Ошибки возникающие при наблюдении

а) Виды ошибок

В процессе исследования явлений может
возникать отклонение исчисленных
показателей от их действительной
величины, то есть могут возникать ошибки
статистического наблюдения.

По источникам происхождения ошибки
наблюдения можно подразделить на
следующие:

преднамеренные;
непреднамеренные,
которые в свою очередь делятся на:

случайные;
систематические;
репрезентативности
(представительности).

Преднамеренные(сознательные, злостные) получаются в
результате того, что сознательно
сообщаются неправильные данные. Например,
сокрытие фирмами прибыли от налогообложения,
искажение сведений об объеме выпускаемой
продукции, приписки и т. д.

Законом
предусматривается применение экономических
и административных мер к предприятиям
и лицам за злостные ошибки (иногда и
уголовная ответственность).

Непреднамеренные
случайныеошибки чаще связаны с
невнимательностью регистратора,
небрежностью в заполнении документов,
неточностью измерительных приборов,
ошибками в ответах опрашиваемых.

Непреднамеренные
систематическиеошибки возникают
при округлении признака в большую или
меньшую сторону, при использовании ЭВМ.

Ошибки
репрезентативности(представительности)
свойственны несплошному наблюдению,
они возникают вследствие неправильного
выбора единиц для обследования, нарушен
принцип случайного отбора, и выборочная
совокупность не полно характеризует
генеральную.

Б) Способы предотвращения ошибок статистического наблюдения

Чтобы
предупредить возникновение ошибок или
уменьшить их размеры необходимо:

обеспечивать
правильный подбор и подготовку кадров;
вести широкую
разъяснительную работу, применять меры
взыскания за искажение фактов;
проводить
систематический контроль.

Контроль может
быть: счетным и логическим.

Счетный контроль
заключается в проверке точности
арифметических расчетов.

Логический
контроль проводится путем сопоставления
полученных данных с известными признаками,
логическое осмысление, сопоставление
с данными за прошлый период.

Например, о
заработной плате работников предприятия
можно судить по отчету, по труду и по
отчету о себестоимости продукции.
Сведения о заработной плате должны быть
одинаковыми, сопоставимыми (приведите
примеры).

__________________________________________________________________________________

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]

Источник

From Wikipedia, the free encyclopedia

«Systematic bias» redirects here. For the sociological and organizational phenomenon, see Systemic bias.

Observational error (or measurement error) is the difference between a measured value of a quantity and its true value.^[1] In statistics, an error is not necessarily a «mistake». Variability is an inherent part of the results of measurements and of the measurement process.

Measurement errors can be divided into two components: random and systematic.^[2]
Random errors are errors in measurement that lead to measurable values being inconsistent when repeated measurements of a constant attribute or quantity are taken. Systematic errors are errors that are not determined by chance but are introduced by repeatable processes inherent to the system.^[3] Systematic error may also refer to an error with a non-zero mean, the effect of which is not reduced when observations are averaged.^{[citation needed]}

Measurement errors can be summarized in terms of accuracy and precision.
Measurement error should not be confused with measurement uncertainty.

Science and experiments[edit]

When either randomness or uncertainty modeled by probability theory is attributed to such errors, they are «errors» in the sense in which that term is used in statistics; see errors and residuals in statistics.

Every time we repeat a measurement with a sensitive instrument, we obtain slightly different results. The common statistical model used is that the error has two additive parts:

Systematic error which always occurs, with the same value, when we use the instrument in the same way and in the same case.
Random error which may vary from observation to another.

Systematic error is sometimes called statistical bias. It may often be reduced with standardized procedures. Part of the learning process in the various sciences is learning how to use standard instruments and protocols so as to minimize systematic error.

Random error (or random variation) is due to factors that cannot or will not be controlled. One possible reason to forgo controlling for these random errors is that it may be too expensive to control them each time the experiment is conducted or the measurements are made. Other reasons may be that whatever we are trying to measure is changing in time (see dynamic models), or is fundamentally probabilistic (as is the case in quantum mechanics — see Measurement in quantum mechanics). Random error often occurs when instruments are pushed to the extremes of their operating limits. For example, it is common for digital balances to exhibit random error in their least significant digit. Three measurements of a single object might read something like 0.9111g, 0.9110g, and 0.9112g.

