Самостійна.Тема 10 (6 пит.)

20 Февраль 2014 →

Тема 10. «Математичні та статистичні методи оцінювання»

1 питання. Групування статистичної інформації

У результаті першої стадії статистичного дослідження - статистичного спостереження - отримують статистичну інформацію, яка являє собою розрізненні відомості про кожну одиницю досліджуваної сукупності, які змінюються у просторі і часі, (наприклад, записи про кожного громадянина країни при перепису населення: стать, вік, освіта, рід занять, джерела існування тощо). Така інформація не характеризує сукупність в цілому: не дає уяви про величину явища, його склад, розмір, характерні ознаки, зв'язок з іншими явищами; у поодиноких явищах поки що не проявляється загальне і закономірне.

Для одержання зведеної характеристики всього досліджуваного об'єкта за допомогою системи узагальнюючих показників необхідно всю масу окремих даних привести до певного порядку, систематизувати, обробити і узагальнити результати, які були отримані в результаті статистичного спостереження. Це дасть змогу виявити особливості і характерні риси статистичної сукупності в цілому і окремих її складових, проявити закономірності досліджуваних соціально-економічних явищ процесів. Це завдання вирішується на другому етапі статистичного дослідження, який називається зведенням статистичних даних.

Перш ніж безпосередньо приступити до зведення зібраної статистичної інформації її потрібно ретельно проконтролювати і тільки після цього можна приступити до її зведення. Якщо від статистичного спостереження залежить повнота і якість зібраної інформації, то від другого етапу залежить ефективність її використання для розв'язання завдань, поставлених перед дослідженням в цілому.

Під зведенням розуміють сукупність прийомів наукового узагальнення і обробки даних статистичного спостереження з метою отримання статистичних показників і подальшого їх аналізу. На основі цих показників має бути дана характеристика чисельності сукупності, розміру притаманних їй ознак, структури сукупності та її якісний склад, встановлені специфічні особливості і закономірності досліджуваного явища, взаємозв'язку між ознаками та ін.

У результаті зведення здійснюється перехід від даних, які зібрані по кожній окремій одиниці об'єкта спостереження, до підсумкових даних по сукупності в цілому або групах, що виділені в її межах. Цими даними заповнюються складені макети таблиць або бланки статистичних формулярів.

Розрізняють зведення у вузькому і широкому розумінні слова.

Під статистичним зведенням у вузькому розумінні слова розуміють підрахунок підсумків у групах і підгрупах і оформлення одержаного матеріалу в таблицях.

Статистичне зведення в широкому розумінні слова включає такий комплекс операцій: 1) групування даних статистичного спостереження, яке включає відбір групувальних ознак, визначення числа груп і величини інтервалу, формування груп і підгруп; 2) підсумовування (зведення у вузькому розумінні слова) показників по окремих групах і по всій сукупності, тобто одержання абсолютних статистичних показників; 3) розрахунок на основі абсолютних показників середніх і відносних величин; 4) табличне і графічне оформлення результатів зведення та їх аналіз.

Статистичне зведення - відповідальний етап статистичного дослідження. Воно проводиться на основі всебічного аналізу сутності і змісту досліджуваних явищ і процесів. Повнота, достовірність і обґрунтованість результатів зведення забезпечується програмою і планом його проведення.

Програма статистичного зведення місить перелік груп на які може бути поділена сукупність одиниць спостереження, а також систему показників, які характеризують досліджувану сукупність явищ і процесів як в цілому так і окремих її частин.

Програма статистичного зведення вимагає такі види робіт. Передусім вибирають групувальні ознаки для утворення однорідних, типових груп. Потім визначають порядок формування груп. Далі розробляють систему статистичних показників для характеристики груп і об'єкта в цілому. Завершується робота над програмою розробкою макетів статистичних таблиць для представлення результатів зведення і вибором способів зведення даних статистичного спостереження.

Як і будь-яка велика робота, статистичне зведення має здійснюватись за заздалегідь розробленим планом. У план зведення включаються питання пов'язані з послідовним здійсненням його окремих етапів, з черговістю обробки матеріалів спостереження. У плані зведення вказується також, хто і в які строки здійснює зведення, яким способом, куди надходять зведені дані, хто проводить їх подальшу обробку, аналіз та оформлення його результатів у таблицях, публікаціях, статистичних збірниках та ін.

