Ошибки наблюдения делят на два вида

Цель
наблюдения
— получение достоверной информации для
выявления закономерностей развития
явлений и процессов.Объектом
наблюдения
является совокупность экономических
и социально-экономических явлений
(процессов).Единица
наблюдения
– это составная часть или отдельный
элемент объекта наблюдения, который
служит основой счета и является носителем
признаков, подлежащих регистрации при
наблюдении. Программа
наблюдения
– это либо перечень вопросов, по которым
собираются сведения, либо перечень
признаков, подлежащих реги-страции.Период,
в течение которого проводится наблюдение,
называется временем
наблюдения
(сутки, декада, месяц, квартал, год).
Момент времени, на который проводится
регистрация сведений, называется
критическим
моментом наблюдения.Под
сроком
наблюдения
понимается время начала и окончания
сбора сведенийРасхождение
между величиной какого-либо показателя,
установленного путем наблюдения, и
действительным его размером называют
ошибками
статистического наблюдения. Ошибки
наблюдения разделяют на два вида: ошибки
регистрации и ошибки репрезентативности.Ошибки
регистрации возникают
вследствие неправильного установления
фактов или неправильного их записи в
формуляр.Ошибки
репрезентативности имеют
место только при выборочном обследовании
и возникают вследствие того, что
выборочная совокупность недостаточно
полно воспроизводит всю изучаемую
совокупность.

4. Сущность и задачи статистической сводки и статистической группировки. Виды группировок, их роль в анализе общественных явлений.

Статистическая
сводка
– это научная обработка первичных
данных с целью получения обобщенных
характеристик изучаемого явления по
ряду существенных для него
признаков.Группировкой
в статистике называется расчленение
единиц статистической совокупности на
группы по одному или нескольким
существенным признакам. Группировочный
признак
– это признак, положенный в основу
группировки, он может быть качественным
или количественным. Признаки, принимающие
разное качественное значение, называются
атрибутивными
(отражают свойства явлений, не могут
быть измерены количественно), а признаки,
которые изменяются количественно,
называются количественными
(могут быть измерены, подсчитаны).
Следовательно, и группировки различают
по атрибутивным и количественным
признакам.

В
зависим. от решаемых задач различают
след. виды группировок:
типологические (выделение
социально-экономических типов);
структурные (расчленение единиц
однотипной совокупности на группы по
характерным признакам);
аналитические (выявл. связей и зависимостей
между явлениями).Если в основу группировки
положен один признак, она является
простой.
Если же сведения группируются по
нескольким признакам, то группировка
называется многомерной
(сложной).Частным
случаем многомерной группировки является
комбинационная
группировка, базирующаяся на двух или
более признаках, взятых во взаимосвязи.

5. Понятие группировочного признака. Техника выполнения группировок по количественным признакам. Вторичная группировка, её задачи.

Признаки единиц
совокупности, положенные в основание
группировки статистического материала,
называются группировочными
признаками.Следует различать признаки,
имеющие количественное выражение,
которые называются количественными, и
признаки, не имеющие количественного
выражения, — атрибутивные. При
группировке по количественным
признакам во
вни­мание прежде всего принимается
то, какие задачи решаются с помощью
группировок.Основной принцип построения
типологических группиро­вок —
образование такого количества групп,
которое бы со­ответствовало реальному
количеству типов. Если групп будет
больше или меньше, произойдет смешение
различных типов.При построении структурных
и аналитических группиро­вок по
количественным признакам во внимание
следует при­нимать величину признака
у отдельных единиц совокупности и
количество единиц, образующих совокупность
по этому при­знаку. Группировка по
количественным признакам требует
вы­бора размера интервала. Интервалы
в статистических груп­пировках —
это
те количественные значения признака,
кото­рые определяют величину отдельных
групп совокупности. Гра­ницы интервала
в каждой группе обозначаются «от»
и «до». Интервалы в зависимости от
размера могут быть равными,
неравными и
специализированными,
а
в зависимости от по­рядка построения
верхней и нижней группы — открытыми
к закрытыми.Построенные
по первичным данным, то есть по данным,
полученным в процессе статистического
наблюдения, группи­ровки называются
первичными.
Нередко
по данным первич­ных группировок
производят перегруппировку. Этот процесс
называется вторичной
группировкой. К
вторичным группи­ровкам прибегают в
тех случаях, когда из большого числа
первоначально образованных групп надо
получить меньшее число более крупных
и характерных групп или когда для
срав­нения необходимо привести в
сопоставленный вид данные, сгруппированные
с разными по размеру интервалами

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]

• #
• #
• #
• #
• #
• #
• #
• #
• #
• #
• #

From Wikipedia, the free encyclopedia

«Systematic bias» redirects here. For the sociological and organizational phenomenon, see Systemic bias.

