Državna obrazovna ustanova
Visoko stručno obrazovanje
"Altai State Medical University"
Federalna agencija za zdravstvo i socijalni razvoj
Katedra za ekonomiju i menadžment
Test
u disciplini "Medicinska statistika"
na temu: “Faze statističkog istraživanja”
Završeno
Provjereno:
Barnaul - 2009
Uvod…………………………………………………………………………………………….3
1.1 Statistička opservacija……………………………………………………………………..5
1.1.1 Klasifikacija statističkog promatranja prema različitim kriterijima……………………………………………………………………………………………………7
1.1.2 Programska i metodološka pitanja statističkog posmatranja……………………………………………………………………………………………..12
2 Sažetak i grupisanje materijala za statistička posmatranja. Koncept statističkog sažetka, njegovi ciljevi i sadržaj…………..15
3 Racionalni oblici prezentacije statističkog materijala………….18
3.1 Statistička tabela i njeni elementi……………………………………………18
3.2. Grafička metoda za proučavanje komercijalnih djelatnosti...........19
4 Rješenje problema…………………………………………………………………….20
Zaključak…………………………………………………………………………………………….21
Spisak korištene literature…………………………………………………………………………22
Uvod
Sanitarna (medicinska) statistika proučava pitanja koja se odnose na medicinu, higijenu i zdravstvenu zaštitu. Ona je važan dio organizacije socijalne higijene i zdravstvene zaštite, a ujedno predstavlja i jednu od grana statistike.
U sanitarnoj statistici postoje tri glavna odjeljka: zdravstvena statistika stanovništva, zdravstvena statistika i klinička statistika.
Ciljevi sanitarne statistike:
utvrđivanje karakteristika zdravlja stanovništva i faktora koji ga određuju;
proučavanje podataka o mreži, aktivnostima i osoblju zdravstvenih ustanova, kao i podataka o rezultatima tretmana i rekreacije;
primjena metoda sanitarne statistike u eksperimentalnim, kliničkim, higijenskim i laboratorijskim istraživanjima.
Materijali sanitarne statistike imaju za cilj pronalaženje načina za poboljšanje zdravlja stanovništva i unapređenje zdravstvenog sistema.
Zdravstvena statistika se koristi za:
1). Trenutno, razvoj dubinskih medicinsko-bioloških, fizikalnih i drugih istraživačkih metoda, uvođenje nove dijagnostičke opreme dovodi do akumulacije numeričkih podataka koji karakterišu stanje organizma i životne sredine. Uzimajući u obzir količinu informacija o tijelu, može se razumjeti potreba za sintetiziranjem podataka korištenjem statističkih metoda;
2). Određivanje sanitarno-higijenskih standarda, proračun doza lijekova, određivanje standarda fizičkog razvoja, procjena efikasnosti primijenjenih metoda prevencije i liječenja.
Računovodstveni i evaluacijski indikatori odražavaju obim ili nivo fenomena koji se proučava; analitički indikatori se koriste za karakterizaciju razvojnih karakteristika neke pojave, njene rasprostranjenosti u prostoru, odnosa njenih delova i odnosa sa drugim pojavama.
Statistička metodologija je skup općih pravila (principa) i posebnih tehnika i metoda statističkog istraživanja. Opšta pravila statističkih istraživanja zasnivaju se na odredbama socio-ekonomske teorije i principu dijalektičke metode spoznaje. Oni čine teorijsku osnovu statistike. Na teorijskoj osnovi, statistika primjenjuje specifične metode digitalnog osvjetljavanja neke pojave, koje se izražavaju u tri etape (etape) statističkog istraživanja:
1. Masovno naučno organizovano posmatranje, uz pomoć kojeg se dobijaju primarne informacije o pojedinim jedinicama (faktorima) fenomena koji se proučava.
2. Grupisanje i sažetak materijala, koji predstavlja podjelu cjelokupne mase predmeta (cjelina) na homogene grupe i podgrupe, izračunavanje rezultata za svaku grupu i podgrupu i evidentiranje rezultata u obliku statističke tabele.
3. Obrada statističkih pokazatelja dobijenih tokom sumiranja i analiza rezultata radi dobijanja utemeljenih zaključaka o stanju fenomena koji se proučava i obrascima njegovog razvoja. Ovo je koncept nauke – statistike. Predmet statistike, kao nauke, jeste proučavanje kvantitativne strane masovnih društvenih pojava u neraskidivoj vezi sa njihovim kvalitativnim karakteristikama. Iz ove definicije mogu se identifikovati tri glavne karakteristike statistike:
1. istražuje se kvantitativna strana pojava;
2. proučavaju se masovni društveni fenomeni;
3. dat je kvantitativni opis masovnih pojava na osnovu proučavanja kvalitativnih parametara.
Statistika uključuje upotrebu skupa dijalektičkih metoda spoznaje. U procesu statističkih istraživanja koriste se posebne metode koje su izmišljene da bi se što bolje predstavile statističke populacije.
Statistička populacija je masa jedinica ujedinjenih jednom kvalitativnom osnovom, ali se međusobno razlikuju po nizu različitih karakteristika. Varijacija (promjena) karakteristika (obično kvantitativne) može se dogoditi u vremenu, u prostoru, u međusobnoj promjeni jedne karakteristike druge. Na primjer, visina plaće radnika ovisi o količini proizvoda koje proizvodi.
1.1 Statističko posmatranje
Statističko posmatranje je sistematsko, naučno zasnovano prikupljanje podataka ili informacija o društveno-ekonomskim pojavama i procesima. Statističko posmatranje je početna faza ekonomskog i statističkog istraživanja.
1) Statističko posmatranje mora da ispunjava sledeće uslove: posmatrane pojave moraju imati naučnu ili praktičnu vrednost, izražavati određene društveno-ekonomske vrste pojava;
2) direktno prikupljanje masovnih podataka treba da obezbedi potpunost činjenica u vezi sa ovim pitanjem, jer su pojave u stalnoj promeni i razvoju. Ako nedostaju potpuni podaci, analiza i zaključci mogu biti pogrešni;
3) da bi se obezbedila pouzdanost statističkih podataka, neophodna je temeljna i sveobuhvatna provera kvaliteta prikupljenih činjenica, što je jedna od najvažnijih karakteristika statističkog posmatranja;
4) neophodna je naučna organizacija statističkog posmatranja kako bi se stvorili najbolji uslovi za dobijanje objektivnih materijala.
Zadaci sa kojima se suočava menadžer određuju svrhu posmatranja. Opšta svrha statističkog nadzora je da pruži informacijsku podršku menadžmentu. cilj određuje objekat statističkog posmatranja – ukupnost pojava i objekata obuhvaćenih posmatranjem. Predmet posmatranja čine određene jedinice. Jedinica totaliteta može biti osoba, činjenica, predmet, proces itd. Jedinica posmatranja je primarni element objekta statističkog posmatranja. Ovaj element je nosilac znakova zabilježenih tokom posmatranja. Jedinica posmatranja je element populacije od kojeg se prikupljaju potrebni podaci. Izbor objekta i jedinica posmatranja zavisi od specifičnih uslova. Jedinice za posmatranje imaju mnogo različitih karakteristika. Ispravnost, koja se ne manifestira u pojedinačnoj pojavi, već u masi homogenih pojava, kada se generalizuju podaci statističke populacije, naziva se statistički obrazac. Za proučavanje statističke pravilnosti, zakon velikih brojeva je od fundamentalnog značaja. U velikom broju opservacija, slučajna višesmjerna odstupanja se međusobno poništavaju. Tokom procesa posmatranja, najznačajnije ili međusobno povezane karakteristike se koriste za snimanje podataka. Jasnoća u definisanju jedinice posmatranja omogućava razumno određivanje zabeleženih znakova posmatranja sa minimalnim brojem znakova koji se odnose na problem ili pojavu koja se proučava. Pojašnjenje i formiranje karakteristika jedinice posmatranja vrši se na osnovu sledećih opštih pravila: Ovi opšti pristupi određivanju karakteristika jedinice posmatranja su dopunjeni specifičnim karakteristikama procesa koji se proučavaju.
Jedinicu za posmatranje ne treba mešati sa jedinicom za izveštavanje. Izvještajna jedinica je ona od koje se izvještajni podaci uslovno primaju u skladu sa odobrenim obrascima. Ako se posmatranje vrši putem izvještavanja, tada izvještajna jedinica može općenito biti ista kao jedinica za posmatranje. Izvještajna jedinica se naziva i izvještajna jedinica. Možda se ne podudara sa jedinicom posmatranja.
Nakon definiranja objekta, istraživač mora istaknuti granice koje definiraju populaciju ili fenomen koji se proučava. Kako bi se ograničio objekt, utvrđuju se određene vrijednosti ili granice karakteristika. Takva kvantitativna ograničenja karakteristika nazivaju se kvalifikacijama. Riječ je o nizu karakteristika čija kvantitativna vrijednost, kada se vrši statističko promatranje, služi kao osnova za uzimanje u obzir (ili ne razvrstavanje) jedinice u populaciji koja se proučava.
Tačka posmatranja ili period je vrijeme za koje se podaci snimaju. Trenutak posmatranja se utvrđuje u skladu sa svrhom i karakteristikama pojave. U praksi se to naziva i kritičnim momentom. Neke pojave i procesi imaju sezonske ili druge ciklične komponente.
1.1.1 Klasifikacija statističkog posmatranja prema različitim kriterijumima
Statističko posmatranje se deli na:
1) prema vrsti zapažanja u 2 grupe:
Prema obuhvatu jedinica stanovništva na kontinuirane i nekontinuirane;
Obrada prikupljenih primarnih podataka, uključujući njihovo grupisanje, generalizaciju i tabelarno prikazivanje, predstavlja drugu fazu statističkog istraživanja koja se naziva sažetak.
Postoje 3 glavna oblika prikazivanja obrađenih statističkih podataka: tekstualni, tabelarni i grafički.
U trećoj fazi statističke studije, na osnovu konačnih podataka sažetka, naučna analiza fenomena koji se proučavaju: Izračunavaju se različiti generalizujući indikatori u obliku prosječnih i relativnih vrijednosti, utvrđuju se određeni obrasci u distribucijama, dinamika indikatora itd. Na osnovu identifikovanih obrazaca izrađuju se prognoze za budućnost.
Statističko posmatranje je prva faza statističkog istraživanja. Gotovo uvijek, u skladu, naravno, sa ciljevima i zadacima istraživanja, rad počinje uzimanjem u obzir činjenica i prikupljanjem primarnog materijala. Primarni materijal je temelj statističkih istraživanja. Uspjeh cjelokupne studije u cjelini zavisi od kvaliteta statističkog posmatranja. Ona mora biti organizovana na način da rezultat bude objektivan, tačan podatak o fenomenu koji se proučava. Nepotpuni, netačni podaci koji nedovoljno karakteriziraju proces, posebno ako ga iskrivljuju, dovode do grešaka. A analiza provedena na takvoj osnovi bit će pogrešna. Iz toga slijedi da evidentiranje činjenica i prikupljanje primarnog materijala moraju biti pažljivo osmišljeni i organizirani.
