Для чего нужна статистика?

  • автор:

Патентная статистика

Патентная статистика — статистика технологических результатов научных исследований и разработок. В общемировой практике базируется на данных о регистрации изобретений- подаче заявок и выдаче патентов (свидетельств, являющихся охранными документами, удостоверяющими приоритет, авторство и исключительное право использования объекта интеллектуальной собственности в течение срока действия патента).

В РФ и некоторых других странах сфера патентной статистики шире, т.к. патенты выдаются не только на изобретения, но и на полезные модели. В зависимости от масштаба действия патентов различают следующие их виды: национальные патенты на изобретения, выданные национальными патентными ведомствами; региональные патенты, зарегистрированные, напр., в Европейском или Евразийском патентных ведомствах либо в Африканской региональной организации интеллектуальной собственности и действующие в объединяемых ими государствах; междунар. патенты, полученные в соответствии с Договором о патентной кооперации (Patent Co-operation Treaty- PCT) и распространяющиеся на те страны, которые специально указаны в поданной заявке.

Данные по регистрации заявок и выдаче патентов в национальных патентных ведомствах учитываются в разрезе стран принадлежности заявителей, а по регистрации объектов интеллектуальной собственности в региональных или междунар. патентных организациях- как по странам принадлежности заявителей, так и по указанным в заявке странам, в которых предполагается ее охрана (переход на национальный уровень). Патентные индикаторы среди немногих имеющихся показателей результативности научно-технической деятельности используются наиболее часто, т.к. позволяют измерить изобретательскую активность (большему числу патентных заявок и патентов соответствует рост созданных изобретений) стран, регионов, организаций и предприятий и отдельных ученых. Уникальность патентных данных заключается в том, что они характеризуют одновременно результативность исследований и разработок и потенциал инновационной деятельности, т. е. являются своеобразным мостом между наукой и инновациями.

Значение патентных данных для статистического исследования обусловлено ролью, которую играют патенты как форма представления научных результатов, имеющих коммерческую ценность и предназначаемых для использования в инновационной деятельности. Патенты не только выполняют функцию правовой защиты, но и являются уникальным источником технологической информации, поскольку сведения, содержащиеся в патентах, обычно не представлены нигде более; кроме того, патентование, как правило, на несколько лет опережая внедрение научно-технических достижений в производство, позволяет заранее учитывать возможность появления технологических инноваций, в т.ч. радикальных.

Показатели патентной статистики применяются для анализа состояния и перспектив развития отдельных технологических направлений, технологического потенциала фирм и отраслей, оценки рынка технологий в стране, его привлекательности для иностранных патентообладателей и инвесторов. Постоянно действующая система регистрации изобретений, обеспечивая непрерывность динамических рядов, делает патентные данные неоценимым источником для статистического анализа.

Для внутристрановых оценок обычно используются базы данных национальных патентных служб; для анализа междунар. патентования служат базы данных ВОИС (World Intellectual Property Organisation- WIPO), а также таких организаций, представляющих крупнейшие технологические рынки, как Европейское патентное ведомство (European Patent Office- EPO), патентные ведомства США (United States Patent and Trademark Office- USPTO) и Японии (Japanese Patent Office- JPO), где получение патента означает выход на передовые позиции в мире. Однако не все изобретения, даже имеющие коммерческий потенциал, патентуются в силу технологических особенностей (так, не подлежат патентованию некоторые виды программного обеспечения, методы лечения и др.) и экономических факторов, в частности обусловленных усиливающимся значением иных способов поддержания конкурентоспособности (обеспечение коммерческой тайны, секретности ноу-хау, преимуществ перед конкурентами в сроках разработки и выпуска продукции и т.п.). Поэтому патентные данные охватывают лишь часть технологических результатов.

Будучи предназначенными для количественного учета патентных заявок и выданных патентов, такие данные не отражают качественной разнородности регистрируемых изобретений; для этого уже требуется сложный контент-анализ содержания патентной документации. Объективные различия в патентной активности в отдельных областях науки и техники, когда, напр., в химии и фармацевтике в отличие от ядерной техники и авиастроения патентуется подавляющая часть изобретений- еще одна проблема, которая должна учитываться при сравнительном анализе патентных данных по технологическим направлениям. В аналитических целях используются абсолютные и относительные показатели патентной активности.

