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

Содержание

4.2. Классификация видов статистического наблюдения

Общая классификация видов статистического наблюдения представлена ниже на рисунке 4.1.

По охвату единиц совокупности наблюдение бывает двух видов: сплошное и несплошное.

При сплошном наблюдении обследованию подвергаются все единицы изучаемой совокупности. При этом в силу действия ряда факторов возможен незначительный процент неохвата единиц изучаемой совокупности. Примером сплошного наблюдения могут служить переписи населения.

При несплошном наблюдении обследованию подвергается только часть единиц изучаемой совокупности. При этом охватываемая наблюдением часть определяется заранее, т.е. неудавшееся сплошное наблюдение нельзя рассматривать как наблюдение несплошное.

Виды несплошного статистического наблюдения: выборочное, метод основного массива, монографическое обследование.

Выборочное наблюдение, основано на принципе случайного отбора тех единиц изучаемой совокупности, которые должны быть подвергнуты наблюдению. Выборочное наблюдение, при правильной его организации и проведении, дает достаточно достоверные данные для характеристики изучаемой совокупности в целом. Во многих случаях им вполне можно заменить сплошной учет. При этом обеспечивается значительная экономия средств, затрачиваемых на сбор и обработку данных.

Монографическое обследование представляет собой детальное, глубокое изучение и описание отдельных, характерных в каком-либо отношении единиц совокупности, как правило, по расширенной программе.

Например монографическое исследование проводится с целью выявления имеющихся или намечающихся тенденций в развитии явления, для выявления имеющихся резервов, оценки результатов экономических экспериментов.

Метод основного массива заключается в том, что обследованию подвергаются наиболее крупные единицы, которые вместе взятые имеют преобладающий удельный вес в совокупности по основному для данного исследования признаку.

Например, в ряде отраслей подавляющий объем выпуска продукции приходится на крупные и средние предприятия, поэтому результаты деятельности малых предприятий в этих отраслях практически не отражаются на обобщающих статистических показателях.

По срокам регистрации наблюдение может быть непрерывным (текущим) и прерывным.

Непрерывное наблюдение – ведется постоянно, и регистрация фактов производится по мере их свершения.

Так, например, осуществляется регистрация рождений, заключенных браков и т.п. в органах ЗАГС.

Прерывное наблюдение проводится не постоянно, время от времени. При этом прерывное наблюдение бывает двух видов:

периодическое и единовременное. Периодическое – это наблюдение, которое повторяется через определенные, равные промежутки времени.

В качестве примера можно выделить ежегодное предоставление отчетности в органы государственной статистики.

Единовременное наблюдение – проводится по мере необходимости, без соблюдения строгой периодичности или вообще проводится один раз и больше не повторяется. Таковым наблюдением являлась например перепись многолетних насаждений, проведенная в прошлом веке.

По источнику сведений различают непосредственное наблюдение, документальное наблюдение и опрос.

Непосредственное наблюдение – при котором сами регистраторы путем непосредственного замера, взвешивания или подсчета устанавливают значение признака и на этом основании производят запись в формуляре наблюдения.

Например этим способом проводится инвентаризации основных средств на предприятиях.

Документальное наблюдение предполагает запись ответов на вопросы формуляра на основании соответствующих документов.

Примером такого наблюдения является сбор данных об успеваемости студентов вуза на основе зачетно-экзаменационных ведомостей, заполнение форм статистической отчетности на основании данных бухгалтерского учета и т.п.

Опрос – это наблюдение, при котором ответы на вопросы формуляра записываются со слов опрашиваемого (респондента).

Пример. Этим способом проводятся переписи населения, опросы общественного мнения.

Способы сбора сведений: отчетный, экспедиционный, самоисчисление, анкетный, корреспондентский.

Отчетный способ – обязательное представление хозяйствующими субъектами статистических отчетов о своей деятельности в установленной форме и в установленные сроки.

