30.09.2019
Первый этап статистического исследования называется. Статистическая методология и этапы статистического исследования
Государственное общеобразовательное учреждение
Высшего профессионального образования
«Алтайский государственный медицинский университет»
Федерального агентства по здравоохранению и социальному развитию
Кафедра экономики и менеджмента
Контрольная работа
по дисциплине «Медицинская статистика»
на тему: «Этапы статистического исследования»
Выполнил
Проверил:
Барнаул - 2009
Введение…………………………………………………………………………….3
1.1 Статистическое наблюдение……………………………………….........5
1.1.1 Классификация статистического наблюдения по различным признакам……………………………………………………………………………7
1.1.2 Программно-методические вопросы статистического наблюдения………………………………………………………………………....12
2 Сводка и группировка материалов статистического наблюдения. Понятие о статистической сводке, ее задачи и содержание……………………..15
3 Рациональные формы изложения статистического материала…...…….18
3.1 Статистическая таблица и ее элементы……………...…………………18
3.2 Графический метод к изучению коммерческой деятельности…….....19
4 Решение задачи…………………………………………………………….20
Заключение………………………………………………………………………….21
Список использованной литературы………………………………………...……22
Введение
Санитарная (медицинская) статистика изучает вопросы, связанные с медициной, гигиеной, здравоохранением. Она является важной частью социальной гигиены и организации здравоохранения и в то же время составляет одну из отраслей статистики.
В санитарной статистике различают три основных раздела: статистику здоровья населения, статистику здравоохранения и статистику клиническую.
Задачи санитарной статистики:
выявление особенностей состояния здоровья населения и факторов, определяющих его;
изучение данных о сети, деятельности и кадрах ЛПУ, а также данных о результатах лечебно-оздоровительных мероприятий;
применение методов санитарной статистики в экспериментальных, клинических, гигиенических и лабораторных исследованиях.
Материалы санитарной статистики направлены на поиск путей улучшения здоровья населения и совершенствования системы здравоохранения.
Статистика в здравоохранении используется для:
1). В настоящее время развитие углубленных медико-биологических, физических и др. методов исследования, внедрение новой диагностической техники приводит к накоплению числовых данных, характеризующих состояние организма и окружающей среды. Принимая во внимание объем информации об организме можно понять необходимость синтеза данных с использованием статистических методов;
2). Определение норм санитарно-гигиенического характера, расчета доз лекарственных препаратов, определение стандартов физического развития, оценки эффективности применяемых методов профилактики и лечения.
Учетно-оценочные показатели отражают объем или уровень изучаемого явления; аналитические показатели используются для характеристики особенностей развития явления, распространенности в пространстве, соотношения его частей, взаимосвязи с другими явлениями.
Статистическая методология представляет собой совокупность общих правил (принципов) и специальных приемов и методов статистического исследования. Общие правила статистического исследования исходят из положений социально-экономической теории и принципа диалектического метода познания. Они составляют теоретическую базу статистики. Опираясь на теоретическую базу, статистика применяет специфические методы цифрового освещения явления, которые находят свое выражение в трех этапах (стадиях) статистического исследования:
1. Массовое научно-организованное наблюдение, с помощью которого получают первичную информацию об отдельных единицах (факторах) изучаемого явления.
2. Группировка и сводка материала, представляющие собой расчленения всей массы случаев (единиц) на однородные группы и подгруппы, подсчет итогов по каждой группе и подгруппе и оформление полученных результатов в виде статистической таблицы.
3. Обработка статистических показателей, полученных при сводке, и анализ результатов для получения обоснованных выводов о состоянии изучаемого явления и закономерностях его развития. Это и есть понятие науки - Статистика. Предметом статистики, как науки, является изучение количественной стороны массовых общественных явлений в неразрывной связи с их качественной характеристикой. Из этого определения можно выделить три основные черты статистики:
1. исследуется количественная сторона явлений;
2. исследуются массовые общественные явления;
3. дается количественная характеристика массовых явлений на основе изучения качественных параметров.
Статистика предполагает использование совокупности диалектических методов познания. В процессе статистического исследования применяются и специальные методы, изобретенные для лучшего представления статистических совокупностей.
Статистическая совокупность - это масса единиц, объединенных единой качественной основой, но различающихся между собой по ряду варьирующих признаков. Варьирование (изменение) признаков (чаще количественных) может происходить во времени, в пространстве, во взаимном изменении одного признака от другого. Например, размера заработной платы рабочего от количества выпущенной им продукции.
1.1 Статистическое наблюдение
Статистическим наблюдением называется планомерный научно обоснованный сбор данных или сведений о социально-экономических явлениях и процессах. Статистическое наблюдение – начальная стадия экономико-статистического исследования.
1) Статистическое наблюдение должно отвечать следующим требованиям: наблюдаемые явления должны иметь научную или практическую ценность, выражать определенные социально-экономические типы явлений;
2) непосредственный сбор массовых данных должен обеспечить полноту фактов, относящихся к данному вопросу, так как явления находятся в постоянном изменении, развитии. Если отсутствуют полные данные, анализ и выводы могут быть ошибочными;
3) для обеспечения достоверности статданных необходима тщательная и всесторонняя проверка качества собираемых фактов, что является одной из важнейших характеристик статистического наблюдения;
4) научная организация статнаблюдения необходима для того, чтобы создать наилучшие условия для получения объективных материалов.
Стоящие перед менеджером задачи определяют цель наблюдения. Общая цель статнаблюдения состоит в информационном обеспечении управления. цель определяет объект статнаблюдения – совокупность явлений, предметов, охватываемых наблюдением. Объект наблюдения состоит из определенных единиц. Единицей совокупности может выступать человек, факт, предмет, процесс и т.п. Единица наблюдения является первичным элементом объекта статистического наблюдения. Этот элемент является носителем регистрируемых при наблюдении признаков. Единица наблюдения представляет собой элемент совокупности, по которому собираются необходимые данные. Выбор объекта и единиц наблюдения зависит от конкретных условий. Единицы наблюдения обладают множеством различных признаков. Правильность, проявляющаяся не в индивидуальном явлении, а в массе однородных явлений, при обобщении данных статистической совокупности называется статистической закономерностью. Для изучения статистической закономерности фундаментальное значение имеет закон больших чисел. В большом числе наблюдений взаимно погашаются случайные разнонаправленные отклонения. В процессе наблюдения, чтобы зарегистрировать данные, используют наиболее существенные или взаимосвязанные признаки. Четкость при определении единицы наблюдения дает возможность обоснованно определить регистрируемые признаки наблюдения при минимальном количестве признаков, имеющих отношение к изучаемой проблеме, явлению. Уточнение и формирование признаков единицы наблюдения производится на основании следующих общих правил: Эти общие подходы при определении признаков единицы наблюдения дополняются конкретными особенностями изучаемых процессов.
