- •1.Статистика как наука и отрасль практической деятельности.
- •2.Статистическая деятельность в Российской Федерации.
- •3.Основные категории статистики.
- •4.Сущность и виды статистического наблюдения.
- •5.План стат набл
- •6.Точность статистического наблюдения.
- •7.Задачи сводки и её содержание.
- •8.Виды статистической группировки.
- •9.Принципы построения статистических группировок и классификаций.
- •10.Понятие стат таблицы. Элементы стат таблицы.
- •11.Виды стат таблиц
- •12.Основыне правила построения и анализа стат таблиц
- •13.Понятие стат графика. Элементы стат графика
- •14.Классификация основные видов статистических графиков
- •15.Диаграммы сравнения
- •16.Структурные диаграммы
- •17.Диаграммы динамики
- •18.Статистические карты
- •19. Понятие, формы выражения и виды статистических показателей.
- •20. Абсолютные статистические показатели.
- •21.(1) Относительные статистические показатели
- •22. Сущность и значение средних показателей
- •23. Средняя арифметическая и ее свойства
- •24. Основные показатели вариации
- •25. Виды дисперсий и правило их сложения
- •26. Структурные характеристики вариационного ряда распределения
- •27. Выборочное наблюдение как важнейший источник статистической инф-ии
- •28. Основные способы формирования выборочной совокупности
- •29. Собственно-случайная (простая случайная) выборка
- •30. Механическая (систематическая) выборка
- •31. Типическая (стратифицированная) выборка
- •32. Серийная выборка
- •33. Понятие и классификация рядов динамики
- •35. Показатели изменения уровней ряда динамики
- •36. Методы выравнивания рядов динамики
- •37. Сезонные колебания уровней рядов динамики
- •38. Понятие причинности, регрессии и корреляции
- •39. Основные задачи и предпосылки применения корреляционно-регрессионного анализа
- •40. Парная регрессия на основе метода наименьших квадратов
- •41. Множественная (многофакторная) регрессия
- •43. Методы изучения связи качественных признаков
- •44. Ранговые коэффициенты связи
- •45. Понятие и классификация экономических индексов
- •46. Индивидуальные и общие индексы
- •47. Агрегатный индекс как исходная форма индекса
- •49. Свойства индексов Ласпейреса и Пааше. Индекс Фишера
- •50. Население как объект статистического изучения. Источники данных о населении
- •51. Изучение численности населения и его размещения по территории страны
- •52. Изучение естественного движения населения
- •53. Показатели социальной характеристики населения
- •54. Содержание и задачи статистики рынка труда
- •55. Статистика занятости и безработицы
- •56. Классификация населения по статусу в занятости
- •57. Определение численности и состава занятых лиц
- •58. Показатели движения рабочей силы
- •59. Рабочее время и его использование
- •60. Состав фонда заработной платы
28. Основные способы формирования выборочной совокупности
В статистике применяются различные способы формирования выборочных совокупностей, что обусловливается задачами исследования и зависит от специфики объекта изучения.
Основным условием проведения выборочного обследования является предупреждение возникновения систематических ошибок, возникающих вследствие нарушения принципа равных возможностей попадания в выборку каждой единицы генеральной совокупности. Предупреждение систематических ошибок достигается в результате применения научно обоснованных способов формирования выборочной совокупности.
Существуют следующие способы отбора единиц из генеральной совокупности:
1) индивидуальный отбор — в выборку отбираются отдельные единицы;
2) групповой отбор — в выборку попадают качественно однородные группы или серии изучаемых единиц;
3) комбинированный отбор — это комбинация индивидуального и группового отбора.
Способы отбора определяются правилами формирования выборочной совокупности.
Кроме того различают:
повторный отбор – по схеме возвращенного шара. При этом каждая попавшая в выборку единица иди серия возвращается в генеральную совокупность и поэтому имеет шанс снова попасть в выборку;
бесповторный отбор – по схеме невозвращенного шара. Он имеет более точные результаты при одном и том же объеме выборки.
29. Собственно-случайная (простая случайная) выборка
При проведении простой случайной выборки каждый элемент совокупности имеет известную и равную вероятность отбора. Более того, каждая возможная выборка данного объема (n) имеет известную и равную вероятность того, что она станет выборочной совокупностью. Это означает, что каждый элемент отбирается независимо от другого. Выборка формируется произвольным отбором элементов из основы выборки.
Простая случайная выборка - Вероятностный метод выборки, согласно которому каждый элемент генеральной совокупности имеет известную и равную вероятность отбора. Каждый элемент выбирается независимо от каждого другого элемента, и выборка формируется произвольным отбором элементов из основы выборки.
При простой случайной выборке 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.
Простая случайная выборка имеет очевидные преимущества: Этот метод крайне прост для понимания. Результаты исследования можно распространять на изучаемую совокупность. Большинство подходов к получению статистических выводов предусматривают сбор информации с помощью простой случайной выборки. Однако метод простой случайной выборки имеет как минимум четыре существенных ограничения. Во-первых, часто сложно создать основу выборочногo наблюдения, которая позволила бы провести простую случайную выборку.
Во-вторых, результатом применения простой случайной выборки может стать большая совокупность, либо совокупность, распределенная по большой географической территории, что значительно увеличивает время и стоимость сбора данных. В-третьих, результаты применения простой случайной выборки часто характеризуются низкой точностью и большей стандартной ошибкой, чем результаты применения других вероятностных методов. В-четвертых, в результате применения SRS может сформироваться нерепрезентативная выборка. Хотя выборки, полученные простым случайным отбором, в среднем адекватно представляют генеральную совокупность, некоторые из них крайне некорректно представляют изучаемую совокупность. Вероятность этого особенно велика при небольшом объеме выборки. Простая случайная выборка не часто используется в маркетинговых исследованиях. Более популярен метод систематической выборки.