول هذه الأطروحة في ذلك الوقت كان صعبًا نظرًا لحقيقة أن بعض العلماء المذكورين أعلاه ربطوا الموقف بشأن أولوية القوانين الإحصائية بعدم الحتمية. وبما أن النموذج المعتاد للحتمية في العالم الصغير كان بعيد المنال، فقد خلصوا إلى أنه لا توجد علاقة سببية في العالم الصغير على الإطلاق. لكن معظم العلماء لم يتفقوا مع هذا الاستنتاج وبدأوا يصرون على ضرورة إيجاد قوانين ديناميكية لوصف العالم الصغير، معتبرين القوانين الإحصائية مرحلة وسطية تجعل من الممكن وصف سلوك مجموعة من الكائنات الدقيقة، لكنها لم تفعل ذلك بعد. توفير الفرصة لوصف سلوك الكائنات الدقيقة الفردية بدقة.
عندما أصبح من الواضح أنه لا يمكن إنكار دور القوانين الإحصائية في وصف الظواهر الفيزيائية (كانت جميع البيانات التجريبية متوافقة تمامًا مع الحسابات النظرية المبنية على حسابات الاحتمالية)، تم طرح نظرية "المساواة" بين القوانين الإحصائية والديناميكية. تم اعتبار هذه القوانين وغيرها بمثابة قوانين ذات حقوق متساوية، ولكنها تتعلق بظواهر مختلفة، ولكل منها نطاق تطبيق خاص بها، لا يمكن اختزالها في بعضها البعض، ولكنها تكمل بعضها البعض.
وجهة النظر هذه لا تأخذ في الاعتبار الحقيقة التي لا جدال فيها وهي أن جميع النظريات الإحصائية الأساسية للفيزياء الحديثة (ميكانيكا الكم، والديناميكا الكهربائية الكمومية، والديناميكا الحرارية الإحصائية، وما إلى ذلك) تحتوي على نظريات ديناميكية مقابلة باعتبارها تقديرات تقريبية لها. ولذلك، يميل العديد من العلماء البارزين اليوم إلى اعتبار القوانين الإحصائية هي الشكل الأعمق والأكثر عمومية لوصف جميع القوانين الفيزيائية.
لا يوجد سبب للتوصل إلى نتيجة حول اللاحتمية في الطبيعة لأن قوانين العالم الصغير هي في الأساس إحصائية. وبما أن الحتمية تصر على وجود قوانين موضوعية، فإن اللاحتمية يجب أن تعني غياب مثل هذه القوانين. وهذا بالتأكيد ليس هو الحال. ولا تقل الأنماط الإحصائية موضوعية عن الأنماط الديناميكية، وتعكس ترابط الظواهر في العالم المادي. إن الأهمية المهيمنة للقوانين الإحصائية تعني الانتقال إلى مستوى أعلى من الحتمية، وليس رفضها تماما.
عند النظر في العلاقة بين القوانين الديناميكية والإحصائية، نواجه جانبين لهذه المشكلة.
وفي الجانب الذي نشأ تاريخيا أولا، تظهر العلاقة بين القوانين الديناميكية والإحصائية على النحو التالي: القوانين التي تعكس سلوك الأشياء الفردية هي قوانين ديناميكية، والقوانين التي تصف سلوك مجموعة كبيرة من هذه الأشياء هي قوانين إحصائية. هذه هي، على سبيل المثال، العلاقة بين الميكانيكا الكلاسيكية والميكانيكا الإحصائية. من الضروري لهذا الجانب أن القوانين الديناميكية والإحصائية هنا تصف أشكالًا مختلفة من حركة المادة التي لا يمكن اختزالها في بعضها البعض. لديهم أشياء مختلفة للوصف، وبالتالي فإن تحليل النظريات لا يكشف عما هو أساسي في علاقتهم ببعضهم البعض. لا يمكن اعتبار هذا الجانب هو الجانب الرئيسي عند تحليل علاقتهما.
أما الجانب الثاني من المشكلة فيدرس العلاقة بين القوانين الديناميكية والإحصائية التي تصف نفس شكل حركة المادة. تشمل الأمثلة الديناميكا الحرارية والميكانيكا الإحصائية، والديناميكا الكهربائية ماكسويل ونظرية الإلكترون، وما إلى ذلك.
قبل ظهور ميكانيكا الكم، كان يُعتقد أن سلوك الأشياء الفردية يخضع دائمًا للقوانين الديناميكية، وسلوك مجموعة من الكائنات يخضع دائمًا للقوانين الإحصائية؛ تخضع الأشكال الأدنى والأبسط للحركة لقوانين ديناميكية، بينما تخضع الأشكال الأعلى والأكثر تعقيدًا للقوانين الإحصائية. ولكن مع ظهور ميكانيكا الكم، ثبت أن كلا من الأشكال "السفلى" و"الأعلى" لحركة المادة يمكن وصفها من خلال القوانين الديناميكية والإحصائية. على سبيل المثال، تصف ميكانيكا الكم وإحصائيات الكم أشكالًا مختلفة للمادة، لكن كلاهما نظريات إحصائية.
بعد إنشاء ميكانيكا الكم، يمكننا أن نؤكد بحق أن القوانين الديناميكية تمثل المرحلة الأولى والأدنى في معرفة العالم من حولنا وأن القوانين الإحصائية تعكس بشكل كامل العلاقات الموضوعية في الطبيعة، كونها مرحلة أعلى من المعرفة. على مدار تاريخ تطور العلم، نرى كيف يتم استبدال النظريات الديناميكية الناشئة في البداية، والتي تغطي نطاقًا معينًا من الظواهر، مع تطور العلم، بنظريات إحصائية تصف نفس نطاق القضايا من وجهة نظر جديدة أعمق .
إن استبدال النظريات الديناميكية بنظريات إحصائية لا يعني أن النظريات الديناميكية القديمة عفا عليها الزمن ومنسية. وقيمتها العملية، ضمن حدود معينة، لا تتضاءل بأي حال من الأحوال بسبب ظهور نظريات إحصائية جديدة. عندما نتحدث عن تغيير في النظريات، فإننا نعني في المقام الأول استبدال الأفكار الفيزيائية الأقل عمقا بأفكار أكثر عمقا حول جوهر الظواهر. بالتزامن مع التغيير في المفاهيم الفيزيائية، يتوسع نطاق قابلية تطبيق النظريات. تمتد النظريات الإحصائية إلى نطاق أوسع من الظواهر التي لا يمكن الوصول إليها من خلال النظريات الديناميكية. تتفق النظريات الإحصائية مع التجربة كميًا بشكل أفضل من النظريات الديناميكية. ولكن في ظل ظروف معينة، تؤدي النظرية الإحصائية إلى نفس النتائج التي تؤدي إليها النظرية الديناميكية الأبسط (يدخل مبدأ المراسلات حيز التنفيذ - سنناقشه أدناه).
لا يمكن الكشف عن العلاقة بين الضروري والعرضي في إطار القوانين الديناميكية، لأنها تتجاهل العرضي. يعرض القانون الديناميكي متوسط ​​النتيجة الضرورية التي يؤدي إليها تدفق العمليات، لكنه لا يعكس الطبيعة المعقدة لتحديد هذه النتيجة. عند النظر في مجموعة واسعة إلى حد ما من القضايا، عندما تكون الانحرافات عن القيمة المتوسطة المطلوبة ضئيلة، فإن هذا الوصف للعمليات مرضٍ تمامًا. ولكن حتى في هذه الحالة، يمكن اعتبارها كافية بشرط ألا نهتم بتلك العلاقات المعقدة التي تؤدي إلى الارتباطات الضرورية، ونقتصر على ذكر هذه الارتباطات فقط. يجب أن نفهم بوضوح أن الروابط الدقيقة التي لا لبس فيها بين الكميات الفيزيائية التي تتحدث عنها النظريات الديناميكية لا وجود لها في الطبيعة. في العمليات الحقيقية، تحدث دائمًا انحرافات حتمية عن القيم المتوسطة المطلوبة - تقلبات عشوائية، والتي لا تلعب دورًا مهمًا إلا في ظل ظروف معينة ولا يمكن أخذها في الاعتبار.
النظريات الديناميكية غير قادرة على وصف الظواهر عندما تكون التقلبات كبيرة، وغير قادرة على التنبؤ تحت أي ظروف لم يعد بإمكاننا اعتبارها ضرورية بمعزل عن العشوائية. في القوانين الديناميكية، تظهر الضرورة في شكل يجعل ارتباطها بالصدفة أكثر خشونة. ولكن هذا هو بالضبط الظرف الأخير الذي تأخذه القوانين الإحصائية في الاعتبار. ويترتب على ذلك أن القوانين الإحصائية تعكس العمليات الفيزيائية الحقيقية بشكل أعمق من تلك الديناميكية. وليس من قبيل الصدفة أن يتم تعلم القوانين الإحصائية بعد القوانين الديناميكية.
وبالعودة إلى مشاكل السببية، يمكننا أن نستنتج أن السببية الديناميكية والاحتمالية تنشأ على أساس القوانين الديناميكية والإحصائية. وكما تعكس القوانين الإحصائية الروابط الموضوعية للطبيعة بشكل أعمق من الروابط الديناميكية، فإن السببية الاحتمالية أكثر عمومية، والسببية الديناميكية ليست سوى حالتها الخاصة.