Единицу наблюдения не следует путать с отчетной единицей. Отчетной является такая единица, от которой получают в условном порядке отчетные данные по утвержденным формам. Если наблюдение проводится путем представления отчетности, то отчетная единица, в основном, может совпадать с единицей наблюдения. Отчетная единица называется также информирующей. Она может не совпадать с единицей наблюдения.
После определения объекта исследователь должен выделить границы, определяющие изучаемую совокупность, явление. Для ограничения объекта устанавливаются конкретные значения или пределы признаков. Такие количественные ограничения признаков называются цензом. Это ряд признаков, количественное значение которых при проведении статистического наблюдения служит основанием для учета (или неотнесения) единицы в изучаемой совокупности.
Момент или период наблюдения – это время, по состоянию на которое регистрируются данные. Момент наблюдения устанавливается в соответствии с целью, особенностями явления. На практике его называют также критическим моментом. Некоторые явления, процессы имеют сезонные или другие циклические компоненты.
1.1.1 Классификация статистического наблюдения по различным признакам
Статистическое наблюдение подразделяется:
1) по виду наблюдений на 2 группы:
По охвату единиц совокупности на сплошное и несплошное;
Понятие об исследовании количественных сторон объектов и явлений сформировалось давно, с момента развития у человека элементарных навыков работы с информацией. Однако, термин «статистика», дошедший до нашего времени заимствован гораздо позднее из латинского языка и происходит от слова «status», что означает «определенное состояние вещей». «Status» употреблялось также в значении «политическое состояние» и закрепилось почти во всех европейских языках именно в этом смысловом значении: английское «state», немецкое «Staat», итальянское «stato» и производное от него «statistа» - знаток государства.
Широкое применение слово «статистика» получило в XVIII веке и применялось в значение «государствоведение». Статистикой называют отрасль практической деятельности, направленной на собирание, обработку, анализ и предоставление в публичное пользование данных о явлениях и процессах общественной жизни.
Анализ - это метод научного исследования объекта путем рассмотрения его отдельных сторон и составных частей.
Экономико-статистический анализ - это разработка методики, основанной на широком применении традиционных статистических и математико-статистических методов, с целью контроля адекватного отражения исследуемых явлений и процессов.
Этапы статистического исследования. Статистическое исследование проходит в три этапа:
- 1) статистическое наблюдение;
- 2) сводка полученных данных;
- 3) статистический анализ.
На первом этапе с помощью метода массовых наблюдений собирают первичные статистические данные.
На втором этапе статистического исследования собранные данные подвергаются первичной обработки, сводке и группировке. Метод группировок позволяет выделить однородные совокупности, разделить их на группы и подгруппы. Сводка - это получение итогов по совокупности в целом и отдельным ее группам и подгруппам.
Результаты группировки и сводки излагаются в виде статистических таблиц. Основное содержание этого этапа заключается в переходе от характеристик каждой единицы наблюдения к сводным характеристикам совокупности в целом или ее групп.
На третьем этапе полученные сводные данные анализируются методом обобщающих показателей (абсолютные, относительные и средние величины, показатели вариации, индексные системы, методы математической статистики, табличный метод, графический метод и др.).
Основы статистического анализа:
- 1) утверждение фактов и установление их оценки;
- 2) выявление характерных особенностей и причин явления;
- 3) сравнение явления с нормативными, плановыми и другими явлениями, которые приняты за базу сравнения;
- 4) формулирование выводов, прогнозов, предположений и гипотез;
- 5) статистическая проверка выдвинутых предположений (гипотез).
Анализ и обобщение статистических данных - заключительный этап статистического исследования, конечной целью которого является получение теоретических выводов и практических заключений о тенденциях и закономерностях изучаемых социально-экономических явлений и процессов. Задачами статистического анализа являются: определение и оценка специфики и особенностей изучаемых явлений и процессов, изучение их структуры, взаимосвязей и закономерностей их развития.
Статистический анализ данных проводится в неразрывной связи теоретического, качественного анализа сущности исследуемых явлений и соответствующего количественного инструментария, изучения их структуры, связей и динамики.
Статистический анализ - исследование характерных особенностей структуры, связи явлений, тенденций, закономерностей развития социально-экономических явлений, для чего используются специфические экономико-статистические и математико-статистические методы. Статистический анализ завершается интерпретаций полученных результатов.
В статистическом анализе признаки подразделяются по характеру влияния друг на друга:
- 1. Признак-результат - признак, анализируемый в данном исследовании. Индивидуальные размеры такого признака у отдельных элементов совокупности подвержены влиянию одного или нескольких других признаков. Другим словами, признак-результат рассматривается как следствие взаимодействия других факторов;
- 2. Признак-фактор - признак, оказывающий влияние на исследуемый признак (признак-результат). Причем зависимость между признаком-фактором и признаком-результатом может быть количественно определенна. Синонимами данного термина в статистике являются, «факторный признак», «фактор». Следует различать понятия признака-фактора и признака-веса. Признаком-весом называют такой признак, который необходимо учесть при расчетах. Но, признак-вес не оказывает влияния на исследуемый признак. Признак-фактор может рассматриваться как признак-вес, т. е., учитываться при расчетах, но не всякий признак-вес является признаком-фактором. Например, при исследовании в группе студентов зависимости между временем подготовки к экзамену и количеством баллов, полученных на экзамене должен учитываться и третий признак: «Количество человек, аттестованных на определенный балл». Последний признак не является влияющим на результат, однако, будет включен в аналитические расчеты. Именно такой признак и называется признаком-весом, а не признаком-фактором.