Статистичні зведення відрізняються рядом ознак: за складністю побудови, способом розробки матеріалів статистичного спостереження і місцем проведення.

За складністю побудови зведення можуть бути простими і груповими. Просте зведення полягає в одержанні зведеного підсумку по всьому масиву вихідної інформації. При цьому будь-яке попереднє групування і систематизація вихідної інформації не виконуються. Тому просте зведення має в основному допоміжні цілі. Групове зведення на відміну від простого розробляється на основі вихідної інформації, яка попередньо піддана систематизації і групуванню. Отже, групове зведення відрізняється від простого своєю інформативністю, вмістом більшого числа групових підсумків.

За способом розробки матеріалів статистичного спостереження зведення підрозділяють на ручні і машинні. При ручному зведенні всі основні операції (шифровка, сортування, підрахунок підсумків і т.д.) виконуються вручну за допомогою карток або списків. Нині розробка статистичних матеріалів вручну застосовується дуже рідко, як виключення. В основному здійснюється машинне зведення даних за допомогою електронно-обчислювальних машин. При машинному зведенні первинні дані переносять з статистичних формулярів на технічні носії інформації (магнітні диски, магнітні стрічки, перфострічки і т.д.), які потім вводять у машину разом з програмою обробки інформації.

За місцем проведення зведення може бути централізованим і децентралізованим.Централізованим називається зведення, при якому всі первинні статистичні матеріали зосереджуються в одному місці (наприклад, у Державному комітеті статистики України), де вони розробляються за єдиною програмою в потрібних розрізах і групах. Децентралізованим називається таке зведення, при якому підсумкові дані одержують на основі їх обробки послідовними етапами. Наприклад, спочатку виконується зведення даних по району, потім порайонні дані об'єднуються в областях, потім обласні зведення об'єднуються у Державному комітеті статистики України. Цим способом розробляються дані державної статистичної звітності.

Кожний вид зведення має свої переваги і недоліки.

При централізованому зведенні головною перевагою є наявність більшої можливості проведення його за єдиною методологією розробки даних з включенням додаткових групувань і розрахунків похідних показників, а також можливості використання найбільш ефективних технічних засобів обробки даних. Цей вид зведення відрізняється відносно невеликими затратами праці і високою точністю розрахунків. Однак при централізованому зведенні трудніше проконтролювати вірогідність первинних даних, має місце суттєвий розрив у часі між збиранням даних і результатом їх обробки, що знижує їх оперативну значущість.

При децентралізованому зведенні місцеві органи бистріше отримують потрібні матеріали для оперативного управління і прийняття рішень, а також бистріше здійснюється виправлення виявлених помилок у первинних документах. Однак при цьому матеріал розпиляється, не створюється достатньо великого масиву документів для впровадження більш ефективних засобів для обробки статистичної інформації.

У статистичній практиці частіше застосовують децентралізоване зведення, так як його результати можна бистріше використовувати на місцях. Інколи централізоване і децентралізоване зведення поєднують. Так, при розробці матеріалів перепису населення короткі попередні підсумки щодо загальної чисельності і складу населення в окремих населених пунктах і областях отримують за допомогою децентралізованого зведення, а кінцеві детальні підсумки перепису - в результаті централізованого зведення.

2 питання. Графічне зображення статистичної інформації

Дуже корисним для змістовного аналізу є зображення даних у графічній формі. Графіки та діаграми в деяких випадках сприймаються читачем легше, ніж стовпчики чисел статистичних таблиць. Зручно використовувати графічне зображення даних і під час публічних виступів — на телебаченні, конференціях тощо.

Найпоширенішими формами графічного зображення одновимірних розподілів є гістограма (або стовпчикова діаграма), полігон розподілу та секторна діаграма.

Гістограма — це послідовність стовпчиків, розміщених вертикально (вертикальна гістограма) чи горизонтально (горизонтальна гістограма). Кожний стовпчик має висоту (або довжину), пропорційну кількості (або частці, або відсотку) об'єктів, що мають відповідне значення ознаки. Так, на рис. 1 зображено горизонтальну гістограму розподілу відповідей на запитання про задоволеність

Ознака 5. Задоволеність власним становищем. Запитання: Чи задоволені Ви власним становищем?

Кількість об'єктів 431. Є значень 430 (99,7 %).