Observational error (or measurement error) is the difference between a measured value of a quantity and its true value.^[1] In statistics, an error is not necessarily a «mistake». Variability is an inherent part of the results of measurements and of the measurement process.

Measurement errors can be divided into two components: random and systematic.^[2]
Random errors are errors in measurement that lead to measurable values being inconsistent when repeated measurements of a constant attribute or quantity are taken. Systematic errors are errors that are not determined by chance but are introduced by repeatable processes inherent to the system.^[3] Systematic error may also refer to an error with a non-zero mean, the effect of which is not reduced when observations are averaged.^{[citation needed]}

Measurement errors can be summarized in terms of accuracy and precision.
Measurement error should not be confused with measurement uncertainty.

Science and experiments[edit]

When either randomness or uncertainty modeled by probability theory is attributed to such errors, they are «errors» in the sense in which that term is used in statistics; see errors and residuals in statistics.

Every time we repeat a measurement with a sensitive instrument, we obtain slightly different results. The common statistical model used is that the error has two additive parts:

1. Systematic error which always occurs, with the same value, when we use the instrument in the same way and in the same case.
2. Random error which may vary from observation to another.

Systematic error is sometimes called statistical bias. It may often be reduced with standardized procedures. Part of the learning process in the various sciences is learning how to use standard instruments and protocols so as to minimize systematic error.

Random error (or random variation) is due to factors that cannot or will not be controlled. One possible reason to forgo controlling for these random errors is that it may be too expensive to control them each time the experiment is conducted or the measurements are made. Other reasons may be that whatever we are trying to measure is changing in time (see dynamic models), or is fundamentally probabilistic (as is the case in quantum mechanics — see Measurement in quantum mechanics). Random error often occurs when instruments are pushed to the extremes of their operating limits. For example, it is common for digital balances to exhibit random error in their least significant digit. Three measurements of a single object might read something like 0.9111g, 0.9110g, and 0.9112g.

Characterization[edit]

Measurement errors can be divided into two components: random error and systematic error.^[2]

Random error is always present in a measurement. It is caused by inherently unpredictable fluctuations in the readings of a measurement apparatus or in the experimenter’s interpretation of the instrumental reading. Random errors show up as different results for ostensibly the same repeated measurement. They can be estimated by comparing multiple measurements and reduced by averaging multiple measurements.

Systematic error is predictable and typically constant or proportional to the true value. If the cause of the systematic error can be identified, then it usually can be eliminated. Systematic errors are caused by imperfect calibration of measurement instruments or imperfect methods of observation, or interference of the environment with the measurement process, and always affect the results of an experiment in a predictable direction. Incorrect zeroing of an instrument is an example of systematic error in instrumentation.

The Performance Test Standard PTC 19.1-2005 «Test Uncertainty», published by the American Society of Mechanical Engineers (ASME), discusses systematic and random errors in considerable detail. In fact, it conceptualizes its basic uncertainty categories in these terms.

Random error can be caused by unpredictable fluctuations in the readings of a measurement apparatus, or in the experimenter’s interpretation of the instrumental reading; these fluctuations may be in part due to interference of the environment with the measurement process. The concept of random error is closely related to the concept of precision. The higher the precision of a measurement instrument, the smaller the variability (standard deviation) of the fluctuations in its readings.

Sources[edit]

Sources of systematic error[edit]

Imperfect calibration[edit]

Sources of systematic error may be imperfect calibration of measurement instruments (zero error), changes in the environment which interfere with the measurement process and sometimes imperfect methods of observation can be either zero error or percentage error. If you consider an experimenter taking a reading of the time period of a pendulum swinging past a fiducial marker: If their stop-watch or timer starts with 1 second on the clock then all of their results will be off by 1 second (zero error). If the experimenter repeats this experiment twenty times (starting at 1 second each time), then there will be a percentage error in the calculated average of their results; the final result will be slightly larger than the true period.

Distance measured by radar will be systematically overestimated if the slight slowing down of the waves in air is not accounted for. Incorrect zeroing of an instrument is an example of systematic error in instrumentation.

