Prva faza statističkog istraživanja naziva se. Statistička metodologija i faze statističkog istraživanja

Državna obrazovna ustanova

Visoko stručno obrazovanje

"Altajski državni medicinski univerzitet"

Federalna agencija za zdravstvo i socijalni razvoj

Katedra za ekonomiju i menadžment

Test

u disciplini "Medicinska statistika"

na temu: “Faze statističkog istraživanja”

Završeno

Provjereno:

Barnaul - 2009

Uvod…………………………………………………………………………………………….3

1.1 Statistička opservacija……………………………………………………………………..5

1.1.1 Klasifikacija statističkog promatranja prema različitim kriterijima……………………………………………………………………………………………………7

1.1.2 Programska i metodološka pitanja statističkog posmatranja……………………………………………………………………………………………..12

2 Sažetak i grupisanje materijala za statistička posmatranja. Koncept statističkog sažetka, njegovi ciljevi i sadržaj…………..15

3 Racionalni oblici prezentacije statističkog materijala………….18

3.1 Statistička tabela i njeni elementi……………………………………………18

3.2. Grafička metoda za proučavanje komercijalnih djelatnosti...........19

4 Rješenje problema…………………………………………………………………….20

Zaključak…………………………………………………………………………………………….21

Spisak korištene literature…………………………………………………………………………22

Uvod

Sanitarna (medicinska) statistika proučava pitanja koja se odnose na medicinu, higijenu i zdravstvenu zaštitu. Ona je važan dio organizacije socijalne higijene i zdravstvene zaštite, a ujedno predstavlja i jednu od grana statistike.

U sanitarnoj statistici postoje tri glavna odjeljka: zdravstvena statistika stanovništva, zdravstvena statistika i klinička statistika.

Ciljevi sanitarne statistike:

utvrđivanje karakteristika zdravlja stanovništva i faktora koji ga određuju;

proučavanje podataka o mreži, aktivnostima i osoblju zdravstvenih ustanova, kao i podataka o rezultatima tretmana i rekreacije;

primjena metoda sanitarne statistike u eksperimentalnim, kliničkim, higijenskim i laboratorijskim istraživanjima.

Materijali sanitarne statistike imaju za cilj pronalaženje načina za poboljšanje zdravlja stanovništva i unapređenje zdravstvenog sistema.

Zdravstvena statistika se koristi za:

1). Trenutno, razvoj dubinskih medicinsko-bioloških, fizikalnih i drugih istraživačkih metoda, uvođenje nove dijagnostičke opreme dovodi do akumulacije numeričkih podataka koji karakterišu stanje organizma i životne sredine. Uzimajući u obzir količinu informacija o tijelu, može se razumjeti potreba za sintetiziranjem podataka korištenjem statističkih metoda;

2). Određivanje sanitarno-higijenskih standarda, proračun doza lijekova, određivanje standarda fizičkog razvoja, procjena efikasnosti primijenjenih metoda prevencije i liječenja.

Računovodstveni i evaluacijski indikatori odražavaju obim ili nivo fenomena koji se proučava; analitički indikatori se koriste za karakterizaciju razvojnih karakteristika neke pojave, njene rasprostranjenosti u prostoru, odnosa njenih delova i odnosa sa drugim pojavama.

Statistička metodologija je skup općih pravila (principa) i posebnih tehnika i metoda statističkog istraživanja. Opšta pravila statističkih istraživanja zasnivaju se na odredbama socio-ekonomske teorije i principu dijalektičke metode spoznaje. Oni čine teorijsku osnovu statistike. Na teorijskoj osnovi, statistika primjenjuje specifične metode digitalnog osvjetljavanja neke pojave, koje se izražavaju u tri etape (etape) statističkog istraživanja:

1. Masovno naučno organizovano posmatranje, uz pomoć kojeg se dobijaju primarne informacije o pojedinim jedinicama (faktorima) fenomena koji se proučava.

2. Grupisanje i sažetak materijala, koji predstavlja podjelu cjelokupne mase predmeta (cjelina) na homogene grupe i podgrupe, izračunavanje rezultata za svaku grupu i podgrupu i evidentiranje rezultata u obliku statističke tabele.

3. Obrada statističkih pokazatelja dobijenih tokom sumiranja i analiza rezultata radi dobijanja utemeljenih zaključaka o stanju fenomena koji se proučava i obrascima njegovog razvoja. Ovo je koncept nauke – statistike. Predmet statistike, kao nauke, jeste proučavanje kvantitativne strane masovnih društvenih pojava u neraskidivoj vezi sa njihovim kvalitativnim karakteristikama. Iz ove definicije mogu se identifikovati tri glavne karakteristike statistike:

1. istražuje se kvantitativna strana pojava;

2. proučavaju se masovni društveni fenomeni;

3. dat je kvantitativni opis masovnih pojava na osnovu proučavanja kvalitativnih parametara.

Statistika uključuje upotrebu skupa dijalektičkih metoda spoznaje. U procesu statističkih istraživanja koriste se posebne metode koje se izmišljaju kako bi se što bolje predstavile statističke populacije.

Statistička populacija je masa jedinica ujedinjenih jednom kvalitativnom osnovom, ali se međusobno razlikuju po nizu različitih karakteristika. Varijacija (promjena) karakteristika (obično kvantitativne) može se dogoditi u vremenu, u prostoru, u međusobnoj promjeni jedne karakteristike druge. Na primjer, visina plate radnika ovisi o količini proizvoda koje proizvodi.

1.1 Statističko posmatranje

Statističko posmatranje je sistematsko, naučno zasnovano prikupljanje podataka ili informacija o društveno-ekonomskim pojavama i procesima. Statističko posmatranje je početna faza ekonomskog i statističkog istraživanja.

1) Statističko posmatranje mora da ispunjava sledeće uslove: posmatrane pojave moraju imati naučnu ili praktičnu vrednost, izražavati određene društveno-ekonomske vrste pojava;

2) direktno prikupljanje masovnih podataka treba da obezbedi potpunost činjenica u vezi sa ovim pitanjem, jer su pojave u stalnoj promeni i razvoju. Ako nedostaju potpuni podaci, analiza i zaključci mogu biti pogrešni;

3) da bi se obezbedila pouzdanost statističkih podataka, neophodna je temeljna i sveobuhvatna provera kvaliteta prikupljenih činjenica, što je jedna od najvažnijih karakteristika statističkog posmatranja;

4) neophodna je naučna organizacija statističkog posmatranja kako bi se stvorili najbolji uslovi za dobijanje objektivnih materijala.

Zadaci sa kojima se suočava menadžer određuju svrhu posmatranja. Opšta svrha statističkog nadzora je da pruži informacijsku podršku menadžmentu. cilj određuje objekat statističkog posmatranja – ukupnost pojava i objekata obuhvaćenih posmatranjem. Predmet posmatranja čine određene jedinice. Jedinica totaliteta može biti osoba, činjenica, predmet, proces itd. Jedinica posmatranja je primarni element objekta statističkog posmatranja. Ovaj element je nosilac znakova zabilježenih tokom posmatranja. Jedinica posmatranja je element populacije od kojeg se prikupljaju potrebni podaci. Izbor objekta i jedinica posmatranja zavisi od specifičnih uslova. Jedinice za posmatranje imaju mnogo različitih karakteristika. Ispravnost, koja se ne manifestira u pojedinačnoj pojavi, već u masi homogenih pojava, kada se generalizuju podaci statističke populacije, naziva se statistički obrazac. Za proučavanje statističke pravilnosti, zakon velikih brojeva je od fundamentalnog značaja. U velikom broju opservacija, slučajna višesmjerna odstupanja se međusobno poništavaju. Tokom procesa posmatranja, najznačajnije ili međusobno povezane karakteristike se koriste za snimanje podataka. Jasnoća u definisanju jedinice posmatranja omogućava razumno određivanje zabeleženih znakova posmatranja sa minimalnim brojem znakova koji se odnose na problem ili pojavu koja se proučava. Pojašnjenje i formiranje karakteristika jedinice posmatranja vrši se na osnovu sledećih opštih pravila: Ovi opšti pristupi određivanju karakteristika jedinice posmatranja su dopunjeni specifičnim karakteristikama procesa koji se proučavaju.

