Үй шаруашылықтарына іріктемелі зерттеулер жүргізу бойынша әдістемені бекіту туралы

Қазақстан Республикасы Ұлттық экономика министрлігі Статистика комитеті Төрағасының 2016 жылғы 11 қарашадағы № 266 бұйрығы. Қазақстан Республикасының Әділет министрлігінде 2016 жылғы 13 желтоқсанда № 14515 болып тіркелді

«Мемлекеттік статистика туралы» Қазақстан Республикасының 2010 жылғы 19 наурыздағы Заңының 12-бабы 5) тармақшасына және Қазақстан Республикасы Үкіметінің 2014 жылғы 24 қыркүйектегі № 1011 қаулысымен бекітілген Қазақстан Республикасы Ұлттық экономика министрлігі туралы ереженің 17-тармағы 258) тармақшасына сәйкес, БҰЙЫРАМЫН:
1. Қоса беріліп отырған Үй шаруашылықтарына іріктемелі зерттеулер жүргізу бойынша әдістеме бекітілсін.
2. Қазақстан Республикасы Ұлттық экономика министрлігі Статистика комитетінің Статистикалық тіркелімдер және жіктелімдер басқармасы Заң басқармасымен бірлесіп заңнамада белгіленген тәртіппен:
1) осы бұйрықтың Қазақстан Республикасы Әділет министрлігінде мемлекеттік тіркелуін;
2) осы бұйрық мемлекеттік тіркелгеннен кейін күнтізбелік он күн ішінде оның көшірмелерін мерзімді баспасөз басылымдарында және «Әділет» ақпараттық-құқықтық жүйесінде ресми жариялауға жіберілуін;
3) мемлекеттік тіркелген күннен бастап күнтізбелік он күн ішінде осы бұйрықтың көшірмелерін қағаз және электрондық түрде Қазақстан Республикасының нормативтік құқықтық актілерінің эталондық бақылау банкіне қосу үшін «Республикалық құқықтық ақпарат орталығы» шаруашылық жүргізу құқығындағы республикалық мемлекеттік кәсіпорнына жіберілуін;
4) осы бұйрықтың Қазақстан Республикасы Ұлттық экономика министрлігі Статистика комитетінің интернет-ресурсында орналастырылуын қамтамасыз етсін.
3. Қазақстан Республикасы Ұлттық экономика министрлігі Статистика комитетінің Статистикалық тіркелімдер және жіктелімдер басқармасы осы бұйрықты Қазақстан Республикасы Ұлттық экономика министрлігі Статистика комитетінің құрылымдық бөлімшелеріне және аумақтық органдарына жұмыс бабында басшылыққа алу және пайдалану үшін жеткізсін.
4. Осы бұйрықтың орындалуын бақылау жетекшілік ететін Қазақстан Республикасы Ұлттық экономика министрлігі Статистика комитет төрағасының орынбасарына (А.С. Батанов) жүктелсін.
5. Осы бұйрық оның алғашқы ресми жарияланған күнінен бастап күнтізбелік он күн өткен соң қолданысқа енгізіледі.

Қазақстан Республикасы
Ұлттық экономика
министрлігі Статистика
комитетінің төрағасы Н. Айдапкелов

Қазақстан Республикасы
Ұлттық экономика министрлігі
Статистика комитеті төрағасының
2016 жылғы 11 қарашадағы
№ 266 бұйрығымен бекітілді

Үй шаруашылықтарына іріктемелі зерттеулер жүргізу бойынша әдістеме

1-тарау. Жалпы ережелер

1. Үй шаруашылықтарына іріктемелі зерттеулер жүргізу бойынша әдістеме (бұдан әрі - Әдістеме) халықаралық статистикалық стандарттарға сәйкес қалыптасқан және «Мемлекеттік статистика туралы» Қазақстан Республикасының 2010 жылғы 19 наурыздағы Заңына (бұдан әрі - Заң) сәйкес бекітілген статистикалық әдіснамаға жатады.
2. Әдістеме үй шаруашылықтарының іріктемелі және бас жиынтықтың негізгі аспектілері мен талдау әдістерін белгілейді және Қазақстан Республикасы Ұлттық экономика министрлігі Статистика комитетінің (бұдан әрі - Комитет) құрылымдық бөлімшелерінің қолдануына арналған.
3. Іріктемелі зерттеулерді жүргізу үшін үй шаруашылықтарының қандай да бір бөлігі таңдалады және осы контингенттің шеңберінде байқау жүргізіледі немесе деректер жиналады. Алынған нәтижелер тұтастай барлық халыққа экстраполяцияланады (таратылады).
4. Заманауи статистикада іріктеме әдісін қолданудың негізгі басымдықтары мыналар:
1) статистикалық байқауларды (зерттеулерді) жүргізу мерзімдерін қысқарту;
2) респонденттерге ақпараттық жүктемені азайту;
3) зерттеу жүргізу кезінде материалдық және қаржылық ресурстарды, еңбек шығынын айтарлықтай үнемдеу;
4) жаппай зерттеумен салыстырғанда зерттеулердің нәтижелерін едәуір жылдам алу болып табылады.
5. Осы Әдістемеде Заңда анықталған мәндерде келесі ұғымдар, сонымен қатар келесі анықтамалар пайдаланылады:
1) байқаудың панельді әдісі - салыстырмалы ұзақ уақыт ішінде кезеңді түрде талдау бірліктерінің анықталған тобы сұралатын және де зерттеу мәні тұрақты түрде қалып отыратын ақпаратты жинау әдісі;
2) бас жиынтық - сипаттамасы бағалауға жататын талдаудың барлық бірліктерінің толық тобы;
3) көрнекілік - іріктеме сипаттамасының тарату немесе бас жиынтықтың сипаттамасына сәйкес келуі;
4) математикалық күту - барлық мүмкін болатын іріктемелерде жекелеген сипаттаманың орта мәні, сонымен қатар әрбір нәтижеде пайда болу мүмкіндігін көрсететін, ықтималдылық салмағымен барлық мүмкін нәтижелердің орташа салмақталған мәні;
5) параметр - бұл бас жиынтықтың жиынындағы барлық мәндерден есептелген шама, яғни бас жиынтықтың сипаттамалық өлшемі;
6) страта - бірдей және ұқсас көрсеткіштеріне ие бірліктердің (респонденттер) арнайы қабаттарға бөлу;
7) іріктеме жоспары - бас жиынтықты және іріктеме бірлігін, сонымен қатар мүмкін іріктемелердің ықтималдылық дәрежесін анықтайтын ерекшеліктер жиынтығы;
8) іріктемелі жиынтық (іріктеме) - зерттеуге қатысу үшін бас жиынтықтан таңдалған белгілі бір рәсімнің көмегімен көптеген жағдайлар (сыналатындар, объектілер, оқиғалар, үлгілер);
9) іріктеменің өлшемі - іріктемелі жиынтықтағы байқау бірліктерінің жалпы саны.