Systematic errors may also be present in the result of an estimate based upon a mathematical model or physical law. For instance, the estimated oscillation frequency of a pendulum will be systematically in error if slight movement of the support is not accounted for.

Quantity[edit]

Systematic errors can be either constant, or related (e.g. proportional or a percentage) to the actual value of the measured quantity, or even to the value of a different quantity (the reading of a ruler can be affected by environmental temperature). When it is constant, it is simply due to incorrect zeroing of the instrument. When it is not constant, it can change its sign. For instance, if a thermometer is affected by a proportional systematic error equal to 2% of the actual temperature, and the actual temperature is 200°, 0°, or −100°, the measured temperature will be 204° (systematic error = +4°), 0° (null systematic error) or −102° (systematic error = −2°), respectively. Thus the temperature will be overestimated when it will be above zero and underestimated when it will be below zero.

Drift[edit]

Systematic errors which change during an experiment (drift) are easier to detect. Measurements indicate trends with time rather than varying randomly about a mean. Drift is evident if a measurement of a constant quantity is repeated several times and the measurements drift one way during the experiment. If the next measurement is higher than the previous measurement as may occur if an instrument becomes warmer during the experiment then the measured quantity is variable and it is possible to detect a drift by checking the zero reading during the experiment as well as at the start of the experiment (indeed, the zero reading is a measurement of a constant quantity). If the zero reading is consistently above or below zero, a systematic error is present. If this cannot be eliminated, potentially by resetting the instrument immediately before the experiment then it needs to be allowed by subtracting its (possibly time-varying) value from the readings, and by taking it into account while assessing the accuracy of the measurement.

If no pattern in a series of repeated measurements is evident, the presence of fixed systematic errors can only be found if the measurements are checked, either by measuring a known quantity or by comparing the readings with readings made using a different apparatus, known to be more accurate. For example, if you think of the timing of a pendulum using an accurate stopwatch several times you are given readings randomly distributed about the mean. Hopings systematic error is present if the stopwatch is checked against the ‘speaking clock’ of the telephone system and found to be running slow or fast. Clearly, the pendulum timings need to be corrected according to how fast or slow the stopwatch was found to be running.

Measuring instruments such as ammeters and voltmeters need to be checked periodically against known standards.

Systematic errors can also be detected by measuring already known quantities. For example, a spectrometer fitted with a diffraction grating may be checked by using it to measure the wavelength of the D-lines of the sodium electromagnetic spectrum which are at 600 nm and 589.6 nm. The measurements may be used to determine the number of lines per millimetre of the diffraction grating, which can then be used to measure the wavelength of any other spectral line.

Constant systematic errors are very difficult to deal with as their effects are only observable if they can be removed. Such errors cannot be removed by repeating measurements or averaging large numbers of results. A common method to remove systematic error is through calibration of the measurement instrument.

Sources of random error[edit]

The random or stochastic error in a measurement is the error that is random from one measurement to the next. Stochastic errors tend to be normally distributed when the stochastic error is the sum of many independent random errors because of the central limit theorem. Stochastic errors added to a regression equation account for the variation in Y that cannot be explained by the included Xs.

Surveys[edit]

The term «observational error» is also sometimes used to refer to response errors and some other types of non-sampling error.^[1] In survey-type situations, these errors can be mistakes in the collection of data, including both the incorrect recording of a response and the correct recording of a respondent’s inaccurate response. These sources of non-sampling error are discussed in Salant and Dillman (1994) and Bland and Altman (1996).^[4][5]

These errors can be random or systematic. Random errors are caused by unintended mistakes by respondents, interviewers and/or coders. Systematic error can occur if there is a systematic reaction of the respondents to the method used to formulate the survey question. Thus, the exact formulation of a survey question is crucial, since it affects the level of measurement error.^[6] Different tools are available for the researchers to help them decide about this exact formulation of their questions, for instance estimating the quality of a question using MTMM experiments. This information about the quality can also be used in order to correct for measurement error.^[7][8]

Effect on regression analysis[edit]

If the dependent variable in a regression is measured with error, regression analysis and associated hypothesis testing are unaffected, except that the R² will be lower than it would be with perfect measurement.

However, if one or more independent variables is measured with error, then the regression coefficients and standard hypothesis tests are invalid.^[9] This is known as attenuation bias.^[10]

See also[edit]

References[edit]

Further reading[edit]

• Cochran, W. G. (1968). «Errors of Measurement in Statistics». Technometrics. 10 (4): 637–666. doi:10.2307/1267450. JSTOR 1267450.