К абсолютным относятся такие показатели, как число патентных заявок, поданных национальными и зарубежными заявителями в стране, а также национальными заявителями за рубежом; число патентов, выданных национальным и зарубежным заявителям в стране, а также национальным заявителям за рубежом, и, кроме того, число действующих патентов, зарегистрированных в стране и за рубежом. Указанные показатели группируются по 8 разделам Междунар. патентной классификации (МПК), которые, в свою очередь, делятся на 32 технические (тематические) группы (см. табл.), классы, подклассы и т. д. (общее число рубрик превышает 60 тыс.). МПК сформирована по функционально-отраслевому принципу и используется в качестве осн. средства для единообразного классифицирования и поиска информации об изобретениях. Каждые пять лет происходит актуализация издания МПК (выпуск новой редакции) с учетом накопленных изменений и дополнений. Т.к. эта группировка существенно отличается от отраслевых классификаций, то актуальное значение приобретает разработка соответствующих переходных ключей.

Поскольку при межстрановых сравнениях данных патентной статистики возникает ряд трудностей, связанных со спецификой национальных правовых норм и процедур выдачи патентов, то для их устранения применяется оригинальный метод выделения т.н. патентных семей- совокупности патентов, полученных в разных странах для защиты одного и того же изобретения.

Определение такой «семьи» патентов и ее учет как единого целого позволяет элиминировать влияние факторов тиражирования патентных заявок и патентов, а также различия в технологическом уровне и экономической ценности изобретений, поскольку ввиду высокой стоимости междунар. патентованию подвергаются наиболее перспективные, высококлассные изобретения. Особый интерес для анализа представляют консолидированные, напр., триадные, патентные семьи, охватывающие патенты EPO, USPTO и JPO, которые относятся к общим изобретательским приоритетам.

Для характеристики уровня изобретательской активности, интенсивности распространения национальных научно-технических достижений, степени технологической зависимости страны и интернационализации создаваемых технологий в патентной статистике применяются следующие относительные показатели: коэффициент изобретательской активности, определяемый как число патентных заявок на изобретения, поданных отечественными заявителями в патентное ведомство страны, в расчете на 10 тыс. чел. нас.; коэффициент самообеспеченности- отношение числа патентных заявок, поданных отечественными заявителями внутри страны, к общему числу патентных заявок, поданных в патентное ведомство страны; коэффициент технологической зависимости- отношение числа патентных заявок, поданных зарубежными заявителями в национальное патентное ведомство, к числу внутренних патентных заявок, поданных отечественными заявителями; коэффициент распространения- соотношение числа внешних патентных заявок, поданных отечественными заявителями за рубежом, и числа внутренних заявок на изобретения, поданных отечественными заявителями в национальное патентное ведомство в предшествующем году (в предположении, что продвижение национальных изобретений за рубеж требует примерно одного года, как это принято в междунар. практике).

Для оценки эффективности научной и научно-технической деятельности применяются также различные относительные показатели, представляющие соотношение результатов исследований и разработок (число заявок, поданных национальными заявителями, число патентов, выданных национальным заявителям) и необходимых для их достижения ресурсов или затрат (численность исследователей, внутренние затраты на исследования и разработки и др.). Показатели патентной статистики используются для анализа результативности научных исследований и разработок, коммерческой и технологической ситуации в стране, тенденций патентования в мире по отдельным областям техники, выявления стран и фирм с наибольшим объемом патентования изобретений, оценки состояния и прогнозирования развития техники и новейших технологий.

На основе данных по патентам оцениваются также технологическая специализация страны в глобальной инновационной системе. Взаимосвязь между совр. и предшествующими им технологиями, а также между технологиями и научными исследованиями и разработками измеряется с помощью индексов патентного цитирования. При анализе показателей патентной статистики необходимо принимать во внимание детерминированность патентной активности такими факторами, как макроэкономическая ситуация, соответствие структуры сложившегося научно-технологического потенциала потребностям внутреннего и внешних рынков, что во многом предопределяет целесообразность патентования тех или иных научно-технических результатов; их новизна, технологический уровень и, соответственно, принципиальная возможность удовлетворения требований патентных служб к качеству подаваемых заявок. Осн. методологические подходы статистического исследования патентных данных в качестве индикаторов сферы науки и технологий приведены в подготовленном ОЭСР Патентном Руководстве (OECD Patent Manual).

