Что означает точность статистического наблюдения

Точность статистического наблюдения

Точность статистического наблюдения — степень соответствия величины какого-либо пока­зателя, определяемого по материалам статисти­ческого наблюдения, действительной его величине. Точность данных — основное требование, предъявляемое к статистическому наблюдению.

Расхождение между действительными значе­ниями изучаемых величин и значениями, уста­новленными в процессе статистического наблюдения, и называют ошибкой наблюдения. Ошибки являются следствием неточности при установлении и регистрации значений изучае­мых признаков.

В зависимости от причин возникновения раз­личают следующие виды ошибок:

1) ошибки регистрации;

2) ошибки репрезентативности (представитель­ности);

3) случайные ошибки;

4) систематические ошибки;

5) преднамеренные ошибки;

6) непреднамеренные ошибки.

Ошибки регистрации — это отклонения между значением показателя, полученным в хо­де статистического наблюдения, и фактиче­ским, действительным его значением. Этот вид ошибок возникает при сплошном и несплошном наблюдениях.

Ошибки репрезентативности (представи­тельности) — собственное расхождение вели­чины изучаемого признака в отобранной части совокупности и во всей совокупности. Ошибки репрезентативности свойственны только не­сплошному наблюдению.

Случайная ошибка — это результат дей­ствия различных случайных факторов, оговорок при ответах, описок, неправильности измере­ния. Случайные ошибки действуют как в направ­лении увеличения, так и в направлении умень­шения значений изучаемых признаков.

При достаточно большой обследуемой со­вокупности в результате действия закона больших чисел эти ошибки взаимно погашаются.

Систематические ошибки регистрации всегда имеют одинаковую тенденцию либо к уве­личению, либо к уменьшению значения показа­телей по каждой единице наблюдения, и поэто­му величина показателя по совокупности в целом будет включать в себя накопленную ошибку. Систематические ошибки могут появляться в ре­зультате несовершенства измерительных при­боров, неправильное™ округлений результатов, неясной формулировки программы.

Преднамеренные и непреднамеренные ошиб­ки определяются степенью тенденциозности под­хода к установлению факта. Преднамеренные ошибки выражаются в сознательном искажении значений признаков. Непреднамеренные ошибки возникают независимо от сознания лю­дей, участвующих в статистическом наблюдении.

Для выявления ошибок наблюдения приме­няют следующие виды контроля:

1) счетный контроль. Заключается в провер­ке итогов подсчета данных, а также в исполь­зовании количественных связей между пока­зателями;

2) логический контроль. Осуществляется пу­тем проверки содержательной связи между значениями признаков. При логическом конт­роле отыскиваются недопустимые отклонения значений признака от наиболее вероятных.

Источник

Статистическое наблюдение

2.4. Точность статистического наблюдения

Под точностью статистического наблюдения понимают степень соответствия значения наблюдаемого показателя, вычисленного по материалам обследования, его действительной величине. Расхождение, или разница, между ними называется ошибкой статистического наблюдения.

Различают две группы ошибок:

Ошибки регистрации присущи любому статистическому наблюдению, как сплошному, так и несплошному. Они делятся на случайные ошибки регистрации и систематические ошибки регистрации.

Ошибки репрезентативности присущи только несплошному обследованию. Они также делятся на случайные и систематические ошибки.

Случайные ошибки репрезентативности возникают из-за того, что обследованию подвергается не вся совокупность в целом, а только ее часть, и, следовательно, при несплошном наблюдении они присутствуют всегда. В теории статистики разработаны специальные методы для оценки величин таких ошибок, на их основе для наблюдаемых показателей строят доверительные интервалы, т.д. эти ошибки вычисляются и находятся как бы «под контролем».

Хуже обстоит дело, если наряду со случайными ошибками имеются и ошибки систематические.

Ошибки статистического наблюдения для наглядности можно изобразить в виде схемы (рис. 2.1).

Для повышения точности наблюдения необходимо:

Источник

5. Точность наблюдения и методы проверки достоверности данных

5. Точность наблюдения и методы проверки достоверности данных

Каждое конкретное измерение величины данных, осуществляемое в процессе наблюдения, дает, как правило, приближенное значение величины явления, в той или иной мере отличающееся от ис-гинного значения этой величины. Точностью статистического наблюдения называется степень соответствия какого-либо показателя или признака, исчисленного по материалам наблюдения, действительной его величине. Расхождение между результатом наблюдения и истинным значением величины наблюдаемого явления называется ошибкой наблюдения.

В зависимости от характера, стадии и причин возникновения различают несколько типов ошибок наблюдения.

По своему характеру ошибки делятся на случайные и систематические. Случайные ошибки – это ошибки, возникновение которых обусловлено действием случайных факторов. К ним относятся оговорки и описки опрашиваемого лица. Они могут быть направлены в сторону уменьшения или увеличения значения признака. На конечном результате они, как правило, не отражаются, так как взаимопогашаются при сводной обработке результатов наблюдения.

Систематические ошибки имеют одинаковую тенденцию либо к уменьшению, либо к увеличению значения показателя признака. Это связано с тем, что измерения, например, производятся неисправным измерительным прибором или ошибки являются следствием неясной формулировки вопроса программы наблюдения и др. Систематические ошибки представляют большую опасность, так как в значительной мере искажают результаты наблюдения.

В зависимости от стадии возникновения различают: ошибки регистрации; ошибки, возникающие в ходе подготовки данных к машинной обработке; ошибки, проявляющиеся в процессе обработки на вычислительной технике.

К ошибкам регистрации относятся те неточности, которые возникают при записи данных в статистический формуляр (первичный документ, бланк, отчет, переписной лист) или при вводе данных в вычислительную технику, искажение данных при передаче через линии связи (телефон, электронную почту). Часто ошибки регистрации возникают из-за несоблюдения формы бланка, т. е. запись производится не в установленную строку или графу документа. Случается и преднамеренное искажение значений отдельных показателей.

Ошибки при подготовке данных к машинной обработке или в процессе самой обработки возникают в вычислительных центрах или центрах подготовки данных. Возникновение таких ошибок связано с небрежным, неправильным, нечетким заполнением данных в формулярах, с физическим дефектом носителя данных, с потерей части данных вследствие несоблюдения технологии хранения информационных баз. Иногда ошибки вызваны сбоями в работе оборудования.

Зная виды и причины возникновения ошибок наблюдения, можно в значительной мере снизить процент подобных искажений информации. Различают несколько видов ошибок:

1) ошибки измерения, связанные с определенными погрешностями, которые возникают при однократном статистическом наблюдении явления и процессов общественной жизни;

2) ошибки репрезентативности, возникающие в ходе несплошного наблюдения и связанные с тем, что сама выборка нерепрезентативна и результаты, полученные на ее основе, не могут распространяться на всю совокупность;

3) преднамеренные ошибки, возникающие по причине сознательного искажения данных с разными целями, среди которых желание приукрасить действительное состояние объекта наблюдения или, наоборот, показать неудовлетворительное состояние объекта и т. д. Следует заметить, что такое искажение информации является нарушением закона; 4) непреднамеренные ошибки, как правило, носящие случайный характер и связанные с низкой квалификацией работников, их невнимательностью или небрежностью. Часто такие ошибки связаны с субъективными факторами, когда люди дают неправильную информацию о своем возрасте, семейном положении, образовании, принадлежности к социальной группе и ином или просто забывают некоторые факты, сообщая регистратору информацию, которая только что возникла в памяти.

Желательно провести некоторые мероприятия, которые помогут предупредить, выявить и исправить ошибки наблюдения. К таким мероприятиям относятся:

1) подбор квалифицированных кадров и качественное обучение персонала, связанного с проведением наблюдения;

2) организация контрольных проверок правильности заполнения документов сплошным или выборочным методом;

3) арифметический и логический контроль полученных данных после завершения сбора материалов наблюдения. Основными видами контроля достоверности данных являются синтаксический, логический и арифметический.

1. Синтаксический контроль означает проверку правильности структуры документа, наличие необходимых и обязательных реквизитов, полноту заполнения строк формуляров в соответствии с установленными правилами. Важность и необходимость синтаксического контроля объясняются применением для обработки данных вычислительной техники, сканеров, которые предъявляют жесткие требования к соблюдению правил заполнения формуляров.

2. Логическим контролем проверяются правильность записи кодов, соответствие их наименованиям и значениям показателей. Выполняется проверка необходимых взаимосвязей между показателями, сопоставляются ответы на различные вопросы и выявляются несовместимые сочетания. Для исправления ошибок, выявленных при логическом контроле, возвращаются к исходным документам и делают поправки.

3. При арифметическом контроле сравниваются полученные итоги с предварительно подсчитанными контрольными суммами по строкам и по графам. Довольно часто арифметический контроль основывается на зависимости одного показателя от двух или нескольких других (например, является произведением других показателей). Если арифметический контроль итоговых показателей обнаружит, что данная зависимость не соблюдается, это будет свидетельствовать о неточности данных.

Таким образом, контроль достоверности статистической информации осуществляется на всех этапах проведения статистического наблюдения – начиная со сбора первичной информации и до этапа получения итогов.

Данный текст является ознакомительным фрагментом.

Продолжение на ЛитРес

Читайте также

2. Взаимодействие с внешним аудитором в процессе проверки внешним аудитором достоверности бухгалтерской (финансовой) отчетности

2. Взаимодействие с внешним аудитором в процессе проверки внешним аудитором достоверности бухгалтерской (финансовой) отчетности 2.1. Координирующая роль комитета по аудиту для обеспечения эффективного рабочего взаимодействия30Комитет по аудиту должен стремиться

Точность толпы

Точность толпы Большинство инвесторов не связывают групповое поведение с превосходными результатами. Как красноречиво утверждает рецензент Amazon в анонсе классической книги Чарльза Маккея «Наиболее распространенные заблуждения и безумства толпы»: «Безумства и

Глава 8 Спиральная интеграция: сила и точность при проектировании и трансформации организаций

Глава 8 Спиральная интеграция: сила и точность при проектировании и трансформации организаций Слово «шаблон» (от немецкого Schablone) означает набор инструкций, трафарет, лекало или литейную форму, которые используются для задания формы тому, что ещё предстоит сделать.

4. Методы проверки учета затрат на производство

4. Методы проверки учета затрат на производство Проверка учета затрат – это самый трудоемкий, ответственный участок работы контролера. Он требует досконального знания законодательства, особенностей отрасли или вида деятельности контролируемого субъекта. Целью

19. Методы проверки учета затрат на производство

19. Методы проверки учета затрат на производство Проверка учета затрат – это самый трудоемкий, ответственный участок работы контролера. Он требует досконального знания законодательства, особенностей отрасли или вида деятельности контролируемого субъекта. Целью

12. Точность наблюдения и методы проверки достоверности данных

12. Точность наблюдения и методы проверки достоверности данных Точностью статистического наблюдения назы–вается степень соответствия какого-либо показателя или признака, исчисленного по материалам наблюде–ния, действительная его величине. Расхождение меж–ду

26. Методы аудиторской проверки

26. Методы аудиторской проверки К числу основных методов аудиторской проверки относятся фактическая проверка, подтверждение, документальная проверка, наблюдение, опрос, проверка механической точности, аналитические тесты, сканирование, обследование, специальная

61. Влияние существенности на формирование мнения аудитора о достоверности отчетности

61. Влияние существенности на формирование мнения аудитора о достоверности отчетности Различают три уровня существенности для выбора аудиторского заключения: 1. Несущественные суммы. Если в финансовой отчетности есть неточности, но эти неточности вряд ли повлияют на

44. Проверка достоверности внутренней информации

44. Проверка достоверности внутренней информации Подготовленная внутренняя информация до ее аналитической обработки проверяется на ее достоверность. Недостоверность информации вызывается рядом причин объективного и субъективного характера.Объективной причиной

11. Ошибки статистического наблюдения и контроль материалов наблюдения

11. Ошибки статистического наблюдения и контроль материалов наблюдения Важнейшей задачей статистического наблюдения является достоверность и точность собираемой статистической информации.Любое статистическое наблюдение предполагает получение данных, которые будут

Проверка достоверности допущений

Проверка достоверности допущений Как мы уже видели, одним из факторов, помогающих работе объемного планирования продаж и операций, является широкое применение упрощающих допущений. Это избавляет от необходимости планировать на уровне единиц хранения запасов.

5. Ошибки статистического наблюдения и контроль материалов наблюдения

5. Ошибки статистического наблюдения и контроль материалов наблюдения Важнейшей задачей статистического наблюдения является достоверность и точность собираемой статистической информации.Точность – это уровень соответствия значения какого–либо признака или

176. Объем и содержание базы данных. Маккей приводил анкету из 66 пунктов. Насколько получение такой подробной информации о клиентах: а) реально; б) необходимо? Внесение данных должно производиться вручную или с применением программного обеспечения? Если программное обеспечение – то какое?

176. Объем и содержание базы данных. Маккей приводил анкету из 66 пунктов. Насколько получение такой подробной информации о клиентах: а) реально; б) необходимо? Внесение данных должно производиться вручную или с применением программного обеспечения? Если программное

Точность

Точность Поджигатель привык преувеличивать. Он обожает слова «никогда», «всегда», «невозможно». Для него это один из способов убедить оппонента, – так он проталкивает свои идеи.– E– может прийти в кабинет A и заявить:– Мы заключили контракт на миллион долларов.– Где же

А. Проверяем точность формулировки

А. Проверяем точность формулировки Понять и переформулироватьПервая фаза методики позволяет:• удостовериться, что у всех одинаковое понимание предмета обсуждения;• обозначить рамки дискуссии, учитывая границы индивидуального восприятия;• убедиться, что ситуация

Источник

Точность статистического наблюдения

Под точностью статистического наблюдения понимают степень соответствия значения наблюдаемого показателя, вычисленного по материалам обследования, его действительной величине. Расхождение, или разница, между ними называется ошибкой статистического наблюдения.

Различают две группы ошибок:

1. ошибки регистрации;

2. ошибки репрезентативности.

Ошибки регистрации присущи любому статистическому наблюдению, как сплошному, так и несплошному. Они делятся на случайные ошибки регистрации и систематические ошибки регистрации.

Ошибки репрезентативности присущи только несплошному обследованию. Они также делятся на случайные и систематические ошибки.

Случайные ошибки репрезентативности возникают из-за того, что обследованию подвергается не вся совокупность в целом, а только ее часть, и, следовательно, при несплошном наблюдении они присутствуют всегда. В теории статистики разработаны специальные методы для оценки величин таких ошибок, на их основе для наблюдаемых показателей строят доверительные интервалы, т.е. эти ошибки вычисляются и находятся как бы «под контролем».

Хуже обстоит дело, если наряду со случайными ошибками имеются и ошибки систематические.

Ошибки статистического наблюдения для наглядности можно изобразить в виде схемы (рис. 2.1).

Рис. 2.1. Виды ошибок статистического наблюдения

ТЕМА 3

В результате статистического наблюдения получают первичные данные о единицах изучаемой совокупности, которые на следующем этапе исследования обобщаются и систематизируются путем сводки и группировки.

Сводку необходимо проводить по следующим этапам:

· выбор группировочного признака;

· определение порядка формирования групп;

· разработка системы статистических показателей для характеристики групп и объекта в целом;

· разработка макетов статистических таблиц для представления результатов сводки.

· выделение социально-экономических типов явлений;

· изучение структуры явления и структурных сдвигов, происходящих в нем;

· выявление связи и зависимости между явлениями.

Статистические группировки могут быть типологическими, структурными и аналитическими.

По числу группировочных признаков различают простые и сложные группировки. Сложные группировки в свою очередь бывают комбинационными и многомерными.

Построение группировки начинается с определения группировочного признака или группировочных признаков.

Группировочными могут быть как качественные, так и количественные признаки. Первые отражают состояние единицы совокупности (пол человека, семейное положение, форма собственности или организационно-правовая форма предприятия и т. д.), вторые имеют числовые выражения (возраст человека, доход семьи, объем производства и т. д.).

После выбора основания группировки следует решить вопрос о количестве групп, которое зависит от задачи исследования и вида признака, положенного в основание группировки, численности совокупности, степени вариации признака.

