Научное исследование и его виды

Научное исследование и его виды

 

Н.и. – совокупность теоретич. и эмперич. процедур, направлен на получение нового знания по изучаемой проблеме.

 

Черты:

· Целенаправленность

· Организованность

· Научность(исп-е опред. методов, позвол. получить достоверное знание)

 

Исследование:

- теоретич(причины, следствия)

- практич. (решение конкр задач)

 

Исследование:

- статичное/разовое(на конкр момент времени)

- продолжающееся/повторное(многократно и в рез-те – предст-е о динамике изм-й)

- лонгитюдное(длительное изуч-е 1ой совокуп-ти в теч-е продолж времени)

-когортное(изуч-е опред поколения на протяжении длит времени)

 

Панельное исследование – по 1 и той же программе на 1 и той же выборке по единой методике через опред интервал времени

 

Мониторинг- пост наблюд-е за процессом на протяжении длит времени по опред показателям

 

В зав-ти от хар-ра реш задач:

- разведывательное = з.-получение операт инф, исп упрощ инструментарий с небольш группой респондентов

- описат= з.-сбор конкр инф, фактов и подробное описание

- аналитич= закономерности,причины,факторы

- пилотажное=ориентир на оценку инструментария

 

В зав-ти от масштабов исслед-я

-международ

- общегосуд

- регион

- локальное

 

 

 2. Этапы научного исследования

1. подготовит = разработка прогр-мы исслед-я, инструментарий

2. полевой = сбор инф от респондентов

3. системат-я и обобщение полученных сведений = технич и логич операции

4. составление отчета о проведении исследования

 

Структура научного исследования

 

Раздел – методологический

1) Формулировка проблемы исследования

2) Формулировка предмета и объекта исследования. Обект – социальные группы. Предмет – мнения, отношения, представления.

3) Цели и задачи. Цель – общая направленность исследования, в которой сформулирован конечный результат. Задачи – декомпозиция целия на более мелкие вопросы.

4) Интерпретация основных понятий

5) Системное описание обекта и предмета

6) Формулировка гипотез. Гипотезы: теоретические/эмпирические. До полевого исследования первичные/ вторичные – после полевого исследования. Гипотезы причины/следствия, прогностические/описательные/обяснительные

 

2 раздел – методический. Характеристика основной методики и плана

 

1. Стратегически план исследования. Период – Мероприятия – Ответственное лицо

2. Характеристика выборки (паспортичка)

3. Характеристика методов (сбора, анализа). Также обоснование использования метода.

Научное иссл-е, методы.

Н.и.- это совокупность теоретических и эмпирических процедур, направ.на получение нового знания по проблеме.

 

Черты: 1.целенаправленность 2 организованность 3 научность

Виды: 1.сплошное (если изуч.небольшая совокупность)

2.Выборочное (если большая)

1.Выборочное –выделение из генер.совокуп.части единиц и изуч.этой части

Этапы:

1.Хар-ка всей свокупности

2.Опред. объема выборки

3.Формир.выборочной совокупности

Методы:

1.Случайная выборка (отбор по слчайному принципу,но не хаотично)

2.механическая(ген совокуп.делится на равн группы по объему и из каж группы берут 1 ед)

3.типическая (ген.совокуп делится на равные группы и из каж группы идет отбор по механич принципу)

4.Метод гнездовой или серийной выборки (из ген совок выбир группа кот потом полностью изучается)

 

2.Метод целевого отбора:

1.Выборка доступ случаев

2.выборка типич случаев

3.квотная выборка

4.док-ва репрезентативности

 

3.Методы анализа док-ов (м.кот ориентир на сбор и регистр инфы)

Виды:

1. в завис от хар-ра кодир.: письменные, аудио, аудио-визуальные
2. бумажные,электронные
3. в завис от авторства: официальн, неофициальн (личные)
4. по хар-ру подачи: спровоцир и неспровоцир
5. по тематике: юридич, финанс, статистические и т.д

Методы анализа инфо делятся на 2 группы:

1.традиционные(связ с чтением,переосмыслением инфы)

2.формальные (инфа док-ов измеряется)

 

1.М.унифицированной анкеты (для изуч.формализованных документов)

2.М.контент-анализа (для неформализ.док-ов) Из текста выбираем инф.элементы,затем подсчитываем сколько раз они встречались в тексте.

