Систематическая ошибка регистрации это

Ошибки регистрации

Систематические ошибки

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

Преднамеренные
ошибкиполучаются в результате
того, что опрашиваемый, зная действительное
положение дела, сознательно сообщает
неправильные данные.

Непреднамеренные
ошибкивызываются различными
случайными причинами (небрежность,
невнимание регистратора; неисправность
измерительных приборов).

Рис.
2.1. Виды ошибок регистрации.

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

Счетный
контроль
заключается в проверке точности
арифметических расчетов, применявшихся
при составлении отчетности или заполнении
формуляров обследования.

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

Примером
логического сравнения могут служить
листы переписи населения: в переписном
листе двухлетний ребенок имеет высшее
образование, а девятилетний мальчик
женат. Ясно, что полученные ответы на
вопросы не верны и требуют уточнения и
исправления допущенных ошибок.

Так же примером
логического контроля может являться
сопоставление сведений о фонде заработной
платы, содержащихся в отчете по труду
и в отчете по издержкам обращения.

Контрольные вопросы и задания к теме 2:

1. Что такое
   статистическая информация. Особенности
   ее формирования.

2. Организация
   государственной и международной
   статистики.

3. Виды и формы
   статистического наблюдения. Основные
   требования, предъявляемые к его
   организации и проведению.

4. Сущность и
   содержание программно-методологических
   вопросов статистического наблюдения.

5. Приведите пример
   объекта и единицы статистического
   наблюдения.

6. Виды и содержание
   статистических формуляров.

7. Какими методами
   проверяют достоверность отчетных
   данных.

Тема 3. Сводка и группировка статистических данных.

1. Понятие о
   статистической сводке.

2. Статистическая
   группировка как основной метод обобщения
   информации.

3. Ряды распределения.

4. Статистические
   таблицы.

5. Графическое
   изображение статистических показателей.

1. Понятие о
   статистической сводке.

В результате статистического
наблюдения получают материала, которые
содержат данные о каждой единице
совокупности. Дальнейшая задача
заключается в том, чтобы привести эти
материалы в определенный порядок,
систематизировать их и не этой основе
дать сводную характеристику всей
совокупности фактов при помощи обобщающих
статистических показателей. Этого
достигают при помощи статистической
сводки.

Статистическая
сводка
– это научная обработка первичных
материалов статистического наблюдения
для характеристики совокупности
обобщающими показателями.
Это вторая стадия статистического
исследования.

Основная
цель и
содержание
статистической сводки состоит в том,
чтобы, обобщив материл, дать полную и
объективную характеристику всей
совокупности фактов, вскрыть закономерности
массовых процессов, которые в нем
содержатся и которые проявляются в
обобщающих показателях.

Статистические
сводки различаются по ряду признаков:
сложности построения, месту проведения
и способу разработки материалов
статистического наблюдения.

По
сложности
построения
сводка может, прежде всего, представлять
общие итоги по изучаемой совокупности
в целом без какой-либо предварительной
систематизации собранного материала.
Она определяет общий размер изучаемого
явления по заданным показателям. Это
так называемая простая сводка. Она может
быть вспомогательной, если содержащаяся
в ней информация используется в дальнейшем
для углубленного изучения статистической
совокупности.

Примером могут выступать результата
переписи населения в декабре 2001 года,
в соответствие с которыми численность
населения в Донецкой области составила
4,8 млн. чел. Данные о численности населения
в Украине могут быть более детально
рассмотрены по различным направлениям:
пол, возраст, семейное положение, место
жительства, образования и т.д.

Статистическая
сводка в широком ее понимании предполагает
систематизацию и группировку цифровых
данных, характеристику образованных
групп системой показателей, подсчет
соответствующих итогов и представление
результатов сводки в виде таблиц,
графиков.

Выделение однородных
в социально-экономическом отношении
групп является основой статистической
сводки исходной информации, непременным
условием ее научной разработки и
практического использования в коммерческой
деятельности.

