ОПД.Ф.9.1 Статистика (новое окно)

ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ
ФИЛИАЛ
государственного образовательного учреждения высшего профессионального
образования
«Дальневосточный государственный технический университет
(ДВПИ им. В.В. Куйбышева)» в г. Петропавловске-Камчатском
Кафедра Менеджмента
УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКИЙ КОМПЛЕКС ДИСЦИПЛИНЫ
Статистика
ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ
ФИЛИАЛ
государственного образовательного учреждения высшего профессионального
образования
«Дальневосточный государственный технический университет
(ДВПИ им. В.В. Куйбышева)» в г. Петропавловске-Камчатском
Рабочая учебная программа
Статистика
Образовательная программа Образовательная программа 080801
«Прикладная информатика»
Кафедра менеджмента
Петропавловск-Камчатский, 2009
2
Курс
Введение
Цели и задачи дисциплины
«Статистика» относится к циклу общепрофессиональных
дисциплин программы высшего профессионального образования. Среди
учебных дисциплин экономических специальностей статистика занимает
особое место, так как сочетает совокупность основных показателей и
методологию
их
анализа,
что
способствует
обеспечению
глубоких
теоретических познаний студентов в изучении других учебных дисциплин и
подготовке их к аналитической работе.
Целью изучения дисциплины является ознакомление студентов с
содержанием статистики как научной дисциплины, с ее основными
понятиями, методологией и методиками расчета важнейших экономикостатистических показателей.
Среди главных задач курса можно выделить следующие:
 ознакомление с основными стадиями статистического исследования
совокупностей;
 овладение комплексом современных методов сбора, обработки и
обобщения статистической информации для изучения тенденций и
закономерностей социально-экономических явлений и процессов;
 овладение важнейшими методиками и приемами статистического
анализа;
 изучение
главных
объектов
прикладных
статистических
исследований;
 применение статистических методов, методов моделирования и
прогнозирования социально-экономических процессов для принятия
обоснованных управленческих решений
 статистический анализ крупнейших экономических процессов
современного общества и т. д.
Курс «Статистика» традиционно состоит из двух частей. В первой
части курса «Общая теория статистики» студенты знакомятся с историей
3
развития статистики и ее современной организацией, методами сбора и
обработки данных, правилами построения статистических таблиц и
графиков, осваивают методы статистического анализа показателей и их
взаимосвязей. При изучении второй части курса «Статистика в прикладных
исследованиях» рассматриваются важнейшие понятия и показатели анализа
социально-экономических процессов, включая оценку экономического
развития страны, ситуации на рынке труда, уровня жизни населения,
тенденций развития науки и техники и пр. Студент, завершивший изучение
курса, должен овладеть знаниями, позволяющими ему ориентироваться в
условиях рынка, уметь анализировать состояние экономики в каждый период
ее развития.
1. Начальные требования к освоению содержания дисциплины
Курс Статистика является прикладным в системе экономических наук,
дающим более конкретные знания о целях и инструментах деятельности
государства, о методиках анализа социально-экономических явлений, о
тенденциях развития экономики в целом. Содержание дисциплины тесно
связано с материалами, изучаемыми экономической теорией, высшей
математикой и математической статистикой, экономической географией,
бухгалтерским учетом, региональной экономикой и экономикой предприятия
и другими дисциплинами. Освоение курса важно для студентов всех
специальностей, ибо эти знания дают понимание общих процессов
воспроизводства материальных, финансовых и трудовых ресурсов общества.
2. Требования к уровню освоения содержания дисциплины
В
результате
изучения
общей
теории
статистики,
социально-
экономической статистики и статистики финансов студенты должны
знать:

задачи статистики в условиях рыночной экономики,

научно обоснованную систему взаимосвязанных социальноэкономических показателей,

методы сбора, обработки и комплексного анализа макроэко4
номических, отраслевых и социальных показателей,

методы расчета системы обобщающих показателей, отражающих
результаты развития в России;
уметь:

систематизировать данные статистического наблюдения в виде
сводок и группировок, рядов распределения, динамических рядов,
графиков и таблиц,

исчислять абсолютные, относительные, средние величины,
показатели вариации, индексы и другие обобщающие показатели
для
отражения
конкретных
общественных
и
социально-
экономических явлений,

конструктивно использовать методы статистического анализа для
управления
экономикой, а также моделирования
и
про-
гнозирования социально-экономических процессов,

анализировать результаты статистических исследований и делать
аргументированные выводы;
3. Объем дисциплины и виды учебной работы
Вид учебной работы
Всего часов
Распределение
по семестрам
4 семестр
Общая трудоемкость дисциплины
110
110
Лекции
36
36
Лабораторные занятия
18
18
Практические занятия
-
-
56
56
В том числе: курсовое проектирование
-
-
Другие виды (РГЗ, рефераты и др.)
-
-
экзамен
экзамен
Всего самостоятельная работа
Вид итогового контроля (экзамен, зачет)
4. Содержание дисциплины
4.1. Распределение учебного материала по видам занятий
5
№ пп
Наименование раздела дисциплины
Распределение по видам
(час)
Лек
ЛЗ
ПЗ
СРС
1
Методология статистики и ее организация в РФ
2
1
2
2
Статистическое наблюдение
2
1
2
3
Сводка и группировка статистических данных
2
1
2
4
Абсолютные, относительные и средние величины в
2
1
2
статистике
5
Статистические распределения. Вариация.
2
1
4
6
Выборочное наблюдение
2
1
4
7
Ряды динамики
2
1
4
8
Индексы в статистике
2
1
4
9
Статистическое изучение взаимосвязей
2
1
4
10
Статистическая
4
1
4
2
1
4
2
1
4
методология
национального
счетоводства и макроэкономических расчетов
11
Статистические
методы
исследования
экономической конъюнктуры, деловой активности
12
Статистические
методы
прогнозирования
моделирования
развития
и
социально-
экономических процессов
13
Статистика рынка труда
2
1
4
14
Статистика национального богатства
2
1
4
15
Статистический
4
2
4
2
2
4
36
18
56
анализ
функционирования
предприятий
эффективности
разных
форм
собственности
16
Статистические
методы
оценки
финансовых,
страховых и бизнес рисков
Итого:
6
4.2. Содержание лекционного курса
Тема 1. Методология статистики и ее организация в РФ 2 часа
Общее представление о статистике. Краткие сведения из ее истории.
Предмет, методология и задачи статистики. Состав статистической науки и
ее значение. Классификация, виды и типы показателей, используемых при
статистических измерениях, Организация статистики в РФ: структура и
функции
органов
государственной
статистики.
Законодательство
об
ответственности за нарушение порядка представления статистической
отчетности. Классификаторы, регистры и новая система сбора и обработки
статистической информации. Международные стандарты статистического
учета. Методы достижения сопоставимости статистических показателей
различных
стран.
Гармонизация
международных,
региональных
и
национальных классификаций.
Тема 2. Статистическое наблюдение 2 часа
Основные этапы статистической работы. Понятие статистического
наблюдения.
Элементы и терминология статистического наблюдения:
объект, единица, территория, время, программа наблюдения. Требования,
предъявляемые к статистическому наблюдению. Инструменты наблюдения:
формуляр, инструкция. Формы статистического наблюдения: отчетность и
специально организованное статистическое наблюдение. Отчетность и ее
классификация по периодичности, по способу передачи, по видам отчетов.
Классификация статистических наблюдений по степени полноты охвата, по
времени изучения, по способу проведения. Значение и организация
выборочных
наблюдений. Способы проведения
наблюдений. Оценка
достоверности результатов статистического наблюдения, контроль, виды
ошибок.
Тема 3. Сводка и группировка статистических данных 2 часа
Статистическая
сводка:
сущность,
виды,
значение,
механизм
проведения. Способы представления результатов сводки. Статистические
7
таблицы: сущность, состав, правила построения, специальные символы.
Классификация статистических таблиц. Статистические графики: сущность,
состав, правила построения. Классификация статистических графиков.
Группировка: сущность, задачи, основные виды. Группировочные признаки.
Интервал группировки. Способы наглядного представления статистических
данных: статистические таблицы и графики. Структура статистической
таблицы и правила ее построения. Виды статистических таблиц: простые,
групповые, комбинационные. Ряды распределения. Статистические графики:
сущность, элементы, виды, механизм построения.
Тема 4. Абсолютные, относительные и средние величины в
статистике 2 часа
Общие
принципы
построения
статистических
показателей.
Абсолютные величины: понятие, виды, единицы измерения, значение в
статистике.
Относительные
величины:
понятие,
единицы
измерения,
принцип расчета. Виды относительных величин: относительные величины
динамики, планового задания, выполнения плана, структуры, наглядности,
интенсивности. Роль относительных величин в статистическом анализе.
Понятие средней величины. Виды средних. Степенные средние и
механизм
их
расчета.
Средняя
гармоническая,
геометрическая,
арифметическая, квадратическая, кубическая. Понятие простой и взвешенной
средней; варианты и частоты. Структурные средние: мода и медиана.
Средняя арифметическая и ее свойства. Условия применения средних.
Значение средних величин в социально-экономических исследованиях.
Тема 5. Статистические распределения. Вариация. 2 часа
Вариация признака в совокупности и значение ее изучения. Основные
характеристики и графическое изображение вариационного ряда. Показатели
центра распределения. Показатели вариации: размах вариации, среднее
линейное отклонение, среднее квадратическое отклонение, дисперсия,
коэффициент вариации. Значение коэффициента вариации в оценке
надежности
средней
величины
показателя.