2-тарау. Іріктемені жоспарлау және қалыптастыру үдерісі

6. Зерттеуді жоспарлау кезінде зерттелетін халықты және ол қамтитын географиялық аудандарды анықтау қажет.
7. Статистикалық жиынтықты айқындау кезінде іріктеме қалыптастырылатын халықтың тобын анықтау қажет. Іріктеме негізінен үй шаруашылықтарының немесе тұрғындарының саны аз алыс аудандар алынып тасталады, өйткені оларды зерттеумен қамту шығыстары аса жоғары. Олар халықтың аз ғана үлесін көрсететініне байланысты олардың халықтың саны көрсеткіштеріне әсері болмашы. Есепте мұндай зерттеудің нәтижелері бойынша осы аудандарды алып тастау фактісі нақты көрсетілген.
8. Зерттеу жүргізу үшін іріктемені қалыптастыру үдерісі бірнеше кезеңнен тұрады:
бас жиынтықты анықтау;
іріктеме негіздерін құру;
іріктеудің ықтималды және ықтималды емес әдістері арасындағы таңдау;
іріктеме жоспарын анықтау;
іріктеме көлемін анықтау;
жоспарға сәйкес іріктемені тікелей қалыптастыру.

3-тарау. Бас жиынтықты және іріктеме негізін анықтау

9. Қазақстан Республикасында үй шаруашылықтарын зерттеу үшін іріктемелі жиынтықты қалыптастыру үшін халық санағының деректері немесе тұрғын үй қоры статистикалық тіркелімі ақпараттық жүйесі (бұдан әрі - ТҚСТ АЖ) негізгі дереккөз болып табылады. Халық санағының деректері әлеуметтік-экономикалық және демографиялық сипаттамаларға қосымша ретінде халықтың саны, құрамы мен географиялық бөлінуі жөніндегі ақпаратты ұсынудың құралы болып табылады. Халық санағы шеңберінде бүкіл елдің аумағында үй шаруашылығындағы әрбір жеке адам бойынша және тұрғын үй-жайлардың әрбір кешені бойынша ақпарат жиналады. Респонденттерден ақпарат алынбай қалған жағдайы болмас үшін ТҚСТ АЖ пайдаланылады. ТҚСТ АЖ тұрғын үй қоры статистикасы үшін тұрғын үйлер мен тұрғын үй-жайлар бойынша деректерді қалыптастыру мен жинақтау және іріктемелер қалыптастыру үй шаруашылықтарын зерттеу мақсатында құрылған.
10. Қазақстан Республикасы аумағында орналасқан барлық тұрғын үйлер және тұрғын үй-жайлар (пәтерлер) ТҚСТ АЖ - нің есепке алу бірлігі болып табылады.
Оларға:
тұрғын үй-жай (пәтер);
бір пәтерлі (жеке) үй;
екі пәтерлі үй;
үш және одан да көп пәтерлі үй жатады.
Әрбір үй және пәтердің сәйкестендіру нөмірі (бұдан әрі - ID) бар.
Бұдан басқа ТҚСТ АЖ келесі деректерді қамтиды: пәтердің ID, әкімшілік-аумақтық объектілер жіктеуіші (ӘАОЖ), көше, үй нөмірі, пәтер нөмірі, жалпы алаңы, тұрғын алаңы. ТҚСТ АЖ-де бар деректерді өзектендіру күн сайын жүргізіледі.

4-тарау. Іріктемені қалыптастыру стратегиясы мен әдістері

11. Бас жиынтықтан элементтерді іріктеп алу үшін ықтималды іріктеудің келесі әдістері қолданылады:
қарапайым кездейсоқ іріктеме (бұдан әрі - ҚКІ);
жүйелі кездейсоқ іріктеме (қадамдық іріктеме);
мөлшерге пропорционалды ықтималдылықпен іріктеме (бұдан әрі - МПЫІ) қолданылады.
12. Қарапайым кездейсоқ іріктеу бас жиынтықтың әрбір элементі үшін іріктеліп алынудың тең ықтималдылығын қамтамасыз етеді. Осы әдістің келесі алуан түрлері кездеседі:
қайталанатын кездейсоқ іріктеу;
қайталанбайтын кездейсоқ іріктеу.
13. Қайталанбайтын кездейсоқ іріктеу қайталанатын кездейсоқ іріктеумен салыстырғанда іріктемелі байқаудың неғұрлым нақты нәтижелерін береді, өйткені іріктеменің бірдей көлемінде байқау бас жиынтықтың көп бірліктерін қамтиды. Қайталанбайтын іріктеу жүргізу мүмкін болмаған жағдайда ғана қайталанатын іріктеме пайдаланылады.
14. Кездейсоқ таңдалған бірінші элементтен бастап элементтің негізінен іріктелуі жүйелік кездейсоқ іріктеме мәні болып табылады.
Мысалы, ұйымның 15000 қызметкерінен тұратын бас жиынтықтан көлемі 500 элемент жүйелі іріктемені қалыптастыру кезінде алдымен кездейсоқ страта, содан кейін іріктеу қадамы анықталады (15 000 / 500 = 30 болса, іріктеу қадамы 30-ға тең).
15. Егер ықтималдылықтарды анықтау үшін пайдаланылатын мөлшердің қосалқы ауыспалылығы зерделенетін белгілерге жуықтас пропоционалды болса МПЫІ іріктеу әдісін қолдану кезінде іріктемеге белгілері ірі бірліктердің түсу ықтималдылығы жоғары. Аумақтық біріліктерді іріктеу кезінде үй шаруашылықтарын зерттеуде МПЫІ жиі пайдаланылады, бұл ретте іріктемеге элементтерді енгізу ықтималдылығы іріктеудің аумақтық бірліктерінде тұратын халықтың санына пропорционалды.

1-параграф. Стратификацияланған іріктеме

16. Үй шаруашылықтарын зерттеуді жоспарлау кезінде кеңінен қолданылатын әдіс іріктемені қалыптастырғанға дейін жиынтықты зерттеу үшін болжанатын стратификация болып табылады. Бұл бас жиынтыққа қатысты белгілі қосымша ақпараттың негізінде ішкі жиынтықтарда жиынтықтың жіктелімі мақсаттары үшін қызмет етеді. Мысалы, аумақтық белгілері немесе жыныстық-жас санаттары, жергілікті жер типі, тұратындардың саны, ғимараттың құрылымы немесе типі. Страталарды қалыптастырудың (бөлу) негізгі қағидаты страталардың арасында алуандық және страталардың ішінде біртектілік болып табылады. Қалалық және ауылдық аудандар үй шаруашылықтарын зерттеу үшін екі жеке страталар ретінде қалыптастырылады. Көптеген аспектілер бойынша (жұмыспен қамту түрлері, табыс мөлшері мен көзі, үй шаруашылығының орташа мөлшері, туу деңгейі.) қала және ауыл халқы бір-бірінен ерешеленеді, сол уақытта осы ішкі топтың біреуіне жататын тұлғалар ұқсас сипаттамаларға ие болады. Старификацияланған іріктеме кезінде қайталанбайтын кездейсоқ іріктеуді қолдануымен іріктеу ықтималдылығы келесі формула бойынша есептеледі:

мұнда:
 - стратадағы іріктемелі жиынтықтың мөлшері;
 - стратадағы бас жиынтықтың мөлшері;
17. Стратификацияланған іріктеменің артықшылықтары:
1) іріктемедегі вариацияны (ауыспалылардың шашыраңқылығы) азайту;
2) әр қабатында таңдалынып алынған бірліктердің пропорциялық өкілдігін қамтамасыз ету;
3) қорытынды іріктемеде ішкі жиынтықтардан элементтердің санын ұлғайту, статистикалық талдаудың сенімділігін арттыру болып табылады.

