К организационным формам статистического наблюдения относятся: Основные организационные формы статистического наблюдения. Виды и способы статистического наблюдения.

Содержание

Основные организационные формы статистического наблюдения. Виды и способы статистического наблюдения.

Поможем написать любую работу на аналогичную тему

Получить выполненную работу или консультацию специалиста по вашему учебному проекту

Узнать стоимость

Формы статистического наблюдения. В отечественной статистике используются три организационные формы (типы) статистического наблюдения:

• Отчетность (предприятий, организаций, учреждений и т.п.) — основная форма статистического наблюдения, с помощью которой статистические органы в определенные сроки получают от предприятий, учреждений необходимые данные в виде установленных отчетных документов. Как правило, отчетность основана на первичном учете и является его обобщением. Первичный учет – регистрация различных фактов, событий, которые производятся по мере их совершения. Регистрация происходит на определенном социальном документе, при этом действующая статистическая отчетность бывает типовая и специализированная. Типовая – единая для всех предприятий, а в специализированной состав показателей отраслей изменяется в зависимости от особенностей отдельных отраслей. Отчетность бывает ежедневной, недельной, двухнедельной, месячной, квартальной, годовой. Все перечисленные, кроме годовой, являются текущими.

• Специально организованное статистическое наблюдение. Ярким примером является перепись – специально организованная отчетность, которая повторяется через равные промежутки времени с целью получения данных о численности, составе и состоянии объекта по ряду признаков.

Особенности переписи:

— одновременность ее проведения на всей территории страны

— единство программы статистического наблюдения

— регистрация единиц наблюдения по состоянию на один и тот же критический момент.

К данной форме относятся бюджетные обследования, характеризующие структуру потребительских расходов и доходов семьи.

• Регистр — система, постоянно следящая за состоянием единицы наблюдения и оценивающую силу воздействия различных факторов на изучаемые показатели.

Регистр населения – поименованный и регулярно изменяемый перечень жителей страны. В данном случае программа наблюдения ограниченна общими признаками (пол, дата и место рождения, дата вступления в брак).

Существует такой признак, как брачное состояние (переменный признак).

Регистр предприятий, который включает в себя все виды экономической деятельности и содержит значение основных признаков по каждой единице наблюдения за определенный период или момент времени. Содержит данные о времени создания или регистрации предприятий, название, адрес, телефон, организационно-правовую форму, вид экономической деятельности, количество занятых и т.д., т.е. полную информацию о предприятии.

Способы статистического наблюдения

1) Непосредственное – наблюдение, при котором сами регистраторы путем непосредственного замера, взвешивания, подсчета или проверки работы и т.д. устанавливают факт, подлежащий регистрации, и на этом основании производят записи в формуляре наблюдения.

2) Документальный способ основан на использовании в качестве источника статистической информации различного рода документов, как правило, учетного характера.

3) Опрос – способ, при котором необходимые сведения получают со слов респондента. Он предполагает обращение к непосредственному носителю признаков, подлежащих регистрации во время наблюдения, и использование для получения информации о явлениях и процессах, не поддающихся непосредственному прямому наблюдению.

При устном (экспедиционном) опросе специально подготовленные работники (счетчики, регистраторы) получают необходимую информацию на основе опроса соответствующих лиц и сами фиксируют ответы в формуляре наблюдения.

При саморегистрации формуляры заполняются самими респондентами, а счетчики раздают им бланки опросного листа, разъясняют правила их заполнения, а затем их собирают.

Корреспондентский способ – сведения в органы, ведущие наблюдение, сообщает штаб добровольных корреспондентов. Этот вид опроса требует наименьших затрат, но не дает уверенности в том, что полученный материал является высококачественным, т.к. не всегда возможно непосредственно на месте проверить правильность полученных ответов.

Анкетный способ – сбор информации в виде анкет. Определенному кругу респондентов вручаются специальные вопросники либо лично, либо путем публикации в периодической печати. Заполнение этих вопросников носит добровольный характер и осуществляется, как правило, анонимно. Обычно обратно получаются меньше анкет, чем рассылается. Этот способ сбора информации используется при несплошном наблюдении. Анкетный опрос применяется в обследовании, где не требуется высокая точность, а нужны приближенные, ориентировочные результаты.

Явочный способ – представление сведений в органы, ведущие наблюдение, в явочном порядке, например при регистрации браков, рождений, разводов и т.д.

Виды статистического наблюдения

Существуют определенные виды статистического наблюдения:

1) по времени регистрации факторов, которое в свою очередь подразделяется на текущее и прерывное. Прерывное может быть единовременным и периодическим.

2) по обхвату единиц совокупности делится на сплошное и несплошное, которое в свою очередь делится на выборочное, монографическое и основного массива.

При текущем наблюдении изменение в отношении изучаемых явлений фиксируется по мере их наступления (регистрация рождения ребенка). Данное наблюдение проводится с целью изучения динамики каких- либо явлений. Примером прерывного – перепись.

Единовременное наблюдение предоставляет сведения о количественных характеристиках какого-либо явления или процесса в момент его исследования.

По обхвату единиц совокупности

Сплошное наблюдение – сбор и получение информации от всех единиц исследуемой совокупности. Данный вид статистического наблюдения характеризуется высокими трудовыми и материальными затратами, недостатком оперативной информации и, как правило, не обеспеченностью охвата всех единиц совокупности.

Несплошное наблюдение – обследование только части единиц совокупности.

Самым распространенным является выборочное несплошное наблюдение, которое основано на принципе случайного отбора единиц.

Метод основного массива заключается в обследовании самых существенных, наиболее крупных единиц изучаемой совокупности, которые пор основному признаку имеют наибольший удельный вес в собственности.

Монографическое наблюдение – обследование отдельных единиц совокупности, характеризующих новые типы явлений, и проводится с целью выявления имеющихся или намечающихся тенденций в развитии явлений.

Внимание!

Если вам нужна помощь в написании работы, то рекомендуем обратиться к профессионалам. Более 70 000 авторов готовы помочь вам прямо сейчас. Бесплатные корректировки и доработки. Узнайте стоимость своей работы.

7. Формы статистического наблюдения. Теория статистики

7. Формы статистического наблюдения

Статистическое наблюдение различается по организационным формам, видам, источникам сведений и способам их собирания.

К основным организационным формам статистического наблюдения относят: отчетность и специально организованное наблюдение.

Важнейшей формой статистического наблюдения является отчетность.

Отчетность – это форма статистического наблюдения, при которой в соответствующие статистические органы поступают в определенные сроки сведения от предприятий и организация, которые осуществляют экономическую деятельность. Сведения должны подаваться в установленном законом порядке отчетных документов. Отчетные документы должны быть заполнены на основании данных первичного учета и подписаны лицами, ответственными за предоставленные сведения. Органами государственной статистики утверждаются формы статистической отчетности.

В коммерческой деятельности отчетность подразделяется на:

1) общегосударственную – обязательна для всех организаций и представляется в сводном виде в органы государственной статистики;

2) внутриведомственную – эта отчетность действует в пределах ведомств и министерств.

Существуют следующие формы отчетности:

1) типовой называют отчетность, которая содержит показатели, одинаковые для всех предприятий, учреждений различных организационных форм, а также для иных видов деятельности;,

2) если предприятие имеет свои определенные особенности, то в эту организацию вводится специализированная отчетность;

3) отчетность, предоставляемая каждым предприятием в одинаковые промежутки времени, называется периодической;

4) отчетность, которая поступает в органы статистики по мере необходимости, называется единовременной отчетностью.

Чем больше временной период, за который отчитывается организация (предприятие), тем программа программа отчетности шире.

Ежемесячная отчетность имеет более ограниченный круг показателей, чем например годовая.

Каждая организация вправе выбирать, по какому способу ей предоставить отчетные данные.

В настоящее время существует большое множество способов поступления статистических данных в органы статистики, например почтовая и срочная предоставляется по телеграфу, телетайпу, факсу и другими способами.

Специально организованное статистическое наблюдение – это сбор сведений посредством переписей, единовременных обследований и учета. Примером специально организованного статистического наблюдения может служить инвентаризация на предприятии.

Данный текст является ознакомительным фрагментом.

Продолжение на ЛитРес

2.

3. Организационные формы, виды

и способы статистического наблюдения

К организационным формам статистического наблюдения

относятся отчетность и специально организованные наблюдения.

Отчетность, организуемая в юридических учреждениях, это главный источник правовой статистической информации, пред-

ставляющий собой предусмотренный действующим законодательством документ, содержащий сведения о деятельности юридических организаций, представленные в виде установленных форм отчетности, утвержденных Госкомстатом РФ.

Методы и формы организации статистической отчетности различаются в зависимости от особенностей типа тех юридических учреждений и организаций, к которым они применяются.

Отчетность основана на сборе и обобщении первичных данных об объекте наблюдения. Первичный учет данных осуществляется путем регистрации различных фактов и событий по мере их совершения. Так, первичный учет преступлений осуществляется путем заполнения статистических карточек на выявленное преступление после возбуждения уголовного дела (либо направления в суд материалов с протоколом, санкционированных прокурором, и в некоторых других случаях). Документ, на котором производится регистрация, называется первичным учетным документом.

Официальная общегосударственная отчетность, в том числе и в правовой сфере, организуется Госкомстатом РФ. Она является обязательной для учреждений и организаций всех форм собственности и представляется в органы государственной статистики.

Наряду с общегосударственной отчетностью существует внутриведомственная отчетность. Она утверждается руководством ведомств и используется министерствами и ведомствами для своих оперативных потребностей. Ведомственные каналы органов Министерства юстиции РФ и Министерства внутренних дел РФ, куда стекается вся отчетность правоохранительных органов и органов юстиции, являются важными источниками информации правовой статистики.

Централизованная система статистической отчетности является одним из важнейших средств государственного управления экономическими, политическими и правовыми процессами. Поэтому к организации статистической отчетности предъявляется ряд требований, несоблюдение которых может привести к несопоставимости показателей и невозможности проведения комплексного статистического анализа. Так, для анализа преступности несовершеннолетних и расчета соответствующего коэффициента (число преступлений на 100 тыс. населения) необходимо знать число совершенных преступлений несовершеннолетними 14, 15, 16 и 17 лет (по действующему УК уголовной ответственности подлежат лица с 16 лет, а по некоторым видам преступлений — с 14 лет), а также общее число подростков этого же возраста. Данные о числе несовершеннолетних

4преступников отражены уголовно-правовой статистикой, а вот данных об общей численности населения того же возраста в официально публикуемой демографической отчетности нет, так как численность населения отслеживается совокупно по возрастам 10-14 лет и 15-19 лет, вследствие чего коэффициент преступности несовершеннолетних различного возраста можно рассчитать лишь приблизительно из-за несопоставимости уголовно-правовых и демографических показателей.

Предоставляемые данные должны быть достоверными, полными и сопоставимыми по качественным признакам и временным периодам.

Специально организованное статистическое наблюдение представляет собой сбор сведений с помощью специально организованных единовременных обследований, анкетных опросов, переписей и других методов сбора информации.

В правовой статистике специально организованное статистическое наблюдение применяется в том случае, если для изучения какого- либо явления или процесса требуются сведения и показатели правового характера, не охваченные общегосударственной статистической отчетностью. В юридических исследованиях этот вид наблюдения используется достаточно широко (например, при изучении преступности и ее причин в отдельном регионе, при изучении эффективности мер борьбы с преступностью).

Все виды статистического наблюдения можно подразделить на группы в зависимости от следующих критериев:

1. по времени регистрации фактов — непрерывные или текущие, периодические и единовременные.

Текущее наблюдение — это постоянная, систематическая регистрация фактов по мере их возникновения. Поэтому проведение социально-правовых исследований базируется, как правило, на текущем наблюдении (непрерывной регистрации) различных правонарушений, гражданско-правовых и арбитражных решений за продолжительный период времени с учетом изменения законодательства, динамики населения и т.д.

Периодическое наблюдение проводится через определенные промежутки (периоды) времени с регистрацией данных по мере необходимости. Примером периодического наблюдения может служить перепись личного состава правоохранительных органов.

Единовременное наблюдение проводится в ходе конкретного исследования какого-либо явления или процесса, не отраженного показателями текущей отчетности. В социально-правовых исследованиях периодические и единовременные статистические наблюдения применяются редко, так как проведение серьезных криминологических или деликтологических исследований должно основываться на официальной статистической отчетности различных правоохранительных органов, где учет строится по принципу непрерывной во времени регистрации преступлений и иных правонарушений.

2. по степени охвата единиц совокупности — сплошные и несплошные наблюдения.

Сплошным в статистике называется такое наблюдение, при котором регистрации подлежат все единицы совокупности без исключения. Сплошное наблюдение позволяет получить полные данные об изучаемом явлении (например, полный учет всех зарегистрированных правонарушений), оно наиболее достоверно и надежно, но из-за высокой затратоемкости его можно осуществить лишь по ограниченному числу признаков.

Возможность сократить трудовые и финансовые затраты, расширить программу наблюдения и более подробно исследовать изучаемые явления и процессы дает проведение несплошного наблюдения.

Несплошным называется такое наблюдение, при котором регистрации подвергается только часть единиц изучаемой совокупности, на основе которой можно получить обобщающую характеристику всей совокупности.

Рассмотрим основные виды несплошного наблюдения: — Способ наблюдения основного массива, согласно которому сбор данных осуществляется только по наиболее крупным или существенным единицам совокупности, дающим основной вклад в характеристику изучаемого явления. Например, при изучении криминологической обстановки в регионе для детального статистического наблюдения отбираются районы (города), доминирующие по определенным показателям (территории, численности населения, уровню преступности и т.д.). При этом необходимо учитывать, что полученные результаты могут распространяться на всю совокупность с известной долей условности. Если основной массив выбран неправильно, то его репрезентативность может быть недостаточной, чтобы судить о совокупности в целом;

6Монографическое наблюдение заключается в углубленном изучении отдельных единиц совокупности. Обычно монографическое наблюдение проводится с целью выявления имеющихся или намечающихся тенденций какого-либо явления, установления достоинств или недостатков, причин характерных особенностей отдельных объектов изучения, которые не могут быть исследованы при массовом наблюдении. Например, оно применимо для обследования отдельного предприятия, где установлен высокий уровень экономических преступлений либо, наоборот, высокий уровень правопорядка. Монографические обследования проводят для получения данных, которые нельзя получить из статистической отчетности, но результаты таких обследований обладают низкой репрезентативностью;
Выборочное наблюдение наиболее распространенный вид несплошного наблюдения в статистической практике. Это такой способ организации наблюдения, при котором исследованию подлежит не вся совокупность, а лишь его определенная и строго установленная часть. Результаты исследования распространяются на всю исходную совокупность в целом. Подлежащие обследованию единицы отбираются таким образом, чтобы они в уменьшенном масштабе представляли всю совокупность. Кроме экономических (сокращение материальных и трудовых затрат), выборочное наблюдение обладает рядом других преимуществ: сокращение временных затрат (появляется возможность значительно ускорить получение оперативных данных), возможность расширения программы наблюдения (детальное изучение каждой единицы наблюдения), достижение большой точности результатов наблюдения (вследствие сокращения ошибок регистрации). Выборочное наблюдение проводят также в тех случаях, когда сплошное наблюдение всей совокупности невозможно или экономически невыгодно (например, проверка боеприпасов на качество).

Для получения первичных данных в любом статистическом обследовании могут быть использованы различные способы статистического наблюдения, основными из которых являются непосредственное наблюдение, документальный учет и опрос.

Непосредственное наблюдение основано на непосредственном восприятии и регистрации исследователем фактов, событий, касающихся изучаемого явления. Различают простое и включенное наблюдение. При простом наблюдении исследование явлений ведется «извне» (со стороны) по отношению к изучаемой ситуации. Включенное наблюдение заключается в изучении явлений и процессов «изнутри», для чего исследователь смешивается с наблюдаемой группой и становится участником ее деятельности. Здесь встает во-

прос о допустимых границах интеграции с правонарушающими группами и нейтральности наблюдателя.

Схема 2

Статистика — подробные проблемы — тест 2

Главная / Математика / Статистика — подробные проблемы / Тест 2 Упражнение 1:

Номер 1

Что такое единица наблюдения?

Ответ:

&nbsp(1) отдельно взятый признак или их совокупность&nbsp

&nbsp(2) составной элемент объекта, являющийся носителем информации о признаках, изучение которых является целью исследования&nbsp

&nbsp(3) общая черта отдельных объектов, изучаемых исследователем&nbsp

Номер 2

Что из перечисленного ниже не относится к основным этапам статистического наблюдения?

Ответ:

&nbsp(1) контроль собранной первичной статистической информации&nbsp

&nbsp(2) сводка и группировка первичной информации&nbsp

&nbsp(3) определение статистической совокупности&nbsp

&nbsp(4) сбор первичной статистической информации&nbsp

Номер 3

Что такое критический момент наблюдения?

Ответ:

&nbsp(1) время, в течение которого собираются сведения&nbsp

&nbsp(2) сроки приведения наблюдения&nbsp

&nbsp(3) момент времени, по отношению к которому собираются сведения&nbsp

Упражнение 2:

Номер 1

Для повышения точности наблюдения необходимо

Ответ:

&nbsp(1) провести логический анализ данных после сбора формуляров наблюдения&nbsp

&nbsp(2) правильно разработать формуляр статистического наблюдения&nbsp

&nbsp(3) иметь хорошо обученный персонал для проведения обследования&nbsp

&nbsp(4) Верны все вышеперечисленные варианты&nbsp

Номер 2

Укажите, какому виду обследования присущи ошибки репрезентативности

Ответ:

&nbsp(1) монографическому обследованию&nbsp

&nbsp(2) статистической отчетности&nbsp

&nbsp(3) выборочному наблюдению&nbsp

&nbsp(4) сплошному обследованию&nbsp

Номер 3

Точность статистического наблюдения — это

Ответ:

&nbsp(1) расчет показателя с определенной точностью (например, до 0,01)&nbsp

&nbsp(2) степень соответствия значения наблюдаемого показателя, вычисленного по материалам обследования, его действительной величине&nbsp

&nbsp(3) полнота охвата наблюдением генеральной совокупности&nbsp

Упражнение 3:

Номер 1

В чем заключается особенность метода ведения дневников?

Ответ:

&nbsp(1) в том, что счетчик ежедневно следит за правильностью заполнения формуляров&nbsp

&nbsp(2) в том, что сведения сообщаются в органы, проводящие статистическое наблюдение, ежедневно&nbsp

&nbsp(3) в том, что события регистрируются в «дневниках» респондентами сразу же по мере их наступления&nbsp

Номер 2

Что из перечисленного относится к способам статистического наблюдения?

Ответ:

&nbsp(1) саморегистрация&nbsp

&nbsp(2) устный опрос&nbsp

&nbsp(3) корреспондентский способ сбора информации&nbsp

&nbsp(4) Верны все вышеперечисленные варианты&nbsp

Номер 3

Что из перечисленного относится к видам несплошного наблюдения?

Ответ:

&nbsp(1) наблюдение основного массива&nbsp

&nbsp(2) выборочное наблюдение&nbsp

&nbsp(3) бизнес-обследование&nbsp

&nbsp(4) Верны все вышеперечисленные варианты&nbsp

Упражнение 4:

Номер 1

По каким направлениям расходов идет оценка затрат на проведение статистического наблюдения?

Ответ:

&nbsp(1) обучение персонала, принимающего участие в обследовании&nbsp

&nbsp(2) получение предварительной информации об изучаемой совокупности&nbsp

&nbsp(3) получение предварительной информации об изучаемой совокупности&nbsp

&nbsp(4) Верны все вышеперечисленные варианты&nbsp

Номер 2

Статистический формуляр — это

Ответ:

&nbsp(1) программа статистического наблюдения&nbsp

&nbsp(2) таблица статистических данных&nbsp

&nbsp(3) статистический документ, содержащий программу наблюдения, в который заносятся данные о единице наблюдения&nbsp

Номер 3

Срок проведения наблюдения — это

Ответ:

&nbsp(1) момент времени, по отношению к которому собираются статистические сведения&nbsp

&nbsp(2) интервал времени, в течение которого происходит сбор статистической информации&nbsp

Упражнение 5:

Номер 1

Единица наблюдения — это

Ответ:

&nbsp(1) субъект, от которого непосредственно получают статистические сведения о единице наблюдения&nbsp

&nbsp(2) единичный элемент, как непосредственный носитель информации о тех признаках, изучение которых является целью обследования&nbsp

Номер 2

Что из перечисленного относится к программно-методологическим вопросам проведения статистического наблюдения?

