Расчет средней общей (полезной) площади жилищ, приходящейся на 1 чел., и дисперсии

Продолжение

Средняя ошибка выборки составит:

Определим предельную ошибку выборки с вероятностью 0,954 (/=2):

Установим границы генеральной средней:

или

Таким образом, на основании проведенного выборочного обсле­дования с вероятностью 0,954 можно заключить, что средний размер общей площади, приходящейся на 1 чел., в целом по городу лежит в

пределах от 18,5 до 19,5 кв. м.

При расчете средней ошибки собственно-случайной бесповторной выборки необходимо учитывать поправку на бесповторность отбора:

Если предположить, что представленные в табл. 8.4 данные явля­ются результатом 5%-го бесповторного отбора (следовательно, гене­ральная совокупность включает 20 000 ед.), то средняя ошибка вы­борки будет несколько меньше:

Соответственно уменьшится и предельная ошибка выборки, что вызовет сужение границ генеральной средней. Особенно ощутимо влияние поправки на бесповторность отбора при относительно боль­шом проценте выборки.

Мы рассмотрели определение границ генеральной средней. Рас­смотрим теперь, как определяются границы генеральной доли, т.е. гра­ницы доли единиц, обладающих тем или иным значением признака.

Воспользуемся еще раз данными табл. 8.4 для того, чтобы опреде­лить границы доли лиц, обеспеченность жильем которых составляет менее 10 кв. м. Согласно результатам обследования, численность таких лиц составила 103 чел. Определим выборочную долю и дисперсию:

Рассчитаем среднюю ошибку выборки:

Предельнахюшнбка выборки с заданной вероятностью составит:

Определим границы генеральной доли:

или

Следовательно, с вероятностью 0,954 можно утверждать, что доля лиц, имеющих менее 10 кв. м жилья на человека, в целом по данному городу находится в пределах от 8,4 до 12,2%.

Мы рассмотрели определение границ генеральной средней и ге­неральной доли по результатам уже проведенного выборочного на­блюдения при известном объеме выборки или проценте отбора. На этапе же проектирования выборочного наблюдения именно объем выборочной совокупности и требует определения.

Чем больше объем выборки, тем меньше значения средней и пре­дельной ошибок выборочного наблюдения и, следовательно, тем уже границы генеральной средней и генеральной доли. В то же время необ­ходимо учитывать, что большой объем выборки приводит к удорожа­нию обследования, увеличению сроков сбора и обработки материалов, требует привлечения дополнительного персонала и соответствующего материально-технического обеспечения. Поэтому при подготовке вы­борочного наблюдения необходимо определить тот минимально необ-

,300

водимый объем выборки, который обеспечит требуемую точность по­дученных статистических характеристик при заданном уровне вероят­ности.

Представим формулу (8.4) следующим образом:

Отсюда можно вывести формулу для определения необходимого объема собственно-случайной повторной выборки:

Полученный на основе использования формулы (8.8) результат всегда округляется в большую сторону. Например, если необходимый объем выборки составляет 493,1 ед., то, обследовав 493 ед., мы не достигнем требуемой точности. Поэтому для достижения желаемого результата обследованием должны быть охвачены 494 ед. С другой стороны, рассчитанное значение необходимого объема выборки сво­бодно может быть увеличено в большую сторону на несколько еди­ниц. Если мы располагаем необходимыми ресурсами, если по причи­нам организационного порядка (компактность расположения единиц, фиксированная нагрузка на каждого регистратора и т.п.) мы вполне можем охватить больший объем, то включение в выборочную сово­купность 500 или, например, 550 ед. только уменьшит значения полу­ченных случайной и предельной ошибок.

Как видно из формулы (8.8), необходимый объем выборки будет тем больше, чем выше заданный уровень вероятности и чем сильнее варьирует наблюдаемый признак. В то же время повышение допусти­мой предельной ошибки выборки приводит к снижению необходи­мого ее объема.

Предположим, что в рассмотренном выше примере нас вполне уст­роят границы генеральной средней (средней площади, приходящейся на 1 чел.) с точностью 0,5 кв. м. Определим необходимый объем выборки:

Мы получили, что для определения с заданной точностью границ средней площади, приходящейся на 1 жителя, достаточно в порядке собственно-случайной повторной выборки обследовать 821 чел.