2-параграф. Кластерлі (ұялы) іріктеме

18. «Ұялы іріктеме» топтың барлық мүшелері кіретін іріктеме жоспарларын белгілеу үшін жүргізіледі. Топтардың өзі кластерлер немесе ұялар ретінде белгіленген. Іріктеме кластерлерін қалыптастыру бір кластерде тұратын адамдардың біртектілікке бейім болуының немесе азды-көпті ұқсас сипаттамаларға ие болуының жоғары ықтималдылығымен байланысты (іріктемеде біртектілік жоғары болған жағдайда, оның сенімділігі төмен болады) іріктеменің сенімділігін төмендетеді. Кластердің біртектілік дәрежесін болдырмау үшін кластердің саны көбейтіледі. Мысалы, халықтың өмір сүру деңгейі бойынша зерттеуде кластерлік іріктеме әдісі қолданылады. Іріктемелі жиынтық 12 000 үй шаруашылығын құрайды және әрқайсысында 30 үй шаруашылығынан тұратын 400 кластерге қарағанда, әрқайсысында 60 үй шаруашылығынан тұратын 200 кластер қалыптастырылады.
19. Бірінші жағдайда іріктеме дизайнының эффектісі (бұдан әрі - ) едәуір аз болады. Егер бір - біріне жақын аумақта орналасқан ішкі сегменттерден емес, бір кластердегі бүкіл үй шаруашылықтарынан кездейсоқ әдісімен үй шаруашылығы іріктелсе, шамасы төмендейді.

мұнда:
 - страта немесе кластер дисперсиясы;
 - қарапайым кездейсоқ іріктеме кезіндегі дисперсия.
Бұл есеп стратификация эффектісі, сонымен қатар ұялы топтамамен байланысты кластерлер мөлшерлерінің нұсқалылығын қоса алғанда толық» көрсеткішінің бағалауын береді. Егер 1-ден жоғары болса, қарапайым кездейсоқ іріктемеге қарағанда іріктеме жоспарының тиімділігі төмен (көлемдері бірдей іріктеме үшін үлкен қателік береді) екендігін көрсетеді. Бұл ретте іріктеменің өлшемдігін ұлғайту арқылы іріктеме жоспарының орнын толтыруға болады. 1-ден төмен болса, онда ол керісінше мағынаны береді.

3-параграф. Екі кезеңді іріктеме

20. Үй шаруашылықтарын зерттеу үшін жиі пайдаланылатын әдістердің бірі екі кезеңді іріктеме болып табылады.
Бастапқы ірі іріктемені қалыптастыру кезеңінде осындай екі кезеңді тәсілдің мақсаты қысқаша тексеру пікіртерім есебінен шығындарды үнемдеу болып табылады. Мысалы, бірінші кезеңде елді мекендер іріктелсе, ал екінші кезеңде үй шаруашылықтары іріктеледі.
21. Кластерлік, кезеңдік немесе екі кезеңді іріктеме үшін үй шаруашылығының іріктемесіне іріктеудің жалпы ықтималдылығы есептеу (P) үшін іріктемені қалыптастырудың кезеңдік сипаттарын ескере отырып, стандартты қатынас қолданылады. Төменде екі кезеңді іріктеме үшін P іріктемеге қосу ықтималдылығын есептеу формуласы келтіріледі:

мұнда:
 - іріктеменің бастапқы бірліктерін (бұдан әрі-ІББ) іріктемеге қосу ықтималдылығы;
 - екінші кезеңде үй шаруашылығын іріктемеге қосу ықтималдылығы формула бойынша есептеледі.
Бірінші кезеңде ІББ іріктемеге қосу ықтималдылығы () келесі формула бойынша есептелінеді:

мұнда:
 - қала және ауыл халқы (h) бойынша жеке алғанда субъектіде іріктеуге жататын ІББ саны;
 - бірінші кезеңде іріктемеге енгізілген -інші ІББ-дегі үй шаруашылықтарының саны ( -інші субъектісінде қала және ауыл халқы бойынша (h) бөлек);
- ІББ барлық жиынтығы бойынша үй шаруашылықтарының жалпы саны ( -інші субъектісінде қала және ауыл халқы бойынша (h) бөлек).
 - екінші кезеңде үй шаруашылығын іріктемеге қосу ықтималдылығы келесі формула бойынша есептеледі:

мұнда:
 - i-інші ІББ шеңберінде іріктеуге жататын үй шаруашылықтарының саны ( -інші субъектісінде қала және ауыл халқы бойынша (h) бөлек);
 - бірінші кезеңде іріктемеге енгізілген i-інші ІББ-дегі үй шаруашылықтарының саны ( -інші субъектісінде қала және ауыл халқы бойынша (h) бөлек).

5-тарау. Іріктеме мөлшерін анықтау және бөлу

22. Берілген нақтылықпен бас жиынтықты бағалау үшін қажетті іріктеменің оңтайлы мөлшерін анықтау үшін келесі формула пайдаланылады:

мұнда:
t - Лаплас функциясының аргументі (95% сенімділік деңгейі үшін t = 1,96 үшін);
N - бас жиынтықтың көлемі;
- дисперсия;
 - іріктеменің шекті қатесі.
23. Іріктеме көлемін анықтау үшін бас жиынтықтың келесі параметрлері бағаланады:
1) Орташа арифметикалық белгі (мысалы, үй шаруашылықтарының кірісі мен шығындары, үй шаруашылығында тұратындар саны) бас жиынтықтың барлық бірліктері үшін есептеледі және бас жиынтықтың орташасы () атанып, келесі формула бойынша есептеледі:

,

мұнда:
 - -стратадағы бас жиынтық элементтерінің саны;
 - -стратасы көрсеткішінің сомасы.
2) Бас жиынтық дисперсиясы олардың орташа мәнінен барлық жеке байқаулардың ауытқулары квадратының орташа мәні ретінде анықталады.
Бас жиынтықтың дисперсиясы мына формула бойынша есептеледі:

Дисперсиядан квадраттық түбірі стандартты ауытқу немесе орташа квадраттық ауытқу деп аталады және мына формула бойынша есептеледі:

3) Егер қате стандартты қате ретіндеболса (), онда іріктеменің мөлшерін анықтау үшін келесі формуланы қолдануға болады:

мұнда:
RSE - іріктеменің салыстырмалы стандартты қатесі.
Егер түпкілікті жиынтық бойынша түзетуді ескермейтін болса, онда іріктеменің мөлшерін анықтау үшін формула мынадай болады:

24. Іріктеменің мөлшерін анықтағаннан кейін егер стратификацияланған іріктеме болса іріктемені страталар бойынша немесе кластерлік іріктеме жағдайында болса кластерлер бойынша бөлу қажет. Іріктемені бөлу әрбір стратада іріктеме мөлшері бірдей болатындай (тең бөлу) немесе басқа да тәсілдерімен жүргізілуі мүмкін. Әртүрлі страталарда іріктемені бөлуді анықтау үшін екі басты критерий бар, олар стратадағы іріктеме мөлшерін анықтау тәсіліне әсер етеді.
Бірінші критерий - ыңғайлылық, пропорционалды бөлу әдісі таңдалады, бұл ретте -інші стратадағы іріктеме мөлшері мына формула бойынша есептеледі:

мұнда:
 - стратаның іріктемелі жиынтық көлемі;
 = 1,2,…,h;
 - - стратадағы үй шаруашылықтары саны, бұл ретте = 1,2…., h.
Екінші критерийі - нақтылық іріктеменің ең кіші орташа квадраттық қатесін (стандартты қате) беретін оңтайлы бөлу әдісі таңдалады.
25. Іріктемені түрлі страталардан қалыптастыру шығыны бірдей болған кезде бөлудің оңтайлы формуласы Нейманның бөлуі деп аталады. Мұндай жағдайда -інші стратадағы іріктеменің мөлшері келесі формула бойынша анықталады:

мұнда:
h - жиынтықтағы страта саны; = 1,2,…,h;
 - -стратаның стандартты ауытқуы.
Қабаттануды оңтайлы бөлумен (-інші стратадағы іріктеме мөлшерін анықтау) пайдалану стандартты ауытқу болғанда ғана мүмкін.

6-тарау. Ротация және іріктемені ретке келтіру

26. Панельді іріктемелі зерттеулер кезінде үй шаруашылықтарының зерттеулерге қатысудан шаршау әсерін болдырмау және зерттеудің кезеңдік деректерінің ауытқуларын деңгейлестіру мақсатында іріктемелі жиынттыққа түскен үй шаруашылықтарын кезең-кезеңмен ротациялау (алмастыру) жүргізіледі. Үй шаруашылықтарының ротациялау жылына 1 рет жүргізіледі. Мысалы, ротацияның мөлшері зерттелетін үй шаруашылықтарының жалпы санынан 1/3 тең болады деп шешілсе, онда жыл сайын үй шаруашылықтарының 1/3 бөлігі іріктемеден шығарылады және басқаларымен алмастырылады, бұл жағдайда 3 жыл өткеннен кейін іріктемелі жиынтық толықтай жаңартылады. Бұл ретте үй шаруашылықтарын ауыстыруды бастапқыда іріктеме қалыптастыру үшін қолданылған тәсілмен жүргізіледі. Мұндай жағдайда үй шаруашылықтарын сол стратаға, сегмент немесе кластерге жататын үй шаруашылықтарына алмастыру ұсынылады.

7-тарау. Жауап алмау жағдайындағы өтеу

27. Зерттеулерде респондеттердің жауаптың жоқ болуы екі түрге бөлінеді - толық, байқау объектісі туралы ақпарат толық болмаған жағдай және ішінара зерттеу бағдарламасының жекелеген сұрақтарына жауаптар болмаған жағдай.
28. Жауаптың толық болмау себептерінің екі типі бар: объективті және субъективті.
Жауаптың болмауының объективті себептеріне мыналар жатады: егер үй шаруашылығының барлық мүшелері зерттеудің нысаналы тобына сәйкес келмесе (жынысы мен жас санаттары бойынша), бұзылған үй, бос пәтер (үй), пәтерлерді біріктіру, басқа себептер (тұрғын үйдің басқа мақсаттарға қолданылуы), үйді (мекенжайды) таппау жағдайда және тағы басқа да себептер.
Жауаптың болмауының субъективті себептеріне мыналар жатады: үй шаруашылығының зерттеуге қатысудан бас тартуы.
29. Үй шаруашылықтарына зерттеу жүргізу барысында объективті себептермен жауаптың болмауы кезінде резервті тізімдер құрастырылады. Объективті себептермен жауаптардың болмауы бойынша үй шаруашылықтарын ауыстыру мүмкіндігі үшін резервті іріктемелі жиынтықты іріктемелі жиынтықты қалыптастыру жөніндегі мамандар құрастырады. Резервті іріктемелі жиынтық нақты зерттеу бойынша негізгі іріктемелі жиынтық қалыптастырылған әдіспен құрастырылуы керек. Ауыстыру резервті тізімінен алынған нақты субстит болуға арналған үй шаруашылығына немесе объективті себептермен жауап бермеген үй шаруашылығын ауыстыруға ғана жол беріледі. Бұл іріктеменің қатесі көбейе түсетін «ыңғайлы» үй шаруашылығына ауыстыруға жол бермеу үшін жасалады.
Нақты мақсаттарда қолдану үшін тиісті негіздеме болмаса, үй шаруашылықтарын зерттеуде жауаптарды алмаған жағдайларында өтемақы үшін ауыстыру көзделмейді.
30. Субъективті себептер бойынша жауаптардың жоқ болу кезінде салмақтау мәндерін түзету қолданылады және салмақтау жүргізіледі. Іріктемелі зерттеудің нәтижелерін салмақтау әрбір жеке бақылау бірлігіне – персонаға сәйкес салмақ меншіктеу арқылы жүргізіледі.
Үй шаруашылықтарын зерттеуде деректерді өлшеу екі операцияны қамтиды: базистік салмақтарды есептеу және жауаптар алмауға түзетулер енгізу (салмақтарды түзету).
31. Іріктеме бірліктерін іріктеу ықтималдылығы анықталғаннан кейін базистік салмақтарды есептеу басталады. Іріктеме бірліктерін іріктеу ықтималдылығы осы бірлікті іріктеу үшін пайдаланылатын іріктеме жоспарына тәуелді. Іріктеме бірлігінің базистік салмағы іріктемеге қосу үшін оны іріктеу ықтималдылығының кері шамасы болып табылады. Математикалық тұлғалануда, егер бірлік іріктемеге ықтималдылығымен қосылса, онда оның ретінде белгіленетін (бөлу коэффиценті) базистік салмағы келесі формула бойынша есептелінеді:

32. Үй шаруашылықтарын зерттеуде іріктеме бірлігінен субъективті себептер бойынша жауаптарды алмау мәселесі іріктеме салмақтарын түзету арқылы шешіледі. Жауаптар алмаған жағдайда түзетілген салмақты есептеу іріктеменің i-інші бірлігі үшін келесі теңдіктің көмегі арқылы есептеледі:

мұнда:
 - бұл нақты есеп тапсырғандар саны.
Жауаптар алмаған жағдайда іріктеменің i-інші бірлігі үшін соңғы түзетілген салмақты есептеу келесі формула бойынша есептеледі:

,

мұнда:
 - бұл бастапқы базистік салмақ;
 - жауаптар алмаған жағдайдағы түзетілген салмақ.
Бастапқы салмақ жауаптар алмаған жағдайда орнын толтыру үшін түзетіледі.
33. Ішінара жіберілген мәндерді толтыру үдерісі импутация деп аталады. Импутация жүргізудің екі негізгі тәсілі бар:
донордың деректерін пайдалануға негізделген әдістер;
жоқ мәндерді бағалауды есептеу әдісі.
34. Донор әдісі осыған ұқсас респонденттің жауаптары деректерін пайдалануға негізделген. Донор әдістерінде рецепиент жазбасы үшін импутацияланған мән белгілі бір қағида бойынша таңдалатын донордың басқа жазбасынан алынады. Донорлық импутацияның екі әдісі бар:
1) Донорды кездейсоқ таңдау. Жазуларды кездейсоқ таңдауларды донорлар ретінде қолданылатын, арнайы анықталған кластарда әдетте жүзеге асырылады. Зерттеулер топтарының берілген параметрлері үшін жетерлік біртектілікті кластар береді.
2) Жақын көрші әдісі. Импутацияланатын жазулардан ең аз аралық болатын, жақын көрші әдісінің импутациясы донорлардың санынан мынадай жазулардан таңдауды жорамалдайды.
Жоқ мәндерді бағалауды есептеу әдістерінің тұжырымы орташа мәннің жоқ болу жағдайында немесе алдыңғы зерттеулердің тарихи деректерінің орнына қою.

