Методы сбора информации о рынке. Основные методы сбора неофициальной информации для исследования рынка труда. дисперсия генеральной совокупности

Методы сбора информации о рынке. Выборочный метод и его преимущества

Общегосударственного банка данных о рынке в России пока не существует, поэтому нужную информацию приходится собирать "по крохам", создавая более или менее объективную картину.

Существует два метода сбора такой информации – сплошное наблюдение, когда обследуются все единицы генеральной совокупности, и выборочно, при котором сведения получают лишь от части единиц этой совокупности. Более распространенным в маркетинговых исследованиях является выборочный метод сбора информации, который имеет следующие преимущества:

1 – сведения можно получить значительно быстрее, что обеспечивает своевременность информации;

2 – данные, получаемые выборочным путем, существенно полнее, т.к. имеется возможность значительно полнее охарактеризовать каждую единицу наблюдения;

3 – сведения более полные, т.к. меньше число собираемых информацию, а значит и меньше количество возможных ошибок.

Однако преимущества выборочного метода могут быть реализованы лишь в том случае, если при организации и проведении выборочного наблюдения строго соблюдать определенные правила. К ним в первую очередь относится обеспечение количественной и качественной представительности (репрезентативности) выборки.

Под количественной репрезентативностью понимается обеспечение в выборке такого числа единиц, при котором можно достаточно обосновано судить о величине изучаемых признаков.

Если о генеральной совокупности ничего не известно, то расчет необходимого объема выборки осуществляют по формуле:

где n – необходимый объем выборки;

D p – допускаемая нами ошибка выборки для доли (заданная точность);

t – коэффициент, зависящий от вероятности, с которой гарантируется заданная точность выборки;

p, q – доли противоположных событий (p + q = 1).

Если о генеральной совокупности ничего неизвестно, то принимают

p = 0,5 и q = 0,5, и объем выборки, посчитанный для этих значений, будет достаточен для любых других соотношений "p" и "q".

В маркетинговых исследованиях обычно считается вполне приемлемой вероятность события равная 0,954, при которой t = 2 (из таблицы при p = 0,997, t = 3 и т.д.).

Пример . Торговым работникам, реализующим сельскохозяйственную технику, необходимо знать, сколько хозяйств пользуются сенокосилками. Опросить все хозяйства вряд ли возможно, поэтому лучше провести выборочный опрос. Но сколько хозяйств опрашивать?

Для рассматриваемого примера:

p – доля хозяйств пользующихся сенокосилками;

q – доля хозяйств не пользующихся сенокосилками;

Если мы можем допустить ошибку выборки в ± 5%, тогда D p = 0,05 и таким образом имеем объем выборки

хозяйств.

Если о генеральной совокупности что-то известно (например, из прошлых исследований известно, что в районе 800 хозяйств из которых 80 % пользовались сенокосилками), тогда объем выборки рассчитывается по формуле:

где N – объем генеральной совокупности.

Для рассматриваемого примера

хозяйства .

Если необходимо определить среднюю величину генеральной совокупности (например, средний срок службы электрокосилки), то объем выборки считается по формуле:

где s 2 – дисперсия, характеризующая вариации изучаемого признака;

D x – предельно допустимая ошибка выборки для средней.

Например, по прошлым исследованиям известно, что s 2 составляет ± 2,25 года. Тогда при приемлемой точности имеем ± 0,3 года.

хозяйств.

Выборка должна быть репрезентативна (рисунок 1.4), т.е. должна быть представлена максимально возможными числами групп в генеральной совокупности.

Рисунок 1.4 - Качественно репрезентативная выборка

Рисунок 1.5 - Качественно нерепрезентативная выборка

Чтобы избежать нерепрезентативности (рисунок 1.5 в рыночных исследованиях применяется случайно-механический отбор. Суть его состоит в том, что обследуются случайные объекты через определенный интервал.

Выборочный метод - статистический метод исследования общих свойств совокупности каких-либо объектов на основе изучения свойств лишь части этих объектов, взятых на выборку.

Хорошо изученным примером использования зависимых наблюдений может служить оценка эмпирического распределения или его параметров в "генеральной совокупности" из N объектов по произведённой из неё "выборке" , содержащей n < N объектов.

Примером применения выборочного метода может служить следующий. Пусть в партии из N изделий имеется L дефектных. Из партии отбирается случайным образом n < N изделий. Вероятность того, что число l дефектных изделий в выборке будет равно m, равна
.

Выборочный метод (method of sampling) - статистический метод исследования общих свойств совокупности каких-либо объектов на основе изучения свойств лишь части этих объектов. Совокупность исследуемых объектов, интересующих исследователя, называет генеральной совокупностью. А часть объектов, подлежащих изучению, называют выборочной совокупностью или выборкой.

Необходимость выборочного метода может быть вызвана объективными причинами:

Объект исследования очень обширный, например, исследование потребительских предпочтений на рынке продукта, прогноз результатов голосования на выборах и т.д.

Необходимость в сборе первичной информации в «пилотных» исследованиях.

Ключевые вопросы выборочного обследования:

Количественная характеристика выборки или определение минимального количества наблюдений (объема выборки) для проведения исследования;

Качественная характеристика выборки или способы и методы формирования выборочной совокупности.

Главная задача выборочного обследования - с минимальным объемом выборки получить как можно более точное описание интересующей генеральной совокупности на основе выборочных данных. Добиться этого можно только на основе репрезентативной выборки, т.е. выборки объективно отражающей свойства генеральной совокупности.

Точность результатов выборочных обследований достигается за счет использования сложных методов формирования выборки (кластерного отбора, задания расслоения, использования вероятностно-пропорционального отбора, простого случайного или случайного отбора, повторного или бесповторного отбора).

Минимальный объем выборки зависит от многих параметров исследования (оцениваемого показателя или системы показателей, способа и методов формирования выборки, вариации исследуемых данных, заданной надежности получаемых результатов, максимально допустимой ошибки в оценки показателей) и определяется на основе формул математической статистики или экспертным путем.

Выборочный метод используют, прежде всего, в социологии, маркетинге, клинических исследованиях. Но фактически при статистическом анализе данных в любой области исследователь работает, как правило, не с генеральной совокупностью, а с выборкой. Ошибка многих исследователей, что они не придают этому значение, не задумываются, какими методами была получена анализируемая информация и насколько соблюдена методология выборочного обследования. Из-за этого получаемые результаты не соответствуют реально объективно существующим закономерностям, т.к. анализируется нерепрезентативная выборка.

В теории выборочного метода разработаны различные способы отбора и виды выборки, обеспечивающие репрезентативность. Под способом отбора понимают порядок отбора единиц из генеральной совокупности. Различают два способа отбора: повторный и бесповторный. При повторном отборе каждая отобранная в случайном порядке единица после ее обследования возвращается в генеральную совокупность и при последующем отборе может снова попасть в выборку.