Расчет необходимого объема выборки предполагает, что органи­заторы выборочного наблюдения уже на этапе его проектирования располагают по крайней мере косвенными данными о вариации изу­чаемых признаков. Источниками таких данных могут служить:

• результаты обследования данного объекта в предшествующие периоды;

• результаты обследования аналогичных объектов (жителей дру­гих населенных пунктов, предприятий других регионов и т.п.);

• специально проведенное небольшое по объему выборочное обследование данного объекта, ставящее целью лишь изучение ва­риации наблюдаемых признаков.

При определении необходимого объема выборки для определе­ния границ генеральной доли задача оценки вариации решается зна­чительно проще. Если дисперсия изучаемого альтернативного при­знака неизвестна, то можно использовать ее максимальное возможное значение:

Пример. Предприятию связи с вероятностью 0,954 необходимо определить удельный вес телефонных разговоров продолжительнос­тью менее 1 мин. с предельной ошибкой 2%. Сколько разговоров нуж­но обследовать в порядке собственно-случайного повторного отбора для решения этой задачи?

Для получения ответа на поставленный вопрос воспользуемся формулой (8.8) и будем ориентироваться на максимальную возмож­ную дисперсию доли телефонных разговоров такой продолжитель­ности. Расчет приводит к следующему результату:

Таким образом, обследованием должны быть охвачены не менее 2 500 разговоров на предмет их продолжительности.

Необходимый объем собственно-случайной бесповторной выборки может быть определен по следующей формуле:

Формула (8.9) выводится из формулы (8.4) при условии расчета средней ошибки выборки с поправкой на бесповторность отбора. При определении границ генеральной доли в знаменатель этой формулы подставляется допустимая предельная ошибка доли Д.

Пример. В табл. 8.4 представлены результаты 5%-го бесповторно­го выборочного обследования (следовательно, объем генеральной со­вокупности составляет 20 000 чел.). Воспользовавшись значением дис­персии, полученным на основе расчетов, произведенных в табл. 8.5, определим необходимую численность собственно-случайной беспов­торной выборки для определения жилищных условий с предельной ошибкой, не превышающей 0,5 кв. м, при уровне вероятности 0,954:

Выполненный расчет показал, что для достижения заданной точ­ности необходимо обследовать не менее 788 чел. Как и следовало ожидать, необходимая численность бесповторной выборки оказалась несколько меньше необходимой численности выборки при повтор­ном отборе, полученной выше (821 чел.).

Укажем на одну особенность формулы (8.9). При проведении вы­числений объем генеральной совокупности должен быть выражен только в единицах, а не в тысячах или в миллионах единиц. Напри­мер, подставив в данную формулу общую численность населения ре­зона, выраженную в тысячах человек, мы не получим правильного эначения необходимой численности выборки, также выраженной в тысячах человек, как это иногда бывает в других расчетах. Результат вычислений будет неверен.

8.4 МЕХАНИЧЕСКАЯ (СИСТЕМАТИЧЕСКАЯ) ВЫБОРКА

Механическая выборка может быть применена в тех случаях, ког­да генеральная совокупность каким-либо образом упорядочена, т.е. имеется определенная последовательность в расположении единиц (табельные номера работников, списки избирателей, телефонные но­мера респондентов, номера домов и квартир и т.п.). Для проведения отбора желательно, чтобы все единицы также имели порядковые но­мера от 1 до N.

Для проведения механической выборки устанавливается пропорция отбора, которая определяется соотнесением объемов выборочной и генеральной совокупностей. Так, если из совокупности в 500 000 ед. предполагается отобрать 10 000 ед., то пропорция отбора составит 1 / 50 = 1 / (500 000: 10 000). Отбор единиц осуществляется в соответ­ствии с установленной пропорцией через равные интервалы. Напри­мер, при пропорции 1: 50 (2%-я выборка) отбирается каждая 50-я единица, при пропорции 1: 20 (5%-я выборка) - каждая 20-я единица и т.д.

