Выборочное наблюдение

АКАДЕМИЯ ТРУДА и СОЦИАЛЬНЫХ ОТНОШЕНИЙ

КАФЕДРА БУХГАЛТЕРСКОГО УЧЕТА И АУДИТА

 

 

 

 

 

КОНТРОЛЬНАЯ РАБОТА

 

На тему: Выборочное наблюдение.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

                                              Выполнила: студентка I курса группы Зс-э11-1,

                                                 заочного факультета по  сокращенной программе,

               Семечкина Анна Дмитриевна

          Проверила: Малахова Е.Е.          

                                             ______________________________________________

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Москва 2012г.

- Понятие  о выборочном наблюдении.

Выборочное наблюдение относится  к разновидности несплошного наблюдения. Оно охватывает отобранную часть единиц генеральной совокупности. Цель выборочного наблюдения - по отобранной части единиц дать характеристику всей совокупности единиц. Чтобы отобранная часть была репрезентативна (т.е. представляла всю совокупность единиц), выборочное наблюдение должно быть специально организовано. Следовательно, в отличие от генеральной совокупности, представляющей всю совокупность исследуемых единиц, выборочная совокупность представляет ту часть единиц генеральной совокупности, которая является объектом непосредственного наблюдения.

По понятным причинам выборочный метод может широко использоваться органами государственной статистики. Он позволяет при значительной экономии средств и затрат получать необходимую  достоверную информацию. Гарантия репрезентативности обеспечивается применением научно обоснованных способов отбора единиц, которые подлежат обследованию.

Следует сразу же иметь  в виду, что при сопоставлении  показателей по результатам выборочного  исследования с характеристиками для  всей генеральной совокупности могут  иметь место отклонения. Величина этих отклонений называется ошибкой  наблюдения, которая может быть или ошибкой регистрации (несовершенство технических условий), или ошибкой репрезентативности (случайное или систематическое нарушение правил при отборе единиц).

В статистике приняты следующие  условные обозначения:

N - объем генеральной совокупности;

п - объем выборочной совокупности;

- средняя в генеральной совокупности;

- средняя в выборочной совокупности;

р - доля единиц в генеральной  совокупности;

w - доля единиц в выборочной  совокупности;

- генеральная дисперсия;

S² - выборочная дисперсия;

- среднее квадратическое отклонение  признака в генеральной совокупности;

S - среднее квадратическое  отклонение признака в выборочной  совокупности.

 

- Виды выборки, способы отбора и ошибки выборочного наблюдения.

По способу отбора (способу  формирования) выборки единиц из генеральной  совокупности распространены следующие  виды выборочного наблюдения:

• простая случайная выборка (собственно-случайная);
• типическая (стратифицированная);
• серийная (гнездовая);
• механическая;
• комбинированная;
• ступенчатая.

Простая случайная выборка (собственно-случайная) есть отбор единиц из генеральной совокупности путем случайного отбора, но при условии вероятности выбора любой единицы из генеральной совокупности. Отбор проводится методом жеребьевки или по таблице случайных чисел.

Типическая (стратифицированная) выборка предполагает разделение неоднородной генеральной совокупности на типологические или районированные группы по какому-либо существенному признаку, после чего из каждой группы производится случайный отбор единиц.

Для серийной (гнездовой) выборки характерно то, что генеральная совокупность первоначально разбивается на определенные равновеликие или неравновеликие серии (единицы внутри серий связаны по определенному признаку), из которых путем случайного отбора отбираются серии и затем внутри отобранных серий проводится сплошное наблюдение.

Механическая  выборка представляет собой отбор единиц через равные промежутки (по алфавиту, через временные промежутки, по пространственному способу и т.д.). При проведении механического отбора генеральная совокупность разбивается на равные по численности группы, из которых затем отбирается по одной единице.

Комбинированная выборка основана на сочетании нескольких способов выборки.