Виды:

1.Символьный(даты,слова)

2.тематический(совокуптность тем текста)

3.контент-анализ модальности (подтексты, отношение автора, прямая или косвенная подача инфы)

4.структурный(отдельный текст, изуч его структур элементов)

3.Информационно-целевой анализ  (док-т рассматривается как средство коммуникации, задача-адекватное прочтение текста. Выделение осн элементов текста, тезисы, положения,иллюстрации ->составление схемы- взаимосвязи элементов)

Методология и метод

 

Программа научного исследования вкл:

1.Методологический раздел (основные подходы,объект,предмет)

1. Формулировка проблемы на кот.напр.исследование
2. Формул.объекта и предмета иссл.
3. Цели и задачи исследов.
4. Интерп.осн.понятий
5. Системное описание объектов и предметов (объяснить проблему:объектив.и субъектив факторы)
6. Формул.гипотез (Виды: 1.теоретич-причины,следствия; практич-предп.о фактах;

2.перич.-до проведения полевого исследов, вторичные-после;)

 

2.Методический раздел ( хар-ка основной методики, плана)

1. Стратегический план исслдования
2. Хар-ка выборки
3. Хар-ка методов (методов сбора инфо,анализ)

 

Виды:

1.Формализованное (массовый опрос на основе разработанного опросника)

2.Фокусированное (групповой опрос 8-15 чел)

3.Свободное (интервьюер знает тему,мб разработан опросник, но сам ход интервью не определен, проходит свободно)

4.Телефонное интервью (как разновидность, экспресс-вариант)

Эксперный опрос – исп.для получения экспертной оценки,для прогноза. Это не массовый опрос,дает мнение специалиста в чем-либо (5-15 мин). Мб проведен в форме анкеты или интервью.

 

• Метод наблюдения- напавленное,систематическое,непосред.отслеживание и фиксирование соц.значимой инфы о явлениях или процессах.

Виды:

1.О наличии элементов контроля

-контролируемое(четкий план наблюдении, группа наблюдателей)

-неконтрол.(нет плана)

2.от регулярности наблюдения

-систематическое

-регулярное

3.по условиям организации

-полевое

-лабораторное

4.в завис.от положения наблюдателя

-включенное

-невключенное

5.по степени формализованности

-структурированное (четко определен что наблюдать, какую инфу собирать,)

-неструктурированное (есть объект, плана нет, сбор общей инфы)

 

7. Выборочное исследование, основное содержание и решаемые задачи.

Научное исследование мб:

· Сплошным

· Выборочным.

Выборочное исследование - процесс выделения из генеральной совокупности части единиц и изучения этой части, но на основе части можно охарактеризовать всю совокупность.

Выборка экономит время, деньги, позволяет получить научно-значимую инфу.

 

Требования к выборке:

· Случайность. (любая единица совокупности должна иметь равный шанс)

· Пропорциональность. (выборка представляет генеральную совокупность в уменьшенном масштабе, соответствует по параметрам).

· Репрезентативностью. Тогда можно выводы распространить на всю совокупность. (представительность по отношению к генеральной совокупности).

 

Оценивается на основе ошибки выборки. О.В. отражает на сколько выборочная совокупность отличается от генеральной – существенно или допустимо, Mдоп<0,05% - допустимая ошибка. Рассчитать обязательно.

 

Определение объема выборки

Формулы расчета n=

N -объем генеральной совокупности

t - коэф. достоверности (t=2-3)

p – коэф вероятности (0,5 – 0,99) Чем больше, тем лучше.

q – коэф вероятности (0,01-0,05)

Mдоп – допустимая ошибка (0,01-0,05)

 

Приближенные методы определения объема.