8
Моменты
распределения.
Показатели
формы
распределений.
Графическое
изображение
распределений: гистограмма, полигон, кумулята, огива.
Тема 6. Выборочное наблюдение 2 часа
Понятие о выборочном наблюдении и его теоретические основы. Виды
и типы выборок, их применение. Простая случайная выборка. Определение
необходимой численности выборки. Малые выборки. Статистическая
проверка гипотез. Элементы дисперсионного анализа. Практика организации
и применения выборочного метода анализа.
Тема 7. Ряды динамики 2 часа
Ряды динамики. Требования, предъявляемые к динамическим рядам.
Виды рядов динамики. Анализ рядов динамики. Показатели рядов динамики
и методы их исчисления: абсолютный прирост, темп роста, темп прироста,
абсолютное значение одного процента прироста. Средние характеристики
динамического ряда: средний уровень ряда, средний абсолютный прирост,
средние темпы роста и прироста. Выявление и характеристика основной
тенденции развития. Сглаживание динамического ряда методами укрупнения
интервалов,
скользящей
Экстраполяция
трендов.
средней.
Понятие
Аналитическое
сезонной
выравнивание.
неравномерности
и
ее
характеристика.
Тема 8. Индексы в статистике 2 часа
Понятие и виды индексов. Индивидуальные и общие индексы.
Индексы
количественных
и
качественных
показателей.
Построение
индексов. Индексы постоянного, переменного состава и структурных
сдвигов, их взаимосвязь. Важнейшие экономические индексы: индекс
физического объема, индекс цен и стоимости продукции. Значение
индексного метода анализа. Использование индексов в экономическом
анализе и макроэкономических исследованиях.
Тема 9. Статистическое изучение взаимосвязей 2 часа
Виды взаимосвязей: корреляционные и функциональные. Методы
выявления наличия корреляционной связи и ее анализа. Алгоритм выявления
9
корреляционной
связи.
Основные
понятия
корреляционного
и
регрессионного анализа. Суть корреляционного анализа, его задачи и
условия
применения.
Экономическая
интерпретация
коэффициента
детерминации и линейного коэффициента корреляции. Парная корреляция и
линейная регрессия. Множественная корреляция.
Тема 10. Статистическая методология национального счетоводства
и макроэкономических расчетов 4 часа
Сущность и задачи системы национальных счетов. Теоретикометодологические основы построения СНС. Принцип двойной записи.
Состав СНС. Классификации СНС. Институциональные единицы. Отрасль
экономики. Сектора экономики. Заведение. Экономические операции. СНС
РФ. Счета внутренней экономики и счета внешнеэкономических связей.
Балансовый метод в СНС. Баланс активов и пассивов.
СНС как система макроэкономических показателей. ВВП. Методы
расчета ВВП: производственный, распределительный, метод конечного
использования. Виды цен, применяемых в СНС. Методы переоценки ВВП.
Международные сопоставления ВВП и паритеты покупательной способности
валют. Платежный баланс. Межотраслевой баланс.
Тема 11. Статистические методы исследования экономической
конъюнктуры, деловой активности 2 часа
Показатели результатов экономической деятельности в различных
отраслях экономики. Исчисление итоговых показателей объема продукции и
услуг в промышленности, строительстве, транспорте и связи, сельском
хозяйстве, торговле, финансах, страховании. Анализ деловой активности.
Отчетность предприятий и организаций по вопросам обследования деловой
активности экономической конъюнктуры. Показатели деловой активности и
экономической конъюнктуры.
Тема
12.
Статистические
методы
моделирования
прогнозирования развития социально-экономических процессов 2 часа
10
и
Использование
статистических
методов
в
прогнозировании
и
построении моделей. Прогнозирование динамики. Простейшие методы
прогнозирования с использованием среднего абсолютного прироста и
среднего темпа роста. Прогнозированием методом экстраполяции трендов.
Способы
выявления
параболическая
формы
тенденции.
экстраполяция,
Линейная
экстраполяция,
экспоненциальное
сглаживание.
Использование сезонности в прогнозировании экономических явлений.
Прогнозирование
взаимосвязей.
Использование
корреляционно-
регрессионного анализа в моделировании взаимосвязей. Прогнозирование
статистическими методами в микро- и макроэкономике.
Тема 13. Статистика рынка труда 2 часа
Статистическое изучение сферы труда в условиях становления
рыночного механизма. Статистика занятости и безработицы. Классификация
экономически активного населения по статусу в занятости. Общероссийский
классификатор занятий. Занятость в неформальном секторе экономики. Учет
и анализ неполной занятости. Статистика движения рабочей силы и рабочих
мест.
Баланс
трудовых
ресурсов.
Внешняя
трудовая
миграция.
Среднесписочная численность и методика ее исчисления. Статистика
забастовочного
движения.
Статистика
безработицы.
Статистика
профессионального обучения.
Тема 14. Статистика национального богатства 2 часа
Категория
«национальное
богатство».
Экономические
активы.
Нефинансовые активы: произведенные и непроизведенные. Финансовые
активы.
Основные производственные и непроизводственные фонды. Задачи
статистики основных фондов. Классификация основных фондов. Виды
оценки основных фондов при анализе их динамики и структуры. Баланс
основных производственных фондов. Показатели использования основных
фондов.
Оборотные
средства:
сущность
использования оборотных фондов.
11
и
структура.
Показатели
Тема
15.
Статистический
анализ
эффективности
функционирования предприятий разных форм собственности. 4 часа
Статистика
промышленности
как
часть
статистической
науки.
Статистический учет промышленной продукции. Основные элементы
продукции, работы и услуги промышленного характера. Виды продукции по
степени готовности. Учет промышленной продукции в натуральном и
стоимостном выражении. Условно-натуральные измерители. Номенклатура и
ассортимент. Товарная продукция, валовая продукция, реализованная
продукция. Понятие чистой и условно-чистой продукции. Отчетность
предприятий по объему, ассортименту и качеству продукции. Анализ
качества продуктов и услуг.
Социально-экономическая
статистической
характеристики.
сущность
Виды
рынка
услуг,
услуг,
их
задачи
классификация
его
и
группировка. Основные понятия и категории статистики рынка услуг: спрос
и предложение услуг, виды спроса на услуги, емкость рынка, конкуренция.
Система показателей рынка услуг, методика их исчисления.
Тема 16. Статистические методы оценки финансовых, страховых и
бизнес рисков 2 часа
Статистическое изучение источников формирования и использования
финансовых ресурсов. Финансовая отчетность фирмы и ее значение.
Финансовые
результаты
деятельности
фирмы.
Оценка
финансового
состояния и финансовой устойчивости фирмы. Прибыль и рентабельность.
Деловая активность. Оценка экономической эффективности потребления и
применения капитала. Финансовые риски: методики расчета и оценки.
Страховые риски. Кредитные, инвестиционные и иные виды рисков.
12
4.3 Содержание практических занятий
№
Номер
пп
раздела
1
1
Наименование практического занятия
Методология статистики и ее организация в РФ
Изучение статистических признаков, их классификация. Определение
статистической
совокупности,
выделение
единиц
совокупности.
Определение статистических показателей.
2
2
Статистическое наблюдение
Определение объекта наблюдения, единицы наблюдения, времени
наблюдения. Определение критического момента времени. Разработка
программы статистического наблюдения. Определение формы, видов и
способов
проведения
статистического
наблюдения.
Оценка
статистической ошибки наблюдения.
3
2
Сводка и группировка статистических данных
Проведение статистической сводки. Разделение совокупности на равные
интервалы. Определение границ интервалов, середин интервалов.
Составление атрибутивных и вариационных группировок. Построение
таблиц и графиков.
4
4
Абсолютные, относительные и средние величины в статистике.
Расчет
относительных
выполнения
плана,
величин
структуры,
динамики,
планового
наглядности,
задания,
интенсивности,
координации.
Расчет средней арифметической простой и взвешенной. Расчет средней
гармонической. Использование правила применения средних. Расчет
моды медианы в дискретных и интервальных рядах.
5
5
Статистические распределения. Вариация.
Расчет показателей вариации: размах, среднее линейное отклонение,
среднее квадратическое отклонение, дисперсия, коэффициент вариации.
Характеристика
формы
распределения:
построение
гистограммы
частоты распределения и полигона распределения. Оценка асимметрии
вариационного
ряда.
Использование
вариации
для
выявления
взаимосвязей. Расчет эмпирического корреляционного отношения и
13
коэффициента детерминации.
6
6
Выборочное наблюдение
Расчет параметров выборочного наблюдения для различных типов
выборки.
Расчет
Распространение
ошибки
выборки
выборочных
для
средней
результатов
на
и
для
доли.
генеральную
совокупность. Расчет предельной ошибки выборки для средней и для
доли.
7
7
Ряды динамики
Расчет абсолютных, относительных и средних показателей динамики:
абсолютный прирост, темп роста, прироста, абсолютное значение
одного
процента
интервальных
прироста,
рядах
средний
динамики.
уровень
Укрупнение
в
моментных
интервалов.
и
Расчет
скользящей средней. Аналитическое выравнивание, экстраполяция.
Анализ сезонности.
8
8
Индексы в статистике
Расчет
индивидуальных
и
общих
индексов.
Количественные
и
качественные индексы. Использование методик Ласпейреса, Паше,
Фишера. Индекс цен, индекс физического объема, индекс стоимости.
