Применение статистического наблюдения в анализе социально-экономических явлений

     По  охвату единиц совокупности статистическое наблюдение бывает сплошное и не сплошное. Задачей сплошного наблюдения является получение информации о всех единицах исследуемой совокупности.

     До  последнего времени российская система  государственной статистики опиралась  прежде всего на сплошное наблюдение. Однако такой вид наблюдения имеет  серьезные недостатки: высокую стоимость  получения и обработки всего  объема информации; большие затраты  трудовых ресурсов; недостаточную оперативность  информации, так как для ее сбора и обработки необходимо много времени. И наконец, ни одно сплошное наблюдение, как правило, не обеспечивает полного охвата всех без исключения единиц совокупности. Большее или меньшее число единиц обязательно остается вне наблюдения как при проведении единовременных обследований, так и при такой форме наблюдения, как отчетность. Например, в настоящее время значительная часть предприятий негосударственного сектора не представляет необходимую информацию органам государственной статистики, даже несмотря на принятый Закон РФ "Об ответственности за нарушение порядка представления государственной статистической отчетности".

     Количество  и доля неохваченных единиц зависят  от многих факторов: вида обследования (по почте, с помощью устного опроса); типа отчетной единицы; квалификации регистратора; содержания вопросов, предусмотренных программой наблюдения; времени дня или года, когда проводится обследование, и др.

     Несплошное  наблюдение изначально предполагает, что обследованию подлежит лишь часть  единиц изучаемой совокупности. При  его проведении следует заранее  определить, какая часть совокупности должна быть подвергнута наблюдению и каким образом следует отобрать те единицы, которые должны быть обследованы.

     Одним из преимуществ не сплошных наблюдений является возможность получения информации в более короткие сроки и с наименьшими затратами ресурсов, чем при сплошном наблюдении. Это связано с меньшим объемом собираемой информации, а следовательно, с более низкими затратами на ее получение, проверку достоверности, обработку, анализ.

     Существует  несколько видов несплошного  наблюдения. Одно из них – выборочное наблюдение. Это довольно распространенный вид, основанный на принципе случайного отбора тех единиц изучаемой совокупности, которые должны быть подвергнуты наблюдению. При правильной организации выборочное наблюдение дает достаточно точные результаты, вполне пригодные для характеристики всей исследуемой совокупности. В этом состоит достоинство выборочного наблюдения по сравнению с другими видами не сплошного наблюдения.

     Численность выборочной совокупности зависит от природы (характера) исследуемого социально-экономического явления. В выборочной совокупности должны быть представлены все типы единиц, имеющиеся в исследуемой  совокупности. В противном случае выборочная совокупность не будет точно  воспроизводить пропорции и зависимости, характерные  для совокупности во всем ее объеме.

1.4 Ошибки наблюдения 

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

     Прежде  всего проверяется полнота охвата единиц наблюдением. С этой целью  проводится 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 связана применением только сплошного наблюдения. В ходе проверки выявляется недоучет или повторный счет и обеспечение 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 полная проверка каждого  полностью заполненного формуляра.

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

     Ошибки  регистрации – это отклонения между значением показателя, полученного  в ходе статистического наблюдения, и фактическим, действительным его  значением. Этот вид ошибок может  быть и при сплошном, и при несплошном наблюдениях.

     Систематические ошибки регистрации всегда имеют  одинаковую тенденцию либо к увеличению, либо к уменьшению значения показателей  по каждой единице наблюдения, и  поэтому величина показателя по совокупности в целом будет включать в себя накопленную ошибку. Примером статистической ошибки регистрации при проведении социологических опросов населения  может служить округление возраста населения, как правило, на цифрах, оканчивающихся на 5 и 0. Многие опрашиваемые, например, вместо 48-49 и 51-52 лет говорят, что  им 50 лет.

     В отличие от ошибок регистрации ошибки репрезентативности характерны только для не сплошного наблюдения. Они возникают потому, что отобранная и обследованная совокупность недостаточно точно воспроизводит (репрезентирует) всю исходную совокупность в целом.

     Отклонение  значения показателя обследованной  совокупности от его величины по исходной совокупности называется ошибкой репрезентативности.

     Ошибки  репрезентативности также бывают случайные  и систематические. Случайные ошибки возникают, если отобранная совокупность неполно воспроизводит всю совокупность в целом. Ее величина может быть оценена.