Treba još jednom napomenuti da su statistička opažanja uvijek masivna. Zakon velikih brojeva stupa na snagu - što je veća populacija, to će rezultati biti objektivniji.
Statističko posmatranje se može podijeliti u tri faze: 1. Priprema posmatranja. Ovo je formulacija programa posmatranja, definicija indikatora grupisanih u izglede konačnih statističkih tabela.
Pitanja koja čine sadržaj programa treba da proizlaze iz svrhe studije ili hipoteze kojoj studija treba da bude posvećena potvrdi. Važan element je izgled konačnih statističkih tabela. Oni su projekat za razvijanje rezultata posmatranja i samo ako su dostupni moguće je identifikovati sve probleme koje treba uključiti u program i izbjeći uključivanje nepotrebnih informacija.
2. Direktno prikupljanje materijala. Ovo je najintenzivnija faza studije. Statističko izvještavanje, kao poseban oblik organizovanja prikupljanja podataka, svojstveno je samo državnoj statistici. Sve ostale informacije prikupljaju se putem raznih statičkih alata. Potrebno je istaći dva osnovna zahtjeva za prikupljene podatke: pouzdanost i uporedivost. A ono što je izuzetno poželjno (u tržišnim uslovima višestruko raste) jeste pravovremenost.
3. Kontrola materijala prije njegove analize. Bez obzira na to koliko su pažljivo sastavljeni alati za posmatranje i uputstva data izvođačima, materijali za posmatranje uvek zahtevaju kontrolu. Ovo se objašnjava masovnom prirodom statističkog rada i složenošću njihovog sadržaja.
Predmet svake statističke studije je skup jedinica fenomena koji se proučava. Objekt može biti stanovništvo tokom popisa, preduzeća, gradovi, osoblje preduzeća itd. Ukratko, predmet posmatranja je statistička populacija koja se proučava. Veoma je važno definisati granice populacije koja se proučava, koje jasno definišu populaciju koja se proučava. Na primjer, ako je cilj proučavanje aktivnosti malih preduzeća u regionu, onda je potrebno utvrditi kojem obliku svojine pripada (državnom, privatnom, zajedničkom itd.), po kom kriterijumu će se birati preduzeća. : karakteristike industrije, obim prodaje, vrijeme od registracije, status (aktivan, neaktivan, privremeno neaktivan) itd. Populacija mora biti homogena, inače će se pojaviti dodatne poteškoće u procesu analize i greške su gotovo uvijek neizbježne.
Uz definisanje objekta posmatranja i granica, važno je definisati jedinicu stanovništva i jedinicu posmatranja. Jedinica populacije je pojedinačni komponentni element statističke populacije. Jedinica za posmatranje je pojava, objekat čije karakteristike podležu registraciji. Skup jedinica posmatranja čini objekat posmatranja. Na primjer, cilj: proučiti utjecaj različitih faktora na produktivnost radnika u rudnicima Ispat-Karmet OJSC. U ovom slučaju, stanovništvo je određeno samim ciljem - rudari koji rade na rudnicima Ispat-Karmet, jedinica stanovništva je rudar, kao nosilac informacija, a jedinica posmatranja je rudnik. Ukratko: jedinica populacije je ono što se ispituje, jedinica posmatranja je izvor informacija.
Za obavljanje statističkog posmatranja potrebno je prikupiti podatke po datoj osnovi, i to: označiti statističku populaciju koju čine materijalno postojeći objekti, jedinicu i svrhu jednokratnog pregleda objekta, te izraditi program statističkog posmatranja.
U prvoj fazi se formira uzorak prikupljeni podaci prema navedenim karakteristikama, podaci su poređani uzlaznim redom. Zatim treba sastaviti tabelu distribucije frekvencija i uzastopno popuniti odgovarajuće kolone u tabeli.
U drugoj fazi, u cilju obrade prikupljenih primarnih podataka, potrebno je grupisati i generalizirati odabrane elemente prema datoj karakteristici, te identifikovati numeričke karakteristike uzorka. Ova faza statističkog istraživanja se zove sažetak. Rezime – naučna obrada primarnih podataka u cilju dobijanja generalizovanih karakteristika fenomena koji se proučava prema nizu karakteristika koje su za nju bitne, odnosno primarni materijali se spajaju, formirajući statističke agregate, koje karakterišu konačni apsolutni generalizujući indikatori. U sumarnoj fazi prelazimo sa karakterizacije pojedinačnih promjenjivih karakteristika jedinica populacije - na karakteristike cjelokupne populacije u cjelini ili na karakteristike njihovog općeg ispoljavanja u masi.
Trebalo bi da se nađe obim prema formuli:
R=x(max) – x(min);
moda M(0), koji pokazuje vrijednost koja se najčešće javlja, medijana M(e), koji karakteriše srednju vrednost (ne prelazi polovinu članova serije), odgovara opciji u sredini rangiranog varijantnog niza. Položaj medijane je određen njegovim brojem: Nme = (n+1) /2, gdje je n broj jedinica u agregatu i aritmetička sredina za naznačenu grupu, koja se izračunava po formuli:
Rezultati rada mogu se grafički prikazati u obliku histograma i poligona raspodjele frekvencije.
Dobijeni podaci odražavaju ono što je zajedničko svim jedinicama populacije koja se proučava. Kao rezultat statističkog posmatranja, trebalo bi dobiti objektivne, uporedive, potpune informacije, koje će omogućiti da se u narednim fazama studije daju naučno utemeljeni zaključci o prirodi i obrascima razvoja fenomena koji se proučava.
Praktični zadatak
Provedite statističku studiju kako biste saznali informacije o rastu 2 5 nasumično odabranih studenata Tomskog politehničkog univerziteta.
Napravite tablicu raspodjele frekvencija, pronađite raspon, mod, medijanu i aritmetičku srednju vrijednost visine (u cm) za određene mladiće.
Svaka statistička studija masovnih društvenih pojava uključuje 3 glavne faze:
Statističko posmatranje - generišu se primarni statistički podaci, odnosno početne statističke informacije koje su osnova statističkih istraživanja. Ukoliko se prilikom prikupljanja primarnih statističkih podataka napravi greška ili se pokaže da je materijal lošeg kvaliteta, to će uticati na ispravnost i pouzdanost teorijskih i praktičnih zaključaka;
Sažetak i grupisanje podataka - u ovoj fazi populacija se dijeli prema znacima razlike i objedinjuje prema znacima sličnosti, izračunavaju se ukupni pokazatelji za grupe i kao cjelinu. Metodom grupisanja proučavane pojave se dijele na tipove, grupe i podgrupe, ovisno o njihovim bitnim karakteristikama. Metoda grupisanja omogućava ograničavanje populacija koje su kvalitativno homogene u značajnim aspektima, što služi kao preduslov za definisanje i primenu generalizujućih indikatora;
Obrada i analiza primljenih podataka, identifikacija obrazaca. U ovoj fazi, uz pomoć generalizirajućih pokazatelja, izračunavaju se relativne i prosječne vrijednosti, daje se zbirna procjena varijacije karakteristika, karakterizira dinamika pojava, koriste se indeksi i bilansi stanja, izračunavaju se pokazatelji koji karakteriziraju bliskost veza u promjenama karakteristika. U svrhu što racionalnije i što vizuelnije prezentacije digitalnog materijala, on je predstavljen u obliku tabela i grafikona.
Predavanje br. 2. Statističko posmatranje
1. Pojam i oblici statističkog posmatranja
Statističko posmatranje je prva faza svakog statističkog istraživanja.
Statističko posmatranje je naučno organizovan rad na prikupljanju masovnih primarnih podataka o pojavama i procesima društvenog života.
Međutim, nije svaka zbirka informacija statistička opservacija. O statističkom posmatranju možemo govoriti samo kada se proučavaju statistički obrasci, tj. one koje se manifestuju samo u masovnom procesu, u velikom broju jedinica nekog agregata.
Stoga bi statističko posmatranje trebalo da bude:
sistematski - priprema i sprovodi prema izrađenom planu, koji obuhvata pitanja metodologije, organizacije, tehnologije prikupljanja informacija, kontrole kvaliteta prikupljenog materijala, njegove pouzdanosti i prezentacije konačnih rezultata;
masivan - da pokrije veliki broj slučajeva manifestacije datog procesa, dovoljan da se dobiju istiniti statistički podaci koji karakterišu ne samo pojedinačne jedinice, već i cjelokupnu populaciju u cjelini;
sistematičnost – proučavanje trendova i obrazaca društveno-ekonomskih procesa koje karakterišu kvantitativne i kvalitativne promene moguće je samo na osnovu sistematičnosti.
Za statističko posmatranje važe sljedeći osnovni zahtjevi:
potpunost statističkih podataka (potpunost obuhvata jedinica populacije koja se proučava, aspekti određene pojave, kao i potpunost obuhvata tokom vremena);
pouzdanost i tačnost podataka;
uniformnost i uporedivost podataka.
U statističkoj praksi koriste se dva organizaciona oblika posmatranja:
1) izvještavanje je organizaciona forma u kojoj jedinice posmatranja iznose informacije o svojim aktivnostima u obliku propisanih obrazaca. Posebnost izvještavanja je da je obavezno, dokumentovano i pravno potvrđeno potpisom rukovodioca;
2) posebna statistička istraživanja, čiji su primjeri popisi stanovništva, sociološke studije, popisi zaostalog materijala i druga zapažanja koja se sprovode ako se pojave problemi za koje nema dovoljno podataka. Oni pružaju dodatni materijal izvještajnim podacima ili ih koriste za provjeru izvještajnih podataka.
primljeni materijali.
generalizirajući indikatori.
Svako promatranje se provodi u određenu svrhu. Prilikom njegovog sprovođenja potrebno je utvrditi šta je predmet ispitivanja. Potrebno je riješiti sljedeće probleme:
Objekat posmatranja
Jedinica za posmatranje
Popis
Potpiši
Program posmatranja sastavlja se u obliku obrazaca (upitnika, formulara) u koje se unose primarni podaci. Neophodan dodatak obrascima su uputstva koja objašnjavaju značenje pitanja.
period posmatranja;
pripremni radovi;
Na primjer, kritični trenutak mikropopisa iz 94. bio je 0.00 sati u noći sa 13. na 14. februar. Ustanovljavanjem kritičnog trenutka posmatranja moguće je fotografskom tačnošću utvrditi pravo stanje stvari.
Datum objave: 2015-01-09; Pročitano: 317 | Povreda autorskih prava stranice
Studopedia.org - Studopedia.Org - 2014-2018 (0.001 s)…
Faze statističkog istraživanja. Podaci prikupljeni tokom prve faze statističkog istraživanja - statističko posmatranje - o vrijednosti bilo kojeg atributa populacije koja se proučava
123Sljedeće ⇒
Prikupljeno tokom prve faze statističkog istraživanja - statističko posmatranje – podaci o vrijednosti bilo koje karakteristike populacije koja se proučava moraju se obraditi tako da se dobije tačan i detaljan odgovor na sva pitanja koja postavlja svrha studije. Zadatak druge faze statističkog istraživanja je statistička obrada (izvještaji) - sastoji se od organizovanja i uopštavanja primarnog materijala, svođenja u grupe i na osnovu toga davanja generalizovanog opisa totaliteta. Kvalitet izvornog statističkog materijala određuje kvalitet zbirnih pokazatelja dobijenih kao rezultat statističkog sažetka.
Razlikovati sažetak jednostavno i složeno (statističko grupisanje).
Jednostavan sažetak je operacija za izračunavanje totala za skup jedinica posmatranja. Kompleksni sažetak je skup operacija koji uključuje grupisanje jedinica posmatranja, izračunavanje totala za svaku grupu i za cijelu populaciju, te predstavljanje rezimea i grupisanja rezultata u obliku statističkih tabela.
Statističko grupisanje se svodi na podjelu stanovništva u grupe prema odabrana karakteristika koja je značajna za jedinice populacije (karakteristika grupisanja ). Izbor karakteristike grupisanja, tj. sign , prema kojem se jedinice stanovništva koje se proučavaju kombinuju u grupe, – jedno od najznačajnijih i najsloženijih pitanja u teoriji grupisanja i statističkim istraživanjima . Rezultati cjelokupne statističke studije često zavise od pravilnog izbora karakteristika grupisanja.
Statističko posmatranje. Faze statističkog istraživanja
Grupisanje vam omogućava da dobijete rezultate iz kojih možete identifikovati sastav populacije, karakteristične karakteristike i svojstva tipičnih pojava, i otkriti obrasce i odnose.
Najjednostavniji i najčešće korišten način sumiranja statističkih podataka je distribucijske serije . Statistički niz (zakon) distribucije je numerička distribucija jedinica stanovništva prema osobini koja se proučava. Neka je neka SV diskretna, tj. može uzeti samo fiksne (na određenoj skali) vrijednosti X i. U ovom slučaju, određeni broj vrijednosti vjerovatnoće P(X i) za sve ( i=1, 2, …, n) dozvoljene vrijednosti ove veličine nazivaju se njenim zakonom raspodjele.
U zavisnosti od korišćene karakteristike grupisanja, statistički nizovi mogu biti atributivni i varijacioni (kvantitativni).
Serija atributa distribucije odražavaju kvalitativno stanje jedinica stanovništva (pol osobe, bračno stanje, industrijski sektor preduzeća, njegov oblik vlasništva, itd.), i varijacijski – imaju numerički izraz (obim proizvodnje, porodični prihodi, starost osobe, ocjena itd.).
Primjer niza atributa je distribucija učenika u grupi prema spolu.
Varijabilne (kvantitativne) grupisane serije mogu biti diskretno ili interval . Diskretna varijaciona distributivna serija je serija u kojoj je numerička raspodjela jedinica stanovništva prema diskretnoj karakteristici izražena konačnom cjelobrojnom vrijednošću. Primjer bi bila raspodjela radnika po razredima, raspodjela gradskih porodica po broju djece itd. Intervalni niz distribucije je niz u kojem su karakteristične vrijednosti specificirane kao interval. Konstrukcija intervalnih varijacionih serija je preporučljiva prvenstveno za slučajne varijable koje karakteriše kontinuirana varijacija neke karakteristike (tj. kada vrijednost karakteristike u jedinicama populacije može poprimiti bilo koju vrijednost, barem u određenim granicama).
Dakle, zakon raspodjele vjerovatnoće diskretnog SV nosi sve informacije o njemu. Ovaj zakon (ili jednostavno distribucija slučajne varijable) može se specificirati na tri načina:
— u obliku tabele vrednosti vrednosti i njihovih odgovarajućih verovatnoća;
- u obliku dijagrama ili, kako se to ponekad naziva, histograma distribucije;
— u obliku formule, na primjer, za normalnu, binomnu, itd. distribuciju.
123Sljedeće ⇒
Povezane informacije:
Pretražite na stranici:
Faze statističkog istraživanja
Faze statističkog istraživanja.
Statistička istraživanja- ovo je naučno organizovano prikupljanje, sumiranje i analiza podataka (činjenica) o socio-ekonomskim, demografskim i drugim pojavama i procesima društvenog života u državi uz upis njihovih najznačajnijih obeležja u računovodstvenu dokumentaciju, organizovano prema jedinstvenoj program.
Odlike (specifičnosti) statističkih istraživanja su: svrsishodnost, organizovanost, masovnost, sistematičnost (složenost), uporedivost, dokumentovanost, upravljivost, praktičnost.
Statističko istraživanje se sastoji od tri glavne faze:
1) prikupljanje primarnih statističkih informacija(statističko posmatranje) – posmatranje, prikupljanje podataka o vrednostima proučavanih karakteristika statističkih jedinica, što je temelj buduće statističke analize. Ukoliko se prilikom prikupljanja primarnih statističkih podataka napravi greška ili se pokaže da je materijal lošeg kvaliteta, to će uticati na ispravnost i pouzdanost teorijskih i praktičnih zaključaka.
2) statistički sažetak i obrada primarnih informacija– podaci se sistematiziraju i grupišu. Rezultati statističkih grupisanja i rezimea prikazani su u obliku statističkih tabela, ovo je najracionalniji, najsistematizovaniji, kompaktniji i vizuelni oblik predstavljanja masovnih podataka.
3) generalizacija i interpretacija statističkih informacija— vrši se analiza statističkih informacija.
Sve ove faze su međusobno povezane odsustvo jedne od njih dovodi do sloma u integritetu statističke studije.
Faze statističkog istraživanja
1. Postavljanje ciljeva
2. Definicija objekta posmatranja
3. Definicija jedinica posmatranja
4. Izrada istraživačkog programa
5. Izrada uputstva za popunjavanje obrasca
6. Sažetak i grupisanje podataka (kratka analiza)
Osnovni pojmovi i kategorije statističke nauke.
1. Statistička populacija- ovo je skup pojava koje imaju jednu ili više zajedničkih karakteristika i međusobno se razlikuju po vrijednostima ostalih karakteristika. To su, na primjer, skup domaćinstava, skup porodica, skup preduzeća, firmi, udruženja itd.
2. Potpis – ovo je svojstvo, karakteristična karakteristika fenomena koji je predmet statističkog proučavanja
3. Statistički indikator– to je generalizirajuća kvantitativna karakteristika društveno-ekonomskih pojava i procesa u njihovoj kvalitativnoj izvjesnosti u uslovima određenog mjesta i vremena. Statistički indikatori se mogu podijeliti u dva glavna tipa: računovodstveni i evaluacijski indikatori (veličine, obim, nivoi fenomena koji se proučava) i analitički indikatori (relativne i prosječne vrijednosti, indikatori varijacije, itd.).
4. Jedinica znanja– ovo je svaki pojedinačni predmet statističkog proučavanja.
5. Varijacija– to je varijabilnost vrijednosti znaka u pojedinim jedinicama društvenih pojava.
6. Regularnost– nazivaju ponovljivost i redosled promene u pojavama.
Glavne faze statističkog posmatranja.
Staro zapažanje je naučno utemeljena zbirka podataka o društveno-ekonomskom fenomenu javnog života.
CH faze:
1. Priprema za statističko posmatranje – uključuje upotrebu metode masovnog posmatranja, CT nije ništa drugo do prikupljanje primarnih statističkih informacija. (rešavanje naučnih, metodoloških, organizacionih i tehničkih pitanja).
2. Sažetak i grupisanje primarnih statističkih podataka– prikupljene informacije metodom statističkog grupisanja se generalizuju i distribuiraju na određeni način. uključujući i rad, počinje distribucijom popisnih obrazaca, upitnika, obrazaca, obrazaca za statističko izvještavanje i završava se njihovom dostavom nakon kompletiranja organima koji vrše nadzor.
3. Analiza statističkih informacija– metodom generalizujućih indikatora analiziraju se statističke informacije.
4. Izrada prijedloga za poboljšanje SN– analiziraju se razlozi koji su doveli do nepravilnog popunjavanja statističkih obrazaca i izrađuju se prijedlozi za poboljšanje praćenja.
Dobijanje informacija tokom srčane insuficijencije CT iziskuje znatne finansijske, radne i vremenske troškove. (ankete javnog mnjenja)
Grupisanje statističkih podataka.
Grupisanje- ovo je podjela ljudi u grupe prema bitnim karakteristikama.
Razlozi za grupisanje: originalnost objekta statističkog istraživanja.
Metodom grupiranja rješavaju se sljedeći problemi: prepoznavanje društveno-ekonomskih tipova i pojava; proučavanje strukture fenomena i strukturnih pomaka koji se u njemu dešavaju; utvrđivanje veza i zavisnosti između pojava.
Ovi problemi su riješeni korištenjem tipoloških, strukturnih i analitičkih grupiranja.
Tipološka grupa– identifikacija tipova društvenih i ekonomskih pojava (grupa industrijskih preduzeća prema vrsti vlasništva)
Strukturna grupa– proučavanje strukture i strukturnih pomaka. Uz pomoć ovakvih grupa može se proučavati: sastav nas prema polu, starosti, mjestu stanovanja itd.
Analitička grupa– utvrđivanje odnosa između karakteristika.
Faze izgradnje SG:
1. izbor karakteristike grupisanja
2. određivanje potrebnog broja grupa na koje je potrebno podijeliti proučavano društvo
3. postaviti granice grupnih intervala
4. utvrđivanje za svaku grupu indikatora ili njihovog sistema, koji treba da karakterišu odabrane grupe.
Sistemi grupisanja.
Sistem grupisanja je niz međusobno povezanih statističkih grupa zasnovanih na najznačajnijim karakteristikama, koje sveobuhvatno odražavaju najvažnije aspekte fenomena koji se proučava.
Tipološka grupa- ovo je podjela kvalitativno heterogenog društva koje se proučava na klase, društvene i ekonomske tipove (grupe industrijskih preduzeća prema vrsti vlasništva)
Strukturna grupa– karakteriše sastav homogene populacije prema određenim karakteristikama. Uz pomoć ovakvih grupa može se proučavati: sastav nas prema polu, starosti, mjestu stanovanja itd.