Последовательность
работ по
статистической сводке исходной информации
подразделяется на следующие этапы:

1. формулировка
   задач сводки на основе цели статистического
   исследования;

2. формирование
   групп и подгрупп, определение
   группировочных признаков, числа групп
   и величины интервала. Решение вопросов,
   связанных с осуществлением группировки,
   включая выделение существенных
   признаков, установление специализированных
   интервалов, построение комбинированных
   группировок;

3. осуществление
   технической стороны сводки, то есть
   проверка полноты и качества собранного
   материала, подсчет различных итогов и
   исчисление необходимых показателей
   для характеристики всей совокупности
   и ее частей.

Статистическую
сводку производят по определенной
программе, составленной в соответствии
с задачами статистического исследования,
и с учетом принятой формы организации
сводки и техники разработки. Программа
содержит перечень групп, на которые
должна быть расчленена совокупность
по отдельным признакам, а так же перечень
показателей, которые следует подсчитать
для характеристики каждой группы. В ней
так же предусматривают территориальные
границы, в которых надо произвести
разработку материала, степень детализации
материала.

По результатам
переписи в Донецкой области проживает
90% городского населения и 10% сельского;
женщин 54%, а мужчин соответственно –
46%.

Способ
разработки
статистической сводки может быть
централизованным и децентрализованным.
При централизованной
сводке
все данные сосредотачиваются в одном
месте и сводятся по разработанной
методике. При децентрализованной
сводке
обобщение материала осуществляется
снизу вверх по иерархической лестнице
управления, подвергаясь на каждом из
них соответствующей обработке.

Положив начало
научной систематизации и обработке
исходной информации, сводка и группировка
статистических данных служат тем самым
базой для осуществления всестороннего
анализа и прогнозирования коммерческой
деятельности.

П

1. Статистическая
   группировка как основной метод обобщения
   информации.

ри сводке статистических материалов
не ограничиваются простым подсчетом
общей численности учтенных единиц и
объема зарегистрированных признаков.
Как правило, в процессе сводки
статистические материалы упорядочиваются,
систематизируются, делятся на группы
по существенным признакам. Это достигается
с помощью группировки.

Группировка
– это процесс образования однородных
групп на основе расчленения статистической
совокупности на части или объединение
изучаемых единиц в частные совокупности
по существенным для них признакам.
Иначе говоря, группировка – выделение
единиц, однородных в заданном смысле.
Группировка всегда отвечает поставленным
задачам,
а именно:

1. Выделение
   социально-экономических типов явлений.

2. Изучение структуры
   изучаемого явления.

3. Выявление
   взаимосвязи между изучаемыми признаками.

Для решения этих
задач соответственно применяют различные
виды группировок:

1. Типологические
   группировки.
   Важнейшим их содержанием является
   выделение из множества признаков,
   характеризующих изучаемые явления,
   основных типов в качественно однородные.
   Особое значение имеет правильный выбор
   группировочного признака. При атрибутивном
   признаке с незначительным разнообразием
   его значений число групп определяется
   свойствами изучаемого явления
   (группировка
   населения по половому признаку).
   Выделение типов на основе количественно
   признака состоит в определении групп
   с учетом значений изучаемых признаков.
   При этом очень важно правильно установить
   интервал группировки, на основе которого
   количественно различаются одни группы
   от других, намечаются границы выделения
   их нового качества.

2. Структурные
   группировки.
   Представляет собой группировку изучаемых
   единиц в пределах одного типа явления
   или однокачественной совокупности.
   Такие группировки имеют задачей либо
   изучение состава (структуры) совокупности
   по какому-либо варьирующему признаку,
   либо изучение в пределах этой совокупности
   взаимосвязей варьирующих признаков
   (состав
   населения по полу, возрасту, образованию).

3. Аналитические
   группировки.
   Дают возможность исследовать взаимосвязь
   между изменяющихся признаков в пределах
   однородной совокупности. Взаимосвязанные
   признаки делятся на факторные, те
   которые оказывают влияние, и результативные,
   те которые изменяются под воздействием
   фактора. Группировка позволяет выявить
   и изучить формы зависимости между
   варьирующими признаками, отражающими
   различные свойства совокупности
   (зависимость
   товарооборота от производительности
   труда).

