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pour l'examen du cours « Statistiques » pour les étudiants de 2ème année de licence « Économie »
1. Concept observation statistique, ses principales étapes. Programme d'observation statistique
L'observation statistique est massive (elle couvre un grand nombre de cas de manifestation du phénomène étudié afin d'obtenir des données statistiques véridiques), systématique (réalisée selon un plan élaboré, incluant les questions de méthodologie, d'organisation de la collecte et de contrôle des fiabilité des informations), systématique (effectuée systématiquement, soit en continu, soit régulièrement), scientifiquement organisée (pour augmenter la fiabilité des données, qui dépend du programme d'observation, du contenu des questionnaires, de la qualité de préparation des instructions) observation des phénomènes et les processus de la vie socio-économique, qui consistent à collecter et à enregistrer les caractéristiques individuelles de chaque unité de la population.
Étapes de l'observation statistique
1 Préparation à l'observation statistique (résolution de problèmes scientifiques, méthodologiques, organisationnels et techniques).
détermination du but et de l'objet de l'observation ;
détermination de la composition des caractéristiques soumises à enregistrement ;
élaboration de documents pour la collecte de données ;
sélection et formation du personnel d'observation.
2. Collecte d'informations - remplissage direct de formulaires statistiques (formulaires, questionnaires) ;
Les informations statistiques sont des données primaires sur l'état des phénomènes socio-économiques, formées au cours du processus d'observation statistique, qui sont ensuite systématisées, résumées, analysées et généralisées.
La composition de l'information est largement déterminée par les besoins actuels de la société. Les changements dans les formes de propriété et les méthodes de régulation de l'économie ont conduit à des changements dans la politique d'observation statistique. Si auparavant les informations n'étaient accessibles qu'aux agences gouvernementales, elles sont désormais, dans la plupart des cas, accessibles au public. Les principaux consommateurs d'informations statistiques sont le gouvernement, les structures commerciales, les organisations internationales et le public.
3. Traitement primaire des données.
4. Analyse statistique des informations traitées.
3. L'élaboration de propositions et de recommandations pour améliorer l'observation statistique consiste à analyser les raisons qui ont conduit à un remplissage incorrect des formulaires statistiques et à élaborer des propositions appropriées pour améliorer l'observation ;
À la suite de l'observation statistique, des informations objectives, comparables et complètes doivent être obtenues, permettant aux étapes ultérieures de l'étude de fournir des conclusions scientifiquement fondées sur la nature et les modèles de développement du phénomène étudié.
La qualité et la fiabilité des informations statistiques déterminent l'efficacité de l'utilisation des statistiques dans n'importe quel domaine. Le travail à forte intensité de main-d’œuvre consistant à fournir les données nécessaires constitue la tâche la plus importante de l’État.
Les principales sources d'informations statistiques sont les publications des organismes statistiques de l'État du pays. Les informations les plus complètes sur la Fédération de Russie sont contenues dans la publication officielle - la collection statistique « Annuaire statistique russe ».
Le but du programme d'observation statistique est d'obtenir des informations fiables pour identifier les modèles de développement des phénomènes et des processus de la vie socio-économique.
L'objet d'observation est une certaine population statistique dans laquelle se produisent les phénomènes et processus socio-économiques étudiés (citoyens individuels, population, entreprises, propriété, ressources naturelles).
Chaque objet d'observation est constitué d'éléments individuels - des unités d'observation, porteuses de caractéristiques soumises à enregistrement.
L'unité d'observation est l'élément principal d'un programme d'observation statistique. Ainsi, par exemple, l'objet d'un recensement de la population est la totalité de tous les résidents du pays et l'unité d'observation est chaque individu.
Programme d'observation statistique - une liste de signes enregistrés au cours du processus d'observation. Il s'agit d'une liste de questions auxquelles des réponses fiables doivent être obtenues pour chaque unité d'observation.
Exigences pour le programme d'observation statistique :
Le programme doit contenir des caractéristiques essentielles qui caractérisent directement les phénomènes étudiés.
Le programme ne doit pas inclure de problèmes secondaires qui compliquent le travail de collecte, de traitement et d'analyse des informations.
Le programme doit inclure des questions de contrôle visant à vérifier et à clarifier les informations.
Un formulaire d'observation est élaboré pour enregistrer les réponses aux questions du programme d'observation.
Le formulaire d'observation est un formulaire spécialement formé qui contient une liste de questions du programme. Le formulaire statistique doit être facile à lire, à rédiger et à traiter. Des instructions sont établies pour les formulaires, qui expliquent en détail comment remplir le formulaire statistique.
Dans le processus d'observation statistique, des informations primaires sont collectées, qui sont ensuite systématisées, généralisées et analysées.
Le succès de l'ensemble de l'étude dépend de la qualité des informations primaires, c'est pourquoi un certain nombre d'exigences sont imposées aux informations :
La crédibilité est le respect de ce qui existe réellement. La fiabilité dépend de :
Statisticien - formation professionnelle, sens de l'organisation, intégrité.
Qualités des outils d'observation - programme d'observation, formulaire, instructions à remplir.
2. Comparabilité – comparabilité des données avec des études antérieures. La comparabilité est assurée en utilisant les mêmes unités de mesure, en observant en même temps et en utilisant une méthodologie unique.
2. Types et formes d'observation statistique
Formes d'observation statistique
Rapports statistiques
La principale forme d'observation statistique, qui consiste à obtenir des données auprès des unités d'observation par les autorités statistiques. Les données sont reçues par les autorités statistiques des entreprises et des organisations sous la forme de rapports obligatoires sur leurs activités. Les documents de déclaration sont approuvés par le ministère des Finances de la Fédération de Russie et le Comité national des statistiques de la Fédération de Russie. Les méthodes et formes d'organisation du reporting statistique sont différenciées selon les différents types d'entreprises et formes d'entrepreneuriat. Les principales formes de responsabilité sont le bilan et le compte de profits et pertes.
Surveillance spécialement organisée
Elle consiste à obtenir des données qui, pour une raison ou une autre, n'ont pas été incluses dans le reporting ou à vérifier les données du reporting. Représente la collecte de données au moyen de recensements et de décomptes ponctuels.
Enregistrer la surveillance
Il repose sur la tenue d'un registre statistique, à l'aide duquel une comptabilité statistique continue est effectuée pour les processus à long terme qui ont un début, un stade de développement et une fin fixes.
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Formes de recherche statistique |
Types d'observations statistiques |
Méthodes d'obtention d'informations statistiques |
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par durée d'enregistrement des données |
par exhaustivité de la couverture des unités de population |
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Rapports statistiques |
Observation actuelle |
Observation continue |
Observation directe |
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Observation spécialement organisée : recensement comptabilité ponctuelle |
Observation intermittente : Observation ponctuelle Observation périodique |
Observation anecdotique : sélectif Observation monographique méthode du tableau principal méthode d'observation des moments |
Documentaire |
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Enregistrer la surveillance |
méthode de transfert méthode d'auto-inscription méthode correspondante Méthode du questionnaire Méthode d'apparence |
Types d'observations statistiques par heure d'inscription :
Observation actuelle (continue) - réalisée pour étudier les phénomènes et processus actuels. Les faits sont enregistrés au fur et à mesure qu’ils se produisent. (enregistrement des mariages et divorces familiaux)
Observation continue - effectuée si nécessaire, tandis que des interruptions temporaires de l'enregistrement des données sont autorisées :
Observation périodique - effectuée à des intervalles de temps relativement égaux (recensement de la population).
Une observation ponctuelle est effectuée sans respecter une fréquence stricte.
Sur la base de l'exhaustivité de la couverture des unités de population, on distingue les types d'observations statistiques suivants :
L'observation continue est la collecte et la réception d'informations sur toutes les unités de la population étudiée. Il se caractérise par des coûts de matériaux et de main-d'œuvre élevés et une efficacité de l'information insuffisante. Il est utilisé lors du recensement de la population, lors de la collecte de données sous forme de reporting, couvrant les grandes et moyennes entreprises de diverses formes de propriété.
L'observation non continue repose sur le principe de sélection aléatoire des unités de la population étudiée, alors que tous les types d'unités présents dans la population doivent être représentés dans l'échantillon de population. Elle présente un certain nombre d'avantages par rapport à l'observation continue : réduction du temps et des coûts financiers.
L'observation continue est divisée en :
Observation par échantillon - basée sur une sélection aléatoire d'unités soumises à l'observation. L'observation monographique consiste à examiner des unités individuelles d'une population caractérisées par des propriétés qualitatives rares. Un exemple d'observation monographique : caractéristiques du travail d'entreprises individuelles pour identifier des lacunes dans le travail ou des tendances de développement.
La méthode du tableau principal consiste à étudier les unités les plus significatives et les plus grandes de la population, qui, selon leur caractéristique principale, détiennent la plus grande part dans la population étudiée. La méthode d'observation momentanée consiste à effectuer des observations à intervalles de temps aléatoires ou constants avec des notes sur l'état de l'objet étudié à un moment ou à un autre.
3. Méthodes de réalisation d'observations statistiques
Moyens d'obtenir des informations statistiques :
L'observation statistique directe est une observation dans laquelle les registraires eux-mêmes, par mesure, pesée et comptage direct, établissent le fait à enregistrer.
L'observation documentaire repose sur l'utilisation de différents types de documents comptables.
Comprend une méthode d'observation de reporting - dans laquelle les entreprises soumettent des rapports statistiques sur leurs activités de manière strictement obligatoire.
Une enquête consiste à obtenir les informations nécessaires directement auprès du répondant.
Il existe les types d'enquête suivants :
Transmission - les greffiers reçoivent les informations nécessaires des personnes interrogées et les enregistrent eux-mêmes dans les formulaires.
Méthode d'auto-inscription - les formulaires sont remplis par les répondants eux-mêmes, les registraires distribuent uniquement les formulaires et expliquent les règles pour les remplir.
Correspondant - les informations sont fournies aux autorités compétentes par une équipe de correspondants bénévoles.
Questionnaire - les informations sont collectées sous forme de questionnaires, qui sont des questionnaires spéciaux, pratiques dans les cas où cela n'est pas nécessaire haute précision résultats.
Apparition - consiste à fournir des informations aux autorités compétentes en personne.
4. Temps consacré à la recherche statistique. Contrôle des données obtenues à la suite de l'observation
Le concept de résumé, les types de résumé.
Le résumé statistique est la prochaine étape du travail statistique après l'observation statistique. Sa tâche est de mettre dans un certain ordre les informations et matériels collectés, de systématiser et, sur cette base, de donner une description sommaire de l'ensemble de la population étudiée.
Un résumé statistique est un ensemble d'opérations séquentielles pour le traitement primaire des données afin d'identifier les caractéristiques et les modèles typiques inhérents au phénomène étudié. Il s'agit d'un traitement scientifiquement organisé du matériel d'observation, comprenant le calcul des résultats de groupe et généraux, la systématisation, le regroupement des données et la compilation des tableaux.
Types de résumé
Il existe des résumés simples et complexes :
Avec un simple résumé, les totaux globaux pour la population étudiée sont calculés.
Avec une synthèse complexe, les unités d'observation sont regroupées, les totaux sont calculés pour chaque groupe et pour l'ensemble de la population, et les résultats du regroupement sont présentés sous forme de tableaux statistiques.
La synthèse est dite décentralisée si la gestion unifiée du travail est effectuée depuis le centre et que le travail direct est effectué localement (généralement utilisé lors du traitement des rapports statistiques).
Si la collecte et le traitement des données sont effectués en un seul endroit, alors la synthèse est dite centralisée. Un résumé centralisé est généralement utilisé pour traiter les documents provenant d'enquêtes statistiques ponctuelles.
La synthèse statistique et le regroupement sont précédés de l'élaboration d'un programme d'observation statistique, qui comprend plusieurs étapes : sélection d'une caractéristique de regroupement, élaboration d'un système d'indicateurs statistiques.
La synthèse statistique doit être réalisée selon un programme et un plan précis.
Le résumé comprend les étapes suivantes :
Sélection des caractéristiques de regroupement ;
Déterminer l'ordre de formation du groupe ;
Développement d'un système d'indicateurs statistiques pour caractériser les groupes individuels et la population dans son ensemble ;
Concevoir des présentations de tableaux statistiques pour présenter des résultats récapitulatifs.
regroupement observation statistique
5. La notion de regroupement. Types de groupes
Le plus souvent, les résumés simples ne satisfont pas le chercheur, car ils donnent trop de détails idées générales sur le phénomène étudié. Par conséquent, le matériel statistique est soumis à un regroupement.
Le regroupement est une méthode dans laquelle l'ensemble de la population étudiée est divisée en groupes selon une caractéristique significative. Par exemple, regrouper les entreprises par type de propriété ou regrouper la population par revenu moyen par habitant.
Le regroupement crée la base d’un résumé et d’une analyse ultérieurs des données.