Экспедиционный способ

– специально привлеченные и обученные работники посещают каждую единицу наблюдения и сами заполняют формуляр наблюдения. Этим способом собираются сведения при переписях населения.

Самоисчисление – формуляры заполняют сами опрашиваемые. Обязанность специально привлеченных для получения информации сотрудников состоит в раздаче формуляров опрашиваемым, инструктаже их, сборе заполненных формуляров и проверке правильности их заполнения.

Анкетный способ – это сбор статистических данных с помощью специальных вопросников, рассылаемых определенному кругу лиц или публикуемых в периодической печати. Как правило этим способом получения информации пользуются при проведении социологических опросов и также многие крупные производители предметов потребления.

Корреспондентский способ наблюдения заключается в том, что статистические органы договариваются с определенными лицами, которые берут на себя обязательство вести наблюдение за какими-либо явлениями, процессами и в установленные сроки сообщать результаты наблюдений статистическим органам. Например, таким способом изучаются бюджеты отдельных домохозяйств, цель которых – получение статистической информации о доходах и расходах населения.

Как уже отмечалось выше, планомерность является основой статистического наблюдения, поэтому его проведение должно основываться на детально разработанном плане.

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

2. 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

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.

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

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.

Лекции по статистике – Виды и способы статистического наблюдения

Виды и способы статистического наблюдения

Задачей общей теории статистики является определение форм, видов и способов статистического наблюдения для решения вопроса, где, когда и какие приемы наблюдения применять.

Классификация видов статистического наблюдения

Статистические наблюдения можно разбить на группы:

• по охвату единиц совокупности;

• времени регистрации фактов.

По степени охвата исследуемой совокупности статистическое наблюдение подразделяется на два вида: сплошное и несплошное.

При сплошном (полном) наблюдении охватываются все единицы изучаемой совокупности. Сплошное наблюдение обеспечивает полноту информации об изучаемых явлениях и процессах. Такой вид наблюдения связан с большими затратами трудовых и материальных ресурсов, так как для сбора и обработки всего объема необходимой информации требуется значительное время. Часто сплошное наблюдение вообще невозможно, например, когда обследуемая совокупность слишком велика или отсутствует возможность получения информации обо всех единицах совокупности. По этой причине проводят несплошные наблюдения.

При несплошном наблюдении охватывается только определенная часть изучаемой совокупности, при этом важно заранее определить, какая именно часть изучаемой совокупности будет подвергнута наблюдению и какой критерий будет положен в основу выборки. Преимущество проведения несплошного наблюдения заключается в том, что оно проводится в короткие сроки, связано с меньшими трудовыми и материальными затратами, полученная информация носит оперативный характер. Существует несколько видов несплошного наблюдения: выборочное, наблюдение основного массива, монографическое.

Выборочным называют наблюдение части единиц исследуемой совокупности, выделенной методом случайного отбора. При правильной организации выборочное наблюдение дает достаточно точные результаты, которые можно применить с определенной вероятностью на всю совокупность. Если выборочное наблюдение предполагает отбор не только единиц изучаемой совокупности (выборку в пространстве), но и моментов времени, в которые проводится регистрация признаков (выборка во времени), такое наблюдение называется методом моментных наблюдений.

Наблюдение основного массива охватывает собой обследование определенных, наиболее существенных по значимости изучаемых признаков единиц совокупности. При этом наблюдении в учет принимаются самые крупные единицы совокупности, а регистрируются самые существенные для данного исследования признаки. Например, обследуются 15–20 % крупных кредитных учреждений, при этом регистрируется содержание их инвестиционных портфелей.