Этот способ отбора построен по схеме «возвращенного шара»: вероятность попасть в выборку для каждой единицы генеральной совокупности не меняется независимо от числа отбираемых единиц. При бесповторном отборе каждая единица, отобранная в случайном порядке, после ее обследования в генеральную совокупность не возвращается. Этот способ отбора построен по схеме «невозвращенного шара»: вероятность попасть в выборку для каждой единицы генеральной совокупности увеличивается по мере производства отбора.

Выборочное наблюдение применяется, когда применение сплошного наблюдения физически невозможно из-за большого массива данных или экономически нецелесообразно . Физическая невозможность имеет место, например, при изучении пассажиропотоков, рыночных цен, семейных бюджетов. Экономическая нецелесообразность имеет место при оценке качества товаров, связанной с их уничтожением, например, дегустация, испытание кирпичей на прочность и т.п.

Статистические единицы, отобранные для наблюдения, составляют выборочную совокупность или выборку, а весь их массив - генеральную совокупность (ГС). При этом число единиц в выборке обозначают n , а во всей ГС - N . Отношение n/N называется относительный размер или доля выборки.

Качество результатов выборочного наблюдения зависит от репрезентативности выборки , то есть от того, насколько она представительна в ГС. Для обеспечения репрезентативности выборки необходимо соблюдать принцип случайности отбора единиц , который предполагает, что на включение единицы ГС в выборку не может повлиять какой-либо иной фактор кроме случая.

Существует 4 способа случайного отбора в выборку:

1. Собственно случайный отбор или «метод лото», когда статистическим величинам присваиваются порядковые номера, заносимые на определенные предметы (например, бочонки), которые затем перемешиваются в некоторой емкости (например, в мешке) и выбираются наугад. На практике этот способ осуществляют с помощью генератора случайных чисел или математических таблиц случайных чисел.

2. Механический отбор, согласно которому отбирается каждая (N/n )-я величина генеральной совокупности. Например, если она содержит 100 000 величин, а требуется выбрать 1 000, то в выборку попадет каждая 100 000 / 1000 = 100-я величина. Причем, если они не ранжированы, то первая выбирается наугад из первой сотни, а номера других будут на сотню больше. Например, если первой оказалась единица № 19, то следующей должна быть № 119, затем № 219, затем № 319 и т.д. Если единицы генеральной совокупности ранжированы, то первой выбирается № 50, затем № 150, затем № 250 и так далее.

3. Отбор величин из неоднородного массива данных ведется стратифицированным (расслоенным) способом, когда генеральная совокупность предварительно разбивается на однородные группы, к которым применяется случайный или механический отбор.

4. Особый способ составления выборки представляет собой серийный отбор, при котором случайно или механически выбирают не отдельные величины, а их серии (последовательности с какого-то номера по какой-то подряд), внутри которых ведут сплошное наблюдение.

Качество выборочных наблюдений зависит и от типа выборки : повторная или бесповторная.

При повторном отборе попавшие в выборку статистические величины или их серии после использования возвращаются в генеральную совокупность, имея шанс попасть в новую выборку. При этом у всех величин генеральной совокупности одинаковая вероятность включения в выборку.

Бесповторный отбор означает, что попавшие в выборку статистические величины или их серии после использования не возвращаются в генеральную совокупность, а потому для остальных величин последней повышается вероятность попадания в следующую выборку.

Бесповторный отбор дает более точные результаты, поэтому применяется чаще. Но есть ситуации, когда его применить нельзя (изучение пассажиропотоков, потребительского спроса и т.п.) и тогда ведется повторный отбор.

Индексные методы в статистических исследованиях

Индекс — это обобщающий относительный показатель, характеризующий изменение уровня общественного явления во времени, по сравнению с программой развития, планом, прогнозом или его соотношение в пространстве.

Наиболее распространена сравнительная характеристика во времени. В этом случае индексы выступают какотносительные величины динамики.

Индексный метод является также важнейшим аналитическим средством выявления связей между явлениями. При этом применяются уже не отдельные индексы, а их системы.

В статистической практике индексы применяются при анализе развития всех отраслей экономики, на всех этапах экономической работы. В условиях рыночной экономики особенно возросла роль индексов цен, доходов населения, фондового рынка и территориальных индексов.

Статистика осуществляет классификацию индексов по следующим признакам:

1. В зависимости от объекта исследования:

Индексы объемных (количественных) показателей (индексы физического объема: товарооборота, продукции, потребления)

Индексы качественных показателей (индексы цен, себестоимости, заработной плата)

К индексам объемных показателей относятся индексы физического объема: товарооборота, продукции, потребления материальных благ и услуг; а также других показателей, имеющих количественный характер: численности работников, посевных площадей и т.п. К индексам качественных показателей относятся индексы: цен, себестоимости продукции, заработной платы, производительности труда, урожайности и т.п.;

2. По степени охвата элементов совокупности:

Индивидуальные индексы (дают сравнительную характеристику отдельных элементов явления)

Общие индексы (характеризуют изменение совокупности элементов или всего явления в целом)

3. В зависимости от методологии исчисления общие индексы подразделяются на:

Агрегатные (агрегатные индексы являются основной формой индексов и строятся как агрегаты путем взвешивания индексируемого показателя с помощью неизменной величины другого, взаимосвязанного с ним показателя).

Средние (являются производными от агрегатных)

4. В зависимости от базы сравнения различают:

Базисные (если при исчислении индексов за несколько периодов времени база сравнения остается постоянной)

Цепные (если база сравнения постоянно меняется)

1 – сведения можно получить значительно быстрее, что обеспечивает своевременность информации;

где n – необходимый объем выборки;

D p – допускаемая нами ошибка выборки для доли (заданная точность);

t – коэффициент, зависящий от вероятности, с которой гарантируется заданная точность выборки;

p, q – доли противоположных событий (p + q = 1).

Если о генеральной совокупности ничего неизвестно, то принимают

Для рассматриваемого примера:

p – доля хозяйств пользующихся сенокосилками;

q – доля хозяйств не пользующихся сенокосилками;

Если мы можем допустить ошибку выборки в ± 5%, тогда D p = 0,05 и таким образом имеем объем выборки

хозяйств.

где N – объем генеральной совокупности.

Для рассматриваемого примера

хозяйства .

где s 2 – дисперсия, характеризующая вариации изучаемого признака;

D x – предельно допустимая ошибка выборки для средней.

хозяйств.

Рисунок 1.4 - Качественно репрезентативная выборка

Рисунок 1.5 - Качественно нерепрезентативная выборка

После подсчета результатов выборки, проводят оценку результативности, путем расчета фактически сложившейся ошибки

а) для средней б) для доли

; .