Источник: Энциклопедия статистических терминов. — М.: Федеральная служба государственной статистики, 2013.

Патентная статистика. Баланс платежей за технологии

  1. V. ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ.
  2. VI. Педагогические технологии на основе эффективности управления и организации учебного процесса
  3. VII. Педагогические технологии на основе дидактического усовершенствования и реконструирования материала
  4. XII. Педагогические технологии авторских школ
  5. Агрегированный аналитический баланс
  6. Актив баланса
  7. АЛГОРИТМ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ НА УРАВНЕНИЕ ТЕПЛОВОГО БАЛАНСА
  8. Анализ деятельности организации в технологии антикризисного управления
  9. Анализ изменений в составе и структуре активов баланса предприятия
  10. Анализ ликвидности баланса
  11. Анализ ликвидности баланса
  12. Анализ ликвидности баланса

Научные исследования и разработки представляют собой такую сферу человеческой деятельности, которая в значительно меньшей степени поддается количественному измерению, нежели, например, промышленное или сельскохозяйственное производство, строительство и даже здравоохранение и образование. Прежде всего это связано с самой природой их результатов — научных знаний.

Результаты научных исследований и разработок как таковых предстают в самых разных формах: от информации о новых открытиях, теориях, гипотезах, методах, зафиксированной в научных публикациях, отчетах и т.п., до технической документации, инструкций, чертежей, спецификаций, необходимых для передачи нововведений в производство и их применения, и опытных образцов новых материалов, машин и оборудования. В более широком смысле эффект научной и инновационной деятельности проявляется в изменении структуры промышленности в пользу наукоемких отраслей, повышении производительности труда и эффективности производства, обеспечении конкурентоспособности национальной экономики и ее интеграции в мировые научно-технические связи.

Разнообразие «выходов» научных исследований и разработок, форм их воздействия на экономику, а также сложности их непосредственной оценки обусловили необходимость применения в статистике науки различных специфических методов и показателей, зачастую лишь косвенно характеризующих эффект научной деятельности и базирующихся на дополнительных (нестатистических) источниках информации, прежде всего научно-технического и административного характера.

Так, для оценки результатов научных исследований, особенно фундаментальных, в международной практике используются такие библиометрические показатели, как количество научных публикаций и их цитируемость, а межстрановые научные связи нередко измеряются показателями соавторства. Подобные оценки применяются не только для анализа динамики научных направлений и выполнения исследовательских программ, но и при принятии решений об их финансировании.

Количественному измерению технологических результатов научных исследований и разработок служитпатентная статистика. Она базируется на данных о регистрацииизобретений, выступающих результатом научных исследований и разработок либо производственной деятельности; новым, обладающим существенными отличиями техническим решением задачи в любой области экономики, социальной сферы, обороны, являющимся продуктом интеллектуальной деятельности, техническим воплощением идеи, направленным на удовлетворение определенной потребности общества. В качестве изобретений рассматриваются новые устройства, способы, вещества, штаммы микроорганизмов, селекционные достижения, а также применение по новому назначению ранее известных устройств, способов, веществ и штаммов*.

Изобретения — объект охраны промышленной собственности; охранным документом здесь являетсяпатент, выдаваемый на изобретение, он удостоверяет приоритет, авторство и исключительное право на использование в течение срока его действия. Различают национальные патенты на изобретения, выданные национальными патентными ведомствами, и региональные патенты, зарегистрированные, например, в Европейском или Евразийском патентных ведомствах либо в Африканской организации интеллектуальной собственности.

До 1992 г. в России, как и в бывшем СССР в целом, основным охранным документом являлось авторское свидетельство, фиксировавшее исключительное право государства на использование изобретения. Введение патентной формы защиты изобретений обеспечило правовую охрану отечественных научно-технических достижений на международном рынке, а также стало необходимым условием развития отсутствовавшей ранее лицензионной торговли технологиями, охраняемыми патентами, внутри страны. Выдача патентов на изобретения и публикация официальных сведений по ним осуществляется Роспатентом на основании Патентного закона Российской Федерации. Выдаче патента на изобретение предшествует подача заявки, которая содержит установленные законодательством сведения об авторе объекта, заявителе и его законном представителе, описание объекта, данные об объеме и сроке охраны.