Ошибки статистического наблюдения и способы их устранения.

Всякое статистическое наблюдение ставит задачу получения таких данных, которые точнее бы отображали действительность Точность и достоверность собираемой статистической информа­ции — важнейшая задача статистического наблюдения Отклонения или разности между исчисленными показателя­ми и действительными (истинными) величинами исследуемых явлений нашли отражение в показателях, называемых ошибками или погрешностями.

В зависимости от характера и степени влияния на конечные результаты наблюдения, а также исходя из источников и причин возникновения неточностей, допускаемых в процессе статисти­ческого наблюдения, обычно выделяют ошибки регистрации и ошибки репрезентативности (представительности).

Ошибки регистрации возникают вследствие неправильного установления фактов в процессе наблюдения или неправильной их записи Они подразделяются на случайные и систематические и могут быть как при сплошном, так при несплошном наблюдении

Случайные ошибки — это, как правило, ошибки регистрации, которые могут быть допущены как опрашиваемыми в их ответах, так и регистраторами при заполнении бланков. Например, записывается цифра не в ту графу или вместо возраста 28 лет записывается 38 лет

Систематические ошибки могут быть преднамеренными и непреднамеренными Преднамеренные ошибки (сознательные, тенденциозные искажения) получаются в результате того, что опрашиваемый, зная действительное положение дела, сознатель­но сообщает неправильные данные Нередки случаи преднаме­ренного искажения в отчетах сведений об объеме выпущенной продукции, об остатках дефицитного сырья, материалов и т д. Непреднамеренные ошибки вызываются различными случайны­ми причинами (например, небрежностью или невнимательностью регистратора, неисправностью измерительных приборов и т п )

Ошибки репрезентативности (представительности) свойственны несплошному наблюдению Они возникают в результате того, что состав отобранной для обследования части единиц со­вокупности недостаточно полно отображает состав всей изучае­мой совокупности, хотя регистрация сведений по каждой отобран­ной для обследования единице была проведена точно Ошибки репрезентативности (так же, как и ошибки регистрации) могут быть случайными и систематическими.

Случайные ошибки репрезентативности — это отклонения, возникающие при несплошном наблюдении из-за того, что совокупность отобранных единиц наблюдения неполно воспроизво­дит всю совокупность в целом.

Систематические ошибки репрезентативности — это отклонения, возникающие вследствие нарушения принципов случай­ного отбора единиц изучаемой совокупности.

Для выявления и устранения допущенных при регистрации ошибок может применяться_счетный и логический контроль со­бранного материала.

Счетный контроль заключается в проверке точности арифметических расчетов, применявшихся при составлении отчетно­сти или заполнении формуляров обследования.

Логический контроль заключается в проверке ответов на воп­росы программы наблюдения путем их логического осмысления или путем сравнения полученных данных с другими источника­ми по этому же вопросу.

Примером логического сопоставления могут служить листы переписи населения. Например, в переписном листе двухлетний мальчик показан женатым, а девятилетний ребенок — грамотным. Ясно, что полученные ответы на вопросы неверны.

Источник

Ошибки статистического наблюдения и способы их устранения.

Информация, полученная в ходе статистического наблюдения может не отвечать действительности, а расчетные значения показателей не соответствовать фактическим значениям.

Расхождение между расчетным значением и фактическим называется ошибкой наблюдения.

В зависимости от причин возникновения различают ошибки регистрации и ошибки репрезентативности. Ошибки регистрации характерны как для сплошного, так и для несплошного наблюдения, а ошибки репрезентативности — только для несплошного наблюдения. Ошибки регистрации, как и ошибки репрезентативности, могут бытьслучайными и систематическими.

Ошибки регистрации — представляют собой отклонения между значением показателя, полученного в ходе статистического наблюдения, и его фактическим значением. Ошибки регистрации бывают случайными (результат действий случайных факторов — перепутаны строки например) и систематическими (проявляются постоянно).

Ошибки репрезентативности — возникают, когда отобранная совокупность недостаточно точно воспроизводит исходную совокупность. Характерны для несплошного наблюдения и заключаются в отклонении величины показателя исследуемой части совокупности от его величины в генеральной совокупности.

Случайные ошибки — являются результатом действия случайных факторов.

Систематические ошибки — всегда имеют одинаковую направленность к увеличению или уменьшению показателя по каждой единице наблюдения, вследствие чего значение показателя по совокупности в целом будет включать накопленную ошибку.

