полученных материалов.
обобщающих показателей.
Каждое наблюдение проводится с конкретной целью. При его проведении необходимо установить, что подлежит обследованию. Надо решить следующие вопросы:
Объект наблюдения
Единица наблюдения
Ценз
Признак
Программа наблюдения оформляется в виде бланков (анкет, формуляров), в которые заносятся первичные данные. Необходимым дополнением бланков является инструкция, которая разъясняет смысл вопросов.
сроки наблюдения;
подготовительные работы;
Например, критическим моментом микропереписи 94г. был 0.00 ч. в ночь с 13-14 февраля. Устанавливая критический момент наблюдения, м. с фотографической точностью определить истинное положение дел.
Дата публикования: 2015-01-09; Прочитано: 317 | Нарушение авторского права страницы
Studopedia.org — Студопедия.Орг — 2014-2018 год.(0.001 с)…
Этапы статистического исследования. Собранные в процессе первой стадии статистического исследования – статистического наблюдения – данные о величине какого-либо признака изучаемой совокупности
123Следующая ⇒
Собранные в процессе первой стадии статистического исследования – статистического наблюдения – данные о величине какого-либо признака изучаемой совокупности должны быть обработаны так, чтобы получился точный и обстоятельный ответ на все вопросы, поставленные целью исследования. Задача второй стадии статистического исследования – статистической обработки (сводки) – состоит в том, чтобы упорядочить и обобщить первичный материал, свести его в группы и на этой основе дать обобщенную характеристику совокупности. Качество исходного статистического материала предопределяет качество обобщающих показателей, полученных в результате статистической сводки.
Различают сводку простую и сложную (статистическую группировку).
Простая сводка – это операция по подсчету общих итогов по совокупности единиц наблюдения. Сложная сводка – это комплекс операций, включающих группировку единиц наблюдения, подсчет итогов по каждой группе и по всей совокупности и представление результатов сводки и группировки в виде статистических таблиц.
Статистическая группировка сводится к расчленению совокупности на группы по отобранному существенному для единиц совокупности признаку (группировочному признаку ). Выбор группировочного признака, т.е. признака , по которому производится объединение единиц исследуемой совокупности в группы, – один из самых существенных и сложных вопросов теории группировки и статистического исследования . От правильного выбора группировочного признака часто зависят результаты всего статистического исследования.
Статистическое наблюдение. Этапы статистического исследования
Группировка позволяет получить такие результаты, по которым можно выявить состав совокупности, характерные черты и свойства типичных явлений, обнаружить закономерности и взаимосвязи.
Наиболее простым и часто используемым способом обобщения статистических данных являются ряды распределения . Статистическим рядом (законом) распределения называют численное распределение единиц совокупности по изучаемому признаку. Пусть некоторая СВ является дискретной, т.е. может принимать лишь фиксированные (на некоторой шкале) значения X i . В этом случае ряд значений вероятностей P (X i) для всех (i =1, 2, …, n ) допустимых значений этой величины называют её законом распределения.
В зависимости от используемого группировочного признака статистические ряды могут быть атрибутивными и вариационными (количественными).
Атрибутивные ряды распределения отражают качественное состояние единиц совокупности (пол человека, семейное положение, отраслевую принадлежность предприятия, его форму собственности и т.д.), а вариационные – имеют числовое выражение (объем производства, доход семьи, возраст человека, балл успеваемости и т.д.).
Примером атрибутивного ряда может служить распределение студентов группы по полу.
Вариационные (количественные) группированные ряды могут быть дискретными или интервальными . Дискретный вариационный ряд распределения – это ряд, в котором численное распределение единиц совокупности по дискретному признаку выражено целым конечным значением. Примером может служить распределение рабочих по разрядам, распределение семей города по числу детей и т.п. Интервальный ряд распределения – это ряд, в котором значения признака заданы в виде интервала. Построение интервальных вариационных рядов целесообразно прежде всего для случайных величин, характеризующихся непрерывной вариацией признака (т.е. когда величина признака у единиц совокупности может принимать любые значения, хотя бы и в определенных пределах).
Итак, закон распределения вероятностей дискретной СВ несет в себе всю информацию о ней. Этот закон (или просто – распределение случайной величины) можно задать тремя способами:
— в виде таблицы значений величины и соответствующих им вероятностей;
— в виде диаграммы или, как ее иногда называют, гистограммы распределения;
— в виде формулы, например, для нормального, биномиального и пр. распределения.
123Следующая ⇒
Похожая информация:
Поиск на сайте:
Этапы статистического исследования
Стадии статистического исследования.
Статистическое исследование - это научно организованный по единой программе сбор, сводка и анализ данных (фактов) о социально-экономических, демографических и других явлениях и процессах общественной жизни в государстве с регистрацией их наиболее существенных признаков в учетной документации.
Отличительными чертами (спецификой) статистического исследования являются: целенаправленность, организованность, массовость, системность (комплексность), сопоставимость, документированность, контролируемость, практичность.
Статистическое исследование состоит из трёх основных стадий:
1) сбор первичной статистической информации (статистическое наблюдение) – наблюдение, сбор данных о значениях изучаемого признака единиц стат-ой сов-ти, кт является фундаментом будущего стат-го анализа. Если при сборе первичных стат данных допущена ошибка или материал оказался недоброкачественным, это повлияет на правильность и достоверность как теоретических, так и практических выводов.
2) статистическая сводка и обработка первичной информации – данные подвергаются систематизации и группировке. Результаты стат группировки и сводки излагаются в виде стат-х таблиц является наиболее рациональной, систематизированной, компактной и наглядной формой представления массовых данных.
3) обобщение и интерпретация статистической информации — проводится анализ статистической информации..
Все эти этапы связаны между собой, отсутствие одного из них ведёт к разрыву целостности статистического исследования.
Этапы стат исследования
1.Постановка цели
2.Определение объекта наблюдения
3.Определение единиц наблюдения
4. Составление программы исследования
5.Составление инструкции для заполнении бланка
6. Сводка и группировка данных (кратк анализ)
Основные понятия и категории статистической науки.
1. Статистическая совокупность – это множество явлений, имеющих один или несколько общих признаков и отличающихся между собой по значениям других признаков. Таковы, например, совокупность домохозяйств, совокупность семей, совокупность предприятий, фирм, объединений и т.п.
2. Признак – это свойство, характерная черта явления, подлежащая статистическому изучению
3. Статистический показатель – это обобщающая количественная характеристика соц-эконм явлений и процессов в их качественной определенности в условиях конкретного места и времени. Статистические показатели можно подразделить на два основных вида: учетно-оценочные показатели (размеры, объемы, уровни изучаемого явления) и аналитические показатели (относительные и средние величины, показатели вариации и т.д.).
4. Единица сов-ти – это каждое отдельное, подлежащее стат-му изучению.
5. Вариация – это изменяемость величины признака у отдельных единиц сов-ти явлений.
6. Закономерностью – называют повторяемость и порядок изменения в явлениях.
Основные этапы статистического наблюдения.
Ст-кое наблюдение – это научно обоснованный сбор данных о соц-эконом явлении общественной жизни.
Этапы СН:
1.Подготовка к статистическому наблюдению – предполагает использование метода массовых наблюдений, кт есть не что иное, как сбор первичной стат-ой информации. (решение научно-методических и организационно-технических вопросов).
2. Сводка и группировка первичных стат данных – собранная инф-ция при помощи метода стат группировок определенным способом обобщается и распределяется. вкюч работы, начинается с рассылки переписных листов, анкет, бланков, форм стат-ой отчетности и заканчивается их сдачей после заполнения в органы, проводящие наблюдение.
3. Анализ стат инф-ции – с помощью метода обобщающих показателей осуществляется анализ стат инф-ции.
4. Разработка предложений по совершенствованию СН – анализируются причины, кт привели к неверному заполнению стат бланков и разрабатываются предложения по совершенствованию наблюдения.
Получение сведений в ходе кт СН требует немалых затрат финансовых трудовых а также времени. (опросы общественного мнения)
Группировка статистических данных.
Группировкой – это разделение сов-ти на группы по существенным признакам.
Причины проведения группировки : своеобразие объекта стат-го исследования.
С помощью метода группировок решаются след задачи: выделения соц-эконом типов и явлений; изучения структуры явления и структурных сдвигов, происходящих в нем; выявления связи и зависимости между явлениями.
Решаются данные задачи с помощью типологических, структурных и аналитических группировок.
Типологическая гр-ка – выявление типов соц-экон явлений (гр пром-х предприятий по формам собственности)
Структурная гр-ка –изучение структуры и структурных сдвигов. С помощью таких гр-ок могут изучаться: состав нас-я по полу, возрасту, место проживания и др.
Аналитическая гр-ка – выявление взаимосвязи между признаками.