خطة الدرس للندوة (ساعتان)

1. القوانين الديناميكية والحتمية الميكانيكية.
2. القوانين الإحصائية والحتمية الاحتمالية.
3. العلاقة بين القوانين الديناميكية والإحصائية.

موضوعات التقارير والملخصات

الأدب

1. مياكيشيف جي.يا.الأنماط الديناميكية والإحصائية في الفيزياء. م" 1973.
2. سفيتشنيكوف ج.السببية وربط الحالات في الفيزياء. م، 1971.
3. المشاكل الفلسفية للعلوم الطبيعية. م، 1985.

أساسيات النظريات الإحصائية

كما ذكرنا سابقًا، في العلوم الطبيعية الكلاسيكية، كان هناك اعتقاد بأن المعرفة الأساسية يجب أن ترتدي شكل نظرية ديناميكية - دقيقة، لا لبس فيها، ولا تسمح بأي شك. تم اعتبار النظريات الإحصائية الأولى مجرد تقديرات تقريبية، وكانت مقبولة مؤقتًا، حتى تم تطوير أساليب "صارمة".

ومع ذلك، مع مرور الوقت، تم تطوير نظريات علمية جديدة وأكثر فعالية - واتضح أن جميعها تقريبًا كانت إحصائية. في الفيزياء، تم إنشاء آخر نظرية ديناميكية أساسية - النظرية النسبية العامة - في بداية القرن العشرين. وكان الوضع مماثلا في الكيمياء والبيولوجيا.

وبما أن المعرفة تتحرك إلى الأمام وليس إلى الخلف، فقد أصبح من الواضح أن الأطروحة حول الطبيعة الأساسية للنظريات الديناميكية والدور الثانوي للنظريات الإحصائية كانت عرضة للمراجعة. وقد ظهرت وجهة نظر حل وسط، والتي بموجبها تعتبر النظريات الديناميكية والإحصائية أساسية بنفس القدر، ولكنها تصف الواقع من وجهات نظر مختلفة، وتكمل بعضها البعض. ومع ذلك، فإن الفكرة السائدة في الوقت الحاضر هي أن النظريات الإحصائية هي الأكثر جوهرية، أي الأكثر عمقا والأكثر وصفا للواقع.

تعتمد الحجج الأكثر إقناعا لصالح هذا المفهوم على مبدأ المراسلات(البند 2.3.5).

لكل من النظريات الفيزيائية الأساسية متحركنوع من الوجود إحصائيةتناظرية تصف نفس نطاق الظواهر: للميكانيكا الكلاسيكية - ميكانيكا الكم، للديناميكا الحرارية - الميكانيكا الإحصائية، للديناميكا الكهربائية والنظرية النسبية الخاصة - الديناميكا الكهربائية الكمومية... الاستثناء الوحيد هو النظرية النسبية العامة، التناظرية الإحصائية والتي لم يتم بعد إنشاء نظرية الكم للجاذبية، حيث أن تأثيرات الجاذبية الكمومية يجب أن تظهر نفسها في ظل ظروف يكاد يكون من المستحيل إنشاؤها في المختبر أو العثور عليها في أي مكان في الكون الحديث.