Рис. 1. Горизонтальна гістограма зображення відповідей

Для кожного стовпчика гістограми вказано відповідну частоту та відсоток. Отже, конфігурація стовпчиків гістограми дає уявлення про тенденцію, а числа необхідні для більш детального аналізу. Як правило, при побудові гістограм використовують рівні інтервали, а отже, стовпчики мають однакову ширину. Масштаб зображення краще обирати так, щоб відношення висоти найбільшого стовпчика до ширини гістограми було приблизно 3:5. Досить часто гістограму зображують не у вигляді окремих стовпчиків, а як суцільний контур.

У процесі аналізу досить часто виникає необхідність розбити метричні ознаки на нерівні інтервали. Саме на нерівні інтервали розбивають, як правило, такі ознаки, як прибуток, вік та ін. Це пов'язано з тим, що діапазон значень ознаки може бути досить істотним, а також з необхідністю виділити певним чином наповнені інтервали. При побудові гістограм на нерівних інтервалах висоту стовпчика відкладають пропорційно не до частки (відсотка), а до щільності розподілу відповідної ознаки. У побудованій таким чином гістограмі не висота, а площа кожного зі стовпчиків пропорційна до кількості (або частки, або відсотка) об'єктів, що мають відповідне значення ознаки. Так, на рис. 2 зображено вертикальну гістограму вікового складу опитаних респондентів. Порівнювати "наповненість" вікових груп слід шляхом порівняння не висоти стовпчиків, а їхньої площі* Звичайно, завжди слід пам'ятати: при побудові гістограми припускається, що всередині одного розрядного інтервалу щільність розподілу є сталою величиною (не змінюється).

Ознака 177. Вік (згрупований).

Кількість об'єктів 431. Є значень 399 (92,7 %).

Рис. 2. Вертикальна гістограма вікового складу опитаних респондентів

Якщо центри верхніх горизонтальних ліній стовпчиків гістограми з'єднати відрізками прямої, то вийде фігура, яку називають "полігон розподілу". На рис. З зображено полігон розподілу респондентів за віком (аналогічний гістограмі на рис. 2). Полігон дає уявлення про форму статистичного розподілу ознаки.

Для ілюстрації досить часто застосовують таку форму подання даних, як секторна діаграма. На рис. 4 зображено секторну діаграму розподілу респондентів за віком (аналогічна гістограмі на рис. 2). Вибірка представлена у вигляді кола. Кожній віковій групі (а їх 4) відповідає виділений певним кольором сектор цього кола, при цьому площа кожного сектора пропорційна кількості респондентів (або частці, або відсотку) у відповідній віковій групі.

Ознака 177. Вік (згрупований).

Кількість об'єктів 431. Є значень 399 (92,7 %).

Рис. 3. Полігон розподілу респондентів за віком

Ознака 177. Вік (згрупований).

Кількість об'єктів 431. Є значень 399 (92,7 %).

Порівнювати кілька розподілів зручно, якщо розмістити полігони цих розподілів, побудованих в однаковому масштабі, на одному рисунку. При цьому кожен з полігонів зображується або іншим кольором, або іншою лінією (штрихованою, хвилястою тощо). Таке поєднання на одному рисунку кількох графіків дає змогу ефективно та швидко порівнювати між собою розподіли, що має на меті виокремлення ділянок, які збігаються, тенденцій зміни ознак.

Крім допомоги в аналізі даних, графіки надзвичайно ефективні з огляду на подання результатів досліджень. ? графіки робочі та ілюстративні. Перші, як правило, досить насичені числами, другі — більш яскраві та "зовнішньо привабливі". Майже всі комп'ютерні пакети програм аналізу даних продукують певні робочі графіки. Для підготовки ілюстративних графіків є спеціалізовані пакети програм — "пакети ілюстративної графіки". Ці програмні комплекси не призначені для обчислення та аналізу даних, але дають змогу обчислені засобами інших пакетів показники зобразити в різних графічних формах, включаючи тривимірні конфігурації із затіненням. При цьому написи можна робити різними шрифтами (горизонтально, вертикально, вздовж будь-якої лінії, використовуючи різні кольори). Графіки можна доповнювати рисунками або "прив'язувати" їх до географічної мапи. Результати такої побудови можуть бути виведені на високоякісні друкуючі пристрої, у файл для подальшого використання у видавничих системах, на прозору плівку у вигляді кольорових слайдів або просто демонструватися у певній послідовності на екрані комп'ютера під час доповіді.