8-тарау. Зерттеудің нәтижелері бойынша іріктемелі жиынтықтың параметрлерін бағалау

35. Зерттеудің нәтижелері бойынша іріктемелі жиынтықтың параметрлерін бағалау жүзеге асырылады. Іріктеме нәтижелерінің дұрыстығын бағалау үшін кейбір статистикалық сипаттамаларды есептелінеді.
Іріктеменің стандартты қатесін бағалау. Іріктемелі және бас жиынтық сипаттамалары арасындағы ықтимал айырмашылық іріктеменің стандартты қатесімен (орташа қатесімен) өлшенеді. Іріктеменің стандартты қатесі келесі формула бойынша анықталады:

мұнда:
 - стандартты қате;
- бас дисперсия;
- іріктемелі жиынтық көлемі.
36. Іріктеменің стандартты қатесі қатенің абсалютті мәнін көрсетеді. Үлестердегі бағаланатын мәнді анықтау үшін қатысты стандартты қате (вариация коэффициенті) қолданылады. Бұл коэффицент пайызбен белгіленеді және келесі формула бойынша есептеледі:

37. Қатысты стандартты қате іріктемелі зерттеу өткізгеннен кейін есептеледі. Қатысты стандартты қате мағынасы неғұрлым жоғары болған сайын, шашыраңқылық жоғары және зерттелетін мағыналардың тегістігі төмен болады. Егер қатысты стандартты қате әрбір страта бойынша 10% төмен болса, онда өзгермелілік қатардың өзгергіштігі шамалы деп есептеуге болады, 10%-дан 20%-ға дейін болса орташа деп, 20%-дан жоғары 33% төмен болса біршама деп есептеледі, егер 33% жоғары болса онда іріктеме көрнекілі емес және іріктеме көлемін ұлғайту туралы шешім қабылданады. Іріктеменің қатысты стандартты қатесінің екі есе төмендету үшін, іріктеме көлемін төрт есе ұлғайту қажет.
38. Іріктеменің шекті қатесін анықтау үшін іріктеменің стандартты қатесі () қолданылады. Страталар бойынша іріктеменің шекті қатесі . Шекті қатені сенімділік интервалын есептеу үшін пайдаланады. Сенімділік интервалы іріктемелі байқаулар нәтижелері қандай диапазонда орналасатынын көрсетеді.
39. t коэффициенті зерттеуші қойған P (0P1) ықтималдылықпен анықталады. Бірлікке жақын Р мәні үшін бас орташа есептелініп алынған іріктеменің орташадан дан ерекшелену мүмкіндігі мүлде болмайды. Р ықтималдылықтың сенімділік деңгейімен анықталған кепілдік берілген нақтылықты көрсетеді. Бұл ретте сенімділік деңгейі жоғары (мысалы 0.90; 0.95; 0.99 және басқа мәндер пайдаланылады) болған сайын t коэффициенті де жоғары болады да, демек шекті қатенің мәні де жоғары болады.
t = 1,28 сенімділік деңгейінің 80% үшін;
t = 1,64 сенімділік деңгейінің 90% үшін;
t = 1,96 сенімділік деңгейінің 95% үшін;
t = 2,58 сенімділік деңгейінің 99% үшін;
Іріктемелі сипаттама сияқты іріктеменің қатесі де кездейсоқ шама болып табылады. Ляпуновтың теоремасы іріктеменің қатесі кейбір белгіленген шамадан аспайтын ықтималдылықты көрсетеді яғни .
Бас орташаның сенімділік интервалы теңсіздіктері негізінде анықталады, бұдан шығады.

9-тарау Бас жиынтыққа іріктеме нәтижелерін тарату

40. Іріктемелі байқаудың түпкі мақсаты іріктеме бойынша алынған деректер негізінде бас жиынтықты сипаттау болып табылады. Бас жиынтыққа іріктемелі байқау деректерін тарату келесі формула бойынша жүргізіледі:

немесе:

мұндағы:
 - -стратадағы іріктемелі жиынтық көрсеткішінің сомасы;
 - -стратадағы іріктемелі жиынтық көрсеткішінің орташа мәні.

Об утверждении Методики по проведению выборочных обследований домашних хозяйств

Приказ Председателя Комитета по статистике Министерства национальной экономики Республики Казахстан от 11 ноября 2016 года № 266. Зарегистрирован в Министерстве юстиции Республики Казахстан 13 декабря 2016 года № 14515.

В соответствии с подпунктом 5) статьи 12 Закона Республики Казахстан от 19 марта 2010 года "О государственной статистике" и подпунктом 258) пункта 17 Положения о Министерстве национальной экономики Республики Казахстан, утвержденного постановлением Правительства Республики Казахстан от 24 сентября 2014 года № 1011, ПРИКАЗЫВАЮ:

1. Утвердить прилагаемую Методику по проведению выборочных обследований домашних хозяйств.

2. Управлению статистических регистров и классификаций совместно с Юридическим управлением Комитета по статистике Министерства национальной экономики Республики Казахстан обеспечить в установленном законодательством порядке:

1) государственную регистрацию настоящего приказа в Министерстве юстиции Республики Казахстан;

2) в течение десяти календарных дней после государственной регистрации настоящего приказа направление его копии на официальное опубликование в периодических печатных изданиях и информационно-правовой системе "Әділет";

3) направление копии настоящего приказа в Республиканское государственное предприятие на праве хозяйственного ведения "Республиканский центр правовой информации" для включения в Эталонный контрольный банк нормативных правовых актов Республики Казахстан в бумажном и электронном виде в течение десяти календарных дней со дня государственной регистрации;

4) размещение настоящего приказа на интернет-ресурсе Комитета по статистике Министерства национальной экономики Республики Казахстан.

3. Управлению статистических регистров и классификаций Комитета по статистике Министерства национальной экономики Республики Казахстан довести настоящий приказ до структурных подразделений и территориальных органов Комитета по статистике Министерства национальной экономики Республики Казахстан для руководства и использования в работе.

4. Контроль за исполнением настоящего приказа возложить на курирующего заместителя Председателя Комитета по статистике Министерства национальной экономики Республики Казахстан (Батанов А.С.).