Jedinicu za posmatranje ne treba mešati sa jedinicom za izveštavanje. Izvještajna jedinica je ona od koje se izvještajni podaci uslovno primaju u skladu sa odobrenim obrascima. Ako se posmatranje vrši putem izvještavanja, tada izvještajna jedinica može općenito biti ista kao jedinica za posmatranje. Izvještajna jedinica se još naziva i izvještajna jedinica. Možda se ne podudara sa jedinicom posmatranja.

Nakon definiranja objekta, istraživač mora istaknuti granice koje definiraju populaciju ili fenomen koji se proučava. Kako bi se ograničio objekt, utvrđuju se određene vrijednosti ili granice karakteristika. Takva kvantitativna ograničenja karakteristika nazivaju se kvalifikacijama. Riječ je o nizu karakteristika čija kvantitativna vrijednost, kada se vrši statističko promatranje, služi kao osnova za uzimanje u obzir (ili ne razvrstavanje) jedinice u populaciji koja se proučava.

Tačka posmatranja ili period je vrijeme za koje se podaci snimaju. Trenutak posmatranja se utvrđuje u skladu sa svrhom i karakteristikama pojave. U praksi se to naziva i kritičnim momentom. Neke pojave i procesi imaju sezonske ili druge ciklične komponente.

1.1.1 Klasifikacija statističkog posmatranja prema različitim kriterijumima

Statističko posmatranje se deli na:

1) prema vrsti zapažanja u 2 grupe:

Prema obuhvatu jedinica stanovništva na kontinuirane i nekontinuirane;

Koncept proučavanja kvantitativnih aspekata predmeta i pojava formiran je davno, od trenutka kada je osoba razvila osnovne vještine u radu sa informacijama. Međutim, termin "statistika", koji je došao do našeg vremena, posuđen je mnogo kasnije iz latinskog jezika i dolazi od riječi "status", što znači "određeno stanje stvari". "Status" se takođe koristio u značenju "politička država" i bio je fiksiran u gotovo svim evropskim jezicima u ovom semantičkom značenju: engleskom "state", njemačkom "Staat", talijanskom "stato" i njegovoj izvedenici " statista” - stručnjak za državu.

Reč „statistika“ je dobila široku upotrebu u 18. veku i koristila se u značenju „nauka o državi“. Statistika je grana praktične djelatnosti koja ima za cilj prikupljanje, obradu, analizu i davanje za javnu upotrebu podataka o pojavama i procesima društvenog života.

Analiza je metoda naučnog proučavanja objekta razmatranjem njegovih pojedinačnih aspekata i komponenti.

Ekonomsko-statistička analiza je razvoj metodologije zasnovane na širokoj upotrebi tradicionalnih statističkih i matematičko-statističkih metoda u cilju kontrole adekvatnog odraza pojava i procesa koji se proučavaju.

Faze statističkog istraživanja. Statističko istraživanje odvija se u tri faze:

• 1) statističko posmatranje;
• 2) sažetak dobijenih podataka;
• 3) statistička analiza.

U prvoj fazi primarni statistički podaci se prikupljaju metodom masovnog posmatranja.

U drugoj fazi statističkog istraživanja, prikupljeni podaci prolaze kroz primarnu obradu, sumiranje i grupisanje. Metoda grupisanja vam omogućava da identificirate homogene populacije i podijelite ih u grupe i podgrupe. Sažetak je dobijanje rezultata za populaciju u cjelini i njene pojedinačne grupe i podgrupe.

Grupiranje i zbirni rezultati prikazani su u obliku statističkih tabela. Glavni sadržaj ove faze je prijelaz sa karakteristika svake jedinice posmatranja na zbirne karakteristike populacije u cjelini ili njenih grupa.

U trećoj fazi se dobijeni zbirni podaci analiziraju metodom generalizujućih indikatora (apsolutne, relativne i prosječne vrijednosti, indikatori varijacije, indeksni sistemi, metode matematičke statistike, tabelarni metod, grafički metod i dr.).

Osnove statističke analize:

• 1) prihvatanje činjenica i utvrđivanje njihove ocene;
• 2) utvrđivanje karakterističnih osobina i uzroka pojave;
• 3) poređenje pojave sa normativnim, planskim i drugim pojavama koje se uzimaju kao osnova za poređenje;
• 4) formulisanje zaključaka, predviđanja, pretpostavki i hipoteza;
• 5) statističko testiranje iznetih pretpostavki (hipoteza).

Analiza i generalizacija statističkih podataka je završna faza statističkog istraživanja, čiji je krajnji cilj dobijanje teorijskih zaključaka i praktičnih zaključaka o trendovima i obrascima društveno-ekonomskih pojava i procesa koji se proučavaju. Ciljevi statističke analize su: utvrđivanje i procena specifičnosti i karakteristika proučavanih pojava i procesa, proučavanje njihove strukture, odnosa i obrazaca njihovog razvoja.

Statistička analiza podataka vrši se u neraskidivoj vezi sa teorijskom, kvalitativnom analizom suštine proučavanih pojava i odgovarajućih kvantitativnih alata, proučavanjem njihove strukture, veza i dinamike.

Statistička analiza je proučavanje karakterističnih karakteristika strukture, odnosa pojava, trendova, obrazaca razvoja društveno-ekonomskih pojava, za šta se koriste specifične ekonomsko-statističke i matematičko-statističke metode. Statistička analiza se završava interpretacijom dobijenih rezultata.

U statističkoj analizi znakovi se dijele prema prirodi njihovog utjecaja jedni na druge:

• 1. Osobina rezultata - osobina analizirana u ovoj studiji. Na pojedinačne dimenzije takvog obilježja u pojedinim elementima populacije utiču jedna ili više drugih karakteristika. Drugim riječima, rezultat-atribut se smatra posljedicom interakcije drugih faktora;
• 2. Znak-faktor - znak koji utiče na karakteristiku koja se proučava (znak-rezultat). Štaviše, odnos između atributa faktora i atributa rezultata može se kvantitativno odrediti. Sinonimi za ovaj termin u statistici su “faktorska karakteristika”, “faktor”. Potrebno je razlikovati koncepte faktor-atribut i težina-atribut. Karakteristika težine je karakteristika koja se mora uzeti u obzir u proračunima. Ali osobina težine ne utiče na osobinu koja se proučava. Atribut faktora se može smatrati atributom težine, tj. uzeti u obzir u proračunima, ali nije svaki atribut težine atribut faktora. Na primjer, kada se proučava u grupi studenata odnos između vremena pripreme za ispit i broja bodova dobijenih na ispitu, treba uzeti u obzir i treću karakteristiku: „Broj ljudi koji su certificirani za određeni rezultat .” Posljednja karakteristika ne utječe na rezultat, ali će biti uključena u analitičke proračune. Ova vrsta atributa se zove atribut težine, a ne faktor atributa.