3 питання. Принципи побудови статистичних показників

Побудова відносних показників - завдання, що вимагає поєднання конкретного знання властивостей об'єкта і загальних закономірностей статистичної методології . Зупинимося на загальних логіко - статистичних принципах побудови відносних показників.

Перший принцип. Порівнювані у відносному показнику абсолютні (або , у свою чергу , відносні ) показники повинні бути чимось пов'язані в реальному житті об'єктивно , незалежно від нашого бажання . Якщо цієї умови немає , вийде згідно російській приказці « У городі - бузина , а в Києві - дядько ». Зв'язати цього « дядька » з « бузиною » чисто математично , розділивши одне число на інше , можна , але ніякого відносного показника ми не побудуємо .

Необхідно домагатися якомога більшої відповідності за змістом порівнюваних показників . Наприклад , ми хочемо побудувати відносний показник, що характеризує ступінь грамотності населення. Можна розділити число грамотних на загальну чисельність населення , але це не кращий з показників . Адже ясно , що діти до 6 років , деякі категорії інвалідів з дитинства , душевнохворих не можуть нарівні зі здоровими і досягли шкільного віку людьми бути навчені грамоті . З усього населення ці категорії осіб правильніше виключити при побудові відносного показника грамотності .

Інший приклад . Продуктивність молочної худоби визначається діленням отриманого валового надою молока на маточне поголів'я ( корів , кіз , овець) ; продуктивність у виробництві яєць - діленням валового збору на поголів'я курей- несучок (або качок , гусок ) , не включаючи , зрозуміло , самців - птахів , селезнів , гусей . Але якщо продуктивність у виробництві вовни ми станемо визначати шляхом відношення валового настригу вовни на поголів'я тільки вівцематок і козоматок , то зробимо помилку : адже шерсть стрижуть і з баранів !

Другий принцип. При побудові відносного статистичного показника порівнювані вихідні показники можуть змінюватися тільки одним атрибутом : або видом ознаки ( при однаковому об'єкті , періоді часу , плановому або фактичному характері показників) , або часом (при тому же ознаці , об'єкті і т. п. ) , або тільки фактичним , плановим або нормативним характером показників (той самий об'єкт , ознака , час) і т. д. Не можна зіставляти показники , різні за двома і більше атрибутів , скажімо , порівнювати видобуток вугілля в США в 1980 р. з виплавкою сталі в Російській Федерації в 1992

Третій принцип. Необхідно знати можливі межі існування відносного показника. Наприклад , як буде показано в розділі про варіації , відносні показники варіації втрачають сенс і не можуть застосовуватися в тих випадках , коли їх знаменники - середні значення ознак близькі до нуля , тому що при прагненні знаменника до нуля відносний показник прагне до абсурдного нескінченного значенням . Аналогічно якщо вихідні показники в поточному і базисному періодах мають різні знаки , то втрачає сенс і не може застосовуватися відносна величина динаміки - темп зростання. Якщо підприємство мало в 1992 р. збиток 150 тис/грн. , А в 1993 р. отримало прибуток 300тис/грн. , Невірно ні те , що «фінансовий результат зріс удвічі » (якщо відкинути знаки ) , ні те , що він « виріс в мінус 2 рази » , якщо ділити +300 тис на - 150 тис.

Відносні показники , що вимірюють ступінь наближення деякої ознаки до граничного значення , повинні будуватися так , щоб у межі збільшення вони прагнули до одиниці , а в іншому межі свого зменшення - до нуля. Так будуються коефіцієнти , що вимірюють тісноту зв'язку ознак , ступінь ефективності використання ресурсів , скажімо , коефіцієнт корисної дії двигуна. Для багатьох характеристик економічної , тим більше соціальної та екологічної , ефективності виробничих процесів такі відносні показники ефективності ще належить побудувати .

4 питання. Метод експертних оцінок

Методи експертних оцінок– це спосіб прогнозування та оцінки майбутніх результатів дій на основі прогнозів фахівців.

При застосуванні методу експертних оцінок проводиться опитування спеціальної групи експертів (5–7 осіб) з метою визначення певних змінних величин, необхідних для оцінки досліджуваного питання. До складу експертів слід включати людей з різними типами мислення – образне і словесно-логічне, що сприяє успішному розв'язанню проблеми.