Analitička grupa– koristi se pri proučavanju odnosa između karakteristika, jedna od njih je faktorska (utječe na promjene performansi), druga je efikasna (znakovi koji se mijenjaju pod uticajem faktora).
Konstrukcija i vrste distributivnih serija.
Serija distribucije statistike- ovo je uređena distribucija jedinica sova u grupe prema određenim varijabilnim karakteristikama.
Razlikovati: atributivne i varijacione raspodjele rads.
Atributivno– to su r.r. izgrađene prema kvalitativnim karakteristikama. R.r. Uobičajeno je da se prezentiraju u obliku tabela. Oni karakterišu sastav društava prema postojećim karakteristikama, uzetim u nekoliko perioda, ovi podaci omogućavaju proučavanje promjena u strukturi.
Varijacija– oni su r.r. izgrađeni na kvantitativnoj osnovi. Bilo koja serija varijacija sastoji se od 2 elementa: opcija i frekvencija.
Opcije Razmatraju se pojedinačne vrijednosti karakteristike koje ona uzima u varijacionom nizu, tj.
specifična vrijednost različite karakteristike.
Frekvencije– to su broj pojedinačnih opcija ili svake grupe varijantne serije, tj. Ovo su brojevi koji pokazuju koliko se često određene opcije pojavljuju u r.r.
Varijacijska serija:
1.diskretna– karakterizira raspodjelu društvenih jedinica prema diskretnoj karakteristici (raspodjela porodica prema broju soba u pojedinačnim stanovima).
2.interval– znak je predstavljen u obliku intervala; Preporučljivo je prvenstveno za kontinuiranu varijaciju osobine.
Najpovoljniji način je r.r. analiziraju koristeći njihov grafički prikaz, koji omogućava prosuđivanje oblika distribucije. Vizuelni prikaz prirode promjena u frekvencijama niza varijacija je dat poligonom i histogramom.
Statističke tabele.
ST je racionalan i uobičajen oblik predstavljanja statističkih podataka.
Tabela je najracionalniji, najvizuelniji i najkompaktniji oblik predstavljanja statističkog materijala.
Glavne tehnike koje određuju tehniku formiranja ST traga:
1. T mora biti kompaktan i sadržavati samo one početne podatke koji direktno odražavaju društveno-ekonomski fenomen koji se proučava u članku.
2.Naslov tabele i nazivi kolona i redova moraju biti jasni i sažeti.
3. Informacije se nalaze u kolonama (kolonama) tabele, koje se završavaju linijom sažetka.
5. Korisno je numerisati kolone i redove itd.
Prema logičkom sadržaju, ST predstavljaju „rečenicu stanja“, čiji su glavni elementi subjekt i predikat.
Predmet naziv objekta, karakteriziran brojevima. ovo bi moglo biti jedna ili više sova, odvojene jedinice sova.
Predikat ST su indikatori koji karakterišu objekat proučavanja, tj. predmet tabele. Predikat je gornji naslov i stanje sadržaja grafa s lijeva na desno.
9. Koncept apsolutne vrijednosti u statistici .
Stat pok-da li je kvalitativno definirana varijabla koja kvantitativno karakterizira predmet proučavanja ili njegova svojstva.
A.v. je opći pokazatelj koji karakterizira veličinu, razmjer ili volumen određene pojave u specifičnim uvjetima mjesta i vremena.
Načini izražavanja: prirodne jedinice (t., kom., količina); radna dimenzija (rad. Vr, radno intenzivan); izraz vrijednosti
Metode dobijanja: evidentiranje činjenica, sažetak i grupisanje, obračun prema definisanoj metodologiji (BDP, rejtingi itd.)
Vrste AB: 1.pojedinačni AB – karakteriziraju pojedinačne elemente općih pojava 2. Ukupni AB – pokazatelji karaktera za grupu objekata.
Apsolutna promjena (/_\) – razlika između 2 AB.
Faze i metode statističkog istraživanja
Statističko istraživanje se sastoji od tri glavne faze:
Statističko posmatranje- ovo je prva faza. Tokom ovog procesa prikupljaju se primarne statističke informacije i podaci koji će postati osnova za buduću statističku analizu. Metode statističkog posmatranja predstavljaju popisi stanovništva, statističko izvještavanje, upitnici i posmatranje uzorka.
Statistički sažetak- ovo je druga faza. Tokom njega se obrađuju primarne informacije; specifične pojedinačne informacije koje čine skup se generalizuju kako bi se identifikovale tipične karakteristike i obrasci svojstveni fenomenu koji se proučava kao celini. Glavni metod statističkog sumiranja je grupisanje, kada se pojave koje se proučavaju dijele na najvažnije tipove, karakteristične grupe i podgrupe prema bitnim karakteristikama. Rezultati statističkog grupisanja i sumiranja prikazani su u obliku tabela i grafikona.
Generalizacija i analiza statističkih informacija- Ovo je treća faza. Statistička analiza je završna faza statističkog istraživanja.
Glavne faze analize su sljedeće:
1. utvrđivanje činjenica i njihova ocjena;
2. utvrđivanje karakterističnih osobina i uzroka pojave;
3. poređenje pojave sa osnovnim pojavama - normativnim, planskim i drugim;
4. formulisanje hipoteza, zaključaka i pretpostavki;
5. statističko testiranje predloženih hipoteza korištenjem posebnih generalizirajućih statističkih indikatora.
Sumarni indikatori- apsolutne, relativne, prosječne vrijednosti i indeksni sistemi - koriste se upravo u ovoj fazi. Opšte karakteristike formiranja generalizirajućih indikatora utvrđuju se mjerenjem njihovih odstupanja i dovođenjem do prosječnog indikatora. Proučavanje odstupanja - "varijacije" - zajedno s korištenjem prosječnih i relativnih vrijednosti od velike je praktične i znanstvene važnosti. Indikatori odstupanja “varijacija” karakterišu stepen homogenosti statističke populacije prema traženoj karakteristici. Indikatori “varijacije” određuju stepen i granice varijacije. Od značajnog interesa je odnos između karakteristika „varijacija“.
Sve ove tri faze neraskidivo su povezane organskim jedinstvom. Dakle, sprovođenje statističkog posmatranja je besmisleno bez dalje analize, a analiza je nemoguća bez informacija dobijenih u fazi primarne obrade podataka.
Obrada podataka empirijskog istraživanja obično se dijeli u nekoliko faza:
1) Primarna obrada podataka:
— Izrada tabela;
— Transformacija oblika informacije;
- Provjera podataka.
2) Statistička analiza podataka:
— Analiza primarne statistike;
— Procjena pouzdanosti razlika;
— Normalizacija podataka;
— Analiza korelacije;
- Faktorska analiza.
U većini slučajeva, preporučljivo je započeti obradu podataka sastavljanjem zbirnih tabela.
Tabela sažetka podataka- ovo je svojevrsni „akumulator“ svih podataka dobijenih kao rezultat istraživanja, idealno bi trebalo da sadrži podatke svih subjekata koji koriste sve metode istraživanja. Obično se zaokretne tabele sastavljaju u programu Microsoft Office Excel ili Word, Access.
Osnova za zbirnu tabelu izvornih podataka je sljedeći obrazac. Svaki red sadrži vrijednosti svih pokazatelja jednog predmeta. Svaka kolona (polje) sadrži vrijednosti jednog indikatora za sve predmete. Tako se u svakoj ćeliji (ćeliji) tabele upisuje samo jedna vrijednost jednog pokazatelja jednog subjekta. U samom vrhu dat je serijski broj subjekta, puno ime (ili neki drugi identifikator), izmjereni pokazatelji, ocjene na skali itd. Ova linija olakšava navigaciju po tabeli. Svaki sljedeći red sadrži naziv subjekta i vrijednosti svih mjerenih parametara; naravno, za sve predmete po istom redoslijedu indikatora.
Predmeti se mogu navesti po abecednom redu, ali je bolje koristiti ovaj princip na najnižem nivou podjele. Prvo, bolje je podijeliti subjekte prema njihovom članstvu u bilo kojoj podgrupi koja će se međusobno uspoređivati. Unutar ovih podgrupa, korisno je poredati subjekte po spolu, dobi ili drugom parametru koji vam je važan.
Transformacija forme informacija.
Preporučljivo je da sve karakteristike koje vas zanimaju unesete u tabelu u obliku decimalnog broja, odnosno prvo preračunajte minute u decimale sata, sekunde u decimale minuta, broj mjeseci u decimale od godinu dana itd. Ovo je neophodno jer format podataka za većinu kompjuterskih programa koji se trenutno koriste nameće svoja ograničenja. Takođe pokušajte da ne unosite različite tekstualne simbole (tačke, zareze, crtice, itd.) u tabelu osim ako je to apsolutno neophodno.
Sve informacije koje se mogu kodirati brojevima bolje je pretvoriti u numerički oblik. Ovo će pružiti više mogućnosti za različite vrste obrade podataka. Izuzetak je prvi red, koji sadrži nazive (obično kratke nazive - skraćenice) mjerenih indikatora. U obliku brojeva u tablicu možete unijeti informacije o onim parametrima uzorka za koje se pretpostavlja da bi mogli biti značajni faktori, ali su dostupni u vašim kvalitativnim pokazateljima.
Metode i glavne faze statističkog istraživanja
Najjednostavnije operacije mogu biti: numeričko kodiranje (muškarci - 1, žene - 2; oni koji su završili obuku - 1, oni koji nisu završili - 2 itd.) i prevođenje indikatora kvaliteta u rangove.
Provjera podataka.
Nakon kreiranja tabele na papiru ili računaru, potrebno je da proverite kvalitet dobijenih podataka. Da biste to učinili, često je dovoljno pažljivo ispitati skup podataka. Provjeru treba započeti utvrđivanjem grešaka (greške u otisku), koje se sastoje u tome da je redoslijed broja napisan pogrešno. Na primjer, 100 je napisano umjesto 10, 9,4 - umjesto 94, itd. Ako pažljivo pogledate kolone, to je lako otkriti, jer je relativno rijetko pronaći parametre koji se jako razlikuju. Najčešće vrijednosti jednog parametra imaju isti red ili najbliži redoslijed. Prilikom prikupljanja podataka na računaru, važno je poštovati zahtjeve za format podataka u statističkom programu koji se koristi. Prije svega, ovo se odnosi na znak koji mora odvojiti cijeli broj od razlomka u decimalnom broju (tačka ili zarez).
Upotreba metoda matematičke statistike pri obradi primarnih empirijskih podataka podaci su neophodni za povećanje pouzdanosti zaključaka naučnog istraživanja. Ne preporučuje se ograničavanje na korištenje indikatora kao što su aritmetički prosjek i postoci. Oni najčešće ne daju dovoljno osnova za valjane zaključke iz empirijskih podataka.