Взаимосвязь индексов. Индексы постоянного, переменного состава и
структурных сдвигов. Факторный анализ.
9
Статистическое изучение взаимосвязей
Расчет линейного коэффициента корреляции. Ранговая корреляция.
Расчет и оценка значений коэффициентов Спирмена, Кенделла.
Коэффициенты
Пирсона
и
Юла.
Использование
коэффициентов
ассоциации и контингенции. Коэффициент конкордации.
10
Статистическая
методология
национального
счетоводства
и
макроэкономических расчетов
Построение счетов СНС: счет производства, счет образования доходов,
счет первичного распределения доходов, счет распределения вторичных
доходов, счет конечного использования, счет товаров и услуг, счет
операций с капиталом, финансовый счет.
Расчет ВВП производственным методом, распределительным методом и
методом конечного использования.
Расчет основных макропоказателей: ВВ, ПП, ВДС, ПОК, ВПЭ, ЧПЭ,
ВНД, ВРД, ЧРД, ЛД, КП, ВС и др.
14
11
Статистические
методы
исследования
экономической
конъюнктуры, деловой активности
Расчет показателей результатов деятельности: валовой оборот, валовая
продукция, товарная продукция, реализованная продукция.
Анализ деловой активности: оценка системы показателей (численность
занятых, динамика спроса, запасов, оценка финансовых результатов и
др.).
Оценка
конъюнктуры
на
основе
соотношения
спроса
и
предложения.
12
Статистические
методы
моделирования
и
прогнозирования
развития социально-экономических процессов
Прогнозирование динамики простейшими методами. Прогнозирование
методом экстраполяции. Прогнозирование спроса и сбыта на основе
оценки
сезонности.
Прогнозирование
показателей
деятельности
предприятия на основе составления регрессионной модели.
13
Статистика рынка труда
Оценка
экономической
активности,
занятости
и
безработицы.
Определение численности трудовых ресурсов территории. Расчет
среднесписочной
численности.
Оценка
движения
персонала.
Составление баланса рабочего времени и оценка эффективности его
использования.
14
Статистика национального богатства
Составление баланса движения основных фондов. Оценка степени
износа основного капитала. Анализ движения основных фондов. Анализ
эффективности
использования
основных
фондов.
Анализ
оборачиваемости оборотных средств.
15
Статистический
анализ
эффективности
функционирования
предприятий разных форм собственности.
Оценка показателей производства продукции и услуг. Оценка затрат и
финансовых
результатов.
Расчет
отдельных
видов
прибыли
и
рентабельности. Использование индексного метода анализа для оценки
эффективности работы предприятия.
16
Статистические методы оценки финансовых, страховых и бизнес
рисков
Оценка платежеспособности, финансовой устойчивости, ликвидности.
Оценка риска вероятностным методом. Оценка рисков с использованием
15
коэффициента вариации.
5. Материал для самостоятельной работы студентов
Самостоятельная
работа
студентов
предполагает
проработку
лекционного материала, подготовку к практическим занятиям, углубленное
изучение теоретического материала по актуальным вопросам дисциплины с
помощью
учебной
и
научной
литературы,
нормативно-технических
документов, законодательства РФ. Самостоятельно изученные материалы
оформляются в виде рефератов, докладов, контрольных и научных работ,
которые обсуждаются на практических занятиях. Подготовку к итоговому
контролю.
6. Материал для подготовки к экзамену
Вопросы к экзамену
1 Статистика: сущность, предмет, методология. Статистические признаки.
2 Структура органов государственной статистики РФ и их функции.
3 Статистическое наблюдение: сущность, основные понятия, формы.
4 Виды и способы проведения статистических наблюдений.
5 Ошибки и контроль результатов статистических наблюдений.
6 Сводка: сущность и виды.
7 Группировка. Группировочные признаки. Атрибутивная и вариационная
группировки. Дискретная и интервальная группировки.
8 Виды группировок.
9 Статистические таблицы.
10 Статистические графики.
11 Абсолютные величины в статистике.
12 Относительные величины в статистике.
13 Средние величины в статистике.
14 Средняя арифметическая и ее свойства. Правила применения средних.
15 Статистические распределения. Графическое представление
статистических распределений.
16
16 Вариация и ее показатели. Правило сложения дисперсий.
17 Ряды динамики: сущность, виды, показатели.
18 Методика расчета показателей рядов динамики.
19 Аналитическое выравнивание динамических рядов.
20 Сезонная неравномерность.
21 Индексы в статистике: сущность, виды, значение.
22 Методика расчета индексов количественных и качественных показателей.
23 Индексы переменного, постоянного состава, структурных сдвигов.
24 Статистическое изучение взаимосвязей явлений и процессов.
25 Корреляционная связь. Парная корреляция.
26 Статистический учет результатов производственно-хозяйственной
деятельности предприятий
27 Статистический учет промышленной продукции в натуральном
выражении.
28 Статистический учет промышленной продукции в стоимостном
выражении.
29 Основные фонды: сущность, структура, классификация. Методы учета и
виды оценки.
30 Износ и амортизация Показатели движения и использования основных
фондов.
31 Оборотные средства: сущность и состав. Показатели оборачиваемости.
32 Статистика учета затрат: понятие себестоимости, классификация затрат на
производство
33 Группировка затрат по экономическим элементам и статьям калькуляции.
34 Статистика финансовой деятельности: прибыль и ее виды.
35 Статистика финансовой деятельности: рентабельность и ее виды.
36 Финансовые статистические коэффициенты.
37 Демографическая статистика: виды численности населения, структура,
классификация.
38 Показатели естественного движения, состава и структуры населения.
17
39 Статистика уровня жизни населения.
40 Статистическое изучение доходов общества.
41 Статистика трудовых ресурсов: занятость и безработица.
42 Статистика трудовых ресурсов: классификация населения по статусу в
занятости.
43 Виды численности работников предприятия. Методика расчета
среднесписочной численности
44 Показатели движения кадров. Показатели сменности. Потери рабочего
времени
45 Статистика рабочего времени.
46 Статистика фонда оплаты труда.
47 Статистика производительности труда.
48 Система национальных счетов.
49 Методика исчисления ВВП и ВНП.
50 Методика исчисления основных макроэкономических показателей.
7. Учебно-методическое обеспечение дисциплины
7.1. Основная литература
1. Гусаров В. М. Статистика: учеб. Пособие для вузов. – М.: ЮНИТИ-ДАНА,
2009. – 216 с.
2. Ефимова М. Р. Общая теория статистики: учебник. – М.: ИНФРА-М, 2008.
– 234 с.
3. Ефимова М. Р. Практикум по общей теории статистики. – М.: Финансы и
статистика, 2009. – 102 с.
4. http://window.edu.ru/resource/913/73913 - Блейхер О.В. Статистика:
Учебное пособие. - Томск: Изд-во ТПУ, 2007. - 86 с.
5. http://www.aup.ru/books/m906/ - Сизова Т.М. Статистика. Учебное пособие.
– СПб.: СПб ГУИТМО, 2005. – 80 с.
6. http://www.aup.ru/books/m502/ - Чалиев А.А., А.О. Овчаров Статистика:
ЧАСТЬ
1.
–
Нижний
Новгород:
госуниверситета, 2007. – 87 с.
18
Издательство
Нижегородского
7.2 Дополнительная литература
1. Горшенин А. М. Социально-экономическое прогнозирование. – М.:
Высшая школа, 2001
2. Гришин А. Ф. Статистические модели в экономике / А. Ф. Гришин, С. Ф.
Котов-Дарти, В. Н. Ягунов. – Ростов н/Д: Феникс, 2005
3. Громыко Г. Л.. Статистический анализ в экономике. – М.: МГУ, 2002
4. Демография и статистика населения: учебник / Под ред. И. И. Елисеевой.
– М.: Финансы и статистика, 2006
5. Елисеева И. И. Практикум по макроэкономической статистике: учеб.
пособие. – М.: ТК Велби Издательство проспект, 2005
6. Елисеева И. И., Международная статистика. – Минск: Высшая школа,
2003
7. Ефимова М. Р., Бычкова С. Г. Практикум по социальной статистике: Учеб.
Пособие / Под ред. М. Р. Ефимовой. – М.: Финансы и статистика, 2005
8. Ефимова М. Р., Бычкова С. Г. Социальная статистика: Учеб. Пособие / М.
Р. Ефимова, С.Г. Бычкова; Под ред. М. Р. Ефимовой. – М.: Финансы и
статистика, 2003
9. Ильенкова С. Д. Экономика и статистика фирмы. – М.: Финансы и
статистика, 2002
10.Ионин В. Г. – Статистика: учебник. – М.: ИНФРА-М, 2000
11.Камчатский статистический ежегодник. Статистический сборник.
Петропавловск-Камчатский, Камчатстат, 2008
12. Кильдшев Г. С. Общая теория статистики. – М.: Статистика, 2001
13.Кулагина Г. Д. Статистика окружающей среды. – М.: МНЭПУ, 1999
14.Кулагина Г.Д, Статистика окружающей среды: Учеб.-практ. пособие. – М.:
МНЭПУ, 1999.
15.Лукашин Ю.П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования. –
М.: Статистика, 1997.
19
16.Льюис К. Д. Методы прогнозирования экономических показателей. – М.:
Финансы и статистика, 1996
17.Макроэкономическая статистика. – Минск: БГЭУ, 2002
18.Макроэкономическая статистика: Учеб.-практ. пособие. – М.: МЭСИ,
2002
19.Мархонько В.М. Методология статистики международной торговли товарами: Учебно-методическое пособие.
– М.: Российская таможенная
академия, 2001
20.Нестеров Л.И. Международная статистика: Учеб.-практ. пособие. – М.:
МГУЭСИ, 2003
21.Орлов А. И. Прикладная статистика: учебник / А. И. Орлов. – М.:
Издательство Экзамен, 2006
22.Практикум по статистике / Под ред. Симчеры В. М. – М.: Финстатинформ,
2002
23. Прогнозирование и планирование в условиях рынка. / Под ред.
Морозовой Т. Г. – М.: 2001
24.Россия и страны мира. 2006.: Стат. Сб. / Росстат. – М., 2006
25.Рябушкин Б. Т. Экономическая статистика: Учеб.-метод, пособие / Под ред.
Ю.М. Петрова. – М.: Российская таможенная академия, 2001
26.Рябушкин Б.Т. Национальные счета и экономические балансы. – М.:
Финансы и статистика, 1999.
27.Рябушкип Б. Т. Основы статистики финансов. – М.: Финстатинформ, 2003
28.Социальная статистика: Учебник / Под ред. М.Г. Назарова. – М.: Финансы
и статистика, 2003.
29.Социально-экономическая статистика. Практикум / Под ред. С. А. Орехова.
– М.: Эксмо, 2007
30.Спирина А. А.,Общая теория статистики. – М.: Финансы и статистика,
2001
31.Статистика курс лекций. / Под ред. Харченко Л. П.. – Новосибирск: НГА
ЭиУ, 2004
20
32.Статистика курс лекций. / Под ред. Шмойловой Р. А. – М.: Финансы и
статистика, 2004
33.Статистика финансов: Учебник / Под ред. М.Г. Назарова. М.: Финансы и
статистика, 2005
34.Статистика: учебник / под ред. И. И. Елисеевой. – М.: Высшее
образование, 2007
35.Статистика: учебно-практическое пособие / Под ред. М. Г. Назарова. – М.:
КНОРУС, 2008
36.Сулицкий В. Н. Методы статистического анализа в управлении: учеб.
пособие. – М.: Дело, 2002
37.Таможенная статистика: Учебн. пособие / Под ред. А.Ф. Лисова. – М.:
Российская таможенная академия, 1996.
38.Тихомиров Н. П. Демография. Методы анализа и прогнозирования:
учебник для вузов / Н. П. Тихомиров. – М.: Издательство экзамен, 2005
39.Экономика народонаселения: учебник / Под ред. В. А. Ионцева. – М.:
ИНФРА-М, 2007
40.Экономическая статистика. / Под ред. Иванова Ю. Н. – М.: ИНФРА-М,
2003
8. Материально-техническое обеспечение дисциплины
Библиотека; доступ к
Интернет-ресурсам и информационным базам
данных.
9. Самостоятельная работа по статистике
1.
Какими
количественными
и
качественными
признаками
можно
охарактеризовать совокупность студентов вуза? (приведите не менее трех
примеров по каждому виду признака)
2. На оптовую торговую базу поступила партия товара. Для проверки его
качества была отобрана в случайном порядке десятая часть партии и, путем
тщательного осмотра каждой единицы товара определялось и фиксировалось
его качество. К какому виду наблюдения (и по каким признакам) можно
21
отнести это обследование партии товара, учитывая, что такие наблюдения
проводятся раз в десять дней?
3. Перепись населения проводилась в период с 15 по 22 января. Критическим
моментом было 12 часов ночи с 14 на 15 января.
Счетчик пришел:
1) в семью № 1 - 17 января. В этой семье 16 января умер человек. Как должен
поступить счетчик: а) не вносить сведения об умершем в переписной лист; б)
внести с отметкой о смерти; в) внести без отметки о смерти;
2) в семью № 2 - 20 января и попал на свадьбу. Два часа назад молодожены
возвратились
из
загса
после
регистрации
брака
(до
этого
в
незарегистрированном браке они не состояли). Что должен записать счетчик
в ответ на вопрос “Состоит ли в браке в настоящее время ” о каждом из
супругов: состоит или не состоит?
4. Закройте открытые интервалы. Определите середины каждого интервала.
Определите,
к
какому
интервалу
будет
отнесено
предприятие
с
численностью 300 чел.
Группы предприятий по численности работников (чел.): до 100; от 100 до
150; от 150 до 300; от 300 до 500; 500 и более.
5. По промышленным предприятиям имеются следующие данные:
Показа
№ предприятия
тель
1
2
3
4
5
6
7
8
9
1
0
Объем
продукции
1
24,8
2
56,0
1
90,7
1
85,0
2
56,8
1
87,5
1
40,8
1
67,3
2
08,2
1
35,4
(млн. руб.)
Фонд
зарплаты
1
9,8
3
8,4
3
1,3
3
1,4
4
0,9
(млн. руб.)
22
3
0,7
2
3,2
2
7,0
3
2,2
2
1,9
Сгруппируйте предприятия по объему выработанной продукции, выделив
три группы с равными интервалами. По каждой группе определите число
предприятий, объем продукции, фонд заработной платы. Решение оформите
в виде таблицы. Сформулируйте вывод.
10.Перечень вопросов текущего контроля для проведения
контрольных опросов и коллоквиумов
Тема 1. Методология статистики и ее организация в РФ
1. Назовите в качестве примера сферы общественной жизни, изучаемые
статистикой.
2. Сформулируйте определение статистики как науки и дайте ему
соответствующее обоснование.
3. Дайте характеристику основным чертам определения предмета статистики:
а) Почему статистика является общественной наукой?
б) Почему статистика изучает количественную сторону общественных
явлений в связи с их качественным содержанием?
в) Почему статистика изучает массовые явления?
г) Почему каждое статистическое исследование должно опираться на
изучение всех относящихся к данному вопросу фактов?
4. К каким видам (количественным или атрибутивным) относятся следующие
признаки:
а) количество работников на фирме;
б) родственные связи членов семьи;
в) пол и возраст человека;
г) социальное положение вкладчика Сбербанка;
д ) этажность жилых помещений;
е) количество детей в семье;
ж) розничный товарооборот торговых объединений.
23
5. Укажите, какие совокупности можно выделить в высшем учебном
заведении для статистического изучения?
6. Укажите, какие можно выделить статистические совокупности кредитных
учреждений; сферы потребительского рынка; крестьянских хозяйств.
7.
Какими
количественными
и
атрибутивными
признаками
можно
охарактеризовать совокупность студентов вуза?
8.
Назовите
наиболее
существенные
варьирующие
признаки
характеризующие студенческую группу.
9. Назовите основные факторные признаки, определяющие вариацию
успеваемости студентов.
10. Приведите перечень показателей, которыми можно было бы при
статистическом обследовании полно охарактеризовать следующие явления:
а) население;
б) потребительский рынок;
в) промышленность;
г) транспорт и связь.
Тема 2. Статистическое наблюдение
1. Составьте перечень наиболее существенных признаков следующих единиц
статистического наблюдения:
а) фермерских хозяйств;
б) жилого дома (для жилищной переписи);
в) вуза;
г) библиотеки;
д) театра;
е) совместного предприятия.
2. Сформулируйте объект, единицу и цель наблюдения и разработайте
программу:
а) обследования детских садов;
б) обследования фирм, выпускающих детское питание;
24
в) обследование автозаправочных станций.
3. Сформулируйте вопросы для включения их в формуляр наблюдения по
следующим признакам объектов наблюдения:
а количество работников на фирме;
б) численный состав семьи;
в) родственные связи членов семьи;
г) пол и возраст человека.
4. Сформулируйте вопросы программы наблюдения и составьте макет
статистического формуляра, а также краткую инструкцию к его заполнению
для изучения зависимости успеваемости от пола, возраста, семейного
положения, жилищных условий и общественной активности студентов вуза
при проведении специального статистического обследования по состоянию
на 1 февраля 1998 г.
Укажите, к какому виду относится данное наблюдение по времени, охвату и
способу получения данных.
5. С целью изучения мнения студентов об организации учебного процесса
вуза, в котором вы учитесь, необходимо провести специальное обследование.
Требуется определить:
а) объект и единицу наблюдения;
б) признаки, подлежащие регистрации;
в) вид и способ наблюдения;
г) разработать формуляр и написать краткую инструкцию к его заполнению;
д) составить организационный план обследования;
е) произвести наблюдение в вашей студенческой группе и его результаты
представить в виде таблиц.
11.Глоссарий
А
Автокорреляционные коэффициенты для лага k
Коэффициент корреляции между наблюдениями во временных сериях,
25
которые отделены друг от друга на k временных единиц.
Автоматическая модель выбора
Метод выбора переменных, подлежащих включению в математическую
модель, например, прямой, обратный, пошаговый, все подгруппы.
Альтернативная гипотеза
Гипотеза относительно интересующего нас эффекта, которая противоречит
нулевой гипотезе и верна, если нулевая гипотеза ложная.
Анализ выживаемости
Исследование времени, которое требуется пациенту, чтобы достичь
интересующей нас конечной точки (например смерть), когда некоторые
данные цензурированы.
Анализ по назначению лечения
Все пациенты в клиническом исследовании анализируются в тех группах, в
которые они были включены сначала.
Анализ пролеченных пациентов
Пациенты в клиническом исследовании включаются в анализ только при
условии, что они закончили полный курс лечения, на которое были
назначены случайным образом.
Апостериорная (послеопытная) вероятность
Индивидуальное доверие, основанное на априорной вероятности и новой
информации (например результат критериальной проверки) о том, что
событие произойдет.
Апостериорные уточняющие сравнения
26
Делаются для корректировки величин р, когда проведены множественные
сравнения, например метод Бонферрони.
Априорная вероятность
Индивидуальная уверенность, основанная на субъективной точке зрения
и/или ретроспективных наблюдениях, указывающих, что событие произойдет.
Априорная (доопытная) вероятность
Априорная вероятность, оцененная до получения положительного результата
диагностического теста, показавшего что пациент имеет заболевание.
Асимметричное распределение
Распределение данных с длинным хвостом справа с несколькими высокими
значениями (положительно скошенное) или с длинным хвостом слева с
несколькими низкими значениями (отрицательно скошенное).
Б
Байесовский метод вывода
Применяет не только текущую информацию (т. е. полученную в результате
исследования), но и прежнее суждение (часто субъективное) о гипотезе для
оценки апостериорного доверия к гипотезе.
Бимодальное распределение
Данные, распределение которых имеет два пика.
Бинарная переменная
Качественная переменная с двумя категориями, называется также
"дихотомической переменной".
Биномиальное распределение
27
Распределение дискретной вероятности бинарной случайной переменной;
полезно для заключений о пропорциях.
Блок, группа
Некоторое число однородных экспериментальных единиц с подобными
характеристиками, называется также "стратой".
Британский стандарт коэффициента воспроизводимости
Максимальная разность, которая, по-видимому, существует между максимум
двумя повторными измерениями.
В
Вариация остатков
Вариация переменной, которая остается после того, как удалена
вариабельность, относящаяся к интересующим исследователя факторам. Это
- вариация, не объяснимая моделью, и остаточный средний квадрат в таблице
ANOVA. Называется также "ошибочной или необъясненной вариацией".
Вероятность
Измеряет шанс появления события и лежит между нулем и единицей.
Взаимодействие
Существует между двумя факторами или более, где разности зависимого
признака между уровнями одного фактора различны для одного уровня
другого фактора или более.
Взаимоисключающие категории (градации, уровни)
Каждый пациент может принадлежать только к одной категории.
Взвешенная каппа
28
Корректировка каппы Кохена, показателя согласия измерений, которое
принимает во внимание степень, до которой расходятся две группы парных
категориальных измерений.
Взвешенное среднее
Модификация среднего арифметического, полученная путем учета веса по
каждому значению переменной в группе данных.
Воспроизводимость
Степень, до которой совпадают результаты повторных измерений тем же
наблюдателем в идентичных условиях.
Временной ряд
Значения переменной, наблюдаемые у пациента или у группы пациентов во
многих последовательных временных точках.
Вторая конечная точка
Исходы в клиническом исследовании, которые не имеют главного значения.
Выбор модели
Процедура формирования упрощенной схемы изучаемого явления. В
регрессионном анализе возможен выбор модели с использованием разных алгоритмов отбора предикторов в уравнение регрессии. Наиболее популярны
модели пошагового включения и исключения предикторов, а также их
комбинации.
Выборка
Подгруппа пациентов.
Выборочная квота
29
Неслучайная выборка, в которую исследователь включает тех или иных
членов выборки для формирования определенной квоты.
Выборочное распределение средних
Распределение выборочных средних, полученных после взятия повторных
выборок фиксированного размера из популяции.
Выборочное распределение пропорций (долей)
Распределение пропорций выборки, полученных после взятия повторных
выборок фиксированного размера из популяции.
Выброс (аномальное значение)
Наблюдение, которое отличается от основной части данных и несовместимо
с остальными данными.
Г
Гармонический анализ
Временная серия, которая представлена суммой синусов и косинусов,
предварительно очерченных для заданного периода и амплитуды.
Гауссово распределение
Непрерывное распределение вероятности, имеющее форму колокола и
симметричное; его параметры - средняя и дисперсия.
Гетерогенность дисперсий
Неравные генеральные дисперсии.
Гистограмма
Диаграмма, которая показывает (относительное) распределение частоты
непрерывной переменной путем присоединения столбчатых диаграмм.
30
Область столбчатой диаграммы пропорциональна (относительной) частоте в
интервале, определенном границами этой диаграммы.
Гомоскедастичность
Равные дисперсии; описаны также как гомогенность дисперсии.
График "стебель и листья"
Сочетание диаграммы и таблицы, применяемое для иллюстрации
распределения данных. Этот график подобен гистограмме и эффективно
отображает значения данных в возрастающем порядке.
График нормального распределения
Диаграмма для визуальной оценки нормальности распределения данных;
прямая линия на таком графике означает нормальность.
График "ящик с усами"
Диаграмма, показывающая распределение переменной; она показывает
средние, верхние и нижние квартили и часто максимальное и минимальное
значения.
Группа отрицательного контроля (сравнения)
Пациенты в рандомизированном контролируемом исследовании, которые не
получают активного лечения.
Групповая рандомизация
Группы пациентов, а не отдельные пациенты, случайным образом
назначенные на лечение.
Д
Данные наблюдений
31
Наблюдения над одной переменной или более.
Данные, цензурированные справа
Относятся к пациентам, которые не достигли интересующей исследователя
конечной точки, когда они наблюдались в последний раз.
Двумерный график (скаттер-плот)
Двумерный график зависимости одной переменной от другой, причем каждая
пара значений отмечена точкой (наблюдением).
Двухвыборочный t-критерий
Проверяет нулевую гипотезу, что две средние от независимых групп равны.
Двухвыборочный критерий Вилкоксона ранговых сумм
Непараметрический критерий, сравнивающий распределения двух
независимых групп наблюдений. Он эквивалентен критерию Манна-Уитни.
Двусторонний критерий
Направление (знак) интересующего исследователя эффекта в альтернативной
гипотезе не определено.
Децили
Величины, которые делят упорядоченные наблюдения на 10 равных частей
(по числу наблюдений).
Диагностический тест
Используется для установления диагноза особого условия.
Дискретная переменная
Числовая переменная, которая может принимать значения только в целых
32
числах.
Дискретное распределение вероятностей
Случайная переменная, определяющая, как распределение принимает
дискретные значения.
Дискриминантный анализ
Метод, подобный логистической регрессии, который можно применять для
идентификации факторов, существенно связанных с бинарным ответом
(группирующим признаком).
Дисперсионный анализ (ANOVA)
Общий термин для методов, которые сравнивают средние значения групп
наблюдений путем расщепления общей дисперсии переменной на ее
компоненты, причем каждая относится к отдельному фактору.
Дисперсия
Мера рассеяния, равная квадрату стандартного отклонения.
Дихотомическая переменная
Качественная переменная с двумя категориями, называется также "бинарной
переменной".
Доверительные границы
Верхняя и нижняя величины доверительного интервала.
Доверительный интервал для параметра
Диапазон значений, внутри которого обычно с 95% доверием лежит
истинный параметр популяции. Строго говоря, после повторного отбора в
этом интервале лежат 95% оценок этого параметра.
33
Доказательная медицина
Применение лучших текущих результатов исследования при принятии
решения о лечении отдельных пациентов.
З
Зависимая переменная
Переменная (обычно обозначаемая У), которая предсказана независимой
переменной в регрессионном анализе, называется также откликом или
зависимой выхода.
Заключение, вывод
Процесс выведения заключения о популяции с применением выборочных
данных.
Знаковый критерий
Непараметрический критерий, который изучает, имеют ли тенденцию
разницы быть положительными (или отрицательными); стремятся ли
наблюдения быть больше (или меньше), чем средняя; больше (или меньше)
одна пропорция наблюдений с определенной характеристикой, чем другая.
Значение p
Вероятность получения представленных результатов или чего-либо большего,
если нулевая гипотеза верна; уровень значимости.
"Золотой стандарт" (референтный, эталонный метод)
Дает определенный диагноз конкретного состояния.
И
Изучение наблюдением
34
Исследователь не делает ничего, чтобы влиять на исход.
Интервальная оценка
Интервал значений, внутри которого предположительно лежит параметр
популяции.
Интердецильный размах
Интервал между 10-й и 90-й процентилью; он содержит центральные 80%
упорядоченных значений.
Интерполировать
Иценить то или иное значение, которое лежит между двумя известными
значениями.
Искажающие, вмешивающиеся (факторы)
Одна независимая переменная или более так соотносятся с исходом и друг с
другом, что трудно оценить независимое влияние каждой на переменную
исхода.
Искусственная переменная
Группа бинарных переменных, которые созданы для облегчения сравнения 3
категорий или более номинальной переменной в регрессионном анализе.
Исследование "случай-контроль"
Идентифицируют группы пациентов с заболеванием (случаи) и без него
(контроль) и сравнивают подверженность факторам риска в этих группах.
Исторический, или непараллельный контроль (пациентов)
Пациенты, которые не включены в группу лечения в начале исследования, но
которые получали лечение в прошлом и применяются в качестве группы
35
сравнения.
К
Каппа Кохена
Мера согласия между двумя группами качественных измерений на одних
субъектах. Каппа, равная единице, означает совершенное согласие, равная
нулю - согласие не лучше, чем случайное.
Качественная (категориальная) переменная
Каждый пациент принадлежит к одной из определенных категорий
переменной.
Качество согласия
Степень, до которой значения, получаемые из модели, согласуются с
наблюдаемыми данными.
Квартили
Значения, которые делят упорядоченные наблюдения на 4 равные части.
Клетка таблицы сопряженности
Пересечение отдельного ряда и отдельной колонки таблицы.
Клиническая гетерогенность
Существует, когда исследования, включенные в мета-анализ, имеют различия
в популяции пациентов, определении переменных и т. п., что создает
проблемы несовместимости.
Клиническое испытание
Любая форма планируемого эксперимента на людях, который применяется
для оценки влияния нового вида лечения на клинический исход.
36
Ковариата
Переменная (обычно обозначаемая как х), которая применяется для прогноза
зависимой переменной в регрессионном анализе, также называется
независимой или предикторной переменной.
Ковариационный анализ
Специальная форма анализа дисперсии, которая сравнивает значения
зависимой переменной между группами пациентов после корректировки
эффекта одной или двух независимых переменных.
Когортное исследование
Прослеживается (обычно проспективно) группа пациентов, причем все без
интересующего исследователя исхода (например заболевание), чтобы
изучить влияние будущих исходов на подверженность фактору риска.
Количественная (числовая) переменная
Переменная, которая принимает дискретные или непрерывные величины.
Коллинеарность
Пары независимых переменных в регрессионном анализе очень высоко
коррелируют, т. е. имеют коэффициенты корреляции, очень близкие к ±1.
Контроль
Индивидуум без заболевания в исследовании "случай-контроль" или не
получающий нового лечения в клиническом исследовании.
Контрольная группа
Термин, применяемый в сравнительных исследованиях, например, в
клинических испытаниях, для обозначения группы сравнения.
37
Контрольная (проверочная) выборка
Вторая подвыборка, применяемая для удостоверения результатов обучающей
выборки.
Копирование
Пациент имеет более одного измерения переменной по данному случаю.
Коррелограмма
Двумерный график коэффициента автокорреляции лага k.
Кохрановское сотрудничество
Международная сеть клиницистов, методологов и потребителей, которые
постоянно модернизируют систематические обзоры и делают их доступными
для других.
Коэффициент вариации
Стандартное отклонение, деленное на среднее (часто выражено в процентах).
Коэффициент корреляции Пирсона
Количественная мера между -1 и +1, отражает степень, до которой точки в
двумерном графике согласуются с прямой линией.
Коэффициент логистической регрессии
Коэффициент регрессии для конкретного предиктора в логистической
регрессии.
Коэффициенты регрессии
Параметры (например наклон и пересечение в парной регрессии), которые
описывают уравнение регрессии.
38
Кривая выживаемости Каплана-Майера
Кривая, в которой вероятность выживания наносится относительно времени
от базовой величины. Используется, когда точное время до достижения
конечной точки известно.
Кривая операционной характеристики, она же характеристическая кривая
теста
Двумерный график чувствительности теста от (1 - специфичность теста) для
различных значений точки отсечки для непрерывной переменной в
диагностическом тесте; применяется для отбора оптимальной величины
отсечки или для сравнения тестов.
Критерий Бартлетта
Применяется для сравнения дисперсий (генеральных).
Критерий знаковых рангов Вилкоксона
Непараметрический критерий, сравнивающий парные наблюдения.
Критерий значимости
Процесс использования выборки с целью оценить, сколько аргументов
имеется против нулевой гипотезы о популяции
Критерий проверки гипотез
Процесс использования выборки с целью оценить, сколько аргументов
имеется против нулевой гипотезы о популяции, также называется "критерием
значимости".
Критерий, свободный от распределения
Критерий проверки гипотез, который не делает предположений о
39
распределении анализируемых данных.
Критерий Колмогорова-Смирнова
Определяет, нормально ли распределены данные.
Критерий Краскела-Уоллиса
Непараметрическая альтернатива однофакторному ANOVA; применяется для
сравнения распределений более чем двух независимых групп наблюдений.
Критерий Левене
Проверяет нулевую гипотезу о том, что две дисперсии или более равны.
Критерий Мак-Немара
Сравнивает доли (пропорции) в двух соотносящихся группах с применением
статистики критерия хи-квадрат Пирсона.
Критерий отношения дисперсий
F-критерий Фишера-Снедекора, используется для проверки гипотез о
равенстве дисперсий в популяции.
Критерий хи-квадрат Пирсона
Используется в частотных данных. Он проверяет нулевую гипотезу о том,
что нет связи между факторами, которые определяют таблицу
сопряженности. Применяется также для тестирования разницы в долях
(пропорциях).
Критерий Шапиро-Уилки
Определяет, нормально ли распределены данные.
Круговой график
40
Диаграмма, показывающая частотное распределение количественной или
дискретной переменной. Круг делится на секции по одной для каждой
категории; площадь каждой секции пропорциональна частоте в этой
категории.
Л
Линейное соотношение
Означает прямолинейное соотношение двух переменных.
Логистическая регрессия
Соотношение регрессии между бинарной переменной исхода и числом
зависимых переменных.
Логит (логистическое)-преобразование
Преобразование, примененное к доле (пропорции) или вероятности, р, так
что logit(p) = ln[p/(l - р)].
Лог-нормальное распределение
Вытянутое вправо распределение вероятности непрерывной случайной
переменной, чей логарифм подчиняется нормальному распределению.
Лог-ранговый критерий
Непараметрический подход к сравнению двух кривых выживаемости.
Ложноотрицательный
Пациент, который имеет заболевание, но заболевание у него не
диагностируется.
Ложноположительный
Обследуемый, который не имеет заболевания, но заболевание у него
41
диагностируется.
М
Медиана
Мера положения, которая является срединным (расположенным посередине)
значением упорядоченных наблюдений.
Межквартильный размах
Интервал между 25-й и 75-й процентилью; он содержит центральные 50%
упорядоченных значений.
Мета-анализ (обзор)
Количественный систематический обзор, который соединяет результаты
исследований для создания и исследования оценки общего интересующего
исследователя эффекта.
Метод наименьших квадратов
Метод оценки параметров в регрессионном анализе, основанный на
минимизации суммы квадратов остатков.
Метод "складного ножа"
Метод оценки параметров в модели; каждый из п пациентов последовательно
удаляется из выборки, параметры оцениваются у остальных (п-1) пациентов
и, наконец, эти п оценок усредняются.
Многоуровневое моделирование
Иерархическое расширение, применяемое для сложных структур в
регрессионном анализе.
Множественная линейная регрессия
42
Модель линейной регрессии, в которой одна зависимая переменная и две
независимые переменные или более.
Мода
Величина отдельной переменной, которая наиболее часто появляется в
группе данных.
Модель
Описывает в алгебраических терминах соотношение двух переменных или
более.
Модель случайных эффектов
Используется в мета-анализе, когда есть данные о статистической
гетерогенности.
Модель фиксированного эффекта
Применяется в мета-анализе, когда нет данных о статистической
гетерогенности.
Модель хи-квадрат (хи-квадрат для предикторов)
Статистика критерия с распределением хи-квадрат , которая проверяет
нулевую гипотезу, что все отдельные коэффициенты регрессии в модели
равны нулю.
Мощность (критерия)
Вероятность отбрасывания нулевой гипотезы, когда она ложна.
Н
Накопленная (нарастающим итогом) частота
Число пациентов, которые имеют значения переменной меньше
43
определенного значения или равное ему.
Независимая выборка
Каждое наблюдение в такой выборке представлено только однажды и не
соотносится с наблюдениями в других выборках.
Независимая (объясняющая) переменная
Переменная (обычно обозначаемая как х), которая применяется для прогноза
зависимой переменной в регрессионном анализе, также называется
независимой или предикторной переменной или ковариатой.
Непараметрический критерий
Критерий проверки гипотез, который не делает предположений о
распределении анализируемых данных. Иногда называется критерием,
свободным от распределения, или ранговым методом.
Непарный (двухвыборочный) t-критерий
Проверяет нулевую гипотезу, что две средние от независимых групп равны.
Непрерывная переменная
Числовая переменная, способная принимать любые значения.
Непрерывное распределение вероятностей
Случайная переменная, определяющая распределение, непрерывна.
Номинальная переменная
Категориальная переменная, чьи категории (уровни, градации) не имеют
естественного упорядочения.
Номограмма Альтмана
44
Диаграмма, которая устанавливает связь объема выборки, мощности
статистического критерия, уровень значимости и стандартизованную разность.
Номограмма Нагана
Диаграмма, относящая предтестовую вероятность диагностического
критерия к правдоподобию и посттестовой вероятности. Обычно
используется для преобразования первой в последнюю.
Нормальное (гауссово) распределение
Непрерывное распределение вероятности, имеющее форму колокола и
симметричное; его параметры - средняя и дисперсия.
Нулевая гипотеза (Ho)
Утверждение, которое не предполагает обнаружения влияния вмешательства
(лечения) в популяции.
О
Обучающая выборка
Первая подвыборка, применяемая для генерирования модели (например в
анализе логистической регрессии или дискриминантном анализе).
Результаты перепроверяются по второй (контрольной) выборке.
Одновыборочный t-критерий (Стьюдента)
Исследует, отличается ли средняя переменной от некоторой гипотетической
величины.
Одномоментное (поперечное) исследование
Исследование, которое проводится в отдельной временной точке.
45
Односторонний критерий
Альтернативная гипотеза определяет направление интересующего
исследователя влияния вмешательства.
Однофакторный дисперсионный анализ
Отдельный вид ANOVA, применяемый для сравнения средних двух
независимых групп наблюдений и более.
Ожидаемая частота
Частота, которая ожидается по предположению о правильности нулевой
гипотезы.
Ординальная (ранговая) переменная
Категориальная переменная, чьи категории расположены упорядоченным
образом.
Основная переменная исследования
Переменная, которая относится к основной цели исследования.
Остатки
Разность между наблюдаемыми и предсказанными значениями зависимой
переменной в регрессионном анализе.
Относительная частота
Частота, выраженная как процент или доля общей частоты.
Относительный шанс
Соотношение двух шансов, интерпретируемое как относительный риск,
также называется отношением шансов.
46
Относительный риск
Соотношение двух рисков, обычно риск заболевания в группе пациентов,
подверженных некоторому фактору, деленный на риск неподверженных
пациентов.
Отношение дисперсий (F-критерий)
Применяется для сравнения дисперсий двух переменных путем сравнения их
отношения с F-распределением.
Отношение правдоподобия
Отношение двух правдоподобий; для диагностических тестов отношение
правдоподобия - отношение шансов получения конкретного результата теста
у пациентов, имеющих заболевание и не имеющих его.
Отношение шансов
Отношение двух шансов (например шансы заболевания у пациентов,
подверженных или не подверженных влиянию фактора). Часто принимается
как оценка относительного риска в исследовании случай-контроль.
Отрицательное предсказанное значение
Доля субъектов с отрицательным результатом теста, которые не имеют
заболевания.
Отступления от протокола
Пациенты, которые входят в исследование, но не удовлетворяют критериям
протокола.
Оценка (выборочная)
Значение, полученное из выборки, которое используется для представления
параметра популяции.
47
Ошибка второго рода
Неотбрасывание нулевой гипотезы, когда она ложна.
Ошибка, обусловленная выборкой
Разность, относимая к процедуре взятия образцов в выборку, для которых
наблюдаемые значения отличаются от тех, что есть в популяции.
Ошибка первого рода
Отбрасывание нулевой гипотезы, когда она верна.
П
Параллельное испытание
Каждый пациент получает только одно лечение.
Параметр
Обобщающая величина (например средняя, пропорция), которая
характеризует распределение вероятности. Его значение относится к
популяции.
Параметрический критерий
Критерий проверки гипотез, который делает определенные вероятностные
предположения о данных.
Парная линейная регрессия
Прямолинейное соотношение отдельной зависимой переменной и одной
независимой переменной.
Парные наблюдения
Относятся к ответам подобранных пар пациентов или одного и того же
48
пациента в двух различных условиях.
Парный t-критерий
Проверяет нулевую гипотезу о том, что среднее значение группы разностей
парных наблюдений равна нулю.
Первичная конечная точка
Исход, который наиболее точно отражает преимущество новой терапии в
клиническом исследовании.
Перекрестные исследования
Каждый пациент получает более одного вида лечения одно за другим в
случайном порядке.
Переменная
Любая величина, которая изменяется.
Переопределенная модель
Модель, в которой число переменных равно числу пациентов или больше
него.
Переопределенные (избыточные) модели
Модели, которые содержат слишком много объясняющих переменных.
Пересечение (свободный член)
Значение зависимой переменной в уравнении регрессии, когда величина(ы)
независимой(ых) переменной(ых) равна(ы) нулю.
Периодограмма
Графическое изображение, применяемое в гармоническом анализе, части
49
анализа временных серий.
Период "размыва"
Интервал между окончанием одного периода лечения и началом другого в
перекрестном исследовании. Он позволяет рассеяться остаточным эффектам
первого периода лечения.
План полной рандомизации
Экспериментальные единицы, случайно предназначенные в группы лечения.
Плацебо
Индифферентное "лечение", применяемое в клиническом исследовании,
которое по внешним проявлениям идентично активному лечению. Оно
устраняет эффект терапевтического сравнения.
Повторность (кратность) измерений
Интересующая исследователя переменная измеряется у одного и того же
пациента более чем в одной группе условий (т. е. по различным поводам).
Повторность измерений в дисперсионном анализе
Специальная форма дисперсионного анализа, применяемая тогда, когда
числовая переменная измеряется у каждого члена группы пациентов по ряду
различных поводов.
Подбор
Формирование группы пациентов, которые подобны по переменным,
влияющим на интересующий исследователя ответ.
Полиномиальная регрессия
Нелинейное (т.е. квадратичное, кубическое и т. п.) соотношение зависимой
50
переменной и независимой переменной.
Положительный контроль
Пациенты в рандомизированном контролируемом исследовании,
получающие какой-либо вид активного лечения, как основа сравнения для
нового вида лечения.
Поправка Бонферрони
Апостериорная поправка значения достигнутого уровня значимости р,
принимающая во внимание число проверок гипотез, проведенных в
ситуациях тестирования множественных гипотез.
Поправка на непрерывность
Поправка к статистике критерия для корректировки аппроксимации
дискретного распределения непрерывным распределением.
Популяция (генеральная совокупность)
Вся группа пациентов, в изучении которых заинтересован исследователь.
Правдоподобие
Описывает правдоподобие наблюдаемого результата (например от критерия),
если гипотеза верна (например болезнь есть).
Предварительный анализ
Предварительно планируемые виды анализа в промежуточной фазе
исследования.
Пределы согласия
В оценке повторяемости это размах величин, между которыми, как
ожидается, лежат 95% разницы между повторяемыми измерениями в
51
популяции.
Предсказанное значение
Ожидаемое значение переменной отклика в регрессионном анализе,
соответствующее отдельным значениям независимой переменной.
Преобразование данных
Получается одним и тем же математическим преобразованием (например
взятие логарифма) для каждого наблюдения.
Пригодная выборка
Группа пациентов, которая, как полагают, представляет популяцию, но
отобрана потому, что она "под рукой", а не случайно.
Прогностическая ценность положительного результата
Доля пациентов с положительным результатом диагностического теста,
имеющих заболевание.
Прогностический индекс
Оценивает правдоподобие того, что субъект имеет заболевание, называется
также индексом риска.
Пропорция (доля)
Соотношение числа интересующих исследователя событий и общего числа
событий.
Проспективное исследование
Пациенты прослеживаются вперед от какой-то точки во времени.
Протокол
52
Полное письменное изложение всех аспектов клинического исследования.
Процентили
Величины, которые делят упорядоченные наблюдения на 100 равных частей.
Процентная точка
Процентиль распределения; он означает долю распределения, которая лежит
справа (т. е. в правом хвосте), слева (в левом хвосте) или как слева, так и
справа.
Прямая линейной регрессии
Прямая линия, нанесенная на двумерный график, которая определяется
алгебраическим выражением, соединяющим две переменные.
Публикационное смещение
Тенденция публиковать только статьи, которые содержат статистически
значимые результаты.
Р
Равномерное распределение
Не имеет пиков, поскольку каждое значение равновероятно.
Размах
Разность между наибольшими и наименьшими значениями.
Ранговый коэффициент корреляции Спирмэна
Непараметрическая альтернатива коэффициенту корреляции Пирсона; он
обеспечивает измерение связи между двумя переменными.
Рандомизация
53
Пациенты назначаются в группы лечения случайным (вероятностным)
образом. Может быть стратифицированной (контролирующей эффект
важных факторов) или блокированной (гарантирующей почти равные по
размеру группы лечения).
Рандомизированное контролируемое исследование
Сравнительное клиническое исследование, в котором пациенты назначены на
лечение случайным образом.
Ранее диагностированные пациенты
Пациенты, у которых заболевание диагностировано ранее.
Распределение вероятности
Теоретическое распределение, которое описывается математической
моделью. Оно показывает вероятности всех возможных значений случайной
переменной.
Распределение Пуассона
Распределение дискретной вероятности случайной переменной,
представляющей число явлений, происходящих случайно и независимо с
фиксированной средней частотой.
Распределение Стьюдента
Также называется t-распределением Стьюдента. Непрерывное распределение,
чья форма подобна нормальному распределению, которое имеет свою
степень свободы. Оно особенно важно для заключений о средних.
Распределение F
Вытянутое вправо непрерывное распределение со степенями свободы
числителя и знаменателя отношения, которое его определяет; полезно для
54
сравнения двух дисперсий и более чем двух средних; применяется в
дисперсионном анализе.
Распространенность (преваленс)
Число (доля, пропорция) пациентов с болезнью в данной временной точке
(точечная распространенность) или внутри определенного интервала
(периодическая распространенность).
Регрессионная модель пропорционального риска (Кокса)
Используется в анализе выживаемости для изучения одновременного
влияния зависимых переменных на выживаемость.
Регрессия к среднему
Явление, посредством которого группа крайних результатов сопровождается
результатами, которые в среднем менее экстремальны, т. е. высокие отцы
имеют более низкорослых (но все-таки высоких) сыновей.
Ретроспективное исследование
Исследуются факторы, которые в прошлом влияли на пациентов.
Референтный интервал
Интервал значений (обычно центральных 95%) переменной, который обычно
наблюдается у здоровых людей, также называется нормальным или
референтным размахом.
Риск
Мгновенный риск достижения конечной точки в анализе выживаемости.
Риск заболевания
Вероятность развития заболевания в установленный период.
55
С
Сезонная вариация
Значения интересующей исследователя переменной систематически
изменяются согласно времени года.
Сериальная корреляция
Корреляция между наблюдениями во временных сериях и наблюдениями,
разделенными фиксированным временным интервалом.
Симметричное распределение
Данные сконцентрированы вокруг некоторой средней точки, а форма
распределения влево от средней точки является зеркальным отражением
формы справа от нее.
Систематический обзор
Формализованный и строгий подход к комбинации результатов всех
подобных исследований по тому же состоянию здоровья.
Систематический метод выборки
Выборка отбирается из популяции некоторым систематическим, но не
случайным методом.
Систематическое размещение
Пациенты в клиническом исследовании назначены на лечение
систематизированным, а не случайным образом.
Стандартное отклонение
Стандартное (среднеквадратичное) отклонение, мера рассеяния, равная
положительному квадратному корню из дисперсии.
56
Случайная вариация
Вариабельность, которую нельзя объяснить каким-либо приемлемым
источником.
Случайная выборка
Каждая возможная выборка данного размера в популяции имеет равную
вероятность быть включенной в исследование.
Случайная переменная
Величина, которая может принимать любое из группы взаимоисключающих
значений с данной вероятностью.
Случайная серия
Временная серия, в которой нет автокорреляции.
Смещение
Систематическая разница между результатами исследования и истинным
положением дел.
Смещение вследствие ошибок памяти
Систематическое искажение данных в результате воспоминаний о прошлых
событиях в отличие от событий недавних.
Смещение выбора
Систематическое нарушение данных, обусловленное способом, которым
субъекты включаются в исследование.
Специфичность (теста)
Доля субъектов без заболевания, которые точно определены
57
диагностическим тестом.
Среднее
Общий термин для мер положения.
Среднее арифметическое
Мера положения, полученная путем деления суммы значений переменной на
число наблюдений, также часто называется средним.
Среднее геометрическое
Мера положения для данных, чье распределение вытянуто вправо; это
антилогарифм средней арифметической для логарифмов исходных данных.
Стандартизованная разность
Отношение, применяемое в номограмме Альтмана и формулах Лера, которое
выражает клинически важную разность лечения в единицах стандартного
отклонения.
Стандартизованное нормальное отклонение
Случайная переменная, чье распределение нормально с нулевой средней и
единичной дисперсией.
Стандартная ошибка пропорции (доли)
Мера точности выборочной доли (пропорции), стандартное отклонение
распределения выборки пропорций.
Стандартная ошибка среднего
Мера точности выборочной средней. Это стандартное отклонение
распределения средних отдельных выборок.
58
Стандартное нормальное распределение
Специальное нормальное распределение со средним, равным нулю, и
дисперсией, равной единице.
Статистика критерия
Значение, выведенное из данных выборки, применяемое для проверки
гипотез; это значение сравнивается с известным распределением вероятности
(этого критерия) для получения величины р.
Статистика (как наука)
Включает методы сбора, обобщения, анализа и вывода заключений из
данных.
Статистика (как число)
Выборочная оценка параметра популяции.
Статистическая гетерогенность
Присутствует в мета-анализе, когда между отдельными оценками
интересующего исследователя эффекта имеется значительная вариация.
Статистически значимый
Результат проверки гипотезы статистическим критерием при определенном
уровне (скажем, 1%), если есть существенные аргументы, чтобы отбросить
нулевую гипотезу при этом уровне (т. е. когда р < 0,01).
Статистический критерий Вальда
Часто применяется в логистической регрессии для проверки вклада
отдельного коэффициента регрессии.
Стационарный временной ряд
59
Временная серия, для которой средняя и дисперсия всегда постоянны.
Столбчатая диаграмма
Диаграмма, которая показывает распределение качественной или дискретной
переменной горизонтально или вертикально для каждой категории, причем
длина пропорциональна (относительной) частоте этой категории.
Страта
Подгруппа пациентов, обычно с подобными характеристиками, иногда
называется блоком.
Структура выборки
Список всех пациентов в популяции.
Субъективная вероятность
Персональная степень уверенности, что событие произойдет.
Сходимость (результатов)
Степень, до которой те же результаты можно получить в различных условиях
(т. е. двумя методами измерения или двумя наблюдателями).
Т
Таблица 2x2
Таблица сопряженности частот для 2 строк и 2 колонок.
Таблицы продолжительности жизни в анализе выживаемости
Способ определения вероятностей выживаемости, когда известно только, что
момент достижения конечной точки находится в определенном временном
интервале.
60
Таблица сопряженности (контингенции)
Двухвходовая (обычно) таблица, в которую вводят частоты.
Теорема Байеса
Апостериорная вероятность события/гипотезы пропорциональна
произведению его априорной вероятности и правдоподобия.
Точечная оценка
Отдельная величина, полученная из исследования, которая оценивает
параметр популяции.
Точечная оценка распространенности (преваленса)
Число пациентов с заболеванием (или процент уязвимых субъектов) в
отдельной временной точке.
Точечный график
Диаграмма, в которой каждое наблюдение за переменной представлено
одной точкой на горизонтальной (или вертикальной) линии.
Точки влияния
Значение данных, которое имеет эффект существенного изменения оценок
коэффициентов регрессии, когда оно включено в анализ.
Точность
Относится к количественному соответствию наблюдаемого значения
истинной величине. Мера ошибки выборки. Относится к тому, насколько
хорошо совпадают друг с другом повторные наблюдения.
Точный критерий Фишера
Критерий, который оценивает точные вероятности (т. е. не полагается на
61
аппроксимации по распределению хи-квадрат Пирсона) в таблице
сопряженности (обычно в таблице 2х2), применяется, когда ожидаемые
частоты невелики.
Тренд
Значения переменной с тенденцией со временем прогрессивно увеличиваться
или уменьшаться.
У
Угловой коэффициент (регрессии)
Градиент линии регрессии, показывающий среднее изменение зависимой
переменной на единицу изменения независимой переменной.
Унимодальное распределение
Имеет один пик (моду).
Уровень (градация)
Конкретная категория качественной переменной или фактора.
Уровень значимости
Вероятность, выбранная в начале исследования, которая приведет к
отбрасыванию нулевой гипотезы, если значение р лежит ниже ее. Она часто
равна 0,05.
Уровень значимости апостериорного критерия
Апостериорная вероятность, определенная из полученной ранее информации
и положительного результата диагностического теста (пациент имеет
заболевание).
Условная вероятность
62
Вероятность события при условии, что другое событие уже произошло.
Устойчивость критерия
Критерий устойчив к нарушениям своих допущений, если на его величину р
и мощность эти нарушения ощутимо не влияют.
Ф
Фактор риска
Решающий фактор, который влияет на частоту особого исхода, например
заболевания.
Факторный эксперимент
Разрешает одновременный анализ ряда интересующих факторов.
Форест-график
Диаграмма, применяемая в мета-анализе и показывающая оцененный эффект
в каждом исследовании и их средние (с доверительными интервалами).
Формула Лера
Может использоваться для расчета оптимальных размеров выборки,
требуемой для некоторых критериев проверки гипотез, когда мощность
определена как 80% или 90%, а уровень значимости как 0,05.
Функция плотности вероятности
Уравнение, которое определяет связь распределения вероятности и значения
случайной величины.
Х
Хи-квадрат распределение Пирсона
Вытянутое вправо непрерывное распределение, характеризующееся сте63
пенями его свободы; полезно для анализа качественных данных.
Ц
Цензурированные данные
Встречаются в анализе выживаемости, поскольку имеется неполная
информация об исходе.
Цензурирование данных слева
Относится к пациентам, у которых наблюдение не начиналось до получения
базовых данных.
Циклическая изменчивость
Значения показывают картину, которая повторяется после фиксированного
периода.
Ч
Частная сумма (итог) в таблице сопряженности
Сумма частот в данном ряду (или колонке) таблицы.
Частота
Число тех или иных событий.
Частота новых случаев
Число пациентов, которые заболевают в определенный период, обычно
выраженное как пропорция лиц, уязвимых в середине этого периода.
Частотная вероятность
Доля, показывающая, когда должно произойти событие, если бы мы
повторяли эксперимент большее число раз.
64
Частотное распределение
Показывает частоту появления каждого возможного наблюдения, класса
наблюдений или категории.
Частный коэффициент регрессии
Параметры, отличные от свободного члена (пересечения), которые
описывают уравнение множественной линейной регрессии.
Числовая (количественная) переменная
Переменная, которая принимает дискретные или непрерывные величины.
Число вновь обнаруженных больных
Пациенты, которым поставлен диагноз.
Чувствительность
Доля пациентов с точно диагностированным заболеванием.
Ш
Шансы
Соотношение вероятностей двух явлений, дополняющих друг друга (до 1);
обычно вероятность иметь заболевание, деленное на вероятность не иметь
его.
Э
Экспериментальная единица
Наименьшая группа пациентов, которую можно рассматривать для целей
анализа.
Экспериментальное исследование
Исследователь вмешивается в течение событий, чтобы влиять на исход.
65
Эмпирическое распределение
Наблюдаемое (фактическое) распределение переменной.
Эпидемиологическое исследование
Наблюдательное исследование, которое оценивает соотношение факторов
риска и заболевания.
Эффект вмешательства
Величина переменной отклика, которая отражает интересующее
исследователя сравнение, например, разность средних.
Эффект здорового участника
При выборе субъектов без заболевания для участия в исследовании
интересующий ответ (обычно смертность) в начале исследования ниже, чем
можно было ожидать в общей популяции.
Эффект лечения
Интересующий эффект (например разность средних относительного риска),
который позволяет сравнивать лечение.
Эффект наложения
Остаточный эффект прежнего измерения в перекрестном исследовании.
66