Перечень признаков, регистрируемых в процессе наблюдения, принято называть программой статистического наблюдения.

Разработка программы – один из важнейших теоретических и практических вопросов статистического наблюдения. Добротность программы во многом определяет качество собранного материала, его надёжность и ценность. Именно поэтому разработке программы необходимо уделять особое внимание, так как при составлении программы может встретится немало сложностей, что обусловливает широкое участие научных и практических работников, всех, кто непосредственно заинтересован в результатах данного статистического наблюдения. Так, в период подготовки ко всеобщей переписи населения Республики Беларусь (2009 г.) проект, содержание переписных листов и другие вопросы детально и принципиально обсуждались.

Содержание программы статистического наблюдения определяется сущностью, свойствами объекта (статистической совокупности). Поэтому для успешного составления программы необходимо иметь достаточно полное представление об объекте наблюдения, статистических единицах, признаках и других составных элементах объекта. Содержание программы зависит также от цели, глубины наблюдения, потребности в определённых статистических данных, например, для хозяйственного руководства, государственного управления или научных исследований.

Объём программы наблюдения во многом определяется размером материально-трудовых и денежных средств, которыми располагают статистические органы, проводящие наблюдение, а также срочностью, с которой нужно получить необходимые данные, и многими другими условиями.

Программа статистического наблюдения разрабатывается с учётом ряда требований, которым она должна отвечать при любом статистическом исследовании. Целесообразно обратить внимание на важнейшие требования программы.

Прежде всего программа наблюдения должна содержать существенные признаки, непосредственно характеризующие изучаемое явление, его тип, основные черты, свойства. В то же время в программу не следует включать второстепенные признаки, так как излишества (балластные признаки и соответствующие им цифровые данные) затрудняют работу по сбору материала, а в дальнейшем – по его обработке и анализу. Кроме того, за многими малозначащими второстепенными данными можно не заметить главного в изучаемом процессе.

При разработке программы целесообразно стремиться к достаточной полноте сбора информации, не забывая о доброкачественности собираемых сведений. Если нет твёрдой уверенности в возможности получения полных и достоверных данных, то лучше ограничить объём предполагаемой к сбору информации, чтобы получить хотя и небольшой, но, безусловно, достоверный материал.

Разрабатывая программу наблюдения, намечая постановку того или иного вопроса, необходимо учитывать, содержит ли тот источник, к которому придётся обращаться, необходимые исходные сведения. Если заведомо известно, что невозможно получить детальные, достоверные данные, то целесообразно подумать о возможности сбора тех материалов, с помощью которых можно было бы опосредованно, т.е. путём логических расчётов, прийти к необходимым статистическим показателям. Так, например, в крестьянских хозяйствах не всегда можно узнать величину урожайности возделываемых сельскохозяйственных культур ( картофеля, овощей, кормовых и др.). Вместе с тем, любой крестьянин почти достоверно знает размер валового сбора, посевной площади культур. Следовательно, эти данные позволят рассчитать урожайность культур.

 

 

<== предыдущая лекция | следующая лекция ==>
Сущность статистического наблюдения | Формы статистического наблюдения


Дата добавления: 2017-04-20; просмотров: 62; ЗАКАЗАТЬ НАПИСАНИЕ РАБОТЫ


Поиск по сайту:

При помощи поиска вы сможете найти нужную вам информацию, введите в поисковое поле ключевые слова и изучайте нужную вам информацию.

Поделитесь с друзьями:

Если вам понравился данный ресурс вы можете рассказать о нем друзьям. Сделать это можно через соц. кнопки выше.
helpiks.org - Хелпикс.Орг - 2014-2017 год. Материал сайта представляется для ознакомительного и учебного использования. | Поддержка
Генерация страницы за: 0.011 сек.