Ответ:

&nbsp(1) определение объекта наблюдения&nbsp

&nbsp(2) указание единицы наблюдения и отчетной единицы&nbsp

&nbsp(3) постановка цели и задач конкретного наблюдения&nbsp

&nbsp(4) Верны все вышеперечисленные варианты&nbsp

Номер 3

Что из перечисленного относится к основным этапам проведения статистического наблюдения?

Ответ:

&nbsp(1) контроль собранной информации&nbsp

&nbsp(2) непосредственно сбор первичных данных&nbsp

&nbsp(3) проведение мероприятий по подготовке наблюдения&nbsp

&nbsp(4) Верны все вышеперечисленные варианты&nbsp

Упражнение 6:

Номер 1

Что такое статистический формуляр?

Ответ:

&nbsp(1) совокупность единиц наблюдения&nbsp

&nbsp(2) документ единого образца, содержащий программу наблюдения&nbsp

&nbsp(3) перечень признаков, подлежащий регистрации в процессе наблюдения&nbsp

Номер 2

По охвату наблюдением единиц совокупности различают

Ответ:

&nbsp(1) специально организованное и сплошное наблюдения&nbsp

&nbsp(2) сплошное и несплошное наблюдения&nbsp

&nbsp(3) периодическое и специально организованное наблюдения&nbsp

Номер 3

Что относится к способам статистического наблюдения (в зависимости от источника сведений)?

Ответ:

&nbsp(1) регистр, отчетность, текущее статистическое наблюдение&nbsp

&nbsp(2) специально организационное наблюдение&nbsp

&nbsp(3) прерывное наблюдение&nbsp

&nbsp(4) непосредственное наблюдение, опрос, документальное наблюдение&nbsp

Упражнение 7:

Номер 1

Каковы виды несплошного статистического наблюдения?

Ответ:

&nbsp(1) текущее статистическое наблюдение, монографическое обследование&nbsp

&nbsp(2) специально организационное наблюдение, обследование основного массива&nbsp

&nbsp(3) выборочные наблюдения, монографическое обследование, обследование основного массива, анкетное&nbsp

&nbsp(4) непрерывное наблюдение, единовременное наблюдение&nbsp

Номер 2

Каковы организационные формы статистического наблюдения?

Ответ:

&nbsp(1) группировка материалов&nbsp

&nbsp(2) отчетность, специально организационное наблюдение, регистр&nbsp

&nbsp(3) монографическое обследование, отчетность&nbsp

&nbsp(4) регистр, монографическое обследование&nbsp

Номер 3

Какие ошибки присущи только выборочному наблюдению?

Ответ:

&nbsp(1) случайные ошибки регистрации&nbsp

&nbsp(2) ошибки репрезентативности&nbsp

&nbsp(3) систематические ошибки регистрации&nbsp

Упражнение 8:

Номер 1

С какого года ведется в нашей стране Единый государственный регистр предприятий — ЕГРПО?

Ответ:

&nbsp(1) с 1997 г. &nbsp

&nbsp(2) с 1993 г.&nbsp

&nbsp(3) с 2003 г.&nbsp

&nbsp(4) с 1991 г.&nbsp

Номер 2

Что из перечисленного является отличительными признаками регистрового наблюдения?

Ответ:

&nbsp(1) стадия развития&nbsp

&nbsp(2) фиксированное начало&nbsp

&nbsp(3) фиксированное окончание&nbsp

&nbsp(4) Верны все вышеперечисленные варианты&nbsp

Номер 3

Что из перечисленного относится к формам проведения статистического наблюдения?

Ответ:

&nbsp(1) регистры&nbsp

&nbsp(2) статистическая отчетность&nbsp

&nbsp(3) специально организованное статистическое наблюдение&nbsp

&nbsp(4) Верны все вышеперечисленные варианты&nbsp

Упражнение 9:

Номер 1

Какие ошибки присущи сплошному статистическому наблюдению?

Ответ:

&nbsp(1) систематические ошибки репрезентативности&nbsp

&nbsp(2) случайные ошибки регистрации, систематические ошибки регистрации&nbsp

&nbsp(3) случайные ошибки репрезентативности&nbsp

Номер 2

Местом наблюдения является

Ответ:

&nbsp(1) территория Российской Федерации&nbsp

&nbsp(2) территория, по отношению к которой собираются сведения&nbsp

&nbsp(3) Москва&nbsp

Номер 3

Что из перечисленного включает в себя организационная подготовка статистического наблюдения?

Ответ:

&nbsp(1) выбор формы, вида и способа наблюдения&nbsp

&nbsp(2) выбор места и времени проведения наблюдения&nbsp

&nbsp(3) оценка затрат на проведение обследования&nbsp

&nbsp(4) Верны все вышеперечисленные варианты&nbsp

СВОДКА И ГРУППИРОВКА СТАТИСТИЧЕСКИХ ДАННЫХ — Студопедия

ТЕОРИЯ СТАТИСТИЧЕСКОГО НАБЛЮДЕНИЯ

ВОПРОСЫ ДЛЯ САМОКОНТРОЛЯ

1. В каких значениях может употребляться термин «статистика» в наше время?

2. Дайте определение предмета изучения статистики.

3. Почему к предмету изучения статистики относятся .массовые явления и процессы общественной жизни?

4. Какую роль играет в статистике закон больших чисел?

5. Что такое статистическая закономерность? Приведите примеры наличия статистических закономерностей в экономической и социальной сферах.

6. Почему количественные характеристики массовых явлений рассматриваются статистикой в неразрывной связи с их качественной стороной? В чем заключается метод статистики?

7. Что изучают отраслевые статистики?

8. Дайте определение статистической совокупности, приведите примеры статистических совокупностей.

9. В чем отличие статистического признака от статистического показателя.

10. Как организована государственная статистика в России?

11. Какие задачи стоят перед государственной статистикой на современном этапе?

12. Назовите основные этапы проведения статистического наблюдения.

13. Сформулируйте возможную цель статистического наблюдения деятельности промышленных предприятий России. Что в этом случае будет являться объектом, единицей наблюдения?

14. В чем состоит отличие объекта наблюдения от единицы наблюдения?

15. В каких случаях единица наблюдения будет совпадать с отчетной единицей? Приведите примеры.

16. Назовите основные типы вопросов статистических анкет. Приведите
примеры открытых и закрытых вопросов.

17. Как влияют закрытые вопросы на сложность обработки результатов наблюдения?

18. Что в себя включает программа наблюдения? Назовите основные требования, предъявляемые к программе наблюдения.

19. Какие вопросы решает организационная подготовка статистического наблюдения

20. Охарактеризуйте основные формы статистического наблюдения.

21. Почему наряду с ведением регистров населения проводится и перепись
населения?

22. Каковы особенности Всероссийской переписи населения?

23. Перечислите виды статистического наблюдения.

24. В чем состоят преимущества и недостатки несплошного и сплошного
статистического наблюдения?

25. Какие способы статистического наблюдения вы знаете?

26. Что называется ошибкой регистрации? Приведите примеры таких ошибок.

27. Когда возникают ошибки репрезентативности?

28. Назовите мероприятия, позволяющие повысить точность статистического наблюдения.

ТЕСТЫ ДЛЯ САМОСТОЯТЕЛЬНОЙ РАБОТЫ

Укажите последовательность этапов статистического исследования:

а) анализ статистической информации;

б) сбор первичной статистической информации;

в) сводка и группировка первичной информации;

г) определение статистической совокупности;

д) рекомендации на основе анализа данных.

2. Укажите организационные формы статистического наблюдения:

а) отчетность;

б) группировка материалов;

в) специально организованное наблюдение;

г) регистр;

д) монографическое обследование.

3. Сплошному статистическому наблюдению присущи ошибки:

а) случайные ошибки репрезентативности;

б) случайные ошибки регистрации;

в) систематические ошибки регистрации;

г) систематические ошибки репрезентативности.

4. Виды несплошного статистического наблюдения:

а) выборочное наблюдение;

б) обследование основного массива;

в) монографическое;

г) текущее статистическое наблюдение;

д) специально организованное наблюдение.

5. К способам статистического наблюдения (в зависимости от источника сведений) относят:

а) непосредственное наблюдение;

б) подведение итогов;

в) опрос;

г) документальное наблюдение;

д) сводка материалов.

6. Выборочному наблюдению присущи ошибки:

а) случайные ошибки репрезентативности;

б) случайные ошибки регистрации;

в) систематические ошибки регистрации;

г) систематические ошибки репрезентативности.

7. По охвату наблюдением единиц совокупности различают:

а) сплошное наблюдение;

б) специально организованное наблюдение;

в) периодическое наблюдение;

г) несплошное наблюдение.

8. Программа наблюдения — это:

а) совокупность единиц наблюдения;

б) документ единого образца, содержащий результаты наблюдения;

в) перечень признаков, подлежащий регистрации в процессе наблюдения.

9. Единица наблюдения — это:

а) отдельно взятый признак;

б) общая черта отдельных объектов;

в) составной элемент объекта, являющийся носителем признаков.

10. Критический момент наблюдения —это:

а) время, по состоянию на которое собираются сведения;

б) сроки проведения наблюдения;

в) время, в течение которого собираются сведения.

СВОДКА И ГРУППИРОВКА СТАТИСТИЧЕСКИХ ДАННЫХ

2 Статистическое наблюдение » СтудИзба

Тема 2. Статистическое наблюдение

1. Понятие статистического наблюдения. Этапы его проведения.

2. Програмно-методологические и организационные вопросы статистического наблюдения.

3. Формы, виды и способы статистического наблюдения.

-1-

СТАТИСТИЧЕСКОЕ НАБЛЮДЕНИЕ – это первая стадия любого статистического исследования, которое представляет собой планомерную, научно-организованную систематическую работу по собиранию массовых первичных данных о явлениях и процессах общественной жизни.

В статистическом наблюдении различают 3 этапа.

1. Подготовка наблюдения.

2. Непосредственный сбор материалов.

3. Контроль материала перед пуском в разработку.

Подготовка наблюдения состоит из программы наблюдения, которая определяется его целью и задачами, и организ-ого плана проведения наблюдения. При этом должны быть решены вопросы о содержании исходной информации, о том какими способами, средствами и в какие сроки будет произведён учёт фактов, как будут организованы сбор и проверка полученного первичного материала.

Задачей статистического наблюдения является получение достоверной исходной информации объективно отражающей фактическое положение явлений.

-2-

Статистическое наблюдение всегда проводится по определенному плану, который включает в себя програмно-методологические и организационные вопросы.

К програмно — методологическимим относятся:

1. Установление целей и задач наблюдения.

2. Определение объекта и единиц наблюдения.

3. Разработка программы наблюдения.

4. Выбор вида и способа наблюдения.

Объектом статистического наблюдения называется совокупность единиц изучаемого явления, о которых должны быть собраны сведения (совокупность жителей страны)

Для того чтобы исследуемая совокупность была более однородной, прибегают к цензу.

Цензом – в статистике называют ограничительный признак которому должны удовлетворять все единицы обследуемой совокупности. (с 18 лет, трудоспособное население с 16 до 63).

Единица наблюдения – называется первичная единица от которой должны быть получены необходимые статистические сведения т.е. это источник информации.

Единица совокупности – это первичный элемент объекта статистического наблюдения, который является носителем признаков подлежащих регистрации и основной ведущегося при обслед-ии счёта.

Пример: перепись промышленного оборудования.

Объект наблюдения – оборудование.

Единица совокупности – 1 станок, 1 машина.

Единица наблюдения – промышленное предприятие.

Программой статического наблюдения – называется перечень четко сформулированных вопросов, на которые должны быть получены ответы при данном статистическом наблюдении. В программе не должно быть лишних вопросов, а так же вопросов, ответы на которые могут быть по тем или иным причинам недостоверны. Кроме того, вопросы должны быть сформулированы четко и ясно, чтобы их содержание понимали все одинаково.

Ответы на вопросы программы наблюдения собирают в документах, которые называют статистическими формулярами или носителями информации. Эти формуляры могут носить различные названия. Например (статистическая карточка, форма отчётности, переписной лист и т.д.).

К организационным вопросам относятся: время наблюдения, место наблюдения, органы наблюдения.

Время наблюдения: при проведении статистического наблюдения должен быть решён вопрос о времени производства данного наблюдения, включая выбор сезона установление периода наблюдения, а в некоторых случаях и момента по состоянию на который должны учитываться единица наблюдения и характеризующие их признаки так называемый критический момент времени.

Место наблюдения: это место, где должны производиться регистрация фактов, где заполняются формуляры наблюдения.

Органы наблюдения: которые осуществляют подготовку и проведение наблюдения и несут ответственность за эту работу.

ФОРМЫ:

1. Отчётность — собирается только документальным способом.

2. Специально – организованное наблюдение

2.1. перепись

2.2. единовременный учёт

2.3. специально — организованное обследование

СПОСОБЫ

· опрос

· документальный

· непосредственного учёта

ВИДЫ:

1. По способу регистрации

1.1. Корреспондентский.

1.2. Экспедиционный

1.3. Анкетный

1.4. Саморегистрация

2. По времени регистрации.

2.1. Текущее наблюдение.

2.2. Периодическое наблюдение.

2.3. Единовременное наблюдение.

3. По степени охвата единиц совокупности.

3.1. Сплошное.

3.2. Несплошное

3.2.1. Выборочное.

3.2.2. Способ основного массива.

3.2.3. Монографическое.

Отчётность – это такая форма статистического наблюдения, при которой органы государственной статистики получают от предприятий и учреждений в определённые сроки и по определённой заранее установленным формам необходимые цифровые данные.

Специально — организованное статистическое наблюдение – представляет собой наблюдение, которое организуется с какой-либо специальной целью на определённую дату, для получения данных, которые в силу тех или иных причин не собираются посредствам отчётности или для проверки и уточнения данных отчетности.

Непосредственным учётом называют такое наблюдение, при котором сами регистраторы путём непосредственного учёта, замера, взвешивания устанавливают факт и на этом основании делают записи в формуляре наблюдения (инвентаризация имущества, перепись скота).

Опрос – это такой способ, при котором ответы на вопросы формуляра записываются со слов опрашиваемого (перепись населения).

Документальный – это наблюдение, при котором запись ответов на вопросы формуляра производится на основании соответствующих документов (регистрация детей в Загсе).

Корреспондентский способ наблюдения: суть его заключается в том, что статистические органы рассылают бланки обследования и указания к их заполнению предприятиям, организациям и учреждениям, с тем чтобы те ответили на поставленные вопросы, после заполнения получившие бланк высылают его в адрес той статистической организации, которая их рассылала.

Экспедиционный способ заключается в том, что специально привлечённые и обученные работники, которых, называют регистраторы или счётчики посещают каждую единицу наблюдения и сами заполняют формуляры наблюдения.

Анкетный способ — это сбор статистических данных с помощью специальных вопросников или анкет, рассылаемых определённому кругу лиц или публикуемых в периодической печати; анкетное наблюдение основано на принципах добровольности и анонимности.

Саморегистрация — при саморегистрации обследуемому лицу вручают бланк обследования и разъясняют вопросы, бланк же обследуемое лицо заполняет самостоятельно в назначенное время счетчик или регистратор посещает обследуемое лицо, получает заполненный бланк и проверяет полноту и правильность его заполнения. (РНН)

Текущим наблюдением называют такое, которое ведется систематически, непрерывно (запись актов гражданского состояния).

Периодическое наблюдение – это такое наблюдение, которое повторяется через определённые равные промежутки времени (перепись населения каждые 10 лет).

Единовременное наблюдение — это такое наблюдение, которое проводится время от времени, по мере необходимости или вообще проводится однажды и больше никогда не повторяется (учёт денежной наличности на момент денежной реформы).

Сплошным называется такое наблюдение, при котором обследованию подвергаются все без исключения единицы изучаемой совокупности (перепись населения).

Несплошным называется такое наблюдение, при котором не все единицы изучаемой совокупности, а лишь их часть подвергаются обследованию (обследование бюджетов семей).

Выборочным наблюдением называют наблюдение, основанное на принципе случайного отбора тех единиц изучаемой совокупности, которые должны быть подвергнуты наблюдению.

Способ основного массива заключается в том, что обследованию подвергаются наиболее существенные, обычно наиболее крупные единицы изучаемой совокупности.

Монографическое — представляет собой детальное, глубокое изучение и описание отдельных единиц совокупности. Монографическое исследование применяется для изучения и распространения передового опыта предприятий, а также для выявления имеющихся недостатков в их работе.

Тесты с ответами по статистике – пройти тест онлайн бесплатно

97 вопросов

Показать Скрыть правильные ответы

Вопрос:

Статистика как наука изучает:

Варианты ответа:

единичные явления;
массовые явления;
периодические события.

Вопрос:

Термин «статистика» происходит от слова:

Варианты ответа:

статика;
статный;
статус.

Вопрос:

Статистика зародилась и оформилась как самостоятельная учебная дисциплина:

Варианты ответа:

до новой эры, в Китае и Древнем Риме;
в 17-18 веках, в Европе;
в 20 веке, в России.

Вопрос:

Статистика изучает явления и процессы посредством изучения:

Варианты ответа:

определенной информации;
статистических показателей;
признаков различных явлений.

Вопрос:

Статистическая совокупность – это:

Варианты ответа:

множество изучаемых разнородных объектов;
множество единиц изучаемого явления;
группа зафиксированных случайных событий.

Вопрос:

Основными задачами статистики на современном этапе являются: а) исследование преобразований экономических и социальных процессов в обществе; б) анализ и прогнозирование тенденций развития экономики; в) регламентация и планирование хозяйственных процессов;

Варианты ответа:

а, в
а, б
б, в

Вопрос:

Статистический показатель дает оценку свойства изучаемого явления:

Варианты ответа:

количественную;
качественную;
количественную и качественную.

Вопрос:

Основные стадии экономико-статистического исследования включают: а) сбор первичных данных, б) статистическая сводка и группировка данных, в) контроль и управление объектами статистического изучения, г) анализ статистических данных

Варианты ответа:

а, б, в
а, в, г
а ,б, г
б, в, г

Вопрос:

Закон больших чисел утверждает, что:

Варианты ответа:

чем больше единиц охвачено статистическим наблюдением,тем лучше проявляется общая закономерность;
чем больше единиц охвачено статистическим наблюдением, тем хуже проявляется общая закономерность;
чем меньше единиц охвачено статистическим наблюдением, тем лучше проявляется общая закономерность.

Вопрос:

Современная организация статистики включает: а) в России — Росстат РФ и его территориальные органы, б) в СНГ — Статистический комитет СНГ, в) в ООН — Статистическая комиссия и статистическое бюро, г) научные исследования в области теории и методологии статистики

Варианты ответа:

а, б, г
а, б, в
а, в, г

Вопрос:

Статистическое наблюдение – это:

Варианты ответа:

научная организация регистрации информации;
оценка и регистрация признаков изучаемой совокупности;
работа по сбору массовых первичных данных;
обширная программа статистических исследований.

Вопрос:

Назовите основные организационные формы статистического наблюдения:

Варианты ответа:

перепись и отчетность;
разовое наблюдение;
опрос.

Вопрос:

Перечень показателей (вопросов) статистического наблюдения, цель, метод, вид, единица наблюдения, объект, период статистического наблюдения излагаются:

Варианты ответа:

в инструкции по проведению статистического наблюдения;
в формуляре статистического наблюдения;
в программе статистического наблюдения.

Вопрос:

Назовите виды статистического наблюдения по степени охвата единиц совокупности:

Варианты ответа:

анкета;
непосредственное;
сплошное;
текущее.

Вопрос:

Назовите виды статистического наблюдения по времени регистрации: а) текущее, б) единовременное; в) выборочное; г) периодическое; д) сплошное

Варианты ответа:

а, в, д
а, б, г
б, г, д

Вопрос:

Назовите основные виды ошибок регистрации: а) случайные; б) систематические; в) ошибки репрезентативности; г) расчетные

Варианты ответа:

а
а, б
а, б, в,
а, б, в, г

Вопрос:

Несплошное статистическое наблюдение имеет виды: а) выборочное; б) монографическое; в) метод основного массива; г) ведомственная отчетность

Варианты ответа:

а, б, в
а, б, г
б, в, г

Вопрос:

Организационный план статистического наблюдения регламентирует: а) время и сроки наблюдения; б) подготовительные мероприятия; в) прием, сдачу и оформление результатов наблюдения; г) методы обработки данных

Варианты ответа:

а, б, г
а, б, в

Вопрос:

Является ли статистическим наблюдением наблюдения покупателя за качеством товаров или изменением цен на городских рынках?

