Ошибки и контроль материалов статистического наблюдения

Содержание

Summary. 4

Введение. 5

1.Понятие статистического наблюдения и его виды. 6

2. Понятие ошибок статистического наблюдение и их классификация. 8

3. Контроль материалов статистического наблюдения. 16

4. Практическое применение арифметического метода. 19

Заключение. 22

Список литературы. 23

 

Contents.

Summary. 4

  Introduction. 5

1.Concept of Statistical monitoring and its kinds. 6

2. Concept of mistakes of statistical monitoring and  their classification. 8

3. Control of materials of statistical monitoring. 16

4. Practical application of an arithmetic method. 19

Conclusion. 22

References. 23 

 

Summary.

Statistical supervision acts as one of the main methods of statistics and as one of the major stages of statistical research. As it is known, for statistical practice of the Russian Federation and the CIS countries last years the major question there was an adequate information reflexion of the new social and economic phenomena. Here the organisation of reception and the analysis of the data characterising change of patterns of ownership and process of privatisation, nonstate employment of the population and unemployment, activity of market financially-credit structures and radical reforming of the tax system, new kinds of migration of citizens and support of the arisen needy social groups, and also many other things, in particular, concerns. Besides, with a view of tracing of introduction of market relations and developing realities of serious updating, the system of indicators, gathering and working out of the data in traditional areas of statistical supervision have demanded: under the account of the basic results industrial and agricultural production, internal and foreign trade, activity of objects of social sphere etc. At the same time, the absolute must of reception of the adequate and unequivocal information regularly increases now.

    As though carefully the separate moments of statistical supervision and the program of supervision and as though precisely have been provided the persons who are carrying out gathering of data were guided by all instructions of the instruction, at any statistical supervision there can be errors.

Therefore all collected material should be subjected to control with a view of elimination of the found out errors. 
 
 

Введение.

    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.

    Тщательно разработанные и продуманные  вопросы статистического наблюдения - залог успеха в получении достоверных данных об изучаемом явлении. Однако как бы тщательно ни были предусмотрены отдельные моменты статистического наблюдения и программы наблюдения и как бы точно ни руководствовались всеми указаниями инструкции лица, осуществляющие сбор сведений, при любом статистическом наблюдении могут возникнуть ошибки (погрешности). Эти ошибки наблюдения могут возникнуть по разным причинам: за счет описок, оговорок, округлений, неправильного заполнения формуляра, стремления скрыть, исказить факты; при непосредственном наблюдении (при взвешивании, измерении) ошибки могут возникать и из-за неточности измерительных приборов и т.п. Поэтому весь собранный материал должен быть подвергнут контролю в целях устранения обнаруженных ошибок.

    В своей работе я подробно рассмотрю виды и характер ошибок наблюдения, а так же выясню  почему все материалы статистического наблюдения должны быть подвергнуты контролю. В заключении предложу ряд мер, которые могли бы улучшить процесс контроля материалов статистического наблюдения.

1.Понятие статистического наблюдения и его виды.

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

    Данные, собираемые в результате статистического  наблюдения, могут быть взяты из различных источников первичных  данных:

    1) непосредственное наблюдение;

    2) документы;

    3) опрос. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

2. Понятие ошибок статистического наблюдение и их классификация.

    Точностью статистического  наблюдения называют степень соответствия величины какого-либо показателя (значение какого-либо признака), определенной по материалам статистического наблюдения, действительной его величине.

    Точность  данных – это основное требование, предъявляемое к статистическому  наблюдению. Чтобы избежать ошибок наблюдения, предупредить, выявить  и исправить их возникновение, необходимо:

   ° обеспечить качественное обучение персонала, который будет проводить

   наблюдение;

   °  организовать специальные частичные  или сплошные контрольные

   проверки  правильности заполнения статистических формуляров;

   ° провести логический и арифметический контроль полученных данных после окончания сбора информации.

    В зависимости от причин возникновения  различают ошибки регистрации и  ошибки репрезентативности.

    Расхождения между расчетными и действительными  значениями изучаемой величины называются ошибками наблюдения.

    Все ошибки можно разделить на преднамеренные и непреднамеренные. Непреднамеренные, в свою очередь могут носить случайный  и систематический характер.

    Случайные ошибки наблюдения, возникающие и  по вине отвечающего, и по вине регистраторов  в результате описок, оговорок, незнания и тому подобного, не столь опасны для результатов наблюдения, так  как такие ошибки одинаково часто  могут встретиться и в сторону  преуменьшения, и в сторону преувеличения, а при большом числе наблюдений они взаимопогашаются, нейтрализуются.