Characterization[edit]

Measurement errors can be divided into two components: random error and systematic error.^[2]

Random error is always present in a measurement. It is caused by inherently unpredictable fluctuations in the readings of a measurement apparatus or in the experimenter’s interpretation of the instrumental reading. Random errors show up as different results for ostensibly the same repeated measurement. They can be estimated by comparing multiple measurements and reduced by averaging multiple measurements.

Systematic error is predictable and typically constant or proportional to the true value. If the cause of the systematic error can be identified, then it usually can be eliminated. Systematic errors are caused by imperfect calibration of measurement instruments or imperfect methods of observation, or interference of the environment with the measurement process, and always affect the results of an experiment in a predictable direction. Incorrect zeroing of an instrument leading to a zero error is an example of systematic error in instrumentation.

The Performance Test Standard PTC 19.1-2005 «Test Uncertainty», published by the American Society of Mechanical Engineers (ASME), discusses systematic and random errors in considerable detail. In fact, it conceptualizes its basic uncertainty categories in these terms.

Random error can be caused by unpredictable fluctuations in the readings of a measurement apparatus, or in the experimenter’s interpretation of the instrumental reading; these fluctuations may be in part due to interference of the environment with the measurement process. The concept of random error is closely related to the concept of precision. The higher the precision of a measurement instrument, the smaller the variability (standard deviation) of the fluctuations in its readings.

Sources[edit]

Sources of systematic error[edit]

Imperfect calibration[edit]

Sources of systematic error may be imperfect calibration of measurement instruments (zero error), changes in the environment which interfere with the measurement process and sometimes imperfect methods of observation can be either zero error or percentage error. If you consider an experimenter taking a reading of the time period of a pendulum swinging past a fiducial marker: If their stop-watch or timer starts with 1 second on the clock then all of their results will be off by 1 second (zero error). If the experimenter repeats this experiment twenty times (starting at 1 second each time), then there will be a percentage error in the calculated average of their results; the final result will be slightly larger than the true period.

Distance measured by radar will be systematically overestimated if the slight slowing down of the waves in air is not accounted for. Incorrect zeroing of an instrument leading to a zero error is an example of systematic error in instrumentation.

Systematic errors may also be present in the result of an estimate based upon a mathematical model or physical law. For instance, the estimated oscillation frequency of a pendulum will be systematically in error if slight movement of the support is not accounted for.

Quantity[edit]

Systematic errors can be either constant, or related (e.g. proportional or a percentage) to the actual value of the measured quantity, or even to the value of a different quantity (the reading of a ruler can be affected by environmental temperature). When it is constant, it is simply due to incorrect zeroing of the instrument. When it is not constant, it can change its sign. For instance, if a thermometer is affected by a proportional systematic error equal to 2% of the actual temperature, and the actual temperature is 200°, 0°, or −100°, the measured temperature will be 204° (systematic error = +4°), 0° (null systematic error) or −102° (systematic error = −2°), respectively. Thus the temperature will be overestimated when it will be above zero and underestimated when it will be below zero.

Drift[edit]

Systematic errors which change during an experiment (drift) are easier to detect. Measurements indicate trends with time rather than varying randomly about a mean. Drift is evident if a measurement of a constant quantity is repeated several times and the measurements drift one way during the experiment. If the next measurement is higher than the previous measurement as may occur if an instrument becomes warmer during the experiment then the measured quantity is variable and it is possible to detect a drift by checking the zero reading during the experiment as well as at the start of the experiment (indeed, the zero reading is a measurement of a constant quantity). If the zero reading is consistently above or below zero, a systematic error is present. If this cannot be eliminated, potentially by resetting the instrument immediately before the experiment then it needs to be allowed by subtracting its (possibly time-varying) value from the readings, and by taking it into account while assessing the accuracy of the measurement.

If no pattern in a series of repeated measurements is evident, the presence of fixed systematic errors can only be found if the measurements are checked, either by measuring a known quantity or by comparing the readings with readings made using a different apparatus, known to be more accurate. For example, if you think of the timing of a pendulum using an accurate stopwatch several times you are given readings randomly distributed about the mean. Hopings systematic error is present if the stopwatch is checked against the ‘speaking clock’ of the telephone system and found to be running slow or fast. Clearly, the pendulum timings need to be corrected according to how fast or slow the stopwatch was found to be running.

