Статистического наблюдения примеры: works.doklad.ru — Учебные материалы

Содержание

Цель статистического наблюдения

Цель наблюдения

Статистические наблюдения чаще всего преследуют практическую цель – получение достоверной информации для выявления закономерностей развития явлений и процессов. Например, целью микро-переписи населения России 1994 г. было получение данных о численности, составе населения, условиях его проживания.

Задача наблюдения предопределяет его программу и формы организации. Неясно поставленная цель может привести к тому, что в процессе, наблюдения будут собраны ненужные данные или, наоборот, не будут получены сведения, необходимые для анализа.

Статистическая отчетность

Основная форма статистического наблюдения, которая заключается в получении статистическими органами данных от единиц наблюдения. Данные поступают в органы статистики от предприятий и организаций в виде обязательных отчетов об их деятельности.

Отчётные документы утверждаются Министерством финансов РФ и Госкомстатом РФ. Методы и формы организации статистической отчетности дифференцируются применительно к различным типам предприятий и формам предпринимательства. Основными формами ответности являются бухгалтерский баланс и отчет о прибылях и убытках.

Специально организованное наблюдение

Заключается в получении данных, которые в силу тех или иных причин не вошли в отчетность или для проверки данных отчетности. Представляет собой сбор данных посредством переписей и единовременных учетов.

Регистровое наблюдение

Основано на ведении статистического регистра, с помощью которого осуществляется непрерывный статистический учет за долговременными процессами, имеющими фиксированное начало, стадию развития и фиксированное окончание.

Статистические наблюдения подразделяются на виды по следующим признакам:

— по времени регистрации данных;

— по полноте охвата единиц совокупности;

Виды статистического наблюдения по времени регистрации:

Текущее (непрерывное) наблюдение - проводится для изучения текущих явлений и процессов. Регистрация фактов осуществляется по мере их свершения. (регистрация семейных браков и разводов)

Прерывное наблюдение — проводится по мере необходимости, при этом допускаются временные разрывы в регистрации данных:

Периодическое наблюдение — проводится через сравнительно равные интервалы времени (перепись населения).

Единовременное наблюдение — осуществляется без соблюдения строгой периодичности его проведения.

По полноте охвата единиц совокупности различают следующие виды статистического наблюдения:

Сплошное наблюдение — представляет собой сбор и получение информации обо всех единицах изучаемой совокупности. Характеризуется высокими материальными и трудовыми затратами, недостаточной оперативностью информации. Применяется при переписи населения, при сборе данных в форме отчетности, охватывающей крупные и средние предприятия разных форм собственности.

Несплошное наблюдение — основано на принципе случайного отбора единиц изучаемой совокупности, при этом в выборочной совокупности должны быть представлены все типы единиц, имеющихся в совокупности. Имеет ряд преимуществ перед сплошным наблюдением: сокращение временных и денежных затрат.

Несплошное наблюдение подразделяется на:

— Выборочное наблюдение

— основано на случайном отборе единиц, которые подвергаются наблюдению.

— Монографическое наблюдение — заключается в обследовании отдельных единиц совокупности, характеризующихся редкими качественными свойствами. Пример монографического наблюдения: характеристика работы отдельных предприятий, для выявления недостатков в работе или тенденций развития.

— Метод основного массива — состоит в изучении самых существенных, наиболее крупных единиц совокупности, имеющих по основному признаку наибольший удельный вес в изучаемой совокупности.

— Метод моментных наблюдений — заключается в проведении наблюдений через случайные или постоянные интервалы времени с отметками о состоянии исследуемого объекта в тот или иной момент времени.

Способы статистического наблюдения

Способы получения статистической информации:

Непосредственное статистическое наблюдение— наблюдение, при котором сами регистраторы путем непосредственного замера, взвешивания, подсчета устанавливают факт подлежащий регистрации.

Опрос- заключается в получении необходимой информации непосредственно от респондента.

Существуют следующие виды опроса:

Экспедиционный — регистраторы получают необходимую информацию от опрашиваемых лиц и сами фиксируют ее в формулярах.

Способ саморегистрации — формуляры заполняются самими респондентами, регистраторы только раздают бланки и объясняют правила их заполнения.

Корреспондентский — сведения в соответствующие органы сообщает штат добровольных корреспондентов.

Анкетный — сбор информации осуществляется в виде анкет, представляющих собой специальные вопросники, удобен в случаях, когда не требуется высокая точность результатов.

Явочный — заключается в предоставлении сведений в соответствующие органы в явочном порядке.

2. Виды и способы статистического наблюдения. Общая теория статистики: конспект лекции

Виды и способы статистического наблюдения

Статистическое наблюдение представляет собой процесс, который с точки зрения его организации может иметь разнообразные способы, формы и виды проведения. Задачей общей теории статистики является определение сущности способов, форм и видов наблюдения для решения вопроса, где, когда и какие приемы наблюдения будут применяться.

Статистические наблюдения имеют две основные группы:

1) охват единиц совокупности;

2) время регистрации фактов.

По уровню охвата исследуемой совокупности статистическое наблюдение делится на два типа: сплошное и несплошное.

Под сплошным (полным) наблюдением понимается охват всех единиц изучаемой совокупности. Сплошное наблюдение обеспечивает полноту информации об изучаемых явлениях и процессах. Данный тип наблюдения связан с большими затратами трудовых и материальных ресурсов. Для сбора и обработки всего объема необходимой информации требуется значительное время, поэтому потребность в оперативной информации не удовлетворяется.

Нередко сплошное наблюдение вообще невозможно (например, когда исследуемая совокупность чересчур велика или отсутствует возможность получения информации обо всех единицах совокупности). В результате этого проводят несплошные наблюдения.

Под несплошным наблюдением понимается только охват определенной части изучаемой совокупности. Проводя несплошное наблюдение, необходимо заблаговременно определить, какая именно часть исследуемой совокупности будет подвергнута наблюдению и какой критерий будет положен в основу выборки. Преимущество организации несплошного наблюдения состоит в том, что оно проводится в короткие сроки, связано с наименьшими трудовыми и материальными затратами, полученная информация носит оперативный характер.

Существует несколько видов несплошного наблюдения: выборочное; наблюдение основного массива; монографическое.

Под выборочным наблюдением понимается часть единиц исследуемой совокупности, выделенной способом случайного отбора. При правильной организации выборочное наблюдение выдает довольно точные результаты, которые можно распространить с обусловленной вероятностью на всю совокупность.

Методом моментных наблюдений называется выборочное наблюдение, которое предполагает отбор не только единиц исследуемой совокупности (выборку в пространстве), но и моментов времени, в которые проводится регистрация признаков (выборка во времени).

Наблюдение основного массива представляет собой охват обследования определенных, наиболее значимых признаков единиц совокупности. При таком наблюдении в учет берутся самые большие единицы совокупности, а регистрируются самые существенные для данного исследования признаки. Например, обследуется 15-20% крупных кредитных учреждений, при этом регистрируется содержание их инвестиционных портфелей.

Для монографического наблюдения характерно всестороннее и полное изучение лишь некоторых единиц совокупности, обладающих какими-либо особенными характеристиками или представляющими какое-либо новое явление. Целью такого наблюдения является выявление имеющихся или только появляющихся тенденций в развитии данного процесса или явления. При монографическом обследовании отдельные единицы совокупности подвергаются подробному изучению, которое позволяет отметить очень важные зависимости и пропорции, которые не обнаружи-мы при других, не столь подробных наблюдениях.

Статистико-монографическое обследование нередко используется в медицине, при обследовании бюджетов семей и т. д. Важно отметить, что монографическое наблюдение близко связано со сплошным и выборочным наблюдениями. Во-первых, данные массовых обследований нужны для выбора критерия отбора единиц совокупности для проведения несплошного и монографического наблюдения. Во-вторых, монографическое наблюдение позволяет выявить характерные черты и существенные признаки объекта исследования, уточнить структуру изучаемой совокупности. Полученные выводы можно положить в основу организации нового массового обследования.

По времени регистрации фактов наблюдение может быть непрерывным и прерывным. Прерывное наблюдение, в свою очередь, включает периодическое и единовременное.

Непрерывное (текущее) наблюдение реализовывается путем непрерывной регистрации фактов по мере их поступления. При таком наблюдении прослеживаются все изменения исследуемых процессов и явлений, что позволяет следить за его динамикой. Непрерывно ведется, например, регистрация органами ЗАГС смертей, рождений, браков. На предприятиях ведется текущий учет отпуска материалов со склада, производства продукции и т. д.

Прерывное наблюдение проводится либо систематически, через установленные промежутки времени(периодическое наблюдение), либо однократно и нерегулярно по мере необходимости единовременное наблюдение). В основу периодических наблюдений обычно заложены аналогичная программа и инструментарий, с тем чтобы результаты таких исследований могли быть сопоставимы. Примерами периодического наблюдения могут быть перепись населения, проводимая через довольно длительные интервалы времени, и все формы статистических наблюдений, которые носят годовой, полугодовой, квартальный, ежемесячный характер.

Специфика единовременного наблюдения заключается в том, что факты регистрируются не в связи с их возникновением, а по состоянию или наличию их на определенный момент или за период времени. Количественное измерение признаков какого-либо явления или процесса происходит в момент проведения обследования, а повторная регистрация признаков может не производиться вообще или сроки ее проведения заранее не определены. Примером единовременного наблюдения может служить единовременное обследование состояния жилищного строительства, которое проводилось в 2000 г.

Наряду с видами статистического наблюдения в общей теории статистики рассматриваются способы получения статистической информации, важнейшими из которых являются документальный способ наблюдения; способ непосредственного наблюдения; опрос.

Документальное наблюдение основано на использовании в качестве источника информации данных различных документов, например регистров бухгалтерского учета. Учитывая, что к заполнению таких документов, как правило, предъявляются высокие требования, данные, отраженные в них, носят наиболее достоверный характер и могут служить качественным исходным материалом для проведения анализа.

Непосредственное наблюдение осуществляется путем регистрации фактов, лично установленных регистраторами в результате осмотра, измерения, подсчета признаков изучаемого явления. Таким способом регистрируются цены на товары и услуги, производятся замеры рабочего времени, инвентаризация остатков на складе и т. д.

Опрос основывается на получении данных от респондентов (участников опроса). Опрос применяют в тех случаях, когда наблюдение другими способами не может быть осуществлено. Такой вид наблюдения характерен для проведения различных социологических обследований и опросов общественного мнения.

Статистическая информация может быть получена разными видами опросов: экспедиционным; корреспондентским; анкетным; явочным.

Экспедиционный (устный) опрос проводится специально подготовленными работниками (регистраторами), которые фиксируют ответы респондентов в формулярах наблюдения. Формуляр представляет собой бланк документа, в котором необходимо заполнить поля для ответов.

Корреспондентский способ предполагает, что на добровольной основе штат респондентов сообщает сведения непосредственно в орган, ведущий наблюдение. Недостатком этого способа является то, что затруднительно проверить правильность полученной информации.

При анкетном способе респонденты заполняют анкеты (вопросники) добровольно и преимущественно анонимно. Поскольку этот способ получения информации не является надежным, его применяют в тех исследованиях, где не требуется высокая точность результатов. В некоторых ситуациях достаточно приближенных результатов, которые улавливают лишь тенденцию и фиксируют появление новых фактов и явлений.

Явочный способ предполагает представление сведений в органы, ведущие наблюдение, в явочном порядке. Таким способом регистрируются акты гражданского состояния – браки, разводы, смерти, рождения и т. д.

Кроме видов и способов статистического наблюдения, в теории статистики рассматриваются и формы статистического наблюдения: отчетность; специально организованное статистическое наблюдение; регистры.

Статистическая отчетность – основная форма статистического наблюдения, которая характеризуется тем, что сведения об изучаемых явлениях статистические органы получают в виде особых документов, представляемых предприятиями и организациями в определенные сроки и по установленной форме. Сами формы статистической отчетности, методы сбора и обработки статистических данных, методология статистических показателей, установленные Госкомстатом России, являются официальными статистическими стандартами Российской Федерации и обязательны для всех субъектов общественных отношений.

Статистическую отчетность делят на специализированную и типовую. Состав показателей типовой отчетности един для всех предприятий и организаций, в то время как состав показателей специализированной отчетности зависит от специфики отдельных отраслей экономики и сферы деятельности.