Пример. В результате выборочного обследования хозяйств получено, что 47 % из них пользуются сенокосилками. Всего обследовано 194 хозяйства.

Следовательно, доверительный интервал для хозяйств, приобретающих сенокосилки составляет от 0,47-0,06 до 0,47+0,06 т.е. от 41 % до 53 %.

Исходя из этих данных, можно строить свою коммерческую политику.

Наиболее распространенным методом сбора информации о рынке является анкетный метод.

Маркетинговые исследования весьма дорогостоящее мероприятие и не всегда бывают по средствам предприятиям. В этом случае они обращаются к специализированным организациям, занимающимся выполнением подобного рода работ. Крупные компании нередко сами занимаются сбором информации и содержат специальный штат сотрудников.

В зависимости от характера использования информации, способов ее получения, техники проведения исследования и его конечным результатам, применяются различные виды и методы проведения маркетинговых исследований. Выбор того или иного метода должен определяться, с одной стороны, требуемой точностью и достоверностью результатов, а с другой - затратами на его осуществление.

“Кабинетные” исследования осуществляются на основе официальных печатных источников информации и дают общие представления о состоянии общехозяйственной конъюнктуры и тенденциях развития отдельных рынков. При этом используются методы экономического анализа в сочетании с элементами эконометрики и математической статистики.

Наблюдение обычно используется в маркетинговых исследованиях поискового характера. Оно позволяет поддерживать стабильные условия наблюдения и использовать технические средства. Наблюдение может быть скрытым(с применением телекамер, например) и открытым (с непосредственным участием исследователя). В зависимости от преследуемых целей наблюдение может быть свободным и стандартизированным (задаются определенные критерии для исследования).

Эксперимент как метод маркетинговых исследований предполагает, что при анализе должно быть исключено влияние всех факторов, кроме изучаемого. Поэтому эксперимент предполагает наличие не менее двух сопоставимых исследуемых групп, одна из которых является экспериментальной, а другая контрольной. Это например могут быть, два товара или две группы потребителей.

Эксперименты, проходящие в искусственной обстановке (например, тесты товаров, цены, рекламы), называются лабораторными , а, осуществляемые в реальных условиях - полевыми. Первые - позволяют контролировать посторонние факторы, вторые - не исключают влияния посторонних факторов.

Полевое исследование хотя и является наиболее сложным и дорогим, но в то же время и самым эффективным методом изучения рынка. Его применяют лишь крупные компании. Оно позволяет быстро и всесторонне ознакомиться с требованиями рынка, торговыми обыкновениями, методами сбыта, ценами и многими другими условиями. Немаловажное значение имеет также возможность устанавливать личные контакты с потенциальными покупателями, закупать образцы товаров, пользующихся наибольшим спросом на данном рынке и пр.

Этот метод позволяет получать и обрабатывать первичную информацию, которая хотя и обходится дороже, однако он не дает реальной картины рыночного спроса и требований покупателей к продукции фирмы и учесть эти результаты при разработке рыночной тактики, в том числе ценовую политику и вопросы организации сбыта.

Метод пробных продаж используется при отсутствии необходимых сведений о рынке и времени для его всестороннего изучения, а также при внедрении новых и редких для изучаемого рынка товаров. Несмотря на определенный риск несения убытков, он дает возможность завязать непосредственные деловые связи с возможными покупателями.

Рынок, на котором проходит тест, должен быть репрезентативным для целевого рынка с точки зрения: структуры населения и его потребностей, характеристики торговых предприятий, состояния конкуренции, влияния средств массовой информации. Он должен быть настолько продолжительным, чтобы учесть повторные покупки, а в оптимальном варианте до их стабилизации, что позволит спрогнозировать долю рынка.

Однако метод пробных продаж связан с высокими затратами, трудностями выбора подходящих рынков, определения продолжительности исследования, уменьшения эффекта неожиданности для конкурентов, дополнительной нагрузкой для сотрудников службы сбыта.

Личные деловые контакты с представителями других фирм имеет важное значение для изучения рынков. Эти контакты устанавливаются и поддерживаются путем взаимных посещений фирм, во время встреч деловых людей на ярмарках, выставках, аукционах, презентациях, товарных биржах и т.п.

Личные контакты между представителями фирмы и покупателем имеют большое значение при изучении рынка технически сложной продукции, например, машин и оборудования. В этом случае, представитель продавца одновременно выступает и техническим консультантом покупателя. Подобные контакты могут стать источником предложений по усовершенствованию продукции и повышению ее конкурентоспособности.

Имитационное моделирование представляет собой математическую, графическую или иную модель контролируемых и неконтролируемых факторов, определяющих стратегию и тактику фирмы и в последующих экспериментах на модели с целью изучения влияния изменений этих факторов на объект исследования. Имитационное моделирование дает возможность всестороннего изучения множества факторов, определяющих стратегию маркетинга.

Наиболее широко применяется моделирование для изучения покупательского поведения. Наиболее известными моделями покупательского поведения являются вероятностные (стохастические), линейно-экспериментальные, модели переработки информации.

Вероятностные модели базируются на предположении, что предыдущие, и особенно последняя, покупки определяют будущее поведение потребителя на рынке. Эти модели используются при прогнозировании спроса на новые товары, для определения лояльности к маркам товаров;

Линейно-экспериментальные модели обычно носят описательный характер и применяются для моделирования потенциального спроса на товары, выявления тенденций покупательского поведения в отношении конкретных товаров и др., такие, как доля той или иной торговой марки в совокупном объеме покупательского спроса.

Модели переработки информации, исходят из предпосылки множественности источников получения потребителем информации для принятия решения о выборе и покупке того или иного товара.

Опрос представляет собой устное или письменное обращение к определенным респондентам с вопросами, содержащими проблему исследования.

Это самый распространенный метод сбора данных в маркетинге. Он используется при проведении около 90% исследований. Классификация опросов приведена на рис. 1.

Рис. 1. Классификация опросов

Источником информации при проведении массовых опросов выступает население, не связанное по роду своей деятельности с предметом анализа. В специализированных опросах, именно специалисты (эксперты) - лица, чья профессиональная деятельность тесно связана с предметом исследования, выступают основными источниками информации. Поэтому специализированные опросы часто называются экспертными. Они используются либо в начале маркетингового исследования для выявления проблемы, либо на завершающей стадии, когда требуется принять решение.

Разовые опросы показывают только текущую реакцию субъектов рынка на деятельность предприятия и его продукцию, в то время как повторные позволяют выявить жизненный цикл товара, потребительские запросы и покупательские предпочтения.