Прежде чем приступить к анализу, необходимо проверить, соблюдены ли условия, обеспечивающие его достоверность и правильность:
- - Достоверность первичных цифровых данных;
- - Полнота охвата изучаемой совокупности;
- - Сопоставимость показателей (по единицам учета, территории, методике подсчета).
Основными понятиями статистического анализа являются:
- 1. Гипотеза;
- 2. Решающая функция и решающее правило;
- 3. Выборка из генеральной совокупности;
- 4. Оценка характеристик генеральной совокупности;
- 5. Доверительный интервал;
- 6. Тренд;
- 7. Статистическая взаимосвязь.
Анализ является завершающей стадией статистического исследования, сутью которой является выявление взаимосвязей и закономерностей изучаемого явления, формулировка выводов и предложений.
Статистические исследования требуют специальной подготовки для проведения его на высоком научном уровне.
Статистическое исследование - это научно-организационный процесс, в котором за единою программой проводится наблюдение за определенными явлениями и процессами, сбор, регистрация первичных данных, их обработка и анализ.
Любое исследование начинается с учета фактов и сбора первичного материала, который в зависимости от цели и задания работы может быть разносторонним по смыслу и способам получения. Например, для изучения количества и состава населения необходимы переписи населения. Для изучения распространения болезней необходим учет и регистрация отдельных заболеваний в лечебно-профилактических учреждениях. Получать систематическую информацию о деятельности лечебно-профилактических учреждений можно лишь при организации в них должного вида соответствующих данных. Следовательно, заданием статистического исследования является сбор объективной, достоверной и полной по объему базисной информации.
Процесс статистического исследования можно разделить на этапы:
Составление плана статистического исследования, разработка его программы;
Регистрация и сбор статистического материала;
Разработка и сводка данных;
Статистический анализ;
Внедрение результатов исследования в практику.
План и программа статистического исследования
Статистическое исследование всегда проводится по определенному плану, который включает как программы, так и организационные вопросы, и определяется задачей статистического наблюдения, которое должно обеспечить полную и разностороннюю характеристику исследуемого явления. Таким образом, составление плана исследования предвидит решение ряда организационных вопросов, которые лежат в формировании цели, задач исследования, выбора объекта и единицы наблюдения, места и времени проведения исследования, источника получения информации, формы практической реализации, а также методов статистического исследования.
Цель статистического исследования отвечает на вопрос "для чего изучать?".
Она предвидит определение присущих явлению закономерностей и связей этого явления с другими, разработку мероприятий для снижения влияния негативных факторов на здоровье, внедрение результатов работы в практику охраны здоровья и мероприятий, направленных на повышение качества медицинской помощи.
Задача отвечает на вопрос "что делать?".
Так, например, задачей статистического исследования может быть изучение уровня и структуры явления (заболеваемости, смертности) в определенных группах населения, частоты явления в группах, на которые влияют различные факторы (окружающая среда, биологические и социальные), объем и качество медицинской помощи отдельным группам населения.
При подготовке наблюдения, кроме цели, необходимо определить, что именно подлежит обследованию - установить его объект , а именно статистическую совокупность лиц или явлений, которое складывается из единиц, фактов, которые подлежат изучению. Так, например, это может быть совокупность физических лиц (больные, умершие), функциональных единиц (лежачих-мест в больнице, стационаре), контингентов, которым присущи определенные явления (неработоспособные трудящиеся) и др.
Объект статистического наблюдения должен иметь границы обозначенной для изучения совокупности, Так, например, до проведения статистического исследования деятельность лечебно-профилактических учреждений необходимо определять, деятельность каких заведений будет изучаться. Они регламентируются задачами исследования.
При изучении распространения заболеваний и смертности населения также необходимо очертить границы данной совокупности, среди каких групп населения это явление должно изучаться. Если не определить точно объект и границы исследования, то полученные данные не дадут полного понимания об уровне и составе явления.
При проведении переписи населения объектом наблюдения будет совокупность лиц, которые проживают постоянно на определенной территории. При этом важно знать, кого переписывать: население, что фактически проживает на данной территории на момент переписи, или которое проживает постоянно. Так, данные о численности фактического населения важно знать для организации различного вида обслуживания, в том числе медицинского, а численность населения, которое проживает постоянно - для определения состава разных контингентов (например, детей дошкольного или школьного возраста для определения обеспеченностью их школами и детскими учреждениями). Таким образом, выбор и назначение объекта зависит от цели и задач статистического исследования.
Одновременно с определением объекта необходимо назначить единицу наблюдения. Единица наблюдения (единица учета) - это составная часть статистической совокупности (отдельное лицо, отдельное явление), составной элемент объекта, которому присущи признаки, подлежащие регистрации и изучению (пол, возраст, масса тела при рождении, стаж, результат лечения, время нахождения в стационаре и др.). Она обязана быть четко определена: так при изучении заболеваний единицей наблюдения может быть как больной человек. Так и определенная болезнь в зависимости от поставленных задач и цели исследования.
При изучении заболеваний по данным обращений в амбулаторно-поликлинические учреждения единицу наблюдения берут только первичное посещение. При определении числа новорожденных учитывают только живых.
Однако иногда бывают специальные указания для выбора единиц наблюдения. Так, например, понятие о мертво рождаемости определяется особенными правилами, которые определяют термины " рожденный живым и мертвым", или "рожденный мертвым". От правильного выбора единицы исследования зависит качество полученных материалов и возможность их использования для анализа.
При создании планов статистических исследований отрабатываются не только формы учетных документов и правила их заполнения, по и решаются вопросы о том, кто будет их заполнять, контролировать правильность и полноту собранных данных, а также другие организационно-методические вопросы, которые относятся к сбору статистических материалов. Таким образом, на первом этапе назначаются исполнители, и утверждается бюджет.
Методы (виды) исследования.
В зависимости от характера проведения наблюдения во времени различают наблюдения текущие, периодические и единовременные.
Если сбор материала проводить систематически, с постоянной регистрацией фактов при их появлении, то это будет текущее наблюдение .