    Непреднамеренные  систематические ошибки возникают  главным образом при опросе за счет округлений количественных показателей (округление возраста стажа работы дохода и т.п.) или за счет неточностей  измерительных приборов при непосредственном наблюдении. Так, замечено, что при  регистрации возраста путем опроса наиболее часто возраст округляется  до числе заканчивающихся на 0 и 5. В результате получается что 40-летних оказывается по записям больше, чем 39- и 41-летних. Это явление получило в статистике название аккумуляции  возрастов. Такие погрешности приходится исправлять уже при обработке  собранного статистического материала.

    Преднамеренные  ошибки, как говорит само название, возникают в силу сознательного  стремления лиц, дающих сведения, исказить истину: уменьшит или увеличить величину того или иного показателя. Ясно, что преднамеренные ошибки искажают сведения в одном направлении (либо преуменьшают, либо преувеличивают). Этот род ошибок наиболее опасен для статистического исследования, и надо всегда приложить максимум усилий, чтобы выявить эти ошибки и устранить.

    Все указанные ошибки могут возникнуть как при сплошном, так и при  несплошном статистическом наблюдении в процессе регистрации самих  факторов. Отсюда и их название –  ошибки регистрации.

    При несплошном наблюдении наряду  с ошибками регистрации могут возникнуть расхождения между показателями несплошного наблюдения и показателями для всей совокупности при условии сплошного наблюдения. Расхождения между показателями сплошного и несплошного наблюдения в статистике именуют ошибками репрезентативности. Эти ошибки тоже могут носить случайный характер (в силу несплошного наблюдения) и систематический.

     Случайные ошибки репрезентативности, как правило, возникают при неправильной организации выборки, т.е.  в том случае, когда нарушен принцип случайности отбора единиц из так называемой генеральной совокупности (например, если специально отбираются единицы с заведомо заниженными или завышенными значениями показателей). Ошибка репрезентативности присуще только выборочному наблюдению и возникает в силу того, что выборочная совокупность не полностью воспроизводит генеральную совокупность. Она представляет собой расхождение между значениями показателей, полученных по выборке, и значениями показателей этих же величин, которые были бы получены при проведенном с одинаковой степенью точности сплошном наблюдении, т.е. между величинами выборных и соответствующих генеральных показателей. Для каждого конкретного выборочного наблюдения значение ошибки репрезентативности может быть определено по соответствующим формулам, которые зависят от вида, метода и способа формирования выборочной совокупности.

     Ошибки  репрезентативности бывают двух видов: предельная ( ) и средняя ( ) и соответственно 

      ,                           (формула 1) 

     где t - коэффициент доверия, который зависит от уровня вероятности, с которым результаты выборки распределяются на генеральную совокупность; t определяется по таблице вероятностей Лапласа:

     при значении t равном 1, вероятность равна 0,682;

     при значении t равном 2, вероятность равна 0,954;

     при значении t равном 3, вероятность равна 0,997;

     при значении t равном 4, вероятность равна 0,999.

     Рассмотрим  расчет средней ошибки репрезентативности.

       Среднюю ошибку выборки при  повторном методе находят по  формулам:

     а) для отбора непропорционального  численности типов:

     для средней количественного признака 

      = ,     (формула 2) 

     где N – численность генеральной совокупности, - дисперсия i-той группы, Ni – численность признаков в соответствующем типе, ni – численность выборочной совокупности в i-том типе;

     для доли (альтернативного признака) 

      = ,     (формула 3) 

     где - выборочная доля в i-той страте, Ni – численность признаков в соответствующем типе, ni – численность выборочной совокупности в i-том типе;

     б) для отбора пропорционального численности  типов:

     для средней количественного признака 

      = ,     (формула 4) 

     где - средняя из групповых дисперсий, n – численность выборочной совокупности,

      ,     (формула 5) 

     где - среднее квадратическое отклонение в i-той группе, ni – численность выборочной совокупности в i-том типе, n – численность выборочной совокупности;

     для доли (альтернативного признака) 

      = ,     (формула 6) 

     где - доля единиц в совокупности, n – численность выборки;

     в) для отбора пропорционального численности  отдельных типов и вариации группировочного  признака:

     для средней количественного признака 

      = ,   (формула 7) 