Этапы построения СГ:
1.выбор группировочного признака
2.определение необходимого числа групп, на кт необходимо разбить изучаемую сов-ть
3.установить границы интервалов гр-ки
4.установление для каждой гр-ки показателей или их системы, кт должны характеризоваться выделенные группы.
Системы группировок.
Система группировок — это ряд взаимосвязанных статистических группировок по наиболее существенным признакам, всесторонне отражающим важнейшие стороны изучаемых явлений.
Типологическая гр-ка – это разделение исследуемой качественно разнородной сов-ти на классы, соц-экон типы (гр пром-х предприятий по формам собственности)
Структурная гр-ка – характеризует состав однородной сов-ти по определенным признакам. С помощью таких гр-ок могут изучаться: состав нас-я по полу, возрасту, место проживания и др.
Аналитическая гр-ка – используют при изучении взаимосвязей между признаками, одна из кт факторная (оказывает влияние на изменение результативности), другая результативная (признаки, изменяющиеся под влиянием факторов).
Построение и виды рядов распределения.
Стат ряд распределения – это упорядоченное распределение единиц сов-ки на группы по определенному варьирующему признаку.
Различают : атрибутивные и вариационные рады распределения.
Атрибутивный – это р.р., построенные по качественным признакам. Р.р. принято оформлять в виде таблиц. Они характеризуют состав сов-ти по существующим признакам, взятые за несколько периодов, эти данные позволяют исследовать изменение структуры.
Вариационный – это р.р., построенные по количественному признаку. Любой вариационный ряд состоят из 2х элементов: вариантов и частот.
Вариантами считаются отдельные значения признака, кт он принимает в вариационном ряду, т.е.
конкретное значение варьирующего признака.
Частоты – это числ-ти отдельных вариантов или каждой группы вариационного ряда, т.е. это числа, показывающие как часто встречаются те или иные варианты в р.р.
Вариационный ряд:
1.дискретный – характеризует распределение единиц сов-ти по дискретному признаку (распределение семей по числу комнат в отдельных квартирах).
2.интервальный – признак представлен в виде интервала; целесообразно прежде всего при непрерывной вариации признака.
Удобнее всего р.р. анализировать при помощи их графического изображения, позволяющего судить и о форме распределения. Наглядное представление о хар-ре изменения частот вариационного ряда дают полигон и гистограмма, есть огива и кумулята.
Статистические таблицы.
СТ – это рациональная и распространенная форма представления стат-х данных.
Таблица явл наиболее рациональной, наглядной и компактной формой представления стат-го материала.
Осн приемы, определяющие технику формирования СТ след:
1. Т должна быть компактной и содержать только те исходные данные, кт непосредственно отражают исследуемое соц-эконом явление в ст-ке.
2.заголовок таблицы и названия граф и строк должны быть четкими, краткими.
3.инф-ция располагается в столбцах (графах) таблицы, завершаются итоговой строкой.
5.графы и строки полезно нумеровать и т.д.
По логическому содержанию СТ представляют собой «стат предложение», осн элементами явл подлежащее и сказуемое.
Подлежащим назыв объект, характеризуется цифрами. это м.б. одна или несколько сов-ей, отд единицы сов-ти.
Сказуемое СТ это показатели, кт характеризуют объект изучения, т.е. подлежащее таблицы. Сказуемое это верхние заголовки и состояние содержания граф слева направо.
9.Понятие абсолютной величины в статистике .
Стат пок-ли – это качественно определенная переменная величина, количественно характеризующая объект исследования или его свойства.
А.в. – это обобщающий показатель, характеризующий размеры, масштаб или объемы того или иного явления в конкретных условиях места и времени.
Способы выражения : натуральные единицы (т.,шт.,кол-во); трудовое измерение (раб. Вр, трудоемк); стоимостное выражение
Способы получения : регистрация фактов, сводка и группировка, расчет по опред методологии (ВВП, рейтинги и т.д.)
Виды АВ : 1.индивид АВ – характеризуют отдельные элементы общ-х явлений 2. Суммарные АВ – хар-т показатели по сов-ти объектов.
Абсолютное изменение (/_\) – разность между 2 АВ.
Стадии и методы статистического исследования
Статистическое исследование состоит из трёх основных стадий:
Статистическое наблюдение — это первая стадия. В ходе её происходит сбор первичной статистической информации и данных, которые станут основой для будущего статистического анализа. Методы статистического наблюдения представлены переписями, статистической отчётностью, анкетированием, выборочным наблюдением.
Статистическая сводка — это вторая стадия. В ходе её происходит обработка первичной информации; обобщаются конкретные единичных сведения, образующие совокупность в целях выявления типичных черт и закономерностей, присущих изучаемому явлению в целом. Основным методом статистической сводки выступает группировка, когда изучаемые явления делятся на важнейшие типы, характерные группы и подгруппы по существенным признакам. Итоги статистической группировки и сводки излагаются в виде таблиц и графиков.
Обобщение и анализ статистической информации — это третья стадия. Статистический анализ является заключительной стадией статистического исследования.
Основными этапами анализа являются следующие действия:
1. установление фактов и их оценка;
2. установление характерных черт и причин явления;
3. сопоставление явления с базовыми явлениями — нормативными, плановыми и прочими;
4. формулирование гипотез, выводов и предположений;
5. статистическая проверка выдвинутых гипотез с помощью специальных обобщающих статистических показателей.
Обобщающие показатели — абсолютные, относительные, средние величины и индексные системы — применяются именно на этой стадии. Общие черты формирования обобщающих показателей устанавливаются посредством измерения их отклонений и приведения к усреднённому показателю. Изучение отклонений — «вариаций» — вместе с применением средних и относительных величин имеет большое практическое и научное значение. Показатели отклонений «вариаций» характеризуют степень однородности статистической совокупности по искомому признаку. Показатели «вариаций» определяют степень и границы вариации. Значительный интерес представляет взаимосвязь признаков «вариаций».
Все эти три стадии неразрывно связаны между собой органическим единством. Так, проведение статистического наблюдения бессмысленно без дальнейшего анализа, а анализ невозможен без информации, полученной на стадии первичной обработки данных.
Обработка эмпирических данных исследования делится обычно на несколько этапов:
1) Первичная обработка данных:
— Составление таблиц;
— Преобразование формы информации;
— Проверка данных.
2) Статистический анализ данных:
— Анализ первичных статистик;
— Оценка достоверности отличий;
— Нормирование данных;
— Корреляционный анализ;
— Факторный анализ.
В большинстве случаев обработку данных целесообразно начать с составления сводных таблиц.
Сводная таблица данных – это своеобразный «аккумулятор» всех данных, полученных в результате проведённого исследования, в идеале она должна содержать данные всех испытуемых по всем методикам исследования. Обычно сводные таблицы составляются в программе Microsoft Office Excel, либо Word, Access.
Основой для сводной таблицы исходных данных является следующая форма. Каждая строка содержит значения всех показателей одного испытуемого. В каждом столбце (поле) записаны значения одного показателя по всем испытуемым. Таким образом, в каждой ячейке (клетке) таблицы записано только одно значение одного показателя одного испытуемого. В самой верхней строке даны номер испытуемого по порядку, ФИО (или какой-нибудь другой идентификатор), измеренные показатели, шкальные оценки и т.п. Эта строка облегчает ориентировку в таблице. В каждой последующей строке записана ФИО испытуемого и значения всех, измеренных у него параметров; разумеется, для всех испытуемых в одном и том же порядке показателей.
Испытуемых можно перечислить в алфавитном порядке, но лучше использовать этот принцип на самом нижнем уровне деления. Сначала лучше разделить испытуемых по их принадлежности к каким-либо подгруппам, которые будут сравниваться между собой. Внутри этих подгрупп полезно упорядочить испытуемых по полу, возрасту или другому, важному для вас, параметру.
Преобразование формы информации.
В таблицу целесообразно внести все интересующие вас признаки в форме десятичного числа, то есть предварительно пересчитать минуты в десятичные доли часа, секунды – в десятичные доли минуты, количество месяцев – в десятичную долю года и т.д. Это необходимо, поскольку формат данных для большинства используемых сейчас компьютерных программ накладывает свои ограничения. Старайтесь также без особой необходимости не заносить в таблицу различные текстовые символы (точки, запятые, тире и т.п.).
Всю информацию, которую можно закодировать числами, лучше перевести в числовую форму. Это даст больше возможностей для разных видов обработки данных. Исключением является первая строка, в которой записаны названия (чаще краткие названия – аббревиатуры) измеренных показателей. В виде чисел в таблицу можно вписать информацию и о тех параметрах выборки, которые предположительно могут оказаться значимыми факторами, но имеются у вас в качественных показателях.