Prije početka analize potrebno je provjeriti da li su ispunjeni uvjeti kako bi se osigurala njena pouzdanost i ispravnost:

• - Pouzdanost primarnih digitalnih podataka;
• - Potpunost obuhvata populacije koja se proučava;
• - Uporedivost indikatora (po obračunskim jedinicama, teritoriji, metodi obračuna).

Glavni koncepti statističke analize su:

• 1. Hipoteza;
• 2. Odlučujuća funkcija i odlučujuće pravilo;
• 3. Uzorak iz opšte populacije;
• 4. Procjena karakteristika opšte populacije;
• 5. Interval povjerenja;
• 6. Trend;
• 7. Statistički odnos.

Analiza je završna faza statističkog istraživanja, čija je suština da se identifikuju veze i obrasci fenomena koji se proučava, da se formulišu zaključci i predlozi.

Statistička istraživanja zahtijevaju posebnu obuku da bi se izvršila na visokom naučnom nivou.

Statistička istraživanja- ovo je naučni i organizacioni proces u kojem jedan program prati određene pojave i procese, prikuplja, registruje primarne podatke, obrađuje ih i analizira.

Svako istraživanje počinje uzimanjem u obzir činjenica i prikupljanjem primarnog materijala koji, ovisno o svrsi i zadatku rada, može biti raznolik po značenju i načinu pribavljanja. Na primjer, popisi stanovništva su potrebni za proučavanje veličine i sastava stanovništva. Za proučavanje širenja bolesti potrebno je uzeti u obzir i registrovati pojedinačne bolesti u zdravstvenim ustanovama. Sistematske informacije o aktivnostima zdravstvenih ustanova moguće je dobiti samo ako organizuju odgovarajuću vrstu relevantnih podataka. Shodno tome, zadatak statističkog istraživanja je prikupljanje objektivnih, pouzdanih i potpunih osnovnih informacija.

Proces statističkog istraživanja može se podijeliti na faze:

Izrada plana za statističku studiju, izrada njenog programa;

Registracija i prikupljanje statističkog materijala;

Razvoj podataka i sažetak;

Statistička analiza;

Implementacija rezultata istraživanja u praksu.

Plan i program statističkih istraživanja

Statistička istraživanja se uvijek sprovode prema određenom planu, koji uključuje i programska i organizaciona pitanja, a određena je zadatkom statističkog posmatranja, koje treba da pruži potpunu i sveobuhvatnu karakterizaciju proučavane pojave. Dakle, izrada plana istraživanja predviđa rješavanje niza organizacionih pitanja koja leže u formiranju cilja, zadataka studije, izboru objekta i jedinice posmatranja, mjestu i vremenu istraživanja, izvoru istraživanja. informacija, oblik praktične implementacije, kao i metode statističkog istraživanja.

Target statističko istraživanje odgovara na pitanje „zašto studirati?“.

Predviđeno je utvrđivanje obrazaca svojstvenih fenomenu i povezanosti ovog fenomena sa drugim, razvoj mjera za smanjenje uticaja negativnih faktora na zdravlje, uvođenje rezultata rada u zdravstvenu praksu i mjera za poboljšanje kvaliteta. medicinske nege.

Zadatak odgovara na pitanje “šta da radim?”.

Na primjer, zadatak statističke studije može biti proučavanje nivoa i strukture pojave (morbiditet, mortalitet) u određenim grupama stanovništva, učestalost pojave u grupama na koje utiču različiti faktori (ekološki, biološki i društveni) , obim i kvalitet medicinske zaštite za određene grupe stanovništva.

Prilikom pripreme zapažanja, pored svrhe, potrebno je odrediti šta se tačno ispituje - utvrditi objekat, odnosno statistički skup osoba ili pojava, koji se sastoji od jedinica, činjenica koje su predmet proučavanja. Tako, na primjer, to može biti skup pojedinaca (bolesnih, umrlih), funkcionalnih jedinica (kreveti u bolnici, bolnici), kontingenti koje karakterišu određene pojave (invalidi rada) itd.

Objekat statističkog posmatranja mora imati granice populacije određene za proučavanje.Na primjer, prije izvođenja statističke studije mora se odrediti djelatnost zdravstvenih ustanova koje će se ustanove proučavati. Oni su regulisani ciljevima studije.

Prilikom proučavanja širenja bolesti i mortaliteta u populaciji, potrebno je i ocrtati granice date populacije, među kojim grupama stanovništva ovaj fenomen treba proučavati. Ukoliko predmet i granice istraživanja nisu precizno određeni, dobijeni podaci neće omogućiti potpuno razumijevanje nivoa i sastava fenomena.

Prilikom sprovođenja popisa stanovništva, predmet posmatranja će biti ukupnost lica koja stalno borave na određenoj teritoriji. Istovremeno, važno je znati koga nabrojati: stanovništvo koje stvarno živi na datoj teritoriji u vrijeme popisa, ili koje ima stalno prebivalište. Stoga je važno znati podatke o veličini stvarne populacije za organizovanje različitih vrsta usluga, uključujući i medicinske usluge, te o broju stalnih stanovnika – da bi se utvrdio sastav različitih kontingenata (npr. djeca predškolskog ili školskog uzrasta). da odrede obezbjeđenje svojih škola i ustanova za brigu o djeci) . Dakle, izbor i namjena objekta zavisi od svrhe i ciljeva statističke studije.

Istovremeno sa definicijom objekta potrebno je dodijeliti jedinicu posmatranja. Jedinica posmatranja (obračunska jedinica) je komponenta statističke populacije (pojedinac, zasebna pojava), sastavni element objekta koji ima karakteristike koje su predmet registracije i proučavanja (pol, starost, težina rođenja, dužina usluga, rezultat liječenja, vrijeme provedeno u bolnici, itd.). Mora biti jasno definisano: na primjer, kada se proučavaju bolesti, jedinica promatranja može biti bolesna osoba. Kao i određena bolest, ovisno o ciljevima i svrsi studije.

Kod proučavanja bolesti na osnovu posjeta ambulantama, jedinica opservacije je samo početna posjeta. Prilikom određivanja broja novorođenčadi uzimaju se u obzir samo živa.

Međutim, ponekad postoje posebne smjernice za odabir jedinica posmatranja. Tako je, na primjer, pojam mrtvorođenosti određen posebnim pravilima koja definiraju pojmove “rođeni živi i mrtvi” ili “rođeni mrtvi”. Od pravilnog izbora istraživačke jedinice zavisi kvaliteta dobijenih materijala i mogućnost njihove upotrebe za analizu.

Prilikom izrade planova statističkih istraživanja ne razrađuju se samo obrasci računovodstvenih dokumenata i pravila za njihovo popunjavanje, već se rješavaju pitanja ko će ih popunjavati, kontrolirati ispravnost i potpunost prikupljenih podataka, kao i druga organizaciona i metodološka pitanja koja se odnose na prikupljanje statističkih materijala. Dakle, u prvoj fazi se imenuju izvođači i odobrava budžet.

Metode (vrste) istraživanja.

U zavisnosti od prirode posmatranja tokom vremena, opažanja se razlikuju između trenutnih, periodičnih i jednokratnih.