Интервал отбора также можно определить как частное от деле­ния 100% на установленный процент отбора. Так, при 2%-м отборе интервал составит 50 (100%: 2%), при 4%-м отборе - 25 (100%: 4%). В тех случаях, когда результат деления получается дробным, сформи­ровать выборку механическим способом при строгом соблюдении процента отбора не представляется возможным. Например, по этой причине нельзя сформировать 3%-ю или 6%-ю выборки.

Генеральную совокупность при механическом отборе можно ран­жировать или упорядочить по величине изучаемого или коррелирую­щего с ним признака, что позволит повысить репрезентативность вы­борки. Однако в этом случае возрастает опасность систематической ошибки, связанной с занижением значений изучаемого признака (если из каждого интервала регистрируется первое значение) или его завы­шением (если из каждого интервала регистрируется последнее значе­ние). Поэтому целесообразно из каждого интервала отбирать централь­ную или одну из двух центральных единиц. При этом порядковый номер единицы, с которой начинается отбор, определяется следующим обра­зом. Если интервал отбора обозначить как k, то номер первой отбирае­мой единицы будет равен (k + 1) / 2 при А-нечетном и k 1 2 или (k + 2) / 2 при А-четном. Например, при 5%-й выборке интервал отбора составит 20 единиц, тогда номер единицы, являющейся началом отбора, будет

равен 20: 2 = 10 или (20 + 2): 2 = 11, т.е. отбор можно начинать с 10-й или с 11-й единицы. В первом случае в выборку попадут 10, 30, 50, 70 и с таким же интервалом последующие единицы; во втором случае попадут единицы с номерами 11,31,51,71 и т.д.

Опасность систематической ошибки при механической выборке также может появиться вследствие случайного совпадения выбран­ного интервала и циклических закономерностей в расположении еди­ниц генеральной совокупности. Так, при переписи населения 1989 г. в ходе 25%-го выборочного обследования семей была опасность по­падания в выборку квартир только одного типа (например, только од­нокомнатных или только трехкомнатных), так как на лестничных пло­щадках многих типовых домов располагаются именно по 4 квартиры. Чтобы избежать систематической ошибки, в каждом новом подъезде

счетчик менял начало отбора.

Для определения средней ошибки механической выборки, а также необходимой ее численности используются соответствующие форму­лы, применяемые при собственно-случайном бесповторном отборе, формулы (8.6) и (8.9). При этом, определив необходимую численность выборки и сопоставив ее с объемом генеральной совокупности, как правило, приходится производить соответствующее округление для получения целочисленного интервала отбора.

Пример. В области зарегистрировано 6000 малых предприятий. Определим, сколько из них нужно отобрать в порядке механического отбора для определения средней численности занятых с ошибкой ±2 чел. (Р = 0,997). По результатам ранее проведенного обследования извест­но, что среднее квадратическое отклонение численности занятых со­ставляет 9 чел. Произведем расчет, воспользовавшись формулой (8.9):

С учетом полученного необходимого объема выборки (177 пред­приятий) определим интервал отбора: 6 000:177=33,9. Определенный таким способом интервал всегда округляется в меньшую сторону, так ^как "Р" округлении в большую сторону произведенная выборка не Достигнет рассчитанного по формуле необходимого объема. Следовательно, в нашем примере из общего регистра малых предприятий необходимо отбирать каждое 33-е предприятие. При этом процент отбора составит 3,03% (100%: 33).

8.5

ТИПИЧЕСКАЯ (СТРАТИФИЦИРОВАННАЯ) ВЫБОРКА

Типический отбор целесообразно использовать в тех случаях, ког­да все единицы генеральной совокупности объединены в несколько крупных типических групп. Такие группы также называют стратами, или слоями, в связи с чем типический отбор также называют страти­фицированным, или расслоенным. При обследовании населения в ка­честве типических групп могут быть выбраны области, районы, соци­альные, возрастные или образовательные группы, при обследовании предприятий - отрасли или подотрасли, формы собственности и т.п.