4. Комбинированные
   группировки.
   Происходит образование групп по двум
   и более признакам, взятым в определенном
   сочетании (зависимость
   товарооборота от производительности
   труда и средней заработной платы).

Признаки
единиц совокупности, положенные в
основание группировки статистического
материала, называются группировочными
признаками.
Следует различать признаки, имеющие
количественное выражение, которые
называются количественными, и признаки,
не имеющие количественного выражения
– атрибутивные.

Разновидностью
атрибутивные признаков являются признаки
альтернативные, которые может иметь
данная единица совокупности, а может и
не иметь (студент может быть отличником,
а может и не быть).

Важнейшим
вопросом теории группировки является
выбор группировочных признаков. От
правильного выбора группировочного
признака зависят выводы, которые получают
в результате статистической разработки.
Выбор
группировочного признака
необходимо проводить с учетом следующих
основополагающих моментов:

1. Руководствуясь
   знанием сущности данного явления,
   законов его развития, в основание
   группировки необходимо положить
   наиболее существенные признаки,
   отвечающие задачам исследования.

2. Следует исходить
   из тех конкретных исторических и
   территориальных условий, в которых
   протекает процесс развития изучаемого
   явления, так как с изменением конкретных
   условий могут меняться и группировочные
   признаки.

3. При изучении
   явлений, на которые воздействует
   несколько различных закономерностей,
   необходимо в основание группировки
   класть не один, а несколько признаков,
   взятых в комбинации.

Специфический
характер образования групп зависит от
признаков, на которых основывается
группировка, и от задач группировки.
При группировке по количественным
признакам возникает вопрос о количестве
групп и величине интервала. Количество
групп во многом зависит от того, какой
признак служит основанием группировки.
Интервалы групп устанавливаются только
при значительной колеблемости дискретного
признака и тем более при непрерывно
изменяющемся количественном признаке.

Под
величиной
интервала
обычно понимают разность между
максимальными и минимальными значениями
признака в каждой группе. Для определения
величины интервала (i)
при выделении равновеликих групп разница
между максимальным (x_max)
и минимальным значениями (x_min)
изучаемого признака делится на число
выделяемых групп (n):

i
=

Намечаемые
при группировке интервалы бывают
открытые
(у них указана одно граница – верхняя
или нижняя) и закрытые
(имеют и верхнюю и нижнюю границы). При
дальнейшем исследовании изучаемой
совокупности открытые интервалы
закрывают путем определения границ
интервала на основе его величины.

Для определения
нижней границы интервала: из верхней
границы вычитают величину интервала.
Для закрытия верхней границы наоборот:
к нижней границе прибавляют величину
интервала.

Если с помощью
группировки исследуют структуру той
или иной совокупности, то показателями
такой группировки обычно бывают единицы
совокупности – их число и процент к
итогу. Когда группировка преследует
аналитические цели выявления и измерения
зависимостей в каждой группе, то кроме
числа единиц совокупности, обязательно
приводят среднее значение того признака,
изменение которого изучают в зависимости
от изменения группировочного признака.

Р

1. Ряды распределения.

езультаты сводки и группировки
материалов статистического наблюдения
оформляются в виде статистических рядов
распределения и таблиц.

Статистические
ряды распределения представляют собой
упорядоченное расположение единиц
изучаемой совокупности на группы по
группировочному признаку.
Они характеризуют состав изучаемого
явления, позволяют судить об однородности
совокупности, границах ее изменения,
закономерностях развития наблюдаемого
объекта.

Распределение
может быть по признакам, не имеющим
количественной меры (атрибутивным),
и по признакам, в которых изменяется их
количественная
мера.

Атрибутивные
ряды
распределения показывают состав
совокупности по тем или иным существенным
признакам. В изменении состава выявляются
важные черты закономерности изучаемого
явления.