5. Настоящий приказ вводится в действие по истечении десяти календарных дней после дня его первого официального опубликования.

Председатель Комитета по Статистике Министерства Национальной экономики Республики Казахстан

Н. Айдапкелов

Утверждена приказом Председателя Комитета по статистике Министерства национальной экономики Республики Казахстан от 11 ноября 2016 года № 266

Методика по проведению выборочного обследования домашних хозяйств

Глава 1. Общие положения

1. Методика по проведению выборочного обследования домашних хозяйств (далее - Методика) относится к статистической методологии, формируемой в соответствии с международными стандартами и утверждаемой в соответствии с Законом Республики Казахстан от 19 марта 2010 года "О государственной статистике" (далее - Закон).

2. Методика устанавливает основные аспекты и методы анализа выборочной и генеральной совокупности домашних хозяйств и предназначена для применения структурными подразделениями Комитета по статистике Министерства национальной экономики Республики Казахстан (далее - Комитет).

3. Для проведения выборочных обследований отбирается часть домашних хозяйств, и в рамках этого контингента проводится наблюдение или собираются данные. Полученные результаты экстраполируются (распространяются) на все население в целом.

4. Основными преимуществами применения выборочного метода в современной статистике являются:

1) сокращение сроков проведения статистических наблюдений (обследований);

2) уменьшение информационной нагрузки на респондентов;

3) значительная экономия затрат труда, материальных и финансовых ресурсов при проведении обследования;

4) значительно ускоренного получения результатов исследования по сравнению со сплошным обследованием.

5. В настоящей Методике используются понятия в значениях определенных в Законе, а также следующие определения:

1) панельный метод наблюдения - способ сбора информации, при котором в течении относительно длительного времени периодически опрашивается определҰнная группа единиц анализа, причем предмет исследования остается постоянным;

2) генеральная совокупность - полная группа всех единиц анализа, чьи характеристики подлежат оценке;

3) репрезентативность - соответствие характеристик выборки характеристикам популяции или генеральной совокупности;

4) математическое ожидание - среднее значение отдельной характеристики во всех возможных выборках, также средневзвешенное значение всех возможных результатов с весом вероятностей, отражающих возможность появления в каждом результате;

5) параметр - величина, рассчитанная из всех значений в наборе генеральной совокупности, то есть описательное измерение генеральной совокупности;

6) страта - деление на специальные слои единиц (респондентов) обладающих одинаковыми или схожими показателями;

7) план выборки - набор спецификаций, определяющих генеральную совокупность и единицы выборки, а также степени вероятности возможных выборок;

8) выборочная совокупность (выборка) - множество случаев (испытуемых, объектов, событий, образцов), с помощью определенной процедуры выбранных из генеральной совокупности для участия в исследовании;

9) размер выборки - общее число единиц наблюдения в выборочной совокупности.

Глава 2. Планирование и процесс формирования выборки

6. При планировании обследования необходимо определить охватываемые им географические районы и исследуемое население.

7. При определении статистической совокупности необходимо выявить группу населения, из которой формируется выборка. Из основы выборки удаляются отдаленные районы с небольшим количеством домохозяйств или жителей, поскольку их охват связан со слишком высокими расходами. Они представляют собой лишь небольшую долю населения, их влияние на показатели численности населения весьма незначительны. В отчете по результатам такого обследования четко указан факт исключения этих районов.

8. Процесс формирования выборки для проведения обследования состоит из нескольких этапов:

определение генеральной совокупности;

создание основы выборки;

выбор между вероятностным и невероятностным методами отбора;

определение плана выборки;

определение объема выборки;

непосредственное формирование выборки согласно плану.

Глава 3. Определение генеральной совокупности и основа выборки

9. Данные переписи населения или информационная система статистический регистр жилищного фонда (далее - ИС СРЖФ) является основным источником для формирования выборочной совокупности для обследования домашних хозяйств в Республике Казахстан. Данные переписи населения служат средством предоставления информации о численности, составе и географическом распределении населения в дополнение к социально-экономическим и демографическим характеристикам. В рамках переписи населения ведется сбор информации по каждому отдельному лицу в домашнем хозяйстве и по каждому комплексу жилых помещений на всей территории. Во избежание случаев неполучения данных от респондентов для формирования выборки используется ИС СРЖФ. ИС СРЖФ создан c целью формирования и накопления данных по жилым домам и жилым помещениям для статистики жилищного фонда и формирования выборок для обследования домашних хозяйств.

10. Единицами учета в ИС СРЖФ являются все жилые дома и жилые помещения (квартиры), находящиеся на территории Республики Казахстан.

К ним относятся:

жилое помещение (квартира);

одноквартирный (индивидуальный) дом;

двухквартирный дом;

трех и более квартирный дом.

Каждый дом и квартира имеет идентификационноный номер (далее - ID).

Кроме того, в ИС СРЖФ содержатся следующие данные: ID квартиры, классификатор административно территориальных объектов (КАТО), улица, номер дома, номер квартиры, общая площадь, жилая площадь. Актуализация данных, содержашихся в ИС СРЖФ, производится ежедневно.

Глава 4. Стратегия и методы формирования выборки

11. Для отбора элементов из генеральной совокупности используются следующие методы вероятностного отбора:

простая случайная выборка (далее - ПСВ);

систематическая случайная выборка (пошаговая выборка);

выборка с вероятностью пропорционально размеру (далее - ВПР).

12. Простой случайный отбор (выборка) обеспечивает равную вероятность быть отобранным для каждого элемента генеральной совокупности. Встречаются следующие разновидности данного метода:

повторный случайный отбор;

бесповторный случайный отбор.

13. Бесповторный случайный отбор дает более точные результаты выборочного наблюдения по сравнению с повторным, так как при одном и том же объеме выборки наблюдение охватывает больше единиц генеральной совокупности. В случаях, когда бесповторный отбор провести нельзя, используется повторная выборка.

14. Сущность систематической случайной выборки заключается в отборе из основы элемента, начиная с первого элемента, который отбирается случайно.

Например, при формировании систематической выборки с размером 500 элементов из генеральной совокупности 15 000 сотрудников организации.

Вначале определяется случайный старт, затем шаг отбора. (15 000/ 500=30, шаг отбора равен 30).

15. Метод отбора ВПР позволяет повысить точность оценивания, если используемая для определения вероятностей вспомогательная переменная размера приблизительно пропорциональна изучаемым признакам. При использовании метода ВПР существует больше вероятности, что в выборку попадут единицы с крупными признаками. Метод отбора ВПР часто применяется в обследованиях домохозяйств при отборе территориальных единиц, при этом вероятность включения элементов в выборку пропорциональна численности проживающего населения в территориальных единицах отбора.