La troisième étape de la recherche statistique est qu'à l'aide d'indicateurs statistiques généraux généralisants : valeurs relatives et moyennes, indicateurs de variation et de dynamique, indices économiques, ainsi qu'à l'aide de méthodes tabulaires et graphiques, les données obtenues sont analysées.
Statistiques de regroupement
Le regroupement est une méthode dans laquelle l'ensemble de la population étudiée est divisée en groupes selon une caractéristique significative.
La caractéristique par laquelle le regroupement est effectué est appelée caractéristique de regroupement ou base de regroupement.
Le regroupement est une méthode permettant de diviser l'ensemble de données considéré en groupes homogènes selon les caractéristiques étudiées. Ceci est fait dans le but d'étudier la structure de cet agrégat ou les relations entre les éléments individuels de cet agrégat. En utilisant le regroupement, vous pouvez identifier l’impact des unités individuelles sur les totaux moyens. Ainsi, par exemple, le regroupement des travailleurs d'une organisation donnée par niveau de productivité du travail est utilisé pour identifier l'influence de la productivité élevée du travail des travailleurs individuels sur la productivité moyenne de l'organisation et pour déterminer la réserve cachée dans l'augmentation de la productivité du travail de tous. ouvriers au niveau d’ouvriers avancés.
Comme le montreront les articles de ce site, le regroupement le plus répandu en analyse économique est celui des facteurs liés à :
avec des ressources en main-d'œuvre, c'est-à-dire avec du travail vivant;
avec les moyens de travail, c'est-à-dire avec des actifs de production fixes ;
avec des objets de travail, c'est-à-dire avec des ressources matérielles.
Ces trois groupes de facteurs influencent le volume de produits fabriqués par une organisation donnée.
Types de groupes
Le choix des caractéristiques du regroupement dépend de la finalité de ce regroupement et de l'analyse économique préalable du phénomène.
Selon le degré de complexité du phénomène de masse et les tâches d'analyse, des regroupements peuvent être effectués selon un ou plusieurs critères :
Si le regroupement est effectué selon une seule caractéristique, alors il est dit simple.
S'il existe deux caractéristiques ou plus, un tel regroupement est appelé complexe ou combinatoire.
Selon les tâches à résoudre, on distingue des regroupements typologiques, structurels et analytiques :
Le regroupement typologique est une division de la population étudiée en groupes homogènes. (regroupement des entreprises par type de propriété)
Un regroupement structurel est un regroupement dans lequel une population homogène est divisée en groupes qui caractérisent sa structure selon certaines caractéristiques variables. (regroupement de la population par niveau de revenu). L'analyse des données statistiques des groupements structurels prises sur plusieurs périodes montre un changement dans la structure des phénomènes étudiés, c'est-à-dire des changements structurels.
Le regroupement analytique (factoriel) permet d'identifier les relations entre les phénomènes étudiés et leurs caractéristiques. (regroupement des banques par montant du capital autorisé, montant des actifs et bénéfice du bilan)
En règle générale, dans le processus d'analyse économique, deux principaux types de regroupements sont utilisés : structurels et analytiques.
Les regroupements structurels sont utilisés pour étudier la composition et la structure d'un ensemble de données, ainsi que pour étudier les changements dans cet ensemble qui se produisent conformément à la caractéristique changeante sélectionnée.
Les regroupements analytiques sont utilisés pour étudier les relations mutuelles qui existent entre les indicateurs caractérisant l'ensemble de données considéré.
Dans ces conditions, l'un des indicateurs est généralisant, efficace, et d'autres indicateurs sont considérés comme des facteurs influençant l'indicateur généralisant.
6. La notion d'intervalle de regroupement. Types d'intervalles
Après avoir établi le nombre de groupes, la question de la détermination des intervalles de regroupement est tranchée.
Un intervalle de regroupement est un intervalle de valeurs d'une caractéristique variable appartenant à un certain groupe. Chaque intervalle a sa propre longueur (largeur), ses limites supérieure et inférieure.
La limite inférieure de l'intervalle est la plus petite valeur de la caractéristique dans l'intervalle et la limite supérieure de l'intervalle est sa plus grande valeur.
La largeur de l'intervalle est la différence entre les limites supérieure et inférieure.
Les intervalles de regroupement, selon leur largeur, peuvent être égaux ou inégaux.
Les inégalités sont divisées en progressivement croissantes, progressivement décroissantes, arbitraires et spécialisées.
Le choix d'intervalles égaux ou inégaux dépend du degré de remplissage des intervalles.
Les intervalles de regroupement peuvent être fermés ou ouverts.
Les intervalles fermés sont des intervalles dans lesquels des limites supérieure et inférieure sont spécifiées. Les intervalles ouverts n'ont qu'une seule limite.
Les caractéristiques quantitatives peuvent être classées comme continues ou discrètes.
Les intervalles spécialisés sont des intervalles utilisés pour distinguer de la totalité des mêmes types selon le même attribut dans des phénomènes dans des conditions différentes.
7. Détermination de la taille de l'intervalle de regroupement. La règle de « fermeture » des intervalles ouverts
Pour construire des regroupements statistiques, vous devez sélectionner une caractéristique de regroupement, puis déterminer le nombre de groupes dans lesquels la population statistique étudiée est divisée et fixer les limites des intervalles de regroupement. Pour chaque groupe, il est nécessaire de trouver des indicateurs spécifiques ou leur système, qui doivent caractériser les groupes étudiés.
Le choix d'une caractéristique de regroupement est une question complexe dans la théorie du regroupement statistique et dans la recherche statistique en général. Une caractéristique de regroupement est la base sur laquelle des unités de la population sont divisées en groupes distincts. L'exactitude des conclusions d'une étude statistique dépend du degré d'exactitude des caractéristiques de regroupement.
Le groupe comprend des caractéristiques quantitatives et attributives (qualitatives). Les caractéristiques quantitatives ont généralement une expression numérique (par exemple, le volume de la production, l'âge d'une personne, le revenu familial, etc.). Les caractéristiques attributives fournissent une caractéristique qualitative d'une unité d'une population (par exemple, le sexe, l'état civil, l'orientation politique d'une personne, etc.). Les groupes sélectionnés selon l'attribut dans le regroupement doivent différer les uns des autres en caractéristiques qualitatives signe. Le nombre de groupes dans lesquels la population statistique est divisée dépend du nombre de gradations de l'attribut.
Il est important d'étudier l'essence économique du phénomène étudié lors de la construction d'un regroupement basé sur des caractéristiques quantitatives.
Pour déterminer le nombre de groupes, vous pouvez utiliser la formule de Sturgess :
où h est le nombre de groupes ;
N est le nombre d'unités de population ;
logN - logarithme décimal de N.
Cette formule suggère que le choix du nombre de groupes dépend objectivement de la taille de la population. Après avoir établi le nombre de groupes, la question de la détermination des intervalles de regroupement est tranchée.
Sur la base de l'intervalle de regroupement, il est possible de distinguer quantitativement certains groupes des autres et de tracer les limites de l'identification de leur nouvelle qualité. Un intervalle de regroupement est un intervalle de valeurs d'une caractéristique variable appartenant à un certain groupe. Chaque intervalle a sa propre longueur (largeur), ses limites supérieure et inférieure.
La limite inférieure de l'intervalle est la plus petite valeur de la caractéristique dans l'intervalle et la limite supérieure de l'intervalle est sa plus grande valeur. La limite inférieure du premier intervalle est considérée comme la plus petite valeur de l'attribut dans l'ensemble des unités d'observation. La limite supérieure du dernier intervalle ne peut être inférieure à la plus grande valeur de l'attribut dans l'ensemble des unités d'observation.
La largeur de l'intervalle est la différence entre les limites supérieure et inférieure. Les intervalles de regroupement, selon leur largeur, peuvent être égaux ou inégaux. Les inégalités sont divisées en progressivement croissantes, progressivement décroissantes, arbitraires et spécialisées. Si la variation d'une caractéristique se manifeste dans des limites relativement étroites et que la répartition est uniforme, alors un groupe est construit à intervalles égaux.
La valeur de l'intervalle égal est déterminée par la formule suivante :
h = R/n = (x max - x min) / n,
où xmax, xmin sont le maximum et valeur minimum caractéristiques dans leur ensemble ;
n - nombre de groupes.
Cette formule est appelée le pas d'intervalle. Si la plage de variation d'une caractéristique dans l'agrégat est large et que les valeurs de la caractéristique varient de manière inégale, un regroupement avec des intervalles inégaux est utilisé. Des intervalles inégaux peuvent être obtenus si le groupe construit à intervalles égaux contient des groupes qui ne reflètent pas certains types du phénomène ou du processus étudié ou ne contiennent pas une seule unité de la population, il est nécessaire d'augmenter - d'en combiner deux ou plus intervalles égaux consécutifs petits ou « vides ». Le choix d'intervalles égaux ou inégaux dépend du degré de remplissage des intervalles. Les intervalles de regroupement peuvent être fermés ou ouverts. Les intervalles fermés sont des intervalles dans lesquels des limites supérieure et inférieure sont spécifiées. Les intervalles ouverts n'ont qu'une seule limite (la limite supérieure est pour la première, celle du bas est pour la dernière). Les caractéristiques quantitatives peuvent être classées comme continues ou discrètes. Si le regroupement est basé sur un attribut discret, alors la limite inférieure du i-ème intervalle est égale à la limite supérieure du i-ème intervalle augmentée de 1.
Dans les regroupements qui reflètent les caractéristiques qualitatives et la spécificité de groupes distincts d'unités de la population étudiée selon une certaine caractéristique, des intervalles spécialisés sont utilisés. Les intervalles spécialisés sont des intervalles utilisés pour distinguer de la totalité des mêmes types selon le même attribut dans des phénomènes dans des conditions différentes. Sur la base du rôle joué par les caractéristiques dans la relation entre les objets, processus ou phénomènes étudiés, elles peuvent être divisées en factorielles et résultantes. Les caractéristiques des facteurs influencent d’autres caractéristiques, et les caractéristiques productives sont influencées par d’autres caractéristiques.
8. Méthodologie de construction d'un regroupement analytique
Une tâche importante lors de la construction d'un groupement analytique est le choix du nombre de groupes dans lesquels il est nécessaire de diviser l'ensemble étudié d'unités d'observation et la détermination de leurs limites.
Les exigences qui doivent être remplies dans le processus de construction de groupements analytiques sont les suivantes : chaque groupe étudié doit contenir des unités homogènes de la population selon les caractéristiques du regroupement, et le nombre d'unités dans chaque groupe étudié doit être suffisant pour obtenir des caractéristiques statistiques de la objet étudié.
Un regroupement est dit simple si le groupe est constitué selon une seule caractéristique. Si vous divisez un groupe en sous-groupes en fonction de certaines caractéristiques, un tel groupe est appelé combiné.
Un regroupement est considéré comme combinatoire lorsque la population est divisée en groupes selon deux ou plusieurs caractéristiques de regroupement prises en combinaison (combinaisons) les unes avec les autres. Les regroupements combinés permettent d'étudier simultanément des unités de la population selon plusieurs caractéristiques.
Lors de l'étude de phénomènes et de processus socio-économiques complexes, des groupements combinatoires sont utilisés. Afin de construire un regroupement combinatoire, il est nécessaire d'identifier la présence d'un nombre suffisamment grand d'observations.
Afin de trouver un cluster (dans l'espace dimensionnel) d'objets (points), il est nécessaire d'appliquer un regroupement multidimensionnel. Les regroupements se distinguent selon les informations utilisées :
1) primaire - produit sur la base de données initiales obtenues à la suite d'une observation statistique ;
2) secondaire - c'est le résultat de la connexion ou du démembrement d'un groupe.
9. La notion de séries de distribution et leur représentation graphique
À la suite du traitement et de la systématisation des données primaires d'observation statistique, des regroupements appelés séries de distribution sont obtenus.
Les séries de distribution statistique représentent une disposition ordonnée des unités de la population étudiée en groupes selon les caractéristiques du regroupement.
Il existe des séries de distribution attributive et variationnelle.
Attributive est une série de distribution basée sur des caractéristiques qualitatives. Elle caractérise la composition de la population selon diverses caractéristiques essentielles.
Une série de distribution variationnelle est construite sur la base d'un critère quantitatif. Il s'agit de la fréquence (nombre) d'options individuelles ou de chaque groupe d'une série de variations. Ces chiffres montrent la fréquence à laquelle différentes options (valeurs d'attribut) apparaissent dans la série de distribution. La somme de toutes les fréquences détermine la taille de la population entière.
Les séries de variations se composent de deux éléments : les fréquences et les variations.
Une variante est la valeur individuelle d'une caractéristique variable qu'elle prend dans la série de distribution.
La fréquence est le nombre de variantes individuelles ou de chaque groupe d'une série de variantes. Si les fréquences sont exprimées en fractions d’unité ou en pourcentage du total, elles sont alors appelées fréquences.
L'analyse des séries de distribution peut être réalisée en fonction de leur image graphique. Les diagrammes à barres et à secteurs sont construits pour montrer la structure d’une population.