Рассматривать генеральную совокупность в разрезе нескольких крупных групп единиц имеет смысл только в том случае, если сред­ние значения изучаемых признаков по группам существенно разли­чаются. Например, с большой уверенностью можно предположить, что доходы населения крупного города будут в среднем выше дохо­дов населения, проживающего в сельской местности; численность работников промышленного предприятия в среднем будет выше чис­ленности работников торгового или сельскохозяйственного предпри­ятия; средний возраст студентов будет значительно ниже среднего возраста занятого населения, и тем более пенсионеров. В то же время нет никакого смысла при выделении типических групп ориентиро­ваться на признак, не связанный или очень слабо связанный с изуча­емым. Например, при изучении доходов населения вряд ли улучше­нию результатов выборочного обследования будет способствовать деление населения на группы на основе первой буквы фамилии, так как маловероятно, что доходы людей, чья фамилия начинается с букв в интервале от А до К, будут существенно выше или ниже доходов лиц, носящих фамилию, начинающуюся с букв в интервале Л-Я.

Отбор единиц в выборочную совокупность из каждой типичес­кой группы осуществляется собственно-случайным или механичес­ким способом. Поскольку в выборочную совокупность в той или иной пропорции обязательно попадают представители всех групп, типиза­ция генеральной совокупности позволяет исключить влияние меж­групповой дисперсии на среднюю ошибку выборки. В то же время в выделенных типических группах обследуются далеко не все едини­цы, а только включенные в выборку. Следовательно, на величину по-

пученной ошибки будет влиять различие между единицами внутри этих групп, т.е. внутригрупповая вариация. Поэтому ошибка типи­ческой выборки будет определяться величиной не общей дисперсии, а только ее части - средней из внутригрупповых дисперсий.

Отбор единиц в типическую выборку может быть организован либо пропорционально объему типических групп, либо пропорцио­нально внутригрупповой вариации (дифференциации) признака.

При типической выборке, пропорциональной объему типических групп, число единиц, подлежащих отбору из каждой группы, опреде­ляется следующим образом:

где Ni, - объем (-и группы;

ni, - объем выборки из»'-й группы.

Пример. Общая численность населения области составляет 1 млн чел., в том числе городского - 600 тыс. чел. и сельского - 400 тыс. чел. Если в ходе выборочного наблюдения планируется обследовать '50 тыс. жителей, то эта численность должна быть поделена пропор­ционально объему типических групп:

городское население - Пг = 50 000————— = 30 000 чел.;

• 1000000

сельское население - п„ = 50 000———— = 20 000 чел. ^с 1000000

Процесс формирования данной выборки представлен на рис. 8.3. Средняя ошибка типической выборки определяется по формулам:

где сигма в2 - средняя из dнутригрупповых дисперсий.

Рис. 8.3. Процесс формирования типической выборки, пропорциональной объему типических групп

Рассмотрим данный вариант типической выборки на условном примере.

Пример. 10%-й бесповторный типический отбор работников пред­приятия, пропорциональный размерам цехов, проведенный с целью оценки потерь из-за временной нетрудоспособности, привел к следу­ющим результатам (табл. 8.6).

Таблица 8.6J Результаты обследования работников предприятия

Рассчитаем среднюю из внутригрупповых дисперсий:

Определим среднюю и предельную ошибки выборки (с вероят­ностью 0,954):,,

Рассчитаем выборочную среднюю:

В результате проведенных расчетов с вероятностью 0,954 можно сделать вывод, что среднее число дней временной нетрудоспособно­сти одного работника в целом по предприятию находится в пределах:

14,6-0,58 ^х<, 14,6+0,58.

При определении необходимого объема типической выборки в рассмотренных выше формулах (8.11) и (8.12) общую дисперсию на-блкэдаемого признака необходимо заменить на среднюю из внутригрупповых дисперсий. Тоща данные формулы примут следующий вид:

(бесповторный отбор).

Предположим, в рассмотренном выше примере нам необходимо определить среднее число дней временной нетрудоспособности од­ного работника с предельной ошибкой 0,5 дня. Учитывая величину Полученной ранее средней из внутригрупповых дисперсий определим необходимый объем типической выборки при условии бесповторного отбора:

Таким образом мы получили, что при заданных условиях для до­стижения требуемой точности необходимо обследовать выборочным методом не менее 421 чел. Распределим эту численность на три цеха рассматриваемого предприятия пропорционально их размерам:

Расчеты показывают, что в 1 -м цехе необходимо обследовать 132 чел., во 2-м цехе - 184 чел. и в 3-м цехе - 105 чел.

Мы рассмотрели типический отбор, пропорциональный объему типических групп. Второй вариант формирования типической выбор­ки заключается в отборе единиц, пропорциональном вариации при­знака в типических группах. Логика такого отбора заключается в сле­дующем: если внутри какой-либо типической группы наблюдаемый

поизнак варьирует слабо, то для определения границ генеральных характеристик из данной группы достаточно обследовать относитель­но небольшое число единиц; при сильной же вариации признака объем выборки должен быть соответственно увеличен.

При выборке, пропорциональной вариации признака, число на­блюдений по каждой группе рассчитывается по формуле:

где О, - среднее квадратическое отклонение признака в i-й группе.

Средняя ошибка такого отбора определяется следующим образом:

(повторный отбор);

(бесповторный отбор). (8.17)

Отбор, пропорциональный вариации признака, дает лучшие ре­зультаты, однако на практике его применение затруднено из-за труд­ности получения сведений о вариации до проведения выборочного

наблюдения.

Воспользуемся данными, приведенными в табл. 8.6, для иллюст­рации этого способа выборочного наблюдения.

Пример. Используя имеющиеся значения внутригрупповых дис­персий, определим необходимый объем выборки по каждому цеху, пропорциональный вариации изучаемого признака, при условии, что в целом выборка составляет 10%, или 320 чел.:

С учетом полученных значений рассчитаем среднюю ошибку вы­борки:

В данном случае средняя, а следовательно, и предельная ошибки будут несколько меньше, что отразится и на границах генеральной средней.

8.6 СЕРИЙНАЯ ВЫБОРКА

Сущность серийной выборки заключается в собственно-случайном либо механическом отборе групп единиц (серий), внутри которых про­изводится сплошное обследование. Единицей отбора при этой выбор­ке является группа или серия, а не отдельная единица генеральной со­вокупности, как это имело место в рассматриваемых ранее выборках.

Данный способ отбора удобен в тех случаях, когда единицы гене­ральной совокупности изначально объединены в небольшие более или менее равновеликие группы или серии. В качестве таких серий могут выступать упаковки с определенным количеством готовой продукции, партии товара, студенческие группы, бригады и другие подобные объе­динения. Например, в Великобритании серийный отбор использует­ся в обследованиях населения, когда серией являются домохозяйства, объединенные общим почтовым индексом. В случайном порядке про­изводится выборка индексов, и под обследование попадают все до­мохозяйства, имеющие индекс попавших в выборочную совокупность

почтовых отделений.

В отдельных случаях серийная выборка имеет не столько методо­логические, сколько организационные преимущества перед другими способами формирования выборочной совокупности. Например, Уп­равление маркетинга и регионального развития Московского госу­дарственного университета экономики, статистики и информатики периодически проводит обследования школьников Москвы. С орга­низационной точки зрения достаточно сложно опрашивать отдельных учеников из разных классов. Значительно проще из общего списка всех классов всех школ округа сформировать выборку классов, а внут­ри отобранных классов провести 100%-е обследование учащихся.

В связи с тем что при серийном отборе внутри отобранных групп обследуются все без исключения единицы, внутригрупповая вариа-; ция признака не отразится на ошибках выборочного наблюдения. В то же время обследуются не все группы, а только попавшие в выбор­ку. Следовательно, на ошибках получаемых характеристик отразятся различия между группами, которые определяются межгрупповой дис­персией. Поэтому средняя ошибка серийной выборки рассчитывает­ся по формулам

(повторный отбор);

(бесповторный отбор), (8.19)

где r - число отобранных серий;

R - общее число серий.

Межгрупповую дисперсию при равновеликих группах вычисля­ют следующим образом:

где х^ - средняя 1-й серии;

х - общая средняя по всей выборочной совокупности.