Ряды
распределения единиц совокупности по
количественным признакам, называю
вариационными
рядами.
Вариационные ряды дают возможность
установить характер распределения
единиц совокупности по тому или иному
количественному признаку.

Однодневный
товарооборот продовольственных товаров
по предприятиям розничной торговли
Ворошиловского района составил:

• до 1000 грн. –10
  магазинов;

• от 1000 до 2000 грн.
  – 17магазинов;

• от 2000 до 3000 грн.
  – 6 магазинов;

• более 3000 грн.- 2
  магазина.

В
вариационном ряду различают два элемента:
варианты и частоты. Вариантами
называются отдельные значения
группировочного признака, которые он
принимает в вариационном ряду. Числа,
которые показывают как часто встречаются
те или иные варианты в ряду распределения,
называют частотами.
Частоты, выраженные в долях единицы или
процентах к итогу, называются частностями.
Сумма частот составляет объем ряда
распределения.

Вариационные
ряды, как и сами вариации, бывают
интервальными и дискретными. Интервальные
вариационные ряды
– это такие ряды, где значения варианты
даны в виде интервалов. Дискретные
вариационные ряды
основаны на прерывной вариации признака,
то есть отдельные варианты имеют
определенные значения.

Примером
дискретного вариационного ряда могут
являться средние цены на продовольственные
товары. Средняя цена на сахар по Донецкой
области составляла:

• 1995 год – 1,28 грн.;

• 1998 год – 1,27 грн.;

• 2001 год – 2,62 грн.

В
дискретных рядах распределение
изображается как ряд перпендикулярных
линий к соответствующим значениям
вариант, при этом высота этих линий
определяется частотой данной варианты.
Если концы этих линий соединить прямыми,
то график будет называться полигоном
распределения.

Интервальные
ряды распределения изображаются
графически в виде гистограммы. При
ее построении на оси абсцисс откладывают
интервалы ряда, высота которых равна
частотам, отложенным на оси ординат.
Над осью абсцисс строятся прямоугольники,
площадь которых соответствует величинам
произведений интервалов и их частоты.

На
основании ранжированных рядов, то есть
рядов, расположенных в порядке убывания
или возрастания могут строится кумуляты
накопленных частот.
Накопленные частоты определяются путем
последовательного прибывления к частотам
первой группы этих показателей последующих
групп ряда распределения. Накопленные
частоты наносятся на график в виде
перпендикуляров к оси х,
в точках, отмечающих полусуммы интервалов.
Длина перпендикуляра равна сумме
накопленных частот в данном интервале.
Перпендикуляры затем соединяем прямыми,
в результате чего получаем ломанную
линию, которая начиная от нуля, все время
возрастает до тех пор, пока не достигнет
высоты, равной общей сумме частот.

Р

1. Статистические
   таблицы.

езультаты сводки и группировки
материалов наблюдения, как правило,
представляются в виде статистических
таблиц. Значение статистических таблиц
состоит в том, что они позволяют охватить
материалы статистической сводки в
целом. Статистическая таблица, по
существу, является системой мыслей об
исследуемом объекте, излагаемых цифрами
на основе определенного порядка в
расположении систематизированной
информации.

Статистические
таблицы
– это форма систематизированного
рационального и наглядного изложения
цифрового материала характеризующего
изучаемые явления и процессы.

По внешнему виду
статистическая таблица представляет
собой ряд пересекающихся горизонтальных
(строк) и вертикальных линий (граф,
столбцов, колонок). Составленную, но не
заполненную таблицу принято называть
макетом таблицы. В таблице имеются два
основных элемента:

• подлежащее
  – то, о чем говориться в таблице, объект
  изучения. Может быть представлен в виде
  групп и подгрупп, которые характеризуются
  рядом показателей;

• сказуемое
  – перечень числовых показателей,
  которыми характеризуется объект
  изучения.

Подлежащее обычно
располагается в левой части таблиц;
сказуемое – в верхней части таблицы в
виде названий граф.

Вид
статистической таблицы зависит от
построения подлежащего – рисунок 3.1.

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

Конец бесплатного ознакомительного фрагмента