Для монографического наблюдения характерно всестороннее и глубокое изучение лишь отдельных единиц совокупности, обладающих какими-либо особенными характеристиками или представляющими какое-либо новое явление. Цель такого наблюдения – выявление имеющихся или только зарождающихся тенденций в развитии данного процесса или явления. При монографическом обследовании отдельные единицы совокупности подвергаются детальному изучению, которое позволяет зафиксировать очень важные зависимости и пропорции, которые не обна-ружимы при других, не столь подробных, наблюдениях. Статистико-монографическое обследование часто применяется в медицине, при обследовании бюджетов семей и т. д. Важно отметить, что монографическое наблюдение тесно связано со сплошным и выборочным наблюдениями. Во-первых, данные массовых обследований необходимы 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 в свою очередь включает периодическое и единовременное. Непрерывное (текущее) наблюдение осуществляется путем непрерывной регистрации фактов по мере их возникновения. При таком наблюдении прослеживаются все изменения изучаемого процесса или явления, что позволяет следить за его динамикой. Непрерывно ведется, например, регистрация органами записи актов гражданского состояния (ЗАГСа) смертей, рождений, браков. На предприятиях ведется текущий учет производства продукции, отпуска материалов со склада и т. д.

Прерывное наблюдение проводится либо регулярно, через определенные промежутки времени (периодическое наблюдение), либо нерегулярно, однократно, по мере необходимости (единовременное наблюдение). В основу периодических наблюдений, как правило, заложены подобные программа и инструментарий, с тем чтобы результаты таких обследований могли быть сопоставимы. Примером периодического наблюдения может являться перепись населения, которая проводится через достаточно длительные промежутки времени, и все формы статистических наблюдений, которые носят ежемесячный, квартальный, полугодовой, годовой и т.д. характер. Единовременное наблюдение характерно тем, 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.

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.

Опрос базируется 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.

Экспедиционными (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 опрос 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 опросе 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 бывает достаточно приближенных результатов, которые улавливают лишь тенденцию и фиксируют появление новых фактов и явлений. Явочный опрос 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 ФСГС, являются официальными статистическими стандартами РФ 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, каналам связи, на электронных носителях с обязательным последующим представлением на бумажных носителях, скрепленная подписью ответственных лиц.

Специально организованное статистическое наблюдение представляет собой организуемый статистическими органами сбор сведений 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 происходящие там процессы 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).

Статистика: Конспект лекций

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.

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 чего-то интересного , которое вы измеряете или подсчитываете во время исследования или эксперимента: рост человека, сумма банковского счета в определенный момент времени или количество животных.«Единица наблюдения» в данном контексте означает то же самое. Например, предположим, что вы измеряете эффективность своих сбережений за один год. Вы записываете одно измерение (баланс вашего банковского счета) каждые три месяца, всего четыре наблюдений :

марта = 564
июнь = 576 $
Сентябрь = 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 свои данные. 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 для вас бесполезны, поэтому они, очевидно, не будут «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 помощью 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 .

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 влиянии антидискриминационной политики на рынок труда, например, заключается в том, что положительное влияние на уровень заработной платы чернокожих частично компенсируется отрицательным влиянием на занятость (см. Обсуждение и обсуждение в Altonji and Blank, 1999). Рекомендации).

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

Краткое изложение возможных решений проблем использования статистических моделей для вывода о дискриминации

Должно быть очевидно, что более точные и полные усилия по сбору данных имеют решающее значение для уменьшения ключевой проблемы смещения пропущенных переменных.Конечно, необходимые данные должны относиться к конкретной области анализа. Данные о производительности (например, производительность в контексте найма, процентные ставки по умолчанию в контексте кредитования) и подробные сведения о том, как результат зависит от производительности, могут решить проблему смещения пропущенных переменных в некоторых случаях. 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 определения 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 уменьшению или полному устранению дискриминации для некоторых групп, дает возможность оценить важность дискриминации до изменения, а также для групп, не затронутых этим изменением.

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 простой пример — это своего рода опрос. Представьте, что кто-то на оживленной улице в районе Нью-Йорка спрашивает случайных прохожих, сколько у них домашних животных, а затем берет эти данные и использует их, чтобы решить, есть ли в этом районе больше магазинов кормов для домашних животных. 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 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 испытуемых, 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 ходе наблюдательного исследования исследователь может наблюдать субъектов в действительно 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.
И наконец, когда исследования включают феномен, состоящий из социальных взаимодействий людей или животных, смысл этих оценок может иметь только 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 наблюдательные исследования могут занять много времени и работы.
Последний недостаток состоит в том, что собранные данные могут быть искажены собственными предубеждениями 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 видов исследований, которые можно использовать при выводе о конкретной группе, событии и т. Д.