• Счетный (арифметический) — проверка правильности арифметического расчета.
• Логический — основан на смысловой взаимосвязи между признаками.

7. Программно-методические вопросы статистического наблюдения.

Цель наблюдения – получение достоверной информации для выявления зависимостей развития явлений и процессов.

Объект наблюдения – некоторая статистическая совокупность, в которой проистекают исследуемые социально-экономические явления и процессы.

Для определения объекта необходимо определить границы изучаемой совокупности, для чего следует указать важнейшие признаки, отличающие его от других схожих совокупностей. Каждый объект состоит из отдельных элементов, т.е. единиц наблюдения, которые являются носителем признаков, подлежащих регистрации.

Отчетная единица – это субъект, от которого поступают данные об единице наблюдения.

Программа наблюдения – это перечень признаков (вопросов), подлежащих регистрации в процессе наблюдения.

Статистический формуляр – это документ единого образца, содержащий программу и результаты наблюдения. Примером могут быть переписной лист, опросный план, анкета и др. При этом различают две системы статистического формуляра:

1) Индивидуальный (карточный), который предусматривает запись ответов на вопросы только об одной единице наблюдения.

2) Списочный предусматривает ответы на вопросы о нескольких единицах наблюдения.

Выбор времени, когда будет проводиться наблюдение, заключается в решении двух вопросов:

– установлении критического момента (даты) или интервала времени.

– определение срока или периода наблюдения.

Критический момент (дата) – конкретный день года, час дня, по состоянию на который должна быть проведена регистрация признаков по каждой единице исследуемой совокупности.

Срок (период) наблюдения – это время, в течение которого происходит заполнение статистических формуляров, т.е. время, необходимое для проведения массового сбора данных.

8. Организационные вопросы статистического наблюдения.

Организационный план– это документ, в нем должны быть отражены важнейшие вопросы по организации и проведению предстоящих мероприятий. Он составляется для того, чтобы успешно проводить статистические наблюдения. В нем указываются: органы, проводящие наблюдения, время и сроки наблюдения, подготовительные работы, которые были проведены для дальнейшего наблюдения, порядок комплектования и обучения кадров, необходимых для проведения статистического наблюдения, порядок его проведения, порядок приема и сдачи материалов, получение и предоставление предварительных и окончательных итогов. Вопрос о времени проведения статистического наблюдения должен быть обязательно решен, включая выбор сезона, срока и критического момента наблюдения.

Для того чтобы выбрать сезон, нужно проследить, чтобы изучаемый объект пребывал в обычном для него состоянии.

Время начала и окончания сбора статистических данных называют периодом, или сроком.

Временем наблюдения называют время, к которому будет отнесена собранная статистическая информация.

Критическойназывают дату, по состоянию на которую сообщаются сведения.

Критическим моментомстатистического наблюдения называют момент времени, по состоянию на который фиксируются собранные данные, которые получены в процессе статистического наблюдения, например выбирают момент окончания одних суток и начала других.

Организация, осуществляющая подготовку, проведение статистического наблюдения и несущая ответственность за свою работу, – это орган наблюдения. У органа наблюдения должны быть четко определены сферы деятельности, функции, права круг обязанностей, за которые он несет ответственность.

Место, где происходит регистрация наблюдаемых фактов и заполнение статистических формуляров, называют местом статистического наблюдения.

Содержание и задачи сводки статистических материалов.

Сведения о каждой единице анализируемой совокупности, полученные в результате первой стадии статистического исследования, характеризуют статистическое наблюдение с различных его сторон, так как они обладают многочисленными признаками и свойствами, которые изменяются во времени и пространстве. Для получения сводной характеристики всего объекта при помощи обобщающих показателей нужно систематизировать и обобщить результаты, которые были получены в ходе статистического наблюдения. Это даст нам возможность выявить особенности и черты статистической совокупности в целом и отдельных ее составляющих, обнаружить закономерности изучаемых социально-экономических явлений и процессов. Данную систематизацию называют сводкой первичного статистического материала.

Второй этап статистической работы – статистическая сводка– это обработка первичных данных в целях получения обобщенных характеристик изучаемого явления или процесса по ряду существенных для него признаков для выявления типичных черт и закономерностей, присущих явлению или процессу в целом.

Статистическая сводка– это переход от единичных данных к сведениям о группах единиц и совокупности в целом.

Проведение сводки включает три этапа:

1) предварительный контроль – это проверка данных;

2) группировка данных по заданным признакам – это определение производных показателей;

3) оформление результатов сводки в виде статистических таблиц, они являются удобной формой для восприятия полученной информации.