Варианты ответа:

да;
нет.

Вопрос:

Ошибка репрезентативности относится к:

Варианты ответа:

сплошному наблюдению;
не сплошному выборочному наблюдению.

Вопрос:

Статистическая сводка — это:

Варианты ответа:

систематизация и подсчет итогов зарегистрированных фактов и данных;
форма представления и развития изучаемых явлений;
анализ и прогноз зарегистрированных данных.

Вопрос:

Статистическая группировка — это:

Варианты ответа:

объединение данных в группы по времени регистрации;
расчленение изучаемой совокупности на группы по существенным признакам;
образование групп зарегистрированной информации по мере ее поступления.

Вопрос:

Статистические группировки могут быть: а) типологическими; б) структурными; в) аналитическими; г) комбинированными

Варианты ответа:

а
а, б
а, б, в
а, б, в, г

Вопрос:

Группировочные признаки, которыми одни единицы совокупности обладают, а другие — нет, классифицируются как:

Варианты ответа:

факторные;
атрибутивные;
альтернативные.

Вопрос:

К каким группировочным признакам относятся: образование сотрудников, профессия бухгалтера, семейное положение:

Варианты ответа:

к атрибутивным;
к количественны.

Вопрос:

Ряд распределения — это:

Варианты ответа:

упорядоченное расположение единиц изучаемой совокупности по группам;
ряд значений показателя, расположенных по каким-то правилам.

Вопрос:

К каким группировочным признакам относятся: сумма издержек обращения, объем продаж, стоимость основных фондов

Варианты ответа:

к дискретным;
к непрерывным.

Вопрос:

Какие виды статистических таблиц встречаются:

Варианты ответа:

простые и комбинационные;
линейные и нелинейные.

Вопрос:

Статистический показатель — это

Варианты ответа:

размер изучаемого явления в натуральных единицах измерения;
количественная характеристика свойств в единстве с их качественной определенностью;
результат измерения свойств изучаемого объекта.

Вопрос:

По способу выражения абсолютные статистические показатели подразделяются на: а) суммарные; б) индивидуальные; в) относительные; г) средние; д) структурные

Варианты ответа:

а, д
б, в
в, г
а, б

Вопрос:

В каких единицах выражаются абсолютные статистические показатели?

Варианты ответа:

в коэффициентах;
в натуральных;
в трудовых.

Вопрос:

В каких единицах будет выражаться относительный показатель, если база сравнения принимается за единицу?

Варианты ответа:

в процентах;
в натуральных;
в коэффициентах.

Вопрос:

Относительные показатели динамики с переменной базой сравнения подразделяются на:

Варианты ответа:

цепные;
базисные.

Вопрос:

Сумма всех удельных весов показателя структуры

Варианты ответа:

строго равна 1;
больше или равна 1;
меньше или равна 1.

Вопрос:

Относительные показатели по своему познавательному значению подразделяются на показатели: а) выполнения и сравнения, б) структуры и динамики, в) интенсивности и координации, г) прогнозирования и экстраполяции

Варианты ответа:

а, б, г
б, в, г
а, б, в

Вопрос:

Статистические показатели по сущности изучаемых явлений могут быть: а) качественными б) объёмными

Варианты ответа:

а
б
а, б

Вопрос:

Статистические показатели в зависимости от характера изучаемых явлений могут быть: а) интервальными б) моментными

Варианты ответа:

а
б
а, б

Вопрос:

Исчисление средних величин — это

Варианты ответа:

способ изучения структуры однородных элементов совокупности;
прием обобщения индивидуальных значений показателя;
метод анализа факторов.

Вопрос:

Требуется вычислить средний стаж деятельности работников фирмы: 6,5,4,6,3,1,4,5,4,5. Какую формулу Вы примените?

Варианты ответа:

средняя арифметическая;
средняя арифметическая взвешенная;
средняя гармоническая.

Вопрос:

Средняя геометрическая — это:

Варианты ответа:

корень из произведения индивидуальных показателей;
произведение корней из индивидуальных показателей.

Вопрос:

По какой формуле производится вычисление средней величины в интервальном ряду?

Варианты ответа:

средняя арифметическая взвешенная;
средняя гармоническая взвешенная.

Вопрос:

Могут ли взвешенные и невзвешенные средние, рассчитанные по одним и тем же данным, совпадать?

Варианты ответа:

да;
нет.

Вопрос:

Как изменяется средняя арифметическая, если все веса уменьшить в А раз?

Варианты ответа:

уменьшатся;
увеличится;
не изменится.

Вопрос:

Как изменится средняя арифметическая, если все значения определенного признака увеличить на число А?

Варианты ответа:

уменьшится;
увеличится;
не изменится.

Вопрос:

Значения признака, повторяющиеся с наибольшей частотой, называется

Варианты ответа:

модой;
медианой.

Вопрос:

Средняя хронологическая исчисляется

Варианты ответа:

в моментных рядах динамики с равными интервалами;
в интервальных рядах динамики с равными интервалами;
в интервальных рядах динамики с неравными интервалами.

Вопрос:

Медиана в ряду распределения с четным числом членов ряда равна

Варианты ответа:

полусумме двух крайних членов;
полусумме двух срединных членов.

Вопрос:

Что понимается в статистике под термином «вариация показателя»?

Варианты ответа:

изменение величины показателя;
изменение названия показателя;
изменение размерности показателя.

Вопрос:

Укажите показатели вариации

Варианты ответа:

мода и медиана;
сигма и дисперсия;
темп роста и прироста.

Вопрос:

Показатель дисперсии — это:

Варианты ответа:

квадрат среднего отклонения;
средний квадрат отклонений;
отклонение среднего квадрата.

Вопрос:

Коэффициент вариации измеряет колеблемость признака

Варианты ответа:

в относительном выражении;
в абсолютном выражении.

Вопрос:

Среднеквадратическое отклонение характеризует

Варианты ответа:

взаимосвязь данных;
разброс данных;
динамику данных.

Вопрос:

Размах вариации исчисляется как

Варианты ответа:

разность между максимальным и минимальным значением показателя;
разность между первым и последним членом ряда распределения.

Вопрос:

Показатели вариации могут быть: а) простыми и взвешенными б) абсолютными и относительными

Варианты ответа:

а)
б)
а) и б)

Вопрос:

Закон сложения дисперсий характеризует

Варианты ответа:

разброс сгруппированных данных;
разброс неупорядоченных данных.

Вопрос:

Средне квадратическое отклонение исчисляется как

Варианты ответа:

корень квадратный из медианы
корень квадратный из коэффициента вариации
корень квадратный из дисперсии

Вопрос:

Кривая закона распределения характеризует

Варианты ответа:

разброс данных в зависимости от уровня показателя;
разброс данных в зависимости от времени.

Вопрос:

Выборочный метод в статистических исследованиях используется для:

Варианты ответа:

экономии времени и снижения затрат на проведение статистического исследования;
повышения точности прогноза;
анализа факторов взаимосвязи.

Вопрос:

Выборочный метод в торговле используется:

Варианты ответа:

при анализе ритмичности оптовых поставок;
при прогнозировании товарооборота;
при разрушающих методах контроля качества товаров.

Вопрос:

Ошибка репрезентативности обусловлена:

Варианты ответа:

самим методом выборочного исследования;
большой погрешностью зарегистрированных данных.

Вопрос:

Коэффициент доверия в выборочном методе может принимать значения:

Варианты ответа:

1, 2, 3;
4, 5, 6;
7, 8, 9.

Вопрос:

Выборка может быть: а) случайная, б) механическая, в) типическая, г) серийная, д) техническая

Варианты ответа:

а, б, в, г,
а, б, в, д,
б, в, г, д.

Вопрос:

Необходимая численность выборочной совокупности определяется:

Варианты ответа:

колеблемостью признака;
условиями формирования выборочной совокупности.

Вопрос:

Выборочная совокупность отличается от генеральной:

Варианты ответа:

разными единицами измерения наблюдаемых объектов;
разным объемом единиц непосредственного наблюдения;
разным числом зарегистрированных наблюдений.

Вопрос:

Средняя ошибка выборки:

Варианты ответа:

прямо пропорциональна рассеяности данных;
обратно пропорциональна разбросу варьирующего признака;
никак не зависит от колеблемости данных.

Вопрос:

Повторный отбор отличается от бесповторного тем, что:

Варианты ответа:

отбор повторяется, если в процессе выборки произошел сбой;
отобранная однажды единица наблюдения возвращается в генеральную совокупность;
повторяется несколько раз расчет средней ошибки выборки.

Вопрос:

Малая выборка — это выборка объемом:

Варианты ответа:

4-5 единиц изучаемой совокупности;
до 50 единиц изучаемой совокупности;
до 30 единиц изучаемой совокупности.

Вопрос:

Ряд динамики характеризует: а) структуру совокупности по какому-то признаку; б) изменение характеристик совокупности во времени; в) определенное значение признака в совокупности; г) величину показателя на определенную дату или за определенный период

Варианты ответа:

а, б
б, г
б, в

Вопрос:

Ряд динамики может состоять: а) из абсолютных суммарных величин; б) из относительных и средних величин;

Варианты ответа:

а
б
а, б

Вопрос:

Ряд динамики, характеризующий уровень развития социально-экономического явления на определенные даты времени, называется:

Варианты ответа:

интервальным;
моментным.

Вопрос:

Средний уровень интервального ряда динамики определяется как:

Варианты ответа:

средняя арифметическая;
средняя хронологическая.

Вопрос:

Средний уровень моментного ряда динамики исчисляется как: а) средняя арифметическая взвешенная при равных интервалах между датами; б) при неравных интервалах между датами как средняя хронологическая; в) при равных интервалах между датами как средняя хронологическая;

Варианты ответа:

а
б
б, в

Вопрос:

Абсолютный прирост исчисляется как: а) отношение уровней ряда; б) разность уровней ряда. Темп роста исчисляется как: в) отношение уровней ряда; г) разность уровней ряда;

Варианты ответа:

а, в
б, в
а, г

Вопрос:

Для выявления основной тенденции развития используется: а) метод укрупнения интервалов; б) метод скользящей средней; в) метод аналитического выравнивания; г) метод наименьших квадратов;

Варианты ответа:

а, г
б, г
а, б, г
а, б, в

Вопрос:

Трендом ряда динамики называется:

Варианты ответа:

основная тенденция;
устойчивый темп роста.

Вопрос:

Прогнозирование в статистике ‑ это:

Варианты ответа:

предсказание предполагаемого события в будущем;
оценка возможной меры изучаемого явления в будущем.

Вопрос:

К наиболее простым методам прогнозирования относят:

Варианты ответа:

индексный метод;
метод скользящей средней;
метод на основе среднего абсолютного прироста.

Вопрос:

Статистический индекс — это:

Варианты ответа:

критерий сравнения относительных величин;
сравнительная характеристика двух абсолютных величин;
относительная величина сравнения двух показателей.

Вопрос:

Индексы позволяют соизмерить социально-экономические явления:

Варианты ответа:

в пространстве;
во времени;
в пространстве и во времени.

Вопрос:

В индексном методе анализа несуммарность цен на разнородные товары преодолевается:

Варианты ответа:

переходом от абсолютных единиц измерения цен к относительной форме;
переходом к стоимостной форме измерения товарной массы.

Вопрос:

Можно ли утверждать, что индивидуальные индексы по методологии исчисления адекватны темпам роста:

Варианты ответа:

можно;
нельзя.

Вопрос:

Сводные индексы позволяют получить обобщающую оценку изменения:

Варианты ответа:

по товарной группе;
одного товара за несколько периодов.

Вопрос:

Может ли в отдельных случаях средний гармонический индекс рассчитываться по средней гармонической невзвешенной:

Варианты ответа:

может;
не может.

Вопрос:

Индексы переменного состава рассчитываются:

Варианты ответа:

по товарной группе;
по одному товару.

Вопрос:

Может ли индекс переменного состава превышать индекс фиксированного состава:

Варианты ответа:

может;
не может.

Вопрос:

Первая индексная мультипликативная модель товарооборота – это: а) произведение индекса цен на индекс физического объема товарооборота; б) произведение индекса товарооборота в сопоставимых ценах на индекс средней цены постоянного состава;

Варианты ответа:

а;
б;
а, б.

Вопрос:

Вторая факторная индексная мультипликативная модель анализа – это: а) произведение индекса постоянного состава на индекс структурных сдвигов; б) частное от деления индекса переменного состава на индекс структурных сдвигов

Варианты ответа:

а;
б;
а, б.

Вопрос:

Статистическая связь — это:

Варианты ответа:

когда зависимость между факторным и результирующим;
показателями неизвестна;
когда каждому факторному соответствует свой результирующий показатель;
когда каждому факторному соответствует несколько разных значений результирующего показателя.

Вопрос:

Термин корреляция в статистике понимают как:

Варианты ответа:

связь, зависимость;
отношение, соотношение;
функцию, уравнение.

Вопрос:

По направлению связь классифицируется как:

Варианты ответа:

линейная;
прямая;
обратная.

Вопрос:

Анализ взаимосвязи в статистике исследует:

Варианты ответа:

тесноту связи;
форму связи;
а, б.

Вопрос:

При каком значении коэффициента корреляции связь можно считать умеренной?

Варианты ответа:

r = 0,43;
r = 0,71.

Вопрос:

Термин регрессия в статистике понимают как: а) функцию связи, зависимости; б) направление развития явления вспять; в) функцию анализа случайных событий во времени; г) уравнение линии связи

Варианты ответа:

а, б
в, г
а, г

Вопрос:

Для определения тесноты связи двух альтернативных показателей применяют:

Варианты ответа:

коэффициенты ассоциации и контингенции;
коэффициент Спирмена.

Вопрос:

Дайте классификацию связей по аналитическому выражению:

Варианты ответа:

обратная;
сильная;
прямая;
линейная.

Вопрос:

Какой коэффициент корреляции характеризует связь между YиX:

Варианты ответа:

линейный;
частный;
множественный.

Вопрос:

При каком значении линейного коэффициента корреляции связь между YиXможно признать более существенной:

Варианты ответа:

ryx = 0,25;
ryx = 0,14;
ryx = — 0,57.

7.3 Единица анализа и единица наблюдения — Научное исследование в социальной работе

Цели обучения

Определите единицы анализа и единицы наблюдения и опишите две распространенные ошибки, которые люди допускают, когда путают их.

При разработке исследовательского проекта обязательно учитывать единицы анализа и единицы наблюдения. Они могут немного отличаться по дизайну количественных и качественных исследований. Эти два пункта касаются того, что исследователь наблюдает при сборе данных и что он надеется сказать об этих наблюдениях.Единица анализа — это объект, о котором вы хотите что-то сказать в конце вашего исследования, и он считается предметом вашего изучения. Единица наблюдения — это элемент (или предметы), который вы наблюдаете, измеряете или собираете, пытаясь узнать что-то о своей единице анализа.

В некоторых исследованиях единица наблюдения может быть такой же, как и единица анализа. Например, при исследовании зависимости от электронных гаджетов можно провести собеседование со студентами бакалавриата (наша единица наблюдения) с целью рассказать что-то о студентах (наша единица анализа) и их пристрастии к гаджетам.Возможно, если бы мы изучали зависимость от гаджетов у детей начальной школы (наша единица анализа), мы могли бы получить наблюдения от учителей и родителей (наши единицы наблюдения), потому что младшие дети могут неточно сообщать о своем поведении. В этом и во многих других случаях единицы анализа — это не то же самое, что единицы наблюдения. Однако исследователи должны четко определять единицы анализа и наблюдения для себя и своей аудитории.

Более конкретно, ваша единица анализа будет определяться вашим исследовательским вопросом.С другой стороны, ваша единица наблюдения во многом определяется методом сбора данных, который вы используете для ответа на этот исследовательский вопрос. Мы более подробно рассмотрим методы сбора данных позже в учебнике. А пока давайте рассмотрим наш предыдущий пример исследования, которое было направлено на решение проблемы пристрастия студентов к электронным гаджетам. Сначала мы рассмотрим, как разные типы исследовательских вопросов по этой теме могут давать разные единицы анализа. Затем мы подумаем, как можно ответить на эти вопросы и с какими данными.Это приводит нас к множеству единиц наблюдения.

Предположим, мы собираемся выяснить, какие студенты с наибольшей вероятностью будут зависимы от своих электронных устройств. Нашей единицей анализа будут отдельные студенты. Скорее всего, мы отправим опрос студентам в кампусе. Мы классифицируем людей на основе членства в социальных группах, чтобы увидеть, как членство в определенных социальных группах соотносится с зависимостью от электронных устройств. Например, мы можем обнаружить, что студенты, специализирующиеся на новых медиа, студенты, идентифицирующие себя как мужчины, и студенты с высоким социально-экономическим статусом, с большей вероятностью, чем другие студенты, станут зависимыми от своих электронных устройств.Мы также могли бы изучить, чем различаются зависимости учащихся от гаджетов и чем они похожи. В этом случае мы могли бы проводить наблюдения за учащимися-зависимыми и записывать, когда, где, почему и как они используют свои гаджеты. Независимо от того, собирается ли информация о пристрастии учащихся к электронным гаджетам путем ответа на опрос или путем прямого наблюдения, данные собираются от отдельных учащихся. Таким образом, единицей наблюдения в обоих примерах является человек.

Другой распространенной единицей анализа в социологических исследованиях является группа.Конечно, группы различаются по размеру, но почти ни одна группа не является слишком маленькой или слишком большой, чтобы представлять интерес для социологов. Семьи, группы дружбы и участники групповой терапии — вот некоторые типичные примеры групп на микроуровне, исследованные социологами. Сотрудники организации, профессионалы в определенной области (например, повара, юристы, социальные работники) и члены клубов (например, Girl Scouts, Rotary, Red Hat Society) — все это группы мезоуровня, которые могут изучать социологи. Наконец, на макроуровне социологи иногда исследуют граждан целых наций или жителей разных континентов или других регионов.

Изучение пристрастия студентов к своим электронным гаджетам на групповом уровне может помочь рассмотреть вопрос о том, имеют ли определенные типы социальных клубов больше или меньше членов, увлекающихся гаджетами, чем клубы других типов. Возможно, мы обнаружим, что в клубах физической подготовки, таких как клуб регби и клуб подводного плавания, меньше членов, увлекающихся гаджетами, чем в клубах умственной деятельности, таких как шахматный клуб и женский клуб. Единицей анализа в этом примере являются группы, потому что группы — это то, о чем мы надеемся что-то сказать.Если бы мы спросили, имеют ли люди, вступающие в церебральные клубы, больше шансов стать зависимыми от гаджетов, чем те, кто вступает в социальные клубы, то нашей единицей анализа были бы индивиды. В любом случае, однако, единицей наблюдения будут индивиды.

Организации — еще одна потенциальная единица анализа, о которой социологи могут что-то сказать. Организации включают такие организации, как корпорации, колледжи и университеты, и даже ночные клубы. На уровне организации изучение зависимости студентов от электронных устройств может помочь выяснить, как разные колледжи решают эту социальную проблему.В данном случае наш интерес заключается не в опыте отдельных студентов, а в различиях между университетским городком и университетом в борьбе с зависимостью от гаджетов. Исследователь, проводящий исследование такого типа, может изучить письменные правила и процедуры школ, поэтому единицей их наблюдения будут документы. Однако, поскольку они в конечном итоге хотят описать различия между кампусами, колледж будет их единицей анализа.

