Понятие о статистическом наблюдении и его организация

Содержание.

4. Понятие о статистическом наблюдении  и его организация.

 Объект  наблюдения, единица учёта. Программа  наблюдения ………………..…. 3-7

14. Виды и формы средних величин  и методы их расчёта .................................. 8-13

(4) Задача по теме: средние величины ................................................................ 14-15

(12) Задача по теме: индексы …………………………………………………………………………… 16-17

Список литературы ………………………………………………………………………………………………….18

4. Понятие о статистическом  наблюдении и его организация. Объект наблюдения, единица учёта. Программа наблюдения.

Статистическое наблюдение выступает как один из главных методов статистики и как одна из важнейших стадий статистического исследования. Важность этого этапа исследования определяется тем, что использование только объективной и достаточно полной информации, полученной в результате статистического наблюдения, на последующих этапах исследования в состоянии обеспечить научно обоснованные выводы о характере и закономерностях развития изучаемого объекта. Статистическое наблюдение от начальной до завершающей стадии-получения итоговых материалов должно быть тщательно продуманным и четко организованным.

Для исследования социально-экономических явлений и процессов общественной жизни следует, прежде всего, собрать о них необходимые сведения – статистические данные. Под статистическими данными (информацией) понимают совокупность количественных характеристик социально-экономических явлений и процессов, полученных в результате статистического наблюдения, их обработки или соответствующих расчетов.

Статистическая информация необходима и государственным органам управления, и частным предпринимателям. Так, данные об экономическом положении в стране, о существующей покупательной способности населения, его составе и численности, рентабельности предприятий различных отраслей народного хозяйства, динамике безработицы, об изменении индексов цен на отдельные товары нужны государственным службам для совершенствования системы налогообложения предприятий и частных лиц, внесения изменений в таможенную и инвестиционную политику, разработки мер по социальной защите различных слоев населения. Эти же сведения требуются и частным предпринимателям для планирования и организации производства.

Основными свойствами статистической информации являются ее массовость и стабильность. Первая черта связана с особенностями предмета исследования статистики как науки, а вторая – говорит о том, что однажды собранная информация остается неизменной и, следовательно, имеет способность устаревать. Поэтому и выводы о состоянии и развитии явления, сделанные на основе анализа информации, полученной несколько лет назад, могут быть неполными и даже неверными.

Важной частью любого статистического исследования является статистическое наблюдение.

Статистическое наблюдение – это массовое, планомерное, научно-организованное наблюдение за явлениями социальной и экономической жизни, которое заключается в регистрации отобранных признаков у каждой единицы совокупности.

Примером статистического наблюдения являются опросы общественного мнения, которые особенно популярны стали в России в последние годы. Такое наблюдение предпринимается с целью выявления отношения людей к некоторым представляющим интерес вопросам или спорным событиям. Изучение общественного мнения входит в основу общей системы исследования рынка и является его важной составной частью. Такое наблюдение требует опроса ряда лиц по заранее определенной программе.

Статистическое наблюдение может проводиться органами государственной статистики, научно-исследовательскими институтами, экономическими службами банков, бирж, фирм.

Процесс проведения статистического наблюдения включает следующие этапы:

° подготовка наблюдения;

° проведение массового сбора данных;

° подготовка данных к автоматизированной обработке;

° разработка предложений по совершенствованию статистического наблюдения.

Любое статистическое наблюдение требует тщательной, продуманной подготовки. От нее во многом будут зависеть надежность и достоверность информации, своевременность ее получения.

Подготовка статистического наблюдения – процесс, включающий разные виды работ. Сначала необходимо решить методологические вопросы, важнейшими из которых являются определение цели и объекта наблюдения, состава признаков, подлежащих регистрации; разработка документов для сбора данных; выбор отчетной единицы и единицы, относительно которой будет проводиться наблюдение, а также методов и средств получения данных.

Кроме методологических вопросов необходимо решить проблемы организационного характера, например, определить состав органов, проводящих наблюдение; подобрать и подготовить кадры для проведения наблюдения; составить календарный план работ по подготовке, проведению и обработке материалов наблюдения; провести тиражирование документов для сбора данных.

Проведение массового сбора данных включает работы, связанные непосредственно с заполнением статистических формуляров. Он начинается с рассылки переписных листов, анкет, бланков, форм статистической отчетности и заканчивается их сдачей после заполнения в органы, проводящие наблюдение.

