Стат. наблюдение как первый этап формирования инф. базы стат. исследования бизнес-процессов.

Стат. наблюдение – это первая стадия всякого стат. исследования, представляющая собой научно организованный, планомерный, систематический сбор и учет массовых данных.

На данном этапе разрабатываются научные принципы сбора данных, осущ. непосред. их сбор, а также проводится контроль полноты и достоверности стат. мат-ов.

Полученная инфа должна быть полной (получение инфы по каждой ед. сов-тия. по более широкому кругу п-лей), исчерпывающей (полученная обо свех единицах объекта исследования) и достоверной.

Наблюдения по моменту регистрации различают: а) текущие (все факторы регистрируются в момент их возникновения); б) единовременные (моментные) наблюдения (данные регистрируются на определенную дату); в)периодические (.

В зависимости от полноты охвата фактов: а) сплошным (производят полный учет всех единиц совокупности); б) несплошным (изучается только часть единиц совокупности).

Основными видами несплошного наблюдения являются следующие:

- выборочное (характеристика всей совокупности дается по некоторой ее части, отобранной в случайном порядке);

- способ основного массива (наблюдение проводится за частью наиболее крупных единиц, в которых сосредоточена значительная доля всех подлежащих изучению фактов);

- анкетное (кругу лиц вручаются анкеты с просьбой заполнить их и отослать обратно);

- монографическое описание (подробное описание отдельных типичных единиц совокупности).

Научные принципы организации стат. наблюдений находят свое отражение в плане стат. наблюдения. В этом док. даются единые рекомендации при подготовке к сбору данных.

План стат. наблюдения состоит из 2 разделов: 1. программно-методологическая часть(формулируются цели и задачи, обозначается объект стат. наблюдения, устанавливается единица стат. наблюдения, разрабатывается программа стат. наблюдения, т.е. перечень вопросов, разрабатываются стат. формуляры, инструкции); 2. организационные вопросы (определяются органы проведения тат. наблюдения, время и сроки проведения, разрабатывается план мероприятий по подготовке к проведению стат. наблюдения, определяются способы сбора данных, устанавливаются способы регистрации данных).

В статист. практике исп. две организационные формы наблюдения: отчетность и специально организованное статистическое наблюдение.

Отчетность – основная орг. форма получения стат. информации. Любая стат. отчетность должна иметь след. реквизиты: название стат. отчетности, номер формы отчетности, кем и когда утверждена, кому предоставляется, указывается периодичность и сроки предоставления отчетности, приводится перечень показателей.

По срокам предоставления различаются след. виды отчетности: оперативная (срок предоставления: недельный, декадный, полумесячный), текущая (месяц, квартал, полгода), годовая.

Специально организованное стат. наблюдение проводится в форме переписей, единовременных сплошных и выборочных обследований.

Вся собранная инфа подвергается счетному и логическому контролю.

5. Структуры данных: классификация различных типов наборов данных. Одномерные, двумерные, многомерные данные.

Структура данных - программная единица, позволяющая хранить и обрабатывать множество однотипных и/или логически связанных данных.

Сущ-ют 4 основные способа классиф.данных: 1. по количеству порций информации (переменных) для каждой элементарной единицы (одномерные, двумерные, многомерные); 2. по типу измерения (числа или категории) для каждого наблюдения; 3. по тому, важна или нет упорядоченность во времени записей о результатах измерений; 4. по тому, собиралась ли информация специально для этого анализа или данные собирались ранее кем-то другим для своих нужд.

Одномерные наборы данных содержат только один признак для каждого объекта. Эти данные позволяют определить типичное значение признака, насколько значения отличаются друг от друга, требуют ли отдельные данные особого внимания. Примером одномерных данных является информация о средней зарплате в регионе по отраслям.

Наборы двумерных данных содержат инфу о 2-х признаках для каждого из объектов. Кроме того, что они дают возможность получить два набора одномерных данных, двумерные данные позволяют установить, существует ли связь между двумя переменными, насколько сильно связаны переменные, можно ли предсказать значение одной переменной по значению другой и если да, то с какой надежностью. Напр., данные опроса студентов о том, удовлетворены ли они уровнем теорет. и практ. подготовки, получаемой в вузе (значения обеих переменных запис-ся в виде да/нет, или 1/0), позволяют установить, есть ли связь между уровнями теорет. и практ. подготовки в вузе.

Многомерные данные содержат инф. о 3 или более признаках для каждого объекта. В дополнение к той инф., кот. можно извлечь из одномерных и двумерных наборов, многомерные данные можно исп-ть для получения инф. о том, существует ли простая зависимость между этими признаками, насколько они взаимосвязаны (речь идет не только о попарной взаимосвязи признаков, но и о зависимости в сов-ти), можно ли предсказать значение одной переменной на основании значений остальных.