Peringkat penyelidikan statistik.
Peringkat 1: Pemerhatian statistik.
Peringkat 2: Penyatuan dan pengumpulan hasil pemerhatian kepada agregat tertentu.
Peringkat 3: Generalisasi dan analisis bahan yang diterima. Pengenalpastian hubungan dan skala fenomena, penentuan corak perkembangannya, pembangunan anggaran ramalan. Adalah penting untuk mempunyai maklumat yang komprehensif dan boleh dipercayai tentang objek yang sedang dikaji.
Pada peringkat pertama penyelidikan statistik, data statistik primer, atau maklumat statistik awal, terbentuk, yang merupakan asas "bangunan" statistik masa depan. Untuk "bangunan" tahan lama, asasnya mestilah kukuh dan berkualiti tinggi. Jika ralat dibuat semasa pengumpulan data statistik utama atau bahan tersebut ternyata tidak berkualiti, ini akan menjejaskan ketepatan dan kebolehpercayaan kesimpulan teori dan praktikal. Oleh itu, pemerhatian statistik dari peringkat awal hingga akhir mesti difikirkan dengan teliti dan disusun dengan jelas.
Pemerhatian statistik menyediakan bahan sumber untuk generalisasi, yang permulaannya ialah ringkasan. Jika, semasa pemerhatian statistik, maklumat diperoleh tentang setiap unitnya yang mencirikannya dari banyak aspek, maka ringkasan ini mencirikan keseluruhan agregat statistik dan bahagian individunya. Pada peringkat ini, populasi dibahagikan mengikut tanda-tanda perbezaan dan bersatu mengikut tanda-tanda persamaan, dan jumlah penunjuk dikira untuk kumpulan dan secara keseluruhan. Menggunakan kaedah pengelompokan, fenomena yang dikaji dibahagikan kepada jenis, kumpulan ciri dan subkumpulan yang paling penting mengikut ciri penting. Dengan bantuan pengelompokan, populasi homogen secara kualitatif adalah terhad, yang merupakan prasyarat untuk definisi dan aplikasi penunjuk generalisasi.
Pada peringkat akhir analisis, menggunakan penunjuk umum, nilai relatif dan purata dikira, penilaian variasi ciri diberikan, dinamik fenomena dicirikan, indeks dan kunci kira-kira digunakan, penunjuk dikira yang mencirikan keakraban perkaitan dalam perubahan ciri. Untuk tujuan persembahan bahan digital yang paling rasional dan visual, ia dipersembahkan dalam bentuk jadual dan graf.
Nilai kognitif statistik perkaranya ialah:
1) statistik menyediakan liputan digital dan bermakna tentang fenomena dan proses yang sedang dikaji dan berfungsi sebagai cara yang paling boleh dipercayai untuk menilai realiti; 2) statistik memberikan kuasa pembuktian kepada kesimpulan ekonomi dan membenarkan seseorang untuk mengesahkan pelbagai pernyataan "semasa" dan proposisi teori individu; 3) statistik mempunyai keupayaan untuk mendedahkan hubungan antara fenomena, menunjukkan bentuk dan kekuatannya.
1. PEMERHATIAN STATISTIK
1.1. Konsep asas
Pemerhatian statistik - Ini adalah peringkat pertama penyelidikan statistik, yang merupakan perakaunan fakta yang teratur secara saintifik yang mencirikan fenomena dan proses kehidupan sosial, dan pengumpulan data yang diperoleh berdasarkan perakaunan ini.
Walau bagaimanapun, bukan setiap koleksi maklumat adalah pemerhatian statistik. Kita boleh bercakap tentang pemerhatian statistik hanya apabila corak statistik dikaji, i.e. mereka yang menampakkan diri mereka dalam proses massa, dalam sejumlah besar unit beberapa agregat. Oleh itu, pemerhatian statistik harus terancang, besar-besaran dan sistematik.
Planfulness pemerhatian statistik terletak pada fakta bahawa ia disediakan dan dijalankan mengikut pelan yang dibangunkan, yang merangkumi isu metodologi, organisasi, pengumpulan maklumat, kawalan kualiti bahan yang dikumpul, kebolehpercayaannya, dan pembentangan keputusan akhir.
Mass sifat pemerhatian statistik menunjukkan bahawa ia merangkumi sejumlah besar kes manifestasi proses tertentu, mencukupi untuk mendapatkan data sebenar yang mencirikan bukan sahaja unit individu, tetapi keseluruhan populasi secara keseluruhan.
Sistematik pemerhatian statistik ditentukan oleh fakta bahawa ia mesti dijalankan sama ada secara sistematik, atau berterusan, atau kerap.
Keperluan berikut digunakan untuk pemerhatian statistik:
1) kesempurnaan data statistik (kesempurnaan liputan unit populasi yang dikaji, aspek fenomena tertentu, serta kesempurnaan liputan dari semasa ke semasa);
2) kebolehpercayaan dan ketepatan data;
3) keseragaman dan perbandingan mereka.
Sebarang kajian statistik mesti bermula dengan perumusan matlamat dan objektifnya. Selepas ini, objek dan unit pemerhatian ditentukan, program dibangunkan, dan jenis dan kaedah pemerhatian dipilih.
Objek pemerhatian- satu set fenomena dan proses sosio-ekonomi yang tertakluk kepada penyelidikan, atau sempadan tepat di mana maklumat statistik akan direkodkan . Sebagai contoh, semasa banci penduduk, adalah perlu untuk menentukan populasi mana yang tertakluk kepada pendaftaran - sedia ada, iaitu, sebenarnya terletak di kawasan tertentu pada masa banci, atau kekal, iaitu, tinggal secara kekal di kawasan tertentu. Apabila mengukur industri, adalah perlu untuk menentukan perusahaan mana yang akan diklasifikasikan sebagai industri. Dalam beberapa kes, satu atau satu kelayakan lain digunakan untuk mengehadkan objek pemerhatian. Bancian- kriteria sekatan yang mesti dipenuhi oleh semua unit populasi yang dikaji. Jadi, sebagai contoh, apabila mengambil banci peralatan pengeluaran, adalah perlu untuk menentukan apa yang diklasifikasikan sebagai peralatan pengeluaran dan apa yang diklasifikasikan sebagai alat tangan, apakah peralatan yang tertakluk kepada banci - hanya peralatan operasi atau juga dalam pembaikan, dalam a gudang, atau dalam simpanan.
Unit pemerhatian dipanggil komponen objek pemerhatian, yang berfungsi sebagai asas untuk pengiraan dan mempunyai ciri-ciri yang tertakluk kepada pendaftaran semasa pemerhatian.
Sebagai contoh, dalam banci penduduk, unit pemerhatian ialah setiap individu. Sekiranya tugasnya juga untuk menentukan bilangan dan komposisi isi rumah, maka unit pemerhatian, bersama-sama dengan orang itu, adalah setiap isi rumah.
Program pengawasan- ini ialah senarai isu di mana maklumat dikumpul, atau senarai ciri dan petunjuk untuk didaftarkan . Program pemerhatian disediakan dalam bentuk borang (soal selidik, borang) di mana maklumat utama dimasukkan. Tambahan yang perlu kepada borang ialah arahan (atau arahan pada borang itu sendiri) menerangkan maksud soalan. Komposisi dan kandungan soalan dalam program pemerhatian bergantung kepada objektif kajian dan ciri-ciri fenomena sosial yang dikaji.
Pemprosesan data primer yang dikumpul, termasuk pengelompokan, generalisasi dan pembentangan dalam jadual, merupakan peringkat kedua penyelidikan statistik, yang dipanggil ringkasan.
Terdapat 3 bentuk utama penyampaian data statistik yang diproses: teks, jadual dan grafik.
Pada peringkat ketiga kajian statistik, berdasarkan data akhir ringkasan, analisis saintifik tentang fenomena yang dikaji: pelbagai penunjuk generalisasi dikira dalam bentuk nilai purata dan relatif, pola tertentu dalam taburan, dinamik penunjuk, dan lain-lain dikenal pasti. Berdasarkan pola yang dikenal pasti, ramalan dibuat untuk masa hadapan.
Pemerhatian statistik adalah peringkat pertama penyelidikan statistik. Hampir selalu, mengikut, tentu saja, dengan matlamat dan objektif penyelidikan, kerja bermula dengan mengambil kira fakta dan mengumpul bahan utama. Bahan utama adalah asas penyelidikan statistik. Kejayaan keseluruhan kajian secara keseluruhannya bergantung kepada kualiti pemerhatian statistik. Ia mesti disusun sedemikian rupa sehingga hasilnya adalah objektif, data yang tepat tentang fenomena yang sedang dikaji. Data yang tidak lengkap dan tidak tepat yang tidak mencirikan proses dengan secukupnya, terutamanya jika ia memutarbelitkannya, membawa kepada ralat. Dan analisis yang dijalankan atas dasar sedemikian akan menjadi salah. Ia berikutan bahawa rakaman fakta dan pengumpulan bahan utama mesti difikirkan dengan teliti dan teratur.
Perlu diingatkan sekali lagi bahawa pemerhatian statistik sentiasa besar-besaran. Undang-undang bilangan besar berkuat kuasa - lebih ramai populasi, lebih objektif keputusan yang diperolehi.
Pemerhatian statistik boleh dibahagikan kepada tiga peringkat: 1. Penyediaan pemerhatian. Ini adalah rumusan program pemerhatian, definisi penunjuk dikumpulkan ke dalam susun atur jadual statistik akhir.
Soalan-soalan yang membentuk kandungan program hendaklah mengikut daripada tujuan kajian atau hipotesis yang mana kajian itu sepatutnya ditumpukan untuk mengesahkan. Elemen penting ialah susun atur jadual statistik akhir. Ia adalah projek untuk membangunkan hasil pemerhatian, dan hanya jika ia tersedia adalah mungkin untuk mengenal pasti semua isu yang perlu disertakan dalam program dan mengelak daripada memasukkan maklumat yang tidak perlu.
2. Pengumpulan bahan secara langsung. Ini adalah peringkat kajian yang paling intensif buruh. Pelaporan statistik, sebagai satu bentuk khas mengatur pengumpulan data, hanya wujud dalam statistik negeri. Semua maklumat lain dikumpul melalui pelbagai alat statik. Adalah perlu untuk menunjukkan dua keperluan utama untuk data yang dikumpul: kebolehpercayaan dan kebolehbandingan. Dan apa yang sangat diingini (dalam keadaan pasaran ia meningkat berkali-kali ganda) adalah ketepatan masa.
3. Kawalan bahan sebelum analisisnya. Tidak kira betapa teliti alat pemerhatian disusun dan arahan yang diberikan kepada pelaku, bahan pemerhatian sentiasa memerlukan kawalan. Ini dijelaskan oleh sifat kerja statistik yang besar dan kerumitan kandungannya.
Objek bagi mana-mana kajian statistik ialah satu set unit fenomena yang sedang dikaji. Objeknya boleh menjadi populasi semasa banci, perusahaan, bandar, kakitangan syarikat, dll. Secara ringkasnya, objek pemerhatian ialah populasi statistik yang dikaji. Adalah sangat penting untuk menentukan sempadan populasi yang dikaji, yang mentakrifkan populasi yang dikaji dengan jelas. Sebagai contoh, jika matlamatnya adalah untuk mengkaji aktiviti perusahaan kecil di rantau ini, maka adalah perlu untuk menentukan bentuk pemilikan miliknya (negeri, swasta, bersama, dll.), dengan kriteria apa perusahaan akan dipilih : ciri industri, volum jualan, masa sejak pendaftaran, status (aktif, tidak aktif, terbiar sementara), dsb. Populasi mestilah homogen, jika tidak, kesukaran tambahan akan timbul dalam proses analisis dan kesilapan hampir selalu tidak dapat dielakkan.
Bersama dengan mentakrifkan objek pemerhatian dan sempadan, adalah penting untuk menentukan unit populasi dan unit pemerhatian. Unit populasi ialah elemen komponen individu bagi populasi statistik. Unit pemerhatian ialah fenomena, objek, ciri-cirinya tertakluk kepada pendaftaran. Set unit pemerhatian membentuk objek pemerhatian. Sebagai contoh, matlamat: untuk mengkaji pengaruh pelbagai faktor terhadap produktiviti pekerja di lombong Ispat-Karmet OJSC. Dalam kes ini, populasi ditentukan oleh matlamat itu sendiri - pelombong yang bekerja di lombong Ispat-Karmet, unit populasi adalah pelombong, sebagai pembawa maklumat, dan unit pemerhatian adalah lombong. Secara ringkas: unit populasi adalah apa yang sedang diperiksa, unit pemerhatian adalah sumber maklumat.
Untuk menjalankan pemerhatian statistik, adalah perlu untuk mengumpul data berdasarkan asas tertentu, iaitu: untuk menetapkan populasi statistik yang terdiri daripada objek sedia ada secara material, unit dan tujuan tinjauan satu kali objek, dan untuk merangka satu program pemerhatian statistik.
Pada peringkat pertama, ia terbentuk sampel data yang dikumpul mengikut ciri-ciri yang ditunjukkan, data disusun dalam susunan menaik. Kemudian anda hendaklah menyediakan jadual taburan kekerapan dan mengisi lajur yang sepadan dalam jadual secara berurutan.
Pada peringkat kedua, untuk memproses data primer yang dikumpul, adalah perlu untuk mengumpulkan dan menyamaratakan elemen yang dipilih mengikut ciri yang diberikan, dan mengenal pasti ciri berangka sampel. Peringkat penyelidikan statistik ini dipanggil ringkasan. Ringkasan – pemprosesan saintifik data primer untuk mendapatkan ciri umum fenomena yang dikaji mengikut beberapa ciri penting untuknya, iaitu bahan utama disatukan, membentuk agregat statistik, yang dicirikan oleh penunjuk generalisasi mutlak muktamad. Pada peringkat ringkasan, kita beralih daripada pencirian ciri-ciri individu yang berbeza-beza unit populasi - kepada ciri-ciri keseluruhan populasi secara keseluruhan atau kepada ciri-ciri manifestasi umum mereka dalam jisim.
Patut dijumpai skop mengikut formula:
R=x(maks) – x(min);
fesyen M(0), yang menunjukkan nilai yang paling kerap berlaku, median M(e), yang mencirikan nilai purata (ia tidak melebihi separuh daripada ahli siri), sepadan dengan pilihan di tengah-tengah siri variasi kedudukan. Kedudukan median ditentukan oleh nombornya: Nme = (n+1) /2, di mana n ialah bilangan unit dalam agregat dan min aritmetik untuk kumpulan yang ditetapkan, yang dikira dengan formula:
Hasil kerja boleh dipersembahkan secara grafik dalam bentuk histogram dan poligon taburan frekuensi.
Data yang diperoleh mencerminkan perkara biasa kepada semua unit populasi yang dikaji. Hasil daripada pemerhatian statistik, objektif, setanding, maklumat lengkap harus diperoleh, membolehkan pada peringkat kajian seterusnya memberikan kesimpulan berasaskan saintifik tentang sifat dan corak perkembangan fenomena yang dikaji.
Tugas praktikal
Menjalankan kajian statistik untuk mengetahui maklumat tentang pertumbuhan 2 5 pelajar Universiti Politeknik Tomsk yang dipilih secara rawak.
Buat jadual taburan kekerapan, cari julat, mod, median dan aritmetik nilai ketinggian min (dalam cm) bagi lelaki muda yang ditetapkan.
Hasil daripada peringkat pertama penyelidikan statistik - pemerhatian statistik - adalah maklumat yang mencirikan setiap unit populasi statistik. Walau bagaimanapun, keupayaan untuk mencerminkan corak dan arah aliran dalam dinamik fenomena yang dikaji dengan menggunakan pencirian fakta individu yang paling lengkap pun adalah terhad. Data sedemikian diperolehi hanya sebagai hasil daripada ringkasan statistik. Ringkasan ialah penyusunan, sistematisasi dan generalisasi data statistik yang diperolehi semasa pemerhatian statistik. Hanya pemprosesan bahan statistik yang betul membolehkan untuk mengenal pasti intipati fenomena sosio-ekonomi, ciri ciri dan ciri penting jenis individu, dan untuk menemui corak dan arah aliran dalam perkembangannya. Terdapat laporan ringkas dan berkumpulan, atau laporan dalam erti kata yang sempit dan luas. Ringkasan ringkas ialah pengiraan keputusan keseluruhan dalam kumpulan dan subkumpulan dan pembentangan bahan ini dalam jadual. Hasil daripada ringkasan ringkas data statistik, adalah mungkin untuk menentukan bilangan perusahaan, jumlah bilangan kakitangan, dan jumlah produk yang dihasilkan dari segi kewangan. Keputusan keseluruhan ini adalah terutamanya untuk tujuan maklumat. Mereka menyediakan ciri umum populasi dalam bentuk nilai mutlak.
Ringkasan kumpulan, atau ringkasan dalam erti kata yang luas, ialah proses kompleks pemprosesan pelbagai hala data statistik primer, i.e. data yang diperolehi hasil pemerhatian. Ia termasuk mengumpulkan data statistik, membangunkan sistem penunjuk untuk mencirikan kumpulan, mengira kumpulan dan keputusan keseluruhan, dan mengira penunjuk generalisasi. Tugas ringkasan statistik sebagai peringkat kedua penyelidikan statistik adalah untuk mendapatkan petunjuk umum untuk tujuan maklumat, rujukan dan analisis. Ringkasan data statistik jisim dijalankan mengikut program dan rancangan yang telah dibangunkan sebelumnya. Semasa proses pembangunan program, subjek dan predikat ringkasan ditentukan. Subjek adalah objek kajian, dibahagikan kepada kumpulan dan subkumpulan. Predikat - penunjuk yang mencirikan subjek rumusan. Program ringkasan ditentukan oleh objektif kajian statistik.
Ringkasan statistik dijalankan mengikut pelan yang telah disediakan. Dari segi ringkasan, soalan ditangani tentang cara menjalankan kerja meringkaskan maklumat - secara manual atau mekanikal, dan tentang urutan operasi penjumlahan individu. Tarikh akhir untuk melengkapkan setiap peringkat dan ringkasan secara keseluruhan ditetapkan, serta kaedah untuk membentangkan hasil ringkasan. Ini boleh menjadi siri pengedaran, jadual statistik dan graf statistik.
Penyelidikan statistik- ini adalah pengumpulan, ringkasan dan analisis data (fakta) yang teratur secara saintifik mengenai fenomena sosio-ekonomi, demografi dan lain-lain dan proses kehidupan sosial di negeri ini dengan pendaftaran ciri-ciri mereka yang paling penting dalam dokumentasi perakaunan, disusun mengikut satu kesatuan. program.
Ciri-ciri tersendiri (kekhususan) penyelidikan statistik ialah: tujuan, organisasi, watak jisim, sistematik (kerumitan), kebolehbandingan, dokumentasi, kebolehkawalan, kepraktisan.
Penyelidikan statistik terdiri daripada tiga peringkat utama:
1) pengumpulan maklumat statistik utama(pemerhatian statistik) – pemerhatian, pengumpulan data tentang nilai ciri yang dikaji bagi unit statistik, yang merupakan asas analisis statistik masa depan. Jika ralat dibuat semasa pengumpulan data statistik utama atau bahan tersebut ternyata tidak berkualiti, ini akan menjejaskan ketepatan dan kebolehpercayaan kesimpulan teori dan praktikal.
2) ringkasan statistik dan pemprosesan maklumat utama– data disusun secara sistematik dan dikumpulkan. Keputusan kumpulan statistik dan ringkasan dibentangkan dalam bentuk jadual statistik; ini adalah bentuk yang paling rasional, sistematik, padat dan visual untuk menyampaikan data massa.
3) generalisasi dan tafsiran maklumat statistik- analisis maklumat statistik dijalankan.
Semua peringkat ini saling berkaitan; ketiadaan salah satu daripadanya membawa kepada pecahan dalam integriti kajian statistik.
Peringkat penyelidikan statistik
1. Penetapan matlamat
2. Definisi objek pemerhatian
3. Definisi unit pemerhatian
4. Merangka program penyelidikan
5.Merangka arahan untuk mengisi borang
6. Ringkasan dan pengumpulan data (analisis ringkas)
Konsep asas dan kategori sains statistik.
1. Statistik populasi- ini adalah satu set fenomena yang mempunyai satu atau lebih ciri biasa dan berbeza antara satu sama lain dalam nilai ciri lain. Ini adalah, sebagai contoh, satu set isi rumah, satu set keluarga, satu set perusahaan, firma, persatuan, dll.
2. Tanda tangan – ini adalah sifat, ciri ciri fenomena yang tertakluk kepada kajian statistik
3. Penunjuk statistik– ini adalah ciri kuantitatif umum bagi fenomena dan proses sosial-ekonomi dalam kepastian kualitatifnya di bawah keadaan tempat dan masa tertentu. Penunjuk statistik boleh dibahagikan kepada dua jenis utama: penunjuk perakaunan dan penilaian (saiz, volum, tahap fenomena yang dikaji) dan penunjuk analitik (nilai relatif dan purata, penunjuk variasi, dll.).
4. Unit pengetahuan– ini adalah setiap individu tertakluk kepada kajian statistik.
5. Variasi– ini ialah kebolehubahan nilai tanda dalam unit individu fenomena sosial.
6. Keteraturan– panggil kebolehulangan dan susunan perubahan dalam fenomena.
Peringkat utama pemerhatian statistik.
Pemerhatian lama ialah koleksi data berasaskan saintifik mengenai fenomena sosial-ekonomi kehidupan awam.
Peringkat CH:
1. Persediaan untuk pemerhatian statistik - melibatkan penggunaan kaedah pemerhatian jisim, CT tidak lebih daripada pengumpulan maklumat statistik utama. (menyelesaikan isu saintifik, metodologi, organisasi dan teknikal).
2. Ringkasan dan pengumpulan data statistik primer– maklumat yang dikumpul menggunakan kaedah pengumpulan statistik digeneralisasikan dan diedarkan dengan cara tertentu. termasuk kerja, dimulakan dengan pengedaran borang bancian, soal selidik, borang, borang pelaporan statistik dan berakhir dengan penghantarannya selepas selesai kepada badan yang menjalankan pengawasan.
3. Analisis maklumat statistik– menggunakan kaedah generalisasi penunjuk, maklumat statistik dianalisis.
4. Pembangunan cadangan penambahbaikan SN– sebab yang membawa kepada pengisian borang statistik yang salah dianalisis dan cadangan dibangunkan untuk menambah baik pemantauan.
Mendapatkan maklumat semasa imbasan CT kegagalan jantung memerlukan perbelanjaan kewangan, buruh dan masa yang banyak. (pungutan pendapat)
Pengumpulan data statistik.
Pengelompokan- ini adalah pembahagian orang kepada kumpulan mengikut ciri-ciri penting.
Sebab berkumpul: keaslian objek kajian statistik.
Menggunakan kaedah kumpulan, masalah berikut diselesaikan: mengenal pasti jenis dan fenomena sosial-ekonomi; mengkaji struktur fenomena dan anjakan struktur yang berlaku di dalamnya; mengenal pasti perkaitan dan pergantungan antara fenomena.
Masalah-masalah ini diselesaikan menggunakan pengelompokan tipologi, struktur dan analitik.
Kumpulan tipologi– pengenalpastian jenis fenomena sosial dan ekonomi (kumpulan perusahaan perindustrian mengikut jenis pemilikan)
Kumpulan struktur– kajian struktur dan anjakan struktur. Dengan bantuan kumpulan sedemikian, perkara berikut boleh dikaji: komposisi kita mengikut jantina, umur, tempat kediaman, dll.
Kumpulan analisis– mengenal pasti hubungan antara ciri.
Peringkat membina SG:
1. pemilihan ciri pengelompokan
2. penentuan bilangan kumpulan yang diperlukan untuk membahagikan masyarakat yang dikaji
3. tetapkan sempadan selang kumpulan
4. mewujudkan bagi setiap kumpulan penunjuk atau sistem mereka, yang sepatutnya mencirikan kumpulan yang dipilih.
Sistem pengelompokan.
Sistem pengelompokan- ini ialah satu siri pengelompokan statistik yang saling berkaitan mengikut ciri yang paling ketara, secara komprehensif mencerminkan aspek terpenting fenomena yang sedang dikaji.
Kumpulan tipologi- ini ialah pembahagian masyarakat heterogen secara kualitatif yang dikaji ke dalam kelas, jenis sosial dan ekonomi (kumpulan perusahaan perindustrian mengikut jenis pemilikan)
Kumpulan struktur– mencirikan komposisi populasi homogen mengikut ciri-ciri tertentu. Dengan bantuan kumpulan sedemikian, perkara berikut boleh dikaji: komposisi kita mengikut jantina, umur, tempat kediaman, dll.
Kumpulan analisis– digunakan apabila mengkaji hubungan antara ciri-ciri, salah satunya adalah faktorial (mempengaruhi perubahan prestasi), satu lagi berkesan (tanda-tanda yang berubah di bawah pengaruh faktor).
Pembinaan dan jenis siri pengedaran.
Siri pengedaran stat- ini ialah pengedaran tertib unit burung hantu ke dalam kumpulan mengikut ciri yang berbeza-beza tertentu.
Membezakan: rad taburan atribut dan variasi.
Bersifat– ini adalah r.r. dibina mengikut ciri kualitatif. R.r. Ia adalah kebiasaan untuk membentangkannya dalam bentuk jadual. Mereka mencirikan komposisi masyarakat mengikut ciri-ciri sedia ada, diambil dalam beberapa tempoh; data ini memungkinkan untuk mengkaji perubahan dalam struktur.
Variasi– ini adalah r.r. dibina secara kuantitatif. Mana-mana siri variasi terdiri daripada 2 elemen: pilihan dan frekuensi.
Pilihan Nilai individu ciri dipertimbangkan, yang diperlukan dalam siri variasi, i.e. nilai tertentu dengan ciri yang berbeza-beza.
Kekerapan– ini ialah bilangan pilihan individu atau setiap kumpulan siri variasi, i.e. Ini adalah nombor yang menunjukkan kekerapan pilihan tertentu berlaku dalam r.r.
Siri variasi:
1. diskret– mencirikan pengagihan unit masyarakat mengikut ciri diskret (pengagihan keluarga mengikut bilangan bilik di pangsapuri individu).
2.selang– tanda itu dibentangkan sebagai selang; Adalah dinasihatkan terutamanya untuk variasi berterusan sesuatu sifat.
Cara yang paling mudah ialah r.r. menganalisis menggunakan perwakilan grafik mereka, yang membolehkan seseorang menilai bentuk pengedaran. Perwakilan visual sifat perubahan dalam frekuensi siri variasi diberikan oleh poligon dan histogram; terdapat ogif dan terkumpul.
Jadual statistik.
ST ialah satu bentuk yang rasional dan biasa untuk membentangkan data statistik.
Jadual ialah bentuk yang paling rasional, visual dan padat untuk mempersembahkan bahan statistik.
Teknik utama yang menentukan teknik membentuk jejak ST:
1. T mestilah padat dan mengandungi hanya data awal yang mencerminkan secara langsung fenomena sosial-ekonomi yang dikaji dalam artikel.
2. Tajuk jadual dan nama lajur dan baris mestilah jelas dan ringkas.
3. Maklumat terletak dalam lajur (lajur) jadual, berakhir dengan garis ringkasan.
5. Ia berguna untuk menomborkan lajur dan baris, dsb.
Mengikut kandungan logik, ST mewakili "ayat negeri", unsur utamanya ialah subjek dan predikat.
Subjek nama objek, dicirikan oleh nombor. ini mungkin satu atau lebih burung hantu, unit burung hantu yang berasingan.
Predikat ST adalah penunjuk yang mencirikan objek kajian, i.e. subjek jadual. Predikat ialah tajuk atas dan keadaan kandungan graf dari kiri ke kanan.
9. Konsep nilai mutlak dalam statistik .
Stat pok-sama ada ialah pembolehubah yang ditakrifkan secara kualitatif yang mencirikan secara kuantitatif objek kajian atau sifatnya.
A.v. ialah penunjuk umum yang mencirikan saiz, skala atau isipadu fenomena tertentu dalam keadaan tempat dan masa tertentu.
Cara ekspresi: unit semula jadi (t., pcs., kuantiti); dimensi buruh (kerja. Vr, intensif buruh); ungkapan nilai
Kaedah mendapatkan: pendaftaran fakta, ringkasan dan pengelompokan, pengiraan mengikut metodologi yang ditetapkan (KDNK, penilaian, dsb.)
Jenis-jenis AB: 1.Individu AB – mencirikan unsur individu bagi fenomena am 2. Jumlah AB – penunjuk watak bagi sekumpulan objek.
Perubahan mutlak (/_\) – perbezaan antara 2 AB.
Untuk mendapatkan idea tentang fenomena tertentu dan membuat kesimpulan, adalah perlu untuk menjalankan kajian statistik. Subjek penyelidikan statistik dalam penjagaan kesihatan dan perubatan boleh menjadi kesihatan penduduk, organisasi penjagaan perubatan, pelbagai bahagian aktiviti institusi perubatan, dan faktor persekitaran yang mempengaruhi keadaan kesihatan.
Urutan metodologi melaksanakan kajian statistik terdiri daripada peringkat-peringkat tertentu.
Peringkat 1. Merangka rancangan dan program penyelidikan.
Peringkat 2. Pengumpulan bahan (pemerhatian statistik).
Peringkat 3. Pembangunan bahan, pengumpulan statistik dan ringkasan
Peringkat 4. Analisis statistik fenomena yang dikaji, perumusan kesimpulan.
Peringkat 5. Pengolahan sastera dan pembentangan hasil yang diperoleh.
Setelah selesai kajian statistik, cadangan dan keputusan pengurusan dibangunkan, hasil penyelidikan dilaksanakan dalam amalan, dan keberkesanan dinilai.
Dalam menjalankan kajian statistik, elemen yang paling penting ialah pematuhan kepada urutan yang ketat dalam pelaksanaan peringkat-peringkat ini.
Peringkat pertama penyelidikan statistik - merangka rancangan dan program - adalah persediaan, di mana tujuan dan objektif kajian ditentukan, rancangan dan program penyelidikan disediakan, program untuk meringkaskan bahan statistik dibangunkan, dan isu organisasi diselesaikan.
Apabila memulakan kajian statistik, anda harus merumuskan tujuan dan objektif kajian dengan tepat dan jelas serta mengkaji literatur mengenai topik ini.
Matlamat menentukan hala tuju utama penyelidikan dan, sebagai peraturan, bukan sahaja bersifat teori, tetapi juga praktikal. Matlamat dirumus dengan jelas, jelas, jelas.
Untuk mendedahkan matlamat yang ditetapkan, objektif penyelidikan ditentukan.
Perkara penting dalam peringkat persediaan ialah pembangunan rancangan organisasi. Pelan organisasi kajian memperuntukkan penentuan tempat (sempadan pentadbiran dan wilayah pemerhatian), masa (istilah khusus pemerhatian, pembangunan dan analisis bahan) dan subjek kajian (penganjur, penghibur, pengurusan metodologi dan organisasi. , sumber pembiayaan untuk kajian).
Pl A n penyelidikan d ov A nia termasuk:
Definisi objek kajian (statistik populasi);
Skop penyelidikan (berterusan, tidak berterusan);
Jenis (semasa, sekali);
Kaedah mengumpul maklumat statistik. Program penyelidikan termasuk:
Definisi unit pemerhatian;
Senarai soalan (ciri perakaunan) yang perlu didaftarkan berhubung dengan setiap unit pemerhatian*
Pembangunan borang perakaunan individu (pendaftaran) dengan senarai soalan dan ciri yang perlu diambil kira;
Pembangunan susun atur jadual, di mana hasil penyelidikan kemudiannya dimasukkan.
Borang berasingan diisi untuk setiap unit pemerhatian; ia mengandungi bahagian pasport, soalan program yang dirumus dengan jelas yang dikemukakan dalam urutan tertentu dan tarikh mengisi dokumen.
Borang pendaftaran perubatan yang digunakan dalam amalan institusi rawatan perubatan boleh digunakan sebagai borang pendaftaran.
Sumber untuk mendapatkan maklumat boleh menjadi dokumen perubatan lain (sejarah perubatan, dan rekod pesakit luar individu, sejarah perkembangan kanak-kanak, sejarah kelahiran), borang pelaporan daripada institusi perubatan, dsb.
Untuk memastikan kemungkinan perkembangan statistik data daripada dokumen-dokumen ini, maklumat disalin ke dalam borang perakaunan yang direka khas, yang kandungannya ditentukan dalam setiap kes individu mengikut objektif kajian.
Pada masa ini, berkaitan dengan pemprosesan mesin hasil pemerhatian menggunakan komputer, soalan program boleh diformalkan , apabila soalan dalam dokumen perakaunan dibentangkan dalam bentuk alternatif (ya, tidak) , atau jawapan siap sedia ditawarkan, yang mana jawapan khusus mesti dipilih.
Pada peringkat pertama penyelidikan statistik, bersama-sama dengan program pemerhatian, program* disusun untuk meringkaskan data yang diperoleh, yang termasuk mewujudkan prinsip pengelompokan, mengenal pasti ciri pengelompokan. , penentuan gabungan ciri-ciri ini, merangka susun atur jadual statistik.
Fasa kedua- pengumpulan bahan statistik (pemerhatian statistik) - terdiri daripada mendaftarkan kes individu fenomena yang dikaji dan ciri perakaunan yang mencirikannya pada borang pendaftaran. Sebelum dan semasa kerja ini, pelaksana pengawasan diarahkan (lisan atau bertulis) dan dibekalkan dengan borang pendaftaran.
Dari segi masa, pemerhatian statistik boleh semasa atau sekali.
Pada pemerhatian semasa Yu Denia fenomena itu dikaji untuk tempoh masa tertentu (minggu, suku , tahun, dsb.) dengan merekodkan fenomena setiap hari apabila setiap kes berlaku. Contoh pemerhatian semasa ialah merekodkan bilangan kelahiran , mati, sakit , keluar dari hospital, dsb. Ini mengambil kira fenomena yang berubah dengan pantas.
Pada pemerhatian sekali Yu Denia data statistik dikumpul pada masa tertentu (kritikal). Pemerhatian sekali sahaja termasuk: banci penduduk, kajian perkembangan fizikal kanak-kanak, perakaunan katil hospital pada akhir tahun, pensijilan institusi perubatan, dll. Jenis ini juga termasuk pemeriksaan pencegahan penduduk. Pendaftaran sekali sahaja mencerminkan keadaan fenomena pada masa kajian. Pemerhatian jenis ini digunakan untuk mengkaji fenomena yang berubah secara perlahan.
Pemilihan jenis pemerhatian mengikut masa ditentukan oleh tujuan dan objektif kajian. Sebagai contoh, ciri-ciri pesakit dimasukkan ke hospital boleh diperolehi hasil daripada pendaftaran berterusan mereka yang meninggalkan hospital (pemantauan berterusan) atau daripada bancian sehari pesakit di hospital (pemerhatian sekali).
Bergantung kepada kesempurnaan liputan fenomena yang dikaji, perbezaan dibuat antara penyelidikan berterusan dan tidak berterusan.
Pada sepenuhnya Kajian ini meneliti semua unit pemerhatian yang termasuk dalam populasi, iaitu. Populasi umum. Kajian berterusan dijalankan untuk menentukan saiz mutlak sesuatu fenomena, contohnya, jumlah penduduk, jumlah kelahiran atau kematian, jumlah orang yang sakit dengan penyakit tertentu, dll. Kaedah berterusan juga digunakan dalam kes di mana maklumat diperlukan untuk kerja operasi (perakaunan untuk penyakit berjangkit , beban kerja doktor, dsb.)
Pada tidak berterusan Kajian ini hanya mengkaji sebahagian daripada populasi. Ia dibahagikan kepada beberapa jenis: soal selidik, monografi, tatasusunan utama, selektif. Kaedah yang paling biasa dalam penyelidikan perubatan ialah kaedah persampelan.
Kaedah monografi- memberikan penerangan terperinci tentang unit individu populasi yang mempunyai ciri dalam beberapa aspek dan penerangan yang mendalam dan menyeluruh tentang objek.
Kaedah Tatasusunan Utama- melibatkan kajian objek-objek di mana majoriti besar unit cerapan tertumpu. Kelemahan kaedah ini ialah sebahagian daripada populasi masih ditemui oleh kajian, walaupun saiznya kecil, tetapi yang mungkin berbeza dengan ketara daripada tatasusunan utama.
Kaedah soal selidik ialah pengumpulan data statistik menggunakan soal selidik yang direka khas yang ditujukan kepada kalangan orang tertentu. Kajian ini berdasarkan prinsip kesukarelaan, oleh itu pemulangan soal selidik selalunya tidak lengkap. Selalunya jawapan kepada soalan yang dikemukakan mempunyai kesan subjektiviti dan rawak. Kaedah ini digunakan untuk mendapatkan ciri anggaran fenomena yang dikaji.
Kaedah persampelan- datang kepada kajian beberapa bahagian unit pemerhatian yang dipilih khas untuk mencirikan keseluruhan populasi. Kelebihan kaedah ini ialah ia menghasilkan keputusan dengan tahap kebolehpercayaan yang tinggi, serta kos yang jauh lebih rendah. Kajian itu melibatkan lebih sedikit peserta , Di samping itu, ia memerlukan sedikit masa.
Dalam statistik perubatan, peranan dan tempat kaedah pensampelan sangat hebat, kerana pekerja perubatan biasanya hanya berurusan dengan sebahagian daripada fenomena yang dikaji: mereka mengkaji sekumpulan pesakit dengan penyakit tertentu, menganalisis kerja jabatan individu dan institusi perubatan , menilai kualiti acara tertentu, dsb.
Mengikut kaedah mendapatkan maklumat semasa pemerhatian statistik dan sifat pelaksanaannya, beberapa jenis dibezakan:
1) pemerhatian secara langsung(pemeriksaan klinikal pesakit , menjalankan makmal , kajian instrumental , pengukuran antropometrik, dsb.)
2) kaedah sosiologi: kaedah temu bual (kaji selidik bersemuka), soal selidik (kaji selidik surat-menyurat - tanpa nama atau bukan tanpa nama), dsb.;
3) penyelidikan dokumentari A tion(menyalin maklumat daripada rekod dan laporan perubatan, maklumat daripada statistik rasmi institusi dan organisasi.)
Peringkat ketiga- pengumpulan dan rumusan bahan - dimulakan dengan menyemak dan menjelaskan bilangan pemerhatian , kesempurnaan dan ketepatan maklumat yang diterima , mengenal pasti dan menghapuskan kesilapan, rekod pendua, dsb.
Untuk pembangunan bahan yang betul, penyulitan dokumen perakaunan utama digunakan , mereka. penetapan setiap ciri dan kumpulannya dengan simbol - abjad atau digital. Penyulitan adalah satu teknik , memudahkan dan mempercepatkan pembangunan bahan , meningkatkan kualiti dan ketepatan pembangunan. Sifir - simbol - dijana sewenang-wenangnya. Apabila pengekodan diagnosis, adalah disyorkan untuk menggunakan tatanama antarabangsa dan klasifikasi penyakit; apabila menyulitkan profesion - dengan kamus profesion.
Kelebihan penyulitan ialah, jika perlu, selepas menyelesaikan pembangunan utama, anda boleh kembali ke bahan pembangunan untuk menjelaskan sambungan dan kebergantungan baharu. Bahan perakaunan yang disulitkan menjadikannya lebih mudah dan pantas , daripada tidak disulitkan. Selepas pengesahan, ciri-ciri dikumpulkan.
Pengelompokan- pembahagian keseluruhan data yang dikaji kepada yang homogen , kumpulan tipikal mengikut ciri yang paling penting. Pengelompokan boleh dijalankan mengikut kriteria kualitatif dan kuantitatif. Pemilihan ciri pengelompokan bergantung kepada sifat populasi yang dikaji dan objektif kajian.
Pengelompokan tipologi dibuat mengikut ciri kualitatif (deskriptif, atribut), contohnya, mengikut jantina , profesion, kumpulan penyakit, keterukan penyakit, komplikasi selepas pembedahan, dsb.
Pengelompokan mengikut ciri kuantitatif (variasi) dijalankan berdasarkan dimensi berangka ciri , Sebagai contoh , mengikut umur , tempoh penyakit, tempoh rawatan, dsb. Pengumpulan kuantitatif memerlukan penyelesaian isu saiz selang kumpulan: selang boleh sama, tetapi dalam beberapa kes ia boleh menjadi tidak sama rata, malah termasuk kumpulan yang dipanggil terbuka.
Sebagai contoh , Apabila dikumpulkan mengikut umur, kumpulan terbuka boleh ditakrifkan: sehingga 1 tahun . 50 tahun ke atas.
Apabila menentukan bilangan kumpulan, mereka meneruskan dari tujuan dan objektif kajian. Adalah perlu bahawa kumpulan boleh mendedahkan corak fenomena yang dikaji. Sebilangan besar kumpulan boleh membawa kepada pemecahan bahan yang berlebihan dan perincian yang tidak perlu. Sebilangan kecil kumpulan membawa kepada kekaburan ciri ciri.
Setelah selesai mengumpulkan bahan, teruskan ke ringkasan.
DENGAN vodka- generalisasi kes individu , diperoleh hasil daripada penyelidikan statistik, ke dalam kumpulan tertentu, mengira mereka dan memasukkannya ke dalam susun atur jadual.
Ringkasan bahan statistik dijalankan menggunakan jadual statistik. Jadual , tidak diisi dengan nombor , dipanggil susun atur.
Jadual statistik boleh menjadi senarai , kronologi, wilayah.
Jadual mempunyai subjek dan predikat. Subjek statistik biasanya diletakkan di sepanjang garis mendatar di sebelah kiri meja dan mencerminkan ciri utama, utama. Predikat statistik diletakkan dari kiri ke kanan di sepanjang lajur menegak dan mencerminkan ciri perakaunan tambahan.
Jadual statistik dibahagikan kepada mudah , kumpulan dan gabungan.
DALAM jadual ringkas membentangkan taburan berangka bahan mengikut satu ciri , komponennya (Jadual 1). Jadual ringkas biasanya mengandungi senarai ringkas atau ringkasan keseluruhan fenomena yang sedang dikaji.
Jadual 1
Taburan kematian di hospital N. mengikut umur
DALAM jadual kumpulan gabungan dua ciri dibentangkan berhubung antara satu sama lain (Jadual 2).
jadual 2
Taburan kematian di hospital N. mengikut jantina dan umur
DALAM Gabung A qi O jadual-jadual ini taburan bahan mengikut tiga atau lebih ciri yang saling berkaitan diberikan (Jadual 3).
Jadual 3
Taburan kematian di hospital N. akibat pelbagai penyakit mengikut umur dan jantina
| Diagnosis penyakit yang mendasari | Umur | ||||||||||||
| 0-14 | 15-19 | 20-39 | 40-59 | 60 dan > | Jumlah | ||||||||
| m | dan | m | dan | m | dan | m | dan | m | dan | m | dan | m+f | |
| Penyakit sistem peredaran darah. | - | - | - | - | |||||||||
| Kecederaan dan keracunan | - | - | - | ||||||||||
| Keganasan neoplasma. | - | - | - | - | - | - | |||||||
| Lain-lain. | - | - | - | - | |||||||||
| Semua orang jatuh sakit. | - | - |
Apabila menyusun jadual, keperluan tertentu mesti dipenuhi:
Setiap jadual harus mempunyai tajuk yang menggambarkan kandungannya;
Di dalam jadual, semua lajur juga harus mempunyai tajuk yang jelas dan pendek;
Semasa mengisi jadual, semua sel jadual mesti mengandungi data berangka yang sesuai. Sel dalam jadual yang dibiarkan kosong kerana ketiadaan gabungan ini dipalang (“-”), dan jika tiada maklumat dalam sel, “n.s.” dimasukkan. atau "...";
Selepas mengisi jadual, lajur menegak dan baris mendatar disimpulkan dalam baris mendatar bawah dan lajur menegak terakhir di sebelah kanan.
Jadual mesti mempunyai penomboran urutan tunggal.
Dalam kajian dengan bilangan pemerhatian yang kecil, rumusan dilakukan secara manual. Semua dokumen perakaunan dibahagikan kepada kumpulan mengikut kod atribut. Seterusnya, data dikira dan direkodkan dalam sel jadual yang sesuai.
Pada masa ini, komputer digunakan secara meluas dalam menyusun dan meringkaskan bahan. . yang membolehkan bukan sahaja menyusun bahan mengikut ciri yang dikaji , tetapi melakukan pengiraan penunjuk.