Ako se prikupljanje materijala vrši sistematski, uz stalno bilježenje činjenica kako se pojavljuju, onda će to biti tekuće posmatranje.

Ako se provodi redovno, ali ne stalno, onda će i biti periodično posmatranje.

Trenutna statistička studija- ovo je identifikacija pojava koje se brzo mijenjaju tokom vremena i predstavljaju kontinuirani proces koji zahtijeva kontinuirano snimanje. Ovom metodom se utvrđuje morbiditet pojedinih grupa, natalitet, mortalitet itd.

Jednokratna zapažanja odražavaju stanje neke pojave u određenom trenutku, koji se naziva kritični trenutak posmatranja. Primjer može biti popis stanovništva ili popis ljudi koji su u određenom trenutku otišli u kliniku, popis mjesta, zdravstvenih ustanova, vrijeme rada ljekara ili bolničara, itd. Takva zapažanja pokazuju statičnost pojava, čija se promjena odvija relativno slobodno tokom vremena, po potrebi se koristi kombinacija oba oblika statističkog istraživanja. Tako se podaci o broju i strukturi zdravstvenih ustanova prikupljaju jednokratnom metodom, a o njihovoj djelatnosti - tekućim računovodstvom.

Sa stanovišta dovoljnosti (potpunosti) evidentiranja činjenica posmatranja, statističke studije se dijele na: kontinuirano (solidan) I diskontinuirano (ne kontinuirano) (djelimično).

Kontinuirano (kontinuirano) istraživanje pokrivaju sve jedinice posmatranja koje su dio populacije koja se proučava (glavna populacija). Ovo je neophodno ukoliko je potrebno utvrditi apsolutnu veličinu pojava (populacija, broj mesta sa AIDS-om itd.). Provođenje takve studije je vrlo glomazna, ekonomski neisplativa metoda koja zahtijeva značajne troškove. Razvoj materijala će, naravno, zahtijevati dosta vremena, iako je, na prvi pogled, metoda najvjerovatnija,

Ako kontinuirano posmatranje je nemoguće ili nepotpuno, onda ga je potrebno izvršiti povremeno. Neće zahtijevati potpuni obračun svih jedinica stanovništva, ali će se zadovoljiti određenim dijelom. Proučavanjem ovog dijela materijala moguće je doći i do generalizirajućih zaključaka koji se, s dovoljnom vjerovatnoćom, mogu proširiti na cijelu populaciju.

Povremeno istraživanje može biti monografsko, glavno, selektivno.

Monografska opis se koristi za detaljnu, dubinsku karakterizaciju tipičnih jedinica stanovništva, za proučavanje razvoja određene institucije, razloga koji doprinose njenim uspjesima ili uzrokuju nedostatke. Detaljan opis rada nekih tipičnih ili naprednih zdravstvenih ustanova važan je za socijalizaciju i formiranje elemenata najbolje prakse i njeno širenje.

Koristeći metodu glavni niz omogućava proučavanje objekata koji koncentrišu više opservacijskih jedinica.Na primjer, ako se zna da se većina pacijenata sa tuberkulozom (80-90%) liječi u dvije specijalizirane klinike u gradu, onda se studije organizacije zdravstvene zaštite za ove u ovim bolnicama se obavljaju kontingenti. Nedostaci metode su što neki od pacijenata ostaju neproučeni, a rezultati se mogu razlikovati od onih dobivenih iz glavnog uzorka.

Selektivno je studija u kojoj se na osnovu nekog njegovog dijela koji se bira nasumično ili prema određenim kriterijima daju karakteristike cjelokupnog skupa činjenica.

Metoda uzorkovanja kao jedna od vrsta povremeno istraživanje je moguće pod uslovom da je populacija uzorka reprezentativna za glavnu u kvantitativnom i kvalitativnom smislu, odnosno da se utvrdi dovoljnost broja slučajeva koji se uzimaju u obzir i da se stvori sva svestranost fenomena koji se proučava u populaciju uzorka. U ovom slučaju, rezultati se mogu generalizirati na glavnu populaciju.

Reprezentativnost uzorkovana grupa se postiže pravilnim odabirom jedinica posmatranja. Važno je da svaka jedinica u cijeloj populaciji ima istu mogućnost da bude uključena u populaciju uzorka. Osim toga, važne su njegove karakteristike kvaliteta, koje se mogu osigurati tipološkom metodom selekcije. Njegova suština je da se cjelokupna populacija podijeli u nekoliko grupa istog tipa, iz kojih se biraju jedinice promatranja. Na primjer, kada se proučavaju bolesti gradskog stanovništva, potrebno je razlikovati teritorijalne jedinice (okruge). U tipološki mapiranim grupama moguće je birati jedinice posmatranja proporcionalno ili disproporcionalno veličini svake grupe.

Odabir jedinica za promatranje može se izvršiti korištenjem sljedećih metoda:

Slučajni odabir- ždrijeb, lutrija, mehanički slučajni odabir, itd.;

Mehanička selekcija- u skladu sa određenom populacijom i pouzdanim principom (svaki peti, deseti itd.);

Gnezdovoy- gnijezda (grupe) se formiraju od svih agregata, najtipičnijih objekata koji se proučavaju kontinuiranom ili selektivnom metodom;

Usmjerena selekcija, koji se sastoji u odabiru osoba sa istim iskustvom, godinama ili spolom itd.

Često se u statističkim studijama uzorkovanja koriste različite metode selekcije na složen način, koje daju veliku vjerovatnoću rezultata.

Selektivne studije zahtijevaju manje vremena, osoblja, sredstava i mogu imati dubinski program, što je prednost u odnosu na kontinuirano istraživanja. Populacija uzorka će se uvijek razlikovati od glavne (opšte, iscrpno). Međutim, postoje metode koje omogućavaju utvrđivanje stepena neslaganja u njihovim kvantitativnim karakteristikama i granica mogućih fluktuacija indikatora za određeni broj opažanja.

Veličina uzorka, tj. vjerovatnoća broja jedinica posmatranja za različite metode selekcije se izračunava različito. Osnovne formule su date u tabeli 1.

Tabela 1.

Potrebna veličina uzorka za neke metode generiranja niza

Legenda:

n - potrebna veličina uzorka;

σ - standardna devijacija (varijabilnost karakteristike);

N- veličina opšte populacije;

T - kriterijum pouzdanosti;

W- evaluacija dijela;

∆ - maksimalna greška.

Broj opservacija igra važnu ulogu u ovom slučaju, što je veći broj zapažanja, to je tačnije prikazana glavna populacija i manja je veličina probabilističke greške. Prikazane metode omogućavaju sa dovoljnim stepenom vjerovatnoće da se odabrati potrebnu količinu zapažanja za proučavanje.

Ponovljena ili neponovljiva selekcija određena je mogućnošću višestrukog ili jednokratnog učešća u formiranju grupa uzoraka svake jedinice posmatranja.

Stoga je metoda uzorkovanja, kada se pravilno organizira i provodi, najnaprednija vrsta kontinuirano praćenje.

Metode evidentiranja i prikupljanja medicinskih i statističkih informacija

U statističkoj studiji mogu se koristiti različite metode:

Direktna registracija;

dokumentarno računovodstvo;

kopiranje;

• anketa;

At direktno računovodstvočinjenica, potrebni statistički podaci se dobijaju posebnim snimanjem – pregledom, merenjem, vaganjem i evidentiranjem na individualnoj karti za posmatranje.