Measuring instruments such as ammeters and voltmeters need to be checked periodically against known standards.

Systematic errors can also be detected by measuring already known quantities. For example, a spectrometer fitted with a diffraction grating may be checked by using it to measure the wavelength of the D-lines of the sodium electromagnetic spectrum which are at 600 nm and 589.6 nm. The measurements may be used to determine the number of lines per millimetre of the diffraction grating, which can then be used to measure the wavelength of any other spectral line.

Constant systematic errors are very difficult to deal with as their effects are only observable if they can be removed. Such errors cannot be removed by repeating measurements or averaging large numbers of results. A common method to remove systematic error is through calibration of the measurement instrument.

Sources of random error[edit]

The random or stochastic error in a measurement is the error that is random from one measurement to the next. Stochastic errors tend to be normally distributed when the stochastic error is the sum of many independent random errors because of the central limit theorem. Stochastic errors added to a regression equation account for the variation in Y that cannot be explained by the included Xs.

Surveys[edit]

The term «observational error» is also sometimes used to refer to response errors and some other types of non-sampling error.^[1] In survey-type situations, these errors can be mistakes in the collection of data, including both the incorrect recording of a response and the correct recording of a respondent’s inaccurate response. These sources of non-sampling error are discussed in Salant and Dillman (1994) and Bland and Altman (1996).^[4]^[5]

These errors can be random or systematic. Random errors are caused by unintended mistakes by respondents, interviewers and/or coders. Systematic error can occur if there is a systematic reaction of the respondents to the method used to formulate the survey question. Thus, the exact formulation of a survey question is crucial, since it affects the level of measurement error.^[6] Different tools are available for the researchers to help them decide about this exact formulation of their questions, for instance estimating the quality of a question using MTMM experiments. This information about the quality can also be used in order to correct for measurement error.^[7]^[8]

Effect on regression analysis[edit]

If the dependent variable in a regression is measured with error, regression analysis and associated hypothesis testing are unaffected, except that the R² will be lower than it would be with perfect measurement.

However, if one or more independent variables is measured with error, then the regression coefficients and standard hypothesis tests are invalid.^[9]^{: p. 187} This is known as attenuation bias.^[10]

References[edit]

^ ^a ^b Dodge, Y. (2003) The Oxford Dictionary of Statistical Terms, OUP. ISBN 978-0-19-920613-1
^ ^a ^b John Robert Taylor (1999). An Introduction to Error Analysis: The Study of Uncertainties in Physical Measurements. University Science Books. p. 94, §4.1. ISBN 978-0-935702-75-0.
^ «Systematic error». Merriam-webster.com. Retrieved 2016-09-10.
^ Salant, P.; Dillman, D. A. (1994). How to conduct your survey. New York: John Wiley & Sons. ISBN 0-471-01273-4.
^ Bland, J. Martin; Altman, Douglas G. (1996). «Statistics Notes: Measurement Error». BMJ. 313 (7059): 744. doi:10.1136/bmj.313.7059.744. PMC 2352101. PMID 8819450.
^ Saris, W. E.; Gallhofer, I. N. (2014). Design, Evaluation and Analysis of Questionnaires for Survey Research (Second ed.). Hoboken: Wiley. ISBN 978-1-118-63461-5.
^ DeCastellarnau, A. and Saris, W. E. (2014). A simple procedure to correct for measurement errors in survey research. European Social Survey Education Net (ESS EduNet). Available at: http://essedunet.nsd.uib.no/cms/topics/measurement Archived 2019-09-15 at the Wayback Machine
^ Saris, W. E.; Revilla, M. (2015). «Correction for measurement errors in survey research: necessary and possible» (PDF). Social Indicators Research. 127 (3): 1005–1020. doi:10.1007/s11205-015-1002-x. hdl:10230/28341. S2CID 146550566.
^ Hayashi, Fumio (2000). Econometrics. Princeton University Press. ISBN 978-0-691-01018-2.
^ Angrist, Joshua David; Pischke, Jörn-Steffen (2015). Mastering ‘metrics : the path from cause to effect. Princeton, New Jersey. p. 221. ISBN 978-0-691-15283-7. OCLC 877846199. The bias generated by this sort of measurement error in regressors is called attenuation bias.

5. Ошибки статистического наблюдения

В процессе исследования явлений может возникать отклонение исчисленных показателей от их действительной величины, то есть могут возникать ошибки статистического наблюдения.

По источникам происхождения ошибки наблюдения можно подразделить на следующие:

непреднамеренные, которые в свою очередь делятся на:

Преднамеренные(сознательные, злостные) получаются в результате того, что сознательно сообщаются неправильные данные. Например, сокрытие фирмами прибыли от налогообложения, искажение сведений об объеме выпускаемой продукции, приписки и т. д.

Законом предусматривается применение экономических и административных мер к предприятиям и лицам за злостные ошибки (иногда и уголовная ответственность).

Непреднамеренные случайныеошибки чаще связаны с невнимательностью регистратора, небрежностью в заполнении документов, неточностью измерительных приборов, ошибками в ответах опрашиваемых.

Непреднамеренные систематическиеошибки возникают при округлении признака в большую или меньшую сторону, при использовании ЭВМ.

Ошибки репрезентативности(представительности) свойственны несплошному наблюдению, они возникают вследствие неправильного выбора единиц для обследования, нарушен принцип случайного отбора, и выборочная совокупность не полно характеризует генеральную.

Б) Способы предотвращения ошибок статистического наблюдения

Чтобы предупредить возникновение ошибок или уменьшить их размеры необходимо:

обеспечивать правильный подбор и подготовку кадров;

вести широкую разъяснительную работу, применять меры взыскания за искажение фактов;

проводить систематический контроль.

Контроль может быть: счетным и логическим.

Счетный контроль заключается в проверке точности арифметических расчетов.

Логический контроль проводится путем сопоставления полученных данных с известными признаками, логическое осмысление, сопоставление с данными за прошлый период.

Например, о заработной плате работников предприятия можно судить по отчету, по труду и по отчету о себестоимости продукции. Сведения о заработной плате должны быть одинаковыми, сопоставимыми (приведите примеры).

Источник

Способы устранения ошибок при статистическом наблюдении

Ошибки статистического наблюдения и меры по обеспечению надежности статистической информации

Всякое статистическое наблюдение ставит задачу получения таких данных, которые по возможности более точно отображали бы действительность, состояние изучаемых единиц совокупности. Под точностью статистической информации понимается уровень (степень) соответствия зафиксированной при статистическом наблюдении величины изучаемого признака действительному его значению.

Собранные в процессе статистического наблюдения данные по отдельным единицам изучаемой совокупности на последующих стадиях статистического исследования должны быть сведены (обобщены) и обработаны, чтобы получить объективный и точный ответ на все вопросы, поставленные целью исследования. Качество и правильность результатов любого статистического исследования, которые можно получить на основе обобщения, обработки и анализа статистических данных, зависят от качества и достоверности исходного материала – статистических данных.

Отклонения или разности между зафиксированными при статистическом наблюдении величинами изучаемого признака и действительными (истинными) величинами его называют ошибками наблюдения. В зависимости от источников и причины возникновения неточностей, допускаемых в процессе статистического наблюдения, обычно выделяют ошибки регистрации и ошибки репрезентативности (представительности). Ошибки регистрации возникают вследствие неправильного установления фактов в процессе наблюдения или неправильной их записи. Они имеют место как при сплошном, так и несплошном наблюдении. Ошибки регистрации подразделяются на случайные и систематические.

Случайные ошибки – это ошибки, допущенные при заполнении бланков (цифра записана не в ту графу или допущена описка в записи), оговорка в ответах, нечеткость в вопросе и соответственно в ответе и т.д.

Систематические ошибки могут быть преднамеренными и непреднамеренными. Преднамеренные ошибки (сознательные) получаются в результате того, что при знании действительного состояния (величины) признака сознательно сообщаются неправильные данные. Непреднамеренными называются ошибки, вызываемые случайными причинами: например, неправильностью измерительных приборов, невнимательностью регистраторов и др.