Патенты не только несут функцию правовой защиты изобретений, но и являются уникальным источником технологической информации, поскольку сведения, содержащиеся в патентах, обычно не представлены нигде более и, кроме того, патентование, как правило, на два-три года опережает внедрение научно-технических достижений в производство, что позволяет заранее учитывать возможность появления технологических инноваций. В силу этого показатели патентной статистики служат для анализа состояния и перспектив развития отдельных областей науки и техники, технологических направлений, оценки рынка технологий в стране, его привлекательности для иностранных патентообладателей и инвесторов.

Статистика использует абсолютные и относительные показатели патентования изобретений. К наиболее важным абсолютным показателям относятся:

§ число патентных заявок (патентов), поданных (полученных) в стране, из него — отечественными и зарубежными заявителями;

§ число патентных заявок (патентов), поданных (полученных) отечественными заявителями за рубежом;

§ общее число действующих патентов, зарегистрированных в стране.

Указанные показатели группируются по разделам Международной патентной классификации. Данные по регистрации патентных заявок и выдаче патентов заявителям-нерезидентам учитываются в разрезе стран их принадлежности, а по регистрации отечественных изобретений за рубежом — соответственно по странам подачи заявок.

Для характеристики уровня изобретательской активности, интенсивности распространения национальных научно-технических достижений, степени технологической зависимости страны в статистике применяются следующие относительные показатели:

§ коэффициент изобретательской активности, определяемый как число патентных заявок на изобретения, поданных отечественными заявителями в патентное ведомство страны, в расчете на 10 тыс. человек;

§ коэффициент самообеспеченности — отношение числа патентных заявок, поданных отечественными заявителями внутри страны, к общему числу патентных заявок, поданных в патентное ведомство страны;

§ коэффициент технологической зависимости — отношение числа патентных заявок, поданных зарубежными заявителями в национальное патентное ведомство, к числу внутренних патентных заявок, поданных отечественными заявителями;

§ коэффициент распространения — соотношение числа внешних патентных заявок, поданных отечественными заявителями за рубежом, и числа внутренних заявок на изобретения, поданных отечественными заявителями в национальное патентное ведомство.

В экономике, основанной на знаниях, немаловажную роль играет кооперация в сфере исследований и разработок, передача технологий и передового опыта, которая стала объектом межгосударственных соглашений, инновационных и инвестиционных проектов, коммерческих сделок вне национальных границ. Международная передача технологий стала фактором развития экономики на национальном и глобальном уровнях, и степень участия тех или иных стран в этом процессе во многом определяет как возможности их технологического прогресса, так и позиции на мировой арене.

С выходом российских научных организаций и предприятий на зарубежные рынки и привлечением иностранных инвестиций в отечественную экономику встает задача статистического наблюдения за экспортом и импортом технологий. В этих целях статистика учитывает нематериальные сделки, связанные с обменом (торговлей) знаниями, информацией и услугами технологического содержания с зарубежными странами. Учету подлежат сделки, имеющие международную направленность (т.е. включающие партнеров из разных стран), носящие коммерческий характер (при наличии платежей либо поступлений от их совершения) и непосредственно относящиеся к торговле технологиями или оказанию связанных с этим услуг. В их числе следующие:

§ передача технологий (прав на патенты, патентных лицензий, беспатентных изобретений, ноу-хау);

§ передача товарных знаков, соглашения по промышленным образцам;

§ оказание инжиниринговых услуг по подготовке производства, проектированию, техническому содействию;

§ соглашения по научным исследованиям и разработкам, выполняемым российскими специалистами за рубежом и финансируемым из иностранных источников (экспорт технологий) либо осуществляемым зарубежными специалистами в России и финансируемым из отечественных источников (импорт технологий).

Статистика осуществляет сбор информации о числе подобных соглашений (по видам), суммах поступлений и выплат по ним. На этой основе в составе платежного баланса страны формируется балансплатежей за технологии как совокупность перечислений денежных средств по всем нематериальным сделкам, связанным с экспортом и импортом технологий. Данные баланса разрабатываются в разрезе видов экономической деятельности и стран-партнеров с выделением операций между материнскими и дочерними предприятиями, расположенными в разных государствах. Баланс платежей за технологии требует тщательной интерпретации в сочетании с другими статистическими показателями. В отличие от внешнеторгового баланса отрицательное сальдо баланса платежей за технологии в ряде случаев может иметь позитивное значение для экономики страны как признак интенсивного освоения зарубежных научно-технических достижений в целях повышения технологического уровня и конкурентоспособности производства; и наоборот, положительное сальдо может свидетельствовать о низкой способности национальной экономики к адаптации новых технологий.