Залучені експерти можуть висловити свою думку щодо найкращих способів мобілізації резервів, залучення інвестицій, строків досягнення поставлених завдань, критеріїв відбору оптимальних варіантів рішення тощо.

Необхідною умовою ефективного застосування методів експертної оцінки є достатня обізнаність експерта з досліджуваної проблеми, високий рівень ерудиції, здатність його давати чіткі вичерпні відповіді, до того ж експромтом. Крім того, експерт не повинен бути зацікавленим в тому чи іншому варіанті вирішення поставленої перед ним проблеми. Експерти підбираються за ознакою їх формального професійного статусу – посади, наукового ступеня, стажу роботи та ін. Такий підбір сприяє тому, що в число експертів потрапляють високопрофесійні, з великим практичним досвідом у даній галузі спеціалісти.

Отже, методи експертної оцінки вимагають ретельної підготовки експертів, робота яких містить:

1) чітке визначення мети і завдань, а в деяких випадках об'єднання та систематизація висновків;

2) набір достатньо компетентних незалежних експертів в області відповідних об'єктів;

3) обговорення питання в групі експертів чи виключення безпосереднього спілкування між ними;

4) надання учасникам експертизи на кожному наступному етапі результатів і висновків попереднього етапу. Це дає змогу зробити певні висновки, які поділяють більшість експертів;

5) вибір оптимально підходящих методів обробки висновків експертів;

6) точне формулювання підсумкових висновків в експертній роботі.

Метод експертних оцінок – це фактично метод прогнозування, основоположним критерієм якого є досягнення згоди серед усіх членів експертної групи. Організаційно це виглядає так. Експерти, обізнані у взаємопов'язаних сферах діяльності, детально відповідають на питання анкети, пов'язаної з досліджуваною проблемою. Кожен з них фіксує свою думку про проблему, а потім повідомляє про відповідь своїм колегам. У випадку розбіжності його прогнозу з думкою інших, експерт зобов'язаний пояснити причину такої невідповідності. Далі процедура повторюється до тих пір, поки думки експертів не збіжаться. При цьому потрібно дотримуватися анонімності, що допомагає уникнути можливості групових роздумів над проблемною ситуацією.

авдяки застосуванню експертних оцінок отримують два види інформації, на підставі якої вирішуються два види завдань різної значимості і на різних рівнях управління:

1. Інформація про поодинокі причинно-наслідкові зв'язки в конкретних умовах місця і часу. Здебільшого цю інформацію одержують в результаті опитування керівників виробничих підрозділів підприємства (бригадири, керівник відділення, начальник цеху) та робітників. Вона призначена для пошуку напрямів підвищення ефективності виробництва і реалізації продукції шляхом встановлення причин непродуктивного використання ресурсів та формування дієвих заходів щодо їх усунення.

2. Інформація про типові взаємозв'язки досліджуваних економічних явищ і процесів. Таку інформацію здатні надати тільки експерти високого класу, професіонали, глибоко обізнані з сутністю та закономірностями прояву вказаних явищ за різних умов господарювання.

Основними завданнями, які найчастіше вирішуються на практиці на основі отриманої від експертів інформації, є:

– ранжування (впорядкування, розміщення в порядку зростання чи спадання) факторів та відповідних показників, що їх характеризують, за їх значимістю в розвитку досліджуваного явища, процесу;

– ранжування підприємств чи їх структурних виробничих підрозділів (бригад, цехів, ділянок) за рейтингом, в основу якого покладено сукупність різних показників, що характеризують результати фінансово-господарської діяльності чи окремих її видів (фінансовий стан, рентабельність, платоспроможність тощо);

– попередня оцінка виконання плану за певним показником.

Цільовий аналіз, що ґрунтується на результатах експертних оцінок, здійснюється у декілька етапів:

1. Визначення мети дослідження.

2. Визначення необхідного кількісного та якісного складу групи експертів.

3. Створення групи експертів.

4. Визначення способу опитування.

5. Складання програми обстеження і анкети (листка) опитування.

6. Проведення опитування.

7. Зведення, групування та аналіз отриманої від експертів інформації.

8. Узагальнення результатів експертизи і розробка можливих варіантів рішень для досягнення поставленої мети.

Всі експертні методи поділяються на дві групи – індивідуальні і колективні – та підгрупи (рис. 14.3).

Індивідуальні експертні методи – це використання думок експертів, які сформульовані особисто кожним із них самостійно без врахування думок інших експертів. До індивідуальних експертних методів належать: інтерв'ю та анкетування.

Сутність методу інтерв'ю полягає в організації співбесіди аналітика з експертом, в ході якої експерт дає відповіді на запитання аналітика щодо факторів впливу на досліджуваний об'єкт, очікуваних результатів господарювання, невикористаних резервів, шляхів виходу з кризи, напрямів підвищення ефективності виробництва тощо.

Метод анкетування (аналітичного експертного оцінювання) полягає в наданні експертом письмових відповідей на запитання анкети. Проте цей метод має певні недоліки, зокрема експерт може не зрозуміти запитання анкети, проявити суб'єктивізм, небажання критикувати керівництво і залишати свою письмову відповідь тощо.

Рис. 14.3. Основі види методів експертних оцінок

Основними перевагами індивідуальних методів експертних оцінок є простота організації обстеження, зрозумілість, врахування і використання набутих знань і досвіду кожного експерта. Обмеженням застосування цих методів виступає обмеженість знань, інформації експертів з суміжних сфер діяльності. Виходячи з цього, більшого поширення на практиці набули колективні експертні методи.

Колективні експертні методи – це методи, які забезпечують формування єдиної спільної думки в результаті взаємодії залучених фахівців-експертів.

Серед колективних методів експертної оцінки виділяють: метод комісії (у тому числі проведення виробничих нарад, конференцій, семінарів, дискусій за "круглим столом"), методи Дельфі, відстороненого оцінювання, конференція ідей та ін.

Метод комісії полягає у вироблені експертами кращого варіанта досягнення поставленої мети з урахуванням усіх висловлених на нараді пропозицій, ідей.

Позитивною ознакою цього методу є можливість залучення для експертизи фахівців з широким діапазоном знань із суміжних областей науки та практики. Негативним є можливий суб'єктивізм, наявні стереотипи мислення, що склалися в експертів, їх схильність до компромісу.

Метод відстороненого оцінювання полягає у виборі оптимального незалежного рішення із числа висловлених експертами на нараді. Робота наради поділена на дві частини: висунення ідей та їх критичний аналіз.

Метод Дельфі – один із методів колективної експертної оцінки, який передбачає проведення експертного опитування серед групи спеціалістів у кілька турів (частіше у 3–4 тури) для вибору найкращого із рішень. Метод Дельфі, або як його ще називають дельфійський метод, метод дельфійського оракула, отримав свою назву із назви містечка Дельфі у Стародавній Греції, в якому жили оракули-провидці при храмі бога Аполлона. Слово головного оракула не підлягало сумніву та приймалося за істину.

Метою застосування методу Дельфі є удосконалення групового підходу до вирішення завдання розробки прогнозу, оцінки за рахунок взаємної критики поглядів окремих спеціалістів, висловлюваних без безпосередніх контактів між ними та при збереженні анонімності думок чи аргументів на їх захист.

В одному з варіантів цього методу пряме обговорення замінюється обміном інформацією з використанням спеціально розроблених запитальників. Можливе також застосування особливих прийомів опитування через ЕОМ.

Згідно з методом Дельфі учасників просять висловити свої думки, обґрунтувати їх, а в кожному наступному турі опитування їм видається нова, уточнена, інформація щодо висловлених думок, яку одержують в результаті розрахунку збігу думок за раніше виконаними етапами роботи. Цей процес продовжується до практично повного збігу думок. Після цього фіксуються думки, які не збігаються.

Цей метод успішно застосовується у маркетингу. Його використовують для того, щоб зробити експертне прогнозування шляхом організації системи збирання та математичної обробки експертних оцінок.

Конференція ідей подібна до мозкового штурму, але відрізняється від нього темпом проведення нарад та дозволеною короткою доброзичливою критикою ідей у формі реплік і коментарів. При цьому стимулюється поєднання кількох пропозицій, фантазування, що сприяє підвищенню якості ідей.

Всі висунуті ідеї занотовуються у протоколі без указування їх авторів. До складу учасників конференції ідей включаються не лише висококваліфіковані фахівці, а й новачки, неспеціалісти – не заангажовані і здатні висувати свіжі, нові, неординарні підходи.

Отже, методи експертних оцінок відіграють важливу роль в економічних дослідженнях, особливо у проведенні стратегічного і функціонально-вартісного аналізу. Застосування цих методів дає змогу визначити, наприклад, обсяг і структуру споживання продуктів харчування, товарів чи послуг населенням за значним колом показників, тоді як застосування інших методів аналізу ускладнене через відсутність необхідної інформації.