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 попадает в пределы (как в 95% -ном доверительном интервале).См. Раздел «Доверительные интервалы» в разделах «Расширенная 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

Числовые обозначения того, насколько близко данные группируются относительно среднего или другого показателя центральной тенденции.

Проверка частоты

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

Гистограмма

Гистограмма, представляющая частотное распределение.

Проверка гипотез

См. Проверка гипотез в сложных статистических темах.

независимых образцов

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 несвязанные 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, вызывающая или предсказывающая зависимую переменную. Также называется объясняющей переменной.

Выводная статистика

Использование выборочной статистики для определения характеристик совокупности.

Соответствующие пары и повторные измерения

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 значение

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 на уровне среднего или близкого 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 о первичных 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 отличаться от разницы 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 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, обобщающие 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 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 дисперсии; 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.

6.5 Наблюдательные исследования — методы исследования в психологии

Цели обучения

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

Что такое наблюдательные исследования?

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

Натуралистическое наблюдение

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

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

Наблюдение за участниками

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

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

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

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

Структурированное наблюдение

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

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

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

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

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

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

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

Примеры из практики

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

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

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

www.youtube.com/watch?v=KkaXNvzE4pk

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

Дело «Анны О.”

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

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

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

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

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

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

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

Практические примеры

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

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

Архивные исследования

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

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

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

Основные выводы

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

Упражнения

Практика: найдите и прочтите опубликованный пример психологии. (Используйте пример из практики в качестве ключевого термина в поиске PsycINFO.) Затем выполните следующие действия:
- Опишите одну проблему, связанную с внутренней достоверностью.
- Опишите одну проблему, связанную с внешней достоверностью.
- Сгенерируйте одну гипотезу, предложенную в тематическом исследовании, которую было бы интересно проверить в систематическом индивидуальном или групповом исследовании.

статистика | Определение, типы и значение

статистика , наука о сборе, анализе, представлении и интерпретации данных.Потребности правительства в данных переписи, а также в информации о различных видах экономической деятельности дали большой импульс развитию статистики. В настоящее время необходимость превратить большие объемы данных, доступных во многих прикладных областях, в полезную информацию, стимулировала как теоретические, так и практические разработки в области статистики.

Британская викторина

Определить: математические термины

Вот ваша миссия, если вы решите принять ее: Определите следующие математические термины до того, как истечет время.

Данные — это факты и цифры, которые собираются, анализируются и обобщаются для представления и интерпретации. Данные можно разделить на количественные или качественные. Количественные данные измеряют, сколько или сколько чего-то, а качественные данные предоставляют ярлыки или названия для категорий похожих предметов. Например, предположим, что конкретное исследование интересуется такими характеристиками, как возраст, пол, семейное положение и годовой доход для выборки из 100 человек.Эти характеристики будут называться переменными исследования, а значения данных для каждой из переменных будут связаны с каждым человеком. Таким образом, для 28-летнего холостого мужчины с годовым доходом 30 000 долларов будут зарегистрированы значения данных 28, мужчина, холост и 30 000 долларов. Со 100 индивидуумами и 4 переменными набор данных будет иметь 100 × 4 = 400 элементов. В этом примере возраст и годовой доход являются количественными переменными; соответствующие значения данных показывают, сколько лет и сколько денег для каждого человека.Пол и семейное положение — качественные переменные. Ярлыки «мужчина» и «женщина» предоставляют качественные данные о поле, а ярлыки «холост, женат, разведен и вдовец» указывают на семейное положение.