Методы сбора статистической информации. Репрезентативная выборка Править

Статистика — самостоятельная общественная наука, имеющая свой предмет и метод исследования. Возникла она из практических потребностей общественной жизни. Общие свойства статистических данных, независимо от их природы и методы их анализа рассматриваются математической статистикой и общей теорией статистики.

Предмет статистикиПравить

Статистика имеет дело прежде всего с количественной стороной явлений и процессов общественной жизни. Одной из характерных особенностей статистики является то, что при изучении количественной стороны общественных явлений и процессов она всегда отображает качественные особенности исследуемых явлений, т.е. изучает количество в неразрывной связи, единстве с качеством. Качество в научно-философском понимании — это свойства, присущие предмету или явлению, которые отличают данный предмет или явление от других. Пользуясь философской терминологией, можно сказать, что статистика изучает общественные явления как единство их качественной и количественной определенности, т.е. изучает меру общественных явлений.

Статистическая методология.Править

Важнейшими составными элементами статистической методологии являются:

1) массовое наблюдение;

2) группировки, применение обобщающих (сводных) характеристик;

3) анализ и обобщение статистических фактов и обнаружение закономерностей в изучаемых явлениях.

Задачи статистики Итак, основной задачей статистики является сбор, учет, обработка и хранение данных (информации), отображающих ход общественного развития. Таким образом, статистика выступает важнейшим инструментом познания и использования экономических и других законов общественного развития.

Задачи и объект статистического наблюдения, виды и формы наблюдения.

Статистическое наблюдение, или первичный статистический учет, является научной, специально организованной регистрацией признаков каждой единицы совокупности и записью их в определенных документах. Статистическим наблюдением называется планомерный научно организованный сбор или получение массовых сведений о явлениях общественной жизни. В процессе статистического наблюдения получаются статистические данные, необходимые для осуществления познавательной и контрольно-организаторской функции статистики. Статистическое наблюдение выступает первым этапом статистического исследования, оно совпадает в основном с первой (чувственной или эмпирической) ступенью процесса познания общественной жизни, является важнейшим специфическим статистическим приемом исследования. Всякое исследование, в т.ч. и статистическое, начинается со сбора фактов, наблюдения; выводы, обобщения, как в науке, так и в практике ценны лишь тогда, когда они обоснованы фактами. К статистическим данным, пригодным для обобщений, предъявляется ряд требований:

  • — данные должны быть максимально полными, но не отрывочными,

случайно выхваченными;

  • — данные должны быть абсолютно достоверными и точными;
  • — данные должны соответствовать принципу единообразия, сопоставимости;
  • — данные должны соответствовать принципу своевременности (сбор должен быть организован только в строго определенное время, но кроме этого, данные должны быть представлены так же в срочном порядке).

Объектом статистического наблюдения называется та совокупность, о которой должны быть собраны необходимые сведения. Сплошное наблюдение — учет всех без исключения единиц в пределах данной совокупности. Материалы сплошного наблюдения позволяют выделить в составе изучаемой массе единицы качественно однородной группы и определить по каждой группе средние величины по наиболее существенным признакам. Единовременное и текущее наблюдения осуществляются в форме сплошного наблюдения, если необходимо получить сведения об объеме изучаемых явлений. Организация сплошного наблюдения не всегда возможна и целесообразна. В этом случае сплошное наблюдение приводит к исключению из сферы практического использования массы продукции предприятий. Поэтому необходимо осуществлять не сплошное (частичное) наблюдение — учитывать только часть единиц совокупности, по которой составляют представление о характерных особенностях изучаемого явления в целом. Не сплошное наблюдение имеет определенные преимущества по сравнению со сплошным наблюдением:

  • — требуется значительно меньше затрат труда и средств в связи с уменьшением числа обследуемых единиц;
  • -данные могут быть собраны в более короткие сроки и по более широкой

программе, чтобы в заданных пределах всесторонне раскрыть особенности изучаемой совокупности, провести более глубокое научное исследование;

  • — данные не сплошного наблюдения привлекаются для контроля материалов сплошного наблюдения;
  • — не сплошное наблюдение должно быть репрезентативным (представительным).

