УСР№2 Элементы теории планирования исследований
**
23БХ-1
Любое статистическое исследование состоит из трех стадий:
1) статистическое наблюдение (сбор сведений или данных об изучаемых явлениях);
2) сводка и группировка результатов наблюдения;
3) анализ полученных обобщающих показателей.
Статистическое наблюдение, в свою очередь, можно разделить на виды:
• по времени регистрации фактов;
• по охвату единиц совокупности.
По времени регистрации данных различают текущее (непрерывное), периодическое и единовременное наблюдение.
По охвату единиц наблюдения – сплошное и выборочное.
Генеральной совокупностью называют совокупность объектов или наблюдений, все элементы которой подлежат изучению при статистическом анализе. Отобранная тем или иным способом часть генеральной совокупности называется выборочной совокупностью или выборкой. Генеральная совокупность может быть конечной или бесконечной. Общую сумму членов генеральной совокупности называют ее объемом и обозначают буквой N.
Существует два основных способа отбора вариант из генеральной совокупности: повторный и бесповторный. Повторный отбор производят по схеме «возвращения» учтенных единиц в генеральную совокупность. При бесповторном отборе учтенные единицы не возвращаются; его обычно применяют в практике. Идеальный случайный отбор производится по методу жеребьевки или лотереи, а также с помощью таблицы случайных чисел.
По механизму отбора вариант из генеральной совокупности различают выборки:
• простую случайную;
• систематическую;
• стратифицированную;
• кластерную.
При простой случайной выборке (Simple Random Sampling – SRS) исследователь сначала формирует основу выборочного наблюдения, в которой каждому элементу присваивается уникальный идентификационный номер. Затем генерируются случайные числа, чтобы определить номера элементов, которые будут включены в выборку. Эти случайные числа могут генерироваться компьютерной программой, жребием или с помощью таблицы случайных чисел.
При проведении систематического отбора (Systematic Sampling) из основы выборочного наблюдения последовательно выбирают каждый i-й элемент. Интервал выборки i определяется как отношение объема совокупности N к объему выборки n, с округлением результата до ближайшего целого числа. Например, совокупность состоит из 100 тысяч элементов, а желательный объем выборки равен тысяче объектов. В этом случае интервал выборки i равен 100. Выбирается случайное число между 1 и 100. Если, например, это число равно 23, то выборка состоит из элементов 23, 123, 223, 323, 423, 523 и т.д.
Стратифицированная, расслоенная выборка (Stratified Sampling) – это процесс, состоящий из двух этапов, в котором совокупность сначала делится на подгруппы (слои, страты, strata). Затем элементы случайным образом выбираются из каждого слоя. Элементы, относящиеся к одному слою, должны быть как можно более однородными, а относящиеся к разным слоям – наоборот, как можно более разнородными.
Кластерная выборка (Сluster Sampling). Сначала изучаемая совокупность делится на подгруппы, называемые кластерами. Затем с помощью вероятностного метода выборки, такого как простая случайная выборка, отбираются кластеры для дальнейшего исследования. В выборку включаются либо все элементы отобранного кластера, либо проводится их отбор вероятностным методом.
Формой группировки являются статистические таблицы, которые бывают простыми и сложными. К простым относятся четырехпольные таблицы, применяемые по альтернативной группировке, когда одна группа вариант противопоставляется другой (больные – здоровые). Например:
Школьные классы |
Здоровые |
Больные |
Всего |
3 и 4 |
63 |
92 |
155 |
5 и 6 |
71 |
39 |
110 |
Всего |
134 |
131 |
265 |
К сложным относятся, например, многопольные таблицы, применяемые при изучении корреляционной зависимости.
Особую форму группировки представляют статистические ряды – ряды числовых значений признака, расположенных в определенном порядке. В зависимости от изучаемого признака, их делят на атрибутивные, вариационные, ряды динамики и регрессии, а также ряды ранжированных признаков.