Данные статистических исследований всё чаще намеренно искажают или неправильно интерпретируют, выбирая только те данные, которые являются благоприятными для ведущего конкретное исследование. Неправильное использование статистических данных может быть как случайным, так и преднамеренным. В книге Huff, Darrell (1954) How to Lie With Statistics излагается ряд соображений по поводу использования и неправильного применения статистических данных. Некоторые авторы также проводят обзор статистических методов, используемых в определённых областях . Способы, позволяющие избежать неправильного толкования статистических данных включают в себя использование надлежащей схемы и исключение предвзятости при проведении исследований. Злоупотребление происходит тогда, когда такие выводы «заказываются» определёнными структурами, которые намеренно или бессознательно выводят на отбор предвзятых данных или проб. При этом гистограммы, как самый простой для использования и понимания (восприятия) вид диаграммы, могут быть сделаны либо с применением обычных программ для компьютера или просто нарисованы. К сожалению, большинство людей не делают попыток искать ошибки или заблуждаются сами, поэтому и не видят ошибок. Таким образом, по мнению авторов, статистические данные, чтобы быть правдой, должны быть «не причёсаны» (то есть достоверные данные не должны выглядеть идеальными). Для того, чтобы полученные статистические данные оказались правдоподобными и точными, проба должна быть репрезентативной в целом .

Ошибки репрезентативности (представительности) свойственны не сплошному наблюдению. Они возникают в результате того, что состав отобранной для обследования части массового явления (части единиц совокупности, выборки) недостаточно полно отображает особенности, сущность всей изучаемой совокупности. Эти ошибки тоже могут быть случайными из-за того, что отобранные единицы совокупности неполно воспроизводят всю совокупность. Величина случайной ошибки репрезентативности может быть оценена с помощью соответствующих математических методов (рассматриваются в дисциплине “Математическая статистика”).

Систематическая ошибки репрезентативности может возникнуть вследствие нарушения принципов случайного отбора единиц не сплошного наблюдения. Размеры систематической ошибки репрезентативности не поддаются оценке. Для выявления и устранения (при возможности) допущенных ошибок наблюдения проводится ряд мер.

Всякий статистический документ, прежде чем поступить для обработки, должен быть тщательно проверен. Сначала документ проверяется с точки зрения полноты поступления статистических сведений (все ли отчетные единицы представили материал обследования, все ли реквизиты и признаки в документах отражены.) Затем осуществляется синтаксический, логический и арифметический контроль.

Синтаксический контроль предусматривает проверку правильности структуры документов, наличие необходимых реквизитов, наличие ответов на все вопросы программы (полнота заполнения строк).

При логическом контроле выявляются несоответствия значений признаков наиболее вероятным их значениям и отсутствие необходимых взаимосвязей между показателями. С помощью арифметического контроля проверяются итоги в отчетных документах путем сравнения с предварительно рассчитанными контрольными суммами по строкам или графам.

Ошибки наблюдения могут быть вызваны различными причинами. В статистической отчетности ошибки могут быть вызваны недостатками учета на предприятиях. Органы госстатистики проводят систематический контроль за организацией отчетности и первичного учета. В специальных статистических исследованиях ошибки наблюдения могут быть вызваны недостатками в составлении программы, нечеткостью определения объекта или единицы совокупности (наблюдения), плохой подготовленностью кадров, описками регистров. Изучение причин ошибок наблюдения и реализация эффективных мер позволяют избежать ошибок или свести их к минимуму.

1. Huff, Darrell, How to Lie With Statistics, WW Norton & Company, Inc. New York, NY, 1954. ISBN 0-393-31072-8

2. Никитина Е.П., Фрейдлина В.Д., Ярхо А.В. Коллекция определений термина «статистика». — Москва: МГУ, 1972.

3. Warne, R. Lazo, M., Ramos, T. and Ritter, N. (2012). Statistical Methods Used in Gifted Education Journals, 2006—2010. Gifted Child Quarterly, 56(3) 134—149.

Источник

Ошибки статистического наблюдения

Этапы статистического исследования. Статистическое наблюдение по видам и способам проведения, основные требования. Возникновение ошибок при подготовке данных к обработке, в процессе обработки, ошибки репрезентативности. Счетный и логический контроль.

Рубрика	Экономика и экономическая теория
Вид	реферат
Язык	русский
Дата добавления	24.11.2016
Размер файла	18,5 K

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Размещено на http://www.allbest.ru/

Государственное бюджетное профессиональное образовательное учреждение

«Южно-Уральский государственный колледж»

ПЦК Экономических и учетных дисциплин

Реферат на тему:

«Ошибки статистического наблюдения»

Глава 1. Статистическое наблюдение

1.1 Этапы статистического исследования

1.2 Статистическое наблюдение различается по видам и способам проведения.