Методы и основные этапы статистических исследований
Наиболее простыми операциями могут быть: числовое кодирование (мужчины – 1, женщины – 2; прошедшие обучение – 1, не прошедшие – 2 и т.п.) и перевод качественных показателей в ранги.
Проверка данных.
После создания таблицы на бумаге или компьютере необходимо проверить качество полученных данных. Для этого часто достаточно внимательно осмотреть массив данных. Начать проверку следует с выявления ошибок (описок), которые заключаются в том, что неправильно написан порядок числа. Например, 100 написано вместо 10, 9,4 – вместо 94 и т.п. При внимательном просмотре по столбцам это легко обнаружить, поскольку сравнительно редко встречаются параметры, которые сильно варьируют. Чаще всего значения одного параметра имеют один порядок или ближайшие порядки. При наборе данных на компьютере важно соблюдать требования к формат данных в используемой статистической программе. Прежде всего это относится к знаку, которые должен отделять в десятичном числе целую часть от дробной (точка или запятая).
Использование методов математической статистики при обработке первичных эмпирических данных необходимо для повышения достоверности выводов научного исследования. При этом не рекомендуется ограничиваться использованием таких показателей, как средние арифметические и проценты. Они чаще всего не дают достаточных оснований для обоснованных выводов из эмпирических данных.
Выбор метода статистического анализа полученных эмпирических данных - очень важная и ответственная часть исследования. И делать это лучше до того, как получены данные. При планировании исследования необходимо заранее продумать, какие эмпирические показатели будут регистрироваться, с помощью каких методов будут обрабатываться, и какие выводы при разных результатах обработки можно будет сделать.
При выборе статистического критерия нужно, прежде всего, идентифицировать тип переменных (признаков) и шкалу измерения, которая использовалась при измерении показателей и других переменных - например, возраст, состав семьи, уровень образования. В качестве переменных могут выступать любые показатели, которые можно сравнивать друг с другом (то есть измерять). Следует иметь в виду, что в исследованиях могут широко использоваться номинативные и порядковые шкалы: вербальные и невербальные поведенческие реакции пол, уровень образования - все это может рассматриваться в качестве переменных. Главное - иметь четкие и ясные критерии их отнесения к тому или иному типу в зависимости от поставленных гипотез и задач.
При выборе статистического критерия нужно ориентироваться также на тип распределения данных, который получился в исследовании. Параметрические критерии используются в том случае, когда распределение полученных данных рассматривается как нормальное. Нормальное распределение с большей вероятностью (но не обязательно) получается при выборках более 100 испытуемых (может получиться и при меньшем количестве, а может не получиться и при большем). При использовании параметрических критериев необходима проверка нормальности распределения.
Для непараметрических критериев тип распределения данных не имеет значения. При небольших объемах выборки испытуемых целесообразно выбрать непараметрические критерии, которые дают большую достоверность выводам, независимо от того, получено ли в исследовании нормальное распределение данных. В некоторых случаях статистически обоснованные выводы могут быть сделаны даже при выборках в 5-10 испытуемых.
Во многих исследованиях осуществляется поиск различий в измеряемых показателях у испытуемых, имеющих те или иные особенности. При обработке соответствующих данных могут использоваться критерии для выявления различий в уровне исследуемого признака или в его распределении. Для определения значимости различий в проявлении признака в исследованиях часто используются такие показатели, как парный критерий Вилкоксона, U-критерий Манна-Уитни, критерий х-квадрат (х2), точный критерий Фишера, биномиальный критерий.
Во многих исследованиях осуществляется поиск взаимосвязи исследуемых показателей у одних и тех же испытуемых. Для обработки соответствующих данных могут использоваться коэффициенты корреляции. Связь величин друг с другом и их зависимость часто характеризуется коэффициентом линейной корреляции Пирсона и коэффициентом ранговой корреляции Спирмена.
Структура данных (и соответственно структура изучаемой реальности), а также их взаимосвязь выявляется факторным анализом.
Во многих исследованиях интерес представляет анализ изменчивости признака под влиянием каких-либо контролируемых факторов, или, другими словами, оценка влияния разных факторов на изучаемый признак. Для математической обработки данных в таких задачах может использоваться U-критерий Манна-Уитни, критерий Краскела-Уоллиса, Т-критерий Вилкоксона, критерий? 2 Фридмана. Однако для исследования влияния, а тем более взаимовлияния нескольких факторов на изучаемый параметр полезнее может оказаться дисперсионный анализ. Исследователь исходит из предположения, что одни переменные могут рассматриваться как причины, а другие как следствия. Переменные первого рода считаются факторами, а переменные второго рода - результативными признаками. В этом отличие дисперсионного анализа от корреляционного, в котором предполагается, что изменения одного признака просто связаны с определенными изменениями другого.
Во многих исследованиях выявляется значимость изменений (сдвига) каких-либо параметров и проявлений за определенный промежуток времени, в определенных условиях (например, в условиях коррекционного воздействия). Формирующие эксперименты в практической психологии решают именно эту задачу. Для обработки соответствующих данных могут использоваться коэффициенты для оценки достоверности сдвига в значениях исследуемого признака. Для этого часто применяются критерии знаков, Т-критерий Вилкоксона.
Важно обратить внимание на ограничения, которые имеет каждый критерий. Если один критерий не подходит для анализа имеющихся данных, всегда можно найти какой-либо другой, возможно, изменив тип представления самих данных. Прежде чем проводить статистический анализ эмпирических данных, полезно проверить, существуют ли критические значения, соответствующие количеству и типу ваших данных. В противном случае вас может ждать разочарование, когда ваши подсчеты окажутся напрасными по причине отсутствия в таблице критических значений при объеме выборки, которая у вас была.
После знакомства с процедурой вычисления критерия можно проводить «ручную» обработку данных или воспользоваться статистической программой персонального компьютера.
Для компьютерной обработки наиболее популярны программы SPSS и Statistica.
Использование статистических программ в компьютерной обработке на несколько порядков ускоряет обработку материала и предоставляет в распоряжение исследователя такие методы анализа, которые в ручной обработке не могут быть реализованы. Однако в полной мере эти преимущества могут быть использованы, если исследователь имеет необходимый уровень подготовки в этой области. Обычно, чем мощнее компьютерная программ (чем более широкие у неё возможности), тем больше времени она требует для освоения. Таким образом, затрачивать время на её изучение при редких обращениях к мощному статистическому аппарату не совсем эффективно. Очень часто использование таких программ для решения даже несложных задач также требует определённой суммы умений.
Для того, чтобы избежать лишних сложностей и временных затрат, гораздо эффективнее обратиться к профессионалам. Они качественно и профессионально проведут весь необходимый математико-статистический анализ данных вашего исследования: анализ первичных статистик, оценку достоверности различий, нормирование данных, корреляционный и факторный анализ и т.п.
После проведения необходимого статистического анализа данных нужно соотнести полученные результаты с изначально поставленной гипотезой, с теоретическими обоснованиями авторов, которые исследовали данную тематику и предыдущими исследователями. Сформулировать выводы и проинтерпретировать полученные результаты.
Предыдущая12345678910Следующая
Основные этапы статистического исследования
Рассмотрим самый важный метод статистики – статистическое наблюдение.
Использование различных способов и приемов статистической методологии
предполагает наличие исчерпывающей и достоверной информации об изучаемом
объекте. Исследование массовых общественных явлений включает этапы сбора
статистической информации и ее первичной обработки, сведения и группировки
результатов наблюдения в определенные совокупности, обобщения и анализа
полученных материалов.
На первом этапе статистического исследования формируются первичные
статистические данные, или исходная статистическая информация, которая
является фундаментом будущего статистического здания. Чтобы здание было
прочным, добротной и качественной должна быть его основа. Если при сборе
первичных статистических данных допущена ошибка или материал оказался
недоброкачественным, это повлияет на правильность и достоверность как
теоретических, так и практических выводов. Поэтому, статистическое
наблюдение от начальной до завершающей стадии - получения итоговых
материалов - должно быть тщательно продуманным и четко ооганизованным.
Статистическое наблюдение дает исходный материал для обобщения, началом
которого служит сводка. Если при статистическом наблюдении о каждой его
единице получают сведения, характеризующие ее с многих сторон, то данные
сводки характеризуют всю статистическую совокупность и отдельные ее части.
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 делятся на важнейшие
типы, характерные группы и подгруппы по существенным признакам. С помощью
группировок ограничивают качественно однородные в существенном отношении
совокупности, что является предпосылкой для определения и применения
обобщающих показателей.
На заключительном этапе анализа 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.
3.Статистическое наблюдение: понятие, основные формы.