Сплошные опросы обычно применяются при изучении мнения пользователей товаров производственного назначения, поскольку их круг относительно ограничен. На потребительском рынке число потенциальных покупателей настолько велико, что делает практически невозможным использование этого метода. В таких случаях проводятся выборочные опросы, по выборочной совокупности населения, которая достаточно полно отражает свойства генеральной совокупности. Такая выборка называется репрезентативной.

Основными формы опроса являются анкетирование и интервьюирование . В первом случае опрашиваемый сам письменно отвечает на вопросы, во втором, в ходе личного общения с опрашиваемым, интервьюер задает вопросы и фиксирует ответы.

Личное интервью - универсальный метод проведения опроса. Интервьюер может не только задать больше вопросов, чем это предусмотрено анкетированием, но и дополнить ответы опрашиваемого своими личными наблюдениями. Это самый дорогой способ получения информации как с точки зрения затрачиваемых средств, так и затрат времени. Он требует подготовки квалифицированно штата интервьюеров.

Несколько дешевле и более быстро осуществляется сбор информации в ходе интервью по телефону. И в этом случае интервьюер может разъяснить опрашиваемому не вполне ясные вопросы. Однако, потенциальный круг респондентов ограничен владельцами телефонов, во-первых; рассматриваемые проблемы не могут носить слишком личного характера; в-третьих, интервью должно быть относительно кратким.

Личные интервью могут быть индивидуальными и групповыми (например, проводится одновременно с членами одной семьи, соседями, коллективом бригады и т.д.).

В практике проведения маркетинговых исследований широкое распространение получили почтовые опросы, особенно, - панельные. Они обеспечивают получение информации по широкому спектру вопросов от больших групп потребителей путем их неоднократного опроса через равные промежутки времени. Панельные опросы дают возможность вести постоянный учет происходящих изменений во внешней среде, получая информацию о количестве товара, покупаемого семьей; финансовых расходов; предпочитаемых цены, видах упаковки; отличиях в поведении потребителей разных социальных групп и регионов; приверженности к товарной марке и т.д.

Потребительская панель, как метод исследования, наряду со значительными затратами средств, связана и с проблемой обеспечения репрезентативности. Проблема состоит не только в выборе объектов и получении согласия на сотрудничество, но и заключается в возможном отказе участников от сотрудничества, в смене ими места жительства, в переходе в другую потребительскую категорию, в сознательном или бессознательном изменении образа поведения (потребители начинают “готовиться" к закупкам, уменьшается доля спонтанных покупок), в небрежности в ответах при длительном сотрудничестве; в физической смерти, наконец.

Точность результатов опроса, проводимого в любой форме, в значительной степени зависит от инструментария - анкета, или бланк интервью.

Анкета (опросный лист) - это система вопросов, направленных на выявление характеристик объекта или предмета исследования.

Она может быть разделена на четыре части:

вводной, где высказывается уважительное отношение к опрашиваемым и указывается, кто проводит опрос; с какой целью; инструкция по заполнению анкеты.
контактной, где располагаются вопросы, преследующие цель заинтересовать опрашиваемого, ввести в круг изучаемых проблем;
контрольной - с вопросами, позволяющими убедиться в достоверности данных (например, если в контактной части основной вопрос был такой: "Знакомы ли Вы с основными способами ухода за кожей век?", то контрольный может быть такого типа: "Какие из способов ухода за кожей век Вы считаете наиболее важными?").
заключительной - с вопросами, снимающими у респондентов психологическое напряжение, позволяющими выявить их социально-демографические характеристики (пол, возраст, место жительства, социальное положение, образование, уровень доходов и т.д.), а завершаться словами благодарность опрашиваемому за участие в опросе.

Особое внимание следует обратить на то, чтобы основной и контрольный вопросы не следовали друг за другом, поскольку большинство людей, отвечают на следующий вопрос, находясь под впечатлением содержания и ответа на предыдущий. Самые сложные вопросы, требующие размышления должны располагаться в середине анкеты.

Сами вопросы должны быть простыми, понятными, однозначными и нейтральными, причем, они должны переходить от простых - к сложным, от общих - к специальным, от нейтральных - к тонким (деликатным).

Время заполнения анкеты при почтовом опросе не должно превышать 20 - 30 минут.

Вопросы, входящие в анкеты бывают открытыми и закрытыми. Открытые вопросы предоставляют право формулировать ответы самостоятельно табл. 3.3. Это обстоятельство хотя и делает обработку результатов опроса более сложной, в ряде случаев может предложить неожиданный вариант решения изучаемой проблемы и таким образом компенсировать затраты.

Таблица 1

Виды открытых вопросов

Название	Суть приема	Примеры
Неструктуризо-ванный вопрос	Допускает любую формулировку ответа	Что Вы думаете о фирме “Сони”?
Подбор словесных ассоциаций	Опрашиваемый называет отдельные слова, ассоциируемые у него со словами, которые называет интервьюер	Какие ассоциации возникают у Вас при слове фирма “Сони”? или “Отдых”?
Завершение предложения	Завершить незаконченное предложение	Я покупаю товары фирмы “Сони”, потому что.
Завершение рассказа	Закончить незавершенный рассказ	Вы посетили магазин фирмы “Сони” и Вами овладели мысли и чувства.
Завершение рисунка	Представить себя на месте одного из двух героев, изображаемых обычно на веселых рисунках, и от его имени высказать свое мнение	На рисунке изображены два участника диалога. Один из них говорит: “В магазине фирмы “Сони” всегда есть широкий выбор. Что Вы можете возразить в ответ?
Тематический апперцепцион ный тест (тест на восприятие)	Придумать рассказ по картинке	Например, изображены два покупателя у прилавка магазина фирмы “Сони”. Что происходит или может произойти?

Закрытые вопросы предлагают опрашиваемому набор возможных вариантов ответа на вопрос. Классификация видов и примеры постановки закрытых вопросов приведены в табл. 2

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

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

Размещено на http://www.allbest.ru/

ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ

РОССИЙСКАЯ МЕЖДУНАРОДНАЯ АКАДЕМИЯ ТУРИЗМА

ВОЛЖСКО-КАМСКИЙ ФИЛИАЛ

Факультет менеджмента

КУРСОВОЙ ПРОЕКТ

По дисциплине «Статистика»

Выборочный метод

Выполнил:

Халиуллина Асия

г. Набережные Челны

Введение
I. Теоретическая часть. Выборочный метод

2. Ошибка выборки
3. Малая выборка

Средняя ошибка малой выборк

Средняя ошибка серийной выборки определяется по формулам

II. Практическая часть

1. Задача
2. Решение
3. Вывод

Заключение.
Приложение

Введение

Понятие «статистика» происходит от латинского слова «status», которое в переводе означает - положение, состояние, порядок явлений.

В научный оборот термин «статистика» ввел профессор Геттингенского университета Готфрид Ахенваль (1719-1772).

Статистика - самостоятельная общественная наука, имеющая свой предмет и метод исследования. Возникла она из практических потребностей общественной жизни. Уже в древнем мире появилась потребность подсчитывать численность жителей государства, учитывать людей, пригодных к военному делу, определять количество скота, размеры земельных угодий и другого имущества. Информация такого рода была необходима для сбора налогов, ведения войн и т.п. В дальнейшем, по мере развития общественной жизни, круг учитываемых явлений постепенно расширяется.

На современном этапе интерес к статистическому анализу вызван развитием экономики в стране, формированием рыночных отношений. Это требует глубоких экономических знаний в области сбора, обработки и анализа экономической информации.

Общей методологией изучения статистических совокупностей является использование основных принципов, которыми руководствуются в любой науке. К этим принципам, как к своего рода началам относятся следующие:

1. объективность изучаемых явлений и процессов;

2. выявление взаимосвязи и системности, в которых проявляется содержание изучаемых факторов;

3. целеполагание, т.е. достижение поставленных целей со стороны исследователя, изучающего соответствующие статистические данные.

Это выражается в получении сведений о тенденциях, закономерностях и возможных последствиях развития изучаемых процессов. Знание закономерностей развития социально-экономических процессов, интересующих общество, имеет важное практическое значение.

К числу особенностей статистического анализа данных следует отнести метод массового наблюдения, научной обоснованности качественного содержания группировок и его результатов, вычисление и анализ обобщенных и обобщающих показателей изучаемых объектов.

Что касается конкретных методов экономической, промышленной или статистики культуры, населения, национального богатства и т.п., то здесь могут быть свои специфические методы сбора, группировки и анализа соответствующих совокупностей (суммы фактов).

В экономической статистике, например, широко применяется балансовый метод как наиболее распространенный метод взаимной увязки отдельных показателей в единой системе экономических связей в общественном производстве. К методам, применяемым в экономической статистике, также относятся составление группировок, исчисление относительных показателей (процентное соотношение), сравнения, исчисление различных видов средних величин, индексов и т.п.

Для проведения данного исследования я выбрала метод, при котором обобщающий показатель изучаемой совокупности устанавливается по некоторой его части на основе случайного отбора, то есть выборочный метод.

Цель курсовой работы - изучить выборочный метод статистики.

В качестве исследуемого объекта статистического анализа я взяла весь коллектив детского сада № 17 «Лесная сказка», находящийся по адресу ул. Ш. Усманова, 51/08. Моей главной задачей является определить средний возраст людей, работающих в данном детском саду.

I. Теоретическая часть. Выборочный метод.

1. Сущность выборочного метода и его практическое значение

Выборочный метод - это основной способ сбора информации в условиях развитой рыночной экономики.

Выборка - разновидность несплошного наблюдения, позволяющего определить показатели всей совокупности (генеральной совокупности) на основе изучения ее части. При этом отобранная часть формируется с учетом положений теории вероятности и математической статистики.

Выборка имеет многовековую историю, но ее математическая составляющая получила развитие во 2 й половине 19-20 века. Значительный вклад в формирование теории выборки внесли русские статистики. В СССР господствовало сплошное статистическое наблюдение в виде отчетности. Выборка охватывала только:

§ Оценку качества продукции;

§ Наблюдение за ценами на городских колхозных рынках;

§ Наблюдение за семейными бюджетами;

§ Изучение спроса.

За рубежом в то время преобладало выборочное обследование. Сплошное наблюдение охватывало только таможенную статистику, налогообложение и периодически проводимые переписи населения, и промышленные цензы.

Достоинства выборки.

При правильно организованном выборочном обследовании изучается не более 20-25% совокупности, обычно 10% и то много. На лицо огромная экономия времени и средств. При этом благодаря работе статистов - профессионалов значительно повышается точность наблюдений (нередко она выше, чем при сплошном наблюдении). Однако параметры выборки в силу объективных причин могут отличаться от соответствующих параметров генеральной совокупности, поэтому результаты выборочного исследования распространяются на генеральную совокупность с определенной вероятностью.

Не всякое несплошное наблюдение - это научно-обоснованная выборка.

Для получения надежных результатов необходимо тщательно готовить выборку. Подготовка включает следующие этапы:

1. Обоснование целесообразности проведения выборки;

2. Подготовка программы выборки;

3. Решение организационных вопросов выборки;

4. Определение способа отбора и численности выборки, обеспечивающих репрезультативность ее результатов.

5. Проведение отбора единиц генеральной совокупности.

6. Сводка полученных результатов и расчет параметров выборки.

7. Определение ошибок выборки.

8. Распространение параметров выборки на генеральную совокупность.

Главная задача выборки:

§ Вычисление ожидаемой ошибки выборки, то есть разницы между одноименными характеристиками выборочной и генеральной совокупности;

§ Определение доверительной вероятности того, что ошибка репрезультативности не превысит некоторого заранее заданного значения;

§ Расчет численности выборки, обеспечивающей с заданной вероятностью необходимую точность исследований.

2. Ошибка выборки

Возникает из-за различий в вариации значений изучаемого признака у единиц выборочной и генеральной совокупности. Поскольку при соблюдении требований случайного отбора все единицы генеральной совокупности имеют равные шансы попасть в выборку, состав выборки может значительно изменяться при повторении испытаний. Соответственно будут меняться параметры выборки, и возникать ошибки выборки. Ошибки выборки неизбежны, они вытекают из сути метода. Ошибки выборки не могут быть постоянными при повторении отбора.

Ошибка выборки в статистике это некоторая средняя величина или обобщающая характеристика, ошибок полученных при многократном повторении испытаний.

W - P

- ошибка выборки;

- выборочная средняя;

- генеральная средняя;

W - доля единиц, обладающих изучаемым признаком в выборочной совокупности (выборочная доля);

P - доля единиц, обладающих изучаемым признаком в генеральной совокупности.

Величина ошибок зависит от способа отбора. В математической статистике доказано, что средняя ошибка выборки (математическое ожидание средней ошибки выборки) - это среднеквадратическое отклонение распределения выборочной средней величины.

Ошибка выборки определяется:

В математической статистике доказано, что средняя ошибка собственно случайного повторного отбор рассчитывается:

где

- средняя ошибка выборки;

- дисперсия генеральной совокупности;

- численность выборки.

Если исследуется выборочная доля при повторном отборе, где - дисперсия биномиального распределения.

Результаты повторного отбора подчиняются закону биномиального распределения.