Таким образом, социальный работник может изучить множество потенциальных единиц анализа, но некоторые из наиболее распространенных единиц включают следующие:

Физические лица
Группы
Организации

Таблица 7.1 Единицы анализа и единицы наблюдения: пример использования гипотетического исследования пристрастия учащихся к электронным гаджетам
Исследования вопрос	Блок анализа	Данные коллекция	Участок наблюдения	Заявление выводов
Какие студенты, скорее всего, будут зависимы от своих электронных гаджетов?	Физические лица	Опрос студентов кампуса	Физические лица	Специалисты по новым медиа, мужчины и студенты с высоким социально-экономическим статусом с большей вероятностью, чем другие студенты, станут зависимыми от своих электронных устройств.
Есть ли в определенных типах социальных клубов больше членов, увлекающихся гаджетами, чем в других клубах?	Группы	Опрос студентов кампуса	Физические лица	Клубы с научной направленностью, такие как клуб социальной работы и математический клуб, имеют больше членов, увлекающихся гаджетами, чем клубы с социальной направленностью, такие как клуб 100 бутылок пива на стене и клуб вязания. клуб.
Как различные колледжи решают проблему зависимости от электронных устройств?	Организации	Контент-анализ политик	Документы	Кампусы без сильных программ по информатике с большей вероятностью, чем в кампусах с такими программами, будут исключать студентов, у которых обнаружено пристрастие к своим электронным устройствам.
Примечание : Помните, что описанные здесь результаты являются гипотетическими. Нет никаких оснований полагать, что какие-либо из описанных здесь гипотетических результатов действительно подтвердятся, если они будут проверены эмпирическими исследованиями.

Одна распространенная ошибка, которую делают люди, когда дело касается причинности и единиц анализа, — это то, что называется экологической ошибкой . Это происходит, когда утверждения об одной единице анализа более низкого уровня делаются на основе данных некоторой единицы анализа более высокого уровня.Во многих случаях это происходит, когда заявления делаются в отношении отдельных лиц, но собираются только данные на уровне группы. Например, мы можем захотеть понять, является ли зависимость от электронных гаджетов более распространенной в одних университетских городках, чем в других. Возможно, разные университетские городки по всей стране предоставили нам свой процент студентов, увлекающихся гаджетами, и мы узнаем из этих данных, что зависимость от электронных гаджетов более распространена в университетских городках с бизнес-программами, чем в университетских городках без них.Затем мы делаем вывод, что студенты, изучающие бизнес, чаще, чем студенты, не изучающие бизнес, становятся зависимыми от своих электронных устройств. Однако делать такой вывод было бы неправильно. У нас есть показатели зависимости только по кампусам, поэтому мы можем делать выводы только о кампусах, а не об отдельных студентах в этих кампусах. Возможно, именно из-за социальных работников в бизнес-кампусах уровень наркозависимости в этих кампусах стал настолько высоким. Дело в том, что мы просто не знаем, потому что у нас есть данные только на уровне кампуса.Следовательно, мы рискуем совершить экологическую ошибку, если будем делать выводы о студентах, когда наши данные относятся к университетскому городку.

Вдобавок еще одна ошибка — осознавать это редукционизм. Редукционизм возникает, когда утверждения о некоторой единице анализа более высокого уровня делаются на основе данных некоторой единицы анализа более низкого уровня. В этом случае утверждения о группах или явлениях макроуровня делаются на основе данных индивидуального уровня. Пример редукционизма можно увидеть в некоторых описаниях движения за гражданские права.Иногда люди заявляли, что Роза Паркс начала движение за гражданские права в Соединенных Штатах, отказавшись уступить свое место Белому человеку в городском автобусе в Монтгомери, штат Алабама, в декабре 1955 года. Хотя Парки сыграли неоценимую роль в этом процессе. движение и ее акт гражданского неповиновения внушали мужество другим, было бы редукционистом приписывать ей начало движения. Несомненно, многие факторы способствовали подъему и успеху американского движения за гражданские права, включая узаконенную расовую сегрегацию, историческое решение Верховного суда 1954 года о десегрегации школ и создание Студенческого координационного комитета ненасильственных действий и многие другие.Другими словами, движение обусловлено многими факторами — одними социальными, другими политическими, а третьими — экономическими. Роза Паркс сыграла очень важную роль в этом развитии американской истории, но сказать, что она стала инициатором всего движения за гражданские права, было бы редукционистским подходом.

Предыдущее обсуждение не предназначалось для того, чтобы удержать вас от заявлений о данных или взаимосвязях между уровнями анализа. Хотя важно обращать внимание на возможность ошибки в причинно-следственных рассуждениях о различных уровнях анализа, это предупреждение не должно мешать вам делать обоснованные аналитические выводы на основе ваших данных.Дело в том, чтобы делать выводы между уровнями анализа осторожно и сознательно. Ошибки в анализе происходят из-за отсутствия строгости и отклонения от научного метода.

Ключевые выводы

Единица анализа — это элемент, о котором вы хотите сказать что-то в конце исследования, а единица наблюдения — это элемент, который вы действительно наблюдаете.
Когда исследователи путают свои единицы анализа и наблюдения, они могут быть склонны к совершению экологической ошибки или редукционизма.

Глоссарий

Экологическая ошибка — утверждения об одной единице анализа более низкого уровня сделаны на основе данных некоторой единицы анализа более высокого уровня

Редукционизм — когда утверждения о некоторой единице анализа более высокого уровня делаются на основе данных некоторой единицы анализа более низкого уровня

Единица анализа — объект, о котором исследователь хочет что-то сказать в конце своего исследования

Единица наблюдения — элемент, который исследователь фактически наблюдает, измеряет или собирает в ходе попытки узнать что-либо о своей единице анализа

Атрибуция изображений

Бинокль nightowl CC-0

4.4 единицы анализа и единицы наблюдения — методы исследования для социальных наук: введение

Еще один момент, который следует учитывать при разработке исследовательского проекта и который может немного отличаться в качественных и количественных исследованиях, связан с единицами анализа и единицами наблюдения. Эти два пункта касаются того, что вы, исследователь, на самом деле наблюдаете в процессе сбора данных, и что вы надеетесь сказать об этих наблюдениях. В таблице 3.1 представлена сводка различий между единицами анализа и наблюдения.

Единица анализа

A Единица анализа — это объект, о котором вы хотите сказать что-то в конце своего исследования, возможно, то, что вы считаете основным предметом своего изучения.

Подразделение наблюдения

A Единица наблюдения — это элемент (или элементы), который вы фактически наблюдаете, измеряете или собираете в ходе попытки узнать что-то о своей единице анализа. В данном исследовании единица наблюдения может быть такой же, как и единица анализа, но это не всегда так.Кроме того, единицы анализа не обязательно должны совпадать с единицами наблюдения. Однако требуется, чтобы исследователи четко понимали, как они определяют свои единицы анализа и наблюдения как для себя, так и для своей аудитории. В частности, ваша единица анализа будет определяться вашим исследовательским вопросом. С другой стороны, ваша единица наблюдения во многом определяется методом сбора данных, который вы используете для ответа на этот исследовательский вопрос.

Чтобы продемонстрировать эти различия, давайте рассмотрим тему пристрастия студентов к своим мобильным телефонам.Сначала мы рассмотрим, как разные виды исследовательских вопросов по этой теме приводят к различным единицам анализа. Затем мы подумаем, как можно ответить на эти вопросы и с какими данными. Это приводит нас к множеству единиц наблюдения.

Если бы я спросил: «Какие студенты, скорее всего, будут зависимы от своих мобильных телефонов?» нашей единицей анализа будет индивид. Мы можем отправить опрос по почте студентам в университетском городке или колледже с целью классифицировать людей в соответствии с их принадлежностью к определенным социальным классам и, в свою очередь, увидеть, как членство в этих классах коррелирует с зависимостью от мобильных телефонов.Например, мы можем обнаружить, что студенты, изучающие средства массовой информации, мужчины и студенты с высоким социально-экономическим статусом, все чаще, чем другие студенты, становятся зависимыми от своих мобильных телефонов. В качестве альтернативы мы могли бы спросить: «Чем отличаются пристрастия студентов к мобильному телефону и чем они похожи? В этом случае мы могли бы проводить наблюдения за учащимися-зависимыми и записывать, когда, где, почему и как они используют свои мобильные телефоны. В обоих случаях, один с использованием опроса, а другой с использованием наблюдений, данные собираются от отдельных студентов.Таким образом, единицей наблюдения в обоих примерах является человек. Но единицы анализа в двух исследованиях различаются. В первом наша цель — описать характеристики людей. Затем мы можем сделать обобщения относительно популяций, к которым принадлежат эти люди, но нашей единицей анализа по-прежнему является индивид. Во втором исследовании мы будем наблюдать за людьми, чтобы описать некоторые социальные явления, в данном случае типы зависимости от сотового телефона. Следовательно, единицей нашего анализа было бы социальное явление.

Другой распространенной единицей анализа в социологическом исследовании являются группы. Группы, конечно, различаются по размеру, и почти ни одна группа не может быть слишком маленькой или слишком большой, чтобы представлять интерес для социологов. Семьи, группы дружбы и уличные банды составляют некоторые из наиболее распространенных групп на микроуровне, исследованных социологами. Сотрудники организации, профессионалы в определенной области (например, повара, юристы, социологи) и члены клубов (например, Girl Guides, Rotary, Red Hat Society) — все это группы мезоуровня, которые могут изучать социологи.Наконец, на макроуровне социологи иногда исследуют граждан целых наций или жителей разных континентов или других регионов.

Изучение пристрастия студентов к мобильным телефонам на групповом уровне может помочь выяснить, имеют ли определенные типы социальных клубов больше или меньше членов, зависимых от сотовых телефонов, по сравнению с другими видами клубов. Возможно, мы обнаружим, что клубы, делающие упор на физическую подготовку, такие как клуб регби и клуб подводного плавания, имеют меньше членов, зависимых от сотовых телефонов, чем клубы, которые делают упор на умственную деятельность, такие как шахматный клуб и клуб социологии.Единицей анализа в этом примере являются группы. Если бы вместо этого мы спросили, есть ли у людей, вступающих в мозговые клубы, больше шансов стать зависимыми от сотовых телефонов, чем у тех, кто вступает в социальные клубы, то нашей единицей анализа были бы индивиды. В любом случае, однако, единицей наблюдения будут индивиды.

Организации — еще одна потенциальная единица анализа, о которой социологи могут что-то сказать. Организации включают такие организации, как корпорации, колледжи и университеты, и даже ночные клубы.На уровне организации при исследовании зависимости студентов от сотовой связи может возникнуть вопрос: «Как разные колледжи решают проблему зависимости от сотового телефона?» В данном случае наш интерес заключается не в опыте отдельных студентов, а в различиях между университетским городком и университетом в борьбе с пристрастием к мобильному телефону. Исследователь, проводящий исследование такого типа, может изучить письменные правила и процедуры школ, поэтому единицей его наблюдения будут документы. Однако, поскольку он в конечном итоге хочет описать различия между кампусами, колледж будет его единицей анализа.

Социальные явления также являются потенциальной единицей анализа. Многие социологи изучают множество социальных взаимодействий и социальных проблем, подпадающих под эту категорию. Примеры включают социальные проблемы, такие как убийство или изнасилование; такие взаимодействия, как консультации, общение в Facebook или борьба; и другие социальные явления, такие как голосование и даже использование или злоупотребление мобильным телефоном. Исследователь, интересующийся пристрастием студентов к мобильному телефону, может спросить: «Какие типы пристрастия к мобильному телефону существуют среди студентов?» Возможно, исследователь обнаружит, что некоторые зависимости в первую очередь связаны с социальными сетями, такими как чаты, Facebook или текстовые сообщения, в то время как другие зависимости связаны с однопользовательскими играми, которые препятствуют взаимодействию с другими.Полученная в результате типология пристрастий к сотовому телефону может рассказать нам кое-что об изучаемом социальном феномене (единице анализа). Однако, как и в нескольких предыдущих примерах, единицей наблюдения, скорее всего, будут отдельные люди.

Наконец, ряд социологов изучают политику и принципы — последний тип единицы анализа, который мы здесь рассмотрим. Исследования, которые анализируют политику и принципы, обычно полагаются на документы как на единицу наблюдения. Возможно, колледж нанял исследователя, чтобы он помог ему разработать эффективную политику против использования сотового телефона в классе.В этом случае исследователь может собрать все ранее написанные правила из университетских городков по всей стране и сравнить политику в кампусах, где использование сотовых телефонов в классе низкое, с политиками в университетских городках, где использование мобильных телефонов в классе широко.

Таким образом, социолог может изучить множество потенциальных единиц анализа, но некоторые из наиболее распространенных единиц включают следующие:

Физические лица
Группы
Организации
Социальные явления.
Политики и принципы.

Таблица 4.1 Единицы анализа и единицы наблюдения: гипотетическое исследование пристрастия студентов к мобильным телефонам.

Исследовательский вопрос	Единица анализа	Сбор данных	Единица наблюдения	Отчет о результатах исследований
Какие студенты, скорее всего, будут зависимы от своих мобильных телефонов?	Физические лица	Опрос студентов на территории кампуса.	Физические лица	Специалисты в области СМИ, мужчины и студенты с высоким социально-экономическим статусом все чаще, чем другие студенты, становятся зависимыми от своих мобильных телефонов.
Есть ли в определенных типах социальных клубов больше членов, зависимых от мобильных телефонов, чем в других клубах?	Группа	Опрос студентов на территории кампуса.	Физические лица	Клубы с научной направленностью имеют больше членов, зависимых от сотовых телефонов, чем клубы с более социальной направленностью.
Как различные колледжи решают проблему зависимости от сотовых телефонов?	Организации	Контент-анализ политик.	Документы	В кампусах, где не действуют правила, запрещающие использование сотовых телефонов в классе, наблюдается высокий уровень зависимости от сотовых телефонов.
Каковы различные типы зависимости от сотового телефона?	Социальные явления	Наблюдения студентов	Индивидуальный	Есть два основных типа зависимости от сотового телефона: социальная и антиобщественная.
Каковы наиболее эффективные меры против зависимости от сотового телефона?	Политика и принципы	Контент-анализ политик и студенческих записей.	Документы	Было обнаружено, что политика, требующая от студентов с пристрастием к мобильному телефону посещать групповые консультации в течение как минимум одного семестра, лечит от зависимости более эффективно, чем политика, требующая отчисления студентов-зависимых.

7 Статистический анализ данных наблюдений | Измерение расовой дискриминации

лучшее, на что можно надеяться, — это то, что сравнение групп, затронутых изменением политики, определит уменьшение дискриминации, вызванной политикой (изменение в α ), а не уровень дискриминации, который существовал до изменения. .

В-шестых, в некоторых случаях изменения в политике, которые приводят к положительным эффектам в одном измерении, могут вызывать негативные эффекты в других. Основное беспокойство в литературе о последствиях антидискриминационной политики на рынке труда, например, заключается в том, что положительное влияние на уровень заработной платы чернокожих частично компенсируется отрицательным влиянием на занятость (см. Обсуждение и обсуждение в Altonji and Blank, 1999). Рекомендации).

Наконец, естественная вариация данных может быть недостаточной для определения интересующих эффектов или может быть коррелирована с другими неизмеряемыми факторами, которые могут искажать результаты.(См. Holzer and Ludwig, 2003, об использовании естественных экспериментов для изучения различения; см. Shadish et al., 2002, и Meyer, 1995, для общего обсуждения сильных и слабых сторон этих схем.)

Сводка возможных решений проблем использования статистических моделей для вывода о дискриминации

Должно быть очевидно, что более точные и полные усилия по сбору данных имеют решающее значение для уменьшения ключевой проблемы смещения пропущенных переменных.Конечно, необходимые данные должны относиться к конкретной области анализа. Данные о производительности (например, производительность в контексте найма, процентные ставки по умолчанию в контексте кредитования) и подробные сведения о том, как результат зависит от производительности, могут в некоторых случаях решить проблему смещения пропущенных переменных. Однако ситуации, в которых исследователь будет обладать данными и подробными знаниями, необходимыми для поддержки спецификации соответствующей модели, относительно редки, по крайней мере, в условиях рынка труда.

Методы сопоставления и оценки склонности полезны как средство ослабления предположений о функциональной форме, связывающей переменные X ₁ и X ₂ с производительностью и решениями о найме. Однако они не решают проблему смещения пропущенных переменных.

Панельные данные полезны как способ выявления различий в степени дискриминации по типам институтов, регионов или времени. Однако этот подход требует предположения, что изменяющиеся во времени ненаблюдаемые характеристики человека не связаны с мобильностью, что является сильным предположением.

Естественные эксперименты, в которых изменение законодательства или какое-либо другое изменение приводит к уменьшению или полному устранению дискриминации для некоторых групп, дает возможность оценить важность дискриминации до изменения, а также для групп, не затронутых этим изменением.

Обзор | Безграничная статистика

Сбор и измерение данных

Существует четыре основных уровня измерения: номинальный, порядковый, интервальный и коэффициентный.

Цели обучения

Различают номинальный, порядковый, интервальный и коэффициентный методы измерения данных.

Ключевые выводы

Ключевые моменты

Измерения соотношения обеспечивают максимальную гибкость статистических методов, которые можно использовать для анализа данных.
Интервальные данные учитывают степень различия между элементами, но не соотношение между ними.
Порядковые измерения имеют неточные различия между последовательными значениями, но имеют значимый порядок этих значений.
Переменные, соответствующие только номинальным или порядковым измерениям, не могут быть разумно измерены численно, они часто группируются вместе как категориальные переменные.
Измерения отношения и интервалов сгруппированы как количественные переменные.
Номинальные измерения не имеют значимого ранжирования среди значений.

Ключевые термины

Население : группа единиц (людей, предметов или других предметов), учтенных в ходе переписи или из которых составлена выборка
отбор проб : процесс или метод получения репрезентативной пробы

В статистике используются четыре основных уровня измерения: номинальный, порядковый, интервал и коэффициент.Каждый из них имеет разную степень полезности в статистических исследованиях. Данные о совокупности собираются путем случайной выборки.

Номинальные измерения не имеют значимого ранжирования среди значений. Номинальные данные различают предметы или предметы только на основе качественной классификации, к которой они принадлежат. Примеры включают пол, национальность, этническую принадлежность, язык, жанр, стиль, биологический вид, визуальный образец и т. Д.

Определение совокупности : При применении статистики к научной, промышленной или социальной проблеме необходимо начинать с совокупности или процесса, который необходимо изучить.Население может быть различным, например, «все люди, живущие в стране» или «все марки, выпущенные в 1943 году».

Порядковые измерения имеют неточные различия между последовательными значениями, но имеют значимый порядок этих значений. Порядковые данные позволяют использовать порядок ранжирования (1-й, 2-й, 3-й и т. Д.), По которому данные могут быть отсортированы, но все же не учитывают относительную степень различия между ними. Примеры порядковых данных включают дихотомические значения, такие как «больной» и «здоровый» при измерении здоровья, «виновен» или «невиновен» при вынесении судебных решений, «ложный» или «истинный» при измерении истинности.Примеры также включают недихотомические данные, состоящие из спектра ценностей, таких как «полностью согласен», «в основном согласен», «в основном не согласен» или «полностью не согласен» при оценке мнений.

Для интервальных измерений определены значимые расстояния между измерениями, но нулевое значение может быть произвольным (как в случае с измерениями долготы и температуры в градусах Цельсия или Фаренгейта). Данные интервала учитывают степень различия между элементами, но не соотношение между ними. Соотношения не допускаются с интервальными данными, поскольку нельзя сказать, что 20 ° C «вдвое горячее», чем 10 ° C, а также нельзя выполнять умножение / деление между любыми двумя датами напрямую.Однако отношения различий могут быть выражены; например, одно различие может быть дважды другим. Переменные интервального типа иногда также называют «масштабируемыми переменными».

Измерения отношения имеют как значимое нулевое значение, так и расстояния между различными измерениями; они обеспечивают максимальную гибкость статистических методов, которые можно использовать для анализа данных.

Поскольку переменные, соответствующие только номинальным или порядковым измерениям, не могут быть разумно измерены численно, иногда они группируются вместе как категориальные переменные, тогда как измерения отношения и интервалы группируются вместе как количественные переменные, которые могут быть дискретными или непрерывными из-за их числовой природы .

Процессы измерения, генерирующие статистические данные, также подвержены ошибкам. Многие из этих ошибок классифицируются как случайные (шум) или систематические (систематическая ошибка), но могут быть важны и другие важные типы ошибок (например, грубая ошибка, например, когда аналитик сообщает неверные единицы измерения).

Что такое статистика?

Статистика — это исследование сбора, организации, анализа, интерпретации и представления данных.

Цели обучения

Определите область статистики с точки зрения ее определения, применения и истории.

Ключевые выводы

Ключевые моменты

Статистика объединяет математические и нематематические процедуры в одну дисциплину.
Статистика обычно делится на две категории: описательная статистика и логическая статистика.
Статистика — это прикладная наука, которая используется во многих областях, включая естественные и социальные науки, правительство и бизнес.
Использование статистических методов восходит к 5 веку до нашей эры.