Собранные данные на этапе их подготовки к автоматизированной обработке подвергаются арифметическому и логическому контролю. Оба эти контроля основываются на знании взаимосвязей между показателями и качественными признаками. На заключительном этапе проведения наблюдения анализируются причины, которые привели к неверному заполнению статистических бланков, и разрабатываются предложения по совершенствованию наблюдения. Это очень важно для организации будущих обследований.

Получение сведений в ходе статистического наблюдения требует немало затрат финансовых и трудовых ресурсов, а также времени.

Под объектом наблюдения понимается некоторая статистическая совокупность, в которой проистекают исследуемые социально-экономические явления и процессы. Объектом наблюдения может быть совокупность физических лиц (население отдельного региона, страны; лица, занятые на предприятиях отрасли), физические единицы (станки, машины, жилые дома), юридические лица (предприятия, фермерские хозяйства, коммерческие банки, учебные заведения).

Чтобы определить объект статистического наблюдения, необходимо установить границы изучаемой совокупности. Для этого следует указать важнейшие признаки, отличающие его от других сходных объектов. Например, прежде чем проводить обследование рентабельности промышленных предприятий, следует определить формы собственности, организационно-правовые формы предприятий, отрасли промышленности и регионы, подлежащие наблюдению.

Всякий объект статистического наблюдения состоит из отдельных элементов – единиц наблюдения.

В статистике единицей наблюдения (в зарубежной литературе используется термин "элементарная единица") называют составной элемент объекта, являющийся носителем признаков, подлежащих регистрации. Например, при демографических обследованиях единицей наблюдения может быть человек, но может быть и семья; при бюджетных обследованиях – семья или домашнее хозяйство.

Единицу наблюдения следует отличать от отчетной единицы. Отчетной единицей выступает субъект, от которого поступают данные о единице наблюдения. Так, при организации статистического наблюдения в капитальном строительстве информация может быть получена от проектных или подрядных организаций, или от предприятий-застройщиков.

Единица наблюдения и отчетная единица могут совпадать. Например, если надо определить объем освоенных за год капитальных вложений, то предприятие-застройщик будет одновременно и единицей наблюдения, и отчитывающейся организацией. Однако при изучении процесса концентрации капитальных вложений отчетной единицей по-прежнему будет застройщик, а единицей наблюдения – стройки и объекты, строительство которых ведет данный застройщик.

Программа статистического наблюдения. Всякое явление обладает множеством различных признаков. Собирать информацию по всем признакам нецелесообразно, а часто и невозможно. Поэтому необходимо отобрать те признаки, которые являются существенными, основными для характеристики объекта, исходя из цели исследования. Для определения состава регистрируемых признаков разрабатывают программу наблюдения.

Программа наблюдения – это перечень признаков (или вопросов), подлежащих регистрации в процессе наблюдения. От того, насколько хорошо разработана программа статистического наблюдения, во многом зависит качество собранной информации.

Чтобы составить правильно программу наблюдения, исследователь должен ясно представлять задачи обследования конкретного явления или процесса, определить состав используемых в анализе методов, необходимые группировки и уже на основе этого выявить те признаки, которые можно определить при проведении работы. Обычно программа выражается в форме вопросов переписного - опросного листа.

К программе статистического наблюдения предъявляются следующие требования.

Программа должна содержать существенные признаки, непосредственно характеризующие изучаемое явление, его тип, основные черты, свойства. Не следует включать в программу признаки, имеющие второстепенное значение по отношению к цели обследования или значения которых заведомо будут недостоверны или отсутствовать, например, в первичном учете или при незаинтересованности отчетных единиц в представлении такой информации, так как она является предметом коммерческой тайны.

Вопросы программы должны быть точными и не двусмысленными, иначе полученный ответ может содержать неверную информацию, а также легкими для понимания во избежание лишних трудностей при получении ответов.

При разработке программы следует не только определить состав вопросов, но и их последовательность. Логичный порядок в последовательности вопросов (признаков) поможет получить достоверные сведения о явлениях и процессах.

Наблюдение охватит территорию всей страны. При сборе сведений о стоимости потребительской корзины в Москве и Санкт-Петербурге местом проведения обследования будут территории этих двух крупнейших городов страны.

Выбор времени наблюдения заключается в решении двух вопросов:

° установление критического момента (даты) или интервала времени;

° определение срока (периода) наблюдения.

14. Виды и формы средних величин  и методы их расчёта.

Средняя величина – это обобщающая характеристика множества индивидуальных значений некоторого количественного признака.

Средняя величина должна вычисляться для совокупностей, состоящих из достаточно большого числа единиц. Соблюдение этого условия необходимо для того, чтобы вошел в силу закон больших чисел, в результате действия которого случайные отклонения индивидуальных величин от общей тенденции взаимно погашаются.

Выбор вида средней определяется экономическим содержанием определенного показателя и исходных данных. Однако любая средняя величина должна вычисляться так, чтобы при замене ею каждый вариант осредняемого признака не изменился итоговый, обобщающий, или, как его принято называть, определяющий показатель, который связан с осредняемым показателем. Например, при замене фактических скоростей на отдельных отрезках пути их средней скоростью не должно измениться общее расстояние, пройденное транспортным средством за одно и то же время; при замене фактических заработных плат отдельных работников предприятия средней заработной платой не должен измениться фонд заработной платы. Следовательно, в каждом конкретном случае в зависимости от характера имеющихся данных, существует только одно истинное среднее значение показателя, адекватное свойствам и сущности изучаемого социально-экономического явления.

Средние величины делятся на два больших класса: степенные средние, структурные средние.

К степенным средним относятся такие наиболее известные и часто применяемые виды, как средняя геометрическая, средняя арифметическая, средняя гармоническая и средняя квадратическая.

Степенные средние в зависимости от представления исходных данных могут быть простыми и взвешенными. Простая средняя считается по не сгруппированным данным и имеет следующий общий вид:

,

где  Xi – варианта (значение) осредняемого признака;

m – показатель степени средней;

n – число вариант.

В зависимости от значения показателя степени m различают следующие виды степенных средних:

при m = -1 –  средняя гармоническая ;

при m =  0 – средняя геометрическая ;

при m =  1 – средняя арифметическая ;

при m =  2 – средняя квадратическая ;

при m =  3 – средняя кубическая .

При использовании одних и тех же исходных данных, чем больше показатель степени m в вышеприведенной формуле, тем больше значение средней величины:

.

Это свойство степенных средних возрастать с повышением показателя степени определяющей функции называется правилом мажорантности средних.

Взвешенная средняя считается по сгруппированным данным и имеет общий вид

,

где Xi – варианта (значение) осредняемого признака или серединное значение интервала, в котором измеряется варианта;

m – показатель степени средней;

fi – частота, показывающая, сколько раз встречается i-e значение осредняемого признака.

Формулы степенных средних приведены в табл. 1.

Таблица 1

Виды степенных средних:

В статистической практике чаще, чем остальные виды средних взвешенных, используются средние арифметические и средние гармонические взвешенные.

Средняя арифметическая применяется, когда объем совокупности представляет собой сумму всех индивидуальных значений варьирующего признака. Следует отметить, что если вид средней величины не указывается, подразумевается средняя арифметическая. Ее логическая формула имеет вид:

Средняя арифметическая простая рассчитывается по несгруппированным данным по формуле:         или   ,

где – отдельные значения признака; j – порядковый номер единицы наблюдения, которая характеризуется значением ; N – число единиц наблюдения (объем совокупности).

Пример. Объем реализованной продукции за первый квартал составил 47 ден. ед., за второй 54, за третий 65 и за четвертый 58 ден. ед. Среднеквартальный оборот составляет (47+54+65+58)/4 = 56 ден. ед. Если в хронологическом ряду приведены моментные показатели, то при вычислении средней они заменяются полу суммами значений на начало и конец периода. Если моментов больше двух и интервалы между ними равны, то средняя вычисляется по формуле средней хронологической

,

где n- число моментов времени. В случае, когда данные сгруппированы по значениям признака (т. е. построен  дискретный вариационный ряд распределения) средняя арифметическая взвешенная рассчитывается с использовании либо частот , либо частностей наблюдения конкретных значений признака , число которых (k) значительно меньше числа наблюдений (N)

, ,

где k – количество групп вариационного ряда, i – номер группы вариационного ряда. Поскольку , а , получаем формулы, используемые для практических расчетов:

   и   .