По срокам представления статистическая отчетность бывает ежедневная, недельная, декадная, двухнедельная, месячная, квартальная, полугодовая и годовая.

Статистическая отчетность может передаваться по телефону, по каналам связи, на электронных носителях с обязательным последующим представлением на бумажных носителях, скрепленная подписью ответственных лиц.

Специально организованное статистическое наблюдение представляет собой сбор сведений, организуемый статистическими органами, или для изучения явлений, не охватываемых отчетностью, или для более глубокого изучения отчетных данных, их проверки и уточнения. Различного рода переписи, единовременные обследования являются специально организованными наблюдениями.

Регистры – это такая форма наблюдения, при которой факты состояния отдельных единиц совокупности непрерывно регистрируются. Наблюдая за единицей совокупности, предполагают, что процессы, там происходящие, имеют начало, долговременное продолжение и конец. В регистре каждая единица наблюдения характеризуется совокупностью показателей. Все показатели хранятся до тех пор, пока единица наблюдения находится в регистре и не закончила своего существования. Некоторые показатели остаются неизменными все время, пока единица наблюдения находится в регистре, другие могут меняться время от времени. Примером такого регистра может служить единый государственный регистр предприятий и организаций (ЕГРПО). Все работы по его ведению осуществляет Госкомстат России.

Итак, выбор видов, способов и форм статистического наблюдения зависит от целого ряда факторов, основными из которых являются цели и задачи наблюдения, специфика наблюдаемого объекта, срочность представления результатов, наличие подготовленных кадров, возможность применения технических средств сбора и обработки данных.

Данный текст является ознакомительным фрагментом.

Продолжение на ЛитРес

Практическая работа «План статистического наблюдения»

7. Практическая работа № 2. «План статистического наблюдения»

В данной работе мы рассмотрим с Вами типовое решение задач по данной теме.

Статистическое наблюдение следует проводить по строго определенному плану, включающему как программные, так и организационные вопросы. В плане статистического наблюдения основной вопрос – это программа наблюдения. При её составлении исходят из цели и задач исследования.

Программа статистического наблюдения включает:

определение объекта наблюдения и единиц совокупности;
разработку программы описания единиц совокупности,
установление перечня признаков, по которым дается характеристика явления, или, иначе, перечня вопросов, по которым собираются сведения;
формулировку вопросов программы и ряда возможных ответов;
последовательность постановки вопросов в программе.

Исходя из целей и задачи статистического исследования необходимо проверить и закрепить знания по этим вопросам путем проектирования программы наблюдения.

Исходная задача. Поставлена задача, исследовать успеваемость студентов первого курса СПБТОТФиП и факторы, на неё влияющие по результатам зимней экзаменационной сессии.

Требуется определить объект наблюдения, единицу совокупности и составить программу наблюдения.

Итак, определим объект статистического наблюдения. Первое что приходит в голову, это студенты первого курса СПБТОТФиП. Но это не совсем так. Необходимо уточнение. Во-первых, подлежат обследованию не все студенты, а только принимающие участие в зимней экзаменационной сессии. Например, студенты заочники условно подразделяются на две категории:

«городские», проживающие в городах или пригородах
«иногородние», живущие в других городах и населенных пунтах.

Из этого контингента некоторая часть студентов могла не принять участие в зимней экзаменационной сессии из-за болезни, в связи с командировками и по другим уважительным причинам. Эти студенты не подлежат обследованию. Значит, обследованию подлежат только те студенты, которые приняли участие в зимней экзаменационной сессии.

Во-вторых, так как поставлена задача не только дать оценку успеваемости по результатам зимней экзаменационной сессии, но и характеризовать факторы успеваемости, то необходимо объект обследования отделить от той части студентов, которые были приняты в результате перевода из других учебных заведений или были приняты в техникум не в данном учебном году (имели академические отпуска, оставлены на повторное обучение), но приняли участие в зимней сессии. Эта часть студентов также обследованию не подлежит. Следовательно, объект исследования – совокупность студентов первого курса СПБТОТФиП приема текущего года, участвовавших в зимней экзаменационной сессии.

Далее определим единицу совокупности. Мы установили, что объект исследования – это совокупность студентов первого курса СПБТОТФиП. Значит, единицей этой совокупности является отдельный студент.

Далее переходим к разработке программы статистического наблюдения, к перечню признаков, которыми необходимо характеризовать каждого студента. Правильно составленная программа статистического наблюдения обеспечивает успех исследования. В неё включают наиболее существенные признаки, отвечающие поставленной цели. Важно установить не только признаки, но четко, ясно дать ей формулировки, подсказать ожидаемые ответы. Вопросы программы записывают в статистический формуляр (бланк, анкету, форму отчетности и т.д.).

Центральный признак в нашем примере – результаты сессии. Чтобы получить сведения о них, каждому студенту зададим следующий вопрос: какие оценки он получил по каждому предмету на зимней сессии? Ответ на поставленный вопрос получим в словесной форме: Отлично. Хорошо. Удовлетворительно или в форме подчеркивания соответствующего подсказа.

Далее выявим признаки-факторы успеваемости. Прежде всего установим признаки, характеризующие студента первого курса до его поступления в вуз: тип учебного заведения, которое закончил (средняя школа, техникум и т.д.), окончена ли школа с золотой медалью, техникум – с отличием (да, нет), средний балл аттестата, длительность перерыва в учебе после окончания учебного заведения (сколько лет не учился), стаж практической работы до поступления в СПБТОТФиП (число лет, если менее одного года, то месяцев), работает ли студент по специальности или нет. Перечисленные признаки дают характеристику теоретической подготовки и возможностей учебы в техникуме. Важными признаками – факторами успеваемости являются признаки, характеризующие учебу студентов в 1 семестре. В условиях заочного обучения нас интересует явка студентов на установочную сессию и посещаемость очных занятий городскими студентами, а также своевременность выполнения практических письменных заданий (курсовых, контрольных и аудиторных работ). При ответе на вопрос о своевременности выполнения практических письменных работ по каждому предмету следует указать: выполнено в срок, выполнено с опозданием на одну неделю, на две недели, свыше двух недель. При социологических обследованиях нужно включать общие и демографические признаки: фамилию, инициалы студента (в контрольных целях), пол (мужской, женский), возраст (число исполнившихся лет), состояние в браке (состоит в браке, не состоит), национальность, наличие детей (нет, есть, если есть, то сколько).

Есть много других факторов, которые влияют на успеваемость студентов. Но нельзя без предела расширять программу наблюдения. Есть факторы, которые трудно статистически измерить (например, способность студента к усвоению учебного материала, работоспособность, бюджет его времени). Следует помнить, что в программе статистического наблюдения нужно ставить только такие вопросы, которые не допускают различного толкования и на которые можно получить достоверные ответы.

Заключительной частью работы по составлению программы наблюдения является определение порядка расположения вопросов в статистическом формуляре и разработка его формы.

Обязательным элементом статистического формуляра является наличие титульной и адресной части. В титульной части указываются наименование статистического наблюдения, дата и орган, утвердивший форму, дата получения сведений, а в адресной — наименование или фамилия, имя, отчество обследуемой единицы совокупности и её адрес.

В нашем примере в адресной части следует указать наименование техникума. За образец при разработке формуляра рекомендуем взять переписной лист переписи населения.

Порядок расположения вопросов в формуляре должен быть таким, чтобы ответы на предыдущие вопросы логично контролировали правильность ответов на последующие вопросы. Поэтому лучше начать с общих и демографических данных: фамилия, имя, отчество. Пол, возраст, семейное состояние, наличие детей, национальность. Такая последовательность вопроса позволяет контролировать ответы на них. Далее следует перейти к вопросам, характеризующим студента первого курса до поступления в техникум, вопросу о типе учебного заведения, которое закончил, о времени его окончания (год окончания), о стаже практической работы (число лет, месяцев), о работе по специальности или нет. Вопросы о времени окончания учебного заведения, о стаже работы (если работа и учеба не были совмещены) проверяются по данным о возрасте. Затем необходимо поставить вопросы о результатах приемных испытаний (число баллов по аттестату, диплому, число баллов на вступительных экзаменах), учеба в 1 семестре, результатах зимней экзаменационной сессии.

После установления порядка, тщательно сформулированные вопросы располагают так, чтобы было достаточно места для ответа, а также и для возможных исправлений. Рекомендуется на формуляре оставлять место для шифровки.

Статья 8. Предоставление первичных статистических данных и административных данных субъектам официального статистического учета / КонсультантПлюс

Статья 8. Предоставление первичных статистических данных и административных данных субъектам официального статистического учета

1. Респонденты, за исключением респондентов, указанных в частях 2 и 3 настоящей статьи, обязаны безвозмездно предоставлять субъектам официального статистического учета первичные статистические данные и административные данные, необходимые для формирования официальной статистической информации, в том числе данные, содержащие сведения, составляющие государственную тайну, сведения, составляющие коммерческую тайну, сведения о налогоплательщиках, о персональных данных физических лиц и другую информацию, доступ к которой ограничен федеральными законами.

(в ред. Федерального закона от 02.07.2013 N 171-ФЗ)

2. Респонденты — граждане Российской Федерации, находящиеся на территории Российской Федерации иностранные граждане и лица без гражданства, в отношении которых проводится федеральное статистическое наблюдение, предоставляют субъектам официального статистического учета первичные статистические данные, необходимые для формирования официальной статистической информации, безвозмездно и на добровольной основе, если иное не установлено федеральными законами.

3. Респонденты — граждане, осуществляющие предпринимательскую деятельность без образования юридического лица на территории Российской Федерации, в отношении которых проводится федеральное статистическое наблюдение, обязаны безвозмездно предоставлять субъектам официального статистического учета первичные статистические данные, связанные с осуществлением ими предпринимательской деятельности и необходимые для формирования официальной статистической информации, в том числе сведения, составляющие государственную тайну, и сведения, составляющие коммерческую тайну.

4. Респонденты — субъекты малого и среднего предпринимательства предоставляют субъектам официального статистического учета первичные статистические данные в упрощенном порядке в соответствии с Федеральным законом от 24 июля 2007 года N 209-ФЗ «О развитии малого и среднего предпринимательства в Российской Федерации».

5. Первичные статистические данные и административные данные, содержащие сведения, составляющие государственную тайну, сведения, составляющие коммерческую тайну, сведения о налогоплательщиках, о персональных данных физических лиц и другую информацию, доступ к которой ограничен федеральными законами, предоставляются в соответствии с законодательством Российской Федерации об этих категориях информации ограниченного доступа.

(в ред. Федерального закона от 02.07.2013 N 171-ФЗ)

КонсультантПлюс: примечание.

В 2021 году сведения, указанные в ч. 5.1 ст. 8, предоставляются до 10.09.2021 (ФЗ от 11.06.2021 N 174-ФЗ).

5.1. В целях ведения уполномоченным Правительством Российской Федерации федеральным органом исполнительной власти реестра групп предприятий держатели реестров акционеров акционерных обществ ежегодно до 5 июля предоставляют в указанный орган сведения, содержащие перечень акционеров — юридических лиц, созданных в соответствии с законодательством Российской Федерации, и долей их участия в уставном капитале акционерных обществ, сведения, которые позволяют идентифицировать указанных акционеров, а также сведения о суммарных долях участия иных акционеров в уставном капитале акционерных обществ. Сведения формируются держателями реестров акционеров акционерных обществ на основании последнего составленного списка лиц, имеющих право на участие в общем собрании акционеров. Правила ведения реестра групп предприятий, определяющие в том числе порядок формирования реестра, предоставления сведений и состав сведений, которые позволяют идентифицировать акционеров — юридических лиц, созданных в соответствии с законодательством Российской Федерации, а также взаимодействия уполномоченного Правительством Российской Федерации федерального органа исполнительной власти и держателей реестров акционеров акционерных обществ устанавливаются Правительством Российской Федерации.

(часть 5.1 введена Федеральным законом от 11.06.2021 N 174-ФЗ)

6. Юридические лица, имеющие обособленные подразделения, предоставляют субъектам официального статистического учета в установленном порядке первичные статистические данные как по юридическим лицам, так и по таким подразделениям.