Des lignes telles que polygone, cumulat, ogive et histogramme sont également utilisées avec des diagrammes. Lors de la représentation de séries à variations discrètes, un polygone est utilisé.
Un polygone est une courbe brisée, construite sur la base d'un système de coordonnées rectangulaires, lorsque les valeurs de la caractéristique sont tracées le long de l'axe X et les fréquences sont tracées le long de l'axe Y.
La courbe lisse reliant les points est la densité de distribution empirique.
Cumuler est une courbe brisée construite sur la base d'un système de coordonnées rectangulaires, lorsque les valeurs de la caractéristique sont tracées le long de l'axe X et que les fréquences accumulées sont tracées le long de l'axe Y.
Pour les séries discrètes, les valeurs d'attribut elles-mêmes sont tracées sur l'axe, et pour les séries d'intervalles, au milieu des intervalles.
Sur la base d'histogrammes, il est possible de construire des diagrammes de fréquences accumulées avec construction ultérieure de la fonction de distribution empirique intégrale.
10. Le concept de tableaux statistiques et leur structure. Règles de construction et d'analyse des tableaux statistiques
Les résultats de la synthèse et du regroupement des matériels d'observation sont présentés sous forme de tableaux statistiques.
Un tableau statistique est un moyen particulier d'enregistrer brièvement et visuellement des informations sur les phénomènes sociaux étudiés. Un tableau statistique permet de couvrir les matériaux d'une synthèse statistique dans son ensemble, c'est aussi un système de réflexion sur l'objet étudié, présenté en chiffres selon un certain ordre dans la disposition des informations systématisées.
Par apparence un tableau statistique est une série de lignes horizontales et verticales qui se croisent, formant des lignes horizontalement, et des graphiques (colonnes, colonnes) verticalement, qui forment ensemble le squelette du tableau.
Les informations sont enregistrées dans les cellules formées à l'intérieur du tableau. Le tableau compilé est généralement appelé une mise en page de tableau, dans laquelle le but de l'enquête et la portée de l'élaboration des documents de synthèse sont déterminés mentalement en détail.
Le tableau doit être compilé de manière compacte, c'est-à-dire être de petite taille et facilement visible.
Le titre général du tableau doit exprimer brièvement son contenu principal. Il essaie d'indiquer l'heure, le territoire auquel les données se rapportent et les unités de mesure, si elles sont uniformes pour l'ensemble de la population.
Les lignes du sujet et les colonnes du prédicat sont disposées sous forme de termes partiels, suivis d'une synthèse pour chacun d'eux.
Pour faciliter l'analyse des tableaux, avec un grand nombre de lignes d'objet et de colonnes de prédicat, il est nécessaire de numéroter celles qui sont remplies de données.
Lorsque vous remplissez des tableaux, vous devez utiliser ce qui suit symboles: s'il n'y a pas de phénomène, un tiret (-) est écrit, s'il n'y a pas d'information sur le phénomène, des points de suspension sont ajoutés (...) ou « aucune information » est écrit.
Le même degré de précision, requis pour tous les nombres, est assuré en respectant les règles de leur arrondi (de 0,1 à 0,01, etc.). Lorsqu'une valeur dépasse une autre plusieurs fois, il est préférable d'exprimer les indicateurs de dynamique obtenus non pas en pourcentages (%), mais en temps.
Si le tableau contenant les données de reporting fournit des informations sur la procédure de calcul, une réserve appropriée doit être faite.
Les colonnes et les lignes doivent contenir des unités de mesure qui correspondent aux indicateurs définis dans le sujet et le prédicat. Dans ce cas, des abréviations d'unités de mesure généralement acceptées sont utilisées, par exemple : personnes, frotter. etc. Si les colonnes ont une seule unité de mesure, elle est alors placée dans l'en-tête du tableau.
Pour travail confortable avec le matériel numérique, les nombres des tableaux doivent être placés au milieu de la colonne, les uns sous les autres : unités sous unités, virgules sous virgules, etc., en respectant strictement leur profondeur de bits.
Des notes peuvent être incluses dans le tableau pour indiquer les sources des données, le contenu plus détaillé des indicateurs et d'autres explications nécessaires.
De nos jours, il est nécessaire d’apprendre à compiler et à utiliser des tableaux statistiques.
Afin d'analyser les données que contient le tableau, vous devez d'abord vous familiariser avec le nom du tableau, les en-têtes de ses colonnes et lignes, établir à quelle date et à quel territoire se rapportent les données statistiques enregistrées dans le tableau, faire attention aux unités de mesure et établir quels processus sont caractérisés par des valeurs moyennes et relatives.
Il est plus logique de commencer l'analyse d'un tableau statistique par le résultat global, qui permet d'obtenir une caractéristique générale de la population, puis de passer à l'étude des données des lignes et colonnes individuelles, c'est-à-dire à l'évaluation de parties de l'objet. être étudié, en examinant d’abord les tableaux des éléments les plus importants, puis tous les autres éléments.
11. Types de tableaux statistiques par sujet et prédicat
Un tableau statistique a son propre sujet et son propre prédicat. Le sujet du tableau montre quel phénomène est discuté dans le tableau et représente des groupes et sous-groupes caractérisés par un certain nombre d'indicateurs. Le prédicat du tableau est constitué des indicateurs numériques par lesquels l'objet, c'est-à-dire le sujet du tableau, est caractérisé.
Les indicateurs qui forment le sujet sont placés à gauche du tableau et les indicateurs qui forment le prédicat sont placés à droite.
Le tableau statistique compilé et conçu doit comporter des titres généraux, latéraux et supérieurs. Le titre général est généralement situé au-dessus du tableau et exprime son contenu principal. Les titres latéraux placés à gauche révèlent le contenu des lignes du sujet, et ceux du haut révèlent les colonnes verticales (prédicat du tableau),
Dans les activités commerciales, divers tableaux statistiques sont élaborés et compilés qui, selon la construction du sujet, sont divisés en trois types : liste, groupe et combinaison.
Les tableaux simples ne contiennent pas les unités de la population statistique étudiée qui font l'objet d'une systématisation.
Selon la nature du matériel présenté, ces tableaux peuvent être répertoriés, territoriaux et chronologiques.
Un simple tableau dans le sujet contient une liste des unités de la population étudiée.
Les informations contenues dans un tableau simple sont également utilisées pour évaluer l’évolution d’un phénomène au fil du temps. Un tableau chronologique peut être établi pour n'importe quelle durée ou pour des moments espacés les uns des autres dans le temps de différentes longueurs. Les tableaux dont le sujet contient une liste de territoires (districts, régions, etc.) sont appelés territoriaux répertoriés.
Les tableaux statistiques de groupe fournissent un matériel plus informatif pour l'analyse des phénomènes étudiés grâce aux groupes constitués dans leur sujet selon une caractéristique essentielle ou l'identification de liens entre un certain nombre d'indicateurs.
Les tableaux combinés sont des tableaux statistiques qui regroupent un sujet selon deux ou plusieurs caractéristiques de regroupement liées les unes aux autres.
À l'aide de tableaux de groupes et de combinaisons, vous pouvez étudier la composition des phénomènes, ainsi que la connexion et la dépendance des indicateurs numériques du prédicat sur les caractéristiques de regroupement du sujet.
Le tableau de combinaison établit l'effet mutuel sur les caractéristiques efficaces (indicateurs) et la relation existante entre les facteurs de regroupement.
Certains des moments cruciaux dans la construction des tableaux statistiques sont l'élaboration du prédicat, la détermination de son contenu et l'établissement correct des liens entre les caractéristiques de regroupement et les indicateurs qui les caractérisent.
Le prédicat, étant en relation avec le sujet du tableau, doit être construit de telle manière qu'à l'aide d'un système de ses indicateurs, il soit possible d'obtenir description complète groupes sélectionnés, pour couvrir leurs caractéristiques essentielles.
Le prédicat des tableaux statistiques peut être simple ou complexe. Dans un développement simple, les indicateurs du prédicat sont disposés séquentiellement les uns après les autres. En répartissant les indicateurs en groupes selon une ou plusieurs caractéristiques dans certaine combinaison, obtenez un prédicat complexe.
12. Le concept de quantités relatives. Valeurs relatives de l'objectif du plan, de la mise en œuvre du plan, de la dynamique, de leur relation
Les indicateurs obtenus en comparant des valeurs absolues sont appelés valeurs relatives en statistique.
Les quantités relatives donnent une idée de combien de fois une quantité absolue est supérieure à une autre, ou de la part d'une quantité absolue dans une autre, ou du nombre d'unités d'une population par unité d'une autre.
Les valeurs relatives sont un indicateur qui représente le quotient de deux valeurs statistiques et caractérise la relation quantitative entre elles.
Les valeurs relatives de la dynamique caractérisent l'évolution du phénomène étudié au fil du temps, identifient la direction du développement et mesurent l'intensité du développement. L'ampleur relative de la dynamique est calculée comme le rapport du niveau de la caractéristique dans certaine période ou un moment donné au niveau de la même caractéristique au cours d'une période ou d'un moment précédent, c'est-à-dire qu'il caractérise l'évolution du niveau d'un certain phénomène au fil du temps.
13. Valeurs relatives de structure, de coordination, d'intensité et de comparaison
La valeur relative montre combien d'unités d'une population statistique il y a par unité d'une autre population statistique.
L'utilisation intégrée de valeurs absolues et relatives fournit une description complète du phénomène étudié.
Les valeurs relatives de structure sont des indicateurs caractérisant la proportion de la composition des populations étudiées. La valeur relative de la structure est déterminée par le rapport de la valeur absolue d'un élément individuel d'un agrégat statistique à la valeur absolue de l'ensemble entier, c'est-à-dire comme le rapport d'une partie au général (le tout), et caractérise le poids spécifique de la pièce dans son ensemble, sous forme de pourcentage. Dans l'analyse des activités commerciales du commerce et du secteur des services, les valeurs relatives permettent d'étudier l'ensemble de la composition du chiffre d'affaires commercial selon son assortiment, la composition des salariés de l'entreprise - selon certains critères (expérience professionnelle, sexe, âge), la composition des dépenses de l'entreprise et d'autres facteurs influençant Activités commerciales entreprises.
Les valeurs de comparaison relatives caractérisent le rapport quantitatif d'indicateurs du même nom liés à divers objets d'observation statistique. Pour comparer le niveau de prix d'un même produit vendu dans les magasins gouvernementaux et sur le marché, des valeurs de comparaison relatives sont utilisées. Le prix de l'État sert de base de comparaison.
Les valeurs de coordination relatives sont un type d'indicateurs de comparaison. Ils sont utilisés pour caractériser la relation entre les différentes parties d'une population statistique. Les valeurs relatives de coordination caractérisent la structure de la population étudiée.
Les valeurs d'intensité relative démontrent l'étendue du phénomène étudié dans un certain environnement, elles sont caractérisées par le rapport de valeurs absolues opposées et interdépendantes.
14. La notion de moyennes. Principes de base de la théorie des moyennes
Dans l'analyse des phénomènes étudiés, le rôle des valeurs moyennes est énorme. L'économiste anglais W. Petty (1623-1687) a largement utilisé les valeurs moyennes. V. Petty souhaitait utiliser des valeurs moyennes comme mesure du coût des dépenses pour la nourriture quotidienne moyenne d'un travailleur. La stabilité de la valeur moyenne reflète la régularité des processus étudiés. Il pensait que l'information pouvait être transformée, même s'il n'y avait pas suffisamment de données originales.
Les valeurs moyennes, comme les valeurs relatives, sont un type d'indicateurs généralisateurs.
Cependant, contrairement aux valeurs relatives, elles caractérisent le phénomène qui nous intéresse non pas sur une base qualitative, mais sur une base quantitative et sont exprimées par des nombres nommés plutôt qu'abstraits.
Par exemple, la peine moyenne pour les personnes reconnues coupables de meurtre par jalousie est de 10 ans ; L'espérance de vie moyenne des hommes en Russie en 1994 était de 57,3 ans, celle des femmes de 71,1 ans ; La pension de vieillesse mensuelle moyenne des retraités de la région de Tomsk en 1996 était de 206 794 roubles, en 1997 de 243 551 roubles. etc. Des exemples similaires peuvent être donnés autant que vous le souhaitez, ce qui indique l'utilisation généralisée de valeurs moyennes. Dans le même temps, il faut toujours garder à l'esprit que les valeurs moyennes ne donnent une idée correcte du phénomène étudié que lorsqu'elles sont utilisées pour caractériser des groupes qualitativement homogènes.
À cet égard, la condition la plus importante pour obtenir des valeurs moyennes fiables et fiables est que ces valeurs soient calculées uniquement sur la base de regroupements préliminaires scientifiquement fondés.
Le non-respect de cette condition peut conduire à des conclusions erronées ou à des bizarreries absurdes si, par exemple, nous regroupons les soi-disant « nouveaux Russes » et les retraités semi-pauvres en un seul groupe, puis calculons leur revenu annuel moyen.