Ключевые термины

статистика : математическая наука, связанная со сбором, представлением, анализом и интерпретацией данных
эмпирический : можно проверить с помощью научных экспериментов

Обзор статистики

Статистика — это исследование сбора, организации, анализа, интерпретации и представления данных. Он касается всех аспектов данных, включая планирование их сбора с точки зрения разработки опросов и экспериментов.Некоторые считают статистику математической наукой, которая имеет отношение к сбору, анализу, интерпретации или объяснению и представлению данных, в то время как другие считают ее разделом математики, связанным со сбором и интерпретацией данных. Из-за своих эмпирических корней и ориентации на приложения статистика обычно считается отдельной математической наукой, а не отраслью математики. Как и следовало ожидать, статистика в значительной степени основана на математике, и изучение статистики поддается использованию многих основных математических концепций, таких как:

вероятность
раздач
выборок и популяций
оценка
анализ данных

Однако большая часть статистики также не является математической.Сюда входят:

обеспечение сбора данных таким образом, чтобы можно было сделать обоснованные выводы
кодирование и архивирование данных для сохранения информации и ее использования для международных сопоставлений официальной статистики
отчет о результатах и обобщенных данных (таблицы и графики) в понятной форме для тех, кто должен их использовать
внедрение процедур, обеспечивающих конфиденциальность информации переписи

Короче говоря, статистика — это изучение данных.Он включает в себя описательную статистику (изучение методов и инструментов для сбора данных и математические модели для описания и интерпретации данных) и выводную статистику (системы и методы для принятия решений, основанных на вероятности, и точных прогнозов на основе неполных данных).

Как мы используем статистику?

Статист — это тот, кто особенно хорошо разбирается в способах мышления, необходимых для успешного применения статистического анализа. Такие люди часто получают опыт, работая в любой из множества областей.Статистики улучшают качество данных за счет разработки конкретных экспериментальных планов и выборок обследований. Сама статистика также предоставляет инструменты для прогнозирования и прогнозирования использования данных и статистических моделей. Статистика применима к широкому кругу академических дисциплин, включая естественные и социальные науки, правительство и бизнес. Статистические консультанты могут помочь организациям и компаниям, у которых нет собственных знаний по их конкретным вопросам.

История статистики

Статистические методы датируются по крайней мере 5 ^-м годами до нашей эры.Самое раннее известное сочинение по статистике появляется в книге 9 ^-го века под названием «Рукопись по расшифровке криптографических сообщений », написанной Аль-Кинди. В этой книге Аль-Кинди дает подробное описание того, как использовать статистику и частотный анализ для расшифровки зашифрованных сообщений. По словам саудовского инженера Ибрагима Аль-Кади, это было рождением как статистики, так и криптоанализа.

Nuova Cronica , история Флоренции 14, ^-го,-го века, написанная флорентийским банкиром и официальным лицом Джованни Виллани, включает много статистической информации о населении, постановлениях, торговле, образовании и религиозных объектах и была описана как первое введение статистики как положительный элемент истории.

Некоторые ученые указывают на происхождение статистики до 1663 года, когда Джон Граунт опубликовал «Естественные и политические наблюдения за законами о смертности ». Ранние применения статистического мышления вращались вокруг потребности государств основывать политику на демографических и экономических данных, отсюда и его «статистическая» этимология. Объем дисциплины статистики расширился в начале 19, ^-го, века, и теперь включает сбор и анализ данных в целом.

Цель статистики

Статистика учит людей использовать ограниченную выборку, чтобы делать разумные и точные выводы о большей совокупности.

Цели обучения

Опишите, как статистика помогает нам делать выводы о популяции, понимать и интерпретировать различия и принимать более обоснованные повседневные решения.

Ключевые выводы

Ключевые моменты

Статистика — чрезвычайно мощный инструмент, позволяющий оценить значимость экспериментальных данных и сделать из них правильные выводы.
Статистика помогает ученым, инженерам и многим другим профессионалам делать правильные выводы на основе экспериментальных данных.
Вариация является повсеместной по своей природе, а вероятность и статистика — это области, которые позволяют нам изучать, понимать, моделировать, принимать и интерпретировать эту вариацию.

Ключевые термины

Население : группа единиц (людей, предметов или других предметов), учтенных в ходе переписи или из которых составлена выборка
образец : подмножество совокупности, выбранной для измерения, наблюдения или опроса, чтобы предоставить статистическую информацию о совокупности

Представьте себе, что вы читаете несколько первых глав в книге, а затем получаете возможность понять, на что будет похоже финал.Эта возможность обеспечивается полем логической статистики. Обладая соответствующими инструментами и прочным опытом работы в этой области, можно использовать ограниченную выборку (например, чтение первых пяти глав «Гордости и предубеждений»), чтобы делать разумные и точные заявления о населении (например, предсказывая конец «Гордости и предубеждений»). .

Цель статистики : Статистика учит людей использовать ограниченную выборку, чтобы делать разумные и точные выводы о большей совокупности.Использование таблиц, графиков и диаграмм играет жизненно важную роль в представлении данных, используемых для таких выводов.

Те, кто поступает в высшие учебные заведения, узнают, что статистика является чрезвычайно мощным инструментом, доступным для оценки значимости экспериментальных данных и для того, чтобы делать правильные выводы из огромного количества данных, с которыми сталкиваются инженеры, ученые, социологи и другие специалисты в большинстве сфер науки. обучение. Нет исследований с научными, клиническими, социальными, медицинскими, экологическими или политическими целями, которые не опирались бы на статистические методологии.Самая важная причина этого факта заключается в том, что вариации имеют повсеместный характер, а вероятность и статистика — это области, которые позволяют нам изучать, понимать, моделировать, принимать и интерпретировать эту вариацию.

В наш век перегруженности информацией статистика — один из самых полезных предметов, которые может выучить каждый. Газеты полны статистических данных, и любой, кто не знаком со статистикой, рискует быть серьезно введенным в заблуждение относительно важных реальных решений, таких как, что есть, кто возглавляет опросы, насколько опасно курение и так далее.Статистические данные часто используются политиками, рекламодателями и другими людьми, чтобы искажать правду в своих интересах. Знание хотя бы немного в области статистики поможет принимать более обоснованные решения по этим и другим важным вопросам.

Выводная статистика

Математическая процедура, с помощью которой мы делаем разумные предположения о совокупности на основе выборки, называется статистикой вывода.

Цели обучения

Обсудите, как логическая статистика позволяет нам делать выводы о совокупности на основе случайной выборки и соответствующих тестов значимости.

Ключевые выводы

Ключевые моменты

Логическая статистика используется для описания систем процедур, которые могут использоваться для получения выводов из наборов данных, возникающих из систем, подверженных случайным изменениям, таким как ошибки наблюдений, случайная выборка или случайное экспериментирование.
Образцы должны быть репрезентативными для всей совокупности, чтобы можно было сделать вывод об этой совокупности.
Статистики используют критерии значимости, чтобы определить вероятность того, что результаты были найдены случайно.

Ключевые термины

логическая статистика : раздел математики, который включает в себя выводы о совокупности на основе выборочных данных, взятых из нее.

В статистике статистический вывод — это процесс вывода на основании данных, которые подвержены случайным изменениям, например ошибкам наблюдений или вариациям выборки. Более существенно, термины статистический вывод, статистическая индукция и логическая статистика используются для описания систем процедур, которые могут использоваться для вывода на основе наборов данных, возникающих из систем, подверженных случайным изменениям, таких как ошибки наблюдений, случайная выборка или случайное экспериментирование. .Первоначальные требования к такой системе процедур вывода и индукции заключаются в том, что система должна давать разумные ответы, когда применяется к четко определенным ситуациям, и что она должна быть достаточно общей для применения в целом ряде ситуаций.

Результатом статистического вывода может быть ответ на вопрос «что делать дальше? ”Где это может быть решение о проведении дальнейших экспериментов или опросов, или о том, чтобы сделать вывод перед реализацией какой-либо организационной или государственной политики.

Предположим, вас наняла Национальная избирательная комиссия для изучения того, как американский народ думает о справедливости процедур голосования в США. Как вы это сделаете? Кого вы спросите?

Непрактично спрашивать каждого американца, как он или она думает о справедливости процедур голосования. Вместо этого мы опрашиваем относительно небольшое количество американцев и делаем выводы обо всей стране на основе их ответов. Опрошенные американцы составляют нашу выборку из большей части населения всех американцев.Математические процедуры, с помощью которых мы преобразуем информацию об образце в разумные предположения о населении, относятся к категории статистических выводов.

В случае отношения к голосованию, мы бы выбрали несколько тысяч американцев, взятых из сотен миллионов, составляющих страну. Поэтому при выборе образца крайне важно, чтобы он был репрезентативным. Он не должен чрезмерно представлять один вид граждан за счет других. Например, что-то было бы не так с нашей выборкой, если бы она полностью состояла из жителей Флориды.Если бы в выборке были только флоридцы, ее нельзя было бы использовать для вывода об отношении других американцев. Та же проблема возникла бы, если бы выборка состояла только из республиканцев. Статистические данные основаны на предположении, что выборка является случайной. Мы полагаем, что случайная выборка представляет различные сегменты общества в близких к нужным пропорциям (при условии, что выборка достаточно велика).

Кроме того, при обобщении тенденции, обнаруженной в выборке, на более широкую совокупность, статистики используют критерии значимости (такие как критерий хи-квадрат или T-критерий).Эти тесты определяют вероятность того, что полученные результаты были случайными и, следовательно, не репрезентативными для всего населения.

Линейная регрессия в выводимой статистике : На этом графике показана модель линейной регрессии, которая является инструментом, используемым для вывода в статистике.

Типы данных

Данные можно разделить на первичные и вторичные, а также на качественные или количественные.

Цели обучения

Различайте первичные и вторичные данные, а также качественные и количественные данные.

Ключевые выводы

Ключевые моменты

Первичные данные — это данные, собранные из первых рук. Вторичные данные — это данные, повторно используемые из другого источника.
Качественные данные — это категориальное измерение, выражаемое не в числах, а посредством описания на естественном языке.
Количественные данные — это числовые измерения, выраженные не посредством описания на естественном языке, а скорее в виде чисел.

Ключевые термины

количественный : измерение, основанное на некотором количестве или количестве, а не на некотором качестве
качественные данные : данные, сосредоточенные вокруг описаний или различий, основанных на некотором качестве или характеристике, а не на некотором количестве или измеренном значении
первичные данные : данные, которые были скомпилированы для определенной цели и не были сопоставлены или объединены с другими

Первичные и вторичные данные

Данные можно разделить на первичные и вторичные.Первичные данные — это исходные данные, которые были собраны специально для этой цели. Этот тип данных собирается из первых рук. Те, кто собирает первичные данные, могут быть уполномоченной организацией, следователем, счетчиком или просто кем-то, у кого есть буфер обмена. Эти люди действуют как свидетели, поэтому первичные данные считаются настолько надежными, насколько надежны люди, которые их собирают. Исследования, в ходе которых собираются такие данные, называются полевыми исследованиями. Примером первичных данных является проведение собственной анкеты.

Вторичные данные — это данные, которые были собраны для другой цели. Этот тип данных используется повторно, обычно в другом контексте, чем при первом использовании. Вы не являетесь исходным источником данных — вы собираете их откуда-то еще. Примером вторичных данных является использование чисел и информации из учебника.

Знание того, как были собраны данные, позволяет критикам исследования искать предвзятость в том, как оно проводилось. Хорошее исследование приветствует такое пристальное внимание. У каждого типа есть свои слабые и сильные стороны.Первичные данные собирают люди, которые могут сосредоточиться непосредственно на поставленной цели. Это помогает гарантировать, что вопросы имеют значение для цели, но может внести предвзятость в те же самые вопросы. Вторичные данные не имеют права на это внимание, но подвержены только предвзятости, вносимой при выборе данных для повторного использования. Другими словами, те, кто собирает вторичные данные, сами выбирают вопросы. Те, кто собирает первичные данные, должны писать вопросы. В любом случае может быть предубеждение.

Качественные и количественные данные

Качественные данные — это категориальные измерения, выраженные не в числах, а с помощью описания на естественном языке. В статистике он часто используется как синоним «категориальных» данных. Сбор информации о любимом цвете — это пример сбора качественных данных. Хотя у нас могут быть категории, категории могут иметь структуру. Когда нет естественного упорядочивания категорий, мы называем эти номинальные категории.Примерами могут быть пол, раса, религия или спорт. Когда категории могут быть упорядочены, они называются порядковыми категориями. Категориальные данные, оценивающие размер (малый, средний, большой и т. Д.), Являются порядковыми категориями. Отношения (категорически не согласен, не согласен, нейтрально, согласен, полностью согласен) также являются порядковыми категориями; однако мы можем не знать, какое значение является лучшим или худшим из этих проблем. Обратите внимание, что расстояние между этими категориями мы не можем измерить.

Количественные данные — это числовые измерения, выраженные не с помощью описания на естественном языке, а с точки зрения чисел.Количественные данные всегда связаны с масштабной мерой. Вероятно, наиболее распространенным типом шкалы является шкала отношения. Наблюдения этого типа производятся по шкале, которая имеет значимое нулевое значение, но также имеет эквидистантную меру (т. Е. Разница между 10 и 20 такая же, как разница между 100 и 110). Например, 10-летняя девочка вдвое старше 5-летней. Поскольку вы можете измерить нулевые годы, время является переменной шкалы отношения. Деньги — еще одна распространенная количественная мера в масштабе отношений.Наблюдения, которые вы подсчитываете, обычно являются масштабными (например, количество виджетов). Более общая количественная мера — это интервальная шкала. Шкалы интервалов также имеют эквидистантную меру. Однако в этой шкале принцип удвоения не работает. Температура в 50 градусов Цельсия не «вдвое жарче», чем температура 100, но разница в 10 градусов указывает на такую же разницу температур в любом месте шкалы.

Количественные данные : График отображает отображение количественных данных.

Статистические приложения

Статистика занимается всеми аспектами сбора, организации, анализа, интерпретации и представления данных.

Цели обучения

Опишите, как статистика применяется к научным, промышленным и социальным проблемам.

Ключевые выводы

Ключевые моменты

Статистика может использоваться для улучшения качества данных путем разработки конкретных экспериментальных планов и выборок обследований.
Статистика включает планирование сбора данных с точки зрения разработки опросов и экспериментов.
Statistics предоставляет инструменты для прогнозирования и прогнозирования и применимо к широкому кругу академических дисциплин, включая естественные и социальные науки, а также правительство и бизнес.

Ключевые термины

статистика : Изучение сбора, организации, анализа, интерпретации и представления данных.
образец : подмножество совокупности, выбранной для измерения, наблюдения или опроса, чтобы предоставить статистическую информацию о совокупности
Население : группа единиц (людей, предметов или других единиц), зарегистрированных в ходе переписи или из которых составлена выборка

Статистика занимается всеми аспектами сбора, организации, анализа, интерпретации и представления данных.Он включает в себя планирование сбора данных с точки зрения разработки опросов и экспериментов.

Статистика может использоваться для улучшения качества данных путем разработки конкретных экспериментальных планов и выборок обследований. Статистика также предоставляет инструменты для прогнозирования и прогнозирования. Статистика применима к широкому кругу академических дисциплин, включая естественные и социальные науки, а также правительство и бизнес. Статистические консультанты могут помочь организациям и компаниям, у которых нет собственных знаний по их конкретным вопросам.

Описательная и логическая статистика

Статистические методы могут суммировать или описывать набор данных. Это называется описательной статистикой. Это особенно полезно при передаче результатов экспериментов и исследований. Статистические модели также можно использовать для получения статистических выводов об изучаемом процессе или совокупности — практика, называемая статистикой вывода. Вывод — жизненно важный элемент научного прогресса, поскольку он позволяет делать выводы из данных, которые подвержены случайным изменениям.Выводы проверяются, чтобы доказать дальнейшее исследование предположений в рамках научного метода. Описательная статистика и анализ новых данных, как правило, предоставляют больше информации относительно истинности предположения.

Сводная статистика : В описательной статистике сводная статистика используется для резюмирования набора наблюдений, чтобы максимально просто передать наибольшее количество. Этот коробчатый график представляет данные Майкельсона и Морли о скорости света.Он состоит из пяти экспериментов, каждый из которых состоит из 20 последовательных запусков.

Статистический процесс

При применении статистики к научным, производственным или социальным проблемам необходимо начинать с исследуемой совокупности или процесса. Популяции могут быть разными, например, «все люди, живущие в стране» или «каждый атом, составляющий кристалл». Популяция также может состоять из наблюдений за процессом в разное время, при этом данные каждого наблюдения служат отдельным членом всей группы.Данные, собранные о такой «популяции», составляют так называемые временные ряды. Из практических соображений изучается выбранная подмножество населения, называемая выборкой, в отличие от сбора данных обо всей группе (операция, называемая переписями). После определения выборки, которая является репрезентативной для популяции, собираются данные для членов выборки в условиях наблюдений или экспериментов. Затем эти данные могут быть подвергнуты статистическому анализу, служащему двум связанным целям: описание и вывод.

Описательная статистика суммирует данные о населении, описывая то, что наблюдалось в выборке, численно или графически. Числовые дескрипторы включают среднее и стандартное отклонение для непрерывных типов данных (например, высоты или веса), тогда как частота и процент более полезны с точки зрения описания категориальных данных (например, гонки). В статистике вывода используются закономерности в выборке данных, чтобы сделать выводы о представленной совокупности с учетом случайности. Эти выводы могут принимать форму: ответа на вопросы да / нет о данных (, проверка гипотез, ), оценки числовых характеристик данных ( оценка, ), описания ассоциаций в данных (, корреляция, ) и моделирования отношений в пределах данные (например, с использованием регрессии анализа ).Вывод может распространяться на прогнозирование, предсказание и оценку ненаблюдаемых значений в исследуемой популяции или связанных с ней. Он может включать экстраполяцию и интерполяцию временных рядов или пространственных данных, а также может включать интеллектуальный анализ данных.

Статистический анализ

Статистический анализ набора данных часто показывает, что две переменные рассматриваемой совокупности имеют тенденцию изменяться вместе, как если бы они были связаны. Например, исследование годового дохода, которое также учитывает возраст смерти, может обнаружить, что бедные люди, как правило, живут короче, чем богатые люди.Считается, что две переменные коррелированы; однако они могут быть или не быть причиной друг друга. Корреляция может быть вызвана третьим, ранее не рассматривавшимся явлением, называемым смешивающей переменной. По этой причине невозможно сразу сделать вывод о существовании причинно-следственной связи между двумя переменными.

Чтобы использовать выборку в качестве ориентира для всей генеральной совокупности, важно, чтобы она действительно отражала генеральную совокупность. Репрезентативная выборка гарантирует, что выводы и заключения могут безопасно распространяться от выборки на генеральную совокупность.Основная проблема заключается в том, чтобы определить, насколько действительно репрезентативна выбранная выборка. Статистика предлагает методы для оценки и корректировки любых случайных тенденций в процедурах выборки и сбора данных. Существуют также методы экспериментального планирования экспериментов, которые могут уменьшить эти проблемы в начале исследования, усиливая его способность распознавать истину о населении. Случайность изучается с помощью математической дисциплины теории вероятностей. Вероятность используется в «математической статистике» (альтернативно, «статистической теории») для изучения выборочных распределений выборочной статистики и, в более общем смысле, свойств статистических процедур.Использование любого статистического метода допустимо, если рассматриваемая система или совокупность удовлетворяет допущениям метода.

Основы статистики

При применении статистики к научной, промышленной или социальной проблеме необходимо начинать с населения или процесса, который необходимо изучить.

Цели обучения

Напомним, что в области статистики используются выборки, чтобы делать выводы о популяциях и описывать, как переменные соотносятся друг с другом.

Ключевые выводы

Ключевые моменты

Из практических соображений изучается выбранная подмножество совокупности, называемая выборкой, в отличие от сбора данных обо всей группе (операция, называемая переписями).
Описательная статистика суммирует данные о населении, описывая то, что наблюдалось в выборке, численно или графически.
Статистика вывода использует шаблоны в выборочных данных, чтобы делать выводы о представленной совокупности с учетом случайности.
Статистический анализ набора данных часто показывает, что две переменные (свойства) рассматриваемой совокупности имеют тенденцию изменяться вместе, как если бы они были связаны.
Чтобы использовать выборку в качестве ориентира для всей генеральной совокупности, важно, чтобы она действительно отражала генеральную совокупность.

Ключевые термины

переменная : величина, которая может принимать любое из набора значений
образец : подмножество совокупности, выбранной для измерения, наблюдения или опроса, чтобы предоставить статистическую информацию о совокупности
Население : группа единиц (людей, предметов или других единиц), зарегистрированных в ходе переписи или из которых составлена выборка

При применении статистики к научной, промышленной или социальной проблеме необходимо начинать с населения или процесса, который необходимо изучить.Популяции могут быть разными, например, «все люди, живущие в стране» или «каждый атом, составляющий кристалл». Популяция также может состоять из наблюдений за процессом в разное время, при этом данные каждого наблюдения служат отдельным членом всей группы. Данные, собранные о такой «популяции», составляют так называемые временные ряды.

Из практических соображений изучается выбранная подмножество населения, называемая выборкой, в отличие от сбора данных обо всей группе (операция, называемая переписями).После определения выборки, которая является репрезентативной для популяции, собираются данные для членов выборки в условиях наблюдений или экспериментов. Затем эти данные могут быть подвергнуты статистическому анализу, служащему двум связанным целям: описание и вывод.

Описательная статистика суммирует данные о населении, описывая то, что наблюдалось в выборке, численно или графически. Числовые дескрипторы включают среднее и стандартное отклонение для непрерывных типов данных (например, высоты или веса), тогда как частота и проценты более полезны с точки зрения описания категориальных данных (например, расы).
Статистика вывода использует шаблоны в выборочных данных, чтобы делать выводы о представленной совокупности с учетом случайности. Эти выводы могут принимать форму: ответа на вопросы да / нет о данных (проверка гипотез), оценки числовых характеристик данных (оценка), описания ассоциаций в данных (корреляция) и моделирования взаимосвязей в данных (например, с использованием регрессионный анализ). Вывод может распространяться на прогнозирование, предсказание и оценку ненаблюдаемых значений в исследуемой популяции или связанных с ней.Он может включать экстраполяцию и интерполяцию временных рядов или пространственных данных, а также может включать интеллектуальный анализ данных.

Концепция корреляции заслуживает особого внимания из-за потенциальной путаницы, которую она может вызвать. Статистический анализ набора данных часто показывает, что две переменные (свойства) рассматриваемой совокупности имеют тенденцию изменяться вместе, как если бы они были связаны. Например, исследование годового дохода, которое также учитывает возраст смерти, может обнаружить, что бедные люди, как правило, живут короче, чем богатые люди.Считается, что две переменные коррелированы; однако они могут быть или не быть причиной друг друга. Явления корреляции могут быть вызваны третьим, ранее не рассмотренным явлением, называемым смешивающей переменной. По этой причине невозможно сразу сделать вывод о существовании причинно-следственной связи между двумя переменными.

Случайность изучается с помощью математической дисциплины теории вероятностей.Вероятность используется в «математической статистике» (альтернативно, «статистической теории») для изучения выборочных распределений выборочной статистики и, в более общем смысле, свойств статистических процедур. Использование любого статистического метода допустимо, если рассматриваемая система или совокупность удовлетворяет допущениям метода.

Критическое мышление

Важнейший навык критического мышления будет иметь большое значение для развития статистической грамотности.

Цели обучения

Объясните роль, которую процесс критического мышления играет в статистической грамотности.

Ключевые выводы

Ключевые моменты

Статистические данные могут быть использованы для искажения данных, которые могут показаться достоверными.
Статистическая грамотность необходима для понимания того, что делает опрос заслуживающим доверия, и для правильного взвешивания результатов и выводов опроса.
Критическое мышление — это способ решить, всегда ли утверждение верно, иногда верно, частично верно или ложно.
Список основных навыков критического мышления включает наблюдение, интерпретацию, анализ, умозаключение, оценку, объяснение и мета-познание.

Ключевые термины

статистическая грамотность : способность понимать статистику, необходимую гражданам для понимания материалов, представленных в таких публикациях, как газеты, телевидение и Интернет
критическое мышление : применение логических принципов, строгих стандартов доказательств и тщательного обоснования при анализе и обсуждении утверждений, убеждений и проблем

Каждый день люди завалены статистической информацией из рекламных объявлений («4 из 5 стоматологов рекомендуют»), новостей («опросы общественного мнения показывают, что действующий президент опережает на четыре пункта») и даже из общих разговоров («половину времени я не делаю» я не знаю, о чем ты говоришь »).Эксперты и защитники часто используют числовые утверждения для подкрепления своих аргументов, а статистическая грамотность — необходимый навык, помогающий решить, что имеют в виду эксперты, а каким сторонникам верить. Это важно, потому что статистика может быть использована для искажения данных, которые могут показаться достоверными. Целью статистической грамотности является улучшение понимания общественностью чисел и цифр.

Например, новостные организации часто цитируют результаты опросов общественного мнения, но качество таких опросов значительно различается.Некоторое понимание статистической техники выборки необходимо, чтобы правильно интерпретировать результаты опроса. Размеры выборки могут быть слишком малы, чтобы делать значимые выводы, и выборки могут быть предвзятыми. Формулировка вопроса опроса может вносить предвзятость и, таким образом, может даже использоваться намеренно для получения предвзятого результата. В хороших опросах используются объективные методы, при этом много времени и усилий тратится на разработку вопросов и стратегии опроса. Статистическая грамотность необходима для понимания того, что делает опрос заслуживающим доверия, и для правильного взвешивания результатов и выводов опроса.

Критическое мышление

Важнейший навык критического мышления будет иметь большое значение для развития статистической грамотности. Критическое мышление — это способ решить, всегда ли утверждение верно, иногда верно, частично верно или ложно. Список основных навыков критического мышления включает наблюдение, интерпретацию, анализ, умозаключение, оценку, объяснение и мета-познание. Существует разумный уровень консенсуса в отношении того, что отдельный человек или группа, занимающиеся сильным критическим мышлением, должным образом учитывают, чтобы установить:

Доказательства путем наблюдения,
Контекстные навыки,
Соответствующие критерии для вынесения верного суждения,
Применимые методы или приемы для формирования судебного решения, и
Применимые теоретические конструкции для понимания проблемы и рассматриваемого вопроса.

Критическое мышление требует способности:

Распознавать проблемы, чтобы найти действенные средства решения этих проблем,
Понимать важность расстановки приоритетов и порядка приоритета в решении проблем,
Сбор и обработка соответствующей (актуальной) информации,
Признать неустановленные допущения и ценности,
Понимать и использовать язык с точностью, ясностью и проницательностью,
Интерпретация данных для оценки доказательств и оценки аргументов,
Признать наличие (или отсутствие) логических отношений между предложениями,
Делать обоснованные выводы и обобщения,
Проверим выводы и обобщения, к которым пришли,
реконструировать свои модели убеждений на основе более широкого опыта, и
Выносите точные суждения о конкретных вещах и качествах повседневной жизни.

Критическое мышление : Критическое мышление является неотъемлемой частью анализа данных и статистической грамотности.

Экспериментальный дизайн

Экспериментальный план — это план исследований, в которых присутствуют вариации, которые могут или не могут находиться под полным контролем экспериментатора.

Цели обучения

Опишите методологию планирования экспериментов с точки зрения сравнения, рандомизации, репликации, блокировки, ортогональности и факторных экспериментов

Ключевые выводы

Ключевые моменты

Экспериментатора часто интересует влияние некоторого процесса или вмешательства («лечение») на некоторые объекты («экспериментальные единицы»), которыми могут быть люди, части людей, группы людей, растения, животные и т. Д. .
Методология планирования экспериментов включает сравнение, рандомизацию, репликацию, блокировку, ортогональность и факторные соображения.
Лучше всего, чтобы процесс находился под разумным статистическим контролем до проведения запланированных экспериментов.
Одним из наиболее важных требований к плану экспериментального исследования является необходимость устранения эффектов ложных, промежуточных и предшествующих переменных.

Ключевые термины

зависимая переменная : в уравнении переменная, значение которой зависит от одной или нескольких переменных в уравнении
эксперимент : Тест в контролируемых условиях, проводимый либо для демонстрации известной истины, либо для проверки достоверности гипотезы, либо для определения эффективности чего-то ранее не опробованного.
независимая переменная : в уравнении любая переменная, значение которой не зависит от других переменных в уравнении

В общем случае план экспериментов или экспериментальный план — это план любых упражнений по сбору информации, в которых присутствуют вариации, независимо от того, находятся ли они под полным контролем экспериментатора или без него. Формально запланированные эксперименты часто используются при оценке физических объектов, химических составов, структур, компонентов и материалов.При планировании экспериментов экспериментатора часто интересует влияние некоторого процесса или вмешательства («лечение») на некоторые объекты («экспериментальные единицы»), которыми могут быть люди, части людей, группы людей, растения. , животных и т. д. Планирование экспериментов, таким образом, является дисциплиной, которая имеет очень широкое применение во всех естественных, социальных и технических науках.

Методология планирования экспериментов была предложена Рональдом А. Фишером в его новаторских книгах Организация полевых экспериментов (1926) и Планирование экспериментов (1935).Эти методы широко применяются в физических и социальных науках.

Старомодная шкала : Шкала символизирует методологию экспериментального дизайна, которая включает сравнение, воспроизведение и факторные соображения.

Сравнение: в некоторых областях исследований невозможно провести независимые измерения в соответствии с прослеживаемым стандартом. Сравнения между видами лечения гораздо более ценны и обычно предпочтительнее. Часто сравнивают с научным контролем или традиционным лечением, которое действует как исходный.
Рандомизация: Случайное распределение — это процесс случайного распределения людей по группам или по разным группам в эксперименте. Случайное распределение людей по группам (или условиям внутри группы) отличает строгий, «истинный» эксперимент от адекватного, но менее чем строгого «квазиэксперимента». Случайный выбор не означает случайный выбор, и следует проявлять особую осторожность при использовании соответствующих случайных методов.
Репликация: Измерения обычно подвержены вариациям и неточностям.Измерения повторяются, и полные эксперименты воспроизводятся, чтобы помочь выявить источники отклонений, лучше оценить истинные эффекты лечения, еще больше повысить надежность и достоверность эксперимента и добавить к существующим знаниям по теме.
Блокирование: Блокирование — это объединение экспериментальных единиц в группы (блоки), состоящие из единиц, похожих друг на друга. Блокирование уменьшает известные, но не относящиеся к делу источники вариации между единицами и, таким образом, позволяет повысить точность оценки источника исследуемой вариации.
Ортогональность: Ортогональность касается форм сравнения (контрастов), которые могут быть законно и эффективно выполнены. Контрасты могут быть представлены векторами, а наборы ортогональных контрастов некоррелированы и независимо распределяются, если данные нормальные. Из-за этой независимости каждое ортогональное лечение предоставляет разную информацию другим. Если есть [латекс] \ text {T} [/ latex] обработки и [латекс] \ text {T} -1 [/ latex] ортогональные контрасты, вся информация, которая может быть получена из эксперимента, может быть получена из набора контрасты.
Факторные эксперименты: Использование факторных экспериментов вместо метода однофакторных экспериментов. Они эффективны при оценке эффектов и возможных взаимодействий нескольких факторов (независимых переменных). Анализ плана эксперимента построен на основе дисперсионного анализа, набора моделей, которые разделяют наблюдаемую дисперсию на компоненты, в соответствии с какими факторами эксперимент должен оценивать или проверять.

Лучше всего, чтобы процесс находился под разумным статистическим контролем до проведения запланированных экспериментов.Когда это невозможно, правильная блокировка, репликация и рандомизация позволяют тщательно проводить запланированные эксперименты. Чтобы контролировать мешающие переменные, исследователи вводят контрольные проверки в качестве дополнительных мер. Исследователи должны гарантировать, что измеряемые неконтролируемые влияния (например, восприятие достоверности источника) не искажают результаты исследования.

Одним из наиболее важных требований к плану экспериментального исследования является необходимость устранения эффектов ложных, промежуточных и предшествующих переменных.В самой базовой модели причина ([latex] \ text {X} [/ latex]) приводит к следствию ([latex] \ text {Y} [/ latex]). Но может быть третья переменная ([latex] \ text {Z} [/ latex]), которая влияет на ([latex] \ text {Y} [/ latex]) и [latex] \ text {X} [/ latex ] может быть вовсе не истинной причиной. [latex] \ text {Z} [/ latex] считается ложной переменной, и ее необходимо контролировать. То же самое верно для промежуточных переменных (переменная между предполагаемой причиной ([latex] \ text {X} [/ latex]) и следствием ([latex] \ text {Y} [/ latex])) и предшествующими переменные (переменная, предшествующая предполагаемой причине ([latex] \ text {X} [/ latex]), которая является истинной причиной).В большинстве проектов одновременно обрабатывается только одна из этих причин.

Случайные выборки

Беспристрастный случайный отбор людей важен для того, чтобы в конечном итоге выборка представляла совокупность.

Цели обучения

Объясните, как простая случайная выборка приводит к тому, что каждый объект имеет одинаковую возможность быть выбранным.

Ключевые выводы

Ключевые моменты

Простая случайная выборка просто позволяет сделать на основе выборки внешние достоверные выводы обо всей генеральной совокупности.
Преимущества случайной выборки заключаются в том, что она свободна от ошибок классификации и требует минимального предварительного знания генеральной совокупности, помимо основы.
Простая случайная выборка лучше всего подходит для ситуаций, когда не так много информации о генеральной совокупности и сбор данных может быть эффективно проведен по случайно распределенным элементам, или когда стоимость выборки достаточно мала, чтобы эффективность была менее важна, чем простота.

Ключевые термины

Население : группа единиц (людей, предметов или других предметов), учтенных в ходе переписи или из которых составлена выборка
случайная выборка : случайная выборка из исследуемой совокупности

Выборка связана с отбором подмножества людей из статистической совокупности для оценки характеристик всей совокупности.Два преимущества выборки заключаются в том, что ее стоимость ниже, а сбор данных происходит быстрее, чем измерение всей генеральной совокупности.

Случайная выборка : Типы MIME случайной выборки дополнительных материалов из подмножества открытого доступа в PubMed Central по состоянию на 23 октября 2012 г. Цветовой код означает, что тип MIME дополнительных файлов указан правильно (зеленый) или неправильно (красный) в XML в PubMed Central.

Каждое наблюдение измеряет одно или несколько свойств (таких как вес, расположение, цвет) наблюдаемых тел, выделенных как независимые объекты или индивидуумы.При выборке для обследования к данным могут применяться веса для корректировки плана выборки, особенно стратифицированной выборки (блокирование). На практике используются результаты теории вероятностей и статистической теории. В деловых и медицинских исследованиях выборка широко используется для сбора информации о населении.

Простая случайная выборка — это подмножество людей, выбранных из более крупного набора (совокупности). Каждый человек выбирается случайным образом и полностью случайно, так что каждый человек имеет одинаковую вероятность быть выбранным на любом этапе в процессе выборки, и каждое подмножество людей [latex] \ text {k} [/ latex] имеет одинаковую вероятность выбирается для образца, как и любое другое подмножество людей [latex] \ text {k} [/ latex].Простая случайная выборка — это беспристрастный метод опроса.

Простая случайная выборка — это базовый тип выборки, поскольку она может быть компонентом других более сложных методов выборки. Принцип простой случайной выборки заключается в том, что каждый объект имеет одинаковую возможность выбора. Например, студенты колледжа [latex] \ text {N} [/ latex] хотят получить билет на баскетбольный матч, но им не хватает билетов ([latex] \ text {X} [/ latex]), поэтому они решают найти справедливый способ узнать, кто уйдет.Затем каждому дается число (от 0 до [latex] \ text {N} -1 [/ latex]), и генерируются случайные числа. Первые числа [latex] \ text {X} [/ latex] будут счастливыми обладателями билетов.

В небольших популяциях и часто в больших такая выборка обычно проводится «без замены» (т. Е. Сознательно избегают выбора любого члена популяции более одного раза). Хотя вместо этого может быть проведена простая случайная выборка с заменой, она встречается реже и обычно описывается более полно как простая случайная выборка с заменой.Отбор проб без замены больше не является независимым, но все же можно заменить. Следовательно, многие результаты остаются в силе. Кроме того, для небольшой выборки из большой совокупности выборка без замены примерно такая же, как выборка с заменой, поскольку шансы выбрать одного и того же человека дважды невелики.

Беспристрастный случайный отбор людей важен для того, чтобы в конечном итоге выборка представляла совокупность. Однако это не гарантирует, что конкретная выборка является идеальным представлением генеральной совокупности.Простая случайная выборка просто позволяет на основе выборки сделать внешне достоверные выводы обо всей генеральной совокупности.

По сути, простая случайная выборка — это самый простой из методов вероятностной выборки. Для этого требуется полная основа выборки, которую может быть невозможно или невозможно построить для больших популяций. Даже при наличии полной совокупности более эффективные подходы могут быть возможны, если доступна другая полезная информация о единицах в совокупности.

Преимущества в том, что он не содержит ошибок классификации и требует минимальных предварительных знаний о генеральной совокупности, кроме совокупности. Его простота также позволяет относительно легко интерпретировать данные, собранные с помощью SRS. По этим причинам простая случайная выборка лучше всего подходит для ситуаций, когда не так много информации о совокупности и сбор данных может быть эффективно проведен по случайно распределенным элементам, или когда стоимость выборки достаточно мала, чтобы эффективность была менее важна, чем простота.Если эти условия не верны, лучшим выбором может быть стратифицированная выборка или кластерная выборка.