Peringkat keempat- analisis statistik adalah peringkat kritikal kajian. Pada peringkat ini, penunjuk statistik dikira (frekuensi , struktur , saiz purata fenomena yang sedang dikaji), perwakilan grafik mereka diberikan , dinamik sedang dikaji , trend, hubungan antara fenomena diwujudkan . ramalan diberikan, dsb. Analisis melibatkan mentafsir data yang diperoleh dan menilai kebolehpercayaan hasil penyelidikan. Akhirnya, kesimpulan dibuat.
Peringkat kelima- rawatan sastera adalah muktamad. Ia melibatkan pemuktamadkan keputusan kajian statistik. Hasilnya boleh dibentangkan dalam bentuk artikel, laporan, laporan , disertasi, dsb. Bagi setiap jenis reka bentuk terdapat keperluan tertentu , yang mesti diperhatikan semasa memproses hasil penyelidikan statistik dalam kesusasteraan.
Hasil penyelidikan perubatan dan statistik diperkenalkan ke dalam amalan penjagaan kesihatan. Terdapat pelbagai pilihan untuk menggunakan hasil penyelidikan: membiasakan diri dengan keputusan kepada khalayak luas pekerja perubatan dan saintifik; penyediaan dokumen pengajaran dan metodologi; penyediaan cadangan rasionalisasi dan lain-lain.
NILAI STATISTIK
Untuk analisis perbandingan data statistik, nilai statistik digunakan: mutlak , relatif , purata.
Nilai mutlak
Nilai mutlak yang diperolehi dalam jadual ringkasan semasa kajian statistik mencerminkan saiz mutlak fenomena (bilangan institusi perubatan, bilangan katil di hospital, populasi , bilangan kematian, kelahiran, penyakit, dll.). Beberapa kajian statistik berakhir dengan mendapatkan nilai mutlak. Dalam sesetengah kes, ia boleh digunakan untuk menganalisis fenomena yang dikaji , Sebagai contoh , apabila mengkaji fenomena yang jarang berlaku , jika perlu, ketahui saiz mutlak fenomena yang tepat , jika perlu, beri perhatian kepada kes individu fenomena yang sedang dikaji, dsb. Dengan sebilangan kecil pemerhatian , dalam kes apabila ia tidak perlu untuk menentukan corak , Nombor mutlak juga boleh digunakan.
Dalam banyak kes, nilai mutlak tidak boleh digunakan untuk perbandingan dengan data daripada kajian lain. Nilai relatif dan purata digunakan untuk ini.
Nilai relatif
Nilai relatif (penunjuk , pekali) diperoleh hasil daripada nisbah satu nilai mutlak kepada nilai mutlak yang lain. Penunjuk yang paling biasa digunakan ialah: intensif , luas, nisbah , keterlihatan.
Intensif- penunjuk kekerapan , intensiti, kelaziman fenomena dalam persekitaran , menghasilkan fenomena ini. Dalam penjagaan kesihatan, morbiditi dikaji , kematian , ketidakupayaan, kesuburan dan petunjuk kesihatan awam yang lain. Rabu , di mana proses berlaku ialah populasi secara keseluruhan atau kumpulan individunya (umur, jantina, sosial , profesional, dsb.). Dalam penyelidikan perubatan dan statistik, fenomena adalah, seolah-olah, produk alam sekitar. Sebagai contoh , penduduk (persekitaran) dan orang sakit (fenomena); sakit (persekitaran) dan mati (fenomena), dsb.
Nilai asas dipilih mengikut nilai penunjuk - sebanyak 100, 1000, 10000, 100000, bergantung pada ini, penunjuk dinyatakan sebagai peratusan , ppm , prodecimille, prosantimelle.
Penunjuk intensif dikira seperti berikut: contohnya, di Iran pada tahun 1995. Terdapat 67,283 ribu penduduk, dan 380,200 orang mati pada tahun itu.
Penunjuk intensif boleh menjadi umum dan khas.
Penunjuk intensif am mencirikan fenomena secara keseluruhan . Sebagai contoh , kadar kesuburan am , kematian, morbiditi, dikira untuk keseluruhan penduduk wilayah pentadbiran.
Penunjuk intensif khas (mengikut kumpulan) digunakan untuk mencirikan kekerapan fenomena dalam pelbagai kumpulan (morbiditi mengikut jantina, umur , kematian di kalangan kanak-kanak di bawah umur 1 tahun , kematian bagi Borang nosologi individu, dsb.).
Penunjuk intensif digunakan: untuk menentukan tahap . frekuensi , kelaziman fenomena; untuk membandingkan kekerapan fenomena dalam dua populasi yang berbeza; untuk mengajar perubahan dalam kekerapan fenomena dalam dinamik.
Luas- penunjuk graviti tentu, struktur, mencirikan pengagihan fenomena ke bahagian komponennya, struktur dalamannya. Penunjuk meluas dikira dengan nisbah sebahagian daripada fenomena kepada keseluruhan dan dinyatakan sebagai peratusan atau pecahan unit.
Penunjuk meluas dikira seperti berikut: contohnya, di Greece pada tahun 1997 terdapat 719 hospital, termasuk 214 hospital umum.
Penunjuk yang meluas digunakan untuk menentukan struktur sesuatu fenomena dan secara perbandingan menilai hubungan bahagian konstituennya. Penunjuk yang meluas sentiasa saling berkaitan, kerana jumlahnya sentiasa bersamaan dengan 100 peratus: contohnya, apabila mengkaji struktur morbiditi, perkadaran penyakit individu mungkin meningkat dengan pertumbuhan sebenar; pada tahap yang sama, jika bilangan penyakit lain telah berkurangan; dengan penurunan dalam kejadian penyakit ini , jika bilangan penyakit lain berkurangan pada kadar yang lebih cepat.
Nisbah- mewakili nisbah dua bebas, bebas antara satu sama lain , kuantiti yang berbeza secara kualitatif. Penunjuk nisbah termasuk penunjuk ketersediaan doktor, paramedik, katil hospital, dsb.
Nisbah dikira seperti berikut: contohnya, di Lubnan, dengan populasi 3,789 ribu penduduk, 3,941 doktor bekerja di institusi perubatan pada tahun 1996.
Keterlihatan- digunakan untuk tujuan perbandingan nilai statistik yang lebih visual dan boleh diakses. Penunjuk visual menyediakan cara yang mudah untuk menukar nilai mutlak, relatif atau purata kepada Borang yang mudah dibandingkan. Apabila mengira penunjuk ini, salah satu daripada nilai yang dibandingkan disamakan dengan 100 (atau 1), dan nilai yang selebihnya dikira semula mengikut nombor ini.
Pengiraan penunjuk keterlihatan dijalankan seperti berikut: sebagai contoh, penduduk Jordan ialah: pada tahun 1994. - 4275 ribu orang, pada tahun 1995 - 4440 ribu orang , pada tahun 1996 - 5439 ribu orang.
Penunjuk keterlihatan: 1994 - 100%;
| 1995 | = | 4460 *100 | = | 103.9%; |
| 1996 | = | 5439*100 | = | 127.2% |
Penunjuk visual menunjukkan dengan berapa peratus atau berapa kali terdapat peningkatan atau penurunan dalam nilai yang dibandingkan. Penunjuk visual paling kerap digunakan untuk membandingkan data dari semasa ke semasa. , untuk mempersembahkan corak fenomena yang dikaji dalam bentuk yang lebih visual.
Apabila menggunakan nilai relatif, beberapa ralat mungkin dibuat. Berikut adalah yang paling biasa daripada mereka:
1. Kadang-kadang perubahan dalam kekerapan fenomena dinilai berdasarkan penunjuk meluas yang mencirikan struktur fenomena, dan bukan keamatannya.