Dokumentarno računovodstvo, kao primarni, zasniva se na sistematskom evidentiranju činjenica, na primjer, u zdravstvenim ustanovama. Takvi podaci iz različitih zvaničnih dokumenata kopiraju se u mapu radi proučavanja.

Kopiraj podaci u izrađenom statističkom dokumentu mogu se koristiti, na primjer, za dobijanje informacija o sastavu ljudi koji traže medicinsku pomoć, o samim zdravstvenim ustanovama, njihovim aktivnostima, kadrovima i drugim pitanjima, odnosno programima razvoja.

Upotreba tehničkih metoda za evidentiranje medicinskih informacija i njihova centralizacija optimizuju mehanizam za njihovu dalju obradu i analizu.

Prikupljanje medicinskih i statističkih informacija putem anketa vrši se ekspedicionim ili dopisnim metodama, samoregistracijom.

At ekspediciona metoda istraživač intervjuiše pacijenta i, koristeći njegove riječi, samostalno popunjava studijsku karticu, čime se osigurava kontrola tačnosti odgovora.

At samoregistracija Pregledani pacijent samostalno popunjava karticu.

At dopisna metoda istraživač dijeli anketne kartice sa odgovarajućim uputstvima za njihovo popunjavanje. Popunjene kartice (sa odgovorima na pitanja), ispitanik ih šalje na adresu istraživača.

Metoda upitnika koristi se kada je nemoguće direktno posmatrati fenomen koji se proučava. Upitnici se šalju određenim pojedincima, ali njihovi odgovori mogu biti nepotpuni i netačni. Nedostatak ove metode je što pravilno popunjavanje upitnika zavisi od razumijevanja formulisanih pitanja.

Zbog toga metodom upitnika koriste se kao pomoćni ili u nedostatku pouzdanijih načina za dobijanje podataka. Često je koristan u sociološkim istraživanjima.

Izbor metoda istraživanja određen je ciljevima i programom posmatranja. Najpouzdaniji je ekspedicijski, ali iziskuje najviše troškova.Metod samoregistracije je jeftiniji, pa se koristi kada je moguće da ispitanici popune kartice. Ova metoda se često koristi u popisima. Korespondentna metoda zahtijeva najmanje troškove, ali podaci dobiveni uz nju nisu uvijek pouzdani. Može se koristiti kao pomoćni, uzimajući u obzir njegovu subjektivnost i nepreciznost.

Uporedo sa razvojem metoda prikupljanja materijala vrše se pripreme za grupisanje i kombinovanje podataka,

Grupisanje u statistici je podjela jedinica stanovništva na homogene dijelove sa svojim svojstvenim karakteristikama. Njegovi zadaci su da činjenice koje se proučavaju odvoji u zasebne kvalitativne homogene dijelove, što je neophodan uslov za određivanje općih pokazatelja.

Plan statističkog istraživanja mora odrediti u koje grupe treba podijeliti pojavu. Značaj takve podjele stanovništva na kvalitativno homogene grupe je u potrebi da se pokažu njihova posebnost, povezanost s drugima i međusobna zavisnost. Dakle, kada se proučava učestalost nozoloških oblika, pacijenti u ovim grupama su kvalitativno heterogeni: djeca, mladi, stariji, pa se svaka grupa bolesti mora podijeliti na još homogenije - po spolu, dobi itd.

Princip grupisanja statističkog materijala treba da odredi lekar koji dobro poznaje njegovu metodološku osnovu. Karakteristike jedinica populacije koje su u osnovi grupisanja nazivaju se grupisanim. Oni su varijabilna (kvantitativno) i mogu se kvantificirati. Varijabilno grupisanje se vrši prema brojčanim vrijednostima znakova (grupiranje pacijenata prema dobi, vremenu bolesti, boravku u krevetu, djece prema tjelesnoj težini, visini itd.).

Kvalitativno definisane karakteristike se nazivaju atributivno: podjela pacijenata po grupama bolesti, populaciji po polu, profesiji itd.

Prilikom grupisanja prema atributnim karakteristikama koje nemaju kvantitativni izraz, broj grupa se određuje prema samom obilježju (pol, profesija, bolest).

Kada se vrši statističko grupisanje, kvalitativno homogena grupa (muškarci) može se podijeliti u starosne grupe (prema varijabilnim karakteristikama) - to će biti kombinovano grupiranje.

Odabir grupnih karakteristika zasniva se na tri osnovna pravila:

grupisanje mora biti zasnovano na najznačajnijim karakteristikama koje ispunjavaju ciljeve studije;

pri izboru grupnih karakteristika potrebno je izaći iz specifičnih uslova u kojima se ova pojava ostvaruje;

Kada se proučava pojava na koju utiče više različitih faktora, grupisanje se mora vršiti ne prema jednoj, već prema nekoliko karakteristika (kombinovanih).

Grupisanje je osnova za kombinovanje statističkog materijala i, pod uslovom da se razumeju sva pravila, omogućava izvođenje ispravnih zaključaka i utvrđivanje pouzdanih obrazaca koji su svojstveni populaciji koja se proučava.

Grupisanje se mora razlikovati od klasifikacije, koja se zasniva na podjeli pojava i predmeta u određene grupe, klase na osnovu njihove tipičnosti i različitosti. Kvalitativni znak je osnova klasifikacije. Klasifikacije su standardne i nepromijenjene tokom dužeg vremenskog perioda, utvrđuju i prilagođavaju državni i međunarodni statistički organi.Klasifikacije su iste za svaku studiju i često su osnova za grupisanje.

U prvoj fazi razvijaju se programi za statističko posmatranje, razvoj i integraciju statističkog materijala i analizu podataka.

Program posmatranja je lista znakova evidentiranih u računovodstvenom dokumentu koji karakterišu svaku jedinicu posmatranja. Mora ispunjavati sljedeće zahtjeve: sadržavati listu samo bitnih karakteristika koje odražavaju fenomen koji se proučava, njegov tip, karakteristike i svojstva; preciznost formulacije i logički poredak.

Pitanja o karakteristikama koje se proučavaju rješavaju se nakon dodjele jedinice, uzimajući u obzir ciljeve studije. Tako, kada se proučavaju bolesti, programske karakteristike mogu uključivati ​​pol, godine, loše navike, datum traženja medicinske pomoći, radni staž, mjesto rada itd.

Formulacija programskih pitanja, njihova jasnoća i nedvosmisleno tumačenje su od velike važnosti. Mogu se predstaviti u obliku zatvorenih pitanja – alternativnih (da, ne), ili sa izborom od tri ili više odgovora. Na otvoreno pitanje („Recite mi svoje komentare o radu odjela?“) ispitanik može dati bilo koji odgovor.

Da bi se osigurali nedvosmisleni podaci koji se evidentiraju za svaku jedinicu posmatranja, program posmatranja se dokumentuje u obliku računovodstvene isprave. Prilikom provođenja statističkih istraživanja izvori informacija mogu biti službene izvještajne i računovodstvene isprave ili posebno izrađene računovodstvene isprave.

Ukoliko program istraživanja ne izlazi iz okvira postojeće službene izvještajne i knjigovodstvene dokumentacije (statistički kupon za upis konačne dijagnoze, ljekarska umrlica, ambulantna potvrda, itd.), onda nakon izrade za pisanje izvještaja zdravstvene ustanove mogu koristiti za primijenjena statistička istraživanja.