Izbor metode za statističku analizu dobijenih empirijskih podataka je veoma važan i odgovoran dio studije. I bolje je to učiniti prije prijema podataka. Prilikom planiranja studije potrebno je unaprijed razmisliti koji će se empirijski pokazatelji bilježiti, kojim metodama će se obraditi i koji se zaključci mogu izvući s različitim rezultatima obrade.
Prilikom odabira statističkog kriterija potrebno je, prije svega, identifikovati vrstu varijabli (osobine) i skalu mjerenja koja je korištena za mjerenje indikatora i drugih varijabli – na primjer, starost, sastav porodice, stepen obrazovanja. Varijable mogu biti bilo koji indikatori koji se mogu međusobno upoređivati (tj. mjeriti). Treba imati na umu da se nominativne i ordinalne skale mogu široko koristiti u istraživanju: verbalne i neverbalne reakcije ponašanja, spol, nivo obrazovanja - sve se to može smatrati varijablama. Najvažnije je imati jasne i precizne kriterije za njihovo razvrstavanje u jednu ili drugu vrstu, ovisno o postavljenim hipotezama i zadacima.
Prilikom odabira statističkog kriterija, također se morate fokusirati na vrstu distribucije podataka koja je dobivena u studiji. Parametarski kriterijumi se koriste kada se distribucija dobijenih podataka smatra normalnom. Normalna distribucija je vjerovatnija (ali ne nužno) dobijena sa uzorcima od više od 100 ispitanika (može raditi s manjim brojem, ali možda neće raditi s većim brojem). Prilikom korištenja parametarskih testova potrebno je provjeriti normalnost distribucije.
Za neparametarske testove, tip distribucije podataka nije bitan. Uz male veličine uzorka ispitanika, preporučljivo je odabrati neparametarske testove koji daju veću sigurnost zaključcima, bez obzira na to da li studija ima normalnu distribuciju podataka. U nekim slučajevima statistički valjani zaključci se mogu izvesti čak i na uzorcima od 5-10 ispitanika.
Mnoge studije traže razlike u izmjerenim pokazateljima među subjektima koji imaju određene karakteristike. Prilikom obrade relevantnih podataka, kriterijumi se mogu koristiti za identifikaciju razlika u nivou karakteristike koja se proučava ili u njenoj distribuciji. Da bi se utvrdila značajnost razlika u manifestaciji neke osobine, studije često koriste indikatore kao što su upareni Wilcoxon test, Mann-Whitney U test, x-kvadrat test (x2), Fisherov egzaktni test i binomni test.
Mnoge studije traže veze između proučavanih indikatora u istim predmetima. Za obradu relevantnih podataka mogu se koristiti koeficijenti korelacije. Odnos veličina među sobom i njihovu zavisnost često karakterišu Pirsonov koeficijent linearne korelacije i Spearmanov koeficijent korelacije ranga.
Struktura podataka (i, shodno tome, struktura stvarnosti koja se proučava), kao i njihov odnos, otkriva se faktorskom analizom.
U mnogim studijama interes je analiziranje varijabilnosti osobine pod uticajem nekih kontrolisanih faktora, odnosno, drugim rečima, procena uticaja različitih faktora na osobinu koja se proučava. Za matematičku obradu podataka u takvim problemima, Mann-Whitney U-test, Kruskal-Wallisov test, Wilcoxon T-test,? 2 Friedman. Međutim, za proučavanje uticaja, a još više međusobnog uticaja nekoliko faktora na parametar koji se proučava, analiza varijanse može biti korisnija. Istraživač polazi od pretpostavke da se neke varijable mogu smatrati uzrocima, a druge efektima. Varijable prve vrste se smatraju faktorima, a varijable druge vrste efektivnim karakteristikama. Ovo je razlika između analize varijanse i korelacijske analize, u kojoj se pretpostavlja da su promjene jedne karakteristike jednostavno povezane s određenim promjenama u drugoj.
Mnoga istraživanja otkrivaju značaj promena (pomeranja) bilo kojih parametara i manifestacija u određenom vremenskom periodu, pod određenim uslovima (na primer, pod uslovima korektivnog uticaja). Formativni eksperimenti u praktičnoj psihologiji rješavaju upravo ovaj problem. Za obradu odgovarajućih podataka, koeficijenti se mogu koristiti za procjenu pouzdanosti pomaka vrijednosti karakteristike koja se proučava. U tu svrhu često se koriste testovi znakova i Wilcoxon T-test.
Važno je obratiti pažnju na ograničenja koja svaki kriterij ima. Ako jedan kriterij nije pogodan za analizu dostupnih podataka, uvijek možete pronaći drugi, možda promjenom vrste prezentacije samih podataka. Prije izvođenja statističke analize empirijskih podataka, korisno je provjeriti postoje li kritične vrijednosti koje odgovaraju količini i vrsti podataka koje imate. U suprotnom, možete biti razočarani kada se vaši proračuni pokažu uzaludni zbog odsustva kritičnih vrijednosti u tabeli za veličinu uzorka koju ste imali.
Nakon što se upoznate sa procedurom za izračunavanje kriterijuma, možete izvršiti „ručnu“ obradu podataka ili koristiti statistički program na personalnom računaru.
Najpopularniji programi za kompjutersku obradu su SPSS i Statistica.
Upotreba statističkih programa u kompjuterskoj obradi ubrzava obradu materijala za nekoliko redova veličine i čini dostupnim istraživaču takve metode analize koje se ne mogu implementirati u ručnoj obradi. Međutim, ove prednosti se mogu u potpunosti iskoristiti ako istraživač ima potreban nivo obuke u ovoj oblasti. Tipično, što je kompjuterski program moćniji (što su njegove mogućnosti šire), to mu je potrebno više vremena za savladavanje. Stoga, trošenje vremena na proučavanje uz rijetki pristup moćnom statističkom aparatu nije sasvim efikasno. Vrlo često korištenje ovakvih programa za rješavanje čak i jednostavnih problema zahtijeva i određenu količinu vještina.
Kako biste izbjegli nepotrebne poteškoće i vremenske troškove, mnogo je efikasnije obratiti se profesionalcima. Oni će kvalitetno i profesionalno izvršiti sve potrebne matematičke i statističke analize vaših istraživačkih podataka: analizu primarne statistike, procjenu pouzdanosti razlika, normalizaciju podataka, korelacijske i faktorske analize itd.
Nakon izvršene neophodne statističke analize podataka, potrebno je dobijene rezultate povezati sa početno postavljenom hipotezom, sa teorijskim opravdanjima autora koji su se bavili ovom tematikom i prethodnih istraživača. Formulirajte zaključke i interpretirajte dobijene rezultate.
Prethodno12345678910Sljedeće
Glavne faze statističkog istraživanja
Razmotrimo najvažniji metod statistike - statističko posmatranje.
Koristeći različite metode i tehnike statističke metodologije
pretpostavlja dostupnost sveobuhvatnih i pouzdanih informacija o onome što se proučava
objekt. Proučavanje masovnih društvenih pojava uključuje faze prikupljanja
statističke informacije i njihova primarna obrada, informacije i grupisanje
rezultati posmatranja u određene agregate, generalizacije i analize
primljeni materijali.
U prvoj fazi statističkog istraživanja, primarni
statističkih podataka, ili sirovih statističkih informacija koje
je temelj buduće statističke zgrade. Tako da zgrada jeste
njegova osnova mora biti čvrsta, čvrsta i kvalitetna. Ako prilikom prikupljanja
došlo je do greške u primarnim statističkim podacima ili se ispostavilo da je materijal bio
lošeg kvaliteta, to će uticati na ispravnost i pouzdanost oba
teorijski i praktični zaključci. Dakle, statistički
posmatranje od početne do završne faze – dobijanje finala
materijali - moraju biti pažljivo osmišljeni i jasno organizovani.
Statističko posmatranje daje izvorni materijal za generalizaciju, početak
kojoj služi sažetak. Ako tokom statističkog posmatranja o svakom od svojih
jedinica prima informacije koje ga karakterišu sa više aspekata, zatim podatke
izvještaji karakterišu cjelokupnu statističku populaciju i njene pojedine dijelove.
U ovoj fazi, ukupnost se dijeli prema razlikama i ujedinjuje prema
znakova sličnosti, ukupni pokazatelji se izračunavaju za grupe i u
Uglavnom. Metodom grupisanja, fenomeni koji se proučavaju dijele se na najvažnije
vrste, karakteristične grupe i podgrupe prema bitnim karakteristikama. Korišćenjem
Grupacije su ograničene kvalitativno homogenim u značajnim aspektima
ukupnosti, što je preduslov za definiciju i primjenu
generalizirajući indikatori.
U završnoj fazi analize koriste se generalizirajući indikatori
izračunavaju se relativne i prosječne vrijednosti i daje se zbirna procjena
varijacije znakova, karakteriziraju se dinamike pojava, koriste se indeksi,
konstrukcije bilansa računaju se pokazatelji koji karakterišu gužvu
veze u promjenama karakteristika. U svrhu što racionalnijeg i najvizuelnijeg
Prezentacija digitalnog materijala je predstavljena u obliku tabela i grafikona.
3.Statističko posmatranje: pojam, osnovni oblici.
Ovo je naučni i organizacioni rad na prikupljanju podataka. Obrasci:stat. 1) izvještavanje, kat. zasniva se na dokumentarnom računovodstvu. Od 1998. godine uvedena su 4 jedinstvena oblika saveznog državnog nadzora: FP-1 (proizvodnja preduzeća), FP-2 (investicija), FP-3 (finansijsko stanje organizacija), FP-4 (broj - broj radnika, rada), 2) posebno organizovano posmatranje (popis), 3) registar - to je skup jedinica, kat.har-t svake jedinice posmatranja: registri nas-istraživačkih, proizvodnih, građevinskih i ugovaračkih organizacija, maloprodaje i veleprodaje trgovina. Vrste posmatranja: 1) kontinuirano, nekontinuirano (selektivno, kvalifikovano na osnovu metode glavnog niza, monografija). Posmatranje može biti tekuće, periodično, jednokratno. Metode posmatranja: direktno, dokumentarno, anketno (ekspedicija, upitnik, lični nastup, prepiska). Statistička posmatranja se sprovode prema planu, koji uključuje: programska i metodološka pitanja (ciljevi, zadaci), organizaciona pitanja (vrijeme, mjesto). Kao rezultat obavljenih zapažanja nastaju greške koje umanjuju tačnost zapažanja, pa se vrši kontrola podataka (logička i brojilačka). Kao rezultat provjere pouzdanosti podataka, otkrivaju se sljedeće greške u promatranju: slučajne. greške (greške u registraciji), namjerne greške, nenamjerne greške. (sistemske i nesistemske), greške reprezentativnosti (reprezentativnost).
