Понятие о статистической сводке

В результате первой стадии статистического исследования - статистического наблюдения - получают сведения о каждой единице совокупности. Задача второй стадии статистического исследования состоит в том, чтобы упорядочить и обобщить первичный материал, свести его в группы и на этой основе дать обобщенную характеристику совокупности. Этот этап в статистике называется сводкой. Различают простую сводку (подсчет только общих итогов) и статистическую группировку. Статистическая группировка сводится к расчленению совокупности на группы по существенному для единиц совокупности признаку. Группировка позволяет получить такие результаты, по которым можно выявить состав совокупности, характерные черты и свойства типичных явлений, обнаружить закономерности и взаимосвязи.

Повторная и бесповторная выборки. Репрезентативность

При составлении выборки можно поступать двумя способами: после того как объект отобран и над ним произведено наблюдение, он может быть возвращен или не возвращен в генеральную совокупность. В соответствии со сказанным выборки подразделяют на повторные и бесповторные. Для того, что бы по данным выборки можно было достаточно уверенно судить об интересующем признаке генеральной совокупности, необходимо, что бы объекты выборки правильно его представляли. Другими словами, выборка должна правильно представлять пропорции генеральной совокупности. Это требование коротко формулируют так: выборка должна быть репрезентативной (представительной). Репрезентативная выборка - это такая выборка, в которой все основные признаки генеральной совокупности, из которой извлечена данная выборка, представлены приблизительно в той же пропорции или с той же частотой, с которой данный признак выступает в этой генеральной совокупности.

Ведущий принцип, лежащий в основе такой процедуры, - это принцип рандомизации, случайности. Выборка называется случайной (иногда мы будем говорить простая случайная или чистая случайная выборка), если выполняется два условия. Во-первых, выборка должна быть построена таким образом, чтобы любой человек или объект в пределах совокупности имел равные возможности быть отобранным для анализа. Во-вторых, выборка должна быть сформирована так, чтобы любое сочетание из n объектов (где n - просто количество объектов, или случаев, в выборке) имело равные возможности быть отобранным для анализа. Таким образом, построение простой случайной выборки обычными методами требует большого объема технической работы, особенно когда речь идет о широкомасштабных явлениях. По этой причине процедуры формирования случайной выборки видоизменяют, что бы увеличить их возможности. Один из таких распространенных вариантов называется случайной систематической выборкой и используется тогда, когда исследуется сравнительно большая совокупность, каждый член которой занесен в определенный единый список. Процедура выглядит следующим образом: Оценивается количество объектов в совокупности и делится на желательное количество объектов в выборке. Если обозначить результат через k, то фактически можно сказать, что желаемая выборка - это один из каждых k-объектов, или, говоря по-другому, каждый k-й объект. Техника формирования случайной систематической выборки по сравнению с формированием простой случайной выборки имеет два важных преимущества: ее удобно применять по отношению к большим совокупностям, отвечающим условию наличия единого списка, и у нее много потенциальных возможностей использования. Тем не менее, применяя эту процедуру, мы должны иметь в виду одну очень важную ее особенность. Поскольку случайная систематическая выборка менее случайна, чем прямой выбор в результате может быть получена менее репрезентативная подгруппа. Это можно проследить и на уровне определения, и на операциональном уровне. Чтобы установить необходимый объем выборки следует учесть несколько факторов. Один из наиболее важных - гомогенность - степень близости друг к другу членов данной совокупности с точки зрения изучаемых характеристик. Если каждый индивидуум в совокупности в точности такой же, как все остальные, то, выбрав всего лишь одного из них, получим действительно репрезентативную выборку. Напротив, если каждый индивидуум в совокупности абсолютно не похож ни на какой другой, то, прежде чем сможем утверждать, что у нас имеется репрезентативная выборка, потребуется провести перепись всей совокупности. В первом случае совокупность называют полностью гомогенной, во втором -полностью гетерогенной. Разумеется, в действительности большинство совокупностей располагается между этими двумя полюсами. Чем гомогенное данная совокупность, т.е. чем меньше различий между ее членами, тем меньшая по объему выборка необходима для ее представления. Напротив, чем гетерогеннее совокупность, т.е. чем больше различий между ее членами, тем большая выборка необходима для ее представления. Таким образом, внутри уровней можно использовать, не теряя при этом репрезентативности, выборки меньшего объема, чем следовало бы для всей совокупности. Сходным образом, чем больше категорий необходимо исследовать, тем больше должна быть выборка. Это вполне естественно, поскольку, чем больше различий между объектами принимается во внимание, тем больше объектов необходимо изучить, чтобы выборка получилась репрезентативной.