Это научно-организ.работа по сбору данных. Формы:стат. 1) отчетность, кот. базируется на докум.учете. с 98 г введены 4 унифицир.формы федер.гос.набл-ния: ФП-1 (выпуск пр-ции), ФП-2 (инвестизм), ФП-3 (фин.состояние орг-ций), ФП-4 (числ-ть раб-ков, труд), 2) специально организ.набл-ние (перепись), 3) регистр – это с-ма пок-лей, кот.хар-т кажд.ед-цу набл-ния: регистры нас-ния, пр-тий, строек и подряд.орг-ций, розн.и оптов.торговли. Виды набл-ния: 1) сплошное, несплошное (выборочн., цензовые основанные на методе осн. массива, монограф.). Набл-ние бывает текущее, период., единовремен. Способы набл-ния: непосредств., документал., опрос (экспедиц., анкетный, явочный, корреспонд.). Стат.набл-ния проводятся по плану, кот.вкл-т в себя: программно-методолог.вопросы (цели, задачи), организ.вопросы (время, место). В рез-те, проведенных набл-ний возникают погрешности, кот снижают точность набл-ний, поэтому проводится контроль данных (логический и счетный). В рез-те проверки достовер.данных выявл-тся след.ошибки набл-ний: случ. ошибки (ошибки регистрации), преднамер.ошибки, непреднамер. (систем.и несистем.), ошибки репрезентативности (представительности).
Програмно-методологические вопросы статистического наблюдения.
Программно-методологические вопросы статистического наблюдения
Каждое наблюдение проводится с конкретной целью.
При его проведении необходимо установить, что подлежит обследованию. Надо решить следующие вопросы:
Объект наблюдения – совокупность предметов, явлений, у которых должны быть собраны сведения. При определении объекта указываются его основные отличительные черты (признаки). Всякий объект массовых наблюдений состоит их отдельных единиц, поэтому надо решить вопрос о том, каков тот элемент совокупности, который послужит единицей наблюдения.
Единица наблюдения – это составной элемент объекта, который является носителем признаков, подлежащих регистрации и основой счета.
Ценз – это определенные количественные ограничения для объекта наблюдения.
Признак – это свойство, которое характеризует определенные черты и особенности, присущие единицам изучаемой совокупности.
Организационные вопросы статистического наблюдения.
Программа наблюдения оформляется в виде бланков (анкет, формуляров), в которые заносятся первичные данные.
Необходимым дополнением бланков является инструкция, которая разъясняет смысл вопросов.
К организационным вопросам программы относятся:
сроки наблюдения;
критический момент наблюдения;
подготовительные работы;
Срок наблюдения, к которому относят регистрируемые сведения. Называется объективным временем наблюдения. Это м.б. определенный период времени (сутки, декада, месяц) или определенный момент. Момент, к которому относятся регистрируемые сведения, называется критическим моментом наблюдения.
Например, критическим моментом микропереписи 94г. был 0.00 ч.
в ночь с 13-14 февраля. Устанавливая критический момент наблюдения, м. с фотографической точностью определить истинное положение дел.
Подготовительные работы предусматривают обеспечение наблюдения документами, а также составление списка отчетных единиц, бланков, инструкций.
Документы м. заполнятся в ходе наблюдения или по его результатам.
Важное место в системе подготовительных работ имеет подбор и подготовка кадров, а также проведение инструктажа с теми, кто будет участвовать в проведении наблюдения.
⇐ Предыдущая12345678910Следующая ⇒
Дата публикования: 2015-01-09; Прочитано: 313 | Нарушение авторского права страницы
Studopedia.org — Студопедия.Орг — 2014-2018 год.(0.002 с)…
Этапы статистического исследования.
1 этап : Статистическое наблюдение.
2 этап : Сведение и группировка результатов наблюдения в определенные совокупности.
3 этап : Обобщение и анализа полученных материалов. Выявление взаимосвязей и масштабов явлений, определение закономерностей их развития, выработка прогнозных оценок. Важным является наличие исчерпывающей и достоверной информации об изучаемом объекте.
На первом этапе статистического исследования формируются первичные статистические данные, или исходная статистическая информация, которая является фундаментом будущего статистического «здания».
ЭТАПЫ СТАТИСТИЧЕСКОГО ИССЛЕДОВАНИЯ
Чтобы «здание» было прочным, добротной и качественной должна быть его основа. Если при сборе первичных статистических данных допущена ошибка или материал оказался недоброкачественным, это повлияет на правильность и достоверность как теоретических, так и практических выводов. Поэтому статистическое наблюдение от начальной до завершающей стадии должно быть тщательно продуманным и четко организованным.
Статистическое наблюдение дает исходный материал для обобщения, началом которого служит сводка . Если при статистическом наблюдении о каждой его единице получают сведения, характеризующие ее с многих сторон, то данные сводки характеризуют всю статистическую совокупность и отдельные ее части. 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 делятся на важнейшие типы, характерные группы и подгруппы по существенным признакам. С помощью группировок ограничивают качественно однородные совокупности, что является предпосылкой для определения и применения обобщающих показателей.
На заключительном этапе анализа с помощью обобщающих показателей рассчитываются относительные и средние величины, дается 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.
Познавательное значение статистики заключается в том, что:
1) статистика дает цифровое и содержательное освещение изучаемых явлений и процессов, служит самым надежным способом оценки действительности; 2) статистика дает доказательную силу экономическим выводам, позволяет проверить различные «ходячие» утверждения, отдельные теоретические положения; 3) статистика обладает способностью раскрывать взаимосвязи между явлениями, показывать их форму и силу.
1. СТАТИСТИЧЕСКОЕ НАБЛЮДЕНИЕ
1.1. Основные понятия
Статистическое наблюдение — это первый этап статистического исследования, представляющий собой научно организованный по единой программе учет фактов, характеризующих явления и процессы общественной жизни, и сбор полученных на основе этого учета данных.
Однако не всякий сбор сведений является статистическим наблюдением. О статистическом наблюдении можно говорить лишь тогда, когда изучаются статистические закономерности, т.е. такие, которые проявляются в массовом процессе, в большом числе единиц какой-то совокупности. Поэтому статистическое наблюдение должно быть планомерным, массовым и систематическим .
Планомерность статистического наблюдения заключается в том, что оно готовится и проводится по разработанному плану, который включает вопросы методологии, организации, сбора информации, кон контроля качества собранного материала, его достоверности, оформления итоговых результатов.
Массовый характер статистического наблюдения предполагает, что оно охватывает большое число случаев проявления данного процесса, достаточное для того, чтобы получить правдивые данные, характеризующие не только отдельные единицы, но и всю совокупность в целом.
Систематичность статистического наблюдения определяется тем, что оно должно проводиться либо систематически, либо непрерывно, либо регулярно.
К статистическому наблюдению предъявляются следующие требования:
1) полноты статистических данных (полноты охвата единиц изучаемой совокупности, сторон того или иного явления, а также полноты охвата во времени);
2) достоверности и точности данных;
3) их единообразия и сопоставимости.
Любое статистическое исследование необходимо начинать с формулировки его цели и задач. После этого определяются объект и единица наблюдения, разрабатывается программа, выбираются вид и способ наблюдения.
Объект наблюдения — совокупность социально-экономических явлений и процессов, которые подлежат исследованию, или точные границы, в пределах которых будут регистрироваться статистические сведения. Например, при переписи населения необходимо установить, какое именно население подлежит регистрации — наличное, т. е. фактически находящееся в данной местности в момент переписи, или постоянное, т. е. живущее в данной местности постоянно. При обследовании промышленности необходимо установить, какие предприятия будут отнесены к промышленным. В ряде случаев для ограничения объекта наблюдения пользуются тем или иным цензом. Ценз — ограничительный признак, которому должны удовлетворять все единицы изучаемой совокупности. Так, например, при переписи производственного оборудования нужно определить, что отнести к производственному оборудованию, а что к ручному инструменту, какое оборудование подлежит переписи — только действующее или также находящееся в ремонте, на складе, резервное.
Единицей наблюдения называется составная часть объекта наблюдения, которая служит основой счета и обладает признаками, подлежащими регистрации при наблюдении.
Так, например, при переписи населения единицей наблюдения является каждый отдельный человек. Если ставится также задача определить численность и состав домохозяйств, то единицей наблюдения наряду с человеком будет являться каждое домохозяйство.
Программа наблюдения — это перечень вопросов, по которым собираются сведения, либо перечень признаков и показателей, подлежащих регистрации. Программа наблюдения оформляется в виде бланка (анкеты, формуляра), в который заносятся первичные сведения. Необходимым дополнением к бланку является инструкция (или указания на самих формулярах), разъясняющая смысл вопроса. Состав и содержание вопросов программы наблюдения зависят от задач исследования и от особенностей изучаемого общественного явления.
Чтобы получить представление о том или ином явлении, сделать выводы, необходимо провести статистическое исследование. Предметом статистического исследования в здравоохранении и медицине могут быть здоровье населения, организация медицинской помощи, различные разделы деятельности лечебно-профилактических учреждений, факторы внешней среды, оказывающие влияние на состояние здоровья.
Методическая последовательность выполнения статистического исследования складывается из определенных этапов.
1 этап. Составление плана и программы исследования.
2 этап. Сбор материала (статистическое наблюдение).
3 этап. Разработка материала, статистическая группировка и сводка
4 этап. Статистический анализ изучаемого явления, формулировка выводов.
5 этап. Литературная обработка и оформление полученных результатов.
По завершении статистического исследования разрабатываются рекомендации и управленческие решения, проводится внедрение результатов исследования в практику, оценивается эффективность.
В проведении статистического исследования важнейшим элементом является соблюдение строгой последовательности в осуществлении названных этапов.
Первый этап статистического исследования - составление плана и программы - является подготовительным, на котором определяется цель и задачи исследования, составляется план и программа исследования, разрабатывается программа сводки статистического материала и решаются организационные вопросы.
Приступая ж статистическому исследованию, следует точно и четко сформулировать цель и задачи исследования, изучить по данной теме литературу.
Цель определяет основное направление исследования и носит, как правило, не только теоретический, но и практический характер. Цель формулируется ясно, четко, недвусмысленно.
Для раскрытия поставленной цели определяются задачи исследования.
Важным моментом подготовительного этапа является разработка организационного плана. Организационный план исследования предусматривает определение места (административно-территориальных границ наблюдения), время (конкретных сроков осуществления наблюдения, проведения разработки и анализа материала) и субъекта исследования (организаторов, исполнителей, методического и организационного руководства, источников финансирования исследования).
Пл ан иссле дов ания включает:
Определение объекта исследования (статистической совокупности);
Объема исследования (сплошное, несплошное);
Видов (текущее, единовременное);
Способов сбора статистической информации. Программа исследования включает:
Определение единицы наблюдения;
Перечень вопросов (учетных признаков), подлежащих регистрации в отношении каждой единицы наблюдения*
Разработку индивидуального учетного (регистрационного) бланка с перечнем вопросов и признаков, подлежащих учету;
Разработку макетов таблиц, в которые затем вносятся результаты исследования.
На каждую единицу наблюдения заполняется отдельный бланк, он содержит паспортную часть, четко сформулированные, поставленные в определенной последовательности вопросы программы и дату заполнения документа.
В качестве учетных бланков могут быть использованы применяемые в практике лечебно-профилактических учреждений учетные медицинские Формы.
Источниками получения информации могут служить другие медицинские документы (истории болезни, и индивидуальные карты амбулаторного больного, истории развития ребенка, истории родов), отчетные формы лечебно-профилактических учреждений и др.
Для обеспечения возможности статистической разработки данных из этих документов производят выкопировку сведений на специально разработанные учетные бланки, содержание которых определяется в каждом отдельном случае в соответствии с задачами исследования.
В настоящее время в связи с машинной обработкой результатов наблюдения с использованием ЭВМ вопросы программы могут быть формализованы, когда вопросы в учетном документе ставятся в виде альтернативы (да, нет), или предлагаются уже готовые ответы, из которых следует выбрать определенный ответ.
На первом этапе статистического исследования наряду с программой наблюдения составляется программ* сводки полученных данных, которая включает установление принципов группировки, выделение группировочных признаков, определение комбинаций этих признаков, составление макетов статистических таблиц.
Второй этап - сбор статистического материала (статистическое наблюдение) - заключается в регистрации отдельных случаев изучаемого явления и характеризующих их учетных признаков в регистрационные бланки. Перед и в ходе выполнения этой работы проводится инструктаж (устный или письменный) исполнителей наблюдения, обеспечение их формами регистрации.
По времени статистическое наблюдение может быть текущим и единовременным.
При текущем набл юдении явление изучается за какой-то отдельный период времени (неделю, квартал, год и т.д.) путем повседневной регистрации явления по мере возникновения каждого случая. Примером текущего наблюдения является учет числа родившихся, умерших, заболевших, выписанных из стационара и т. п. Так учитываются быстро меняющиеся явления.
При единовременном набл юдении статистические данные собираются на определенный (критический) момент времени. Единовременным наблюдением являются: перепись населения, изучение физического развития детей, учет больничных коек на коней года, паспортизация лечебно-профилактических учреждений и т. д. К этому же виду относятся профилактические осмотры населения. Единовременная регистрация отражает состояние явления на момент изучения. Этот вид наблюдения используется для изучения медленно меняющихся явлений.
Выбор вид наблюдения по времени определяется целью и задачами исследования. Например, характеристику госпитализированных больных можно получить в результате текущей регистрации выбывших из стационара (текущее наблюдение) или путем однодневной переписи больных, находящихся в стационаре (единовременное наблюдение).
В зависимости от полноты охвата изучаемого явления различают сплошное и несплошное исследование.
При сплошном исследовании изучаются все входящие в состав совокупности единицы наблюдения, т.е. генеральная совокупность. Сплошное исследование проводят с целью установления абсолютных размеров явления, например, общей численности населения, общего количества родившихся или умерших, общего числа заболевших тем или иным заболеванием и др. Сплошной метод применяется и в тех случаях, когда сведения необходимы для оперативной работы (учет инфекционной заболеваемости, нагрузка врачей и др.)
При несплошном исследовании изучается лишь часть генеральной совокупности. Оно подразделяется на несколько видов: анкетное, монографическое, основного массива, выборочное. Самым распространенным в медицинских исследованиях является выборочный метод.
Монографический метод - дает детальное описание отдельных характерных в каком-либо отношении единиц совокупности и глубокое, всестороннее описание объектов.
Метод основного массива - предполагает изучение тех объектов, в которых сосредоточено значительное большинство единиц наблюдения. Недостатком этого метода является то, что остается неохваченной исследованием часть совокупности, хотя и небольшая по размерам, но которая может значительно отличаться от основного массива.
Анкетный метод - это сбор статистических данных с помощью специально разработанных анкет, адресованных определенному кругу лиц. Это исследование основано на принципе добровольности, поэтому возврат анкет зачастую бывает неполным. Нередко ответы на поставленные вопросы носят отпечаток субъективности и случайности. Этот метод применяется для получения приблизительной характеристики изучаемого явления.
Выборочный метод - сводится к исследованию некоторой специально отобранной части единиц наблюдения для характеристики всей генеральной совокупности. Преимуществом этого метода является получение результатов высокой степени надежности, а также значительно более низкая стоимость. В исследовании занято меньшее число исполнителей, кроме того он требует меньших затрат времени.
В медицинской статистике роль и место выборочного метода особенно велики, поскольку медицинские работники имеют дело обычно только с частью изучаемого явления: изучают группу больных с тем или иным заболеванием, анализируют работу отдельных подразделений и медицинских учреждений, оценивают качество определенных мероприятий и т. д.
По способу получения сведений в ходе проведения статистического наблюдения и характеру его осуществления выделяют несколько видов:
1) непосредственное наблюдение (клинический осмотр больных, проведение лабораторных, инструментальных исследований, антропометрические измерения и т. п.)
2) социологические методы : метод интервью (очный опрос), анкетирование (заочный опрос - анонимный или неанонимный) и др.;
3) документальное исследов ание (выкопировка сведений из учетно-отчетных медицинских документов, сведения официальной статистики учреждений и организаций.)
Третий этап - группировка и сводка материала - начинается с проверки и уточнения числа наблюдений, полноты и правильности полученных сведений, выявлении и устранении ошибок, дубликатов записей и т. д.
Для правильной разработки материала применяется шифровка первичных учетных документов, т.е. обозначение каждого признака и его группы знаком - буквенным или цифровым. Шифровка - это технический прием, облегчающий и ускоряющий разработку материала, повышающий качество, точность разработки. Шифры - условные обозначения - вырабатываются произвольно. При шифровке диагнозов рекомендуется пользоваться международной номенклатурой и классификацией болезней; при шифровке профессий - словарем профессий.
Преимуществом шифровки является то, что при необходимости после окончания основной разработки можно вернуться к материалу для разработки с целью выяснения новых связей и зависимостей. Зашифрованный учетный материал позволяет сделать это легче и быстрее, чем незашифрованный. После проверки проводится группировка признаков.
Группировка - расчленение совокупности изучаемых данных на однородные, типичные группы по наиболее существенным признакам. Группировка может проводиться по качественным и количественным признакам. Выбор группировочного признака зависит от характера изучаемой совокупности и задач исследования.
Типологическая группировка производится по качественным (описательным, атрибутивным) признакам, например, по полу, профессии, группам болезни, тяжести течения болезни, послеоперационным осложнениям и т. д.
Группировка по количественным (вариационным) признакам проводится на основании числовых размеров признака, например, по возрасту, длительности заболевания, продолжительности лечения и т.д. Количественная группировка требует решения вопроса о величине группировочного интервала: интервал может быть равным, а в ряде случаев - неравный, даже включать так называемые открытые группы.
Например, при группировке по возрасту могут быть определены открытые группы: до 1 года. 50 лет и старше.
При определении числа групп исходят из цели и задач исследования. Необходимо, чтобы группировки могли вскрыть закономерности изучаемого явления. Большое число групп может привести к чрезмерному дроблению материала, ненужной детализации. Малое число групп приводит к затушевыванию характерных черт.
Закончив группировку материала, приступают к сводке.
Сводка - обобщение единичных случаев, полученных в результате статистического исследования, в определенные группы, их подсчет и внесение в макеты таблиц.
Сводку статистического материала проводят при помощи статистических таблиц. Таблица, не заполненная цифрами, называется макетом.
Статистические таблицы бывают перечневые, хронологические, территориальные.
Таблица имеет подлежащее и сказуемое. Статистическое подлежащее обычно размещается по горизонтальным строкам в левой части таблицы и отражает главный, основной признак. Статистическое сказуемое размещается слева направо по вертикальным графам и отражает дополнительные учетные признаки.
Статистические таблицы делятся на простые, групповые и комбинационные.
В простых таблицах представлено числовое распределение материала по одному признаку, составных частей его (табл.1). Простая таблица содержит обычно простой перечень или итог по всей совокупности изучаемого явления.
Таблица 1
Распределение умерших в больнице Н. по возрасту
В групповых таблицах представлено сочетание двух признаков в связи друг с другом (табл.2).
Таблица 2
Распределение умерших в больнице Н. по полу и возрасту
В комбин аци онных таблицах дается распределение материала по трем и более взаимосвязанным признакам (Таблица 3).
Таблица 3
Распределение умерших в больнице Н. при разных заболеваниях по возрасту и полу
Диагноз основного заболевания | Возраст | ||||||||||||
0-14 | 15-19 | 20-39 | 40-59 | 60 и > | Всего | ||||||||
м | ж | м | ж | м | ж | м | ж | м | ж | м | ж | м+ж | |
Болезни системы кровооб. | - | - | - | - | |||||||||
Травмы и отравления | - | - | - | ||||||||||
Злокачеств. новообразов. | - | - | - | - | - | - | |||||||
Другие заб. | - | - | - | - | |||||||||
Все заболев. | - | - |
При составлении таблиц должны соблюдаться определенные требования:
Каждая таблица должна иметь заголовок, отражающий ее содержание;
Внутри таблицы все графы также должны иметь четкие краткие названия;
При заполнении таблицы все клетки таблицы должны содержать соответствующие числовые данные. Оставшиеся незаполненными из-за отсутствия данной комбинации клетки таблицы прочеркиваются ("-"), а при отсутствии сведений в клетке проставляется "н.с." или "...";
После заполнения таблицы в нижней горизонтальном ряду и в последнем справа вертикальном столбце подводятся итоги вертикальных граф и горизонтальных строк.
Таблицы должны иметь единую последовательную нумерацию.
В исследованиях, имеющих небольшой объем наблюдений, сводка проводится вручную. Все учетные документы раскладываются на группы в соответствии с шифром признака. Далее проводится подсчет и запись данных в соответствующую клетку таблицы.
В настоящее время в проведении сортировки и сводки материала широко используются ЭВМ. которые позволяют не только отсортировать материал по изучаемым признакам, но выполнить расчеты показателей.
Четвертый этап - статистический анализ - является ответственным этапом исследования. На этом этапе проводится вычисление статистических показателей (частоты, структуры, средних размеров изучаемого явления),дается их графическое изображение, изучается динамика, тенденции, устанавливаются связи между явлениями. даются прогнозы и т.д. Анализ предполагает интерпретацию полученных данных, оценку достоверности результатов исследования. В заключение делаются выводы.
Пятый этап - литературная обработка является заключительным. Он предполагает окончательное оформление результатов статистического исследования. Результаты могут быть оформлены в виде статьи, отчета, доклада, диссертации и др. Для каждого вида оформления существуют определенные требования, которые должны соблюдаться при литературной обработке результатов статистического исследования.
Результаты медико-статистического исследования внедряются в практику здравоохранения. Возможны различные варианты использования результатов исследования: ознакомление с результатами широкой аудитории медицинских и научных работников; подготовка инструктивно-методических документов; оформление рационализаторского предложения и другие.
СТАТИСТИЧЕСКИЕ ВЕЛИЧИНЫ
Для сравнительного анализа статистических данных используется статистические величины: абсолютные, относительные, средние.
Абсолютные величины
Абсолютные величины, полученные в сводных таблицах в ходе статистического исследования, отражают абсолютный размер явления (число лечебно-профилактических учреждений, число коек в больнице, численность населения, число умерших, родившихся, заболевших и т.д.). Ряд статистических исследований завершается получением абсолютных величин. В некоторых случаях они могут быть использованы для анализа изучаемого явления, например, при изучении редких явлений, при необходимости знать точный абсолютный размер явления, при необходимости обратить внимание на отдельные случаи изучаемого явления и др. При малом числе наблюдений, в том случае, когда не требуется определения закономерности, также могут использоваться абсолютные числа.
В значительной части случаев абсолютные величины не могут быть использованы для сравнения с данными других исследований. Для этого служат относительные и средние величины.
Относительные величины
Относительные величины (показатели, коэффициенты) получаются в результате отношения одной абсолютной величины к другой. Наиболее часто используются следующие показатели: интенсивные, экстенсивные, соотношения, наглядности.
Интенсивные - показатели частоты, интенсивности, распространенности явления в среде, продуцирующей данное явление. В здравоохранении изучаются заболеваемость, смертность, инвалидность, рождаемость и другие показатель здоровья населения. Средой, в которой происходят процессы, является население в целом или его отдельные группы (возрастные, половые, социальные, профессиональные и др.). В медико-статистических исследованиях явление представляет собой как бы продукт среды. Например, население (среда) и заболевшие (явление); больные (среда) и умершие (явление) и т. д.
Величина основания выбирается в соответствии в величиной показателя - на 100, 1000, 10000, 100000, в зависимости от этого показатель выражается в процентах, промилле, продецимилле,просантимилле.
Вычисление интенсивного показателя производится следующим образом: например, в Иране в 1995г. проживало 67283 тыс. жителей, в течение года умерло 380200 человек.
Интенсивные показатели могут быть общими и специальными.
Общие интенсивные показатели характеризуют явление в целом. например, общие показатели рождаемости, смертности, заболеваемости, вычисленные ко всему населению административной территории.
Специальные интенсивные показатели (погрупповые) применяются для характеристики частоты явления в различных группах (заболеваемость по полу, возрасту, смертность среди детей в возрасте до 1 года, летальность по отдельным нозологическим Формам и т.д.).
Интенсивные показатели применяются: для определения уровня. частоты, распространенности явления; для сравнения частоты явления в двух различных совокупностях; для научения изменений частоты явления в динамике.
Экстенсивные - показатели удельного веса, структуры, характеризуют распределение явления на составные части, его внутреннюю структуру. Вычисляются экстенсивные показатели отношением частиявления к целому и выражаются в процентах или долях единицы.
Вычисление экстенсивного показателя производится следующим образом: например, в Греции в 1997 г. функционировало 719 больниц, в том числе 214 - больниц общего профиля.
Экстенсивные показатели используются для определения структуры явления и сравнительной оценки соотношения составляющих его частей. Экстенсивные показатели всегда взаимосвязаны между собой, т. к. их сумма всегда равна 100 процентам: так, при изучении структуры заболеваемости удельный вес отдельного заболевания может возрасти при его истинном росте; при одном и том же его уровне, если число других заболеваний снизилось; при снижении числа данного заболевания, если уменьшение числа других заболеваний происходит более быстрыми темпами.
Соотношения - представляют собой соотношение двух самостоятельных, независимых друг от друга, качественно разнородных величин. К показателям соотношения относятся показатели обеспеченности населения врачами, средними медицинскими работниками, больничными койками и др.
Вычисление показателя соотношения производится следующим образом: например, в Ливане с численностью населения 3789 тыс. жителей в медицинских учреждениях в 1996 году работали 3941 врачей.
Наглядности - применяются с целью более наглядного и доступного сравнения статистических величин. Показатели наглядности представляют удобный способ преобразования абсолютных, относительных или средних величин в легкую для сравнения Форму. При вычислении этих показателей одна из сравниваемых величин приравнивается к 100 (или 1), а остальные величины пересчитываются соответственно этому числу.