Многоступенчатая  выборка есть образование внутри генеральной совокупности вначале крупных групп единиц, из которых образуются группы, меньшие по объему, и так до тех пор, пока не будут отобраны те группы или отдельные единицы, которые необходимо исследовать.

Выборочный отбор может  быть повторным и бесповторным. При повторном отборе вероятность выбора любой единицы не ограничена. При бесповторном отборе выбранная единица в исходную совокупность не возвращается.

Для отобранных единиц рассчитываются обобщенные показатели (средние или  относительные) и в дальнейшем результаты выборочного исследования распространяются на всю генеральную совокупность.

Основной задачей при  выборочном исследовании является определение  ошибок выборки. Принято различать  среднюю и предельную ошибки выборки.

Средняя ошибка выборки есть величина , выражающая среднее квадратическое отклонение выборочной средней от математического ожидания. Эта величина при соблюдении принципа случайного отбора зависит прежде всего от объема выборки и от степени варьирования признака: чем больше и чем меньше вариация признака (следовательно, и значение ), тем меньше величина средней ошибки выборки . Соотношение между дисперсиями генеральной и выборочной совокупностей выражается формулой:

т.е. при достаточно больших  можно считать, что . Средняя ошибка выборки показывает возможные отклонения параметра выборочной совокупности от параметра генеральной. В табл. 1 приведены выражения для вычисления средней ошибки выборки при разных методах организации наблюдения.

Таблица 1. Средняя ошибка (m) выборочных средней и доли для  разных видов выборки

Где - средняя из внутригрупповых выборочных дисперсий для непрерывного признака;

- средняя из внутригрупповых  дисперсий доли;

— число отобранных серий, — общее число серий;

,

где — средняя -й серии;

— общая средняя по всей выборочной совокупности для непрерывного признака;

,

где — доля признака в -й серии;

— общая доля признака по всей выборочной совокупности.

Однако о величине средней  ошибки можно судить лишь с определенной, вероятностью Р (Р ≤ 1). Ляпунов А.М. доказал, что распределение выборочных средних , a следовательно, и их отклонений от генеральной средней, при достаточно большом числе приближенно подчиняется нормальному закону распределения при условии, что генеральная совокупность обладает конечной средней и ограниченной дисперсией.

Математически это утверждение  для средней выражается в виде:

а для доли выражение (1) примет вид:

где - есть предельная ошибка выборки, которая кратна величине средней ошибки выборки , а коэффициент кратности — есть критерий Стьюдента ("коэффициент доверия"), предложенный У.С. Госсетом (псевдоним "Student"); значения для разного объема выборки хранятся в специальной таблице.

Значения функции  Ф(t) при некоторых значениях t равны:

Следовательно, выражение (3) может быть прочитано так: с вероятностью Р = 0,683 (68,3%) можно утверждать, что разность между выборочной и генеральной средней не превысит одной величины средней ошибки m (t = 1), с вероятностью Р = 0,954 (95,4%) — что она не превысит величины двух средних ошибок m (t = 2) , с вероятностью Р = 0,997 (99,7%) — не превысит трех значений m (t = 3) . Таким образом, вероятность того, что эта разность превысит трехкратную величину средней ошибки определяет уровень ошибки и составляет не более 0,3%.

В табл. 2 приведены формулы для вычисления предельной ошибки выборки.

Таблица 2. Предельная ошибка (D) выборки для средней и доли (р) для разных видов выборочного наблюдения.

Пример: Вычисление среднего значения и доверительного интервала для непрерывного количественного признака.

Для оценки скорости расчета  с кредиторами в банке проведена  случайная выборка 10 платежных документов. Их значения оказались равными (в  днях): 10; 3; 15; 15; 22; 7; 8; 1; 19; 20.

Необходимо с вероятностью Р = 0,954 определить предельную ошибку Δ выборочной средней и доверительные пределы среднего времени расчетов.