     где N – численность генеральной совокупности, - среднее квадратическое отклонение в i-той группе, Ni – численность признаков в соответствующем типе, n – численность выборки;

     для доли (альтернативного признака) 

      = ,   (формула 8)

     где N – численность генеральной совокупности, - выборочная доля в i-той страте, Ni – численность признаков в соответствующем типе, n – численность выборки;

     среднюю ошибку выборки при бесповторном методе находят по формулам:

     а) для отбора непропорционального  численности типов:

     для средней количественного признака 

      = ,   (формула 9) 

     где N – численность генеральной совокупности, - дисперсия i-той группы, Ni – численность признаков в соответствующем типе, ni – численность выборочной совокупности в i-том типе;

     для доли (альтернативного признака) 

      = ,     (формула 10) 

     где N – численность генеральной совокупности, - выборочная доля в i-той страте, Ni – численность признаков в соответствующем типе, ni – численность выборочной совокупности в i-том типе;

     б) для отбора пропорционального численности  типов:

     для средней количественного признака

      = ,      (формула 11) 

     где - средняя из групповых дисперсий, n – численность выборки, N – численность генеральной совокупности;

     для доли (альтернативного признака) 

      = ,    (формула 12) 

     где - доля единиц в совокупности, n – численность выборки, N – численность генеральной совокупности;

     в) для отбора пропорционального численности  отдельных типов и вариации группировочного  признака:

     для средней количественного признака 

      = ,    (формула 13) 

     где N - численность генеральной совокупности, - среднее квадратическое отклонение в i-той группе, Ni – численность признаков в соответствующем типе, n – численность выборки, N – численность генеральной совокупности;

     для доли (альтернативного признака)

      = ,    (формула 14) 

где N - численность генеральной совокупности, - выборочная доля в i-той страте, Ni – численность признаков в соответствующем типе, n – численность выборки, N – численность генеральной совокупности 

    Статистический  материал, собранный в результате статистического наблюдения, должен быть точным и достоверным (также  как и бухгалтерские документы). Но как бы тщательно ни были составлены инструкции по заполнению документов, всегда требуется дополнительный контроль. Чтобы хорошо организовать проверку, нужно представлять характер возможных ошибок, которые могут носить как случайный, так и систематический характер. Для проверки правильности заполнения указанных документов используются приемы арифметического и логического контроля.   Арифметический или счетный контроль основан на жесткой связи между признаками, которая может быть проверена арифметическими действиями: сложением, вычитанием, умножением и делением. Связь такого рода часто отражается в заголовках граф. Счетный контроль используется также для проверки итоговых сумм. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

3. Контроль материалов статистического наблюдения.

    Как бы тщательно ни был составлен инструментарий наблюдения,           проведен инструктаж исполнителей, всегда материалы наблюдения нуждаются в контроле. Это объясняется массовым характером статистических работ и сложностью их содержания.

    Прежде всего проверяется полнота охвата единиц наблюдением. С этой целью производится сверка данных по спискам предприятий и организаций, 

ЕГРПО; пересчитываются заполненные анкеты. При проведении массовых социологических обследований часто кроме основного списка составляется  дополнительный список респондентов на тот случай, если респонденты из основного списка почему-либо не могли быть опрошены. Дополнительный список формируется так, чтобы при замене респондентов общая структура    опрашиваемых сохранялась. Поэтому при проверке устанавливается 

соответствие фактически опрошенных основному и дополнительному            спискам. Проверка полноты охвата единиц не означает применения только  сплошного наблюдения. Она связана с   выявлением недоучета или повторного счета и обеспечения проектируемых пропорций собранных данных.

Одновременно на этой стадии проверяется полнота заполнения каждого        формуляра наблюдения – формы, отчетности, анкеты и т. д.

После такой общей проверки проводится детальная проверка каждого            полностью заполненного формуляра.

    Проверка  правильности зафиксированных в  статистических формулярах сведений должны проводиться с точки зрения логического  и арифметического контроля.

    Логический  контроль ставит своей целью определить соответствие ответа поставленному  вопросу или соответствие между  ответами на разные вопросы программы. Например, если на вопрос «возраст»  обнаружен ответ «русский», то ясно, что ответ в данном случае не соответствует  вопросу, что это ошибка, вызванная  записью ответа не в той строке или графе.