Если оно проводится регулярно, но не постоянно, тогда это будет периодическое наблюдение .
Текущее статистическое исследование - это выявления явлений, которые быстро изменяются в течение времени и являются непрерывным процессом, который требует текущей регистрации. Таким методом определяется заболеваемость отдельных групп, рождаемость, смертность населения и др.
Единовременные наблюдения отражают состояние явления в определенный момент времени, который называется критическим моментом наблюдения. Примером может быть перепись населения или перепись лиц, которые обратились в поликлинику в определенный момент времени, перепись мест, учреждений охраны здоровья, хронометраж работы врачей или средних медицинских работников и др. Такие наблюдения показывают статику явлений, смена которых в течение времени идет относительно свободно, При необходимости используется объединение обоих форм статистического исследования. Так, данные о количестве и структуре заведений охраны здоровья собираются единовременным методом, а об их деятельности - путем текущего учета.
С точки зрения достаточности (полноты) учета фактов наблюдения статистические исследования разделяются на: непрерывные (сплошные ) и прерывные (не сплошные ) (частичные).
Непрерывные (сплошные) исследования охватывают все единицы наблюдения, которые входят в состав изучаемой совокупности (главная совокупность). Это надо в случае необходимости установления абсолютных размеров явлений (численность населения количество мест, больных СПИДом и др.). Проведение такого исследования - это очень громоздкий, экономически невыгодный метод, который требует значительных затрат. Разработка материала, конечно, потребует много времени, хотя, на первый взгляд, метод наиболее вероятный,
Если непрерывные наблюдение невозможно или неполно, тогда необходимо проводить прерывное . Оно не потребует полного учета всех единиц совокупности, а будет довольствоваться определенной частью. При изучении этой части материалу тоже возможно получить обобщающие выводы, которые с достаточной вероятностью могут быть расширены на всю совокупность.
Прерывные исследования могут быть монографическим, основного массива, выборочным.
Монографическое описание используется для детальной, углубленной характеристики типичных единиц совокупности, для изучения развития того или иного учреждения, причин, которые способствуют его успехам или обуславливают недостатки. Детальное описание работ некоторых типичных или передовых лечебно-профилактических заведений имеет значение для обобществления и формирования элементов передового опыта и его распространения.
Использование метода основного массива позволяет изучать объекты, что сосредотачивают больше единиц наблюдения, Например, если известно, что основная часть больных туберкулезом (80-90%) лечится у двух специализированных клиниках города, то исследования организации медицинской помощи данным контингентам проводится в указанных больницах. Недочеты метода в том, что остается неизученной некоторая часть больных, и результаты могут отличаться от тех, что получены по основному массиву.
Выборочным называется исследование, при котором характеристика всей совокупности фактов дается по некоторой его части, которая отобрана случайным образом или определенными критериями.
Выборочный метод, как один из видов прерывного исследования, возможен при условии, что выборочная совокупность будет репрезентативна относительно главной в количественном и качественном плане, т.е., что определена достаточность числа случаев подлежащих учету, и создана в выборочной совокупности вся разносторонность изучаемого явления. В таком случае результаты могут быть распространены на главную совокупность.
Репрезентативность выборочной группы достигается правильным отбором единиц наблюдения. Важно, что каждая единица всей совокупности имела одинаковую возможность попасть в выборочную совокупность. Кроме того, важной является ее качественная характеристика, что может быть обеспечено методом типологического выбора. Его суть состоит в том, что вся совокупность делится на несколько однотипных групп, из которых выбираются единицы наблюдения. Так, например, при изучении заболеваний городского населения необходимо выделить территориальные единицы (районы). В типологически отображенных группах можно проводить выбор единиц наблюдения пропорционально или непропорционально соответственно с размером каждой группы.
Выбор единиц наблюдения может быть проведен методами:
Случайный выбор - жеребьевка, лотерея, механический отбор в случайном порядке и др.;
Механический выбор - согласно с определенной численностью совокупности достоверным принципом (каждый пятый, десятый или др.);
Гнездовой - из всех совокупностей формируют гнезда (группы), наиболее типичные объекты, которые изучают сплошным или выборочным методом;
Направленный выбор , который состоит в том, что отбираются лица с одинаковым стажем, возрастом или полом и др.
Часто в выборочных статистических исследованиях используются комплексно различные способы выбора, которые обеспечивают высокую вероятность результатов.
Выборочные исследования требуют меньше времени, кадров, средств, могут иметь углубленную программу, которая является преимуществом перед непрерывным исследованием. Выборочная совокупность всегда будет отличаться от главной (общей, исчерпывающей). Однако есть методы позволяющие установить степень расхождений их количественных характеристик и границы возможных колебаний показателей при данном числе наблюдений.
Объем выборки, т.е. вероятность численности единиц наблюдения при различных методах выбора, рассчитывается по-разному. Основные формулы приведены в таблице 1.
Таблица 1.
Необходимый объем выборки для некоторых методов формирования массива
Условные обозначения:
n - необходимая численность выборки;
σ - средне квадратичное отклонение (вариабельность признака);
N - численность генеральной совокупности;
T - критерий достоверности;
W - оценка части;
∆ - предельная ошибка.
Число наблюдений при этом играет важную роль, чем больше число наблюдений, тем точнее отображается главная совокупность и меньше размер вероятностной ошибки, Приведенные методы позволяют с достаточной степенью вероятности отобрать для изучения необходимый объем наблюдений.
Повторяемый или не повторяемый выбор определяется возможностью многократного или однократного участия в формировании выборочных групп каждой из единиц наблюдения.
Таким образом, выборочный метод при правильной его организации и проведении - это наиболее совершенный вид прерывныго наблюдения.
Методы учета и сбора медико-статистической информации
В статистическом исследовании могут быть использованы различные методы:
анкетирование;
Непосредственная регистрация;
документальный учет;
копирование;
При непосредственном учете фактов необходимые статистические данные получают путем особенного учета - осмотру, обмеру взвешивания и записывания на индивидуальной карте наблюдения.
Документальный учет , как первичный основывается на систематической регистрации фактов, например, в лечебно-профилактических заведениях. Такие данные из разных официальных документов копируются в карту для изучения.