Методы выборочного обследования используются для сбора данных наблюдательных исследований, а методы экспериментального планирования используются для сбора данных экспериментальных исследований. Область описательной статистики связана в первую очередь с методами представления и интерпретации данных с использованием графиков, таблиц и числовых сводок.Всякий раз, когда статистики используют данные из выборки, то есть подмножества генеральной совокупности, чтобы делать утверждения о совокупности, они выполняют статистический вывод. Оценка и проверка гипотез — это процедуры, используемые для статистических выводов. В таких областях, как здравоохранение, биология, химия, физика, образование, инженерия, бизнес и экономика, широко используются статистические выводы.

Вероятностные методы изначально были разработаны для анализа азартных игр. Вероятность играет ключевую роль в статистических выводах; он используется для измерения качества и точности выводов.В этой статье описаны многие методы статистического вывода. Некоторые из этих методов используются в основном для исследований с одной переменной, в то время как другие, такие как регрессионный и корреляционный анализ, используются для вывода о взаимосвязях между двумя или более переменными.

Получите подписку Britannica Premium и получите доступ к эксклюзивному контенту. Подпишитесь сейчас

Описательная статистика — это табличные, графические и числовые сводки данных. Цель описательной статистики — облегчить представление и интерпретацию данных.Большинство статистических материалов, публикуемых в газетах и журналах, носят описательный характер. Одномерные методы описательной статистики используют данные для улучшения понимания одной переменной; многомерные методы ориентированы на использование статистики для понимания отношений между двумя или более переменными. Чтобы проиллюстрировать методы описательной статистики, будет рассмотрен предыдущий пример, в котором были собраны данные о возрасте, поле, семейном положении и годовом доходе 100 человек.

Табличные методы

Наиболее часто используемая сводная таблица данных для одной переменной — это частотное распределение. Частотное распределение показывает количество значений данных в каждом из нескольких неперекрывающихся классов. Другая сводная таблица, называемая относительным частотным распределением, показывает долю или процент значений данных в каждом классе. Наиболее распространенная сводная таблица данных для двух переменных — это кросс-таблица, аналог распределения частот с двумя переменными.

Для качественной переменной частотное распределение показывает количество значений данных в каждой качественной категории. Например, переменная пол имеет две категории: мужскую и женскую. Таким образом, частотное распределение для пола будет иметь два неперекрывающихся класса, чтобы показать количество мужчин и женщин. Относительное частотное распределение для этой переменной покажет долю мужчин и женщин.

Построение частотного распределения для количественной переменной требует большей осторожности при определении классов и точек разделения между смежными классами.Например, если данные о возрасте в приведенном выше примере варьируются от 22 до 78 лет, можно использовать следующие шесть непересекающихся классов: 20–29, 30–39, 40–49, 50–59, 60–69 и 70– 79. Частотное распределение покажет количество значений данных в каждом из этих классов, а относительное частотное распределение покажет долю значений данных в каждом из этих классов.

Перекрестная таблица — это двусторонняя таблица, в которой строки таблицы представляют классы одной переменной, а столбцы таблицы представляют классы другой переменной.Для построения кросс-таблицы с использованием переменных «пол» и «возраст» пол может быть показан в двух строках, мужской и женский, а возраст может быть показан в шести столбцах, соответствующих возрастным классам 20–29, 30–39, 40–49, 50. –59, 60–69 и 70–79. Запись в каждой ячейке таблицы будет определять количество значений данных с полом, указанным в заголовке строки, и возрастом, указанным в заголовке столбца. Такая перекрестная таблица может быть полезна для понимания взаимосвязи между полом и возрастом.

Для описания данных доступен ряд графических методов.Гистограмма — это графическое устройство для отображения качественных данных, которые были обобщены в виде частотного распределения. Ярлыки категорий качественной переменной показаны на горизонтальной оси графика. Полоса над каждой меткой построена таким образом, что высота каждой полосы пропорциональна количеству значений данных в категории. Гистограмма семейного положения 100 человек в приведенном выше примере показана на рисунке 1. На диаграмме 4 столбца, по одной для каждого класса.Круговая диаграмма — еще одно графическое средство для обобщения качественных данных. Размер каждого сегмента круговой диаграммы пропорционален количеству значений данных в соответствующем классе. Круговая диаграмма семейного положения 100 человек показана на рисунке 2.