1.3 Основные требования, предъявляемые к статистическому наблюдению

Глава 2. Ошибки статистического наблюдения.

2.1 Стадии возникновения различаются

2.2 Возникновение ошибок при подготовке данных к обработке и в процессе самой обработки

2.3 Счетный и логический контроль

В настоящее время под термином «статистика» понимается следующее. Статистика — отрасль общественных наук, имеющая целью сбор первичной информации социально-экономических явлений. Упорядочивание — сводка и группировка полученных данных, анализ информации, характеризующей количественные закономерности жизни общества во всем их многообразии (технико-экономические, социально-политические явления, культура) в неразрывной связи с ее качественным содержанием.

статистический ошибка репрезентативность

Глава 1. Статистическое наблюдение

Статистическим наблюдением является начальным этапом статистического исследования. От того, насколько полными и качественными окажутся собранные данные, зависят во многом и те выводы, к которым придет исследователь.

1.1 Этапы статистического исследования

· Научно-организованное массовое наблюдение, с помощью которого собирают сведения об отдельной совокупности (массе явлений).

· Группировка и сводка материала, т.е. расчленение всей массы случаев на однородные группы, подсчет итогов по каждой группе и оформление результатов в виде статистической таблицы.

· Обработка статистических данных — исчисление на основе абсолютных величин, полученных при сводке, показателей, отражающих особенности отельных групп, обобщающих данные по группам или характеризующих соотношения и взаимосвязи между группами.

· Анализ данных для получения экономически обоснованных выводов, которые излагаются в текстовой форме.

Статистическое наблюдение представляет собой научно организованный, планомерный и систематический процесс сбора массовых данных о различных экономических и социальных процессах, явлениях и фактах.

1.2 Статистическое наблюдение различается по видам и способам проведения

Виды статистического наблюдения:

1. По характеру регистрации данных во времени Непрерывное (текущее) наблюдение — ведется систематически (т.е. регистрация фактов производится по мере их свершения). Пример — ЗАГС.

2. Периодическое — повторяется через определенные равные промежутки времени. Пример — перепись населения.

3. Единовременное — производится по мере надобности без соблюдения определенной периодичности. Пример — оценка и переоценка основных фондов.

По охвату единиц совокупности выделяют:

1. Сплошное наблюдение — исследованию подвергаются все единицы изучаемой совокупности.

2. Несплошное — исследованию подвергается только часть единиц изучаемой совокупности, отобранная определенным образом. Основным видом несплошного наблюдения является выборочное.

В статистике применяются следующие способы сбора информации: корреспондентский (штат добровольных корреспондентов), экспедиционный (устный, специально подготовленные работники) анкетный (в виде анкет), саморегистрация (заполнение формуляров самими респондентами), явочный (браки, дети, разводы) и т.д. Статистическое наблюдение проводится по заранее разработанному плану. Все вопросы, решаемые в плане статистического наблюдения, можно разбить на две группы:

1. Программно-методологические вопросы статистического наблюдения (определение цели наблюдения, объекта, единицы наблюдения, разработка программы наблюдения ) Под программой наблюдения понимается перечень тех вопросов, на которые в процессе наблюдения должны быть получены ответы. При составлении программы особое внимание надо обращать на формулировку вопросов. Они должны быть сформулированы четко, ясно и не вызывать различного толкования. Вопросы программы и ответы на них фиксируются в особых статистических формулярах, которые могут носить различное наименование (анкета, опросный лист, форма, бланк, список).

2. Организационные вопросы плана статистического наблюдения включают в себя такие важные моменты, как определение субъекта наблюдения, места и времени, формы и способа наблюдения. Главной задачей статистического наблюдения является получение достоверных статистических данных для управления и планирования народного хозяйства РБ, для прогнозирования экономического и социального развития страны, региона, отдельного предприятия. Основными организационными формами статистического наблюдения являются отчетность и специально организованное обследование. Отчётностью называют такую форму статистического наблюдения, при которой сведения поступают в виде обязательных отчётов в определённые сроки и по утверждённым формам. По своему содержанию формы отчетности бывают типовыми (общими) и специализированными.