Копирование данных в разработанный статистический документ может быть применено, например, для получения информации о составе лиц, обращающихся за медицинской помощью, о самих медицинских учреждениях, их деятельности, кадрах и других вопросах соответственно программ разработки.
Использование технических способов учета медицинской информации, ее централизация оптимизируют механизм ее дальнейшей обработки и анализа.
Сбор медико-статистической информации путем опроса проводят экспедиционным или корреспондентским методами, саморегистрацией.
При экспедиционном методе исследователь опрашивает больного и с его слов самостоятельно заполняет карту исследования, обеспечивающую контроль правильности ответов.
При саморегистрации обследуемый больной самостоятельно заполняет карту.
При корреспондентском методе исследователь рассылает карты для обследования соответствующими указаниями по их заполнению. Имея заполненные карты (с ответами на вопросы) респондент отсылает их на адрес исследователя.
Анкетный метод используется при невозможности непосредственного наблюдения за исследуемым явлением. Анкеты рассылаются конкретным лицам, однако их ответы бывают неполными, неточными. Недостатком этого метода то, что правильность заполнения анкет зависит от понимания сформулированных вопросов.
Поэтому анкетный метод используется как вспомогательный или при отсутствии белее надежных способов получения данных. Часто он бывает целесообразным в социологических исследованиях.
Выбор методов опроса определяется задачами и программой наблюдения. Наиболее надежным является экспедиционный, но он требует наибольших затрат, Способ саморегистрации менее затратный, поэтому его используют при возможности заполнения карт обследуемыми лицами. Этот метод часто используется при переписях. Корреспондентский способ требует наименьших затрат, однако не всегда полученные с его помощью данные достоверны. Он может быть использован как вспомогательный с учетом его субъективности, неточности.
Одновременно с разработкой методов сбора материала проводится подготовка группирования и объединения данных,
Группированием в статистике называется разделение единиц совокупности на однородные части с присущими им признаками. Его задачи состоят в том, чтоб разъединить изучаемые факты на отдельные качественные однородные части, что является необходимым условием для определения обобщающих показателей.
Планом статистического исследования должно быть предусмотрено, на какие группы необходимо разделить явление. Значение такого разделения совокупности на качественно однородные группы находятся в необходимости показать их особенность, связь с другими, взаимную зависимость. Так, при изучении заболеваемости нозологическими формами, больные в этих группах качественно неоднородны: дети, молодежь, лица преклонного возраста, поэтому каждую группу заболеваний необходимо разделить на еще более однородные - по полу, возрасту и др.
Принцип группировки статистического материала должен определять врач, который хорошо знает его методологическую основу. Признаки единиц совокупности, которые лежат в основе группировки, называются сгруппированными. Они бывают вариативными (количественными) и имеют количественное определение. Вариативное группирование проводится по числовым значениям признаков (группирование больных по возрасту, времени заболевания, нахождения в постели, детей по массе тела, ростом и тому подобное).
Качественно определенные признаки называются атрибутивными: разделение больных по группам заболевания, населения по полу, профессиям и т.п.
При группировке по атрибутивным признакам, не имеющих количественного выражения, число групп обусловлено самим признаком (пол, профессия, заболевание).
При проведении статистического группирования можно качественно однородную группу (мужчины) разделить на возрастные группы (по вариативным признакам) - это будет комбинированное группирование.
Выбор групповых признаков базируется на трех основных правилах:
в основу группирования необходимо положить наиболее существенные признаки, которые отвечают задачам исследования;
при выборе групповых признаков необходимо выходить из конкретных условий, в которых реализуется данное явление;
при изучении явления, на которое влияет несколько разных факторов, группирование необходимо проводить не по одному, а нескольким признакам (комбинированно).
Группирование представляет собой основу объединения статистического материала и в условиях понимания всех правил позволяет сделать правильные выводы и определить достоверные закономерности, которые присущи для исследуемой совокупности.
Группирование необходимо отличать от классификации, в основу которой положено раздел явлений и объектов на определенные группы, классы на основе их типичности и разницы. Качественный признак основа классификации. Классификации стандартны и неизменны на протяжении длительного периоду времени, определяются и корректируются органами государственной и международной статистики, Классификации едины для любого исследования и часто являются основою группирований.
На первом этапе разрабатываются программы статистического наблюдения, разработки и объединения статистического материала, анализ данных.
Программа наблюдения - это перечень зафиксированных в учетном документе признаков, которые характеризуют каждую единицу наблюдения. Она должна соответствовать таким требованиям: иметь в составе перечень только существенных признаков, отображающий исследуемое явление, его тип, черты и собственность; точность формулирования и логический порядок.
Вопросы об изучаемых признаках решаются после назначения единицы с учетом задач исследования. Так, при изучении болезней, программными признаками могут быть пол, возраст, вредные привычки, дата обращения за медицинской помощью, стаж работы, место работы и др.
Большое значение имеет формулирование программных вопросов, их четкость и однозначность толкования. Они могут быть представлены в виде закрытых вопросов - альтернативных (да, нет), или с выбором вариантов трех и больше ответов. На открытый вопрос ("Скажите Ваши замечания о работе отделения?") респондент может дать любой ответ.
Для обеспечения однозначных данных, которые регистрируются для каждой единицы наблюдения, программа наблюдения оформляется в виде учетного документа. При проведении статистического исследования источниками информации могут быть официальные отчетно-учетные или специально разработанные учетные документы.
Если программа исследования не выходит за границы существующих официальных отчетно-учетных документов (статистический талон для регистрации заключительного диагноза, врачебное свидетельство о смерти, талон амбулаторного пациента и др.), то после разработки для написания отчета лечебно-профилактического заведения их можно использовать для прикладных статистических исследований.
Если программа исследования потребует получения материалов, которые отсутствуют в официальных учетных документах, разрабатывается специальный учетный документ. Он может иметь форму бланка, анкеты, карты или быть записанным в компьютерной базе данных. На карту или в компьютерную базу вносят признаки, которые регистрируются на каждую единицу наблюдения: данные одного новорожденного или умершего, одного больного и др. В списочных документах (журнал, ведомость, учетная книга) приводятся данные двух и более единиц наблюдения, которые расположены в отдельных его рядах. Индивидуальные счетные документы могут иметь больше вопросов, чем списочные. Поэтому при карточной или компьютерной формах накопления материала, объединение его облегчается, а разработка проводится более углубленной программой.