В случае, когда данные сгруппированы по интервалам, т.е. представлены в виде интервальных рядов распределения, при расчете средней арифметической в качестве значения признака принимают середину интервала, исходя из предположения о равномерном распределении единиц совокупности на данном интервале. Расчет ведется по формулам:

и 

где - середина интервала:  ,

где  и  – нижняя и верхняя границы интервалов (при условии, что верхняя граница данного интервала совпадает с нижней границей следующего интервала).

Средняя арифметическая обладает рядом свойств.

1. Сумма отклонений вариант от  средней равна нулю: .

2. Если все значения вариант  увеличиваются или уменьшаются  на величину А, то и средняя  величина увеличивается или уменьшается  на ту же   величину А:                             

3. Если каждую варианту увеличить  или уменьшить в В раз, то  средняя величина также  увеличится или уменьшатся в то же количество раз:

    или   

4. Сумма произведений вариант  на частоты равна произведению  средней величины на сумму  частот:       

5. Если все частоты разделить  или умножить на какое-либо  число, то средняя арифметическая  не изменится: 

6) если во всех интервалах  частоты равны друг другу, то  средняя арифметическая взвешенная  равна простой средней арифметической: где k – количество групп вариационного ряда.

Использование свойств средней позволяет упростить ее вычисление.

Средняя арифметическая применяется для расчета среднего значения признака в тех случаях, когда известны его варианты x и их частоты f. Если статистическая информация не содержит частот f по отдельным вариантам x  совокупности, а представлена как их произведение , применяется формула средней гармонической взвешенной. Чтобы вычислить среднюю, обозначим   , откуда  . Подставив эти выражения  в формулу средней арифметической взвешенной, получим формулу  средней гармонической взвешенной:

,

где  - объем (вес) значений признака показателя в интервале с номером  i (i=1,2, …, k).

Таким образом, средняя гармоническая применяется в тех случаях, когда суммированию подлежат не сами варианты, а обратные им величины:

.

В тех случаях, когда вес каждой варианты равен единице, т.е. индивидуальные значения обратного признака, встречаются по одному разу, применяется средняя гармоническая простая:

,

где – отдельные варианты обратного признака, встречающиеся по одному разу; N – число вариант.

Средняя геометрическая используется для анализа динамики явлений и позволяет определить средний коэффициент роста. При расчете средней геометрической индивидуальные значения признака представляют собой относительные показатели динамики, построенные в виде цепных величин, как отношения каждого уровня к предыдущему.

Средняя геометрическая простая рассчитывается по формуле:

,

где – знак произведения, N – число осредняемых величин.

(4) Имеются следующие данные  по трём группам рабочих с  разным стажем работы:

Рассчитать:

а) среднюю заработную плату для всей совокупности рабочих;

б) общую дисперсию и среднеквадратическое отклонение заработной платы.

Решение:

Определим среднюю заработную плату для всей совокупности рабочих:

 руб.

Использовали формулу взвешенной средней.

Вычислим среднюю внутригрупповую дисперсию:

Далее вычислим межгрупповую дисперсию:

Тогда общая дисперсия:

Среднеквадратическое отклонение:

(12) Определить среднее снижение цен, на швейные изделия в отчётном периоде по сравнению с базисным по следующим данным:

Решение:

Имеем:

- цена

- объем  реализации, то 

- товарооборот.

Снижение цен по каждому виду швейного изделия задает числовое значение индивидуального индекса.

Индивидуальный индекс цен рассчитывается по формуле:

,

Хлопчатобумажные:

Капроновые:

Общий индекс цен:

Вследствие изменения цен на отдельные виды в среднем цена на швейные изделия упала в отчетном периоде по сравнению с базисным на 100-83,08=16,92%.

Список литературы:

1. Годин А.М. Статистика: Учебник. – 2-е изд., перераб. – М.: Издательско-торговая корпорация «Дашков и К», 2003. – 472с.

2. Ефимова М.Р., Ганченко О.И., Петрова Е.В. Практикум по общей теории статистики: Учеб. пособие. - 2-е изд., перераб. и доп. – М.: Финансы и статистика, 2004. -–336 с.:ил.

3. http://litirus.ru/ekonomika/ponyatie-o-statisticheskom-nablyudenii-i-ego-organizatsiya.html

4. http://www.grandars.ru/student/statistika/srednie-velichiny.html