ومن ناحية أخرى، لا يوجد لدى عدد من النظريات الإحصائية الأساسية، ولا يتوقع أن يكون لها نظائرها الديناميكية. مثل هذه، على سبيل المثال، الديناميكا اللونية الكمومية (التخصص الذي يدرس الجسيمات المتفاعلة بقوة) أو النظرية التطورية الداروينية. إن إزالة عامل الصدفة من الأخير يعطي نظرية لامارك (القسم 4.2)، والتي أصبحت مغالطتها الآن بلا شك.

والأمر الأكثر أهمية هو أنه في كل زوج من الأزواج المدرجة، تصف النظرية الإحصائية دائمًا نطاقًا أوسع من الظواهر وتوفر وصفًا أكثر اكتمالاً وتفصيلاً لها من نظيرتها الديناميكية. على سبيل المثال، في MCT، نفس قوانين الغاز في Boyle-Mariotte وCharles وGay-Lussac صالحة كما هي الحال في الديناميكا الحرارية، ومع ذلك، بجانب،كما يصف أيضًا اللزوجة والتوصيل الحراري والانتشار، وهو ما لا تسمح به الديناميكا الحرارية. بمساعدة ميكانيكا الكم، يمكننا، إذا رغبت في ذلك، وصف حركة الأجسام العيانية: بعد التبسيط، نحصل على نفس معادلات الحركة كما في ميكانيكا نيوتن. لكن سلوك الأجسام الدقيقة - على سبيل المثال، الإلكترونات في الذرات - يمكن وصفه فقطميكانيكيا الكم. محاولات تطبيق الميكانيكا الكلاسيكية تؤدي إلى نتائج لا معنى لها ومتناقضة.

تلعب النظرية الديناميكية دائمًا دور التقريب، وتبسيط النظرية الإحصائية المقابلة.

تأخذ النظرية الإحصائية بعين الاعتبار التقلبات والانحرافات العشوائية عن المتوسط. إذا كان الوضع أن هذه الانحرافات غير ذات أهمية، فإننا نتجاهلها تقريبينظرية تصف سلوك القيم المتوسطة - وستكون هذه النظرية ديناميكية بالفعل.

على سبيل المثال، إذا كنا مهتمين بضغط الهواء على زجاج النافذة، فيمكننا بدقة جيدة أن نفترض أن جميع الجزيئات تتحرك بنفس السرعة. الانحرافات في ب يايلغي بعضها بعضًا بشكل متزايد عندما تتراكم تأثيرات عدد لا يحصى من الجزيئات بسبب الضغط على الزجاج. تنطبق الديناميكا الحرارية هنا. ومع ذلك، إذا كنا مهتمين بالسرعة التي تفقد بها الكواكب غلافها الجوي، يصبح النهج الإحصائي ضروريا، لأن أسرع الجزيئات تهرب إلى الفضاء، والتي تتجاوز سرعتها المتوسط ​​- وهنا لا يمكننا الاستغناء عن التحليل الإحصائي للتقلبات .

يتم تحديد القيمة المميزة للتقلبات الكمومية بواسطة ثابت بلانك ħ . على المقاييس العيانية التي نعرفها، هذه القيمة صغيرة جدًا، لذلك يمكن إهمال التقلبات الكمومية ويمكن وصف حركة الأجسام ديناميكيًا، باستخدام قوانين نيوتن. ومع ذلك، في المقاييس التي لا يكون فيها ثابت بلانك صغيرًا، تستسلم الميكانيكا النيوتونية - فهي لا تستطيع أن تأخذ في الاعتبار التقلبات الكمومية التي تصبح ذات أهمية. بمعنى آخر، الميكانيكا الكلاسيكية تكون مناسبة فقط إذا أمكن وضعها دون أخطاء كبيرة ħ = 0.

النظرية العامة للإحصاء

1.1. الموضوع والطريقة والأهداف والتنظيم

إحصائياتهو علم يدرس الجانب الكمي للظواهر الجماعية في اتصال لا ينفصم مع جانبها النوعي، والتعبير الكمي لقوانين التنمية الاجتماعية.

الإحصاء كعلم لديه خمسة سمات.

الميزة الأولىالإحصاء ليس دراسة الحقائق الفردية، بل دراسة الظواهر والعمليات الاجتماعية والاقتصادية الجماعية، التي تعمل كمجموعة من الحقائق الفردية التي لها خصائص فردية وخصائص عامة. مشكلة البحث الإحصائيتتمثل في الحصول على مؤشرات عامة وتحديد أنماط الحياة الاجتماعية في ظروف محددة من المكان والزمان، والتي تتجلى فقط في كتلة كبيرة من الظواهر من خلال التغلب على العشوائية الكامنة في العناصر الفردية.

الميزة الثانيةالإحصاء هو أنه يدرس في المقام الأول الجانب الكمي للظواهر والعمليات الاجتماعية، ولكن على عكس الرياضيات، في ظروف محددة من المكان والزمان، أي. موضوع الإحصاء هو الحجم والعلاقات الكمية للظواهر الاجتماعية والاقتصادية وأنماط ارتباطها وتطورها. في الوقت نفسه، عادة ما يتم تحديد اليقين النوعي للظواهر الفردية من خلال العلوم ذات الصلة.

الميزة الثالثةالإحصاء هو أنه يميز الهيكل، أي. الهيكل الداخلي للظواهر الجماعية (مجموعة إحصائية) باستخدام المؤشرات الإحصائية.

الميزة الرابعةالإحصاء هو دراسة التغيرات في الظواهر الاجتماعية في المكان والزمان. يتم الكشف عن التغيرات في الفضاء (أي في الإحصائيات) من خلال تحليل بنية الظاهرة الاجتماعية، ويتم الكشف عن التغيرات في الزمن (أي في الديناميكيات) من خلال دراسة مستوى الظاهرة وبنيتها.

الميزة الخامسةالإحصاء هو تحديد العلاقات بين السبب والنتيجة للظواهر الفردية في الحياة الاجتماعية.

تحت المنهجية الإحصائيةيُفهم على أنه نظام من التقنيات والأساليب والأساليب التي تهدف إلى دراسة الأنماط الكمية التي تتجلى في بنية وديناميكيات وعلاقات الظواهر الاجتماعية والاقتصادية.

1.2. الملاحظة الإحصائية

تتضمن الدورة الكاملة للبحث الإحصائي المراحل التالية:

1) جمع المعلومات الأولية (طريقة المراقبة الإحصائية)؛

2) المعالجة الأولية للبيانات (طريقة التجميع، الطريقة الرسومية)؛

3) حساب وتفسير المؤشرات الفردية والموجزة (المستوى والهيكل والاختلاف والعلاقات والديناميكيات)؛

4) النمذجة والتنبؤ بالعلاقة وديناميكية العمليات والظواهر قيد الدراسة.

الملاحظة الإحصائيةهو جمع منهجي ومنظم ومبني على أساس علمي للبيانات عن ظواهر وعمليات الحياة الاجتماعية من خلال تسجيل أهم معالمها وفق برنامج المراقبة.

تشتمل خطة الرصد الإحصائي على أجزاء برنامجية ومنهجية وتنظيمية. الجزء البرنامجي والمنهجي يشير إلى: غرض وأهداف وبرنامج الملاحظة، موضوع ووحدة الملاحظة، مجموعة خصائص وحدة المراقبة وأدوات الملاحظة (تعليمات إجراء المراقبة واستمارة إحصائية تحتوي على برنامج ونتائج الملاحظة) ملاحظة). يشير الجزء التنظيمي إلى: مكان وزمان المراقبة؛ قائمة المؤسسات والمنظمات المسؤولة عن تنظيم وتنفيذ الملاحظات وتدريب وتنسيب الموظفين؛ اختيار الأساليب وتسجيل المعلومات، وقائمة الأنشطة التحضيرية، وما إلى ذلك.

وتصنف الملاحظات الإحصائية حسب شكل ونوع وطريقة الرصد.

الأشكال الأكثر شيوعًا للمراقبة الإحصائية هي: التقارير (للمؤسسات والمنظمات والمؤسسات وغيرها) والملاحظات المنظمة خصيصًا للحصول على معلومات غير مدرجة في التقارير (التعدادات والمسوحات والسجلات لمرة واحدة).

يتم التمييز بين أنواع المراقبة: حسب وقت المراقبة (المستمرة والدورية ولمرة واحدة) واكتمال تغطية وحدات السكان الإحصائيين (المستمرة وغير المستمرة).

وتنقسم حسب طرق المراقبة الإحصائية إلى: الملاحظة المباشرة، والملاحظة الوثائقية، والمسح. في الإحصاء، يتم استخدام الأنواع التالية من الدراسات الاستقصائية: الشفوية (الاستكشافية)، والتسجيل الذاتي (عندما يتم ملء النماذج من قبل المشاركين أنفسهم)، والمراسلين، والاستبيانات والمسوحات الشخصية، باستخدام تكنولوجيا الكمبيوتر الحديثة.

تميز المؤشرات المستخدمة في التحليل الإحصائي الاقتصادي فئات ومفاهيم معينة، ويجب أن يتم حساب هذه المؤشرات من خلال التحليل النظري للظاهرة قيد الدراسة. ولذلك، في كل مجال محدد من مجالات تطبيق الإحصاءات، يتم تطوير نظام خاص بها من المؤشرات الإحصائية.

1.3. طرق المراقبة المستمرة والانتقائية للظواهر والعمليات الاجتماعية والاقتصادية

المهمة المراقبة المستمرةهو الحصول على معلومات عن جميع وحدات السكان قيد الدراسة. لذلك، عند إجراء المراقبة المستمرة، فإن المهمة المهمة هي صياغة قائمة بالعلامات التي سيتم فحصها. تعتمد جودة وموثوقية نتائج الاستطلاع في النهاية على هذا.

وحتى وقت قريب، كانت الإحصائيات الروسية تعتمد في المقام الأول على المراقبة المستمرة. ومع ذلك، فإن هذا النوع من الملاحظة له عيوب خطيرة: التكلفة العالية للحصول على ومعالجة كامل كمية المعلومات؛ ارتفاع تكاليف العمالة. عدم كفاية كفاءة المعلومات، حيث يستغرق جمعها ومعالجتها الكثير من الوقت. وأخيرا، لا توفر أي ملاحظة مستمرة، كقاعدة عامة، تغطية كاملة لجميع وحدات السكان دون استثناء. من الضروري أن يظل عدد أكبر أو أصغر من الوحدات غير مراقب سواء عند إجراء مسوحات لمرة واحدة أو عند الحصول على المعلومات من خلال شكل من أشكال المراقبة مثل إعداد التقارير.

على سبيل المثال، عند إجراء مسح إحصائي شامل للمؤسسات الصغيرة بناء على نتائج العمل في عام 2000، تم استلام نماذج (استبيانات) فارغة من 61% من المؤسسات التي أرسلت إليها الاستبيانات. ويلخص الجدول أسباب عدم الاستجابة. 1.

الجدول 1

ويعتمد عدد ونسبة الوحدات غير المغطاة على عوامل كثيرة: نوع المسح (عن طريق البريد، عن طريق المقابلة الشفهية)؛ نوع وحدة التقارير؛ مؤهلات المسجل؛ محتوى الأسئلة المنصوص عليها في برنامج المراقبة؛ الوقت من اليوم أو سنة المسح، الخ.

يفترض المسح الجزئي في البداية أن جزءًا فقط من الوحدات السكانية قيد الدراسة يخضع للمسح. عند إجرائها، من الضروري أن تحدد مسبقًا أي جزء من السكان يجب أن يخضع للمراقبة وكيفية اختيار تلك الوحدات التي يجب مسحها.

ومن مميزات الملاحظات غير المستمرة القدرة على الحصول على المعلومات في وقت أقصر وبموارد أقل مقارنة بالملاحظة المستمرة. ويرجع ذلك إلى صغر حجم المعلومات المجمعة، وبالتالي انخفاض تكاليف الحصول عليها والتحقق منها ومعالجتها وتحليلها.

هناك أنواع عديدة من الملاحظة غير المكتملة. واحد منهم هو مراقبة انتقائية، حيث يتم تسجيل الخصائص في وحدات فردية من السكان قيد الدراسة، ويتم اختيارها باستخدام طرق خاصة، وتمتد النتائج التي تم الحصول عليها خلال المسح بمستوى معين من الاحتمال إلى جميع السكان الأصليين.

ميزة الملاحظة الانتقائيةيتم ضمانها من خلال:

1) توفير الموارد المالية التي تنفق على جمع البيانات ومعالجتها،

2) توفير الموارد المادية والتقنية (القرطاسية والمعدات المكتبية والمواد الاستهلاكية وخدمات النقل، وما إلى ذلك)،

3) توفير موارد العمل المشاركة في جميع مراحل مراقبة العينة،

4) تقليل الوقت المستغرق في الحصول على المعلومات الأولية ومعالجتها اللاحقة حتى نشر المواد النهائية.

المشكلة الرئيسية عند إجراء دراسة عينة هي مدى الثقة التي يمكن بها الحكم على الخصائص الفعلية لعامة السكان بناءً على خصائص الكائنات المحددة. ولذلك، فإن أي حكم من هذا القبيل له حتماً طبيعة احتمالية، والمهمة تتلخص في ضمان أكبر احتمال ممكن للحكم الصحيح.

يسمى المجتمع الذي يتم الاختيار منه عام. البيانات المختارة هي عينة السكانأو عينة. لكي تمثل العينة خصائص المجتمع بشكل كامل وكاف، يجب أن تكون ممثلة أو ممثل. ولا يتم ضمان تمثيلية العينة إلا إذا كان اختيار البيانات موضوعيًا.

هناك نوعان من المراقبة الانتقائية: أخذ العينات المتكررة وغير المتكررة.

في متكررعند الاختيار، يظل احتمال إدراج كل وحدة فردية في العينة ثابتًا، وذلك لأن بعد الاختيار، يتم إرجاع الوحدة المحددة إلى السكان ويمكن اختيارها مرة أخرى - "مخطط الكرة المرتجعة".

في قابل للتكرارأثناء الاختيار، لا تعود الوحدة المحددة، ويتغير احتمال دخول الوحدات المتبقية في العينة طوال الوقت - "مخطط الكرة غير القابل للإرجاع".

يتم تمييز ما يلي: طرقاختيار الوحدات من عامة السكان:

أ) فرديالاختيار، عندما يتم اختيار الوحدات الفردية للعينة،

ب) مجموعةالاختيار، عندما تتضمن العينة مجموعات متجانسة نوعياً أو سلسلة من الوحدات المدروسة،

الخامس) مجموعالاختيار، وهو مزيج من الطريقتين الأوليين.

ما يلي ممكن طُرقاختيار الوحدات لتكوين مجتمع العينة:

1) عشوائيالاختيار (غير المقصود)، عندما يتم اختيار مجتمع العينة عن طريق القرعة أو باستخدام جدول أرقام عشوائية،

2) ميكانيكيةالاختيار، عندما يتم تحديد مجتمع العينة من عامة السكان مقسمين إلى فترات (مجموعات) متساوية،

3) عاديالاختيار (الطبقي، الطبقي) مع التقسيم الأولي لعامة السكان إلى مجموعات نموذجية متجانسة نوعيًا (ليست بالضرورة متساوية)،

4) الاختيار التسلسلي أو العنقودي، عندما لا يتم اختيار وحدات فردية، بل يتم اختيار سلاسل من عامة السكان، وضمن كل سلسلة متضمنة في العينة، يتم فحص جميع الوحدات دون استثناء.

1.4. المجموعات الإحصائية

يعد التجميع أحد الطرق الرئيسية والأكثر شيوعًا لمعالجة وتحليل المعلومات الإحصائية الأولية. يغطي مفهوم التجميع الإحصائي بالمعنى الواسع للكلمة مجموعة كاملة من العمليات الإحصائية. بادئ ذي بدء، يشمل ذلك دمج الحالات الفردية المسجلة أثناء المراقبة في مجموعات متشابهة بطريقة أو بأخرى، حيث يجب الجمع بين الخصائص الكلية للسكان وخصائص أجزائه الرئيسية وطبقاته وما إلى ذلك. يتم عرض نتائج ملخص وتجميع بيانات المراقبة الإحصائية في شكل إحصائي سلسلة التوزيعو الجداول.

تكمن أهمية التجميعات في أن هذه الطريقة توفر أولاً تنظيم وتعميم نتائج الملاحظة، وثانيًا، تعتبر طريقة التجميع هي الأساس لاستخدام طرق أخرى للتحليل الإحصائي للجوانب الرئيسية والسمات المميزة للظواهر قيد الدراسة.

الغرض من التجميع الإحصائي هو تقسيم الوحدات السكانية إلى عدد من المجموعات لحساب وتحليل مؤشرات المجموعة المعممة، والتي تتيح الحصول على فكرة عن تكوين وبنية وعلاقات الكائن أو الظاهرة قيد الدراسة.

ويمكن عرض المؤشرات الإحصائية العامة التي تميز كل مجموعة مختارة في شكل قيم مطلقة ونسبية ومتوسطة.

في الجدول 2 يلخص أنواعًا مختلفة من المجموعات الإحصائية، والتي تختلف وفقًا لمهمة التجميع:

الجدول 2

أساس التجميع هو خصائص التجميع التي يتم من خلالها تخصيص وحدات السكان قيد الدراسة لمجموعات معينة. وإذا تم التجميع على صفة واحدة فإنه يعتبر بسيط، إذا كان على خاصيتين أو أكثر – ثم التوافقي(أو مجموع).

أساسيتسمى مجموعة مكونة على أساس البيانات الأولية التي يتم جمعها في عملية المراقبة الإحصائية.

ثانوييتم إجراء التجميع بناءً على البيانات الأولية، إذا كانت هناك حاجة للحصول على عدد أصغر، ولكن مجموعات أكبر، أو لإحضار البيانات المجمعة حسب حجم الفاصل الزمني إلى نموذج قابل للمقارنة بغرض المقارنة المحتملة بينها.

يتم عرض تصنيف وخصائص خصائص التجميع في الجدول. 3.

ترتبط مهام التجميع النموذجي، والتي تتضمن عادةً تقسيم مجموعة سكانية غير متجانسة إلى مجموعات متجانسة نوعيًا، ارتباطًا وثيقًا بمهمتين تجميعيتين أخريين: دراسة البنية والتحولات الهيكلية في المجموعة السكانية المتجانسة قيد الدراسة وتحديد العلاقة بين المجموعات السكانية المتجانسة. السمات الفردية للظاهرة التي تتم دراستها فيها.

تشمل أمثلة التجمعات النموذجية تجميع الأشياء الاقتصادية حسب نوع الملكية، وتقسيم السكان النشطين اقتصاديًا إلى عاملين وعاطلين عن العمل، والعمال إلى أولئك الذين يعملون في المقام الأول في العمل البدني والعقلي.

يتم تحديد منهجية المجموعات التصنيفية من خلال مدى وضوح الاختلافات النوعية في الظواهر قيد الدراسة. على سبيل المثال، عند تجميع الصناعات حسب الاقتصادية

الجدول 3

مبدأ التصنيف أنواع العلامات سمات
حسب المحتوى (الجوهر) ضروري التعبير عن المحتوى الرئيسي للظواهر التي تتم دراستها
صغير مهم لخصائص الظواهر التي تتم دراستها، ولكنها لا تصنف على أنها ذات أهمية
إذا أمكن، القياس الكمي الكمية، بما في ذلك: أ) منفصلة (متقطعة) ب) مستمرة تعكس خاصية ظاهرة يمكن قياسها، معبرًا عنها فقط برقم صحيح، معبرًا عنها بكل وكسر
الإسناد (النوعية) بما في ذلك البديل لا يمكن قياس الخاصية كميًا ويتم كتابتها في شكل نص، ولا توجد إلا في خيارين متنافيين (إما - أو).

وفقًا للغرض من المنتجات، يتم التمييز بين الصناعات المنتجة لوسائل الإنتاج والصناعات المنتجة للسلع الاستهلاكية؛ في معظم الحالات، لا تظهر الاختلافات النوعية بين الظواهر بشكل واضح. على سبيل المثال، يعد التمييز بين المؤسسات الكبيرة والمتوسطة والصغيرة في الصناعات مشكلة معقدة إلى حد ما من الناحية المنهجية.

1.5. طرق معالجة وتحليل المعلومات الإحصائية

وفي عملية المراقبة الإحصائية يتم الحصول على بيانات عن قيم بعض الخصائص التي تميز كل وحدة من السكان قيد الدراسة. لتوصيف السكان ككل أو أجزائه، يتم تلخيص البيانات المتعلقة بالوحدات الفردية من السكان، ونتيجة لذلك يتم الحصول على مؤشرات معممة تعكس نتائج معرفة الجانب الكمي للظواهر قيد الدراسة.

المؤشر الإحصائيتسمى القيمة العامة الكمية والنوعية التي تميز الظواهر والعمليات الاجتماعية والاقتصادية.

تمثل القيم الفردية للسكان الخصائص، والسمة الكمية والنوعية لأي خاصية للسكان (المجموعة) هي مؤشر إحصائي. على سبيل المثال، متوسط ​​أداء طالب معين هو علامة، ومتوسط ​​أداء طلاب الجامعة هو مؤشر.

يمكن تقديم مؤشرات موجزة مطلق, نسبيو متوسطالكميات التي تستخدم على نطاق واسع في تخطيط وتحليل أنشطة المؤسسات والشركات والصناعات والاقتصاد ككل.

يتم الحصول على المؤشرات المطلقة من خلال جمع البيانات الأولية. يمكن أن تكون فردية وعامة (المجموع). تعبر القيم المطلقة الفردية عن حجم الخصائص الكمية في الوحدات الفردية من السكان قيد الدراسة. القيم المطلقة العامة والمجموعة هي الخصائص الكمية النهائية والمجموعة للخصائص. باستخدام القيم المطلقة، تتميز الأبعاد المطلقة للظواهر التي تتم دراستها: الحجم، الكتلة، المنطقة، الطول، إلخ. يتم تسمية المؤشرات المطلقة دائما بالأرقام (لديها وحدات قياس)، والتي يمكن أن تكون طبيعية، طبيعية مشروطة (لمقارنة متجانسة، ولكن يتم تحويل المنتجات ذات الجودة المختلفة لوحدة الكميات الفيزيائية إلى وحدات تقليدية باستخدام معاملات خاصة) ووحدات تكلفة (نقدية).

للمقارنة، يتم استخدام مقارنة القيم المطلقة مع بعضها البعض في الزمان والمكان والعلاقات الأخرى، والقيم النسبية، أي. تعميم المؤشرات التي تعبر عن العلاقة الكمية بين قيمتين مطلقتين لبعضهما البعض.

القيم النسبية يمكن أن تكون نتيجة المقارنة:

- المؤشرات الإحصائية التي تحمل نفس الاسم (مع الفترة الماضية - القيم النسبية للديناميكيات وأهداف الخطة؛ مع الخطة - القيم النسبية لتنفيذ الخطة؛ الأجزاء والكل أو الأجزاء فيما بينها - القيم النسبية للهيكل والتنسيق، على التوالي، في الفضاء - القيم النسبية للرؤية)؛

– مؤشرات إحصائية مختلفة (قيم الشدة النسبية).

1.5.1. طريقة المتوسطات

متوسط ​​القيمةهو مؤشر معمم يعبر عن نموذجي، أي. المستوى المميز لمعظم الصفات. تتيح لك طريقة المتوسطات استبدال عدد كبير من القيم المتغيرة للخاصية بقيمة متوسطة واحدة.

هناك متوسطات: القوة والهيكلية.

يتم عرض صيغ حساب متوسطات الطاقة في الجدول. 4.

في الجدول 4 يتم استخدام التسميات التالية: قيمة خاصية الوحدة السكانية أو متغير الخاصية للمتوسط ​​المرجح؛ حجم السكان وزن متغير السمة؛ عدد المتغيرات للخاصية التي يتم حساب متوسطها.

يعتمد استخدام المتوسطات غير المرجحة (البسيطة) والمرجحة على تكرار خيار الميزة:

الجدول 4

منظر للوسط صيغة لحساب المتوسط
غير مرجح موزون
المتوسط ​​الحسابي
الوسط التوافقي
المتوسط ​​الهندسي
يعني مربع
مكعب متوسط

– في حالة عدم وجود مثل هذا التكرار أو في حالة التكرار فرد فقطخيار عدد محدود من المراتيتقدم غير مرجحمتوسط؛

- عند التكرار الجميع أو الجميع تقريباخيار عدة مراتيتقدم موزونمتوسط.