Р-коэф вероятности

Mдоп ошибка выборки

0.1 0.05 0,04 0,03 0,02 0,01 0.75 33 132 206 367 827 3308 0.80 41 164 256 456 1026 4105 0.85 51 207 323 575 1205 5180 0.90 67 270 422 751 1690 6763 0.95 96 384 600 1067 2400 9603

 

5%

Объем ген. Сов-ти	Объем выборки
200-500	50%
500-1000	222
1000-2000	286
2000-3000	333
3000-4000	350
4000-5000	360
5000-10000	370
10000-100000	398
100 000 >	400

Метод контент-анализа

Из текста док мы выбираем инф элементы, кот потом подсчитываем (сколько раз они встреч в тексте)

Возм элементы:

Слова и словосочетания

Темы текста

Модальности (подтексты)

 

4 осн вида контент-анализа:

1. символьн (объект иссл – текст/ массив текста; элементы – слова, словосоч, имена, даты)

2. тематический (объект иссл – несколько текстов; элементы – темы текстов)

3. К-а модальности.(оценив отн автора, прямая / косв подача инф.)

4. стркутурный (объект иссл – отд текст; анализир-ся его структ элементы: какие темы затронуты, цели сформулир, иллюстрации, характер инф.)

Задача: оценка эфф-ти текста

Почтовый и прессовый опросы

Канал проведения – почта. Охват обширной терр-ии, респонденты рассредоточены. «+»: охват большого кол-ва респондентов; эконом. вариант.

Проблемы: форм. основы выборки – получение адресов, проблема выборки; неполный возврат анкет; участие принимают те кому не все равно, кач-во анкеты, сложно проконтролировать самостоятельность заполнения.

Рекомендации: сделать рассылку накануне основн. опроса информ. Письма (просьба принять участие в опросе. Готовится пакет д/основн. Рассылки (анкета, конверт с обратн. адресом, вкладыв. сопроводит. письмо, подарок..). Пакет лучше, чтобы получили перед выходными, но не перед праздниками/отпускн. сезоном. Ч/з 2 недели рекомм. отправить напоминание. Благодарственное письмо.

 

Прессовый опрос - разновидность анкетирования, осуществляющаяся посредством периодической печати.

Цели: изучение ур. удовлетв. читателей. Особоенность – широкая ауд. Прессовая анкета небольшая. Предельная простота формулировок вопросов

Преимущества: оперативность, массовость, экономичность, откровенность респондентов, обусловленная добровольностью их участия в опросе.

Недостатки: низкая репрезентативность, невысокие показатели возврата заполненных анкет, малочисленность вопросов, преобладание закрытых вопросов, вероятность влияния на респондента других лиц.

Требования к методу:

· предварительная апробация (пилотаж) среди всех качественно различных групп читателей данной прессы;

· предельная простота формулировок вопросов и инструкции к заполнению;

· использование разных шрифтов при публикации (для выделения смысловой структуры анкеты);

· повторная перепечатка анкеты в той же газете через неделю-полторы после первой публикации;

· оглашение результатов опроса на страницах этого же издания.

 

Методы опроса экспертов

Особая форма опроса для решения задач: для получения экспертн. оценки, для прогноза, кадровая аттестация.

Немассовый опрос. Дает мнение специалистов. От 5 до 12 человек принимают участие в опросе. Оптимальное кол-во – 10.

Разные методы: анкетирование; интервью.

Различ. по технологии, инструментарию. Проблемы: формирование экспертн. группы (сформир.схему, 2 этапа отбора экспертов по след. критериям: сфера д-ти, стаж и опыт работы, высш. обр-ие, отбор экспертов по принципу компетентности; отбор сложен.)

Использование приемов:

1) Самооценка эксперта: заполн. анкету (указыв. критерии оценки, высш, ср., низкая оценка). Проблемы: неадекватная самооценка. Завыш. самооценка счит. лучше заниж.

2) Метод коллективной оценки (из первичн. списка отобрать людей, кот. явл. наиболее компетентными)=>счит. рейтинг (кто набрал большее кол-во голосов). Специфика инструментария: готов. анкета отлич. тем, что она всегда авторская (вопросы – открытые). Вопрос мнение (оценка), идет вопрос, направл. На аргументацию. Глубинный х-р обработки собран инф-ции, не работает количеств. метод обработки, качеств. анализ. Проводится совместно с массовым опросом (как дополнение).

3) Метод заочного анкетирования (отбир. группа экспертов, но они не должны знать, что они участвуют в экспертизе. Экспертам рассыл. анкета. Затем анкета собир., анализ., подводятся итоги=>анкета снова рассыл. с итогами 1-ого тура=>эксперт может поменять мнение или сохран. Его. Это назыв. методом согласования). «+»: отсутствие давления авторитетов.