Общая отчетность — это отчетность, содержащая одни и те же данные для определенной отрасли народного хозяйства и для предприятий (учреждений) всего народного хозяйства. В специализированной отчетности содержатся специфические показатели отдельных отраслей промышленности, сельского хозяйства и т.п. По периоду времени, за который предоставляется отчетность, по его длительности различают отчетность текущую и годовую. Если сведения представляются за год, то такую отчетность называют годовой. Отчетность за все другие периоды в пределах менее года, соответственно квартальная, месячная, недельная и т.п. называется текущей. Сбор сведений через отчетность в Республике Беларусь осуществляется органами государственной статистики. Министерство статистики и анализа разрабатывает и утверждает формы отчетности и их содержание.

1.3 Основные требования

Основные требования, предъявляемые к статистическому наблюдению:

полнота статистических данных;

достоверность и точность данных;

единообразие и сопоставимость собранных данных.

Достоверность статистических данных обеспечивается многими условиями: компетентностью работника, участвующего в систематическом наблюдении, совершенством инструментария (бланков, инструкций), заинтересованностью или готовностью объекта и др. достоверность включает как соответствие данных реальной действительности, так и техническую точность или обоснованность измерения.

Полнота статистических данных обеспечивается пространственным охватом единиц исследуемой совокупности. Также полноту следует понимать и как охват самых существенных сторон явления, так как каждое изучаемое явление или совокупность носят довольно сложный характер и имеют различные признаки. При изучении динамики явления полнота предполагает получение данных за максимально длительные периоды. Это чрезвычайно важно для оценки складывающихся тенденций, установления причинно-следственных связей и прогнозирования изменений в объекте во времени.

Каждое явление, совокупность, изучаемые во времени или в пространстве, должны быть сопоставимыми. Для этого необходимо использовать единые стоимостные оценки, единые территориальные границы, т.е. строго соблюдать единство в методологии

Глава 2. Ошибки статистического наблюдения

Как бы тщательно ни был составлен инструментарий наблюдения, проведен инструктаж исполнителей, всегда материалы наблюдения нуждаются в контроле. Это объясняется массовым характером статистических работ и сложностью их содержания. В зависимости от характера, стадии и причин возникновения различают несколько типов ошибок наблюдения. По своему характеру ошибки делятся на случайные и систематические. Случайными называются ошибки, возникновение которых обусловлено действием случайных факторов (опрашиваемый мог оговориться или допустить описку как в сторону преувеличения, так и в сторону преуменьшения). Стадии возникновения Ошибки регистрации; Ошибки при подготовке данных к машинной обработке; Ошибки в процессе машинной обработки. Причины возникновения Ошибки измерения; Ошибки репрезентативности; Преднамеренные ошибки; Непреднамеренные ошибки. Большую опасность представляют систематические ошибки (ошибки плохо настроенных измерительных приборов; ошибки, являющиеся следствием неясной формулировки вопроса наблюдения).

2.1 В зависимости от стадии возникновения различают

· ошибки при подготовке данных к машинной обработке;

· ошибки, проявляющиеся на стадии машинной обработки.

К ошибкам регистрации относятся те неточности, которые имеют место при записи данных в статистический формуляр или при вводе данных в ПЭВМ (случайные описки или преднамеренное искажение значений отдельных показателей, несоблюдение формы бланка, ошибки, возникающие при наборе данных на клавиатуре).

2.2 Возникновение ошибок

Возникновение ошибок при подготовке данных к обработке и в процессе самой обработки связано с некачественным состоянием первичных документов или машинных носителей информации — дискет, неправильным хранением информации или сбоями в работе оборудования.

Ошибки измерения связаны с определенными погрешностями, которые возникают при однократном статистическом наблюдении.

Ошибки репрезентативности характерны для несплошного наблюдения и связаны с тем, что величины изучаемого признака в отобранной совокупности отличается от величины этого признака во всей изучаемой совокупности, т.е. эти ошибки связаны с неполнотой охвата единиц изучаемой совокупности.

Преднамеренные ошибки возникают по причине сознательного искажения данных. Непреднамеренные ошибки носят случайный характер и могут рассматриваться как промахи в работе и являются результатом низкой квалификации работников, небрежности и недобросовестности в работе. Так как в процессе наблюдения всегда могут возникнуть ошибки, то весь собранный материал должен быть подвергнут контролю с целью устранения ошибок.

2.3 Счетный и логический контроль

Все обнаруженные ошибки должны быть исправлены. Поэтому после проверки полноты данных проводится их контроль — счетный и логический.