Ako program istraživanja zahtijeva pribavljanje materijala koji se ne nalaze u službenim računovodstvenim dokumentima, izrađuje se posebna računovodstvena isprava. Može biti u obliku obrasca, upitnika, kartice ili biti zabilježen u kompjuterskoj bazi podataka. Karakteristike koje se bilježe za svaku jedinicu posmatranja unose se na kartu ili u kompjutersku bazu podataka: podaci o jednom novorođenčetu ili umrlom, jednom pacijentu itd. Dokumenti popisa (časopis, izvod, knjiga računa) daju podatke iz dvije ili više jedinica opservacije. , koji se nalaze u odvojenim njegovim redovima. Pojedinačne računovodstvene isprave mogu imati više pitanja od onih na listi. Dakle, uz kartične ili kompjuterske oblike akumulacije materijala olakšava se njegova kombinacija, a razvoj se provodi dubljim programom.

Razvojni program (udruženje) - dodavanje rasporeda tablica.

Asocijacija može biti centralizovana - svi primarni materijali se šalju u jedan analitički centar na obradu, ili decentralizovana - obrada se vrši lokalno.

Spajanje se vrši u obliku statističkih tabela, koje se popunjavaju podacima iz kombinovanih statističkih materijala. Dobijeni statistički podaci se prvo moraju pratiti.

Statističke tabele je oblik sistematskog, racionalnog i vizuelnog prikaza digitalnog materijala koji karakteriše pojave i procese koji se proučavaju.

Tabela ima opšti naziv koji se nalazi na vrhu. Ukratko iznosi njegovu suštinu, vrijeme i mjesto gdje su podaci dobijeni. Statistička tabela treba da sadrži i podatke o numeričkom mjerenju fenomena koji se proučava (%, apsolutni brojevi, itd.) i izračunate ukupne karakteristike koje se proučavaju.

Statistička tabela ima subjekt i predikat. Predmet je predmet proučavanja. Ovo bi moglo biti jedinica statističke populacije, ili grupa njih (dijagnoze, vrste populacijskih bolesti po starosnim grupama itd.). Predikat statističke tabele može biti spisak kvantitativnih pokazatelja koji karakterišu predmet proučavanja, odnosno predmet tabele. Nazivi jedinica ili grupa (subjekata) nalaze se na lijevoj strani tabele, a naziv predikata je u naslovima kolone. U gornjem dijelu iznad naslova tabele data je njihova numeracija (tabela 1,2,3...).

Statistički subjekt je podijeljen horizontalnim linijama na radove, statistički predikat - vertikalnim linijama na grafikone. Presijeci horizontalnih i vertikalnih linija formiraju ćelije u koje se snimaju digitalni podaci. Horizontalni redovi i vertikalni stupci brojeva i njihov rezultat moraju imati isti broj u ćeliji u redovima predikata. U nazivima tabela, redova i kolona navesti mjernu jedinicu.

Rasporedi tabela mogu biti razvijen, kada su podaci dati posebno za svaku karakteristiku. Zatim se na osnovu njih formiraju analitičke tabele, koji generalno predstavljaju podatke prema grupnim karakteristikama.

Razlikuju se sljedeće vrste statističkih tabela: jednostavne, grupne, kombinirane.

Simple table- numerička distribucija podataka prema jednoj karakteristici,

U takvoj tabeli nema grupisanja, ona ne karakteriše odnos između karakteristika. Jednostavna tabela daje malo informacija, iako je vizuelna i korisna za analizu. Primer jednostavne tabele bi bila tabela 2.

2.1 Dizajn statističke studije

Sistemi statističke analize podataka su moderan, efikasan alat za statistička istraživanja. Posebni sistemi statističke analize, kao i univerzalni alati - Excel, Matlab, Mathcad, itd., imaju široke mogućnosti za obradu statističkih podataka.

Ali ni najnapredniji alat ne može zamijeniti istraživača, koji mora formulirati svrhu studije, prikupiti podatke, odabrati metode, pristupe, modele i alate za obradu i analizu podataka, te interpretirati dobijene rezultate.

Slika 2.1 prikazuje dijagram statističke studije.

Slika 2.1 - Šematski dijagram statističkog istraživanja

Polazna tačka statističkog istraživanja je formulacija problema. Prilikom njegovog utvrđivanja uzima se u obzir svrha studije, koji su podaci potrebni i kako će se koristiti prilikom donošenja odluke.

Sama statistička studija počinje pripremnom fazom. Tokom pripremne faze, analitičari proučavaju tehnički zadatak– dokument koji je izradio naručilac studije. Projektni zadatak mora jasno navesti ciljeve istraživanja:

utvrđuje se predmet istraživanja;

navedene su pretpostavke i hipoteze koje se moraju potvrditi ili opovrgnuti tokom istraživanja;

opisuje kako će se rezultati istraživanja koristiti;

vremenski okvir u kojem se studija mora provesti i budžet za studiju.

Na osnovu tehničkih specifikacija se razvija struktura analitičkog izvještaja- to, u bilo kom obliku rezultati studije moraju biti predstavljeni, kao i program statističkog posmatranja. Program je lista znakova koji se moraju evidentirati tokom procesa posmatranja (ili pitanja na koja se moraju dobiti pouzdani odgovori za svaku ispitanu jedinicu posmatranja). Sadržaj programa je određen kako karakteristikama posmatranog objekta i ciljevima studije, tako i metodama koje analitičari biraju za dalju obradu prikupljenih informacija.

Glavna faza statističkog istraživanja uključuje prikupljanje potrebnih podataka i njihovu analizu.

Završna faza istraživanja je izrada analitičkog izvještaja i dostavljanje istog kupcu.

Na sl. Slika 2.2 predstavlja dijagram statističke analize podataka.

Slika 2.2 – Glavne faze statističke analize

2.2 Prikupljanje statističkih informacija

Prikupljanje materijala uključuje analizu tehničkih specifikacija studije, identifikaciju izvora potrebnih informacija i (ako je potrebno) izradu upitnika. Prilikom istraživanja izvora informacija svi potrebni podaci se dijele na primarni(podaci koji nisu dostupni i moraju se prikupiti direktno za ovu studiju), i sekundarni(prethodno prikupljeno u druge svrhe).

Sekundarna zbirka podataka se često naziva istraživanjem „desk” ili „biblioteka”.

Primjeri prikupljanja primarnih podataka: posmatranje posjetitelja trgovine, anketiranje bolničkih pacijenata, diskusija o problemu na sastanku.

Sekundarni podaci se dijele na interne i eksterne.

Primjeri internih sekundarnih izvora podataka:

informacioni sistem organizacije (uključujući računovodstveni podsistem, podsistem za upravljanje prodajom, CRM (CRM sistem, skraćeno od Customer Relationship Management) - aplikativni softver za organizacije dizajniran za automatizaciju strategija za interakciju sa kupcima) i drugi);

prethodne studije;

pisani izvještaji zaposlenih.

Primjeri vanjskih sekundarnih izvora podataka:

izvještaji statističkih tijela i drugih vladinih agencija;

izvještaji marketinških agencija, strukovnih udruženja itd.;

elektronske baze podataka (adresni imenici, GIS, itd.);

biblioteke;

masovni medij.