После определения количества групп следует установить интервал группировки. Величина интервала представляет собой разность между верхней и нижней границами интервала.

Интервалы группировки в зависимости от их величины бывают равные и неравные. Среди последних выделяют прогрессивно возрастающие, произвольные и специализированные.

Результаты сводки и группировки материалов статистического наблюденияобычно оформляют в виде таблиц.

Статистическая таблица имеет подлежащее и сказуемое. Подлежащее статистической таблицы характеризует объект исследования. В подлежащем дается перечень единиц совокупности либо групп исследуемого объекта по существенным признакам. Сказуемое статистической таблицы образует система показателей, которыми характеризуется объект изучения, т. е. подлежащее таблицы.

В зависимости от структуры подлежащего различают статистические таблицы простые, в подлежащем которых дается простой перечень единиц совокупности, и сложные, подлежащее которых содержит группы единиц совокупности по одному (групповые) или нескольким (комбинационные) количественным либо атрибутивным признакам.

Рассмотрим методику построения аналитической группировки на примере 30 коммерческих банков одного из регионов России (табл. 3.1).Основные показатели деятельности 30 коммерческих банков
одного из регионов России на 1 января 2003 г.

В качестве группировочного признака возьмем сумму активов балансаи по этому показателю построим ранжированный ряд от минимального значения до максимального.

Определим число групп с использованием формулы Стерджесса:

n = 1 + 3,322 lg30 = 5,90, или примерно 6 групп.

Затем определяем величину интервала по формуле

Существуют следующие правила записи числа интервала. Если величина интервала, рассчитываемая по формуле, представляет собой величину, которая имеет один знак до запятой (например, 0,63; 2,158; 6,74), то полученные значения целесообразно округлить до десятых и использовать в качестве шага интервала. Если рассчитанная величина имеет две значащие цифры до запятой и несколько знаков после запятой (например, 18,475), то это значение необходимо округлить до целого числа. В случае, когда величина интервала представляет собой трех- и более значное число, ее следует округлить до ближайшего числа, кратного 100 или 50.

Так как в рассматриваемом примере рассчитанная величина интервала представляет собой четырехзначное число, округлим его до 1100 тыс. руб.

Далее обозначим границы групп с равными интервалами:

· группа 2: 1 600-2 700;

· группа 3: 2 700-3 800;

· группа 4: 3 800-4 900;

· группа 5: 4 900-6 000;

· группа 6: 6 000 и более.

Результаты группировки заносятся в таблицу, определяются общие итоги по совокупности единиц наблюдения по каждому показателю (табл. 3.2).

Группировка коммерческих банков одного из регионов России
по сумме активов баланса на 1 января 2003 г. (итоговая таблица)

Структурная группировка коммерческих банков на основе данных табл. 3.2 представлена в табл. 3.3.

Структурная группировка коммерческих банков
одного из регионов России по сумме активов баланса на 1 января 2003 г.

Более конкретный анализ взаимосвязи показателей можно сделать на основе аналитической группировки (табл. 3.4).

Аналитическая группировка коммерческих банков
одного из регионов России по сумме активов баланса на 1 января 2003 г.

Аналитические группировки позволяют установить связь и определить направление между результативным и факторными признаками. Но часто этого бывает недостаточно, так как на самом деле на изменение величины результативного признака оказывает влияние множество факторов, действующих в разных направлениях. Для изучения таких многофакторных связей используют многомерные группировки. Их целью является расчленение совокупности социально-экономических явлений на качественно однородные группы по большому числу признаков одновременно и определение на основе этих групп влияния факторных признаков на результативный. В основу построения многомерной группировки положен принцип перехода от величин, имеющих определенную размерность (рубли, тонны, гектары и т. д.), к безразмерным относительным величинам. Абсолютные значения результативного признака заменяются отношениями где

Если связь между результативным и факторными признаками обратная, то для каждой единицы объекта исследования определяется величина .

Этот показатель и будет основанием многомерной группировки, которая покажет взаимосвязь между множеством исследуемых факторных признаков и одним результативным признаком.

На основе многомерной группировки можно построить уравнение регрессии, которое отразит количественно степень связи между признаками.

Источник