Программа разработки (объединения ) - сложение макетов таблиц.
Объединение может быть централизованным - все первичные материалы поступают на обработку в один аналитический центр, децентрализованным - обработка осуществляется на местах.
Объединение проводится в виде статистических таблиц, которые заполняются данными объединенных статистических материалов. Предварительно должен быть произведен контроль полученных статистических данных.
Статистические таблицы - это форма систематизированной, рациональной и наглядной подачи цифрового материала, который характеризует изучаемые явления и процессы.
Таблица имеет общее название, находящееся в верхней части. В ней коротко обозначается ее суть, время и место получения данных. Статистическая таблица должна также иметь данные о численном измерении изучаемого явления (%, абс. числа и т.д.) и подсчитанные итоги исследуемых признаков.
В статистической таблице есть подлежащее и сказуемое. Подлежащим называют объект изучения. Это м.б. единица статистической совокупности, или их группы (диагнозы, виды болезней населения по возрастным группам и др.). Сказуемым статистической таблицы м.б. перечень количественных показателей, которые характеризуют объект изучения, то есть подлежащее таблицы. Названия единиц или групп (подлежащее) делают слева таблицы, а название сказуемого в заголовках граф. В верхней части над заголовком таблицы дается их нумерация (таблица 1,2,3...).
Статистическое подлежащее разделяется горизонтальными линиями на рады, статистическое сказуемое - вертикальными линиями на графы. Пересечения горизонтальных и вертикальных линий формируют клетки, в которых записывается цифровые данные. Горизонтальные ряды и вертикальные столбцы чисел, и их результат должны иметь одно и тоже число в клетке в рядках сказуемых. В названия таблиц, рядов и граф указать единицу измерения.
Макеты таблиц могут быть разработаны, когда приведены данные отдельно по каждому признаку. Потом на их основе складываются аналитические таблицы, в которых в целом представлены данные по групповым признакам.
Выделяют следующие виды статистических таблиц: простые, групповые, комбинированные.
Простая таблица - числовое распределение данных по одному признаку,
В такой таблице нет группирований, она не характеризует связь между признаками. Простая таблица дает мало информации, хотя наглядна и поста для анализа, Примером простой таблицы может быть табл.2.
2.1 Схема проведения статистического исследования
Системы статистического анализа данных – это современный эффективный инструмент статистического исследования. Широкие возможности для обработки статистических данных имеют специальные системы статистического анализа, а также универсальные средства – Excel, Matlab, Mathcad и др..
Но даже самый совершенный инструмент не может заменить исследователя, который должен сформулировать цель исследования, провести сбор данных, выбрать методы, подходы, модели и средства проведения обработки и анализа данных, а также интерпретировать полученные результаты.
На рисунке 2.1 представлена схема проведения статистического исследования.
Рис.2.1 - Принципиальная схема статистического исследования
Исходным пунктом статистического исследования является формулировка проблемы. При ее определении учитывается цель исследования, определяется, какая информация необходима и как она будет использоваться при принятии решения.
Само статистическое исследование начинается с подготовительного этапа. В ходе подготовительного этапа аналитики изучают техническое задание – документ, составляемый заказчиком исследования. В техническом задании должны быть четко сформулированы цели исследования:
определен объект исследования;
перечислены предположения и гипотезы, которые в ходе исследования должны быть подтверждены или опровергнуты;
описано то, как будут использоваться результаты исследования;
сроки, в которые исследование должно быть проведено и бюджет исследования.
На основе технического задания разрабатывается структура аналитического отчета - то, в каком виде должны быть представлены результаты исследования, а также программа статистического наблюдения . Программа представляет собой перечень признаков, подлежащих регистрации в процессе наблюдения (или вопросов на которые должны быть получены достоверные ответы по каждой обследуемой единице наблюдения). Содержание программы определяется как особенностями наблюдаемого объекта и целями исследования, так и методами, выбранными аналитиками для дальнейшей обработки собранной информации.
Основной этап статистического исследования включает сбор необходимых данных и их анализ.
Финальным этапом исследования является составление аналитического отчета и предоставление его заказчику.
На рис. 2.2 представлена схема статистического анализа данных.
Рис.2.2 – Основные этапы статистического анализа
2.2 Сбор статистической информации
Сбор материалов подразумевает анализ технического задания исследования, определение источников необходимой информации и (при необходимости) разработку анкет. При исследовании источников информации все требуемые данные разделяют на первичные (данные, которых нет в наличии и которые должны быть собраны непосредственно для данного исследования), и вторичные (собранные ранее для иных целей).
Сбор вторичных данных часто называют "кабинетным" или "библиотечным" исследованием.
Примеры сбора первичных данных: наблюдения за посетителями магазина, анкетирование пациентов больницы, обсуждение проблемы на совещании.
Вторичные данные делят на внутренние и внешние.
Примеры источников внутренних вторичных данных:
информационная система организации (включающая в себя бухгалтерскую подсистему, подсистему управления продажами, CRM (CRM-система, сокращение от англ. Customer Relationship Management) - прикладное программное обеспечение для организаций, предназначенное для автоматизации стратегий взаимодействия с заказчиками) и другие);
ранее проведенные исследования;
письменные отчеты сотрудников.
Примеры источников внешних вторичных данных:
отчеты органов статистики и других государственных учреждений;
отчеты маркетинговых агентств, профессиональных ассоциаций и т.п.;
электронные базы данных (адресные справочники, ГИС и т.п.);
библиотеки;
средства массовой информации.
Основными выходными данными на этапе сбора данных являются:
планируемый объем выборки;
структура выборки (наличие и размер квот);
вид статистического наблюдения (сбор данных опрос, анкетирование, измерение, эксперимент, экспертиза, др.);
информация о параметрах опроса (например, возможность факта фальсификации анкет);
схема кодировки переменных в базе данных программы, выбранной для обработки;
план-схема преобразования данных;
план-схема используемых статистических процедур.