Решение. Среднее значение вычисляется по формуле из табл. 1 для выборочной совокупности

Дисперсия вычисляется по формуле из табл. 1

Средняя квадратическая погрешность  дня.

Ошибка средней вычисляется  по формуле:

т.е. среднее значение равно x ± m = 12,0 ± 2,3 дней.

Достоверность среднего составила

Предельную ошибку вычислим по формуле из табл. 2 для повторного отбора, так как численность генеральной совокупности неизвестна, и для Р = 0,954 уровня достоверности.

Таким образом, среднее значение равно `x ± D = `x ± 2m = 12,0 ± 4,6, т.е. его истинное значение лежит в пределах от 7,4 до16,6 дней.

Использование таблицы Стьюдента. Приложения позволяет заключить, что  для n = 10 — 1 = 9 степеней свободы полученное значение достоверно с уровнем значимости a £ 0,001, т.е. полученное значение среднего достоверно отличается от 0.

 

- Определение необходимого объема выборки.

Таблица 3. Необходимый объем (n) выборки для разных видов организации выборочного наблюдения

При планировании выборочного  наблюдения с заранее заданным значением  допустимой ошибки выборки необходимо правильно оценить требуемый объем выборки. Этот объем может быть определен на основе допустимой ошибки при выборочном наблюдении исходя из заданной вероятности , гарантирующей допустимую величину уровня ошибки (с учетом способа организации наблюдения). Формулы для определения необходимой численности выборки n легко получить непосредственно из формул предельной ошибки выборки. Так, из выражения для предельной ошибки:

непосредственно определяется объем выборки n:

Эта формула показывает, что с уменьшением предельной ошибки выборки Δсущественно увеличивается требуемый объем выборки , который пропорционален дисперсии и квадрату критерия Стьюдента .

Для конкретного способа  организации наблюдения требуемый  объем выборки  вычисляется согласно формулам, приведенным в табл. 3

Пример: Для определения скорости расчетов с кредиторами N = 500 предприятий корпорации в коммерческом банке необходимо провести выборочное исследование методом случайного бесповторного отбора. Определить необходимый объем выборки n, чтобы с вероятностью Р = 0,954 ошибка среднего значения выборки не превышала 3-х дней, если пробные оценки показали, что среднее квадратическое отклонение s составило 10 дней.

Решение. Для определения числа необходимых исследований n воспользуемся формулой для бесповторного отбора из табл. 3

В ней значение t определяется из таблицы Стьюдента для уровня достоверности Р = 0,954. Оно равно 2. Среднее квадратическое значение s = 10, объем генеральной совокупности N = 500, а предельная ошибка среднего значения Δ_x = 3. Подставляя эти значения в формулу, получим:

т.е. выборку достаточно составить  из 41 предприятия, чтобы оценить  требуемый параметр — скорость расчетов с кредиторами.

 

 

- Методы  распределения выборочного наблюдения  на гениральную совокупность.

 

Заключительным этапом выборочного  наблюдения является распространение  его результатов на гениральную  совокупность.

Основными методами распространения  выборочного наблюдения на генеральную  совокупность являются прямой пересчет и способ коэффициентов.

Прямой  пересчет есть произведение среднего значения признака на объем генеральной совокупности. Однако большое число факторов не позволяет в полной мере использовать точечную оценку прямого пересчета при распространении результатов выборки на генеральную совокупность. На практике чаще пользуются интервальной оценкой, которая дает возможность учитывать размер предельной ошибки выборки, которая рассчитана для средней или для доли признака.

Пример. Пусть среднее число детей ясельного возраста в городе оценено выборочным методом и составило человека. Если в городе 1000 молодых семей, то число необходимых мест в муниципальных детских яслях получают умножением этой средней на численность генеральной совокупности N = 1000, т.е. составит 1200 мест.

Способ коэффициентов используется в тех случаях, когда выборочное наблюдение проводится для проверки и уточнения данных сплошного наблюдения.