     Систематические ошибки репрезентативности появляются вследствие нарушения принципов  отбора единиц из исходной совокупности, которые должны быть подвергнуты  наблюдению. Для выявления и устранения допущенных при регистрации ошибок может применяться счетный и  логический контроль собранного материала репрезентативности (так же, как и ошибки регистрации) могут быть случайными и систематическими.

     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. Так, например, в переписном листе  двухлетний мальчик показан женатым, а девятилетний ребенок – грамотным. Ясно, что полученные ответы на вопросы  неверны. Подобные записи требуют уточнения  сведений и исправления допущенных ошибок. Примером сравнения могут  быть сведения о заработной плате  работников промышленного предприятия, которые имеются в отчете по труду  и в отчете по себестоимости продукции. В торговле примером такого логического  контроля может служить сопоставление  сведений о фонде оплаты труда, содержащихся как в отчетности по труду, так  и в отчете по издержкам обращения.

     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.

     Обычно  для исправления ошибок, выявленных в ходе логического контроля, требуется  повторно обратиться к источнику  сведений.

1.5 Сводка и группировка данных статистического наблюдения 

     Собранный в процессе статистического наблюдения материал нуждается в определенной обработке, сведении разрозненных данных воедино. Научно организованная обработка  материалов наблюдения (по заранее  разработанной программе), включающая в себя кроме обязательного контроля собранных данных систематизацию, группировку  материалов, составление таблиц, получение  итогов и производных показателей (средних, относительных величин), называется в статистике сводкой.

     Сводка  представляет собой второй этап статистического  исследования. Целью сводки является получение на основе сведенных материалов обобщающих статистических показателей, отражающих сущность социально-экономических  явлений и определенные статистические закономерности.

     Статистическая  сводка осуществляется по программе, которая  должна разрабатываться еще до сбора  статистических данных, практически  одновременно с составлением плана  и программы статистического  наблюдения. Программа сводки включает определение групп и подгрупп; системы показателей; видов таблиц.

     Группировка – это разбиение совокупности на группы, однородные по какому-либо признаку. С точки зрения отдельных единиц совокупности группировка – это объединение отдельных единиц совокупности в группы, однородные по каким-либо признакам.

     Устойчивое  разграничение объектов выражается классификацией, которая основывается на самых существенных признаках (например, классификация отраслей народного хозяйства, классификация основных фондов и т.д.). Таким образом, классификация – это узаконенная, общепринятая, нормативная группировка.

     Метод группировки основывается на следующих  категориях – это группировочный признак, интервал группировки и  число групп.

     Группировочный  признак – это признак, по которому происходит объединение отдельных единиц совокупности в однородные группы.

     Интервал очерчивает количественные границы групп. Как правило, он представляет собой промежуток между максимальными и минимальными значениями признака в группе. Интервалы бывают:

     равные, когда разность между максимальным и минимальным значениями в каждом из интервалов одинакова;

     неравные, когда, например, ширина интервала постепенно увеличивается, а верхний интервал часто не закрывается вовсе;

     открытые, когда имеется только либо верхняя, либо нижняя граница;

     закрытые, когда имеются и нижняя, и верхняя  границы.

     Определение числа групп. Здесь необходимо учитывать несколько условий:

     а) число групп детерминируется  уровнем колеблемости группировочного  признака. Чем значительнее вариация признака, тем больше при прочих равных условиях должно быть групп;

     б) число групп должно отражать реальную структуру изучаемой совокупности;

     в) не допускается выделение пустых групп. Если проблема пустых групп все  же возникает, при проведении структурных  группировок используют неравные интервалы. Для нахождения числа групп служит формула Стерджесса:

     (1)

     

     где N – количество элементов совокупности.

     Число групп необходимо округлить. Внутри каждой группы собираются показатели, принадлежащие определенному числовому  интервалу.

     Размах  интервала рассчитывается:

     (2)

       
 

           (3) 

     где X_max – максимальное значение признака,

     X_min – минимальное значение признака

     По  данной формуле строят группировки  с равными интервалами.

     Группировки с неравными интервалами строятся с помощью анализа статистической совокупности. Группировки могут  иметь замкнутые интервалы и  открытые. Открытые чаще всего бывают первые и последующие интервалы (Таблица 1) :

     Таблица 1 – Группировки с неравными интервалами