Смысловая согласованность статистических сведений – это предварительный контроль.

В соответствии с программой статистической сводки для того, чтобы в дальнейшем предоставить полученную информацию в доступном для восприятия виде, используется статистическая группировка данных.

Полученные результаты группировки оформляются в виде группировочных таблиц, содержащих сводную характеристику исследуемой совокупности по одному или нескольким признакам, которые взаимосвязаны логикой анализа.

Различают сводку простую и сложную.

Сведения об отдельных единицах подытоживаются в целом по совокупности без разделения их на однородные группы. Итоги простой статистической сводки предназначаются для дальнейшей обработки материала, простая сводка также имеет самостоятельное познавательное значение.

Источник

Ошибки статистического наблюдения и основные приёмы их устранения

Всякое статистическое наблюдение должно быть полным и достоверным. Однако по ряду причин степень точности данных может быть различной.

Все ошибки наблюдения подразделяются на два вида:

Ошибки регистрации возникают вследствие неправильного установления фактов в процессе наблюдения или неправильной их записи.

Ошибки регистрации могут возникать как при сплошном наблюдении, так и при несплошном и имеют следующие виды:

Случайные ошибки – это ошибки, которые возникают в результате небрежной описки или невнимательного отношения регистратора при заполнении формуляра (ошибки в подсчёте).

Систематические ошибки – это ошибки, которые искажают сведения по каждой отдельной единице наблюдения в одном и том же направлении.

Систематические ошибки делятся на:

Преднамеренные ошибки (сознательные, тенденциозные ошибки), возникающие в результате сознательного искажения статистической информации. К ним относятся: приписки, неправильные сведения об объёме выпущенной продукции, об остатках сырья и материалов и т. д.

Непреднамеренные ошибки – это ошибки, которые возникают в результате случайных причин, т.е. неумышленно (неисправность измерительных приборов, невнимательность регистратора и т.д.).

Ошибки репрезентативности свойственны несплошному наблюдению. Они возникают в результате выборочного наблюдения, когда отобранная часть единиц совокупности недостаточно полно отражает состав всей изучаемой совокупности.

Ошибки репрезентативности (так же, как и ошибки регистрации) могут быть случайными и систематическими.

Случайные ошибки оцениваются с помощью математических методов.

Систематические ошибки – это отклонения, которые возникают в результате случайного отбора единиц изучаемой совокупности. Их размеры не поддаются количественной оценке.

Для выявления и устранения допущенных при регистрации ошибок применяются следующие методы:

а) внешний контроль;

б) логический контроль;

в) счётный контроль.

При внешнем контроле проверяется: правильность оформления документов; наличие всех необходимых записей, которые предусмотрены инструкцией и т.д.

Логический контроль заключается в проверке ответов на вопросы программы наблюдения путём сопоставления полученных данных с другими источниками.

Сущность счётного (арифметического) контроля заключается в счётной проверке всех итоговых показателей, которые содержатся в отчётности или формуляре исследования. Задачей такого контроля является исправление итогов и отдельных числовых показателей.

В ряде случаев, при счётном контроле данных статистического наблюдения применяется метод балансовой увязки показателей (наличие на начало отчётного периода плюс поступления минус расход должно быть равно наличию на конец отчётного периода). Такой метод применяют: при проверках поголовья скота, при учёте поступления и расхода сырья и материалов и т.д.

Указанные методы проверки достоверности статистического наблюдения позволяют сократить до минимального значения допуск ошибок.

Источник

2.4. Точность статистического наблюдения

Под точностью статистического наблюдения понимают степень соответствия значения наблюдаемого показателя, вычисленного по материалам обследования, его действительной величине. Расхождение, или разница, между ними называется ошибкой статистического наблюдения.

Различают две группы ошибок:

1. ошибки регистрации;
2. ошибки репрезентативности.

Ошибки регистрации присущи любому статистическому наблюдению, как сплошному, так и несплошному. Они делятся на случайные ошибки регистрации и систематические ошибки регистрации.