6.1. Юридические лица, указанные в реестре групп предприятий в качестве головных организаций, предоставляют данные об инвестиционной деятельности юридических лиц, входящих в эти группы, за исключением первичных статистических данных, предоставляемых Банку России в соответствии с частью 10 настоящей статьи, в уполномоченный Правительством Российской Федерации федеральный орган исполнительной власти, определяющий состав таких сведений и сроки их предоставления, в составе формы федерального статистического наблюдения. Критерии отнесения юридических лиц к группам предприятий и к головным организациям, порядок уведомления юридических лиц — головных организаций о внесении соответствующих сведений о них в реестр групп предприятий устанавливаются Правительством Российской Федерации в правилах ведения реестра групп предприятий.

(часть 6.1 введена Федеральным законом от 11.06.2021 N 174-ФЗ)

КонсультантПлюс: примечание.

В отношении субъектов малого предпринимательства ч. 7 ст. 8 (в ред. ФЗ от 30.12.2020 N 500-ФЗ) применяется с 01.01.2022.

7. Первичные статистические данные, документированные по формам федерального статистического наблюдения, предоставляются респондентами, за исключением респондентов, указанных в части 2 настоящей статьи, субъектам официального статистического учета в форме электронного документа, подписанного электронной подписью, если иное не установлено федеральными законами. При этом вид электронной подписи определяется субъектами официального статистического учета самостоятельно, за исключением случаев, если требование об использовании конкретного вида электронной подписи предусмотрено федеральными законами, принятыми в соответствии с ними нормативными правовыми актами либо соглашением между участниками электронного взаимодействия. Респондентами, указанными в части 2 настоящей статьи, первичные статистические данные, документированные по формам федерального статистического наблюдения, могут предоставляться субъектам официального статистического учета на бумажных носителях или в электронном виде в соответствии с законодательством Российской Федерации.

(часть 7 в ред. Федерального закона от 30.12.2020 N 500-ФЗ)

8. Бланки утвержденных в установленном настоящим Федеральным законом порядке форм федерального статистического наблюдения и указания по их заполнению предоставляются респондентам субъектами официального статистического учета безвозмездно.

9. Условия предоставления в обязательном порядке первичных статистических данных и административных данных субъектам официального статистического учета определяются Правительством Российской Федерации, если иное не установлено федеральными законами.

10. Респонденты обязаны безвозмездно предоставлять Банку России в установленном им порядке первичные статистические данные для осуществления Банком России в соответствии с Федеральным законом от 10 июля 2002 года N 86-ФЗ «О Центральном банке Российской Федерации (Банке России)» функции по составлению платежного баланса Российской Федерации, международной инвестиционной позиции Российской Федерации, статистики внешней торговли Российской Федерации услугами, внешнего долга Российской Федерации, международных резервов Российской Федерации, прямых инвестиций в Российскую Федерацию и прямых инвестиций из Российской Федерации за рубеж.

(часть 10 в ред. Федерального закона от 28.03.2017 N 38-ФЗ)

Задачи по статистике. Часть 10

Задача №2080 (статистическое наблюдение)

Требуется рассмотреть указанное в варианте явление (процесс) с точки зрения статистического наблюдения и определить его форму, вид и способ.

Данные о проводимом наблюдении: всероссийский референдум.

Способы статистического наблюдения — Информатика, информационные технологии

Способы и виды статистического наблюдения.

Виды статистического наблюдения

Статистические наблюдения подразделяются на виды по следующим признакам:

по времени регистрации данных;
по полноте охвата единиц совокупности;

Виды статистического наблюдения по времени регистрации:

Текущее (непрерывное) наблюдение- проводится для изучения текущих явлений и процессов. Регистрация фактов осуществляется по мере их свершения. (регистрация семейных браков и разводов)

Периодическое наблюдение — проводится через сравнительно равные интервалы времени (перепись населения).
Единовременное наблюдение — осуществляется без соблюдения строгой периодичности его проведения.

По полноте охвата единиц совокупности различают следующие виды статистического наблюдения:

Несплошное наблюдение — основано на принципе случайного отбора единиц изучаемой совокупности, при этом в выборочной совокупности должны быть представлены все типы единиц, имеющихся в совокупности. Имеет ряд преимущств перед сплошным наблюдением: сокращение временных и денежных затрат.

Несплошное наблюдение подразделяется на:

Выборочное наблюдение- основано на случайном отборе единиц, которые подвергаются наблюдению.
Монографическое наблюдение — заключается в обследовании отдельных единиц совокупности, характеризующихся редкими качественными свойствами. Пример монографического наблюдения: характеристика работы отдельных предприятий, для выявления недостатков в работе или тенденций развития.
Метод основного массива — состоит в изучении самых существенных, наиболее крупных единиц совокупности, имеющих по основному признаку наибольший удельный вес в изучаемой совокупности.
Метод моментных наблюдений — заключается в проведении наблюдений через случайные или постоянные интервалы времени с отметками о состоянии исследуемого объекта в тот или иной момент времени.

Способы статистического наблюдения

Способы получения статистической информации:

Непосредственное статистическое наблюдение — наблюдение, при котором сами регистраторы путем непосредственного замера, взвешивания, подсчета устанавливают факт подлежащий регистрации.

Документальное наблюдение — основано на использовании различного рода документов учетного характера.
Включает в себяотчетный способ наблюдения — при котором предприятия представляют статистические отчеты о своей деятельности в строго обязательном порядке.

Опрос- заключается в получении необходимой информации непосредственно от респондента.

Существуют следующие виды опроса:

Корреспондентский — сведения в соответствующие органы сообщает штат добровольных корреспондентов.

Явочный — заключается в предоставлении сведений в соответствующие органы в явочном порядке совокупности.

Статьи к прочтению:

Лекция 2: Статистическое наблюдение

Ошибки статистического наблюдения — Энциклопедия по экономике

ОШИБКИ СТАТИСТИЧЕСКОГО НАБЛЮДЕНИЯ. МЕТОДЫ КОНТРОЛЯ ДАННЫХ НАБЛЮДЕНИЯ [c.38]

Ошибки статистического наблюдения [c.21]

Ошибки регистрации — это отклонения между значением показателя, полученного в ходе статистического наблюдения, и фактическим, действительным его значением. Такой вид ошибок имеет место и при сплошном, и при несплошном наблюдениях. Ошибки регистрации бывают случайными и систематическими. Случайные ошибки — это результат действия различных случайных факторов (например, цифры переставлены местами, перепутаны соседние строки или графы при заполнении статистического формуляра). Систематические ошибки регистрации всегда имеют одинаковую тенденцию либо к увеличению, либо к уменьшению значения показателей по каждой единице наблюдения, и поэтому величина показателя по совокупности в целом будет включать в себя накопленную ошибку. Примером статистической ошибки регистрации при проведении социологических опросов может служить округление возраста населения, как правило, на цифрах, оканчивающихся на 5 и 0. Многие [c.21]

Расхождение между величиной какой-либо характеристики (показателя), полученной в результате статистического наблюдения и обработки данных, и ее действительными размерами называется ошибкой статистических данных. Она состоит из двух частей ошибки наблюдения и ошибки обработки данных. Чем меньше ошибка статистических данных, тем выше их достоверность. [c.36]

Статистические органы принимают все меры, чтобы свести ошибки наблюдения к минимуму, другими словами, обеспечить достоверность данных. Для этой цели большое внимание уделяется научной организации статистического наблюдения, исключению возможных источников ошибок путем обучения или инструктажа счетных работников, составления таких форм и инструкций по их заполнению, которые были бы полностью понятны для заполняющих их лиц, проверки хода наблюдения. Органы государственной статистики ведут большую работу также на предприятиях, стройках, в совхозах и колхозах, помогая правильно поставить учет, верно составить отчетность, планомерно проверить правильность составленных отчетов. Большое участие в этой работе принимает также общественность. [c.38]

На первом этапе статистического исследования формируются первичные статистические данные, или исходная статистическая информация, которая является фундаментом будущего статистического здания. Чтобы здание было прочным, добротной и качественной должна быть его основа. Если при сборе первичных статистических данных допущена ошибка или материал оказался недоброкачественным, это повлияет на правильность и достоверность как теоретических, так и практических выводов. Поэтому статистическое наблюдение от начальной до завершающей стадии — получения итоговых материалов — должно быть тщательно продуманным и четко организованным. [c.12]

Чтобы хорошо организовать проверку, нужно представлять характер возможных ошибок. Все ошибки наблюдения можно назвать ошибками регистрации. Но они имеют разный характер и по-разному сказываются на результатах статистического исследования. Ошибки могут быть случайными и систематическими. Те и другие чаще всего возникают при опросе, но могут быть допущены и при непосредственном или документальном наблюдении. [c.39]

Оценку генерального параметра получают на основе выборочного показателя с учетом ошибки репрезентативности. В другом случае в отношении свойств генеральной совокупности выдвигается некоторая гипотеза о величине средней, дисперсии, характере распределения, форме и тесноте связи между переменными. Проверка гипотезы осуществляется на основе выявления согласованности эмпирических данных с гипотетическими (теоретическими). Если расхождение между сравниваемыми величинами не выходит за пределы случайных ошибок, гипотезу принимают. При этом не делается никаких заключений о правильности самой гипотезы, речь идет лишь о согласованности сравниваемых данных. Основой проверки статистических гипотез являются данные случайных выборок. При этом безразлично, оцениваются ли гипотезы в отношении реальной или гипотетической генеральной совокупности. Последнее открывает путь применения этого метода за пределами собственно выборки при анализе результатов эксперимента, данных сплошного наблюдения, но малой численности. В этом случае рекомендуется проверить, не вызвана ли установленная закономерность стечением случайных обстоятельств, насколько она характерна для того комплекса условий, в которых находится изучаемая совокупность. [c.193]

Модели временных рядов, как правило, оказываются сложнее моделей пространственной выборки, так как наблюдения в случае временного ряда вообще говоря не являются независимыми, а это значит, что ошибки регрессии могут коррелировать друг с другом, т. е. условие (1.4) вообще говоря не выполняется. В последующих главах мы увидим, что невыполнение условия (1.4) значительно усложняет статистический анализ модели. [c. 16]

В экономико-математическом моделировании (в вероятностных моделях, экономико-статистических моделях) В. отражается стохастическим членом модели, который называется «ошибкой», «вектором помех», а также «остатком». Этот член, во-первых, улавливает неучтенные моделью факторы, поскольку в модель можно включать лишь ограниченное число существенных переменных (хотя эффект каждого из неучтенных факторов — иначе он был бы признан существенным — невелик, в сумме они оказывают определенное воздействие на выходы модели) во-вторых, он включает непредсказуемый элемент случайности человеческих поступков и реакций и в-третьих, ошибки измерения или наблюдения, следствия неточности информации, имеющейся при разработке модели. [c.52]

И наконец, следует уточнить, в соответствии с каким именно критерием качества аппроксимации неизвестных величин среднедушевых семейных денежных сбережений у (к) и уср (x) с помощью функции В0 + BI мы будем определять наилучший способ прогноза ср (х) по х. Наиболее обоснованное и точное решение этого вопроса опирается на знание вероятностной природы (а именно типа закона распределения вероятностей) остатков е в модели (В.З). Так, например, известно [14, с. 281], что если предположить, что при любых значениях к распределение вероятностей остатков е описывается (0, а2)-нормальным законом (т. е. нормальным законом со средним значением, равным нулю, и с некоторой, вообще говоря, неизвестной, но постоянной, т. е. не зависящей от х дисперсией а2) и что остатки е (дсг-), i = 1, 2,. .., п, характеризующие различные наблюдения, статистически независимы, то наименьшая ошибка прогноза (/ср (х) с помощью модели / (х) F (т. е. функция / (х) подбирается из класса F) обеспечивается требованием метода наименьших квадратов [c.17]

Систематические ошибки репрезентативности — это неточности, которые аудитор может получить в процессе статистического выборочного наблюдения по вполне определенным причинам. Такие ошибки могут возникнуть как следствие преднамеренного или непреднамеренного искажения информации. Систематические ошибки репрезентативности тоже могут привести к искажению полученных результатов (как в сторону увеличения, так и в сторону уменьшения), по которым аудитор будет судить о всей проверяемой совокупности. Таким образом, в основе систематических ошибок репрезентативности лежит именно выборка, именно сам несплошной характер наблюдения. [c.51]