Programska i metodološka pitanja statističkog posmatranja.
Programska i metodološka pitanja statističkog posmatranja
Svako promatranje se provodi u određenu svrhu.
Prilikom njegovog sprovođenja potrebno je utvrditi šta je predmet ispitivanja. Potrebno je riješiti sljedeće probleme:
Objekat posmatranja – skup objekata i pojava od kojih se moraju prikupiti informacije. Prilikom definiranja objekta navode se njegove glavne karakteristične osobine (znakovi). Svaki objekat masovnog posmatranja sastoji se od pojedinačnih jedinica, pa je neophodno rešiti pitanje koji element agregata će služiti kao jedinica posmatranja.
Jedinica za posmatranje – to je sastavni element objekta, koji je nosilac karakteristika koje podliježu registraciji i osnova računa.
Popis – to su određena kvantitativna ograničenja za predmet posmatranja.
Potpiši - ovo je svojstvo koje karakterizira određene karakteristike i karakteristike svojstvene jedinicama populacije koja se proučava.
Organizaciona pitanja statističkog posmatranja.
Program posmatranja sastavlja se u obliku obrazaca (upitnika, formulara) u koje se unose primarni podaci.
Neophodan dodatak obrascima su uputstva koja objašnjavaju značenje pitanja.
Organizaciona pitanja programa uključuju:
period posmatranja;
kritični trenutak posmatranja;
pripremni radovi;
Period posmatranja na koji se odnose snimljene informacije. Zove se objektivno vrijeme posmatranja. Ovo bi moglo biti određeni vremenski period (dan, dekada, mjesec) ili određeni trenutak. Trenutak na koji se odnosi snimljena informacija naziva se kritični trenutak posmatranja.
Na primjer, kritični trenutak mikropopisa iz 94. bilo je 0.00 sati
u noći sa 13. na 14. februar. Ustanovljavanjem kritičnog trenutka posmatranja moguće je fotografskom tačnošću utvrditi pravo stanje stvari.
Pripremni rad podrazumeva obezbeđivanje nadzora sa dokumentima, kao i sastavljanje liste izveštajnih jedinica, obrazaca i uputstava.
Dokumenti će se popunjavati tokom posmatranja ili na osnovu njegovih rezultata.
Važno mjesto u sistemu pripremnog rada zauzima izbor i obuka kadrova, kao i brifing onih koji će učestvovati u posmatranju.
⇐ Prethodno12345678910Sljedeće ⇒
Datum objave: 2015-01-09; Pročitano: 313 | Povreda autorskih prava stranice
Studopedia.org - Studopedia.Org - 2014-2018 (0,002 s)…
Faze statističkog istraživanja.
Faza 1: Statistička opservacija.
Faza 2: Konsolidacija i grupisanje rezultata posmatranja u specifične agregate.
Faza 3: Generalizacija i analiza pristiglih materijala. Identifikacija odnosa i razmjera pojava, utvrđivanje obrazaca njihovog razvoja, izrada prognostičkih procjena. Važno je imati sveobuhvatne i pouzdane informacije o objektu koji se proučava.
U prvoj fazi statističkog istraživanja formiraju se primarni statistički podaci, odnosno inicijalne statističke informacije, koje su temelj buduće statističke „građevine“.
FAZE STATISTIČKOG ISTRAŽIVANJA
Da bi "zgrada" bila izdržljiva, njen temelj mora biti čvrst i kvalitetan. Ukoliko se prilikom prikupljanja primarnih statističkih podataka napravi greška ili se pokaže da je materijal lošeg kvaliteta, to će uticati na ispravnost i pouzdanost teorijskih i praktičnih zaključaka. Stoga, statističko posmatranje od početne do završne faze mora biti pažljivo osmišljeno i jasno organizovano.
Statističko posmatranje daje izvorni materijal za generalizaciju, čiji je početak sažetak. Ako se tokom statističkog posmatranja dobije informacija o svakoj njenoj jedinici koja je karakteriše sa više aspekata, onda ovi sažeci karakterišu čitav statistički agregat i njegove pojedinačne delove. U ovoj fazi populacija se dijeli prema znacima razlike i objedinjuje prema znacima sličnosti, a ukupni pokazatelji se izračunavaju za grupe i u cjelini. Metodom grupisanja, fenomeni koji se proučavaju dijele se na najvažnije tipove, karakteristične grupe i podgrupe prema bitnim karakteristikama. Uz pomoć grupisanja ograničavaju se kvalitativno homogene populacije, što je preduslov za definisanje i primjenu generalizirajućih indikatora.
U završnoj fazi analize, koristeći opšte pokazatelje, izračunavaju se relativne i prosječne vrijednosti, daje se procjena varijacije karakteristika, karakterizira dinamika pojava, koriste se indeksi i bilansi stanja, izračunavaju se pokazatelji koji karakteriziraju bliskost veza u promjenama karakteristika. U svrhu što racionalnije i što vizuelnije prezentacije digitalnog materijala, on je predstavljen u obliku tabela i grafikona.
Kognitivna vrijednost statistike stvar je:
1) statistika obezbeđuje digitalno i smisleno pokrivanje pojava i procesa koji se proučavaju i služi kao najpouzdaniji način za procenu stvarnosti; 2) statistika daje dokaznu snagu ekonomskim zaključcima i omogućava provjeru različitih „trenutnih“ tvrdnji i pojedinačnih teorijskih tvrdnji; 3) statistika ima sposobnost da otkrije odnose među pojavama, pokaže njihov oblik i snagu.
1. STATISTIČKO ZAPAŽANJE
1.1. Osnovni koncepti
Statističko posmatranje — Ovo je prva faza statističkog istraživanja, koja predstavlja naučno organizovano obračunavanje činjenica koje karakterišu pojave i procese društvenog života, i prikupljanje podataka dobijenih na osnovu ovog računovodstva.
Međutim, nije svaka zbirka informacija statistička opservacija. O statističkom posmatranju možemo govoriti samo kada se proučavaju statistički obrasci, tj. one koje se manifestuju u masovnom procesu, u velikom broju jedinica nekog agregata. Stoga bi statističko posmatranje trebalo da bude planski, masovni i sistematski.
Planiranost statističko posmatranje je u tome što se priprema i sprovodi prema izrađenom planu, koji obuhvata pitanja metodologije, organizacije, prikupljanja informacija, kontrole kvaliteta prikupljenog materijala, njegove pouzdanosti i prezentacije konačnih rezultata.
misa Priroda statističkog posmatranja sugeriše da ono obuhvata veliki broj slučajeva ispoljavanja datog procesa, dovoljan da se dobiju istiniti podaci koji karakterišu ne samo pojedinačne jedinice, već i celokupnu populaciju u celini.
Sistematičnost statističko posmatranje je određeno činjenicom da se mora vršiti ili sistematski, ili kontinuirano, ili redovno.
Za statističko posmatranje važe sljedeći zahtjevi:
1) potpunost statističkih podataka (potpunost obuhvata jedinica populacije koja se proučava, aspekata određene pojave, kao i potpunost obuhvata tokom vremena);
2) pouzdanost i tačnost podataka;
3) njihovu ujednačenost i uporedivost.
Svaka statistička studija mora početi sa formulisanjem svojih ciljeva i zadataka. Nakon toga se određuje objekat i jedinica posmatranja, izrađuje program i odabire vrsta i način posmatranja.
Objekat posmatranja- skup društveno-ekonomskih pojava i procesa koji su predmet istraživanja, odnosno tačne granice unutar kojih će se evidentirati statističke informacije . Na primjer, prilikom popisa stanovništva potrebno je utvrditi kakvo stanovništvo podliježe registraciji – postojeće, odnosno koje se u trenutku popisa stvarno nalazi na određenom području ili stalno, odnosno stalno živi na datom području. Prilikom premjera industrije potrebno je utvrditi koja preduzeća će biti klasifikovana kao industrijska. U određenom broju slučajeva, jedna ili druga kvalifikacija se koristi za ograničavanje objekta promatranja. Popis- restriktivni kriterijum koji moraju zadovoljiti sve jedinice populacije koja se proučava. Tako, na primjer, prilikom popisa proizvodne opreme potrebno je utvrditi šta je klasifikovano kao proizvodna, a šta kao ručni alati, koja oprema je predmet popisa - samo operativna oprema ili takođe u remontu, u skladištu, ili u rezervi.
Jedinica za posmatranje naziva se komponenta objekta posmatranja, koja služi kao osnova za proračun i ima karakteristike koje podležu registraciji tokom posmatranja.
Na primjer, u popisu stanovništva, jedinica posmatranja je svaka pojedinačna osoba. Ako je zadatak i utvrđivanje broja i sastava domaćinstava, onda će jedinica posmatranja, uz osobu, biti svako domaćinstvo.
Program za nadzor- ovo je lista pitanja o kojima se prikupljaju informacije, odnosno lista karakteristika i indikatora koji se registruju . Program posmatranja sastavlja se u obliku obrasca (upitnika, formulara) u koji se unose primarni podaci. Neophodan dodatak obrascu su uputstva (ili uputstva na samim obrascima) koja objašnjavaju značenje pitanja. Sastav i sadržaj pitanja u programu posmatranja zavise od ciljeva studije i od karakteristika društvenog fenomena koji se proučava.
Intenziviranje rada medicinskih radnika u uslovima budžetske i osiguravajuće zdravstvene zaštite postavlja povećane zahtjeve pred naučnim i organizacionim faktorima. U ovim uslovima povećava se uloga medicinske statistike u naučnoj i praktičnoj delatnosti zdravstvene ustanove.
U praktičnim i istraživačkim aktivnostima ljekar, po pravilu, analizira rezultate svojih aktivnosti ne samo na individualnom, već i na grupnom i populacijskom nivou. Ovo je neophodno kako bi lekar potvrdio nivo kvalifikacija, kao i radi daljeg usavršavanja i stručne specijalizacije. Stoga je sposobnost pravilnog organizovanja i sprovođenja statističkih istraživanja neophodna svim ljekarima različitih profila, rukovodiocima ustanova i zdravstvenih organa. Ovakva znanja i vještine doprinose poboljšanju kvaliteta i efikasnosti zdravstvene zaštite stanovništva kroz kontinuirano usavršavanje kadrova (najvažniji element obezbjeđenja resursa), a samim tim i konkurentnosti zdravstvenih ustanova različitih oblika vlasništva u tržišnoj ekonomiji.
Menadžeri u zdravstvu stalno koriste statističke podatke u operativnom i prognostičkom radu. Samo kvalifikovana analiza statističkih podataka, procjena događaja i odgovarajući zaključci omogućavaju donošenje ispravne upravljačke odluke, doprinose boljoj organizaciji rada, preciznijem planiranju i predviđanju. Statistika pomaže da se prati rad ustanove, da se njome upravlja ažurno, te da se sudi o kvalitetu i efikasnosti tretmana i preventivnog rada. Prilikom izrade tekućih i dugoročnih planova rada rukovodilac se mora zasnivati na proučavanju i analizi trendova i obrazaca razvoja kako zdravstvene zaštite tako i zdravstvenog stanja stanovništva svog okruga, grada, regiona itd.
Tradicionalni statistički sistem u zdravstvu zasniva se na dobijanju podataka u obliku izvještaja, koji se sastavljaju u osnovnim institucijama, a zatim sumiraju na srednjem i višem nivou. Sistem izveštavanja ima ne samo prednosti (jedinstveni program, obezbeđivanje uporedivosti, pokazatelji obima posla i korišćenja resursa, jednostavnost i niska cena prikupljanja materijala), već i određene nedostatke (niska efikasnost, rigidnost, nefleksibilan program, ograničen skup informacija, nekontrolisane računovodstvene greške, itd.).
Analizu obavljenog posla lekari treba da vrše ne samo na osnovu postojeće izveštajne dokumentacije, već i putem posebno sprovedenih selektivnih statističkih studija.
Plan statističkog istraživanja se izrađuje u skladu sa predviđenim programom. Glavna pitanja plana su:
- definisanje svrhe studije;
- određivanje objekta posmatranja;
- određivanje trajanja rada u svim fazama;
- naznaku vrste statističkog posmatranja i metode;
- određivanje lokacije na kojoj će se vršiti osmatranja;
- pojašnjenje kojim snagama i pod čijim metodološkim i organizacionim rukovodstvom će se istraživanje sprovoditi.
Organizacija statističkih istraživanja podijeljena je u nekoliko faza:
- faza upoznavanja s literaturnim podacima, koja vam omogućava da dobijete ideju o problemu koji se proučava, odaberete adekvatnu metodologiju istraživanja i formulirate radnu hipotezu
- faza posmatranja;
- statističko grupiranje i sažetak;
- obrada brojanja;
- naučna analiza;
- literarni i grafički dizajn istraživačkih podataka.
Program statističkih istraživanja predviđa rješavanje sljedećih pitanja:
- određivanje jedinice posmatranja i izrada programa prikupljanja materijala;
Jedinica za posmatranje- svaki primarni element statističke populacije.
Jedinica posmatranja je obdarena znacima sličnosti i razlike, koji su podložni evidentiranju i daljem posmatranju, pa se ovi znakovi nazivaju uzeti u obzir (računovodstveni).Karakteristike uzete u obzir- karakteristike po kojima se razlikuju elementi jedinice posmatranja u statističkoj populaciji. Znakovi su klasifikovani:
- po prirodi da:
a) atributivne (deskriptivne) osobine - izražene verbalno;
b) kvantitativne karakteristike - izražene u brojevima; - po ulozi u zbiru na:
a) karakteristike faktora koji utiču na fenomen koji se proučava;
b) efektivne karakteristike koje se menjaju pod uticajem faktorskih karakteristika.
Primjer: u našoj studiji jedinica posmatranja je student koji sve godine studira na datom medicinskom fakultetu. Karakteristike koje se uzimaju u obzir dijele se na:
a) atributivni - pol, loše navike, zdravstveno stanje itd.;
b) kvantitativni - starost, broj popušenih cigareta, trajanje bolesti, pušačko iskustvo itd.;
c) na osnovu kombinacije faktorskih karakteristika - prisustvo loših navika i pušačkog iskustva;
d) efektivni znaci - zdravstveno stanje, prisustvo bolesti itd.Program prikupljanja materijala je dosljedan prikaz karakteristika koje se uzimaju u obzir – pitanja na koja je potrebno odgovoriti pri izvođenju ove studije. To može biti upitnik, upitnik ili mapa koju je posebno sastavio istraživač. Dokument mora imati jasan naslov. Pitanja (uzimaju se u obzir karakteristike) moraju biti jasna, koncizna i u skladu sa svrhom i ciljevima studije; Za svako pitanje treba dati opcije odgovora. Ove opcije za gotove odgovore nazivaju se „grupiranjem“.
Grupisanje obeležja vrši se sa ciljem identifikacije homogenih grupa za proučavanje određenih obrazaca fenomena koji se proučava. Grupisanje odgovora prema karakteristikama atributa naziva se tipološkim, a prema kvantitativnim karakteristikama - varijacijskim.
Primjer tipološke grupe:
- grupiranje učenika po spolu:
- čovjek,
- žena;
- grupiranje učenika prema prisustvu ili odsustvu loših navika:
- studenti pušači,
- studenti nepušači.
Primjer grupe varijacija:
- Grupiranje učenika prema broju popušenih cigareta dnevno:
- 10 ili manje;
- više od 20
Primjer grafikona koji je popunio student medicine prilikom proučavanja prevalencije pušenja predstavljen je u nastavku. Sva pitanja na kartici imaju grupe i preporuke za popunjavanje.
Mapa* za proučavanje prevalencije pušenja među studentima medicine
- Puno ime i prezime studenta ____________________________ (unesite u potpunosti)
- Kurs: I, II, III, IV, V, VI
- Fakultet: terapeutski, medicinsko-profilaktički, farmaceutski, fakultet vojne obuke
- Uzrast: do 20 godina, 20, 21, 22, 23, 24, 25 i više
- Spol: muško/žensko
- Da li priznajete da je pušenje štetno za vaše zdravlje? Da, ne, ne znam
- Ko puši među ljudima koji žive sa tobom: otac, majka, brat, sestra, muž, žena, prijatelj, niko ne puši
- Da li pušite? Ne baš
- Starost u kojoj ste popušili prvu cigaretu: ispod 15 godina, 16-18 godina, preko 18 godina
- Koliko cigareta (cigareta) popušite dnevno? 5-10, 11-20, više od 20
- Šta vas je nagnalo da prvi put pušite: primjer vaših roditelja, primjer vaših učitelja, utjecaj vaših prijatelja, želja da izgledate zrelo, želja da smršate, radoznalost, želja da idete u korak s modom?
I druga pitanja u skladu sa svrhom i ciljevima studije.
- po prirodi da:
- izrada programa razvoja materijala; Program za izradu dobijenih podataka podrazumeva sastavljanje izgleda statističkih tabela uzimajući u obzir grupisanje.
Zahtjevi za stolove. Izgledi statističkih tabela trebaju imati jasan i koncizan naslov koji odgovara njihovom sadržaju. Tabela pravi razliku između subjekta i predikata.
Statistički subjekt je ono što tabela kaže. Predmet stola sadrži glavne karakteristike koje su predmet proučavanja i obično se postavlja okomito na lijevoj strani stola.
Statistički predikat je ono što karakterizira subjekt i postavljen je horizontalno.
Tabele moraju sadržavati konačne podatke o tome koji će indikatori biti izračunati u trećoj fazi statističke studije prilikom obrade dobijenih podataka.
Vrste stolova. Statističke tablice se dijele na jednostavne, grupne i kombinatorne.
Jednostavno (Tabela 1) je tabela koja vam omogućava analizu primljenih podataka, grupisanih samo po jednom atributu (subjekt).
Tabela 1. Distribucija studenata pušača po fakultetima (u apsolutnim brojevima iu postotku od ukupnog broja)
Grupa (Tabela 2) je tabela u kojoj se uspostavlja veza između pojedinačnih karakteristika, tj. pored subjekta postoji i predikat, predstavljen jednim ili više grupa koje su povezane (u parovima) sa grupacijama subjekta, ali nisu međusobno povezane.
Tabela 2. Distribucija studenata različitih fakulteta prema spolu i dobi u kojoj su popušili prvu cigaretu
Kombinacija (Tabela 3) je tabela u kojoj se nalaze dva ili više predikata koji su povezani ne samo sa subjektom, već i jedan s drugim.
Tabela 3. Distribucija studenata pušača različitih fakulteta prema polu i prosječnom broju popušenih cigareta dnevno
Naziv fakulteta Prosječan broj cigareta (cigareta) koje su popušili studenti dnevno Ukupno 10 ili manje 11 - 20 više od 20 m i oba pola m i oba pola m i oba pola m i oba pola 1. Medicinski 2. Medicinski i preventivni 3. Farmaceutski, itd. Ukupno: - izrada programa za analizu prikupljenog materijala.
Program analize pruža listu statističkih tehnika neophodnih za identifikaciju obrazaca fenomena koji se proučava.
Plan istraživanja predviđa rješavanje sljedećih organizacionih pitanja:- Odabir objekta istraživanja
- Određivanje veličine statističke populacije
- Vrijeme i mjesto (teritorija) izučavanja, vrste i metode posmatranja i prikupljanja materijala
- Karakteristike izvođača (osoblje)
- Karakteristike tehničke opremljenosti i potrebnih materijalnih sredstava
- Predmet statističkog istraživanja je populacija od koje će se prikupljati potrebni podaci. To može biti stanovništvo, studenti, pacijenti, hospitalizirani ljudi itd.
Statistička populacija - je grupa koja se sastoji od relativno homogenih elemenata zajedno u poznatim granicama vremena i prostora u skladu sa predviđenom namjenom. Struktura statističke populacije: statistička populacija se sastoji od jedinica posmatranja (vidi dijagram).
Na primjeru naše studije, statistička populacija su studenti koji studiraju na datom univerzitetu tokom cijelog perioda studiranja.
Postoje dvije vrste populacije - opšta i uzorkovana.
Populacija je grupa koju čine svi relativno homogeni elementi u skladu sa namenom.
Populacija uzorka - dio opće populacije odabran za istraživanje i namijenjen za karakterizaciju cjelokupne opšte populacije. Mora biti reprezentativan (reprezentativan) po kvantitetu i kvalitetu u odnosu na opštu populaciju.
Reprezentativnost je kvantitativna zasniva se na zakonu velikih brojeva i označava dovoljan broj elemenata u populaciji uzorka, izračunat pomoću posebnih formula i tabela.
Reprezentativnost je kvalitativna zasniva se na zakonu vjerovatnoće i označava korespondenciju (istost) karakteristika koje karakterišu elemente populacije uzorka u odnosu na opštu populaciju.
U našem primjeru, populacija su svi studenti medicinskih fakulteta; uzorkovana populacija - dio studenata svakog predmeta i odsjeka datog univerziteta.
Obim statističke populacije - ovo je broj elemenata populacije uzetih za istraživanje.
Datumi i mjesto (teritorija) studija - ovo je izrada kalendarskog plana za realizaciju ove studije u ovoj fazi na određenoj teritoriji. Primer: od 1. aprila do 1. juna tekuće godine na VMA im. NJIH. Sechenov.