Обследуемые единицы отбираются так, чтобы, опираясь на полученные по этим единицам данные, составить правильное представление о явлении в целом. Поэтому одной из существенных особенностей не сплошного наблюдения является организация отбора единиц обследуемой совокупности способами: основного массива, монографическим, анкетным и выборочным наблюдением. Способ основного массива предусматривает отбор единиц совокупности, преобладающих по изучаемому признаку. Данный способ не обеспечивает отбора единиц, которые представляли бы все части совокупности. Монографическое наблюдение — детальное описание небольшого числа единиц совокупности. Типическая монография, как один из способов изучения особенностей единиц совокупности, предусматривает отбор из состава всей совокупности качественно однородных единиц одного типа. Собираются сведения по 1-3 единицам с индивидуальными значениями признака, близкими к типичным значениям признака в группе; Анкетный способ предусматривает раздачу анкет всем единицам совокупности для специальных обследований мнений по отдельным вопросам. Анкеты заполняются добровольно и поэтому не всегда обеспечивается репрезентативность выборки. Программа анкетного обследования содержит узкий круг вопросов, ответы на которые часто дают только заинтересованные лица. Наиболее совершенным с научной точки зрения видом не сплошного наблюдения является выборочное наблюдение. Выборочное наблюдение представляет собой такой вид статистического наблюдения, при котором обследованию подвергается некоторая часть единиц изучаемой совокупности, отобранная в определенном строго научном == Понятие о статистической сводке== В результате первой стадии статистического исследования — статистического наблюдения — получают сведения о каждой единице совокупности. Задача второй стадии статистического исследования состоит в том, чтобы упорядочить и обобщить первичный материал, свести его в группы и на этой основе дать обобщенную характеристику совокупности. Этот этап в статистике называется сводкой. Различают простую сводку (подсчет только общих итогов) и статистическую группировку. Статистическая группировка сводится к расчленению совокупности на группы по существенному для единиц совокупности признаку. Группировка позволяет получить такие результаты, по которым можно выявить состав совокупности, характерные черты и свойства типичных явлений, обнаружить закономерности и взаимосвязи. порядке, с целью последующей характеристики всей совокупности.

Повторная и бесповторная выборки. РепрезентативностьПравить

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

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

См. также Править

  • Способы сбора информации
  • Единовременное и текущее наблюдение
  • Статистика

Зачем нужна статистика

Размещено на http://www.allbest.ru/

Министерство образования и науки Российской Федерации

Новосибирский государственный университет

экономики и управления «НИНХ»

Факультет экономики

Кафедра статистики

ЭССЕ

Тема: «Зачем нужна статистика?»

Учебная дисциплина: «Статистика»

Наименование направления (профиля подготовки): социология

Ф.И.О. студента: Матюшина Кира Владимировна

Номер группы: БСЦ-32

Номер зачетной книжки: 130324

Проверила: Апсите Марина Александровна

Новосибирск 2014

Для чего нужна статистика? Такой вопрос задает себе каждый, кто начинает изучать статистику. Но прежде чем узнать зачем нужна статистика, нужно сначала разобраться в том, что такое статистика? Что изучает эта дисциплина? Какова история развития статистики как учебной дисциплины? Только ответив на эти вопросы, мы сможем понять, для чего же все-таки нужна статистика. статистика дисциплина обработка материал

Само слово «статистика» многозначно. В настоящее время насчитывается около тысячи его определений. Дать определение статистике как науке пытались экономисты, математики, социологи, философы и, конечно, сами статисты.

Статистика — отрасль знаний, в которой излагаются общие вопросы сбора, измерения и анализа массовых статистических (количественных или качественных) данных; изучение количественной стороны массовых общественных явлений в числовой форме.

Слово «статистика» происходит от латинского «статус» — состояние дел. В науку термин «статистика» ввел немецкий ученый Готфрид Ахенвалль в 1746 году, предложив заменить название курса «Государствоведение», преподававшегося в университетах Германии, на «Статистику», положив тем самым начало развитию статистики как науки и учебной дисциплины. Несмотря на это, статистический учёт вёлся намного раньше: проводились переписи населения в Древнем Китае, осуществлялось сравнение военного потенциала государств, вёлся учёт имущества граждан в Древнем Риме и т. п.