Статистические оценки. Рассмотрим общие вопросы, связанные со статистическими оценками. Ошибка опыта, точнее, дисперсия воспроизводимости, служит основой для всех суждений о качестве модели и ее элементов. Поэтому естественно, прежде всего, выяснить, как она оценивается. Основное условие для экспериментальной оценки ошибки опыта — это параллельные наблюдения. При пассивной регистрации какого-либо процесса приходится надеяться на то, что за длительное время процесс будет несколько раз возвращаться в одно и то же состояние. Но даже если это и так, все равно существует ряд трудностей с оценкой ошибки. Другое дело, когда объект управляем, а эксперимент планируется. Тогда мы сами можем решить вопрос о выборе числа параллельных опытов и их расположении. [c.229]

Значения экономических переменных определяются обычно влиянием не одного, а нескольких объясняющих факторов. В таком случае зависимость у =Дх) означает, что х — вектор, содержащий т компонентов х = (х,, х2,. .., хт). Задача оценки статистической взаимосвязи переменных у и х»= (х(, х,,. .., хга) формулируется аналогично случаю парной регрессии. Записывается функция у = Да,х)+е, где а — вектор параметров, е — случайная ошибка. Предполагается, что эта функция связывает переменную у с вектором независимых переменных х для данных генеральной совокупности. Как и в случае парной регрессии, предполагается, что ошибки е являются случайными величинами с нулевым математическим ожиданием и постоянной дисперсией е( и е статистически независимы при ij. Кроме того, для проверки статистической значимости оценок а обычно предполагается, что ошибки е( нормально распределены. Поданным наблюдений выборки размерности л требуется оценить значения параметров а, то есть провести параметризацию выбранной формулы (спецификации) зависимости. [c.307]

Однако, схватывая в своих исходных принципиальных положениях наиболее адекватную онтологическую модель хода со бытии, статистический метод все же не гарантирует, что при своем применении он всегда воспроизводит действительный ход этих событий и вскрывает совершенно точно их связи и закономерности. Статистический метод есть все же только метод нашего познания, встречающий при своем применении ряд трудностей, которые лишают его возможности выявить строго и точно связи и закономерности действительности. Эти трудности лежат не только в сложности действительности, но и в качестве материала, в невозможности иметь то количество единичных наблюдений, которое необходимо, и, наконец, в наших субъективных ошибках. [c.538]

Предположим, что при фиксированных значениях объясняющих переменных в и наблюдениях, что соответствует фиксированным значениям векторов xt, случайные ошибки el,…,en статистически [c.314]

Предложенный метод требует ответа на ряд вопросов. Необходимо установить, что формальная оценка b из (7.44) представляет собой наилучшую линейную несмещенную оценку вектора р из (7.42), где наилучшая относится к выборочной и предварительной информации одновременно. На первый взгляд эта задача кажется тупиковой, поскольку модель (7.42) объединяет два качественно различных типа данных, а именно выборочные наблюдения для у и X и несколько априорных значений статистических оценок, указанных в г и R. В ряде обычных прикладных ситуаций переменная Y, а следовательно, и возмущение и, измеряются в постоянных долларах, приходящихся на душу населения в год, в то время как ошибка и относится к эластичности от дохода, и следовательно, является безразмерной величиной. Однако применение обобщенного метода наименьших квадратов означает, что минимизируется взвешенная сумма квадратов [c.221]

Оценка коэффициентов. Сущность метода оценки коэффициентов в том, что сначала аудитор рассчитывает средний коэффициент (скажем, как отношение ошибки к балансовой стоимости), а не абсолютные значения этой ошибки (например, рассчитываются проценты по отношению к стоимостной оценке каждой отобранной единицы наблюдения), а затем ошибка в процентном выражении экстраполируется на совокупность и выявляется размер общей ошибки в стоимостном выражении. Разумеется, и этот метод не свободен от недостатков. Но его применение вполне оправдано, если разброс процентных соотношений равномерен по всей совокупности. И если обстоятельства позволяют, то аудитор вполне может воспользоваться таким методом распространения результатов выборки на всю совокупность, он тоже вполне экономичен по соотношению затрат времени и результатов статистического наблюдения. [c.58]

При способе основного массива обследованию подвергается основной массив — та часть единиц, которая вносит наибольший вклад в изучаемое явление. Часть совокупности, о которой заведомо известно, что она не играет большой роли в характеристике совокупности, исключается из наблюдения, т. е. при этом методе отбираются и обследуются наиболее крупные единицы. Логика метода состоит в том, что крупные единицы могут практически определять интересующие нас статистические показатели. Например, вследствие концентрации производства в отрасли несколько наиболее крупных предприятий могут давать основной объем продукции, в то время как большая масса мелких предприятий выпускает ее незначительную часть. Это бывает при высоком уровне монополизма в отрасли экономики, особенно в условиях региона. Так, в Санкт-Петербурге в 1991 г. всего лишь на 7 предприятиях машиностроения и металлообработки, которые составляли 1,3% от числа промышленных предприятий города, работало около 20% работников. На каждом из этих предприятий было занято свыше 10 тыс. человек, в эту группу входили такие гиганты, как Кировский завод — 25 тыс. человек, Ленинец — 22,9 тыс. человек и т. д. В подобных условиях логично наблюдать только наиболее крупные предприятия, а мелкие либо вообще игнорировать, либо провести досчет приходящейся на них доли продукции. Поскольку их доля невелика, то ошибка [c.26]

Перед отклонением нашей начальной гипотезы и принятием идеи, что рыночные цены — не полностью случайны, мы должны, во-первых, проверить, что наблюдение «статистически значимо». Проще говоря, это означает, что отклонение от экспоненты могло быть результатом малости набора данных или других, не идентифицированных факторов, не связанных с данными. Очевидное отклонение от показательного распределения не было бы, в этом случае подлинным, а явилось бы следствием ошибки, артефактом наших измерений или просто случайностью. Чтобы попытаться избежать этих ловушек, мы, нуждаемся в тестах, которые сообщают нам о том, что наблюдаемое отклонение существенно и заслуживает доверия. Действительно, бритва Оккама говорит, что мы должны предпочесть более простую гипотезу о случайности, пока сила очевидности не заставит изменить наши убеждения. [c.76]

В отсутствие каких-либо готовых схем для оптимального выбора модели исследователь должен опробовать различные статистические критерии согласия. Так, Утанс и Муди [270] оценивали риск предсказания, полученный при различных архитектурах сети, а Каяма и др. [157] находили общее число дублирующих друг друга элементов в скрытом слое. Мы же просто сравнивали величины квадратного корня из среднеквадратичной ошибки (RMSE) на тестовом множестве, состоящем из 60 наблюдений, относящихся к последним 5 годам интервала наблюдений (1981-85 гг. ). Для дальнейшей работы была взята та архитектура сети, которая давала наименьшее RMSE. [c.140]

Большая часть времени руководителя расходуется на контроль текущих показателей выхода, а внимание наблюдателя более направлено на итоговые суммы, в том числе и на конечные показатели. По ним, в частности, он обязан провести статистическое выборочное наблюдение, оценить генеральную совокупность, имеющиеся отклонения (погрешности, ошибки) и некор- [c.22]

ОЦЕНКА ТОЧЕЧНАЯ (англ, point estimation) — статистическая оценка, которая определяется одним числом. При выборке малого объема точечная оценка неизвестного параметра может значительно отличаться от оцениваемого параметра, т. е. приводить к грубым ошибкам. Поэтому при небольшом числе наблюдений следует пользоваться интервальными оценками. [c.448]

Стандартные ошибки предсказания могут быть рассчитаны с помощью добавления в модель фиктивных переменных по методу Сал-кевера. Пусть имеется возможность получения статистических данных за р моментов на прогнозном периоде. Тогда строится такая же регрессия для совокупного набора данных выборки и прогнозного периода, но с добавлением фиктивных переменных Dt+i, Dt+2,. . ., Dt+p. При этом Dt+i = 1 только для момента наблюдения (t + i). Для всех других моментов Dt+i = 0. Доказано, что оценки коэффициентов и их стандартные ошибки для всех количественных переменных Xj в точности совпадают со значениями, полученными по регрессии, построенной только по данным выборки. Коэффициент при фиктивной переменной Dt+i будет равен ошибке предсказания в момент (t + i). A стандартная ошибка коэффициента равна стандартной ошибке предсказания. [c.295]

Если статистика Дарбина-Уотсона близка к двум, мы считаем отклонения от регрессии случайными (хотя в действительности они могут и не быть таковыми). Это означает, что линейная функция, вероятно, отражает реальную взаимосвязь скорее всего, не осталось существенных неучтенных факторов, влияющих на зависимую переменную, и какая-либо другая, нелинейная формула не превосходит по статистическим характеристикам данную линейную. Даже если доля дисперсии зависимой переменной, объясненной с помощью регрессии, при этом мала, можно ожидать, что другая часть этой дисперсии, оставшаяся необъясненной, порождена действием множества различных малых факторов и может быть описана как случайная нормальная ошибка. Но как определить, достаточно ли близка величина статистики D W к двум Для этого имеются специальные таблицы, позволяющие при данном числе наблюдений и объясняющих переменных, для заданного уровня значимости, найти критические значения статистики Дарбина-Уотсона. [c.324]

Соотношение коэффициента и его стандартной ошибки, или /-статистика (в последнем случае 0,017 0,004 = 4,25), важна для определения статистической значимости зависимости функции от соответствующей объясняющей переменной. Вообще говоря, нулевая гипотеза для /-статистики и, соответственно, коэффициента регрессии проверяется с помощью таблиц распределения Стьюдента. В данном случае ясно без таблиц, по общему порядку цифр, что коэффициент при GNP, равный 0,017, статистически значим (так как t Np = 4,25), а коэффициент при RSR, равный (-0,411), статистически незначим. Его /-статистика / =-0,411/0,947 -0,434 слишком мала по абсолютной величине. Если уточнить по таблицам, уровень значимости здесь составляет примерно. Следовательно, если в действительности (для генеральной совокупности) этот коэффициент равен нулю, то вполне вероятно (с вероятностью 2/3) для данного размера выборки (60 наблюдений) при двух объясняющих переменных получить такую (-0,434) или большую по модулю /-статистику данного коэффициента регрессии. Для оценки значимости коэф- [c.336]

Одно из предположений классической регрессионной модели состоит в том, что случайные ошибки некоррелированы между собой и имеют постоянную дисперсию. В тех случаях, когда наблюдаемые объекты достаточно однородны, не сильно отличаются друг от друга, такое допущение оправдано. Однако во многих ситуациях такое предположение нереалистично. Например, если исследуется зависимость расходов на питание в семье от ее общего дохода, то естественно ожидать, что разброс в данных будет выше для семей с более высоким доходом. Это означает, что дисперсии зависимых величин (а следовательно, и случайных ошибок) не постоянны. Это явление в эконометрике называется гетерос-кедастичностью (в отличие от гомоскедастичности — равенства дисперсий). Кроме того, при анализе временных рядов в довольно редких случаях можно считать, что наблюдения некоррелированы во времени. Как правило, значение исследуемой величины в текущий момент времени статистически зависит от ее значений в прошлом, что означает наличие корреляции между ошибками. Поэтому естественно изучать модели регрессии без предположения, что V(e) = и2/. [c.154]

Эта глава посвящена изучению двух важных классов обобщенных регрессионных моделей. Первый составляют модели с гетероске-дастичностью. Этот термин применяется в ситуации, когда матрица ковариаций вектора ошибок является диагональной, но элементы главной диагонали, вообще говоря, различны. Иными словами, ошибки в разных наблюдениях некоррелированы, но их дисперсии — разные. Модели второго класса, как правило, используются при анализе данных, имеющих характер временных рядов. В этих случаях часто приходится принимать во внимание то обстоятельство, что наблюдения в разные моменты времени статистически зависимы (типичный пример — ежедневный обменный курс доллара по отношению к рублю). Следовательно, ошибки, относящиеся к разным наблюдениям (разным моментам времени), могут быть коррелированы, и ковариационная матрица вектора ошибок не является диагональной. Формально проблему оценивания неизвестных параметров решает обобщенный метод наименьших квадратов, рассмотренный в предыдущей главе. Однако, как там отмечалось, его применение требует знания матрицы ковариаций П вектора ошибок, что бывает крайне редко. Поэтому, помимо те- [c.167]