Dans les statistiques juridiques, les valeurs moyennes sont plus souvent utilisées pour caractériser l'ampleur moyenne d'une réclamation, le délai moyen d'examen d'une catégorie particulière d'affaires, le montant moyen des dommages, la charge de travail moyenne des enquêteurs et des juges, l'âge moyen des condamnés, etc. Selon leur contenu et leur mode de calcul, les valeurs moyennes sont divisées en plusieurs types :
moyenne arithmétique (simple et pondérée) ;
Moyens structurels (mode et médiane) ;
Moyenne progressive et autres (par exemple, moyenne géométrique, moyenne harmonique).
15. Moyenne arithmétique simple et pondérée. Calcul de la moyenne arithmétique d'une série de distributions d'intervalles
La moyenne arithmétique est le type de moyenne le plus courant. Il en existe deux types : la moyenne arithmétique simple et la moyenne arithmétique pondérée.
La moyenne arithmétique simple est le quotient de la somme des quantités divisée par leur nombre. La moyenne arithmétique pondérée est utilisée dans les cas où les valeurs caractéristiques sont répétées plusieurs fois. Par exemple, dans la police municipale, 12 affaires pénales par mois sont examinées non pas par un, mais par 10 enquêteurs, 10 affaires pénales par 18 enquêteurs, 18 affaires par 5 et 8 affaires par 7 enquêteurs. En d'autres termes, la moyenne arithmétique pondérée est le quotient de la division de la somme des produits de chaque valeur d'attribut par le nombre d'unités ayant cette valeur - par le nombre total d'unités dans la population.
Parfois, la valeur d'une caractéristique n'est pas exprimée sous la forme d'un nombre spécifique, mais sous la forme d'un intervalle « de - à ».
Dans ce cas, il faut d'abord déterminer les centres des intervalles (comme la moyenne arithmétique de l'intervalle), puis effectuer des calculs.
16. Calcul de la moyenne arithmétique à partir des moyennes de groupe et des valeurs relatives
A l'aide de regroupements, divisant la population étudiée en groupes homogènes en termes de facteur caractéristique, il est possible de déterminer trois indicateurs de la variabilité de la caractéristique dans la population : la variance totale, la variance intergroupe et la moyenne des écarts intragroupes.
La variance totale caractérise la variation d'un trait en fonction de toutes les conditions de la population statistique étudiée.
La dispersion intergroupe reflète la variation de la caractéristique étudiée, qui survient sous l'influence du facteur caractéristique sous-jacent au regroupement, caractérise la fluctuation des moyennes de groupe (partielles) xi et de la moyenne générale xo.
La moyenne des variances intragroupe caractérise la variation aléatoire dans chaque groupe individuel et apparaît sous l'influence de facteurs autres que ceux qui sous-tendent le regroupement.
La variance d'une caractéristique alternative est égale au produit de la proportion d'unités possédant la caractéristique et de la proportion d'unités ne la possédant pas.
17. Propriétés de la moyenne arithmétique. Calcul de la moyenne arithmétique par la méthode des « moments »
Pour réduire la complexité des calculs, les propriétés de base de l'arithme moyenne sont utilisées :
1. Si toutes les variantes de la caractéristique moyennée sont augmentées/diminuées d'une valeur constante A, alors la moyenne arithmétique augmentera/diminuera en conséquence.
2. Si toutes les options pour une caractéristique donnée sont augmentées/diminuées de n fois, alors l'arithme moyen augmentera/diminuera de n fois.
3. Si toutes les fréquences de la caractéristique moyenne sont augmentées/diminuées d'un nombre constant de fois, alors l'arithme moyenne restera inchangée.
18. Moyenne harmonique simple et pondérée
Moyenne harmonique - est utilisée lorsque les informations statistiques ne contiennent pas de données sur les poids pour les variantes individuelles de la population, mais que les produits des valeurs d'une caractéristique variable par les poids correspondants sont connus.
La formule générale de la moyenne harmonique pondérée est la suivante :
x est la valeur de la caractéristique variable,
w est le produit de la valeur d'une caractéristique variable et de son poids (xf)
Par exemple, trois lots du produit A ont été achetés à des prix différents (20, 25 et 40 roubles). Le coût total du premier lot était de 2 000 roubles, du deuxième lot de 5 000 roubles et du troisième lot de 6 000 roubles. Nous devons déterminer le prix moyen par unité du produit A.
Le prix moyen est déterminé comme le quotient du coût total divisé par la quantité totale de biens achetés. En utilisant la moyenne harmonique, on obtient le résultat souhaité :
Dans le cas où les volumes totaux des phénomènes, c'est-à-dire les produits des valeurs des caractéristiques et leurs poids sont égaux, alors la moyenne harmonique simple est appliquée :
x - valeurs individuelles de la caractéristique (options),
n - nombre total d'options.
Exemple. Deux voitures ont parcouru le même trajet : l'une à une vitesse de 60 km/h et la seconde à 80 km/h. Nous considérons la longueur du chemin parcouru par chaque voiture comme une seule. La vitesse moyenne sera alors :
La moyenne harmonique a une structure plus complexe que la moyenne arithmétique. La moyenne harmonique est utilisée pour les calculs lorsque ce ne sont pas les unités de la population - les porteurs de la caractéristique - qui sont utilisées comme poids, mais le produit de ces unités par les valeurs de la caractéristique (c'est-à-dire m = Xf). Il convient de recourir à l'harmonique simple moyenne pour déterminer, par exemple, le coût moyen de la main-d'œuvre, du temps, des matériaux par unité de production, par pièce pour deux (trois, quatre, etc.) entreprises, travailleurs engagés dans la fabrication du même type de produit, de la même pièce, du même produit.
19. Moyenne géométrique et moyenne chronologique
Moyenne géométrique
S'il existe n coefficients de croissance, alors la formule du coefficient moyen est :
C'est la formule de la moyenne géométrique.
La moyenne géométrique est égale à la racine du degré n du produit des coefficients de croissance caractérisant le rapport de la valeur de chaque période suivante à la valeur de la précédente.
Moyenne chronologique - une moyenne calculée à partir de valeurs qui évoluent dans le temps. Utilisé pour calculer le niveau moyen de la série de moments. Dans le cas où les données disponibles concernent des points fixes dans le temps à intervalles égaux, alors la formule suivante est utilisée :
X est la valeur des niveaux de la série,
n est le nombre d’indicateurs disponibles.
Exemple. Supposons que le compte bancaire de l’entreprise ait enregistré des soldes aux dates suivantes en millions de roubles :
Le nombre annuel moyen d'employés sera de :
Carré moyen. Relation entre les moyennes de puissance.
Si les valeurs exprimées sous forme de fonctions quadratiques font l'objet d'une moyenne, le carré moyen est utilisé. Par exemple, en utilisant la racine carrée moyenne, vous pouvez déterminer les diamètres des tuyaux, des roues, etc.
La moyenne quadratique est déterminée en extrayant racine carréeà partir du quotient de la somme des carrés des valeurs individuelles de l'attribut divisées par leur nombre.
Le carré moyen pondéré est égal à :
12. Le concept de mode. Calcul du mode pour les séries de distribution discrète et par intervalles
Pour caractériser la structure d'une population statistique, on utilise des indicateurs appelés moyennes structurelles. Ceux-ci incluent le mode et la médiane.
La mode (Mo) est l'option la plus courante. Le mode est la valeur de l'attribut qui correspond au point maximum de la courbe de distribution théorique.
La mode représente la signification la plus fréquente ou typique.
La mode est utilisée dans la pratique commerciale pour étudier la demande des consommateurs et enregistrer les prix.
Dans une série discrète, le mode est la variante ayant la fréquence la plus élevée. Dans une série de variations d'intervalle, le mode est considéré comme la variante centrale de l'intervalle, qui a la fréquence (particulaire) la plus élevée.
Dans l'intervalle, vous devez trouver la valeur de l'attribut qui est le mode.
où xo est la limite inférieure de l'intervalle modal ;
h est la valeur de l'intervalle modal ;
fm est la fréquence de l'intervalle modal ;
ft--1 - fréquence de l'intervalle précédant celui modal ;
fm+1 - fréquence de l'intervalle suivant celui modal.
Le mode dépend de la taille des groupes et de la position exacte des limites des groupes.
La mode est un nombre qui apparaît en réalité le plus souvent (il s'agit d'une certaine valeur), et qui a en pratique l'application la plus large (le type d'acheteur le plus courant).
13. La notion de médiane. Calcul de la médiane pour les séries de distribution discrète et par intervalles
Médiane (Me est une valeur qui divise le nombre d'une série de variations ordonnées en deux parties égales : une partie a des valeurs de la caractéristique variable inférieures à l'option moyenne et l'autre a des valeurs plus élevées.
La médiane est un élément supérieur ou égal et à la fois inférieur ou égal à la moitié des autres éléments de la série de distribution.
La propriété de la médiane est que la somme des écarts absolus des valeurs d'attribut par rapport à la médiane est inférieure à celle de toute autre valeur.
L'utilisation de la médiane vous permet d'obtenir des résultats plus précis que l'utilisation d'autres formes de moyennes.
L'ordre de recherche de la médiane dans une série de variations d'intervalles est le suivant : nous classons les valeurs individuelles de la caractéristique selon le classement ; nous déterminons les fréquences cumulées pour une série classée donnée ; En utilisant les données de fréquence accumulées, nous trouvons l'intervalle médian :
où xmen est la limite inférieure de l’intervalle médian ;
iMe - la valeur de l'intervalle médian ;
f/2 - demi-somme des fréquences de la série ;
SMe-1 est la somme des fréquences cumulées précédant l'intervalle médian ;
fMe - fréquence de l'intervalle médian.
La médiane divise le nombre d'une série en deux, c'est donc là que la fréquence accumulée est la moitié ou plus de la moitié de la somme totale des fréquences, et la fréquence précédente (accumulée) est inférieure à la moitié du nombre de la population.
14. Le concept de variation. Déviation linéaire moyenne et plage de variation
La différence entre les valeurs individuelles d'une caractéristique au sein de la population étudiée est appelée variation des statistiques dans les statistiques.
Cela résulte du fait que ses valeurs individuelles se forment sous l'influence combinée de divers facteurs (conditions), qui sont combinés différemment dans chaque cas individuel. Les fluctuations des valeurs individuelles sont caractérisées par des indicateurs de variation. Le terme « variation » vient du latin. variatio - «changement, fluctuation, différence». La variation s'entend comme des changements quantitatifs dans la valeur de la caractéristique étudiée au sein d'une population homogène, qui sont causés par l'influence croisée de divers facteurs. On distingue la variation d'un trait : aléatoire et systématique. La variation systématique permet d'évaluer le degré de dépendance des modifications du trait étudié aux facteurs qui le déterminent.
Indicateurs de variation absolus et moyens et méthodes de calcul
Pour caractériser la variabilité d'une caractéristique, un certain nombre d'indicateurs sont utilisés, comme la plage de variation, définie comme la différence entre la plus grande (x max) et la plus petite (x t sh) valeurs des options :
R = Xmax - Xmin.
L'écart linéaire moyen est calculé afin de donner une caractéristique générale de la répartition des écarts, qui prend en compte les différences de toutes les unités de la population statistique étudiée. L'écart linéaire moyen est défini comme la moyenne arithmétique des écarts des valeurs individuelles par rapport à la moyenne sans tenir compte du signe de ces écarts :
Le concept de dispersion. Méthodes de détermination de la dispersion et de ses propriétés.
Dispersion - représente le carré moyen des écarts des valeurs individuelles d'une caractéristique par rapport à leur valeur moyenne.
La variance est simple :
Dans notre exemple :
Variation pondérée :
Il est plus pratique de calculer la variance à l'aide de la formule :
qui est obtenu à partir du principal par des transformations simples. Dans ce cas, le carré moyen des écarts est égal à la moyenne des carrés des valeurs d'attribut moins le carré de la moyenne.
Pour les données non groupées :
Pour les données groupées :
Considérons maintenant les propriétés de dispersion.
1. La variance de la constante est nulle.
2. Le facteur constant peut être retiré du signe de dispersion en le mettant au carré :
3. Si et sont des variables aléatoires indépendantes, alors la variance de la somme de ces quantités est égale à la somme de leurs variances :
15. Écart type et coefficient de variation. Concepts et méthodes de définition
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Objet du programme de surveillance statistique— obtenir des informations fiables pour identifier les modèles de développement des phénomènes et des processus de la vie socio-économique.
Objet d'observation- une certaine population statistique dans laquelle se produisent les phénomènes et processus socio-économiques étudiés (citoyens individuels, population, entreprises, propriété, ressources naturelles)
Il convient de dire que chaque objet d'observation est constitué d'éléments individuels - des unités d'observation, qui seront porteuses de caractéristiques à enregistrer.
L'unité d'observation est l'élément principal d'un programme d'observation statistique. Par exemple, l'objet d'un recensement de la population sera la totalité de tous les résidents du pays, et l'unité d'observation sera chaque individu.
Programme d'observation statistique— une liste des signes enregistrés au cours du processus d'observation. Il s'agit d'une liste de questions auxquelles des réponses fiables doivent être obtenues pour chaque unité d'observation.
Exigences pour le programme d'observation statistique :
- Le programme doit contenir des caractéristiques essentielles qui caractérisent directement les phénomènes étudiés.
- Le programme ne doit pas inclure de problèmes secondaires qui compliquent le travail de collecte, de traitement et d'analyse des informations.
- Le programme doit inclure des questions de contrôle visant à vérifier et à clarifier les informations.
Un formulaire d'observation est élaboré pour enregistrer les réponses aux questions du programme d'observation.
Formulaire d'observation— un formulaire spécialement formé qui contient une liste de questions du programme. Le formulaire statistique doit être facile à lire, à rédiger et à traiter. Des instructions sont établies pour les formulaires, qui expliquent en détail comment remplir le formulaire statistique.
Au cours du processus d'observation statistique, des informations primaires sont collectées, qui sont ensuite soumises à une systématisation, une généralisation et une analyse.
Le succès de l’ensemble de l’étude dépend de la qualité des informations primaires ; par conséquent, il y aura un certain nombre d’exigences concernant les informations :
1. Crédibilité- pas ce que c'est réellement.
La fiabilité dépend de :
- Statisticien - formation professionnelle, sens de l'organisation, intégrité.
- Qualités des outils d'observation - programme d'observation, formulaire, instructions à remplir.
2. Comparabilité- comparabilité des données avec des études antérieures. La comparabilité est assurée en utilisant les mêmes unités de mesure, en observant en même temps et en utilisant une méthodologie unique.
Introduction
L'intérêt croissant pour les statistiques est dû au stade actuel de développement économique du pays et à la formation de relations de marché. Cela nécessite des connaissances économiques approfondies dans le domaine de la collecte, du traitement et de l’analyse de l’information économique.
La culture statistique fait partie intégrante de la formation professionnelle de tout économiste, financier, sociologue, politologue, ainsi que de tout spécialiste traitant de l'analyse des phénomènes de masse, qu'ils soient sociaux, économiques, techniques, scientifiques et autres. Le travail de ces groupes de spécialistes est inévitablement associé à la collecte, au développement et à l'analyse de données statistiques (de masse). Souvent, ils doivent eux-mêmes effectuer des analyses statistiques de différents types et directions, ou se familiariser avec les résultats d'analyses statistiques effectuées par d'autres. Actuellement, un travailleur engagé dans n'importe quel domaine de la science, de la technologie, de la production, des affaires, etc., lié à l'étude des phénomènes de masse, doit être au moins une personne compétente en statistiques. En fin de compte, il est impossible de réussir à se spécialiser dans de nombreuses disciplines sans maîtriser un cours de statistique. Par conséquent, la connaissance des catégories générales, des principes et de la méthodologie de l’analyse statistique est d’une grande importance.
Formes d'observation statistique
L'observation est la première étape importante de la recherche statistique et en même temps l'une des principales méthodes statistiques.
L'observation est une collection systématiquement organisée de données de masse sur les phénomènes et les processus de la vie sociale.
L'observation s'effectue sous trois formes organisationnelles :
1) examen ;
2) vous inscrire ;
3) rapport.
Une enquête est une observation spécialement organisée. Exemple : enquêtes auprès des ménages.
Un registre est une forme d'observation continue de populations statistiques avec un début et une fin fixes. Exemple : Registre d'État unifié des entreprises, organisations, institutions et associations, créé pour garantir l'enregistrement d'État unifié des entités commerciales (USRPO).
Le reporting est le formulaire principal. C'est l'étude de documents contenant diverses informations statistiques. Exemple : formulaires de reporting statistique des entreprises, organisations, institutions, bilan et compte de profits et pertes, n° P-1, n° 5-z, etc.
Les rapports statistiques sont une forme particulière d'organisation de la collecte de données, inhérente uniquement aux statistiques nationales. Elle est réalisée conformément à programme fédéral travaux statistiques. La statistique de l'État utilise tous types d'observations statistiques (déclarations régulières, enregistrements ponctuels, recensements divers, par sondage, questionnaire, enquêtes sociologiques, monographiques, etc.), dont les formes et programmes sont approuvés par le Comité d'État. Fédération Russe selon les statistiques ou en accord avec celles-ci par les organismes statistiques de l'État de la Fédération de Russie (territoires, régions, régions autonomes et okrugs autonomes, villes de Moscou et Saint-Pétersbourg).
Les informations sur les activités des entreprises et des organisations sont reçues par les autorités statistiques dans les délais fixés sous la forme de certains documents (rapports). Les formulaires de ces rapports sont appelés formulaires de rapports statistiques. Chacun d'eux a son propre code et son propre nom.
Programme de reporting, c'est-à-dire la liste des informations collectées, la méthodologie pour les déterminer et la forme du formulaire de déclaration sont élaborées et approuvées par le Comité national des statistiques de Russie. Les formulaires de déclaration, y compris les résultats financiers, sont également approuvés par le ministère des Finances de la Fédération de Russie.
La fréquence des rapports varie. Cela peut être urgent - il contient des données pour un mois ou moins (une décennie, un jour), ainsi que trimestriellement ; six mois; annuel Le plus détaillé est le programme de reporting annuel.
L'observation statistique sous forme de reporting utilise une seule source de données : les documents. Tout d'abord, il s'agit de documents comptables d'entreprises et d'organisations.
Le Comité national des statistiques de Russie poursuit une politique d'unification des déclarations des entreprises de différents secteurs de l'économie. Les entreprises et les organisations de toute forme de propriété sont tenues de soumettre des rapports dans les délais établis sous la forme approuvée. Un retard d'un jour est considéré comme une violation des délais de soumission des rapports statistiques de l'État, et un retard de plus d'un jour est considéré comme un défaut de soumission des rapports. La distorsion des données de déclaration est considérée comme leur reflet incorrect dans les rapports statistiques de l'État, commise à la fois à la suite d'actions délibérées de fonctionnaires afin de dissimuler des revenus et à d'autres fins égoïstes, et à la suite d'une violation des instructions et directives méthodologiques existantes pour la préparation des rapports statistiques, ainsi que les erreurs arithmétiques.
Les rapports fournissent les informations nécessaires aux autorités gouvernementales. Les données de reporting vous permettent de surveiller la dynamique du volume de la production industrielle et des produits d'autres secteurs de l'économie nationale, d'évaluer la complexité du développement du pays et des régions, d'étudier les relations entre les différentes formes de propriété par industrie et par région, et comparer l'efficacité des activités des entreprises et organisations étatiques et non étatiques.
Exigences relatives aux données collectées
Les données collectées doivent répondre à deux exigences : fiabilité et comparabilité. La fiabilité est la correspondance des données avec ce qui existe réellement. Toutes les méthodes, organisations et techniques permettant de mener des observations statistiques doivent viser à fournir des données fiables.
Évidemment, la fiabilité des données dépend à la fois des caractéristiques du statisticien lui-même - sa formation professionnelle, ses capacités de communication, ses compétences organisationnelles, etc., et de la qualité des outils utilisés - le programme d'observation, les formulaires, les questionnaires, les instructions de remplissage les sortir. Ils dépendent aussi en fin de compte du statisticien.
La fiabilité des données est également influencée par la préparation de l’objet à l’enquête statistique. Cela peut être fait sous la forme d'une notification préliminaire à la population de l'enquête à venir - dans les journaux, à la radio, à la télévision (comme cela a été fait, par exemple, avant le début du recensement de la population panrusse). Affecte la fiabilité et l'ordre des noms de rues et la numérotation des maisons, des appartements, etc.
La fiabilité des données est affectée fonction sociale indicateur. Les données sur la nature et le nombre des délits, la morbidité professionnelle, etc. peuvent être peu fiables, c'est-à-dire ces données qui signalent la « santé » de la société.
Les conditions pour assurer la fiabilité sont l'exhaustivité de la couverture de l'objet observé ; l'exhaustivité et l'exactitude de l'enregistrement des données pour chaque unité d'observation.
Pour que les données sur des phénomènes individuels soient généralisées, elles doivent être comparables entre elles : collectées en même temps selon une méthodologie unique. En outre, la comparabilité avec les études antérieures doit être assurée pour donner un aperçu de l’évolution du phénomène.
La comparabilité des données de différentes observations est effectuée si la même définition d'une unité d'observation, la même méthode d'enregistrement des caractéristiques primaires et la même méthode de calcul des caractéristiques secondaires, telles que le coût, la productivité du travail, la rentabilité, la liquidité, etc., ont été utilisées . Une condition importante la comparabilité consiste à préserver l’heure de l’observation et la période ou le moment auquel les données enregistrées se rapportent. Par exemple, le nombre d'étudiants universitaires est déterminé au début de l'année universitaire, le fonds des bourses est déterminé pour six mois (ou un an). Il est généralement recommandé que les données correspondent à au moins un cycle complet le processus étudié, par exemple une année académique, économique ou financière. Si la saisonnalité a une grande influence, les données doivent être collectées par mois ou par trimestre. Le temps d'observation est choisi de manière à ce que l'objet observé soit dans l'état le plus stable.
Types d'observations statistiques
L'observation statistique est divisée en types - selon le moment de l'observation et la couverture des unités d'observation.
Sur la base du moment de l'enregistrement des faits, une distinction est faite entre l'observation continue (actuelle), périodique et ponctuelle. L'observation continue (courante) est effectuée systématiquement, en continu, en continu, au fur et à mesure que les phénomènes se produisent. Par exemple, les naissances et les décès, les mariages et les divorces sont enregistrés à l'état civil ; le rendement de la production, la présence et l'absence des travailleurs, les règlements avec les débiteurs et les créanciers, les entrées d'argent à la caisse et les paiements en espèces, etc. entreprises. Avec l'observation périodique, l'enregistrement est effectué à certains intervalles (généralement égaux), par exemple en enregistrant les performances des étudiants en fonction des sessions d'examen. Une observation ponctuelle est effectuée une fois pour résoudre un problème particulier ou est répétée à intervalles indéfinis selon les besoins, par exemple un recensement des logements, un recensement scolaire, un recensement du bétail, des plantations de fruits et de baies, etc.
L'application pratique de tel ou tel type d'observation dépend des spécificités de l'objet étudié. Ainsi, le fonctionnement de la production sociale est continu : de nombreuses choses sont produites et consommées chaque jour. divers types produits, leurs stocks changent, etc. Assurer une production ininterrompue nécessite un approvisionnement continu en matières premières et matériaux et leur comptabilité, une comptabilité systématique des coûts de production et de ses résultats. Les changements dans la composition de la population en fonction des caractéristiques sociales ou nationales, de l'éducation, etc. sont de nature différente. Dans des conditions normales pour de grands groupes de population, ces caractéristiques changent de manière insignifiante sur de courtes périodes de temps, il n'est donc pas nécessaire de leur inscription continue. Il suffit de procéder à un recensement de la population une fois tous les 10 ans.
Il arrive que des observations actuelles et ponctuelles soient utilisées pour étudier le même processus. Par exemple, la consommation de la population est étudiée par les statistiques gouvernementales à partir des données d'observation actuelles (enquêtes budgétaires). Parallèlement, de nombreuses équipes de recherche étudient la consommation à partir de données d'observation ponctuelles : les achats alimentaires quotidiens « habituels » sont enregistrés, ces données sont parfois complétées par des données d'achats réels au cours des 2-3 derniers jours, la présence d'articles durables , les achats de produits non alimentaires du dernier mois, trimestre ou semestre sont enregistrés, etc.
Sur la base de la couverture des unités de population, on distingue l'observation continue et non continue. Avec une observation continue, toutes les unités de la population sans exception sont soumises à enregistrement. Il est utilisé, par exemple, lors du recensement de la population, en collectant des données sous forme de reporting, couvrant les entreprises de différentes formes de propriété, les institutions et organisations, etc.
Le développement d'une économie mixte a accru le nombre d'activités économiques. Cela a contribué à l'expansion de la pratique de l'observation non continue, qui, à son tour, est divisée en méthodes principales, sélectives et monographiques.
Avec la méthode du tableau principal, on examine la partie des unités qui apporte la plus grande contribution à la population étudiée. Les autres, qui ne jouent pas un grand rôle dans les caractéristiques de la population, sont exclus de l'observation, c'est-à-dire avec cette méthode, les plus grandes unités sont sélectionnées et examinées. La logique de la méthode est que les grandes unités peuvent pratiquement déterminer les indicateurs statistiques qui nous intéressent. Par exemple, en raison de la concentration de la production dans une industrie, plusieurs des plus grandes entreprises peuvent produire l’essentiel de la production, tandis qu’un grand nombre de petites entreprises en produisent une petite partie. Cela arrive quand haut niveau monopole dans le secteur économique, en particulier dans la région. Ainsi, à Saint-Pétersbourg en 1991, seules 7 entreprises de construction mécanique et métallurgique, qui représentaient 1,3 % du nombre d'entreprises industrielles de la ville, employaient environ 20 % des travailleurs. Chacune de ces entreprises employait plus de 10 000 personnes, ce groupe comprenait des géants tels que l'usine de Kirov - 25 000 personnes, Leninets - 22 900 personnes, etc. Dans de telles conditions, il est logique de n'observer que les plus grandes entreprises, et les petites soit d'être totalement ignorées, soit de procéder à un calcul complémentaire de leur part dans la production. Étant donné que leur part est faible, l'erreur lors de la distribution des données du tableau principal à l'ensemble de la population sera insignifiante. L'exactitude du décompte dépend des informations dont nous disposons sur la partie non observée de la population.
L'utilisation de la méthode du tableau principal nécessite souvent l'établissement d'une qualification - une valeur caractéristique qui limite l'objet d'observation. Par exemple, les entreprises de 500 salariés ou plus sont interrogées, ou il est établi que les petites entreprises comptant jusqu'à 100 salariés (ou jusqu'à 200 personnes) sont soumises à une inspection. Cette méthode est appelée méthode de qualification. Il convient de garder à l'esprit que le terme « qualification » est utilisé en statistique non seulement dans le sens de la valeur limite d'une caractéristique, mais aussi pour désigner des recensements. Aux États-Unis et en Angleterre, les recensements sont appelés recensements de la population, de l'industrie, etc.
En observation sélective, une partie des unités de population sélectionnées dans un certain ordre est examinée et les résultats obtenus sont distribués à l'ensemble de la population.
Dans un échantillon, l'idée principale de l'observation non continue est pleinement réalisée : obtenir des informations sur l'ensemble de la population en n'en étudiant qu'une partie. Pour comprendre si la bière est bonne ou mauvaise, il n’est pas nécessaire de boire un fût entier ; on peut en dire autant pour vérifier la qualité de n’importe quel produit. Pour résoudre ce genre de problème, et dans bien d’autres cas, seul l’échantillonnage peut aider. La méthode d'échantillonnage joue un rôle de plus en plus important dans les statistiques nationales.
Les enquêtes de base et par sondage sont des observations de masse couvrant de nombreuses unités. Lors de l'observation monographique, des unités individuelles de la population sont décrites en détail en vue de leur étude approfondie, qui ne peut pas être aussi détaillée lors de l'observation de masse. Une attention primordiale est portée aux aspects qualitatifs du phénomène, son comportement, son orientation, ses perspectives de développement, etc. Des exemples d'enquêtes monographiques comprennent les enquêtes ethnographiques, lorsque le mode de vie d'une famille ou de plusieurs familles est étudié, etc.
Méthodes d'observation statistique
Dans toute enquête, la source des données primaires peut être l’observation directe, des documents et des entretiens.
L'observation directe est réalisée en enregistrant les unités étudiées et leurs caractéristiques sur la base d'une inspection directe, d'un comptage, d'une pesée, de lectures d'instruments, etc. Ainsi, lors du recensement des voitures, chaque voiture est inspectée. Un exemple d'observation directe est : l'enregistrement des prix et des volumes de ventes de biens sur les marchés ; observations météorologiques - enregistrement de la température de l'air, de la couverture neigeuse, des quantités de précipitations ; inventaire des soldes de stocks dans l'entrepôt.
La méthode documentaire d'observation repose sur l'utilisation de divers documents comptables primaires des entreprises, des institutions et des organisations comme source d'informations statistiques, c'est pourquoi cette méthode d'observation est souvent appelée reporting. Il est utilisé, par exemple, dans les réévaluations des immobilisations (actifs) des entreprises et des organisations, qui constituent la base de l'amortissement, de l'analyse de l'utilisation des fonds et de leur structure, notamment dans des conditions d'inflation. Lors du remplissage des rapports statistiques d'État sur la réévaluation, chaque entreprise indépendante de tout secteur et de toute forme de propriété utilise les données suivantes issues des informations comptables primaires : listes d'inventaire, fiches d'inventaire des immobilisations, passeports techniques ou autres documents et données comptables pertinents. L'observation directe et les méthodes documentaires offrent la plus grande fiabilité des données statistiques.
Lors d’une enquête, la source des données est l’information fournie par les personnes interrogées. Dans ce cas, différentes méthodes de collecte de données peuvent être utilisées : expéditionnaire, correspondant et auto-enregistrement.
La méthode de transmission consiste dans le fait que des registraires spécialement formés remplissent des formulaires de recensement sur la base d'une enquête, tout en contrôlant simultanément l'exactitude des réponses reçues. Cette méthode fournit des résultats assez précis, mais elle est coûteuse. Dans les statistiques nationales, la méthode expéditionnaire est utilisée dans les recensements de population.
La méthode correspondante consiste dans le fait que les organismes statistiques ou autres envoient des formulaires spécialement conçus et des instructions pour les remplir à des organisations individuelles ou à des personnes spécialement sélectionnées qui ont accepté de remplir périodiquement les formulaires et de les envoyer à l'agence statistique dans les délais impartis. . Par exemple, l'Institut de recherche pour l'étude de la demande de la population en biens de consommation et des conditions commerciales a créé un réseau de correspondants dans chaque région qui rapportent périodiquement au centre des informations sur la demande de consommation de la population, l'offre de biens dans une zone donnée. et d'autres informations. L'avantage de cette méthode est son faible coût, mais elle ne fournit pas toujours des informations de bonne qualité, car cela dépend du niveau de perception des questions par le répondant, de sa responsabilité - s'il enverra ou non le questionnaire complété.
Lors de l'auto-inscription ou de l'auto-évaluation, les employés de l'organisation qui mène l'enquête distribuent des questionnaires ou des questionnaires aux répondants, les instruisent, puis collectent les formulaires remplis, en contrôlant l'exhaustivité et l'exactitude des informations reçues. Cette méthode est utilisée dans les statistiques gouvernementales lors des enquêtes budgétaires auprès des familles, lors de certains recensements, etc. Ces dernières années, les technologies sans papier ont commencé à être utilisées lors de la collecte d’informations statistiques. Notez que toute méthode d'observation statistique est passive : les statistiques veulent enregistrer les données aussi précisément que possible sans aucune influence sur le processus observé.
L’expérimentation est une méthode fondamentalement différente de collecte de données. Dans ce cas, le statisticien joue un rôle actif : il doit non seulement observer, mais aussi contrôler totalement la situation, planifier l'expérience et mettre en œuvre son plan. L'expérience nous permet d'identifier l'influence de tout restrictions établies ou stresse sur le comportement des gens. Par exemple, l’effet sur la vitesse des réactions d’une personne sans dormir pendant un, deux, trois jours. L'expérience était traditionnellement incluse dans l'éventail des méthodes de statistiques biologiques et médicales, applications de la méthode statistique aux sciences naturelles. Actuellement, les idées d’une « expérience sociale » sont de plus en plus répandues.
Programme d'observation statistique
Il comprend deux parties principales :
1) méthodologique (que voulons-nous étudier ?) ;
2) organisationnel (qui, quand, où et comment mènera l'observation ?).
La partie méthodologique définit :
L'objectif est d'obtenir des informations fiables sur l'évolution des phénomènes et des processus ;
Objectifs - moyens d'atteindre un objectif ;
Objet et unité d'observation.
Dans la partie organisationnelle (plan d'organisation) :
Les organismes effectuant la surveillance sont indiqués, leurs droits et responsabilités sont clairement définis et délimités ;
La structure du personnel est en train de se constituer ;
L'heure et la durée de l'observation sont fixées (le temps pendant lequel les fiches statistiques sont remplies) ;
Le moment critique d'observation est déterminé, c'est-à-dire le moment ou l'intervalle de temps auquel le phénomène est enregistré ;
Une liste d'objets et leur emplacement sont déterminés ;
Des formulaires, instructions, formulaires, formulaires de recensement, etc. sont préparés ;
Le budget de surveillance est établi.
Afin de réaliser une observation statistique, il est nécessaire de formuler son objectif et les principales hypothèses qui doivent être testées par rapport aux données d'observation. Cette étape du travail détermine les suivantes, donc généralement toutes les décisions sont élaborées collectivement lors de la discussion des problèmes de l'observation à venir. A ce stade, une définition de l'objet et de l'unité d'observation est donnée, un programme d'observation est élaboré et approuvé, ainsi que le calendrier, les sources et les méthodes de collecte de données et la composition des interprètes.
La définition d'un objet d'observation comprend la définition de l'unité d'observation, du territoire et de l'heure d'observation. Une unité d'observation est un phénomène dont les caractéristiques sont soumises à enregistrement. L'ensemble des unités d'observation constitue l'objet d'observation. Comme déjà noté, pour déterminer les limites d'un objet d'observation, une qualification est souvent établie - la valeur d'une caractéristique (ou plusieurs caractéristiques) qui permet de séparer les unités d'observation des autres phénomènes.
La zone d'observation couvre tous les emplacements des unités d'observation ; ses limites dépendent de la définition de l'unité d'observation.
L’heure d’observation est l’heure à laquelle se rapportent les données collectées. L'heure d'enregistrement des données pour toutes les unités est fixée à la même heure - pour éviter une comptabilité incomplète ou un double comptage, ainsi que pour garantir la comparabilité des données.
Lors de l'étude d'objets d'observation dont le nombre et les caractéristiques sont en constante évolution, une date critique est fixée à partir de laquelle les informations sont collectées. Les recensements fixent généralement les heures de début et de fin de l’enregistrement des données. Ainsi, le recensement de la population panrusse de 2002. s'est déroulée sur 8 jours - du 9 octobre au 16 octobre 2002 ; Un micro-recensement de 5 % de la population de la Fédération de Russie a été réalisé sur 10 jours - du 14 février au 23 février 1994. Dans les deux cas, le temps d'observation est tombé sur la période et les dates où les travailleurs ont moins de vacances, il y a pas de jours fériés ni de vacances pour les écoliers et les étudiants.
Lorsqu'on étudie un objet aussi mobile que la population, il ne suffit pas d'établir le temps d'observation - après tout, la composition de la population russe et ses caractéristiques changent constamment : en moyenne, chaque minute dans notre pays, 3 personnes naissent et 3 -4 personnes meurent. Par conséquent, les données sont enregistrées à un certain moment, appelé moment critique de l'observation, comme moment critique lors du recensement de la population panrusse, mené du 9 au 16 octobre 2002, aucune heure n'a été prise entre le 8 et le 9 octobre. En conséquence, toutes les personnes vivant actuellement ont été inscrites sur les formulaires de recensement et celles nées après 0 heure du 8 au 9 octobre 2002 ainsi que celles décédées avant cette heure n'ont pas été incluses.
Lors de la réévaluation des immobilisations, une date critique est fixée à partir de laquelle les immobilisations (bâtiments, ouvrages, équipements, transports, etc.) sont prises en compte.
Par exemple, l'une des réévaluations a été réalisée le 1er janvier 1994. Toutes les entreprises qui possédaient des immobilisations à cette date étaient tenues de fournir des informations les concernant dans le rapport ; Si, entre le 1er janvier 1994 et le moment de remplir le formulaire de déclaration, des fonds ont été vendus ou transférés à un autre propriétaire, le nouveau propriétaire ne les a pas inclus dans sa déclaration afin d'éviter une double comptabilisation.
La détermination de l'objet d'observation et de sa localisation territoriale est importante pour établir la quantité de travail à effectuer pendant la période d'observation. Si l'observation est prévue sous forme de reporting, une liste des entreprises et organisations déclarantes est alors établie. Avec une observation spécialement organisée, il est nécessaire de déterminer l'étendue des travaux pour calculer le nombre de travailleurs nécessaires pour compléter l'enquête dans le délai imparti. Le taux de travail journalier d'un registraire (comptoir) est calculé en tenant compte de la complexité du programme d'observation, de la complexité de remplir le formulaire d'observation et de localiser l'objet. Dans les zones rurales, par exemple, où la densité de construction est bien inférieure à celle des zones urbaines, la norme journalière est fixée à un niveau inférieur à celui des villes. Pour meilleure organisation observation et contrôle de la qualité du matériel, l'ensemble du territoire est divisé en zones de dénombrement distinctes ; Lors du recensement de la population, 20 à 30 zones de dénombrement forment une zone d'instructeur, dirigée par un instructeur.
Réalisation travaux de masse nécessite la participation de nombreux acteurs (des milliers d’agents recenseurs participent aux recensements de la population). Tous doivent suivre une formation spéciale, des instructions et effectuer un essai en remplissant les formulaires censés être utilisés dans l'observation statistique. Un devis doit être établi pour la réalisation d'une enquête particulière, qui prévoit la reproduction du matériel d'observation (formulaires, instructions), le paiement des services de communication, des transports, le travail des instructeurs, des enquêteurs, etc. Une enquête statistique est une tâche coûteuse et laborieuse -procédure intensive. La réalisation d'enquêtes doit être justifiée et soutenue par des ressources financières, matérielles et de main d'œuvre.