Пример. Предположим, партия готовой продукции предприятия упакована в 200 коробок по 50 изделий в каждой. В целях контроля соблюдения параметров технологического процесса проведена 5%-я серийная выборка, в ходе которой отбиралась каждая 20-я ко­робка. Все изделия, находящиеся в отобранных упаковках, были под­вергнуты сплошному обследованию, заключавшемуся в определении их точного веса. Полученные результаты представлены в табл. 8.7.

Таблица 8.7 Результаты выборочного обследования готовой продукции

С вероятностью 0,954 требуется определить границы среднего веса изделия во всей партии.

На основе приведенных в таблице внутригрупповых средних оп­ределим средний вес изделия по выборочной совокупности:

С учетом полученной средней рассчитаем межгрупповую дис­персию:

Рассчитаем среднюю и предельную ошибки выборки: -i^na

Определим границы генеральной средней:

999,8-1,1 <x<999,8+l,l.

На основе результатов проведенных расчетов с вероятностью 0,954 можно утверждать, что средний вес изделия в целом по всей партии продукции находится в пределах от 998,7 г до 1000,9 г.

Для определения необходимого объема серийной выборки при заданной предельной ошибке используются следующие формулы:

(повторный отбор); (8.21)

(бесповторный отбор). (8.22)

Предположим, в рассмотренном выше примере необходимо оп­ределить границы среднего веса изделия с предельной ошибкой +-0,5 г. Используя полученные выше данные о вариации веса, опреде­лим, сколько коробок с изделиями нужно обследовать в порядке бес­повторной серийной выборки, чтобы получить результат с заданной точностью и при выбранном уровне вероятности:

Выполненный расчет позволяет заключить, что для получения границ генеральной средней с заданной точностью необходимо обследовать не менее 18 коробок с изделиями, отобранных собственно-случайным или механическим способом.

8.7

ПРАКТИКА ПРИМЕНЕНИЯ ВЫБОРОЧНОГО НАБЛЮДЕНИЯ В СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЯХ

В настоящее время выборочное наблюдение находит достаточно широкое применение в обследованиях промышленных и сельскохо­зяйственных предприятий, изучении цен на потребительском рынке, в обследованиях бюджетов и занятости населения'. Выборочный ме­тод является важнейшим источником информации в маркетинговых и социологических исследованиях, в контроле качества продукции;

разработаны методологические подходы к применению выборочного наблюдения в аудите. Остановимся на рассмотрении некоторых из указанных областей применения выборки.

При статистическом наблюдении за деятельностью предприятий в качестве основы выборки используются данные, содержащиеся в Еди­ном государственном регистре предприятий и организаций, который ве­дется Государственным комитетом Российской Федерации по статисти­ке, в регистрах ряда других ведомств, в частности, налоговых органов.

В большей степени методы выборочного наблюдения используют­ся для изучения деятельности малых предприятий, при этом наблюдаются как стоимостные экономические показатели (объем производства, продаж, инвестиций), так и показатели деловой активности (оценка текущего состояния предприятия, спрос на продукцию, прогноз на бли­жайшую перспективу). Обследование проводится ежеквартально по фор­ме федерального государственного статистического наблюдения № ПМ «Сведения об основных показателях деятельности малого предприя­тия». Объектом наблюдения является совокупность субъектов малого предпринимательства или малых предприятий, классификационные признаки которых определены в законодательном порядке.

Обследование малых предприятий проводится на основе много-мерной типической (расслоенной) выборки, при этом расслоение генеральной совокупности осуществляется по следующим признакам:

• по территории (79 слоев);

• по отраслям (63 слоя);

• по формам собственности (4 слоя);

• по объему выручки (5 слоев).

Общий объем выборочной совокупности не превышает 20% со­вокупности генеральной.

Одной из проблем при проведении выборочного наблюдения является проблема так называемых неответов, когда попавшая в

выборку единица (респондент) по тем или иным причинам не отвечает на часть вопросов или даже на все вопросы, представленные в формуля­ре. Эта проблема проявляется и при наблюдении за деятельностью

малых предприятий.

Вся совокупность неответивших респондентов делится на три

группы:

• предприятия, прекратившие иди приостановившие свою дея­тельность;

• предприятия, ведущие финансово-хозяйственную деятельность;

• предприятия, по которым нет объективной информации, функ­ционируют они или нет.