При анализе временных рядов часто приходится учитывать статистическую зависимость наблюдений в разные моменты времени. Иными словами, для многих временных рядов предположение о некоррелированности ошибок не выполняется. В этом разделе мы рассмотрим наиболее простую модель, в которой ошибки образуют так называемый авторегрессионный процесс первого порядка (точное определение будет дано ниже). Как было показано ранее (глава 5), применение обычного метода наименьших квадратов к этой системе дает несмещенные и состоятельные оценки параметров, однако можно показать (см., например, Johnston and DiNar-do, 1997), что получаемая при этом оценка дисперсии оказывается смещенной вниз, что может отрицательно сказаться при проверке гипотез о значимости коэффициентов. Образно говоря, МНК рисует более оптимистичную картину регрессии, чем есть на самом деле. [c.184]

С февраля 1926 г. Евгений Евгеньевич — консультант Конъюнктурного института Наркомата финансов СССР, где начал заниматься изучением циклов в экономиках капиталистических стран. Одновременно заведовал сельскохозяйственной секцией Института экспериментальной статистики и статистической методологии ЦСУ СССР. После дела Трудовой крестьянской партии и закрытия Конъюнктурного института, подчинения ЦСУ Госплану СССР (1930) Е. Е. Слуцкий работал в институтах, связанных с геофизикой и метеорологией. В Институте геофизики и метеорологии предметом его исследования стало влияние солнечной активности на урожаи. В связи с недостаточной продолжительностью наблюдений за урожайностью (таблица В. Г. Михайловского охватывала динамику урожаев в России за 115 лет) он использовал ряд цен на пшеницу в Англии за 369 лет, составленный лордом Беверид-жем. Кроме этого, Е. Е. Слуцкий изучил годовые приросты 12 секвой за 2000 лет (именно на такой срок была рассчитана таблица солнечной активности Фрица). К сожалению, результаты этой работы погибли в период войны. В начале 1930-х гг. Евгений Евгеньевич занимался также проблемой связанных динамических рядов. Он вывел формулу средней квадратической ошибки коэффициента корреляции для случая, когда наблюдения не являются взаимонезависимыми, а представляют связанные ряды (случай стационарных временных рядов). К середине 20-х гг. относится еще одно достижение Слуцкого в журнале Metron была опубликована его статья о стохастической асимптоте и пределе [29], которая составила основу теории случайных функций — одного из важнейших направлений современной теории вероятностей. [c.15]

Сначала мы рассмотрим общую модель с взаимодействиями, используемую в факторных планах. Дисперсионный анализ (или кратко ANOVA) применяется при обработке результатов факторного эксперимента. Показаны отношения между дисперсионным и регрессионным анализом. Обсуждаются рандомизация и разбиение на блоки в имитации. Исследуются предпосылки ANOVA, преобразование и кодирование. Следующий параграф -посвящен частному виду факторных планов, а именно таким планам, в которых все факторы имеют только по два значения. Приводится модель для таких 2fe планов вместе с анализом наблюдений. Затем идет параграф, в котором говорится только о дробных репликах от полного факторного эксперимента типа 2k, строящихся так, что вся важная информация сохраняется. Мы показываем, как можно выбрать конкретную структуру смешивания эффектов. Мы даем планы для модели только главных эффектов, планы для оценки главных эффектов в присутствии взаимодействий и планы для оценки как главных эффектов, так и двухфакторных взаимодействий (так называемые планы разрешения III, IV и V соответственно). Далее следует параграф, в котором показано, как получить независимую оценку дисперсии ошибки опыта о2 при частичном дублировании плана. Приводится метод переоценки эффектов с помощью дополнительной информации от повторения плана. Вместо дублирования наблюдений можно объединить суммы квадратов некоторых эффектов. Оба метода можно сочетать с проверкой соответствия модели. Если модель не годится, мы можем перейти к модели более высокого порядка. Показано, что планы этой главы легко достраиваются до планов более высокого порядка (это так называемые композиционные, или последовательно строящиеся, планы). Наконец, в следующем параграфе обсуждаются планы для поиска нескольких важных факторов среди многих мыслимых важных факторов, для так называемого отсеивания. Рассматривается интерпретация дробных факторных планов, когда некоторые факторы не могут быть важными. Приводятся также планы со случайным отбором факторных комбинаций и их анализ. Даются и так называемые сверхнасыщенные планы — систематические (т. е. не случайные) планы с меньшим числом наблюдений, чем эффектов. Затем мы демонстрируем несколько вариантов дробных реплик, в которых факторы объединяются в группы для уменьшения числа факторов и наблюдений. Исследуются предпосылки таких планов группового отсеивания и устанавливается, что они не ограничительны. Четыре типа планов группового отсеивания сравниваются между собой. Глава заканчивается кратким обсуждением теории статистических решений и проблемы многих откликов. Приводится литература по этим двум и по многим другим вопросам. [c.8]

Наблюдение в статистике: простое определение и примеры

Определения статистики>

Что такое наблюдение в статистике?

«Собаки» могут быть объектами наблюдения, также как «животные в клинике».

Термин «наблюдение» может иметь несколько разные значения в зависимости от того, где вы его используете.

Общее значение наблюдений в статистике

Статистическое наблюдение — это значение какой-либо интересующей вещи , которую вы измеряете или подсчитываете во время исследования или эксперимента: рост человека, сумма банковского счета в определенный момент времени или количество животных. «Единица наблюдения» означает в этом контексте то же самое. Например, предположим, вы измеряете, насколько хорошо ваши сбережения работают за один год. Вы записываете одно измерение (баланс вашего банковского счета) каждые три месяца, всего четыре наблюдений :

март = 564 $
Июнь = 576 $
сентября = 587 $
декабря = 599 $

Обратите внимание, что «наблюдение» не означает, что вы его наблюдали. Кто-то другой мог это измерить.Или это могут быть данные, которые вы нашли в пыльном файле и не знаете, откуда они взялись. Допустим, вы нашли тысячу файлов. Каждый файл может быть наблюдением или каждой страницей в файле; многое зависит от вас и от того, как вы решите разбить данные на части. По сути, многое зависит от того, что вы ищете. Допустим, ваши файлы содержат данные из приюта 1800 года, и вас интересует здоровье женщин в приюте. Обложки файлов были бы бесполезны для вас, поэтому они, очевидно, не были бы «наблюдениями», но как насчет остального содержимого? Вы можете выбрать файл каждого человека и классифицировать его как экспериментальную единицу. Однако, если вас интересует только уровень, скажем, сифилиса, вы можете взять только каждый случай сифилиса.

Обозначения экспериментальных установок

Наблюдение в статистике обычно обозначается буквой X. Каждая из этих единиц наблюдения (X) представляет данные одного наблюдения.

В исследованиях

Эмпирические исследования — это практические эксперименты. Другими словами, вы получаете результаты на основе реального опыта, а не на основе теории или убеждений.В этом контексте «наблюдение» — это то, что вы, , делаете, — вы наблюдаете за происходящим. Например, в наблюдательном исследовании исследователь наблюдает за участниками без какого-либо вмешательства.

Наблюдение может также в очень узком смысле применяться к фактическому наблюдателю . Например, систематическая ошибка наблюдения возникает, когда ключевая информация собирается, интерпретируется или измеряется неточно. По словам Джона Хопкинса, это когда:

«… информация собирается по-разному между двумя группами, что приводит к ошибке в заключении ассоциации. ”

Эта широкая категория содержит предвзятость наблюдателя, которая возникает, когда исследователь осведомлен о заболевании или статусе воздействия.

Список литературы

Канчанаракса, С. (2008). Предвзятость и смешение. Школа общественного здравоохранения Bloomberg Джонса Хопкинса. Получено 7 июня 2018 г. с сайта: http://ocw.jhsph.edu/courses/fundepiii/pdfs/lecture18.pdf

. ————————————————— ————————-

Нужна помощь с домашним заданием или контрольным вопросом? С Chegg Study вы можете получить пошаговые ответы на свои вопросы от эксперта в данной области.Ваши первые 30 минут с репетитором Chegg бесплатны!

Комментарии? Нужно опубликовать исправление? Пожалуйста, оставьте комментарий на нашей странице в Facebook .

Наблюдательное исследование в области статистики: определение и примеры — видео и стенограмма урока

Примеры наблюдательных исследований

Как мы уже говорили, наблюдательное исследование — это исследование, в котором исследователь ничем не манипулирует. Рассмотрим несколько примеров такого исследования.

Очень простым примером может быть какое-то обследование. Представьте, что кто-то на оживленной улице в районе Нью-Йорка спрашивает случайных прохожих, сколько у них домашних животных, затем берет эти данные и использует их, чтобы решить, нужно ли больше магазинов кормов для животных в этом районе. Это обсервационное исследование, потому что исследователь просто наблюдает за ответами опроса, никоим образом не влияя на результат.

Другой пример наблюдательного исследования — это попытка исследователя определить влияние употребления строго органических продуктов на общее состояние здоровья.Исследователь находит 200 человек, из которых 100 ели органически в течение последних трех лет, а остальные 100 не ели органически в течение последних трех лет. Затем они дают каждому субъекту общую оценку здоровья. Наконец, они анализируют данные и используют их, чтобы сделать выводы о том, как органическое питание может повлиять на общее состояние здоровья. Это обсервационное исследование, потому что исследователь ничего не делал, кроме как наблюдал за людьми в исследовании.

Не пример наблюдательного исследования

Рассмотрим наш пример наблюдательного исследования органических продуктов.Другая форма этого исследования может состоять в том, что исследователь собирает 200 случайных людей, которые не едят органически, а затем 100 из этих людей питаются органически в течение следующих трех лет, а 100 из этих людей не едят органически в течение следующих трех лет, и наблюдают. влияние на их общее состояние здоровья по прошествии этих трех лет.

Обратите внимание, что в этом сценарии исследователь влияет на субъектов, заставляя их менять свои пищевые привычки, что в данном случае будет считаться лечением.Если исследование проводится таким образом, то это уже не обсервационное исследование, поскольку исследователь имеет влияние на исследование, тогда как в другом сценарии исследователь просто наблюдает за людьми, не изменяя их и не влияя на них.

Пример наблюдательного исследования против не-примера

Преимущества и недостатки

У любого типа обучения есть свои преимущества и недостатки. Во-первых, давайте рассмотрим некоторые преимущества наблюдательного исследования:

Для начала, любой может собирать данные, просто наблюдая.Когда речь идет о лечении, часто необходимо, чтобы специалист наблюдал и собирал данные, потому что они лучше знают, что ищут.
В наблюдательном исследовании исследователь может наблюдать субъектов в поистине естественном состоянии, что может дать лучшую картину истинного поведения субъекта без влияния. В экспериментальном исследовании субъект может действовать или реагировать иначе, чем в естественных условиях.
Наконец, когда исследования включают явление, состоящее из социальных взаимодействий людей или животных, смысл этих оценок можно получить только через наблюдение. Другими словами, есть некоторые данные, которые можно понять только путем наблюдения без каких-либо манипуляций.

Конечно, есть и недостатки:

Например, поскольку исследователь не может контролировать естественную обстановку, в которой он наблюдает за своими объектами, внешние факторы могут затруднить установление причинно-следственной связи. поведения субъекта.
Другой недостаток заключается в том, что исследователям часто приходится ждать определенного события, чтобы его наблюдать.Из-за этого обсервационные исследования могут занять много времени и работы.
Последний недостаток состоит в том, что собранные данные могут быть искажены из-за предвзятости самого исследователя. Убеждения исследователя и т. Д. Могут влиять на то, как они наблюдают за поведением субъектов в их естественных условиях, и заставлять исследователя делать ошибочные выводы.

Поскольку у каждого типа исследования есть свои преимущества и недостатки, всегда лучше дополнять обсервационное исследование данными, собранными из других типов исследований.