Случайными ошибками регистрации называют ошибки, возникающие вследствие действия случайных факторов. К ним можно отнести различного рода непреднамеренные описки: например, вместо возраста человека «15 лет» указано «5 лет», у Ивановой Марии Петровны в графе пол отмечен «Мужской» и т. п. Такие ошибки легко выявляются методом логического анализа, например, если человеку 8 лет, но имеется высшее образование, а в графе «Семейное положение» указано «Состоит в браке», то, естественно, следует исправить возраст. Если объем исследуемой совокупности велик или велика доля отбора при выборочном наблюдении, случайные ошибки регистрации имеют тенденцию взаимопогашаться вследствие действия закона больших чисел, поскольку ошибки, как правило, разнонаправлены и искажают статистический показатель как в большую, так и в меньшую сторону. При небольшом объеме наблюдения требуется тщательная выверка его результатов — логический анализ данных.

Систематические ошибки регистрации чаще всего имеют однонаправленные искажения: они либо увеличивают, либо уменьшают статистический показатель, и, что характерно, подобная ситуация повторяется от обследования к обследованию. Так, по результатам переписей (практически всех!) число замужних женщин превышает число женатых мужчин — мужчинам приятнее ощущать себя неженатыми, а для женщины как бы «стыдно» быть не замужем. Другой пример, когда человек округляет свой возраст — вместо 32 лет говорит 30, вместо 79-80 и т. п. (это явление широко известно и даже получило свое название — «аккумуляция возрастов»). Систематические ошибки регистрации могут возникать и из-за неточностей измерительных приборов, если сбор информации проводят путем непосредственного наблюдения.

Ошибки репрезентативности присущи только несплошному обследованию. Они также делятся на случайные и систематические ошибки.

Случайные ошибки репрезентативности возникают из-за того, что обследованию подвергается не вся совокупность в целом, а только ее часть, и, следовательно, при несплошном наблюдении они присутствуют всегда. В теории статистики разработаны специальные методы для оценки величин таких ошибок, на их основе для наблюдаемых показателей строят доверительные интервалы, т.д. эти ошибки вычисляются и находятся как бы «под контролем».

Хуже обстоит дело, если наряду со случайными ошибками имеются и ошибки систематические.

Систематические ошибки репрезентативности возникают, если при несплошном наблюдении кардинально нарушаются технологии отбора единиц из генеральной совокупности объектов, но чаще — если в ходе обследования не удается получить информацию обо всех отобранных для наблюдения единицах, например, вследствие отказа отвечать на вопросы анкеты, или если человека не удалось застать дома и т. п.

Ошибки статистического наблюдения для наглядности можно изобразить в виде схемы (рис. 2.1).

Для повышения точности наблюдения необходимо:

1. правильно разработать формуляр статистического наблюдения: вопросы должны быть четкими, однозначными, не допускающими двойного толкования;
2. иметь хорошо обученный персонал для проведения обследования;
3. строго придерживаться выбранной технологии обследования (если проводится несплошное наблюдение) и помнить, что если не удается опросить какую-то конкретную единицу, отобранную для наблюдения, замена ее на другую единицу может привести к возникновению систематической ошибки репрезентативности;
4. провести логический анализ данных, основанный на логических взаимосвязях показателей, после сбора всей совокупности анкет или формуляров;
5. целесообразно провести и арифметический контроль данных, т.д. заново пересчитать расчетные величины, если какие-либо показатели получаются в результате определенных арифметических действий;
6. предпринять определенные меры по восстановлению данных при наличии незаполненных анкет или формуляров либо при получении результатов обследования сделать поправку на неответы респондентов.

1. Ошибки статистического наблюдения и контроль данных

Ошибками наблюдения называются
расхождения между данными
наблюдения и
фактическими значениями признаков
исследуемого явления.
Ошибки наблюдения
разнообразны по происхождению и
своему содержанию.

2. виды ошибок:

• методические ошибки(в результате
использования несовершенных методик,
неправильных теоретических концепций, лежащих в
основе исследования);
• ошибки регистрации(при получении данных об
отдельных единицах совокупности вследствие
неправильного установления фактов в процессе
наблюдения или неправильной их записи);
• ошибки репрезентативности
(представительности); характерны только для
несплошного наблюдения

3. По форме проявления (по влиянию на результат) ошибки делятся на:

• Систематические.Возникают по какой-то определенной
причине и вызывают одностороннее искажение значений
признака у наблюдаемых единиц (увеличение или
• уменьшение). Они очень опасны, так как величина показателя,
рассчитанная в целом по всей совокупности будет включать
накопленную ошибку.;
• Случайные. Являются результатом действия различных
случайных факторов.

4. совокупная ошибка наблюдения

Оба вида ошибок в любом исследовании
выступают совместно и составляют
совокупную ошибку наблюдения
Δ=σ+ε;
где σ — систематическая ошибка наблюдения,
ε — случайная ошибка наблюдения.