    Если  же на вопрос возраст получен ответ  « 3 года», а на вопрос «состоит ли в  браке» - ответ «да», то каждый ответ  здесь соответствует вопросу, однако ответы не соответствуют друг другу. Чтобы установить, в каком же ответе допущена ошибка, следует рассмотреть  ответы на другие взаимно контролируемые  вопросы. Так, если в рассматриваемом  случае в графе «место работы»  записано наименование определенного  предприятия и в графе «образование»  указано «среднее» или «высшее», то ясно, что допущена ошибка в возрасте.

    Можно установить логическую неточность в  ответах, сопоставляя фактические  показатели с плановыми, с показателями за предшествующие периоды, сопоставляя  показатели по районам, находящимся  в одинаковых природных условиях, показатели, относящиеся к одному и тому же явлению, полученные по нескольким источникам, и т.п. Обычно для исправления ошибок, выявленных в ходе логического контроля, требуется повторно обратиться к источнику сведений.

    К количественным ответам, полученным как  сумма, разность, произведение или часть  других показателей всегда следует  применять наряду с логическим и  арифметический контроль.

    После получения статистических формуляров следует, прежде всего, провести проверку полноты собранных данных, т. е. определить, все ли отчетные единицы заполнили статистические формуляры, и значения всех ли показателей отражены в них. Следующим этапом контроля точности информации является арифметический контроль. Он основывается на использовании количественных связей между значениями различных показателей. Например, если среди собранных данных имеются сведения о численности промышленно-производственного персонала, выработке товарной продукции в среднем на одного работающего и стоимости товарной продукции, то произведение первых двух показателей должно дать значение третьего показателя. Если арифметический контроль покажет, что данная зависимость не выполняется, это будет свидетельствовать о недостоверности собранных данных. Поэтому в программу статистического наблюдения целесообразно включать показатели, которые дают возможность провести арифметический контроль.

    Все обнаруженные ошибки должны быть исправлены. Для этого порой приходится проводить  контрольные опросы, запросы почтой, по телефону, факсу и пр. 
 
 
 
 
 
 
 
 

 

4. Практическое применение арифметического метода.

   Имеются следующие данные из формы отчетности “Отчет о поступлении, продаже и  остатках товаров” торговой организации  за квартал (тыс. руб.).

   Требуется проверить правильность исчисления графы 4 и итоговых показателей (табл.1).

Таблица 1

   

   Следует иметь в виду, что движение товаров  в торговом предприятии можно  представить в балансовой форме, которая имеет вид следующего уравнения: остаток на начало периода + поступление за период = расход за период + остаток на конец периода  или: гр.1+гр.2=гр.3+гр.4+гр.5, отсюда гр.4=гр.1+гр.2-гр.3-гр.5.

   Начинаем  проверку с первой товарной группы – «мясо». Сравниваем остатки, поступление  и продажу. Проверяем арифметически: 34+285=60+229+30, то есть 319=319. Имеется балансовое равенство. Проверяем графу 4 «продано в розницу»: 34+285-60-30=229, ответы увязываются логически и арифметически.

   Проверим  товарную группу «масло животное» – обращает на себя внимание в графе 4 цифра 910. Проверяем, есть ли балансовая связка: 22+96 не равно 7+910+20. Исчисляем из взаимосвязи показателей данные графы 4. Получили 91=(22+96-7-20). Теперь проверяем балансовое равенство еще раз: 22+96=7+91+20, то есть 118=118. Оно имеется, следовательно, допущена ошибка и необходимо исправить цифру 910 на 91.

   Далее проверяем товарную группу «сахар». Сравниваем остатка, поступление и  продажу. Проверяем арифметически: 35+211=14+200+32, получаем 246=246, т.е. присутствует балансовое равенство. Проверяем графу 4 «продано в розницу»:35+211-14-32=200, ответы совпадают арифметически и логически.

   Следующая группа товаров кондитерские изделия». Проверяем балансовое равенство: 55+223=9+209+60, получаем 278=278. Равенство имеется. Теперь проверим графу 4: 55+223-9-60=209, результат  проверки совпадет со значением в таблице.

   Теперь  следует составить таблицу, учитывая результаты проверки.

   Таблица 2

Наименование 

товарных 

групп

Остатки товаров 

на 

складах

на начало месяца

Поступило

товаров за

квартал

Передано 

в

расход

Продано

в

розницу

Остатки товаров  на конец квартала
1 Мясо 34 285 60 229 30
2 Масло животное 22 96 7 91 20
3 Сахар 35 211 14 200 32
4 Кондитерские

изделия

55 223 9 209 60
5 Итого 146 815 90 729 142
Ошибки и контроль материалов статистического наблюдения