- •Содержание
- •Рабочая программа по курсу «Общая теория статистики» Организационно-методический раздел Цель курса
- •Задачи курса
- •Место курса в профессиональной подготовке выпускника
- •Требования к уровню освоения содержания курса
- •Распределение часов курса по темам и видам работ
- •Содержание курса Разделы курса
- •Раздел 1. Описательная статистика
- •Раздел 2. Аналитическая статистика
- •Раздел 1. Описательная статистика Темы и краткое содержание
- •Тема 1. Статистика как наука.
- •Тема 2. Статистическое наблюдение
- •Тема 3. Статистическая сводка и группировка. Ряды распределения. Статистические таблицы и графическое изображение рядов распределения.
- •Тема 4. Абсолютные и относительные показатели. Графическое изображение статистических данных.
- •Тема 5. Средние показатели
- •Раздел 2. Аналитическая статистика Темы и краткое содержание
- •Тема 10. Статистическое изучение взаимосвязи явлений.
- •Перечень примерных контрольных вопросов для самостоятельной работы
- •Примерный перечень вопросов к экзамену
- •Тема 1. Введение в теорию статистики Понятие статистики.
- •Особенности статистической методологии
- •Тема 2. Статистическое наблюдение Понятие статистического наблюдения
- •Ошибки статистического наблюдения
- •Тема 3: Сводка и группировка данных. Ряды распределения. Статистические таблицы. Статистические графики. Понятие и виды сводки и группировки.
- •Принципы построения группировок
- •Понятие и виды рядов распределения. Их графическое изображение.
- •Вторичная группировка.
- •Статистические таблицы.
- •Тема 4: Абсолютные и относительные показатели Виды статистических показателей.
- •Абсолютные показатели.
- •Относительные показатели.
- •Тема 5: Средние показатели. Сущность и значение средних показателей
- •Средняя арифметическая и ее свойства.
- •Другие виды средних величин.
- •Структурные средние величины.
- •Тема 6: Показатели вариации Понятие и меры вариации.
- •Виды дисперсий и правило их сложения.
- •Дисперсия альтернативного признака.
- •Изучение формы распределения.
- •Структурные характеристики рядов распределения.
- •Тема 7: Выборочное наблюдение Понятие выборочного наблюдения. Способы формирования выборочной совокупности.
- •Определение необходимого объема выборки.
- •Оценка результатов выборочного наблюдения и распространение их на генеральную совокупность.
- •Малая выборка.
- •Предельная ошибка выборки для некоторых способов формирования выборочной совокупности
- •Необходимый объем выборки для некоторых способов формирования выборочной совокупности
- •Распределение вероятности в малых выборках в зависимости от коэффициента доверия t и объема выборки n
- •Тема 8: Ряды динамики Понятие и классификация рядов динамики.
- •Показатели изменения уровней ряда динамики.
- •Тема 9: Экономические индексы Понятие экономических индексов и их классификация.
- •Индивидуальные индексы
- •Агрегатные индексы.
- •Средние индексы.
- •Индексы Ласпейреса, Пааше и Фишера.
- •Базы и веса индексов.
- •Структурные индексы.
- •Пространственно-территориальные индексы.
- •Тема 10: Статистическое изучение взаимосвязи социально-экономических явлений. Понятие регрессии и корреляции.
- •Парная регрессия.
- •Множественная регрессия.
- •Рекомендуемая литература
Определение необходимого объема выборки.
Для определения необходимой численности выборки (sampling size) задается уровень точности выборочной совокупности с определенной вероятностью. Формула для расчета необходимой численности выборки выводится из формулы предельной ошибки. Поэтому, расчет необходимой численности выборки будет осуществляться исходя из способа отбора.
Однако каждая из формул численности показывает, что с увеличением предполагаемой ошибки выборки значительно уменьшается ее необходимый объем. Кроме того, для определения численности выборки необходимо также задать уровень колеблемости, выражаемый дисперсией или средним квадратическим отклонением. Формулы для расчета необходимой численности выборки представлены в таблице 7.2. Эти методы расчета численности используются в случаях, когда речь идет о количественных признаках.
Способ выражения качественных признаков не позволяет рассчитать по ним средние значения, дисперсию и среднее квадратическое отклонение, поэтому оценка колеблемости производится исходя из долей единиц, обладающих значениями этих признаков, т.е. выборочных долей (см. Дисперсия альтернативного признака).
Если расчет проводится по качественному альтернативному признаку и не известна его доля в генеральной совокупности, то рекомендуется принять ее равной 0,5. Именно при этом значении дисперсия доли достигает своего максимума 0,25.
Оценка результатов выборочного наблюдения и распространение их на генеральную совокупность.
Заключительным этапом является распространение результатов выборочного обследования на генеральную совокупность. Вывод о возможности распространения зависит от полноты выборки. Под полнотой понимается наличие или представленность всех типов и групп данной генеральной совокупности в основе выборки.
Более точной основой суждения о распространении результатов является расчет относительной ошибки:
для средней: ;
для доли: .
Если величина относительной ошибки не превышает заранее установленного для данного обследования предельного значения, то данные выборочного наблюдения являются представительными и могут быть распространены на генеральную совокупность.
Малая выборка.
Под малой выборкой понимается такое выборочное наблюдение, численность единиц которого не превышает 30.
При оценке результатов малой выборки величина генеральной дисперсии в расчетах не используется. Для определения возможных пределов ошибки пользуются так называемым критерием Стьюдента:
где . – мера случайных колебаний выборочной средней в малой выборке.
Величина σ вычисляется на основе данных выборочного наблюдения:
Предельная ошибка малой выборки рассчитывается аналогичным образом:
Но, в данном случае, вероятная оценка зависит не только от величины t, но и от объема выборки. Величина
коэффициента доверия t при различных объемах малой выборки представлена в таблице 7.3.
Независимо от вида выборки, на заключительном этапе определяются доверительные интервалы, в которых может находиться генеральная средняя (для количественных признаков) или генеральная доля (для качественных признаков). Доверительные интервалы – это область тех значений генеральной средней, выход за пределы которой имеет весьма малую вероятность. Доверительные интервалы определяются по формулам:
для средней: ;
для доли: ;
для малой выборки:
Таблица 7.1.