يتم استخدام حساب القيم المتوسطة عندما:

- تقييم خصائص المستوى النموذجي لمجموعة سكانية معينة؛

- مقارنة المستويات النموذجية لمجموعتين أو أكثر من السكان؛

– حساب القاعدة عند تحديد أهداف الخطة والالتزامات التعاقدية.

ومن الناحية العملية، يُستخدم الوسط الحسابي في أغلب الأحيان. ويستخدم الوسط التوافقي في الحالات التي يكون فيها البسط معروفا، ولكن مقام نسبة المتوسط ​​الأصلي غير معروف. في الأساس، يتم استخدام المتوسط ​​الهندسي لمتوسط ​​المؤشرات الفردية مع مرور الوقت. يتم استخدام متوسطات القدرة من الدرجة الثانية والأعلى عند حساب مؤشرات التباين والارتباط والتغيرات الهيكلية وعدم التماثل والتفرطح.

تتضمن المتوسطات الهيكلية خاصيتين رئيسيتين لسلسلة تباين التوزيع - الوضع والوسيط.

موضة– هذه هي قيمة السمة التي توجد غالبًا في مجموعة سكانية معينة، أي. يعكس قيمة السمة الأكثر نموذجية وسائدة ومهيمنة. مع وجود عدد كبير من الملاحظات، يمكن وصف السكان بخيارين مشروطين أو أكثر.

متوسط- هذا هو البديل من الخاصية قيد الدراسة، والتي تقسم سلسلة البيانات المرتبة إلى جزأين متساويين: 50٪ من وحدات السكان قيد الدراسة سيكون لها قيم مميزة أقل من المتوسط، و 50٪ سيكون لها خاصية قيم أكبر من الوسيط.

عند تحديد الوسيط من البيانات غير المجمعة (الأساسية)، تحتاج أولاً إلى ترتيبها بترتيب تصاعدي (الرتبة). فأنت بحاجة بعد ذلك إلى تحديد "موضع" الوسيط أو تحديد رقم الوحدة التي تتوافق قيمة سماتها مع الوسيط:

أين هو عدد الوحدات في السكان قيد الدراسة.

1.5.2. التحليل التبايني

تفاوت– هذا هو الفرق في القيم الفردية (التغيرات) للخصائص داخل السكان قيد الدراسة. تسمح لنا مؤشرات التباين بتقييم:

تشتت قيم السمات بين وحدات المجتمع الإحصائي؛

استقرار تطور العمليات قيد الدراسة مع مرور الوقت؛

تأثير أحد العوامل المميزة على التغيرات في خصائص الأداء؛

أنواع مختلفة من المخاطر (التأمينية، النظامية، الخ).

هناك مؤشرات مطلقة ونسبية للتباين. تشمل المقاييس المطلقة للتباين: نطاق التباين ومتوسط ​​الانحراف الخطي والتشتت والانحراف المعياري. ويلخص الجدول نسب حساب هذه المؤشرات. 5.

الجدول 5

المؤشرات صيغ الحساب
للبيانات غير المجمعة للبيانات المجمعة
مدى التباين (التذبذبات)
متوسط ​​الانحراف الخطي
تشتت
الانحراف المعياري

حيث: قيمة السمة؛ وبالتالي الحد الأقصى والأدنى لقيمة السمة في المجموع؛ الوسط الحسابي حجم السكان وزن متغير السمة.

يعد تحديد نطاق الاختلاف مرحلة ضرورية في تجميع المعلومات الإحصائية الأولية. يحتوي مؤشر التباين هذا على عيبين مهمين: أ) يعتمد بشدة على الحد الأقصى للقيم الشاذة للسمة و ب) لا يأخذ في الاعتبار التباين "الداخلي" بين الحدود التي تحددها القيم القصوى والدنيا. لذلك، فهو لا يقدم وصفًا شاملاً للتنوع.

يعطي مؤشر متوسط ​​الانحراف الخطي خاصية عامة لدرجة تشتت الخاصية في المجموع، ومع ذلك، فهو أقل استخدامًا مقارنةً بالتشتت والانحراف المعياري، لأنه عند حسابه يتعين على المرء اتخاذ إجراءات غير صحيحة من وجهة نظر رياضية وتنتهك قوانين الجبر.

يتم تمثيل التشتت بوحدات مربعة تقاس بها الخاصية المسجلة، لذا فإن تفسير هذا المؤشر صعب للغاية. وفي هذا الصدد، تم إدخال مؤشر الانحراف المعياري، والذي يتم قياسه بنفس وحدات القياس مثل القيمة الفردية للسمة.

يتم حساب المؤشرات النسبية للتباين كنسب مئوية (نسبة إلى الوسط الحسابي أو الوسيط للسلسلة). يتم استخدام المقاييس النسبية التالية للتباين في الإحصائيات:

1) معامل التذبذب

يوضح الانتشار النسبي للقيم المتطرفة للخصائص حول الوسط الحسابي؛

2) الانحراف الخطي النسبي

يميز حصة القيمة المتوسطة للانحرافات المطلقة عن الوسط الحسابي؛

3) معامل الاختلاف

غالبا ما تستخدم، لأنها تميز درجة تجانس السكان. ويعتبر المجتمع متجانساً إذا كان معامل التباين لا يتجاوز 33% (للتوزيعات القريبة من الطبيعي).

1.5.3. تحليل الارتباط

إن المهمة الأكثر أهمية للنظرية العامة للإحصاء هي دراسة الروابط الموجودة بين الظواهر بشكل موضوعي. في عملية البحث الإحصائي، يتم توضيح علاقات السبب والنتيجة بين الظواهر، مما يجعل من الممكن تحديد العوامل (العلامات) التي لها تأثير كبير على تباين الظواهر والعمليات قيد الدراسة.

في الإحصاء، يتم التمييز بين الارتباط الوظيفي والاعتماد العشوائي. وظيفيةهي العلاقة التي تقابل فيها قيمة معينة لخاصية عامل ما قيمة واحدة فقط للخاصية الناتجة. ويتجلى هذا الارتباط في جميع حالات الملاحظة ولكل وحدة محددة من السكان قيد الدراسة.