Гистограмма — это наиболее распространенное графическое представление количественных данных, которые были обобщены в виде частотного распределения. Значения количественной переменной показаны на горизонтальной оси. Прямоугольник рисуется над каждым классом, так что основание прямоугольника равно ширине интервала класса, а его высота пропорциональна количеству значений данных в классе.

Выбор правильного статистического теста

Статистические тесты используются при проверке гипотез. Их можно использовать для:

определяют, имеет ли переменная-предсказатель статистически значимую связь с переменной результата.
оценивает разницу между двумя или более группами.

Статистические тесты предполагают нулевую гипотезу об отсутствии связи или различий между группами. Затем они определяют, выходят ли наблюдаемые данные за пределы диапазона значений, предсказанных нулевой гипотезой.

Если вы уже знаете, с какими типами переменных вы имеете дело, вы можете использовать блок-схему, чтобы выбрать правильный статистический тест для ваших данных.

Блок-схема статистических испытаний

Что делает статистический тест?

Статистические тесты работают путем вычисления статистики теста — числа, которое описывает, насколько взаимосвязь между переменными в вашем тесте отличается от нулевой гипотезы об отсутствии взаимосвязи.

Затем он вычисляет p -значение (значение вероятности).Значение p оценивает, насколько вероятно, что вы увидите разницу, описываемую статистикой теста, если бы нулевая гипотеза об отсутствии связи была верной.

Если значение тестовой статистики более экстремально, чем статистика, вычисленная на основе нулевой гипотезы, то вы можете вывести статистически значимую взаимосвязь между предиктором и переменными результата.

Если значение тестовой статистики менее экстремально, чем значение, вычисленное по нулевой гипотезе, то вы можете сделать вывод об отсутствии статистически значимой связи между предиктором и переменными результата.

Когда проводить статистический тест

Вы можете выполнять статистические тесты данных, которые были собраны статистически достоверным образом — либо посредством эксперимента, либо посредством наблюдений, выполненных с использованием методов вероятностной выборки.

Чтобы статистический тест был действительным, размер вашей выборки должен быть достаточно большим, чтобы приблизительно соответствовать истинному распределению изучаемой совокупности.

Чтобы определить, какой статистический тест использовать, вам необходимо знать:

соответствуют ли ваши данные определенным предположениям.
типы переменных, с которыми вы имеете дело.

Статистические допущения

Статистические тесты делают некоторые общие предположения относительно данных, которые они тестируют:

Независимость наблюдений (также известная как отсутствие автокорреляции): наблюдения / переменные, которые вы включаете в свой тест, не связаны (например, несколько измерений одного испытуемого не являются независимыми, в то время как измерения нескольких разных испытуемых независимы) .
Однородность дисперсии : дисперсия внутри каждой сравниваемой группы одинакова для всех групп. Если в одной группе будет гораздо больше вариаций, чем в других, это ограничит эффективность теста.
Нормальность данных : данные подчиняются нормальному распределению (также известному как колоколообразная кривая). Это предположение применимо только к количественным данным.

Если ваши данные не соответствуют предположениям о нормальности или однородности дисперсии, вы можете выполнить непараметрический статистический тест , который позволяет проводить сравнения без каких-либо предположений о распределении данных.

Если ваши данные не соответствуют предположению о независимости наблюдений, вы можете использовать тест, который учитывает структуру ваших данных (тесты с повторными измерениями или тесты, включающие блокирующие переменные).

Типы переменных

Типы переменных, которые у вас есть, обычно определяют, какой тип статистического теста вы можете использовать.