 

Абсолютные величины

Результаты статистического наблюдения регистрируются прежде всего в форме первичных абсолютных величин. В статистике все абсолютные величины являются именованными, измеряются в конкретных единицах и, в отличие от математического понятия абсолютной величины, могут быть как положительными, так и отрицательными (убытки, убыль, потери и т.п.). В статистике применяют и абсолютные показатели, выраженные в условно-натуральных единицах измерения (например, различные виды топлива пересчитываются в условное топливо). С точки зрения конкретного исследования совокупность абсолютных величин можно рассматривать как состоящую из показателей индивидуальных, характеризующих размер признака у отдельных единиц совокупности, и суммарных, характеризующих итоговое значение признака по определенной части совокупности. Поскольку абсолютные показатели – это основа всех форм учета и приемов количественного анализа, то следует разграничивать моментные и интервальные абсолютные величины. Первые показывают фактическое наличие или уровень явления на определенный момент, дату (например, наличие запасов материалов или оборотных средств, величина незавершенного производства, численность проживающих и т.д.). Вторые – итоговый накопленный результат за период в целом (объем произведенной продукции за месяц или год, прирост населения за определенный период, величина валового сбора зерна за год и за пятилетку и т.п.). Сама по себе абсолютная величина не дает полного представления об изучаемом явлении, не показывает его структуру, соотношение между отдельными частями, развитие во времени. В ней не выявлены соотношения с другими абсолютными показателями. Эти функции выполняют определяемые на основе абсолютных величин относительные показатели.

26. Относительные величины, содержание, формы выражения, основные принципы вычисления

Относительная величина в статистике – это обобщающий показатель, который дает числовую меру соотношения двух сопоставляемых абсолютных величин. Так как многие абсолютные величины взаимосвязаны, то и относительные величины одного типа в ряде случаев могут определяться через относительные величины другого типа. Основное условие правильного расчета относительной величины – сопоставимость сравниваемых показателей и наличие реальных связей между изучаемыми явлениями. Таким образом, по способу получения относительные показатели – всегда величины производные, определяемые в форме коэффициентов, процентов, промилле, продецимилле и т.п. Однако нужно помнить, что этим безразмерным по форме показателям может быть, в сущности, приписана конкретная, и иногда довольно сложная, единица измерения. Так, например, относительные показатели естественного движения населения, такие как коэффициенты рождаемости или смертности, исчисляемые в промилле (‰), показывают число родившихся или умерших за год в расчете на 1 000 человек среднегодовой численности; относительная величина эффективности использования рабочего времени – это количество продукции в расчете на один отработанный человеко-час и т.д.

Виды относительных величин

Относительная величина выполнения задания. Рассчитывается как отношение фактически достигнутого в данном периоде уровня к запланированному. На практике различают две разновидности относительных показателей выполнения плана. В первом случае сравниваются фактические и плановые уровни. Во втором случае в плановом задании устанавливается абсолютная величина прироста или снижения показателя и соответственно проверяется степень выполнения плана по этой величине.

Относительная величина динамики. Характеризует изменение уровня развития какого-либо явления во времени. Получается в результате деления уровня признака в определенный период или момент времени на уровень этого же показателя в предшествующий период или момент.

Относительные величины структуры. Характеризуют доли, удельные веса составных элементов в общем итоге. Как правило, их получают в форме процентного содержания:

Для аналитических расчетов предпочтительнее использовать коэффициентное представление, без умножения на 100.Совокупность относительных величин структуры показывает строение изучаемого явления.

Относительные величины координации (ОВК). Характеризуют отношение частей данной совокупности к одной из них, принятой за базу сравнения. ОВК показывают, во сколько раз одна часть совокупности больше другой либо сколько единиц одной части приходится на 1, 10, 100, 1000,... единиц другой части. Относительные величины координации могут рассчитываться и по абсолютным показателям, и по показателям структуры.

Относительные величины сравнения (ОВС). Характеризуют сравнительные размеры одноименных абсолютных величин, относящихся к одному и тому же периоду либо моменту времени, но к различным объектам или территориям. Посредством этих показателей сопоставляются мощности различных видов оборудования, производительность труда отдельных рабочих, производство продукции данного вида разными предприятиями, районами, странами.

При известных коэффициентах роста (индексах динамики) и начальном соотношении уровней можно найти условие равенства уровней в предстоящем периоде t:

.

Отсюда ОВС_{a / б} =Y_a / Y_б=(i_a / i_б)^t,

т.е. .

Сопоставляя показатели динамики разных явлений, получают еще один вид относительных величин сравнения – коэффициенты опережения (отставания) по темпам роста или прироста.

Относительные величины интенсивности. Характеризуют степень распределения или развития данного явления в той или иной среде. Представляют собой отношение абсолютного уровня одного показателя, свойственного изучаемой среде, к другому абсолютному показателю, также присущему данной среде и, как правило, являющемуся для первого показателя факторным признаком. Метод расчета относительных величин интенсивности применяется при определении средних уровней (среднего уровня выработки, средних затрат труда, средней себестоимости изделий, средней цены и т.д.).

28. Группировка, основное содержание и задачи в исследовании                                 

Метод группировок – метод обработки и анализа статистических данных, при котором изучаемая совокупность явлений расчленяется на однородные по отдельным признакам группы и подгруппы и каждая из них характеризуется системой статистических показателей.

Научно обоснованное распределение на группы дает возможность сделать правильные выводы об изучаемой совокупности и происходящих в ней процессах.

Метод группировок – главный метод статистического изучения общественных явлений, служит предпосылкой для использования различных статистических приемов и методов анализа, например, для использования различных обобщающих показателей, в том числе средних величин. 

Статистические группировки – это один из основных этапов проведения статистического исследования.

Кроме анализа структуры совокупности, метод группировок применяется при характеристике типов явлений и изучении взаимосвязей между различными признаками или факторами.

Укрупняя группы или устанавливая неравномерные интервалы, можно выяснить качественные различия между отдельными группами, а затем и определить технико-экономические или социально-экономические типы объектов.

Основные задачи:

· Образование социально-экономических типов явлений;

· Изучение строения изучаемых явлений и структурных изменений, происходящих в них;

· Выявление связи между изучаемыми признаками

 

Виды группировок

Различают следующие виды группировок:

1. типологические;

2. структурные;

3. аналитические.

Типологические группировки обеспечивают разграничение массовых явлений на качественно однородные совокупности. Качественно однородными совокупностями считаются такие, все единицы которых подчинены определенному закону развития (качеству объекта).

Для типологической группировки не являются произвольными ни выбор признаков, ни установление ее интервалов по количественному признаку.

Структурные группировки – группировки, применяемые для изучения структуры массовых явлений. С помощью таких группировок можно изучить состав (структуру) качественно однородной совокупности. Пример: состав населения по полу, возрасту и т.п.

В изменении структуры массового явления отражаются важнейшие закономерности их развития. Сопоставляя изменение структуры явления за различные периоды времени можно выявить взаимосвязи варьирующих признаков. Следовательно, второй целью структурных группировок можно назвать изучение зависимостей, взаимосвязей варьирующихся признаков.

Аналитические группировки – группировки, предназначенные для изучения взаимосвязей и зависимостей между явлениями и процессами. Многие массовые явления достаточно тесно взаимосвязаны между собой. Изменение любого экономического явления, в конечном счете, обуславливается влиянием на него других явлений, с которыми оно связано. При исследовании взаимосвязей принято явления и их признаки подразделять на факторные и результативные. Факторными называются признаки, вызывающие изменение другого, зависящего от них признака (явления). Последний (зависящий) носит название результативного признака (явления). 

Аналитическая группировка ставит своей целью выявить и установить количественное выражение степени связи между факторными и результативными признаками (явлениями) в конкретных условиях места и времени. Ведь один и тот же фактор в одних условиях может оказывать сильное влияние на результативный признак (явление), в других – слабое. В этом случае говорят о наличии или отсутствии связи между изучаемыми признаками (явлениями). Аналитические группировки строятся по факторному признаку (явлению).

31. Динамический ряд, требования, предъявляемые к построению динамического ряда

 

Построение динамического ряда – метод систематизации статистических данных по временному принципу.