Первая группа предприятий исключается из выборочной совокуп­ности.

Для восстановления данных по предприятиям второй группы при­меняется метод перевзвешивания: неответившему предприятию при­сваивается значение изучаемого показателя, соответствующее его среднему значению по слою (группе), к которому это предприятие

принадлежит.

Для восстановления данных по предприятиям третьей группы используется метод заполнения случайным подборам в классах за­мещения (random hot deck within classes): неответившему предприя­тию присваиваются значения наблюдаемых признаков, взятых у пред­приятия-донора. Предприятие-донор выбирается в случайном порядке из предприятий, входящих в соответствующий класс замещения (отрасль экономики).

Одной из конечных задач проведения выборочного наблюдения, в том числе и наблюдения за деятельностью малых предприятий, яв­ляется получение (оценка) суммарных значений наблюдаемых при­знаков по всей генеральной совокупности - общей выручки, общего

объема производства, общего объема инвестиций и т.д. Для решения этой задачи применяется метод прямого пересчета. Сущность этого метода заключается в умножении среднего значения признака, полу­ченного в результате выборочного наблюдения, на объем генераль­ной совокупности. При выборочном наблюдении за деятельностью малых предприятий методом прямого пересчета получают суммар­ные значения наблюдаемых признаков по всем выделенным слоям.

Основные задачи выборочного обследования бюджетов домашних хозяйств состоят в получении статистических данных о распределении населения по уровню материального благосостояния, данные об уровне бедности и потребления продуктов питания. На основе результатов на­блюдения определяют весовые коэффициенты для расчета индекса по­требительских цен и получают необходимые данные для составления счетов сектора домашних хозяйств в системе национальных счетов.

Генеральная совокупность объединяет все типы домашних хо­зяйств, за исключением коллективных (больницы, дома-интернаты, школы-интернаты, монастыри и т.п.).

Обследование проводится в каждом регионе РФ на основе двух­ступенчатой случайной выборки с использованием процедуры рас­слоения на каждой из ступеней отбора.

На первой ступени проводится территориальное расслоение на­селения по месту проживания, т.е. население делится на городское и сельское.

На второй ступени каждый слой делится на несколько подслоев по следующим признакам:

• по размеру домохозяйства, т.е. числу его членов (7 слоев - 1 чел., 2 чел.,..., 7 и более чел.);

• по принадлежности жилого помещения (2 слоя - государствен­ное и частное);

• по типу жилого помещения (3 слоя - отдельная квартира, ком­мунальная квартира или общежитие, съемное жилье);

• по наличию (отсутствию) в пользовании земельного участка (2 слоя).

При распространении итогов выборочного наблюдения бюдже­тов домохозяйств на генеральную совокупность применяется метод взвешивания, при этом используются данные микропереписи населе­ния 1994 г. о распределении домохозяйств по составу.

Каждому обследованному домохозяйству k-ro видау-го слоя при­сваивается статистический вес, характеризующий распространение данного вида домохозяйств в генеральной совокупности. Веса опре­деляются по следующей формуле:

удельный вес числа членов домашних хозяйств k-ro вида j-ro слоя в общей численности населения, обследованного в рамках микропере­писи 1994 г.;

численность населенияу-го слоя по данным текущей статистики;

⇐ Предыдущая12345678910Следующая ⇒ ЧТО И КАК ПИСАЛИ О МОДЕ В ЖУРНАЛАХ НАЧАЛА XX ВЕКА Первый номер журнала «Аполлон» за 1909 г. начинался, по сути, с программного заявления редакции журнала... Конфликты в семейной жизни. Как это изменить? Редкий брак и взаимоотношения существуют без конфликтов и напряженности. Через это проходят все... Живите по правилу: МАЛО ЛИ ЧТО НА СВЕТЕ СУЩЕСТВУЕТ? Я неслучайно подчеркиваю, что место в голове ограничено, а информации вокруг много, и что ваше право... Что делает отдел по эксплуатации и сопровождению ИС? Отвечает за сохранность данных (расписания копирования, копирование и пр.)... Не нашли то, что искали? Воспользуйтесь поиском гугл на сайте: