Ошибки регистрации статистического наблюдения возникают

Всякое статистическое
наблюдение ставит задачу получения
таких данных, которые точнее бы отражали
действительность. Отклонения, или
разности между исчисленными показателями
и действительными (истинными) величинами
исследуемых явлений нашли отражение в
показателях, называемых ошибками, или
погрешностями. В зависимости от характера
и степени влияния на конечные результаты
наблюдения, а также исходя из источников
и причин возникновения неточностей,
допускаемых в процессе статистического
наблюдения, обычно выделяют ошибки
регистрации и ошибки репрезентативности.

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

Случайные
ошибки —
ошибки регистрации, которые могут быть
допущены как опрашиваемыми в их ответах,
так и регистраторами при заполнении
бланков.

Систематические
ошибки
могут быть преднамеренными, так и
непреднамеренными. Преднамеренные
ошибки получаются в результате того,
что опрашиваемый, зная действительное
положение дела, сознательно сообщает
неправильные данные. Непреднамеренные
ошибки вызываются различными случайными
причинами (небрежностью или невнимательностью
регистратора, неисправностью измерительных
приборов и т.д.).

Ошибки
репрезентативности
возникают в результате того, что состав
отобранной для обследования части
единиц совокупности недостаточно полно
отображает состав всей изучаемой
совокупности, хотя регистрация сведений
по каждой отобранной для обследования
единице была проведена точно. Ошибки
репрезентативности могут быть случайными
и систематическими.

Случайные
ошибки
возникают из-за того, что совокупность
отобранных единиц наблюдения неполно
воспроизводит всю совокупность в целом.

Систематические
ошибки
возникают вследствие нарушения принципов
случайного отбора единиц изучаемой
совокупности.

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

Счётный контроль
заключается в проверке точности
арифметических расчётов, применявшихся
при составлении отчётности или заполнении
формуляров обследования.

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

Указанные приемы
проверки статистических данных путем
счетного и логического контроля могут
быть использованы при проверке как
материалов специальных статистических
наблюдений, так и отчетности.

1.3. Сводка и группировка статистических данных

1.3.1. Сводка — второй этап статистического исследования

В результате первой
стадии статистического исследования
— статистического наблюдения — получают
сведения о каждой единице совокупности.
Задача второй стадии статистического
исследования состоит в том, чтобы
упорядочить и обобщить первичный
материал, свести его в группы и на этой
основе дать обобщающую характеристику
совокупности. Этот этап в статистике
называется сводкой.

Сводкой
в
статистике называется научно организованная
обработка
материалов наблюдения, включающая
контроль, систематизацию, составление
таблиц, получение итоговых и производных
показателей.

Целью
сводки служит получение обобщающих
статистических показателей,
отражающих сущность социально-экономических
явлений, а также установление статистических
закономерностей.

Статистическая
сводка осуществляется по программе,
составляемой одновременно с планом и
программой статистического наблюдения.
Программа сводки включает определения
групп и подгрупп, системы
показателей и видов таблиц.

По
технике и способу выполнения сводка
может быть ручной или механизированной.
Ручная
сводка применяется
для небольших массивов
данных и начинается с шифровки
статистических формуляров (карточек).
Затем они группируются с подсчетом их
числа и других показателей.
При механизированной
сводке большие
объемы статистических
данных сразу заносятся на машиночитаемые
носители информации
и полностью обрабатываются на ЭВМ.

Различают простую
сводку (подсчет только общих итогов) и
статистическую группировку, которая
сводится к расчленению совокупности
на группы по существенному для единиц
совокупности признаку. Группировка
позволяет получить такие результаты,
по которым можно выявить состав
совокупности, характерные черты и
свойства типичных явлений, обнаружить
закономерности и взаимосвязи.

Результаты сводки
могут быть представлены в виде
статистических рядов распределения.

Статистическим
рядом распределения
называют упорядоченное распределение
единиц совокупности на группы по
изучаемому признаку. В зависимости от
признака ряды могут быть вариационными
(количественными) и атрибутивными
(качественными).

Количественные
признаки —
это признаки, имеющие количественное
выражение у отдельных единиц совокупности,
например, заработная плата рабочих,
стоимость продукции промышленных
предприятий, возраст людей, урожайность
отдельных участков посевной площади и
т.д.

Атрибутивные
признаки —
это признаки, не имеющие количественной
меры. Например, пол (мужской, женский),
отрасль народного хозяйства, вид
продукции, профессия рабочего и т.д.

Вариационные
ряды могут
быть дискретными или интервальными.

Дискретный ряд
распределения
— это ряд, в котором варианты выражены
целым числом.

Примером может
служить распределение рабочих по
тарифным разрядам:

Тарифный разряд	Число рабочих, чел.
1-й	10
2-й	20
3-й	40
4-й	60
5-й	50
6-й	20
	200

Интервальный
ряд распределения
— это ряд, в котором значения признака
заданы в виде интервала. Например,
распределение рабочих по разрядам можно
представить в виде интервального ряда.

Тарифный разряд	Число рабочих, чел.
1-2-й	30
3-4-й	100
5-6-й	70
	200

Статистические
ряды распределения позволяют
систематизировать и обобщать статистический
материал. Однако они не дают всесторонней
характеристики выделенных групп. Чтобы
решить ряд конкретных задач, выявить
особенности в развитии явления, обнаружить
тенденции, установить зависимости,
необходимо произвести группировку
статистических данных.

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]

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

2.4. Точность статистического наблюдения

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

Различают две группы ошибок:

1. ошибки регистрации;
2. ошибки репрезентативности.

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

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

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

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

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

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

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

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

Для повышения точности наблюдения необходимо:

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

Теория