ViSta: Система визуальной статистики

Статистика, наука и наблюдения

Наука
Наука основана на эмпирическом методе получения наблюдения — для систематического получения информации.Он состоит из методов проведения наблюдений.
Наблюдения
Наблюдения — это основной эмпирический «материал» науки.
Статистика
Статистика — это набор методов и правил для организации, обобщение и интерпретация информации.
Методы и правила позволяют научным исследователям описывать и анализировать сделанные ими наблюдения.Статистические методы — инструменты науки.
Наука состоит из методов проведения наблюдений;
Статистика состоит из методов описания и анализа наблюдения.
Вот некоторые из «наблюдений», которые мы собрали в опрос, который мы провели в первый день класс в 1997 и 1998 гг.
Популяции и выборки
Население
Популяция — это совокупность всех представляющих интерес особей. в конкретном исследовании.Мы также будем ссылаться на популяции из баллов .
Образцы
Выборка — это набор лиц, выбранных из совокупности, обычно предназначены для представления населения в исследовании. Мы также будем ссылаться на образцы баллов .
Данные, которые мы собрали в классе, представляют собой «образец» оценок. получены с выборкой лиц.Население мы отобрали студентов из числа студентов UNC.
Параметры
A P arameter — значение, обычно числовое. значение, описывающее опуляцию P . A P араметр может быть получено из одного измерения, или это может быть получено на основе набора измерений из опуляции P .
Статистика
A S tatistic — это значение, обычно числовое. значение, которое описывает достаточно S . A S татистический может быть получено из одного измерения, или это может быть полученный на основе набора измерений от амплитуда S .
Вот некоторая «статистика», вычисленная по нашей выборке. данных:
Данные
Данные (множественное число) — это измерения или наблюдения.Данные set — это набор измерений или наблюдений. Данные (единичное число) — это единичное измерение или наблюдение. и обычно называется значением данных, оценкой или необработанным счет.
Описательная статистика
Описательная статистика — это используемые статистические процедуры. обобщать, систематизировать и упрощать данные.Это также отрасль статистической деятельности, ориентированная на использование такие процедуры. Этим процедурам посвящены главы С 1 по 5.
Статистическая визуализация
Недавно разработанные вычислительные статистические процедуры используется для визуального обобщения, систематизации и упрощения данных. Используемая нами статистическая система называется ViSta для «Визуальная статистика», потому что она включает статистическую визуализацию.
Статистическая визуализация наших данных показана ниже. Он показывает связь между средним баллом успеваемости и удовлетворенностью. с опытом UNC. Связано более высокое удовлетворение с более высоким средним баллом.
Исследовательская статистика
Процесс исследования данных с помощью описательных и методы визуализации, чтобы «увидеть, что, кажется, говорят данные».Раздел статистики, который фокусируется на том, «что посмотреть, данные, кажется, говорят «(Tukey, 19 ??).
Выводная статистика
Выводная статистика состоит из методов, которые позволяют изучать образцы, а затем делать обобщения о популяции, из которых были отобраны образцы. Это также отрасль статистической деятельности, ориентированная на об использовании таких процедур.Эти процедуры являются В центре внимания глав с 8 до остальной части текста. Основа для статистических выводов заложена в главах 6 и 7.
Ошибка выборки
Ошибка выборки — это несоответствие или величина ошибки, который существует между выборочной статистикой и соответствующим параметр населения.
Научный метод и план экспериментов
Наука пытается обнаружить порядок во Вселенной — обнаружить закономерность изменений. Что-то, что может измениться называется переменной.
Переменные
Переменная — это характеристика или условие, которое изменяется или имеет разные значения для разных людей.В данные, которые мы собрали, переменные включают «Пол», «Возраст» и др.
Константа — характеристика или условие это не меняется и одинаково для каждого человека.
Корреляционный метод
Научный метод, в котором две (или более) переменные наблюдаются без манипуляций (т.е., как они существуют естественно), чтобы увидеть, есть ли какая-либо связь между их.
Корреляционный метод не может установить причинно-следственную связь: Корреляция — это не причинно-следственная связь!
Собранные нами данные являются примером корреляционной метод. Можно сказать, что «Более высокое удовлетворение связано с с более высоким средним баллом «, но нельзя сказать, что» более высокий средний балл вызывает большее удовлетворение »(или наоборот).
Экспериментальный метод
Научный метод, может установить причинно-следственную связь связь между двумя (или более) переменными. Некоторые важные точки:
Исследователь манипулирует одной переменной и наблюдает, что происходит с другим. Больше, чем один переменной можно манипулировать или наблюдать.
Чтобы правильно установить причинно-следственную связь, исследователь должен осуществлять некоторый контроль над экспериментальным ситуация, чтобы гарантировать, что некоторые другие переменные не влиять на наблюдаемые отношения.
Случайное присвоение можно использовать для устранения влияние других переменных на результаты.
Условия эксперимента должны быть на идентичны , кроме различий в значениях манипулируемых Переменная.
Независимая переменная (также называемая предиктором переменная)
Переменная, которой манипулирует исследователь.
Зависимая переменная (также называемая ответом переменная)
Переменная, наблюдаемая исследователем для изменений, чтобы получить доступ к эффекту лечения.(Лечение — это манипуляции с предсказателем Переменная).
Смешивающая переменная
Неконтролируемая переменная, которая непреднамеренно разрешено систематически варьироваться с независимыми Переменная. Смущает результаты (плохие, плохие, плохие!).
Контрольная группа
Это условие независимой переменной что не проходит экспериментальное лечение .Обычно контрольная группа либо не получает лечения. или лечение плацебо.
Опытная группа
Это условие независимой переменной что действительно лечится экспериментально. Может быть несколько экспериментальных групп.
Квазиэкспериментальный метод
Исследует различия между ранее существовавшими группами предметы (например, мужчины vs.женщины) или различия между группы оценок, полученных в разное время (до и после лечения).
Гипотезы
Гипотеза — это предсказание результата эксперимент. В экспериментальных исследованиях гипотеза делает предсказание о том, как манипулирование независимым (предиктор) переменная повлияет на зависимую (ответ) Переменная.
Измерение
Данные — это измерения наблюдений, которые включают категоризацию, заказывая или используя номер для обозначения суммы. Несколько уровней измерения задействованы. Они, в свою очередь, определяют, что статистику можно вычислить. Измерения также могут быть дискретными. или непрерывный.
Шкалы (уровни) измерения
Номинал
Номинальный уровень измерения меток наблюдений так что они попадают в разные категории.Футбол номера Джерси и домашние адреса являются общими Примеры.
В ViSta номинальные переменные называются «Категория». переменные.
Порядковый номер
Порядковый уровень измерения состоит из категорий которые упорядочены в последовательности. Порядок отделки в раса — частый пример.
В ViSta порядковые переменные называются «Порядковые». переменные.
Интервал
Интервальный уровень измерения состоит из заказанных категории, где все категории являются интервалами точно такого же размера. Типичный пример — температура. Здесь равные разности между числами отражают равные различия в величине наблюдаемой переменной.
Соотношение
Уровень измерения — интервальная шкала с абсолютным нулем. Длина и вес обычные Примеры. Здесь соотношение чисел отражает отношения переменных величина.
В ViSta интервальные и относительные переменные называются «Числовые» переменные.
Дискретные и непрерывные переменные
Дискретный
Дискретная переменная имеет отдельные неделимые категории.Между двумя соседними категориями не может существовать никаких значений.
Непрерывный
Непрерывная переменная имеет бесконечное число возможных значения, попадающие между любыми двумя наблюдаемыми значениями.
Математическая нотация
В статистических расчетах вам постоянно будут требоваться , чтобы добавить набор значений, чтобы найти конкретную сумму.Мы используем алгебраические выражения для представления добавляемых значений. Например
X означает «Оценка переменной.
Например, X = [1 2 3]» относится к переменной с тремя наблюдения, которые являются 1, 2 и 3. «
Мы будем использовать греческую букву Sigma для обозначения суммирования. процесс. Таким образом, мы пишем

Обратите внимание, что
Все вычисления в скобках выполняются в первую очередь.
Возведение в квадрат, умножение и деление выполняются вторым, и заполнять в порядке слева направо.
Сложение и вычитание (включая суммирование) третье, и заполнять в порядке слева направо.
Следующий термин, который называется «сумма в квадрате» работает как показано:
Из-за порядка операций следующий срок, которая называется «сумма квадратов» , работает следующим образом:
Рассмотрим, как работает следующее уравнение суммирования:
С другой стороны, следующее уравнение суммирования работает иначе:

Наконец, рассмотрим, как работает это последнее уравнение суммирования:

Один образец T-теста — статистические решения

Уровень измерения

Для одного образца t -тест требует, чтобы данные образца были числовыми и непрерывными, поскольку он основан на нормальном распределении.Непрерывные данные могут принимать любое значение в пределах диапазона (доход, рост, вес и т. Д.). Противоположностью непрерывным данным являются дискретные данные, которые могут принимать только несколько значений (низкие, средние, высокие и т. Д.). Иногда дискретные данные могут использоваться для аппроксимации непрерывной шкалы, например, шкалы типа Лайкерта.

Независимость

Независимость наблюдений обычно не поддается проверке, но ее можно разумно предположить, если процесс сбора данных был случайным без замены. В нашем примере мы хотели бы выбрать портативные компьютеры случайным образом, по сравнению с использованием любого систематического шаблона.Это гарантирует минимальный риск сбора смещенной выборки, которая приведет к неточным результатам.

Нормальность

Для проверки предположения о нормальности доступно множество методов, но самый простой — это проверить данные визуально с помощью гистограммы или диаграммы рассеяния Q-Q. Реальные данные почти никогда не бывают совершенно нормальными, поэтому это предположение можно считать разумно выполненным, если форма выглядит приблизительно симметричной и колоколообразной. Данные на приведенном ниже примере распределены приблизительно нормально.

Рисунок 1. Гистограмма приблизительно нормально распределенной переменной.

Выбросы

Выброс — это значение данных, которое слишком велико, чтобы относиться к рассматриваемому распределению. Предположим в нашем примере, что на сборочной машине закончился конкретный компонент, в результате чего ноутбук был собран с гораздо меньшим весом. Это состояние выходит за рамки нашего интересующего вопроса, и поэтому мы можем удалить это наблюдение до проведения анализа.Однако только потому, что значение является экстремальным, это не делает его выбросом. Предположим, что наша машина для сборки ноутбуков иногда производит ноутбуки, которые весят значительно больше или меньше пяти фунтов, что является нашим целевым значением. В этом случае эти экстремальные значения абсолютно необходимы для задаваемого нами вопроса, и их не следует удалять. Коробчатые диаграммы полезны для визуализации изменчивости в выборке, а также для обнаружения любых выбросов. Коробчатая диаграмма слева показывает образец без выбросов. График справа показывает образец с одним выбросом.{th} \) наблюдение в \ (Y \)

\ (n \ = \ \) Объем выборки

\ (m_0 \ = \ \) Предполагаемое значение

\ (\ overline {y} \ = \ \) Выборочное среднее

\ (\ hat {\ sigma} \ = \ \) Стандартное отклонение выборки

\ (T \ = \) Критическое значение t -распределения с (\ (n \ — \ 1 \)) степенями свободы

\ (t \ = \ \) t -статистика ( t -тестовая статистика) для одного образца t -тест

\ (p \ = \ \) \ (p \) — значение (значение вероятности) для статистики t .2} {n \ — \ 1}} \)

3. Рассчитайте статистику теста.

\ (t \ = \ \ frac {\ overline {y} \ — \ m_0} {\ hat {\ sigma} / \ sqrt {n}} \)

4. Рассчитайте вероятность наблюдения тестовой статистики при нулевой гипотезе. Это значение получается путем сравнения t с t -распределением с (\ (n \ — \ 1 \)) степенями свободы. Это можно сделать, просмотрев значение в таблице, например, во многих учебниках по статистике, или с помощью статистического программного обеспечения для получения более точных результатов.

\ (p \ = \ 2 \ \ cdot \ Pr (T \> \ | t |) \) (двусторонний)

\ (p \ = \ Pr (T \> \ t) \) (верхний хвост)

\ (p \ = \ Pr (T \ <\ t) \) (нижний хвост)

После проверки предположений и завершения расчетов остается только определить, предоставляют ли результаты достаточные доказательства для отклонения нулевой гипотезы в пользу альтернативной гипотезы.

Существует два типа значимости, которые следует учитывать при интерпретации результатов теста с одним образцом t : статистическая значимость и практическая значимость.

Статистическая значимость

Статистическая значимость определяется по значению p . Значение p дает вероятность наблюдения результатов теста при нулевой гипотезе. Чем ниже значение p , тем ниже вероятность получения результата, подобного тому, который наблюдался, если нулевая гипотеза верна. Таким образом, низкое значение p указывает на снижение поддержки нулевой гипотезы. Однако возможность того, что нулевая гипотеза верна и что мы просто получили очень редкий результат, никогда не может быть полностью исключена.Значение отсечения для определения статистической значимости в конечном итоге определяется исследователем, но обычно выбирается значение 0,05 или меньше. Это соответствует 5% (или меньше) вероятности получения результата, подобного тому, который наблюдался, если бы нулевая гипотеза была верна.

Практическое значение

Практическое значение зависит от предмета. В общем, результат практически значим, если размер эффекта достаточно велик (или мал), чтобы иметь отношение к изучаемым вопросам исследования.Нередко, особенно при больших размерах выборки, наблюдается статистически значимый, но не практически значимый результат. Возвращаясь к примеру с весами портативных компьютеров, средняя разница в 0,002 фунта может быть статистически значимой. Однако такая небольшая разница вряд ли будет представлять интерес. В большинстве случаев для значимых выводов требуется как практическая, так и статистическая значимость.

Statistics Solutions может помочь с количественным анализом, помогая разработать методологию и разделы результатов. Услуги, которые мы предлагаем, включают:

План анализа данных

Измените свои исследовательские вопросы и нулевые / альтернативные гипотезы

Напишите план анализа данных; указать конкретную статистику для ответа на вопросы исследования, допущения статистики и обосновать, почему они являются подходящей статистикой; предоставить ссылки

Обоснуйте размер вашей выборки / анализ мощности, предоставьте ссылки

Объясните вам свой план анализа данных, чтобы вы чувствовали себя комфортно и уверенно.

Два часа дополнительной поддержки у вашего статистика

Раздел количественных результатов (Описательная статистика, двумерный и многомерный анализ, моделирование структурных уравнений, анализ траектории, HLM, кластерный анализ)

Чистый и кодовый набор данных

Проведение описательной статистики (т.е., среднее значение, стандартное отклонение, частота и процент, в зависимости от случая)

Проведите анализ для изучения каждого из вопросов вашего исследования

Результаты повторной записи

Предоставьте таблицы и рисунки APA 6 ^th edition

Объяснение выводов по главе 4

Постоянная поддержка всей статистики по главам результатов

Пожалуйста, позвоните по номеру 727-442-4290, чтобы запросить расценки на основе специфики вашего исследования, расписания с использованием календаря на его странице или по электронной почте [электронная почта защищена]

6.5 Наблюдательные исследования — методы исследования в психологии

Цели обучения

Перечислите различные типы методов наблюдательного исследования и проведите различие между ними
Опишите сильные и слабые стороны каждого метода наблюдательного исследования.

Что такое наблюдательные исследования?

Термин обсервационное исследование используется для обозначения нескольких различных типов неэкспериментальных исследований, в которых поведение систематически наблюдается и регистрируется.Цель наблюдательного исследования — описать переменную или набор переменных. В более общем плане цель состоит в том, чтобы получить снимок конкретных характеристик человека, группы или окружения. Как описано ранее, наблюдательные исследования не являются экспериментальными, потому что ничем не манипулируют и не контролируют, и поэтому мы не можем прийти к причинным выводам, используя этот подход. Данные, которые собираются в ходе наблюдательных исследований, часто носят качественный характер, но они также могут быть количественными или и тем, и другим (смешанные методы).Существует несколько различных типов планов наблюдательных исследований, которые будут описаны ниже.

Натуралистическое наблюдение

Натуралистическое наблюдение — это метод наблюдения, который включает наблюдение за поведением людей в среде, в которой оно обычно происходит. Таким образом, натуралистическое наблюдение — это вид полевых исследований (в отличие от лабораторных исследований). Известное исследование шимпанзе Джейн Гудолл — классический пример натуралистического наблюдения.Доктор Гудолл провел три десятилетия, наблюдая за шимпанзе в их естественной среде обитания в Восточной Африке. Она изучила такие вещи, как социальная структура шимпанзе, модели спаривания, гендерные роли, структура семьи и забота о потомстве, наблюдая за ними в дикой природе. Однако натуралистическое наблюдение могло бы проще включать наблюдение за покупателями в продуктовом магазине, за детьми на школьной площадке или за психиатрическими стационарными пациентами в их палатах. Исследователи, занимающиеся натуралистическим наблюдением, обычно проводят свои наблюдения максимально ненавязчиво, чтобы участники не знали, что их изучают.Такой подход называется замаскированным натуралистическим наблюдением . С этической точки зрения этот метод считается приемлемым, если участники остаются анонимными, а поведение происходит в общественных местах, где люди обычно не ожидают конфиденциальности. Например, покупатели продуктовых магазинов, складывающие товары в тележки для покупок, ведут себя публично, что легко заметить работникам магазина и другим покупателям. По этой причине большинство исследователей сочли бы этически приемлемым наблюдение за ними для исследования.С другой стороны, один из аргументов против этичности натуралистического наблюдения за «поведением в ванной», обсуждавшийся ранее в книге, заключается в том, что у людей есть разумные ожидания уединения даже в общественном туалете, и что это ожидание было нарушено.

В случаях, когда проведение замаскированного натуралистического наблюдения неэтично или нецелесообразно, исследователи могут провести неприкрытое натуралистическое наблюдение , когда участникам сообщают о присутствии исследователя и отслеживают их поведение.Тем не менее, одна проблема с нескрываемым натуралистическим наблюдением — это реактивность. Реактивность относится к тому, когда мера изменяет поведение участников. В случае неприкрытого натуралистического наблюдения проблема реактивности заключается в том, что, когда люди знают, что за ними наблюдают и изучают, они могут действовать иначе, чем обычно. Например, вы можете действовать по-другому в баре, если знаете, что кто-то наблюдает за вами и записывает ваше поведение, и это сделает исследование недействительным.Таким образом, замаскированное наблюдение менее реактивно и, следовательно, может иметь более высокую достоверность, потому что люди не знают, что за их поведением наблюдают и записывают. Однако теперь мы знаем, что люди часто привыкают к наблюдению и со временем начинают вести себя естественно в присутствии исследователя. Другими словами, со временем люди привыкают к наблюдению. Подумайте о реалити-шоу, таких как «Большой брат» или «Выживший», где за людьми постоянно наблюдают и записывают. Хотя поначалу они могут вести себя наилучшим образом, через довольно короткий промежуток времени они флиртуют, занимаются сексом, почти ничего не носят, кричат друг на друга, а временами ведут себя как полные дураки перед всей нацией.

Наблюдение за участниками

Другой подход к сбору данных при наблюдательных исследованиях — это включенное наблюдение. В участвующем наблюдении исследователи становятся активными участниками группы или ситуации, которую они изучают. Наблюдение с участием участников очень похоже на натуралистическое наблюдение, поскольку оно включает наблюдение за поведением людей в среде, в которой оно обычно происходит. Как и в случае с натуралистическим наблюдением, собираемые данные могут включать интервью (обычно неструктурированные), заметки, основанные на их наблюдениях и взаимодействиях, документы, фотографии и другие артефакты.Единственное различие между натуралистическим наблюдением и включенным наблюдением состоит в том, что исследователи, участвующие в наблюдении, становятся активными членами группы или ситуаций, которые они изучают. Основное обоснование включенного наблюдения состоит в том, что может существовать важная информация, которая доступна только или может быть интерпретирована только кем-то, кто является активным участником группы или ситуации. Подобно натуралистическому наблюдению, включенное наблюдение может быть скрытым или скрытым.В замаскированном включенном наблюдении исследователи притворяются членами социальной группы, которую они наблюдают, и скрывают свою истинную идентичность как исследователей. В отличие от открытого включенного наблюдения, исследователей становятся частью группы, которую они изучают, и раскрывают свою истинную личность в качестве исследователей исследуемой группе. И снова есть важные этические вопросы, которые следует учитывать при замаскированном включенном наблюдении. Во-первых, невозможно получить информированное согласие, а во-вторых, используется пассивный обман.Исследователь пассивно обманывает участников, намеренно утаивая информацию об их мотивах быть частью социальной группы, которую они изучают. Но иногда замаскированное участие — единственный способ получить доступ к защитной группе (например, к культу). Кроме того, замаскированное включенное наблюдение менее склонно к реактивности, чем открытое включенное наблюдение.

Исследование Розенхана (1973) опыта людей в психиатрическом отделении можно было бы рассматривать как замаскированное включенное наблюдение, поскольку Розенхан и его псевдопациенты были госпитализированы в психиатрические больницы под предлогом того, что они являются пациентами, чтобы они могли наблюдать за тем, как лечатся психиатрические пациенты. персонал.Персонал и другие пациенты не знали, что они на самом деле являются исследователями.

Еще один пример включенного наблюдения — это исследование социолога Эми Уилкинс (опубликовано в Social Psychology Quarterly ), посвященное университетской религиозной организации, в котором подчеркивается, насколько счастливы ее члены (Wilkins, 2008). Уилкинс провела 12 месяцев, посещая собрания группы и светские мероприятия и участвуя в них, и она взяла интервью у нескольких членов группы. В своем исследовании Уилкинс определила несколько способов, которыми группа «навязывала» счастье — например, постоянно говоря о счастье, препятствуя выражению отрицательных эмоций и используя счастье как способ отличить себя от других групп.

Одно из основных преимуществ включенного наблюдения состоит в том, что исследователь находится в гораздо лучшем положении для понимания точки зрения и опыта людей, которых они изучают, когда они не входят в социальную группу. Основным ограничением этого подхода является то, что простое присутствие наблюдателя может повлиять на поведение наблюдаемых людей. Хотя это также относится к натуралистическим наблюдениям, когда исследователи являются активными членами социальной группы, которую они изучают, возникают дополнительные опасения, что они могут изменить социальную динамику и / или повлиять на поведение людей, которых они изучают.Точно так же, если исследователь действует как участник-наблюдатель, могут возникнуть опасения по поводу предвзятости, возникающей в результате развития отношений с участниками. Конкретно исследователь может стать менее объективным, что приведет к большей предвзятости экспериментатора.

Структурированное наблюдение

Другой метод наблюдений — это структурированное наблюдение. Здесь исследователь проводит тщательные наблюдения за одним или несколькими конкретными формами поведения в конкретной обстановке, которая более структурирована, чем настройки, используемые при натуралистическом и включенном наблюдении.Часто условия, в которых проводятся наблюдения, не являются естественными, скорее исследователь может наблюдать за людьми в лабораторных условиях. В качестве альтернативы исследователь может наблюдать за людьми в естественной обстановке (например, в классе), которую они каким-то образом структурировали, например, представив некоторые конкретные задачи, в которых участники должны участвовать, или представив определенную социальную ситуацию или манипуляции. Структурированное наблюдение очень похоже на натуралистическое наблюдение и наблюдение с участием участников в том, что во всех случаях исследователи наблюдают естественное поведение, однако упор в структурированном наблюдении делается на сборе количественных, а не качественных данных.Исследователей, использующих этот подход, интересует ограниченный набор моделей поведения. Это позволяет им количественно оценить поведение, которое они наблюдают. Другими словами, структурированное наблюдение менее глобально, чем натуралистическое и включенное наблюдение, потому что исследователь, занимающийся структурированными наблюдениями, заинтересован в небольшом количестве конкретных форм поведения. Таким образом, вместо того, чтобы записывать все, что происходит, исследователь сосредотачивается только на очень специфических видах поведения, представляющих интерес.