Вычисление показателей наглядности производится следующим образом: например, численность населения Иордании составила: в 1994г. - 4275 тыс. человек, в 1995г. - 4440 тыс. человек, в 1996г.- 5439 тыс. человек.
Показатель наглядности: 1994г.-100%;
1995г. | = | 4460 *100 | = | 103.9%; |
1996г. | = | 5439*100 | = | 127.2% |
Показатели наглядности указывают, на сколько процентов или во сколько раз произошло увеличение или уменьшение сравниваемых величин. Показатели наглядности используются чаше всего для сравнения данных в динамике, чтобы представить закономерности изучаемого явления в более наглядной форме.
При пользовании относительными величинами могут быть допущены некоторые ошибки. Приведем наиболее частые из них:
1. Иногда судят об изменении частоты явления на основе экстенсивных показателей, которые характеризуют структуру явления, а не его интенсивность.
3. При расчете специальных показателей следует правильно выбирать знаменатель для расчета показателя: например, показатель послеоперационной летальности необходимо рассчитывать по отношению к оперированным, а не всем больным.
4. При анализе показателей следует учитывать Фактор времени:
нельзя сравнивать между собой показатели, вычисленные за различные периоды времени: например, показатель заболеваемости за год и за полугодие, что может привести к ошибочным суждениям. 5. Нельзя сравнивать между собой общие интенсивные показатели, вычисленные из неоднородных по составу совокупностей, поскольку неоднородность состава среды может влиять на величину показателя.
Средние величины
Средние величины дают обобщающую характеристику статистической совокупности по определенному изменяющемуся количественному признаку.
Средняя величина характеризует весь ряд наблюдений одним числом, выражающим общую меру изучаемого признака. Она нивелирует случайные отклонения отдельных наблюдений и дает типичную характеристику количественного признака.
Одним из требований при работе со средними величинами является качественная однородность совокупности, для которой рассчитывается средняя. Только тогда она будет объективно отображать характерные особенности изучаемого явления. Второе требование заключается в том, что средняя величина только тогда выражает типичные размеры признака, когда она основывается на массовом обобщении изучаемого признака, т.е. рассчитывается на достаточном числе наблюдений.
Средние величины получаются из рядов распределения (вариационных рядов).
Вариационный ряд - ряд однородных статистических величин, характеризующих один и тот же количественный учетный признак, отличающихся друг от друга по своей величине и расположенных в определенном порядке (убывания или возрастания).
Элементами вариационного ряда являются:
Варианта - v - числовое значение изучаемого меняющегося количественного признака.
Частота - p (pars) или f (frequency) - повторяемость вариант в вариационном ряду, показывающая, как часто встречается та или иная варианта в составе данного ряда.
Общее число наблюдений - n (numerus) - сумма всех частот: n=ΣΡ. Если общее число наблюдений более 30,статистическая выборка считается большой, если n меньше или равно 30 - малой.
Вариационные ряды бывают прерывные (дискретные), состоящие из целых чисел, и непрерывные, когда значения вариант выражены дробным числом. В прерывных рядах смежные варианты отличаются друг от друга на целое число, например: число ударов пульса, число дыханий в минуту, число дней лечения и т.д. В непрерывных рядах варианты могут отличаться на любые дробные значения единицы. Вариационные ряды бывают трех видов. Простой - ряд, в котором каждая варианта встречается один раз, т.е. частоты равны единице.
Обычный - ряд, в котором варианты встречаются более одного раза.
Сгруппиров анный - ряд. в котором варианты объединены в группы по их величине в пределах определенного интервала с указанием частоты повторяемости всех вариант, входящих в группу.
Сгруппированный вариационный ряд используют при большом числе наблюдений и больном размахе крайних значений вариант.
Обработка вариационного ряда заключается в получении параметров вариационного ряда (средней величины, среднего квадратического отклонения и средней ошибки средней величины).
Виды средних величин.
В медицинской практике наиболее часто используются следующие средние величины: мода, медиана, средняя арифметическая. Реже применяются другие средние величины: средняя геометрическая (при обработке результатов титрования антител, токсинов, вакцин); средняя квадратическая (при определении среднего диаметра среза клеток, результатов накожных иммунологических проб); средняя кубическая (для определения среднего объема опухолей) и другие.
Мода (Mo) - величина признака, чаще других встречающаяся в совокупности. За моду принимают варианту, которой соответствует наибольшее количество частот вариационного ряда.
Медиана (Me) - величина признака, занимающая срединное значение в вариационном ряду. Она делит вариационный ряд на две равные, части.
На величину моды и медианы не оказывают влияния числовые значения крайних вариант, имеющихся в вариационном ряду. Они не всегда могут точно характеризовать вариационный ряд и применяются в медицинской статистике относительно редко. Более точно характеризует вариационный ряд средняя арифметическая величина.
Средняя арифметическая (М, или ) - рассчитывается на основе всех числовых значений изучаемого признака.
В простом вариационном ряду, где варианты встречаются только по одному разу, вычисляется средняя арифметическая простая по формуле:
Где V - числовые значения вариант,
n - число наблюдений,
Σ - знак суммы
В обычном вариационном ряду вычисляется средняя арифметическая взвешенная по формуле:
Где V - числовые значения вариант.
Ρ - частота встречаемости вариант.
n - число наблюдений.
S - знак суммы
Пример расчета средней арифметической взвешенной приведен в таблице 4.
Таблица 4
Определение средней длительности лечения больных в специализированном отделении больницы
В приведенном примере модой является варианта, равная 20 дням, поскольку она повторяется чаще других - 29 раз. Мо = 20. Порядковый номер медианы определяется по формуле:
Место медианы приходится на 48-ю варианту, числовое значение которой равно 20. Средняя арифметическая, рассчитанная по формуле, равна также 20.
Средние величины являются важными обобщающими характеристиками совокупности. Однако за ними скрываются индивидуальные значения признака. Средние величины не показывают изменчивости, колеблемости признака.
Если вариационный ряд более компактен, менее рассеян и все отдельные значения расположены вокруг средней, то средняя величина дает более точную характеристику данной совокупности. Если вариационный ряд растянут, отдельные значения значительно отклоняются от средней, т.е. имеется большая вариабельность количественного признака, то средняя менее типична, хуже отражает в целом весь ряд.
Одинаковые по величине средние могут быть получены из рядов с различной степенью рассеяния. Так, например, средняя длительность лечения больных в специализированной отделении больницы также будет равна 20, если все 95 больных находились на стационарном лечении по 20 дней. Обе вычисленные средние равны между собой, но получены из рядов с разной степенью колеблемости вариант.
Следовательно, для характеристики вариационного ряда, помимо средней величины, необходима другая характеристика, позволяющая оценить степень его колеблемости.
©2015-2019 сайт
Все права принадлежать их авторам. Данный сайт не претендует на авторства, а предоставляет бесплатное использование.
Дата создания страницы: 2016-02-13
Количественная характеристика социально-экономических процессов в непосредственной связи с их качественной сущностью в системе общественного производства невозможна без глубокого статистического исследования. Использование различных способов и приемов статистической методологии предполагает наличие исчерпывающей и достоверной информации об изучаемом объекте. Исследование массовых общественных явлений включает этапы сбора статистической информации и ее первичной обработки, сведения и группировки результатов наблюдения в определенные совокупности, обобщения и анализа полученных материалов.
На первом этапе статистического исс/1ёдования формируются первичные статистические данные, или исходная статистическая информация, которая является фундаментом будущего статистического здания. Чтобы здание было прочным, добротной и качественной должна быть его основа. Если при сборе первичных статистических данных допущена ошибка или материал оказался недоброкачественным, это повлияет на правильность и достоверность как теоретических, так и практических выводов. Поэтому статистическое наблюдение от начальной до завершающей стадии - получения итоговых материалов - должно быть тщательно продуманным и четко организованным.
Статистическое наблюдение дает исходный материал для обобщения, началом которого служит сводка. Если при статистическом наблюдении о каждой его единице получают ведения, характеризующие ее с многих сторон, то данные сводки характеризуют всю статистическую совокупность и отдельны её части. 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 делятся на важнейшие типы, характерные группы и подгруппы по существенным признакам. С помощью группировок ограничивают качественно однородные в существенном отношении совокупности, что является предпосылкой для определения и применения обобщающих показателей.
На заключительном этапе анализа 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.
Понятие статистического наблюдения
Стат. исследование состоит из 3-х основных этапов:
1. Стат. наблюдение
2. Первичная обработка, сводка и группировка результатов наблюдения
3. Анализ полученных сводных результатов
Процесс проведения наблюдения включает след. этапы:
1. Подготовка наблюдения
2. Проведение массового сбора данных
3. Подготовка данных к автоматиз-ой обработке и обработка
4. Разработка предложений о совершенствовании стот-го наблюдения
Следует отметить, что от полноты и качества, собранного в процессе наблюдения материала, зависит в дальнейшем результаты анализа и качество.