Количественные переменные представляют количество вещей (например, количество деревьев в лесу). Типы количественных переменных включают:

Непрерывный (a.k.a переменные соотношения): представляют собой меры и обычно могут быть разделены на единицы меньше единицы (например, 0,75 грамма).
Дискретные (также известные как целочисленные переменные): представляют собой счетчики и обычно не могут быть разделены на единицы меньше единицы (например, 1 дерево).

Категориальные переменные представляют группы вещей (например, различные породы деревьев в лесу). Типы категориальных переменных включают:

Порядковый номер : представить данные с заказом (например,грамм. рейтинги).
Номинал : представляют названия групп (например, торговые марки или названия видов).
Двоичный : представление данных с результатом да / нет или 1/0 (например, победа или поражение).

Выберите тест, который соответствует типам предикторов и переменных результата, которые вы собрали (если вы проводите эксперимент, это независимые и зависимые переменные). Обратитесь к таблицам ниже, чтобы увидеть, какой тест лучше всего соответствует вашим переменным.

Какая у вас оценка за плагиат?

Сравните вашу статью с более чем 60 миллиардами веб-страниц и 30 миллионами публикаций.

Лучшая программа для проверки плагиата 2020 года
Отчет о плагиате и процентное содержание
Самая большая база данных о плагиате

Scribbr Проверка на плагиат

Выбор параметрического теста: регрессия, сравнение или корреляция

Параметрические тесты обычно предъявляют более строгие требования, чем непараметрические тесты, и могут делать более сильные выводы из данных. Их можно проводить только с данными, которые соответствуют общим предположениям статистических тестов.

Наиболее распространенные типы параметрических тестов включают регрессионные тесты, тесты сравнения и тесты корреляции.

Регрессионные тесты

Регрессионные тесты используются для проверки причинно-следственных связей . Они ищут влияние одной или нескольких непрерывных переменных на другую переменную.

	Переменная-предиктор	Пример вопроса исследования
Простая линейная регрессия		Как доход влияет на продолжительность жизни?
Множественная линейная регрессия	Непрерывный 2 или более предикторов	Как влияет доход и количество тренировок в день на продолжительность жизни?
Логистическая регрессия		Как влияет дозировка препарата на выживаемость подопытного?

Сравнительные испытания

Сравнительные тесты ищут различий между средними значениями группы .Их можно использовать для проверки влияния категориальной переменной на среднее значение какой-либо другой характеристики.

T-критерий используется при сравнении средних значений ровно двух групп (например, среднего роста мужчин и женщин). Тесты ANOVA и MANOVA используются при сравнении средних значений более чем двух групп (например, средний рост детей, подростков и взрослых).

	Переменная-предиктор	Переменная результата	Пример вопроса исследования
Парный t-тест		Количественный групп происходят из одного и того же населения	Какое влияние оказывают две разные программы подготовки к экзаменам на средние результаты экзаменов учащихся одного класса?
Независимый t-тест		Количественный групп происходят из разных популяций	Какая разница в средних экзаменах учащихся двух разных школ?
ANOVA	Категориальный 1 или несколько предикторов		Какова разница в средних уровнях боли у послеоперационных пациентов, получавших три разных обезболивающих?
MANOVA	Категориальный 1 или несколько предикторов	Количественный 2 или более исходов	Как виды цветов влияют на длину лепестка, ширину лепестка и длину стебля?

Корреляционные тесты

Корреляционные тесты проверяют, связаны ли две переменные без допущения причинно-следственных связей.

Их можно использовать для проверки автокоррелированности двух переменных, которые вы хотите использовать (например) в тесте множественной регрессии.

	Переменная-предиктор	Переменная результата	Пример вопроса исследования
Пирсон r	Непрерывный	Непрерывный	Как широта и температура связаны?

Выбор непараметрического теста

Непараметрические тесты не делают столько предположений о данных и полезны, когда нарушается одно или несколько общих статистических предположений.Однако выводы, которые они делают, не так сильны, как при параметрических тестах.

	Переменная-предиктор	Переменная результата	Использовать вместо…
Копейщик r			Пирсон r
Тест независимости хи-квадрат			Пирсон r
Проверка знаков			Одинарная т -испытательная
Краскал – Уоллис H	Категориальный 3 и более группы		ANOVA
ANOSIM	Категориальный 3 и более группы	Количественный 2 или более переменных результата	MANOVA
Тест Wilcoxon Rank-Sum		Количественный групп происходят из разных популяций	Независимый t-тест
Знаковый ранг Вилкоксона		Количественный групп происходят из одного и того же населения	Парный t-тест

Блок-схема: выбор статистического теста

Эта блок-схема помогает вам выбирать среди параметрических тестов.Для непараметрических альтернатив проверьте таблицу выше.

Часто задаваемые вопросы о статистических тестах

Что такое тестовая статистика?

Статистика теста — это число, вычисленное с помощью статистического теста. Он описывает, насколько далеко ваши наблюдаемые данные от нулевой гипотезы об отсутствии связи между переменными или различиях между группами выборки.

Статистика теста показывает, насколько две или более группы отличаются от среднего значения генеральной совокупности или насколько отличается линейный наклон от наклона, предсказанного нулевой гипотезой. В разных статистических тестах используются разные статистические данные.

Что такое статистическая значимость?

Статистическая значимость — это термин, используемый исследователями, чтобы заявить, что маловероятно, что их наблюдения могли иметь место при нулевой гипотезе статистического теста.Значимость обычно обозначается значением p или значением вероятности.

Статистическая значимость произвольна — она зависит от порога или значения альфа, выбранного исследователем. Наиболее распространенный порог — p <0,05, что означает, что данные, вероятно, будут появляться менее чем в 5% случаев при нулевой гипотезе.

Когда значение p падает ниже выбранного альфа-значения, мы говорим, что результат теста статистически значим.

В чем разница между количественными и категориальными переменными?

Количественные переменные — это любые переменные, в которых данные представляют суммы (например, рост, вес или возраст).

Категориальные переменные — это любые переменные, в которых данные представляют группы.Сюда входят рейтинги (например, места в гонке), классификации (например, марки хлопьев) и бинарные результаты (например, подбрасывание монеты).

Вам необходимо знать, с какими типами переменных вы работаете, чтобы выбрать правильный статистический тест для ваших данных и интерпретировать ваши результаты.

РубрикаРазное

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

4.2. Классификация видов статистического наблюдения

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

Цель статистического наблюдения

Способы статистического наблюдения — Информатика, информационные технологии

Статьи к прочтению:

Лекция 2: Статистическое наблюдение

Похожие статьи:

Практическая работа «План статистического наблюдения»

Лекции по статистике – Виды и способы статистического наблюдения

Лекции по статистике – Виды и способы статистического наблюдения

Классификация видов статистического наблюдения

Задача №2080 (статистическое наблюдение)

Рекомендуемые задачи по дисциплине

Наблюдение в статистике: простое определение и примеры

Что такое наблюдение в статистике?

Общее значение наблюдений в статистике

Обозначения экспериментальных установок

В исследованиях

Список литературы

7 Статистический анализ данных наблюдений | Измерение расовой дискриминации

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

Примеры наблюдательных исследований

Не пример наблюдательного исследования

Преимущества и недостатки

Итоги урока

NEDARC — Статистический словарь терминов

Категориальная переменная

Доверительные интервалы

Непрерывная переменная

Перекрестные таблицы

Описательная статистика

Дисперсия

Проверка частоты

Гистограмма

Проверка гипотез

независимых образцов

Независимые наблюдения

Независимая переменная

Выводная статистика

Соответствующие пары и повторные измерения

Меры центра

Минимальное значение

Максимальное значение

Среднее значение

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

6.5 Наблюдательные исследования — методы исследования в психологии

Цели обучения

Основные выводы

Упражнения

статистика | Определение, типы и значение

Табличные методы

Выбор правильного статистического теста

Что делает статистический тест?

Когда проводить статистический тест

Статистические допущения

Типы переменных

Какая у вас оценка за плагиат?