Le programme d'observation comprend des caractéristiques à enregistrer pour chaque unité d'observation. Son contenu dépend des buts et objectifs de l'enquête. Dans une certaine mesure, le programme d'observation dépend aussi des fonds alloués : s'il y a peu de fonds, le programme peut être plus court, ou le nombre d'unités observées peut être plus petit. Ainsi, le premier principe de l'élaboration d'un programme d'observation est qu'il n'y ait aucune information non liée à cette enquête (« juste au cas où »).
Le deuxième principe, important pour obtenir des données fiables à partir d'enquêtes, est de ne pas inclure dans le programme d'observation les questions qui peuvent sembler suspectes aux gens et auxquelles on peut s'attendre à des réponses inexactes. Par exemple, lorsque vous étudiez une émigration potentielle, vous ne devez pas inclure dans le questionnaire une question directe du type : « Allez-vous partir à l'étranger pour longtemps ou pour toujours ? Il est plus efficace d'utiliser un système de questions conçu de telle manière que leur combinaison permette de tirer les conclusions que l'on souhaite obtenir en répondant à une question directe. Ou, sachant que les personnes riches n'indiqueront probablement pas le montant exact de leurs revenus et de leurs économies, il est logique de poser des questions indirectes, par exemple : « Y a-t-il parmi vos amis des personnes avec un revenu mensuel de 10 000 $ ou plus ? etc. Il n'est pas recommandé de poser la question : « Combien d'argent avez-vous gagné l'année dernière ? » Il est préférable de demander : « Laquelle des catégories suivantes correspond à vos revenus l'année dernière :
jusqu'à 100 000 roubles.
100 à 150 000 roubles.
150 à 200 000 roubles.
200 à 250 000 roubles.
250 à 300 000 roubles.
300 mille roubles. et plus".
Il ne faut pas oublier que la réponse dépend de la forme sous laquelle la question est formulée. Par exemple, le questionnaire contient une question : « Êtes-vous d’accord que la haute qualité des écoles, des hôpitaux et des services publics dépend directement de l’augmentation des impôts ? En mettant l’accent sur la qualité des institutions publiques, vous avez plus de chances d’obtenir une réponse positive que si vous demandez : « Êtes-vous favorable à une augmentation des impôts l’année prochaine ?
Afin de clarifier la formulation des questions et de déterminer comment elles « fonctionnent », des enquêtes expérimentales ou pilotes sont menées. Par exemple, en préparation du recensement panrusse de la population de 2002, deux recensements tests ont été effectués - en 1997 et 2001, sur la base desquels les questions du formulaire de recensement ont été ajustées.
Le programme de surveillance comprend toujours des éléments d'identification ; des questions directement liées à l'objectif de l'étude; Questions de contrôle. Le choix de cette dernière est très arbitraire, puisqu’une même question peut remplir à la fois une fonction substantielle et une fonction de contrôle. Par exemple, le programme de recensement de la population contient des questions sur l'âge, l'éducation, l'état civil, la présence d'enfants, leur âge, l'éducation, etc. Tous sont logiquement liés, ce qui vous permet de contrôler l'exactitude des réponses. Les mêmes principes sous-tendent les enquêtes budgétaires : les questions sur les revenus et les dépenses remplissent à la fois une fonction cognitive et d’examen par les pairs.
Les fonctionnalités d'identification permettent d'identifier l'unité de la population à laquelle appartiennent les données enregistrées. Dans les enquêtes sociologiques, la question est généralement anonyme. Cependant, afin d'éviter un sous-dénombrement et un recomptage, chaque unité d'observation (répondant) se voit attribuer un numéro (code) et le lieu de résidence (zone peuplée) est également enregistré. Lors de la collecte de données dans le formulaire de déclaration, les caractéristiques d'identification sont le nom de l'entreprise (organisation), son code dans le registre statistique de l'État, son affiliation industrielle, son adresse, son numéro de téléphone, son numéro de fax, etc.
Toutes les questions du programme d'observation sont axées sur une certaine forme de réponse : numérique, alternative (« oui » ou « non »), à choix multiples, lorsque la réponse consiste à sélectionner une ou plusieurs options parmi les nombreuses proposées. Ainsi, à la question sur l'âge, la réponse est donnée sous forme quantitative - le nombre d'années révolues est indiqué ; idem pour la question sur l’expérience professionnelle ; la réponse à la question sur la disponibilité d'une voiture ou d'une maison d'été sera sous une forme alternative - « oui » ou « non » ; La réponse à la question sur le degré de satisfaction à l'égard du travail ou des études est sélectionnée dans le menu proposé. Typiquement, un tel menu est construit sur le principe de symétrie : une attitude absolument négative (ou, à l'inverse, absolument positive), puis une évaluation plus douce, puis une expression d'indifférence totale, après quoi les évaluations passent dans le domaine opposé : si elles étaient négatifs, maintenant ils sont positifs et vice versa. Les réponses suggérées sont appelées des indices.
La présence d'un indice assure une compréhension uniforme des questions et facilite le traitement ultérieur des données, puisque chaque option de réponse proposée a son propre code ou code et que le travail de traitement est effectué uniquement sur les options de réponse qui n'étaient pas prévues dans l'indice et ont été saisies par les répondants eux-mêmes.
Donnons à titre d'exemple un fragment d'un questionnaire auprès des lecteurs du journal jeunesse « Smena ».
Comment avez-vous obtenu ce numéro de Smena ?
001 — Je suis personnellement abonné au journal ;
002 - emprunté à des amis ;
003 - acheté en kiosque à journaux ;
004 - le journal est abonné à mon domicile ;
005 est une autre réponse.
La présence de codes facilite le traitement du matériel collecté, qui commence dès que le statisticien est sûr que les données de toutes les unités ont été reçues et que toutes les questions ont reçu une réponse.
Dans les recensements de population et autres enquêtes spéciales menées par les statistiques gouvernementales, les invites incluent généralement toutes les options de réponse (sans ajout). Par exemple, la question sur le type de locaux d'habitation du programme du recensement de 2002 comprenait les options de réponse suivantes : maison individuelle, appartement séparé, appartement partagé (commun), dortoir, autres locaux d'habitation, locaux d'habitation loués.
L'élaboration d'un programme d'observation est une tâche complexe et responsable. Dans les statistiques d'État, l'élaboration d'un programme d'enquête spécial est réalisée par des spécialistes du Comité national des statistiques de Russie et des instituts de recherche avec la participation de représentants du Conseil scientifique et méthodologique et des organisations intéressées. Les programmes portant sur des travaux aussi importants et massifs que le recensement de la population, la réévaluation des immobilisations et autres sont discutés lors de réunions spéciales et dans la presse, ce qui garantit leur haute qualité.
Les outils d'observation statistique comprennent des formulaires et des instructions pour les remplir. Les formulaires d'observation sont des formulaires, des questionnaires, des questionnaires, etc., sur lesquels sont imprimées les questions du programme d'observation ; Les informations collectées y sont ensuite saisies. En conséquence, le formulaire doit prévoir un espace pour les questions et réponses. Généralement, les marques d'identification sont situées en haut du formulaire ou sur la première page, les questions du programme d'observation sont à gauche et l'espace pour les réponses est à droite.
La fiche d'observation peut être une fiche (individuelle) ou une liste. Dans le premier cas, il est prévu d'enregistrer des données pour une seule unité d'observation, dans le second, pour plusieurs. Lors du recensement de la population de la Fédération de Russie de 2002, un formulaire de liste a été adopté - le formulaire était rempli par ménage. De plus, si le nombre de membres du ménage dépassait 5 personnes, alors un formulaire supplémentaire était utilisé et la partie identification était incluse désignations de lettres forme (a, b, etc.).
La qualité des données d'observation statistique dépend non seulement des facteurs énumérés, mais également de la préparation des enquêteurs (enregistreurs, enquêteurs). Ils reçoivent des instructions sur la manière d'expliquer les questions du questionnaire (ou autre formulaire d'observation) et sur la manière d'utiliser les instructions. Il est expliqué, par exemple, que s'il y a des invites, l'enquêteur est obligé de familiariser le répondant avec toutes les options de réponse, sans allouer celles qu'il considère lui-même comme les plus probables. Ensuite, un essai de remplissage des questionnaires est réalisé dont les résultats sont discutés collectivement.
La bienveillance de l'enquêteur et sa capacité à communiquer avec les gens influencent l'ambiance de l'enquête, et donc ses résultats. Une question éthique importante est l’anonymat des données d’enquête. La confiance dans l'anonymat élimine les tensions lors de l'enregistrement des opinions, des jugements, des souhaits, ainsi que des caractéristiques du bien-être (ce que possède le répondant, s'il a des économies, quelles « grosses » choses il a acquises au cours de la dernière année, etc.). Parfois, dans un souci de planification de l'observation et de contrôle des données, les répondants ne sont pas complètement anonymisés, mais la confidentialité des informations est assurée. Ainsi, si les listes électorales étaient utilisées comme base de sondage pour mener une enquête sur les niveaux de pauvreté en Russie, alors le code de répondant correspondant permet de l'identifier. Dans de tels cas, le répondant doit être convaincu que ses réponses ne seront jamais utilisées à titre personnel. Ils seront inclus dans l'ensemble total des réponses et serviront de base au calcul des indicateurs synthétiques.
Quel que soit le soin avec lequel le programme d'observation est élaboré et le formulaire élaboré, des instructions sont toujours nécessaires pour assurer l'uniformité dans le remplissage et l'interprétation des questions. Ce document contient des explications sur les problèmes du programme avec des exemples spécifiques et des instructions sur la relation entre les problèmes. Les instructions sont soit publiées sous forme de brochure séparée, soit données dans les invites, soit sur le formulaire d'observation lui-même (généralement au verso). La portée des enquêtes spéciales est en constante expansion et leur qualité détermine en grande partie si le nombre de personnes sceptiques à l'égard des statistiques va augmenter ou diminuer.
Partie pratique
Nous développerons un programme d'enquête statistique auprès des étudiants du groupe.
L’objectif est de découvrir quelle marque de téléphone portable est la plus appréciée des camarades de classe.
La tâche est de mener une enquête statistique sur le groupe.
Ensuite, l'objet de recherche sera le groupe d'étude, et l'unité d'observation sera l'étudiant.
Le signe sera la marque du téléphone, et la question : « Quelle marque de téléphone portable utilisez-vous ?
En termes de durée d'enregistrement des faits, l'enquête sera ponctuelle ; en termes de couverture des unités de population, elle sera continue, car le nombre d'unités d'observation est faible. L'enquête sera menée sous la forme d'une enquête orale.
Conclusion
La caractérisation quantitative des processus socio-économiques en lien direct avec leur essence qualitative est impossible sans une recherche statistique approfondie. L'utilisation de diverses méthodes et techniques de méthodologie statistique présuppose la disponibilité d'informations complètes et fiables sur l'objet étudié, qui comprennent les étapes de collecte d'informations statistiques et de leur traitement primaire, l'information et le regroupement des résultats d'observation en certains agrégats, de généralisation et d'analyse. des matériaux obtenus.
Si une erreur est commise lors de la collecte de données statistiques ou si le matériel s'avère de mauvaise qualité, cela affectera l'exactitude et la fiabilité des conclusions théoriques et pratiques. Par conséquent, l’observation statistique, de la phase initiale à la phase finale, doit être soigneusement réfléchie et clairement organisée.
Tout travail statistique commence par l'observation statistique, qui est un travail scientifiquement organisé visant à collecter des données primaires de masse sur les phénomènes et les processus de la vie sociale.
L'importance de cette étape de l'étude est déterminée par le fait que l'utilisation uniquement de données objectives et suffisantes information complète, obtenu à la suite d'une observation statistique, aux étapes ultérieures de l'étude, est en mesure de fournir des conclusions scientifiquement fondées sur la nature et les modèles de développement de l'objet étudié.
L'observation statistique doit répondre aux exigences suivantes :
1) les phénomènes observés doivent avoir une valeur scientifique ou pratique, exprimer certains types de phénomènes socio-économiques ;
2) la collecte directe de données de masse devrait garantir l'exhaustivité des faits liés à la question considérée, car les phénomènes sont en constante évolution et développement. Si des données complètes ne sont pas disponibles, l’analyse et les conclusions peuvent être incorrectes ;
3) pour garantir la fiabilité des données statistiques, un contrôle approfondi et complet de la qualité des faits collectés est nécessaire, ce qui est l'un des les caractéristiques les plus importantes observation statistique;
L'observation statistique s'effectue sous deux formes : en fournissant des rapports et en effectuant des observations statistiques spécialement organisées et est divisée en types - en fonction du moment de l'observation et de la couverture des unités d'observation.