При бесповторном отборе результаты многократной выборки и распределения ошибок подчиняются гипергеометрическому распределению, и формула средней ошибки имеет вид:

соответственно для выборочной доли

При выборках большой численности, когда из массовых генеральных совокупностей () для расчета ошибок выборки можно использовать формулу повторного отбора.

В формулах средней ошибки выборки присутствует генеральная дисперсия. Однако, она, как правило, неизвестна. Если мы проводим выборку для того, чтобы изучить только часть совокупности, мы не можем знать генеральную дисперсию. Исключение составляют только выборки, проводимые для контроля результата сплошного наблюдения.

Однако, математической статистикой доказано, что если выборка производится из нормального распределения совокупности генеральная и выборочная дисперсия связаны между собой следующим образом:

2 - генеральная дисперсия;

S 2 - выборочная дисперсия;

n - численность выборки.

Из формулы видно, что достаточно большой выборке (n-1)n, а, откуда 2 S 2 . Поэтому для расчета средних ошибок выборки на практике используют выборочные дисперсии.

Если многократно проводить выборки из одной и той же генеральной совокупности, то конкретному размеру ошибки выборки будет соответствовать та или иная статистическая вероятность ее появления.

Вероятности конкретного размера ошибок подсчитать невозможно (нецелесообразно), гораздо важнее знать, что ошибка наблюдений не выйдет за определенные пределы.

Суть предельной теоремы: Чебышев доказал, что средняя арифметическая величина достаточно большого числа независимых случайных величин, дисперсии которых ограничены некоторой постоянной, становится фактически независимой от игры случая.

По формуле Чебышева, если

Эта формула для условий повторного отбора.

Академик Марков доказал, что предельная теорема справедлива и для бесповторного отбора.

Академик Ляпунов доказал, что вероятности предельных ошибок многочисленных выборок подчиняются закону нормального распределения, следовательно, для определения вероятностей нахождения ошибки выборки в заданных пределах можно использовать интегральную формулу Лапласа.

Площадь кривой

Отсюда, если доверительный коэффициент t=1, то вероятность того, что предельная ошибка выборки не будет больше, чем средняя ошибка, которая составляет 0,683.

Вероятный интервал изменения генеральной средней или доли в статистике принято называть доверительным интервалом.

3. Малая выборка

В процессе статистических исследований нередко приходится ограничивать объем выборки, особенно в тех случаях, когда исследования единиц совокупности приводит к их разрушению.

В статистике доказано, что даже в выборке весьма малого объема (20-30, а иногда 4-5 единиц) позволяют получить приемлемые для анализа результаты. Проблема малых выборок была решена в 1908г. Английским статистиком У. Гассетом (псевдоним Студент). Он сумел определить зависимость между величиной доверительного коэффициента t, а так же численностью малой выборки n с одной стороны, и вероятностью нахождения ошибки выборки в заданных пределах с другой стороны. Эта зависимость получила название - распределение Стьюдента. Для упрощения расчетов имеются специальные таблицы значений критериев Стьюдента (стр. 372 «Практикума по теории статистики»).

N-1 - число степеней свободы.

Малая выборка определяется по формуле

t - критерий Стьюдента;

Средняя ошибка малой выборки

Дисперсия малой выборки

число степеней свободы.

4. Определение оптимальной численности выборки

Трудовые и материальные затраты на проведение выборки напрямую зависят от ее численности, поэтому чрезвычайно важно до оптимума сохранить численность выборки, так чтобы не утратить ее точность.

Поиск оптимальной численности выборки удобно осуществлять на основе формул средней и предельной ошибок. Из формулы средней ошибки случайного повторного отбора видно, что величина средней ошибки обратно пропорциональна квадратному корню из численности выборки

Чтобы сократить среднюю ошибку в 2 раза, нужно численность выборки увеличить в 4 раза. Используя формулу предельной ошибки выборки можно найти численность

Это оптимальная численность выборки для случайного повторного отбора

Наличие в формуле оптимальной численности генеральной дисперсии приводит на первый взгляд к парадоксу: зачем нам проводить выборку, если известна генеральная дисперсия (а, следовательно, и генеральная средняя). Однако на практике генеральная дисперсия обычно не известна, вместо нее используют выборочную дисперсию предыдущего обследования, так как дисперсия как показатель является более устойчивой, чем сами варианты, на основе которых она рассчитана.

Если отбор осуществляется бесповторно, то численность выборки для такого отбора рассчитывается по формуле:

Если в условиях задачи присутствует предельная ошибка выборочной доли, то формула:

Для повторного отбора;

Для бесповторного отбора.

5. Распространение результатов выборочного распределения на генеральную совокупность

Для этих целей используется два метода:

§ Метод прямого пересчета;

§ Метод поправочных коэффициентов.

Метод прямого пересчета применяется для определения по данным о выборочной доле величины интервала, в пределах которого в генеральной совокупности с заданной вероятностью находится число единиц, обладающих изучаемым признаком.

Основное назначение метода поправочных коэффициентов - уточнение данных сплошного массового наблюдения посредством выборочных проверок. Обычно такие проверки осуществляются инструкторами-контролерами по результатам проведенных переписей.

6. Классификация способов отбора

Методология и результаты расчета основных параметров выборки непосредственно зависят от способа отбора единиц из генеральной совокупности.

Способ отбора - это определенная система организации выборочного исследования. Применение того или иного способа зависит от цели исследования условий выборки, специфики объекта исследования, необходимой точности и оперативности результатов и от средств выделенных на исследования.

Все способы отбора разделяются на 3 вида:

Индивидуальный;

Групповой;

Комбинированный.

При индивидуальном виде отбирают отдельные единицы совокупности.

При групповом виде отбирают группы, серии единиц совокупности (например: выбрали из контейнера несколько ящиков и все их проверили).

Комбинированный способ сочетает индивидуальный и групповой.

Если выборочная совокупность получена сразу, отбор называют одноступенчатым.

При наличии нескольких последовательных этапов отбора - выборка считается многоступенчатой.

Единица отбора меняется на каждой ступени. В отличии от многоступенчатой - многофазная выборка сохраняет одну и ту же единицу на всех стадиях отбора. Однако программа наблюдения постепенно расширяется.

В зависимости от применяемой схемы отбора различают:

Повторный;

Бесповторный.

Каждый из видов отбора может осуществляться следующими способами:

1 Собственно случайным;

2 Механическим;

3 Типическим (стратефицированным);

4 Серийным (гнездовым);

5 Комбинированным.

7. Организация отбора различными способами и оценка надежности полученных результатов

Различные способы отбора отличаются неодинаковой методикой формирования выборки и различными алгоритмами расчета ошибок репрезентативности.