Итоги урока

Давайте рассмотрим, что мы узнали. Во-первых, важно помнить, что такое статистика . Статистика — это процесс сбора данных о группе объектов, чтобы сделать выводы о популяциях этих объектов. Это позволяет нам понять наблюдательных исследований . Наблюдательное исследование — это исследование, в котором исследователь просто наблюдает и не имеет никакого влияния или вмешательства в исследование, субъектов или среду, в которой проводится исследование.

Наблюдательные исследования имеют свои преимущества, например, наблюдение за истинным поведением, и для сбора данных не требуется никакого специалиста. Наблюдательные исследования также имеют недостатки, самый большой из которых заключается в том, что исследователь не может контролировать какой-либо аспект исследования, что может вызвать проблемы при попытке определить причину и следствие в определенных исследованиях. В целом, при проведении нескольких типов исследований выводы и данные становятся более убедительными и достоверными, а исследования, проводимые на основе наблюдений, безусловно, чрезвычайно полезны и являются одним из типов исследований, которые можно использовать при формировании выводов об определенной группе, событии и т. Д.

7 Статистический анализ данных наблюдений | Измерение расовой дискриминации

лучшее, на что можно надеяться, это то, что сравнение групп, затронутых изменением политики, определит снижение дискриминации, вызванное 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 г.). использованная литература).

Наконец, естественная изменчивость 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 дискриминации; см. Shadish et al., 2002, и Meyer, 1995, за общее обсуждение сильных и слабых сторон этих конструкций.)

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 (эл.g., продуктивность в контексте найма, процентные ставки по умолчанию в контексте кредитования) и детальное знание того, как результат зависит от производительности, в некоторых случаях может 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, на рынке труда.

Методы сопоставления и оценки склонности полезны как средство ослабления предположений о функциональной форме, связывающих 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 учреждений, 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 сокращению или полному устранению дискриминации для некоторых групп, дает возможность оценить важность дискриминации до изменения, а также для групп, не затронутых этим изменением.

Наблюдательное и экспериментальное исследование — статистический анализ

Ваше статистическое исследование наблюдательное или экспериментальное? Давайте узнаем.

Фото Билла Оксфорда на Unsplash

Статистика — это наука и искусство обучения на основе данных. 🎓 Как дисциплина, это касается не только сбора, анализа и интерпретации данных, но также представления и передачи результатов на основе анализа, выполненного на основе данных.

Целью исследования часто является изучение взаимосвязи между двумя или более переменными, участвующими в исследовании. Например, помогают ли упражнения снизить вес? Или люди, которые пьют молоко перед сном, обычно ложатся спать раньше, чем люди, пьющие кофе?

Исследование, которое мы проводим для статистического анализа наших данных, в основном может быть двух типов — наблюдательное и экспериментальное.

Когда мы читаем о каком-либо исследовании, мы обычно не обращаем внимания на то, как оно было разработано.Однако для понимания качества результатов / выводов, заявленных в исследовании, нам чрезвычайно важно знать это.

Я сам никогда не обращал внимания на какие-либо исследования того, как он был разработан, и скорее верил его утверждениям. Я знаю, что это был глупый ход, но да, я раньше не знал о типах обучения. Надеюсь, вы знаете о них. Если нет, то эта статья поможет вам хорошо понять концепцию. 😎

Простой пример исследования, которое многие люди обычно считают точным, касается продуктов питания / здоровья / питания.Как правило, они появляются в заголовках новостей и широко распространяются в социальных сетях. Однажды мы могли бы прочитать исследование, в котором утверждается, что яйца повышают риск рака, а на следующий день мы можем прочитать утверждение о том, что они чрезвычайно полезны. (Обратите внимание, что это всего лишь пример, чтобы ясно изложить мою точку зрения).

Мы можем наблюдать, что различные исследования утверждают, что большинство продуктов питания положительно или отрицательно связаны со здоровьем, что в некотором смысле может быть правдой. Например, чрезмерное потребление высокопитательного продукта питания может негативно повлиять на организм.Но чрезвычайно важно убедиться, что доказательства / утверждения, о которых мы читаем, надежны или нет.

Итак, давайте выясним, что говорят нам эти исследования, на некоторых примерах задач.

В этом типе исследования мы измеряем или опрашиваем членов выборки, не пытаясь повлиять на членов или манипулировать переменными. Здесь мы просто наблюдаем за происходящим и записываем наблюдения. Таким образом, было бы правильно сказать, что исследователи не навязывают группе никакого лечения или ограничений и не распределяют субъектов в группы случайным образом.По сути, нет никаких манипуляций с окружающей средой, в которой находится объект.

Таким образом, исследования этого типа показывают, что между переменными может быть связь, но необязательно наличие причинно-следственной (причинной) связи. И даже если обсервационное исследование показывает причинно-следственную связь, предоставленные им доказательства обычно считаются слабыми.

Опрос общественного мнения, в котором задаются вопросы о том, как людям понравился последний документальный фильм, является примером обсервационного исследования. Здесь исследователи не контролируют участников.

Вот некоторые из ключевых моментов, касающихся наблюдательных исследований:

Наблюдательные исследования менее дороги, чем экспериментальные.
Время, необходимое для завершения наблюдательных исследований, может составлять от нескольких лет до десятилетий.

В этом типе исследования мы случайным образом назначаем лечение группе, чтобы исследователи могли сделать причинно-следственный (причинный) вывод.Это случайное назначение лечения — вот что отличает оба исследования (наблюдательные и экспериментальные). Здесь мы экспериментируем и манипулируем окружающей средой субъекта, чтобы измерить ответную (зависимую) переменную. Доказательства, полученные в результате экспериментального исследования, считаются более сильными, чем данные наблюдательного исследования.

Фото автора

Этот тип исследования также иногда называют научным исследованием из-за применяемого в нем лечения.

Примечание: В экспериментальном исследовании участвуют две группы — экспериментальная и контрольная.Контрольная группа — это группа в исследовании, которая не получает лечения от исследователей.

Вот некоторые из ключевых моментов в экспериментальных исследованиях:

Экспериментальные исследования тщательно контролируются.
Экспериментальные исследования дороги.
Экспериментальные исследования обычно меньше и короче наблюдательных.

Теперь давайте поймем разницу между двумя типами исследований с использованием разных задач.

В ходе исследования была взята случайная выборка студентов и их спросили об их графиках отхода ко сну. Данные показали, что люди, которые спят не менее 8 часов перед экзаменом, имеют больше шансов получить хорошие оценки, чем те, кто спит менее 8 часов.

Тип исследования: Наблюдательный

Причина: Исследование представляет собой своего рода опрос, в ходе которого людей просто спрашивают о том, сколько часов они спят перед экзаменом и сколько баллов они набрали. Поскольку людей не распределяли случайным образом в какую-либо группу и не получали какое-либо лечение, исследование было обсервационным.

В ходе исследования люди случайным образом были отнесены к одной из двух групп. Группу 1 попросили следовать строгому графику исследования в течение фиксированного периода времени, тогда как Группу 2 попросили учиться так же, как они привыкли раньше. Исследователи смотрели, какая группа лучше сдала экзамены.

Тип исследования: Экспериментальное

Причина: В исследовании случайным образом люди распределялись по двум разным группам, одна из которых получала лечение, а другая — нет.Таким образом, это было экспериментальное исследование.

В ходе исследования была отобрана случайная выборка людей и изучены их привычки к курению. Каждый человек был классифицирован как курильщик легко, умеренно или заядлый. Исследователь изучил уровень стресса в каждой группе.

Тип исследования: Наблюдательный

Причина: В исследовании была взята случайная выборка людей, но не случайное распределение людей по разным группам. В ходе исследования просто отслеживалось, курили ли люди — легко, умеренно или заядлый, а также уровень их стресса.Таким образом, это было наблюдательное исследование.

Я надеюсь, что теперь вы можете различать экспериментальные и наблюдательные исследования и даже можете принимать ответственные решения для себя после прочтения любого исследования.

NEDARC — Статистический словарь терминов

Категориальная переменная

Переменная является категориальной, если ее значения попадают в отдельный набор категорий, которые не пересекаются. Например, пол пациента может принимать значения мужского или женского пола. При первом введении лечения могут быть, помимо прочего, указаны значения «Внутривенная линия» и «Дыхательный путь введен» (также номинальный).

Доверительные интервалы

Верхняя и нижняя границы, которые составляют X процентов уверенности, что оценка находится в пределах (как в 95% доверительных пределах). См. Раздел «Доверительные интервалы» в разделах «Продвинутая статистика».

Непрерывная переменная

Переменная, которая может принимать любое значение. Например, рост, вес, температура, количество сахара в апельсине и время, необходимое для пробега мили, — все это непрерывные переменные.

Перекрестные таблицы

Сравнение двух или более переменных данных.Например, вы можете захотеть узнать, сколько наблюдений происходит с разбивкой по возрасту, полу, городу и т. Д.

Описательная статистика

Статистика, используемая для обобщения массива данных

Дисперсия

Числовое обозначение того, насколько близко данные группируются относительно среднего или другого показателя центральной тенденции.

Проверка частоты

Создание таблицы, в которой отображаются данные, сгруппированные по числовым значениям.

Гистограмма

Гистограмма, представляющая частотное распределение.

Проверка гипотез

См. Проверка гипотез в сложных статистических темах.

Независимые образцы

Независимые выборки — это две или более выборки, выбранные из одной или разных популяций, которые не влияют друг на друга. Предполагается, что результат для одной выборки не связан с результатами для каждой из других выборок. Или, повторяя тот же принцип, если вы знаете результат для одного образца, он не предоставит вам никакой информации о результате для другого образца.Примеры варьируются от сравнения мужчин и женщин как двух независимых выборок в популяции до сравнения экспериментальной группы с контрольной группой в интервенционном исследовании.

Независимые наблюдения

Два наблюдения являются независимыми, если появление одного наблюдения не дает информации о возникновении другого наблюдения. Простой пример — измерение роста всех участников вашей выборки в определенный момент времени. Это должны быть не связанные между собой наблюдения.Однако, если бы вы измеряли рост одного ребенка с течением времени, эти наблюдения были бы зависимыми, потому что рост в каждый момент времени повлиял бы на рост в будущие моменты времени.

Независимая переменная

Переменная, которая вызывает или предсказывает зависимую переменную. Также называется объясняющей переменной.

Выводная статистика

Использование выборочной статистики для определения характеристик совокупности.

Соответствующие пары и повторные меры

Соответствующие образцы могут возникнуть в следующих ситуациях:

Две выборки, в которых члены явно спарены или явно сопоставлены исследователем.Например, измерения IQ пар однояйцевых близнецов.
Те образцы, в которых один и тот же атрибут или переменная измеряется дважды по каждому предмету при разных обстоятельствах. Обычно называемые повторными мерами. Примеры включают время группы спортсменов на 1500 м до и после недели специальных тренировок; или удои коров до и после кормления определенной диетой.

Иногда вычисляется разница в значении интересующего измерения для каждой согласованной пары, например, разница между измерениями до и после, и эти цифры затем образуют единую выборку для соответствующего статистического анализа.

Меры центра

Статистика, предназначенная для представления среднего или среднего значения в распределении данных.

Минимальное значение

Наименьшее наблюдение в наборе данных.

Максимальное значение

Самое большое наблюдение в наборе данных.

Среднее

Среднее арифметическое для группы данных.

Медиана

Средний элемент в группе данных при ранжировании данных по порядку величины.

Режим

Самое распространенное значение в любом дистрибутиве.

Нормальное распределение

Колоколообразная кривая или распределение, указывающее, что наблюдения, равные среднему значению или близкие к нему, происходят с наибольшей вероятностью и что вероятность появления постепенно уменьшается по мере отклонения наблюдений от среднего.

Наблюдения

Точки данных в заданном наборе данных.

Порядковая переменная

Порядковая переменная имеет категории, которые можно ранжировать или упорядочивать. Однако разница между уровнями может быть разной.Например, если вы проводите опрос и задаете вопрос: «Как вы думаете, насколько важен закон об основных ремнях безопасности?» у вас могут быть следующие ответы: «Очень важно» »Скорее важно» «Не очень важно». Эти ответы имеют очевидный порядок, однако разница между очень важным и отчасти важным может не совпадать с различием между отчасти важным и не очень важным.