Glavni rezultati u fazi prikupljanja podataka su:

planirana veličina uzorka;

struktura uzorka (prisustvo i veličina kvota);

vrsta statističkog posmatranja (prikupljanje podataka, anketa, upitnik, mjerenje, eksperiment, ispitivanje, itd.);

informacije o parametrima istraživanja (na primjer, mogućnost falsifikovanja upitnika);

šema za kodiranje varijabli u bazi podataka odabranog programa za obradu;

plan konverzije podataka;

planski dijagram korišćenih statističkih procedura.

Ova ista faza uključuje samu proceduru anketiranja. Naravno, upitnici se razvijaju samo za dobijanje primarnih informacija.

Primljeni podaci moraju biti uređeni i pripremljeni u skladu s tim. Svaki upitnik ili obrazac za zapažanje se provjerava i po potrebi prilagođava. Svakom odgovoru je dodijeljena numerička ili slovna šifra - informacija je kodirana. Priprema podataka uključuje uređivanje, prepisivanje i provjeru podataka, kodiranje i potrebne transformacije.

2.3 Određivanje karakteristika uzorka

Podaci prikupljeni kao rezultat statističkog posmatranja za statističku analizu su po pravilu populacija uzorka. Redoslijed transformacije podataka u proces statističkog istraživanja može se shematski prikazati na sljedeći način (slika 2.3)

Slika 2.3 Šema konverzije statističkih podataka

Analizom uzorka moguće je izvući zaključke o populaciji koju uzorak predstavlja.

Konačno određivanje općih parametara uzorkovanja proizvedeno kada se prikupe svi upitnici. To uključuje:

utvrđivanje stvarnog broja ispitanika,

određivanje strukture uzorkovanja,

distribucija po lokaciji istraživanja,

uspostavljanje nivoa pouzdanosti za statističku pouzdanost uzorka,

izračunavanje statističke greške i određivanje reprezentativnosti uzorka.

Realna količina ispitanika može ispasti više ili manje od planiranog. Prva opcija je bolja za analizu, ali je štetna za korisnika istraživanja. Drugi može imati negativan utjecaj na kvalitetu istraživanja, pa stoga nije od koristi ni za analitičare ni za kupce.

Struktura uzorkovanja može biti nasumičan ili neslučajan (ispitanici su odabrani na osnovu prethodno poznatog kriterijuma, na primjer, metodom kvote). Slučajni uzorci su a priori reprezentativni. Neslučajni uzorci mogu biti namjerno nereprezentativni za populaciju, ali pružaju važne informacije za istraživanje. U ovom slučaju, također biste trebali pažljivo razmotriti pitanja o filtriranju upitnika, koja su dizajnirana posebno da filtriraju ispitanike koji ne ispunjavaju zahtjeve.

Za utvrđivanje tačnosti procjene Prije svega, potrebno je postaviti nivo povjerenja (95% ili 99%). Onda maksimum statistička greška uzorak se izračunava kao

ili
,

Gdje - veličina uzorka, - vjerovatnoća nastanka događaja koji se proučava (ispitanik je uključen u uzorak), - vjerovatnoća suprotnog događaja (ispitanik nije uključen u uzorak), - koeficijent pouzdanosti,
- varijansa karakteristike.

Tabela 2.4 prikazuje najčešće korištene vrijednosti vjerovatnoće povjerenja i koeficijenata povjerenja.

Tabela 2.4

2.5 Obrada podataka na računaru

Analiza podataka pomoću računara uključuje izvođenje niza neophodnih koraka.

1. Određivanje strukture izvornih podataka.

2. Unošenje podataka u računar u skladu sa njegovom strukturom i programskim zahtjevima. Uređivanje i pretvaranje podataka.

3. Određivanje metode obrade podataka u skladu sa ciljevima studije.

4. Dobivanje rezultata obrade podataka. Uređivanje i spremanje u traženom formatu.

5. Interpretacija rezultata obrade.

Nijedan kompjuterski program ne može izvesti korake 1 (pripremni) i 5 (završni) - istraživač ih radi sam. Korake 2-4 istraživač izvodi koristeći program, ali istraživač je taj koji određuje potrebne procedure za uređivanje i transformaciju podataka, metode obrade podataka, kao i format za predstavljanje rezultata obrade. Pomoć računara (koraci 2-4) na kraju uključuje prelazak sa dugog niza brojeva na kompaktniji. Na „ulaz“ računara, istraživač dostavlja niz početnih podataka koji su nedostupni za razumevanje, ali su pogodni za kompjutersku obradu (korak 2). Zatim istraživač daje programu naredbu za obradu podataka u skladu sa zadatkom i strukturom podataka (korak 3). Na „izlazu“ dobija rezultat obrade (korak 4) – takođe niz podataka, samo manji, pristupačnih za razumevanje i smislenu interpretaciju. Istovremeno, iscrpna analiza podataka obično zahtijeva ponovnu obradu različitim metodama.

2.6 Odabir strategije analize podataka

Izbor strategije za analizu prikupljenih podataka zasniva se na poznavanju teorijskih i praktičnih aspekata predmetne oblasti koja se proučava, specifičnosti i poznatih karakteristika informacija, svojstava specifičnih statističkih metoda, kao i iskustva i stavova istraživača. istraživača.

Mora se imati na umu da analiza podataka nije konačni cilj studije. Njegov cilj je da dobije informacije koje će pomoći u rješavanju konkretnog problema i donošenju adekvatnih upravljačkih odluka. Izbor strategije analize treba započeti ispitivanjem rezultata prethodnih faza procesa: definisanjem problema i razvojem plana istraživanja. Preliminarni plan analize podataka razvijen kao jedan od elemenata plana istraživanja koristi se kao „nacrt“. Zatim, kako dodatne informacije postanu dostupne u kasnijim fazama procesa istraživanja, možda će biti potrebno izvršiti određene promjene.

Statističke metode se dijele na jedno- i multivarijantne. Univarijantne metode se koriste kada se svi elementi uzorka ocjenjuju jednim indikatorom, ili ako za svaki element postoji više ovih indikatora, ali se svaka varijabla analizira odvojeno od svih ostalih.

Multivarijantne tehnike su odlične za analizu podataka kada se koriste dvije ili više mjera za procjenu svakog elementa uzorka i ove varijable se analiziraju istovremeno. Takve metode se koriste za određivanje zavisnosti između pojava.

Multivarijantne metode se razlikuju od univarijantnih prvenstveno po tome što se, kada se koriste, fokus pažnje pomera sa nivoa (proseka) i distribucija (varijansi) fenomena i fokusira se na stepen povezanosti (korelacije ili kovarijanse) između ovih fenomena.

Univarijantne metode se mogu klasifikovati na osnovu toga da li su podaci koji se analiziraju metrički ili nemetrički (slika 3). Metrički podaci se mjere na intervalnoj skali ili relativnoj skali. Nemetrički podaci se ocjenjuju na nominalnoj ili ordinalnoj skali

Osim toga, ove metode su podijeljene u klase na osnovu toga koliko uzoraka – jedan, dva ili više – analizirano u studiji.

Klasifikacija jednodimenzionalnih statističkih metoda prikazana je na slici 2.4.