5. Процедура контроля сводится к следующему:

• -Проверка материалов наблюдения на полноту и
правильность оформления.
• -Арифметический (счетный) контроль.
• -Логический контроль
Проверкой собранных данных заканчивается
начальная стадия статистического исследования.
После этого можно переходить ко второй стадии
исследования обработке данных наблюдения.
Обработка заключается в классификации и
систематизации полученного статистического
материала, осуществляемых через сводку и
группировку.

6. Сводка и группировка статистических данных

Задачи сводки и группировки
Систематизация полученной информации и обобщение наблюдаемых
факторов является содержанием второй стадии статистического
исследования, называемой сводкой и группировкой.
Целью сводки является получение итоговых данных путем
подсчета единичных сведений.
Группировка является методом исследования содержания
изучаемого явления. На ее основе рассчитываются
обобщающие показатели по группам, выявляется
строение совокупности, взаимосвязи между изучаемыми
признаками, а затем проводится анализ полученных
Результатов.

7. Основными категориями

метода группировок являются
группировочный признак (основание
группировки) и интервал.
• Группировочным признаком (основанием
группировки) называется признак, по
которому происходит выделение
однородных групп.

8. Интервал — это совокупность варьирующих значений признака в группе

• Типы интервалов:
-Равные, во всех выделенных группах ширина
интервала является одинаковой;
-Неравные, в каждой группе ширина интервала
различна;
-Закрытые, если известны верхняя и нижняя
границы интервалов;
— Открытые, если известна только одна граница
интервала, верхняя или нижняя.

9. С помощью группировок в статистике решают следующие задачи:

-изучение состава статистических
совокупностей;
-выделение отдельных типов явлений внутри
совокупности;
-выявление причинно-следственных связей
разных признаков внутри совокупности;
-классификация единиц совокупности по
множеству признаков.

10. Типы группировок

• Группировка называется простой
(одномерной), если однородные группы
формируются по одному признаку
одновременно.
• Если однородные группы образуются по
двум и более признакам, то группировка
• называется сложной.

11. В классе одномерных группировок выделяют следующие типы:

• структурные
• типологические
• аналитические (факторные)

12. Структурная группировка выполняется в несколько этапов:

выбор группировочного признака;
определение необходимого числа групп;
определение параметров групп;
распределение единиц наблюдения по
выделенным группам;
• расчет структурных характеристик;
• формулировка выводов.

13. Типологическая группировка

• Ее цель состоит в изучении распространенности
различных типов экономических явлений в
статистической совокупности.
По своей сути типологическая группировка
представляет собой группировку-классификатор.
Такие группировки часто основываются на
устойчивом перечне групп, не меняющихся или
меняющихся незначительно во времени.

14. Аналитические группировки

• Аналитические группировки
предназначены для выявления связи
между изучаемыми признаками. Они
позволяют выявить наличие и направление
связи, а также измерить ее тесноту и силу.

15. Аналитические группировки отличаются от структурных и типологических по технике наблюдения, которая заключается в следующем:

• Производится группировка единиц совокупности по факторному
признаку, она выполняется как структурная.
• В каждой выделенной группе отбираются соответствующие значения
результативного признака, и на их основе рассчитывается некоторый
обобщающий показатель, обычно, среднее значение.
• Анализируются изменения обобщающего показателя — среднего
значения результативного признака по группам, и делается вывод о
наличии или отсутствии взаимосвязи и ее направлении.
• Таким образом, с помощью аналитической группировки можно
установить наличие связи между признаками, но описать ее нельзя.
Для этого необходимо использовать аппарат корреляционнорегрессионного анализа.

16. вопросы

1.В зависимости от причин возникновени различают
следующие виды ошибок:
2. совокупная ошибка наблюдения (формула)
3. Статистическая сводка представляет собой:
4. Целью сводки является:
5. Программа статистической сводки включает в
себя:
6. В классе одномерных группировок выделяют
следующие типы:

17. Задание. Сводка.

• Получение итоговых данных путем подсчета
единичных сведений.
• Например, предприятия сдают отчеты в районные,
отделы статистики, которые делают сводку по
своему району, и отправляют обобщенную
информацию в региональные управления или
комитеты, которые свои сводки отправляют в
Государственный комитет по статистике РФ, где и
определяются показатели в целом по народному
хозяйству страны.
• Свой пример подробно описать.(в виде
презентации)