Выброс

Крайнее значение в частотном распределении; может иметь непропорционально большое влияние на среднее значение.

Параметр

Мера, используемая для суммирования характеристик генеральной совокупности на основе всех элементов в генеральной совокупности (например, среднее значение совокупности).

Население

Общий набор элементов, которые нужно проанализировать (все дети, все жители города и т. Д.).

Вероятностная связь

См. Вероятностная связь в разделах «Продвинутая статистика».

Вероятность

Выражает вероятность того, что данное событие даже произойдет в долгосрочной перспективе.

Случайно

Каждый предмет имеет равные шансы быть выбранным. В плане исследования случайное распределение — это процедура, которая дает каждому субъекту равные шансы попасть в экспериментальную или контрольную группу, так что теперь существует систематическая разница между группами до начала лечения.

Диапазон

Мера дисперсии, вычисляемая путем вычитания наименьшего значения в распределении из наибольшего значения.

Повторные мероприятия

См. Согласованные пары и повторяющиеся меры.

Переменная ответа (результат, зависимый)

Переменная, вызванная или предсказанная независимой переменной.

Образец

Подмножество населения, обычно выбираемое случайным образом. Меры, суммирующие выборку, называются статистикой выборки.

Перекос

Данные считаются искаженными, если большинство значений данных попадают влево или вправо от среднего.

распространение

Насколько разбросаны данные о среднем значении.

Статистика по одной выборке

Статистика для одной выборки — это статистика, в которой вас интересует только описание одной генеральной совокупности. Вы не заинтересованы в сравнении различных подгрупп населения в пределах одной выборки. Например, вы хотите описать частоту интубации для всех педиатрических пациентов.

Стандартное отклонение

Мера рассеивания; квадратный корень из среднего квадрата отклонения от среднего. См. Стандартное отклонение в разделе «Основная статистика».

Статистика

Мера, используемая для обобщения выборки данных.

Результат выживания

Выживание относится к данным о времени до события. Например, время от травмы до нормального функционирования или время от начала болезни до смерти. Важной характеристикой результатов выживания является то, что они обычно включают цензурированные наблюдения, случаи, в которых вы не наблюдаете интересующий результат, потому что либо исследование заканчивается, люди переезжают, выписываются из больницы или по иным причинам теряются для последующего наблюдения до их исхода. имеет место.Вместо того, чтобы исключать эти данные, анализ выживаемости может использовать цензурированные наблюдения при анализе вашего результата.

Целевая группа

Население, охваченное данным исследованием.

Разница

Среднее квадратическое отклонение от среднего; квадрат стандартного отклонения.

Твитнуть

изм. 05 августа 2019 г.

Раздел 1.2: Наблюдательные исследования в сравнении с запланированными экспериментами

Цели

К концу этого урока вы сможете …

проводить различие между наблюдательным исследованием и запланированным экспериментом
определить возможные скрытые переменные
объясняет различные типы наблюдательных исследований

Чтобы получить краткий обзор этого раздела, посмотрите это короткое резюме видео:

Для начала мы собираемся обсудить некоторые способы сбора данных.В общем, стандартов несколько:

перепись
существующие источники
обзорная выборка
разработанные эксперименты

Большинство из нас ассоциирует слово census с переписью США, но на самом деле оно имеет более широкое определение. Вот как это определяется в вашем тексте:

Перепись — это список всех лиц в популяции с определенными характеристиками каждого человека.

Самое приятное в переписи состоит в том, что она дает нам всю необходимую информацию. Конечно, это обычно невозможно — представьте, что вы пытаетесь опросить каждого студента ECC . Это было бы более 10 000 интервью!

Итак, если мы не можем провести перепись, что нам делать? Отличным источником данных являются другие уже завершенные исследования. Если вы пытаетесь ответить на конкретный вопрос, посмотрите, не собирал ли уже кто-нибудь данные об этом населении.Как сказано в вашем учебнике, мораль этой истории такова: Не собирайте данные, которые уже были собраны!

Наблюдательные исследования в сравнении с запланированными экспериментами

Теперь об одной из основных задач этого раздела. Два других очень распространенных источника данных — это наблюдательных исследований, и , разработанные эксперименты . Здесь мы собираемся потратить некоторое время, чтобы описать их и провести различие между ними — ожидается, что вы сможете сделать то же самое в домашнем задании и на своем первом экзамене.

Самый простой пример наблюдательных исследований — это опросы. Не предпринимается никаких попыток повлиять на что-либо — просто задавайте вопросы и записывайте ответы. По определению

Наблюдательное исследование измеряет характеристики популяции путем изучения отдельных лиц в выборке, но не пытается манипулировать или влиять на интересующие переменные.

В качестве хорошего примера попробуйте посетить исследовательский центр Pew Research Center. Просто щелкните любую статью, и вы увидите пример наблюдательного исследования.Они просто выбирают определенную группу и задают им вопросы.

Напротив, разработанных экспериментов явно делают , попытки повлиять на результаты. Они пытаются определить, какое влияние оказывает конкретное лечение на результат.

Эксперимент, разработанный , применяет лечение к людям (называемым экспериментальными единицами или субъектами ) и пытается изолировать эффекты лечения на переменной ответа .

Хороший пример спланированного эксперимента можно найти в статье Национального общественного радио о влиянии физических упражнений на физическую форму.

Итак, давайте рассмотрим пару примеров.

Пример 1

Посетите эту ссылку в Science Daily от 8 июля 2008 г. В ней рассказывается о связи между посттравматическим стрессовым расстройством (ПТСР) и сердечными заболеваниями. Внимательно прочитав статью, попробуйте решить, было ли это наблюдательным исследованием или разработанным экспериментом

Что это было?

Это было непросто.На самом деле это было обсервационное исследование . Дело в том, что исследователи не заставляли ветеранов страдать от посттравматического стресса, они просто наблюдали за частотой сердечных заболеваний у солдат, страдающих посттравматическим стрессом, и за частотой тех, у кого нет.

Пример 2

Перейдите по этой ссылке от Gallup Organization от 17 июня 2008 г. В нем рассказывается о том, что больше всего беспокоило американцев на тот момент. Внимательно прочтите и подумайте, как были собраны данные.Как вы думаете, это было наблюдательное исследование или спланированный эксперимент? Почему?

Хорошо подумайте, что, по вашему мнению, это было, и не менее важно — почему? Когда будете готовы, щелкните ссылку ниже.

Что это было?

Если вы думали, что это было обсервационное исследование , вы были правы! Ключевым моментом здесь является то, что отобранных людей просто спросили, что для них важно. В исследовании не пытались навязать людям определенные условия на определенный период времени и посмотреть, повлияли ли эти условия на их реакцию.

Пример 3

Этот последний пример касается «низкоуглеводной» диеты Аткинса и ее сравнения с другими диетами. Прочтите это резюме отчета в Медицинском журнале Новой Англии и посмотрите, сможете ли вы выяснить, является ли это наблюдательным исследованием или спланированным экспериментом.

Что это было?

Как и ожидалось, это был эксперимент, разработанный , но знаете почему? Ключевым моментом здесь является то, что они заставляли людей соблюдать определенную диету, а затем сравнивали здоровье участников в конце.

Вероятно, самое большое различие между наблюдательными исследованиями и запланированными экспериментами заключается в проблеме связи по сравнению с причинно-следственной связью . Поскольку обсервационные исследования не контролируют никакие переменные, результаты могут быть только ассоциаций . Поскольку переменные контролируются в запланированном эксперименте, мы можем сделать выводы о причинно-следственной связи .

Вернитесь к трем примерам, связанным выше, и убедитесь, что все три представили свои результаты правильно.Вы часто найдете статьи в газетах или в Интернете, в которых утверждается, что одна переменная вызвала определенный отклик у другой, тогда как на самом деле все, что у них было, — это ассоциация , полученная при проведении наблюдательного исследования.

Обсуждение различий между наблюдательными исследованиями и запланированными экспериментами может вызвать интересный вопрос — почему мы так сильно обеспокоены этой разницей?

Мы уже упоминали ключ в конце предыдущей страницы, но здесь стоит его повторить:

Наблюдательные исследования позволяют нам утверждать только связь , а не причинно-следственную связь .

Основной причиной этого является то, что называется скрытой переменной (иногда также называемой смешивающим фактором , , среди других подобных терминов).

Скрытая переменная — это переменная, которая влияет на обе интересующие переменные, но либо неизвестна, либо не подтверждена.

Рассмотрим следующий пример из The Washington Post:

Пример 4

Кофе может быть полезным для здоровья и не представлять опасности для здоровья многих людей

Кэролайн Батлер 22 декабря 2009 г., вторник

Из всех отношений в моей жизни, безусловно, самые постоянные и непостоянные были с кофе: от первоначального проблеска в колледже до серьезных обязательств во время моей первой настоящей репортерской работы до полного разрыва, когда я получил беременна, только чтобы с треском не бросить свой ежедневный латте во второй раз, которого я ожидала.В последнее время отношения превратились в полномасштабную навязчивую идею, и, по иронии судьбы, я часто засыпаю по ночам, мечтая о вкусной, сытной чашке джо, которая ждет меня утром.

[…] Будьте уверены: текущие исследования не только показали, что умеренное потребление кофе вряд ли причинит вам вред, но и может принести значительную пользу для здоровья. «Кофе обычно ассоциируется с менее сознательным образом жизни — люди, которые мало спят, пьют кофе, курят, пьют алкоголь», — объясняет Роб ван Дам, доцент кафедры питания и эпидемиологии в больнице. Гарвардская школа общественного здравоохранения. Он указывает на то, что ранние исследования не учитывали такие проблемы и, таким образом, обнаружили связь между употреблением кофе и такими состояниями, как сердечные заболевания и рак, связь, которая способствовала сохранению плохой репутации Java. «Но по мере того, как было проведено больше исследований — более крупных и качественных исследований, направленных на решение проблем здорового образа жизни — совокупность усилий свидетельствует о том, что кофе — хороший выбор напитка».

[…]

Источник: Washington Post

О чем нам говорит эта статья? Если вы посмотрите на части, выделенные жирным шрифтом, вы увидите, что профессор ван Дам описывает скрытую переменную: образ жизни. В прошлых исследованиях эта переменная не учитывалась. В прошлом исследователи видели связь между кофе и сердечными заболеваниями и пришли к выводу, что кофе вызывает сердечных заболеваний.

Но поскольку это были только наблюдения, исследователи могли заявить только об ассоциации . В этом примере выбор образа жизни людей влиял как на употребление кофе, так и на , и на другие риски, ведущие к сердечно-сосудистым заболеваниям. Таким образом, «образ жизни» будет примером скрытой переменной в этом примере.

Дополнительную информацию о скрытых переменных можно найти по этой ссылке с форума The Math Forum и по этой ссылке из Psychology Wiki. Оба дают дополнительные примеры и иллюстрации.

При всех проблемах скрытых переменных есть много веских причин для проведения наблюдательного исследования. Во-первых, спланированный эксперимент может быть непрактичным или даже неэтичным (представьте себе спланированный эксперимент относительно рисков курения). Наблюдательные исследования также обычно обходятся намного дешевле, чем запланированные эксперименты, и часто можно получить гораздо больший набор данных, чем при запланированном эксперименте.Тем не менее, всегда важно помнить о разнице в том, что мы можем утверждать в результате наблюдательных исследований и запланированных экспериментов.

Типы наблюдательных исследований

Существует три основных типа наблюдательных исследований, и они перечислены в вашем тексте: кросс-секционные исследования, исследования случай-контроль и когортные исследования. В вашем учебнике хорошо описывается каждый из них, но мы резюмируем их здесь еще раз и дадим пару быстрых примеров каждого из них.

Поперечные исследования

Этот первый тип наблюдательного исследования включает сбор данных о людях в определенный момент времени. Исследователь, обеспокоенный эффектом работы с асбестом, может сравнить уровень заболеваемости раком у тех, кто работает с асбестом, и у тех, кто этого не делает.

Поперечные исследования дешевы и просты в выполнении, но они не дают очень сильных результатов. В нашем быстром примере мы не можем быть уверены, что те, кто работает с асбестом и не сообщают о раке, в конечном итоге его не заболеют.Этот тип исследования дает лишь небольшую часть картины, поэтому он редко используется сам по себе. Исследователи, как правило, используют перекрестное исследование, чтобы сначала определить, может ли они быть связующим звеном, а затем проводят еще одно исследование (например, одно из следующих) для дальнейшего изучения.

