Розділ «3. Вибіркові обстеження підприємств»

при повторному відборі

при безповторному відборі

для середньої величини

Оскільки на етапі проектування вибірки дисперсія $гє невідомою, для визначення обсягу вибірки п використовують оцінки дисперсій $2 аналогічних пробних обстежень. Якщо такі обстеження відсутні, то можна скористатися співвідношенням

а для частки взяти найбільше значення дисперсії52 -ра = 0,5 -0,5 = 0,25. Якщо в основу розрахунку п покласти відносну граничну похибку

т, А їй " ІУ а

вибірки Кд = = -=-, яку ще можна виразити як гА = -?=, де Уа = -

хх Іп а X

квадратичний коефіцієнт варіації ознаки х, то формули обсягу вибірки відповідно модифікуються: - для середньої величини

- для частки

У практиці вибіркових обстежень одночасно вивчають декілька ознак. Якщо бажаний ступінь точності визначити для кожної ознаки окремо, то результатом розрахунків буде низка значень обсягу вибірки. Для їх узгодження використовують або максимальний обсяг п (тоді решта ознак оцінюється "надто точно"), або обсяг головної ознаки.

Головний акцент у розрахунках обсягу вибірки на показниках точності і надійності вибіркових даних зроблений з двох причин:

- по-перше, точність і надійність характеризують якість результатів вибіркового обстеження;

- по-друге, показники точності і надійності на етапі визначення обсягу вибірки мають суб'єктивний характер, встановлюються виконавцем вибіркового обстеження, виходячи із завдання замовника (користувача).

Свого часу (70-ті роки XX ст.) методологія вибіркового обстеження включала класифікатор надійності і класифікатор точності. У класифікаторі надійності передбачалось 6 класів надійності: практично достовірні дані (ймовірність більше 99,7%); з малим ризиком (95%); з середнім ризиком (80%); з підвищеним ризиком (60%); азартні (менше 60%) і невизначені, коли ймовірність невідома. Вибір класу надійності зумовлювався розміром можливих втрат від помилок розрахунку, можливістю компенсувати відхилення, визначеністю умов розрахунку, психологічними факторами, в тому числі відповідальністю посадових осіб за ухвалені рішення.

Точність поділялася на 5 класів. Вибір потрібного класу пов'язувався з обсягом вибірки і з класами надійності. Наприклад, у приблизних розрахунках (IV і V класи точності) не потрібна була 95% надійність. Але розрахунки за І класом потрібно було орієнтувати на 99 % надійності.

Систематизація літературних даних дає підстави для висновку, що у більшості випадків похибки економічних показників становлять 5-25 %. Зведеш показники типу собівартості визначаються з похибкою 3-5 %, а вихідні дані - з похибкою 10-20 %, що пояснюється взаємопогашенням вихідних похибок у сумарному показнику. Розрахунки економічних показників масового виробництва точніші, ніж одиничного чи дрібносерійного. Що менший розрахунковий період, то достовірніші результати. Похибки середньорічних даних більші від середньоквартальних удвічі, а середньомісячних - у 3,5 разу. Практика підтверджує, що у розрахунках на перспективу мають місце похибки 30% і навіть більше.

У теперішній час проблема точності і надійності вибіркових даних вирішується за двома напрямами: по-перше, пошуками найбільш зручних класифікаторів надійності і точності; по-друге, розробкою таблиць залежності обсягу вибірки та інших показників вибіркового обстеження від надійності та точності, що приймається до розрахунку (табл. 3.2 і 3.3).

Таблиця 3.2. Класи надійності вибіркових даних

Таблиця 3.3. Класи точності вибіркових даних