Этот же этап включает непосредственно процедуру анкетирования. Разумеется, анкеты разрабатываются только для получения первичной информации.
Полученные данные должны быть соответствующим образом отредактированы и подготовлены. Каждая анкета или форма наблюдения проверяется и, если нужно, корректируется. Каждому ответу присваиваются числовые или буквенные коды – производится кодировка информации. Подготовка данных включает в себя редактирование, расшифровку и проверку данных, их кодирование и необходимые преобразования.
2.3 Определение характеристик выборки
Как правило, данные, собранные в результате статистического наблюдения для проведения статистического анализа являются выборочной совокупностью. Последовательность преобразования данных в процесс статистического исследования можно схематично представить следующим образом (рис. 2.3)
Рис 2.3 Схема преобразования статистических данных
Анализируя выборку, можно делать выводы о генеральной совокупности, представленной выборкой.
Окончательное определение общих параметров выборки производят, когда все анкеты собраны. Оно включает:
определение реального количества респондентов,
определение структуры выборки,
распределение по месту опроса,
установление доверительного уровня статистической надежности выборки,
расчет статистической ошибки и определение репрезентативности выборки.
Реальное количество респондентов может оказаться большим либо меньшим запланированного. Первый вариант лучше для анализа, но невыгоден заказчику исследования. Второй может отрицательно сказаться на качестве исследования, а, следовательно, невыгоден ни аналитикам, ни заказчикам.
Структура выборки может быть случайной или неслучайной (респонденты отбирались на основе заранее известного критерия, например методом квотирования). Случайные выборки априори являются репрезентативными. Неслучайные выборки могут быть намерено нерепрезентативными относительно генеральной совокупности, но давать важную информацию для исследований. В этом случае также следует внимательно отнестись к фильтрационным вопросам анкеты, которые предназначены специально для отсеивания неподходящих под требования респондентов.
Для определения точности оценивания , прежде всего, необходимо установить уровень доверительной вероятности (95% или 99%). Тогда максимальная статистическая ошибка выборки рассчитывается как
или
,
где
- объем выборки,
-
вероятность наступления исследуемого
события (попадание респондента в
выборку),
- вероятность обратного события
(непопадания респондента в выборку),
- коэффициент доверительной вероятности,
- дисперсия признака.
В таблице 2.4 приведены наиболее употребляемые значения доверительной вероятности и коэффициентов доверительной вероятности.
Таблица 2.4
2.5 Обработка данных на компьютере
Анализ данных с применением компьютера включает выполнение ряда необходимых шагов.
1. Определение структуры исходных данных.
2. Ввод данных в компьютер в соответствии с их структурой и требованиями программы. Редактирование и преобразование данных.
3. Задание метода обработки данных в соответствии с задачами исследования.
4. Получение результата обработки данных. Его редактирование и сохранение в нужном формате.
5. Интерпретация результата обработки.
Шаги 1 (подготовительный) и 5 (заключительный) не способна выполнить ни одна компьютерная программа - их исследователь делает сам. Шаги 2-4 выполняются исследователем с использованием программы, но именно исследователь определяет необходимые процедуры редактирования и преобразования данных, методы обработки данных, а также формат представления результатов обработки. Помощь компьютера (шаги 2–4) заключается, в конечном итоге, в переходе от длинной последовательности чисел к более компактной. На «вход» компьютера исследователь подает массив исходных данных, который недоступен осмыслению, но пригоден для компьютерной обработки (шаг 2). Затем исследователь дает программе команду на обработку данных в соответствии с поставленной задачей и структурой данных (шаг 3). На «выходе» он получает результат обработки (шаг 4) - тоже массив данных, только уже меньший, доступный осмыслению и содержательной интерпретации. При этом исчерпывающий анализ данных обычно требует многократной их обработки с применением разных методов.
2.6 Выбор стратегии анализа данных
Выбор стратегии анализа собранных данных основывается на знании теоретических и практических аспектов исследуемой предметной области, специфики и известных характеристик информации, свойств конкретных статистических методов, а также на опыте и взглядах исследователя.
Необходимо помнить, что анализ данных - это вовсе не конечная цель исследования. Его цель - получить информацию, которая поможет решить определенную проблему и принять адекватные управленческие решения. Выбор стратегии анализа должен начинаться с исследования итогов предыдущих этапов процесса: определение проблемы и разработка плана исследования. В качестве "черновика" используется предварительный план анализа данных, разработанный как один из элементов плана исследования. Затем, в ходе поступления на последующих стадиях процесса исследования дополнительной информации, может понадобиться внесение определенных изменений.
Статистические методы делятся на одно- и многомерные. Одномерные методы(univariatetechniques) используются тогда, когда все элементы выборки оцениваются одним показателем, либо если этих показателей несколько для каждого элемента, но каждая переменная анализируется при этом отдельно ото всех остальных.
Многомерные методы (multivariate techniques) прекрасно подходят для анализа данных, если для оценки каждого элемента выборки используется два или больше показателей и эти переменные анализируются одновременно. Такие методы применяются для определения зависимостей между явлениями.
Многомерные методы отличаются от одномерных прежде всего тем, что при их использовании центр внимания смещается с уровней (средних показателей) и распределений (дисперсий) явлений и сосредотачивается на степени взаимосвязи (корреляции или ковариации) между этими явлениями.
Одномерные методы можно классифицировать на основе того, какие данные анализируются: метрические или неметрические (рис. 3). Метрические данные (metric data) измеряются по интервальной шкале или относительной шкале. Неметрические данные (nonmetric data) оцениваются по номинальной или порядковой шкале
Кроме того, эти методы делят на классы на основе того, сколько выборок - одна, две или более - анализируется в ходе исследований.
Классификация одномерных статистических методов представлена на рис.2.4.
Рис. 2.4 Классификация одномерных статистических методов в зависимости от анализируемых данных
Число выборок определяется тем, как ведется работа с данными для конкретного анализа, а не тем, каким способом собирались данные. Например, данные по лицам мужского и женского пола можно получить в пределах одной выборки, но если их анализ нацелен на выявление разницы в восприятии, основанной на разнице полов, исследователю придется оперировать двумя разными выборками. Выборки считаются независимыми, если они экспериментально не связаны между собой. Измерения, проведенные в одной выборке, не оказывают влияния на значения переменных в другой. Для анализа данные, относящиеся к разным группам респондентов, например собранные от лиц женского и мужского пола, обычно обрабатываются как независимые выборки.
