Основные термины

Перед непосредственным проведением выборочного наблюдения всегда решается вопрос, сколько единиц исследуемой совокупности необходимо отобрать для обследования. Формулы для определения численности выборки выводят из формул предельных ошибок выборки в соответствии со следующими исходными положениями:

- вид предполагаемой выборки;

- способ отбора (повторный или бесповторный);

- выбор оцениваемого параметра (среднего значения признака или доли).

Кроме того, следует заранее определиться со значением доверительной вероятности, устраивающей потребителя информации, и с размером допустимой предельной ошибки выборки.

Формулы для определения численности выборочной совокупности

Примечание: при использовании приведенных в таблице формул рекомендуется получаемую численность выборки округлять в большую сторону для обеспечения некоторого запаса в точности.

Пример 11.5.Рассчитаем, сколько из 507 промышленных предприятий следует проверить налоговой инспекции, чтобы с вероятностью 0,997 определить долю предприятий с нарушениями в уплате налогов. По данным прошлого аналогичного обследования величина среднего квадратического отклонения составила 0,15; размер ошибки выборки предполагается получить не выше, чем 0,05.

При использовании повторного случайного отбора следует проверить

При бесповторном случайном отборе потребуется проверить

Как видим, использование бесповторного отбора позволяет проводить обследование гораздо меньшего числа объектов.

Пример 11.6.Планируется провести обследование заработной платы на предприятиях отрасли методом случайного бесповторного отбора. Какова должна быть численность выборочной совокупности, если на момент обследования в отрасли число занятых составляло 100 000 чел.? Предельная ошибка выборки не должна превышать 100 руб. с вероятностью 0,954. По результатам предыдущих обследований заработной платы в отрасли известно, что среднее квадратическое отклонение составляет 500 руб.

Следовательно, для решения поставленной задачи необходимо включить в выборку не менее 100 человек.

Приложение 1

Значения коэффициента доверия t при малой выборке
в зависимости от принятой доверительной вероятности (Р)
и объема выборки (n)
(фрагмент таблицы t-распределения Стьюдента)

Приложение 2

Таблица случайных чисел

Приложение 3

Таблица Фишера - Йейтса
(фрагмент)

* ν = n - 2 в случае парной корреляции.

[1] Важно, чтобы выбранный принцип сохранялся для всех интервалов.

[2] При нечетном числе единиц совокупности к сумме всех частот прибавляют 1.

[3] Россия в цифрах. 2006: Крат. стат. сб. / Росстат. М., 2006. С. 167, 287.

[4] На практике чаще используется бесповторный способ отбора.

Основные термины

Статистическая совокупность – это множество единиц массового социально-экономического явления, однородных с точки зрения их качественной сути и объединенных на основе общих признаков, изучение которых является целью статистического исследования.

Например, это может быть совокупность предприятий, совокупность коммерческих банков, бирж, совокупность служащих в страховых компаниях и т. д.

Главное требование к построению статистической совокупности – это однородность по тем признакам, которые заложены в основу ее формирования.

Например,если изучается рентабельность малых предприятий промышленности России, то в совокупности не должно быть иных предприятий, а также предприятий с очень низкой или крайне высокой рентабельностью, представляющих собой единичные случаи.

Статистическая совокупность, однородная по одному признаку, может быть разнородной по другим.

Например, предприятия могут различаться своей принадлежностью к различным подотраслям промышленности, территориям, размером производственных фондов и т. п.

В качестве объемной характеристики статистической совокупности выступает численность ее единиц (обозначается через N или n), например, число банков, число страховых компаний, численность работающих и т. д.

Единица статистической совокупности – это единичный случай проявления массового общественного явления, входящий в качестве отдельного элемента в статистическую совокупность и несущий информацию о тех признаках, которые изучаются в ходе исследования.

Например,при изучении малого бизнеса единицей исследуемой совокупности может быть малое предприятие промышленности России. При этом одно и то же малое предприятие может быть единицей и других совокупностей – совокупности малых предприятий Москвы или совокупности всех промышленных предприятий.

Признак – это свойство изучаемого явления, наблюдаемое у единиц статистической совокупности.

Признаки бывают количественными, атрибутивными и альтернативными. К количественным признакам можно отнести рентабельность, прибыль, объем производственных фондов, число работающих и т. д., иными словами, те признаки, которые имеют количественное выражение. Значения атрибутивных признаков имеют не количественное, а качественное выражение: образование (высшее, незаконченное высшее, среднее, среднее специальное), форма собственности (государственная, муниципальная, частная). К альтернативным относятся признаки, которые могут принимать только два значения: пол (мужской, женский), отношение объекта к факту страхования (застрахован, не застрахован) и т.д. Другой тип альтернативных признаков получается, когда задается некоторое значение количественного признака и совокупность единиц разбивается на две группы: единицы, имеющие значение признака меньше заданного, и единицы, имеющие значение признака больше или равное заданному. Например, при изучении коммерческих банков признак «уставный капитал» можно сделать альтернативным: размер уставного капитала 10 млрд. руб. и выше, менее 10 млрд. руб. (по принципу «да – нет»).

Варианты – значения, которые может принимать признак.

Вариация– изменение значений признака при переходе от одной единицы наблюдения к другой. Если бы не было вариации значений признака, не было бы статистики, именно изучение вариации – одна из основных целей статистического исследования.

Статистический показатель – это количественная характеристика свойства изучаемого явления, относящаяся к конкретным условиям места и времени. Статистические показатели могут быть индивидуальными (например, прибыль предприятия «Сибирь» в 2006г. составила 120 млн. руб.), итоговыми (общая прибыль по исследуемой совокупности предприятий в 2006г. равна 1430 млн. руб.), аналитическими или расчетными (например, средние или относительные величины).

Система статистических показателей – совокупность статистических показателей, взаимосвязанных единой целью статистического исследования.

Системы статистических показателей создаются для того, чтобы охарактеризовать явление общественной жизни с разных сторон, дать ему комплексную оценку. Например, система показателей банков региона включает следующие основные показатели: количество банковских учреждений в регионе; среднее количество филиалов, созданных одним банком; абсолютную величину банковских активов; уровень инфляции; величину реальных активов; объем кредитных вложений; доля кредитов в активах и др.

Статистическая закономерность – это общая, повторяющаяся черта в характере изменений значений признака у большинства единиц статистической совокупности. Так, увеличение прибыли в результате роста затрат на рекламу свойственно большинству предприятий; с ростом чистых активов увеличивается объем кредитных вложений у большинства коммерческих банков и т. д.

Дата добавления: 2014-04-24; просмотров: 710; Нарушение авторских прав

Мы поможем в написании ваших работ!