إذا لم تظهر العلاقة السببية في كل حالة على حدة، ولكن بشكل عام، في المتوسط، على عدد كبير من الملاحظات، فإن هذه العلاقة تسمى العشوائية. هناك حالة خاصة من مؤشر ستوكاستيك علاقةالعلاقة التي يكون فيها التغير في القيمة المتوسطة للخاصية الناتجة بسبب التغير في خصائص العامل.

عند دراسة تبعيات محددة، تعمل بعض الخصائص كعوامل تحدد التغيرات في الخصائص الأخرى. وتسمى علامات المجموعة الأولى مضروب، والعلامات التي تكون نتيجة تأثير هذه العوامل هي فعال.

لا تتطلب الإحصائيات دائما تقييمات كمية للعلاقة؛ غالبا ما يكون من المهم تحديد اتجاهها وطبيعتها فقط، لتحديد شكل تأثير بعض العوامل على الآخرين. إحدى الطرق الرئيسية لتحديد وجود الاتصال هي الارتباطيةطريقة تهدف إلى قياس مدى قرب العلاقة بين خاصيتين (في علاقة زوجية) وبين الخصائص الناتجة والعديد من العوامل (في علاقة متعددة العوامل).

علاقةهي علاقة إحصائية بين متغيرات عشوائية ليس لها طبيعة وظيفية بحتة، حيث يؤدي التغير في أحد المتغيرات العشوائية إلى تغير في التوقع الرياضي للآخر.

في الإحصائيات، يتم تمييز خيارات التبعية التالية:

1) الارتباط الزوجي – اتصال بين خاصيتين (محصل وعامل أو عاملين)؛

2) الارتباط الجزئي - الاعتماد بين الخصائص الناتجة وعامل واحد مع قيمة ثابتة لخصائص العامل الأخرى؛

3) الارتباط المتعدد - اعتماد الناتج وخاصيتين أو أكثر من العوامل المدرجة في الدراسة.

الطريقة الرئيسية لتحديد وجود الارتباط هي طريقة التجميع التحليلي وتحديد متوسطات المجموعة. وهو يتألف من حقيقة أن جميع وحدات السكان مقسمة إلى مجموعات وفقًا لقيمة العامل المميز ولكل مجموعة يتم تحديد القيمة المتوسطة للخاصية الناتجة.

مصطلح متعدد القيم: الفيزياء: نظرية المجال الكلاسيكي هي مفهوم يجمع بين الديناميكا الكهربائية الكلاسيكية (نظرية المجال الكهرومغناطيسي)، ونظرية مجال الجاذبية، ونظرية المقياس الكلاسيكي والمجالات الدوارة. نظرية المجال الكمي... ويكيبيديا

نظرية المجال الكمي- هذه المقالة يجب أن تكون ويكيوية. يرجى تنسيقه وفقًا لقواعد تنسيق المقالة. نظرية المجال الكمي (QFT) هي فرع من فروع الفيزياء يدرس سلوك الأنظمة الكمومية بعدد لا نهائي من الدرجات... ويكيبيديا

نظرية المجال الكلاسيكية- نظرية فيزيائية حول تفاعل المجالات والمادة والتي لا تؤثر على الظواهر الكمومية. عادة ما يتم التمييز بين نظرية المجال النسبية وغير النسبية. المحتويات 1 فيزياء الاستمرارية والديناميكا الحرارية غير المتوازنة ... ويكيبيديا

الميكانيكا الإحصائية- الميكانيكا الإحصائية هي فرع من فروع الفيزياء الإحصائية التي تدرس سلوك أنظمة عدد محدود (تعسفي) من الجسيمات باستخدام طرق نظرية الاحتمالات. عدد الجزيئات هو عدد طبيعي محدود اعتباطي. لأول مرة كلاسيكي... ... ويكيبيديا

الفيزياء الإحصائية- الفيزياء الإحصائية... ويكيبيديا

نظرية التذبذب- نظرية تأخذ في الاعتبار جميع أنواع الاهتزازات، مجردة من طبيعتها الفيزيائية. ولهذا الغرض، يتم استخدام جهاز حساب التفاضل والتكامل. المحتويات 1 التذبذبات التوافقية ... ويكيبيديا

نظرية ديباي هوكل- نظرية ديباي هوكل عن الإلكتروليتات القوية، التي اقترحها بيتر ديبي وإريك هوكل في عام 1923، هي نظرية إحصائية للمحاليل المخففة للإلكتروليتات القوية، والتي بموجبها يستقطب كل أيون، بفعل شحنته الكهربائية... ... ويكيبيديا

الفيزياء الإحصائية- فرع من فروع الفيزياء مهمته التعبير عن خصائص الأجسام العيانية، أي الأنظمة التي تتكون من عدد كبير جداً من الجسيمات المتماثلة (جزيئات، ذرات، إلكترونات وغيرها)، من خلال خصائص هذه الجسيمات والتفاعل بينها. ... ... الموسوعة السوفيتية الكبرى

نظرية اللدونة- نظرية اللدونة هي فرع من ميكانيكا الاستمرارية، وأهدافها هي تحديد الضغوط والإزاحات في جسم مشوه خارج حدود المرونة. بالمعنى الدقيق للكلمة، في نظرية اللدونة يفترض أن حالة الإجهاد... ... ويكيبيديا

نظرية المرونة- ميكانيكا الاستمرارية ... ويكيبيديا

كتب

  • مشاكل في الفيزياء النظرية. كتاب مدرسي، بيلوسوف يوري ميخائيلوفيتش، بورميستروف سيرجي نيكولاييفيتش، تيرنوف أليكسي إيغوريفيتش. يحتوي الكتاب على 460 مسألة بدرجات متفاوتة من التعقيد، والتي تم تقديمها في أوقات مختلفة لطلاب MIPT، ويغطي جميع الأقسام الرئيسية للفيزياء النظرية: نظرية المجال، الكم... اشترِ مقابل 1854 RUR
  • دورة الفيزياء النظرية. في مجلدين. المجلد 1. نظرية المجال الكهرومغناطيسي. النظرية النسبية. الفيزياء الإحصائية. العمليات الكهرومغناطيسية في المادة، ليفيتش V.G.. تم استخدام الطبعة الأولى من كتاب دورة الفيزياء النظرية (1962) في عدد من مؤسسات التعليم العالي كوسيلة تعليمية. وصلتنا العديد من التعليقات والتمنيات من عدد من...