15. Методологические вопросы организации стат. наблюдения.
Стат. наблюдение следует начинать с точной формулировки его целей и конкретных задач. Далее определяются:
Объект и единица наблюдения
Разрабатывается программа
Выбирается вид и способ наблюдения
Под объектом стат. наблюдения понимается нек. стат-я совокупность в которой протекают изучаемые соц.эк. явления и процессы
(N: сов-ть – п/п
Лиц, проживающих на опр. территории
Студентов, обуч. в ВУЗах)
Единицей набл. называется составная часть объектов наблюдения явл-ся носителем признаков, подлежащих регистрации (№ отдела, п/п, отд. студентов, чел.)
Следует отличать единицы наблюдения от отчетных единиц под кот. понимают субъекты, предост-го инф-ю о единице наблюдения (часто эти понятия совпадают)
Программа наблюдения – это перечень вопросов по которым собираются сведения или перечень признаков и показателей подлежащих регистрации.
Программа наблюдения оформляется в виде статистического формуляра, бланка, анкеты, опросного или переписного листа и т.д., куда заносятся первичные исследования.
Ключевым вопросом при организации наблюдения явл. вопрос о месте и времени его проведения, это зависит главным образом от цели исследования.
Выбор места проведения набл-я опр. задачами и целями исследования (по какой совок-ти хотят получить данные, по той и исследуют)
Выбор времени закл-ся в опр-ии периода наблюдения и критического момента набл-я.
Период наблюдения – время, в течение которого должна быть осуществлена регистрация.
Критическая дата наблюдения – дата, по состоянию на которую сообщаются сведения.
Критический момент – момент времени, по состоянию на который производится регистрация наблюденных фактов.
Их различия объясняются и часто в период набл. достаточно продолжит-й за это время могут произойти те или иные изменения совокупности, кот. необходимо отразить на других. Поэтому результаты набл. фиксир-ся по состоянию на критический момент. Произошедшие же изменения сов-ти в дальнейшем не учит-ся.
Критический момент – это как мгновенный фото снимок населения (или изуч-ой совок-ти)
Как правило, критический момент привяз-т к начальной дате проведения работ.
Формы, виды, способы стат. наблюдения
Формы.
1. Стат. отчетность- это такая орг-я форма при которой единицы набл-я предост-т сведения о своей деят-ти в виде формуляров, регламентир-го аппарата.
Особенность отчетности сост-т в том, что она обязат-но обоснован, обяз-на в исполнении и юр-ки подтверждена подписью руководителя или ответственного лица.
2. Специально организованное наблюдение- наиболее яркий и простой пример этой формы набл-я явл. перепись. Перепись как правило проводится через равные промежутки времени, одновременно на всей исслед-й территории в одно и тоже время.
Росс-ми органами статистики проводятся переписи населения отдельных видов п/п и орг-ций, матер-ых ресурсов, многолетних насаждений, объектов НЗ строительства и т.д.
4. Регистровая форма наблюдения- основана на ведении стат-го регистра. В регистре каж. единица набл-я хар-ся рядом показателей. В отечественной статистической практике наиб-ее распространение получили регистры нас-я и регистры п/п.
Регистрация населения – ведется органами ЗАГСа
Регистрация п/п – ЕГРПО вед.орг. статистики.
Виды.
можно разбить на группы по след. признакам:
а) по времени регистрации
б) по охвату единиц сов-ти
По времени рег. они бывают:
Текущие (непрер-е)
Прерывное (периодические и единовременные)
При тек. набл. изменение явлений и процессов фиксируется по мере их поступления (регистрация рождения, смерти, брака, развода и т.д.)
Периодич. набл. проводится через опр. промежутки времени (N перепись населения каждые 10 лет)
Единоврем. набл. проводится либо не регулярно, либо всего один раз (референдум)
По охвату ед. сов-ти стат-е набл. бывают:
Сплошными
Несплошными
Сплошное набл. предст-ет собой обслед-е всех единиц сов-ти
Несплошное набл. предполагает ч. обсл-ю подлежит лишь часть исслед-ий сов-ти.
Сущ-ет несколько видов несплошного набл-я:
Метод осн. массива
Выборочное (самостоятельно)
Монографическое
Этот метод х-ся тем, что отбираются как правило самые существ-е, обычно самые крупные ед. сов-ти в кот. сосред-на значит. часть всех наблх признаков.
При монографическом набл-ии тчательному ан. подвергаются отд. ед. изуч-ой сов-ти или м.б. либо типичные для данной сов-ти ед. либо предст-е собой к-либо новые разновидности явлений.
Многогр-е набл. проводится с целью выявления либо намечающихся тенденции в развитии данного явления.
Способы
Непосредственное набл-е
Документарное набл.
Непосредственным наз. такое набл. при кот. сами регистраторы путем непоср-го замера, подсчета, сдерживания уст-т факт подлежащий рег-ии и на этом основании делают запись в формуляре.
Документарный способ набл. основан на исп-ии в качестве источников инф-ции разл-х док-ов как правило учетного х-ра (т.е. стат. отчетность)
Опрос- это способ убеждения при кот. необходимые сведения получ-т со слов респондента (т.е. опрашиваемого) (устный, корреспондентский, анкетный, явочный и т.д.)
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.
Статистическое наблюдение заключается в сборе первичного статистического материала, в научно организованной регистрации всех существенных фактов, относящихся к рассматриваемому объекту. Это первый этап всякого статистического исследования.
Метод группировок дает возможность все собранные в результате массового статистического наблюдения факты подвергать систематизации и классификации. Это второй этап статистического исследования.
Метод обобщающих показателей позволяет характеризовать изучаемые явления и процессы при помощи статистических величин - абсолютных, относительных и средних. На этом этапе статистического исследования выявляются взаимосвязи и масштабы явлений, определяются закономерности их развития, даются прогнозные оценки.
На первом этапе статистического исследования формируются первичные статистические данные, или исходная статистическая информация, которая является фундаментом будущего статистического здания. Чтобы здание было прочным, добротной и качественной должна быть его основа. Если при сборе первичных статистических данных допущена ошибка или материал оказался недоброкачественным, это повлияет на правильность и достоверность как теоретических, так и практических выводов. Поэтому, статистическое наблюдение от начальной до завершающей стадии - получения итоговых материалов - должно быть тщательно продуманным и четко ооганизованным. Статистическое наблюдение дает исходный материал для обобщения, началом которого служит сводка. Если при статистическом наблюдении о каждой его единице получают сведения, характеризующие ее с многих сторон, то данные сводки характеризуют всю статистическую совокупность и отдельные ее части. 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 делятся на важнейшие типы, характерные группы и подгруппы по существенным признакам. С помощью группировок ограничивают качественно однородные в существенном отношении совокупности, что является предпосылкой для определения и применения обобщающих показателей.
На заключительном этапе анализа 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.
Статистическое наблюдение - первый этап статистического исследования
Статистическое наблюдение - это первая стадия всякого статистического исследования, представляющая собой научно организованный по единой программе учет фактов, характеризующих явления и процессы общественной жизни, и сбор полученных на основе этого учета массовых данных.
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. Поэтому статистическое наблюдение должно быть планомерным, массовым и систематическим.
Планомерность статистического наблюдения заключается в том, что оно готовится и проводится по разработанному плану, который включает вопросы методологии, организации, техники сбора информации, контроля за качеством собранного материала, его достоверности, оформления итоговых результатов. Массовый характер статистического наблюдения предполагает, что оно охватывает большое число случаев проявления данного процесса, достаточное для того, чтобы получить правдивые статистическиеданные, характеризующие не только отдельные единицы, но и всю совокупность в целом.
Наконец, систематичность статистического наблюдения определяется тем, что оно должно проводиться либо систематически, либо непрерывно, либо регулярно. Изучение тенденций и закономерностей социально-экономических процессов, характеризующихся количественными и качественными изменениями, возможно лишь на этой основе. Из сказанного следует, что к статистическому наблюдению предъявляются следующие требования:
- 1) полноты статистических данных (полноты охвата единиц изучаемой совокупности, сторон того или иного явления, а также полноты охвата во времени);
- 2) достоверности и точности данных;
- 3) их единообразия и сопоставимости.
Программно-методологические и организационные вопросы статистического наблюдения
Любое статистическое исследование необходимо начинать с точной формулировки его цели и конкретных задач, а тем самым и тех сведений, которые могут быть получены в процессе наблюдения. После этого определяются объект и единица наблюдения, разрабатывается программа, выбираются вид и способ наблюдения.