11. Закон больших чисел, как теоритическая основа выборочного метода исследования. Требования к выборочному методу.

Теоретическим обоснованием выборочного метода является закон больших чисел, сформулированный Бернулли: «от увеличения числа опытов .число случаев меняться не будет». Применение вероятностных методов в статистике позволяет выявить закономерность там, где на поверхности выступает кажущийся хаос случайных явлений, а теория вероятностей — это математическая теория, позволяющая изучить закономерности случайных явлений. Таким образом, возвращаясь к выборочному методу исследования, можно отметить, что выводы, полученные на его основе (при наличии допустимой погрешности), могут быть распространены и на генеральную совокупность.

Требования, предъявляемые к статистическому наблюдению: информация должна быть достоверной, т. е. максимально соответствовать реальной действительности; сведения должны быть достаточно полными для решения задач исследования; отбор информации должен быть проведен в максимально сжатые сроки для использования ее в оперативных целях; денежные и трудовые затраты на организацию и проведение должны быть минимальными.При выборочном наблюдении эти требования обеспечиваются в большей мере, чем при сплошном. Преимущества этого метода по сравнению со сплошным можно оценить, если оно организовано и проведено в строгом соответствии с научными принципами теории выборочного метода, а именно обеспечение случайности отбора единиц и достаточного их числа. Соблюдение этих принципов позволяет получить такую совокупность единиц, которая представляет всю изучаемую совокупность по интересующим исследователя признакам, т. е. является репрезентативной (представительной).

При проведении выборочного наблюдения обследуются не все единицы изучаемого объекта, т. е. не все единицы совокупности, а лишь некоторая специально отобранная часть. Первый принцип отбора–обеспечение случайности – заключается в том, что при отборе каждой из единиц изучаемой совокупности обеспечивается равная возможность попасть в выборку. Случайный отбор – это не беспорядочный отбор, а отбор при соблюдении определенной методики, например осуществление отбора по жребию, применение таблицы случайных чисел и т. д.

Второй принцип отбора – обеспечение достаточного числа отобранных единиц – тесно связан с понятием репрезентативности выборки. Так как любое выборочное наблюдение проводится с определенной целью и четко сформулированными конкретными задачами, то понятие репрезентативности как раз и связано с целью и задачами исследования. Отобранная из всей изучаемой совокупности часть должна быть репрезентативной прежде всего в отношении тех признаков, которые изучаются или оказывают существенное влияние на формирование сводных обобщающих характеристик.

12.Относительные и абсолютные числа. Виды относит-х величин, их применение в дея-ти лпу.

Различают 4 вида относительных величин: экстенсивные, интен¬сивные, соотношения и наглядности.

Экстенсивный показатель — это показатель удельного веса, доли части в целой совокупности, показатель распределения совокупности на составляющие ее части, т.е. показатель структуры.

Для расчета его необходимо иметь данные о численности всей со¬вокупности и составляющих ее частях (или отдельной части этой со¬вокупности). Рассчитывается обычно в процентах, где совокупность в целом принимается за 100%, а отдельные части — за «X».

Способ получения экстенсивной величины выглядит следующим образом: абс. Размер части явления/абс. Размер явления в целом х 100.

Таким образом, для получения экстенсивного показателя нужна одна совокупность и ее составные части или отдельная часть. Экстен¬сивный показатель отвечает на вопрос, сколько процентов приходит¬ся на каждую конкретную часть совокупности. В зависимости от того, что характеризуют экстенсивные показате¬ли, их называют: показатели удельного веса части в целом, например, удельный вес гриппа среди всех заболеваний; показатели распределения или структуры (распределение всей со-вокупности зарегистрированных врачом заболеваний за год на от¬дельные заболевания).

Интенсивный показатель — показатель частоты, уровня, распрост¬раненности процессов, явлений, совершающихся в определенной сре¬де. Он показывает, как часто встречается изучаемое явление в среде, которая его продуцирует (заболеваемость, смертность, рождаемость и т.д.).

Интенсивные показатели используются как для сравнения, сопос¬тавления динамики частоты изучаемого явления во времени, так и для сравнения, сопоставления частоты этого же явления в один и тот же промежуток времени, но в различных учреждениях, на различных тер¬риториях и т.д.

Для расчета интенсивного показателя необходимо иметь данные об абсолютном размере явления и среды. Абсолютное число, характери¬зующее размер явления, делится на абсолютное число, показывающее размер среды, внутри которой произошло данное явление, и умножа¬ется на 100, 1000 и т.д.

Показатель соотношения: характеризует соотношение между дву¬мя не связанными между собой совокупностями (обеспеченность на¬селения койками, врачами, дошкольными учреждениями, соотноше¬ние родов и абортов, соотношение врачей и медицинских сестер). Для получения этого показателя нужны две совокупности. Абсолютная величина, характеризующая одну совокупность, делится на абсолютную величину, характеризу¬ющую другую, с ней не связанную совокупность и умножается на множитель.

Показатель наглядности применяется для анализа однородных чи¬сел и используется, когда необходимо «уйти» от показа истинных ве¬личин (абсолютных чисел, относительных и средних величин). Как правило, эти величины представлены в динамике. Для вычисления показателей наглядности одна из сравниваемых величин принимается за 100% (обычно это исходная величина), а ос¬тальные рассчитываются в процентном отношении к ней. Особенно их целесообразно использовать, когда исследователь проводит сравнительный анализ одних и тех же показателей, но в разное время или на разных территориях.

Динамический ряд совокупность однородных статисти¬ческих величин, показывающих изменение какого-либо явления на протя¬жении определенного промежутка времени.

Величины, составляющие динамический ряд, называются уровнями ряда.

Уровни динамического ряда могут быть представлены: абсолютными величинами; относительными величинами (в том числе показателями интенсив¬ными, экстенсивными, соотношения); средними величинами. Динамические ряды бывают двух видов: Моментный динамический ряд состоит из величин, характеризующих явление на какой-то определенный момент (дату). Например, каждый уро¬вень может характеризовать численность населения, численность врачей и т.д. на конец какого-то года. Интервальный динамический ряд состоит из величин, характеризую¬щих явление за определенный промежуток времени (интервал). Например, каждый уровень такого ряда может характеризовать смертность, рождае¬мость, заболеваемость, среднегодовую занятость койки за какой-то год.