У практичних маркетингових дослідженнях метод експертних оцінок можна використовувати для розробки середньо- та довгострокових прогнозів структури попиту на товари широкого вжитку; прогнозування вказаної структури на наступний рік; визначення груп потенційних споживачів; а також для оцінки обсягу незадоволеного попиту за групами і видами товарів. Наприклад, метод експертної оцінки споживчої вартості товару і ціни на нього – метод із групи нормативно-параметричних методів ціноутворення. Він базується на результатах опитування чи результатах суджень колективу експертів про можливу цінність товару на ринку, попиту на нього і висуванні пропозицій про його ціну.

Є також багато методів експертної оцінки, пов'язаних з прогнозуванням економічних і суспільних явищ та процесів.

5 питання. Метод рангової кореляції

Рангова кореляція Спірмена(кореляція рангів). Рангова кореляція Спірмена — найпростіший спосіб визначення міри зв'язку між факторами. Назва методу свідчить про те, що зв'язок визначають між рангами, тобто рядами одержаних кількісних значень, ранжованих у порядку зниження або зростання. Треба мати на увазі, що, по-перше, рангову кореляцію не рекомендовано проводити, якщо зв'язок пар менший чотирьох і більший двадцяти; по-друге, рангова кореляція дає змогу визначати зв'язок і в іншому випадку, якщо значення мають напівкількісний характер, тобто не мають числового виразу, відображають чіткий порядок прямування цих величин; по-третє, рангову кореляцію доцільно застосовувати в тих випадках, коли достатньо одержати приблизні дані. Приклад розрахунку коефіцієнта рангової кореляції для визначення питання: чи заміряють запитальник X і У подібні особистісні якості досліджуваних. За допомогою двох запитальників (X і У), які вимагають альтернативних відповідей "так" або "ні", отримали первинні результати — відповіді 15 досліджуваних (N = 10). Результати подали у вигляді суми стверджувальних відповідей окремо для запитальника X і для запитальника У. Ці результати зведено в табл. 5.19.

Таблиця 5.19. Табулювання первинних результатів для розрахунку коефіцієнта рангової кореляції за Спірменом (р)*

Аналіз зведеної кореляційної матриці. Метод кореляційних плеяд.

Приклад. У табл. 6.18 наведено інтерпретації одинадцяти змінних, які тестують за методикою Векслера. Дані одержали на однорідній вибірці у віці від 18 до 25 років (n = 800).

Перед розшаровуванням кореляційну матрицю доцільно ранжувати. Для цього у вихідній матриці обчислюють середні значення коефіцієнтів кореляції кожної змінної зі всіма решта.

Потім за табл. 5.20 [24, с. 20] визначають припустимі рівні розшарування кореляційної матриці при заданих довірчій імовірності 0,95 і n — кількості

Таблиця 6.20. Висхідна кореляційна матриця

Змінні

1

2

3

4

б

0

7

8

0

10

11

M(rij)

Ранг

1

1

0,637

0,488

0,623

0,282

0,647

0,371

0,485

0,371

0,365

0,336

0,454

1

2

1

0,810

0,557

0,291

0,508

0,173

0,486

0,371

0,273

0,273

0,363

4

3

1

0,346

0,291

0,406

0,360

0,818

0,346

0,291

0,282

0,336

7

4

1

0,273

0,572

0,318

0,442

0,310

0,318

0,291

0,414

3

5

1

0,354

0,254

0,216

0,236

0,207

0,149

0,264

11

6

1

0,365

0,405

0,336

0,345

0,282



Страницы: 1 | 2 | Одной страницей


See also:
Учебный материал
Похожие записи
  • тест метрология 1
    ООП: 260902.65 - Конструирование швейных изделийДисциплина: Метрология, стандартизация и сертификацияГруппа: бкид-1 Дата...
  • тест Мен в МП пол 3 курс студ
    Раздел 1. Общие подходы к менеджменту. 1. Английское слово «менеджмент» употребляется, когда...
  • тест КП 3
    ТЕСТЫ ПО КОНСТИТУЦИОННОМУ ПРАВУ РФ РАЗДЕЛ 1. Основы теории конституционного права. Конституционное...

Комментарии закрыты.