Параграф 1. Стратифицированная выборка

16. При планировании обследования домашних хозяйств, широко применяемым методом, является стратификация для обследования совокупности до формирования выборки. Она служит для целей классификации совокупности в подсовокупностях на основе дополнительной информации, которая известна в отношении генеральной совокупности. Например, территориальные признаки или половозрастные категории, тип местности, количество проживающих, тип или вид строения, здания. Основным принципом формирования страт (расслоение) является - разнородность между стратами и однородность внутри страт. Городские и сельские районы формируются в качестве двух отдельных страт для обследования домашних хозяйств. Городское и сельское население отличаются друг от друга по многим аспектам (вид занятости, источник и размер дохода, средний размер домохозяйства, уровень рождаемости) в то время как лица, относящиеся к одной из этих подгрупп, обладают аналогичными характеристиками. Вероятность отбора при старифицированной выборке с применением бесповторного случайного отбора расчитывается по следующей формуле:

где:

- размер выборочной совокупности в страте;

- размер генеральной совокупности в страте.

17. Преимуществами стратифицированной выборки является:

1) уменьшение вариации (разброс переменных) в выборке;

2) обеспечение пропорциональной представленности отобранных единиц в каждом слое;

3) увеличение в итоговой выборке количества элементов из подсовокупностей повысит надежность статистического анализа.

Параграф 2. Кластерная (гнездовая) выборка

18. "Гнездовая выборка" ведется для обозначения планов выборки, в которую входят все члены группы. Сами группы обозначаются как кластеры или гнезда. Формирование кластерной выборки снижает надежность выборки в связи с высокой вероятностью того, что лица, проживающие в одном кластере, склонны к однородности или к обладанию более или менее аналогичными характеристиками (чем больше однородность в выборке, тем ниже ее надежность). Во избежание степени однородности кластеров увеличивается количество кластеров. Например, по обследованию уровня жизни населения используется метод кластерной выборки. Выборочная совокупность составляет 12 000 домашних хозяйств и формируется 400 кластеров по 30 домохозяйств в каждом, чем 200 кластеров по 60 домохозяйств в каждом.

19. В первом случае дизайн эффект выборки (далее - ) значительно меньше. Величина снижается, если из всех домохозяйств одного кластера домохозяйства отбираются случайным методом, а не из территориально прилегающих друг к другу подсегментов.

где:

-дисперсия кластера или страты;

-дисперсия при простой случайной выборке.

Этот расчет дает оценку "полного" показателя , включая эффекты стратификации, а также вариантность размеров кластеров, связанного с гнездовой группировкой. Если больше 1, то это показывает, что план выборки менее эффективен (дает большую ошибку для выборки того же объема), чем простая случайная выборка. При этом компенсируется в плане выборки путем соразмерного увеличения размера выборки. меньше 1 свидетельствует об обратном.

Параграф 3. Двухэтапная выборка

20. Для обследований домашних хозяйств одним из часто используемых методов является двухэтапная выборка.

Целью такого двухступенчатого подхода является экономия затрат за счет проведения краткого проверочного опроса на этапе формирования первоначальной крупной выборки. Например, на первом этапе проводится отбор населенных пунктов, а на втором этапе отбор домохозяйств.

21. Для расчета общей вероятности отбора (P) в выборку домохозяйства для кластерной, поэтапной и двухэтапной выборки используется стандартное соотношение с учетом этапных характеров формирования выборки. Ниже приводится формула расчета вероятности отбора P для двухэтапной выборки:

где:

– вероятность включения первичных единиц выборки (далее - ПЕВ) в выборку;

– вероятность включения домохозяйства в выборку на втором этапе вычисляется по формуле.

Вероятность включения ПЕВ в выборку () на первом этапе вычисляется по формуле:

где:

- число ПЕВ, подлежащих отбору в g-ом отдельно по городскому и сельскому населению (h);

- количество домохозяйств в i-ой ПЕВ, включенной в выборку на первом этапе (в g-ом отдельно по городскому и сельскому населению (h));

- общее количество домохозяйств по всей совокупности ПЕВ (в g-ом отдельно по городскому и сельскому населению (h)).

- вероятность включения домохозяйства в выборку на втором этапе вычисляется по формуле:

,

где:

- количество домохозяйств, подлежащих отбору в рамках i-ой ПЕВ (в g-ом отдельно по городскому и сельскому населению (h));

- количество домохозяйств в i-ой ПЕВ, включенной в выборку на первом этапе (в g-ом отдельно по городскому и сельскому населению (h)).

Глава 5. Определение и распределение размера выборки

22. Для определения оптимального размера выборки, необходимого для оценки генеральной совокупности с заданной точностью, используется следующая формула:

где:

t - аргумент функции Лапласа (t = 1,96 для 95% уровня доверительности);

N - объем генеральной совокупности;

- дисперсия;

D - предельная ошибка выборки.

23. Для определения размера выборки оцениваются следующие параметры генеральной совокупности:

1) Средний арифметический признак (например, доходы и расходы домашних хозяйств, количество проживающих в домашних хозяйствах), вычисляется для всех единиц генеральной совокупности и носит название генеральной средней () и рассчитывается по следующей формуле.

,

где:

- количество элементов генеральной совокупности i-страте;

- сумма показателя i-страты.

2) Дисперсия генеральной совокупности определяется как среднее значение квадратов отклонений всех отдельных наблюдений от их среднего значения.

Дисперсия генеральной совокупности вычисляется по следующей формуле:

Квадратный корень из дисперсии называется стандартным отклонением или среднеквадратичным отклонением и рассчитывается по формуле:

3) Если ошибка выражается как стандартная ошибка (), то для определения размера выборки используется следующая формула:

где:

RSE - относительная стандартная ошибка выборки.

Если не принимать во внимание поправку для конечной совокупности, формула для определения размера выборки будет выглядеть следующим образом:

24. После определения размера выборки следует распределять выборку по стратам, если это стратифицированная выборка или по кластерам в случае кластерной выборки. Распределение выборки производится одинаковым размером выборки в каждой страте (равномерное распределение), или распределяется другими способами. Для определения распределения выборки по различным стратам имеется два важных критерия, которые влияют на способ определения размера выборки в стратах:

Первый критерий - удобство: выбирается способ пропорционального распределения, при котором размер выборки в i-ой страте рассчитывается по формуле:

где:

n_i - размер выборочной совокупности i - страты;

i = 1,2,…,h;

N_i - количество домашних хозяйств в i-ой страте, при этом i = 1,2…., h.

Второй критерий - точность: выбирается способ оптимального распределения, дающий наименьшую среднюю квадратическую ошибку (стандартная ошибка) выборки.

25. Там, где затраты на производство выборки из различных страт одинаковы, оптимальная формула распределения называется распределением Неймана. В этом случае размер выборки в i-ой страте определяется по формуле:

где:

h - число страт в совокупности;

i = 1,2,…,h;

S_i - стандартное отклонение i-ой страты.

Использование расслоения с оптимальным распределением (определение размера выборки в i-ой страте) возможно только при наличии стандартного отклонения.

Глава 6. Ротация и наложения выборки

26. При панельном выборочном обследовании, в целях недопущения эффекта усталости домохозяйств от участия в обследовании и для целей сглаживания скачков периодичных данных обследования, периодически производится ротация (замена) домохозяйств, попавших в выборочную совокупность. Ротация домашних хозяйств, производится 1 раз в год. Например, если будет решено, что размер ротации будет равен 1/3 от общего числа обследуемых домашних хозяйств, то есть, ежегодно 1/3 часть домашних хозяйств будет выводиться из выборки и заменяться на другие, в этом случае, по истечении 3-х лет выборочная совокупность полностью обновится. При этом замена домохозяйств производится тем же методом, который был использован изначально для формирования выборки. При этом замена домашних хозяйств производится на те домашние хозяйства, которые относятся к той же страте, сегменту или кластеру.