Vrste nadzora :
- kontinuirano (ili kontinuirano) posmatranje - kada se registracija vrši kontinuirano kako nastaju jedinice posmatranja. Primjer: svaki slučaj rođenja, smrti, liječenja u zdravstvenim ustanovama.
- i jednokratno (ili jednokratno) posmatranje – kada se fenomeni koji se proučavaju snimaju u određenom trenutku (sat, dan u sedmici, datum). Primjer: popis stanovništva, sastav bolničkih kreveta.
Metode izvođenja istraživanja. Za istraživača je važno da odredi način sprovođenja studije: kontinuirano posmatranje ili parcijalno (uzorkovanje).
- Kontinuirano posmatranje je registracija svih jedinica posmatranja koje čine opštu populaciju.
- Djelomično (selektivno) promatranje je proučavanje samo dijela populacije da bi se okarakterisala cjelina.
Metode provođenja istraživanja na uzorku populacije (monografija, glavno tijelo, upitnik, itd.).
- Monografska metoda se koristi pri proučavanju jednog objekta, kada se jedan od mnogih objekata bira i proučava maksimalno potpuno kako bi se demonstrirala najbolja praksa i identifikovali trendovi u razvoju nekog fenomena. Primjer: opis nove hirurške tehnologije.
- Metoda glavnog niza koristi se kada se proučavaju oni objekti u kojima je koncentrirana većina fenomena koji se proučavaju. Njegova suština leži u činjenici da se iz svih jedinica posmatranja koje čine dati objekat bira njihov glavni dio koji karakterizira cjelokupnu statističku populaciju. Primjer: tvornica ima 7 glavnih radionica koje zapošljavaju 1300 radnika i dvije male pomoćne radionice sa 100 radnika. Za promatranje možete uzeti samo glavne radionice i iz njih izvući zaključke o cijelom postrojenju.
- Metoda upitnika se koristi za prikupljanje statističkih informacija pomoću posebno dizajniranih upitnika. Primjer: prilikom proučavanja prevalencije gastrointestinalnih bolesti među učenicima stručnih škola u gradu N., izrađen je upitnik sa listom pitanja od interesa za istraživača.
Metode odabira fenomena koji se proučavaju i formiranje populacije uzorka
Postoje sljedeće metode za odabir fenomena koji se proučavaju: slučajni, mehanički, ugniježđeni, usmjereni, tipološki.
- Slučajni odabir je odabir koji se vrši žrijebom (po početnom slovu prezimena ili prema rođendanu itd.).
- Mehanička selekcija je selekcija kada se mehanički odabrana svaka peta (20%) ili deseta (10%) jedinica posmatranja uzima iz cijele populacije za proučavanje.
- Klasterski (serijski) odabir – kada se iz opće populacije ne biraju pojedinačne jedinice, već se biraju gnijezda (serije), koje se biraju slučajnim ili mehaničkim uzorkovanjem. Primjer: za proučavanje morbiditeta ruralnog stanovništva M regije proučava se morbiditet ruralnog stanovništva jedne, najtipičnije tačke. Rezultati se odnose na cjelokupno ruralno stanovništvo regije.
- Usmjerena selekcija je selekcija kada se iz opće populacije, u svrhu identifikacije određenih obrazaca, odaberu samo one jedinice promatranja koje će nam omogućiti da identifikujemo utjecaj nepoznatih faktora dok eliminiramo utjecaj poznatih. Primjer: kada se proučava učinak radnog iskustva na stopu ozljeda, biraju se radnici iste profesije, iste dobi, iste radionice i istog nivoa obrazovanja.
- Tipološka selekcija je odabir jedinica iz prethodno grupisanih sličnih kvalitativnih grupa. Primjer: pri proučavanju obrasca mortaliteta među urbanim stanovništvom, gradove koji se proučavaju treba grupisati prema veličini njihovog stanovništva.
Karakteristike izvođača (osoblje) . Koliko ljudi i koje kvalifikacije provodi istraživanje? Primjer: studiju za proučavanje sanitarno-higijenskog režima učenika srednjih škola u srednjim školama u okrugu izvode dva ljekara i dva pomoćnika sanitarnog doktora Centra za higijenu i epidemiologiju datog upravnog okruga.
Karakteristike tehničke opremljenosti i potrebnih materijalnih sredstava :
- laboratorijska oprema i instrumenti koji odgovaraju namjeni studije;
- Dopisnica (papir, obrasci);
- bez dodatnih izdvajanja.
- kontrola prikupljenog materijala - ovo je provjera prikupljenog materijala u cilju odabira knjigovodstvenih dokumenata koji imaju nedostatke za njihovu naknadnu korekciju, dopunu ili isključenje iz studije. Na primjer, upitnik ne navodi spol, godine ili ne daje odgovore na druga postavljena pitanja. U tom slučaju potrebna je dodatna računovodstvena dokumentacija (ambulantne kartice, medicinska dokumentacija, itd.). Ako se ovi podaci ne mogu dobiti iz dodatne knjigovodstvene dokumentacije koju koristi istraživač, onda se iz studije treba isključiti nekvalitetne kartice (upitnici).
- enkripcija
- ovo je upotreba simbola istaknutih karakteristika. Kod ručne obrade materijala, kodovi mogu biti digitalni ili abecedni; sa mašinom - samo digitalno.
Primjer: alfabetsko šifriranje:
sprat:
muža. M
supruge Idigitalna enkripcija:
- grupisanje materijala - ovo je raspodjela prikupljenog materijala prema atributskim ili kvantitativnim karakteristikama (tipološkim ili varijacijskim). Primer: grupisanje studenata po smerovima studija: I godina, II godina, III godina, IV godina, V godina, VI godina.
- sumiranje podataka u statističke tabele - unos digitalnih podataka dobijenih nakon brojanja u tabele
- proračun statističkih pokazatelja i statistička obrada materijala .
Svrha studije: razviti mjere za smanjenje probavnih bolesti (DBD) među studentima medicine.
Ciljevi istraživanja:
- Proučiti prevalenciju različitih bolesti organa za varenje (DODs) među studentima medicine.
- Odrediti faktore rizika za nastanak BOP.
- Izraditi prijedloge za upravu univerziteta
istraživački program:
Jedinica posmatranja je student sa dijagnozom BOP, koji studira na medicinskom fakultetu na ovom fakultetu.
Atributivne karakteristike: spol, dijagnoza, način ishrane.
Kvantitativne karakteristike: starost, trajanje bolesti, interval između obroka, broj obroka dnevno.
Efektivni znaci: prisustvo bolesti probavnog sistema.
Faktorske karakteristike: pol, godine, ishrana itd.
Program prikupljanja materijala (upitnik popunjava student)
a) Puno ime
b) Kurs: 1,2,3,4,5,6
c) Fakultet: terapeutski (1), medicinsko-preventivni (2), farmaceutski (3)
d) Starost: zaključno do 20 godina - (1), 21-22 - (2), 23-24 - (3), 25 i više (4)
e) Pol: muško (1), žensko (2)
f) Koliko puta u toku dana jedete? Jedan - (1), dva - (2), tri ili više (3)
g) Obrok se sastoji od sendviča bez čaja (1), sendviča sa čajem (2), punog ručka (3), ostalog (4) (navesti)
__________________________
h) Koliki je interval između obroka: do 1 sat (1), 1-2 sata (2), 3-4 sata (3), 5 sati ili više (4)
i) Ima li vremena za ručak u rasporedu časova: (da - (1), ne - (2)
j) Da li imate bolest probavnog sistema: da - (1), ne - (2)
k) Ako ste odgovorili sa "da", navedite dijagnozu: __________________
m) Trajanje bolesti: do 1 godine - (1), 2-3 godine - (2), 4-5 godina - (3), 6 godina ili više - (4)
I druga pitanja u skladu sa svrhom i ciljevima studije.
Program razvoja materijala
Tipološko grupisanje: grupisanje studenata po fakultetima, spolu i dijagnozi bolesti.
Grupiranje varijacija: grupiranje prema trajanju bolesti (do 1 godine, 2-3 godine, 4-5 godina, 6 godina ili više), interval između obroka (do 1 sat, 1-2 sata, 3-4 sata, 5 sati i više).
Statistički rasporedi tablica
Simple table
Tabela 4. Distribucija učenika sa bolestima probavnog sistema po nozološkim oblicima (u procentima od ukupnog broja)
Grupni sto
Tabela 5. Distribucija učenika sa bolestima probavnog sistema prema polu i starosti (u procentima od ukupnog broja)
| Bolest | Kat | Dob | Ukupno | |||
| muža | supruge | do 15 godina | 15 - 18 godina | stariji od 18 godina | ||
| 1. Gastritis | ||||||
| 2. Čir na želucu | ||||||
| 3. Duodenalni čir | ||||||
| 4. Ostalo | ||||||
| Ukupno: | ||||||
Kombinovana tabela
Tabela 6. Distribucija studenata sa oboljenjima organa za varenje, po fakultetima i polu (u procentima od ukupnog broja)
| Bolest | Medicinski | Medicinski i preventivni | Pharmaceutical | Ukupno | ||||||||
| m | i | oba pola | m | i | oba pola | m | i | oba pola | m | i | oba pola | |
| 1. Gastritis | ||||||||||||
| 2. Čir na želucu | ||||||||||||
| 3. Peptički ulkus duodenuma | ||||||||||||
| 4. Ostalo | ||||||||||||
| Ukupno: | ||||||||||||
Plan studija
Predmet proučavanja je student medicine koji studira na datom medicinskom univerzitetu na datom fakultetu.
Obim statističke populacije: dovoljan broj zapažanja. Stanovništvo: selektivno, reprezentativno po kvalitetu i kvantitetu.
Trajanje studija: 6. februar - 6. jun tekuće godine.
Načini prikupljanja materijala: upitnici, kopiranje iz medicinske dokumentacije studentske ambulante.
- Vlasov V.V. Epidemiologija. - M.: GEOTAR-MED, 2004. - 464 str.
- Lisitsyn Yu.P. Javno zdravstvo i zdravstvena zaštita. Udžbenik za univerzitete. - M.: GEOTAR-MED, 2007. - 512 str.
- Medic V.A., Yuryev V.K. Tok predavanja o javnom zdravlju i zdravstvu: Dio 1. Javno zdravlje. - M.: Medicina, 2003. - 368 str.
- Minyaev V.A., Vishnyakov N.I. i dr. Socijalna medicina i organizacija zdravstvene zaštite (Priručnik u 2 toma). - Sankt Peterburg, 1998. -528 str.
- Kučerenko V.Z., Agarkov N.M. i dr. Organizacija socijalne higijene i zdravstvene zaštite (Tutorial) - Moskva, 2000. - 432 str.
- S. Glanz. Medicinska i biološka statistika. Prevod sa engleskog - M., Praktika, 1998. - 459 str.