Собственно случайный отбор организуется таким образом, чтобы у всех единиц генеральной совокупности были равные возможности попасть в выборку. Это обеспечивается отбором по жребию, по таблицам случайных чисел или с помощью генераторов случайных чисел. Независимо от того, как будут отбирать единицы, их обязательно нумеруют. При отборе по жребию эти номера наносятся на карточки, шары и т.п., которые затем тщательно перемешиваются и из них наугад отбирается количество карточек, равное численности отбора.

Таблица случайных чисел это матрица 4 или 5 чисел, каждая цифра которой не зависит от остальных цифр данного числа и других чисел. В зависимости от численности выборки из таблицы выбираются одно, двух, трех или четырехзначное число. Числа можно отбирать по столбцам или строкам таблицы (начиная с любой строки или столбца) заранее заданным алгоритмом отбора.

В компьютерах и некоторых калькуляторах имеется генератор случайных чисел, который выводит на экран случайные числа.

Средняя ошибка собственно случайного повторного или бесповторного отбора определяется по формуле: см. пункт (2).

Механический отбор это направленная выборка из совокупности, предварительно упорядоченной по существующему или несуществующему признаку.

На первом этапе генеральная совокупность упорядочивается по какому-либо признаку. Независимо от признака при механическом отборе устанавливается пропорция отбора по формуле: N/n.

Если совокупность сгруппирована по несущественному признаку, то безразлично, с какой единицы начинать отбор.

Если совокупность сгруппирована или упорядочена по существенному признаку, то отбор следует начинать с середины первой группы.

Средняя ошибка механического отбора рассчитывается по формулам для случайного отбора. Это справедливо, когда отбор производился из совокупности, упорядоченной по несущественному признаку.

Если же совокупность была упорядочена по существенному признаку, то такой способ расчета несколько завышает среднюю ошибку выборки.

В данном случае можно было использовать среднюю из внутригрупповых дисперсий, а не общую дисперсию.

Типическая выборка (стратефицированная). При этой выборке генеральная совокупность вначале разбивается на типичные группы (страты), из которых производится случайный отбор единиц. Такая выборка гарантирует представительство всех типичных групп выборочной совокупности, что снижает ошибку выборки. Существуют пропорциональный и непропорциональный способы типического отбора.

При пропорциональном способе из каждой группы отбирается число единиц пропорциональное либо численности группы, либо внутригрупповой вариации изучаемого признака.

При типическом повторном отборе пропорциональном численности групповая средняя ошибка выборки определяется по формуле:

Средняя ошибка выборки для повторного отбора;

средняя ошибка выборки для бесповторного отбора;

Средняя из внутригрупповых дисперсий;

Внутригрупповая дисперсия;

n j - численность соответствующих типических групп.

Если исследуется доля единиц совокупности, обладающих изучаемым признаком, то средние ошибки и дисперсия

Для повторного отбора;

Для бесповторного отбора.

Оптимальная численность типической выборки пропорциональна численности групп, определяется по формулам:

Для повторного отбора;

Для бесповторного отбора.

Наиболее из точных пропорциональных способов типического отбора является отбор пропорциональной вариации значений признака в группах. Данный отбор целесообразен при наличии генеральных внутригрупповых дисперсий. Это возможно, когда выборка осуществляется для контроля данных сплошного наблюдения или когда имеются данные предшествующего сплошного наблюдения.

Численность выборочных групп определяется по формуле:

Численность выборки из j-й типической группы;

Генеральная внутригрупповая дисперсия;

Численность составляющих типических групп в генеральной совокупности.

Средняя ошибка выборки бесповторного типического отбора пропорциональна вариации признака в группах. Определяется по формуле:

Данный способ отбора дает ошибку меньшую, чем отбор пропорциональный численности групп.

Наиболее общим случаем является непропорциональный типический отбор. При произвольных пропорциях формирования типических выборочных групп средняя ошибка выборки рассчитывается по формуле:

Средние ошибки выборки в каждой типической группе;

Численность соответствующих типических групп.

При этом ошибки средней выборки по группам определяются по формулам:

Внутригрупповая дисперсия.

Для повторного отбора;

Для бесповторного отбора.

Серийный или гнездовой отбор - это случайный выбор групп единиц с последующим сплошным наблюдением внутри отобранных серий. Данная выборка применяется преимущественно для контроля качества товаров, когда целесообразно вскрывать и исследовать отдельные упаковки. Это разновидность направленного отбора, способствующего снижению ошибки выборки. Благодаря сплошному исследованию гнезд частные дисперсии не оказывают влияние на ошибку репрезентативности, которая зависит только от вариации серийных средних, то есть от межгрупповой дисперсии, определяется по формуле:

Частная выборочная дисперсия;

Общая средняя серийной выборки;

Число отобранных серий.

Средняя ошибка серийной выборки определяется по формулам:

- для повторного отбора;

- для бесповторного отбора.

Комбинированная выборка - это сочетание группового и индивидуального отбора единиц наблюдения. Чаще всего сочетается серийный и собственно случайный отбор.

Ошибка выборки комбинированного отбора складывается из ошибок выборки ожидаемых по каждому способу отбора, входящему в комбинацию. Обычно применяют бесповторную комбинированную выборку, хотя теоретически возможен повторный комбинированный отбор. Комбинированная выборка по своей природе является многоступенчатой. Несмотря на простоту методологии многоступенчатого отбора, расчет его ошибки достаточно сложен и определяется по формуле:

для равночисленного отбора на каждой ступени.

- средние ошибки выборок на каждой из ступеней отбора;

- численность ступеней отбора.

8. Моментное выборочное наблюдение

Метод моментных (мгновенных) наблюдений разработан в 1938 году английским статистиком Типлетом для выборочного изучения производственного процесса. Метод применяется для групповых фотографий затрат рабочего времени и времени работы оборудования, когда наблюдатель периодически обходя рабочие места по заранее установленному маршруту регистрирует в специальном бланке, чем занят рабочий в конкретный момент времени, работает он в данный момент или отдыхает.

Метод моментных наблюдений - это выборка во времени, где генеральной совокупностью является фонд рабочего времени объекта наблюдения, то есть коллектива работников или группы единиц оборудования. Выборочная совокупность складывается из периодов времени регистрации состояния объекта исследования.

Групповые фотографии обеспечивают многократное снижение затрат по сравнению с индивидуальными фотографиями, так как не требуют постоянного присутствия наблюдателя на каждом рабочем месте в течении всего рабочего дня. Метод эффективен для оценки труда коллектива работников, выполняющих однородные операции.

Первым этапом организации мгновенных наблюдений является определение численности выборки, то есть необходимого числа момента регистрации.

Доверительный коэффициент;

Выборочная доля единиц, обладающих изучаемым признаком;

Предельная ошибка выборки, выраженная в процентах.