Avant toute observation statistique, un travail préparatoire est effectué, à la suite duquel un programme d'observation et un plan d'organisation sont élaborés. Le programme d'observation est une liste de signes de l'objet étudié soumis à enregistrement. Le contenu du programme est déterminé par les spécificités de l'objet d'observation, son objectif et le besoin de certaines données. Les questions organisationnelles de l'observation statistique comprennent : la détermination de l'unité d'observation, l'établissement du moment et du calendrier de sa mise en œuvre, la détermination des formes et des types d'observation et les méthodes d'enregistrement des faits.
La tâche la plus importante de l’observation est d’obtenir des données inoffensives et fiables. L'exactitude de l'observation statistique est le degré de correspondance de tout indicateur déterminé à partir de matériaux d'observation statistique avec sa valeur réelle. Cependant, des erreurs d'observation peuvent survenir lors de l'observation. Après réception des formulaires statistiques, il convient de vérifier l'exhaustivité et la qualité des données collectées.
Bibliographie
I.V. Arzhenovsky, Dr M. Kiy « Statistiques » éd. NNGASU, 2011
I.I. Eliseeva, M.M. Yuzbashev « Théorie générale des statistiques » Moscou, 2004
Objet du programme de surveillance statistique— obtenir des informations fiables pour identifier les modèles de développement des phénomènes et des processus de la vie socio-économique.
Objet d'observation- une certaine population statistique dans laquelle se produisent les phénomènes et processus socio-économiques étudiés (citoyens individuels, population, entreprises, propriété, ressources naturelles).
Chaque objet d'observation est constitué d'éléments individuels - des unités d'observation, porteuses de caractéristiques soumises à enregistrement.
L'unité d'observation est l'élément principal d'un programme d'observation statistique. Par exemple, l'objet d'un recensement de la population est la totalité de tous les résidents du pays et l'unité d'observation est chaque individu.
Programme d'observation statistique— une liste des personnes enregistrées lors du processus d'observation. Il s'agit d'une liste de questions auxquelles des réponses fiables doivent être obtenues pour chaque unité d'observation.
Exigences pour le programme d'observation statistique :
- Le programme doit contenir des caractéristiques essentielles qui caractérisent directement les phénomènes étudiés.
- Le programme ne doit pas inclure de problèmes secondaires qui compliquent le travail de collecte, de traitement et d'analyse des informations.
- Le programme doit inclure des questions de contrôle visant à vérifier et à clarifier les informations.
Un formulaire d'observation est élaboré pour enregistrer les réponses aux questions du programme d'observation.
Formulaire d'observation- Il s'agit d'un formulaire spécialement généré qui contient une liste de questions sur le programme. Le formulaire statistique doit être facile à lire, à rédiger et à traiter. Des instructions sont établies pour les formulaires, qui expliquent en détail comment remplir le formulaire statistique.
Dans le processus d'observation statistique, des informations primaires sont collectées, qui sont ensuite systématisées, généralisées et analysées.
Le succès de l'ensemble de l'étude dépend de la qualité des informations primaires, c'est pourquoi un certain nombre d'exigences sont imposées aux informations :
1. Crédibilité- cela correspond à ce qui est réellement.
La fiabilité dépend de :
- Statisticien - formation professionnelle, sens de l'organisation, intégrité.
- Qualités des outils d'observation - programme d'observation, formulaire, instructions à remplir.
2. Comparabilité- comparabilité des données avec des études antérieures. La comparabilité est assurée en utilisant les mêmes unités de mesure, en observant en même temps et en utilisant une méthodologie unique.
Afin d'étudier les phénomènes de masse et les processus de la vie sociale, y compris la criminalité, il convient tout d'abord de collecter les informations nécessaires à leur sujet - des données statistiques (informations comprises comme un ensemble de caractéristiques quantitatives (numériques) obtenues à la suite de statistiques recherche (observation et traitement scientifique). Politique publique dans le domaine de la formation ressources d'informations et l'informatisation vise à créer les conditions d'un fonctionnement efficace et de haute qualité aide à l'information résoudre les problèmes stratégiques et opérationnels du développement social et économique.
La formation d'une base d'informations pour la recherche statistique sur les phénomènes et processus sociaux est un processus complexe en plusieurs étapes.
Dans ce processus, on distingue les étapes (étapes) obligatoires de recherche suivantes :
1. Observation statistique,
2. Synthèse et regroupement du matériel collecté,
3. Traitement et analyse des données statistiques récapitulatives.
Observation statistique– la première étape de la recherche statistique est une acquisition planifiée, scientifiquement organisée et, en règle générale, systématique de données (collecte d'informations) sur les phénomènes et processus de masse de la vie sociale et économique en enregistrant les caractéristiques essentielles de chaque unité de leur totalité. L'observation statistique en tant qu'enregistrement ciblé, scientifiquement organisé et méthodiquement contrôlé des signes et des propriétés de phénomènes, d'événements et de faits de masse est un moyen fondamental de collecter des données dans toutes les sphères de la vie publique, y compris dans la mise en œuvre des mesures gouvernementales de contrôle social de la criminalité. .
Les données finales avec lesquelles les statistiques caractérisent les phénomènes étudiés dépendent de la qualité de l'observation statistique.
L'importance de cette étape de l'étude est déterminée par le fait que l'utilisation uniquement d'informations objectives et suffisamment complètes obtenues à la suite de l'observation statistique à ses étapes ultérieures est en mesure de fournir des conclusions scientifiquement fondées sur la nature et les modèles de développement de la objet étudié.
Il convient également de noter que toute collecte d’informations ne peut pas être qualifiée d’observation statistique. D'une part, l'observation statistique peut être basée sur la propre observation par une personne de faits qui l'intéressent, par exemple en interrogeant la population ou en mesurant un paramètre spécifique de l'objet observé, etc. Le caractère statistique d'une telle observation est assuré par l'enregistrement des signes pertinents des faits établis dans certains outils - questionnaire, questionnaire, formulaire et autres documents comptables. D'un autre côté, l'observation statistique est également le processus de collecte d'informations à partir de données déjà enregistrées, par exemple à partir de rapports. Si dans le premier cas l’information est obtenue comme si elle était de première main, dans le second elle est secondaire. Sur la base de ce qui précède, on peut voir très clairement les différences entre l’observation statistique et la perception directe par une personne de phénomènes et de faits spécifiques de la vie sociale.
Toute observation statistique comprend les étapes suivantes :
o Travaux préparatoires,
o Collecte directe de données de masse,
o Contrôle de la qualité des données,
o Préparer les données pour un traitement automatisé ;
et doit répondre aux exigences de base suivantes :
Les faits observés doivent avoir une valeur scientifique et pratique, exprimer des phénomènes et processus importants de la vie socio-économique et juridique de la société,
Compte tenu du changement, du mouvement et du développement constants des phénomènes et des processus de la vie sociale, la collecte directe de données de masse devrait garantir l'exhaustivité des faits liés à la question considérée,
S'assurer que les données statistiques sont pertinentes par rapport au phénomène ou au processus étudié en vérifiant soigneusement et exhaustivement leur qualité,
Création les meilleures conditions l'obtention de matériaux objectifs est assurée par la justification théorique et l'organisation scientifique de l'observation statistique.
La tâche principale de la surveillance pour les forces de l'ordre est d'enregistrer chaque crime détecté et la personne qui l'a commis dans les documents comptables primaires pertinents. L'objet de l'observation statistique s'entend comme un ensemble de phénomènes, processus, faits ou événements sociaux qui font l'objet d'une recherche.
Une question très importante est le développement d'un programme d'observation statistique. Tout phénomène, en particulier un crime, présente de nombreuses caractéristiques différentes. Un trait statistique est une propriété spécifique, une qualité, un trait distinctif d'une unité d'observation. La collecte d’informations sur toutes les caractéristiques n’est pas pratique et souvent impossible. Dans ces cas, on sélectionne les caractéristiques essentielles, fondamentales pour caractériser l'objet, en fonction du but de l'étude. Un programme d'observation est en cours d'élaboration pour déterminer les signes enregistrés.
Un programme d'observation est une liste scientifiquement fondée de signes (ou de questions clairement formulées) à enregistrer au cours du processus d'observation (ou auxquelles des réponses fiables doivent être obtenues pour chaque unité d'observation étudiée). Le programme d'observation comprend les questions et les signes qui ont la plus grande signification pratique et théorique et qui sont les plus significatifs pour un objet donné. Le contenu du programme est déterminé par les caractéristiques de l'objet observé et les objectifs de l'étude statistique. Ainsi, l'élaboration d'un programme d'observation présuppose une connaissance approfondie de l'essence du phénomène étudié, de ses caractéristiques et les signes les plus importants. À leur tour, un programme correctement élaboré d’un point de vue scientifique et des données strictement fiables sont les principales conditions d’une statistique réussie.
Les statistiques pénales et juridiques permettent de préparer de vastes programmes de surveillance qui caractérisent dans certains indicateurs l'ensemble du déroulement de la mise en œuvre des mesures de contrôle social et juridique de la criminalité, son niveau, sa structure, sa dynamique, les données sur l'identité du criminel et des victimes.
La base scientifique de ces programmes réside dans les principes théoriques de la criminologie, du droit pénal et de la procédure pénale, révélant la nature des crimes et de la criminalité ainsi que les actions des organes de l'État prévus par la loi pour leur contrôle social et juridique.
La base législative de ces panneaux (programmes de surveillance) est la législation pénale, procédurale pénale et exécutive pénale en vigueur sur le territoire de la Fédération de Russie, ainsi que divers types d'actes réglementaires (règlements) qui régissent les activités des organismes. exercer un contrôle sur la criminalité.
Sur la base de l'objectif principal du programme de surveillance des statistiques judiciaires pénales - les caractéristiques de la criminalité et le processus de mise en œuvre des mesures gouvernementales de contrôle social sur celle-ci - il devrait être divisé en parties suivantes, éclairées par ses indicateurs :
1) l'état du crime, sa structure, sa dynamique, ses causes et ses conditions propices à la commission de crimes, ainsi que la personnalité du criminel ;
2) un système d'indicateurs victimologiques et d'autres conséquences socialement dangereuses de la criminalité (son « prix ») ;
3) les activités du parquet ;
4) les activités des organes du ministère de l'Intérieur de la Russie ;
5) les activités des organes judiciaires ;
6) les activités des institutions de la FSIN ;
7) activités d'autres organismes chargés de l'application de la loi.
Le programme d'observation en statistiques civiles doit être divisé en deux parties, caractérisées par leurs indicateurs :
1) l'état des relations juridiques civiles en attente de résolution devant les tribunaux, les arbitrages et les notaires ; la structure et la dynamique de ces relations ; raisons contribuant à la violation du droit civil ; composition des parties (demandeurs et défendeurs) ;
2) activités des tribunaux, des arbitres et des notaires.
Étant donné que le programme de surveillance en tant que système d'indicateurs et de caractéristiques interdépendants reçoit l'expression la plus complète dans les rapports actuels établis sur la base de documents primaires, nous l'examinerons en détail lorsque nous nous familiariserons avec les rapports des organismes chargés de l'application de la loi.
Il existe certaines exigences pour un programme d'observation statistique. Ainsi, les questions du programme doivent refléter les caractéristiques essentielles qui caractérisent directement le phénomène étudié, être précises et sans ambiguïté.
La séquence de leur disposition est également importante. Un ordre logique des questions (caractéristiques) garantira l'obtention d'informations adéquates sur le phénomène étudié. Il n'est pas approprié d'inclure des questions de contrôle dans le programme d'observation pour vérifier et clarifier les données collectées.
Les technologies modernes de collecte et de traitement des données permettent de créer des programmes d'observation statistique qui répondent avec flexibilité aux caractéristiques des phénomènes ou de ceux étudiés dans leur ensemble.
sta. Cette pratique est également largement pratiquée lors de la réalisation d'études criminologiques sur des problèmes de criminalité individuels.Les questions du programme d'observation sont placées sur un formulaire spécial - un formulaire statistique.
Un formulaire statistique est un document d'un échantillon unique contenant le programme et les résultats d'observation. Il peut porter différents noms : rapport, fiche statistique, formulaire de recensement, questionnaire, questionnaire, etc.
Il existe deux systèmes de formulaires : individuel (carte) et liste. Dans un système individuel, chaque fiche formulaire est destinée à enregistrer une unité d'observation et ses caractéristiques. Avec un système de liste, les informations sur plusieurs unités d'observation sont enregistrées sous une seule forme (journal). Le formulaire statistique est généralement accompagné d'instructions détaillées expliquant les buts et objectifs de l'observation, la procédure pour remplir les formulaires, etc. Le formulaire (fiches, questionnaires, feuilles de temps, formulaires de déclaration, formulaires de recensement) et les instructions pour le remplir constituent la boîte à outils de l'observation statistique. Actuellement, les médias techniques se généralisent, c'est-à-dire La technologie dite sans papier permettant de collecter des informations et de les saisir dans un ordinateur est en cours d'amélioration.