Статистика разрабатывает специальную методологию исследования и обработки материалов: массовые статистические наблюдения, метод группировок, средних величин, индексов, балансовый метод, метод графических изображений и другие методы анализа статистических данных. https://ru.wikipedia.org

Немного изучив историю возникновения статистики становится понятно, что она начала возникать как необходимая наука.

В настоящее время статистика играет важную роль в развитии государственной экономики, статистика выступает инструментом государственного управления. Огромнейшим плюсом статистики считается то, что все статистические данные представляются в числовом виде и мы можем оценить масштабность массового явления относительно чего-либо.

Существует множество разделов статистики, ведь она охватывает почти все сферы человеческой жизни. Ниже приведены самые важные, по моему мнению, разделы:

· Теория статистики — рассматривает общие принципы и методы изучения социально-экономических явлений и процессов

· Социально-экономическая статистика — изучает методологию построения макроэкономических показателей и их анализ, а также социальных условий жизни и труда населения, потребления им материальных благ и услуг

· Отраслевая статистика — изучает отдельные отрасли общественной жизни

Благодаря статистике, по ее собранным данным мы можем наблюдать, как развивается экономическая и политическая деятельность страны и мира, как развивается современное человеческое общество. Так же, исходя из данных статистики, мы можем делать выводы об улучшении или ухудшении работы предприятий и организаций.

Подводя итоги, хочется сказать о том, что статистика является одной из важнейших наук, так как данные нужно представлять не только в описательном виде, но и в количественном. Статистические данные дают огромный толчок к развитию многих сфер жизни современного общества.

Размещено на Allbest.ru

Профессия Статистик

Задачи и обязанности Статистика в подробностях

Статистики собирают и анализируют эмпирические данные, готовят их и представляют их графически, например, в области исследований рынка и общественного мнения, страхования, медицинских и фармацевтических исследований, социальной работы или управления качеством.

Сбор и оценка данных

В зависимости от цели статистического обследования статистики выбирают методы обследования и анализа (например, обходные или выборочные обследования с использованием вопросников или интервью) и определяют области обследования. При необходимости, они также организуют опрос самостоятельно. Социальные, медицинские или экологические агентства проводят исследования в таких областях, как медицина, биология, психология или промышленность. По завершении обследования статистики проверяют, оценивают и интерпретируют полученные данные.

В области медицинских и фармацевтических исследований статистики присутствуют, например, чтобы узнать, какова вероятность того, что человек получит ту же болезнь, что и у других членов семьи, или как часто препарат имеет побочные эффекты. Здесь статистики поддерживают исследователей в разработке экспериментальных подходов, помогают контролировать экспериментальные процедуры или оценивают существующие данные.

В научной статистике основное внимание уделяется исследованию количественных законов между признаками и влияющими факторами, например, в биологии, психологии, химии или физике. Статистики оценивают, являются ли различия в результатах значительными или случайными, основанными на многих факторах.

Различные области применения

В промышленности статистики анализируют, например, данные о численности персонала и производительности труда, что обеспечивает основу для принятия оперативных решений. В области бизнес-исследований (исследования операций) они создают и оценивают модельные расчеты. В обеспечении качества они используют случайные выборки для проверки соответствия указанным целевым значениям в процессе производства. Они также регистрируют тип и частоту ошибок, таких как распределение отклонений размеров.

Эмпирические экономические исследования и разработка информационных систем управления (MIS) для экономического бизнес-планирования предлагают дополнительные потенциальные области применения для знаний и опыта статистиков. Кроме того, статистические данные в государственных учреждениях, банках, консультациях по вопросам управления и страховых компаниях отвечают за организацию и использование больших объемов данных (например, личных и больничных файлов, бизнес-анализ).

Для руководящих должностей часто требуется степень магистра.

Исследования и образование

В академических исследованиях в университетах статистики разрабатывают, например, новые статистические методы и модели. В университетском обучении они разрабатывают лекции и готовят семинары, упражнения и практические занятия. Для этого они разрабатывают учебные материалы и инструкции. Им также приходится разрабатывать, проводить и корректировать учебные и экзаменационные документы. Статистики запрашивают средства для исследовательских проектов в государственных учреждениях и промышленности, выполняют проекты и публикуют результаты в книгах или журналах. На конференциях и конгрессах они рассказывают о полученных выводах.

Для самостоятельных научных исследований требуется степень магистра и докторская степень.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *