Выборочное наблюдение. 5

Министерство образования и  науки РФ

Федеральное государственное бюджетное  образовательное

 учреждение высшего профессионального  образования

 ПСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ  УНИВЕРСИТЕТ

Кафедра бухгалтерского учета  и аудита

 

 

 

 

КУРСОВАЯ РАБОТА

по дисциплине "Статистика"

 

                                на тему:»Выборочное наблюдение»

 

 

                                 

                                                                            Выполнил: студент 

Шишкина О.В.

Группы:0071-04  Преподаватель:

Кулакова Н.Г.

 

 

 

 

 

 

 

 

Псков

2013

 

СОДЕРЖАНИЕ

 

Введение

Глава I. Теоретические аспекты статистического наблюдения

1.1.Понятие  и  значение  выборочного наблюдения

1.2.Виды отбора при выборочном  наблюдении     

1.3.  Ошибки  выборочного   отбора                                                  

Глава 2.Способы отбора обеспечивающие репрезентативность

2.1.Распространение выборочных  данных на генеральную совокупность

2.2.Определение и оценка существенности расхождения выборочных средних

2.3.Малые выборки

Глава 3. Анализ данных с применением выборочного наблюдения в жилищном фонде Российской Федерации     

  Заключение                                                                                                                                                                        

Список литературы                            

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

ВВЕДЕНИЕ

 

Изучение статистических совокупностей, состоящих из множеств единиц, связано с большими трудовыми  и материальными затратами.

С давних пор представлялось заманчивым не изучать все единицы  совокупности, а отобрать лишь некоторую  часть, по которой можно было бы судить о свойствах всей совокупности в  целом.  

Попытки такого рода делались еще в ХVII в.

   Выборочный метод обследования, или как его часто называют выборка, применяется прежде всего в тех случаях, когда сплошное наблюдение вообще невозможно.

Обследование может быть связано с уничтожением или порчей обследуемых единиц.

Так, например, при контроле качества хлебобулочных изделий, консервов  и т.д. изделие после контрольных  операций становится непригодным для  реализации, что делает сплошной контроль невозможным.

Невозможно сплошное обследование и в тех случаях, когда обследуемая  совокупность очень велика, практически  безгранична.

Например, совокупность участков морского дна или совокупность колосьев пшеницы на поле. Во всех случаях  выборочный метод позволяет сберегать  значительные количества труда и  средств как на этапе сбора  сведений, так и на этапе их обработки  и анализа.

Экономия же труда и  средств, получаемая при замене сплошного  наблюдения выборочным имеет немаловажное значение.

Все эти положительные  качества привили к широкому применению метода выборочного наблюдения.

В нынешних условиях организации  производственной и торговой деятельности данный метод как способ проверки качества продукции применяется  большинством предприятий и организаций, также ни одно предприятие системы  Потребкооперации не обходится без  выборочного метода наблюдения.

 Любое статистическое  исследование необходимо начинать  с точной формулировки его  цели и конкретных задач, а  тем самым и тех сведений, которые  могут быть получены в процессе  наблюдения.

После этого определяются объект и единица наблюдения, разрабатывается  программа, выбираются вид и способ наблюдения. В связи с этим тема курсовой работы  является актуальной.

Предметом является выборочного  наблюдения.

Объектом является жилищный фонд Российской Федерации

Целью курсовой работы является анализ статистических данных с использованием выборочного наблюдения.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

  1. Изучить выборочное наблюдение.
  2. Изучить виды отбора при выборочном наблюдении.
  3. Изучить и выявить ошибки выборочного отбора.
  4. Проанализировать данные с применением выборочного наблюдения на жилищном фонде Российской Федерации .

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Глава I. Теоретические аспекты статистического наблюдения

 

1.1.Понятие  и  значение  выборочного наблюдения

При статистическом исследовании экономических явлений могут  применяться выборочные наблюдения, при которых характеристики генеральной  совокупности получаются на основании  изучения части генеральной совокупности, называемой выборочной совокупностью  или выборкой.

Выборочное наблюдение  (выборочное исследование) заключается  в обследовании определенного числа  единиц совокупности, отобранного, как  правило, случайным образом.

При проведении выборочного  наблюдения обследуются не все единицы  изучаемого объекта (генеральной совокупности), а лишь некоторая, отобранная определенным способом часть этих единиц (выборочная совокупность)1. Обычно до 5–10%, реже до 15–20%. Отбор единиц из генеральной совокупности производится таким образом, чтобы выборочная совокупность правильно отражала пропорции генеральной совокупности (т.е. была репрезентативной) и характеризовала генеральную совокупность. Степень представительности выборки зависит от способа организации выборки и от ее объема. Полной репрезентативности выборки достичь не удается. Поэтому необходима оценка надежности результатов выборки и возможности их распространения на генеральную совокупность.

«Цель выборочного наблюдения – определение параметров генеральной  доверенности на основе параметров выборочной совокупности»2.

Следует выделить положительные  аспекты выборочного наблюдения:

    1. При минимальной численности обследуемых единиц проведение исследования  осуществляется в более короткие сроки и с минимальными затратами труда, материальных и финансовых средств. Это повышает оперативность статистической информации, позволяя провести исследование более тщательно и квалифицировано и достигнуть большой точности результатов обследования благодаря сокращению ошибок регистрации.
    2. Сведение к минимуму порчи или уничтожения исследуемых объектов (особенно при проверке качества продукции).
    3. Необходимость детального исследования каждой единицы наблюдения при невозможности охвата всех единиц.

В основе теории выборочного  наблюдения лежат теоремы законов  больших чисел, которые позволяют  решить два взаимосвязанных вопроса  выборки: рассчитать ее объем при  заданной точности исследования и определить ошибку при данном объеме выборки.3

При использовании выборочного  метода обычно используются два вида обобщающих показателей: относительную  величину альтернативного признака и среднюю величину количественного  признака.

Относительная величина альтернативного  признака характеризует долю (удельный вес) единиц в статистической совокупности, обладающих изучаемым признаком. В  генеральной совокупности (N) эта доля единиц называется генеральной долей (p), а в выборочной совокупности – выборочной долей (w).

Средняя величина количественного  признака в генеральной совокупности называется генеральной средней ( ), а в выборочной совокупности – выборочной средней ( ).

Выделяют несколько этапов проведения выборочного наблюдения4:

    1. определение необходимого объема выборки и способа отбора;
    2. проведение отбора;
    3. обобщение даны наблюдения и расчет выборочных характеристик;
    4. расчет ошибок выборки;
    5. распространение выборочных характеристик на генеральную совокупность.

Выборочный метод широко распространен в государственной  и ведомственной статистике (например, бюджетные обследования семей рабочих, крестьян и служащих, обследования жилищных условий, заработной платы  и др.). В торговле с помощью  выборочного метода изучаются качество поступивших товаров, эффективность  новых форм торговли, спрос населения  на определенные виды товаров, степень  его удовлетворения и др. Широко используется выборочное наблюдение для  исследования сегментации рынка, изучение потребностей в рекламной информации и в других областях предпринимательской  деятельности.

В проведении ряда исследований выборочный метод является единственно  возможным, например, при контроле качества продукции (товара), если проверка сопровождается уничтожением или разложением на составные части обследуемых  образцов (дегустация, определение  сахаристости фруктов, клейковины печеного хлеба, проверка электрических лампочек, установление носкости, прочности тканей на разрыв). при изучении экономических  процессов – уровня жизни населения, рыночных цен, грузо- и пассажиропотоков.

1.2.Виды отбора при выборочном  наблюдении     

Процесс образования выборки  называется отбором, который осуществляется в порядке беспристрастного, случайного отбора единиц из генеральной совокупности.

Существуют различные  способы отбора: индивидуальный, групповой (серийный), комбинированный,  повторный (возвратный), бесповторный (безвозвратный), одноступенчатый, многоступенчатый, собственно-случайный, механический и типический отбор.

При индивидуальном отборе в выборку отбираются отдельные  единицы совокупности. Отбор повторяется  столько раз, сколько необходимо отобрать единиц.

Групповой (серийный) отбор  заключается в отборе серий (например, отбор изделий для проверки их целыми партиями). Если обследованию подвергаются все единицы отобранных серий, отбор  называется серийным, а если обследуется  только часть единиц каждой серии, отбираемых в индивидуальным порядке из серии, то – комбинированным.

Если в процессе отбора отобранная единица не исключается  из совокупности, т.е. возвращается в  совокупность, и может быть повторно отобранной, то такой отбор называется повторным или возвратным, в противном  случае – бесповторным или безвозвратным5. Серийный отбор, как правило, безвозвратный.

При одноступенчатом отбираются единицы совокупности (или серии) непосредственно для наблюдения. При многоступенчатом отбираются сначала  крупные серии единиц (первая ступень  отбора), наблюдению они не подвергаются. Затем из них отбираются серии, меньшие  по численности единиц (вторая ступень), наблюдению не подвергаются, и так  до тех пор, пока не будут отобраны те единицы совокупности (серии), которые  будут подвергнуты наблюдению.

Собственно-случайный отбор  состоит в отборе единиц (серий) из всей генеральной совокупности в  целом посредством жеребьевки или  на основании таблиц случайных чисел.

Механический отбор заключается  в том, что составляется список единиц генеральной совокупности и в  зависимости от числа отбираемых единиц (серий) устанавливается шаг  отбора, т.е. через какой интервал следует брать для наблюдения единицы (серии)6. Например, в простейшем случае, при 10%–м отборе, отбирается каждая десятая единица по этому списку, т.е. если первой взята единица  № 1, то следующими отбираются 11–я, 21–я и т.д. В такой последовательности производится отбор, если единицы совокупности расположены в списке без учета их “рангов”, т.е. значимости по изучаемым признакам. Начало отбора в этом случае не имеет значения, его можно начать в приведенном примере от любой единицы из первого десятка. При расположении единиц совокупности в ранжированном порядке за начало отбора должна быть принята середина интервала (шага отбора) во избежание систематической ошибки выборки.

При типическом отборе генеральная  совокупность разбивается на типические группы единиц по какому–либо признаку, а затем из каждой из них производится механический или собственно-случайный  отбор. Отбор единиц из типов производится тремя методами: пропорционально  численности единиц типических групп, непропорционально численности  единиц типических групп и пропорционально  колеблемости в группах.

1.3.  Ошибки  выборочного   отбора                                                  

Расхождение между значениями изучаемого признака выборочной и генеральной  совокупностей является ошибкой  репрезентативности (представительности). Она может быть случайной и  систематической. Случайная возникает  в силу того, что выборочное статистическое наблюдение является не сплошным наблюдением, и выборка недостаточно точно  воспроизводит (репрезентирует) генеральную  совокупность7. При определении величины репрезентативной ошибки предполагается, что ошибка регистрации равна нулю. Определение ошибки производится по формулам ошибки выборочной доли и ошибки выборочной средней.

Ошибка  выборочной  доли

Выборочная доля представляет собой отношение числа единиц, обладающих данным признаком или  данным его значением  ( m ), к общему числу единиц выборочной совокупности  ( n )

(Эту статистическую характеристику  не следует путать с долей  выборки, являющейся отношением  числа единиц выборочной совокупности  к числу единиц генеральной  совокупности).

Ошибка выборочной доли представляет собой расхождение (разность) между  долей в выборочной совокупности  ( w ) и долей в генеральной совокупности  ( p ), возникающее вследствие не сплошного  характера наблюдения. Величина ошибки выборочной доли определяется как предел отклонения w от  p , гарантируемый  с заданной вероятностью:

       (1.1)

где        –   гарантийный коэффициент, зависящий от вероятности   , с которой гарантируется невыход разности    w –p  за пределы ;  – средняя ошибка выборочной доли.

Значения гарантийного коэффициента  и соответствующие им вероятности приведены в табл.1.1. Обычно вероятность принимается равной 0,9545 или 0,9973, а   при этом равно соответственно 2 и 3.

Значения средней ошибки выборки определяются по формуле

где   – дисперсия в генеральной совокупно

Между дисперсиями в генеральной  и выборочной совокупностях существует следующее соотношение:

где  – дисперсия в выборке.

 

Таблица 1.1

Значения гарантийного коэффициента 

1,00

1,10

1,20

1,30

1,40

1,50

1,60

0,6827

0,7287

0,7699

0,8064

0,8385

0,8664

0,8904

1,70

1,80

1,90

2,00

2,10

2,20

2,30

0,9109

0,9281

0,9426

0,9545

0,9643

0,9722

0,9786

2,40

2,50

2,60

2,70

2,80

2,90

3,00

0,9836

0,9876

0,9907

0,9931

0,9949

0,9963

0,9973


 

Если  n  достаточно велико, то  близко к единице и дисперсию в генеральной совокупности можно заменить на дисперсию в выборке.

Средняя ошибка выборочной доли определяется по формуле

где  – дисперсия выборочной доли.

Для показателя доли альтернативного  признака (выборочной доли) дисперсия  определяется по формуле

Приведенная формула средней  ошибки выборочной доли применяется  при повторном отборе.

При бесповторном отборе численность  генеральной совокупности сокращается, поэтому дисперсия умножается на коэффициент  Формулы расчета средних ошибок выборочной доли для различных способов отбора единиц из генеральной совокупности приведены в табл. 2.

 

Таблица 2

Формулы расчета средних  ошибок выборочной доли и выборочной средней8:

Метод

 отбора выборки

Средняя ошибка

выборочной доли

выборочной средней

Механическ

ий и собственно–случайный повторный

 

 

Серийный п  ри бесповторном отборе серий

Типический при повторном  случайном отборе внутри групп

 

 

Типический при бесповторном случайном отборе внутри групп

 

 


 

где            N     – численность генеральной  совокупности;

                   – межсерийная дисперсия выборочной доли;

                 r      – число отобранных  серий;

                 R     – число серий в  генеральной совокупности;

                 – средняя из групповых дисперсий выборочной доли;

                  – дисперсия признака  x;

                   – межсерийная дисперсия выборочных средних;

                  – средняя из групповых дисперсий выборочной средней.

Дисперсии в формулах расчета  средних ошибок выборочной доли в  табл.1.2 определяется следующим образом:

      – межсерийная  дисперсия выборочной доли

где    w – выборочная доля в   j  -й серии;

         – средняя величина доли во всех сериях;

 

     – средняя  из групповых дисперсий

где      wj     – выборочная доля в j  -й типической группе;

             nj   – число единиц  в j  -й типической группе;

            k      – число типических  групп.

Предельное значение ошибки выборочной доли определяется по следующей  формуле:

Величина средней ошибки выборочной доли  зависит от доли изучаемого признака в генеральной совокупности, числа наблюдений и способа отбора единиц из генеральной совокупности для наблюдения, а величина предельной ошибки    зависит еще и от величины вероятности , с которой гарантируются результаты выборочного наблюдения.

Распространение выборочных данных на генеральную совокупность производится с учетом доверительных  интервалов. Доля альтернативного признака в генеральной совокупности равна

Ошибка  выборочной  средней

Ошибка выборочной средней  представляет собой расхождение (разность) между выборочной средней  и генеральной средней , возникающее вследствие не сплошного выборочного характера наблюдения9. Величина ошибки выборочной средней определяется как предел отклонения  от  , гарантируемый с заданной вероятностью:

где   – средняя ошибка выборочной средней.

При повторном отборе средняя  ошибка определяется следующим образом:

где  – средняя величина дисперсии количественного признака  , которая рассчитывается по формуле средней арифметической невзвешенной

или средней арифметической взвешенной

где     fi     – статистический вес.

Формулы расчета средней  ошибки выборочной средней для различных  способов отбора выборочной совокупности приведены в табл.1.2.

Межсерийная дисперсия выборочных средних  и средняя из выборочных дисперсий типических групп вычисляются следующим образом:

где  – среднее значение показателя    в j - й серии;

      – дисперсия признака   x   в   j - й типической группе;

       nj    – число единиц в   j  - й типической группе.

Предельная ошибка выражается следующим образом:

и зависит от вариации изучаемого признака в генеральной совокупности, объема и доли выборки, способа отбора единиц из генеральной совокупности и от величины вероятности, с которой  гарантируются результаты выборочного  наблюдения.      

Средняя величина количественного  признака в генеральной совокупности определяется с учетом предельной ошибки выборочной средней 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Глава 2.Способы отбора обеспечивающие репрезентативность

 

2.1.Распространение выборочных  данных на генеральную совокупность

Выборочное наблюдение проводится в целях распространения выводов, полученных по данным выборки, на генеральную  совокупность.

Пределы, в которых находятся  значения характеристик в генеральной  совокупности при заданном уровне вероятности, следующие:

- для средней; (5)

- для доли. (6)

Это означает, что с заданной вероятностью можно утверждать, что  значение генеральной характеристики следует ожидать в этих пределах.

Покажем на примерах как  определять пределы.

Пример 1. Для определения скорости расчетов с кредиторами предприятий корпорации в коммерческом банке была проведена случайная выборка 100 платежных документов, по которым средний срок перечисления и получения денег оказался равным 20 дням со средним квадратическим отклонением 7 дней.

Необходимо с вероятностью P=0,954 определить предельную ошибку выборочной средней и доверительные пределы  в которых будет находится  средняя продолжительность расчетов предприятий данной корпорации с  кредиторами.

Решение:

Средняя продолжительность  расчетов предприятий корпорации с  кредиторами находится в пределах

Так как выборка случайная  повторная, то предельная ошибка выборки  определяется по формуле (1):

дня.

И, значит, пределы средней  продолжительности расчетов равны

С вероятностью 0,954 можно  утверждать, что средняя продолжительность  расчетов предприятий корпорации с  кредиторами в коммерческом банке  может изменяться от 18,6 дня до 21,4 дня.

Пример 2. Для изучения расхода сырья на единицу продукции

проведена двухпроцентная случайная  выборка, в результате которой получены следующие обобщенные данные:

 

Расход сырья на единицу, г.

Обследовано изделий, шт. (f)

 

18 - 20

20 - 22

22 - 24

24 - 26

26 и выше

5

28

52

12

3

 
     

                     Определить:

1) средний расход сырья  на одно изделие;

2) дисперсию и среднее  квадратическое отклонений;

3) коэффициент вариации;

4) с вероятностью 0,954: предельную  ошибку выборочной средней и  возможные пределы расхода сырья  для всей партии изделий;

5) возможные пределы удельного  веса изделий с расходом сырья  от 20 до 24 г.

Решение:

Все необходимые расчеты  представим в таблице 1.

                 Таблица 1

 

Расход сырья  на ед.г.

Число изделий, шт.,

Середина интервала, (Х)

         

А

1

2

3

4

5

6

 

18-20

20 - 22

22 - 24

24 - 26

Свыше 26

5

28

52

12

3

19

21

23

25

27

95

588

1196

300

81

-3,6

-1,6

0,4

2,4

4,4

12,96

2,56

0,16

5,76

19,36

64,8

71,68

8,32

69,12

58,08

 

Итого

100

 

2260

   

272,0

 



 

 

 
 
 
 
 
               

Средний расход сырья на одно изделие в выборке равен:

г.

Вычислим дисперсию и  среднее квадратическое отклонение.

Среднее квадратическое отклонение равно корню квадратному из дисперсии

Коэффициент вариации:

%.

Предельная ошибка выборочной средней:

Следовательно, границы генеральной  средней будут находиться в пределах

или

С вероятностью 0,954 можно  утверждать, что расход сырья на единицу продукции всей партии может  изменяться от 22,273 до 22,927 г.

Ошибка выборочной доли определяется по формуле:

Сначала определим выборочную долю (частость):

или 80 %

Выборка показала, что расход сырья от 20 до 24 граммов на единицу  продукции приходится на 80% изделий. Определим предельную ошибку доли:

или 7.9 %

С учетом ошибки генеральная  доля ожидается в границах:

или

Следовательно, с вероятностью 0,954 можно утверждать, что во всей партии продукции удельный вес изделий  с расходом сырья от 20 до 24 граммов  ожидается в пределах не менее 72,1 % и не более 87,9 %.

Пример 3. По материалам выборочного обследования 625 семей области получены следующие данные:

Таблица 3.2

 

Семья

Обследовано семей,

Доля расходов на платные услуги, %

Доля расходов на платные услуги, в коэффициентах

Дисᴨȇрсия доли,

 

1

2

3

4

5

 

Городских поселений

Сельской местности

500

125

37,0

24,0

0,37

0,24

0,2331

0,1824

 
 

n=625

-

-

-

 

 

           

Выборка 2%-ная проведена  по методу типического пропорционального  отбора. В группах применялся механических отбор семей.

С вероятностью 0,954 определить пределы доли расходов на платные  услуги жителями области.

Решение:

Доля расходов на платные  услуги жителями области находится  в пределах:

 

Следовательно, для решения  необходимо предварительно определить среднюю долю расходов по 2 группам  населения, а затем ее ошибку.

Средняя доля равна:

или 34,4 %.

Для расчета ошибки выборки  типического отбора надо вычислить  среднюю из групповых дисперсий. В графе 5 таблицы 4.2 показан расчет групповых дисперсий доли. Вычислим среднюю из них:

 

Теперь вычислим предельную ошибку типической выборки:

, 3,7%;

или

Таким образом, можно с  вероятностью 0,954 утверждать, что доля расходов населения области на платные  услуги ожидается в пределах не менее 30,7 % и не более 38,1 %.

Аналогично вычисляется  ошибка типической выборки для выборочной средней (для варьирующего признака).

Пример 4. В механическом цехе завода в десяти бригадах работает 100 рабочих. В целях изучения квалификации рабочих была произведена 20% - ная серийная бесповторная выборка, в которую вошли 2 бригады. Получено следующее распределение обследованных рабочих по разрядам:

 

 

 
 
 
             

 

Рабочие

Разряды рабочих  в бригаде 1

Разряды рабочих  в бригаде 2

Рабочие

Разряды рабочих  в бригаде 1

Разряды рабочих  в бригаде 2

 

1

2

3

4

5

2

4

5

2

5

3

6

1

5

3

6

7

8

9

10

6

5

8

4

5

4

2

1

3

2

 

 

Необходимо определить с  вероятностью 0,997 пределы, в которых  находится средний разряд рабочих  механического цеха.

Решение:

Определим выборочные средние  по бригадам и общую среднюю:

Определим межсерийную дисперсию:

Рассчитаем среднюю ошибку выборки:

                      где R-число серий в генеральной совокупности;

r-число отобранных серий.

Вычислим предельную ошибку выборки с вероятностью 0,997

С вероятностью 0,997 можно  утверждать, что средний разряд рабочих  механического цеха находится в  пределах , 

2.2.Определение и оценка  существенности расхождения выборочных  средних

К расчетам ошибок случайной  выборки прибегают не только для  того, чтобы оценить степень репрезентативности выборочных данных, но и для того, чтобы сравнить между собой средние  величины данного признака по двум совокупностям.

Известно, например, что средний  расход сырья на единицу продукции  при существующем методе производства составляет 2,8 условных единиц. После  внесения изменений в существующую технологию изготовления продукции  по результатам проверки достаточно большой партии изделий средний  расход сырья на единицу продукции  составил 2,6 условные единицы. Средняя  ошибка выборки оказалась равной 0,1. Возникает вопрос, действительно  ли применение нового метода обработки  приводит к снижению материалоемкости продукции?