II. Практическая часть

1. Задача

Из всего коллектива детского сада №17 «Лесная сказка» взята 20% случайная бесповторная выборка для определения среднего возраста людей, работающих в данном учреждении.

Результаты выборки оказались следующими:

Моя задача определить с вероятностью 0,987 доверительные интервалы, в которых лежит средний возраст людей для всего коллектива детского сада.

Решение

Средний возраст работающих (обозначим его буквой) лежит в некотором интервале (- ; +), где - средний возраст в выборочной совокупности, - ошибка выборки. Представим это в виде формулы

- ? ? +

Чтобы вычислить выборочную дисперсию признака в выборке, сгруппируем данные в виде интервального ряда распределения.

Возраст, лет	Число людей, f i

Вычислим с помощью представленных данных средний возраст в выборке по формуле

Для вычисления предельной ошибки я исхожу из следующих соображений

Р(| - | ?) = 2Ф(/) = ,

Среднее квадратичное отклонение признака в генеральной совокупности. Так как = t *

Р(| - | ?) = 2Ф((t *)/) = 2Ф(t) =

Но так как нам не известна, предельную ошибку мы можем найти с помощью средней ошибки выборки, приходящейся на 1 единицу этой выборки -

Так как в нашем случае выборка бесповторная, средняя ошибка вычисляется следующим способом, где

выборочная дисперсия признака, n - объём данной выборки, а N - объём генеральной совокупности.

Коэффициент t определяется на основе того, что распределение случайной величины считается нормальным, и того, что вероятность выполнения неравенства для должна быть равна = 0,987.

По таблице значений функций Лапласа Ф(t) (см. Приложение) самое приближенное значение 0,9869. Выбираем его:

t = 2,48, тогда получается, что

2,48 * 1,312 = 3,25

Таким образом, мы находим доверительные интервалы

37,38 - 3,25 ? ? 37,38 + 3,25

3. Вывод

Исследовав при помощи выборочного метода представленные мне данные детским садом №17 «Лесная сказка», я могу сделать вывод, что с вероятностью 0,987 (то есть 98,7 %) средний возраст работающих в данном учреждении примерно будет лежать в промежутке от 34 до 41 года.

Заключение

Переход к рыночной экономике наполняет новым содержанием работу коммерсантов, экономистов и менеджеров. Это предъявляет повышенные требования к уровню их статистической подготовки. Овладение статистической методологией - одно из непременных условий познания конъюнктуры рынка, изучения тенденций и прогнозирования спроса и предложения, принятия оптимальных решений на всех уровнях управления, коммерческой деятельности на рынке товаров и услуг.

Выборочное наблюдение - одно из наиболее современных видов статистического наблюдения. Это такое наблюдение, при котором обследованию подвергается часть единиц изучаемой совокупности, отобранных на основе научно разработанных принципов, обеспечивающих получение достаточного количества достоверных данных, для того чтобы охарактеризовать всю совокупность в целом.

Изучив этот метод и применив полученные знания к изучению состава кадров в детском учреждении «Лесная сказка», можно сделать вывод: возраст большинства рабочих в детском саде составляет от 34 до 41 года.

Список используемой литературы

с татистика выборка ошибка отбор

1. Елесеева М.А. <<Общая теория статистики>> М: <<Статистика>> 1988 г.

2. Харченко Л.П. <<Статистика>> М: ИНФРА - М 1997 г.

3. Боярский А.Я., Громыко Г.Л. Общая теория статистики, М.: "Московские университеты", 1985.

4. Теория статистики: Учебник/Под ред. проф. Г.Л. Громыко. - М.: ИНФРА-М, 2002. - 414 с. - (Серия «Высшее образование»).

5. Практикум по теории статистики: учеб. пособие/Под ред. Р.А. Шмойловой. - М.: Финансы и статистика, 2003. - 416.: ил.

6. Анкетные данные работников детского сада №17 «Лесная сказка»

7. http://www. referatw .ru .

8. http://www. referatus .ru .

9. http://www.bankreferatov.ru

Приложение

Значение функций Лапласа
Целые и десятые доли t	Сотые доли t

Размещено на Allbest

Подобные документы

Сущность понятий выборки и выборочного наблюдения, основные виды и категории отбора. Определение объема и численности выборки. Практическое применение статистического анализа выборочного наблюдения. Расчет ошибок выборочной доли и выборочной средней.

курсовая работа , добавлен 17.02.2015

Выборочный метод и его роль. Развитие современной теории выборочного наблюдения. Типология методов отбора. Способы практической реализации простой случайной выборки. Организация типической (стратифицированной) выборки. Объем выборки при квотном отборе.

доклад , добавлен 03.09.2011

Понятие выборочного наблюдения. Определение объема и численности выборки. Практическое применение в статистическом анализе выборочного наблюдения. Формулы предельных ошибок выборочной доли и среднего показателя. Значения гарантийного коэффициента.

курсовая работа , добавлен 11.02.2015

Дескриптивная статистика и статистический вывод. Способы отбора, обеспечивающие репрезентативность выборки. Влияние вида выборки на величину ошибки. Задачи при применении выборочного метода. Распространение данных наблюдения на генеральную совокупность.

контрольная работа , добавлен 27.02.2011

Понятие и роль статистики в механизме управления современной экономикой. Сплошное и несплошное статистическое наблюдение, описание выборочного метода. Виды отбора при выборочном наблюдении, ошибки выборки. Производственные и финансовые показатели.

курсовая работа , добавлен 17.03.2011

Понятие о выборочном наблюдении. Ошибки репрезентативности, измерение ошибки выборки. Определение необходимой численности выборки. Применение выборочного метода вместо сплошного. Дисперсия в генеральной совокупности и сопоставление показателей.

контрольная работа , добавлен 23.07.2009

Цель выборочного наблюдения и формирование выборки. Особенности организации различных видов выборочного наблюдения. Ошибки выборочного отбора и методы их расчета. Применение выборочного метода для анализа предприятий топливно-энергетического комплекса.

курсовая работа , добавлен 06.10.2014

Схема собственно-случайной бесповторной выборки. Определение средней ошибки выборки для среднего значения, среднего квадратического отклонения и предельной ошибки выборки. Определение эмпирического распределения. Расчетное значение критерия Пирсона.

контрольная работа , добавлен 05.03.2012

Теоретическая основа выборочного метода математической статистики, его роль в экономике. Описание характера ошибок регистрации и репрезентативности. Приведение формул расчета финансовых, производственных и трудовых показателей деятельности предприятия.

курсовая работа , добавлен 15.01.2011

Система показателей статистики товарооборота. Метод аналитической группировки. Определение коэффициента корреляции и детерминации. Предельная допустимая погрешность (ошибка выборки). Индекс структурных сдвигов, переменного и фиксированного состава.