Исследования случай-контроль

Исследования «случай-контроль» часто используются в медицинском сообществе для сравнения людей с определенной характеристикой (эта группа — случай , ) с людьми, не имеющими такой характеристики (эта группа — контроль ).Исследователи пытаются выбрать однородные группы так, чтобы в среднем все остальные характеристики людей были похожи, а отличалась только рассматриваемая характеристика.

Одним из самых известных примеров такого рода исследований является раннее исследование связи между курением и раком легких в Соединенном Королевстве, проведенное Ричардом Доллом и А. Брэдфорд Хиллом. В 1950-х годах почти 80% взрослого населения Великобритании были курильщиками, и связь между курением и раком легких еще не была установлена.Долл и Хилл опросили около 700 пациентов с раком легких, чтобы попытаться определить возможную причину.

Этот тип исследования является ретроспективным , потому что он просит людей оглянуться назад и описать свои привычки (в данном случае в отношении курения). В подобном исследовании есть явные недостатки, поскольку оно предполагает, что люди не только обладают точной памятью, но и честно реагируют. (Подумайте об исследовании, посвященном употреблению наркотиков и когнитивным нарушениям.) Мало того, мы обсуждали ранее, что такое исследование может доказать связь , но оно не может доказать причинно-следственную связь .

Когортные исследования

Когорта описывает группу лиц, поэтому когортное исследование — это исследование, в котором для участия в исследовании выбирается группа лиц. Затем группу наблюдают в течение определенного периода времени, чтобы определить, влияют ли определенные характеристики на переменную ответа.

Основываясь на своих более ранних исследованиях, Долл и Хилл начали одно из крупнейших когортных исследований в 1951 году. Исследование снова касалось связи между курением и раком легких. Исследование началось с 34 439 британских врачей-мужчин и наблюдалось за ними более 50 лет.Долл и Хилл впервые сообщили о своих открытиях в 1954 году в Британском медицинском журнале, а затем продолжали периодически сообщать о своих открытиях. Их последний отчет был в 2004 году, он снова был опубликован в Британском медицинском журнале. В этом последнем отчете отражены данные наблюдений этой когорты за 50 лет.

Этот последний тип исследования называется проспективным , потому что он начинается с группы, а затем собирает данные с течением времени. Как упоминается в вашем учебнике, когортные исследования, безусловно, являются наиболее мощными из наблюдательных исследований, особенно с учетом количества и качества данных в исследовании, подобном предыдущему.

Давайте рассмотрим несколько примеров.

Пример 4

В недавней статье в разделе BBC News Health описывалось исследование, посвященное деменции и «болезням среднего возраста». Согласно статье, в течение 12-14 лет исследованиями наблюдали более 11000 человек. Они обнаружили, что курение, диабет и высокое кровяное давление были факторами начала деменции.

Что это за тип наблюдательного исследования? Поперечное сечение, случай-контроль или когорта?

Что это было?

Поскольку исследователи отслеживали из 11000 участников, это когортное исследование .

Пример 5

В 1993 году Национальный институт гигиены окружающей среды профинансировал исследование в Айове, посвященное возможной взаимосвязи между уровнями радона и заболеваемостью раком. В ходе исследования была собрана информация от 413 участников, у которых развился рак легких, и проведено сравнение этих результатов с 614 участниками, у которых не было рака легких.

Что это было за исследование?

Что это было?

Это исследование было ретроспективным — сбор информации об интересующей группе (больные раком) и сравнение их с контрольной группой (без рака).Это пример исследования случай-контроль .

Хотя это может показаться похожим на перекрестное исследование, оно отличается тем, что люди «сопоставлены» (с раком или без рака), и ожидается, что люди оглянутся назад во времени и опишут свое время, проведенное в доме, чтобы определить их радоновое облучение.

Пример 6

В 2004 году исследователи опубликовали в Медицинском журнале Новой Англии статью о взаимосвязи между психическим здоровьем солдат, подвергшихся боевому стрессу. В ходе исследования была собрана информация от солдат четырех пехотных подразделений либо до их отправки в Ирак, либо через три-четыре месяца после их возвращения с боевого дежурства.

Что это было за исследование?

Что это было?

Так как это был просто опрос, проведенный за короткий период времени, чтобы попытаться изучить влияние боевого дежурства, это было перекрестное исследование . В отличие от предыдущего примера, он не просил участников вникать в свою историю и явно не «сопоставлял» солдат с определенной характеристикой.

Количественное наблюдение: определение, характеристики и примеры

Определение количественного наблюдения

Количественное наблюдение — это объективный набор данных, который в первую очередь сосредоточен на числах и значениях — он предлагает «связанные с количеством или изображенные в терминах количества». Результаты количественного наблюдения получены с использованием методов статистического и численного анализа. Это подразумевает наблюдение за любым объектом, который может быть связан с числовым значением, таким как возраст, форма, вес, объем, масштаб и т. Д.

Этот метод наблюдения проводится на выборке, которая лучше всего представляет целевой рынок. Важно иметь больший размер выборки, чтобы можно было проводить наблюдения с учетом большинства различий, существующих в популяции. При рассмотрении большой популяции результаты наблюдений, скорее всего, будут иметь большее доверие. Как только исследователь рынка собирает данные из выборки, начинается процесс анализа и достигаются наблюдаемые результаты.

Университет Южной Алабамы назвал количественное наблюдение «стандартизированным наблюдением» и в основном используется в научных исследованиях, поскольку дает статистически наблюдаемую информацию.Количественное наблюдение обычно проводится путем рассылки опросов, анкет или опросов.

Подробнее: количественное исследование рынка

Количественные характеристики наблюдений

Точность: При количественном наблюдении данные могут быть измерены (количественно определены), и поэтому он дает точные результаты по сравнению с другими методами, такими как качественное наблюдение, которые дают результаты, которые невозможно определить количественно. Например, температура кипения воды на уровне моря составляет 100 ° C — это количественное наблюдение.
Постоянные результаты: Результаты этого метода наблюдения постоянны — точка кипения воды на уровне моря будет 100 ° C и не изменится, если другие переменные останутся постоянными.
Создание выборки: Выборка должна быть сформирована для количественного наблюдения, и размер этой выборки должен быть достаточно большим, чтобы исследователи могли распространить наблюдение на всю совокупность.
Научные исследования: Этот метод измеряет и «количественно оценивает» множество аспектов, главным образом, для научных исследований.
Результаты без смещения: Поскольку результаты количественно выражены, полученные на их основе наблюдения свободны от смещения, но имеют допустимую погрешность и обычно основаны на гипотезе.
Повысьте надежность результатов: Чтобы маркетолог мог связать количество с его / ее качественным наблюдением, ему / ей также необходимо провести количественное наблюдение. Количественный результат может быть получен для качественного наблюдения, чтобы повысить надежность результатов.
Провести статистический анализ: Количественное наблюдение подтверждает детали путем проведения статистического анализа отчета.
Числовые результаты: Все результаты количественного наблюдения числовые.
Используйте различные инструменты: Инструменты, такие как линейки, термометры, весы и т. Д., Используются для количественных наблюдений.
Методы обработки и анализа данных: Существуют различные методы обработки и анализа собранной информации.Обширные количественные данные наблюдений могут быть обработаны с использованием кодов / баллов, например, для анализа собранных данных могут быть созданы оценочные шкалы, контрольные списки, таблицы и т. Д.
Создать план: На основе цели наблюдения создается количественный план наблюдения. На основе этого плана изменяются настройки и решается метод проведения этого наблюдения.

Начните собирать количественные данные наблюдений с помощью Surveys

Получите бесплатную учетную запись сейчас

Примеры количественных наблюдений

Есть несколько ситуаций, при которых может быть реализовано количественное наблюдение.Вот несколько примеров количественного наблюдения:

1. Если исследователь рынка намеревается понять, насколько распространен его / ее бренд, он может задать вопрос для оценки Net Promoter Score: «Учитывая ваш полный опыт работы с нашей компанией, насколько вероятно, что вы порекомендуете нас другу или коллеге? »По шкале от 0 до 10. 0 означает крайне маловероятно, а 10 указывает на высокую вероятность. Респонденты будут разделены на три категории: промоутеры (9-10), пассивные (7-8) и противники.Net Promoter Score может быть рассчитан по формуле =% промоутеров -% недоброжелателей * 100 Результатом будет количественное наблюдение, то есть числовое значение, которое будет отражать лояльность клиентов и узнаваемость бренда.
2. Другой пример количественного наблюдения — это опрос удовлетворенности клиентов. «Насколько вы довольны нашими продуктами / услугами?». Этот вопрос можно задать по четырех-, пяти-, шести- или семибалльной шкале Лайкерта — где 1 означает категорическое несогласие, 2 означает несогласие, 3 означает нейтралитет, 4 означает согласен и 5 означает полностью согласен.По четырех- и шестибалльной шкале не будет нейтрального балла, а по семибалльной шкале Лайкерта будет немного «согласен / не согласен». Здесь мнения напрямую преобразуются в числа, связывая их с разными числами, что делает анализ простой задачей для маркетологов.
Некоторые другие примеры количественных наблюдений —
- - 30 респондентов в возрастной группе 30-40 лет придерживались мнения, что возраст Дональда Трампа — 72 года.
  - Зрительный зал может вместить одновременно 1000 человек.
  - Только 25% людей в США считаются коренными американцами.
  - На последние 3 месяца года запланировано 15 маркетинговых кампаний с целью увеличения регистраций с веб-сайта на 30%.

РубрикаРазное

Статистического наблюдения примеры: works.doklad.ru — Учебные материалы

Цель статистического наблюдения

2. Виды и способы статистического наблюдения. Общая теория статистики: конспект лекции

Практическая работа «План статистического наблюдения»

Статья 8. Предоставление первичных статистических данных и административных данных субъектам официального статистического учета / КонсультантПлюс

Задачи по статистике. Часть 10

Задача №2080 (статистическое наблюдение)

Рекомендуемые задачи по дисциплине

Способы статистического наблюдения — Информатика, информационные технологии

Статьи к прочтению:

Лекция 2: Статистическое наблюдение

Похожие статьи:

Ошибки статистического наблюдения — Энциклопедия по экономике

Наблюдение в статистике: простое определение и примеры

Что такое наблюдение в статистике?

Общее значение наблюдений в статистике

Обозначения экспериментальных установок

В исследованиях

Список литературы

Наблюдательное исследование в области статистики: определение и примеры — видео и стенограмма урока

Примеры наблюдательных исследований

Не пример наблюдательного исследования

Преимущества и недостатки

Итоги урока

7 Статистический анализ данных наблюдений | Измерение расовой дискриминации

Наблюдательное и экспериментальное исследование — статистический анализ

Ваше статистическое исследование наблюдательное или экспериментальное? Давайте узнаем.

NEDARC — Статистический словарь терминов

Категориальная переменная

Доверительные интервалы

Непрерывная переменная

Перекрестные таблицы

Описательная статистика

Дисперсия

Проверка частоты

Гистограмма

Проверка гипотез

Независимые образцы

Независимые наблюдения

Независимая переменная

Выводная статистика

Соответствующие пары и повторные меры

Меры центра

Минимальное значение

Максимальное значение

Среднее

Медиана

Режим

Нормальное распределение

Наблюдения

Порядковая переменная

Выброс

Параметр

Население

Вероятностная связь

Вероятность

Случайно

Диапазон

Повторные мероприятия

Переменная ответа (результат, зависимый)

Образец

Перекос

распространение

Статистика по одной выборке

Стандартное отклонение

Статистика

Результат выживания

Целевая группа

Разница

Раздел 1.2: Наблюдательные исследования в сравнении с запланированными экспериментами

Цели

Наблюдательные исследования в сравнении с запланированными экспериментами

Кофе может быть полезным для здоровья и не представлять опасности для здоровья многих людей

Типы наблюдательных исследований

Поперечные исследования

Исследования случай-контроль

Когортные исследования

Количественное наблюдение: определение, характеристики и примеры

Определение количественного наблюдения

Количественные характеристики наблюдений