Rice. 2.4 Klasifikacija univarijantnih statističkih metoda u zavisnosti od analiziranih podataka

Broj uzoraka određen je načinom na koji se obrađuje podaci za određenu analizu, a ne načinom na koji su podaci prikupljeni. Na primjer, podaci o muškarcima i ženama mogu se dobiti u okviru istog uzorka, ali ako je analiza usmjerena na identifikaciju razlika u percepciji na osnovu rodnih razlika, istraživač će morati da operiše sa dva različita uzorka. Uzorci se smatraju nezavisnim ako nisu eksperimentalno povezani jedan s drugim. Mjerenja u jednom uzorku ne utiču na vrijednosti varijabli u drugom. Za analizu, podaci različitih grupa ispitanika, poput onih prikupljenih od žena i muškaraca, obično se tretiraju kao nezavisni uzorci.

S druge strane, ako se podaci iz dva uzorka odnose na istu grupu ispitanika, uzorci se smatraju upareno – zavisnim.

Ako postoji samo jedan uzorak metričkih podataka, mogu se koristiti z-test i t-test. Ako postoje dva ili više nezavisnih uzoraka, u prvom slučaju možete koristiti z- i t-test za dva uzorka, u drugom - metodu jednosmjerne analize varijanse. Za dva povezana uzorka koristi se upareni t-test. Ako govorimo o nemetričkim podacima iz jednog uzorka, istraživač može koristiti testove raspodjele frekvencije, hi-kvadrat, Kolmogorov-Smirnov (K~S) test, serijski test i binomni test. Za dva nezavisna uzorka sa nemetričkim podacima, možete pribjeći sljedećim metodama analize: hi-kvadrat, Mann-Whitney, medijani, K-S, jednosmjerna analiza varijanse Kruskal-Wallis (ANOVA). Nasuprot tome, ako postoje dva ili više povezanih uzoraka, treba koristiti testove znaka, McNemar i Wilcoxon.

Multivarijantne statističke metode su usmjerene na identifikaciju postojećih obrazaca: međuzavisnost varijabli, odnos ili slijed događaja, međuobjektna sličnost.

Sasvim konvencionalno možemo razlikovati pet standardnih tipova obrazaca, čije je proučavanje od značajnog interesa: asocijacija, sekvenca, klasifikacija, grupisanje i predviđanje

Asocijacija nastaje kada je nekoliko događaja međusobno povezano. Na primjer, studija provedena u supermarketu može pokazati da 65% onih koji kupuju kukuruzni čips kupuje i Coca-Colu, a ako postoji popust na takav set, kupuju Kolu u 85% slučajeva. Imajući informacije o takvom udruženju, menadžerima je lako procijeniti koliko je efektivan popust.

Ako postoji lanac događaja povezanih u vremenu, onda govorimo o nizu. Na primjer, nakon kupovine kuće, u 45% slučajeva novi štednjak se kupuje u roku od mjesec dana, a u roku od dvije sedmice 60% novih stanovnika nabavi frižider.

Uz pomoć klasifikacije identificiraju se znakovi koji karakteriziraju grupu kojoj pripada određeni predmet. Ovo se radi analizom već klasifikovanih objekata i formulisanjem nekog skupa pravila.

Grupiranje se razlikuje od klasifikacije po tome što same grupe nisu unaprijed definirane. Koristeći grupisanje, identifikuju se različite homogene grupe podataka.

Osnova za sve vrste sistema predviđanja su historijske informacije pohranjene u obliku vremenskih serija. Ukoliko je moguće konstruisati obrasce koji adekvatno odražavaju dinamiku ponašanja ciljnih indikatora, postoji mogućnost da je uz njihovu pomoć moguće predvideti ponašanje sistema u budućnosti.

Multivarijantne statističke metode se mogu podijeliti na metode analize odnosa i analizu klasifikacije (slika 2.5).

Slika 2.5 – Klasifikacija multivarijatnih statističkih metoda

Svaka statistička studija masovnih društvenih pojava uključuje 3 glavne faze:

Statističko posmatranje - generišu se primarni statistički podaci, odnosno početne statističke informacije koje su osnova statističkih istraživanja. Ukoliko se prilikom prikupljanja primarnih statističkih podataka napravi greška ili se pokaže da je materijal lošeg kvaliteta, to će uticati na ispravnost i pouzdanost teorijskih i praktičnih zaključaka;

Sažetak i grupisanje podataka - u ovoj fazi populacija se dijeli prema znacima razlike i objedinjuje prema znacima sličnosti, izračunavaju se ukupni pokazatelji za grupe i kao cjelinu. Metodom grupisanja proučavane pojave se dijele na tipove, grupe i podgrupe, ovisno o njihovim bitnim karakteristikama. Metoda grupisanja omogućava ograničavanje populacija koje su kvalitativno homogene u značajnim aspektima, što služi kao preduslov za definisanje i primenu generalizujućih indikatora;

Obrada i analiza primljenih podataka, identifikacija obrazaca. U ovoj fazi, uz pomoć generalizirajućih pokazatelja, izračunavaju se relativne i prosječne vrijednosti, daje se zbirna procjena varijacije karakteristika, karakterizira dinamika pojava, koriste se indeksi i bilansi stanja, izračunavaju se pokazatelji koji karakteriziraju bliskost veza u promjenama karakteristika. U svrhu što racionalnije i što vizuelnije prezentacije digitalnog materijala, on je predstavljen u obliku tabela i grafikona.

Predavanje br. 2. Statističko posmatranje

1. Pojam i oblici statističkog posmatranja

Statističko posmatranje je prva faza svakog statističkog istraživanja.

Statističko posmatranje je naučno organizovan rad na prikupljanju masovnih primarnih podataka o pojavama i procesima društvenog života.

Međutim, nije svaka zbirka informacija statistička opservacija. O statističkom posmatranju možemo govoriti samo kada se proučavaju statistički obrasci, tj. one koje se manifestuju samo u masovnom procesu, u velikom broju jedinica nekog agregata.

Stoga bi statističko posmatranje trebalo da bude:

sistematski - priprema i sprovodi prema izrađenom planu, koji obuhvata pitanja metodologije, organizacije, tehnologije prikupljanja informacija, kontrole kvaliteta prikupljenog materijala, njegove pouzdanosti i prezentacije konačnih rezultata;

masivan - da pokrije veliki broj slučajeva manifestacije datog procesa, dovoljan da se dobiju istiniti statistički podaci koji karakterišu ne samo pojedinačne jedinice, već i cjelokupnu populaciju u cjelini;

sistematičnost – proučavanje trendova i obrazaca društveno-ekonomskih procesa koje karakterišu kvantitativne i kvalitativne promene moguće je samo na osnovu sistematičnosti.

Za statističko posmatranje važe sljedeći osnovni zahtjevi:

potpunost statističkih podataka (potpunost obuhvata jedinica populacije koja se proučava, aspekti određene pojave, kao i potpunost obuhvata tokom vremena);

pouzdanost i tačnost podataka;

uniformnost i uporedivost podataka.

U statističkoj praksi koriste se dva organizaciona oblika posmatranja:

1) izvještavanje je organizaciona forma u kojoj jedinice posmatranja iznose podatke o svojim aktivnostima u obliku obrazaca uređenog uzorka. Posebnost izvještavanja je da je obavezno, dokumentovano i pravno potvrđeno potpisom rukovodioca;

2) posebna statistička istraživanja, čiji su primjeri popisi stanovništva, sociološke studije, popisi zaostalog materijala i druga zapažanja koja se sprovode ako se pojave problemi za koje nema dovoljno podataka. Oni pružaju dodatni materijal izvještajnim podacima ili ih koriste za provjeru izvještajnih podataka.