С другой стороны, если данные по двум выборкам относятся к одной и той же группе респондентов, выборки считаются объединенными в пары - зависимыми.
Если существует только одна выборка метрических данных, может использоваться z- и t-критерий. Если же независимых выборок две или больше, в первом случае можно воспользоваться z- и t-критерием для двух выборок, в во втором - методом однофакторного дисперсионного анализа. Для двух связанных выборок используется парный t-критерий. Если речь идет о неметрических данных по одной выборке, исследователь может воспользоваться критериями частотного распределения, хи-квадратом, критерием Колмогорова-Смирнова (K~S), критерием серий и биномиальным критерием. Для двух независимых выборок с неметрическими данными можно прибегнуть к следующим методам анализа: хи-квадрат, Манна-Уитни, медианы, К-С, однофакторным дисперсионным анализом Крускала-Уоллиса (ДА К-У). В отличие от этого, если существует две или больше взаимосвязанных выборок, следует воспользоваться критериями знаков, Мак-Немара и Уилкоксона.
Многомерные статистические методы нацелены на выявление существующих закономерностей: взаимозависимости переменных, взаимосвязи или последовательности событий, межобъектного сходства.
Достаточно условно можно выделить пять стандартных типов закономерностей, исследование которых представляет существенный интерес: ассоциация, последовательность, классификация, кластеризация и прогнозирование
Ассоциация имеет место в том случае, если несколько событий связаны друг с другом. Например, исследование, проведенное в супермаркете, может показать, что 65% купивших кукурузные чипсы берут также и "кока-колу", а при наличии скидки за такой комплект "колу" приобретают в 85% случаев. Располагая сведениями о подобной ассоциации, менеджерам легко оценить, насколько действенна предоставляемая скидка.
Если существует цепочка связанных во времени событий, то говорят о последовательности. Так, например, после покупки дома в 45% случаев в течение месяца приобретается и новая кухонная плита, а в пределах двух недель 60% новоселов обзаводятся холодильником.
С помощью классификации выявляются признаки, характеризующие группу, к которой принадлежит тот или иной объект. Это делается посредством анализа уже классифицированных объектов и формулирования некоторого набора правил.
Кластеризация отличается от классификации тем, что сами группы заранее не заданы. С помощью кластеризации выделяют различные однородные группы данных.
Основой для всевозможных систем прогнозирования служит историческая информация, хранящаяся в виде временных рядов. Если удается построить найти закономерности, адекватно отражающие динамику поведения целевых показателей, есть вероятность, что с их помощью можно предсказать и поведение системы в будущем.
Многомерные статистические методы можно разделить на методы анализа взаимосвязи и классификационный анализ (рис. 2.5).
Рис.2.5 – Классификация многомерных статистических методов
Любое статистическое исследование массовых общественных явлений включает в себя 3 основных этапа:
Статистическое наблюдение - формируются первичные статистические данные, или исходная статистическая информация, которая является основой статистического исследования. Если при сборе первичных статистических данных допущена ошибка или материал оказался недоброкачественным, это повлияет на правильность и достоверность как теоретических, так и практических выводов;
Сводка и группировка данных - на этой стадии совокупность делится по признакам различия и объединяется по признакам сходства, подсчитываются суммарные показатели по группам и в целом. С помощью метода группировок изучаемые явления в зависимости от существенных признаков подразделяются на типы, группы и подгруппы. Метод группировок позволяет ограничивать качественно однородные в существенном отношении совокупности, что служит предпосылкой для определения и применения обобщающих показателей;
Обработка и анализ полученных данных, выявление закономерностей. На этом этапе с помощью обобщающих показателей рассчитываются относительные и средние величины, дается сводная оценка вариации признаков, характеризуется динамика явлений, применяются индексы, балансовые построения, рассчитываются показатели, характеризующие тесноту связей в изменении признаков. С целью наиболее рационального и наглядного изложения цифрового материала он представляется в виде таблиц и графиков.
Лекция №2. Статистическое наблюдение
1. Понятие и формы статистического наблюдения
Статистическое наблюдение - это первая стадия всякого статистического исследования.
Статистическое наблюдение представляет собой научно организованную работу по сбору массовых первичных данных о явлениях и процессах общественной жизни.
Однако не всякий сбор сведений является статистическим наблюдением. О статистическом наблюдении можно говорить лишь тогда, когда изучаются статистические закономерности, т.е. такие, которые проявляются только в массовом процессе, в большом числе единиц какой-то совокупности.
Следовательно, статистическое наблюдение должно быть:
планомерным - готовиться и проводиться по разработанному плану, который включает вопросы методологии, организации, техники сбора информации, контроля за качеством собранного материала, его достоверности, оформления итоговых результатов;
массовым - охватывать большое число случаев проявления данного процесса, достаточное для того, чтобы получить правдивые статистические данные, характеризующие не только отдельные единицы, но и всю совокупность в целом;
систематическим – изучение тенденций и закономерностей социально-экономических процессов, характеризующихся количественными и качественными изменениями, возможно лишь на основе систематичности.
К статистическому наблюдению предъявляются следующие основные требования:
полнота статистических данных (полнота охвата единиц изучаемой совокупности, сторон того или иного явления, а также полнота охвата во времени);
достоверность и точность данных;
единообразие и сопоставимость данных.
В статистической практике используются две организационные формы наблюдения:
1) отчетность - это такая организационная форма, при которой единицы наблюдения представляют сведения о своей деятельности в виде формуляров регламентированного образца. Особенность отчетности состоит в том, что она обязательна, документально обоснована и юридически подтверждена подписью руководителя;
2) специальное статистическое обследование, примером чего являются проведение переписей населения, социологические исследования, переписи остатков материала и др. наблюдения, которые проводятся, если возникают задачи, для решения которых нет достаточной информации. Они дают дополнительный материал к отчетным данным или с их помощью проверяют отчетные данные.