Глава 7. Компенсация на неполучение ответов

27. В обследованиях различают два вида отсутствия ответов респондентов - полные, когда информация об объекте наблюдения отсутствует полностью, и частичные, когда отсутствуют ответы на отдельные вопросы программы обследования.

28. Существуют два типа причин полного отсутствия ответов: объективные и субъективные причины.

К объективным причинам отсутствия ответов относятся: если все члены домашнего хозяйства не подходят к целевой группе обследования (по половозрастной категории), дом разрушен, пустая квартира (дом), объединение квартир, иная причина (изменение назначения помещения), дом (адрес) не найден и другие причины.

К субъективным причинам отсутствия ответов относятся: отказ домашнего хозяйства от участия в обследовании.

29. При наличии объективных причин отсутствия ответов в ходе проведения обследования домашних хозяйств, составляются резервные списки. Резервная выборочная совокупность составляется специалистами по формированию выборочной совокупности для возможной замены домашних хозяйств по объективным причинам отсутствия ответов. Резервная выборочная совокупность составляется тем же методом, которым составлена основная выборочная совокупность по конкретному обследованию. Замена допускается только из резервного списка на то домохозяйство, которое конкретно предназначено служить субститутом или заменой неответившего домохозяйства по объективным причинам. Это делается для исключения замены на "удобное" домохозяйство, при которой увеличивается погрешность выборки.

В случаях неполучения ответов в обследованиях домашних хозяйств не предусматривается замена для компенсации, если не существует надлежащего обоснования для ее использования в конкретных целях.

30. Для корректировки отсутствия ответов по субъективным причинам применяется корректировка весовых значений и производится взвешивание. Взвешивание результатов выборочного обследования производится путем присвоения соответствующего веса каждой отдельной единице наблюдения – персоне.

Взвешивание данных в обследованиях домашних хозяйств включает две операции: расчет базисных весов и внесение поправок (корректировка весов) на неполучение ответов.

31. Расчет базисных весов начинается после определения вероятностей отбора единиц выборки. Вероятность отбора единицы выборки зависит от плана выборки, используемого для отбора данной единицы. Базисный вес единицы выборки является обратной величиной вероятности ее отбора для включения в выборку. В математическом выражении, если единица включается в выборку с вероятностью , тогда ее базисный вес, обозначаемый как (коэффициент распространения), рассчитывается по формуле:

32. Проблема неполучения ответов от единицы выборки по субьективным причинам при обследованиях домашних хозяйств, решается с помощью корректировки весов выборки. Расчет скорректированного веса в случае неполучения ответов для i-ой единицы выборки рассчитывается с помощью следующего уравнения:

,

где:

- это количество фактически отчитавшихся.

Расчет окончательного скорректированного веса в случае неполучения ответов для i-ой единицы выборки рассчитывается с помощью следующего уравнения:

,

где:

- это первоначальный базисный вес;

- скорректированный вес в случае неполучения ответов.

Первоначальные веса корректируются для компенсации в случаях неполучения ответов.

33. Процесс заполнения частично пропущенных значений называют импутацией. Различают два основных подхода к проведению импутации:

методы, основанные на использовании данных донора;

методы вычисления оценок отсутствующих значений.

34. Метод донора основан на использовании данных ответов подобного респондента. В методах донора импутируемое значение для записи-реципиента берется из другой записи донора, выбираемой по определенным правилам. Есть два метода донорской импутации:

1) Случайный выбор донора. Случайный выбор записей, используемых в качестве доноров, обычно осуществляется в некоторых специально определенных классах. Классы представляют собой достаточно однородные по заданным параметрам группы наблюдений.

2) Метод ближайшего соседа. Импутация методом ближайшего соседа предполагает выбор такой записи из числа донорских, которая имеет наименьшее расстояние от импутируемой записи.

3) Методы вычисления оценок отсутствующих значений заключается в подстановке вместо отсутствующего среднего значения или подстановке исторических данных предыдущих обследований.

Глава 8. Оценка параметров выборочной совокупности по результатам обследований

35. По результатам обследований осуществляется оценка параметров выборочной совокупности. Для оценки достоверности результатов выборки вычисляются некоторые статистические характеристики.

Оценка стандартной ошибки выборки. Возможные расхождения между характеристиками выборочной и генеральной совокупности измеряются стандартной ошибкой (средней ошибкой) выборки. Стандартная ошибка выборки определяются по следующей формуле:

где:

- стандартная ошибка;

- генеральная дисперсия;

- объем выборочной совокупности.

36. Стандартная ошибка выборки показывает абсолютные значения ошибки. Для определения оцениваемого значения в долях используется относительная стандартная ошибка (коэффициент вариации). Этот коэффициент выражается в процентах и рассчитывается по формуле:

37. Относительная стандартная ошибка рассчитывается после проведения выборочного обследования. Чем больше значение относительной стандартной ошибки, тем относительно больший разброс и меньшая выравненность исследуемых значений. Если относительная стандартная ошибка по каждой страте меньше 10%, то изменчивость вариационного ряда считается незначительной, от 10% до 20% относится к средней, больше 20% и меньше 33% к значительной, более 33% выборка является нерепрезентативной и принимается решение об увеличении объема выборки. Для уменьшения относительной стандартной ошибки выборки в два раза, размер выборки увеличивается в четыре раза.

38. Для установления предельной ошибки выборки используется стандартная ошибка () выборки. Предельная ошибка выборки по стратам t . Предельную ошибку используют для расчета доверительного интервала. Доверительный интервал показывает, в каком диапазоне расположатся результаты выборочных наблюдений.

39. Коэффициент t определяется задаваемой исследователем вероятностью P (0≤P≤1). Для значений P, приближающихся к единице, практически исключается возможность генеральной средней отличаться от вычисленной выборочной средней больше, чем на D, гарантируемую заданным уровнем доверительности вероятности P. При этом, чем выше уровень доверительности (используются, например, значения 0,90; 0,95; 0,99 и др.), тем выше коэффициент t, а, следовательно, и значение предельной ошибки D.

t = 1,28 для 80% уровня доверительности;

t = 1,64 для 90% уровня доверительности;

t = 1,96 для 95% уровня доверительности;

t = 2,58 для 99% уровня доверительности;

Как и сама выборочная характеристика, ошибка выборки является случайной величиной. Теорема Ляпунова, указывает на вероятность того, что ошибка выборки не превысит некоторую заданную величину , то есть что - .

Доверительный интервал генеральной средней определяется на основе неравенств - , из которых следует, что х - х + .

Глава 9. Распространение результатов выборки на генеральную совокупность

40. Конечной целью выборочного наблюдения является характеристика генеральной совокупности на основе данных, полученных по выборке. Распространение данных выборочного наблюдения на генеральную совокупность производится по следующей формуле:

или:

где:
- сумма показателя выборочной совокупности i-страте;
- среднее значение показателя выборочной совокупности i-страте.