Структурированное наблюдение очень похоже на натуралистическое и включенное наблюдение в том, что во всех случаях исследователи наблюдают естественное поведение, однако упор в структурированном наблюдении делается на сборе количественных, а не качественных данных.Исследователей, использующих этот подход, интересует ограниченный набор моделей поведения. Это позволяет им количественно оценить поведение, которое они наблюдают. Другими словами, структурированное наблюдение менее глобально, чем натуралистическое и включенное наблюдение, потому что исследователь, занимающийся структурированными наблюдениями, заинтересован в небольшом количестве конкретных форм поведения. Таким образом, вместо того, чтобы записывать все, что происходит, исследователь сосредотачивается только на очень специфических видах поведения, представляющих интерес.

Исследователи Роберт Левин и Ара Норензаян использовали структурированное наблюдение для изучения различий в «темпе жизни» в разных странах (Levine & Norenzayan, 1999).Одна из их мер заключалась в наблюдении за пешеходами в большом городе, чтобы узнать, сколько времени им нужно, чтобы пройти 60 футов. Они обнаружили, что люди в некоторых странах передвигались надежно быстрее, чем люди в других странах. Например, люди в Канаде и Швеции преодолели 60 футов в среднем за 13 секунд, а жители Бразилии и Румынии — за 17 секунд. Когда структурированное наблюдение происходит в сложном и даже хаотическом «реальном мире», важно учитывать вопросы о том, когда, где и при каких условиях будут проводиться наблюдения и за кем именно будут наблюдать.Левин и Норензаян описали процесс отбора проб следующим образом:

«Скорость ходьбы мужчин и женщин на расстоянии 60 футов была измерена как минимум в двух местах в основных центральных районах каждого города. Измерения проводились в основное рабочее время в ясные летние дни. Все места были плоскими, беспрепятственными, с широкими тротуарами и были достаточно малолюдными, чтобы пешеходы могли двигаться с потенциально максимальной скоростью. Для контроля эффектов общения использовались только пешеходы, идущие в одиночку.Время для детей, лиц с очевидными физическими недостатками и посетителей витрин не учитывалось. В большинстве городов были засчитаны тридцать пять мужчин и 35 женщин ». (стр.186). Таким образом, точное определение процесса выборки делает сбор данных управляемым для наблюдателей, а также обеспечивает некоторый контроль над важными посторонними переменными. Например, проводя свои наблюдения в ясные летние дни во всех странах, Левин и Норензаян контролировали влияние погоды на скорость ходьбы людей.В исследовании Левина и Норензаяна измерение было относительно простым. Они просто отмерили 60-футовое расстояние вдоль городского тротуара, а затем использовали секундомер, чтобы отследить время участников, когда они прошли это расстояние.

В качестве другого примера исследователи Роберт Краут и Роберт Джонстон хотели изучить реакцию боулеров на свои удары, как когда они смотрят на кегли, так и когда они поворачиваются к своим товарищам (Kraut & Johnston, 1979). Но какие «реакции» им следует наблюдать? Основываясь на предыдущих исследованиях и собственном пилотном тестировании, Краут и Джонстон составили список реакций, который включал «закрытая улыбка», «открытая улыбка», «смех», «нейтральное лицо», «взгляд вниз», «взгляд в сторону» и «Прикрытие лица» (закрытие лица руками).Наблюдатели запомнили этот список, а затем практиковались, кодируя реакции боулеров, которые были записаны на видео. Во время фактического исследования наблюдатели говорили в диктофон, описывая реакции, которые они наблюдали. Среди наиболее интересных результатов этого исследования было то, что боулеры редко улыбались, когда они все еще смотрели на кегли. Они с гораздо большей вероятностью улыбались после того, как повернулись к своим товарищам, предполагая, что улыбка — это не просто выражение счастья, но и форма социального общения.

Когда наблюдения требуют суждения со стороны наблюдателей — как в исследовании Краута и Джонстона — этот процесс часто описывается как код , кодирование . Кодирование обычно требует четкого определения набора целевого поведения. Затем наблюдатели классифицируют участников по отдельности с точки зрения того, к какому поведению они прибегали и сколько раз они проявляли каждое поведение. Наблюдатели могут даже записывать продолжительность каждого поведения. Целевое поведение должно быть определено таким образом, чтобы разные наблюдатели кодировали их одинаково.Эта трудность с кодированием является проблемой межэкспертной надежности, как упоминалось в главе 4. Ожидается, что исследователи продемонстрируют межэкспертную надежность своей процедуры кодирования, попросив нескольких оценщиков независимо кодировать одно и то же поведение, а затем продемонстрировав, что разные наблюдатели находятся в тесном согласии. Краут и Джонстон, например, записывали на видео часть реакций участников, и два наблюдателя независимо друг от друга кодировали их. Два наблюдателя показали, что они согласны с реакциями, которые проявлялись в 97% случаев, что свидетельствует о хорошей межэкспертной надежности.

Одно из основных преимуществ структурированного наблюдения состоит в том, что оно намного более эффективно, чем натуралистическое и включенное наблюдение. Поскольку исследователи сосредоточены на конкретном поведении, это сокращает время и расходы. Кроме того, нередко среда структурирована таким образом, чтобы поощрять заинтересованное поведение, что опять же означает, что исследователям не нужно тратить столько времени на ожидание естественного проявления интересующего поведения. Наконец, исследователи, использующие этот подход, явно могут усилить контроль над окружающей средой.Однако, когда исследователи усиливают контроль над окружающей средой, это может сделать ее менее естественной, что снижает внешнюю достоверность. Например, менее ясно, будут ли структурированные наблюдения, сделанные в лабораторных условиях, распространяться на условия реального мира. Более того, поскольку исследователи, занимающиеся структурированным наблюдением, часто не замаскированы, может возникнуть больше опасений по поводу реактивности.

Примеры из практики

Пример из практики — это углубленное изучение личности.Иногда также проводятся тематические исследования социальных единиц (например, культа) и событий (например, стихийного бедствия). Однако чаще всего в психологии тематические исследования предоставляют подробное описание и анализ человека. Часто человек страдает редким или необычным состоянием или заболеванием или имеет повреждение определенной области мозга.

Как и многие методы исследования с использованием наблюдений, тематические исследования имеют тенденцию быть более качественными по своей природе. Методы тематического исследования включают углубленное и часто продольное обследование человека.В зависимости от направленности тематического исследования, люди могут наблюдаться или не наблюдаться в их естественной среде. Если естественная обстановка не представляет интереса, человека могут пригласить в кабинет терапевта или в лабораторию исследователя для изучения. Кроме того, основная часть отчета о тематическом исследовании будет сосредоточена на подробных описаниях человека, а не на статистическом анализе. С учетом сказанного, некоторые количественные данные также могут быть включены в описание тематического исследования. Например, индивидуальная оценка депрессии может сравниваться с нормативными оценками или их оценка до и после лечения.Как и в случае с другими качественными методами, для сбора информации по делу можно использовать множество различных методов и инструментов. Например, интервью, натуралистическое наблюдение, структурированное наблюдение, психологическое тестирование (например, тест IQ) и / или физиологические измерения (например, сканирование мозга) могут использоваться для сбора информации о человеке.

HM — один из самых известных кейсов в области психологии. HM страдала трудноизлечимой и очень тяжелой эпилепсией. Хирург локализовал эпилепсию HM в его медиальной височной доле и в 1953 году удалил большие участки гиппокампа, пытаясь остановить припадки.Лечение оказалось успешным, так как оно разрешило его эпилепсию, а его IQ и личность остались неизменными. Однако вскоре врачи поняли, что у HM наблюдается странная форма амнезии, называемая антероградной амнезией. HM мог вести разговор и запоминать короткие цепочки букв, цифр и слов. В основном его кратковременная память сохранилась. Однако HM не смог зафиксировать новые события в памяти. Он потерял способность передавать информацию из кратковременной памяти в долговременную, что исследователи памяти называют консолидацией.Таким образом, хотя он мог продолжить разговор с кем-нибудь, он полностью забыл о разговоре после его окончания. Это был чрезвычайно важный случай для исследователей памяти, потому что он предполагал, что существует диссоциация между кратковременной памятью и долговременной памятью, и предполагал, что это две разные способности, обслуживаемые разными областями мозга. Также было высказано предположение, что височные доли особенно важны для консолидации новой информации (т.е.для передачи информации из кратковременной памяти в долговременную).

www.youtube.com/watch?v=KkaXNvzE4pk

История психологии наполнена влиятельными тематическими исследованиями, такими как описание Зигмундом Фрейдом «Анны О.». (см. примечание 6.1 «Случай« Анны О. »») и описание Джоном Ватсоном и Розали Рейнер Маленького Альберта (Watson & Rayner, 1920), который научился бояться белой крысы — наряду с другими пушистыми объектами — когда исследователи громко шумел, играя с крысой.

Дело «Анны О.”

Зигмунд Фрейд использовал случай с молодой женщиной, которую он назвал «Анна О.». чтобы проиллюстрировать многие принципы его теории психоанализа (Freud, 1961). (Ее настоящее имя было Берта Паппенгейм, и она была одной из первых феминисток, которая в дальнейшем внесла важный вклад в сферу социальной работы.) Анна пришла к коллеге Фрейда Йозефу Брейеру около 1880 года с различными странными физическими и психологическими симптомами. Одна из них заключалась в том, что в течение нескольких недель она не могла пить. По Фрейду,

Она брала стакан воды, который ей так хотелось, но как только он касался ее губ, она отталкивала его, как человек, страдающий водобоязнью.… Она питалась только фруктами, такими как дыни и т. Д., Чтобы уменьшить мучительную жажду. (стр.9)

Но, согласно Фрейду, прорыв произошел однажды, когда Анна находилась под гипнозом.

[S] он ворчал на ее английскую «спутницу», о которой она не заботилась, и продолжал описывать со всеми признаками отвращения, как она однажды вошла в комнату этой леди и как ее маленькая собачка — ужасно тварь! — пила там из стакана. Пациентка ничего не сказала, потому что хотела быть вежливой.После того, как она снова энергично выразила сдерживаемый гнев, она попросила чего-нибудь выпить, без труда выпила большое количество воды и проснулась от гипноза со стаканом у губ; и после этого беспокойство исчезло, чтобы никогда не вернуться. (стр.9)

Интерпретация Фрейда заключалась в том, что Анна подавила память об этом инциденте вместе с эмоцией, которую он вызвал, и что это было причиной ее неспособности пить. Более того, ее воспоминания об инциденте, а также выражение эмоций, которые она подавляла, заставили симптом исчезнуть.

В качестве иллюстрации теории Фрейда пример Анны О. весьма эффективен. Однако в качестве доказательства теории это по сути бесполезно. Описание не дает возможности узнать, действительно ли Анна подавила воспоминание о собаке, пьющей из стакана, вызвало ли это подавление ее неспособность пить, или же воспоминание об этой «травме» облегчило симптом. Из этого тематического исследования также неясно, насколько типичным или нетипичным был опыт Анны.

Рисунок 10.1 Анна О. «Анна О.» был предметом известного тематического исследования, использованного Фрейдом для иллюстрации принципов психоанализа. Источник: http://en.wikipedia.org/wiki/File:Pappenheim_1882.jpg

Тематические исследования полезны, потому что они обеспечивают уровень детального анализа, которого нет во многих других исследовательских методах, и из этого более подробного анализа можно получить более глубокое понимание. В результате изучения конкретного случая исследователь может получить более четкое представление о том, что может стать важным для более широкого рассмотрения в будущих более контролируемых исследованиях.Тематические исследования также часто являются единственным способом изучения редких состояний, потому что может быть невозможно найти достаточно большую выборку для людей с состоянием, чтобы использовать количественные методы. Хотя на первый взгляд может показаться, что тематическое исследование редкого человека мало что говорит нам о нас самих, они часто дают представление о нормальном поведении. Случай с HM дал важное понимание роли гиппокампа в консолидации памяти. Однако важно отметить, что, хотя тематические исследования могут предоставить идеи в определенных областях и переменных для изучения и могут быть полезны при разработке теорий, их никогда не следует использовать в качестве доказательства для теорий.Другими словами, тематические исследования можно использовать как источник вдохновения для формулирования теорий и гипотез, но затем эти гипотезы и теории необходимо официально проверить с использованием более строгих количественных методов.

Причина, по которой тематические исследования не следует использовать для поддержки теорий, заключается в том, что они страдают от проблем с внутренней и внешней достоверностью. В тематических исследованиях отсутствуют надлежащие средства контроля, которые содержатся в настоящих экспериментах. Как таковые, они страдают от проблем с внутренней достоверностью, поэтому их нельзя использовать для определения причинно-следственной связи.Например, во время операции HM хирург мог случайно повредить другую область мозга HM (действительно, ставя под сомнение возможность отдельного поражения мозга, начавшегося после смерти HM и расслоения его мозга), и это поражение могло способствовать его неспособности консолидироваться. новая информация. Дело в том, что с помощью тематических исследований мы не можем исключить такого рода альтернативные объяснения. Как и все методы наблюдения, тематические исследования не позволяют определить причинно-следственную связь. Кроме того, поскольку тематические исследования часто проводятся на одном человеке и, как правило, на очень ненормальном человеке, исследователи не могут обобщать свои выводы на других людей.Напомним, что для большинства исследовательских проектов существует компромисс между внутренней и внешней валидностью, однако с тематическими исследованиями возникают проблемы как с внутренней, так и с внешней валидностью. Таким образом, есть пределы как способности определять причинно-следственную связь, так и обобщать результаты. Последним ограничением тематических исследований является то, что теоретические предубеждения исследователя имеют широкие возможности окрашивать или искажать описание случая. Действительно, были обвинения в том, что женщина, изучающая HM, уничтожила множество ее данных, которые не были опубликованы, и ее ставили под сомнение за уничтожение противоречивых данных, которые не подтверждали ее теорию о том, как консолидируются воспоминания.Есть увлекательная статья в New York Times, в которой описаны некоторые противоречия, которые возникли после смерти Х.М., и анализ его мозга, который можно найти по адресу: https://www.nytimes.com/2016/08/07/magazine/the- мозг-то-не-помню.html? _r = 0

Архивные исследования

Другой подход, который часто считается наблюдательным исследованием, — это использование архивного исследования , которое включает в себя анализ данных, которые уже были собраны для какой-либо другой цели.Примером может служить исследование Бретта Пелхэма и его коллег о «неявном эгоизме» — тенденции людей отдавать предпочтение людям, местам и вещам, которые похожи на них самих (Pelham, Carvallo, & Jones, 2005). В одном исследовании они изучили записи социального обеспечения, чтобы показать, что женщины с именами Вирджиния, Джорджия, Луиза и Флоренс с наибольшей вероятностью переехали в штаты Вирджиния, Джорджия, Луизиана и Флорида соответственно.

Как и в случае с натуралистическим наблюдением, измерение может быть более или менее простым при работе с архивными данными.Например, подсчитать количество людей по имени Вирджиния, которые живут в разных штатах, на основе данных социального обеспечения относительно просто. Но рассмотрим исследование Кристофера Петерсона и его коллег о взаимосвязи между оптимизмом и здоровьем с использованием данных, которые были собраны много лет назад для исследования развития взрослых (Peterson, Seligman, & Vaillant, 1988). В 1940-х годах здоровые студенты мужского пола заполнили открытый вопросник о тяжелых переживаниях во время войны.В конце 1980-х Петерсон и его коллеги проанализировали ответы мужчин на анкету, чтобы определить стиль объяснения — их привычные способы объяснения плохих событий, которые с ними происходят. Более пессимистичные люди склонны винить себя и ожидать долгосрочных негативных последствий, которые влияют на многие аспекты их жизни, в то время как более оптимистичные люди склонны обвинять внешние силы и ожидать ограниченных негативных последствий. Чтобы получить оценку стиля объяснения для каждого участника, исследователи использовали процедуру, в которой все негативные события, упомянутые в ответах на анкету, и любые причинные объяснения для них были идентифицированы и записаны на учетных карточках.Они были предоставлены отдельной группе экспертов, которые оценили каждое объяснение по трем отдельным параметрам оптимизма-пессимизма. Затем эти оценки были усреднены для получения оценки стиля объяснения для каждого участника. Затем исследователи оценили статистическую взаимосвязь между манерой объяснения мужчин как студентов бакалавриата и архивными показателями их здоровья примерно в 60-летнем возрасте. Первичный результат заключался в том, что чем более оптимистично мужчины были в студенчестве, тем здоровее они были в старшем возрасте.Пирсон r был +,25.

Этот метод является примером анализа содержимого — семейства систематических подходов к измерению с использованием сложных архивных данных. Точно так же, как структурированное наблюдение требует определения интересующего поведения и последующего наблюдения за ним по мере его появления, контент-анализ требует определения ключевых слов, фраз или идей, а затем поиска всех их вхождений в данных. Затем эти события можно подсчитать, рассчитать по времени (например, количество времени, посвященное развлекательным темам в вечернем выпуске новостей) или проанализировать множеством других способов.

Ключевые выводы

Существует несколько различных подходов к наблюдательным исследованиям, включая натуралистическое наблюдение, включенное наблюдение, структурированное наблюдение, тематические исследования и архивные исследования.
Натуралистическое наблюдение используется для наблюдения за людьми в их естественной среде обитания, при включенном наблюдении необходимо стать активным членом наблюдаемой группы, структурированное наблюдение предполагает количественное кодирование небольшого количества моделей поведения, тематические исследования обычно используются для углубленного сбора данных. информация об отдельном человеке, а архивное исследование предполагает анализ существующих данных.

Упражнения

Практика: Найдите и прочтите опубликованный пример из практики психологии. (Используйте пример из практики в качестве ключевого термина в поиске PsycINFO.) Затем выполните следующие действия:
- Опишите одну проблему, связанную с внутренней достоверностью.

РубрикаРазное

Основные организационные формы статистического наблюдения. Виды и способы статистического наблюдения.

7. Формы статистического наблюдения. Теория статистики

2.

Статистика — подробные проблемы — тест 2

СВОДКА И ГРУППИРОВКА СТАТИСТИЧЕСКИХ ДАННЫХ — Студопедия

2 Статистическое наблюдение » СтудИзба

Тесты с ответами по статистике – пройти тест онлайн бесплатно

97 вопросов

7.3 Единица анализа и единица наблюдения — Научное исследование в социальной работе

Цели обучения

Ключевые выводы

Глоссарий

Атрибуция изображений

4.4 единицы анализа и единицы наблюдения — методы исследования для социальных наук: введение

Единица анализа

Подразделение наблюдения

7 Статистический анализ данных наблюдений | Измерение расовой дискриминации

Обзор | Безграничная статистика

Сбор и измерение данных

Цели обучения

Ключевые выводы

Ключевые моменты

Ключевые термины

Что такое статистика?

Цели обучения

Ключевые выводы

Ключевые моменты

Ключевые термины

Обзор статистики

Как мы используем статистику?

История статистики

Цель статистики

Цели обучения

Ключевые выводы

Ключевые моменты

Ключевые термины

Выводная статистика

Цели обучения

Ключевые выводы

Ключевые моменты

Ключевые термины

Типы данных

Цели обучения

Ключевые выводы

Ключевые моменты

Ключевые термины

Первичные и вторичные данные

Качественные и количественные данные

Статистические приложения

Цели обучения

Ключевые выводы

Ключевые моменты

Ключевые термины

Описательная и логическая статистика

Статистический процесс

Статистический анализ

Основы статистики

Цели обучения

Ключевые выводы

Ключевые моменты

Ключевые термины

Критическое мышление

Цели обучения

Ключевые выводы

Ключевые моменты

Ключевые термины

Критическое мышление

Экспериментальный дизайн

Цели обучения

Ключевые выводы

Ключевые моменты

Ключевые термины

Случайные выборки

Цели обучения

Ключевые выводы

Ключевые моменты

Ключевые термины

ViSta: Система визуальной статистики

Статистика, наука и наблюдения

Популяции и выборки