· Счетный контроль основан на жесткой связи между признаками, которая может быть проверена арифметическими действиями: сложением, вычитанием, умножением, делением. Счетный контроль совершенно определенно устанавливает наличие ошибки, тогда как логический контроль может лишь поставить под сомнение правильность данных.

· Логический контроль основан на логической взаимосвязи между признаками. Логический контроль состоит в сопоставлении ответов на взаимосвязанные между собой вопросы программы наблюдения.

Любое статистическое наблюдение требует тщательной, продуманной подготовки. От нее во многом будут зависеть надежность и достоверность информации, своевременность ее получения.

Достоверность статистических данных обеспечивается различными способами. К ним относятся: рациональная разработка программы наблюдения и инструкций, разъясняющих содержание показателей: систематический контроль и проверка постановки учета и отчетности на всех предприятиях, в учреждениях и организациях; подбор и подготовка кадров и т.д.

Статистическая грамотность является неотъемлемой составной частью профессиональной подготовки каждого экономиста, финансиста, социолога, политолога, а также любого специалиста, имеющего дело с анализом массовых явлений, будь то социально-общественные, экономические, технические, научные и другие.

Работа этих групп специалистов неизбежно связана со сбором, разработкой и анализом данных статистического (массового) характера.

Статистическое наблюдение выступает как один из главных методов статистики и как одна из важнейших стадий статистического исследования. Важность этого этапа исследования определяется тем, что использование только объективной и достаточно полной информации, полученной в результате статистического наблюдения, на последующих этапах исследования в состоянии обеспечить научно обоснованные выводы о характере и закономерностях развития изучаемого объекта.

4. Бендина Н.В. Общая теория статистики (конспект лекций). — М.: ПРИОР, 2009.

5. Горемыкина Т.К. Общая и правовая статистика; 2006

6. Правовая статистика; Казанцев С.Я. , Лебедева С.Я.; 2007

7. Елисеева И.И., Юзбашев М.М. «Общая теория статистики» Учебник. 4-e изд., перераб. и доп. М. Финансы и статистика, 2009.

8.Годин А.М. Статистика: учебник / А.М. Годин.- Москва : Дашков, 2012

9. Статистика: учебник /(И. И. Елисеева и др.)- Москва: Проспект, 2011

Размещено на Allbest.ru

Подобные документы

Статистическое наблюдение как первый этап статистического исследования. Формы организации статистического наблюдения. Виды и способы статистического наблюдения. Организация сбора данных, план статистического наблюдения, ошибки и меры борьбы с ними.

реферат [19,6 K], добавлен 04.06.2010

Информационная база статистического исследования: наблюдение и его этапы, принципы выборки. Программно-методологические задачи, формы, виды и способы проведения статистического исследования. Контроль за полнотой и достоверностью статистических данных.

курсовая работа [3,9 M], добавлен 07.12.2010

Статистическая практика. Понятие статистического наблюдения. Цель статистического наблюдения. Программа статистического наблюдения. Формы статистического наблюдения. Способы статистического наблюдения.

реферат [17,2 K], добавлен 23.03.2004

Оперативное решения практических задач. Сущность статистического наблюдения, его организационные формы, виды и способы. Проверка достоверности, погрешность и ошибки статистических данных. Формирование данных, которые подвергаются обработке и анализу.

контрольная работа [23,1 K], добавлен 23.07.2009

Ошибки регистрации и репрезентативности (представительности) — отклонения или разности между зафиксированными величинами при статистическом наблюдении, их причины. Показатели относительного рассеивания; правила построения таблиц; выборочное наблюдение.

контрольная работа [109,2 K], добавлен 06.08.2013

Источник

Б) Способы предотвращения ошибок статистического наблюдения

Science and experiments[edit]

Characterization[edit]

Sources[edit]

Sources of systematic error[edit]

Imperfect calibration[edit]

Quantity[edit]

Drift[edit]

Sources of random error[edit]

Surveys[edit]

Effect on regression analysis[edit]

See also[edit]

References[edit]

Further reading[edit]

5. Ошибки статистического наблюдения

Б) Способы предотвращения ошибок статистического наблюдения

Способы устранения ошибок при статистическом наблюдении

Ошибки статистического наблюдения

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Подобные документы