3. Apabila mengira penunjuk khas, anda harus memilih penyebut yang betul untuk mengira penunjuk: contohnya , kadar kematian selepas pembedahan mesti dikira berhubung dengan yang dibedah , dan bukan untuk semua pesakit.
4. Apabila menganalisis penunjuk, faktor masa perlu diambil kira:
Tidak mustahil untuk membandingkan penunjuk yang dikira untuk tempoh masa yang berbeza: sebagai contoh, kadar kejadian selama setahun dan selama setengah tahun , yang boleh membawa kepada penilaian yang salah. 5. Adalah mustahil untuk membandingkan penunjuk intensif am yang dikira daripada populasi dengan komposisi heterogen, kerana heterogeniti dalam komposisi persekitaran boleh menjejaskan nilai penunjuk.
Nilai purata
Nilai purata memberikan ciri umum populasi statistik mengikut ciri kuantitatif yang berubah-ubah tertentu.
Nilai purata mencirikan keseluruhan siri pemerhatian dengan satu nombor, menyatakan ukuran umum ciri yang dikaji. Ia meratakan sisihan rawak pemerhatian individu dan memberikan ciri tipikal ciri kuantitatif.
Salah satu keperluan apabila bekerja dengan nilai purata ialah kehomogenan kualitatif populasi yang mana puratanya dikira. Barulah ia secara objektif akan mencerminkan ciri ciri fenomena yang dikaji. Keperluan kedua ialah nilai purata hanya menyatakan dimensi tipikal sifat apabila ia berdasarkan generalisasi jisim sifat yang sedang dikaji, i.e. dikira dengan bilangan pemerhatian yang mencukupi.
Nilai purata diperoleh daripada siri pengedaran (siri variasi).
Siri variasi- sebilangan kuantiti statistik homogen yang mencirikan ciri perakaunan kuantitatif yang sama, berbeza antara satu sama lain dalam magnitudnya dan disusun dalam susunan tertentu (berkurang atau meningkat).
Unsur-unsur siri variasi ialah:
Pilihan- v ialah nilai berangka bagi ciri kuantitatif yang berubah-ubah yang sedang dikaji.
Kekerapan- p (par) atau f (frekuensi) - kebolehulangan varian dalam siri variasi, menunjukkan kekerapan varian tertentu berlaku dalam siri tertentu.
Jumlah bilangan pemerhatian- n (numerus) - jumlah semua frekuensi: n=ΣΡ. Jika jumlah bilangan cerapan lebih daripada 30, sampel statistik dianggap besar; jika n kurang daripada atau sama dengan 30, sampel statistik dianggap kecil.
Siri variasi adalah tak selanjar (diskrit), terdiri daripada integer, dan selanjar, apabila nilai varian dinyatakan sebagai pecahan. Dalam siri terputus, pilihan bersebelahan berbeza antara satu sama lain mengikut integer, contohnya: bilangan denyutan nadi, bilangan pernafasan seminit, bilangan hari rawatan, dsb. Dalam siri berterusan, pilihan mungkin berbeza mengikut mana-mana nilai pecahan satu. Terdapat tiga jenis siri variasi. Mudah- siri di mana setiap pilihan berlaku sekali, i.e. frekuensi adalah sama dengan perpaduan.
TENTANG kenaikkan harga- siri di mana pilihan muncul lebih daripada sekali.
Berkumpulan A ny- baris. di mana pilihan digabungkan ke dalam kumpulan mengikut magnitudnya dalam selang waktu tertentu, menunjukkan kekerapan pengulangan semua pilihan yang termasuk dalam kumpulan.
Siri variasi berkumpulan digunakan apabila terdapat sejumlah besar pemerhatian dan julat nilai ekstrem yang besar.
Memproses siri variasi terdiri daripada mendapatkan parameter siri variasi (nilai purata, sisihan piawai dan ralat purata nilai purata).
Jenis-jenis purata.
Dalam amalan perubatan, nilai purata berikut paling kerap digunakan: mod, median, min aritmetik. Nilai purata lain digunakan kurang kerap: purata geometri (apabila memproses hasil pentitratan antibodi, toksin, vaksin); kuasa dua purata akar (apabila menentukan diameter purata potongan sel, keputusan ujian imunologi kulit); kubik purata (untuk menentukan jumlah purata tumor) dan lain-lain.
Fesyen(Mo) ialah nilai ciri yang berlaku lebih kerap daripada yang lain dalam agregat. Mod dianggap sebagai varian yang sepadan dengan bilangan frekuensi terbesar dalam siri variasi.
Median(Saya) ialah nilai ciri yang menduduki nilai tengah dalam siri variasi. Ia membahagikan siri variasi kepada dua bahagian yang sama.
Magnitud mod dan median tidak dipengaruhi oleh nilai berangka varian ekstrem yang terdapat dalam siri variasi. Mereka tidak boleh sentiasa mencirikan siri variasi dengan tepat dan jarang digunakan dalam statistik perubatan. Min aritmetik mencirikan siri variasi dengan lebih tepat.
DENGAN min aritmetik(M, atau) - dikira berdasarkan semua nilai berangka ciri yang sedang dikaji.
Dalam siri variasi ringkas, di mana pilihan berlaku sekali sahaja, min aritmetik mudah dikira menggunakan formula:
Di mana V ialah nilai berangka pilihan,
n - bilangan pemerhatian,
Σ - tanda jumlah
Dalam siri variasi biasa, min aritmetik berwajaran dikira menggunakan formula:
Di mana V ialah nilai berangka pilihan.
Ρ - kekerapan berlakunya varian.
n ialah bilangan pemerhatian.
S - tanda jumlah
Contoh pengiraan purata wajaran aritmetik diberikan dalam Jadual 4.
Jadual 4
Penentuan purata tempoh rawatan untuk pesakit di jabatan khusus hospital
Dalam contoh yang diberikan, mod adalah pilihan yang sama dengan 20 hari, kerana ia diulang lebih kerap daripada yang lain - 29 kali. Mo = 20. Nombor ordinal median ditentukan oleh formula: 
Tempat median jatuh pada pilihan ke-48, nilai berangkanya ialah 20. Purata aritmetik, dikira menggunakan formula, juga sama dengan 20.
Nilai purata ialah ciri umum yang penting bagi sesebuah populasi. Walau bagaimanapun, nilai individu ciri tersembunyi di belakangnya. Nilai purata tidak menunjukkan kebolehubahan atau kebolehubahan sesuatu sifat.
Jika siri variasi lebih padat, kurang berselerak dan semua nilai individu terletak di sekitar purata, maka nilai purata memberikan penerangan yang lebih tepat tentang populasi yang diberikan. Jika siri variasi diregangkan, nilai individu menyimpang dengan ketara daripada purata, i.e. Jika terdapat kebolehubahan yang besar bagi ciri kuantitatif, maka purata adalah kurang tipikal dan mencerminkan keseluruhan siri dengan kurang baik.
Purata magnitud yang sama boleh didapati daripada siri dengan darjah serakan yang berbeza. Jadi, sebagai contoh, purata tempoh rawatan untuk pesakit di jabatan khusus hospital juga akan menjadi 20 jika kesemua 95 pesakit menjalani rawatan pesakit dalam selama 20 hari. Kedua-dua purata yang dikira adalah sama antara satu sama lain, tetapi diperoleh daripada siri dengan darjah kebolehubahan yang berbeza.
Akibatnya, untuk mencirikan siri variasi, sebagai tambahan kepada nilai purata, ciri lain diperlukan , membolehkan seseorang menilai tahap kebolehubahannya.
©2015-2019 tapak
Semua hak milik pengarangnya. Laman web ini tidak menuntut pengarang, tetapi menyediakan penggunaan percuma.
Tarikh penciptaan halaman: 2016-02-13