Динамический ряд – модель данных, которая отражает изменение изучаемого показателя во времени. Бывает 2х видов:

- моментный (Характеризует состояние изучаемого явления на определенные даты, моменты времени)

- интервальный (Характеризует итог развития изучаемого явления за определенный промежуток времени)

При построении динамич ряда необходимо соблюдать условия сопоставимости рядов динамики:

- использовать единые единицы измерения

- географич рамки

- сопоставимость методов учета и расчета данных

Для решения проблем сопоставимости используется метод смыкания рядов динамики

 

Средняя арифметическая

Средняя арифметическая - одна из наиболее распространенных форм средней величины. Средняя арифметическая рассчитывается как частное от деления суммы индивидуальных значений (вариантов) варьирующего признака на их число. Средняя арифметическая применяется в тех случаях, когда объём варьирующего признака явлений однородной статистической совокупности, образуется путём суммирования значений признака всех единиц явлений статистической совокупности. Различают следующие средне арифметические величины:

1) Простая средняя арифметическая, которая определяется путём простого суммирования количественных значений варьирующего признака и деления этой сумы на их варианты и рассчитывается по следующей формуле:

где:

Х - средняя величина статистической совокупности,

xi - сумма отдельных варьирующих вариантов явлений статистической совокупности,

ni - количество варьирующих вариантов явлений статистической совокупности.

2) Среднеарифметическая взвешенная - средняя величина признака явления, вычисленная с учётом весов. Веса средних величин - частоты, с которыми отдельные значения признака осредняемого принимаются в расчёт при исчислении его средней величины. Выбор весов средней величины зависит от сущности усредняемого признака и характера данных, которыми располагают для вычисления средних величин. В качестве весов средних величин могут быть показатели численности единиц или размеры частей статистической совокупности (в форме абсолютных или относительных величин), обладающих данным вариантом (значением) усредняемого признака явления статистической совокупности, а также величины показателя связанного с усредняемым признаком. Среднеарифметическая взвешенная рассчитывается по следующей формуле:

 

где:

X- средняя арифметическая взвешенная,

х - величина отдельных варьирующих вариантов явлений статистической совокупности,

f - веса.

Назначение простой, и взвешенной средней арифметической является определение среднего значения варьирующего признака. Если в изучаемой статистической совокупности варианты значений признака встречаются по одному разу или имеют одинаковый вес, то применяется простая средняя арифметическая, если же варианты значений данного признака встречаются в изучаемой совокупности по несколько раз или имеют различные веса, для определения среднего значения варьирующего признака применяется средняя арифметическая взвешенная

Средняя гармоническая

Средняя гармоническая применяется для расчёта средней величины тогда, когда непосредственные данные о весах отсутствуют, а известны варианты усредняемого признака (х) и произведения значений вариантов на количество единиц, обладающих данным его значением w (w = xf).

Данная средняя рассчитывается по следующим формулам:

1) Среднегармоническая простая

 

 

где:

Х - средняя гармоническая простая,

х - сумма отдельных варьирующих вариантов явлений статистической совокупности,

n - количество варьирующих вариантов явлений статистической совокупности.

2) Среднегармоническая взвешенная:

 

где:

Х - средняя гармоническая взвешенная,

х - сумма отдельных варьирующих вариантов явлений статистической совокупности,

w - x f,

f - веса.

При использовании гармонической взвешенной выявляют веса и таким образом получают тот же результат, который дал бы расчёт по средней арифметической взвешенной, если бы были известны все необходимые для этого данные.

Средняя агрегатная

Средняя агрегатная рассчитывается по формуле:

 

 

где:

X - средняя агрегатная,

w - x f,

х - сумма отдельных варьирующих вариантов явлений статистической совокупности,

f - веса.

Средняя агрегатная вычисляется в тех случаях, когда известны (имеются) значения числителя и значения знаменателя исходного соотношения средней.

Средняя геометрическая

Средняя геометрическая является одной из форм средней величины и вычисляется как корень n-й степени из произведения отдельных значений - вариантов признака (х) и определяется по следующей формуле:

 

 

Или

 

 

Средняя геометрическая применяется в основном при расчётах средних темпов роста.

Мода и медиана

Наряду с рассмотренными выше средними в качестве статистических характеристик вариационных рядов рассчитываются так называемые структурные средние - мода и медиана.

Модой (Мо) называется наиболее часто встречающееся значение признака у единиц совокупности. Для дискретных рядов - этот вариант, имеющий наибольшую частоту.

В интервальных вариационных рядах можно определить, прежде всего, интервал, в котором находится мода, т.е. так называемый модальный интервал. В вариационном ряду с равными интервалами модальный интервал определяется по наибольшей частоте, в рядах с неравными интервалами по наибольшей плотности распределения.

Для определения моды в рядах с равными интервалами пользуются формулой следующего вида:

 

где:

Хн - нижняя граница модального интервала,

h - величина интервала,

f1, f2, f3 - частоты (или частности) соответственно предмодального, модального и послемодального интервалов.

В интервальном ряду моду можно найти графически. Для этого в самом высоком столбце гистограммы от границ двух смежных столбцов проводят две линии. Затем из точки их пересечения опускают перпендикуляр на ось абсцисс. Значение признака на оси абсцисс, соответствующее перпендикуляру, и будет модой.

Во многих случаях при характеристике совокупности в качестве обобщённого показателя отдаётся предпочтение моде, а не средней арифметической.

Так, при изучении цен на рынке фиксируется и изучается в динамике не средняя цена на определённую продукцию, а модальная; при изучении спроса населения на определённый размер обуви или одежды представляет интерес определение модального размера обуви, а средний размер как таковой здесь вообще не имеет значения. Мода представляет не только самостоятельный интерес, но и исполняет роль вспомогательного показателя при средней, характеризуя её типичность. Если средняя арифметическая близка по значению к моде, значит она типична.

Средний абсолютный прирост

 характеризует насколько в среднем изменился изучаемый показатель

; где n- число уровней ряда

Средний уровень ряда

 - характеризует такое значение уровня ряда, которое свойственно всему изучаемому периоду

1. Для моментного ряда

с разными промежутками в моментном ряду

где  - промежутки между датами,  - уровень ряда;

с равными промежутками в моментном ряду

2. Для интервального ряда

 где n- число уровней ряда

 

Показатели вариации

Характеризуют вариативность значений признаков совокупности (ойой куда бежать)

Решают следующие задачи:

1. Оценка однородности совокупности

2. Типичность среднестатистического

4. Промежуточные для других расчетов других методов

Выполняют служебные функции (технические задачи)

Абсолютные:

R –вариационный размах.

R= Xmax – Xmin

Средние:

α – среднее линейное отклонение

α =

х – значение признака

х с черточкой – среднеарифметическое

n – число единиц совокупности

δ – среднее квадратичное отклонение

δ =

Относительные:

K – коэффициент осциляции

К =

Характеризует однородность совокупности, если К =100% - совокупность разнородная

V – коэффициент вариации

V =

Характеризует типичность среднеарифметического. Для признака с низким естественным уровнем вариативности V не должен превышать 25%. С высоким – V не должен превышать 40%.

Научное исследование и его виды

 

Н.и. – совокупность теоретич. и эмперич. процедур, направлен на получение нового знания по изучаемой проблеме.

 

Черты:

· Целенаправленность

· Организованность

· Научность(исп-е опред. методов, позвол. получить достоверное знание)

 

Исследование:

- теоретич(причины, следствия)

- практич. (решение конкр задач)

 

Исследование:

- статичное/разовое(на конкр момент времени)

- продолжающееся/повторное(многократно и в рез-те – предст-е о динамике изм-й)

- лонгитюдное(длительное изуч-е 1ой совокуп-ти в теч-е продолж времени)

-когортное(изуч-е опред поколения на протяжении длит времени)

 

Панельное исследование – по 1 и той же программе на 1 и той же выборке по единой методике через опред интервал времени

 

Мониторинг- пост наблюд-е за процессом на протяжении длит времени по опред показателям

 

В зав-ти от хар-ра реш задач:

- разведывательное = з.-получение операт инф, исп упрощ инструментарий с небольш группой респондентов

- описат= з.-сбор конкр инф, фактов и подробное описание

- аналитич= закономерности,причины,факторы

- пилотажное=ориентир на оценку инструментария